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生成AI×ラボ自動化・実験計画の資金調達最前線：2024-25動向と主要プレイヤー

🗓 Created on 10/28/2025

📜 要約

主題と目的

本調査は、AI/生成AIを用いてラボの自動化や実験計画の自動化（Self‑Driving Lab/SDL、クラウドラボ含む）を進めるスタートアップの資金調達ニュースを収集・整理し、2024–2025年の投資トレンドとその背景、評価軸、リスク、実務的示唆を明らかにすることを目的とする。市場規模やメガラウンド事例、投資家類型、技術潮流（生成AI×ロボティクス×データ基盤の統合）を俯瞰し、どこに資金が集中しているか、なぜ集中しているか、次に何が起きるかを定量・定性の両面から分析する。

回答

市場規模とマクロ潮流
- ラボ自動化市場は2024年の約56.8億ドルから2034年に約113億ドルへ、CAGR約7.15%で拡大見込み。ロボティクス領域は2025年約27.4億ドル→2034年約50.9億ドルへと予測される。
  towardshealthcare.com
  /
  precedenceresearch.com
- AI創薬・ラボ自動化分野の2024年資金調達は約30億ドル規模で、Xaira Therapeuticsの約10億ドル調達が象徴的なメガディールとなった。
  nikkei.com
- 業界全体では、AlphaFold系（構造予測・タンパク質設計）とSDL/クラウドラボ（実験の閉ループ自動化）に大口資金が集まる構図が強まっている。
  xenoss.io
  /
  cbinsights.com

代表的な資金調達事例（抜粋、金額は公表要約・報道ベース）

企業	最近の主な調達	技術フォーカス/自動化対象	出典
Xaira Therapeutics	約10億ドル（Seed/A合計の報道）	生成AIによるタンパク質設計＋大規模機能ゲノミクス。仮想細胞とPerturb‑seqを軸に設計→実証の閉ループ化	nikkei.com / xaira.com / genengnews.com
Isomorphic Labs	数億ドル規模と報道	AlphaFold系の知見を創薬設計へ。製薬大手との共同研究で計算→実験検証を橋渡し	Labiotechまとめ
Latent Labs	Series A 約5,000万ドル	合成タンパク質設計の生成AIプラットフォーム。ツール提供で製薬を支援	isomercapital.com
Persist AI	Series A 約1,200万ドル	製剤（formulation）のクラウドラボ自動化。AI設計→ロボット実行→評価のループ	mobihealthnews.com
Recursion Pharmaceuticals	大型ラウンド多数	ハイスループット表現型イメージング＋MLで前臨床効率を改善。画像取得～解析の自動化	geekyants.com
Inductive Bio	Series A 約2,500万ドル	プレコンペデータコンソーシアム＋ADMET予測。データ共有基盤を差別化要因に	inductive.bio
Periodic Labs	約3億ドル（報道）	次世代実験のAI＋ロボティクス（物理・材料系SDL）	aicerts.ai記事
Lila	Series A 3.5億ドル（2025）	科学的“超知能”と自律ラボの統合。エンドツーエンドSDLを志向	Lila発表

どこに資金が集まっているか（分析）
- AlphaFold系/タンパク質設計直系の知見と差別化データを持つチームが優位。構造生物学の強みを背景に、商用パートナーとの橋渡しが速い企業が評価される傾向。Labiotechまとめ /
  isomercapital.com
- 実験の閉ループ化（SDL/クラウドラボ）への投資が増加。Persistのように「設計→実行→解析」をワンストップで回せる事業は、顧客ROIを示しやすく、資本効率がよい。
  mobihealthnews.com
- プレコンペティティブなデータ共有とガバナンスが投資評価の新基準に。データ資産の質と共有基盤の設計が、単なるアルゴリズム以上の優位を生む。
  inductive.bio
- 製薬大手は買収・提携・社内育成を並行。戦略提携/M&Aが活発化し、スタートアップは早期に“顧客兼パートナー”と結びつく戦略が奏功。
  cbinsights.com
技術潮流（SDLの現在地）
- SDLは「仮説→実験計画→実行→解析→学習」の科学サイクルを自動化しつつあり、現状は“条件付き自律（レベル3）”が主流。完全自律（レベル4/5）は研究段階で安全・政策面の検討が不可欠。Royal Society Open Scienceレビュー
- 生成AIの実効性は分子/タンパク質設計で拡大中だが、価値は「モデル性能×データ生産性×ハード運用（ロボ/クラウド）」の積で決まる。LilaやXairaの戦略はこの三位一体を体現。Lila発表 /
  xaira.com
SDLの概念フロー（参考図）

投資家の評価軸（実務視点）
- 科学的検証と再現性（前臨床・初期臨床における定量KPI）
- データ資産とガバナンス（取得量/質、共有・匿名化の仕組み）
- 実装力（ロボティクス/クラウドラボ運用、SOP、トレーサビリティ）
- 規制・安全対応（Explainability、キルスイッチ、セキュリティ）これらはM&A/提携活発化の中で特に重視されている。
  cbinsights.com
  / Royal Society Open Scienceレビュー
リスクと注意点
- 臨床的有効性の不確実性（フェーズII以降での失速リスク）。
  xenoss.io
- 自律実験の安全・セキュリティ・政策リスク（人間の介入点・キルスイッチの設計が必須）。Royal Society Open Scienceレビュー
- データ偏り、人材不足、AI生成発明のIP取扱いなどの制度・実務上の課題。
  geekyants.com
  / Royal Society Open Scienceレビュー
何が勝ち筋か（独自見解）
- 「計算（生成AI）＋実験（ロボ/クラウドラボ）＋データ（量と質）」を同時に拡張できる企業が資本を引き寄せる。モデル単体のSaaSより、SDL/クラウドラボの“結果までの責任”を担うプラットフォームが投資回収視点で有利。
- 垂直特化（例：製剤、抗体設計、ADMET）で定量ROIを早期に作り、データ資産で護城河を築く戦略が現実的。Persist（製剤）やInductive（データコンソーシアム）は好例。
  mobihealthnews.com
  /
  inductive.bio
- 戦略提携（製薬/CRO/ハイパースケーラー）を資金調達と並行して設計し、実運用データを継続的に生む体制を早期に固めることが、次のメガラウンドやM&Aの近道。
  cbinsights.com
  / Lila発表

結果と結論

主要結果
- 資金は「AlphaFold系の構造・生成AI」と「SDL/クラウドラボの実験自動化」の二極に厚く流入。2024年はAI創薬・ラボ自動化で約30億ドル規模、Xairaの約10億ドル調達が象徴的だった。
  nikkei.com
  /
  xenoss.io
- 市場はラボ自動化（CAGR約7%）とロボティクスの両面で拡大。資金は「設計（AI）→実行（自動化）→学習（データ）」の閉ループを持つ企業へ集中。
  towardshealthcare.com
  /
  precedenceresearch.com
- 投資家は“モデル性能”単独ではなく、“再現性のある科学的エビデンス”“データ資産の質”“ロボ/クラウド運用力”“規制・安全設計”をセットで評価。製薬との提携/M&Aは拡大基調。
  cbinsights.com
  / Royal Society Open Scienceレビュー
結論
- 近未来の勝者は「生成AI×ラボ自動化×データ」の三位一体を商業的に運用し、垂直特化領域で明確なROIを証明し続けるプラットフォーマーである。SDL/クラウドラボを外部提供できる事業は初期設備投資の障壁を下げ、顧客拡大とデータ蓄積を同時に進められるため、資金調達とスケールに有利。
  mobihealthnews.com
  / Lila発表
- 一方で、臨床有効性、データ/安全ガバナンス、IPなどのリスクは普及ペースを規定する。これらを“Regulatory by Design”で先回りして設計するチームが、メガラウンドや戦略買収の最有力候補になる。Royal Society Open Scienceレビュー

（必要であれば、特定企業（例：Xaira、Persist、Latent）について、投資家一覧・ラウンド年表・技術スタック・ラボ機器構成・提供APIの詳細マップを、出典付きで追加作成します。）

コード実行

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<html lang="ja">
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  <title>AI/生成AI×ラボ自動化・実験計画自動化: 資金調達トレンド可視化（2024-2025）</title>
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</head>
<body>
  <h1>AI/生成AIを活用したラボ自動化・実験計画自動化スタートアップの資金調達トレンド分析（可視化ダッシュボード）</h1>
  <div class="note">・通貨は特記のない限り米ドル（USD）。・桁区切りと単位をツールチップに表示。・各グラフの直下に出典リンクを明記。</div>

  <div class="grid">
    <div class="card">
      <h2>資金調達総額の推移（AI創薬分野）</h2>
      <div class="unit">単位: 十億ドル（B$）</div>
      <canvas id="fundingTrendChart" height="180"></canvas>
      <div class="sub">出典: <a href="https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC16B150W4A211C2000000/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">日本経済新聞（2024年: 300億ドル、前年: 210億ドル）</a></div>
    </div>

    <div class="card">
      <h2>主要ディール（2024-2025）</h2>
      <div class="unit">単位: 百万ドル（M$）</div>
      <canvas id="topDealsChart" height="180"></canvas>
      <div class="sub">出典: 
        <a href="https://xenoss.io/blog/ai-drug-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">xenoss.io（Xaira/Isomorphic 等）</a>・
        <a href="https://www.crescendo.ai/news/latest-vc-investment-deals-in-ai-startups" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">Crescendo AI（各社資金調達ニュース）</a>・
        <a href="https://www.atx-research.co.jp/contents/chai-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">ATX Research（Chai Discovery）</a>
      </div>
    </div>

    <div class="card">
      <h2>カテゴリ別・資金流入額（合計）</h2>
      <div class="unit">単位: 百万ドル（M$）</div>
      <canvas id="categorySumChart" height="180"></canvas>
      <div class="sub">集計対象と出典: 
        <a href="https://xenoss.io/blog/ai-drug-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">xenoss.io</a>・
        <a href="https://techfundingnews.com/cuspai-raises-100m-ai-materials-discovery-climate-tech/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">TechFundingNews（CuspAI）</a>・
        <a href="https://techcrunch.com/2025/08/20/fieldai-raises-405m-to-build-universal-robot-brains/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">TechCrunch（FieldAI）</a>・
        <a href="https://www.geekwire.com/2025/allen-institute-for-ai-lands-152m-from-nvidia-and-nsf-to-lead-national-ai-project/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">GeekWire（AI2）</a>・
        <a href="https://indiebio.co/flovision-grabs-8-7m-to-transform-protein-production-with-ai-powered-waste-reduction" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">IndieBio（FloVision）</a>・
        <a href="https://justraised.co/news/sennos-raises-15m-to-scale-ai-driven-brewing-and-fermentation-technology" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">JustRaised（Sennos）</a>・
        <a href="https://techfundingnews.com/belgian-ai-startup-conveo-secures-5-3m-to-scale-ai-powered-research-coworker-to-us-and-europe/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">TechFundingNews（Conveo）</a>・
        <a href="https://techfundingnews.com/ai-unicorn-eliseai-nabs-250m-from-a16z-to-break-into-healthcare/?utm_source=chatgpt.com" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">TechFundingNews（EliseAI）</a>・
        <a href="https://techfundingnews.com/predoc-raises-30m-revolutionize-healthcare-data-ai-automation/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">TechFundingNews（Predoc）</a>・
        <a href="https://www.business-standard.com/companies/news/arintra-series-a-21m-peak-xv-partners-genai-medical-coding-125081301197_1.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">Business Standard（Arintra）</a>・
        <a href="https://tech.eu/2025/07/31/ultromics-raises-55m-series-c-to-scale-ai-driven-heart-failure-detection/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">Tech.eu（Ultromics）</a>・
        <a href="https://techstartups.com/2025/02/20/top-tech-startup-funding-news-today-february-20-2025/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">TechStartups（Avandra）</a>
      </div>
    </div>

    <div class="card">
      <h2>市場規模の展望（関連市場）</h2>
      <div class="unit">単位: 十億ドル（B$）</div>
      <canvas id="marketSizeChart" height="180"></canvas>
      <div class="sub">出典: 
        <a href="https://www.towardshealthcare.com/insights/total-lab-automation-market-sizing" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">Towards Healthcare（ラボ自動化市場: 2024年 56.8→2034年 113）</a>・
        <a href="https://www.precedenceresearch.com/laboratory-robotics-market" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">Precedence Research（ラボロボティクス: 2025年 27.4→2034年 50.9）</a>・
        <a href="https://geekyants.com/blog/how-us-biopharma-startups-can-leverage-ai-in-drug-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">GeekyAnts（米AI創薬市場: 2024年 2.61→2034年 6.93）</a>
      </div>
    </div>

    <div class="card">
      <h2>2024年: バイオ医薬品シフトの可視化</h2>
      <div class="unit">単位: 十億ドル（B$）</div>
      <canvas id="biologicsShiftChart" height="180"></canvas>
      <div class="sub">出典: <a href="https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC16B150W4A211C2000000/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">日本経済新聞（バイオ医薬特化 16億ドル / 総額 300億ドル）</a></div>
    </div>

    <div class="card">
      <h2>Self-driving lab（SDL）エコシステム関係図</h2>
      <div class="mermaid" id="sdlDiagram">
      flowchart LR
        A["SDL[自己駆動型ラボ]"] --> B["CRO型"]
        A --> C["クラウドラボ(Lab-as-a-Service)"]
        A --> D["閉ループ実験/自律計画"]
        B --> E["Plexymer"]
        C --> F["Emerald Cloud Lab['Coscientist']"]
        D --> G["スループット\n最適化"]
        H["投資家注目ポイント"] --> I["商業化成熟度/導入実績"]
        H --> J["垂直特化(創薬/臨床文書/製造)"]
        H --> K["M&A活性化"]
      </div>
      <div class="sub">出典: 
        <a href="https://www.researchgate.net/publication/393750833_Autonomous_'self-driving'_laboratories_a_review_of_technology_and_policy_implications" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">ResearchGate（SDLレビュー）</a>・
        <a href="https://www.rutgers.edu/news/rutgers-startup-seeks-tap-power-ai-become-first-commercial-self-driving-lab" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">Rutgers（Plexymer）</a>・
        <a href="https://www.scispot.com/blog/ai-powered-self-driving-labs-accelerating-life-science-r-d" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="link">SciSpot（SDLの主要要素）</a>
      </div>
    </div>
  </div>

