SyntheticGestalt、NVIDIA nvMolKitで4D分子基盤モデルを学習し、エージェント駆動の探索へ

GPUによる高速なコンフォーマー生成により、ZAOは分子を4D情報として大規模に学習。AIエージェントが、それをAIによる発明の自動化へとつなげる。

SyntheticGestalt株式会社（本社：東京都港区、代表取締役：島田幸輝、以下「当社」）は、米国サンディエゴ・コンベンションセンターにて開催中の「BIO International Convention 2026」（以下「BIO 2026」）会期中の2026年6月23日（火）（現地時間）、NVIDIA Corporation（本社：米国カリフォルニア州サンタクララ、以下「NVIDIA」）より当社に関する発表が行われたことをお知らせいたします。

2026年6月23日 東京 — SyntheticGestaltは本日、同社の4D分子基盤モデル「ZAO」の学習にNVIDIA nvMolKitを活用していること、また、NVIDIA BioNeMo Agent Toolkitを採用したAIエージェントの開発を計画していることを発表しました。これらの取り組みは、「AIによる発明の自動化」という同社の目標を大きく前進させるものです。

多くの分子 AI は、分子を 1 次元の文字列や 2 次元のグラフとして扱います。一方 ZAO は、分子が取りうる多数の配座（コンフォメーション）にわたって、その 3 次元の形状を学習します。こうして得られる 4D の表現は、平面的な表現では捉えられない立体構造を保持します。この立体構造こそが、分子が標的に結合し、細胞膜を透過し、さらには結晶として配列する仕組みを左右するものです。

「分子の振る舞いを決定づけるのは三次元の『かたち』であり、1次元・2次元の平面的な表現ではその情報を運ぶことができません。」と、SyntheticGestalt代表取締役CEOの島田幸輝は述べています。「ZAOはそのかたちを捉えるために設計されたモデルであり、膨大な数の分子の3D構造を高速に計算できることこそが、これを大規模に実現する鍵です。これを足がかりに、私たちは分子AIを現実の現場で使えるものにし、AIが発明を量産する未来へと進んでいきます。」

3D構造に基づいて基盤モデルを学習するには、数億規模の化合物それぞれについて多数の高品質なコンフォーマーを生成する必要があり、CPUによる計算では現実的ではありませんでした。SyntheticGestaltは、NVIDIA nvMolKitを用いてコンフォーマーの生成と最適化をGPU上で実行することで、ZAOの事前学習に向けて約100億個のコンフォーマーを生成しました。同社が8基のNVIDIA H200 GPUを搭載したノードで実施したベンチマークでは、nvMolKitは同一ノードの224 CPUスレッドでRDKitを実行した場合と比べ約20倍の速度でコンフォーマーを生成し、その処理性能は毎秒約18,000コンフォーマーに達しました。

ZAOは、入力された分子に対して複数のコンフォーマーを生成・最適化し、得られた4D構造をひとつの埋め込み表現（エンベディング）に変換します。これを利用する製薬・農薬・低分子材料の研究チームは、このエンベディングを用いて活性、ADMET、結合親和性などの物性を予測できます。多くの場合、ごく少量のラベル付きデータで学習した軽量な下流モデルと組み合わせて利用できます。

SyntheticGestaltはさらに、ZAOと大規模言語モデルの統合を進めるとともに、nvMolKitを含むNVIDIA BioNeMo Agent Toolkitを基盤としたAIエージェントの開発を計画しています。研究者が各ステップを手作業で実行する代わりに、化合物のスクリーニング、3D形状が類似した分子の探索、自社の測定データを用いた予測モデルの学習などをエージェントに依頼すれば、エージェントが背後の分子計算を実行し、各結果を次の設計サイクルへとつなげていきます。

NVIDIA Inception のメンバーである SyntheticGestalt は、nvMolKit に関して NVIDIA と緊密に協働してきました。SyntheticGestalt は nvMolKit を実運用に導入して大規模なベンチマークを行い、再現用コードを添えて課題や機能要望を共有しました。NVIDIA はこれらのフィードバックに対応し、要望された機能はその後 nvMolKit の機能として実装・提供されています。

SyntheticGestaltについて

SyntheticGestaltは、東京を拠点とする分子AI企業です。製薬、化学、材料、農薬、化粧品、食品の各産業に向けて分子AIを開発・展開しており、2018年の創業以来、「AIによって発明を量産するシステムの構築」を目指しています。これまでの研究プロジェクトでは、医薬品のリード化合物や環境負荷の低い材料を発見するとともに、従来手法と比較して探索のコストと期間を最大90%削減してきました。詳細は https://www.syntheticgestalt.com をご覧ください。

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社長室 水上 蒼
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