ヘルスケア分野への投資を増やすべきだろうか？

ここもと、AGI/ASIへの期待が高まる中で、ヘルスケア分野でのAI 活用によるブレイクスルーの話もタイムラインでよく目にするようになった。前からこの手の話はあるんだけど、基盤モデルの発展に伴って確信度が上がってきたって感じかしら。

AnthropicのアモデイCEOの刺激的なAIの進歩予測のタイムラインをまとめてみた。

その内容は、
- 2026-27年にAIが人間のあらゆる能力を上回る
- 2037年までに人類の寿命が140-150歳まで延伸する
だ。

その根拠は計算能力の増加で、2026年は数百万台に到達するチップ数がその進歩を支えると考える。 https://t.co/dMbBlFXMbA pic.twitter.com/WsDA0Td3gu
— K.Ishi@生成AIの産業応用 (@K_Ishi_AI) 2025年1月28日

話としては医療の開発にAGI/ASIを投入することで開発コストや期間の圧縮、飛躍的な発見を期待するみたいな感じ。その結果として、癌を根絶するとか、健康寿命を2倍にするとか、あらゆる病気を治すとか、従来であれば「まあ数十年後にそうなってるかもしれませんね」みたいな話ばっかりである。

自分にはこれらが実現するかどうかの判断力はないが、その一端でも実現した場合の創造される付加価値の大きさはデカいだろうなと思っている。これまでいくら金を積んでも解決できなかった健康問題が解決するならば、特に富裕層は喜んでいくらでも金を払うだろう。その意味でヘルスケア分野は、AI による経済的恩恵を受けやすい分野だと思う。

なのでもうちょっと資金振っておこうかななんて思うんだけど、一方で医療のグロース的な分野は当たるも八卦、当たらぬも八卦的な感じでめちゃくちゃボラティリティが高いイメージがある。普通のヘルスケアはディフェンシブって認識なんだけどね。そこに来てこのAGI/ASIの夢モリモリの話なので、さすがの拙者も「それってほんまなんすか…？」と、二の足を踏んでいるのである。

まあ別にキワモノのグロースに投資するこっちゃないので、普通にヘルスケアの ETF 買っとくとか、何ならナスダック100の中にも入ってるからいいじゃん、という感じでもいい気もする。

ちなみにこれを書くにあたってGPT のDeep Reserchに調べさせてみたんだけど、俺たちのキャシーウッド（）がこの分野について有望だと喧伝しているようで、すげえ不安になった（余談）
おまけでそのレポートも下にくっつけておく。

