中国のAI創薬企業との協業におけるデータ規制の新たな突破口とは

中国のAI創薬企業との協業におけるデータ規制の新たな突破口

近年、中国におけるAI創薬が注目を集める中、日本企業がその市場に参入するためにはいくつかの障壁を乗り越える必要があります。株式会社SUGENAが2026年に公開した「中国AI創薬協業実務レポート 2026」では、日本の製薬企業が中国のAI創薬企業との協業を進める際の最大の障壁が、技術評価ではなくデータ規制であることが指摘されています。

データ規制の現状

中国では、個人情報保護法（PIPL）、データセキュリティ法（DSL）、そして人類遺伝資源管理条例（HGR条例）の3つの法律が複雑に絡まり合っています。特に、HGR条例はゲノムデータのデジタル転送に関して厳しい規制を設けており、その影響はAIの学習データにも及びます。実際、500例以上のゲノムデータを使用する場合には、厳格な安全審査が求められます。

このようなデータの壁は、秘密保持契約を結んだ後や共同研究が具体化されてから浮上することが多く、その段階での手戻りは大きな痛手と言えるでしょう。特に2024年からは、法的な所管が科学技術部から国家衛生健康委員会に移管されることから、新たな遵守事項が求められることになります。

レポートの特長

SUGENAのレポートは、単にデータ規制の壁を指摘するのではなく、それをどう乗り越えるかにフォーカスしています。その中でも特に注目されるのが、「データを動かさない」ための設計手法です。具体的な手法は以下の3つです：

1. サイトファクトモデル: データの発生地で処理を完結し、成果物を移動させる方法。
2. 連合学習: モデルを中国国内で学習させ、統計結果のみを取得する手法。
3. データクリーンルーム: 許可されたクエリのみを実行し、分析結果のみを取得する構成。

特に、細胞や遺伝子治療の分野では、日本の患者由来の細胞を日本国内で製造する構成が、中国側のデータを動かさないため、規制の観点からも有利な見通しがあります。