もうずいぶん昔から、構造解析などの分野ではプログラムが必須なのは当たり前ですが、
ここで言及したいのは、特定の分野ではなく、
全生物学研究者にプログラミングの知識および扱えることが必要かとういうことです。
要は、現在誰もがPCR実験をできるレベルで、誰もがプログラミングできる必要はあるかです。
そんなことを考えている時に、こんな記事を見つけました。
wired.jp
アメリカでは生物学者がプログラミングを学ぶことが必須となっているようです。
日本ではどうか？
20代くらいの研究者は徐々に学び始めているようですが、
どちらかというと30代後半より上の人は、
そこら辺に関する意識自体が薄い気がします。苦手意識から来るのかも知れませんが。
そういう人たちに共通することは、
将来AIが普及して誰でもボタン一つでできるようになるだろうから、
そうなったら使うという考えということです。
ソフトウェア化されたら使うってことですかね。
それでは時すでに遅し
私の考えとしては、「それでは時既に遅し」です。
今後、Deep Learningを中心としたAIの発展により
このまま先行者利益が大きくなっていくと考えられます。
Deep Learningの世界ではGoogle や Amazonなどのいわゆるデータドリブン型の企業が圧倒的に有利なわけです。
現在、日本の各社もデータを確保しようと必死なわけです。
製薬業界においても同様で、AIを使うなら臨床および基礎データを持っている大企業が圧倒的有利でしょう。
しかも、ライフサイエンス系はデータをとるまでの時間・コストが桁違いですから、
我々中小企業はどうやっても追いつけない現状です。
中小企業はそうなってくると、公共公開データを使うしかありません。
公共公開データを使うなら成果を出すのは早いもの勝ちです。
急がないと、すぐに焼け野原になってしまいます。
なにかアイディアを出せるは、deep learningに精通し、
使える技術・データが揃ったらすぐにアクセス・解析することで、
中小企業でも、個人でも勝てる、そんな必要があるのではないでしょうか？
これから、大組織・大企業によるAIでの根こそぎ的な流れは必須で、
それに抗うためにも、中小企業の現場レベルでのAI・プログラミング技術の習得によって、
なにか革新的なアイディア創出につながるのではなでしょうか？
