OpenAIが生命科学研究向け推論モデル「GPT-Rosalind」を発表
OpenAIは生命科学研究向けに推論モデル「GPT-Rosalind」を発表し、研究者が仮説から実験へ迅速に移行するのを支援することを目指しているが、現在は厳格にアクセスが制限されている。
キーポイント
新モデルの発表
OpenAIが生命科学研究に特化した推論モデル「GPT-Rosalind」を発表した。
研究支援の目的
研究者が仮説から実験へより迅速に移行できるよう支援することを目的としている。
アクセス制限
現時点ではアクセスが厳格に制限されており、広範な利用はまだ行われていない。
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影響分析
この発表は、汎用AIから専門領域特化型AIへの戦略的展開を示しており、生命科学分野の研究効率化に大きな影響を与える可能性がある。ただし、現時点での厳格なアクセス制限は、実際の影響範囲が限定的であることを示唆している。
編集コメント
汎用LLMから専門領域特化型モデルへの展開というOpenAIの戦略的方向性が明確になった一方、アクセス制限の詳細が不明な点は今後の展開を注視する必要がある。
OpenAIは、生命科学（life sciences）向けに設計された推論モデル（reasoning model）「GPT-Rosalind」を発表した。このモデルは、研究者が仮説から実験へより迅速に移行できるよう支援することを目的としている。現時点でのアクセスは厳格に制限されている。
このモデルは、DNAの構造解明に貢献した化学者ロザリンド・フランクリンにちなんで名付けられた。この名称はミッションに合致している。GPT-Rosalindは、生物科学（biosciences）、創薬（drug discovery）、トランスレーショナル・メディシン（translational medicine）の課題解決のために構築されたものだ。証拠を統合し、仮説を生成し、実験を計画し、多段階の研究タスクを処理するのを研究者が支援することを意図している。
OpenAIによると、このモデルは科学ワークフロー（scientific workflows）に特化して調整されている点で以前のGPTバージョンと一線を画す。分子、タンパク質、遺伝子、シグナル伝達経路（signaling pathways）、疾患生物学に関する推論をより正確に行い、かつ多段階のワークフロー全体で科学ツールやデータベースをより効果的に活用できるよう設計されている。サポートされるタスクには、文献調査（literature research）、配列-機能関係の解釈、実験計画、データ分析が含まれる。
OpenAI独自の評価では、GPT-Rosalindは化学、生化学およびタンパク質理解（biochemistry and protein understanding）、系統学（phylogenetics）、実験設計、ツール使用の各分野において、後継モデルであるGPT-5、GPT-5.2、GPT-5.4を上回る性能を示している。
OpenAIの内部ベンチマークでは、GPT-Rosalindはテストされた5つのカテゴリすべて（化学、生化学およびタンパク質理解、系統学、実験設計と分析、ツール使用）においてGPT-5、GPT-5.2、GPT-5.4を上回った。最大の改善が見られたのは実験設計と化学の分野だ。| Image: OpenAI
生物情報学（bioinformatics）とデータ分析向けの公開ベンチマーク「BixBench」において、GPT-RosalindはPass@1指標で0.751を記録した。OpenAIによると、これはGPT-5.4（0.732）、Grok 4.2（0.698）、GPT-5（0.728）、Gemini 3.1 Pro（0.550）を上回るスコアである。文献調査、データベースアクセス、配列操作、プロトコル設計をカバーする「LABBench2」では、GPT-Rosalindは11タスク中6つでGPT-5.4を上回ったとOpenAIは述べている。最大の飛躍を見せたのはCloningQAであり、これは分子クローニング・プロトコル用のDNAおよび酵素試薬を完全に設計する必要があるタスクだ。
BixBench生物情報学ベンチマークにおいて、GPT-RosalindはPass@1スコア0.751で首位となり、GPT-5.4（0.732）、Grok 4.2（0.728）、GPT-5.2（0.698）、GPT-5（0.611）、Gemini 3.1 Pro（0.550）を凌駕した。| Image: OpenAI
50以上の科学データソースを接続する無料プラグイン
同モデルと併せて、OpenAIはGitHub上でCodex用の生命科学研究プラグインを無料で公開している。このプラグインは一般的な研究ワークフロー向けのモジュール型スキルを提供し、モデルを50以上の公開マルチオミクス（multi-omics）データベース、文献ソース、生物学ツールに接続する。対象範囲はヒト遺伝学（human genetics）、機能ゲノミクス（functional genomics）、タンパク質構造、生化学、臨床証拠、公開研究の発見に及ぶ。
Codex用の無料生命科学研究プラグインは、研究ワークフロー向けのモジュール型スキルをバンドルし、AlphaFold、Bgee、BindingDBを含む50以上の公開データベースおよびツールにモデルを接続する。| Image: OpenAI
OpenAIによると、このプラグインはオーケストレーション層（orchestration layer）として機能し、研究者が広範で曖昧な多段階の質問を処理できるよう支援する。エンタープライズユーザーはGPT-Rosalindと組み合わせて使用でき、その他のユーザーは標準のOpenAIモデルと併用できる。
計画されたモデルシリーズとロスアラモスとのパートナーシップ
GPT-RosalindはChatGPT、Codex、APIにおいて研究プレビューとしてリリースされるが、「Trusted Access」プログラムを通じて米国の認定されたエンタープライズ顧客のみが利用可能だ。プレビュー期間中、使用量は既存のクレジットやトークンを消費しない。OpenAIは後ほど価格設定とより広範な利用可能性について発表する予定だ。
アクセスを取得するには、組織は3つの要件を満たす必要がある。明確な公共的利益を伴う正当な科学研究を行っていること、適切なガバナンス、コンプライアンス、悪用防止の制御を備えていること、そしてアクセスが安全で管理された環境内の承認済みユーザーに限定されていることの3つだ。
OpenAIは、GPT-Rosalindが生命科学向けに計画されたモデルシリーズの最初のものだと述べている。同社は、ツールを多用する長期にわたる研究ワークフロー向けに、生化学的推論（biochemical reasoning）能力を継続的に拡張する計画だ。
現在GPT-Rosalindで作業している既存の顧客およびパートナーには、Amgen、Novo Nordisk、Moderna、Thermo Fisher Scientific、Oracle Health and Life Sciences、NVIDIA、the Allen Institute、Benchling、UCSF School of Pharmacyが含まれる。
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原文を表示
OpenAI has introduced GPT-Rosalind, a reasoning model tailored for the life sciences. It's designed to help researchers move faster from hypothesis to experiment. Access is tightly controlled for now.
