Exscientia

創薬・分子設計AI

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

Exscientiaとは

Exscientiaは、AWSベースのプラットフォームを通じて「設計‐合成‐試験‐学習」の創薬サイクルを包括的に支援する創薬・分子設計AIです。ジェネレーティブAIと実験自動化技術を組み合わせることで、従来の創薬プロセスの効率化を図っています。同社の実績によると、設計期間を最大70％短縮し、コストを80％削減することが可能とされています。実際に複数のAI設計分子が臨床試験段階に進んでおり、技術の実用性が示されています。このソリューションはスケールアウトに対応しており、大手製薬企業からも注目を集めています。FitGapの要件チェックではカテゴリ30製品中2位の対応範囲で、候補分子創出から構造・特性最適化、実験データ反映まで幅広くカバーしています。創薬における時間とコストの課題解決に向けて、AIと自動化技術を活用した包括的なアプローチを提供する製品として位置づけられています。

強み

生成AIと自動化を組み合わせた研究基盤

Exscientiaは生成的AI（DesignStudio）とロボット自動化（AutomationStudio）を連携させたプラットフォームを提供しています。AIが候補分子を設計し、ロボット実験設備が迅速に合成・試験・学習を行う一連のDMTAサイクルを実現します。設計と実験を密に結合することで、従来よりも高速に高品質な候補を生成することが可能とされており、この統合的なアプローチが他社との差別化要素となっています。FitGapの要件チェックでは、「自動合成装置連携」が○(対応)で、カテゴリ30製品中対応率23.3％の要件です。「実験データ反映」と「再現性検証」も○(対応)のため、設計結果を実験で検証しながら学習に戻す研究体制を重視する企業で候補になります。

AWSクラウドで高速スケーラブル計算

Exscientiaのプラットフォームは、AWS上で稼働することでクラウドの高いスケーラビリティを活用し、大量の計算処理を効率的に実行できます。ジェネレーティブAIや機械学習モデルの訓練・推論を短時間で行うことが可能で、必要に応じた拡張も容易に行えるため、研究開発の効率向上に寄与します。オンプレミス環境と比較して初期投資を抑制しながら、高度なAI計算基盤を利用できる環境を提供しています。

AI創薬での臨床進出実績

Exscientiaは、AI設計による分子を臨床段階に進めた先駆的な企業として位置づけられており、複数の創薬候補が臨床開発段階に移行している状況にあります。精密設計と統合実験を組み合わせたアプローチにより生み出された分子は、サノフィをはじめとする提携先企業からも評価を受けているとされています。これらの実績は同社のAIアルゴリズムの有効性を示す事例として捉えられ、共同研究パートナーや投資家からの信頼獲得にも寄与していると考えられます。

注意点

プロジェクト提携型で単独利用が困難

ExscientiaのAIプラットフォームは、「デザイン・アズ・ア・サービス（DaaS）」の形態で提供されており、自社内での創薬サービス提供や製薬企業との共同プロジェクトを通じて活用される仕組みとなっています。一般向けにソフトウェア単体を購入して利用する形態は採用されていないため、外部ユーザーが独自に導入・運用することは困難な状況にあります。FitGapの導入しやすさ評価はカテゴリ35製品中32位、料金評価はカテゴリ35製品中31位です。研究部門が単独で短期導入する用途では、契約形態、初期準備、費用負担を事前に確認する必要があります。

事業統合による先行きの不確実性

2023年にRecursion社との経営統合が発表されたことで、Exscientiaの企業体制やプラットフォーム戦略に変化が生じている状況にあります。統合に伴いサービス内容や提供形態が見直される可能性があるため、既存ユーザーにとってはサポート体制の継続性や開発ロードマップの方向性が不透明になるリスクが考えられます。このため、導入を検討される際には組織再編による今後の影響について十分注視していくことが重要と思われます。

独自インフラ前提の包括ソリューション

Exscientiaは独自の実験設備とAIを組み合わせたプラットフォームを構築しており、患者由来組織での実験データとAIモデルを統合したシステムとなっています。そのため、同様の実験環境を持たない外部企業がソフトウェア部分のみを導入した場合、プラットフォーム本来の価値を十分に引き出すことが困難な場合があります。実験データの取得から解析まで一貫して活用することを前提とした仕組みであるため、一部機能のみを切り出して利用する用途には適さない可能性があります。FitGapの要件チェックでは、「自動合成装置連携」「実験データ反映」「再現性検証」がいずれも○(対応)です。既存の実験設備やデータ運用と切り離して使いたい企業は、必要な利用範囲を事前に整理する必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査