Trade News
9月 14, 2026
カイザーアウグスト(スイス)、マーストリヒト(オランダ)、2026年9月14日
栄養、健康、美容分野のイノベーターであるdsm-firmenichは本日、元MITの科学者たちによって設立され、生体分子モデリング用のAIモデルを開発する先駆的なスタートアップ企業であるBoltz PBCとの、画期的な新たな提携を発表しました。
この提携により、ボルツ社の最新の独自基盤モデルが、次世代の香りと風味の分子を開発するためにdsm-firmenich社が採用している業界をリードする原料発見プロセスに活用されることになります。これらの最先端AIモデルと、dsm-firmenich社が誇る比類なき味覚・嗅覚受容体データのライブラリを組み合わせることで、同社の事業全般にわたる新たな創造の可能性を切り拓き、イノベーションを加速させ、革新のための新たな領域を切り拓くことにつながります。 この提携の結果、感覚科学における数十年にわたるノウハウを凝縮した一連の独自モデルが誕生します。これらのモデルは、分子構造の予測や設計、および分子が受容体(鼻や口、その他の体内の部位にあり、外界の化学的情報を脳が理解できる信号に変換するセンサー)である特殊なタンパク質とどのように相互作用するかを解明するために活用されます。
「2020年に世界初のAI生成フレーバーを発売して以来、dsm-firmenichは長年にわたりAI活用の先駆者であり続けてきました。この技術の最前線に立つことは、当社の事業に多大な価値をもたらしています。だからこそ、世界有数の大学として広く認知されているMITの科学的専門知識を基盤に、比類のないAIモデルを構築した先駆的な企業であるBoltz社と提携することを決定しました。」
サラ・ライジンガー、最高科学責任者(&) 研究担当役員、dsm-firmenich
この提携を通じて、dsm-firmenichのチームは、科学者向けの「Boltz Lab」インターフェース、Boltz API、そして科学者が自然言語で複雑な設計・予測ワークフローを調整できるLLMエージェントとの新たな連携機能など、Boltzプラットフォームの全機能を利用できるようになります。Boltzに常駐する研究者は、dsm-firmenichのチームと密接に連携し、最先端のAIモデルと不可欠な実務ノウハウを組み合わせた取り組みを進めていきます。
Boltz社が開発したような世界トップクラスのAIモデルへのアクセスにより、dsm-firmenich社の調香師、フレーバリスト、およびの科学者たちは、新たな次元の創造性とスピードを手に入れています。彼らは今や、自信を持って膨大な分子の可能性を探求できるようになり、有望な方向性を特定し、より自由に実験を行い、大胆なアイデアをより迅速に形にすることができるようになりました。
「医薬品分野にとどまらず、生体分子の相互作用や設計モデルは、多くの業界にわたるライフサイエンス製品に変革をもたらす可能性を秘めています。当社は、dsm-firmenich社と協力し、当社の業界最高水準のモデルと、同社がこの分野で持つ比類のない専門知識を組み合わせることで、人体において最も興味深く、かつ研究が十分に進んでいないタンパク質の一つである臭覚・味覚受容体の解明に取り組めることを大変嬉しく思います。」
ガブリエレ・コルソ、&共同創業者兼CEO、Boltz
dsm-firmenichについて
栄養、健康、美容分野のイノベーターとして、dsm-firmenichは、世界中で増え続ける人々が健やかに生きられるよう、不可欠な栄養素、フレーバー、フレグランスを新たに開発・製造し、組み合わせています。 天然由来および再生可能な原料を用いた包括的なソリューションと、定評のある科学・技術力を駆使し、生命に不可欠であり、消費者に求められ、人々と地球にとってより持続可能な製品を生み出すことに取り組んでいます。dsm-firmenichはスイスの企業であり、ユーロネクスト・アムステルダムおよびSIXスイス証券取引所に上場しています。約60カ国で事業を展開しており、Animal Nutrition & Health&事業の売却後、継続事業における売上高は90億ユーロを超えています。 世界中に広がる約21,000名の多様な従業員からなるチームと共に、私たちは毎日、あらゆる場所で、何十億人もの人々のために進歩を実現しています。 www.dsm-firmenich.com
Boltzについて
Boltz, PBCは、すべての科学者が生物学のあり方を変革し、より健康的で持続可能な未来を築けるようにすることを使命とする、公益を目的としたAI研究企業です。同社の最先端AIモデルは、大手製薬企業やバイオテクノロジー企業において、生体分子の構造予測、親和性推定、およびモダリティを横断した生成設計に活用されています。
詳細については、 までお問い合わせください。
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