AGIによるヘルスケア分野の変革と経済的可能性

AI業界のリーダーが予測するAGIのヘルスケアへの影響

AI分野の主要人物たちは、先進的なAIが医療分野に劇的な革新をもたらすと予測しています。

サム・アルトマン（OpenAI）:
アルトマンは、強力なAIアシスタントが多くのタスクを担当し、「あなたに代わって医療ケアを調整する」パーソナルAIチームの一部となる未来を予測しています。彼は、超知能が科学的発見の加速をもたらし、「莫大な繁栄」を生み出すと考えています。アルトマンは、AIがますます高性能になるにつれて、人間は単純作業から解放され、医療などの分野で「想像できるほぼすべてのこと」を実現できると述べています。
デミス・ハサビス（DeepMind/Google）:
ハサビスは、AIが薬剤開発のスピードを劇的に向上させると予想しています。彼は、AIによって設計された医薬品が2025年までに臨床試験に入ると発表しています。（ハサビスが率いるAlphabetのIsomorphic Labsは、AIを活用して薬剤開発を再定義することに取り組んでいます。）また、ハサビスは、個別化医療の実現にも期待しており、個々のゲノムや代謝に合わせた治療薬がAIによって設計される未来を描いています。彼は、真のAGIの到来はまだ5～10年先と予測しつつも、中長期的にはAIの科学への影響が「過小評価されている」と述べています。
ダリオ・アモデイ（Anthropic）:
アモデイは、AIの進歩により、今後10年以内に医療技術が劇的に進展し、人類の寿命が倍増する可能性があると楽観的に見ています。彼はダボス2025で、AIが「生物学における100年分の進歩を5年または10年で実現する」可能性があると述べ、実際に「人間の寿命が倍増するのは決して馬鹿げたことではない」と予測しています。また、アモデイは、AIによって「ほぼすべてのタスクで人間の専門家を上回る」進展が期待できると述べ、医療研究が劇的に加速する可能性についても触れています。ただし、実際の治験や規制といった現実の要因がAIによる治療の実用化に影響する点には注意が必要だとも指摘しています。
イーロン・マスク（xAI/Neuralink）:
マスクは、AIとバイオテクノロジーの融合に取り組んでいます。Neuralinkを通じて、彼はAIと脳-コンピュータ・インターフェースを融合させ、麻痺、認知症、失明などの神経系疾患を治癒することを目指しています。マスクは、「これは重要な病気を治すための非常に良い目的であり、最終的にはAIに対して人類が生存するための未来を確保するためにも必要だ」と述べています。Neuralinkは、ソフトウェアとしてのAGIとは異なるアプローチですが、先進技術によって治療が可能になるというマスクの信念を示しています。

自律的な医療支援とヘルスケアの自動化

AIシステムが人間レベルの知能に近づくにつれて、医療分野での応用は、単なる支援的な役割からより自律的でプロアクティブなケアへと拡大するでしょう。

医療アシスタントとしてのAI:
GPT-4のような生成系AIは、すでに専門家レベルの知識を示しており、複数の国の医療免許試験に合格するほどの能力を持っています（試験の上位93～99パーセンタイルのスコアを達成）。これは、将来的にAI「医師」が診断や治療計画の支援、あるいは自動化を実現する可能性を示唆しています。サム・アルトマンは、誰もが医療を含む各分野で「バーチャルエキスパート」を持ち、協力して「ほぼすべての想像できるものを創造する」未来を描いています。実際、すでにAI健康コンシェルジュ（例：Tempus社の「Olivia」チャットボット）のようなアプリが、個人の健康データを集約し、個別のアドバイスを提供しています。
診断および臨床判断:
先進のAIは、診断のスピードと精度を向上させています。画像認識AIは、放射線画像や病理スライドを専門医よりも速く読み取り、微妙な異常を検出します。例えば、AIシステムは、従来の検査よりも数か月早く血液検査によってがんを検出するケースが報告されています。あるケースでは、AI強化型の血液検査が、従来の画像検査に比べ最大15か月早く乳がんを発見しました。こうした早期発見は、治療の成功率を大幅に向上させるとともに、長期的な治療コストの削減にも寄与します。AIは、患者のバイタルサインやウェアラブルデバイスのデータを常時監視し、異常があればリアルタイムで医療従事者に通知する仕組みとしても活用されつつあります。将来的には、AGI搭載システムが、患者の全歴史、遺伝情報、現在のデータを瞬時に解析し、最適な治療法を提示する超有能な臨床アシスタントとして機能する可能性があります。
ヘルスケア業務の自動化:
診療録の記入やスケジューリング、請求業務など、多くのルーチンタスクはAIによって自動化が進んでおり、効率化が期待されています。アルトマンは、AGIが「単純作業を引き受け、人々をより抽象的な仕事に解放する」と述べています。実際、病院ではAIによる自動転記が、医師と患者の会話をテキスト化し電子カルテに反映するなど、医療現場の業務負担を軽減しています。AIシステムが高度化することで、例えば手術後の患者の回復状況の追跡、薬剤の調整、フォローアップの調整、さらには患者教育までも、自然言語で管理することが可能となるでしょう。このような自動化は、労働力の節約だけでなく、ミスの減少や患者ケアの抜け漏れ防止にも寄与します。十分に発達したAIは、24時間体制のプライマリーケアアドバイザーとして、多くの問い合わせに対応できるようになると期待されています。ある推計では、生成系AIの導入により、医師や看護師が管理業務から解放され、**全体の17～20%**の業務時間が患者ケアに充てられるようになるとされています。