  <div class="card" style="margin-top:20px;">
    <h2>主要ディール一覧（2024-2025、抜粋）</h2>
    <table>
      <thead>
        <tr>
          <th>企業名</th>
          <th>領域</th>
          <th>調達額</th>
          <th>年/ラウンド</th>
          <th>出典</th>
        </tr>
      </thead>
      <tbody>
        <tr><td>Xaira Therapeutics</td><td>AI創薬（総合）</td><td>$1,000M</td><td>2024 A</td><td><a class="link" href="https://xenoss.io/blog/ai-drug-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer">xenoss.io</a></td></tr>
        <tr><td>Isomorphic Labs</td><td>AI創薬/タンパク質</td><td>$600M</td><td>2025 A</td><td><a class="link" href="https://xenoss.io/blog/ai-drug-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer">xenoss.io</a></td></tr>
        <tr><td>MapLight Therapeutics</td><td>AI×神経精神</td><td>$372.5M</td><td>2025 D</td><td><a class="link" href="https://www.prnewswire.com/news-releases/maplight-therapeutics-announces-372-5-million-series-d-financing-302514844.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">PR Newswire</a></td></tr>
        <tr><td>Insilico Medicine</td><td>AI創薬</td><td>$255M</td><td>2024</td><td><a class="link" href="https://geekyants.com/blog/how-us-biopharma-startups-can-leverage-ai-in-drug-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GeekyAnts</a></td></tr>
        <tr><td>Recursion</td><td>AI×ハイスループット</td><td>$200M</td><td>2024 D</td><td><a class="link" href="https://geekyants.com/blog/how-us-biopharma-startups-can-leverage-ai-in-drug-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GeekyAnts</a></td></tr>
        <tr><td>CHARM Therapeutics</td><td>生成AI分子設計</td><td>$80M</td><td>2025</td><td><a class="link" href="https://www.crescendo.ai/news/latest-vc-investment-deals-in-ai-startups" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Crescendo AI</a></td></tr>
        <tr><td>Chai Discovery</td><td>AI×抗体</td><td>$70M</td><td>2025 A</td><td><a class="link" href="https://www.atx-research.co.jp/contents/chai-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer">ATX Research</a></td></tr>
        <tr><td>Latent Labs</td><td>AI×タンパク質設計</td><td>$50M</td><td>2025</td><td><a class="link" href="https://techfundingnews.com/latent-labs-raises-50-million-to-advance-ai-driven-protein-design/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechFundingNews</a></td></tr>
        <tr><td>Genesis Therapeutics</td><td>生成AI化学</td><td>$50M</td><td>2024 C</td><td><a class="link" href="https://geekyants.com/blog/how-us-biopharma-startups-can-leverage-ai-in-drug-discovery" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GeekyAnts</a></td></tr>
        <tr><td>Manas AI</td><td>AI創薬（腫瘍）</td><td>$24.6M</td><td>2025</td><td><a class="link" href="https://www.wsj.com/articles/linkedin-co-founder-reid-hoffman-launches-ai-drug-discovery-startup-with-cancer-researcher-siddhartha-mukherjee-2025-01-27" target="_blank" rel="noopener noreferrer">WSJ</a></td></tr>
        <tr><td>CuspAI</td><td>AI×材料発見</td><td>$100M</td><td>2025 A</td><td><a class="link" href="https://techfundingnews.com/cuspai-raises-100m-ai-materials-discovery-climate-tech/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechFundingNews</a></td></tr>
        <tr><td>FieldAI</td><td>ロボティクス基盤</td><td>$405M</td><td>2025</td><td><a class="link" href="https://techcrunch.com/2025/08/20/fieldai-raises-405m-to-build-universal-robot-brains/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechCrunch</a></td></tr>
        <tr><td>Allen Institute for AI</td><td>オープンAIインフラ</td><td>$152M</td><td>2025</td><td><a class="link" href="https://www.geekwire.com/2025/allen-institute-for-ai-lands-152m-from-nvidia-and-nsf-to-lead-national-ai-project/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">GeekWire</a></td></tr>
        <tr><td>FloVision</td><td>タンパク質製造最適化</td><td>$8.7M</td><td>2025</td><td><a class="link" href="https://indiebio.co/flovision-grabs-8-7m-to-transform-protein-production-with-ai-powered-waste-reduction" target="_blank" rel="noopener noreferrer">IndieBio</a></td></tr>
        <tr><td>Sennos</td><td>発酵プロセスAI</td><td>$15M</td><td>2025</td><td><a class="link" href="https://justraised.co/news/sennos-raises-15m-to-scale-ai-driven-brewing-and-fermentation-technology" target="_blank" rel="noopener noreferrer">JustRaised</a></td></tr>
        <tr><td>Conveo</td><td>研究支援AI</td><td>$5.3M</td><td>2025</td><td><a class="link" href="https://techfundingnews.com/belgian-ai-startup-conveo-secures-5-3m-to-scale-ai-powered-research-coworker-to-us-and-europe/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechFundingNews</a></td></tr>
        <tr><td>EliseAI</td><td>ヘルスケアAI（EHR連携）</td><td>$250M</td><td>2025 E</td><td><a class="link" href="https://techfundingnews.com/ai-unicorn-eliseai-nabs-250m-from-a16z-to-break-into-healthcare/?utm_source=chatgpt.com" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechFundingNews</a></td></tr>
        <tr><td>Predoc</td><td>医療情報自動化</td><td>$30M</td><td>2025 A</td><td><a class="link" href="https://techfundingnews.com/predoc-raises-30m-revolutionize-healthcare-data-ai-automation/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechFundingNews</a></td></tr>
        <tr><td>Arintra</td><td>GenAI医療コーディング</td><td>$21M</td><td>2025 A</td><td><a class="link" href="https://www.business-standard.com/companies/news/arintra-series-a-21m-peak-xv-partners-genai-medical-coding-125081301197_1.html" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Business Standard</a></td></tr>
        <tr><td>Ultromics</td><td>心不全検出AI</td><td>$55M</td><td>2025 C</td><td><a class="link" href="https://tech.eu/2025/07/31/ultromics-raises-55m-series-c-to-scale-ai-driven-heart-failure-detection/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Tech.eu</a></td></tr>
        <tr><td>Avandra</td><td>医療画像AI</td><td>$17.75M</td><td>2025</td><td><a class="link" href="https://techstartups.com/2025/02/20/top-tech-startup-funding-news-today-february-20-2025/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">TechStartups</a></td></tr>
      </tbody>
    </table>
    <div class="sub">注: 表の金額は公表値。通貨はUSD。必要に応じて小数第1位まで表示。</div>
  </div>

  <div class="card" style="margin-top:20px;">
    <h2>メタトレンド（箇条書き・簡潔）</h2>
    <ul class="bullets">
      <li>商業化成熟度と導入実績が重視（実ラボ/病院でのROI証明） — 出典: <a class="link" href="https://media.deskrex.ai/ai-agent-healthcare-startup-funding-trends-and-latest-cases/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">DeskRex</a></li>
      <li>汎用型より垂直特化（創薬プロセス最適化、臨床文書自動化等）が優位 — 出典: <a class="link" href="https://media.deskrex.ai/ai-agent-healthcare-startup-funding-trends-and-latest-cases/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">DeskRex</a></li>
      <li>M&amp;A活性化（2023年以降に上位10件中8件、総額は2022年以前の2倍超） — 出典: <a class="link" href="https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC16B150W4A211C2000000/" target="_blank" rel="noopener noreferrer">日本経済新聞</a></li>
      <li>SDLビジネスモデル: CRO型、クラウドラボ型の台頭 — 出典: <a class="link" href="https://www.researchgate.net/publication/393750833_Autonomous_'self-driving'_laboratories_a_review_of_technology_and_policy_implications" target="_blank" rel="noopener noreferrer">ResearchGate</a></li>
    </ul>
  </div>

  <script>
    mermaid.initialize({ startOnLoad: true });

    function fmtM(n){ return "$" + n.toLocaleString("en-US", {maximumFractionDigits: 1}) + "M"; }
    function fmtB(n){ return "$" + n.toLocaleString("en-US", {maximumFractionDigits: 2}) + "B"; }

    // 1) 総額推移（B$）
    const fundingCtx = document.getElementById('fundingTrendChart');
    new Chart(fundingCtx, {
      type: 'line',
      data: {
        labels: ['2023', '2024'],
        datasets: [{
          label: 'AI創薬・世界資金調達',
          data: [21, 30],
          borderColor: '#2563eb',
          backgroundColor: 'rgba(37, 99, 235, 0.15)',
          tension: 0.25,
          fill: true,
          pointRadius: 4,
          pointBackgroundColor: '#1d4ed8'
        }]
      },
      options: {
        plugins: {
          legend: { position: 'top' },
          tooltip: {
            callbacks: { label: (ctx) => ctx.dataset.label + ': ' + fmtB(ctx.parsed.y) }
          },
          title: { display: true, text: 'AI創薬の年間資金調達総額の推移' }
        },
        scales: {
          y: { ticks: { callback: (v) => '$' + v + 'B' }, beginAtZero: true }
        }
      }
    });

    // 2) 主要ディール（M$）
    const deals = [
      { name: 'Xaira', val: 1000 },
      { name: 'Isomorphic', val: 600 },
      { name: 'MapLight', val: 372.5 },
      { name: 'Insilico', val: 255 },
      { name: 'Recursion', val: 200 },
      { name: 'FieldAI', val: 405 },
      { name: 'EliseAI', val: 250 },
      { name: 'CuspAI', val: 100 },
      { name: 'CHARM', val: 80 },
      { name: 'Latent', val: 50 },
      { name: 'Genesis', val: 50 },
      { name: 'Chai', val: 70 },
      { name: 'Predoc', val: 30 },
      { name: 'Arintra', val: 21 },
      { name: 'Ultromics', val: 55 },
      { name: 'Avandra', val: 17.75 },
      { name: 'AI2', val: 152 },
      { name: 'Reveal', val: 7.2 },
      { name: 'Sennos', val: 15 },
      { name: 'FloVision', val: 8.7 },
      { name: 'Conveo', val: 5.3 },
      { name: 'Manas', val: 24.6 }
    ].sort((a,b)=>b.val-a.val).slice(0,12); // 上位12件表示

    const topDealsCtx = document.getElementById('topDealsChart');
    new Chart(topDealsCtx, {
      type: 'bar',
      data: {
        labels: deals.map(d=>d.name),
        datasets: [{
          label: '調達額',
          data: deals.map(d=>d.val),
          backgroundColor: '#10b981'
        }]
      },
      options: {
        indexAxis: 'y',
        plugins: {
          legend: { display: false },
          tooltip: { callbacks: { label: (ctx)=> fmtM(ctx.parsed.x) } },
          title: { display: true, text: '主要ディール（2024-2025、上位）' }
        },
        scales: { x: { ticks: { callback: (v)=>'$'+v+'M' }, beginAtZero: true } }
      }
    });

    // 3) カテゴリ別合計（M$）
    const categoryData = [
      { cat: 'AI創薬/SDL', sum: 2702.1 }, // Xaira, Isomorphic, Recursion, Insilico, Genesis, CHARM, Manas, Latent, Chai, MapLight
      { cat: 'ラボ自動化基盤/ロボティクス', sum: 405 }, // FieldAI
      { cat: '材料発見', sum: 100 }, // CuspAI（重複計上なし）
      { cat: '材料/バイオ製造最適化', sum: 23.7 }, // Sennos + FloVision
      { cat: '研究支援AI', sum: 5.3 }, // Conveo
      { cat: 'ヘルスケアデータ/ワークフロー', sum: 380.95 }, // EliseAI, Predoc, Arintra, Ultromics, Avandra, Reveal
      { cat: 'AIインフラ/オープン科学', sum: 152 } // AI2
    ];

    const categoryCtx = document.getElementById('categorySumChart');
    new Chart(categoryCtx, {
      type: 'bar',
      data: {
        labels: categoryData.map(c=>c.cat),
        datasets: [{ label: '合計', data: categoryData.map(c=>c.sum), backgroundColor: '#f59e0b' }]
      },
      options: {
        plugins: {
          legend: { display: false },
          tooltip: { callbacks: { label: (ctx)=> fmtM(ctx.parsed.y) } },
          title: { display: true, text: 'カテゴリ別・資金流入（合計、2024-2025）' }
        },
        scales: { y: { ticks: { callback: (v)=>'$'+v+'M' }, beginAtZero: true } }
      }
    });

    // 4) 市場規模（B$）: ラボ自動化(2024→2034)、ラボロボティクス(2025→2034)、米AI創薬(2024→2034)
    const marketCtx = document.getElementById('marketSizeChart');
    new Chart(marketCtx, {
      type: 'bar',
      data: {
        labels: ['ラボ自動化', 'ラボロボティクス', '米AI創薬'],
        datasets: [
          { label: '起点年', data: [5.68, 2.74, 2.61], backgroundColor: 'rgba(59,130,246,0.6)' },
          { label: '2034年', data: [11.3, 5.09, 6.93], backgroundColor: 'rgba(16,185,129,0.6)' }
        ]
      },
      options: {
        plugins: {
          tooltip: { callbacks: { label: (ctx)=> ctx.dataset.label + ': ' + fmtB(ctx.parsed.y) } },
          title: { display: true, text: '関連市場の規模予測（起点→2034年）' }
        },
        scales: { y: { ticks: { callback: (v)=>'$'+v+'B' }, beginAtZero: true } }
      }
    });

    // 5) 2024のバイオ医薬品シフト（B$）: Biologics vs その他
    const bioCtx = document.getElementById('biologicsShiftChart');
    new Chart(bioCtx, {
      type: 'doughnut',
      data: {
        labels: ['バイオ医薬特化', 'その他（小分子・混在等）'],
        datasets: [{ data: [1.6, 28.4], backgroundColor: ['#22c55e', '#94a3b8'] }]
      },
      options: {
        plugins: {
          tooltip: { callbacks: { label: (ctx)=> ctx.label + ': ' + fmtB(ctx.parsed) } },
          title: { display: true, text: 'AI創薬資金の内訳（2024年）' }
        }
      }
    });
  </script>
</body>
</html>

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🏷市場概観：ラボ自動化/AI創薬の規模と成長予測

市場概観：ラボ自動化/AI創薬の規模と成長予測

ラボ自動化およびラボロボティクス市場は堅調な成長を続けており、これが投資を引き寄せる背景となっています。

総合的なラボ自動化市場は、2024年の56.8億ドルから2034年には113億ドルに達し、年平均成長率（CAGR）7.15%で拡大すると予測されています

towardshealthcare.com

。ラボロボティクス市場に焦点を当てると、2025年の市場規模は27.4億ドルと計算され、2034年には50.9億ドルに到達する見込みです

precedenceresearch.com

。

一方、AI創薬・ラボ自動化分野では、特に大規模な資金調達が目立っています。2024年の資金調達額は30億ドル規模に達し

nikkei.com

、米国のAI創薬スタートアップ「Xaira Therapeutics」は合計10億ドルという超大型の資金調達を実施しています

nikkei.com

。また、バイオ医薬品開発特化型スタートアップへの調達額は16億ドルに上り、前年の2倍以上となりました

nikkei.com

。

このように、ラボ自動化とAI創薬の分野では大規模な投資が行われており、今後も高い成長が期待されています。製薬業界では、これらの技術を活用することで創薬プロセスの効率化や成功率向上が期待されています。

globenewswire.com

www.towardshealthcare.com

lab automation has been incorporated in different sectors like drug discovery

Lab automation with AI offers a high rate of accuracy

drug discovery process in pharmaceutical industries

biotechnology companies

progression of biopharmaceutical industries

technologies like automated liquid handling systems

STOCK TITAN

marketsandmarkets.com

ddw-online.com

www.thebusinessresearchcompany.com

Reports Store

Top 50 Healthcare Market Reports

Top 50 Non-Healthcare Market Reports

Opportunities And Strategies Reports

Aerospace And Defense

Agriculture

Chemicals

Construction

Electrical And Electronics

Information Technology

Machinery

Media

lifesciencedynamics.com

xenoss.io

unitedrobotics.group

Laboratory automation

healthcare industry

Robotics in life sciences

benefit of laboratory automation

Siemens Healthineers

調査のまとめ

回答

AIや生成AIを活用したラボ自動化・実験計画自動化スタートアップの資金調達に関する最新のトレンドは、以下の通りです。

市場規模と成長予測

ラボ自動化およびラボロボティク...

🏷資金調達事例マップ：Xaira・Isomorphic・Latent・Persistほか

資金調達事例マップ：Xaira・Isomorphic・Latent・Persistほか

ここでは、AI／生成AIを核にラボ自動化や実験計画自動化を進める主要スタートアップの「資金調達事例マップ」を提示し、それぞれの技術フォーカス、ラボで自動化・効率化される工程、投資家や提携先の特徴を出典付きで整理します。まずマクロ傾向として、2024年以降は「大口資金がAlphaFold系やバイオロジクス設計に集中」「エンドツーエンドで実験→データ→モデルを閉ループするSelf‑driving Lab（SDL）系に投資が回る」という構図が顕著です（例：2024年のAI創薬投資は約33億ドルに達したと報告されています）

xenoss.io

、また大手製薬による提携やM&Aも活発化しています

cbinsights.com

。

（次に示す表は「代表事例の一目マップ」です。出典は各行に明記しています。）

企業	最近の主な調達（概算）	主な投資家 / パートナー	技術領域（核）／ラボ自動化で担う工程	出典（代表）
Xaira Therapeutics	約10億ドル規模（Seed約5億＋Series A約5億の報道）	ARCH Venture Partners、Foresite等の支援・インキュベート	タンパク質設計（生成モデル）、大規模機能ゲノミクス（仮想細胞）→設計→実証の閉ループ。ラボでは高コンテンツ実験とデータ生成を強化	資金動向・総論： xenoss.io ／技術・仮想細胞： xaira.com 、Perturb‑seq公開： genengnews.com
Isomorphic Labs	大型ラウンド（報道例：数億ドル規模のラウンド）	DeepMind系の技術ルーツ、製薬大手との連携多数	AlphaFold系の構造予測→創薬設計への応用。製薬との共同研究で計算設計から実験検証へ橋渡し	事例と業界位置づけ： labiotech.eu 、投資潮流： xenoss.io
Latent Labs	シリーズA 約5,000万ドル	Isomer Capital等（ラウンドへ出資）	合成タンパク質設計の生成AIプラットフォーム。パートナー向けSaaS/サービス提供を重視し、製薬へのツール供給でスケール	調達・ビジョン： isomercapital.com
Persist AI	シリーズA 約1,200万ドル（Cloud Lab発表）	Spero Ventures主導ほか、製薬連携あり	AI駆動ロボティクスで「製剤（formulation）」を自動化するCloud Lab。設計→ロボット実行→テストのループで製剤化までを短縮	プラットフォーム発表・調達： mobihealthnews.com
Recursion Pharmaceuticals	大型ラウンド（数億ドル）	複数VC、大手提携先あり	ハイスループットイメージング＋MLで前臨床フェーズの失敗率低減。ラボ側は自動化された画像取得→ML解析のパイプラインを回す	成果と手法： geekyants.com
Inductive Bio	シリーズA 約2,500万ドル	Obvious Ventures等	プレコンペティティブなデータコンソーシアム＋ADMET予測モデル→化合物最適化支援（企業向けプラットフォーム）	調達とビジョン： inductive.bio
Periodic Labs（物理系）	約3億ドル	大型投資家多数	物理・材料の次世代実験に特化したAI＋自動化ラボ。物理実験のリアルタイム最適化で発見速度を向上	大型ラウンド事例（物理AI）：2
Chai Discovery / Genesis / Insilico 等	数千万～数億ドルのラウンド事例多数	VC／製薬提携	生成AIによる分子設計（小分子〜抗体）や、臨床設計支援まで多様。ラボではin‑silicoスクリーニング→合成→実測のハイブリッドを短縮	各社事例と資金動向： xenoss.io 、 geekyants.com

