OpenAIは2026年4月16日、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、ゲノミクスの知識を備え、論文整理から実験計画まで多段階の研究作業を支援することで、創薬開発プロセスの効率化を目指しています。
生命科学分野の研究者を支援するため、OpenAIが推論モデル「GPT-Rosalind」を2026年4月16日に発表しました。DNAの二重らせん構造解明に貢献した生物学者ロザリンド・フランクリンに由来する同モデルは、生物学研究や創薬、臨床医学の推進を目的としており、化学やタンパク質工学、ゲノミクスに関する深い理解と、複数段階のワークフロー処理を強化した仕様となっています。
GPT-Rosalindは、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する専用モデルです。生命科学の研究で必要とされる「大量の資料調査」「複数データベースの参照」「仮説構築」「次段階の実験検討」といった複雑な工程を統合的に支援するために設計されています。
OpenAIの指摘によれば、アメリカでの新薬開発には10年～15年を要しますが、特に前半段階の標的選定、仮説構築、実験計画において時間が費やされています。GPT-Rosalindを活用してこの前半部分を効率化し、その後の研究開発をスムーズに進めることがOpenAIの目標です。
性能面では、複数の生物学分野にわたる推論や文献調査、配列から機能解釈、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、タンパク質理解、ゲノミクス、実験設計と解析の分野においてGPT-5、GPT-5.2、GPT-5.4を上回るスコアを達成しており、特に実験設計・解析と化学分野での改善が顕著です。
バイオインフォマティクスと実データ解析を想定したBixBenchでは、GPT-Rosalindは公開スコア中で最高水準の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、プロトコル設計を測定するLABBench2では、11項目中6項目でGPT-5.4を超えており、分子クローニング用のDNA及び酵素試薬を完全に設計するCloningQAにおいて特に大きな改善が見られたとのことです。
生物学的悪用防止のため、OpenAIはGPT-Rosalindを「適格なエンタープライズ顧客」を対象とするtrusted access方式でアメリカ向けに展開します。参加組織には公共的利益に基づく正当な科学研究、適切なガバナンスとコンプライアンス、不正利用防止体制、承認ユーザーによる安全な環境でのアクセスが求められ、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ません。
あわせてCodex向けには、50以上の公開マルチオミクスデータベース、文献ソース、生物学ツールへの接続を実現する「Life Sciences research plugin」が無償公開されました。承認されたユーザーはGPT-Rosalindと組み合わせて利用でき、一般ユーザーもプラグイン自体は主力モデルと併用できます。
OpenAIはGPT-Rosalindを生命科学モデル系列の出発点と位置付けており、今後は生化学的推論能力の向上を進めつつ、より長期で高いツール依存度を持つ研究ワークフローへの対応拡大を目指しています。
