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AIを活用したデータベースを使用して肝細胞がん(HCC)のがん治療薬を30日間で開発|トロント大学

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■AIを活用したデータベースを使用して肝細胞がん(HCC)のがん治療薬を30日間で開発

研究者は AI を活用したデータベースを使用して、潜在的ながん治療薬を 30 日で設計します

(2023/1/19、トロント大学)

Chemical Scienceに掲載された研究によれば、AIを利用したタンパク質構造データベースであるAlphaFoldを使用して、肝細胞がん(HCC)の治療薬を30日間で開発したそうです。

これからAIを活用した治療薬の開発が進んでいくのではないでしょうか?

【参考リンク】

→ 肝臓がんの症状(初期・末期) について詳しくはこちら

→ 肝臓がん予防によい食事・食べ物 について詳しくはこちら

■なぜAI技術を活用した創薬事業に注目が集まっているの?

AI技術を活用した創薬事業に注目が集まっているのは、現在はIT技術を用いながらも経験と勘に頼って化合物の選択を行なっており、創薬プロセスの検証には時間とお金がかかっているため、創薬プロセスの生産性向上が求められているためです。

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)

実際に、どういったAIの開発を進めていくのかというと、医薬品の開発は、病気の原因となるターゲットたんぱくなどを探索した後、それに対して効果のある化合物を探索。それが実際に効果を発揮することを細胞や動物実験などを経て、人間への臨床試験、副作用の評価などを行い、そこでも問題ないとなって、価格なども含めた形で承認がおり、その後、ようやく一般の患者のもとに届けられるという流れで、実際の開発には1000億円以上の開発費と10年ほどの研究期間が必要となり、この開発コストと期間を削減したいという考えのもと、「業界丸ごとAI化」をキーワードに、開発プロセスの全域をカバーするAIの開発を進めているという。

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!?によれば、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」に注目が集まっていますが、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)で紹介されているスライドを参考にすると、あらゆる場面でAIが使われる可能性がありそうです。

病気Aに対して「ターゲット探索AI(どんな疾患の薬を開発すればよい?)」

→「リード探索AI(病気Aの原因タンパク質は?)」→標的タンパク質X

→「リード最適化AI(標的たんぱくXに効く薬物候補化合物は?)」→候補化合物Y

→「バイオアッセイAI(化合物Yの薬効は?副作用はないか?安定な物性か?)」→有望な医薬品候補Z

→「前臨床試験AI(医薬品候補Zは患者に安全に効くのか?)」→医薬品候補Zを製品化してよい

→「臨床試験AI(治験に合格するには?治験方法は?)」→患者群P 治療方針T

→「承認」

→「市販後の副作用の危険性は?費用対効果は?」安全に効く患者群S→薬価はWが妥当

薬物治療

今回のニュースはAI創薬について取り上げましたが、もしかすると、製薬業界丸ごとAI化という未来もありうるのかもしれません。







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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。

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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。
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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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センサーなし!AIと電力データでフレイル検知が可能に!高齢者の見守り全般への活用にも期待!




現時点のフレイル判定精度/データ量とフレイル判定精度
現時点のフレイル判定精度/データ量とフレイル判定精度

AI と電力データでフレイル検知が可能に

(2021/3/22、ネコリコ)

実証実験には 24 名の単身高齢者が参加し、事前にフレイル診断用のアンケートを用い、フレイルあるいはノンフレイル(健康)状態かを測定しました。実証実験参加者の自宅には、モーションセンサや CO2 センサなどの各種センサ、そして自宅のスマートメーターから電力データを収集するためのゲートウェイ機器を設置し、2020 年 8 月から6ヶ月間データを取得しました。このデータから学習した AI によって、フレイルあるいはノンフレイルを正しく判定できるかの検証を行いました。その結果、電力データのみでも、複数のモーションセンサを用いた先行研究の判定精度に迫る結果となりました。特別なセンサを設置することなく、電力データのみでフレイル検知が可能になると、スマートメーターの国内全世帯への設置が完了する 2024 年には、全国で単身高齢者のフレイル状態を非接触で検知し、適切な治療や予防に役立てることが可能になると期待されます。加えて、電力データをより高度に分析することで、フレイル検知だけでなく、生活リズムのモニタリングなど、高齢者見守り全般への活用も可能になると期待されます。

