創薬のひろば

ライフサイエンス製品ガイドブック
連載記事 ICT創薬

ネット第２革命と人工知能の新しい大波にどう対処するか？
特集記事 腸内細菌

腸内細菌叢と医薬品のかかわり

2017年
春号
Vol.6

ネット第２革命と人工知能の新しい大波にどう対処するか？
NPO法人サイバー絆研究所

1940年神奈川県に生まれる。国際基督教大学、
イェー ル 大 学 、ハワイ 大 学 大 に 学 ぶ 。物 理 学 で
Ph.D.
（博士号）
。1971年から、
日立情報システム研、
東京都臨床研、国立医薬品食品衛生研究所に勤務。
パターン認識、医学人工知能、医療情報システム、生命情報工学、化学物質の安全性などの研究に従事。
1981年には理論的な薬のデザインなどをめざす産官学の研究交流組織（現在のCBI学会）を設立。その後、広島大学および東京医科歯科大学で学際領域の人材養成に当たる。2011年にNPO法人サイバー絆研究所を設立。

神沼 二眞

回線の普及によって、一般消費者向けのネットサービスが急拡大し、利用者も急増した。また、立ち上げが簡単なタブレットPCが普及するとともに、ネット経由で活用できる低価格のクラウドサービスも広がった。さらに文字だけでなく音や音声あるいは動画を含めた画像センサーなど、人間の感覚器官を凌駕するよ
うな機器の進歩と価格低下が進行した。それがネットを活用した
さらに新しいビジネスを生み、利用人口をも爆発的に増大させている。それが現在進行しているネットの第２革命である。
しかし変化はさらに加速度的になり、さらなる大波が第２革

はじめに命にかぶさってきている。その象徴のひとつが、情報の世界ともの（づくり）の世界との結合IoT（Internet of Things）の発想

この連載では、2010年頃からの薬づくりの研究開発環境のだ。もうひとつの象徴は人工知能である。以上３つの大波が渦に激変を俯瞰してきた。前号では、「 製薬企業においては、薬といなった変化が、ネットの第３革命だ。それは、
これから10年からう『もの』を売るだけでなく、健康の『ソリューション』を提供す

15年後ぐらいに本格化するように感じられる。それによってもるビジネスを模索する動きが顕著になってきた」、と述べた 。

のづくりや社会のサービスも大きく変貌すると予測される。そ1)

製薬会社は、そうした環境に適応するための自己改革の努力の変化を象徴するキラーアプリケーションが、自動運転車であをすでに始めている。一方で、多くのICT企業が、次世代ヘルスる。その象徴であるテスラ・モーターズの時価総額は、
この4月

ケアに進出しようとしている。両者のコラボレーションの事例にGMを上回ったという。だが、同社の年間の販売台数は、まだも増えてきている。そこでは人工知能（あるいはAI, Artificial

たった10万だ。もうひとつ変革が期待されているのが、がん治

Intelligence）
や機械学習（Machine Learning, ML）
への期待

療薬開発や認知症予防などに象徴されるヘルスケアだ。

が高い。そうした環境にインターネットのさらなる大波がかぶさってきている。
この小論では、
インターネットと人工知能の新しい波が薬づく

人工知能とパターン認識

りと次世代ヘルスケアに及ぼす衝撃と、それにどう対処したらよ
いかについて考察してみたい。

それでは、ネットの新しい大波に相乗した技術潮流である「人
工知能、AI」とは何かを探ってみたい。今や人工知能は、薬づく

ICTに関連した新しい波

り、健康や医療あるは介護サービス革命、さらには仕事革命や
産業革命4)など、野心的、魅惑的、未来指向的な話題としてマスメディアを賑している。

最初に、表題のネット第２革命と人工知能について、簡単に説

簡単に言えば、現在の人工知能の衝撃の本質は、あらゆる分明しておく。ネットとは、
もちろんインターネットのことである。イ

野で進むディジタル化とそこから生成されるデータを活用する

ンターネットは1960年代の末、米国の国防上の理由で構築さ計算技法（アルゴリズム）の進歩と、それを実行する計算機環境

れたパケット通信を基礎にした分散型の広域ネットである。最初したがって、その健康医療や薬づくりへのインパクトの進歩だ5)。

は政府関係の研究機関や大学を含む閉じられた世界であった。

も非常に幅が広く、これからの発展が大いに期待されている。だ

その環境がビル・クリントン大統領の時（1994年頃）に一般に開が部外者にはその実態がわかり難い。その原因の一つは、計算2)放されたことで爆発的に普及し 、短期間のうちに百花繚乱のよ機による単なる自動化を、時流に乗って「AIを使っている」と宣伝

