拓海先生、最近の論文でGNNが薬の探索に役立つと聞きましたが、正直よく分かりません。要するに我々のものづくりにどう役立つのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、分かりやすく説明しますよ。要点は三つで、分子を”グラフ”として扱う、事前学習でデータ不足を補う、組合せの評価で時間とコストを削減できる、です。まずはGNNの基本から一緒に紐解きましょう。
「分子をグラフとして扱う」とは、要するに原子と結合を結びつける図に機械が注目するということですか。それなら何となくイメージできますが、なぜそれが有利なのですか。
いい質問です。Graph Neural Network (GNN、グラフニューラルネットワーク)は、ネットワーク図の構造そのものから特徴を学べます。これにより分子の立体構造や結合パターンを直接理解でき、従来の単純な数値表現より性能が向上するのです。
それで、投資対効果はどう見ればいいですか。我が社は検査や試作で金がかかるので、計算に金をかけるのは躊躇します。
良い視点ですね。ここは三点で考えると分かりやすいですよ。第一に、候補探索の数を減らし実験費を削れること、第二に既存薬の組合せで再利用可能な知見を得られること、第三にモデルの事前学習で少ないラベルデータでも使えるようになることです。最初の投資はあっても、中長期で効率化が期待できるんです。
なるほど。論文では分子生成や性質予測、薬の組合せ予測が主題だと聞きましたが、現場での導入は難しくないですか。特にデータの準備が不安です。
その不安も当然です。データ準備は大きく分けて三つの道があります。既存の公開データを利用する、社内の実験記録を整備してモデルに合わせる、あるいは事前学習済みモデルを使って少ないデータで微調整する。まずは小さな検証プロジェクトでリスクを抑えながら進めれば導入負担は小さくできますよ。
これって要するに、最初は外部データや既成の学習済みモデルを使って小さく試し、効果が出たら自社データに投資していくという段取りで良いのですか。
まさにその通りです。小さく試し、早く学び、段階的に投資する。会計的にも意思決定しやすくなります。心配な点があれば私が設計を手伝いますから、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では最後に、論文の要点を私の言葉でまとめますと、GNNを使うことで分子の構造を機械的に評価でき、事前学習や自己教師あり学習でデータ不足を補い、候補の絞り込みや薬の組合せ評価で実験コストを削減できる、という理解で間違いないでしょうか。これなら部長にも説明できます。
