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研究開発にAIを

AIの流れが、研究分野にも来たという一例だろう。国内17社が社外秘のデータを用いて、新薬候補を効率よく探す人工知能の開発が行われるという。

化学物質は分子構造がわずかに異なるだけで、性質が大きく変わってしまう。記事によれば、薬の候補物質が実用化される確率は2万2400分の1程度で、一つの薬を作るのに10年以上かかる。候補物質の絞り込みには、研究員の長年の経験と勘に基づくもので、時間としては数年間単位になるらしい。

AIによってこれらの上げるだけでなく、時間短縮やコスト削減にも繋がる。AIは学習によって精度上昇も期待できるだろうから、17社ものデータがきちんと集まれば、研究の取っ掛かりとしては非常に大きな助けになるだろう。

研究をしていると、「取っ掛かり」で躓くケースは結構ある。こうだと思っていたことが、実は前提から全然違った……なんてこともある。そうなると、それまでに掛けた時間が全てというわけではないが無駄になってしまう。その時間が少しでも少なくなれば、成果の出る研究開発になる確率が上がる。

ともすると、自分や会社での仕事にAIが取り入れられる日というのも、そのうち来るのかもしれない。そうなった時に、自分の仕事のどの部分をAIに頼んだら効果的なのか?を今のうちから考えておく。そんな準備が必要なのかもしれない。

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