（表注）各金額・年次は公表情報の要約です。個別ラウンドの内訳や追加の最新発表は出典先で随時確認してください。

xenoss.io

、

geekyants.com

、

isomercapital.com

、

mobihealthnews.com

、

inductive.bio

、2

事例から読み取れる主要トレンドと示唆（出典添えつつ解説）

資金は「AlphaFold系の知見を持つチーム」「バイオロジクス向け生成AI」「実験のエンドツーエンド自動化」に集中している。
- 具体例として、AlphaFold由来または関係者が設立した企業（Isomorphic、Latentなど）が大型ラウンドや注目提携を獲得している点は明確です
  labiotech.eu
  、
  isomercapital.com
  。言い換えると、構造生物学・タンパク質設計の差別化が投資判断で重視されていると考えられます。
「仮想→実験→学習」の閉ループ（Self‑driving Lab）に資金が流れ、Cloud Lab／SDLビジネスが成長軌道に入っている。
- PersistのCloud Labは、製剤設計をAI予測＋ロボット実行でワンストップ化する例で、ラボ自動化が分子発見から実製品化までのボトルネック（例：製剤化）に食い込む戦略を示しています
  mobihealthnews.com
  。SDLの「レベル」や安全性課題については技術レビューにも整理があります
  researchgate.net
  。
「データ資産（キュレーション）＋プレコンペティティブなデータ共有」が評価される。
- Inductive Bioのように匿名化した実データを集積・共用してモデル品質を高める手法は、投資家評価につながっていることが報告されています
  inductive.bio
  。言い換えると、単なるアルゴリズムよりも「質の高いデータと安全な共有基盤」が競争優位になり得ます。
製薬大手は「買う」「提携する」「社内育成する」を並列で進めており、M&Aや戦略提携が活発化している点はCB Insightsの分析でも指摘されています
cbinsights.com
。この流れは、スタートアップ側に“早期顧客＆戦略的提携”の重要性を示唆します。

投資家／創業者／ラボ運営者への実践的示唆（短期〜中期）

投資家向け：創薬AIで「差別化されるデータ（機能ゲノム、Perturb‑seq等）」「AlphaFold直系の技術起源」「SDLを実装できるロボット・データパイプライン」を評価指標に加えると良いでしょう（事例：Xairaの仮想細胞とPerturb‑seq公開）
xaira.com
、
genengnews.com
。
スタートアップ創業者向け：「狭いユースケースでの導入実績（PoCを越えた商業導入）」「データ供給の契約・ガバナンス」「製薬企業との早期共同研究」を優先してください。投資家はPoC止まりではなく実運用とROIを重視しています（市場傾向）
cbinsights.com
。
ラボ／企業のR&D責任者向け：すぐ取り組めることは「既存データの構造化とクラウド連携」「Lab‑as‑a‑Service（クラウドラボ）やSDLパートナーのトライアル」「AI出力の説明性（XAI）と規制対応フローの整備」です。PersistのCloud Labのように、外部の自動化ラボを活用して実装リスクを下げる選択肢が現実的です
mobihealthnews.com
、
researchgate.net
。

リスク・注意点（投資・導入に際して）

臨床的有効性は依然最大の試金石であり、AI由来薬の商業化までの道のりには不確実性が残ります（初期は高いフェーズI成功率を示す例がある一方、フェーズIIで期待外れが出た事例もある）
xenoss.io
。
SDLの運用には安全性・セキュリティ・規制の課題がつきまとい、人間の介入や「キルスイッチ」等のガバナンス設計が不可欠です
researchgate.net
。
市場では「データ偏り」「人材不足」「IP（特にAIが生成する発明の扱い）」といった法務・実務上の課題が顕在化しており、早期に対応することが成功確率を上げると考えられます
geekyants.com
、
researchgate.net
。

短いまとめ（セクションの示唆）

2024–25年の資金流入は「AlphaFoldに端を発する構造／生成AI」と「SDL／Cloud‑Labによる実験自動化」の両輪で加速していると言えます
xenoss.io
、
mobihealthnews.com
、2。
その結果、投資先選定は「技術の差別化（例：タンパク質設計・大規模機能データ）」「データ資産の質」「実験自動化の実装力（ロボ／クラウド）」の三つが重要になっており、短中期での商業化に成功するプレイヤーが市場をリードすると示唆されます
xaira.com
、
inductive.bio
。

参考出典（本文で参照した代表リンク）

Xaira Our Approach:
xaira.com

xaira.com
Xaira Perturb‑seq dataset:
genengnews.com

genengnews.com
AI創薬資金動向（まとめ）:
xenoss.io

xenoss.io
12 AI drug discovery companies（業界事例まとめ）: https://www.labiotech.eu/trends-reports/ai-drug-discovery-companies/ 6
Latent Labs（Isomer Capital出資）:
isomercapital.com

isomercapital.com
Persist AI（Cloud Lab）:
mobihealthnews.com

mobihealthnews.com
Inductive Bio Series A:
inductive.bio

inductive.bio
Periodic Labs 大型ラウンド（物理AI）: https://www.aicerts.ai/news/periodic-labs-raises-300m-for-next-gen-experiments/ 2
CB Insights レポート（M&A／提携動向）:
cbinsights.com

cbinsights.com
Self‑driving labs（レビュー、政策含む）:
researchgate.net

researchgate.net

必要であれば、上表の各社について「投資家一覧／ラウンド年月／テクノロジースタック（使用フレームワーク：PyTorch/JAX等）／提供APIやラボ機器の機種」といったより詳細な技術・資本関係マップを作成できます。どの企業を深掘りしますか（例：Xairaの仮想細胞技術、PersistのCloud Labのワークフロー、Latentのパートナー戦略など）？

www.xaira.com

isomercapital.com

mobihealthnews.com

aicerts.ai

builtinsf.com

Chai Discovery

funding

inductive.bio

Inductive Bio

ACS Medicinal Chemistry Letters

Polaris ADMET competition

vestbee.com

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www.cbinsights.com

Takeda’

Nimbus Therapeutics

AI in drug discovery expert collection

labiotech.eu

調査のまとめ

AI・生成AIを活用したラボ自動化・実験計画自動化スタートアップの資金調達トレンド

AIおよび生成AIを活用したラボ自動化や実験計画自動化に取り組むスタートアップへの投資は急速に拡大してお...

🏷技術トレンド：Self-Driving Lab、ロボティクス、生成AIによる実験計画

技術トレンド：Self-Driving Lab、ロボティクス、生成AIによる実験計画

画像：

概要（事実→考察の構成で要約）

事実：2024–25年にかけて、生成AIを中心に据えた創薬／材料開発プラットフォームと、それを物理ラボ（ロボットやクラウドラボ）と結合する「Self‑Driving Lab（SDL）」へ大型資金が流れている。代表例として、Lilaが自律型ラボ／科学的超知能のために3億5,000万ドルのシリーズAを実施していることが報告されています8。また、Xairaの10億ドル級調達や複数AI創薬スタートアップの大型ラウンドが同分野の活発化を示しています
techlifesci.com
、
geekyants.com
。
- 意味：言い換えると、投資家は「計算（生成AI）＋実験（自動化）」をワンパッケージでスケールできるプレイヤーに大きな期待を寄せていると考えられます。大規模資金は技術の商業化・設備投資（ロボット群、クラウド実験設備、データ基盤）を一気に進めるためのものです8。
事実：学術レビューは、SDLが仮説生成→実験設計→実行→解析→仮説更新という科学的方法をほぼ全体で自動化しうること、ただし現状は「条件付き自律（レベル3）」が主流で、レベル4や5は研究段階であると整理しています4。加えて、生成AIは分子設計・タンパク質設計で実効性を示しつつあり、創薬スピードやコスト改善のエビデンスが蓄積されています
sciencedirect.com
、6。
- 意味：つまり、技術的には「設計（ソフト）」と「実行（ハード）」の両輪が揃うことで初めて真の自律科学が達成される段階にあり、投資はその両側面を同時に伸ばす事業に集まっていると示唆しています4。
事実：クラウドラボ（Lab-as-a-Service）を活用してSDL能力を外部提供する動きが商業的に注目されており、これによりSDL構築の初期コストを下げられるとする分析もあります4。
- 意味：言い換えると、すべての組織が自前で数百万ドルの設備投資をする必要はなく、クラウドラボ経由で「自律ワークフロー」を利用できるビジネスモデル（SDL-as-a-Service）が成長し得るわけです。

具体的なトレンド・事例（出典明示）

大型プラットフォーム投資：Lila（科学的超知能＋自律ラボ）が3.5億ドルの大型資金を確保し、メディアにも取り上げられています（Lila発表、The New York Times特集）8、8。
大量のスタートアップ立ち上がり：2023–25年でAI創薬分野に多数のスタートアップが参入し、Xairaの10億ドル調達などメガラウンドが存在します。主要プレイヤー（Insilico、Recursion、Genesis、Exscientia等）は資金調達や臨床進捗で成果を示しています
techlifesci.com
、
geekyants.com
。
学術→商業への橋渡し：Rutgers発のPlexymerなど大学発のSDLスタートアップが商用CROモデルで自律ラボ技術を提供しようとしています
rutgers.edu
。
学術的検討（リスクと政策）：SDLはIP（発明者は人間か？）、安全性／セキュリティ、労働影響など政策論点が強く議論されています。これらは資金流入と普及の制約要因ともなり得ます4。

市場動向と投資家の評価軸（洞察）

投資の評価軸は「計算モデル（生成AI）の性能」だけでなく「データ生産能力」と「実験を確実に実行・繰り返すハードウェア／運用能力」の三点がセットで評価されているようです（Xaira、Lilaなど）
techlifesci.com
、8。
「現場で使える」ことが肝心：投資家はPoC止まりではなく、スループット、再現性、商業顧客の獲得で実績を出せるスタートアップに資金を集中させる傾向があると考えられます（医療AIエージェント領域での観察と整合）参照: 補助資料：医療AIエージェント動向の分析。

リスクと技術上のボトルネック（出典とともに）

データ品質とバイアス：生成AIは学習データに依存するため、データ品質が悪いと誤った候補を出すリスクがあり、これが「幻覚」や現場定着の障壁になると指摘されています
journalwjarr.com
、6。
IPと法制度の不整合：AI／SDLが生成した発明を誰が特許化するかは未解決問題で、これが投資インセンティブに影響する可能性があります4。
安全性・セキュリティ：遠隔運用や自律実験の増加は、悪用や事故リスクを伴い、運用ガバナンスとキルスイッチ等の実装が必須とされています4。

簡潔な資金調達・注目事例表（抜粋）

企業/事例	代表的資金調達等（年）	出典
Lila	Series A $350M（2025）	https://www.lila.ai/news/announcing-the-close-of-our-series-a
Xaira Therapeutics	調達額約$1B（2024）	techlifesci.com
Recursion Pharmaceuticals	Series D $200M（2024）	techlifesci.com
Genesis Therapeutics	Series C $50M（2024）	techlifesci.com
Plexymer（Rutgers発）	大学発スタートアップ事例（商用SDL志向）	rutgers.edu

SDL（自己駆動型ラボ）の典型的ワークフロー（概念図）

実務的な示唆（ユーザーの「資金調達ニュースを調べ、トレンドを分析したい」ニーズへの回答）

投資家が見ている指標を押さえる
- 「計算力（モデル）」「データ生産性（ラボでの実験数）」「再現性・運用体制（SOP/クラウドラボ連携）」の三点が重要で、提示資料やピッチでこれらを定量的に示すことが資金獲得に有利と考えられます8、4。
初期は「垂直特化×実証的KPI」を重視する
- 投資は幅広い適用よりも「特定用途での数値的改善（例：ターンアラウンド短縮、コスト削減、成功確率向上）」を示せる企業に集まりやすく、医療分野でも同様の傾向が見られます補助資料: 医療AIエージェント分析。
規制・IP・安全対策を前倒しで設計することが差別化要因
- 特に医薬開発や生物実験に関しては、規制要件やIP方針を早期に明確化しておくことが投資家やパートナー獲得に有利と考えられます4、6。
技術的優先順位（実装ロードマップ） — 実践的順序
- (a) 高頻度で観測可能な作業（測定、画像解析、HTS）から自動化を導入して早期ROIを作る、(b) データパイプラインとラベリングを整備してモデル性能を担保、(c) その上で生成AIによる設計ループを閉じる、という順序が現実的です（LinkedInの実務指針に整合）
  linkedin.com
  。
ニュース収集・トレンド監視の実務フレーム（推奨）
- 資金調達ラウンド、パートナーシップ（製薬大手との提携）、公開された技術成果（論文/IND申請等）、クラウドラボ利用事例を四つのKPIとして継続モニタリングすると、投資トレンドの早期把握が可能です（事例：Lila報道、Xairaの調達、Recursion等の調査結果を参照）8、
  techlifesci.com
  。

結び（洞察）

まとめると、資金調達の潮流は「生成AI（設計）＋ラボ自動化（実行）を統合できるチーム」へ向かっており、大型資本はこの統合を早期に達成できる“プラットフォーマー”に集中する傾向が明確です8、
techlifesci.com
。一方で、データ品質、IP法制、実運用の安全性といった課題が残っており、これらに戦略的に対処するプレイヤーが次の波を制すると考えられます4、6。

参考（主要出典）

Lila：Announcing Lila’s $350M Series A and Incredible Partners on Our Mission — https://www.lila.ai/news/announcing-the-close-of-our-series-a 8
The New York Times 特集（Lila） — https://livearticles.net/new-york-times/2574654.html 8
Generative AI for drug discovery（レビュー） —
sciencedirect.com

sciencedirect.com
Artificial intelligence in drug development（レビュー、PMC） — https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11851753/ 6
Accelerating drug discovery with generative AI（WJARR PDF） —
journalwjarr.com

journalwjarr.com
Autonomous 'self-driving' laboratories: a review（Royal Society Open Science） — https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsos.250646 4
Rutgers：Plexymer（self‑driving lab商用化狙い） —
rutgers.edu

rutgers.edu
23 New Startups in AI Drug Development（サマリ） —
techlifesci.com

techlifesci.com
How U.S. Biopharma Startups Can Leverage AI（市場・実務観点） —
geekyants.com

geekyants.com

（追加で、特に注目企業や特定のラウンドをさらに掘りたい場合、どの企業／KPIに焦点を当てて深掘りすべきか指示をいただければ、個別に資金調達履歴、提携状況、技術成熟度の詳細を出典付きで整理します。）

linkedin.com

researchgate.net

Alex Tobias

journalwjarr.com

nih.gov

PMC11851753

10.1177/20420986251321704

https://www.scilife.io/blog/ai-pharma-innovation-challenges

PubMed

sciencedirect.com

rutgers.edu

Adam Gormley

Polymers

multiplexing

Rutgers Technology Transfer,

Office for Research

techlifesci.com

geekyants.com

lila.ai

Announcing Lila’s $350M Series A and Incredible Partners on Our Mission

The Quest for A.I. 'Scientific Superintelligence'

AI・生成AIによるラボ自動化と実験計画自動化のトレンド分析

AI、特に機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークの進化は、医薬品設計、標的特定、臨床試験予測に革命をもたらし、医...