薬剤開発と生物医学研究の加速

おそらく、ヘルスケア分野におけるAGIレベルのAIの最も大きな影響は、薬剤開発および科学研究のスピードアップにあると考えられます。これにより、新たな治療法や革新的な治療が次々と生み出される可能性があります。

迅速な薬剤開発:
従来、新薬の開発には10〜15年かかり、約26億ドルもの費用が必要とされます。AI駆使のプラットフォームは、この期間と費用の両方を大幅に削減しつつあります。ARK Investの調査によると、AIを用いた薬剤開発は、新薬開発費用を26億ドルから最大60%削減し、約10億ドルまで下げる可能性があるとされています。さらに、開発期間も50%短縮され、従来の10年に対して5〜7年で新たな治療法が市場に登場する可能性が示唆されています。これは、AIが膨大な化学・生物学データを解析し、有望な候補化合物を予測、さらには新しい分子を設計する能力によるものです。例えば、Insilico Medicineは、生成系AIを活用して特発性肺線維症のための新たな標的を特定し、18か月未満で治療薬を設計しました。このAI生成薬は2021年にヒト試験に入り、2023年には第II相試験に進展し、世界初の完全にAIによって設計された薬剤となりました。InsilicoのCEOは、「AIを用いれば、従来考えもしなかったアプローチで命を救う治療法を、より迅速かつ効率的に創出できる」と述べており、AIが新たな解決策の探索領域を大きく広げることを示しています。
科学的ブレークスルー（AGIが研究者として活躍する未来）:
真のAGIが実現すれば、科学知識の拡大が飛躍的に加速されるでしょう。サム・アルトマンは、未来のAIシステムが「全分野で科学的進歩をもたらす」とし、その進展速度は人間の能力をはるかに超えると指摘しています。実例として、DeepMindのAlphaFold2は、50年にわたるタンパク質構造予測の難問を解決し、2億件ものタンパク質モデルのデータベースを公開しました。このブレークスルーは「科学における最も驚異的かつ迅速な進歩の一つ」と称賛され、ゲノミクス、免疫学、薬剤設計などの分野で研究を加速させています。ハサビスは、次世代のAI、たとえばAlphaFold3が、遺伝子変異がタンパク質にどのような影響を与えるかをシミュレーションすることで、疾患の理解を深め、個々に合わせた個別化医療の創出に寄与すると述べています。さらに、AIは新たな酵素の設計、分子特性の予測、さらには新しい科学的仮説の構築にも利用されています。将来的には、AGIが自律的に実験を設計し、結果を解析、反復実験を行うことで、医療におけるブレークスルーがこれまでにない速さで実現する可能性があります。たとえば、糖尿病の治療において、毎日のインスリン注射の代わりに、AGIが細胞治療を設計し、インスリンを生成する細胞を恒久的に再生させるといった、根本的な治療法が開発されるかもしれません。こうした革新は、現在の反応的な医療モデルから、根治的かつ予防的な解決策へと大きく転換する可能性があります。
バーチャル患者とシミュレーション:
AGIが超知能（ASI）に近づくと、全体的な生体シミュレーションが実現し、治療法の試験方法を革新する可能性があります。ハサビスは、詳細な生体プロセスをすべてシミュレーションする「バーチャルセル」の構築を目指していると述べています。十分な計算能力があれば、高度なAIは「バーチャル患者」を用いて、数千もの薬剤バリエーションを実際のヒト試験に入る前にシミュレーションで評価することができ、これにより治験のリスクを大幅に低減し、開発期間を短縮できるようになります。また、この技術は真の個別化治療への道も開きます。AIが個々の体の反応をモデル化し、患者一人ひとりに合わせた治療法を設計することが可能になるからです。これらの能力はまだ先の話ですが、AI技術の急速な進歩から、近い将来現実味を帯びると考えられます。短期的には、製薬会社がAIスタートアップと提携し、研究開発を強化する動きが既に見られます。たとえば、Recursion Pharmaceuticals（AIを活用した生物学的解析で知られる企業）とExscientia（AIによる薬剤設計の先駆者）は、2024年に合併し、バイオロジーと化学の融合による迅速な薬剤発見を目指すAI「パワーハウス」を形成しようとしています。この合併企業は、腫瘍学、希少疾患、感染症の分野で、今後18か月以内に10件以上のAI発見候補薬の臨床試験結果が出ることを期待しており、投資家はこれらのパイプラインから将来的に200億ドル以上のマイルストーン報酬や200億ドル規模の収益を見込んでいます。

