「情報時代」から「AI時代」への変化と、化学・創薬研究の展開

　改めて言うまでもなく、時代が大きく変化していることは確実であり、日々の生活においてこのような変化を大きく感じられていると考えます。TVではニュースの中でAIという言葉が出ない日は無いし、頻繁にAIに関する特集番組が組まれています。生活の中でAIという言葉に接しない日は、現在においては殆どないでしょう。

　日々の研究に追われている研究者の方々にとり、AIの単語は聴いているが、自分には関係が無いと考えている方。AIの重要性は感じているが、自分の研究とどのように関係づけるかわからないと躊躇されている方。AIを取り入れたいし、より接触的にAIに取り組みたいが、AIの文献を見ると、様々な新規用語が出て、また考え方も化学・創薬とは全く異なり、アプローチが困難である。どのように切り込んで行くのかがわからない等の躊躇があるようです。

　これらの状況は化学・創薬の研究分野に深く、広く存在することは私も強く感じております。私は、最新のAIに関する研究発表を化学・創薬関連研究分野の学会や研究会等でたびたび実施してきました。しかし、発表当日にポスター現場に来て私と討論しようとする研究者は殆どなく、演題を遠目に見ているだけです。若い研究者が時々討論に来ますが、個人の興味が中心で、研究室の業務との関係を探っているという話で、研究室の責任者に話してもあまり良い答えが無いとの話でした。 

　以上が、学会でのAI研究に関する私の肌感覚です。残念ですが、「AI時代」と言っても、化学・創薬研究分野ではこのような状況が現実です。　

　先の「情報時代」では、化学・創薬関連情報をコンピュータ上で扱う技術として、<u>化学情報学、ケモメトリックス</u>等の様々な技術の新規開発や展開が求められました。このように時代の基本技術を化学・創薬研究に適用するための様々な融合技術の展開が新たに必要となります。

　歴史は繰り返します。今後の「<b><u>AI時代</b></u>」には、AI技術と化学・創薬技術の融合が必要であり、このような融合技術の展開が来るべき「AI時代」の化学・創薬研究の展開、更には新たな発展を実現する上で必要な技術となります。

　「<b><u>AI時代</b></u>」の新たな化学・創薬研究は既に展開され、正に新たな「AI時代」の先駆け研究として普及しています。ノーベル化学賞に輝いたアルファフォールド２は正にAI時代の化学・創薬関連研究のツールとして開発され、来るべきAI時代の先駆けとして利用されています。

昨日（５月２８日）に誕生日を迎えました：７９歳（傘寿：数え年が８０歳）となりました。

 　昨日、誕生日を迎えました。満年齢で７９歳となり、数え年では８０歳です。

　WEBで調べると以下のように書いてありました。

■傘寿（さんじゅ）：80歳（満79歳）、別の言い方では八十寿（やそじゅ）。傘の字の略字「仐」を分解すると八十となることに由来。

https://imaterasu.com/sanjyu.html

　歳を取ると誕生日の意義は本人にとり小さくなってゆきますが、世間的には様々なイベントが設定されているようです。今回は傘寿でしたが、次の区切りは２０３４年で、８８歳となり、名称は米寿となります。　

　確かに体力的に若干弱ってきたかなーと感じることが多くなりました。しかし日常の生活に支障が出るほどではないので、精神的には今までと同様の生活を続けることが出来ます。谷津病院の須藤先生（現、谷津院長）には富士通時代の心房細動の治療時代から診てもらってきており、健康的には精神上で安心しています。

　私は歳を取りましたが、昨今の新規技術の展開は目を見張るような発展、進歩を続けています。特に私がここ数十年展開してきた、化学情報学　➡　ケモメトリクス　➡　AI（人工知能）の流れや展開は急速に拡大し続けています。このような流れを見ると、本当に心が躍るような感じとなり、更に前進したくなります。

　いつまで最新の技術をフォローできるかわかりませんが、皆様のご支援をいただきつつ頑張ってゆきたいと考えます。今年度もよろしくご支援お願いいたします。

インターフェックス展示会に行ってきました。様々な技術が急速に発展／拡大していることを強く感じました。

 　28th INTERPHEX WEEK TOKYOが海浜幕張にて、５月２０日（水）～２２日（金）で開催されましたので二日ほど行ってきました。幕張メッセは初日は自転車で、三日目は自家用車で行きました。全体的に盛会であり、技術的な進歩の力強さを強く感じました。

