OpenAI（オープンAI）は2026年6月3日(現地時間)、ライフサイエンス研究向けモデル「GPT-Rosalind（ジーピーティー・ロザリンド）」の大幅な更新を発表した。創薬、ゲノミクス、ウェットラボ研究における性能を向上させ、研究プレビューの対象を全世界の適格な組織に拡大。新たな評価では、汎用モデルGPT-5.5（ジーピーティー・ファイブ・ポイント・ファイブ）をすべてのテストドメインで上回り、計算トークン消費量を削減したことを報告している。
OpenAI（オープンAI）が2026年6月3日に公開したこの更新により、GPT-Rosalind（ジーピーティー・ロザリンド）は薬物発見、ゲノミクス、ウェットラボ研究において性能を深化した。特にゲノム解析では、長期間にわたる定量的生物学分析において、汎用モデルGPT-5.5（ジーピーティー・ファイブ・ポイント・ファイブ）と比較して31%少ないトークンで完了し、研究パイプラインにおけるコスト削減を実現した。
GPT-RosalindはOpenAI初のドメイン特化型モデルシリーズであり、企業規模の製薬および学術ライフサイエンス研究向けに構築された。汎用言語モデルが広範なインターネットテキストから生物学の知識を取得するのに対し、GPT-Rosalindはゲノミクス、医薬化学、タンパク質工学の多段階推論要求に特化してファインチューニングされている。この専門化により、GeneBench（ジーンベンチ）での31%のトークン削減が実現し、より少ない推論ステップで同じ分析結論に達する。
更新されたモデルはGPT-5.5のエージェントコーディングおよびツール利用アーキテクチャ上で動作し、ベースモデルのマルチステップ計算ワークフロー計画・実行能力と、化学、プロテオミクス、ゲノミクスに特化した生物学固有のファインチューニングを組み合わせている。また、科学データベース、機器、ファイル形式と統合され、二つの新しいCodexプラグイン（Life Sciences ResearchとLife Sciences NGS Analysis）を通じて50以上の公開データベースに接続される。
今回の更新の中心となるのは、学術および産業界のライフサイエンス専門家の意見を取り入れて開発された新しい評価フレームワークLifeSciBench（ライフサイベンチ）だ。既存のAIベンチマークが個別の能力をテストするのとは異なり、LifeSciBenchは研究者が実際に遭遇する6つの作業カテゴリ（証拠処理、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）でモデルを評価する。
MedChemBench（メドケムベンチ）では、GPT-RosalindがGPT-5.5の25.1%に対し27.5%のスコアを達成し、7.2%少ないトークンを使用した。GeneBenchでは、GPT-RosalindがGPT-5.5の20.4%に対し21.6%の精度で、31%少ないトークンを使用した。LabWorkBench（ラボワークベンチ）では、GPT-RosalindがGPT-5.5の55.8%に対し63.2%のスコアを達成し、5.3%少ないトークンを使用した。OpenAIのライフサイエンス研究リードであるJoy Jiao（ジョイ・ジャオ）は、モデル単体で新しい疾患治療法を開発できる段階にはまだないとし、このモデルは専門家が分析集約的な初期段階のタスクに費やす時間を短縮するために設計されていると語った。
参考: techtimes.com — 2026年6月4日 19:55 (JST)
原文ハイライト"GPT-Rosalind completes long-horizon quantitative biology analyses using 31% fewer tokens than GPT-5.5"