うに若く活力がある新しい企業やサービスが立ち上がった。こしている企業の姿勢であり、また、それをそのまま流しているメ

れが第１の革命である３)。

ディアにある。そこでヘルスケア領域の「人工知能」の歴史を簡

その後、携帯電話がスマートフォン、つまりは「通信機能付きの掌（たなごころ）コンピュータ」に進化した。このことと大容量4

単に紹介しておきたい。
今日人工知能と呼ばれている研究は、科学の研究者一般が使ICT創薬える実用的な計算機がつくられるようになった1950年代から始医学診療システム開発の難点は、データが不足していることまった。それからすぐ、機械（計算機）に何ができて、人間と較べである。そこで私が考えたのは、臨床医の経験知識を活用して、ると何ができないか、という哲学的な論争が始まった。

まず診断論理の枠組みをつくり、それを載せた実験システムを1960年代になると医学診断への応用や文字認識、衛星写真

臨床の場に設置して、実際のデータを収集しながら判断規則を解析など、パターン認識（Pattern Recognition）の研究が始改良していくという研究戦略だった６)。この考えは、病理の専門

まった。ここでは認識の対象を観測して得たデータを集めて、判医の経験的な判断規則を計算機に載せて細胞や組織を診断す

断のための論理を作成する（図１）。

るようなシステムに使える。
米国の若手たちの仕事は、通産省（現在の経産省）
のいわゆる

Ｚ

図１
計算機によるデータ扱いの出発点：
対象の観測値を多次元
（線型）
空間
の点
（ベクトル）に対応させる。ここでは２群のデータを２色の点に対応させている。ここでは例として３次元としている。データサイエンスの出発点となる表現。

第五世代コンピュータ計画でも注目され、一般にも広く知られるようになった。かくしてエキスパートシステムは当時の人工知能の花形になり、その応用分野としては医学診断への期待が高まった。それは1980年代の前半のことである。だが同じ1980年代でも、後半になると生物の神経回路網を参考にしたニューロコンピュータ（Neurocomputer）
あるいはニューラルネット
ワーク（Neural Network）の人気が高くなった。その応用例と当然、統計学、確率論を基礎にした多変量解析の様々な技法が試された。例えば、主成分分析、
パーセプトロン、線形判別法、しては印刷英文を声読するデックトーク（DECtalk）
や画像認識が注目された。

今日ではSupport Vector Machine（SVM）と呼ばれている

かくして人工知能は、1980年代には話題と投資資金を大い

DZM（Dead Zone Maximization）
技法、
より一般的なクラスに集めていたが、その後は研究計画で掲げられていた魅惑的なタリング技法など、幅広い研究がなされているが、それらは今日

目標が達成できないプロジェクトが多いと評価され、研究者にでも使われている。当時ハワイ大学の渡辺慧教授の研究室にいとっては冬の時代となった。ところが、この数年、ICTの世界を越た私もそうした研究の世界にいた。

えた一般のメディアでも空前というほどの注目を集めるように

1970年の初めには、米国の計算機と医学分野の若手研究者

なった７)。人工知能の3次ブームが到来したともいえる。その契たちが、人間の経験的な知識を機械的に実行できるように論理機になったのは知的な応答をするIBMのWatsonと、パターン的な形式に整理して推論を実行する計算機システムの研究を始

認識の技法としての深層学習Deep Learningの出現だ。

エキスパートシステムExpert
めた 。それは人工知能の一部で、６)Systemとも呼ばれた（命名したのは渡辺研究室からRutgers大学に移ったC. A. Kulikowski）。1971年に帰国して日立の研究

