オープンAIOpenAI は2026年6月3日(現地時間)、ライフサイエンス研究向けのモデルシリーズ「GPT-ロザリンド (GPT-Rosalind)」に新たな機能強化を発表した。これはGPT-5.5のエージェントコーディングとツール使用能力を統合し、医薬品化学やゲノミクスといった主要な創薬分野におけるモデルのインテリジェンスを向上させるもの。より広範な分析、設計、実験ワークフローでの性能向上が期待されている。
更新されたGPT-ロザリンドは、生物学専門家による研究タスク、複雑な医薬品化学クエリ、定量的生物学、およびウェットラボのトラブルシューティングにおいて、広範な性能向上を示している。このモデルは現在、信頼できるアクセス展開構造を通じて、適格な組織向けに研究プレビューとしてグローバルに提供されている。
オープンAIは、GPT-ロザリンドの実世界における影響を測定し、継続的に改善するため、ライフサイベンチ (LifeSciBench) と呼ばれる外部専門家が評価するベンチマークを設計した。このベンチマークは、ライフサイエンス研究の中心となるエビデンス処理、分析、設計と最適化、科学的推論、検証と運用、翻訳とコミュニケーションという6つのワークフロー領域からタスクを抽出し、科学的に価値のある作業をエンドツーエンドで評価する。GPT-ロザリンドは、業界および学術専門家によって特定されたこれらの科学的に価値のあるタスク全体で最高の性能を発揮している。
今回の機能強化は、既存のGPTモデルが持つ高度な言語理解能力に加え、特定の科学的ドメインにおける専門知識の適用を一層強化する。特に、複雑な化学構造の解析、遺伝子配列のパターン認識、実験結果からの知見抽出など、創薬プロセスにおける多岐にわたる課題への対応力が向上した。これにより、研究者は時間とコストを要する実験サイクルを短縮し、より効率的に仮説検証を進めることが可能になる。
ライフサイベンチの導入は、モデルの性能評価に客観性と透明性をもたらす。このベンチマークは、実際の研究現場で直面するであろう多種多様なタスクを網羅しており、単なる精度だけでなく、科学的発見に繋がる実用的な価値を評価する設計となっている。具体的には、既存の科学文献からの情報抽出、新たな分子構造の提案、実験プロトコルの最適化、さらには研究結果の解釈と報告書の作成支援といったタスクが含まれる。これにより、GPT-ロザリンドが現実世界の研究においていかに有用であるかを、継続的かつ定量的に示すことが可能となる。
オープンAIは、GPT-ロザリンドが単なる情報処理ツールに留まらず、新たな治療法の発見や疾患メカニズムの解明に貢献する、協働的な研究パートナーとなることを目指している。信頼できるアクセス展開構造を通じて提供される研究プレビューは、このモデルが倫理的かつ責任ある形で生命科学分野に統合されるための重要なステップである。今後、研究コミュニティからのフィードバックを基に、さらなる機能拡充と適用範囲の拡大が図られる見込みだ。
参考: OpenAI Blog — 2026年6月2日 09:00 (JST)