経済的インパクトと市場成長

AGIおよび先進AIのヘルスケア分野への導入は、産業全体の市場規模やコスト構造を劇的に変える可能性があり、莫大な経済的価値を生み出すと期待されています。

市場成長の爆発的拡大:
既にヘルスケアAI市場は急速に拡大しており、さらに指数関数的な成長が予測されています。2021年にはグローバルなヘルスケアAI市場は約110億ドルでしたが、2030年までには約1880億ドルに達すると予測されています。これは約17倍の成長（年間37%のCAGR）を意味しており、AIが診断、薬剤開発、患者ケアなどあらゆる領域で普及することを示しています。一部の予測では、狭義のツールから汎用知能へと進化するにつれて、医療分野ではさらに数千億ドル規模の新たな価値が生み出される可能性が示唆されています。たとえば、AIを活用した早期診断（例えば、血液検査によるがんの早期発見）により、現在100億ドル程度の市場規模が、この10年で1200億ドルに成長する可能性があります。また、PwCのコンサルティングレポートによれば、2030年までに、医療分野においてAIが1.5兆ドル以上の経済効果をもたらし、全産業で15兆ドル規模の世界GDPの増加に寄与する可能性があるとされています。すなわち、データ量が豊富で未充足の需要が多い医療分野は、AI革命の恩恵を最も受ける領域の一つと考えられます。
コスト削減と効率向上:
AIの普及は、医療のコスト構造に大きな影響を与え、医療費の削減に寄与するでしょう。先進のAI診断と予防医療により、高額な入院費用を伴う病状の進行を未然に防ぐことが可能になります。McKinseyの分析では、AIの導入により臨床業務の効率が向上し、エラーが減少することで、年間で数百億ドルのコスト削減が期待されています。先述の通り、薬剤開発におけるコストはAIによって60%削減される可能性があり、これにより製薬企業は同じ予算でより多くの治療標的に挑戦できるようになります。また、医療提供の現場では、事務作業（請求、スケジューリング、文書作成）の自動化や、スタッフ・設備の最適配置がAIによって実現され、医療システム全体で5〜10%のコスト削減が可能になると見込まれます。米国だけで年間3.8兆ドルもの医療費がかかっていることを考えると、僅かなパーセンテージの削減でも数百億ドルの節約につながります。さらに、AIによる根治的な治療法（例えば、一度の投資で病気を完全に治癒する遺伝子治療など）は、初期投資は高額になっても、長期的には慢性的な治療費用を大幅に削減するため、経済的なメリットが大きくなる可能性があります。
生産性およびGDP成長への寄与:
AIのヘルスケア分野での活用は、国民の健康状態を向上させることで、労働生産性全体にも好影響を与えます。健康な人々は、病欠が減り、労働寿命が延び、結果としてGDP全体の成長にもつながります。もしAGIが人類の健康寿命を大幅に延ばすような成果を上げれば（アモデイの予測）、労働人口の拡大と消費者層の増大が期待でき、経済全体に莫大なプラス効果をもたらすでしょう。サム・アルトマンは、知能向上（AIによって実現される）が「超指数関数的な」社会経済的価値を持つと述べており、AIが問題解決と新技術の発明を推進することで、富の創出が好循環を生むと期待しています。ヘルスケア分野では、AI駆動のバイオテクノロジー企業、デジタルヘルスプラットフォーム、自動化ソリューションに対して、さらに多くの資本が流入することが予想され、イノベーションが加速するでしょう。ベンチャーキャピタルの動向もこれを裏付けており、2023年から2024年にかけて、ヘルスケアAI企業への投資額は記録的な110億ドルに達しました。これらの投資が実を結べば、AIが導く新たな医療企業や市場が誕生し、AI搭載の遠隔医療サービスから長寿クリニックに至るまで、経済成長を牽引する新たな産業が形成されるでしょう。また、医療現場においては、AIによって一部の職種が再定義される可能性がある一方で、AI監視やバイオメディカルデータサイエンスといった新たな職種も生まれると考えられています。アルトマンは、多くの仕事は急激に消失するのではなく、徐々に変化していくと述べ、AI変革時代においても「新しいことに取り組む余地は十分にある」と語っています。総じて、もしAGIがヘルスケア分野で約束された成果を実現すれば、数兆ドル規模の価値創出と、より良い医療成果・効率性の向上によって莫大なコスト削減が期待でき、社会全体が健康で豊かになる未来が開かれるでしょう。