ネコリコ、JDSC、東京大学大学院、東京大学高齢社会総合研究機構、三重大学、三重県が参画する「介護予防に向けたAI・データ活用研究会」が行った実証実験によれば、は、電力データだけでフレイル検知が可能になるのではないかという結果が出たそうです。

スマートメーターが設置されるようになれば、高齢者のフレイル状態を検知し、フレイルの治療・予防に役立てられるだけでなく、さらには高齢者の見守り全般にも役立てることができるのではないかと考えられます。

■まとめ

「フレイル(高齢者の虚弱)」の段階で対策を行ない、要介護状態の高齢者を減らそう!で紹介した平成28年国民生活基礎調査によれば、要介護度別にみた介護が必要となった主な原因として「高齢による衰弱」(16.2%)になっています。

高齢者は健康な状態から急に要介護状態になるわけではなく、食欲の低下や活動量の低下(社会交流の減少)、筋力低下、認知機能低下、多くの病気をかかえるといった加齢に伴う変化があり、低栄養、転倒、サルコペニア、尿失禁、軽度認知障害(MCI)といった危険な加齢の兆候(老年症候群)が現れ、要介護状態になると考えられます。

しかし、フレイルの段階で、適切な介入・支援を行なうことができれば、要介護状態に至らず、生活機能の維持・向上が期待できると考えられます。

自立支援に軸足を置いた介護への移行|インセンティブ設計|新産業構造ビジョン|経済産業省
自立支援に軸足を置いた介護への移行|インセンティブ設計|新産業構造ビジョン|経済産業省

参考画像:新産業構造ビジョン(2017/5/30、経済産業省)

新産業構造ビジョン(2017/5/30、経済産業省)によれば、患者のQOLの最大化に向けて、高齢となっても自分らしく生きることの出来る「生涯現役社会」の実現に向けて、自立支援に向けた介護や質・生産性の⾼い介護の提供の実現が必要であるとして、できないことのお世話中心の介護から、自立支援に軸足を置いた介護への移行が必要であるとあります。

要介護(要支援)認定者数の推移|平成28年版厚生白書
要介護(要支援)認定者数の推移|平成28年版厚生白書

参考画像:要介護(要支援)認定者数の推移|平成28年版厚生白書|スクリーンショット

しかし、要介護(要支援)認定者数は2015年には約608万人|要介護者にならない段階(フレイル)で食い止める対策が重要で紹介した平成28年版厚生白書によれば、要介護(要支援)認定者数は、2000年の約218万人から2015年には約608万人と増加しています。

その理由としては、生活習慣病(慢性疾患)中心への疾病構造の変化や高齢化の進展が挙げられています。

実際に高齢者人口は増加しており、高齢化率(65歳以上人口割合)は1950年4.9%→1985年10.3%→2005年20.2%と上昇し、2015年には26.7%と過去最高となっており、今後の予測としては、2025年30.3%となるなど、2060年まで高齢化率はずっと上昇していくことが見込まれているそうです。

年齢3区分別人口及び高齢化率の推移|平成28年版厚生白書
年齢3区分別人口及び高齢化率の推移|平成28年版厚生白書

参考画像:年齢3区分別人口及び高齢化率の推移|平成28年版厚生白書|スクリーンショット

つまり、この予測をもとにして、現状のままの仕組みで行くとすれば、要介護者の数は増加していくでしょう。

だからこそ、今回の実証実験で行われたような電力データでフレイルを早期に発見する仕組みは未然に適切な治療を行なう上で重要になってきます。







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)

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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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「AI(人工知能)・ロボット・テクノロジーは人間から仕事を奪うのか?」という問いからは人間と機械が一体化するという考え方が抜け落ちている!




