CTO MESSAGE
「本質と柔軟に向き合いたい」
求められるAI開発へ 数学研究者の挑戦
豊柴 博義
Hiroyoshi Toyoshiba
ライフサイエンスAI事業本部
ライフサイエンスAI Chief Technology Officer
博士（数学）
「確かな医療」につながるデータ活用を
ライフサイエンス領域でのデータの活用は、日本は世界に遅れをとっているのが現状です。さかんに「個の医療」や「高度医療」が話題になりますが、その実現には多くのデータの収集と分析・活用が欠かせません。我々は、患者様のカルテ情報や検査データにとどまらず、問診や診療・看護記録などこれまであまり活用されてこなかったデータの収集・解析の有用性を国内外に示し、現代の医療課題をAIで解決することを目指し、日々様々なソリューションの開発・提供を推進しています。
数値データと自然言語を「共解析」できる新たなAIを開発
私は以前、製薬会社の研究開発部門で、ゲノムや遺伝子発現などの解析データから仮説を立て次の開発ターゲットを提案する業務を担当していました。その提案が通り開発が承認されるためには、データ解析で統計的に有意だという根拠だけでなく、多くの関連論文の調査やこれまでの治験結果との比較を行い、すべてを調べまとめあげることが求められます。この非常に時間がかかる作業の効率化に役立つと考えたのが、NLP(Natural Language Processing 自然言語処理)に本格的に取り組むようになったきっかけです。
その頃すでに当社では、独自開発の人工知能エンジンKIBITをビジネスの現場で活用する事業を展開しており、転倒転落のリスク検知などのテーマについてもKIBITでの解析を進めていました。しかし、ライフサイエンス領域の皆様により広く活用いただくAIは、人のバイアスを排除した統計的な解析、検査値をはじめとする数値データとの共解析、複雑な医学用語や薬品名などへの柔軟な対応ができる必要があると考え、KIBITとは異なる特徴をもつ人工知能エンジン「Concept Encoder」を新たに開発し、誕生させました。
期待を超え成長するライフサイエンスソリューションへ
Concept Encoderを発表した2018年から、現在のバージョンに至るまでには数回、半年に１度のペースでアップデートを行なっています。それは、お客様からフィードバックを受けながら、より効果を発揮できるものにしようと改善をしてきた結果です。私もかつては数学の研究者として理論を深く追求していましたが、今では自分の理想とするAIを実現することだけでなく、ユーザーの皆様に使われるサービスを作ることに強いこだわりをもっています。どんなに素晴らしいアルゴリズムで作られたAIも使われ、役にたたなければ意味がありません。
今後も、ファーマやメディカルの専門家を揃えた当社のチームとともに、当社独自開発のConcept Encoderの強みをさらに進化させ、お客様の期待を超えるライフサイエンスソリューションを展開していきます。さらに言えば、我々のもとにデータを集めて解析し、有用な情報をお客様にご提供するスキームを構築し、日本のライフサイエンス領域のデータ活用を飛躍的に進めるリーディングカンパニーになりたいですね。
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