　製薬関連機器の進歩は特に大きく、製薬の製品化に関する多くのプロセスが殆ど自動化されているし、マシンの種類や品質等の高さが急速に進歩していると感じました。薬物の構造式が決まれば、その製品化のプロセスへの機械化は様々な形や種類の機器で支援することが出来る感じでした。製品化への自動化技術は最新のロボット技術も導入され、以前の展示会で見たものと比較すると、スマート且つ多様化が増し、大きく進歩したと感じました。

　本分野が拡大しているなと感じたのは、iPS関連の展示ブースが増えて、細胞融合等の分野も大きくなり、細胞関連分野の様々な展示が大きく増えていたことでした。今後は製薬という観点だけではなく、治療という観点での発展が強くなると感じました。

　AI関連の展示も増えており、AIを導入、適用しての製薬関連業務の支援システム等もかなり増えてきたと感じました。以前はAIを先頭に掲げるシステムは少なかったのですが、AIが必須という感じになっていました。

　富士通ブースで、昔私が関与していたACDシステムが展示されていました。昔一緒に仕事をしていた仲間がいたので、懐かしく話をし、情報交換等してきました。この時間はとても楽しく、懐かしく感じました。

　インターフェックスから感じたことをまとめると、現在の製薬技術は、医薬品化合物の構造式が出来れば、製品化は自動的に様々な機会を使って高い確率で実現できるのではないかという感じを受けました。つまり、「製薬」関連技術は実現性や完全性が高くなっているということです。従って、逆に相対的に重要さを増しているのは「創薬」関連技術の高まりが必要ということです。

　「創薬」は依然として多くの困難さを伴う研究となっています。創薬研究の出口としての製薬技術が大きく進歩している現在、本丸である創薬研究の進歩や発展はその重要性を増しています。私としては、創薬へのIT、更には最近急速に進歩しているAI（人工知能）技術 の導入等で、創薬関連研究の発展に尽くしてゆきたいと考えます。ノーベル化学賞に輝いたアルファフォールド２が蛋白創薬を大きく変えたことは記憶に新しいところです。

　最近は著述作業が中心となっていたので、事務所にこもっていることが多かったのですが、今回のように外出して、展示会等で新しい時代の流れを感じ取ることが出来ました。大いにリフレッシュすることが出来ました。