業界の取り組みと投資家の視点

AIとヘルスケアの融合は、すでに主要企業の動向や投資家の関心を呼び起こしており、将来の展開を垣間見ることができます。

テック企業と製薬企業の連携:
大手テック企業は、ヘルスケア分野へのAIの応用に力を入れています。Alphabet（Google）は、Google HealthおよびDeepMindを通じて医療画像解析や電子カルテの分野でAIを活用しており、同社のIsomorphic Labsは、AIの「第一原理」を用いて薬剤開発を変革することを目指しています。また、Microsoftは病院と提携し、GPT-4を臨床文書作成や診断支援に組み込むとともに、Azure経由で高度なAIモデル（GPT-4/ChatGPTなど）をヘルスケアソリューションとして展開する戦略を推進しています。さらに、AmazonはPillPackやOne Medicalの買収を通じて、薬局のロジスティクスからプライマリーケアまで、あらゆる領域にAIを組み込む計画を示唆しています。一方、従来の製薬企業も、AIスタートアップとの提携や株式投資を通じて、AIを活用した薬剤開発に取り組んでいます。Pfizer、Merck、GSKなどの大手製薬企業は、BenevolentAI、Schrödinger、Insilico Medicine、BioNTech AIなどのAI駆動型の薬剤発見企業と提携し、製薬業界の専門知識とAI企業のアルゴリズムを融合させることで、新薬の開発スピードを加速させようとしています。2024年には、主要AI企業の一つであるNvidiaが、医療ドメインに特化した大規模言語モデルを開発しているHippocratic AIに投資し、ヘルスケアAIを「次のゴールデントラック」と位置づけるなど、AIインフラの重要性を強調しています。このように、テック大手が計算能力とAIモデルを提供し、医療企業がデータや規制対応、資本を提供することで、AGIを活用したヘルスケアのエコシステムが形成されつつあります。
急増するスタートアップと新規事業:
AGIのヘルスケア応用の可能性は、専門スタートアップの急増をもたらしています。たとえば、Exscientia、Recursion、Insilico Medicine、Atomwise、Valo Healthなど、AIを活用した薬剤発見企業が次々と誕生し、いずれも数十億ドル規模の評価額やIPOを果たしています。これらの企業は、生成系AIや深層強化学習を用いて、従来のチームでは探索不可能な広大な化学空間や疾患プロセスを迅速に解析しています。投資家たちは、RecursionとExscientiaの合併が、強力なパイプラインを生み出すと期待しており、合併企業のパートナーシップが、マイルストーン報酬で数億ドル、最終的には200億ドル規模の収益を生む可能性を秘めていると見ています。臨床現場では、AidocやViz.aiといった企業が、救急医療における医療画像解析をAIで迅速化しており、また、OliveやAkasaは、病院の管理業務の自動化に注力しています。さらに、Hippocratic AIが医療知識や患者との対話に特化した大規模言語モデルを開発するなど、**「AIクリニシャン」**と呼ばれる新たな分野のスタートアップも出現しています。これらの企業はいずれも、薬剤開発の失敗率低下、患者の安全性向上、医療現場の効率化といった形で、AGIが創出する莫大な経済的価値の一端を獲得しようとしています。競争は激化しており、今後5年以内に小規模なデジタルヘルスAI企業が大手テック企業や製薬企業に吸収合併され、R&Dから臨床ケアまでを統合するプラットフォームへと発展する可能性が高いです。
投資家の視点:
ヘルスケア分野は、AIの次の大きな成長フロンティアとして、ベンチャーキャピタルや投資家からますます注目されています。ARK Investのキャシー・ウッドは、「AIの最も過小評価されている応用分野は医療である」と繰り返し強調しています。2025年のCNBCのインタビューで、ウッドは、医療分野は「人体の『370兆個の細胞』という膨大なデータを生み出しており、そのデータ解析にAIを活用すれば、病気の治療に大きな進展がもたらされる」と述べ、Illumina（ゲノムシーケンス）やRecursionのような企業を例に挙げ、AIが薬剤開発のタイムラインや失敗率を低下させる可能性を示しました。ウッドは、もしAIが医療を単なる慢性疾患の管理から実際の治癒へとシフトさせることに成功すれば、革新的治療法の特許の価値が急騰する可能性があると語っています。これらの見解から、AIによってアルツハイマー病の治療法や、全がんに対するワクチンといった、真に画期的な治療法が確立されれば、莫大な資産となり、高いリターンを生むことが期待されます。さらに、ベンチャーキャピタルのみならず、公開市場の投資家も、AIと医療の融合に取り組む先駆企業に対して好意的な評価を示しています。例えば、ある大手AIバイオテック企業が好結果を発表すると、その株価はAIの広範な可能性を背景に急騰するケースが見られます。また、長寿産業への関心も高まっており、AIとバイオテクノロジー、ゲノミクス、医療を組み合わせたスタートアップに対して、各種ファンドやインキュベーターが積極的に投資を行っています。総じて、投資家はAGIによるヘルスケア革命を、極めて大きな成長機会と捉えており、規制などの慎重な対応は必要としつつも、長期的な変革の始まりとして期待を寄せています。

