AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。先日、部下から「細胞内のタンパクの構造をAIで分けられる研究がある」と聞きまして、しかし何ができるのか現場でどう使うのか見当がつかず困っています。要点を教えていただけますか。
田中専務、素晴らしい着眼点ですね！短く言うと、この研究は顕微鏡で撮った3次元画像から深層学習（deep learning、DL、深層学習）を使って細胞内の大型分子（マクロモレキュール）を自動で分類する精度を大幅に上げたものです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。しかし画像が3次元というのが想像つきません。現場で撮るデータはどういう形で、我々の業務にどう結びつくのでしょうか。
良い質問です。ここで使うのはcellular electron cryo tomography（CECT、細胞電子クライオトモグラフィー）で得た立体データで、1個のたんぱくが写った立方体画像（subtomogram、サブトモグラム）を多数集めて解析します。要点を3つにまとめると、1. 3Dデータを直接扱う、2. 異なるモデル構造を分類する、3. ノイズ耐性を高める、です。
それは要するに、従来の2次元写真でやっていた分類を、立体データに対応させて精度を上げ、現場の汚れや撮影の制約に強くしたということですか？
その理解でほぼ合っていますよ！特に、この研究は3つの新モデルを導入して、従来モデルよりも分類精度を改善し、ノイズ（signal-to-noise ratio、SNR、信号対雑音比）が悪い場合や欠落角度（miss wedge効果）がある撮影条件でも堅牢に動作することを示しています。
それはありがたい。ただ、我々が投資を考えるときはコスト対効果が重要です。現場で使うにはどの程度の計算資源が必要で、どのくらい精度が期待できるのでしょうか。
良い視点ですね。結論から言うと、訓練段階ではGPUなどの計算力が必要ですが、運用（推論）段階では比較的軽量に動かせます。要点を3つに分けると、1. 学習は初期投資が必要、2. 運用はバッチ処理でスケール可能、3. 解析の自動化が後工程（構造回復など）で大幅な工数削減につながる、です。
現場ではデータに穴があったり角度が偏ったりしますが、その点も説明されたと理解してよろしいですか。これって要するに現実の撮影の不完全さに強いということですか？
そのとおりです。研究ではmiss wedge効果（撮影角度の欠落による情報欠損）や低SNRを想定した複数のデータで試験し、提案したCB3Dというモデルが特に高SNRで約0.9の精度を示したと報告しています。大丈夫、段階を分ければ導入リスクは抑えられますよ。
部下に説明するときに使える要点を簡潔に教えてください。私は細かい技術は任せますが、投資の正当性を示したいのです。
もちろんです、田中専務。要点は3つでまとめられます。1. 自動分類でデータ前処理の工数を削減できる、2. 高ノイズ環境でも有効で実運用に耐える、3. 精度向上により後工程の構造復元コストを下げられる。これを説明すれば、投資の論点は整理できますよ。
分かりました。最後に私の言葉でまとめますと、この研究は「3D顕微鏡データを深層学習で自動分類し、ノイズや撮影の欠損に強く、工程全体の工数とコストを下げる可能性が高い」という理解でよろしいでしょうか。ありがとうございました。
