AIバイオ関連銘柄を広げると、PACB・MRVI に加えて、TWST、DNA、ILMN、TXG、SEER、QSI、TEM、SOPH、RXRX などが重要になります。
特に面白いのは、AI創薬の普及によって「データを読む企業」「DNAを書く企業」「実験を自動化する企業」「医薬品を製造する企業」のすべてに新しい需要が生まれる可能性があることです。
・データを読む企業
・DNAを書く企業
・実験を自動化する企業
・医薬品を製造する企業
AIバイオのバリューチェーン全体図
① 生物学データを生成する
DNA・RNA・細胞・タンパク質の情報を測定
ILMN (短鎖DNA解析)
PACB (高精度ロングリード)
TXG (単一細胞・空間解析)
SEER / QSI (タンパク質解析)
高品質なマルチオミクスデータ ↓
② データを蓄積・解釈する
臨床ゲノム解析・疾患予測・医療データの活用
TEM (臨床データ×AI
SOPH (ゲノム解析AI
WGS (希少疾患ゲノム診断
GH / NTRA (がん・cfDNA検査
疾患理解・標的候補・実測データ ↓
③ AIが医薬品候補を設計する
RXRX (AI創薬
SDGR (分子計算
ABSI (AI抗体設計
候補分子・DNA配列・実験設計 ↓
④ 分子を作り、実験で検証する
TWST (DNA合成・抗体ライブラリ / 設計した配列を実物にする
DNA (自動化ラボ・実験データ生成 ? AIの予測を実験で検証
検証データをAIに戻して再学習 ↓
⑤ 医薬品を製造する
MRVI (mRNA原材料
RGEN (培養・精製
DHR (製造機器・試薬
※ 実際は一方向ではありません。TWSTは①のシーケンス前処理にも関与し、DNA・RXRX・ABSIなどは「設計→実験→学習」を循環させます。TEMなどの診断企業は、医薬品製造に進むとは限らない独立した臨床事業も持っています。
この構造を理解すると、AIバイオ投資は大きく2種類に分けられます。
インフラ型投資： PACB、TWST、TXG、MRVIなど。個々のAI創薬企業の成功に依存せず、業界全体の研究・製造需要を取り込むことを狙う投資です。
プラットフォーム型投資： DNA、RXRX、SDGR、ABSIなど。AIや自動化技術そのものによって、創薬の生産性や成功率を高めることを狙う投資です。
この分類は事業モデルを示すもので、AI需要による増収がすでに実証されたことを意味するわけではありません。
各銘柄の立ち位置と投資テーマ
| 銘柄 | 主要事業 | AIバイオ普及で狙える需要 |
|---|---|---|
| PACB | ロングリードDNA・RNA解析 | 高品質なAI学習データ生成 |
| ILMN | 大量・低コストDNA解析 | 大規模ゲノム研究の増加 |
| TXG | 単一細胞・空間オミクス | 細胞AIモデル向けデータ |
| SEER | 深層プロテオミクス | タンパク質データの大量生成 |
| QSI | 単一分子タンパク質解析 | 次世代プロテオミクスの普及 |
| TEM | がん診断・医療データAI | 臨床データ・AI解析サービス |
| SOPH | ゲノム解析ソフトウェア | 解析件数・AIサービス拡大 |
| WGS | 希少疾患の遺伝子診断 | 臨床ゲノム検査の普及 |
| RXRX | AI創薬・自動化実験 | 自社パイプライン・共同開発 |
| SDGR | 分子シミュレーション・AI | 創薬ソフトウェアの利用拡大 |
| ABSI | AIによる抗体医薬設計 | 自社医薬品・共同開発 |
| TWST | DNA合成・NGS前処理 | AI設計配列の合成・検証 |
| DNA | 自律実験ラボ・クラウドラボ | AI向け実験データ・装置販売 |
| MRVI | RNA医薬の原材料・GMP | RNA創薬の臨床・商業製造 |
| RGEN | バイオ製造・精製技術 | バイオ医薬品生産量の増加 |
| DHR | 研究・診断・製造機器 | バイオ研究・製造全体の拡大 |
ここで、PACB・TWST・DNA・MRVIの4社は、特に組み合わせて見る価値があると思います。
先回り投資として注目したい4社
PACB — AIに良質なデータを供給する
