【取材協力】FRONTEOのAIとは?

このページでは新薬開発における基礎研究やターゲット探索、仮説生成、ドラッグリポジショニングなどの効率化・高速化・コスト圧縮につながる、創薬支援AIサービスを提供する株式会社FRONTEOについてご紹介します。

目次

FRONTEOのAIはここが違う

FRONTEO
引用元:FRONTEO公式HP
https://www.fronteo.com/

FRONTEOとはどんな会社?

株式会社FRONTEOの設立は2003年8月で、人工知能を活用したデータ解析が主な事業となっています。祖業であるリーガルテックAIをはじめ、ライフサイエンスAI、ビジネスインテリジェンス、安全保障といった事業を展開。主要取引先は官公庁・法律事務所・医療機関・民間企業等で、アメリカ・韓国・台湾などにオフィスを持つグローバル企業でもあります。

リーガルテックAI事業では米国司法省調査・米国民事訴訟・国内不正調査などの実績が10,500件以上(2022年12月時点)。ビジネスインテリジェンス事業では 金融機関、製造業・建設業、ライフサイエンスなどの業界で累計319社の導入実績(2022年12月時点)を誇ります。

ライフサイエンスAI事業では、独自開発した自然言語AIを用いて、「AIと創薬エキスパートの融合で創薬研究の大幅な効率化・加速化・成功確率向上を支援」することを掲げています。

辞書不要の自然言語AI「KIBIT」

FRONTEOが開発したAIエンジンが「KIBIT」。自由記述によってテキストデータを大量に含むメディカルデータを、エビデンス(根拠)に基づいて有効に解析・活用することが可能です。強み・特徴としては下記が挙げられます。

こうした強みを持つ「KIBIT」は自然言語AIの中でも「分散表現型」に分類され、これまでの「辞書/シナリオ型」では難しかった複雑な組み合わせによる判定を可能にするだけでなく、経時的に変化するデータを網羅でき、キーワードに囚われずバラエティーに富む用語を多くカバーできるという特徴があります。

これまでの自然言語AIの課題を克服

創薬研究におけるAIは「シード創出・最適化」「前臨床試験」「臨床試験」などのプロセスで活用されることはありましたが、「アイデア着想」「仮説生成」「創薬標的の同定・解析」といった初期段階で活用できるAIはほとんどありませんでした。過去に自然言語AIを標的探索に活用する動きもありましたが、下記のような課題の克服が困難でした。

FROTEOの創薬支援AIサービスは上記のような課題を見事に克服。ノートPCで使えるほど処理が軽いうえ、シソーラス(辞書)も不要、加えて製薬企業での経験とAIの知見を併せ持つバイオロジストが、顧客のオーダーにあわせた提案をしてくれます。こうしたAIとバイオロジストが支援する創薬の体制を総称して、「Drug Discovery AI Factory」と呼びます。

Drug Discovery AI Factoryとは?

FRONTEOのDrug Discovery AI Factory
引用元:FRONTEO公式HP
https://a6ny5mfs.lp-essence.com/

FRONTEOの「Drug Discovery AI Factory」は、基礎研究、仮説生成、標的探索といった創薬の課題をAIがただ解決してくれるだけではありません。製薬企業・研究機関での創薬研究経験を持ち、AIにも精通しているバイオロジストが「KIBIT」や様々なAIアプリケーションを駆使して、「重複差分解析」「2次元マッピング解析」「ベクトル加算解析」「多面的解析」「Virtual Experiments」という独自の5つ解析手法から、標的分子・バイオマーカー・MoA・新たな適応症の提案などを短期間かつ高スループットで行ってくれます。

【特別インタビュー】担当者に聞く
「FRONTEO」のAI・サービス
だからこそ実現できること
FRONTEO執行役員/ライフサイエンスAI事業本部長 兼 行動情報科学研究所長 CTO 博士(理学)豊柴 博義氏
FRONTEO執行役員/ライフサイエンスAI事業本部長 兼 行動情報科学研究所長 CTO 博士(理学)豊柴 博義氏