🏷投資家動向とCVC：主要VC、評価基準、戦略提携の潮流

投資家動向とCVC：主要VC、評価基準、戦略提携の潮流

要約（エグゼクティブサマリー）
2024–25年にかけて、生成AIを核に据えたラボ自動化・実験計画の分野は、ベンチャー資金と戦略的資本の両面で急速に集積しています。大規模ラウンドの多くがAI／自動化関連に流れ込み、投資家は「科学的裏付け（＝実験データ）」「商業化実績」「規制・データガバナンスの見通し」を特に重視する傾向が強まっています（以下、事実は出典を付して展開します）。

rdworldonline.com

、

crescendo.ai

マクロの資本流入と代表例（事実提示）

2025年に観測されたメガラウンド（大口調達）の大多数がAI/自動化領域へ向かっているという報告があり、研究開発向けAIへの注目と資金流入の強さが確認されています
rdworldonline.com
。
創薬・ラボ支援領域での大型調達事例（抜粋）：CHARM Therapeutics（8,000万ドル）、Latent Labs（5,000万ドル）、MapLight Therapeutics（3億7,250万ドル）などが報じられています
crescendo.ai
。これらは、AIを用いた分子設計／タンパク質設計／臨床トランスレーションに資金が集中していることを示唆しています
crescendo.ai
。
大手製薬や事業会社による資本供給や提携も増加しており、Xairaの大型調達や製薬大手のAI投資加速は業界構造の再編を示しています
nikkei.com
、
forbes.com
。

主要投資家のタイプと代表プレイヤー（事実提示＋出典）
投資主体は大きく分けて「AI特化VC」「バイオ特化VC」「コーポレートVC（CVC）」「ビッグテック／ハイパースケーラー」「公的助成・補助金」の5種で、それぞれ役割と期待リターンが異なります。代表例は以下の通りです（出典：投資家リスト／業界報道）。

投資家タイプ	意図・狙い（短評）	代表的投資家・事例（出典）
AI特化VC	モデル／プロダクトのスケール、基盤技術への投機	Amazon Alexa Fund、Obvious Ventures、Playground Globalなど rho.co
バイオ特化VC	科学的裏付けと臨床マイルストーン重視（高リスク・高リターン）	Flagship Pioneering、ARCH、Third Rock、OrbiMedなど openvc.app
CVC（企業系VC）	戦略的シナジー（自社事業との連携）を重視。商用導入やM&Aの入り口に	ロッテHB（HB‑CVC→Cartography投資）など prtimes.jp 、日本製薬企業のCVC活用事例 note.com
ビッグテック／クラウド	データ・計算インフラ提供、プラットフォーム共創	NVIDIA、Microsoft等（クラウド連携やCo‑development） forbes.com
公的資金／助成	エコシステム形成、研究基盤の補助	AMED・NEDO等（日本の政策支援） note.com

注：上表の「代表的投資家」は業界まとめ（Rho、OpenVC等）と個別報道を基に整理しました

rho.co

、

openvc.app

。

投資家（特にバイオ／ラボ系）が見る評価基準（事実提示 → 意味づけ）
調査で一貫して挙げられている基準は次の通りです（出典：バイオ投資家のチェックリスト、CVCガイド等）。これらは「実験室で動く技術」を投資に値するかどうかに直結します
openvc.app
、
legalon-cloud.com
。

強固な科学的検証（前臨床／初期臨床データ）と再現性
openvc.app
。
意味：AIモデルの出力が「机上のアルゴリズム」ではなく、ラボ実験やパイロットで再現されることが投資可否の大前提です。
知的財産（IP）と差別化要素
openvc.app
。
意味：アルゴリズム単体の真新しさよりも、データセット、実験ワークフロー、合成可能性などが特許や実装で守れるかが重要です。
明確な規制経路（医療機器／治療薬での承認ロードマップ）
openvc.app
、
nature.com
。
意味：臨床設計やFDA/EMA対応を見越した計画があるスタートアップが高評価です。
商業化・導入実績（PoCではなくROIやスケール）
deskrex.ai
。
意味：投資家は「現場で使える」ことを最優先に資金を振り向けています（PoC止まりは資金調達が難しい）。

CVC（コーポレートVC）のスキームと狙い、起こりやすい落とし穴（事実提示 → 考察）

CVCの代表的スキーム：直接投資／CVC子会社設立／既存VCとの共同ファンド／LP参加の4類型（スピードと関与度が異なる）
legalon-cloud.com
。
狙い：単なるキャピタルゲインではなく、自社事業とのシナジー（技術導入、販路獲得、R&D協業）を重視するため、スタートアップは「資金＋事業連携」を得られる反面、親会社の戦略変更に影響を受けやすい点に注意が必要です
legalon-cloud.com
、
prtimes.jp
。
事例：ロッテHDのHB‑CVCがCartography Biosciencesに出資（戦略的育成と事業連携の姿勢）
prtimes.jp
。
示唆：CVCは「販路や実運用での素早いスケール」を可能にするが、創業者は投資後の意思決定プロセス（取締役派遣や経営関与の度合い）を事前に精査すべきです
legalon-cloud.com
。

戦略提携（製薬・CRO・クラウド企業）に見える潮流（事実提示 → 洞察）

製薬大手は自社のR&DにAIを組み込むため、スタートアップ買収や共同研究を加速している（M&A増加）
nikkei.com
、
forbes.com
。
クラウドやハイパースケーラーは「計算資源とデータガバナンス」の提供者として、エコシステムの重要プレイヤーになっている（例：SkyCell×Microsoftの協業など）
forbes.com
。
意味：言い換えると、投資だけでなく「技術統合と商用導入の速さ」が企業間提携の評価軸になっており、スタートアップ側は単なるアルゴリズム提供者から“ラボ実装・データ統合”まで対応できることが求められます
mastechinfotrellis.com
。

実務的な示唆（起業家／研究機関が取るべきアクション）
以下は投資家動向とCVCの振る舞いから導いた実務的アクションです（出典に基づく推奨）：

科学的検証を最優先に：再現性のある前臨床データやラボでの実証を早期に揃えること（投資家評価基準）
openvc.app
。
規制とIPを設計段階から織り込む：承認ロードマップと特許戦略を投資提案（term sheet）に入れて説明することが有効です
openvc.app
。
CVCを選ぶ際の判断軸：資金だけ欲しいのか、事業連携（販路・データ）を期待するかを明確に。事後の取締役関与や独立性の担保条項を交渉しましょう
legalon-cloud.com
。
早期の業務導入（ROI示唆）を作る：医薬企業やCROとのパイロットで「導入後のKPI／コスト削減効果」を数値化して示すことが資金調達成功率を高めます
deskrex.ai
。
インフラとガバナンスを整備：データウェアハウス、コンプライアンス、モデル再学習サイクルを整えておくことが、大型投資を引き寄せる条件になります
mastechinfotrellis.com
。

図解：投資→提携→出口の典型フロー（mermaid）

結論（洞察）

投資家側の期待は「AI×ラボ自動化」が単なる研究支援ツールを超え、製薬R&Dのタイムライン短縮・コスト削減・臨床成功率向上を実証できるかに収斂しています。
crescendo.ai
、
nikkei.com
、
deskrex.ai
言い換えると、現在の資本マーケットは「アルゴリズムの新規性」だけに投資しているわけではなく、「ラボで動き、規制や商業化に耐えうる実装力」を持つスタートアップに対して顕著に資金を集中させる段階に入ったと考えられます
deskrex.ai
、
openvc.app
。

参考（主な出典）

最新投資事例一覧（Crescendo）:
crescendo.ai
AIラボ／R&D向け資金動向（RDWorld）:
rdworldonline.com
バイオ投資家の選定基準（OpenVC）:
openvc.app
CVCの定義と留意点（LegalOn‑Cloud）:
legalon-cloud.com
医療AIエージェント資金動向（DeskRex）:
deskrex.ai
製薬業界のAI投資動向（Forbes / 日経）:
forbes.com
/
nikkei.com
AIとデータ基盤の重要性（MastechInfotrellis）:
mastechinfotrellis.com

（本節では出典ごとの事実を引用しつつ、実務に直結する示唆を提示しました。さらに個別の投資家リスト、調達事例の原典やterm‑sheetのサンプルが必要であれば、次のステップでそれらを抽出・整理します。）

openvc.app

Boutique Venture Partn...VC firm

Nest.Bio VenturesVC firm

Vesper Ventures SAVC firm

Bioqube VenturesVC firm

Healthspan CapitalVC firm

3. Early Revenue

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fundraising strategy

Pre-seed

: Preclinical validation, early IP protection, and a clear regulatory plan.

Building a startup pitch deck

Problem Slide

– Showcase your breakthrough innovation (drug, therapy, platform) and explain why it’s scientifically and commercially superior.

– Biotech investors think in milestones—this slide should detail where you are in the clinical/regulatory process and when key inflection points (IND, Phase 1, FDA approval) will occur.

Financials Slide

Ask Slide

– Highlight scientific credibility, regulatory experience, and industry expertise to prove you can execute. (Be sure to include advisors).

Healthtech Investors List

– If your biotech innovation leans toward diagnostics, wearables, or therapeutic hardware, medtech investors may be a better fit.

– Many biotech breakthroughs rely on AI-driven drug discovery, genomics, and predictive diagnostics. AI-focused funds are increasingly co-investing in biotech rounds.

– Synthetic biology and biomanufacturing often overlap with sustainable food, agriculture, and climate tech—opening new doors for funding.

Join OpenVC now

crescendo.ai

Healthtechdigital.com

PrivateCapitalJournal.com

Finsmes.com

TechStory.in

Coverager.com

MusicBusinessWorldwide.com

Dealbreaker.com

FintechFutures.com

UKInvestorMagazine.co.uk

rho.co

nature.com

forbes.com

AlphaFold

partnership

deal

mastechinfotrellis.com

Predictive analytics and GenAI

prtimes.jp

legalon-cloud.com

AIメディカルサービス、内視鏡AI開発に46億円調達

曲がる太陽電池､EV向け量産京大発にトヨタ系など出資

CVCファンドを通じて、次世代太陽電池を開発するエネコートテクノロジーズに追加出資

スタートアップ向け投資支援 | HENNGEとは | HENNGE株式会社（へんげ）

note.com

nikkei.com

media.deskrex.ai

https://www.techtarget.com/healthtechanalytics/feature/AI-healthcare-companies-to-watch

AIエージェント

https://www.cbinsights.com/research/report/state-of-digital-health-q125-report/

https://www.cbinsights.com/research/generative-ai-healthcare-life-sciences-market-map/

事実

https://www.mobihealthnews.com/news/eleos-secures-60m-behavioral-health-ai-agents

https://www.fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/hippocratic-ai-banks-141m-series-b-hits-unicorn-status-it-rolls-out-ai

https://www.abridge.com/

https://tech.eu/2025/04/03/y-combinator-backed-french-startup-parallel-raises-35m-for-ai-healthcare-agent/

https://www.healthforce.ai/

https://www.assorthealth.com/blog/assort-health-secures-26-million-in-funding-to-expand-specialty-specific-generative-ai-platform-for-managing-patient-phone-calls

Assort Health

https://news.crunchbase.com/ai/healthcare-biotech-startups-venture-funding-2025-xaira/

Notable Health

Amelia AI

HealthForce AI

https://www.statnews.com/2025/01/15/health-tech-venture-capital-startup-investments-2025-artificial-intelligence/

仕組み

デスクリサーチAIツール／エージェントのDeskrex.AI

こちら

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https://deskrex.ai

調査のまとめ

2025年におけるAI・生成AIを活用したラボ自動化および実験計画自動化スタートアップの資金調達トレンド

2025年、人工知能（AI）セクター、特にAIや生成AIを活用したラボ自動化および...

🏷近未来の展望：商業化の鍵、規制課題と新機会

近未来の展望：商業化の鍵、規制課題と新機会

本セクションでは、「生成AI×ラボ自動化・実験計画」の領域における資金調達の潮流を踏まえ、商業化が現実味を帯びるための主要要因（鍵）、規制や信頼性に関する課題、そして投資・事業機会を整理します。事実の提示→意味の考察→具体的な示唆、という順で述べます。以下の主張は提供された調査資料を参照して裏付けを示します。

現状の要点（事実と短い解釈）

投資マネーは依然活況で、AIヘルスケア分野への資金注入は近年急増しています。過去10年間でAIヘルスケアに約600億ドルが注がれ、直近3年にそのうちの約半分が集中したとの報告があり、2024年だけで511件・105億ドルの取引があったとされます
delveinsight.com
。言い換えると、資本は「量」から「質」へと移行し、成長が見込める技術（AI×ラボ自動化）へ厚く投じられていると考えられます
delveinsight.com
。
事例として、Insilico MedicineはシリーズEで1億1000万ドルを調達しユニコーン入り、AIとロボティクスを組み合わせてラボ自動化を進める姿勢が明確になっています
forbesjapan.com
。また、生体での薬物動態をシミュレーションする「in silico」基盤を掲げる企業が資金調達を行っている例もあります
sogyotecho.jp
。これらは「ソフトウェア（生成AI）＋ウェットラボ（自動化）の統合」が投資家に注目されていることを示唆しています
forbesjapan.com
sogyotecho.jp
。

商業化の鍵（投資家・ユーザーが価値を認めるポイント）

以下は調査結果から抽出した「商業化での意思決定に直結する要素」です。各要素ごとに事例や根拠を示します。

明確なROI（時間短縮・コスト削減）を示せること
- 事実: InsilicoはAIとロボティクス併用で初期創薬プロセスの期間を大幅に短縮可能と主張しており、これが資金調達の背景にあると報じられています
  forbesjapan.com
  。
- 意味: 投資家は「定量化されたインパクト」を求めるため、PoCやパイロットで効果（例：候補化合物候補発見の時間短縮率、TTCの短縮、コスト削減額）を明示することが資金調達と導入拡大の鍵となります
  deskrex.ai
  。
ハードウェア（ロボット）とソフト（生成AI）の統合による「実ラボでの再現性」
- 事実: ロボティクス市場の成長が見込まれており、ロボットを含む自動化導入は創薬の効率化と直結します
  yahoo.com
  。Insilicoの蘇州拠点でヒューマノイドを使った自動化実装が注目されています
  forbesjapan.com
  。
- 意味: 単なるアルゴリズム提示ではなく、実験フローに組み込めるシステムとしての完成度（インターフェース、サンプルハンドリング、トレーサビリティ）が事業化の差別化要因です。
臨床・前臨床でのエビデンス蓄積と規制対応力
- 事実: AIヘルスケアの商用化には規制承認やプライバシー（HIPAAなど）対応が必須で、これらが資金投下の判断に影響します
  delveinsight.com
  。また、M&Aや製薬大手による買収・提携が活発化している点も市場構造の変化を示しています
  nikkei.com
  。
- 意味: 初期段階から規制設計（Regulatory by Design）と臨床的有用性の証明計画を持つことが、後段のスケールと資金回収に直結すると考えられます。

規制課題とリスク（現場定着を阻む要因）

「幻覚（ハルシネーション）」と現場の不信感
- 事実: 医療現場でのAIエージェントに関する調査では、誤情報（幻覚）による信用低下が大きな懸念として挙がっていると報告されています
  deskrex.ai
  。
- 分析: 生成AIを実験設計に使う際、根拠の可視化（どのデータ／アルゴリズムが根拠か）と人のチェックポイントを設けることが必須で、完全自動化より「ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）」の設計が導入の現実的条件です。
規制当局による監視と承認負担
- 事実: AIを用いた臨床・診断支援・創薬プロセスは、規制当局（FDA等）の承認プロセスやデータ保護基準を満たす必要があり、これがコストと時間の増加要因になると指摘されています
  delveinsight.com
  。
- 分析: 実験計画の自動化ツールが直接診療に影響を与える場合、医療機器としての分類・承認を検討する必要があり、規制要件に合わせたバリデーション計画を初期から用意することが望まれます。

新機会（資金流入が示す次の注目領域）

in silico（ヒトin silico）の発展と商用化ポテンシャル
- 事実: 生体での薬物動態を高精度に予測するin silicoモデルを開発するスタートアップへの資金投入が報じられています
  sogyotecho.jp
  。
- 意味: 臨床に向けた候補絞り込みや毒性予測の段階でin silicoが機能すれば、実験回数削減＝コスト削減という明確な価値提供が可能です。
大手テック／製薬の資本・提携によるスケール加速
- 事実: ビッグテックやCVCの資本参加、製薬大手のM&Aが増加しており、既存企業との連携が資金流入・事業拡大の主要ルートになっています
  deskrex.ai
  nikkei.com
  。
- 意味: スタートアップは単独でスケールするより、戦略的パートナーシップ（データ提供、実験施設、販売チャネル）を最初から設計すべきであると考えられます。

実務的な推奨（スタートアップ／投資家向けのアクションプラン）

以下は、上記の事実・分析に基づく実践的な指針です。

早期に「定量的インパクト指標」を設計して示す（例：候補化合物発見までの期間短縮％、実験コスト削減額）。Insilicoのように「時間短縮」を示せることが投資・導入判断を加速します
forbesjapan.com
。
PoCから商用導入へ橋渡しするため、現場ユーザー（製薬／CRO）の導入テストを共同設計してROIを数値化する。投資家はPoC止まりを嫌うとの報告があるため、PoC→定着のロードマップを資金申請時に示すと有利です
deskrex.ai
。
規制対応を「後出し」ではなく「設計段階で」組み込む。データ管理、説明可能性（Explainability）とバリデーション計画を整えることが、承認・パートナー獲得の要件になります
delveinsight.com
。
幻覚対策と品質管理：生成AIの出力に対して根拠の出力やソース追跡を組み込み、人の検証プロセスを確立することで現場の信頼を勝ち取れます
deskrex.ai
。
事業戦略として「垂直特化×大手連携」を目指す。垂直特化（例：化学合成ワークフロー最適化、ADME予測に特化）により初期顧客での導入を早め、得られたデータでモデルを強化する循環を作ると資金を呼び込みやすいという示唆があります
deskrex.ai
。

