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生物のデータを人工知能で読み解き、新薬や抗体の候補を探す独自の仕組みに軸足を移した点が特徴。薬そのものを作る会社とは、担う役割が違う。人工知能で創薬を助ける会社の立ち位置にいる。

創薬を助ける仕組みが事業の柱。生物の膨大なデータを、人工知能で読み解き、新しい薬や、抗体の候補を探し出す独自の仕組みを手がける。製薬の会社などに、その仕組みや、見つけた候補を提供して稼ぐ。もとは抗体を作る研究の受託を専らとしていたが、人工知能を軸にした、身軽な仕組みの提供へと姿を変えた。仕組みの利用や、研究の役務、提携の対価が収入の源だ。生物のデータを人工知能で読み解き、創薬を助ける仕組みで稼ごうとする段階にある。

人工知能で創薬を助ける仕組みは、その有用さが実際の薬の成功で証明されるまで、評価が定まりにくい弱点を抱える。事業を、研究の受託から、人工知能の仕組みへと大きく変えた途上で、収入は安定しにくい。製薬の会社が採用をためらえば、収入が伸び悩む。同じ人工知能の創薬を掲げる新興や、大手との競争も激しい。見つけた候補が、実際の薬として実を結ぶには、長い試験と年月が要る。資金は増資に頼りがちで、株式の希薄化も重い。利益が仕組みの採用と提携に左右される。

配当を出さず、仕組みの採用と、提携の獲得、人工知能への転換に重きを置く経営。仕組みの開発と、候補の探索、製薬との連携を進める。創薬を助ける仕組みが、運営の中核になっている。

仕組みの採用と、提携、そして資金に依存する。製薬の会社に仕組みを採用してもらえるか、有望な候補を見つけて提携につなげられるか、研究を支える資金を保てるかが、行方を左右する大きな前提になる。