売上2.3兆円の化学メーカーが、製薬会社にAIを売り始めた理由

# 売上2.3兆円の化学メーカーが、製薬会社にAIを売り始めた理由

2023年の中計発表、その資料の端に書かれていたこと

2023年、住友化学が中期経営計画を発表したとき、業界の視線は別のところに向いていた。子会社・住友ファーマの巨額減損、石化事業の市況悪化——ネガティブなニュースが重なっていたからだ。

だから多くの人が見落とした。その中計の中に、「デジタル創薬技術のライセンスアウトと外部向け受託サービス」という一行があったことを。

売上高2.3兆円の総合化学メーカーが、製薬会社にAIを売ろうとしている。最初にこの一文を読んだとき、「本気か？」と思った。でも調べていくうちに、これが思った以上に筋の通った話だとわかってきた。

農薬研究60年が、思わぬ資産になった

この事業の起点を理解するには、住友化学が何を持っているかから入る必要がある。

農薬というのは、害虫や病原体の体内にある特定のタンパク質に作用して、それを無力化するように設計される。そのロジックは、医薬品が人体内のタンパク質に作用する設計と、構造的に極めて似ている。つまり、農薬開発で「この化合物がどのタンパク質にどう結合するか」を60年以上かけて検証してきたデータが、そのまま医薬品AI創薬の学習データとして機能しうる。

推定では数百万件規模とされるこの化合物データ資産が、競合との本質的な差になっている。

AI創薬の文脈でよく語られる課題の一つが「データ不足」だ。スタートアップがどれだけ優れたアルゴリズムを持っていても、学習させる化合物データが少なければ予測精度に限界が出る。その点で、住友化学のスタート地点は違う。しかも住友化学のAIモデルは、社内の実際の創薬プロジェクトで使われて精度検証を重ねてきた。「研究室で作りました」ではなく、「実戦で使って当たりました」というエビデンスがある。

業績悪化の中で動き出した、社内の論理

この事業が本格的に動き始めた背景に、経営上の切迫感があることは否定しない。

住友ファーマは2023年度に数千億円規模の減損を計上した。ロイバントとの提携関連のコストが膨らみ、創薬パイプラインの失速が重なった。石化事業も中国の増産と市況悪化に挟まれ、グループ全体で新しい収益の柱を探す必要性が高まっていた。

そうした状況下で、R&D部門が「自分たちが使っているツールを外販できる」という提案を上げた——おそらくそういう流れだったと思う。まったく新しいビジネスをゼロから立ち上げるより、すでにある資産の転用のほうがリスクは低い。その判断自体は合理的だ。

グループ内に住友ファーマという製薬会社を持っていることも効いている。農薬側で開発したツールを医薬品側でテストできる環境が、社内にあった。エーザイや武田薬品との協業が動き始めたのも、この内製検証の実績があったからだと考えられる。

何をやっているのか

住友化学が展開しているAI創薬サービスの中核は、インシリコ創薬支援だ。インシリコ（in silico）とは、コンピュータ上での実験・予測を指す。実際に化合物を合成して試す前に、AIが「この分子は薬として効きそうか」「副作用リスクはどのくらいか」を予測する。

創薬の世界では、薬の候補化合物を1つ探し出すのに数千から数万の化合物を試験することが珍しくない。そのプロセスをAIで圧縮する——それがこのサービスの基本的な価値提案だ。

提供形態は2種類ある。製薬会社の創薬プロジェクトに個別対応する受託解析と、自社が開発したAIプラットフォームのライセンス提供だ。「Prospify（プロスピファイ）」という名称が社内外で言及されているが、正式なローンチ詳細や価格体系は公開情報での確認が限定的で、現在はパイロット顧客との協業から商業化フェーズへの移行期とみられる。

Schrödinger、Insilico Medicine……世界の強豪と何が違うのか

AI創薬のグローバルプレイヤーとして、米Schrödinger（シュレーディンガー）やInsilico Medicine（インシリコ・メディシン）の名前はよく挙がる。いずれも先行していて、製薬会社との提携実績も豊富だ。

住友化学が正面から戦えるかといえば、海外展開はかなり厳しい。ブランド認知も実績も差がある。

ただ、国内の文脈では話が変わる。日本の製薬会社にとって、住友化学は長年の取引先だ。言語・規制環境・商習慣をわかっている。農薬データという独自の強みが、特定の標的分子に対して競合を上回る予測精度を出せる可能性を持っている。

国内製薬会社向けに特化した「地元の専門家」ポジションに絞ることが、この事業の現実的な成長戦略だと思う。グローバルで1位を狙うより、国内で10社と深い協業関係を作るほうが、住友化学の体力と時間軸に合っている。

もう一つ、内製化リスクにも目を向けておきたい。中外製薬のように自社でAI創薬を内製化する製薬会社が増えており、今日の顧客が将来的に競合になる構造がある。受託で関係を作りながら、顧客が内製化しにくいほど深いデータ活用まで踏み込めるかどうか、事業設計が問われる。

化学メーカーが「データ企業」として戦えるか

この事業を追いかけていて一番問いたくなるのは、組織の問題だ。

AI創薬に必要な人材像は、有機合成化学者でも、純粋なデータサイエンティストでもない。その両方を理解して、どちらの言語でも話せる人間だ。こういう人材は世界的に取り合いになっていて、報酬水準で見ればIT企業や外資製薬が圧倒的に有利だ。住友化学がその競争を正面から戦うのか、独自の魅力でそもそも土俵を変えるのか、そこが事業の持続性を決める。

それと、収益化タイムラインのズレは構造的な問題として残る。創薬は成果が出るまでに10年以上かかることがある。受託で売上は立てられても、「住友化学のAIが実際に薬を作り出した」という実績が積み上がるのには時間がかかる。経営がその時間を待てるか——グループの財務状況を考えると、ここが事業継続の一番の変数だ。

データ資産と検証済みモデルという武器は本物だ。農薬研究に60年かけて積み上げた資産が、創薬AIという形で転化されようとしている。問題はそれを動かし続ける人をどう確保し、どう組織として根付かせるか。その答えを出せるかどうかが、これからの5年で試される。

*出典：*
- [住友化学 IR・決算資料](https://www.sumitomo-chem.co.jp/ir/)
- [住友化学 中期経営計画（2023〜2027年）関連資料](https://www.sumitomo-chem.co.jp/ir/library/presentations/)
- [AnswersNews（製薬業界専門メディア）](https://answers.ten-navi.com/)

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