🤖**AIとロボットが研究を加速する！**科学の未来を変える「研究自動化」プロジェクトの衝撃

🔬科学研究のあり方を根底から変えるかもしれない、壮大なプロジェクトが動き出しています。生命科学や材料開発といった分野で、従来は研究者が行ってきた「仮説の構築と実験による検証」という一連のプロセスを、人工知能（AI）とロボットに任せて全自動化しようという試みです。これは、発見や技術開発の速度を飛躍的に向上させ、人類にとって難しかったブレイクスルーを生み出すことを目指す、非常に革新的な発想と言えるでしょう。

研究というものは、まず研究者が仮説（ある現象や事柄の原因・法則性などについて、検証を前提として仮に立てる説明）を立てます。次に、その仮説の正しさを確かめるために実験や観測を行い、結果を検証・考察します。そして、そこから得られた知見（物事の深い認識や知識）を基に、さらに新たな仮説を導き出し、再び実験へと向かうという、手間と時間を要する作業の繰り返しで成立しています。例えば、新薬の開発では、無数の物質の中から効果的な候補を地道に絞り込む作業が行われてきました。

こうした研究者の作業をAIとロボットで代替し、生命科学の研究を完全に自動化しようと、理化学研究所（理研）と産業技術総合研究所（産総研）が共同で一大プロジェクトを立ち上げます。この取り組みの要となるのが、AI自らが仮説を立て、実験計画を策定し、さらには結果まで予測するという仕組みです。そして、その仮説が正しいかどうかを検証するために、産総研が開発した**人型双腕ロボット「まほろ」**による実験や、公開されている大規模なデータベースが活用されます。このサイクルを何度も繰り返すことで、AIは自らの精度を高め、新たな科学的知見を導き出していくと期待されています。

理研と産総研は、2020年8月を目標に、両研究所の研究者などおよそ100人が常駐する専用の拠点を国内に設立する計画を立てています。この拠点では、がん治療薬の開発やiPS細胞（人工多能性幹細胞：体のあらゆる組織や臓器の細胞に変化できる万能細胞）の応用研究といった複数の重要な課題に取り組む予定です。理研の高橋恒一チームリーダーは、「目指すのはノーベル賞級の成果を生み出すこと」だと、非常に高い目標を掲げています。この発言からも、このプロジェクトにかける並々ならぬ意気込みが伝わってきますね。

AIやロボットを研究に活用することのメリットは、単に人間では気づきにくい革新的な発見をもたらすだけでなく、研究開発のスピードを劇的に向上させる可能性を秘めています。例えば、NECでは、実際の実験とAIによるシミュレーション（模擬実験）を組み合わせて、熱の差を利用して電力を生み出す「熱電変換材料」の新しい素子を研究しました。その結果、わずか5年間で変換効率を10万倍にも高めることに成功しています。同社の石田真彦主幹研究員は、「人間がこれまで地道に積み重ねてきた作業では見えなかった、より広大な世界が見えるようになる」と語り、新たな発見に対する大きな期待を示していらっしゃいます。

また、材料開発の分野に情報技術（IT）を取り入れる手法は、青色発光ダイオード（LED）の発明でノーベル物理学賞を受賞した名古屋大学の天野浩教授も、省エネ半導体の研究に応用しています。天野教授は、原料であるガリウム原子や窒素原子の挙動を実験で明らかにし、それをAIに学ばせています。今後は、実際の実験の一部をシミュレーションなどに置き換えることで、研究の自動化をさらに進める考えです。青色LEDの開発当時、天野教授が1500回もの失敗を繰り返しながら実験を続けたという有名なエピソードがあります。しかし、研究の自動化が進めば、これまで1000回必要だった実験がわずか数回で済むようになるだろうと天野教授は予測しているのです。

こうした研究の自動化の試みは、世界中で加速しています。特に、英マンチェスター大学のロス・キング教授が2009年に開発した、AIによる仮説立案からロボットによる実験実行までを実現するシステムは非常に有名です。同大学は、今回理研と産総研が立ち上げるプロジェクトへの協力も計画しています。さらに、米国や中国も、生命科学や材料開発といった重要分野へITを活用するために、巨額の資金を投入している状況です。この研究の「自動化」の流れは世界的な潮流となっており、今後、研究現場のあり方を根本から変えていくでしょう。

この変化の時代において、研究者に問われるのは、AIといった新技術をただ受け入れるだけでなく、それをいかに使いこなせるかという能力です。そして、的確な研究課題を設定する洞察力もこれまで以上に重要になるでしょう。日本の研究者は、実験などを地道に積み重ねることを得意としてきましたが、これからは、積極的に新技術を取り入れ、研究効率を最大化するという新しい発想も強く求められるようになると考えられます。これは、研究者が本来注力すべき創造的な思考や、誰も思いつかないような根本的な問いを立てることに、より多くの時間を割けるようになるという、人類全体の科学的発展にとって非常に大きな一歩だと私は信じています。