IBMのWatson

所にいた私のグループも、心臓病の専門医の経験知識をルールベースで表現する鑑別診断システムを開発していた。このシIBMがディープブルー（ブルーはIBM社のカラー）と呼んで実ステムは、知識をデータのように取り扱い、そのまま判定に使う

験的に開発していた高性能コンピュータは、1997年5月、
チェスの当時の世界チャンピオンを破った。同社は、さらに巨費を投じという知識システムの走りでもあった（図２）。

てWatsonと名づけたコンピュータを開発し、2011年にはテレビのクイズ番組Jeopardy！
（ジョパディ！）で人間のチャンピオン

スタート
Ｙ
ｅ
ｓ
図2-1 プール代数による疾患の表現

Ｙｅｓ

Ｎ
ｏ
Ｎ
ｏ

を破った。このシステムは、人間との対話が行える自然言語処理
Ｎ
ｏ

Ｙ
ｅ
ｓ

Ｎ
ｏ

Ｙｅｓ

や、ある領域に関する文書や辞書的知識やデータの格納、それらを使った質問に対する答え候補の生成、複数の答えの確から
しさの推定、それらを総合した推論など、高次の認知機能を備えている８)。
現在でこそWatsonは、外部の人間でも部分的な機能なら試せるようだが、最初は、肝心なところが発表されていないと研究者から文句を言われていた。だがマスメディアは、将棋や碁やクイズのような、ルールと勝敗（成績）がハッキリしている課題で好図2-2 論理表による疾患の表現

図2-3 枝分かれの流れによる疾患の表現

図２
診断の論理の同等な表現法.データが十分ない場合、人間の経験的な判断を論理的に表現する。
３つの方法は同等。エキスパートシステムの基本モデル。

成績を挙げられる計算機には、碁や将棋の名人に匹敵する知性があり、そのような知性は軍事の達人（名将）
や名医のそれに通ずると思わせるような報道をしがちである。IBMは、そうしたメ
ディアの特性を見抜いてか、あたかもWatsonという知的な汎5

用応答システムが開発されたという印象を世間に与えるような発表をしていた。
しかし現在のIBMは、ある目的の人工知能シス
テムを売り込むのではなく、顧客が欲しいと思う人工知能シス

薬づくりにおける人工知能
あるいは機械学習のインパクト

テムを共同で開発することにビジネスの機会を求め、（資金のあ
現在、規模は違うがWatsonや深層学習などの新しい人工知る）
顧客の獲得に成功しているようだ。

能は、製薬会社や病院や医学研究所、生命保険会社などの関心を惹いている。そこにICT企業も参入しようとしている。

深層学習Deep Learning

実際、深層学習モデルは薬づくりにも威力を発揮したとメディアでも話題になった。このことは、ヒントンらの深層学習に

一 方 、深 層 学 習は、1 9 8 0 年 代に人 気を集めた神 経 回 路

ついてのまとまった報告でも言及されている10)。それはメルク

Neural Netの流れを踏襲した、パターン認識を実行する計算がスポンサーになった2012年のQSARのコンテスト（Kaggleモデルのひとつである（図３）。

competition）に応募したMaらのグループの仕事のことで、後このモデルは2006年トロント大学のヒントンG. Hintonらによって発表されたが９)、応用実験成績の良さが認められ、画像解に詳しい報告がなされている12)。
医薬品の研究開発においては、化学と生物医学に関わる計算機の応用に関する膨大な技法やデータベースや知識ベース
がすでに整備されている13-15)。1970年代から人気があったのは、化学の基本である各種の分子計算や分子を3次元で捉える
分子グラフィックス、化合物の構造とその（単純化された指標による）
生体作用との関係を予測するパターン認識の技法である
構造活性相関（Quantitative Structure Activity Relation、
QSAR）、化学者の経験則を生かしたエキスパートシステムである合成経路探索システムなどである。これらは主にChem(o)informaticsと呼ばれる領域である。この領域では、
すでに機械学習が応用されてきたが16)、最近ではそこに深層学習を使う例が増えている17)。

