遺伝子と血液が語ることを、 誰もが使える知性に。

遺伝子解析が示す静的な情報と、血液検査が示す動的な情報。この2つを統合して解析し、その人自身の状態に基づいた専門的アドバイスを導き出すAIを研究しています。

基盤モデルが医学知識を一般論として語れるようになった今、価値が残るのは個人のデータに接地した出力です。一般論は誰でも引き出せます。その人の遺伝子と血液が示す状態に紐づいているかどうかが、実用と参考情報を分けます。

目指しているのは診断の代替ではありません。生活の質(QOL)を上げるための、実用的なアシストです。

基盤モデルを組み込んだ製品を設計し、実装します。モデルの選定は出発点にすぎません。どこで失敗しうるかを洗い出し、失敗を検知する仕組みと、人へ引き継ぐ経路を設計に含めます。

デモは動くのに本番では任せられない、という状態を作らないための工程です。

AIの出力を信用してよいかは、感想ではなく数値で答えるべき問いです。何をもって十分とするかを定義し、継続的に測る仕組みを作ります。

測れない状態で運用を始めると、精度の劣化に気付くのは利用者の苦情によってになります。

曖昧な問いを、仮定を明示した形式モデルに落とし、検証可能な予測を導くまでを支援します。定式化、証明の点検、実験設計、そして執筆の各段階が対象です。

AIは文献の探索と論理の点検を大幅に速めます。ただし何を主張するかを決めるのは著者です。私たちが引き受けるのはその手前、主張を形式として成立させる作業です。