第一の夢AI(人工知能）関連
株式会社 インシリコデータ
湯田 浩太郎本日のプログラム：

１．自己紹介： 株式会社 インシリコデータ 湯田浩太郎

２．◇第一の夢 AI(人工知能）関連＊人工知能の歴史（ルールベース型と機械学習型）＊機械学習型人工知能の現状＊近未来型人工知能の形
３．◇第二の夢 化合物合成関連＊合成関連支援システムと合成ロボット＊近未来型人工知能の形

４．◇第三の夢 創薬と医療の統合関連＊AIによる、高度かつ迅速、正確な治療への展開＊近未来型創薬と医療の形

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日々変化／向上する技術的環境
コンピューター：
ハード；IoT, IT, インターネット, クラウド, スパコン,その他
ソフト；Java, C, HTML, Python, TensorFlow, R, その他
データ解析：
解析手法；より強力で新規のデータ解析手法の展開
データ関連；データの多様化（文字／数値／画像／音声）、データ量の急激な拡大（データマイニング、ビッグデータ）

人工知能：
ルールベース型人工知能、ニューラルネットワーク、CNN、DNN、深層学習、 強化学習、 機械学習、スパースモデリング、他
分析機器：
ハード（種類と機能）；クライオ電顕開発、感度／精度向上、他
ソフト；多次元リアルタイム計測、データ記録様式、他
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日々変化／向上する研究手法、ターゲット
創薬関連：
ドラグリポジショニング、マルチターゲット創薬、AI創薬、並列創薬
創薬データサイエンス、テーラーメードモデリング、他
HTS、ロボット創薬、マイクロ（微量）ドラグ、iPSを用いた創薬、他
化合物関連：
コンビナトリアルケミストリー、ロボット合成、有機分子触媒、光／伝導性／分解性ポリマー、有機EL、その他

毒性／環境関連：
計算毒性学、トキシコメタボロミクス、 AOP、毒性評価手法、他
バイオ関連：
次世代シーケンサーと解析、様々な遺伝子組み換え実施、配列解析、発現プロフィール解析、SNP’ｓ解析、他
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日々変化／拡大する研究手法と情報
物性

創薬
多変量解析
パターン認識医療

コンピューター

データサイエンス
AI（人工知能）

物性情報
化合物情報

化合物

薬理活性情報

遺伝子情報

毒性情報
医療情報

スペクトル情報

画像情報

音声情報

文字情報

数値情報

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１． 人工知能の歴史（ルールベース型と機械学習型）

生命科学分野での人工知能への期待分野と適用／成果

適用分野

化学／創薬

医療

初期⇒

ルールベース型

現在⇒

機械学習型（深層学習）

人工知能

期待成果

バイオ

新薬デザイン、最適化、ドラグ・リポジショ
ニング、毒性評価、その他

遺伝子解析、遺伝子探索、発現プロフィー
ル解析、ＳＮＰｓ探索、その他

自動診断、画像解析、音声解析、その他

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１． 人工知能の歴史（ルールベース型と機械学習型）

時代の変化と人工知能の歴史□最新／現役／話題の人工知能システム☆ルールベース型人工知能
DEREK ⇒ 化合物の毒性評価システム☆コグニティブコンピュータ
Watson (IBM) ⇒クイズ番組で勝利
医療関連分野で実績を出しつつある☆機械学習（深層学習）型システム
アルファ碁（グーグル）⇒
世界のトッププロ棋士（イ・セドル）に４勝一敗で勝利
・学習回数：数千万局＞三千万局（自己対局）・ルールの自動獲得：囲碁のルールを自動的に学習した？

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時代の変化と人工知能の歴史☆機械学習（深層学習）型システム
アルファ碁（グーグル）⇒
世界のトッププロ棋士（イ・セドル）に４勝一敗で勝利
勝因？：ルール型対局から一種のパターン認識型対局に変えた
この結果、対局勝利まで今後十年かかるといわれた評価を覆した□対局の条件と特徴的結果
・学習サンプル数：数千万局＞三千万局（自己対局）・ルールの自動獲得：囲碁のルールを自動的に学習した？
上記事実から受ける期待イメージ：
大量のデータを用いて深層学習させると、新規で何らかの重大なルールが発見でき、新しい研究に繋がるのではないか？