2026年10月、TychoBioと1万以上の検体を対象としたRNAデータ生成を計画。またVerily HealthとAI向けゲノム・臨床データを統合する複数年提携を発表しました。AI向けの用途が具体化しています。
TWST — AIが設計したDNAを作る
合成遺伝子、オリゴプール、抗体ライブラリ、NGS関連製品を提供。AIによる候補配列の設計と実験回数が増えるほど需要を獲得できる可能性があります。2026年度Q3売上は1億1,840万ドル、前年同期比+23.2%です。
DNA — AIの実験を自動化する
自動化ラボ装置とCloud Labを二本柱に再編。OpenAIによる実験データ生成の利用や製薬企業への自動化ラボ販売が進んでいます。2026年Q3売上は2,800万ドル、現金流出は2,700万ドルです。
MRVI — RNA医薬品を作る原材料を提供する
2026年Q3には研究段階のmRNA顧客4社が臨床GMPへ移行。mRNA製品の売上は前年同期比+28%で、AI創薬に限らないRNA医薬品市場全体の成長を取り込める構造です。
もう一つ注目したいのが、TXG・SEER・QSI
| 銘柄 | 2026年Q3売上 | 現在の注目材料 |
|---|---|---|
| TXG | $150.7M | SentiraによるAI解析、Atera発売 |
| SEER | $4.0M | ProteographによるAIプロテオミクス |
| QSI | $0.212M | Proteusの2027年Q2発売予定 |
AIにとって必要なのはDNA配列だけではありません。DNAがどのように発現し、細胞がどう変化し、どのようなタンパク質が作られるかという情報も重要です。
この領域は、いわゆるマルチオミクス（Multi-omics）です。
AIバイオの普及で恩恵を受ける順番
第1段階：データ生成の拡大
PACB : DNA・RNA解析の需要が増え、研究機関や製薬企業による解析装置・消耗品の購入が拡大する可能性。
第2段階：AI創薬・分子設計
RXRX・SDGR・ABSIなど : AIが標的分子や薬剤候補を設計し、実験で検証。
第3段階：合成・実験の拡大
TWST・DNAなど : DNAやRNAの合成、実験の自動化が進む。
第4段階：臨床・商業製造
MRVI : RNA医薬の開発品が臨床試験から承認・商業化へ進むことで、GMP原材料や製造サービスの需要が拡大する可能性。
ただし、これは事業機会の流れであって、株価がこの順番で上昇するという意味ではありません。
どの会社が実際にAIバイオの恩恵を受け始めているか？
2026年Q3前後の売上成長を比較すると、すでに成長している銘柄と、まだ将来需要への期待が中心の銘柄が分かれます。
主要AIバイオ関連企業の前年同期比売上成長率
2026年Q3。TWSTのみ会計年度Q3（2026年6月終了）
出典：各社2026年Q3決算（TWSTは会計年度Q3）。企業全体の売上成長であり、AI関連売上の成長率ではありません。
この違いは重要です。PACB と DNA は、AI関連の新しい用途や顧客が出てきているものの、まだ全社売上の大きな成長には結びついていません。
一方、TWST、MRVI、SOPH などは既存事業に成長が見られます。ただし、それがすべてAI需要によるものではありません。
今後、私ならどの指標を追うか？
直近では、TWSTが明日2026年11月12日に2026年度Q4・通期決算を発表予定です。DNA合成需要がさらに伸びているかを確認できるタイミングです。
結論：AIバイオの先回り投資では「読み・書き・実験」の3領域が面白い
PACB、TWST、DNA を一緒に追う意義はかなり大きいと思います。
これらが循環すれば、AIは予測するだけでなく、実験結果を学習しながら次の候補を設計できます。
そして研究開発が実際の医薬品製造に進むほど、MRVIなどの製造インフラ企業にも機会が広がります。
投資テーマとして私が最も注目するのは、AIによって生物学的データの生成量と実験回数がどこまで増えるかです。 単にAI創薬企業が増えることより、その結果としてPACBの解析回数、TWSTのDNA合成注文、DNAの実験処理量が実際に増えるかが重要です。
この3社にMRVIを加えると、AIバイオの研究開発から商業製造までを追跡する、かなり有用なウォッチリストになります。