バイオ製造は分散型生産を可能にし、地政学的混乱や気候変動による混乱から世界のサプライチェーンを守ります。
AIは変動しやすい生物学的プロセスを、レジリエンスに優れた地域製造ネットワーク向けの再現可能で拡張性のあるオペレーションへと変えます。
有望なアイデアをいかに拡大し、インパクトにつなげるかは、世界経済フォーラムのニュー・チャンピオンズ年次総会（サマーダボス会議としても知られる）が6月23～25日に中国で開催されるにあたり、主要な議題となっています。
前世紀の大半において、「産業レジリエンス」とは、石油や鉱石、そしてそれらを運ぶ長く集中化したサプライチェーンを確保することを意味していました。その定義では、もはや十分ではありません。世界経済の多極化が進み、サプライチェーンがパンデミック、戦争、干ばつ、輸出規制といった衝撃に次々と見舞われるなか、各国政府は不都合な真実を再認識しています。必要とされる場所の近くでモノを生産する能力は、後回しにすべき課題ではなく、戦略上の優先事項なのです。
この見直しの中心に生物学を据えるべきです。バイオ製造は、細胞を改変して化学品、素材、食品、タンパク質、医薬品、燃料など、文字どおりあらゆるものを生産する技術です。生産の柔軟性と分散性を高め、混乱の影響を受けにくくする必要がある世界に、独自の適性を備えています。もはや問われているのは、生物学ができるかどうかではありません。各国が必要な中核的産業インフラの整備に取り組むのか、それとも生物学をニッチなイノベーション分野にとどめ、その結果として後れを取るのかが問われています。
なぜ今、バイオエコノミーがそれほど重要なのでしょうか？
バイオエコノミーはすでに、世界経済の重要な一部を占めています。多くの推計によれば、その規模は4兆～5兆ドルで、2050年までに30兆ドルに達する可能性があります。これは投機的な未開拓分野ではありません。産業基盤がまさに形成されつつあるのです。少なくとも現在、50カ国が国家バイオエコノミー戦略または政策を策定しており、主要経済国は理念の表明から支出へと移行しています。
EUは競争力と持続可能性を備えたEUバイオエコノミー戦略を2025年11月に発表し、生物学を戦略的自律性とレジリエンスの問題として明確に位置づけました。中国は2022年に国家バイオエコノミー戦略を採択し、米国国防総省はレジリエンスの高いサプライチェーンを実現するバイオテクノロジーに、5年間で2億7,000万ドルを拠出することを約束しました。国防当局が発酵技術に資金を投じることからも、パラダイムが変わったことは明らかです。
ここで特に大きな影響を受けるのはグローバルサウスです。ブラジルからインドに至るまで、原料資源が豊富な経済圏は、原材料の輸出国にとどまるのではなく、すでに分散型の生産拠点に軸足を移しています。
レジリエンスを求める理由は、構造的なものです。化学品や素材の世界的なサプライチェーンは、高度に集中しています。石油埋蔵量、大規模な農業基盤、あるいは特定の加工能力を持つ一握りの国に依存していることも少なくありません。この集中こそが、サプライチェーンを脆弱にしています。バイオ製造は異なる構造をもたらします。生産拠点を地域内に設け、現地の原料を活用でき、隣接地に石油化学コンビナートがなくても立ち上げられます。最近のNature Communicationsの分析は、その点を明快に示しています。サプライチェーンのレジリエンスは、コストや環境性能と並び、バイオ製造の設計基準として浮上しています。地政学的混乱への曝露を減らすため、その価値が認められているのです。
今後の道筋：生物学を設計するだけでなく、運用する
生物学分野のAIをめぐる期待の多くは、新たな菌株の設計、タンパク質構造の予測、研究開発の加速といった発見に向けられてきました。こうした取り組みは重要です。しかし、問題の半分にしか対処していません。もう半分は運用です。生物学的プロセスを産業規模で、経済的に、継続して安定化、最適化、移管し、稼働させるにはどうすればよいのでしょうか。
AIの活用が現在進んでいるのはこの領域であり、レジリエンスへの影響が最も大きくなるのもここです。機械学習、デジタルツイン、予測型プロセス制御の進歩により、操業担当者は生きたプロセスをリアルタイムで監視し、バッチを失った後に対応するのではなく、規格から逸脱する前に調整できるようになります。各バッチから学習する強化学習モデルは、収率と一貫性を段階的に高めます。その結果、生物学の複雑で変動しやすい性質を再現可能なものに変えられます。そして、この再現性が分散型生産を実現可能にします。確実に移管できるプロセスなら、同時に複数の場所で稼働させられます。
AIによる運用面の向上は、単一の施設にとどまりません。これまでバイオプロセスの知識は、熟練した操業担当者に蓄積され、特定のタンクや施設の特性に合わせて調整された、きわめて職人的なものでした。この職人技に依存する基盤は、スケールアップが頻繁に失敗する理由の一つです。ある場所でうまくいく方法を、別の場所へそのまま移せるとは限りません。AIは、蓄積されたプロセス知識をプロセスとともに移動できるモデルに組み込むことで、この状況を変えます。ある施設で発酵工程を最適化すれば、その学びを次の導入に活用でき、ゼロから構築し直す必要がありません。分散型生産ネットワークが孤立したサイロの集まりではなく、真のネットワークとして機能するには、このように持ち運び可能な形で体系化された知識が、各拠点をつなぐ役割を果たします。
参考になる先例があります。化学、半導体、エネルギーの各産業は一世代前、ソフトウェアによって大規模プラントの運転方法が大きく改善され、産業インテリジェンス革命をそれぞれ経験しました。今、バイオ製造も同じ時代を迎えています。生物学の運用インテリジェンスを習得する国や企業こそ、戦略文書が描くレジリエンスの高い分散型生産能力を実際に構築できるでしょう。
政策立案者に求められること
生物学を戦略的インフラとして扱うには、具体的に三つの転換が必要です。第一に、発見だけでなく、製造の層にも資金を投じることです。具体的には、パイロット施設や実証施設、共有インフラ、そしてプロセスの移管を可能にするデータシステムが含まれます。インフラ開発に報いる経済エコシステムは重要であり、政府が義務づけて管理する取り組みだけよりも効果的な場合が少なくありません。第二に、実際のインフラ整備に必要な長い期間を見据えて官民投資を設計することです。第三に、分散型ネットワークが一体として機能できるよう、労働力と不可欠なツールに投資することです。
産業レジリエンスに生物学はもはや不可欠です。生物学は、重要素材を国内で生産し、要所への依存を分散し、状況の変化に適応するための数少ない手段の一つです。科学は準備が整っています。戦略的な論拠も明確です。残るのは、生物学を大規模に運用する方法を学ぶという、より困難で目立たない仕事です。レジリエンスと競争力を維持したい国が注力すべきなのは、まさにこの点です。
世界経済フォーラムは、6月23～25日に中国で開催されるサマーダボス会議に先立ち、イノベーションが画期的な成果から規模拡大を経てインパクトに至るまでを紹介しています。最新情報をご覧ください。
