公益社団法人 日本農芸化学会

報告

2017年12月13日、東京大学 理学部 小柴ホールにて、「AI（人工知能）でどう変わる？バイオテクノロジーの未来」と題し、AIとバイオテクノロジーの融合をテーマに第29回さんわかセミナーを開催いたしました。AIおよびバイオデータ解析における第一人者の方々をお招きし、AIを活用したバイオテクノロジー／ライフサイエンス研究の現状の紹介と将来の展望についてご講演いただきました。当日は、大学・企業・公的研究機関から約80名の方にご参加いただき、本テーマに対する関心の高さが伺われました。以下、各講演について簡単にご報告いたします。

• 奥野氏からは、創薬・医療分野でのAI利活用の具体的な研究事例や　AI技術開発の加速と各業界の連携促進を目的として発足したコンソーシアム（LINC）についてご紹介いただきました。具体的な研究事例としては、画像診断におけるAIの有効性について、画像認識能力において既に人間を超えている実例を交えてご紹介いただきました。また、今後 AI技術開発が進む中で、人間にしかできない実験がますます重要になっていくことや、データ利活用に向けた実験ノートデジタル化の重要性などについても語られました。
   
• 巣籠氏からは、AIについての概論および最新の研究事情についてご紹介していただきました。深層学習の応用として一般的によく知られる「画像認識」についての研究だけでなく、「時系列データ処理」や「自然言語処理」についての理論や取り組みについても説明していただき、こうした技術が医療診断・バイオデータ解析を含む様々な分野への応用に期待されていることを、実例を交えてご講演いただきました。
   
• 松田氏からは、大規模バイオデータの解読を効率的に進めるための、データ処理・可視化・解釈におけるAI活用事例をわかりやすくご紹介いただきました（例：クロマトグラムの効率的なピークピッキング作業、トランスオミクスデータのパスウェイマップ上への投影 など）。また、取得したデータからアイデアを創出するには、エキスパートシステムの開発が必要となってくると語られました。
   
• 桜田氏からは、AIの登場とともに生命医科学分野に今後起こると考えられるパラダイムシフトについてご説明いただきました。これまでの生命科学では、非線形の生命現象を線形近似によって表現し理解してきましたが、AIをパートナーとすることで生命の理解をさらに深めていくことができると語られました。

以上、実学として発展した農芸化学研究が、AI技術を活用したデータ解析やシミュレーションと融合することで、さらに一層の展開を図ることを期待させるご講演内容でした。各講演後の質疑応答、および休憩中にも活発な議論が交わされ、ご参加頂いた方々が大変刺激を受けていたご様子で、極めて好評であったと認識しております。この場をお借りしまして、本講演のアンケートにご協力いただいた皆様に、改めて御礼申し上げます。本セミナーが皆様の今後の研究活動・業務において一助となれば幸いに存じます。ご多忙中にも関わらずご講演を快くご承諾いただきました行使の先生方、ならびにご参加いただきました多くの皆様に改めて御礼申し上げます。今後とも、さんわか活動にご協力・ご参加いただけますよう、よろしくお願い申し上げます。

会場風景

概要