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ゲノム解析が一般的なものになった時、AIが過去の文献や医学論文、データベースを探索するようになる!?




■ゲノム解析が一般的なものになった時、AIが過去の文献や医学論文、データベースを探索するようになる!?

Dictionary

by Dave Worley(画像:Creative Commons)

製薬業界の丸ごとAI化を目指す取り組みが日本でスタート – VINAS Users Conference 2017

(2017/10/13、マイナビニュース)

抗がん剤は高価で、かつ副作用の生じることから、薬が効かない患者に副作用のリスクを負わせ、高額な医療を施す必要があるのか、という話になり、そこでゲノム情報を活用して、どの薬が効果を発揮できるのか、ということを事前に調べて投与する「プレシジョン・メディシン(Precision Medicine)」に注目が集まることとなっている。

京都大学大学院医学研究科の奥野恭史教授によるスーパーコンピューターや人工知能(AI)を活用した創薬の現状と可能性についての発表についてのレポートは興味深いものでした。

現在では、抗がん剤を使用する前に、ゲノム情報を活用してどのような薬が効くのかを事前に調べて投与する「Precision Medicine」に注目が集まっており、京大病院でも、がん患者の遺伝子を調べて、その薬で対応できるのかを判断してから投与するという流れになっているのですが、過去の文献や関連データベースなどから、効果があるかどうかといった調査は人間が行なっているそうです。

「ゲノム解析は10年以内には数万円で可能になる。そうすると、何でもかんでもゲノムを調べよう、という流れになり、蓄積されるゲノムの量が一気に増加。併せて文献も増加の一途となり、これまでのマニュアルでやってきたことが追いつかなくなる。しかし、病気の進行は待ってくれない。そうしたデータの増加に追いつくために、AIが人の代わりにデータベースや文献からマイニングを行う必要がでてくる」(同)とし、詳細は明らかにしなかったが、日本人のゲノム情報を元にした最適な薬を探索する技術の開発も進めているとした。

テクノロジーと医療分野のトレンド|ウェアラブルデバイス・健康アプリ・医学研究|メアリー・ミーカー(MARY MEEKER)レポートで紹介したレポート(スライド300)によれば、インプットのデジタル化の増加によって、医療データは年間成長率は48%となっているそうです。

また、レポート(スライド302)によれば、インプットされるデータ量が増えていくことで、科学論文引用が増加しており、医学研究・知識は3.5年ごとに倍増しているそうです。

以前取り上げたIBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、医療従事者は、膨大な数の情報(最新の医療研究、論文、医療データ、患者の医療記録)を取り扱っていて、すでに人の頭脳では把握することができないほどなのだそうです。

そこで、注目を集めているのが、人工知能で医師や患者をサポートするシステムであり、その代表的なものがWatsonです。

Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

現在でも様々ながんの治療法(外科手術、抗がん剤による化学療法、放射線治療など)があります。

そして、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、がんを引き起こす特定の変異細胞を狙った治療ということも実現しています。

しかし、がんと立ち向かうことは、時間との闘いなのですが、がんの遺伝子を解析して患者ごとの診断を行い、治療方針を決める際には、専門の医師によるチームでも数週間という長い時間を要してしまうのが現状です。

Watsonを活用することで、遺伝子情報の解析、医療データや論文などと照らし合わせる作業の時間短縮が可能になります。

今後は、ゲノム解析が低価格で行われるようになることによって、蓄積されるゲノムデータの量が増え、またそれに合わせて医学論文などの文献も飛躍的に増加するため、コンピュータの力を活用することが重要になってきます。

【参考リンク】




■まとめ

データ数が少なくて進んでいなかった研究が、医療に役立つデータが増加し、医学研究が加速していることにより、これまで正しいと思っていた常識が覆ることも出てくるのではないでしょうか。

「世界をつくった6つの革命の物語 新・人類進化史」(著:スティーブン・ジョンソン)

世界をつくった6つの革命の物語 新・人類進化史

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ヨーロッパでは中世から二〇世紀になるまでほぼ一貫して、水に体を浸すのは明らかに不健康どころか危険であるというのが、衛生についての社会通念だった。毛穴を土や油でふさぐことによって、病気から身を守るとされていたのだ。「水浴びをすると頭が蒸気でいっぱいになる」と、一六五五年にフランス人医師が助言している。

体を清潔に保つということは現代人からすればさも当然なことであっても、当時の人、それはたとえ医師であっても「きれいにする」ことは当然ではなかったのです。

人々がセンサーが付いたウェアラブルデバイスなどを今まで以上に活用するようになったり、ゲノム解析が一般的なものになれば、これまで以上に医療に役立つデータが増加し、医学研究が進むとなると、昨日まで常識だった医学知識が次の日には非常識になってしまうようになることが予想されます。

おそらくそのスピードは日単位ではなく、時間単位になっていくことでしょう。

もし昨日まで常識だった医学知識が次の日には非常識になってしまうような時代が来た時には、医療機関が提供するサイトでさえも誤った情報を提供してしまうこともありえます。

そう考えると、人が医療に関する情報を提供するということは事実上不可能になる時がいつかくることになり、研究者の論文発表やニュースリリースをもとにAI(人工知能)が情報を精査し、すべての情報を更新していくしか医療情報の正確性を担保する方法はないのではないでしょうか。







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「#Noom」|人工知能(AI)と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ|特定保健指導プログラムも開始




■「#Noom」|人工知能(AI)と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ|特定保健指導プログラムも開始

「Noom」|人工知能(AI)と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ
「Noom」|人工知能(AI)と専門コーチが行動変容をサポートするヘルスケアアプリ

参考画像:世界4500万DLのヘルスケアアプリNoomが、AIと専門のコーチによる新プログラムをリリース(2016/5/25、Noom Japan株式会社プレスリリース)|スクリーンショット

世界4500万DLのヘルスケアアプリNoomが、AIと専門のコーチによる新プログラムをリリース

(2016/5/25、Noom Japan株式会社プレスリリース)

NY発のヘルスケアアプリを運営するNoomはこれまでのAI(人工知能)による行動学習システムに加えて、正しい健康習慣を身につけるために構成された16週間のカリキュラムと、オンライン上のコーチングを行なう新プログラムをリリースしました。




