癌の治療法を求める努力は何千年も前から続いています。最も古い研究の一つは古代エジプトに遡り、医師であり建築家のイムホテップが紀元前2600年頃にパピルスに人間の腫瘍について記述したものです。おすすめ動画* * *現在、多くのテックリーダーがAIを医療の謎を解く鍵として称賛しています。これは昨年10月にグーグルのルース・ポラット社長が予測したことです。そして、アントロピックのCEOダリオ・アモデイが「圧縮された21世紀」という用語を作り出し、AIが医療の進歩を加速させると考えていることの表れです。しかし、医療界の一部はその予測は少し過大評価だと考えています。デレク・トンプソンの_Plain English_ポッドキャストの最近のインタビューで、イーライリリーのCEOデイビッド・リックスは、AIはまだ病気を治す段階には遠いと述べました。「ただ生物学や化学の質問を解決させるだけなら、彼らはあまり得意ではありません」と彼は言います。「彼らは人間の言語に訓練されているので、化学、物理学、生物学の言語には適していません。」AIへの投資が過去最高レベルに達し、一部の先進国のGDPに匹敵する理由の一つは、この技術が革新的な科学的突破を可能にすると信じられているからです。昨年、ドナルド・トランプ大統領がスタートレイジ・プロジェクトを発表した際、これは2029年までにAIインフラに5,000億ドルを投資するものでしたが、その際にオラクルの会長ラリー・エリソンは、このプロジェクトががんワクチンにつながる可能性があり、わずか48時間で考案できると述べました。**AIがん研究の現状**-------------------リックスはAIの科学研究能力にいくつか疑問を持っていますが、いくつかのAIモデルはがん研究において重要な進展を遂げています。例えば、ハーバード大学のSybil AIモデルは2023年に肺がんリスクを6年以内に正確に予測しました。また、グーグルのDeepMindが開発したAlphaProteoモデルは、特定の分子を標的とするタンパク質結合剤の設計において重要な役割を果たしています。実際、イーライリリーはGoogle DeepMindが開発したもう一つのAIシステムであるAlphaFoldを使用しており、パートナーシップも維持しています。しかし、リックスは現在のAIの能力は、追加の科学研究の必要性に比べてごく一部に過ぎないと述べています。「私たちは、タンパク質の構造を予測するのはかなり得意になってきましたが」と彼は言います。「しかし、それは薬の発見において直面する問題のごく一部、1,000分の1程度に過ぎません。」イーライリリーのCEOは、科学的進歩を確実にするために、特定のAIモデルに賭けています。インタビューの中で、彼はほとんどの大規模言語モデル（LLMs）が生物学の微妙なニュアンスを理解できていないと指摘し、より高度で特定のデータで訓練されたモデルが将来的にそれを達成できると考えています。「未来は、実際には、これらの狭い予測問題のモデルをますます構築していくことです。なぜなら、生物学は人間の言語とは異なり、すべてのルールを同じように従っているわけではないからです」と彼は述べ、Google DeepMindのAlphaFoldやAlphaProteoと類似しています。それでも、リックスは、医療の進歩がすでに達成されているにもかかわらず、人間はAIの有無にかかわらず、生物学的研究開発においてはかなり遠いと考えています。「私たちは生物学の言語においては、まるで幼児のようなものです」と彼は言います。フォーチュン・ワークプレイス・イノベーション・サミットに参加しませんか？ 2026年5月19日〜20日にアトランタで開催されるこのイベントは、職場のイノベーションの次の時代を迎え、古い戦略は書き換えられつつあります。このエリートでエネルギッシュなイベントでは、世界の最も革新的なリーダーたちが集まり、AI、人間性、戦略がどのように融合し、再び働き方の未来を再定義するのかを探ります。今すぐ登録してください。
