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公開：2024-10-18

東大松尾研発スタートアップEQUESがGENIACに採択、製薬特化LLM開発で業務効率化を目指す

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• EQUESがGENIACに採択され製薬特化LLMを開発
• 製薬業務の効率化と社会実装を目指す
• 国内生成AI開発力強化に貢献する取り組み

東大松尾研発スタートアップEQUESがGENIACに採択され製薬特化LLM開発を開始

株式会社EQUESは、経済産業省およびNEDOが実施する生成AI基盤モデル開発プロジェクト「GENIAC」に採択され、薬学分野・製薬業務に特化したLLMの開発を2024年10月16日に開始したことを発表した。EQUESは製薬業界向けにAIソリューション開発を行っており、今回の取り組みで製薬特化のLLMを開発することで業務の効率化を目指している。^[1]

EQUESのリードエンジニアである小野新之介氏は、製薬業務の効率化に特化したLLM開発が世界的にも例のない取り組みであると述べている。同社はこれまでの製薬会社との協業成果を活かし、社会実装を見据えたモデル開発を実施する予定だ。また、開発過程で得た知見や学習・評価データを積極的に公開し、国内のLLM開発に貢献することを目指している。

GENIACは国内の生成AI開発力強化を目的としたプロジェクトで、基盤モデル開発に対する計算資源の提供やデータ・AI利活用に向けた実証調査の支援等を行っている。EQUESの取り組みは、製薬分野における高度な科学技術と膨大なテキストデータ処理の効率化に寄与するものとして期待されている。

EQUES採択のGENIACプロジェクト概要

LLMについて

LLMとは「Large Language Model」の略称で、大規模な言語モデルを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 膨大なテキストデータを学習し、人間のような文章生成が可能
• 自然言語処理タスクにおいて高い性能を発揮
• 様々な分野での応用が期待される技術

EQUESが開発を目指す製薬特化LLMは、薬学分野や製薬業務に関する専門的な知識を学習し、高度な科学技術と膨大なテキストデータに基づく医薬品製造や創薬開発の効率化に貢献することが期待されている。このようなドメイン特化型LLMの開発は、特定分野における業務の生産性向上と新たな知見の獲得につながる可能性がある。

製薬特化LLM開発に関する考察

EQUESによる製薬特化LLMの開発は、製薬業界における業務効率化と革新的な創薬プロセスの実現に大きく貢献する可能性がある。特に、膨大な科学論文や臨床データの解析、新規化合物の提案、副作用予測などの複雑なタスクを効率的に処理することで、研究開発のスピードアップやコスト削減が期待できる。一方で、医療情報の機密性や倫理的配慮の観点から、データの取り扱いやモデルの出力に関する厳格な管理体制の構築が不可欠となるだろう。

今後の課題としては、製薬分野特有の専門用語や複雑な化学構造の理解、最新の医学知識のアップデート、そして規制当局の承認プロセスへの適合などが挙げられる。これらの課題に対しては、継続的な学習データの更新や専門家との協働、規制当局との緊密な連携が解決策となり得る。また、AIの判断根拠の説明可能性を高めることで、研究者や医療従事者がLLMの提案を適切に評価し活用できる環境を整備することも重要だ。

将来的には、製薬特化LLMが個別化医療の実現や希少疾患の治療法開発など、これまで困難とされてきた課題に新たなアプローチをもたらす可能性がある。EQUESには、製薬業界のニーズを的確に捉えながら、常に最先端の技術を取り入れ、安全性と有効性を両立したLLMの開発を期待したい。さらに、開発過程で得られた知見を積極的に公開することで、日本の生成AI技術の底上げに貢献することを願う。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「東大松尾研発スタートアップ「EQUES」、経済産業省およびNEDOによる「GENIAC」に採択 | 株式会社EQUESのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000008.000101360.html, (参照 24-10-18).
2. 経済産業省. https://www.meti.go.jp/index.html

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