◆特徴その1 行動変容を促す、16週間のカリキュラム

成功するプログラムをステージごとに分けて考えているようです。

Noomのサイトを参考に紹介します。

ステージ1 意識を変えよう

まず、今の自分の状態を知り、正しい食事・運動・睡眠などの知識を知るのが最初のステップです。

ステージ2 行動を変えよう

課題を見つけ、動機づけを行いながら、具体的な行動を実行に移していきます。

ステージ3 習慣を変えよう

健康習慣を身につけて、プログラム終了後も継続できるようにしていきます。

「習慣の力」(著:チャールズ・デュヒッグ)によれば、

デューク大学の学者が2006年に発表した論文によると、毎日の人の行動の、じつに40%がその場の決定ではなく習慣

なのだそうです。

習慣の力 The Power of Habit

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また、「スイッチ 変われないを変える方法」(著:チップ・ハース ダン・ハース)によれば、セルフ・コントロールは消耗資源であり、例が挙げられています。

スイッチ! ──「変われない」を変える方法 (ハヤカワ・ノンフィクション文庫)

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例:ウェディングレジストリ(アメリカで結婚時に新郎新婦が作る結婚祝儀のほしいものリスト)の作成やコンピュータの購入など複雑な選択や検討をさせられた人々はさせられていない人々よりも集中力や問題解決能力が落ちる事が分かっている。

例:ある研究によると、感情を抑えるように支持された被験者は、自由に涙を流した被験者と比べて、その後の身体持久力が低下することがわかった。

私たちはあらゆる場面でセルフ・コントロールを消耗するものであり、一つ一つの行動をいちいち決定してしまうと疲れてしまうため、人は習慣として自動化された行動をしてしまうのです。

つまり、反対に考えると、変化を起こしたいときには、自動化された行動=習慣を変えなくてはならないのです。

では、どのようにすれば習慣を変えることができるのでしょうか?

「習慣の力」(著:チャールズ・デュヒッグ)によれば、人間の心理には、2つの基本原則があるそうです。

1.シンプルでわかりやすいきっかけを見つけること

2.具体的な報酬を設定すること

新しい習慣作りには、「きっかけ」と「報酬」が重要です。

「習慣の力」(著:チャールズ・デュヒッグ)では、「きっかけ」と「報酬」についての具体的な例が紹介されています。

新しい運動習慣を身につけるのに成功した人々の研究では、職場から帰宅した直後にジョギングに行くといった特定のきっかけと、罪悪感から解放された夜のテレビ鑑賞やビールといった具体的な報酬を設定した人のほうが続きやすいことがわかっている。

食餌療法についての研究では、挫折せずに新しい食習慣をつくり上げるのには、前もってメニューを作成しておくなど、事前にきっかけを決め、シンプルな報酬を設定する必要が有ることも判明した。

あるグループでは、92%の人が、気持ちが良いから習慣的に運動すると話している。運動で分泌されるエンドルフィン等の神経伝達物質を期待し、求めるようになるのだ。

毎朝、走りたければ、シンプルなきっかけと明確な報酬を選ぶ必要がある。

しかし、その後の無数の研究によって、きっかけと報酬そのものには新しい習慣を長続きさせる力はないとわかった。脳が報酬を期待するようになってはじめて、つまりエンドルフィンや達成感を求めるようになってはじめて、毎朝、ジョギングシューズのヒモを無意識のうちに結ぶようになるのだ。きっかけはルーチンを生み出すだけでなく、その先の報酬への欲求を生み出すものでなくてはならない。

「きっかけ」と「報酬」は新しい習慣を作るうえで欠かせないものですが、「きっかけ」と「報酬」そのものには新しい習慣を長続きさせる力はなく、「〇〇したい」「〇〇がほしい」というような明確な欲求が習慣のための原動力となるのです。

そのため、このプログラムにおいては、変わりたいという感情をいかに生み出すのか=「動機づけ」をいかに行うかがポイントになってくるのではないでしょうか?

どのような目標を立てるのかも大変重要です。

『スイッチ!「変われない」を変える方法』(著:チップ・ハース&ダン・ハース)によれば、

「いかに小さな成功であってもそれを積み上げることで自信につながる」

NFLコーチ ビル・パーセルズの言葉を紹介しています。

手の届く範囲の目標を掲げて、それを達成することにより、小さな成功を感じることは、その人にとっての自信になるはずです。

◆特徴その2  学習機能により、一人ひとりに最適化

世界4500万DLのヘルスケアアプリNoomが、AIと専門のコーチによる新プログラムをリリース

(2016/5/25、Noom Japan株式会社プレスリリース)

食事や運動の記録をアプリが学習し、一人ひとりの食生活にあわせて最適化されていく。ユーザの1日の食事内容は、健康度に応じて緑、黄、赤に分けた3色グラフに分けられ、自分の食事の健康度を知ることもできる。

人工知能(AI)を活用して、食事や運動の記録を学習し、最適化していくそうです。

最適化とは具体的にどのようなものかはわかりませんが、明確でわかりやすい方法を示すことが重要だと考えられます。

◆特徴その3 コーチングサポートと、仲間とのコミュニケーションの場

世界4500万DLのヘルスケアアプリNoomが、AIと専門のコーチによる新プログラムをリリース

(2016/5/25、Noom Japan株式会社プレスリリース)

コーチがユーザのやる気を引き出し、継続をサポートする。アプリ内では、Noom のトレーニングを受けた専門コーチと一対一のコミュニケーションを行い、コーチは生活の記録から「何をどう改善していけばいいか」をアドバイスする。

これまでにも備わっていたNoomのグループ機能をうまく用いて、同じ健康目標をもつ利用者同士のコミュニケーションを促し、コーチや仲間と一緒に減量ができるようにしている。認知行動療法など、心理学的なアプローチを組み込んだプログラムとなっている。

新しい習慣に変える上で重要なのが、習慣になるまでが大変だということで、そのモチベーションをいかに保たせるかということです。

そこで、Noomでは、コーチによるアドバイスや利用者同士のコミュニケーションを行うことでモチベーションを維持しようという取り組みを行うそうです。

ダイエットは仲間と一緒に取り組むと成功しやすい!?によれば、ダイエットのモチベーションを保つのは一人では難しいようで、女性の場合には、一緒にダイエットをしてくれる仲間を探すことがダイエット成功の近道なのだそうです。

