AlphaFold 3はいま無料で使える？｜AlphaFold Serverの使い方と答え合わせ

AlphaFold 3とは何か

AlphaFold 3は、Google DeepMindと、DeepMindから生まれた創薬の会社Isomorphic Labsが、2024年5月8日に発表したAIです。タンパク質、DNA、RNA、薬の候補になる小さな分子（リガンド）、イオンなどが、どんな立体の形をとり、どう結びつくかを予測します。論文は科学誌Natureに載りました。

形がなぜ大事なのかを、少しだけ説明します。タンパク質は、アミノ酸がひものようにつながったものです。そのひもが折りたたまれてできる立体の形が、タンパク質のはたらきを決めます。形を実験で調べるには、長い時間と費用がかかってきました。2024年のノーベル化学賞の発表では、アミノ酸の並びから形を予測することを「50年来の夢」と表しています。

前の世代のAlphaFold2は、タンパク質の形を予測するAIでした。AlphaFold 3は対象をDNA・RNA・リガンド・イオン・化学修飾まで広げ、複数の分子の組み合わせをまとめて予測できるようにしました。

2024年5月に伝えられたこと

発表では、タンパク質とほかの種類の分子との相互作用について、それまでの予測方法より少なくとも50％よくなり、重要な一部の組み合わせでは精度がほぼ2倍になったと説明されました。あわせて、研究者が無料で使えるWebサービス「AlphaFold Server」が公開されました。一方で、プログラム本体（コード）は、このときは公開されませんでした。

ヒカリちゃんのまとめAlphaFold 3は、体をつくる分子の「形」と「組み合わせ」を予測するAIです。答えそのものではなく予測なので、信頼度とセットで見るのが基本ですね。

AlphaFold 3の2024年5月から、いままで

発表から2年半で、ノーベル賞の受賞、コードの公開、開発チームの再編と、大きな出来事が続きました。

チームの解体について、Google DeepMindの研究担当副社長プッシュミート・コーリ氏は「戦略が変わった」と話したと報じられています。一つの大きな課題に専任チームで挑むやり方から、Geminiを使って科学研究を手伝うシステムへ重心を移す、という説明です。

ヒカリちゃんのまとめ研究チームの形は大きく変わりましたが、無料のサーバーとデータベースはいまも動いています。ノーベル賞の対象はAlphaFold2の研究だった、という点もおさえておきたいですね。

AlphaFold Serverの使い方（無料・非商用）

AlphaFold 3の予測を見るには、入口が2つあります。目的に合わせて選んでください。

ここではAlphaFold Serverの手順をまとめます。公式のよくある質問（FAQ）の記載をもとに、2026年10月26日に確認した内容です。

1. alphafoldserver.com を開き、「Continue with Google」でログインする。はじめに、非商用で使うという利用条件への同意を求められます。
2. 分子の種類を選び、配列を入れる。Protein（タンパク質）、DNA、RNA、リガンド、イオンなどから選びます。タンパク質はアミノ酸の1文字表記か、FASTAファイルの中身を貼り付けます。リガンドは一覧から選ぶほか、PDBの化学成分辞書のコード（例：ATP）でも指定できます。
3. 「Continue and Preview job」で内容を確かめ、実行する。1日に実行できるのは30件までです。足りないときは下書きとして保存し、枠が戻ってから実行できます。
4. 結果を見る。いちばん順位の高い予測が3Dで表示され、色が信頼度（pLDDT、0〜100）を表します。すべての予測と信頼度は、Downloadからzipファイルで保存できます。

1件の大きさには上限があり、5,000「トークン」までです。タンパク質はアミノ酸1個で1トークン、DNAやRNAは塩基1個で1トークン、リガンドは原子1個で1トークンと数えます。水分子や水素原子は予測せず、膜タンパク質が膜のどこにあるかも考慮しません。画面は英語です。

結果の読み方のめやす

複数の分子の組み合わせを予測したときは、ipTMという数字を見ます。FAQでは、0.8より高ければ信頼できる予測、0.6より低ければ予測に失敗している可能性が高く、その間は判断が分かれる範囲と説明されています。

はじめて触る方には、EMBL-EBIの無料オンライン講座「AlphaFold: A practical guide」が役立ちます。AlphaFold 3とAlphaFold Serverを扱う章があります（英語）。

ヒカリちゃんのまとめすでにある予測を見るならAlphaFold DB、自分で予測を動かすならAlphaFold Serverが入口です。結果は、色で示される信頼度もいっしょに見てくださいね。