要点まとめ（短表）

鍵（レバー）	何を測るか	代表例（出典）	スタートアップへの示唆
定量的ROI	期間短縮％、コスト削減額	Insilicoの期間短縮主張 forbesjapan.com	初期からKPI設計・提示を行う
ハード＋ソフト統合	実験再現性、トレーサビリティ	ロボティクス市場成長予測 yahoo.com	ラボ実装を見据えた製品設計
規制対応力	承認ロードマップ・データ保護	規制監視の重要性 delveinsight.com	Regulatory by Designを採用
エビデンス蓄積	前臨床／臨床での成功事例	in silico基盤の資金事例 sogyotecho.jp	早期に共同研究でエビデンス作成

商業化ロードマップ（視覚化）

以下は、生成AI×ラボ自動化が商業化に至る典型的な道筋（簡易モデル）です。

最後に（投資家・事業家への示唆）

資金は流れており、生成AIを中核に据えたラボ自動化／実験計画支援は「実用化フェーズ」へ向かいつつあります。ただしその勝ち筋は「技術そのもの」よりも「現場での再現性と可視化された価値（ROI）、規制対応の先見性、そして大手との協業・エビデンス蓄積」に依存しています

delveinsight.com

deskrex.ai

forbesjapan.com

。言い換えると、技術的優位だけではなく「商流・証明・信頼」の3点をセットで設計できるチームが、次の大型資金調達やM&Aターゲットになると考えられます

nikkei.com

。

参考図例（資金調達・トレンド参照イメージ）:

出典（本文で参照した主な資料）:

DelveInsight: AI Healthcare Startups: Investment & Funding Trends
delveinsight.com
Yahoo Finance: Robotics in Drug Discovery Market Trends
yahoo.com
Forbes Japan: Insilico Medicine 資金調達・ラボ自動化事例
forbesjapan.com
Sogyotecho: Tres Alchemix のin silicoモデルと資金調達
sogyotecho.jp
Deskrex（調査まとめ）: AIエージェント／資金動向（医療）
deskrex.ai
日経新聞：AI創薬の資金・M&A動向
nikkei.com

ご希望であれば、上記の示唆をベースに「スタートアップ向けの投資向けピッチシナリオ」や「規制対応チェックリスト（PMDA/FDA向けの必要項目の整理）」を、提供された事例出典を紐づけながら作成します。どちらをご希望でしょうか。

delveinsight.com

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AI in Precision Medicine market

AI in Diagnostics market

Generative AI in Drug Discovery: Applications and Market Impact

AI-driven diagnostics

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AI in Precision Medicine market

AI in Diagnostics market

Generative AI in Drug Discovery: Applications and Market Impact

AI-driven diagnostics

yahoo.com

sogyotecho.jp

電・発電デバイスに向けたカーボン新素材を開発する「3DC」が2.5億円調達

特定技能専門人材紹介事業などを展開する「Proud Partners」と「アイドマ・ホールディングス」が資本業務提携

商用EVを開発・製造する「EVモーターズ・ジャパン」が16.4億円調達

ハイスキルフリーランスに特化した完全審査制プラットフォーム「Sollective」などを展開する「ソレクティブ」が資金調達

国際貿易の見積査定業務を効率化する「PortX」を提供する「JapanFuse」が7,500万円調達

大久保の視点

明治大学ビジコンで優勝＆100万円獲得はゼファーさん明治大学2年「NEUROGICA」メンタルIoT

日本サブスク大賞2024グランプリはAI英会話スピークバディが受賞！

国際団体エンデバージャパン「EndeavorJapanSummit 2024」を現地レポート！

創業手帳ファウンダー大久保幸世のプロフィールはこちら

forbesjapan.com

AI創薬のスタートアップXtalPi（晶泰科技）

🖍 考察

この調査結果は、AIや生成AIを使ってラボの自動化や実験計画の自動化を行うスタートアップの資金調達トレンドについて非常に詳細な情報を提供している。調査結果の主要なポイントを整理してみると：

1. 市場規模と成長性 - ラボ自動化市場は56.8億ドル（2024）→113億ドル（2034）、CAGR 7.15% - AI創薬分野の資金調達は2024年30億ドル規模 - Xaira Therapeuticsの10億ドル調達など大型事例

2. 主要企業と調達事例 - Xaira、Isomorphic Labs、Latent Labs、Persist AIなど - AlphaFold系技術、Self-driving Lab（SDL）、クラウドラボが注目

3. 技術トレンド - 生成AI×ラボロボティクス×実験自動化の統合 - 「仮説生成→実験設計→実行→測定→解析→仮説更新」の閉ループ

4. 投資家動向 - AI特化VC、バイオ特化VC、CVC（コーポレートVC）の活発化 - 科学的検証、IP、規制対応、商業化実績を重視

5. 将来展望 - 商業化の鍵：定量的ROI、ハード/ソフト統合、規制対応 - リスク：幻覚問題、規制負担 - 新機会：in silico技術、大手との提携

これらの調査結果を深く掘り下げ、戦略的な洞察を導き出すには、多角的なアプローチが不可欠だ。研究開発の革新的な側面と市場の潜在的な可能性を徹底的に分析する必要がある。特に、技術融合と投資トレンドの相互作用に焦点を当て、将来の科学イノベーションの方向性を探ることが重要となる。

調査の本質

ユーザーが求めているのは単なるニュースの羅列ではなく、AIラボ自動化分野における資金の流れとその背後にある構造的変化の理解である。この調査の真の価値は、投資トレンドを通じて見えてくる業界の転換点と成長機会を明らかにすることにある。

現在のAI創薬・ラボ自動化分野は「研究段階から実用化段階への移行期」にあり、投資家の評価軸も「技術の新規性」から「現場での実証可能性と商業的価値」へとシフトしている。この変化を捉えることで、技術開発者、投資家、製薬企業それぞれが次に取るべき戦略的行動が見えてくる。

分析と発見事項

市場の急速な成長と資金集中

ラボ自動化市場は堅調な拡大軌道にあり、2024年の56.8億ドルから2034年には113億ドルへの成長が予測されている

towardshealthcare.com

。特に注目すべきは、AI創薬分野への資金流入の規模と質の変化である。2024年の資金調達額は30億ドル規模に達し

nikkei.com

、Xaira Therapeuticsの10億ドルという超大型調達は業界の転換点を象徴している。

技術融合による新たな価値創造

調査結果から明らかになったのは、単一技術への投資ではなく「生成AI×ロボティクス×データサイエンス」の統合プラットフォームに資金が集中している事実である。Self-driving Lab（SDL）の概念が示すように、「仮説生成→実験設計→実行→測定→解析→仮説更新」の閉ループを実現する企業が高い評価を受けている4。

統合技術領域	代表企業	調達規模	技術の核心価値
タンパク質設計×機能ゲノミクス	Xaira Therapeutics	~$1B	仮想細胞モデルとPerturb-seqデータの閉ループ
製剤自動化×AI設計	Persist AI	$12M	Cloud Labによる製剤化工程の完全自動化
合成生物学×生成AI	Latent Labs	$50M	合成タンパク質設計のSaaSプラットフォーム

投資家の評価基準の変化

従来の「アルゴリズムの優秀さ」から「実験室での再現性と商業化実績」へと評価軸が明確にシフトしている。バイオ特化VCが重視する項目として、科学的検証の強固さ、知的財産の差別化要素、規制承認への明確なロードマップ、そして何よりも定量化された商業的インパクトが挙げられる

cbinsights.com

。

より深い分析と解釈

なぜ今、大型資金が流入するのか

3段階の深掘り分析を行うと、資金流入の根本原因が見えてくる。

第1層：AlphaFoldの成功が創薬AI全体への信頼性を高めた。構造生物学における革新的成果が、生成AIによる分子設計への期待を現実的なものに変えた。

第2層：製薬業界のR&D生産性危機が深刻化している。新薬開発コストの上昇と成功率の低下により、従来手法では競争力を維持できない状況にある。AIラボ自動化は単なる効率化ではなく、生存戦略としての必要性が高まっている。

第3層：デジタルネイティブ世代の研究者が意思決定層に到達し、AIツールの導入に対する心理的障壁が大幅に低下した。同時に、コロナ禍で蓄積されたリモート実験やデジタル化のノウハウが、ラボ自動化の受容性を高めている。

投資パターンに見る矛盾と統合

一見矛盾する投資パターンが並存している。一方では「完全自動化」を謳うSDL企業に資金が流れ、他方では「ヒューマン・イン・ザ・ループ」を重視する企業も高評価を得ている。この矛盾の背景には、技術的野心と現実的制約の両立という弁証法的な解決が求められている状況がある。

成功企業は「技術的可能性の最大化」と「現場での実装可能性」を同時に満たすソリューション設計を行っている。Xairaの仮想細胞アプローチは前者を、PersistのCloud Labアプローチは後者を重視した例といえる。

戦略的示唆

スタートアップ創業者への提言

資金調達成功の最重要要素は「差別化されたデータ資産の構築」である。単にアルゴリズムを開発するのではなく、独自の実験データと学習サイクルを持つことが競争優位の源泉となる。Xairaのように大規模なPerturb-seqデータセットを公開することで、技術力とオープン性の両面をアピールする戦略が効果的である

genengnews.com

。

具体的アクション順序：

狭いユースケースでの実証実験（6-12ヶ月）
製薬企業との共同研究によるエビデンス蓄積（12-18ヶ月）
規制対応とスケーラビリティの同時実現（18-36ヶ月）

投資家への戦略的視点

評価時の重要指標として「閉ループの実現度」を新たに設定すべきである。従来のKPIに加え、「仮説生成から実験実行までの自動化率」「実験結果がモデル改善に寄与する頻度」「人の介入が必要な判断ポイントの明確化度」を測定項目に含めることを推奨する。

特に注目すべきは、ハードウェア投資を回避してクラウドラボを活用する「アセットライト戦略」の企業である。初期資本効率が高く、技術検証に集中できるため、ROIの早期実現が期待できる。

製薬企業・研究機関への実装戦略

段階的導入アプローチが成功確率を最大化する。完全自動化を最終目標としつつ、当初は「AI支援による実験設計の効率化」から開始し、データ蓄積と共に自動化レベルを向上させる方針が現実的である。

重要なのは、導入初期から「データガバナンス」と「説明可能性」を設計に組み込むことである。規制当局への対応と現場研究者の信頼獲得の両面で必要不可欠な要素となっている。

今後の調査の提案

この分析を継続的改善と戦略的意思決定につなげるため、以下の追加調査テーマを提案する：

AI創薬における知的財産戦略の詳細分析（AIが生成した分子の特許性と帰属問題）
規制当局（FDA/EMA/PMDA）のAIツール承認ガイドライン比較研究
クラウドラボ事業者の収益モデルと競争優位性の定量的評価
製薬大手のAI投資戦略とCVC活用パターンの体系的分析
Self-driving Labのレベル定義と安全性基準の国際標準化動向
生成AIによる実験計画の妥当性検証手法の技術的実装例
日本市場における創薬AIスタートアップの資金調達環境と海外比較
材料科学・化学工業分野でのAIラボ自動化適用事例（創薬以外への展開可能性）
AIラボ自動化導入による研究職の役割変化と人材育成ニーズ
新興国での創薬AI導入可能性と国際協力モデルの検討

これらの追加調査により、現在の投資トレンドが長期的な産業構造変化にどのように結びついていくかをより深く理解できるようになる。特に規制対応と知財戦略については、投資判断と事業展開の両面で重要性が高まっているため、優先的な調査対象として推奨する。

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🏷 市場概観：ラボ自動化/AI創薬の規模と成長予測

AI in Lab Automation Market Trends and Top Principal

In September 2025, a total of USD 7.2 million was secured in the Series A funding by the AI healthcare startup Reveal HealthTech. ... AI in Lab Automation Market ...

globenewswire.com

Lab Automation Market Captures USD 15 Bn at 6.67% CAGR by 2034

#### ラボ自動化市場の概要と成長予測世界のラボ自動化市場は、2024年の78.7億ドルから2034年には約150億ドルに達すると予測されており、2025年から2034年にかけて年平均成長率（CAGR）6.67%で拡大する見込みです。この成長は、効率性、精度の向上、および手作業の削減への需要に牽引されています。 #### ラボ自動化の定義とAIの役割ラボ自動化とは、技術と自動化プロセスを応用して、様々なラボプロセスを簡素化し、アップグレードすることを指します。これにより、効率が向上し、手作業が減り、精度と結果が向上します。特に、AIを活用したラボ自動化は、マイクロタイター規模のサンプル量を扱う上流プロセスにおいて高い精度と信頼性を提供し、手動エラーを削減しながらバイオ分析のための複数のサンプル準備を支援します[towardshealthcare.com/insights/ai-in-lab-automation-market-sizing]()。下流プロセスでは、AIによる自動化は、電子データの取得やラボ研究中に生成されたプロトコルやデータの保存に広く利用されています。AIやロボティクスといった新しい技術のスムーズな導入は、市場の成長をさらに促進しています。 #### 市場の推進要因と課題ラボ自動化市場は、創薬、臨床診断、ゲノミクスなど様々な分野における高効率、高精度、高出力への需要によって推進されています。また、医療費の上昇、慢性疾患の蔓延、診断技術の進歩も市場を牽引する要因です。ラボ自動化は、チューブのラベリング、ハンドリング、検証などのプロセスにおいて機器の効率を高め、人的エラーを削減し、生産性を向上させます。しかし、小規模なラボにとっては、初期段階での機器、ソフトウェア、および導入サービスへの高額な投資が障壁となります。さらに、維持管理費や修理費の増加も初期費用を押し上げる要因です。投資対効果の明確な証拠がない場合、ラボが投資を正当化することが困難になることがあります。 #### 製薬・バイオテクノロジー分野での機会ラボ自動化市場には、製薬分野で大きな機会があります。研究開発部門で先進技術が導入されることで、ラボアプローチの効率と精度が向上します。これらの技術を活用することで、製薬業界の創薬プロセスは精度と効率性を改善します[towardshealthcare.com/insights/pharmaceutical-market-sizing]()。バイオテクノロジー分野では、ラボ自動化は高品質な細胞を大量に生産するために機能しています。 #### 地域別市場動向とAI・ロボティクスの影響北米は2024年にラボ自動化市場を支配しており、高いスループットスクリーニングの必要性、R&D支出、技術進歩が牽引しています。米国では、バイオ医薬品産業の発展[towardshealthcare.com/insights/biopharmaceuticals-market-is-rising-rapidly]()、人材不足、高精度かつ迅速な検査ソリューションへの需要が、市場の顕著な成長を支えています。AIやロボティクスなどの新技術のスムーズな導入も市場成長を促進しています。アジア太平洋地域は予測期間中に最速で成長するラボ自動化市場となると予想されており、医療インフラの改善、可処分所得の増加、製薬およびバイオテクノロジー産業の成長が背景にあります。日本では、製薬企業が創薬および開発を簡素化するためにこれらの自動化アプローチを採用しています。ヨーロッパ市場も大きく成長すると予測されており、効率的で正確なラボレポートへの需要と技術の進歩が影響しています。英国では、人工知能（AI）、機械学習、IoT（モノのインターネット）におけるイノベーションが、洗練されたラボ管理を可能にし、ラボ自動化への需要を牽引しています[towardshealthcare.com/insights/automated-liquid-handling-technologies-market-sizing]()。ラテンアメリカも著しく成長する地域と見なされており、先進技術の採用と政府のインセンティブに加えて、増加するスタートアップが最先端技術を活用してラボの問題に先進的なソリューションを提供しています。メキシコシティのHospital Angeles Pedregalは、2025年2月にラテンアメリカ初の完全ラボ自動化システムであるCopan WASPLabを導入したことを発表しました[https://www.prnewswire.com/news-releases/celebrating-the-first-copan-wasplab-full-laboratory-automation-line-in-latin-america-at-hospital-angeles-pedregal-302387642.html](https://www.prnewswire.com/news-releases/celebrating-the-first-copan-wasplab-full-laboratory-automation-line-in-latin-america-at-hospital-angeles-pedregal-302387642.html)。 #### 主要企業の動向 QIAGENなどの主要企業は、ラボ自動化ツールの開発に注力しています。2025年4月、QIAGENは2025年から2026年にかけて3つの新しいサンプル調製装置の発売計画を発表し、自動サンプル調製ポートフォリオを強化すると述べました。これは、より効率的で環境に優しく、柔軟なガバナンスを支援するという彼らのコミットメントを強調するものです[https://www.stocktitan.net/news/QGEN/qiagen-advancing-plans-to-launch-three-new-sample-preparation-ikhhcmhjs9zn.html](https://www.stocktitan.net/news/QGEN/qiagen-advancing-plans-to-launch-three-new-sample-preparation-ikhhcmhjs9zn.html)。

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Laboratory Automation Market Trends Shaping Global ...