女性の脳の特徴を活かしてダイエット|ためしてガッテン(NHK)によれば、友達と一緒に運動をしたり、ダイエット情報(体重グラフ分析)の交換をすると、楽しくダイエットが出来るそうです。

また、女同士のウラの顔|ホンマでっかTV 4月25日によれば、女子にはグループで目標を立てて皆で協力した方が成績が伸びやすいそうです。

NASAの男女混成チームを見ると、成功の要因はチームのコミュニケーションがとれていること。

コミュニケーションを円滑にする女性特有の能力。

そして、目標を達成しようという男性が得意な能力。

それらがうまく組み合わさるとき、最強の力を発揮するチームが生まれるのではないか。

男性だけだと、競争が優先されるため、より遠くまで探査できるが、人命救助がおろそかに。

女性だけだと、お互いを気遣うあまり、探査が思うように進まない。
(「だから、男と女はすれ違う」より)

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社会的な「つながり」をダイエットに活用する|社会的な絆が強い人の影響を人は受けやすいによれば、近くに住んでいる人よりも社会的な絆が強い人の影響を人は受けやすいので、ダイエットを一緒に努力しているメンバーが時にはライバルとして、時には応援する人として、社会的絆が強くなればそれだけダイエットへの影響を強く与えることができるということではないでしょうか。

■まとめ

健康のためにはバランスの良い食事と運動が重要とよくいわれますが、そういわれたからといって、人は習慣を変えないものです。

『スイッチ!「変われない」を変える方法』(著:チップ・ハース&ダン・ハース)によれば、「もっと健康的な食生活を送る」といった総括的な目標は、不明瞭であり、その曖昧さが感情に言い逃れの余地を与え、失敗を正当化しやすくしてしまうそうです。

つまり、「健康のためにはバランスの良い食事と運動をしましょう」というメッセージは、受け取る側としてはわかりづらいもので、結果どうしたらよいかわからず、今まで通りの生活をしてしまうことになってしまいます。

ではどのようにしたらよいのでしょうか?

『スイッチ!「変われない」を変える方法』(著:チップ・ハース&ダン・ハース)ではこのような提案がされています。

例:アメリカ人に健康的な生活をさせるには?
「もっと健康的に行動しよう」と訴えるのではなく、「次にスーパーの乳製品コーナーに立ち寄ったら、ホールミルクではなく低脂肪乳に手を伸ばしなさい」というべきなのだ。
飲食行動を変える必要でなく、購入行動を変える。
「もっと健康的に行動しよう」と伝えても、解釈の仕方はいくらでもある。

よくテレビで紹介されているような、○○の不足が病気の原因となる恐れがあるので、△△を食べましょうというのは、見ている人に伝わりやすく、行動を変えやすいということなんですね。

デザインとアイデアでカンボジアの人を貧血から救った鉄製の魚「LUCKY IRON FISH」によれば、カンボジアでは鉄分不足による貧血によって極度の倦怠感やめまいで悩まされている人が多かったそうです。

しかし、カンボジアの食生活は魚と米から成り立っていて、鉄分の摂取が不足していたそうです。

「魚は幸運の印である」という地元の俗説を利用して、カントロップという魚の形に成形した鉄の塊(Lucky Iron Fish)を調理中の料理にしたところ、Lucky Iron Fishを使っている地域では鉄欠乏性貧血が50%減少したそうです。

普段食べている食事にLucky Iron Fishという鉄の塊を入れるだけで鉄欠乏性貧血が解消するというのは実にわかりやすい方法です。

「健康のためにはバランスの良い食事と運動をしましょう」というのは最も正しいメッセージですが、最も伝わりづらいメッセージでもあります。

もし、Noomを改善するとしたら、人工知能(AI)を活用して、様々な人の生活習慣をデータとして読み込ませ、個人のユーザーのデータと比較し、比較したデータの中から、最も変化を与えるのに効果的な生活習慣1つを提案するように変えてみてはどうでしょうか。







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「アップデート・シティ(更新都市)」|既存の言葉・価値観をアップデートし、シームレス・インタラクティブ・非言語のレイヤーを重ねる




今回のアイデアは、落合陽一さん、猪子寿之さん、宮本茂さん、岩田聡さん、糸井重里さん、「アート×テクノロジーの時代」(著:宮津大輔)の考え方や言葉をベースに考えたものです。ありがとうございます。

■本当の意味での「多様性(ダイバーシティ)」について取り組むには「人間中心社会」からの考え方のアップデートが必要

Champs-Élysées Tilt-Shift

by Brian Holland(画像:Creative Commons)

Society5.0とは、「狩猟社会(Society1.0)」「農耕社会(Society2.0)」「工業社会(Society3.0)」「情報社会(Society4.0)」に続く、AI(人工知能)や IoT といったテクノロジーによる未来社会として掲げられた「超スマート社会」というコンセプトです。

参考画像:Society5.0・Connected Industriesを実現する「新産業構造ビジョン」(2017/5/30、経済産業省)|スクリーンショット

参考画像:Society5.0・Connected Industriesを実現する「新産業構造ビジョン」(2017/5/30、経済産業省)|スクリーンショット

Society5.0とは、

Society5.0・Connected Industriesを実現する「新産業構造ビジョン」

(2017/5/30、経済産業省)

「必要なもの・サービスを、必要な人に、必要な時に、必要なだけ提供し、社会の様々なニーズにきめ細かに対応でき、あらゆる人が質の⾼いサービスを受けられ、年齢、性別、地域、⾔語といった様々な違いを乗り越え、活き活きと快適に暮らすことのできる社会。」(第5期科学技術基本計画)

と書かれています。

ただ、内閣府によるSociety5.0とは、

Society 5.0|内閣府

サイバー空間(仮想空間)とフィジカル空間(現実空間)を高度に融合させたシステムにより、経済発展と社会的課題の解決を両立する、人間中心の社会(Society)

