創薬のブレイクスルー：Difyエージェントが拓く構造化・非構造化データ統合の最前線
創薬のブレイクスルー：Difyエージェントが拓く構造化・非構造化データ統合の最前線
新薬開発は、平均して10年以上の期間と莫大なコストを要する、人類に残された最も困難な挑戦の一つです。このプロセスの非効率性の大きな原因は、創薬研究で生成・蓄積されるデータが、形式の異なる「構造化データ」と「非構造化データ」に分断されている点にあります。例えば、定量的な臨床試験結果（構造化）と、研究者の詳細な実験ノートや医学論文（非構造化）は、これまで別々に扱われ、その統合的な洞察を得ることは困難でした。しかし、近年進化を遂げたAIエージェント技術、特にオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームDifyのエージェント機能は、この長年の課題に終止符を打つ可能性を秘めています。本記事では、Difyエージェントがいかにして異種データを統合し、創薬データ探索を劇的に加速させるのかを、技術的なメカニズムと具体的な応用事例を交えて徹底解説します。
1. ハイブリッドAIが創薬を加速する理由：結論ファースト
創薬データ探索における最大のブレイクスルーは、構造化データと非構造化データの境界を解消するハイブリッドAIの導入です。結論として、Difyのようなエージェント機能は、大規模言語モデル（LLM）の高度な自然言語理解能力と、外部ツールを自律的に操作する能力（Function Calling）を組み合わせることで、このデータ統合を実現します。これにより、研究者は「特定の遺伝子変異を持つ患者群の臨床試験結果（構造化データ）」と「その遺伝子変異に関する最新の学術論文や電子カルテの自由記述（非構造化データ）」を、単一の質問で同時に検索・分析することが可能になります。
従来のデータサイエンス手法では、非構造化データの前処理と構造化データへの変換に、全工程の約70%もの時間を費やす必要がありました。ハイブリッドAIは、この前処理プロセスを大幅に自動化し、データの統合分析にかかる時間を劇的に短縮します。これにより、研究者はデータの収集・加工ではなく、創薬ターゲットの仮説生成という最も価値の高い作業に集中できるようになり、新薬開発の成功確度とスピードを飛躍的に向上させることが期待されます。
AI創薬の成功は、単なるデータ量ではなく、異種データの「統合深度」に依存します。Difyエージェントは、LLMの推論能力によって、非構造化データ（テキスト）から意味的コンテキストを抽出し、構造化データ（データベース）へのクエリを生成することで、両者をシームレスに結びつけます。
2. 構造化データと非構造化データの基本と創薬の課題
創薬分野で扱われるデータは、主に以下の二つに分類されます。構造化データは、厳格なスキーマ（形式）が定義されており、リレーショナルデータベース（RDB）やスプレッドシートに格納されます。具体的には、化合物の物理化学的特性、臨床試験のフェーズごとの数値結果、ゲノム配列データ、バイオマーカーの定量値などです。一方、非構造化データは、明確な構造を持たないテキストやマルチメディアデータであり、医学論文、電子カルテの自由記載欄、研究者の実験ノート、病理画像、メールなどが該当します。電子カルテデータは、その複雑さや非構造化データの多さから、これまで十分な活用がされてこなかった側面があります。
従来のAI創薬が抱えていた大きな課題は、この非構造化データの活用と統合の難しさにありました。構造化データはSQLなどの標準的なクエリ言語で容易に分析できますが、非構造化データは自然言語処理（NLP）などの専門技術が必要です。研究者は、膨大な科学論文や臨床レポートから、必要な情報（例：特定のタンパク質の相互作用、副作用のまれな報告）を手作業で抽出し、構造化されたデータと照合する手間が発生していました。この非効率性が、新薬開発期間の長期化（従来の手法では10年以上）の主要な原因の一つでした。
- 構造化データの例：化合物の活性値、毒性データ、患者の年齢・性別、臨床試験の統計結果。
- 非構造化データの例：数万件の学術論文、電子カルテの医師の所見、規制当局への提出文書、特許情報。
- 統合の課題：非構造化データから意味を抽出し、構造化データの特定フィールドと紐づけるための「意味的ギャップ」が存在する。
3. Difyエージェント機能によるハイブリッドデータ処理のメカニズム
Difyのエージェント機能は、このデータ統合の課題を、RAG（Retrieval-Augmented Generation）とFunction Callingの組み合わせによって解決します。Difyのエージェントノードは、LLMにツールの自律的な制御権を与え、すべてのステップを事前に計画する代わりに、問題を動的に推論し、複雑なタスクを完了するために必要に応じてツールを呼び出すことができます。
具体的には、エージェントは以下のステップで動作します。
ユーザー（研究者）が「化合物Xが特定のタンパク質に与える影響に関する最新の構造化データと、それに言及している最新の学術論文の要約を教えて」といった自然言語の質問を入力します。