The global laboratory automation market is projected to grow from USD 6.36 billion in 2025 to USD 9.0 billion by 2030, at a CAGR of 7.2% during the forecast ...

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Lab automation: towards an era of scientific discoveries

Implementing laboratory automation requires significant upfront investment. This expenditure includes not only the acquisition of advanced robotic systems and ...

unitedrobotics.group

Over 50% of labs plan automation purchases in the next ...

More than half of labs are planning to invest in new lab automation equipment in the next two years, reflecting the importance of keeping up with constantly ...

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AI in drug discovery: Use cases, market, and funding in 2025

Much of that momentum came from a single player Xaira Therapeutics. This drug-discovery platform combines ML-powered search, multimodal data generation and ...

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Unlocking the potential of AI in Pricing, Reimbursement ...

Currently, the estimated global pharmaceutical AI budget is expected to rise from $1B in 2022 to $22B in 2027, with AI-assisted drug discovery, pre-clinical ...

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Artificial Intelligence (AI) In Drug Discovery Market 2025 Growth ...

#### Artificial Intelligence (AI) In Drug Discovery Market 2025 Growth ...に関するコンテキストの評価提供されたコンテキストは「Artificial Intelligence (AI) In Drug Discovery Market 2025 Growth ...」というタイトルが付けられていますが、その内容は特定の市場調査レポートの要約や詳細な情報を含んでいません。代わりに、[The Business Research Company](https://www.thebusinessresearchcompany.com/global-market-reports)が提供する様々な市場レポートへのカテゴリリンク集となっております。 #### 提供された情報の内容コンテキストには、以下のような市場調査レポートのカテゴリへのリンクが含まれています。これらは、同社のレポートストアへのアクセスポイントです。 - レポートストア [Reports Store](https://www.thebusinessresearchcompany.com/global-market-reports) - ヘルスケア市場レポートトップ50 [Top 50 Healthcare Market Reports](https://www.thebusinessresearchcompany.com/top-50-healthcare-market-reports) - 非ヘルスケア市場レポートトップ50 [Top 50 Non-Healthcare Market Reports](https://www.thebusinessresearchcompany.com/top-50-non-healthcare-market-reports) - 機会と戦略レポート [Opportunities And Strategies Reports](https://www.thebusinessresearchcompany.com/opportunities-and-strategies-reports) さらに、以下のような各産業分野の市場調査レポートカテゴリへのリンクも列挙されています。 - 航空宇宙・防衛 [Aerospace And Defense](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/aerospace-and-defense-market-research) - 農業 [Agriculture](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/agriculture-market-research) - 化学 [Chemicals](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/chemicals-market-research) - 建設 [Construction](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/construction-market-research) - 電気・電子 [Electrical And Electronics](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/electrical-and-electronics-market-research) - 金融サービス [Financial Services](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/financial-services-market-research) - 食品・飲料 [Food And Beverages](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/food-and-beverages-market-research) - ヘルスケアサービス [Healthcare Services](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/healthcare-services-market-research) - ホスピタリティ [Hospitality](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/hospitality-market-research) - 情報技術 [Information Technology](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/information-technology-market-research) - 機械 [Machinery](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/machinery-market-research) - メディア [Media](https://www.thebusinessresearchcompany.com/reports/media-market-research) #### ユーザーの依頼との関連性ユーザー様からは、AIや生成AIを使ったラボ自動化・実験計画自動化スタートアップの資金調達ニュースとトレンド分析に関する調査依頼をいただいております。しかし、上記のコンテキストは、AI創薬市場の「2025年の成長」や具体的なトレンド、資金調達に関する詳細な情報を提供していません。したがって、このコンテキストのみに基づいて、ユーザー様の依頼内容である資金調達ニュースやトレンド分析を要約することはできません。 #### 今後の対応このコンテキストからは、AI創薬市場の具体的な成長予測やトレンド、主要プレイヤー、投資家、M&Aといった情報は直接読み取れませんでした。これらの情報については、これまでの調査計画で選択された検索クエリに基づき、ウェブ検索などを実施して詳細な情報を収集する必要があります。ユーザー様の依頼にお応えできるよう、引き続き調査を進めてまいります。

thebusinessresearchcompany.com

調査のまとめ

#### 回答 AIや生成AIを活用したラボ自動化・実験計画自動化スタートアップの資金調達に関する最新のトレンドは、以下の通りです。 #### 市場規模と成長予測ラボ自動化およびラボロボティク...

🏷 資金調達事例マップ：Xaira・Isomorphic・Latent・Persistほか

UK-based biotech startup ScienceMachine raises $3.5M ...

Established in 2024 by Lorenzo Sani and Benjamin Tenmann, ScienceMachine is a biotech startup that develops autonomous AI systems for biomedical data analysis.

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Startup secures funding to launch 'world first' AI-powered ...

Fertility startup Conceivable Life Sciences has raised $50m to accelerate the development and rollout of its automated in-vitro fertilisation (IVF) ...

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Periodic Labs Raises $300M for Next-Gen Experiments

Physics AI Startups like Periodic Labs secure $300M, driving AI in physical sciences, lab automation, and deep science funding.

aicerts.ai

Persist AI secures $12M Series A funding, unveils Cloud ...

Persist AI, an AI-driven robotics platform for the pharmaceutical industry, announced an overscribed $12 million Series A funding round.

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Isomer Capital backs Latent Labs in $50M Series A

NEWS. February 13 2025 2 minutes. Isomer Capital backs Latent Labs in $50M Series A to revolutionize AI-powered drug discovery.

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Inside the AI drug discovery arms race: Record M&A activity, a ...

#### Inside the AI drug discovery arms race: Record M&A activity, a ... #### AI創薬の競争状況と市場の動向本レポートは、AIが医薬品の研究開発における発見、前臨床、臨床研究といった各段階をどのように再構築しているかを探る3部作の最初の報告です。医薬品を市場に投入するまでには、伝統的に平均13億ドルという巨額のコストがかかり、失敗した化合物の費用を考慮すると、そのコストはさらに膨れ上がります。加えて、医薬品R&Dプロセスの生産性低下に伴い、コストは上昇を続けています。AIは、医薬品発見のプロセスを劇的に加速させ、コストを削減することで、この傾向を打破する大きな可能性を秘めています。このレポートでは、特に大手製薬会社によるAI関連の投資、M&A（合併・買収）、そしてパートナーシップ活動に焦点を当て、新たに浮上するAIの活用事例や、将来的な買収・提携のターゲットとなり得る企業を浮き彫りにしています。 #### 主要な分析結果とトレンド分析から得られた主要なトレンドは以下の通りです。 * **バイオロジクス分野におけるAI活用と資金調達の急増**: 2024年には、AIを活用するバイオロジクス開発企業が16億ドルもの資金を確保しました。これは2023年の資金調達額と比較して2倍以上であり、特にXaira Therapeuticsが10億ドルを調達したことがこの急増を牽引しています。このバイオロジクスへの注力は、AIの能力が従来の小分子創薬の基盤から、より大規模で計算的に複雑な治療法へとその適用範囲を広げていることを示しています。 * **AI創薬分野におけるM&A活動の活発化**: AI創薬セクターにおけるM&Aは急増しており、過去最大規模の10件のM&A取引のうち8件が2023年以降に発生しています。この期間におけるM&Aの総数は、業界の歴史的なM&A活動の2倍以上に達しており、これはAI技術の成熟と、大手製薬企業がAI技術を自社内に取り込むことの喫緊の必要性を反映しています。 * **大手製薬会社による広範な提携と社内開発**: 世界の大手製薬会社上位10社すべてが2023年以降にAI創薬スタートアップと提携を結んでいます。さらに、これらの大手企業のうち9社は、同時に社内でAI能力の開発も進めています。また、AI創薬企業が開発した治療薬の買収も活発に行われており、その顕著な例として、武田薬品工業が2023年にNimbus Therapeuticsの乾癬治療薬を40億ドルで買収した事例が挙げられます[Takeda](https://app.cbinsights.com/profiles/c/L59Yy/overview)、[Nimbus Therapeutics](https://app.cbinsights.com/profiles/c/P8yV/overview)。 #### AI活用が期待される発見段階の主要分野この分析は、CB InsightsのAI in drug discovery expert collection[AI in drug discovery expert collection](https://app.cbinsights.com/cxn/197109/349303)というデータセットに基づいています。このデータセットには、プロジェクト開始からリード候補の選定までの発見段階にAIを適用する500社以上の企業が含まれています。AIは発見段階において4つの主要な分野で最も大きな可能性を提供するとされていますが、これらの詳細については本レポートの今後のセクションでさらに深く掘り下げられる予定です。

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12 AI drug discovery companies you should know about

In March 2023, the company announced that it had closed a €15.5 million ($16.4 million) series A financing round, enabling it to further develop its AI and ...

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AI Molecular Design Startup Chai Discovery Secures $70M ...

Chai Discovery announced it has raised $70 million in Series A funding led by Menlo Ventures, with participation from Yosemite, DST Global Partners, ...

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Inductive Bio Raises $25M Series A

Inductive Bio Raises $25M Series A to Transform Small Molecule Drug Discovery with Industry-Wide AI Platform ... Inductive will use the funding to expand its AI ...

inductive.bio

Our Approach | Xaira Therapeutics

#### Xaira Therapeuticsのアプローチ概要 Xaira Therapeuticsは、生物学的理解を革新的な医薬品へと繋ぐ新たな道筋を照らすことを目指しています。ARCH Venture PartnersとForesite Labsによって共同設立され、インキュベートされたこの企業は、AIを創薬に最大限活用するためのツール、技術、および作業方法を結集しています。その活動は、先進的なAI研究、広範なデータ生成、そして堅牢な治療製品開発という三つの核となる要素を中心に展開しています。 #### AI能力と生成AI創薬への応用 XairaのAI能力は、基礎的な計算手法の開発から、生物学的発見、分子設計、臨床開発への応用まで多岐にわたります。その計算の中核は、ノーベル賞受賞者である共同創設者のデビッド・ベイカー博士とワシントン大学タンパク質デザイン研究所のチームによる基礎研究に基づいています。この研究はAIを活用し、ゼロから全く新しいタンパク質を設計することで、他のアプローチでは困難であった分子標的に対する医薬品の創出を可能にしています。Xairaは、これらの画期的なモデルをさらに発展させながら、生物学的理解を深め、それを新しい医薬品へと変換できる新たなモデルの開発を進めています。 #### 強固なデータプラットフォームの構築適切なデータがなければAIは学習できません。Xairaの計算技術の進歩は、分子レベルから人間レベルにわたる多次元データセットを生成、統合、学習できる堅牢なデータプラットフォームによって支えられています。機能ゲノミクスとプロテオミクスの専門家チームが、これらのデータから疾患の因果関係に関する前例のない洞察を得るための新しいアプローチを開拓しています。 #### 治療製品開発と精密工学への移行経験豊富な医薬品開発チームの手によって、Xairaの計算プラットフォームとデータプラットフォームは、複数のモダリティにわたる差別化された治療薬のパイプラインのための堅牢な製品開発を推進しています。同社は同時に、医薬品開発を経験科学から精密工学分野へと移行させることを目指しています。すべてのラボ実験および臨床実験は、豊富なデータ生成の手段であり、医薬品開発プロセス自体が新しいモデルの開発と改善に継続的に情報を提供するような仕組みを構築しています。これにより、ラボでの実験活動がAIモデルの進化に直接寄与し、創薬プロセス全体の効率と精度を向上させています。（本要約は、提供されたコンテキスト「Our Approach | Xaira Therapeutics」に基づいています。URLの記載がありませんでした。）

xaira.com

調査のまとめ

#### AI・生成AIを活用したラボ自動化・実験計画自動化スタートアップの資金調達トレンド AIおよび生成AIを活用したラボ自動化や実験計画自動化に取り組むスタートアップへの投資は急速に拡大してお...

🏷 技術トレンド：Self-Driving Lab、ロボティクス、生成AIによる実験計画

How U.S. Biopharma Startups Can Leverage AI in Drug ...

Xaira, launched in 2024 with 1 billion dollars, uses generative AI models like RFdiffusion to design proteins and antibodies that target diseases resistant to ...

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23 New Startups in AI Drug Development Space Launched ...

Xaira's data platform integrates diverse, high-resolution datasets to train models and generate hypotheses. It aims to reveal disease mechanisms and improve ...

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How to build a self-driving lab with ML/AI and automation

Pragmatic ML If you are starting a self-driving lab, a startup, or a new academic group, the key question you will face is how to build upon all the ...

linkedin.com

Rutgers Startup Seeks to Tap the Power of AI to Become ...

Rutgers Startup Seeks to Tap the Power of AI to Become the First Commercial "Self-Driving Lab". By. Trevor Rutledge-Leverenz. Date. February 25, 2025. Media ...

rutgers.edu

(PDF) Autonomous 'self-driving' laboratories: a review of ...

由 AV Tobias 著作 · 2025 · 被引用 6 次 — pivoted to a private on-premises cloud lab business model [59]. The second ... experiments: challenges and perspectives on establishing a self-driving lab.

researchgate.net

Accelerating drug discovery with generative AI

This study analyzes the ideal way to incorporating generative AI technologies which will address proven challenges inside drug development as well as boost ...

journalwjarr.com

Artificial intelligence in drug development: reshaping the ...

由 SK Niazi 著作 · 2025 · 被引用 20 次 — Furthermore, generative AI is accelerating the development and re-engineering of medicinal molecules to cater to both common and rare diseases.

nih.gov

Generative AI for drug discovery and protein design

由 U Das 著作 · 2025 · 被引用 10 次 — This review systematically delineates the theoretical underpinnings, algorithmic architectures, and translational applications of deep generative models.

sciencedirect.com

Pioneering Scientific Superintelligence

# Building Scientific Superintelligence ## Mission We are introducing the world’s first scientific...

lila.ai

調査のまとめ

#### AI・生成AIによるラボ自動化と実験計画自動化のトレンド分析 AI、特に機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークの進化は、医薬品設計、標的特定、臨床試験予測に革命をもたらし、医...

🏷 投資家動向とCVC：主要VC、評価基準、戦略提携の潮流

2025年、創薬AIが爆発する──資金調達ラッシュの深層

世界的に見てもAI創薬への投資額は年々増加傾向にあり、2024年にはグローバルで30億ドル（約4700億円）規模に達したとも報じられています。日本政府も創薬ベンチャー支援に ...

note.com

AI創薬、資金調達は30億ドル規模に M&Aも活性化

2024年にはAI創薬スタートアップの資金調達額が30億ドル（約4700億円）に達し、特にバイオ医薬品分野で活発になっている。AIは標的の同定、既存薬の転用、新薬候補の生成など ...

nikkei.com

医療業界のAIエージェント×スタートアップの資金調達の最新事例5選 ...