とあり、「人間中心の社会」を目指している点が気になります。

この考え方は新しいようでいて、実に近代の考え方の延長線上にある考え方です。

近代の考え方では、人間は自然と対立して、自然を克服することで、人間社会を作り上げようとしてきました。

しかし、近代以前の日本では、私たちは自然の一部であったのではないでしょうか。

超主観空間|チームラボ

むかしの日本の人々にとって、自然とは観察の対象ではなく「我々自身も、自然の一部である」と考えているようなふるまいをしていた。
それは、何かの考えや思想によって、自然の一部であるようなふるまいをしたのではなく、単に、むかしの日本の人々は、自分が見えている世界の中にいるモノたちになりきったり、自分が見えている世界の中に自分がいるような感覚を感じやすかったから、そうしたのではないかと思うのだ。つまり「超主観空間」で世界を見ていたから、自分と世界との境界がないような感覚になりやすく、そのようなふるまいになったのではないだろうかと考えている。

西洋の遠近法や写真のように世界を見ているならば、自分と、自分が見えている世界が完全に切り分かれ、はっきりとした境界ができ、自分が見えている世界に自分は存在できません。つまり、世界は、観察の対象となる。だからこそ西洋では、サイエンスが発展したのかもしれない。

超主観空間という考え方は、自然と人間とを対比した関係に置くのではなく、世界と自分が溶けあっていくような考え方だと思います。

なぜ、人間中心の社会ではなくて、人間と自然が一つになった社会のほうが良いのでしょうか?

人間中心社会という考え方というのは、極端に言えば、リンカーンの「人民の人民による人民のための政治」という言葉を引用した、「人間の人間による人間のための社会」であり、標準化することによって、人間の抱える問題を人間が解決する仕組みの社会だったわけです。(このあたりは落合陽一さんの考え方を参考にさせていただいています)

最近では「多様性(ダイバーシティ)」という言葉が注目されていますが、男女平等やLGBTQのような多様性を求めてはいても、現状は、人間が社会を成り立たせるために標準化をすることによって切り捨ててきたままなのです。

つまりどんなに「多様性」を叫ぼうとも、「多様性」の本質部分には迫れていなかったわけです。

本当の意味での「多様性」を実現させるためには、自分自身でありながら、好きなように生きても社会が成立する世界になる必要があるわけです。

「アイデアというのは複数の問題を一気に解決するものである」
“something which solves multiple issues at once”.

任天堂の宮本茂さんが考えて、任天堂の岩田聡さんとほぼ日の糸井重里さんが広めた言葉です。

アイデアというのはなにか

(2007/8/31、ほぼ日)

問題となっている事象の根源を辿っていくと、
いくつもの別の症状に見える問題が
じつは根っこでつながってることがあったり、
ひとつを変えると、
一見つながりが見えなかった
別のところにも影響があって、
いろんな問題がいっしょになくなったりする。

最近では、多様性という問題が世界で注目されるようになりましたが、一つの問題を解決しようとすると、「あちらを立てればこちらが立たず」というようなトレードオフの関係になってしまっている印象を受けます。

なぜこのようことになっているのかと考えたのですが、それは、問題の本質ではないものにフォーカスを当ててしまい、結局はまた問題が残ってしまっているのではないかと思うのです。

そして、問題の本質というのが「人間中心の社会」という考え方にあるのではないかと思うのです。

だからこそ、これからは、超主観空間の考え方のように「我々自身も、自然の一部である」というように視点を切り替えて、世界は観察する対象ではなく、自分と世界との境界はないという考え方にアップデートしていく必要があるのではないでしょうか?

この考え方にアップデートすることで、多様性という問題に真の意味で取り組めるようになると思うのです。

チームラボの「秩序がなくてもピースは成り立つーDiorama」は、キャラクターたちが踊ったり、楽器を演奏したりして、鑑賞者の存在にインタラクティブに反応する作品です。

Peace can be realized even without order / teamLab exhibition “We are the Future” (beta ver.)

「アート×テクノロジーの時代」(著:宮津大輔)

アート×テクノロジーの時代 社会を変革するクリエイティブ・ビジネス (光文社新書)

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(2017/12/7 10:26時点)

従来の社会が「抑制こそ秩序」であり「秩序こそ平和」と捉えていたことに対し、作品タイトルが示す通り、新しい時代の平和は「悪」や「異物」の排斥、禁止ではなく、「良」や「快」の推進こそが鍵であるというコンセプトに基づいています。

言い方を変えれば、一切の秩序がないにもかかわらず、祭りの中で人々が解放される時に感じる非常にピースフルな感覚を、デジタル技術で可視化したものといえるかもしれません。p54

抑制や秩序によって締め付けたり、切り捨てていくのではなく、祭りの中で感じられる開放的な感覚のままに生きられる世界が真の意味での「多様性」がある世界なのかもしれません。

「我々の間には、チームプレーなどという都合のよい言い訳は存在せん。 あるとすればスタンドプレーから生じる、チームワークだけだ。」(攻殻機動隊 STAND ALONE COMPLEX 第5話.)

■近代化された明治の言葉(明治翻訳語)を使わず、旧く新しい考え方・言葉で都市をアップデートしよう!

そして、もう一つ必要だと思うのが、言葉のアップデートです。

私たちは明治以降に作られた明治翻訳語をベースに物事を考えているのですが、この言葉が現代とそぐわなくなってきているのではないかと思うのです。

【参考文献】

近代に生まれた言葉はたくさんあり、その言葉を基に私たちはモノを考えているのですが、例えば自然という言葉には「翻訳語成立事情」(1982、岩波新書、柳父章)を参考にすると、「おのずからそうなっているさま。天然のままで人為の加わらぬさま」とあります。

つまり、自然とは「手つかずのもの」という意味です。

しかし、もし「自然」が人為的なものであってもそれが気付かないものであったら、それは自然であるでしょうし、また、山や森を守るために人の手を入れていることは果たして自然ではないと言い切れるでしょうか。

つまり、自然の意味もとらえようによってはアップデートできるのです。

自然とは観察の対象ではなく「我々自身も、自然の一部である」という考え方をベースに、自然という言葉の意味をアップデートすることができれば、自然のとらえ方もアップデートされます。

これから、「情報社会(Society4.0)」に続く、AI(人工知能)や IoT といったテクノロジーによる未来社会を目指すのであれば、明治以降に生まれた近代語をそのまま使うのではなくて、この時代にあった言葉の意味にアップデートをする必要があるのです。

荘子の胡蝶の夢-物化の構造と意味-(橋本敬司)