図3
深層学習の基本モデル。実際には、中間層は多層もあり、入力線の数もいろいろであり、結合の強さも多様にできる。図１、図２の表現にも対応できる。

1980年代からは、分子生物学の進歩が医学を革新し、遺伝析をはじめとする多くの応用課題に活用された10)。大規模な、しよって薬づくりも、疾患の分子的機序を解明し、薬物が作用する

たがって高額な計算システムであるIBM Watsonと違って、ヒ（主に生体内のタンパク質である）標的を同定することが、出ントンらの深層学習は一般の研究者が自分たちの環境や資金発点になってきた。その前提となるディジタル化された生物医子やゲノム、経路網の知識が蓄積されるようになった。それにの範囲で容易に試してみられる計算を実行するモデル（アルゴ

学においては、バイオインフォマティクスBioinformaticsが不リズム）だ。だから深層学習は多くの研究グループによって試さ可欠の技法となった。この流れが加速されたのはヒトゲノム解れ、それにヒントを得た新しいモデルが続々と発表されるように読計画が成功裡に完了を宣言された今世紀に入ってからのこなった。

とである。この領域でも深層学習の技法が使われる例が多くなかでも話題になったのは2012年の学会でGoogleの研なっている18)。

究者たちが発表した、「 画像の教師なし学習（Un-supervised

薬の研究開発にICTを活用する究極の目的は、研究開発の生「多Learning）
を目的とした深層学習モデル」
である 。彼らは産性の向上であろう。この領域には、例えば実験室へのロボット

くの写真を計算機に読み込ませて、そこから猫のイメージを発（自動機械）
や計測機器からのデータを扱うLIMS（Laboratory

見（認知）させることに成功した」と言っている。その後、同社のInformation Management System）の導入があり、さらに研AlphaGo（アルファ碁）と呼ぶ計算システムが人間の碁の世界

究者の思考を支援するChem-Bio Informatics技法もすでに的名人を破った。我が国でも、将棋で名人を脅かすシステムが40年近く親しまれている。それが今、IoTや新しい人工知能的な開発されている。いまや、広い意味での深層学習モデルは、人工計算技法によって、さらに革新されようとしている。

11)

知能の代名詞になった感がある。

だが、新しい人工知能的な計算技法を揃えれば、それでよい薬が開発できるわけではない。研究者にはそれらの技法を使いこなす深い専門知識（Domain Specific Expertise）と経験と洞察力が求められる。そうしたことはQSAR研究でも、精密な分

6

ICT創薬子計算による結合解析Docking Studyでも、専門家にはよく知

りよいサービスを、より低い負担で受けられることだ。具体的にられたことだ。この意味でこれからの人工知能も専門家を助けは、「限られた資源の下で、サービスの受け手（患者）にとってよりる存在であることに変わりはない（図４）。

よい対処法が、より低い経費で提供されるようになること」
だ。
そうしたICTの活用には２つの課題がある。ひとつは、目標をデータの収集と蓄積：：撮影、撮像数値、波形、画像知識の収集と蓄積
一般的な文献、データ
専門領域の研究情報

数学的なモデルとして定式化し、それを解くことである。もうひとつは、そこで得られた知見を活用するために実際のデータを集め、実践することである。どのようなデータを集めたらよいか

データの蓄積と管理（データベース）

は、定式化とも関係している。だから、この2つの課題は互いにデータ、知識の表現
表、図形による視覚化
普遍的な思考支援分野に特有な理論、技法、モデル

帰納：データからの規則の抽出
演繹：演繹的推論
発想：・・・
目標達成：制御理論

・物理学：物理化学、生物物理、・化学：有機化学、無機化学、・生物学：生物化学、・・・
・薬学：・・・
・医学：・・・

図4
科学的な思考は、普遍的な理論と技法と、個別的な理論と技法との組み合わせとなる不可分の関係にある。ICTは、そのいずれにおいてもカギを握っている。
この定式化に関わる学問は制御理論Control Theoryに（Richardなる20)。動的計画法の開発者として著名なベルマン
B e l l m a n ）は、“ 医 療はすべて制 御 理 論 の 対 象になる（ A l l
medicine is control theory!）”という至言を残している。パ
ターン認識や人工知能の課題と制御理論の違いは、後者が「最適あるいは、できるだけそれに近い対策を考える」という意味
で、人間の価値観と不可分に結びついていることだ。だからまっ
たく機械的に実行することはできない。このことは医療の本質

