「年30件はない」、Vijay Pandeが小規模ベット戦略を語る

Vijay Pandeは、a16zで約40億ドル規模のバイオテック事業を率いた人物だ。昨年6月にその職を離れ、Zach Wernerと共同で小規模なAIネイティブの投資会社VZVCを立ち上げた。新会社は年に何十件も投資するのではなく一握りの集中した投資に絞り、アソシエイトを置かず、日々の運営にもAIを多用するという。生物学は「発見」の科学から「工学」の科学へ移りつつあるというのが彼の見立てだ。ただし臨床試験は今も数億ドル規模の費用がかかり、第1相から第3相まで成功する確率は20%程度にとどまると指摘している。

面白いのは、この話の核が「データが足りない」問題にあることだ。テキストならインターネットから集められるが、生物データはどの企業も自前の囲い込みデータを作るしかない。つまり、AIが医療を変えるという約束は、どのデータを誰が握っているかで、誰が恩恵を受けるかが決まる。Pandeが「オープンで共有されたデータセット」の重要性を強調している点は意外に映る。投資家は通常、囲い込みで勝ちにいく発想を持ちやすいからだ。動物実験の予測精度が低く、薬の失敗の多くが人間との違いによるという指摘も、AIを完璧である必要はなく動物モデルよりマシならいいという現実的な基準で読むべきだ。

中小企業の現場に直接の関係はないと思われがちだが、実務への示唆は一つある。AIへの投資は、いくつも同時に手を出すより、一握りに絞って深く回す方が成果を測りやすいということだ。年に何十件もは投資しないという考え方は、限られた予算でIT投資を決める経営者にとって参考になる。一つの業務に絞り、データを自社の中で整え、結果を数字で確かめる。それが医療の世界で語られている「工学」への移行を、自社の規模に置き換えた姿だ。