医療×Itカンファレンス 150207

Confidential Copyright © LPixel Inc. All Rights Reserved.
医療研究者×画像解析の未来を、
LPixelという会社が考えてみた。
研究者×画像解析×人工知能×クラウド
島原佑基 / エルピクセル株式会社代表取締役
2015.02.07 @医療×ITカンファレンス
shimahara@lpixel.net

1
ああああ
ビックデータ

2
データ量は10年で約35倍に。全データの約8割以上が画像のような非構造化データであると言われている。
進むデータの増大・複雑化
出典：IDC

研究の世界は？
3

4
顕微鏡、MRI、X線装置などのハードウェアの高度化によりデータは増大し、複雑化する一方。
ライフサイエンス研究の世界のビックデータ
電界放出形透過電子顕微鏡「HF-3300 形」
一昔前
倍率×100
現在
倍率×1,000,000以上
顕微鏡を例に

急激なデータの増大と複雑化に対し、研究者の処理能力が追いつかず、研究者が作業者化している。
ライフサイエンス研究の世界のビックデータ
5
研究者→作業者
研究者が解析の単純作業に追われる
↓
研究の遅滞が起きる
↓
多くの予算が無駄に

解決する人たちは？
6

ビックデータの問題を解決する大手SIer等の企業が、日々多くの問題を解決している。
一般社会の場合
7

研究の世界におけるビックデータを解決する明確なプレーヤーはまだ存在していない。（このポジションを狙う）
研究の世界の場合
8

9
STOP！研究者の作業者化！
Who are you?

10
東大の研究室から生まれた大学発ベンチャー

11
最先端の「ライフサイエンス」と「画像解析技術」の研究開発力の二刀流であることが強み。（かなり珍しい存在）
Our Value
ライフサイエンス
の研究開発力
最先端の
画像解析技術
研究者であり、エンジニアでもある。
∴共同研究の依頼が常に絶えない状態が慢性化していた。

12
研究室で培ってきた100件以上の共同研究のノウハウを活かし、受託研究開発による新たなWiｎ-Winを構築。
Business / 共同研究から受託研究開発へ～我々が1年目にしてきたこと～
共同研究受託研究開発
◎お互いの強みを活かし、
新たなものを生むことができる。
◎多くの場合は相互依存の関係にあり、
両社に金銭の授受が発生しない。
×オーサーシップが曖昧になることが多い。
×一方がやる気を無くして破談になったり、
遅延を起こしやすい。
×負荷が偏ると、負荷が少ない方は多い方に
対して多くの注文を言いづらくなる。
（不平等感に対する悪の意識）
◎一方の視点を優先して強みを活かし、
新たなものを生むことができる。
◎顧客優先であり、顧客の要望に
忠実に研究ができる。
◎オーサーシップが契約時に明確になる。
◎顧客が料金を支払うため、顧客は期限や
品質に遠慮なく要望を言うことができる。
×顧客は料金を支払う必要がある。

13
各研究教育機関を中心に実績を重ね、現在は大手メーカー・製薬メーカー等の民間企業との共同開発も進んでいる。
Business / 受託研究開発の導入実績

14
共同研究・受託研究開発のノウハウを活かし、顧客が抱えている課題を汎用的に解決するシステムを開発・販売。
Business / 受託研究開発から自社開発へ～我々が2年目に注力すること～
受託研究開発自社開発
◎収益が安定する。
×労働集約型モデルであり、
一人当たりの収益にも限界がある。
×自らの主張を提案し、
新しいことを提案できない。
共同研究、受託研究開発で培ってきた
ノウハウ・アルゴリズム・ライブラリ等の
ストックをベースとして再構築し、
汎用的なソフトウェアを自社開発・販売!!

15
自社開発製品の例

16

17
研究の改竄・捏造を防止する、画像不正検出ソフトウェアを開発。オンライン版は無料公開中。特許出願準備中。
自社開発 / LP-exam –画像不正検出ソフトウェア-
クラウドファンディングで
募った資金で運営しています。
オンライン版は無料公開中オフライン(Pro版)も販売中
簡単操作で高精度な検出が可能。

18
開発中の自社製品 (初公開！)

19
Project Ai 始動中
私のResearch Assistantは、
人工知能。

20
研究者が作業者化となっている現状に対し、その作業を人工知能が担い、研究者は高次な思考に集中することを。
Project Ai / Research Assistantを人工知能で置き換える
計画作成昔生データ処理実験解析論文へ
計画作成現在生データ処理実験解析論文へ
計画作成将来人工知能による自動化実験解析論文へ
研究者が機械化しきれない高度な解析に集中できるようになる。
研究のプロセス

21
大量の画像をクラウドにアップして、人工知能が出力する結果の解釈の候補・グラフを見て研究者が解析する。
Project Ai / 利用イメージ
顕微鏡で細胞等の画像を撮影生データの処理がされたグラフをみて、
研究者が思考する。
あらかじめ実験条件を設定し、
撮影された画像は自動的にUPされる
生データの処理がされ、
有意そうなグラフが10個表示される。
Ai

22
研究者の作業時間を短縮し、高次な解析に集中できる。研究所で導入すればば研究者の人件費削減にもつながる。
Project Ai / 導入のメリット
高次な思考
解析
生データ処理・作業時間
研究リソースの最適化
による研究の高速化。
研究者リソースの配分の変化

23
ライフサイエンス研究における画像解析市場は、かなり少なく見積もっても1000億円以上であり拡大する一方。
ライフサイエンス研究における画像解析市場
研究用画像解析ソフトウェア
1000億円市場の開拓
※うち国内は10％：総務省・学術振興会のデータより推定
拡大は未知数

24
Change the Study!
Thank you.

医療×Itカンファレンス 150207

Recommended

Recommended

More Related Content

Viewers also liked

Viewers also liked (7)

Similar to 医療×Itカンファレンス 150207

Similar to 医療×Itカンファレンス 150207 (16)

Recently uploaded

Recently uploaded (9)

医療×Itカンファレンス 150207