万物が我と一体である荘子において、言語によって一だと説くこと自体が、言語によって世界を分断し、世界が一つである世界を破壊してしまう行為であった。つまり、現実世界は、言語的に作り出された幻想にすぎなかったのである。

■「アップデート・シティ(更新都市)」

アップデート・シティにおけるOSのようなベースとなる考え方は、「我々自身も、自然の一部である」という考え方です。

まずはこの基本的な考え方がなければ、この上に築かれるものは砂の上の楼閣のようにすぐに崩れ去ってしまうでしょう。

次に、参考にしたのは、チームラボの「Digitized Nature, Digitaized City(デジタイズド・ネイチャー、デジタイズド・シティ)(自然が自然のままアートになる、街が街のままアートになる)」という考え方です。

Tokushima Digitized City Art Nights – teamLab Luminous Forest and River

a forest where gods live: teamlab unearths digital artworks across mifuneyama mountain

【参考リンク】

「アート×テクノロジーの時代」(著:宮津大輔)

都市や自然の一部に光や音といった非物質的要素を付加し、センサーや通信ネットワーク等のデジタル技術とつなげることで、人々の行動や状況変化に対しインタラクティブな反応を発生させるものです。つまり、元々有していた場所のパワーをデジタルの力で増幅させることで、その「場」自体をアート作品にするという全く新しいタイプのパブリック・アートといえます。p215

何も加えず、何も壊すことなく、今あるものをすべて使いながら世の中に新しい価値を生み出す p218

建物を壊したり、新たに建てたりしなくてよい「デジタイズド・シティ」や、自然の中にアートがあるのではなく、自然そのものが自然のままアートになる「デジタイズド・ネイチャー」によって、新しい世界が広がってゆくべきである p251

「2045年は今よりあたたかく、(あらゆるものが)融合された世界となり、都市も画一化されたものから、ローカライズ(地方化)されたものに変わっていくでしょう」と予想しています。p252

都市を再構築すると考えると、破壊と創造を頭に浮かべる人もいるかもしれません。

今回掲げたアイデアは「アップデート・シティ(更新都市)」という名前の通り、都市を最新のものに更新するという考え方です。

最新というと古いものを壊すというイメージがあるので、今回は更新という言葉にしました。

大事なのは、建物を壊すのではなく、今あるものを使いながら、元々有していた場所のパワーをデジタルなどの力で増幅させることで、新しい価値を生み出し、都市をアップデートすることにあります。

そして、この「アップデート・シティ(更新都市)」の考え方のレイヤーに、「シームレス(継ぎ目がない)」と「インタラクティブ(双方向性)」と「非言語」という考え方のレイヤーを重ねます。




●シームレス

世界から「重力、ゲート、繋ぎ目」はなくなる。メディアアーティスト落合陽一さん2

(2015/11/3、東大新聞オンライン)

2つ目、ゲートをなくすこと。

この世界にはゲートが多すぎる。大体が人の労働コストに縛られた改札構造だと思う。都市の特徴。

本当は電車から降りた瞬間に、改札なんかに集まらずに自由な方向に向かって行ったっていいわけじゃん?
なのになんで改札があるかというときっとホワイトカラー時代の名残で、誰かが観察して、警備して、管理する必要があったから。つまりそれって、マンパワーの労働力を基準にして人間の行動が束縛されてきた訳で。

でもそんな束縛はコンピュータ時代には不要だと思っていて、人間は自由な方に自由に行っていいはずだし、ゲートが一個もない地下鉄とか、レジがないコンビニとかがあってもいいよね。

こういった都市構造自体の再定義をデジタルネイチャー時代にどうやっていくかには、すごい興味がある。

「黒川紀章ノート」にこのように書かれています。

黒川紀章ノート―思索と創造の軌跡

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(2017/12/7 10:36時点)

農業化社会は実は工業化社会に非常に近いということに気づいたのである。

両方共、人は、決まった時間に決まったことをやっていればいい。農業は、月が出たらどうするとか、何月にはこうすると、季節によってきちんとすべきことが決まっている。

それは、工業も同じだ。工場も、屋内の畑のようなもので手順がきちんと決められていて、それにしたがって作業が行われている。

だが、情報化社会は違う。ここでは決まったやり方というものはない。人々は、常に情報を集め、それによってアドホックに動く。

※アドホック:「特定の目的のための」という意味

現在存在する都市は、決まった時間に決まったことをやる、人々はそれを実行し、管理していくという農業化社会・工業化社会の考えに基づいて作られて都市が作られているのではないかということ。

情報化社会といわれて久しいですが、実際の私たちの都市は情報化社会に合わせた都市づくりにはなっていないのかもしれません。

情報化社会では、生きるために必要な情報をより早く仕入れ、それに基づいてすばやく動いていくという遊牧民(ノマド)のような人が生き残る社会です。

そういう人たちにとっては、「ゲート」というものは行動を制限してしまうかもしれません。

「黒川紀章ノート」

メタボリズムの方法論では、都市の遊びの空間について、こう展開している。

「高度に秩序化された都市は、同時に魚釣りを楽しみ、虫の音を聞き、スポーツを楽しむ都市でなくてはならない。高度に機能化されたオフィスや工場は同時に、自由な思索の場であり、遊びの場でなくてはならない。しかしこの両端を妥協的に調和させるのではなく、それを対立的に劇的に共生させることが都市の中にドラマティックな緊張感を作り出す」

今は働く場所と生活する場所、遊ぶ場所は分かれています。

これは、ある種「ゲート」で管理されているともいえるのではないでしょうか。

新しい都市の発想から考えれば、新しい都市では、働きながら(働くということも将来はどうなるのかわかりませんが)、遊びながら、生活しながらということを一続きにシームレスに行なえるようになっていくでしょう。

人間の身体には繋ぎ目はほとんどないように、コンピュータは物体と物体の間につなぎ目のない社会を作り、そして、さらには人間と物体とのつなぎ目もなくしていく世界になるでしょう。

●インタラクティブ

なぜインタラクティブ(双方向性)である必要があるのかということについては、鑑賞者同士の関係性に互いに影響を及ぼしあうという点と、一期一会の考え方にあります

猪子寿之の〈人類を前に進めたい〉第4回「モナ・リザの前が混んでて嫌なのは、絵画がインタラクティブじゃないから」

(2016/4/5、PLANET)

