IT業界に進んだバイオインフォマティシャンが2023年度を振り返る

2023年度も残りわずか。地域差はありますが、寒い時期もそろそろ終わってもうすぐ春ですね。年度末ということで、この1年間で私が執筆した記事の総集編を紹介します。一つでも気になった記事があったら、ぜひこの機会にご覧ください。

常に新しいニュースに溢れていた生成AI

ChatGPTからGPT4モデルが出たのが、ちょうど2023年3月中旬頃なので、ちょうど1年経ちました。技術のインパクトはすさまじく、コンピューターでできることがものすごく増えました。

「生成AIとは何か？」を常に追い続けた

「ChatGPTのような大規模言語モデルで知っておくべき8つのこと」は、大規模言語モデル（LLM）について勉強してみたい人にお薦めの記事です。論文をベースに解説をし、公開当初からかなり読まれた記事でした。

ChatGPTのような大規模言語モデルで知っておくべき8つのこと 話題の対話型AIのChatGPTですが、大規模言語モデル（LLM）について興味深い論文を紹介します。LLMは、投資を増やすだけで性能が向上し、予測できない形で進化することや、実は専門家も内部構造を解釈できず、いずれ人間の能力を超えると解説されています。

「人間が結果を評価して精度UP！ChatGPTの学習メカニズムとは？」では、実際にOpenAIのChatGPTがどのような手法で開発されたのかを知ることができます。実際に使用者である我々人間のフィードバックに基づいている、という点で世界的に話題になりました。

人間が結果を評価して精度UP！ChatGPTの学習メカニズムとは？ ChatGPTには、生成した文章を人間がランキングで評価する、強化学習のアルゴリズムが使われています。人が結果に優劣を付けてフィードバックすることで、モデルはさらに改善されていきます。このRLHFという仕組みを、ちょっと覗いてみましょう。

AIの話のとき、「学習」とか「訓練」とか、あれって結局どういうこと？ということについて解説したのが「AIの中身は関数!? AIを作る3ステップで「学習」とは何かを考える」です。AIはどうやって作られているのかが気になる、身近な人たちに教えてあげてください。

AIの中身は関数!? AIを作る3ステップで「学習」とは何かを考える ディープラーニングを使ったAI画像分析や翻訳も、数学的に言えば単なる関数の結果です。単純化すると、AIの学習とはコンピューターに「良さ」を定義し、最も「期待外れ度」が低い関数を探す処理の連続だと言えます。

生成AIで爆上がりした生産性

生成AIの普及で、文字通り生産性は爆上がりしました。執筆・コーディング・学業などありとあらゆる場面において、恵みをもたらしたのではないでしょうか。

中でも、エンジニアや技術者には避けて通れない、コーディングの作業を、今ではGitHub CopilotやClaudeなどが自動化してくれます。コーディング自動化の初期搭載としては、ChatGPTにAdvanced Data Analysisという機能が搭載されて、データをアップロードすると自動で解析をしてくれるようになりました。

「ChatGPTのAdvanced Data Analysisでデータ分析を自動化しよう！」ではその実践を執筆しました。

ChatGPTのAdvanced Data Analysisでデータ分析を自動化しよう！ ChatGPTのAdvanced Data Analysis（旧Code Interpreter）は非常に強力な機能を持っています。ファイルをアップロードすれば、プログラムやデータを解析して、分析やグラフの描画を自動で処理してくれます。仕事に活用しない手はありません。

また、生成AIの普及で、「プロンプトエンジニアリング」という言葉が有名になりましたね。プロンプトエンジニアリングにより起こった革命は、ずばり、プログラミング知識がない人でも、自然言語を使ってコンピューターと対話したり、知識を得ることが可能になった、ということです。「Joi Itoが説明するChatGPTによる3つのプログラミング革命とは？」では、伊藤穣一氏の話をテーマに、このパラダイムシフトを整理しました。

Joi Itoが説明するChatGPTによる3つのプログラミング革命とは？ ベンチャーキャピタリストであり実業家、元MITメディアラボ所長の伊藤穰一氏のビデオを紹介します。ChatGPTによってプログラミングに起きた3つの革命について、自然言語のプロンプトや的確な言語化、新しいソフトウェア開発手法を見てみましょう。

生成AIが普及してくると、今度は世界中で、機械学習エンジニアや研究者らがオープンソースで生成AIを開発する、という時代の流れになりました。ここで大事だった（しかしとても大変だった）のは、毎日のように技術的なアップデートがあるということです。もちろん、これは今も続いています。しかし生成AI自体のおかげで、論文を高速で読めるようになったので、それはめちゃくちゃでかいです。

