本レポートは、2023年5月1日にARK社のHPに公開された、英語による「Newsletter #364」の日本語訳です。内容については英語による原本が日本語版に優先します。また、情報提供のみを目的としたものです。
By Andrew Kim | @andrewkimARK
Research Associate
この記事は、ARKポートフォリオ・マネージャーのNicholas Grousと共同執筆しました。
ポップ歌手のGrimes（グライムス）が、ミュージシャン達に人工知能（AI）を駆使して自分の声を複製した新曲を作り、ロイヤリティを半々にしようと呼びかけました。音楽業界が、アーティストの声をベースにして訓練されたAI生成による新曲にまつわる著作権問題に注目している中、グライムスは独自の立場を取り、このジャンルを商業化する第一人者であることに満足しているように見えます。
そうした中、音楽レーベルは、 Drake（ドレイク）とThe Weeknd（ザ・ウィークエンド）をフィーチャーした別のAI生成楽曲について、詳しく調べています。AIによって生成されたアートに関連する著作権法は曖昧ですが、Universal Musicは最近、自社アーティストの声で生成AIをトレーニングすることは著作権法に違反するとして、ストリーミングサービスにその曲を削除するよう請願しました。
グライムス、Holly Herdon（ホリー・ハーンドン）、YACHT（ヨット）などのミュージシャンがクリエイティブなツールとしてAIを受け入れている一方で、AIが生成する音楽は、同意上、倫理上、また創造的労働をめぐる様々な問題を引き起こしています。AIを試しているクリエイターは、その解決とエンターテインメントの進化に有意義な貢献ができるかもしれません。
By Sam Korus | @skorusARK
Director of Research, Autonomous Technology & Robotics
Teslaの批評家たちは何年も前から、従来の自動車メーカーが電気自動車（EV）への投資を積極化させ、Teslaが競争力を失うだろうという仮説を立ててきました。しかし、彼らは、従来の自動車メーカーが即座にEVに真剣に取り組むことはなく、Teslaがスケールで他社を圧倒的に凌駕することになることを理解していなかったのです。同社は、先週月曜日に提出した10-Qファイルで、2023年の設備投資（capex）見通しを60～80億米ドルから70～90億米ドルに引き上げたと明らかにしました。この範囲は、ここに示すように、過去3年間で（研究開発費を含むことで偏った）絶対額で年間平均投資したFordとVolkswagenだけが上回っています。[1]
重要なのは、設備投資額は絶対的な金額であり、資本効率の指標ではないということです。ARKのリサーチによると、昨年のTesla社の投資額は、生産能力の増加1単位あたり7,000米ドルで、これは業界平均の約半分です。2027年には、その資本効率は約2,000米ドルにまで改善され、同社は自動車設備投資額のリーグテーブルのトップに近づくだけでなく、自動車資本効率リーグテーブルのトップにもなるでしょう。
[1] 情報提供のみを目的としており、投資アドバイスや特定の証券や暗号通貨の購入、売却、保有を推奨するものとみなされるべきではありません。過去の実績は将来の結果を示唆するものではありません。
By Simon Barnett | @sbarnettARK
Director of Research, Life Sciences
AlphaFold 2（AF2）のような深層学習モデルは、一次アミノ酸配列からタンパク質の立体構造を予測する科学者の能力に革命をもたらしました。しかし、AF2は、ヒトのタンパク質の約60％ [2]に含まれる本質的に無秩序な領域（IDR）を予測するのに苦労しています。[1] AF2は、IDRのわずか15％についてしか確信に満ちた構造予測を行うことができませんでした。[3]
IDRは偏在しており、優れた創薬ターゲットとなり得ます。多くの疾患は、細胞のシグナル伝達経路で起こるミスから発生します。実際、FDA が承認した大半の[4] 低分子医薬品や生物学的製剤は、細胞シグナル伝達に関与するタンパク質を標的としています。研究者らは、細胞シグナル伝達に関与するヒトのタンパク質の約70%にIDRが含まれていると推定しています。[5] IDRを特徴づける方法が改善されれば、薬剤として使用できるタンパク質の数が増える可能性があります。
今月初め、ワシントン大学タンパク質デザイン研究所の科学者たちは、IDRを標的とするための改良された方法を発表しました。物理学に基づくアプローチにより、研究チームはタンパク質の主鎖を幾何学的に整列させ、標的タンパク質と設計されたタンパク質ベースの薬剤との間で最も安定した一致を見出したのです。研究チームは、アミノ酸配列の繰り返し（例：...PLPPLPPLP...）を持つタンパク質をベースとしていますが、この方法がわずか数回の繰り返しを含むIDRにも一般化できることを実験的に示しました。ARKは、この手法により、IDRの配列に基づくターゲティングの研究が進み、より多くの疾患関連タンパク質の創薬につながる可能性があると期待しています。
[1] Alderson, T.R. et al. 2022.「AlphaFold2による条件付き折り畳み型本質的無秩序領域の系統的同定」 bioRxiv. こちらで入手可能。
[2] Saurabh, S. et al. 2023.「Fuzzy Drug Targets：薬物発見の領域における無秩序なタンパク質」 ACS Omega. こちらで入手可能。
[3] Alderson, T.R. et al. 2022.「AlphaFold2による条件付き折り畳み型本質的無秩序領域の系統的同定」 bioRxiv. こちらで入手可能。
[4] The Human Protein Atlas. 「投薬可能なプロテオーム」 こちらで入手可能。
[5] Saurabh, S. et al. 2023.「Fuzzy Drug Targets：薬物探索の領域における無秩序なタンパク質」 ACS オメガ. こちらで入手可能。
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