 これが面白いのは、他の人の振る舞いでアートが変化しているのを、第三者的に見て面白がってることなんだよ。
 インタラクティブというときに、みんな「自分の振る舞いで作品を変えること」を考えていると思う。でも、それってデジタルゲームに代表されるように、「自分と作品」の一対一関係になってしまう。そこには他者がいない。だけど、こういう作品を上手く設計すると、同じ空間にいる「自分と他者」の関係をポジティブに思える気がするんだよね。
 その意味で、僕は自分がインタラクションする必要すらないと思ってるの。むしろ第三者の視点で見て、同じ空間にいる他の人が作品の一部みたいになることがすごくいいと思うし、そうすることで同じ空間にいる人々同士の関係性をポジティブに変化させたいんだよね。

<中略>

 これまでの人類は「他者の存在は人間にとって不快なもので、だからこそちゃんと受け止めるのが人間としての成熟だ」みたいな議論をしてきたわけだよ。でも、猪子寿之は現代のテクノロジーと洗練された表現を使えば、それをポジティブなものに転化できると信じている。理解もできないし、コントロールもできない他者が周囲にいることは、我慢して受け入れるものではなくて、むしろポジティブに捉え直せるんじゃないかと思っている。

チームラボでは「デジタルアートがその場の鑑賞者の関係性に影響を与える」という考えを持っていて、人々の存在によってアート作品がポジティブに変化すれば、鑑賞者もポジティブな受け取り方をすることにより、関係性がポジティブなものになると考えています。

これまでの考え方は、他者を排斥する存在や我慢して受け入れる存在としてきましたが、チームラボの考え方は、ポジティブなインタラクティブ性があれば、自分と他者という関係性がポジティブなものに変化するのではないかというものです。

もう一つは、一期一会の考え方があります。

「一期一会」とは、一生で一度の出会いという意味だけではなく、今というこの機会は二度と繰り返すことのない瞬間なのだから、その今をいかに大事にするかという意味が込められています。

一期一会の考え方を大事にしているのが、「能楽」なのだそうです。

「攻殻機動隊 S.A.C. 2nd GIG」という能舞台と最後の桜見

(2011/9/28、本気新聞)

能楽とは、他の演劇とは違って、本番の一回性に特別な意味を置く芸能である。
例えば、能に関する対談本(「能・狂言なんでも質問箱」)の中では、能の演目・「道成寺」の落ちてくる鐘に入る場面の稽古に関してこんなことが記されている。

葛西(聞き手):現代の言葉で言うリハーサル、何回か出来るんですか。
出雲(シテ方喜多流):1回ぐらいです。だけど、鐘には入りません。
葛西:入らないで。どうやって稽古するんですか。
出雲:申合せっていうのが二三日前にあるんですが、そこで鐘に向かっていって、さっきみたいにやるんです。しかし、申合せで、本来の位置を少しずらして、同じタイミングで、こっちはドン、ドンとやって、ピョンと飛び上がるときに、向こうで鐘をドーンと落とす。
葛西:つまり別々に稽古して、本番一回きりなんですか。
出雲:はい。
山崎(シテ方喜多流):本番で初めて入るんですからね。

能楽において、その本番の一回がどのようになるかは、演者も想像出来ない部分を残すということなのである。
その意味で、能楽とは、再生芸術ではない。

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能楽は「一期一会」を大事にしていて、能の上演は一日限りが原則なのだそうです。

そして、能楽においては本番の一回性を大事にしていて、演者にとっても想像のできない部分を残した、巡り合わせのようなものを大事にしている芸術といえます。

インタラクティブであるということも同じではないでしょうか?

その空間に偶然居合わせた人たちと互いに影響を及ぼしあうという「一期一会」の考え方によって、この機会は二度と繰り返すことのない瞬間なのだから、その今をいかに大事にするかという考え方がもたらされるのではないでしょうか。

●非言語

「アート×テクノロジーの時代」(著:宮津大輔)

つまり言語化される時点で多くの情報が抜け落ちるため、データ量が多く自由度の高い(加工前の)ローデータの方が優れている点。さらに言語化、記号化された時点でコピーが容易になる点から、情報伝達における優先順位が、体感(写真)言語になるという考え方です。p40

「すごいテンションが上がったり、すごい感動したり、でもそれを言葉で説明することができないような感動の領域があって、その『言葉にできない領域』は、論理がないので再現性がない。(他の企業がコピーできない)そういったものがこれからの社会では差異を生むと思っています」p65

自分が伝えようとしたメッセージとは違った受け取られ方をしてしまうような、言語化することで大事な情報がこぼれ落ちてしまうという経験をしてことはありませんか。

本当はそのこぼれおちた部分のほう、例えばニュアンスが大事だったにもかかわらず、言語化することで上手くニュアンスが伝わらず、人を傷つけたり怒らせてしまったという経験は誰しもが経験したことがあると思います。

だからこそ、都市全体を非言語化することができれば、よりデータ量が多く、しっかりと情報を伝えることができるのではないでしょうか。

また、感情が高ぶったときなど言葉にできないことというのは、言葉にできない=論理的ではない=再現性がない、ということなので、非言語をベースにする都市というのはコピーをすることができないため、非常に価値の高い都市になるのではないでしょうか。

【関連記事】

●アニミズム的思想とIoT

「アート×テクノロジーの時代」(著:宮津大輔)

日本では、古来、神や精霊、霊魂を、身の回りのあらゆるものに見るアニミズム思想が存在し、それらを八百万の神と呼んで敬っています。山や巨木をはじめ、トイレや台所、はては米粒の中にまで神様がいると考えられているのです。また、長い年月を経た道具にも付喪神として神や精霊が宿るといわれています。p269

ただ技術が大きな社会変革を起こすときこそ、世の中全体が同じ方向を目指すのではなく、そこに「他との違いを認め許容・共存する」考え方や「複眼的、多視点」であることが何よりも重要である p278