当メディアを運営する「New-drug-discovery」編集チームでは、「開発に十数年…」「成功確率は3万分の1…」「開発コストは数億円…」と創薬の領域における大きな課題を解決しうるサービスとして、 FRONTEOに注目。FRONTEO執行役員/ライフサイエンスAI事業本部長を務める豊柴 博義氏にインタビュー取材をし、自然言語AI「KIBIT」の魅力などについて詳しくお聞きしました。

創薬において「KIBITのような自然言語AIだからできることや強み」を教えてください。
人工知能とバイオロジーの両方をカバー

【FRONTEO 豊柴氏】: 言語系AIを創薬に活かしている企業は弊社以外にもありますが、ただ単に言語系AIを使えば創薬が成功するというものではありません。創薬の重要なプロセスである「仮説生成」まで実現するためには、「人工知能(情報系)」と「バイオロジー」の両方の知識、リソースが必要。弊社FRONTEOの強みは、その両方をカバーできる点にあります。

とくに「バイオロジー」には脈々と受け継がれる歴史があります。その歴史ある学問と「人工知能(情報系)」が出してくる新しい視点を結びつけるのが難しい。バイオロジストが満足できるようなアウトプットを出せるチーム、企業はほとんどないのが実情です。このふたつを高次元でバランスさせたアウトプットを出せるという意味で、弊社の存在はかなり稀有だといえます。

「KIBIT」は自然言語AIの中でも「分散表現型」に分類されるそうですが、具体的にどのようなメリットがあるのでしょうか?
想定外のアウトプットが出てくる

【FRONTEO 豊柴氏】:「分散表現型」は、単語の意味は、どんな単語がどのくらいの頻度でその周りに出現するか?という法則に従っています。「辞書型/シナリオ型」に比べ、「我々が思ってもいなかった」アウトプットがでてくる点が特徴。ここが重要なのです。私たちはどうしても、いままでやってきたこと、見てきたことに固執してしまうもの。これが「バイアス」です。

「分散表現型」の最大のメリットは、上述のように、統計的な情報に基づいていますので、フラットな視点でアウトプットを出してくれる点にあります。つまり「認知バイアス」に気づかせてくれるという点がポイントです。ただAIがいくら示唆に富んだアウトプットを出してくれても、人間がその結果を受け取り、活用しないと意味がありません。「自分の感覚と違うからダメ」ではなく、フラットにみて「一般的にはそうなんだな」と受け取ってほしいですね。

そもそもなぜ、こうしたAIを開発しようと思ったのでしょうか?
常に同じ最適解が出せる

【FRONTEO 豊柴氏】:「分散表現型」のAIはいままでもありましたが、他社が作ったエンジンを使いたくない、ということもあり、KIBITを独自開発しました。自分たちの理論をもとに開発したAIで、理想的なソリューションを提供したいという思いです。

他社の「分散表現型」AIだと、毎回ちょっとずつ「解」が変わってきてしまうという点も気になっていました。KIBITは数学的アプローチを取り入れることで、常に同じ最適解がアウトプットできるようなスタイルに仕立てています。

考察

FRONTEOのAI・サービスの強みとは?
~「New-drug-discovery」編集チームより~

FRONTEOが独自開発した「KIBIT」を中心に話しを聞いたところ、「人工知能とバイオロジーの両方をカバー」「バイアスのないフラットな視点でのアウトプットが得られる」「数学的アプローチで常に同じ最適解が出せる」という他社にはない独自の強みが明らかになりました。 下記のページはFRONTEOの「Drug Discovery AI Factory」についてより深くインタビューしています。創薬プロセスの課題を解決したいとお考えの方はぜひチェックしてみてください。

取材協力
FRONTEOの公式サイトキャプチャ

引用元:FRONTEO公式HP
(https://a6ny5mfs.lp-essence.com/)

自然言語AI+バイオロジストが課題を解決

FRONTEOの「Drug Discovery AI Factory」は、AIを活用して、創薬プロセスの効率化・高速化を支援するソリューションです。基礎研究・標的探索・仮説生成といった創薬の初期段階において、大手製薬企業出身のバイオロジストが自社開発の自然言語AI「KIBIT」を活用し、重複差分解析や2次元マッピング解析、ベクトル加算解析など独自の解析を実施。顧客のオーダーにあわせた標的分子・バイオマーカー・MoA・新たな適応症の提案などをスピーディーに行なってくれます。