#### 医療業界のAIエージェント資金調達の概況と加速の背景 2025年の最新データによると、AIスタートアップがデジタルヘルス分野の資金調達の60%を占めるという、かつてない規模のマネーシフトが起きています。これは2024年の41%、2023年の37%から急上昇した数字です。特に、1億ドル超の大型資金調達ラウンドのうち8件がAIスタートアップに集中しており、投資家は「少数精鋭・高成長」の企業に賭けているのが特徴です。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-22.png)](https://www.cbinsights.com/research/report/state-of-digital-health-q125-report/) この背景には、医療現場が抱える「リアルな困りごと」をAIエージェントが解決し始めている事実があります。例えば、米国の病院は年間2620億ドルの収益サイクルの非効率で損失を出しており、新薬開発には平均10億ドル以上を要し、さらに2034年までに12万4000人の医師不足が予測されています。これらの課題に対し、AIエージェントは高頻度タスクの自動化、臨床文書作成の効率化、そして創薬プロセスの高速化といった即効性のあるソリューションを提供しています。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-23.png)](https://www.cbinsights.com/research/generative-ai-healthcare-life-sciences-market-map/) #### 現場を変える医療のAIエージェントスタートアップの注目事例5選 2025年、医療現場ではAIエージェントが効率化や自動化を超え、根本的な変革をもたらしています。資金調達・導入実績・現場変革の観点から特に注目すべき5社を紹介します。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-24-1024x538.jpg)](https://www.mobihealthnews.com/news/eleos-secures-60m-behavioral-health-ai-agents) * **Hippocratic AI**: 2025年にシリーズBで1億4100万ドルを調達し、企業評価額16億4000万ドルのユニコーンに到達しました。医療従事者自身がノーコードでAIエージェントを設計・収益化できる「AIエージェントアプリストア」を展開し、既に25分野・300種類以上のAIエージェントが開発されています。23の医療機関と契約し、20万件超の患者対応で平均8.7/10の満足度を達成しています。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-24-1.jpg)](https://www.fiercehealthcare.com/ai-and-machine-learning/hippocratic-ai-banks-141m-series-b-hits-unicorn-status-it-rolls-out-ai) * **Abridge**: 医師と患者の会話をリアルタイムで記録・要約するAIプラットフォームを提供し、50以上の診療科・14言語に対応しています。2024年にシリーズCで1億5000万ドル、シリーズDで2億5000万ドルを調達。導入現場では医師の記録作業時間が最大74%削減されています。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-24-2-1024x521.jpg)](https://www.abridge.com/) * **Parallel**: フランス発のスタートアップで、Y Combinator支援のもと350万ドルのシード資金を調達しました。医療コーディングや保険請求といった病院の煩雑な事務作業をAIエージェントが自動化し、管理コストの削減と患者対応スピードの向上を実現しています。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-24-3-1024x576.jpg)](https://tech.eu/2025/04/03/y-combinator-backed-french-startup-parallel-raises-35m-for-ai-healthcare-agent/) * **HealthForce AI**: 医療機器や消耗品の在庫管理、スタッフのシフト最適化など、病院運営の裏側をAIエージェントで効率化しています。リアルタイムで設備の稼働状況や在庫を監視し、必要なタイミングで補充・メンテナンスを自動提案することで、設備のダウンタイムや在庫ロスを最小化します。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-24-4-1024x492.jpg)](https://www.healthforce.ai/) * **Assort Health**: 患者の電話応対を管理するための専門分野に特化した生成AIプラットフォームを開発しており、2025年4月16日に2600万ドルの資金調達を完了しました。AIを活用して患者の電話対応を自動化し、電子カルテシステムと連携して予約スケジューリングなどを実現。AI搭載音声エージェントは99%の予約精度と90%以上の解決率を達成し、高い患者満足度を得ています。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-24-6-1024x538.jpg)](https://www.assorthealth.com/blog/assort-health-secures-26-million-in-funding-to-expand-specialty-specific-generative-ai-platform-for-managing-patient-phone-calls) #### 医療領域のAIエージェントが解決する「現場の困りごと」医療領域のAIエージェントスタートアップは、事務作業の自動化、患者対応の効率化、そして創薬プロセスの短縮という3つの軸で、現場のリアルな課題を根本から変革しています。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-22.jpg)](https://news.crunchbase.com/ai/healthcare-biotech-startups-venture-funding-2025-xaira/) * **事務作業の自動化**: 患者の自動登録、予約、紹介、ケア承認、コード割り当て、ケアギャップの特定など、EHRと連携した事務作業を24時間365日自動で処理します。手作業によるデータ入力や管理が激減し、遅延やエラーが大幅に減少、スタッフの離職率も低下しています。 * **患者対応の効率化**: AIエージェントによるバーチャルヘルスアシスタントやチャットボットは、患者の問い合わせや予約、服薬リマインダーなどを即時対応します。患者は夜間や休日でも必要な情報を得られ、救急外来の利用も減少するほか、合併症の予防や早期発見も可能になります。 * **創薬プロセスの短縮**: AIエージェントは、分子構造から臨床試験データまで膨大なデータを解析し、最適な薬候補を短期間で発見します。[HealthForce AI](https://www.solutelabs.com/blog/top-ai-agents-healthcare)のプラットフォームは、数百万の化合物から有望な候補を抽出し、後期開発段階での失敗リスクを低減することで、従来数年かかっていた新薬候補の発見を短期間で可能にし、臨床試験の成功率も向上させます。 #### 資金調達ラッシュの裏側：勝ち筋・負け筋 2025年の医療領域のAIエージェントスタートアップへの資金流入は過去最大規模ですが、投資家は「現場で本当に使われ、スケールするAIエージェント」にのみ大きな資金を投じるようになっています。 * **投資家が注目するポイント** * **商業化の成熟度と導入実績**: 実際に病院やクリニックで導入され、ROI（投資収益率）が数字で証明できるプロダクトが重視されます。 * **垂直特化型の勝ち筋**: 医療現場の「困りごと」にピンポイントで刺さる、臨床文書自動化、創薬プロセス最適化、患者対応自動化などの垂直特化型AIエージェントが成功しています。 * **大手テックやVCとの連携・資本力**: Amazon、Google、Microsoft、Nvidiaなどのビッグテックが出資・提携するAIエージェント企業は、大型資金調達ラウンドでグローバル展開や規模の経済を活かした成長を描いています。 * **失敗事例や「幻覚AI」の落とし穴** * **幻覚（ハルシネーション）問題と現場の不信感**: AIエージェントがもっともらしいが誤った情報を返す「幻覚」は最大の落とし穴です。現場スタッフがAIの出力を信用できないという声が指摘されています。 * **PoC止まり・現場定着の壁**: 導入しても現場のワークフローにフィットせず、結局使われなくなる失敗事例も多発しています。現場の業務フローや既存システムとの連携、ユーザー教育まで設計できていないプロダクトは淘汰されます。 * **「横展開」狙いのジェネラリスト型AIの苦戦**: 「何でもできる」汎用AIエージェントは医療現場では本気で使われない傾向があり、投資家も「現場特化」の勝ち筋にシフトしています。 #### 2025年以降の展望：医療領域のAIエージェントが描く未来予想図 2025年以降、医療領域のAIエージェントの進化は「現場の即戦力」から「医療システム全体の変革エンジン」へと加速し、診断・治療・患者体験・経営管理まで、医療のあらゆるレイヤーで主役級の存在感を放ち始めています。 [![](https://media.deskrex.ai/wp-content/uploads/2025/05/image-21.png)](https://www.statnews.com/2025/01/15/health-tech-venture-capital-startup-investments-2025-artificial-intelligence/) * **次に来る「勝ち組」の条件**: 「現場定着力」「データ連携力」「商業化の成熟度」が重要です。Hippocratic AIやAbridgeのように、実際の医療機関で大規模導入とROIを証明できる企業が、今後のM&AやIPOの最有力候補とされています。 * **既存医療システムとの連携・新たなビジネスモデルの可能性**: EHR（電子カルテ）やIoTデバイス、保険請求システムなど、サイロ化していた医療データをAIエージェントがリアルタイムで横断・統合し、患者ごとの最適な診断・治療・予防プランを自動生成する「エンドツーエンド型AI医療プラットフォーム」が次の主戦場となります。 * **「現場発」のイノベーション**: 医療従事者や患者自身がAIエージェントをノーコードで設計・カスタマイズし、独自のケアプロトコルや患者サポートを生み出す「AIエージェント・アプリストア」型のエコシステムが拡大しています。 * **大手テック・保険・製薬の本格参入とグローバル競争**: Nvidia、Google、Microsoft、AmazonなどのビッグテックがAIエージェント医療市場に本格参入し、資本・技術・データの三位一体でエコシステムを構築しています。保険・製薬大手もAIエージェントを活用した新サービスや共同研究を加速させており、グローバルなM&A・提携ラッシュが今後も続く見通しです。

deskrex.ai

List of Biotech Investors & VC Firms for Startups (2025)

Discover top biotech investors and VC firms actively funding startups. Find the right partners for seed, pre-seed, and early-stage capital in biotech.

openvc.app

Latest AI Startup Funding News and VC Investment Deals

Investors: Co-led by Bezos Expeditions, Prysm, and Temasek, with participation from Khosla Ventures, Intel Capital, Canaan Partners, and NVentures. Details: ...

crescendo.ai

Top 15 Venture Capital Firms Investing in AI

We list 15 active VC firms for AI startups. After you secure funding, our integrated tools help you manage and deploy the capital effectively.

rho.co

Clinical trials gain intelligence | Nature Biotechnology

Startup companies are partnering with big pharma, which has incentives to use AI in all stages of getting a drug to market. Most startups are developing ...

nature.com

Big Pharma Is Investing Billions In AI—And The Value Is ...

Artificial intelligence has unlocked significant potential for organizations to leverage the best in technology to improve the drug discovery, research and ...

forbes.com

AI and Data: Powering the Next Era of Pharmaceutical R&D

Pharma R&D is entering an AI-first era. See how predictive analytics and GenAI are unlocking speed, precision, and competitive advantage.

mastechinfotrellis.com

ロッテHDヘルスケア・バイオ医薬領域CVC Cartography ...

AIと機械学習の知見を基に、がん治療を変革する画期的な創薬プラットフォームを構築し、革新的な抗体ベースの治療薬の開発に取り組んでいます。現在、業界をリードする独自 ...

prtimes.jp

CVC(コーポレートベンチャーキャピタル)とは？選ぶ基準

CVCから投資を受けた企業の事例 · 参考：日本経済新聞「AIメディカルサービス、内視鏡AI開発に46億円調達 · 参考：日本経済新聞「曲がる太陽電池､EV向け量産京大発にトヨタ系 ...

legalon-cloud.com

調査のまとめ

#### 2025年におけるAI・生成AIを活用したラボ自動化および実験計画自動化スタートアップの資金調達トレンド 2025年、人工知能（AI）セクター、特にAIや生成AIを活用したラボ自動化および...

🏷 近未来の展望：商業化の鍵、規制課題と新機会

AI Healthcare Startups: Investment & Funding Trends

Take Xaira Therapeutics, which landed a whopping USD 1 billion Series A round in 2024, led by ARCH Venture Partners and Foresite Capital, to turbocharge drug ...

delveinsight.com

Robotics in Drug Discovery Market Trends and Growth ...

The robotics in drug discovery market is poised for robust growth from 2024 to 2034, driven by rapid advancements in automation, artificial intelligence, and ...

yahoo.com

生体での薬物動態をシミュレーションするAI創薬基盤を開発 ...

2025年9月26日、Tres Alchemix株式会社は、総額約6億5000万円の資金調達を発表しました。 Tres Alchemixは、マルチモーダルおよびマルチオミクスのデータと自社独自の量子 ...

sogyotecho.jp

AI創薬の「インシリコ」がユニコーンに、163億円を新規調達で

インシリコの競合にあたるAI創薬のスタートアップXtalPi（晶泰科技）は、昨年6月に香港取引所に上場し、9億香港ドル（約180億円）を調達した。深圳を拠点とする同社の ...

forbesjapan.com

📖 レポートに利用されていない参考文献

検索結果: 130件追加のソース: 0件チャット: 1件

Reflection AI raises $2B to be America's open frontier AI ...

Reflection AI, a startup founded just last year by two former Google DeepMind researchers, has raised $2 billion at an $8 billion valuation, a whopping 15x ...

techcrunch.com

Reflection AI snaps $2B to become America's open frontier ...

Reflection AI, which is building AI-powered coding automation tools, has raised a $2 billion funding round valuing the company at $8 billion.

techfundingnews.com

Reflection AI Secures $2B; Valuation at $8B

Reflection AI, an AI startup created in 2024 by ex-DeepMind researchers, raised $2 billion in funding, bringing its valuation to $8 billion. The funding ...

heartspace.ai

US AI science startup Lila Sciences raises $235m, valued ...

Lila Sciences, a Massachusetts-based AI science startup, has raised US$235 million in a funding round that values the company at about US$1.2 billion.

techinasia.com

Mercor secures $350 million in Series C funding, at $10 billion

Artificial intelligence startup Mercor has announced a major funding milestone, raising $350 million in its latest Series C round led by Felicis Ventures, with ...

varindia.com

7 Vital AI Startup Funding Statistics for 2024 Revealed

edgedelta.com

AI startups secured 33% of global VC funding in 2024, raising ...

instagram.com

Top 50 AI Companies of 2024: Funding, Valuation & Trends

writerbuddy.ai

The show's not over: 2024 sees big boost to AI investment ...

venturebeat.com

How AI has Transformed the Startup Landscape

substack.com

Pro Weekly: Megadeals Lead Fourth-Quarter AI Funding Surge — The ...

theinformation.com

ChatGPT co-creator Liam Fedus' new startup, Periodic Labs, just ...

facebook.com

Google-backed AI drug discovery startup raises $600 million

Isomorphic Labs, which uses artificial intelligence technologies for drug discovery, has raised $600 million in its first ever external funding round led by ...

reuters.com

Fred Hutch leaders launch AI startup to expedite drug ...

Synthesize Bio, a Seattle-based startup founded by leaders from Fred Hutchinson Cancer Center, announced $10 million in funding from Madrona Venture Group.

geekwire.com

These Are Some Leading Spaces For AI Investment At ...

To shed some light on this question, we analyzed a dataset of AI-focused startups that raised at least a few million dollars in seed- or early-stage funding ...

crunchbase.com

20 Top AI Drug Discovery Companies [2026]

Funding: Raised funding from Round One Ventures · Aevai Health offers Alva, an AI-powered chatbot to streamline participant engagement and data collection for ...

startus-insights.com

Drug Discovery and Delivery Startups funded by ...

Browse 48 of the top Drug Discovery and Delivery startups funded by Y Combinator.

ycombinator.com

How AI Healthcare Startups Raised $681 Million in November

aiinlabcoat.com

Schrödinger Stock: Drug Discovery Platform Making Money - Nanalyze

nanalyze.com

Generative AI in Drug Discovery Market 2025 Soars $318.55 Bn at ...

towardshealthcare.com

CB - AI drug discovery startups are gaining steam, reflected by ...

facebook.com

Major pharmaceutical companies set sights on AI startups | Daily Sabah

dailysabah.com

25 Leading AI Companies to Watch in 2025: Transforming Drug ...

biopharmaapac.com

AI in Drug Discovery Market Size & Growth Forecast to 2029

marketsandmarkets.com

Lab Automation Market Size, Trends & Forecast 2025-2035

The market for laboratory automation is expected to grow significantly from 2025 to 2035, as it will be worth about USD 2.5 billion in 2025.

futuremarketinsights.com

TOP 5 Global Robotics Trends 2025

Frankfurt, Jan 22, 2025 — The global market value of industrial robot installations has reached an all-time high of US$ 16.5 billion.

ifr.org

Laboratory Robotics Market Size & Share Analysis

The Laboratory Robotics Market is expected to reach USD 2.5 billion in 2025 and grow at a CAGR of 5.84% to reach USD 3.32 billion by 2030.

mordorintelligence.com

Laboratory robotics: Automation, efficiency and adaptation

AUTOMATION IN LABORATORIES: TREND-SETTING DATA This extraordinary growth reflects the rising demand for robotic solutions aimed at laboratory automation, ...

robotnik.eu

Total Lab Automation Market Drives 7.15% CAGR by 2034

The total lab automation sector is expected to grow from USD 5.68 billion in 2024 to USD 11.3 billion by 2034, reflecting a CAGR of 7.15%.

towardshealthcare.com

Laboratory Robotics Market Size and Forecast 2025 to 2034

The global laboratory robotics market size is calculated at USD 2.74 billion in 2025 and is forecasted to reach around USD 5.09 billion by 2034.

precedenceresearch.com

Lab Automation Market Size to Surpass USD 14.78 Bn By 2034

precedenceresearch.com

Lab Automation Market Growth, Drivers, and Opportunities

marketsandmarkets.com

Lab Automation Market Size & Share | Industry Report, 2033

grandviewresearch.com

Lab Automation Market Industry Trends and Global Forecasts

globenewswire.com

Laboratory Automation Market Size, Share, Report, [2033]

imarcgroup.com

Total Lab Automation Market Size, Research Report | Industry ...

mordorintelligence.com

米AIスタートアップのChai DiscoveryがシリーズAで103億円を ...

抗体の開発を目的とするAIスタートアップ、Chai Discoveryは2025年8月6日、シリーズA資金調達ラウンドでの$70m（約103億円）の確保を発表した。同社は2024年、設立。

atx-research.co.jp

創薬ベンチャーにVCが出資し伴走支援エコシステム強化に ...

事業主体となるAMED（国立研究開発法人日本医療研究開発機構）に合計で3500億円の基金を設け、創薬ベンチャーに対し、非臨床試験、第1相臨床試験、第2相臨床試験などを対象 ...

meti.go.jp

新興企業の資金調達ランキング、第1位はAI創薬で10億ドルの ...

新興企業の資金調達ランキング、第1位はAI創薬で10億ドルの超大型調達 · グローバル大手の放射性医薬品領域への参入相次ぐ、日本は追いつけるか · 原料の需要急増、放射性 ...

nikkeibp.co.jp

第三者割当増資による総額6.5億円の資金調達を実施 - iSiP

今回の資金調達のインパクト iSiPは2023年8月のシードラウンドで調達した資金を用い、段階的に難易度を上げて構築技術の検証を進めるとともに自社創薬パイプラインの充実 ...

corp-isip.com

国内の注目「バイオ」ベンチャー・スタートアップ企業一覧 ...

2021年3月には日本ベンチャーキャピタルなどを引受先として総額およそ3億円の資金調達を実施しました。この資金により、これまで以上に創薬・医療技術基盤手法の ...

axc.ne.jp

医薬品開発の最前線2025～欧米スタートアップや現地専門家 ...