日本で根付いていた身の回りのものに、神様や精霊などが宿るという考え方が大事にされてきました。

妖怪や幽霊もある種この考えに近く、だからこそ妖怪や幽霊に関するマンガやアニメを受け入れやすかったのではないでしょうか。

そして、この考え方は、IoTについて考えるときに役立つと思います。

モノに命が宿るという考え方がある日本こそ本当の意味でのIoTを活かすことができるのではないでしょうか。

●動的

■まとめ

今回の考え方のポイントは、既存のモノや言葉、価値観を破壊するのではなく、アップデートすることにあります。

壊すのではなく、言葉や価値観をアップデートさせることで、今あるものの、元々有していた力をテクノロジーなどの力で増幅させることで、新しい価値を生み出し、都市をアップデートすることを目的としています。

そのためには、多くの人とのパートナーシップが重要です。

『サードウェーブ 世界経済を変える「第三の波」が来る』(著:スティーブ・ケース)では、第三の波(あらゆるモノのインターネット)によって、あらゆるモノ・ヒト・場所が接続可能となり、従来の基幹産業を変革していく中で、企業や政府とのパートナーシップが重要になると書かれています。

サードウェーブ 世界経済を変える「第三の波」が来る (ハーパーコリンズ・ノンフィクション)

第二の波では、インターネットとスマートフォンの急速な普及によってソーシャルメディアが激増し、盛況なアプリ経済が誕生した。その中でもっとも成功を収めたスナップチャットやツイッターのような企業は、小規模なエンジニアリング・チームからスタートして一夜にして有名になり、第一の波の特徴であったパートナーシップをまったく必要としなかった。しかし、こうしたモデルは現在がピークであり、新たな時代は第二の波とはまったく違う―そして最初の波とよく似た―ものになることを示す証拠が増えている

「IoT」といった「第三の波」で社会は大きく変化をしていきますが、社会問題を解決する手段として、これからますますいろんな人たちとのパートナーシップが重要になってくるでしょう。

「アップデート・シティ」においても大事なことは、言葉や価値観のアップデートを基にして、多くの人たちとのパートナーシップになることだと思います。







【関連記事】
続きを読む 「アップデート・シティ(更新都市)」|既存の言葉・価値観をアップデートし、シームレス・インタラクティブ・非言語のレイヤーを重ねる

なぜ量子コンピューターに注目が集まっているの?




■なぜ量子コンピューターに注目が集まっているの?

量子暗号技術(光子を使った原理的に盗聴できない暗号通信)と量子通信技術(光子検出・量子信号処理技術による超長距離での大容量通信)|未来ICT基盤技術|平成28年版 情報通信白書|総務省
量子暗号技術(光子を使った原理的に盗聴できない暗号通信)と量子通信技術(光子検出・量子信号処理技術による超長距離での大容量通信)|未来ICT基盤技術|平成28年版 情報通信白書|総務省

参考画像:未来ICT基盤技術|平成28年版 情報通信白書|総務省スクリーンショット

量子コンピューターについてのニュースが続々と出てきていますよね。

量子コンピューター、巻き返しへ本腰 NECや富士通

(2018/1/22、日本経済新聞)

量子コンピュータのスタートアップ続々

(2018/1/6、日経ビジネスオンライン)

アメリカのIBMやGoogle、Microsoft、Intelといった大手IT企業や日本のNECや富士通が量子コンピュータの研究開発を行なっており、またスタートアップによる開発も進んでいるそうです。

量子コンピュータが使われてしまうと、これまで利用されていたRSA暗号や楕円曲線暗号が簡単に解読できてしまうと考えられていることから、量子暗号の研究もおこなわれています。

格子暗号LOTUS提案
格子暗号LOTUS提案

参考画像:量子コンピュータ時代に向けた新暗号技術を開発~格子理論に基づき、かつ汎用性に優れた公開鍵暗号を国際標準化に提案~(2018/1/11、NICT 情報通信研究機構)|スクリーンショット

量子コンピュータ時代に向けた新暗号技術を開発~格子理論に基づき、かつ汎用性に優れた公開鍵暗号を国際標準化に提案~

(2018/1/11、NICT 情報通信研究機構)

インターネットを利用するときに使うウェブ・ブラウザ等には、パスワードやクレジットカード番号等の重要な情報を暗号化する機能が組み込まれています。この中で、RSA暗号や楕円曲線暗号などの公開鍵暗号が使われています。
しかしながら、現在広く使われているRSA暗号や楕円曲線暗号は、ある程度性能の高い量子コンピュータを使うと簡単に解読されてしまうことが数学的に証明されています

NICTサイバーセキュリティ研究所セキュリティ基盤研究室は、量子コンピュータでも解読が困難な格子理論に基づく新暗号方式LOTUS(ロータス:Learning with errOrs based encryption with chosen ciphertexT secUrity for poSt quantum era)を開発したそうです。

ところで、なぜ量子コンピュータが注目を集めているのでしょうか?

「量子コンピュータが人工知能を加速する」(著:西森秀稔・大関真之)

量子コンピュータが人工知能を加速する

超電導技術を用いた量子コンピュータは従来型コンピュータよりもはるかに低いコスト(時間や電力)で問題を解ける可能性があるのだ。

量子コンピュータを使うことで、組み合わせ最適化問題を従来型のコンピュータよりもはるかに低いコスト(時間や電力)で問題を解決することができるという期待があります。

最近話題になっているビットコインですが、#マイニング とは?「#ビットコイン などの #仮想通貨 を採掘(マイニング)する」について簡単にわかりやすく!【初心者向け用語集】によれば、ビットコインの送金プロセスを例にとると、ブロックを作成する際には膨大な計算が必要となるのですが、膨大な計算量となることで電力消費も膨大になっているそうです。

「ブロックチェーンの衝撃」(ダイヤモンド社)で紹介されているある試算によれば、ビットコインのマイニングで使用される電力はデンマークのエネルギー消費と同じくらいになるともいわれています。

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たとえば、典型的なコンセンサスメカニズムであるプルーフ・オブ・ワーク(proof-of-work)では、膨大な計算量が必要とされ、それには大量の電力消費が伴う。ある試算では、2020年には、一ビットコインのマイニングに、5500キロワットアワーが必要とされ、その時点でビットコインの採掘に使用される電力は、デンマークのエネルギー消費と同等になるとされている。

【参考リンク】

これから実現したい未来には人工知能やIoTといったテクノロジーが身近になっていくと考えられますが、ビットコインのマイニングのケースにあるように、膨大な電力消費量であったり、環境問題があり、これらの問題を解決するには、時間や電力のコストが低くなるコンピュータの開発が重要であり、だからこそ、量子コンピュータのようなテクノロジーに注目が集まっているのです。







P.S.
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ディープラーニング×医療|deep learningでがんを見つける?|がん検診を人工知能が行なう時代になる!?




