Merck×Google衝撃｜1000億円AI製薬革命の全貌
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『新薬1つ作るのに、これまで10年と数千億円かかっていた』——その常識が崩れ始めています。2026年4月22日、米製薬大手Merck（日本でいうMSD）がGoogle Cloudと最大10億ドル（約1,500億円）の多年契約を発表。創薬から工場運営、営業まで“全社のあらゆる業務にAIが入る”という製薬史上最大級の決断です。『なぜ今？』『日本の薬には関係あるの？』『私たちの病院通いはどう変わる？』——この発表の中身を、中学生でもわかる言葉でほぐしていきます。
まず発表の骨組みを5分で整理しましょう。
発表は2026年4月22日、ラスベガスで開催されたGoogle Cloudの年次イベント『Cloud Next 2026』のキーノートで行われました。『Cloud Nextは年に1回、Googleクラウド事業の“今年の本気”を見せる場』で、その目玉として登場したのがMerck×Google Cloudの“1,000億円超の全社AI契約”です。『プロ野球で言えば、開幕戦のスターティング起用に超大型新人を抜擢した』ような注目度。同じイベントではAccenture・Deloitte・Oracleなどとの提携拡張も発表されましたが、業界最大の話題はMerck案件でした。『Gemini EnterpriseはAIエージェント向け統合プラットフォーム』として再定義された直後で、その“最初の超大型ユースケース”として披露された形です。
契約規模は最大10億ドル（約1,500億円）の多年契約。『1社のAI投資としても、製薬業界のクラウド契約としても過去最大級』と複数メディアが報道しています。『普通の中堅企業なら売上1年分以上、Merckなら年間R&D費用の約5%相当』という重さ。『家計で言えば、年収の半分を一気に最新家電とリフォームに投じる』ような決断です。これまで“AI実証実験は数千万〜数億円”が相場だった製薬IT予算を、一気に2桁押し上げる水準。競合のRocheがNVIDIAと組んでも公表額は数億ドル規模だったため、“パートナー単独で10億ドル”は業界の常識を書き換える金額です。
展開対象はMerck全社員75,000人（世界中）。『R&D（研究開発）、製造、商用（営業・マーケティング）、コーポレート（経理・人事・法務）の全領域』にGemini Enterprise（ジェミニ・エンタープライズ＝Googleの企業向けAI）が入ります。『つまり研究員も工場長も営業も、全員が“自分専用のAIアシスタント”を持つ』世界。Google Cloudのエンジニアが現場に派遣され、Merckの社員と一緒にAIを業務に組み込む“伴走型”の進め方も特徴です。『一人の家庭教師が3か月で帰るのではなく、Googleの先生が机に並んで毎日一緒に問題を解いてくれる』イメージ。導入コンサルだけで終わらない“現場へのAI実装”を最大目標に置いています。
『AIが入る』だけでは何が変わるのか分かりません。具体的に見ていきます。
キーワードはエージェンティックAI（自律して動くAI）です。従来のChatGPTのような“質問に答えるAI”から一歩進んで、“目標を与えると自分で計画を立て、ツールを操作し、結果まで出すAI”を指します。『普通のAIが受付係なら、エージェンティックAIは新入社員』。たとえば『この100件の文献を読んで、新薬候補10件をリストにして』と頼むと、自分で論文DBを検索→読解→比較表作成までやってくれるのがエージェンティックAI。Gemini Enterpriseはそれを“安全に・大規模に・複数まとめて動かす”ためのプラットフォーム（共通土台）です。『社内に“AI新入社員部隊”が常駐する』ような変化が、Merckで起きようとしています。
最も期待されているのが研究開発（R&D）領域。新薬1つを世に出すには『候補分子を考える→効きそうか試す→毒性を確認する→動物実験→人での治験』と10年以上かかるのが普通です。Merckは独自AI『AIDDISON』に加え、Google CloudのVertex AIで“分子の振る舞いを予測する基盤モデル”を活用。『どの分子が病気に効きそうか』『副作用が出そうか』をAIが先に見当をつけ、実験を最小限に絞り込みます。過去にはMerckがMcKinseyと組んで、治験報告書の初稿作成を“180時間→80時間”に短縮した実績もあります。『将棋で全部の手を読むのではなく、AIが筋の良い手だけを示してくれるので、棋士は深い読みに集中できる』のと同じ仕組みです。
