OpenAIは生命科学研究向けの推論モデル「GPT-Rosalind」を発表しました。化学やタンパク質工学、ゲノミクスの理解を強化し、論文整理から実験計画、データ解析まで多段階の研究作業を支援します。米国での新薬開発期間短縮を目指しています。
OpenAIが生命科学研究向けの推論モデル「GPT-Rosalind」を2026年4月16日に発表しました。DNAの二重らせん構造の発見に寄与した生物学者のロザリンド・フランクリンに由来するこのモデルは、生物学や研究、創薬を支援することを目的としています。化学やタンパク質工学、ゲノミクスに関する理解と、科学ツールを使った複数段階のワークフロー処理を強化しています。
GPT-Rosalindは生命科学の研究者向けに開発されたAIモデルで、論文や外部証拠の整理、仮説生成、実験計画立案、データ解析といった多段階の研究作業を支援し、科学者が根拠に基づく判断へと進む速度を高めます。生命科学の研究で必要になる「大量の資料を調べる」「複数のデータベースを見る」「仮説を立てる」「次にどんな実験をするか考える」といった複雑な工程をまとめて支援する専用AIです。
OpenAIによれば、アメリカでは新薬の開発には10年～15年ほどかかり、特にその前半にある標的選びや仮説の組み立て、実験の計画立てという段階で多くの時間を費やしているとのこと。GPT-Rosalindを応用してこの前半部分を効率化し、その後に続く研究開発もスムーズにしたいというのがOpenAIの狙いです。
性能面では、さまざまな分野の生物学をまたぐ推論や文献調査、配列から機能の解釈、実験計画、データ解析といった科学ワークフローで高い有効性を示しています。OpenAIによると、GPT-Rosalindは化学やタンパク質理解、ゲノミクス、実験設計と解析などの分野でGPT-5、GPT-5.2、GPT-5.4より高いスコアを示しており、特に実験設計と解析、化学分野で改善幅が大きいことが示されています。
現実のバイオインフォマティクスやデータ解析を想定したBixBenchではGPT-Rosalindは公開スコアがあるモデルの中で最高水準のPass@1である0.751を記録しました。文献検索、データベース利用、配列操作、プロトコル設計などを測るLABBench2では11項目中6項目でGPT-5.4を上回り、特に分子クローニング用のDNAや酵素試薬を設計するCloningQAで大きな改善があったそうです。
OpenAIは生物学的な悪用を防ぐため、GPT-Rosalindを「適格なエンタープライズ顧客」から始めるtrusted access方式でアメリカ向けに展開するとしています。参加組織には公共的利益のある正当な科学研究であること、適切なガバナンスやコンプライアンス、不正利用防止の体制を備えること、承認されたユーザーだけが安全な環境でアクセスすることなどが求められます。研究プレビュー期間中は既存のクレジットやトークンを消費しないとのこと。
あわせてCodex向けには、50を超える公開マルチオミクスデータベース、文献ソース、生物学ツールにつなげられるLife Sciences research pluginも無償で公開されています。承認されたユーザーはGPT-Rosalindと組み合わせて使うことができ、一般のユーザーもこのプラグイン自体は主力モデルと併用できるそうです。
OpenAIはGPT-Rosalindを生命科学モデル系列の第一歩と位置付けており、今後の方針として生化学的推論能力の向上を目指し、より長期でツール依存度の高い研究ワークフローへの対応を広げていくと述べています。