その実践方法としての、落合陽一氏の落合メソッドやプロンプト手法を、「難解な論文だってラクに読める！ChatGPTで「難解な論文だってラクに読める！ChatGPTで「3分論文リーディング」」で紹介しました。プロンプト技術のアドバイスについては、「ChatGPTを仕事の相棒にするプロンプトエンジニアリングの26の極意」が反響を多くもらいました。

難解な論文だってラクに読める！ChatGPTで「3分論文リーディング」 ChatGPTは、文章や画像、グラフを生成する以外に、論文をザクッと読んで概要を掴むのにも便利です。便利な落合陽一氏のフォーマットとプロンプトをコピペして、追加で質問するだけで、大量の論文に目を通すことができます。

ChatGPTを仕事の相棒にするプロンプトエンジニアリングの26の極意 ChatGPTを効果的に使う上での「26の原則」が論文として発表されました。極意とも言えます。プロンプトエンジニアリングとも呼ばれる、生成AIとの対話のヒントを使えば、仕事で使える強力な味方になります。

期待が高まる量子コンピューターと量子技術

量子コンピューターは、「AIの次の技術」と言われています。量子コンピューターの現状が分かる記事は、「量子コンピューターは「不完全」!? NISQ時代の量子計算とは」です。

量子コンピューターは「不完全」!? NISQ時代の量子計算とは？ 現在の量子コンピューターは、ノイズがあって、数十年以内に開発される中規模が前提。つまり不完全です。そのため、量子計算は物理の問題を解きながら機能を実装していくようなもので、一般のプログラミングとは、環境も手法も大きく異なります。

『量子コンピューターとAIって、関係するの？』その答えはYESです。具体的にそれを解説したのは「NVIDIA GPUがChatGPTと量子コンピューターに必要な理由・意外な関係」と、「量子コンピューターとAI：ニューラルネットワークやLLMとの関係」の2本です。生成AIなどに詳しい人は、すんなり量子にも入っていけると思います。

NVIDIA GPUがChatGPTと量子コンピューターに必要な理由・意外な関係 ChatGPTやGoogle Bard、Stable Diffusionなど、生成AIに必須なGPU。メーカーのNVIDIAは株価が最高潮です。「現代の宝石」ともいえるGPUは、実は量子コンピューターがベクトル-行列の演算を処理するシミュレーションにも、必須の要素です。

量子コンピューターとAI：ニューラルネットワークやLLMとの関係 大きな可能性が期待される量子コンピューターと、話題のChatGPTのようなAIとの関係は？ニューラルネットワークや大規模言語モデル（LLM）など、量子機械学習の研究者の観点から、いろいろな最新トレンドを交えて解説します。

量子関連の技術はノーベル賞で頻出したりと、今後も注目必須です。「2023年ノーベル化学賞受賞！量子ドットとそのインパクトとは？」は、量子ドットについて触れました。

2023年ノーベル化学賞受賞！量子ドットとそのインパクトとは？ 今年のノーベル化学賞は「量子ドット」を発見した研究者3人が共同受賞しました。超高画質モニターにQLEDとしてすでに採用されている、将来性が大きく期待される技術です。

マニアックな内容の記事だと、実際に理論の計算をしているのが「量子テレポーテーションを回路図と計算式で確認してみよう」を書きました。実際紙とペンで確認してみると、すんなり頭に入るものです。

量子テレポーテーションを回路図と計算式で確認してみよう 量子テレポーテーションとは、一つの量子ビットの状態を別の量子ビットに転送する情報転送操作のこと。マンガやSFのような瞬間移動ではありません。量子もつれの効果を使って、転送する仕組みを、回路図と計算式を使って確認してみましょう。

ITとも関係が深いバイオテクノロジー

生物学にも目が離せません。「ノーベル生理学・医学賞を受賞した炎症反応を抑えるmRNAとは？」や「バイオは新しいデジタル！ITに続くブレイクスルーを生物学が担う!?」では、今、なぜバイオの領域に注目が集まっているのかを解説しています。

ノーベル生理学・医学賞を受賞した炎症反応を抑えるmRNAとは？ 2023年のノーベル生理学・医学賞を受賞した研究は、mRNAの課題を解決するブレイクスルーでした。人体に炎症を引き起こす活動を抑えることで、新型コロナウイルスワクチンの開発につながり、他の病気の治療も期待されています。

