未来を「超予測」するために必要なこと

2019/9/21―眼科医・⽥淵仁志が語る「医療AIマネジメント論」（2） | m3.com AIラボ

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未来を 超予測 するために必要なこと ―眼科医 ⽥淵仁志が語る 医療AIマネジメント論 2（ ）2019年9⽉20⽇ ⾦、



ツカザキ病院眼科創業者主任部⻑であり 広島⼤学⼤学院医系科学研究科 医療のための、テクノロジーとデザインシンキング寄附講座で教授を務める⽥淵仁志⽒が AI開発に必要。

なマネジメントのエッセンスについて語る連載コラムです» 連載1回⽬から読む 「」、第1回 では イノベーションのジレンマ が世界の企業経営に与えた衝撃と その後どうすれば安、定的にイノベーションを⽣み出せるのかということについて世界中が躍起になってきた というお。
「」と思います。イノベーション創発のための基礎的なお話です。

話をしました 第2回は そもそも未来は予測できるのか という⼤切なテーマを取り上げてみたい「超予測⼒」とは何か「」、そんなものがあればすがりたい、と皆さん思いま

通常の確率を超えて予測が当たる 超予測⼒。

。
導き出す役割しかなく、フィードバックを⾏える数値計測ができるなら、初期値はある意味なんでもいいという、ベイズ統計が最近の主流です。⼈間は⾮合理的に判断する⽣き物であるという⾏動経済学がノーベル経済学賞を多数獲得している経営学でも、ベイズ統計は主流の統計解析⼿法です。
すよね 私も思います パラメータを積み上げて回帰予測することは初期値としての事前確率を。

、

リアルワールドにおいて何かしらの予測はまず外れます 観察できない 数値化できないような要、素に世界は満ち溢れており 世界の全容を回帰分析だけでカバーすることは到底できないからで。

、、

す ⼀⽅で 現実の発⽣事象をフィードバックして予測式を常に更新していくことで 予測値の精。

。

、

度が向上していくことが分かっています 有名な例が天気予報です 年々精度が上がり より狭い、、領域で より細かな時間帯の予測が可能になっているのは 過去の予測の失敗と成功を着実にフ、。

ィードバックし 更新および改善が⾏われているからだと⾔われています

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2019/9/21―眼科医・⽥淵仁志が語る「医療AIマネジメント論」（2） | m3.com AIラボ、、つく能⼒であり、後天的に積み上げる努⼒なのです。企業経営で予測を外すことは、少なくとも担当者のクビが⾶ぶぐらいの真剣勝負ですから、予測の基本概念であるベイズ統計は現代の基幹技術とも⾔えるのです。
つまり超がつく予測⼒とは 間違いをフィードバックし 幾度となく軌道修正を繰り返すことで⾝に「ビッグデータの正体 量より質」、ビッグデータという⾔葉がにわかにクローズアップされるようになったのは 2008年にGoogleが数千億回もの検索⾏動からインフルエンザの流⾏発⽣を正確に予測することに成功したと報告し。

「」てからです 私のような⽣粋のデータベース屋が データマイニング と呼んでいたものがいつの。
学習がクレジットカードの顧客層の分離に成功したことで、最⾼級層の顧客に向けたブラックカードが誕⽣したという逸話に⼼躍らしていた頃は、もちろんGoogle検索は影もカタチもなかったわけです。
間にかビッグデータという⾔葉に置き換わっていきました クラスター分類に代表される教師なし、、。

さて⼤切なことですが このGoogleのビッグデータ論⽂は 残念ながら⼤いに否定されました、Googleの予測では 108週のうち100週でインフルエンザ発⽣を過⼤に評価していたと報告され。

、、ています つまり 過去のデータにフィットする数式を上⼿く作っても 本当の未来予測には使い物。にならなかったのです データ数が多ければどんなに強いノイズもマスクしてしまうわけではな、

く 結局のところデータの質も問われるということが数千億個ものデータから作られたモデルが使。

いものにならなかったことで改めてハッキリしたのです

電カル開発の失敗をAI開発で繰り返さないために。

AI開発で質の⾼いデータを⼤量に集めるためのコストは莫⼤です 質が⾼いデータとはラベル（タグ）付け、所⾒をカラーリングしていくセグメンテーション作業、分類ミスやアーティファクト画像を除外していくクレンジング過程をしっかりと通ってきたデータのことです。AIプロジェクトの度にラベルの付けなおし、セグメンテーション⾊の塗り直し、新ルールでのデータ取捨選択作業を⾏うことになります。データセットを組む⼿前のこれらの事前作業（アノテーション）こそ、社会実装できるAIアプリケーション開発の最⼤の壁なのです。
ちなみにこれまでの海外のAI研究は主に過去に蓄積された公開データベースを使って⾏われて、。
今後、リアルワールドで使えるAIは公開データベースを⽤いた開発では全く⻭が⽴たず、軌道修正の度に育っていくものになります。私たち、現場の臨床家（私は年間1000件超の眼科⼿術を⾏うバリバリの外科医でもあります）が苦渋を舐めさせ続けられている電⼦カルテと同じ失敗をAI開発でも繰り返す愚を避けなければなりません。AI開発において「も」フィードバックによる軌道修正が成功の鍵なのです。
おり ⼀⼈の天才が数式をいじるだけでいろいろな成果を上げているようなイメージです しかし⽥淵仁志
ツカザキ病院眼科主任部⻑兼広島⼤学寄附講座教授

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2019/9/21、―眼科医・⽥淵仁志が語る「医療AIマネジメント論」（2） | m3.com AIラボ、。

⼤阪市⽴⼤医学部卒後 研修しながら⼤学院で⼤脳視覚⽣理領域に取り組み 眼科学助⼿就任 そ、。
、、。
科⼤経営学⼤学院で修⼠（経営学）とEMBAを取得。並⾏して進めていたDWH機械学習研究がDeepLearningにより⼀挙に実⽤⽔準に到達したことを契機にAIチームを創設。2019年4⽉、広島⼤学に寄附講座「医療のためのテクノロジーとデザインシンキング」を開設。ツカザキ病院眼科主任部
⻑兼広島⼤学寄附講座教授として、眼科臨床、AI社会実装、医学⽣研修医教育の三⾜のわらじを履いている。の後 波乱の⼈⽣に⾜を踏み⼊れる 姫路市の⺠間病院の眼科に着任し ⾃作の医療⽤DWHを基盤とした医療の集約化を図り 15年かけて⽇本最⼤級の眼科ユニットに育て上げる その傍ら名古屋商

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2019/9/21

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