R&Dだけでなく、工場の予知保全（壊れる前に修理する仕組み）、営業の顧客対応、法務の契約レビュー、経理の月次決算もAIが補佐します。『工場では“いつ機械が故障しそうか”をAIが予測して、薬の供給ストップを防ぐ』。『営業では“この医師にはこの新薬の情報が刺さりそう”と提案』。『コーポレートでは“四半期決算の数字をスライドに自動で起こす”』。『家庭で言えば、洗濯機・冷蔵庫・電子レンジが全部スマート化して、家族の好みに合わせて勝手に動く』イメージ。“AIが裏方の事務を引き受け、人は判断と対話に集中する”働き方を全社で実現する計画です。
幹部の言葉から狙いを読み解きます。
Merck最高情報・デジタル責任者のDave Williams氏は『AIエージェントと生成ツールが、世界中のチームのプロセスを大規模に再考し、科学的ブレイクスルーを患者により速く届ける』とコメント。“患者に届くスピード”こそが投資の根拠です。『新薬1つ遅れると、それを待つ患者が世界中で数十万人いる』のが製薬の現実。『Mercはがん治療薬キイトルーダ（年売上3兆円超）の特許切れを2028年頃に控え、次の柱を急いで作らねばならない』事情があり、“AI投資はただの効率化ではなく、会社の存続戦略”と見ることができます。
Google Cloud CEOのThomas Kurian氏は『Gemini Enterpriseで動く業界初のエージェンティック生態系を構築する』と発言。“1社の効率化ではなく、製薬業界全体のひな型”を作る意気込みを示しました。『1社のAI部下ではなく、研究・製造・営業の各AIが互いに会話して仕事を進める“群れ”』がエージェンティック生態系のイメージ。『1人の優秀な部下より、優秀なチーム全体を雇う』違いです。Googleはこれを成功させて、ファイザー、ジョンソン&ジョンソン、ノバルティスなど他の製薬大手にも横展開する戦略と読まれています。
同じCloud Next 2026では、新世代AIチップ『TPU 8t（学習用、前世代比3倍）／TPU 8i（推論用、80%性能向上）』も発表。さらに『パートナー企業向け7億5,000万ドル（約1,100億円）の支援基金』も用意されました。『つまりMerck案件は“1社の事例”ではなく、Googleが描く“クラウド＋チップ＋AI＋伴走型支援”の総合ショーケース』になっています。『家電メーカーが新型エアコンだけでなく、配管工事まで全部請け負う総合パッケージを売り出した』ような構図。OpenAI（Microsoft）・Anthropic（AWS）に対するGoogleの逆襲の本気度がよくわかる発表でした。
Merckだけが先走っているのか？他社の動きも整理します。
スイスの巨大製薬Roche（ロシュ）は、NVIDIAと組んで“製薬業界最大のハイブリッドクラウドAIファクトリー”を構築中。『2026年内に医薬品安全管理（PV）業務の効率を50%上げる』目標を掲げています。『MerckはGoogleで“全社AIエージェント”、RocheはNVIDIAで“安全管理AI”』と切り口が違うのが特徴。『同じ製薬大手でも、契約相手と狙いが違うので、“どのAIプラットフォームに賭けるか”が経営判断の分岐点』になっています。『家を建てるとき、Googleの大工とNVIDIAの大工のどちらに頼むか』を製薬各社が選んでいる状態です。
スイスのNovartis（ノバルティス）はAnthropic（Claudeの開発元）と密接。CEOのVas Narasimhan氏は2024年にAnthropic取締役に就任し、『Google傘下のIsomorphic Labsと2025年2月にも提携拡張、新薬候補3件を共同探索中』。『MerckがGoogleのGemini本体を採用したのに対し、NovartisはAnthropicのClaudeとIsomorphicの両刀使い』。『Webブラウザで言うと、ChromeとSafariを併用するパワーユーザー』のような戦略です。“1社1AIの時代”から“複数AIを組み合わせる時代”へ移っていることが分かります。