一方で、IBMのWatson（Cognitive Computing）型のシスに関係している。極端なことを言えば、最適な対処（サービス）

テムを活用して、膨大な文献やデータベースを蓄積して、研究者

は個人（の価値観）に依存するから、最適な治療をめざすというの情報知識の収集と、自ら生成しているデータや情報知識の整思想は個別化医療Personalized Medicineにつながることに理ができれば、薬づくりの研究開発のパイプラインの様々な仕なる。

事の効率は飛躍的に向上させられよう。だが、それには仕事のこうした考えが現実的に展開できるのは薬物治療において基盤環境を大改革する必要があり、場合によっては研究所あるである。例えば、患者の薬への応答をゲノム解読でしらべ危

いは会社の業務全体の見直しが必要になる。その経費も膨大に険なものを避け、効果の期待できるものだけを使うというPGx

なるが、継続的に発展するシステムでなければ、すぐ古くなって（Pharmacogenomics）
がその例である。
しかし問題は適切なしまうだろう。

薬の選択だけでなく、適切な投与をすることだ。最近の研究では、個人の薬への応答は、患者の置かれた環境でも、食事でも、次世代ヘルスケアと人工知能

腸内細菌でも、体内時計のリズムでも違ってくる。ゆえに、もし製薬会社が本当にソリューションの提供をめざすなら、薬が使われる状況を考慮して薬の適切な使い方に関する背景知識を提人工知能の新しい波は薬づくりだけでなくヘルスケア全体に供するように努力する必要がある。

広がっている19)。昨年、大塚製薬とIBMが合資会社を設立するとだが、薬を適切に使う責任は医師にある。ただし、それは医師発表した。それによれば、大塚製薬が蓄積してきた中枢神経領の仕事の一部に過ぎない。一般に医師にはもっと複雑な状況域の知見をもとに、IBMがWatson開発で蓄積してきた技術を判断と意思決定が求められる。米国のメイヨクリニックMayo

活用して「MENTAT（メンタット）」と呼ぶソリューションを開発す

Clinicは、医師を始めとするサービス提供者がよりよい意思るという。実際の協力の最初の実施機関は桶狭間病院である。

決定ができるように支援するシステム（Decision Support

このプロジェクトの肝は、膨大な医療記録の自動的な整理であSystem, DSS）の開発を試みている21)。DSSは80年代のエキス

り、
とくに数値化しにくい症状や病歴などの記述を自動的に統パートシステムの研究課題であった。それが今、規模を大きくし合・分析してデータベースとし、それを医療従事者が有効に活用て再挑戦されるようになってきたと言える。

できる環境をつくることだとされている。また第一生命保険は、もう一つの注目すべき研究領域はがん医療である。ここでも藤田保健衛生大学の協力をえて、IBMのWatsonを使った糖尿先行しているのは米国である。米国臨床腫瘍学会（ASCO）
は、病のような慢性疾患患者のカルテ情報を分析して医療や保険に学会としてがんの診療記録を収集し、よりよい診療を模索する

役立てようとする研究を始めると発表している。
これらはいずれも、ヘルスケアにおけるサービスの提供者側

試みをCancerLinQというプロジェクトとして取り組んでいる
22)。そのための基盤システムの構築に、最初はIBMのWatsonの生産性の向上をめざした試みだ。一方、ヘルスケアのサービを検討していたが、結局ドイツのソフトウエア会社SAPのHANAスの受け手に焦点を合わせれば、ICT活用の基本的な目標は、
よをプラットフォームに選んだ。

7

こうしたプロジェクトで注意すべきことは、基盤となる知識が急激に拡大、変化していくことである。それはがん研究の進歩をおわりに考えれば当然であろう。何が適切な診療かも、それによって迅速に進化していく必要がある。それがRapid Learning Health