テック大手はAIにがんの治療法を見出すと考えている。しかし、イーライリリーのCEOはそれが「特に良いとは思わない」と、 biologyやchemistryの問題解決にはあまり効果的でないと感じている。
癌の治療法を求める努力は何千年も前から続いています。最も古い研究の一つは古代エジプトに遡り、医師であり建築家のイムホテップが紀元前2600年頃にパピルスに人間の腫瘍について記述したものです。
おすすめ動画
現在、多くのテックリーダーがAIを医療の謎を解く鍵として称賛しています。これは昨年10月にグーグルのルース・ポラット社長が予測したことです。そして、アントロピックのCEOダリオ・アモデイが「圧縮された21世紀」という用語を作り出し、AIが医療の進歩を加速させると考えていることの表れです。しかし、医療界の一部はその予測は少し過大評価だと考えています。
デレク・トンプソンの_Plain English_ポッドキャストの最近のインタビューで、イーライリリーのCEOデイビッド・リックスは、AIはまだ病気を治す段階には遠いと述べました。
「ただ生物学や化学の質問を解決させるだけなら、彼らはあまり得意ではありません」と彼は言います。「彼らは人間の言語に訓練されているので、化学、物理学、生物学の言語には適していません。」
AIへの投資が過去最高レベルに達し、一部の先進国のGDPに匹敵する理由の一つは、この技術が革新的な科学的突破を可能にすると信じられているからです。昨年、ドナルド・トランプ大統領がスタートレイジ・プロジェクトを発表した際、これは2029年までにAIインフラに5,000億ドルを投資するものでしたが、その際にオラクルの会長ラリー・エリソンは、このプロジェクトががんワクチンにつながる可能性があり、わずか48時間で考案できると述べました。
AIがん研究の現状
リックスはAIの科学研究能力にいくつか疑問を持っていますが、いくつかのAIモデルはがん研究において重要な進展を遂げています。例えば、ハーバード大学のSybil AIモデルは2023年に肺がんリスクを6年以内に正確に予測しました。
また、グーグルのDeepMindが開発したAlphaProteoモデルは、特定の分子を標的とするタンパク質結合剤の設計において重要な役割を果たしています。実際、イーライリリーはGoogle DeepMindが開発したもう一つのAIシステムであるAlphaFoldを使用しており、パートナーシップも維持しています。
しかし、リックスは現在のAIの能力は、追加の科学研究の必要性に比べてごく一部に過ぎないと述べています。「私たちは、タンパク質の構造を予測するのはかなり得意になってきましたが」と彼は言います。「しかし、それは薬の発見において直面する問題のごく一部、1,000分の1程度に過ぎません。」
イーライリリーのCEOは、科学的進歩を確実にするために、特定のAIモデルに賭けています。インタビューの中で、彼はほとんどの大規模言語モデル（LLMs）が生物学の微妙なニュアンスを理解できていないと指摘し、より高度で特定のデータで訓練されたモデルが将来的にそれを達成できると考えています。
「未来は、実際には、これらの狭い予測問題のモデルをますます構築していくことです。なぜなら、生物学は人間の言語とは異なり、すべてのルールを同じように従っているわけではないからです」と彼は述べ、Google DeepMindのAlphaFoldやAlphaProteoと類似しています。
それでも、リックスは、医療の進歩がすでに達成されているにもかかわらず、人間はAIの有無にかかわらず、生物学的研究開発においてはかなり遠いと考えています。「私たちは生物学の言語においては、まるで幼児のようなものです」と彼は言います。
フォーチュン・ワークプレイス・イノベーション・サミットに参加しませんか？ 2026年5月19日〜20日にアトランタで開催されるこのイベントは、職場のイノベーションの次の時代を迎え、古い戦略は書き換えられつつあります。このエリートでエネルギッシュなイベントでは、世界の最も革新的なリーダーたちが集まり、AI、人間性、戦略がどのように融合し、再び働き方の未来を再定義するのかを探ります。今すぐ登録してください。