拓海さん、最近のAI論文で創薬に関する面白い話があると聞きました。うちの工場にも関係ありますかね。率直に言って、AIは難しそうで手が出ません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。今回の論文はDrugAgentという仕組みで、創薬向けのAIプログラミングを自動化する枠組みです。難しいところだけ代行してくれるイメージですよ。
なるほど。で、具体的に我々の現場で得られるメリットって何ですか。投資に値するかどうか、そこが聞きたいのです。
良い質問です。ポイントは三つです。第一に、専門知識のある人材が不足しても、標準化されたワークフローで作業を進められること。第二に、実験やモデル評価のための手順が自動化されることで試行回数が増やせること。第三に、エラーの原因を特定しやすくする仕組みがあることです。一緒にやれば必ずできますよ。
三つのポイント、わかりました。ただ、現場のデータ形式や専用ツールの使い方を間違えたら大変ではないですか。現場はクラウドに上げるのも消極的ですし。
その懸念は正しいです。DrugAgentはまずドメイン知識が必要な箇所を明確にチェックし、専用のライブラリやデータ形式を取り込んでからコード化します。つまり、間違いやすいポイントを先回りして対処できる仕組みになっているんです。
これって要するに、専門知識をAIに「橋渡し」させて、現場の人間は結果を確認するだけで良くなるということ？
その理解で本質をついていますよ。もう少し正確に言えば、DrugAgentは高レベルのアイデアを立てるPlannerと、実際のコードに落とすInstructorという二つの役割を組み合わせて、専門家の手を借りずとも堅牢なワークフローを作れるようにしているんです。
導入コストと効果が見えないと経営判断できません。どのくらいの工数が削減できて、どの段階で投資回収が見込めるのか、ざっくり教えてください。
よい着眼点ですね。結論から言うと、初期はセットアップに専門家の時間が必要だが、同じ評価実験を繰り返すフェーズでは人手を大幅に減らせるのです。要は設計と前処理の自動化でボトルネックを潰し、探索の速度を上げることでROIが出やすくなります。
実際に何が自動化されるのか、もう少し具体的に教えてください。現場の作業にどう影響するかを知りたいのです。
具体例を挙げます。データの前処理、適切なライブラリの選択、モデルの構成案作成、評価指標の自動実行と結果の要約が自動化されます。現場ではデータ準備と結果の判断に集中でき、反復的なコーディング作業が激減しますよ。
なるほど、肝は前処理とツール選定の自動化ですね。最後に、導入の第一歩は何から始めれば良いでしょうか。私でもできる初動を教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場で最も時間を取られている繰り返し作業を一つ選び、その作業のフローを簡潔に書き出してみましょう。それを基に小さなプロトタイプを作り、効果が見えたら段階的に拡張するのが王道です。
わかりました。先ほどの話を踏まえて、我々はまずデータ前処理の一つを自動化するところから始めます。自分の言葉で言うと、まずルーチンを潰して、効果が出たら投資を拡大する、ということですね。