「AI創薬研究の歴史と，予測AI，生成AI活用のポイント」が脱稿致しましたので報告いたします：湯田

 　技術情報協会より出版される予定の、

「予測AI／生成AIによる需要・各種予測技術と活用法」

について、分著して書いておりました部分の著者校正が完了いたしました。現在、ホッと一息ついているところです。

　私が担当しているところは、本著書の第７章研究開発業務への導入と活用にて、

「第4節　AI創薬研究の歴史と，予測AI，生成AI活用のポイント」のタイトルで書きました。

　内容は以下のようになりました。

はじめに

1.  時代の変化と研究手法の変化

1.1 時代の遷移と中心技術の変化

1.2  現代はコンピュータ関連技術による「IT時代」となり自動化が発展

1.3  今後は「データ」中心から,「情報」中心の時代へと変化

1.4「情報」中心の時代では,AIが基盤技術となり新たな時代を形成する力となる

1.5  AIの種類（トラディショナルAI および大規模生成AI）

1.6  大規模生成AIの機能から見た,「単機能型AI」 と「自律型AI」

2.   大規模生成AIの適用事例

2.1 大規模生成AI関連基本技術（深層学習）

2.2 最新のＡＩによる実施例

2.2.1       医療関連分野での適用

2.2.2     AlphaFoldの技術

3.    大規模生成AIの適用事例

3.1　「自動型研究」および「自律型研究」の内容

3.1.1 「自動型研究」の支援技術や内容

3.1.2　「自律型研究」の支援技術や内容（これが無ければ,約300年前の古代と全く同じ形式での研究形態）

4.  研究業務における自動型研究と自律型研究の割合（自律型研究の割合が極めて高い）

5.  自律型研究の基本的な支援道具としてのLLM（大規模言語モデル）および種々の生成AI

6.  AIの研究支援道具（道具型AI）から,自律性を有する自律型AIへの展開及び連携

7.  大規模生成AIを活用した自律型創薬の展開とレベル分け開発の導入提案

7.1　自律型創薬の内容について

7.1.1　自動車の自動運転について

7.2 大規模生成AIを活用した自律型創薬のレベル化の提案

まとめ

参考文献

時代が大きく変化しております。本ブログも、新たなAI時代に対応すべく再編成してまいります。

 　現在はAI（人工知能）が中心となり、新たな時代に突入していることを強く感じます。

　現在まで、本ブログシリーズで討論されてきたことは、旧来の「計算機化学・創薬」や「ケモメトリクス」を基本とする、「情報」時代の技術を中心とした討論でした。AI等の技術も討論されてきましたが、あくまでも従来技術（データサイエンス）の延長という形での扱いにとどまってきました。このため、本シリーズでのブログにおきましてもAI等をテーマとして扱ってきましたが、トピックスとしての扱いが中心でした。

　現在はコンピュータ支援業務を中心とする「情報」の時代から、「AI（人工知能）」の時代へと大きく変化していることを強く感じます。この変化に伴い、「化学・創薬」研究も今後大きく変化することが予想されます。しかし現時点では、旧来型の「化学研究支援システム」を用いての応用や、拡張展開の形式でAIが討論されているのが現状です。

　現在のAIは、従来我々が討論・展開してきたデータサイエンスの延長上でのAIとは基本が全く異なります。これは現在主力となって展開されているAIは、大規模言語モデル（LLM: Large Language Model)というデータサイエンスとは全く異なる分野で議論され、展開されてきたものです。この分野でAIの全く新しい技術が展開され、この結果として現在から今後のAI時代の基本技術となっているのです。ChatGPTやGemini等はこの最新のAI技術の展開系です。

　即ち、現在までのAI関連討論と、今後から近未来におけるAI討論では、その技術的内容や基本的な展開分野が全く異なるものであることを理解することが必要となります。

■　現在までのAI関連討論　：　データサイエンス技術の延長としてのAIに関する討論

■　今後から近未来におけるAI討論　：　

　　　　　　　　大規模言語モデル（LLM: Large Language Model)技術としてのAIの討論

　AttentionやTransformerという単語をよく耳にするようになっていますが、これが現在のAIの新しい時代を築き上げた基本中の基本です。これらの討論や理解無くして、今後から未来の「AI時代」の展開を討論し、展開することはかないません。

　本ブログでは、このAttention やTransformerについて討論し、チャレンジし、新たな時代の「AI化学・創薬」を議論してゆきたいと考えます。

　今後は、来るべきAI時代の新たなチャレンジとして本ブログを活用してゆきたいと考えます。このため、本ブログシリーズは、討論内容は従来からの「情報」中心のブログから、新時代の「AI（人工知能）」中心のブログへと大きく変化しますが、この点ご理解ください。また、新たなブログシリーズの構成や討論内容の調整や吟味に、もう少しの時間をいただきたく考えます。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　文責：湯田　浩太郎

三月の学会発表です；ご興味があれば討論いたしましょう。

 　三月に日本化学会と、日本薬学会の年会にてポスター発表致します。ご興味があれば討論いただければ幸いです。

１．日本化学会第106春季年会

         会期；2026年3月17日(火）～　20日（金）

　　場所；日本大学理工学部　船橋キャンパス

　　ポスター発表；

　　セッション日時： 2026年3月19日(木) 13:00 ~ 14:30

　　セッション番号： P2-3pm

　　講演番号： P2-3pm-31

　　　演題名： AI時代の化学関連研究におけるAttentionおよびTransformer適用に関する考察
　　Considerations on the Application of Attention and Transformer Models in Chemistry-Related Research in the AI Era

２.日本薬学会第146年会（大阪）

         会期；2026年3月26日（木）～　29日（日）

　　場所；関西大学　千里山キャンパス

　　ポスター発表；

　　セッション日時： 2026年3月28日(土) 13:10 ~ 15:10

　　講演番号： 28-61-pm1-03

　　　演題名： AI創薬におけるAttentionおよびTransformerの役割に関する考察

A Study on the Roles of Attention and Transformer Architectures in AI-Driven Drug Discovery