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時代の変化と人工知能の歴史□ 化学分野での人工知能の歴史
当初から現在まで

ルールベース型人工知能
最初に人工知能として開発。
実用システムや研究システムが多数開発済み。
技術的にほぼ完成状態。
長所や欠点が見えている。
研究的に新規性が殆ど無いため、論文になりにくい状況

現在注目中
機械学習型（ニューラルネットワーク）
人工知能
機械学習型人工知能
システムとしての実績はないが、今後の展開が期待されている⇓
深層学習
未知要素が多く、期待値が高論文になりやすい状況

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□ 機械学習型人工知能の全体的歴史と主要トピックス□人工知能に注目させたトピックス：成功事例：アルファ碁□人工知能に注目させたトピックス：失敗事例：チャットボット「Tay」□人工知能の歴史：多変量解析／パターン認識と人工知能◆過古の多変量解析/パターン認識と人工知能との関係
殆ど関連性が無く、全く別の研究分野として扱われてきた
唯一、単層型のパーセプトロンが、分類機として使われていた◆現在における多変量解析/パターン認識と人工知能との関係
現在の深層学習を基本とする人工知能は、ニューラルネットワークが基本。
殆どの場合、ニューラルネットワークは多変量解析／パターン認識に分類される。この結果、両分野の境界は殆ど存在しなくなった。

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人工知能の二大手法（ルールベース型と機械学習型）
化合物構造式中心で展開される化学と、数値／文字中心で展開される自人工知能のギャップの解消□ルールベース型人工知能：過去から現在化合物の情報学的操作に関する技術はLHASAシステムの開発過程でほとんど解決済□機械学習型人工知能：現在機械学習で化合物を扱う技術は、化学多変量解析／パターン認識（ケモメトリクス分野）でほとんど解決済

構造式を細かに扱わない深層学習に問題あり

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人工知能の二大手法（ルールベース型と機械学習型）
人工知能言語1958:LISP(List Processor)
1972:Prolog
1994:Python

ルールベース型人工知能＊第五世代コンピュータ（日本）

従来型人工知能
実用システム多数

多変量解析/パターン認識
重回帰、パーセプトロン、ＰＣＡ、クラスタリング、他

機械学習発展・新アプローチ
ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、ファジイ、他

深層学習開発／展開

新世代
人工知能

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◇ルールベース型人工知能：
時
代人の工変知化能にのよ変る化

人工知能の初期に実施された。
限界；適用可能な妥当なルールベースを作りこむことが難しいIoT等の発展により、ビッグデータ時代に突入◇機械学習型人工知能：最近のメインアプローチ
大量のデータを用いて学習し、自動的に知識表現を獲得
ニューラルネットなどの機械学習手法が発達
最近のディープラーニング等が展開されている

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化学分野で現在展開されている人工知能システム□歴史的に化学関連分野への人工知能適用の歴史は長い
化学分野では数式に乗らない事項が多く、経験則が重要となることが多い⇒人工知能が活躍する地盤がある□適用事例は多い
・機器スペクトルデータの解析支援システム
・有機合成支援システム
・毒性予測システム・構造-活性相関支援システム
・創薬化学者支援システム
・その他
従来より展開されてきた化学分野の人工知能システムは、その展開上化学的なノウハウや考え方等のアナログ的な内容を、デジタルに変換する事が必要⇒ルールベース型

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人工知能による毒性予測関連支援システム：
ルールベース型人工知能

DEREK: Deductive Estimation of Risk
from Existing Knowledge
HazardExpert:
RIPT: Rule Induction for Predictive Toxicology
TOX-MATCH:
DART: Decision Analysis by Ranking Techniques

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現在における多変量解析/パターン認識と人工知能との関係
多変量解析/パターン認識と人工知能は機械学習により繋がっている
多変量解析/パターン認識
人工知能
様々な
データ解析手法

既存のルール（特化型、汎用型）

クラス分類
発見された
機械学習
フィッティング
新ルール
マッピング
クラスタリング
深層学習
ビッグデータ他(DNN, CNN,RNN)