米Pfizer（ファイザー）はAI研究所Boltzと組み、分子AIの“ファウンデーションモデル（基盤AI）”を開発中。『新薬探索の“基本AI”を自社で持つ』戦略です。Mercもこれに対抗し、2025年12月にNVIDIAとオープンソース小分子モデル『KERMT（1,100万分子で学習）』を公開済み。2026年2月にはMayo Clinicと組み、AIバーチャル細胞技術と臨床・ゲノムデータを統合する研究も発表。『AIエージェント（Google）、創薬基盤モデル（NVIDIA）、臨床データAI（Mayo Clinic）、生成AI創薬（Variational AI）の“4枚カード”』を揃えた——これが今のMerckのAI布陣です。『プロ野球の主力打線に左右投手・中継ぎ・抑えを揃えた』ような盤石ぶり。
『海外大手の話』で済むのでしょうか？日本での影響を整理します。
日本では『Merck』は1955年に日本進出後、社名や提携の経緯から『MSD株式会社（MSDジャパン）』として活動。従業員約3,000人、東京・北の丸近郊に本社を構える大手製薬です。『今回の全社AI契約は当然MSDジャパンも対象』で、営業MR（医薬情報担当者）、研究員、製造拠点の従業員すべてに段階的にGemini Enterpriseが入る見込み。『日本国内で開かれる医師向け勉強会の資料作成、医療機関への薬剤情報提供文の自動生成』などにも使われると予想されます。『海外発の業務改革が、半年〜1年遅れで日本支社にも降ってくる典型パターン』です。
日本の製薬大手も既にAI戦略を加速しています。武田薬品はAWS・NVIDIAと提携し創薬AIを構築、第一三共はGoogle CloudやMicrosoft Azureを併用、アステラスは“Mahol-A-Ba”自社AIプラットフォームを開発。ただし“1,000億円超を1社に集中投資”という規模感は、現時点でMerckが頭一つ抜けた状況。『国内製薬大手がこのスピード感に追従するには、数年内に同等規模のIT投資が避けられない』と業界関係者は見ています。『日本の電機メーカーがスマホ時代に出遅れて世界シェアを失った教訓』を意識した投資判断が、各社に問われている段階です。
日本のヘルスケア業界は『機密性の高い医療データを扱うため、クラウド選びは慎重』が定石。これまでAWS・Azureが主流でしたが、今回のMerck案件をきっかけにGoogle Cloudの存在感が一気に上がると予想されます。『参考事例として“Merckが10億ドルかけた”は社内稟議で最強の説得材料』。『友人がオススメするレストランより、世界の有名料理人が通う店のほうが安心して家族を連れていける』のと同じ心理。2026年下期から、国内病院チェーン・診療データ企業・治験CRO（受託研究機関）でGoogle Cloud＋Geminiの採用検討が増える可能性が高い情勢です。
大学病院で治験を回す山口さんの1日は紙の連続。『同意書、報告書、医師への連絡、被験者への問い合わせ……毎日12時間働いても終わらない』状況でした。2026年下期、MSDジャパン主導の治験にGemini Enterpriseが導入。『被験者から届くLINE質問への返信案を10秒で生成、医師カルテの要約を朝イチで配信、報告書の初稿は90%自動』に。『治験完了までの期間が18か月→12か月に短縮、家族との夕食に間に合う日が週2日から週5日に』と暮らしが変わったそうです。『新薬を待つ患者と、家庭を持つ職員、両方が幸せになるAI』という実感。
東京の研究所で抗がん剤候補を探す三浦さん。『年間1,500本の英語論文を読み、500個の分子をシミュレーションし、20候補に絞る作業を一人で抱えていた』。Gemini EnterpriseとMerck独自AI『AIDDISON』を併用し、論文要約は90%自動、分子の有望度はAIが事前スコアリング。『1か月かかっていた1次スクリーニングが3日に圧縮、空いた時間で“仮説づくり”という人間にしかできない仕事に集中できる』。『研究員はAIにこき使われるのではなく、“AIをこき使う側”になった』のが本人の感覚。“AIで人が解雇される”ではなく“AIで人がより創造的になる”典型例です。