2026年度が始まります。昨年度は温かいご支援ありがとうございました。今年度もよろしくご支援お願いいたします。

　昨年度（2025年）は時代が大きく変化することを肌で実感したのみならず、時代が「情報」の時代から「AI（人工知能）」の時代へと大きく変化する、正に時代の移行期にあると感じた一年となりました。即ち、

AIが日々の生活の中で、一部のみならず広範囲な分野に浸透してきたこと

です。この変化は私だけが感じたものではなく、多くの方々が感じていることであると思います。時代は確実に大きく変化し、進歩しております。このような新たな変化に遅れることの無いように、学んでゆくつもりですので、2026年度も株式会社インシリコデータへのご支援のほど、宜しくお願い申し上げます。

株式会社インシリコデータ

湯田　浩太郎

「大規模生成AIを活用した自律型創薬のレベル別での段階的開発と展開」が出版されました。

 　湯田が以前より主張してきました「自律型創薬」に関する著作が３月３１日に出版されましたので、報告いたします。本稿は、（株）技術情報協会の最新刊である「生成AI による業務効率化と活用事例集　ーアイデア創出・商品開発・知識伝承・特許調査、分析・外観検査・品質管理 ー」という書籍の中の一節として分著致したものです。以下に書籍のURL を掲載いたします。このWEB では、本著の詳細な構成等が参照できますので、是非ご一読ください。

アイデア創出　特許調査、分析　商品開発　

　本著では、様々な業種や業務に関しての生成AI の適用状態に関する報告や事例紹介がされておりますので、生成AIに関する全般的な情報を知るには適したものと考えます。全体を知り、その後自分の適用分野に関するAI適用を試みるのが、最先端の技術の導入の王道と考えます。

　湯田の著作部分は本著の以下の部分となります。

◇ 第１１章　活用事例◇　　第6節　大規模生成AIを活用した自律型創薬のレベル別での段階的開発と展開

　詳細な内容はこちらのブログをご参照ください。

https://ky-method.blogspot.com/

「AI創薬・メゾスコピック化学討論」研究会が発足致しました：

 　CBI学会の新たな研究会として「AI創薬・メゾスコピック化学討論」研究会が、2025年4月1 日付けで発足致しましたので、ご報告いたします。

　本研究会の詳細は以下のブログをご参照ください。

https://insilicoscreening.blogspot.com/

　今回発足致しました「AI創薬・メゾスコピック化学討論」研究会はAI創薬の実現を目指し、様々な研究分野の研究者による討論を起こし、AI創薬を推進することを目指します。現在は、一つの研究分野の知識だけでは高度且つ複雑な内容を有する新たな研究ターゲットを実現することは困難な時代となっております。

　現在から今後の新たな研究を解決する異分野研究者のグループの総合力を結成し、現在から今後の新たな研究テーマに挑戦する。これが「AI創薬・メゾスコピック化学討論」研究会の設立意義となります。多くの研究者の方々のご支援をお願いいたします。

「AI創薬・メゾスコピック化学討論」研究会のホームページです。

・CBI 学会の研究会リスト

・AI創薬・メゾスコピック化学討論研究会

今年度もご支援お願いいたします：インシリコデータ

 　今日は４月１日で新年度が始まりました。今年度もよろしくご支援お願いいたします。

　ここ数年はIT 関連の変化が大きく、且つ強く、対応することで手一杯という感じでした。

　特にAI がノーベル物理学及び化学賞を受賞したことで、現在のIT(コンピューター）時代は大きく変化し、AIの時代になると確信しております。AIの変化はITの変化に劣らず、更に強い感じで大きく躍動しております。このような時代の変換期に仕事をするのはチャレンジングですが、非常に楽しく感じます。

　湯田が提唱してきました「自律的（オートノマス）研究」は最新のAI技術により実現に向けての一歩を踏み出しております。AI自体も個別の研究に取り込まれつつ、一層の発展をし、個々の研究に即した形での展開や新たな手法等が開発されるでしょう。楽しい時代へと変化しつつあります。