AIPher、創薬R&Dの意思決定を担うAIのために1億元のエンジェル資金を調達

AIPher（艾斐智药、36Krの英語記事ではAIPharma Intelligenceと呼称）は、蘭艶艶教授と張亜勤院士の清華大学AIR研究グループから2026年7月に設立されたAIネイティブの創薬企業で、ByteDanceのアルゴリズム出身のGao Bowenが中核メンバーを務める。そのスタックは3層からなる。DrugCLIPは、タンパク質ポケットと低分子を同一の高次元空間に埋め込む2タワー対照学習モデルで、ゲノム規模の仮想スクリーニングを可能にする。PharmAgentsは、矛盾する不完全なエビデンスを衡量し、次の実験を提案するエンジンである。そして学習ループが、ウェットラボの結果と専門家による修正をシステムにフィードバックする。

AIを創薬R&Dにおけるツールではなく意思決定者にする。すなわち、システムをゼロから構築し、エージェントをウェットラボで検証し、サービスではなく共同開発を通じて収益を得る。

2026年9月3日に発表された1億元規模のエンジェルラウンドで、Xianghe Capitalがリードし、Xinglian Capital（36Krの中国語記事によればZhipu AIのベンチャー部門）と名称非公開の産業ファンドが参加した。調達資金はDrugCLIPとPharmAgentsの研究開発、次世代AI4S研究、ならびに自社パイプラインと提携パイプラインに充てられる。

Gao BowenはByteDanceで推薦アルゴリズムに従事し、2022年に清華大学AIRへ戻って博士課程に進み、DrugCLIP系列の研究の基盤となったScience論文を共著した。同社は初日から閉ループのための人材を採用しており、医薬化学と構造生物学の経歴を持つ研究開発責任者、および複数の薬剤を第II/III相へ進めた製薬業界で約20年の経験を持つ事業開発責任者を擁する。

AIPherは自らを中国AI創薬の第3世代と位置づける。第1世代の企業はAIで単一の課題を解決し、第2世代は自動化ラボを伴う全工程AIを追求した。そしてこの世代はAIにR&Dの意思決定の責任を負わせる。同社は、AIが計算し、医薬化学が実行し、生物学が受け取るというリレーモデルを否定し、純粋なAI技術サービスも否定する。その代わりに、マイルストーン支払い、ライセンスアウト、収益分配を伴う共同開発契約を選び、パイプラインが進展した分だけ収益を得る。

2026年9月初旬時点でエンジェルラウンドは発表済み、主導パイプラインはPre-PCC段階にあり、チームは資金を用いてDrugCLIPとPharmAgentsを反復改善しつつ、自社および共同パイプラインを推進している。収益や臨床マイルストーンは開示されていない。

白紙の組織は、各モダリティや疾患の事業ラインがそれぞれ相互に学習できないサイロ化されたAIモデルを構築するという既存の構造から脱却する。

Scienceに掲載されたDrugCLIPの研究と清華大学AIRの系譜、さらに今回のラウンドにおけるZhipu関連の投資家の存在は、基盤とネットワークがすでに存在することを示唆する。

初日からのウェットラボ、医薬化学、製薬事業の人材に加え、5社以上の共同開発パートナーが、論文やデモではなく再現可能な証拠を求める投資家の要求に応える。

マイルストーン支払いとライセンスアウトによる共同開発は、パイプラインの進展と企業の収益を一致させる。これは、価値の検証が難しいAIサービスを販売するスタートアップがひしめく分野においてである。

組織設計こそが堀である。ゼロから構築されたスタートアップは、ツールを組み込んだ事業ラインを持つ既存企業にはできない形でAIを意思決定者にできる。ただし、初日からウェットラボの証拠と専門家レビューが伴うことが条件である。

2026年9月6日時点でAIPherは設立2か月であり、1億元規模のエンジェルラウンドを発表済みで、それ以外の公的な進展はない。収益、臨床、採用に関する開示はラウンド発表の内容を超えて存在しない。DrugCLIPのスループットとヒット率に関する同社の主張は自己申告であり、独立した試験による検証はなされていない。またPre-PCCは臨床的証拠にはほど遠い。他のあらゆるAI創薬スタートアップと同様、スクリーニングから市販薬に至る長く高コストな道のりに直面している。