【目次】

■がん検診を人工知能が行なう時代になる!?

Enlitic
Enlitic

参考画像:The wonderful and terrifying implications of computers that can learn | Jeremy Howard | TEDxBrussels|YouTubeスクリーンショット

がん検診は人工知能で!Deep Learningが悪性腫瘍を見逃さない

(2015/8/5、ITpro)

人工知能をがん検診に応用することで、悪性腫瘍を高精度で見つけ出す技術の開発が進んでいる。メディカルイメージをDeep Learningの手法で解析すると、熟練した医師より正確にがん組織などの病変を見つけ出す。

人工知能をがん検診に活用する技術の開発が進んでいるそうです。

■ディープ・ラーニングでがんを見つける?

サンフランシスコに拠点を置くベンチャー企業Enliticは、Deep Learningを医療データに応用したシステムを開発している。イメージデータをDeep Learningの手法で解析し、病気を判定する(上の写真)。イメージデータにはレントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などが使われる。検査結果に悪性腫瘍などがあるかどうかを高速にかつ正確に判定する。

今回紹介したEnliticのシステムは、おそらくディープ・ラーニングの手法で組織構造の特徴を学習させ、被験者の組織画像から悪性腫瘍があるかどうかを組織構造の特性から探し出すものだと思われます。

The wonderful and terrifying implications of computers that can learn | Jeremy Howard | TEDxBrussels




■ディープ・ラーニングとは?

ディープラーニングとはそもそも何なのでしょうか?

「コンテンツの秘密」(著:川上量生)では、ディープラーニングのことをこのように説明しています。

ディープ・ラーニングとは、簡単に説明すると、なにかを学習するときに、いちどに全部を学習するのではなく、基礎から応用へと何段階かに分けて学習するような学習方法のことです。

ディープ・ラーニングとは、多くの段階に分けて学習を行うことのようですが、具体的にはよくわかりません。

天才プログラマーが予測する「AIが導く未来」 人間の「なんとなく」は合理的に判断される

(2017/8/24、東洋経済オンライン)

言い方を変えると、今までのコンピュータによる最適化の能力では、答えは基本的に1つしかない。それがディープラーニングだと、答えがそもそもないのです。「確たる答えはないけど、なんとなくこう」っていうのがディープラーニングです。

人工知能の動向(2016/3/17、NRI)では、機械学習とディープラーニングの違いについて次のように紹介しています。

従来の機械学習とディープラーニングの違い
従来の機械学習とディープラーニングの違い

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

従来の機械学習とは、人間が特徴を定義するため、複雑な特徴を表現できないという弱点があります。

ディープラーニング(深層学習)とは、機械学習の手法の一つで、人工知能が学習データから特徴を抽出、つまり、AI自身がデータからルールと知識を獲得していく方法です。

Machine Learning and Human Bias|YouTube

機械学習において重要なことは、多くの学習データを用意することなのですが、例えば、Googleは、機械学習用データを集めるために、落書きをしてもらうサービスを提供しています。

【参考リンク】

ビッグデータとは何か|平成24年版情報通信白書|総務省によれば、ICT(情報通信技術)の進展により、多種多量なデータ(ビッグデータ)を生成・収集・蓄積することが可能になったのですが、このことも機械学習が注目されるようになった背景としてあります。

ディープラーニングは「音声認識」「画像認識」「言語処理」などで用いられていて、画像認識に関しては、例えばECサイトでの商品画像による商品検索に活用されているそうです。

AI活用事例|ディープラーニングの商品検索への応用
AI活用事例|ディープラーニングの商品検索への応用

参考画像:人工知能の動向(2016/3/17、NRI)

Enliticの場合は、レントゲン写真、MRI、CTスキャン、顕微鏡写真などの画像データをディープラーニングで学習させ病気を判定することに活用していると考えられます。

→ AI(人工知能)と機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング)の違いとは? について詳しくはこちら

■IBMのWatsonとの違いは?

IBM Watsonは、人工知能を医療分野に応用し成果を上げているが、Enliticのアプローチとは大きく異なる。Watsonは、Cognitive Computingと呼ばれ、大量のデータから意味を引き出すことを目的とする。医学論文や臨床試験結果など、大量のドキュメントを読み込み、そこから治療に関する知見を得る。医師が治療方針を決定する際に利用する(上の写真)。

一方、Enliticは、Deep Learningの手法でメディカルイメージを解析し症状を判定する。イメージ解析ツールとして位置づけられ、医師の視覚として活躍している。さらにDeep Learningの特性とし、高速で学習する能力を備えている。つまりEnliticは、短時間で熟練医師を超える能力を獲得する。両者共に人工知能を医療分野に適用しているが、そのアーキテクチャーは大きく異なる。

IBMの「WATSON」によってがん治療がスピードアップする!?によれば、Watsonは膨大な量の医療データや論文などのデータベースが格納されており、患者のデータを高速で解析し、医療データを照らし合わせることで、患者に最も最適と思われる治療方針を提案することで、医師や患者が意思決定の支援をするシステムです。

同じ人工知能を活用するシステムといっても、がん治療に対するアプローチは全く違っています。

しかし、人工知能「Watson」に医療画像解析を追加|IBM、Merge Healthcareを10億ドルで買収によれば、IBMは、医療用画像解析技術をMerge Healthcareを買収することで、Watsonに医療画像分析の機能を追加しようとしていると思われるので、その違いは小さくなるかもしれません。

■まとめ

今後は、人工知能を医療に活用されるようになり、IBMのWatsonとEnliticのような画像診断を組み合わせたものもできてくるでしょう。

大事なことは、より多くの患者のデータを得て、より精度の高いシステムを作り上げることです。

そのためには、病院同士が連携して、データを共有していくことが大事になっていくのではないでしょうか。







【関連記事】
続きを読む ディープラーニング×医療|deep learningでがんを見つける?|がん検診を人工知能が行なう時代になる!?