■「AI(人工知能)・ロボット・テクノロジーは人間から仕事を奪うのか?」という問いからは人間と機械が一体化するという考え方が抜け落ちている!

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参考画像:Amputee Makes History with APL’s Modular Prosthetic Limb|YouTubeスクリーンショット

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参考画像:Why Artificial Intelligence is the Future of Growth – Accenture|スクリーンショット

国会や生命保険でもAIを活用する動き|人工知能によって人間の仕事は奪われるのか?|人工知能を専門とする人材はそんなにいるの?で取り上げた、アクセンチュアが発表した「Why Artificial Intelligence is the Future of Growth」によれば、2035年の各国の経済規模について2つのシナリオで予測を行っており、日本では「AIシナリオ(AIの影響力が市場に浸透した場合に期待される経済成長を示す)」における粗付加価値(GVA)成長率は、「ベースラインシナリオ(従来予想の経済成長を示す)」と比べると3倍以上になる可能性があるそうです。

【参考リンク】

AI技術によって労働生産性が大幅に高まる可能性があるとして期待がある一方、「AI(人工知能)やロボットが人間の仕事を奪ってしまう」ということが度々話題になっています。

【参考リンク】

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しかし、こういった話を俯瞰で見てみると、「人間」vs「機械(人工知能・ロボット)」という構造でしか物事を見ていないと感じました。

もう一つの可能性として、人間と機械(人工知能・ロボット)が一体化するという考え方が抜け落ちているような気がするのです。




■人間と機械の一体化はすでに始まっている!?

人間と機械(人工知能・ロボット)が一体化するというとSFのような感じがしますが、すでに現代でも人間と機械の一体化は始まっています。

例えば「義手」です。

Amputee Makes History with APL’s Modular Prosthetic Limb

The Mind-Controlled Robotic Arm Is Getting More Nimble

触覚が感じられる義手開発、米国防総省|脳で義手を動かすことができるようになる!?で取り上げた米国防総省(US Defense Department)の先進技術研究部門、米国防高等研究計画局(Defense Advanced Research Projects Agency、DARPA)の研究チームによれば、10年以上にわたり、まひ状態にある男性が、実験的義手を装着することで「触覚」を取り戻すことができたというニュースを以前取り上げました。

神経系に接続してコントロールできる義手が開発で取り上げたJohns Hopkins University(ジョンズホプキンス大学)のApplied Physics Lab(応用物理学研究室)が、高電圧の感電事故で両腕を失った人に、その人の神経系に接続してコントロールできる義手を取り付けることに成功しています。

義手も人間と機械が一体化して感覚を取り戻した例の一つです。

この研究では、手足が不自由になった人たちの助けになることが目的となっていますが、将来的には、「義足のほうが優れていたら義足に付け替えるか」「指(手)・腕を増やしたらどうなるか」というように、どのような選択をするかが問われるようになるかもしれません。(私達はすでに”サイボーグ化”している!?|バイオハックの視点から

「Fairy Lights in Femtoseconds」落合陽一さんインタビュー:「アートはもうテクノロジーでしかなくなる」

(2015/8/17、ギズモード)

ギズ バイオハックのレベルが「義足のほうが優れていたら脚を切って義足に変えるか?」とかそういうことではなくなってきているんですね。もっと次の段階というか…。

落合 そう、もっとナチュラルにバイオハックされていく。義足かっこいいけどね。ただバッテリーに問題があると、ちょっとなあとは思います。足がもう一本生えたりしないかな? 足の裏の感覚がけっこう好きで、これを失いたくはないので、感覚がある義足があれば欲しい。その辺の問題を全部ひっくるめて作りたいですけどね。あとは足より、指(手)がもう2本ぐらいあるといいなと思います。肩のあたりからもう2本ぐらいあるといいな。ロボットアームつけるみたいなインタラクションもありですね。

MetaLimbs: Multiple Arms Interaction Metamorphism (2017)