LLMは、質問を解決するために「構造化データベース検索ツール」と「非構造化ナレッジベース（論文RAG）検索ツール」の2つが必要だと推論します。Function Calling機能により、エージェントは構造化データベース検索用のAPIを呼び出し、必要なパラメータ（例：化合物名、タンパク質ID）を自動生成して実行します。
構造化DBから得られた結果（例：活性値 10nM）と、非構造化RAGから得られた論文の要約を、LLMが統合的に解釈し、論理的な最終回答を生成します。これにより、研究者は単一のインターフェースで、異なる形式のデータに基づいた深い洞察を得られます。
4. 創薬データ探索における具体的な応用事例：統合分析の実現
DifyエージェントのようなハイブリッドAIは、創薬の複数のフェーズで具体的な価値を発揮します。特に、最も複雑で時間のかかる「ターゲット選定」と「リード化合物の最適化」フェーズでの貢献が顕著です。
【ケーススタディ：毒性・副作用のクロスチェック】
ある製薬企業では、新薬候補の化合物の毒性プロファイル（構造化データ）と、類似化合物の過去の臨床試験報告や学術論文での副作用に関する非構造化記述を照合する必要がありました。従来のシステムでは、毒性値をデータベースで検索した後、キーワードを使って論文を個別に検索し、結果を研究者が手動で突き合わせる必要がありました。しかし、エージェントを導入することで、「化合物Zの毒性値が基準値を超えた場合に、関連論文で報告されている皮膚症状をまとめて」という質問に対し、エージェントが自動的にデータベース（構造化）とRAG（非構造化）の両方をクエリし、わずか数秒で統合レポートを生成できるようになりました。実際にLLMを用いた文献検索や情報抽出により、大量の科学論文から創薬に役立つ情報を効率的に引き出す事例は、国内製薬企業でも紹介されています。
このアプローチにより、特定の化合物の潜在的なリスクを多角的に、かつ迅速に評価することが可能となり、開発プロセスの手戻りを大幅に削減します。これは、開発期間を短縮し、開発成功率の向上に直結する重要な進歩です。
- ターゲット選定：ゲノムデータ（構造化）と疾患関連論文（非構造化）を統合し、新規の創薬標的候補を効率的に探索。
- 臨床試験最適化：治験データ（構造化）と電子カルテの自由記載（非構造化）を統合し、治験参加基準やリスク予測モデルの精度を向上。
- 規制対応：構造化された申請データと、非構造化の提出文書間の整合性をAIが自動でチェックし、承認プロセスの効率化を支援。
5. ハイブリッドAIが拓く創薬プロセスの未来と注意点
しかし、この革新を最大限に活かすためには、いくつかの重要な注意点があります。
創薬におけるAIの活用は、まだ発展の入り口にありますが、データの質と量の確保、AIモデルの透明性、そしてAIを使いこなせる専門人材の育成が今後の実用化に向けた重要な課題となります。これらの課題を克服することで、ハイブリッドAIは、難病治療薬の迅速な開発と、個別化医療の実現に大きく貢献していくでしょう。- AI創薬の経済効果：開発期間を約4年短縮、1品目あたり約600億円の開発費を削減可能。
- 将来の課題：データの「質」の向上、AIモデルの「透明性（解釈性）」の確保、データサイエンス専門人材の育成。
AIエージェントの出力は、入力データの品質に強く依存します。特に非構造化データの場合、誤字脱字や曖昧な記述が多いと、エージェントの推論精度が低下します。また、AIがどのような論理で創薬ターゲットを選定したかという「透明性（説明責任）」を確保することが、規制当局への提出や研究者間の信頼構築のために不可欠です。AIの判断プロセスを追跡できるような設計（ReAct戦略の採用など）が求められます。
まとめ
創薬データ探索の未来は、構造化データと非構造化データの統合にかかっています。従来の創薬プロセスが抱えていた、データ形式の異なる情報間の「意味的ギャップ」を埋めることが、開発期間の短縮と成功確率の向上に直結します。Difyエージェント機能は、LLMの自然言語理解とFunction Callingによる外部ツール連携を組み合わせることで、このハイブリッドデータ処理を自律的に実行します。これにより、研究者は膨大な論文や電子カルテ（非構造化）から深い洞察を得ながら、臨床試験結果（構造化）を即座に参照することが可能となります。今後は、AIの判断プロセスの透明性を確保し、高品質なデータを継続的に供給することが、AI創薬の社会実装を加速させるための鍵となります。Difyのようなプラットフォームを活用し、データ主導型の創薬エコシステムを構築することが、製薬業界の喫緊の課題と言えるでしょう。
株式会社ヘルツレーベン代表 木下 渉
株式会社ヘルツレーベン 代表取締役／医療・製薬・医療機器領域に特化したDXコンサルタント／
横浜市立大学大学院 ヘルスデータサイエンス研究科 修了。
製薬・医療機器企業向けのデータ利活用支援、提案代行、営業戦略支援を中心に、医療従事者向けのデジタルスキル教育にも取り組む。AI・データ活用の専門家として、企業研修、プロジェクトPMO、生成AI導入支援など幅広く活動中。