The model is named after chemist Rosalind Franklin, whose work helped uncover the structure of DNA. The name fits the mission: GPT-Rosalind is built to tackle problems in the biosciences, drug discovery, and translational medicine. It's meant to help researchers synthesize evidence, generate hypotheses, plan experiments, and work through multi-step research tasks.
OpenAI says the model sets itself apart from earlier GPT versions by being tuned specifically for scientific workflows. It's meant to reason more accurately about molecules, proteins, genes, signaling pathways, and disease biology, while making better use of scientific tools and databases across multi-step workflows. Supported tasks include literature research, interpreting sequence-function relationships, experiment planning, and data analysis.
In OpenAI's own evaluations, GPT-Rosalind outperforms its predecessors GPT-5, GPT-5.2, and GPT-5.4 across chemistry, biochemistry and protein understanding, phylogenetics, experiment design, and tool usage.
In OpenAI's internal benchmarks, GPT-Rosalind beats GPT-5, GPT-5.2, and GPT-5.4 across all five categories tested: chemistry, biochemistry and protein understanding, phylogenetics, experiment design and analysis, and tool usage. The biggest gains came in experiment design and chemistry. | Image: OpenAI
On the public BixBench benchmark for bioinformatics and data analysis, GPT-Rosalind scored 0.751 on Pass@1. According to OpenAI, that puts it ahead of GPT-5.4 (0.732), Grok 4.2 (0.698), GPT-5 (0.728), and Gemini 3.1 Pro (0.550). On LABBench2, which covers tasks like literature research, database access, sequence manipulation, and protocol design, GPT-Rosalind beats GPT-5.4 on 6 out of 11 tasks, OpenAI says. The biggest jump came in CloningQA, which requires fully designing DNA and enzyme reagents for molecular cloning protocols.
On the BixBench bioinformatics benchmark, GPT-Rosalind topped the field with a Pass@1 score of 0.751, ahead of GPT-5.4 (0.732), Grok 4.2 (0.728), GPT-5.2 (0.698), GPT-5 (0.611), and Gemini 3.1 Pro (0.550). | Image: OpenAI
A free plugin that connects more than 50 scientific data sources
Alongside the model, OpenAI is releasing a freely available life sciences research plugin for Codex on GitHub. The plugin provides modular skills for common research workflows and hooks models up to more than 50 public multi-omics databases, literature sources, and biology tools. It spans human genetics, functional genomics, protein structure, biochemistry, clinical evidence, and public study discovery.
The free life sciences research plugin for Codex bundles modular skills for research workflows and connects models to more than 50 public databases and tools, including AlphaFold, Bgee, and BindingDB. | Image: OpenAI
OpenAI says the plugin works as an orchestration layer to help researchers handle broad, ambiguous, and multi-step questions. Enterprise users can pair it with GPT-Rosalind, while everyone else can use it with the standard OpenAI models.
A planned model series and a Los Alamos partnership
GPT-Rosalind is launching as a research preview in ChatGPT, Codex, and the API, but only for qualified enterprise customers in the US through a "Trusted Access" program. During the preview, usage won't eat into existing credits or tokens. OpenAI will share pricing and broader availability later.
To gain access, organizations must meet three requirements: they have to be doing legitimate scientific research with clear public benefit, they need proper governance, compliance, and abuse-prevention controls, and access has to be limited to approved users in secure, managed environments.
OpenAI says GPT-Rosalind is just the first in a planned series of models aimed at the life sciences. The company plans to keep expanding biochemical reasoning capabilities for tool-heavy, long-horizon research workflows.
Current customers and partners already working with GPT-Rosalind include Amgen, Novo Nordisk, Moderna, Thermo Fisher Scientific, Oracle Health and Life Sciences, NVIDIA, the Allen Institute, Benchling, and the UCSF School of Pharmacy.
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