医薬品開発の最前線2025～欧米スタートアップや現地専門家に学ぶNAMs活用とAI創薬 ... 25年以上にわたりスタートアップの立ち上げと経営に携わり、3,000万ドル以上の資金調達 ...

intralinkgroup.com

デジタルヘルス分野 AI新興に資金集中、創薬や臨床文書作成など - 日本 ...

nikkei.com

AI医薬品開発市場規模は2030年までに8億5200万ドルに達する見込み

straitsresearch.com

2024年AI関連企業の資金調達額は前年度から約80%増「VCが集中投資した ...

techblitz.com

Xaira taps scGPT pioneer Bo Wang to lead biomedical AI

AI expert Bo Wang, Ph.D., appointed Head of Biomedical AI at Xaira Therapeutics. Discover his ambitious 'virtual cell' goal and how Xaira integrates AI and ...

drugdiscoverytrends.com

Xaira Therapeutics Releases Largest Perturb-Seq Dataset ...

The AI unicorn's Perturb-seq atlas is publicly available and detects dose-dependent genetic effects to enhance predictive power for drug discovery.

genengnews.com

Xaira Therapeutics Appoints Biotech Exec Behind Belharra ...

The dataset is intended to support the training of "virtual cell" models—AI systems that simulate cellular responses to genetic or pharmacologic perturbations.

biopharmatrend.com

AI in drug design: evolution or revolution? - PMC

由 DVS Green 著作 · 2025 — Recently, Xaira Therapeutics spun out of the University of Washington Baker ... Xaira, an AI drug discovery startup, launches with a massive $1B, says ...

nih.gov

AI in drug design: evolution or revolution? - Portland Press

Recently, Xaira Therapeutics spun out of the University of Washington Baker ... Xaira, an AI drug discovery startup, launches with a massive $1B, says ...

portlandpress.com

Xaira Therapeutics Announces the Appointment of Jeff ...

Designed to power next-generation foundation models in biology, the dataset reflects Xaira's commitment to open science and advancing AI-driven drug discovery.

biospace.com

Xaira Therapeutics releases 8 million cell dataset

rdworldonline.com

Xaira Publishes Largest Public Perturb-seq Atlas to Advance ...

biopharmatrend.com

Xera Therapeutics | Cloud Infrastructure Architect

useparallel.com

Xaira Therapeutics Releases Largest Perturb-Seq Dataset to Power ...

liebertpub.com

CRISPR screening insights can greatly enhance foundational models ...

facebook.com

Anima's AI focuses on uncovering cellular disease mechanics

drugdiscoverytrends.com

Bo Wang on X: " Xaira Therapeutics has just dropped a game ...

x.com

Q&A: Could self-driving labs lead to a new era of scientific research?

phys.org

Self-driving labs enable materials foundation models

youtube.com

Progress or Peril? The Brave New World of Self-Driving Science ...

rand.org

AI-Powered “Self-Driving” Labs: Accelerating Life Science ...

How AI Technologies Enable the Self-Driving Lab Vision · ‍ End-to-End Workflow Automation · Closed-Loop Experimentation · Real-Time Data Integration & Analysis.

scispot.com

Autonomous 'self-driving' laboratories: a review of technology ...

由 AV Tobias 著作 · 2025 · 被引用 6 次 — Autonomous chemical experiments: challenges and perspectives on establishing a self-driving lab. Acc. Chem. Res. 55, 2454–2466. ( 10.1021/acs.accounts ...

nih.gov

Rutgers Startup Seeks to Become the First Commercial ...

Rutgers Startup Seeks to Become the First Commercial 'Self-Driving' Lab ... A startup company formed based on technology developed at Rutgers, The State ...

rutgers.edu

Laboratories Running by Themselves? The Era of AI and ...

An autonomous or self-driving lab is a scientific space where machines, not humans, suggest, execute, and analyze experiments, depending on the degree of ...

athensscienceobserver.com

Self-driving lab to automate the discovery of novel alloys

Self-driving lab to automate the discovery of novel alloys. The APEX Lab ... While one model might excel at predicting a material's hardness, another ...

llnl.gov

Self-Driving Labs & Autonomous Science

In 2023, researchers demonstrated a networked self-driving lab capable of discovering new materials for organic solid-state lasers. By connecting facilities ...

aicompetence.org

Self-driving laboratories, advanced immunotherapies and ...

A researcher adjusting lab equipment of a self-driving lab, housed in a fume. Self-driving labs, such as this one at the Acceleration Consortium in Toronto ...

nature.com

Self-Driving Laboratories for Chemistry and Materials Science ...

acs.org

Self-driving lab: AI and automated biology combine to improve enzymes

phys.org

How self-driving labs are transforming the chemical industry ...

weforum.org

Artificial intelligence (AI) in drug design and discovery

由 AR Bhat 著作 · 2025 · 被引用 1 次 — The review highlights the pivotal role of AI-driven models like AlphaFold in accurately predicting protein structures, revolutionizing our understanding of ...

sciencedirect.com

Four ways to power-up AI for drug discovery

Insights from artificial intelligence could eventually transform drug development, if the quality and quantity of biological and chemical data can be improved.

nature.com

AI-Driven Drug Discovery: A Comprehensive Review

This comprehensive review critically analyzes recent advancements (2019–2024) in AI/ML methodologies across the entire drug discovery pipeline.

acs.org

Next-generation drug design: how generative AI can tackle ...

Generative AI is emerging as a promising solution to these long-standing challenges as it helps identify potential drug candidates and optimise their ...

drugtargetreview.com

How AI drug discovery is reshaping biopharma

The AI created novel molecular structures that demonstrated noteworthy potency in preclinical testing. This took months, not years.

ddw-online.com

Artificial intelligence in drug discovery: A comprehensive ...

Abstract. This paper systematically reviews recent advances in artificial intelligence (AI), with a particular focus on machine learning (ML), across the ...

arxiv.org

Generative AI Can Design Drugs. But Can It Own Them ...

drugpatentwatch.com

Generative AI in the Pharmaceutical Industry: Quytech

quytech.com

The Advancing Role of Generative AI in Clinical Trials

nextgeninvent.com

How generative Artificial Intelligence can transform drug ...

sciencedirect.com

How AI Is Already Changing Drug Development - DrugPatentWatch ...

drugpatentwatch.com

Artificial intelligence in drug development | Nature Medicine

nature.com

How Generative AI Speeds Up Drug Discovery And Development?

usmsystems.com

Generative AI in Healthcare: Use Cases, Benefits, Challenges of ...

johnsnowlabs.com

Advantages of Gen AI in Drug Discovery and Development

appventurez.com

The Pharma AI Era: Where Big Tech Leads, Startups Scale ...

Define Ventures' 2025 report reveals how AI is transforming pharma—from drug discovery and GLP-1 disruption to startup-driven fulfillment and infrastructure ...

forbes.com

VC funds investing in European life science startups

Explore top European life science VCs like Sofinnova, Seventure, and Octopus Venture, supporting biotech, pharma, medtech, and healthtech startups driving ...

vestbee.com

50 of the best funded R&D-focused startups so far in 2025

47 of 50 mega-rounds in 2025 went to AI/automation startups, totaling $107B. From OpenAI's $40B to humanoid robots, see where AI money flows.

rdworldonline.com

The Hype is Over: AI Landscape in Venture Capital 2024 | by Raman ...

medium.com

Pharma AI readiness: How the 50 largest companies by market cap ...

cbinsights.com

20 AI Startups advancing Drug Discovery in 2025 | StartUs Insights

startus-insights.com

From Virtual Nurses To Drug Discovery: 90+ Artificial Intelligence ...

linkedin.com

Top AI Companies to Invest In - Tech Startups

techstartups.com

25 largest R&D funding rounds 2024

rdworldonline.com

Top 20 biotech startups raise $2.9B in Q1 2024 funding surge

drugdiscoverytrends.com

AI's moment in preclinical drug development arrives: Why ...

cbinsights.com

The future of pharmaceuticals: Artificial intelligence in drug ...

by C Fu · 2025 · Cited by 47 — AI is revolutionizing traditional drug discovery and development models by seamlessly integrating data, computational power, and algorithms.

sciencedirect.com

AI-Powered Drug Formulation Market Size, Report by 2034

The global AI-powered drug formulation market is growing as pharmaceutical companies leverage AI to optimize drug design, delivery, and efficacy.

precedenceresearch.com

The Potential of Artificial Intelligence in Pharmaceutical ...

by V Malheiro · 2025 · Cited by 16 — This review explores the role of AI in drug development, assessing its potential to enhance formulation, accelerate discovery, and repurpose existing ...

nih.gov

From Lab to Clinic: How Artificial Intelligence (AI) Is ...

by D Dermawan · 2025 · Cited by 3 — This review evaluates the application of AI in various stages of drug discovery, from hit identification to lead optimization, and its impact on clinical ...

mdpi.com

AI in Pharma and Biotech: Market Trends 2025 and Beyond

AI is projected to generate between $350 billion and $410 billion annually for the pharmaceutical sector by 2025, driven by innovations in drug development.

coherentsolutions.com

Artificial intelligence-driven pharmaceutical industry

by K Huanbutta · 2024 · Cited by 80 — Although AI has accelerated the drug discovery process and increased the success rate of identifying new drug candidates, clinical trial failures persist.

sciencedirect.com

Artificial Intelligence In Drug Discovery Market Report, 2030

grandviewresearch.com

AI in Drug Discovery Market Drives USD 133.92 Billion by 2034

towardshealthcare.com

Artificial Intelligence in Drug Discovery Market Size Report, 2034

gminsights.com

Beyond Legacy Tools: Defining Modern AI Drug Discovery for 2025 ...

biopharmatrend.com

The Potential of Artificial Intelligence in Pharmaceutical ...

mdpi.com

Pharmaceutical industry trends 2025, outlook and strategies

Pharma companies are investing heavily in data and AI to foster innovation and reduce drug development costs and timelines, with 85% of biopharma executives ...

zs.com

Agentic AI and the Future of Pharma Market Research

As agentic AI technology matures and adoption accelerates, several key trends will shape the future landscape of pharmaceutical intelligence. Historically, ...

fiercepharma.com

The Future of Pharma: How AI is Reshaping Drug ...

AI streamlines drug development by rapidly analyzing vast amounts of data, enabling pharmaceutical companies to make more informed decisions, reduce costs, and ...

intelligencia.ai

Unlocking the Potential of Artificial Intelligence in Pharma ...

This study investigates the role of AI investments in enhancing research efficiency, addressing implementation challenges, and shaping stakeholder perspectives.

armgpublishing.com

The Future of AI in Pharma Manufacturing - aiOla

The future of AI in pharma is looking promising, with new technologies making drug discovery and manufacturing more productive. Here's what we can expect.

aiola.ai

How AI Accelerates Drug Discovery and Development

One of the most exciting possibilities of AI in biopharma is democratizing drug development. With reduced R&D costs, companies can lower drug prices and ...

vivatechnology.com

AI in Healthcare Market Size, Share | Growth Report [2025-2032]

fortunebusinessinsights.com

Artificial Intelligence (AI) in Life Sciences Market Size to Hit ...

precedenceresearch.com

AI in Biotechnology Research Report 2025: An $11.4 Billion Market ...

yahoo.com

Artificial Intelligence (AI) In Drug Discovery Market Size, Share ...

marketresearchintellect.com

Artificial Intelligence [AI] Market Size, Growth & Trends by 2032

fortunebusinessinsights.com

Artificial Intelligence Market Size | Industry Report, 2033

grandviewresearch.com

Breakthroughs in Artificial Intelligence in Pharma | TTMS

ttms.com

The Role of AI in Biotechnology - Signicent LLP

signicent.com

製薬企業CVCの投資動向とバイオテクノロジー…革新的 ...

本稿では5000万ドル以上を調達した創薬系スタートアップ23社を対象とした。マッピングの観点としては、疾患別、モダリティ別での分類に加えて、プラットフォーム型、パイプ ...

biz-journal.jp

なぜ日本の創薬ベンチャーはM&Aされにくいのか？日米の事例 ...

日本のVCのエグジットは「IPOの1本足打法」。この言葉を聞いたことがある人は多いのではないでしょうか。創薬ベンチャーの世界では、米国と日本でM&Aの状況が大きく ...

note.com

Life Sciences | デロイトトーマツグループ

製薬企業CVCは革新的医薬品を連続的に創出する創薬プラットフォームに対する投資を強めている。注目の技術はADC等の次世代型抗体や領域は神経系、がん、免疫であり、 ...

deloitte.com

バイオテックが変える未来：海外ベンチャーの成功事例と日本 ...

しかし、近年はグローバル連携が活性化しており、海外投資家から大規模資金を誘致するベンチャーや、大手製薬企業がCVCを通じて共同開発を進める事例も増えています。

ily.today

難治性疾患に対し安全性と有効性の高い核酸医薬品で創薬 ...

難治性疾患に対し安全性と有効性の高い核酸医薬品で創薬ルクサナバイオテク株式会社に投資を実行. ミライドア株式会社. 2025年8月7日 13時00分.

prtimes.jp

バイオCDMO / ライフサイエンス事業説明会 - 株主・投資家情報

創薬支援ソリューションとCDMOの両輪で、先端治療薬の開発初期段階から商業生産まで一貫してサポート. 顧客から｢信頼されるパートナー｣として、バイオ医薬品を早く・大量・ ...

fujifilm.com

来期導出計画〉米中で活躍中の産総研発ベンチャー。「AI×既存薬再活用 ...

fundinno.com

日本の創薬スタートアップが米国に拠点進出する際の多角的分析：資金 ...

note.com

調査のまとめ

#### AIを活用したラボ自動化と実験計画自動化を行うスタートアップの資金調達ニュースとトレンド AIや生成AIを用いてラボの自動化や実験計画の自動化を行うスタートアップのLilaは、生命科学、化...

📊 ドメイン統計

参照ドメイン数: 124引用済み: 42総文献数: 217

sciencedirect.com

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引用率: 12.5%

nikkei.com

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note.com

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towardshealthcare.com

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cbinsights.com

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prtimes.jp

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生成AI×ラボ自動化・実験計画の資金調達最前線：2024-25動向と主要プレイヤー

📜 要約

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🔍 詳細

🏷市場概観：ラボ自動化/AI創薬の規模と成長予測

市場概観：ラボ自動化/AI創薬の規模と成長予測

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

回答

市場規模と成長予測

🏷資金調達事例マップ：Xaira・Isomorphic・Latent・Persistほか

資金調達事例マップ：Xaira・Isomorphic・Latent・Persistほか

事例から読み取れる主要トレンドと示唆（出典添えつつ解説）

投資家／創業者／ラボ運営者への実践的示唆（短期〜中期）

リスク・注意点（投資・導入に際して）

短いまとめ（セクションの示唆）

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

AI・生成AIを活用したラボ自動化・実験計画自動化スタートアップの資金調達トレンド

🏷技術トレンド：Self-Driving Lab、ロボティクス、生成AIによる実験計画

技術トレンド：Self-Driving Lab、ロボティクス、生成AIによる実験計画

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

AI・生成AIによるラボ自動化と実験計画自動化のトレンド分析

🏷投資家動向とCVC：主要VC、評価基準、戦略提携の潮流

投資家動向とCVC：主要VC、評価基準、戦略提携の潮流

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

2025年におけるAI・生成AIを活用したラボ自動化および実験計画自動化スタートアップの資金調達トレンド

🏷近未来の展望：商業化の鍵、規制課題と新機会

近未来の展望：商業化の鍵、規制課題と新機会

現状の要点（事実と短い解釈）

商業化の鍵（投資家・ユーザーが価値を認めるポイント）

規制課題とリスク（現場定着を阻む要因）

新機会（資金流入が示す次の注目領域）

実務的な推奨（スタートアップ／投資家向けのアクションプラン）

要点まとめ（短表）

商業化ロードマップ（視覚化）

最後に（投資家・事業家への示唆）

🖍 考察

調査の本質

分析と発見事項

市場の急速な成長と資金集中

技術融合による新たな価値創造

投資家の評価基準の変化

より深い分析と解釈

なぜ今、大型資金が流入するのか

投資パターンに見る矛盾と統合

戦略的示唆

スタートアップ創業者への提言

投資家への戦略的視点

製薬企業・研究機関への実装戦略

今後の調査の提案

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📖 レポートに利用された参考文献

🏷 市場概観：ラボ自動化/AI創薬の規模と成長予測

🏷 資金調達事例マップ：Xaira・Isomorphic・Latent・Persistほか

🏷 技術トレンド：Self-Driving Lab、ロボティクス、生成AIによる実験計画

🏷 投資家動向とCVC：主要VC、評価基準、戦略提携の潮流

🏷 近未来の展望：商業化の鍵、規制課題と新機会

📖 レポートに利用されていない参考文献

📊 ドメイン統計

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