結論

今後10年のうちに、AIがAGI/ASIに向かって進化することで、医療の診断方法、薬剤開発、そして医療産業全体の経済構造が根本から変わる可能性があります。アルトマン、ハサビス、アモデイといった先駆者たちは、AIがこれまでにない科学的ブレークスルーを引き起こし、病気を治癒し、人間の寿命を大幅に延ばす可能性を示唆しています。こうした変革は、医療の質の向上や、数百億ドル規模の新市場の創出、さらには効率化による医療費の大幅な削減という形で、社会全体に莫大な経済的恩恵をもたらすと期待されています。真に汎用的なAIが医療の難題（例：がんやアルツハイマー病の治療）に取り組むことができれば、その経済的価値は飛躍的に高まり、革新的治療法が社会全体の健康向上と経済成長を推進するでしょう。

重要なのは、こうした期待に満ちた未来を実現するためには、AI技術を責任ある形で統合し、医療AIシステムの正確性、公平性、プライバシー保護を確保しつつ、医療規制をクリアしていく必要があるという点です。それでも、AIのリーダーたちや先見の明を持つ投資家の間では、AGIが医療を根本から変革するゲームチェンジャーとなるというコンセンサスが形成されており、医療分野における革新と莫大な経済的恩恵の可能性に大きな期待が寄せられています。

出典:
主要なAI業界リーダーのブログや講演、テックメディア（Wired、Bloomberg、MIT Technology Reviewなど）、コンサルティングや調査レポート（McKinsey、PwCなど）、および各企業の公式発表・投資家向け資料。

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