［ニュース解説］Google DeepMindとIsomorphic Labs、AIによる「バイオレジリエンス」戦略を公開——予防・検知・対応の三本柱とは

2026-07-16

はじめに

　Google DeepMindとIsomorphic Labsは2026年7月16日、感染症や生物学的リスクに社会が備えるための共同の取り組み「バイオレジリエンス(生物学的な回復力)」に関する方針を公表しました。本稿では、両社が推進する予防・検知・対応の3領域の取り組みと、AI悪用防止のための安全対策について解説します。

参考記事

タイトル: Our approach to bioresilience
著者: Isomorphic Labs and Google DeepMind
発行元: Google DeepMind
発行日: 2026年07月16日
URL: https://deepmind.google/blog/our-approach-to-bioresilience/

要点

Google DeepMindとIsomorphic Labsは、生物学的リスクへの社会的な備えを強化する共同方針「バイオレジリエンス」を公表した
取り組みは予防・検知・対応の3領域で構成され、過去12カ月で政府機関・バイオセキュリティ組織・研究機関との15件以上の連携を進めてきたとされている
予防面では、脅威モデリング・評価・緩和策・モニタリングの4段階の安全プロセスをGeminiなどのモデルに適用し、DNA合成のスクリーニングにSynthID技術の応用も検討している
検知面では、AlphaEvolveによるメタゲノム配列解析アルゴリズムの最適化や、AlphaGenomeを用いた病原体検出の可能性が示されている
対応面では、AlphaFoldの実績を土台に、信頼できる研究者へのAIアクセス提供やIsomorphic Labsの創薬エンジンによるワクチン・治療薬設計の加速が図られている

詳細解説

バイオレジリエンスとは何か

　両社によれば、生態系の変化や国際的な人の往来の拡大、そしてAIの悪用可能性によって、世界の生物学的安全保障をめぐる状況は急速に変化しているといいます。一方で、フロンティアAIモデルとそれがもたらす科学的進歩は、こうした課題への対応そのものにも活用できるとされています。今回公表された方針は、AIモデルの悪用を防ぎつつ、政府や科学者、バイオセキュリティ専門家がこれらの技術を活用できるようにするという、二つの側面を持つ取り組みだと説明されています。

　「レジリエンス(resilience)」とは、外部からの衝撃や変化に対して社会やシステムがしなやかに適応し、回復する力を指す概念です。感染症対策の文脈では、発生の予防だけでなく、発生後の迅速な検知と対応まで含めた総合的な備えを意味すると考えられます。

予防:モデルの安全性とDNA合成のスクリーニング

　Google DeepMindによれば、Geminiのようなモデルの安全性と有用性を確保するため、脅威モデリング・評価・緩和策・モニタリングという4段階のプロセスを採用しているといいます。社内の生物学者やセキュリティ専門家、外部パートナーと連携し、潜在的な脅威を把握したうえでモデルを検証し、safeguardを構築する体制が取られています。

　また、AI生成コンテンツの識別技術「SynthID」を生物学分野に応用する取り組みも進められています。この技術は本来、画像や音声などのAI生成物に透かしを入れて識別する目的で開発された技術ですが、DNA合成サービス提供事業者が、リスクの高いAI生成の生物学的配列を検知するための仕組みとして活用できる可能性があるとされています。SynthIDの応用範囲拡大については、過去記事でも取り上げていますので、AIの安全性ガバナンス全般に関心がある方は参考になるかと思います。

検知:病原体サーベイランスの高度化

　病原体サーベイランス(監視・調査)の効率化にもAIが活用されています。DeepMindのAIエージェント「AlphaEvolve」は、メタゲノムシーケンシングデータ(環境中に存在する複数生物由来のDNAを一括解析する手法)の生成・解析アルゴリズムを最適化し、より迅速で正確なDNA分析を可能にするといいます。これにより、世界規模での疾病追跡のコストを引き下げられる可能性があるとされています。

　さらに、ゲノム機能の解明に取り組む「AlphaGenome」やタンパク質機能のアノテーション技術についても、配列データから病原体を検出・特定する用途への応用が検討されているとのことです。従来の手法よりも早期に新規パターンや新興の脅威を識別できる可能性があると位置づけられています。

対応:創薬エンジンによる医療対策の加速

　タンパク質の立体構造を高精度で予測する「AlphaFold」の実績を土台に、Google DeepMindは信頼できる研究者に最新のAIシステムへのアクセスを提供し、ワクチンなど医療対策の設計を加速させる支援を行っています。AlphaFoldについては、過去記事でも5周年の節目に振り返っていますので、その科学的インパクトの大きさが分かるかと思います。

　Isomorphic Labsは、新規の感染症流行時に政府機関や非営利団体を支援するため、自社の創薬エンジン「IsoDDE」を迅速に展開する専門ユニットを設けています。自然発生のパンデミックだけでなく、AIの悪用に起因するリスクへの対策も視野に入れ、政府や国際的な保健当局と連携しながら診断・治療戦略の実用化を進めているといいます。

　今回の取り組みは、化学・生物・放射性物質・核(CBRN)リスクへの対応という、より広い枠組みの一部でもあります。両社が掲げる「Frontier Safety Framework」の予防的な緩和策や評価プロトコルと整合する形で進められている点は、単発の技術発表というより、継続的なガバナンス体制の一環と捉えられるのではないかと思います。