効率的なAI開発にお勧めの2つのツール―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（8） | m3.com AIラボ

2020/6/12

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16「効率的なAI開発にお勧めの2つのツール―眼科医 升本浩紀が語る 医療AI応⽤までの道のり 8」（ ）（ ）2020年6⽉12⽇ ⾦、

ツカザキ病院眼科で眼科医兼⼈⼯知能エンジニアのチーフとして働く升本浩紀⽒が ⾃ら、。のAI開発の経験をベースに 医療AIの現状について紹介する連載コラムです» 連載1回⽬から読む
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8回⽬となる今回は 効率的なAI開発を⾏うためのプラットフォームを2つ紹介したいと思います、、私がプログラミングを始めた当初は まだAIが現在ほどのブームになっていないときであり AIを。 、、構築するにあたってはさまざまな⼿間が必要でした また 周囲にプログラマーもおらず ⼀⼈で、、開発を⾏うことが多かったため 誰かとデータを共有することも⾮常に少ない いわば⾮効率的な。

開発環境でした

各種ソフトウェアのインストール、実際にGPUが積んであるマシーンを購⼊し AIのモデルを開発するまでには次のようなタスクを。

⾏う必要があります
2.CUDAやcuDNNといったコンピューティングプラットフォームのインストール
3.TensorFlowなど各種ライブラリのインストール
1. Pythonのインストールおよび仮想環境の作成、、。

つまり プログラミングを始めるまでに 各種必要なソフトウェアのインストールが必要です しか、。 、も それぞれに適合しているバージョンが存在することを忘れてはいけません もし ミスマッチな。

バージョンをインストールしてしまうとエラーとなることがよくあります。

このように各種必要なソフトウェアをインストールしたりすることを環境構築といいます この環境。

構築が⾯倒くさいのです 中にはこの環境構築のせいでプログラミングそのものに挫折してしま
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う⼈もいると思います「GoogleColab」でプログラミング、、「GoogleColab」というサービスを利⽤することがあります。このGoogleColabは、プログラミング（特に機械学習）への参⼊障壁を⼤きく下げたサービスであると考えています。その理由は以下の通りです。
我々は 12時間弱の⽐較的短時間で終わる解析を⾏う際には
2.Pythonがデフォルトでインストールされている
3.GPUを利⽤するにあたって、特別なソフトウェアのインストールは⼀切不要（ランタイムのタイプを変更するのみ）
4.TensorFlow,pyTorch,scikit-learn,OpenCV,NumPy,pandasなど、機械学習や画像処理を⾏う際に使われるメジャーなライブラリは全て事前にインストールされている。
1. 無料、、

これらの理由により 最低でも20万円くらいするGPUマシーンを購⼊することなく ある程度の規、。

模までなら 通常のノートPC＋Google ColabでAIを開発できるのです、、（分けにして）プログラムを作成、実⾏していくことができます。特に、プログラミング初⼼者のうちはいきなり上⼿にスラスラとプログラムは書けないので、トライアルアンドエラーをしながら進めていく必要があります。その際に、JupyterNotebook形式だと、ひと段落ずつなど⾃分の好きな分

また Google ColabはJupyter Notebookと呼ばれる形式で構成されており セルごとに つまり⼩https://medicalai.m3.com/news/200612-series-masumoto8

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効率的なAI開発にお勧めの2つのツール―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（8） | m3.com AIラボ、、をスムーズに確認しながら開発を進められます。

量で切り分けてコードを記載し 実⾏できるため ⾃分の思った通りにプログラムが動いているか

Google ColabにてAIのモデルを構築している実例の写真

チームで開発を効率的に⾏う⽅法とは、これまでの連載を通じて AIの開発は基本的にはチームで⾏うべきだということを述べてきまし。

、。

た このチームというのは エンジニアだけのチームではありません

・企画⽴案者（医療AIではだいたいドクター）・アノテーター（眼科の場合だと視能訓練⼠）
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効率的なAI開発にお勧めの2つのツール―眼科医・升本浩紀が語る「医療AI応⽤までの道のり」（8） | m3.com AIラボ・マネージャー（進捗管理）、。など エンジニアに加えてさまざまな⼈が同時に関わる必要があります つまり多くの⼈とリアル、。

タイムで進捗を共有できていないと 効率化されることはありません 効率化を実現するためにが、んばって取り組んでいるAIの開発において ⾮効率的な運営をしていては何の意味もありませ。

ん、、。

さらに 解析が終わった後にも ⼀般的な医療AI開発では論⽂を書くことが多くあります その際、。

、、には 論⽂もまたチームで書く必要があります ⼀般的には 豊富な医療知識と 豊富な⼯学的知。

、、識を併せ持つ⼈は少ないと思います その観点からも 論⽂を書く際には⼀⼈で書くのではなく。 、けてのデータを効率的に共有・編集するにはどうしたらいいでしょうか？

専⾨領域ごとに担当者を決めて執筆したほうが効率的だといえます では これら多くの⼈に向「」

チームによる開発で使える Github、我々は プログラミング業界では⾮常に広く使われているGithubというサービスを使⽤していま。

、使われているサイトです。我々はこのツールを、プログラミングだけでなく、データの収集状況の共有や論⽂の執筆時にも使⽤しています。

す バージョン管理ツールであるGitを⽤いて プログラミングのコードをホスティングするために

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れはいわば⼀つのデータの塊のようなものです。ほぼ全てのrepositoryのトップページには、README（「最初にお読みください」と書かれた注意書き）が表れます。

具体的な使⽤⽅法について簡単に紹介します Githubにはrepositoryという概念があります こREADMEの⼀例、

このように トップページの⾮常に⽬につきやすい場所に現在のデータ収集状況やタスクの状況、。

を記載しておくことで 状況の管理をしやすくしています、、、。

また Githubは プログラミングを複数⼈で⾏う際に 編集内容が混乱しないように使われます。

、

我々は同じようにそれを論⽂執筆の際に使っています 医学領域担当者と IT領域担当者が分担、、。

して執筆する際に 原稿がおかしくならないように Githubの機能を⽤いて管理しているのです
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さらに GithubにはIssuesと呼ばれる 問題点を列挙するような機能があります ⼀般的にはコー、。
我々は、担当者に業務を割り当てるなど、タスクの管理にこのIssuesという機能を使っています。

ドの問題点を議論したりしながら 必要と判断したらその問題点を修正することに使われます

、

「

」 「」

今回は AIを効率的に開発する際に使⽤できる Google Colab と Github という2つのツールを。

、、紹介しました しかし 最も効率化につながるであろう事は担当者をきちんと分担し ワンマンプレ。

ーではなくチームで開発するという⼼がけだと思います升本浩紀

 

ツカザキ病院 眼科 医師／株式会社シンクアウト 最⾼技術責任者。

。

2016年 東京⼤学医学部卒業 在学中に中⼩企業診断⼠や公認会計⼠試験に合格 2018年からツ。

、・。

カザキ病院 眼科医として臨床を⾏う傍ら 医療AIの研究 開発に取り組んでいる ⽇本眼科AIのトッ、 、。

プランナーとして国内外の学会や 医師 医学⽣向けの講演をを多く⾏っている 関⼼領域はオペレ、。

ーションマネージメントや スマートフォンを⽤いたビジネス 好きな⼈⼯知能フレームワークはPyTorch。

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