「MetaLimbs」は「Artificial Limb(人工的な四肢)」をつけて、脚(足)で動かし、第三の手で作業の補助するという提案です。

The third thumb Dezeen

【参考リンク】

「義足のほうが優れていたら義足に付け替えるか」という問いや「指(手)を増やす」というアイデアは一見するとおかしなことを言っているようにも思います。

しかし、ある面から見るとすでに私達は”サイボーグ化”しているとも考えられるのです。

ARの次は『拡張人間』 東大 暦本純一教授の世界

(2015/7/3、Sensors)

「結局は”程度”の問題なんですよ。たとえばあなた。あなたも立派なサイボーグですよ。なんらかの携帯情報端末をもっていますよね?家にはホームオートメーションとAIセクレタリー。それらのデータが災害や事故で失われたら、あなたはどうなりますか?自分の生活をそこまで電子的な装置に依託してしまっているのに、”自分はサイボーグ”でないと言っても説得力はありませんよ。あなたにとって携帯情報端末は既に第二の脳だ。科学の歴史は人間の身体機能の拡張、つまり人間機械化の歴史といっても差し支えない。だから”程度”の問題なんです。」

SENSORSという記事で紹介されているアニメ「PSYCHO-PASS」に登場する、脳と神経以外を全身サイボーグ化した泉宮寺豊久は「肉体を機械化することに抵抗はないのか」と言う問いについて上述したように答えました。

ある側面から見れば、人はすでに道具・テクノロジーによって機能を拡張し、能力の限界を越えています。

高齢者の動きをサポートするパワードスーツ・外骨格スーツやアスリートのためのトレーニングスーツが開発が行なわれていますし、私たちの身近なものでいえば、コンタクトレンズというテクノロジーによって視力が回復していますし、スマホなどの携帯情報端末といったテクノロジーによって能力を拡張しています。

Superflex – Aura Powered Suit|from fuseproject|Vimeo

人工知能の登場により、棋士(将棋・囲碁)に変化が現れています。

人工知能は棋士たちをどう変えたのか

(2017/4/1、Yahoo!ニュース編集部)

「人間が見ていなかった手が見えてきた。これは大きな変化です。ダメだといわれていた手の中にも有効なものがあると気付いた」

将棋(囲碁)プログラムの影響を受けることで、棋士たちの指し手(打ち手)に変化が現れているということは、ある種人間と機械の一体化ともいえるのではないでしょうか?

■まとめ

ソニーと東大が「人間拡張学」で連携–次世代を牽引する技術系人材を育成

(2017/3/13、cnet japan)

ヒューマンオーグメンテーションは、人間とテクノロジー・AIが一体化し、時間や空間の制約を超えて相互に能力を強化しあう、IoA(Internet of Abilities:能力のインターネット)という未来社会基盤の構築を視野に入れた、最先端の研究を体系化していく学問領域だという。

IOA(INTERNET OF ABILITY)で「人間の能力」がネットワーク化される未来とは?によれば、ヒューマンオーグメンテーション(Human Augmentation)とは、人間とテクノロジー・人工知能が一体化することで、知覚、認知、身体、存在感の4つの分野で人間の能力を強化・拡張していくことを目的とする暦本純一さんが提唱するコンセプトです。

JackIn Head: 1st person omnidirectional video for immersive experience

JackIn: 一人称視点と体外離脱視点を融合した人間ー人間オーグメンテーションの枠組み

(2014/2/27、笠原 俊一、暦本 純一)

JackIn は人間 (Body) の能力を他の人間 (Ghost) が強化拡張するという可能性を持っている.

暦本純一×平野啓一郎対談「機械が進化しても、人間もテクノロジーで進化」

(2017/3/29、MIT Tech Review)

「私は人間が機械とつながり、さらに人間と人間がつながり、人間の存在・能力そのものが多様に拡張・編集される『IoA(Internet of Abilities)』がつくる未来を研究しています」

人間と機械(AI・テクノロジー)の対立構造にするのではなく、人間と機械(AI・テクノロジー)が一体化することで相互に能力を強化・拡張するIoAの考え方を頭に入れておくと、世の中がまた違った見え方をするのではないでしょうか?







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