15年の糖尿病キャリアを持つ田辺さん。『毎月の通院、薬の説明、副作用の相談で待ち時間2時間』が普通でした。主治医のクリニックがMSDジャパン提供のAI患者対応ツールを導入後、薬の質問・副作用の確認は事前にスマホでAIとやり取り、診察は5分の対面で完了。『新薬の発売情報、自分の体質に合うかどうかの判断材料も、AIがわかりやすく解説してくれる』。『製薬会社のAIなんて自分には関係ないと思っていたが、待ち時間と不安の両方が減った』と実感。“患者が新薬を待つ時間も、待合室で待つ時間も短くなる”のがエージェンティックAIの社会的意義です。
A. 同じグループ会社です。『Merck（メルク）』は米国・カナダでの社名、『MSD』はそれ以外の国（日本含む）で使う社名で、世界共通の同じ製薬グループ。『コカ・コーラ社が国によってブランド名を変えるようなもの』と理解すれば分かりやすいです。同じ名前の“ドイツのMerck KGaA”は別会社（電子材料・実験試薬が主）で、紛らわしい点には注意が必要。今回のGoogle Cloud契約は米国Merck（日本でいうMSD）の発表で、ドイツMerck KGaAは無関係です。
A. 『Gemini EnterpriseはGoogleの企業向けAI、ChatGPT EnterpriseはOpenAIの企業向けAI』。大きな違いは『Geminiは100以上のAIモデルを切り替えて使え、Google検索・ドライブ・スプレッドシートと深く統合』『ChatGPTは単一モデル中心でMicrosoft 365との統合は別経路』。『料理に例えると、Geminiはコース料理一式、ChatGPTは看板料理特化』。製薬のように“多種多様な業務をひとつの土台で回したい”ニーズにはGeminiが選ばれやすい傾向です。
A. “成功”の定義次第ですが、業界的にはハイリスク・ハイリターン。新薬1つの開発失敗で1,000億円の損失、成功で1兆円の売上が得られるのが製薬。『MerckのR&D年間予算は約180億ドル（2.7兆円）で、今回の10億ドルは5%程度』。『年商の半分を投資した小さな町工場と違い、Merckにとっては“ポートフォリオの一部”』。新薬発売の成功率を1〜2%上げるだけで、投資額を回収できる計算なので、業界専門家は『十分ペイする賭け』と分析しています。
A. 日本国内の臨床データや遺伝子情報は『個人情報保護法』『改正次世代医療基盤法』で厳格に管理される必要があります。『Google Cloudの東京・大阪リージョンに保管し、匿名加工して扱う』のが現実的な運用。『MSDジャパンが扱う日本人患者データを、米国本社経由でGeminiに学習させるのは原則不可』。『お客様情報を海外サーバーに丸ごと送って学習させる、という乱暴な使い方はもうできない時代』に入っており、2026年は“日本データは日本国内、AIだけ世界共通”が標準的な運用になります。
A. 個人向けには『Gemini for Workspace』、中小企業向けには『Gemini Business』が用意されています。『1人月額22ドル前後（年契約）から開始でき、Gmail・Drive・Docs・Meetに統合』。『Merckが10億ドル払っているのと、本質的に同じAIエンジン』が、月数千円から個人でも使えるのが面白いところ。『プロが乗るF1マシンと、街乗りSUVが同じエンジンの兄弟』のような状況。『個人事業主のメール対応、中小企業の見積書作成、塾講師の教材準備』に、Merckと同じAIが活躍する時代になりました。
『海外の大型契約』で片付けていいレベルの発表ではありません。1,000億円規模の投資で“全社員75,000人にAI部下を配備する”という決断は、製薬業界の競争ルールを根本から変えるもの。『新薬を10年・3,000億円で1つ作る時代』から『AIが下準備を整え、人は判断に集中する時代』への明確な転換点と言えます。2026年4月のCloud Next 2026は、Googleが製薬業界という保守的な分野で“AIエージェントの本気”を見せた瞬間であり、日本の製薬・ヘルスケア業界にとっては“追従するか・別軸で勝負するか”の意思決定を急かされる転換点。個人ユーザーにとっても、月数千円のGemini Businessで“Merckと同じAIエンジン”を使える時代です。まずはGmailやGoogleドキュメントに搭載されているGemini機能を1日使ってみる——それだけで、半年後に本格AI化された世界に乗り遅れない準備になります。
この記事は AI Friends からのクロスポストです。