AlphaFold 3を仕事で使うときの条件

「無料で使える」と紹介されることの多いAlphaFold 3ですが、正確には「非商用なら無料」です。使い方ごとに、誰が使えて、商用に使えるかを整理します。

Google Cloudでの商用版の料金は、公開されているドキュメントには載っていませんでした（2026年10月26日確認）。

AlphaFold Serverの規約で禁止されていること

1. 商用の活動に使うこと。企業のための研究も含みます。
2. 結合を自動で予測するシステムに使うこと。AutoDockやGlideのような、タンパク質とリガンドの結合を予測するツールに出力を入れることはできません。
3. 似た構造予測AIの学習に使うこと。出力を、AlphaFold Serverと同じような機械学習モデルの学習データにはできません。

出力の権利と、入力するデータ

規約では、入力した内容は利用者のものであり、Googleは出力の所有権を主張しないとしています。ただし、同じか似た出力がほかの利用者にも出ることがあります。出力は公開・共有・加工ができますが、その際は出力の利用規約（Output Terms of Use）に従うことと、加えた変更をはっきり示すことが求められます。論文などで発表するときは、AlphaFold 3の論文を引用するよう定められています。

ヒカリちゃんのまとめAlphaFold Serverの「無料」は、非商用に限った話です。会社の仕事で使うなら、商用の窓口であるGoogle Cloudか、商用利用を認めている別のツールから考えるのが近道です。

2024年の記事の答え合わせ

私たちは2024年5月、AlphaFold 3の発表を「生命科学を変えるGoogleの最新無料AI技術」として紹介しました。当時書いたことが、いまから見てどうだったかを確かめます。

いちばんの見落としは、「無料」の中身を書かなかったことです。

タイトルで「無料」とうたいながら、それが非商用に限られること、会社の研究には使えないことを書いていませんでした。読者の多くは仕事での利用を考えていたはずで、そこがいちばん大事な点でした。また、発表時にコードが公開されなかったことにも触れていませんでした。コードは半年後の2024年11月に、学術目的に限って公開されています。

ヒカリちゃんのまとめ何ができるかの説明は、当時としては正確でした。抜けていたのは「誰が、何のために使えるか」という条件で、私たちがいちばん反省しているところです。

AlphaFold 3のこれから、見ておくこと

AlphaFold 3のまわりで、これから注目したい点は3つです。

1. Isomorphic Labsの臨床試験

AlphaFold 3を共同開発したIsomorphic Labsは、2026年2月に創薬用AIのIsoDDEを発表し、5月には21億ドルを調達しました。ノバルティス、イーライリリー、ジョンソン・エンド・ジョンソンと提携しています。ハサビス氏は2026年1月、最初の臨床試験は2026年末までになる見通しだと述べました。年末までに始まるかどうかが、2024年の発言の答え合わせになります。

2. Google DeepMindの方針

専任チームの解体は、AlphaFoldの研究がGeminiを使った科学研究の中に組み込まれていく流れと報じられています。AlphaFold ServerとAlphaFold DBがこの先どう運営されるかについて、DeepMindは報道の中で触れていません。使っている方は、結果をこまめに手元に保存しておくと安心です。

3. 商用で使える別のモデル

AlphaFold 3と同じように分子の組み合わせを予測するモデルは、ほかにも公開されています。たとえば研究者らが公開している「Boltz-2」は、コードと重みがMITライセンスで、学術にも商用にも使えると案内されています。構造に加えて、結合の強さも予測します。ただし自分のコンピューターやクラウドで動かす必要があり、専門の知識がいります。

いま、できること

1. 目的が商用かどうかを先に決める。会社の業務や、会社のための研究なら、AlphaFold Serverは使えません。
2. まずAlphaFold DBで探す。調べたいタンパク質の予測が、すでに公開されていることも多くあります。登録なしで、商用にも使えます。
3. 学習や非商用の研究なら、AlphaFold Serverで試す。結果は信頼度と合わせて読み、実験で確かめる前提で扱います。
4. 会社で使うなら、窓口を選ぶ。Google Cloudの商用版に問い合わせるか、商用利用を認めているモデルを、専門家と一緒に検討します。

AlphaFold 3は、タイム誌の「2024年最高の発明品」にも選ばれています。ほかの選出製品のその後はタイム誌が選ぶ最高の発明品の記事に、AIの能力を段階で測る考え方はOpenAIのAGI 5段階スケールの記事にまとめています。

ヒカリちゃんのまとめまずは商用か非商用かを決めて、AlphaFold DBから見てみるのがおすすめです。臨床試験の行方は、年末に向けて見守っていきたいですね。