サイエンスデータエンジニアリングラボ

「AI創薬に乗り遅れていないか」という焦りを、製薬企業の研究者から聞くことが増えた。 でも現場で見ていると、課題の多くはAIの前にある。 そもそもデータが整理されていない。同じ実験を複数人が違うフォーマットで記録していて、統合できる状態にない。解析できる人が社内にいない。あるいはいても、「何を問うべきか」が部門間で合意されていない。 AIは、整ったデータと明確な問いがあって初めて力を発揮する。 「AIが使えるデータを持っている組織だけが加速している」——これが現場の実態だ。AIが創薬を加速しているのではない。 データの質と問いの解像度が先で、AIは後。この順番を間違えると、ツール導入に投資した分だけ遠回りになる。 焦るより先に、自社のデータが問いに答えられる状態になっているか、を確認する方が先だと思っている。