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。
◆個体差の機械学習
前回まで、個体差の機械学習（例えばフェノラーニング®）が実現される、近未来の「データの世界」を、シリーズ記事として記述してきた。「データ論」として、前例のない冒険談に挑戦した。人名や地名などの、固有名詞がある世界では、現在の機械学習（例えば、生成AI〈人工知能〉の大規模言語モデル）では不十分で、固有名詞を責任をもって解釈できない。個体差を理解（モデル化）できるようになれば、膨大な量のデータは不必要になり、個体差を示す表現型に関して網羅性のあるデータのほうが重要になる。筆者の理解では、現在の機械学習技術は、誕生したばかりの幼児段階で、社会的責任のレベルでは、小学生の段階にも至っていない。経済的な誘惑で、未熟な技術を巨大化するのではなく、未来に向けた課題を発見しながら、試行錯誤する時期のはずだ。機械学習の特許は、国別の特許出願数を争うのではなく、まさに「個性的」な特許を探し出して、新たな探索路を見いだすための、創造的なパテントマップを作ることから始めるとよいだろう。ディープラーニングの技術は、米国や中国などの覇権国家が作り出したものではなく、カナダの大学で発明された。個体差の機械学習（例えばフェノラーニング®）も、覇権国家の支配競争とは別次元の、文明論的な文脈で、みんなで機械学習しながら、おおきく成長してもらいたい。近代文明に行き詰まった人類の、最後の存続チャンスを切り開くのは、個体差の機械学習かもしれない。 記事全文>>
