あなたの健康はお金で買えますか・・・? スモールデータAIで「希少がん」を診断 東工大教授が語る起業の壁
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スモールデータAIで「希少がん」を診断 東工大教授が語る起業の壁

研究者が事業化を考える場合、CEOや経営人材を外部から引き入れるケースは珍しくない。それは、研究者のほとんどが、ビジネス経験がないからだ。

AIによる画像認識技術の研究に従事し、米国でスタートアップの実務も経験した東京工業大学の教授、鈴木賢治も、日本においてはその選択により、研究をベースにした事業化を進めようとしている。

1990年代に研究を始めた鈴木は、2002年に渡米。シカゴ大学では、独自の深層学習システムの構築に成功したほか、当時存在しなかった医用画像処理技術を開発し、商用化に携わるなど、実績を重ねてきた。

2018年に東工大に移籍してからは、少数の画像データでがんを検出する医療AIの研究に従事。病気の診断を行うAIは従来、1万〜10万の症例を学習させる必要があるが、鈴木はわずか100のデータを深層学習させるだけで診断が可能になる”スモールデータ”AIを開発した。

ビジネスセンスや実績がありながらも、今回、外部人材を招き、研究と経営をわける決断をしたのはなぜか。日米の違いや大学発スタートアップならではの課題を聞いた。

外部の人材をトップに置く理由

鈴木はシカゴ大学時代、X線像から骨の部分だけを取り除く画像処理技術を開発し、FDA(米食品医薬品局)の承認を得た。

「すると、その技術を事業にしたいという起業家が大学にやってきたんです。研究チームはそれを承諾し、彼らは世界中の病院に販売。我々はその利益の一部をもらい、研究費に回すことができていました。

また別の機会には、ライセンスを取得した技術を事業にさせて欲しい、さらに私をファウンダーにしたいという依頼もありました。しかし、シカゴ大学はその当時、研究者が起業やCXOをやることを良しとしなかった。そこでイリノイ工科大学に移り、CTOという肩書きで2社の経営に携わりました」

鈴木はその際に、投資家向けのピッチを行うなどもし、創業初期のCEOが担う業務としては十分な経験を積んだ。

それらをふまえて、今回の事業化においても、自らCEOに就くなど、経営にあたる意思もあった。しかし、有名コンサルティング企業出身の人材をトップに置き、自身はCTOに就くと決めた。その理由は、日米の環境の違いが大きいという。

「日本の大学の教授は、書類作成などの事務仕事も、人事の承認作業もすべて自分でやります。研究費の確保や契約も、教授が責任をもって見なければならない。やることが多いんです。

極端な例を出すと、ゴミ捨てや掃除も研究室で行います。アメリカでは、そこには時間は使いません。周りには起業した研究者も結構いましたが、皆さん研究と両立していました。それができるのは、研究と教育以外の仕事がほとんどないからです」

「ハウスキーピングを雇うなど、外注できる仕事はすべて任せる。そういう体制ができているわけです。だって、研究に長けた人にゴミ捨てをさせていては時間がもったいないでしょう(笑)」

米大学での経験は、政府系機関からの資金調達にも活かされた。

鈴木は帰国後、採択率が20〜30%の科学研究費、10%を切ることもあるJST(国立研究開発法人科学技術振興機構)やNEDO(国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構)などの研究費を確保してきた。

「以前は、日本の政府資金を活用する研究開発プロジェクトは、尖った研究をやり、論文を書けば研究費を出してもらうことができました。しかし最近は、研究開発がどれほど社会貢献できるのか、という視点で見られるようになりました。

米国では昔から、技術が社会にどう役立つか、経済的にどれほどの規模で貢献できるかを申請書に書かないと通らない。私はそういった訓練ができていたので、日本でも順調に資金調達ができているのかなと思います」

課題はAIエンジニアの獲得

研究や事業準備を順調に進めてきた鈴木がいま苦労しているのは、エンジニア採用だ。人材不足が叫ばれるエンジニア、とりわけAI分野は売り手市場で、”新卒で年収1000万円”も珍しくない。グローバルでニーズが高まるなか、「日本のスタートアップや大学は太刀打ちできない」と鈴木はいう。

「特にAI分野の優秀なエンジニアは外資系企業に行ってしまいます。外資は給与が高く、ハンティングの文化もあるので採用も強い。東工大の学生も、もともとは大企業思考が強かった大学ですが最近はそうした企業を選ぶ人が増えています。

大学の制度上、研究室が出せる給与にはリミットがあり、特に外資を相手にした採用競争には負けてしまいます。さらにコロナ禍においては、海外のエンジニアを獲得できても就労ビザが出せないという困難にも直面しました」

鈴木のチームには、長年研究開発をともにしてきた人材や、スキル、経験を教え込んできた優秀な学生もいるが、日本の大学発スタートアップが成功するためには「ヘッドハンティングなど、大学自身が人材を引っ張ってくることも必要」と指摘。加えて、「エンジニア集めは今後、打開策を考えなければいけない」と危機感を持っている。

課題はありながらも、鈴木の技術への期待は高い。開発した”スモールデータ”AIが活用されれば、骨肉腫や小腸がんなど 、希少ゆえにデータ数が足りず、これまでは難しかった200種類に上る希少がんの診断が可能になる。

その技術は2021年には、研究内容が文部科学大臣賞に選ばれ、「イノベーションデザイン・プラットフォーム(IdP)」のギャップファンドにも採択された。また、今年3月にIdPが開催した研究成果の報告会では、博報堂賞を受賞した。

鈴木研究室のモットーは、「Be the First and Only One」。希少がんをAIで見つけ出す、最初で唯一の存在になりうるか、注目したい。
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