PQEグループは、多様な専門分野において経験豊富で熟練した専門家から成り立っており、お客様がシステムの安全性を最高水準で実現できるようサポートいたします。
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1950年代後半のダートマス大学人工知能夏期研究プロジェクトでのロジックセオリストのささやかな始まりから、2010年代の膨大なデータと高度な計算能力のおかげで、画像認識、自然言語処理、自律的意思決定などのタスクにおいて、膨大なデータセットを処理し、前例のない精度を達成できる複雑なニューラルネットワークの開発が可能になり、技術は単なる論理的な問題解決ツールから、深層学習や日常生活への統合へとシフトしてきた。AIの進歩は、テクノロジー分野だけでなく、製薬や生物医学工学といった技術に依存する分野においてもイノベーションを飛躍させた。過去10年間だけでも、私たちの業界におけるAIの利用は、コンプライアンスや高度製造、意思決定、サプライチェーン管理への応用で前例のないレベルで成長し、個別化医療、予知保全、効率的な生産といった重要な分野へと技術をさらに推進している。
AI、機械学習、ディープラーニングは同じものか？
過去10年間の流行と成長にもかかわらず、AIはしばしば誤解されている。その主な原因は、大手のメディアがAIの特定のサブセットに焦点を当て、それをAIの全体像として増幅させていることだ。実際は、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）といったAI内のサブフィールドは、より広いAI領域の中で、それぞれ独自の範囲、技術、アプリケーションを持つ、別個でありながら相互に関連したカテゴリーである。
機械学習とディープラーニング
どちらも「学習（ラーニング）」を伴うにもかかわらず、ディープラーニングと機械学習は、より広範な人工知能分野の中で独自のアーキテクチャを持つ別個のサブセットであり、それぞれデータ処理へのアプローチが異なる。機械学習は、データからの特徴を手動で加工するために、ドメイン専門家からの入力に依存するのに対し、ディープラーニングは深層ニューラルネットワークを活用し、生データから階層的なデータ表現を自動的に学習する。データ処理に対するこの独自のアプローチにより、ディープラーニングは人間の介入を必要とせずに複雑な非構造化データを扱うのに理想的な手法となっている。この技術は膨大な生物医学データセットのパターンや相関関係を認識することができるため、製薬業界にとって非常に有用である。
ディープラーニングと強化学習（reinforcement learning）
ニューラルネットワークのレイヤーを通してデータから表現を学習することに重点を置くディープラーニングとは異なり、強化学習は意図した目標を達成するための試行錯誤による学習に重点を置いている。ディープラーニングがパターンを特定することで画像認識や音声認識のようなタスクを得意とするのに対し、強化学習は報酬とペナルティのシステムを利用して行動を制御し、行動をモデル化する。
AIを活用した製薬産業の展望
AIが製薬業界にその地位を確立するにつれ、医薬品の研究開発においては、まだ活用されていない多くの革新と進歩の可能性がある。膨大な量のデータを分析し、予測や提案を行う能力を持つAIは、臨床試験や医薬品開発の最適化を通じて、有効性と安全性を高め、イノベーションの加速するのに役に立つだろう。PQEグループは、クライアントがより有効で、より安全な製品を生産するためにAIの導入サポートを実施するとともに、新しい技術を取り入れ、業界の発展を推進することに取り組んでいる。