バイオは新しいデジタル！ITに続くブレイクスルーを生物学が担う!? 『バイオは新しいデジタルだ！』とは、MITメディアラボの創設者N.ネグロポンテ教授が語った言葉です。デジタル技術が社会に与える影響を予言したように、バイオロジー（生物学）がITの力を得てさらに大きな変化をもたらそうとしています。その本質とは？

生成AI技術も、実はバイオインフォマティクスに大きな貢献をしています。「DNAも言語だ！生成AIの言語モデルとバイオテクノロジーの関係」を読むと、言語モデルのことが分かる上、DNA言語モデルの最新トレンドを追うことができます。

DNAも言語だ！生成AIの言語モデルとバイオテクノロジーの関係 DNAも、情報を伝達する言語です。ChatGPTでも使われている基幹技術は、言語以外のバイオテクノロジーの分野にも応用されています。Transformerアーキテクチャとの関わりなどについて、DNABERTの論文で解説します。

仕事・暮らし・専門性

個人的には、福岡市に引っ越して環境が大きく変化しました。約1年住んだ感想として、福岡は最高です。「福岡市に移住したらすごかった！4カ月住んでみて感じた魅力はこれ！」を読んでみてください。

福岡市に移住したらすごかった！4カ月住んでみて感じた魅力はこれ！ 3年間で3度目の引っ越しを経て、福岡市民になって4ヶ月の感想や感動を、移住者目線で書いてみます。若年層が多くて食べ物が何でもおいしい。街中に建設クレーンが伸びてる。スタートアップ支援も盛ん。外から来た生活者のそんな感想あれこれ。

バイオインフォ領域や量子・AIなど、コンピューテーション分野はアツい領域で、今後の将来性も高い領域です。現場での感想は「知見を生かした挑戦が楽しい！IT業界に進んだ化学修士卒の経験談」や「IT技術職からのバイオ情報解析キャリアチェンジ 君もバイオインフォマティシャンにならないか？」に書きました。

知見を生かした挑戦が楽しい！IT業界に進んだ化学修士卒の経験談 自然科学系の学問を学ぶ人たちこそ、一見関係なさそうなIT業界に進むのはオススメです！最新テクノロジーに触れ、開発スキルを身につけられる以外に、物質の性質や計算処理など応用できることも多く、今後さらに距離が近づきます。

IT技術職からのバイオ情報解析キャリアチェンジ 君もバイオインフォマティシャンにならないか？ バイオインフォマティシャンとは、生物学の大規模情報を扱うデータサイエンティストです。ゲノムやオミクス情報、臨床情報等の情報を、統計学やデータサイエンスなどIT技術で解析する、期待の職業の現状を紹介します。

社会人博士としての取り組みも、1年くらい経ちました。実際にやってみての所感は「社会人博士課程在学中に得た7つの所感—1年目の秋編」で知ることができますし、今年もアップデートしていきたいと思います。

社会人博士課程在学中に得た7つの所感—1年目の秋編 社会人博士課程の学生として、企業に所属しながら大学院で研究活動中の所感を共有します。受験や論文チェックから、プロジェクトへの関わり、失敗や行き詰まりなど、9ヶ月のリアルな姿を同輩・後輩のために激白！

慌ただしくも面白かった1年を過ごして

振り返ってみると、話題に尽きない、面白い1年だったと思います。生成AIの躍進がすごく、まさに劇的な変化となりました。技術進歩が速くなってきたので、乗り遅れないようにキャッチアップを続けていきたいですね。4月からも情報発信していく予定なので、チェックしてもらえると嬉しいです。

同僚でもある理人さんが書いた記事も、研究職のキャリアを目指す人なら参考になるはずです。ぜひお読みください。

数学からバイオインフォマティクスへ：博士課程1年目の変化と成長 数学専攻からバイオインフォマティクスに進み、ゲノム解析に取り組んでいる社会人博士としての一年を振り返ります。パソコンの使い方から、資料の準備と発表、論文の読み方、他者との協働や意思疎通など、学びの多い日々でした。

松原 太一

研究員（専門分野：バイオインフォマティクス・深層学習・量子コンピューティング）

2021年から株式会社BlueMemeで量子コンピューティングやゲノム情報解析の研究開発を担当。専門分野は、量子AIの生命医科学への応用。BlueMemeに在籍する傍ら、2023年度より社会人学生として、九州大学大学院システム生命科学府へ進学し博士号取得を目指す。
松原 太一の記事一覧