以上、薬づくりと次世代ヘルスケアへの応用を念頭に置きな

Care Systemの概念だ。こうした思想はすでに次世代ヘルスケ

がら、人工知能の昔と今の話をしてきた。新しい人工知能としてアを先導する基本理念になっている（図５）。上で紹介したメイヨ

紹介したのはWatsonと深層学習であるが、それ以外の多様なクリニックのシステムはこの理念を先取りしている。

動きがあることは想像に難くない。ただ、これまでの事例では、
現在の人工知能の新しい波の驚異の実態は、理論やモデルの斬

データ集め

データ解析

→

昔

統計解析

実験室: LIMS
病院情報システム

今

NGS, Omics
バイオバンク
コホート研究Baseline Data研究

未来

体につける計測機器
データ収集

×

apps

パターン認識データマイニング

知識生成ず」と感じられるのは、ICTのとくにD2K(data to knowledge)

疾患の機序解明

サイエンスの若手の人材養成と仕事の機会が乏しいことだ。さ

治験データの解析らに彼らがこれまでの薬づくりや健康医療の専門家たちとイ
コールパートナーシップの下で力を発揮できるような職場環境

機械学習

臨床データの活用

ディープラーニング

薬の標的探索IBM Watson 型

最適使用研究クラウド型AI

新さではなく、センサーや計算機の進歩にある。また、「相変わら臨床実務における
Learning Healthcare

図5 ヘルスケアにおけるデータから知識を生成する研究基盤の発展づくりが絶対に必要だが、そのことがあまり認識されていないことだ。新しい人工知能の研究のための（国際的な競争の視点では）貧しい計算環境を改善することも緊急の課題だ。
もう少し未来を覗けば、深層学習のようなモデルとヒトの脳神経系の回路との対応がだんだんつくようになってきているようだ。そこでは、
ウエットな研究者や臨床医と計算技法の研究者たちとの共同研究の機会が増えている23)。とくに認知障害などの研究では、そうしたチームによる成果が期待される。
また、
さらなる未来では量子情報、量子計算とのつながりが期

健康医療における人工知能研究の難しさ待される24),25)。そこでは自然科学、情報学、工学が渾然一体化した世界になる（図６）。今は、そうした未来を切り開いていく若手が育つような教育支援を充実すべき時だろう。

我が国でも、2015年に東大医科学研究所（病院）にIBMの

このように話題は広がっていくが、ネット第２革命と人工知能

Watsonが実験的に納入され、専門医に役立つ知見を提供したの新しい大波への対処の第１は、幅広い領域の専門家の未来指と話題になった。昨年末、国立がんセンターと産総研の人工知

向の対話の機会を増やすことだろう。

能研究センターと株式会社Preferred Networksは、人工知能を活用したがん医療システムを開発すると発表した。同じく京大病院と富士通ががん医療へのAIの活用研究を、がん研究会がん研究所と株式会社FRONTEOとが人工知能を活用した「がん
プレシジョン医療」の開発を始めると発表している。
このように我が国でも、がん診療への人工知能の活用という野心的な試みが続々と誕生している。大いに期待したいが、懸念もある。それは臨床データを収集することが難しいことと、データの扱いに関わる倫理的、社会的、法律的な制約が厳しくなってきたことである。また基礎になる医学用語の辞書類
Thesaurusの整備が日本語では十分ではないと思われることだ。さらにシステムの更新を恒常的に行えるような、迅速学習の仕組みの組み込みが必要なはずだが、継続的な予算の獲得はかなり難しいと思われる。
おそまきながら厚生労働省も、ＡＩの活用を支援するための「保健医療分野におけるＡＩ活用推進懇談会」
を、本年１月に設置した。だが、
これから遭遇するであろう未知の困難を乗越えるためには相当な基盤的な努力が必要だろう。

8

図6
人工知能は思考を計算に対応させる研究である。その基礎になるのは様々な学問領域に共通する数学あるいは計算の技法である。図中の理論、計算技法はすべて共通する。

ICT創薬参考文献
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