AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。最近、部下から『シーケンスデータを活かして現場の判断を助けられる』と聞きまして、正直ピンと来ないのですが、要するに何ができるようになるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで、1) 遺伝情報や転写データから細胞の振る舞い（表現型）を予測できる、2) 生物知識を組み込んだモデル設計で精度と堅牢性を確保できる、3) 実運用では速度とノイズ耐性が重要、ということです。難しい専門用語はあとで身近な例で噛み砕きますよ。
投資対効果が第一なので、現場に持ち込んだときに『時間と金がかかるだけ』では困ります。これって要するにコスト削減やリードタイム短縮につながる見込みがあるということですか？
その通りです。ただし条件があります。まず、対象とする問題が『ゲノムや転写データ（transcriptomics（RNA-seq） トランスクリプトミクス（RNA-seq））から表現型を推定する』と明確であること。次に、現場の判断に足る精度と応答速度が確保できること。最後に、ノイズに強い設計がされていることです。DeepMetabolismはこれらを意識して作られているのです。
なるほど。現場で使えるかどうかは『精度・速度・頑健性』の三点ということですね。技術的にはどこが工夫されているのですか、ざっくり教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！まず一つ目は生物学的知見をモデル構造に組み込んでいる点です。二つ目は教師あり学習（supervised learning 教師あり学習）と無監督事前学習（unsupervised pre-training 無監督事前学習）を組み合わせてデータの特徴をしっかり掴んでいる点です。三つ目はノイズを想定した耐性検証を行い、実運用で壊れにくいか確かめている点です。要点はこの三つに集約できますよ。
技術的な話は分かりましたが、うちのような製造現場では『データを集める手間と運用のコスト』が問題です。導入の際、まず何をすれば良いですか。
大丈夫です、一緒にやれば必ずできますよ。まずは目的を一つに絞ることです。次に既にあるデータの棚卸しをして、最低限のデータ品質を満たすことを確認します。最後に、小さなパイロットを回してコストと効果を検証する。この三段階で投資を段階的に投下すれば、リスクを抑えて導入できます。
これって要するに、『まずは小さく試して、効果が見えれば拡大する』ということですか。投資の初期フェーズを抑える訳ですね。
おっしゃる通りです！そのとおりに進めれば費用対効果が見えやすいですし、現場の抵抗も小さくなります。何よりもまず小さく始めて、成功体験を作ることが重要なのです。
最後に一つ。現場の担当者に説明するとき、どんな点を強調すれば抵抗が少なくなりますか。
大丈夫、焦らないでください。要は三点を強調すれば良いです。1) 本システムは現場の知見を置き換えるものではなく、作業をサポートしてミスや無駄を減らす点、2) 小さく試して効果を確認する点、3) 隠れた問題を早く見つけられるため、結果的に手戻りやコストが減る点です。これで現場の理解も進みますよ。
分かりました。私の理解が正しければ、今回の論文は『生物学の知見を取り込んだモデルで、転写データから表現型を高精度に短時間で予測できる』ということですね。まずは小さな実験で検証して、効果が出れば段階的に投資する、という運びで進めます。ありがとうございました。
