山口行治（やまぐち・ゆきはる）
株式会社ふぇの代表取締役。独自に考案した機械学習法、フェノラーニング®のビジネス展開を模索している。元ファイザージャパン・臨床開発部門バイオメトリクス部長、Pfizer Global R&D, Clinical Technologies, Director。ダイセル化学工業株式会社、呉羽化学工業株式会社の研究開発部門で勤務。ロンドン大学St.George’s Hospital Medical SchoolでPh.D取得（薬理学）。東京大学教養学部基礎科学科卒業。中学時代から西洋哲学と現代美術にはまり、テニス部の活動を楽しんだ。冒険的なエッジを好むけれども、居心地の良いニッチの発見もそれなりに得意とする。趣味は農作業。日本科学技術ジャーナリスト会議会員。
◆リスク適応的マネジメント（つづき）
臨床試験の方法論として、アダプティブデザインが工夫されている。検証的試験の場合は、試験開始後の試験方法の変更を認めない、または制限する必要がある。そうしないと、試験結果の有意水準（試験結果を間違って解釈するリスクで通常5％が設定される）が保証できなくなるからだ。しかし、早期の開発段階や、感染症対策で緊急の試験が必要になった場合など、試験条件が不明確で、試験方法が試験結果に与える影響が予測困難な場合がある。アダプティブデザインでは、試験方法の変更をあらかじめ想定される範囲で認めて、変更の条件を、試験開始前に実施計画書に記載する。リスク適応的マネジメントは、このアダプティブデザインの考え方をリスクマネジメントに応用したものだ。アダプティブ（適応的）ということを、前稿では米国の思想家、ナシーム・ニコラス・タレブが提案した反脆弱（ぜいじゃく）性の考え方に即して考察してみた。間接的なデータによって危険を察知して（必ずしも正確な予知や予測ではない）、予防的な行動を行う。機械学習によって「データ」からリスクを予測するという通常の方法ではなく、「データ」利活用の新しい可能性を提案したつもりだ。従来の方法が「科学的」だとすると、適応的な方法は、実務的または実践的な方法に相当する。科学的な方法では、大量のデータを準備する時間と経済的条件が必要で、多くのひっ迫する問題に、科学的な方法が、問題解決の役に立っていないという現実がある。企業のマネジメント（経営）は、働きながら考えるので、適応的な方法と相性が良いはずだ。科学的な方法はシステム志向が強く、適応的な方法はプロセス志向が強い。 記事全文>>
