Google Cloud、創薬の重いAI計算を安全に自動化する設計手法を公開

Google Cloudは2026年10月16日、バイオテクノロジーおよび創薬研究に向けた高負荷・統制型自律AIエージェントの参照アーキテクチャを公開した。従来のAIエージェントは軽量なAPI呼び出しが中心だったが、5万化合物ライブラリの探索やタンパク質の立体構造予測といった計算は数分から数時間に及ぶ。一般的なモデルに一括して処理を任せると、タイムアウトの発生やデータ量の増大による限界、機密データの流出リスクが生じる課題があった。

これに対し同社は、指示や全体計画を担う「思考層」、物理シミュレーションを担う「計算実行層」、そしてデータ保護や監査を担う「統制層」に分離する3層構造を提案した。思考層ではGeminiプラットフォーム上のAgent Runtimeを活用し、上位の統制役と専門サブエージェントが連携する。化学的推論には専用GPUノード上のNemotronモデルを割り当て、計画の分解と専門的推論の役割を分担させた。

重い計算を担う実行層では、Google Kubernetes Engine上でNVIDIAの推論マイクロサービス（NIM）を動かし、ESMFoldによるタンパク質折りたたみやGenMolによる分子設計を実行する。モデルの重みを事前にVRAMへ読み込むことで初期遅延を抑えるほか、3D座標などの巨大なデータはCloud Storageに保存して参照URIのみを受け渡す設計とし、処理の肥大化を防いでいる。

また、企業の機密を守る統制機能として暗号化されたエージェントIDや通信ゲートウェイ、防御機構のModel Armorを組み込んだ。化合物の名称解決などやり直しが利く処理は自動化する一方、多大な計算資源の投入や実験室での合成移行といった後戻りできない決定には人間の承認を必須とする非対称な管理手順を設けた。今後想定される細胞全体のモデル化など、さらに大規模な動的シミュレーションへの拡張にも耐えうる基盤を目指す。