生命科学研究のための推論AIモデル「GPT-Rosalind」をOpenAIが発表 – GIGAZINE

OpenAIが生命科学研究向けの推論モデル「GPT-Rosalind」を2026年4月16日に発表しました。DNAの二重らせん構造の発見に寄与した生物学者のロザリンド・フランクリンに由来するGPT-Rosalindは、生物学や研究や創薬を支援することを目的としており、化学やタンパク質工学、ゲノミクスに関する理解と、科学ツールを使った複数段階のワークフロー処理を強化したモデルとなっています。

Introducing GPT-Rosalind for life sciences research | OpenAI
https://openai.com/index/introducing-gpt-rosalind/

GPT-Rosalindは生命科学の研究者向けに作られたOpenAIのAIモデルで、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し、科学者が根拠に基づく判断へと進む速度を高めるための専用モデルです。生命科学の研究で必要になる「大量の資料を調べる」「複数のデータベースを見る」「仮説を立てる」「次にどんな実験をするか考える」といった面倒で複雑な工程を、まとめて支援するための専用AIといえます。

OpenAIによれば、アメリカでは新薬の開発には10年～15年ほどかかりますが、特にその前半にある標的選びや仮説の組み立て、実験の計画立てという段階で多くの時間を費やしているとのこと。GPT-Rosalindを応用してこの前半部分を効率化し、その後に続く研究開発もスムーズにしたいというのがOpenAIの狙いです。

性能面では、さまざまな分野の生物学をまたぐ推論や文献調査、配列から機能の解釈、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たとのこと。OpenAIは、GPT-Rosalindが化学やタンパク質理解、ゲノミクス、実験設計と解析などの分野でGPT-5、GPT-5.2、GPT-5.4より高いスコアを示しており、特に実験設計と解析、化学分野で改善幅が大きいことが示されたとアピールしています。

現実のバイオインフォマティクスやデータ解析を想定したBixBenchでは、GPT-Rosalindは公開スコアがあるモデルの中で最高水準のPass@1である0.751を記録したとのこと。

また、文献検索、データベース利用、配列操作、プロトコル設計などを測るLABBench2では11項目中6項目でGPT-5.4を上回り、特に分子クローニング用のDNAや酵素試薬を端から端まで設計するCloningQAで大きな改善があったそうです。

OpenAIは生物学的な悪用を防ぐため、GPT-Rosalindを「適格なエンタープライズ顧客」から始めるtrusted access方式でアメリカ向けに展開するとしています。参加組織には公共的利益のある正当な科学研究であること、適切なガバナンスやコンプライアンス、不正利用防止の体制を備えること、承認されたユーザーだけが安全な環境でアクセスすることなどが求められ、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ないとのこと。

あわせてCodex向けには、50を超える公開マルチオミクスデータベース、文献ソース、生物学ツールにつなげられるLife Sciences research pluginも無償で公開されています。承認されたユーザーはGPT-Rosalindと組み合わせて使うことができ、一般のユーザーもこのプラグイン自体は主力モデルと併用できるそうです。

OpenAIはGPT-Rosalindを生命科学モデル系列の第一歩と位置付けており、今後の方針として生化学的推論能力の向上を目指し、より長期でツール依存度の高い研究ワークフローへの対応を広げていくと述べています。