錠剤設計では、飲み込みやすさ、輸送時の耐久性、体内での溶けやすさなど、相反する複数の物性を同時に満たす必要があるが、これらの条件は互いに影響し合うため、最適な処方を導き出すには多くの試作と試行錯誤が必要だった。今回開発されたAIは、過去の研究や製造データを学習し、数千から数万通りに及ぶ処方条件の組み合わせを高速かつ高精度に予測・比較できるという。
このAIの導入により、飲みやすさと品質を両立したサプリメントの設計がしやすくなり、製品品質の安定化や開発期間の短縮、原料ロスの削減などが見込まれる。AIが導き出す最適な処方条件により、担当者ごとのばらつきが少なく、一貫した設計品質を保つことができるとしている。
本研究成果は、2026年4月に製剤・ドラッグデリバリーシステム(DDS)分野の国際学術誌「Pharmaceutics」に掲載された。AIを活用した次世代型製剤設計技術として、学術的にも新規性と有効性が評価されている。
キリンは、グループ各社が持つ専門性や独自データをAIなどの先端技術と組み合わせることで、研究開発の変革を進めている。今回のファンケルとの共同開発は、研究者の経験知をデータとして活用し、人とAIが協働することで製品開発の精度とスピードを高める取り組みと位置付けている。
今後も両社は、素材や処方、製造、品質評価などの独自データを活用し、食から医にわたる領域で新たな価値の創出を目指すとしている。

▲ファンケル 総合研究所 機能性食品研究所 所長 足立知基氏
※本記事の制作にあたってAIを活用しています。
