人工知能（AI）が医薬品の発見に貢献する時代が近づいている。しかし、AIが開発した薬の特許権や利益は誰が得るのか——という課題が浮上している。薬の開発は失敗率が90％を超える難関であり、AIは分子の高速スクリーニングや候補の予測を通じて、この「死の谷」を乗り越える可能性を秘めている。現時点でAI支援で開発された候補薬は2種類が第2相臨床試験を通過しており、実用化への道筋が示唆されている。しかし、AIがどれだけ貢献したかによって、特許の所有権や経済的利益の分配が決まるため、法的・契約的な課題が山積している。 米国では2022年の「Thaler v. Vidal」判決で、AIは特許の発明者になれないことが明確にされた。この判決は上級裁判所の判断であり、現時点では覆される見込みは低い。現在の米国特許庁（USPTO）のガイドラインは、AIを「人間が使う道具」と位置づけているが、実際の発明プロセスにおける人間とAIの役割分担は依然不明確だ。特に小分子化合物の場合、AIが描いた分子構造が実際に合成可能かどうかは別問題。合成化学者が実際にその分子を合成した場合、その化学者が発明者として認められる可能性が高く、その企業が特許を保有する。 一方、大分子（タンパク質や核酸）では、AIが正確な配列を出力するため、人間の貢献が見えにくく、特許の帰属が難しくなる。また、既存の薬に新しい効果を見出す場合も、AIの貢献度に応じた帰属が課題となる。 科学者が注意すべきは、AIの出力を簡単に記録する一方で、人間の思考過程を適切に記録しないこと。実際の実験記録や論文でAIの役割を過大に記載すると、将来的な特許侵害訴訟で「AIが発明者だった」という主張の根拠になるリスクがある。したがって、AIの使用状況を正確に記録することが重要だ。 AI開発企業が特許を取得するのは極めて難しい。ただし、AIを訓練したデータサイエンティストが直接発明に貢献した場合に限り、発明者として認められる可能性がある。経済的利益の分配は、契約で決めるのが一般的。大手製薬会社とAI企業の間では、AIモデルの利用に関する「ソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）」契約を結び、発明の権利を製薬会社に譲渡する条項を入れることが重要となる。 また、AI開発企業は特許ではなく、薬の効果に応じた「成果報酬型」のビジネスモデルも検討可能。しかし、これは民間契約で決まる。企業規模の違いによる力の不均衡も、契約内容に影響を与える。 今後、AIは薬の開発を劇的に加速させる。投資家も「15年かかる開発を5年で」と求めるようになる。そのため、権利帰属や契約の仕組みを早めに明確にすることが、患者への迅速な医療提供につながる。法律とビジネスの枠組みを整える時期は、すでに来ている。