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１．専門研究AIから統合研究AIロボットへの展開
例：①専門機能AIロボット（画像診断）⇒診断精度向上、高速化②専門機能AIロボット（治療／投薬）⇒治療の実施③専門機能AIロボット（デザイン）⇒化合物のデザイン「統合研究支援AIロボット」
統合AIシステム：（例）「乳がん」の検診をして、治療計画を立て、投薬し、新規化合物のデザインまで実施するAIロボット
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物性創薬

医療

化学多変量解析／ データサイエンス
パターン認識AI（人工知能）

物性情報
化合物情報

コンピューター
化合物

薬理活性情報

遺伝子情報

毒性情報
医療情報

スペクトル情報

画像情報

音声情報

文字情報

数値情報

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化合物
創薬

物性医療

種々データ／ビッグデータ

化学データサイエンス
化学多変量解析
パターン認識AI（人工知能）

コンピューター
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スペクトル情報 薬理活性情報
物性情報

毒性情報

画像情報
遺伝子情報

医療情報
音声情報

数値情報
化合物情報

文字情報

化学データサイエンス
AI（人工知能）
化学多変量解析
パターン認識All Rights Reserved, Copyright ©
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現在のAIシステムの特徴と欠点：◇単機能システムである
システム内で機能を完結し、最高のパフォーマンスを実現◇複数システムとの連携困難
他のシステムとの連携が困難で、システム内での完結を目指す◇環境（コンピューターや研究手法）の変化に弱い
独立システムであり、環境の変化に伴う機能追加等が困難

□多様なAIシステム、解析ソフト、データベース等
AIシステム１

AIシステム４
AIシステム３

AIシステム２

AIシステム・・AIシステム Z
DB １
DB ２

解析ソフト２
解析ソフト１
解析ソフト３

DB N
解析ソフトZ

DB ３

DB ・・

解析ソフトNDB Z
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創薬AI

バイオAI
医療AI

環境AI

物性AI
安全性AI

解析ソフト２
薬理活性DB

解析ソフト１

分析機器DB

物性DB

解析ソフト３

医療DB
毒性DB

化合物DB

環境DB

解析ソフトN
バイオDB
All Rights Reserved, Copyright ©
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長所：
１．個々のシステムは最高のパフォーマンスを出しやすい
２．システムサイズは小さいことが多く開発しやすい

欠点、限界：
１．より高度／複雑な研究や機能を求めることは困難
２．システム間の連携が困難
３．新機能システムは新規作成が必要（再利用は困難）
４．研究等の変化に対応する事は極めて困難（使い捨てとなる）

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□未来化学データサイエンスシステム

将来

総合研究実施AIロボット

より高度なAI研究
臨機応変にAI研究適用
複数AI研究のまとめ

・多種多様のAIシステム
・多種多様のデータ
現状 サイエンスシステム
・多種多様のビッグデータベース
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□現状のシステム環境
AIシステム１

AIシステム３

AIシステム４

AIシステム２

AIシステム Z

DB １
DB ２
DB ３

総合研究実施AIロボット
解析ソフト１
解析ソフト３
解析ソフトZ

解析ソフト２
解析ソフトNAIシステム・・

DB ・・
DB N
DB Z
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近未来におけるAIの形
解析テーマ１
解析テーマ２
解析テーマ・

解析テーマZ

多種多様な解析テーマに、配下のAI、解析ソフト、データベースを能動的に適用

AIシステム総合研究実施AIロボット

解析ソフト
DB

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□専門AIを駆使して大きなターゲット
新テーマ 高度なテーマ 複雑なテーマ

近未来総合AIセンター
専門
AIシステム１

専門
AIシステム２

専門
AIシステム・・

ビッグデータ専門
専門
AIシステム・・ AIシステムＮ

専門
AIシステムＮ＋１

データサイエンス

現状

化合物、蛋白、遺伝子；薬理活性、毒性、ＡＤＭＥ、物性All Rights Reserved, Copyright ©
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ご清聴ありがとうございました株式会社 インシリコデータ
湯田 浩太郎