生成系 AI とライフ サイエンス業界に関するウェビナー

ライフサイエンス翻訳における生成系 AI の現在のユース ケースに関心をお持ちの方や、今後 AI ツールがどのように有効活用されるようになるかお知りになりたい方、考えられるリスクや倫理上の課題についてご興味がある方のために、生成系 AI とライフ サイエンス業界に関するよくある質問への回答を以下でご紹介しておりますので、ぜひご確認ください。

ライフ サイエンス業界では、生成系 AI をどのようにコンテンツの制作と最適化に役立てていますか。

大規模言語モデル (LLM) は本質的に「テキストを補完するマシン」であると言えます。つまり、LLM は入力やプロンプトに対応した最も可能性の高い出力を生成します。実際には、情報の理解や発信にかかる時間、つまり「情報を処理する作業」が、意思決定や創造性といった人の力を要する重要な活動を妨げる場合に有益となります。

生成系 AI のユース ケースに適している、または適さないコンテンツのタイプについて教えてください。

一般的に、LLM は人間が読み取って理解できるコンテンツであれば対応が可能です。ただし、少なくとも現在の構造の LLM には、一部の状況への活用が制限されてしまうという限界があります。たとえば、LLM が対応できる「文脈幅」は限られています。その結果、ひと続きの非常に長い説明文では、精度が下がってしまう可能性があります。また、LLM は事実の記述の検証に使用するには不十分であり、計算や論理的推論を行う能力も限られています。

さらに、コンテンツのタイプによっては、サイバーセキュリティについて検討する必要もあります。市販の LLM を使用する場合、情報がサードパーティ製システムに送信されることになります。そのため、以下のようなコンテンツに対しては注意を払い、使用すべきかどうかを判断することが重要です。

• 機密情報
• 専有情報
• 個人情報に関する規制の対象となる情報

ライフサイエンス業界における生成系 AI の現在のユース ケース例をいくつか教えてください。

急速なイノベーションが進んでいる分野ではありますが、明確な傾向もいくつか見えつつあります。ライオンブリッジでは、特定の市場や対象ユーザー向けの新しいコンテンツの生成や「練り直し」を行うためのソリューションを開発しています。たとえば、当社の LLM では適切な入力 (製品情報シートなど) を基に、ブログ記事からソーシャル メディアのスニペットまで、さまざまなタイプのコンテンツを生成できるように指示できます。対象ユーザー固有の要件に基づき、必要に応じて出力のスタイルを調整することもできます。同様に、使い方などの指示的な内容のコンテンツであれば、従来のソース ドキュメントがなくても生成、変更、調整が可能です。

また、AI を活用して翻訳とレビューのワークフローのスピードアップを図り、「情報の衝突」をなくすための研究も進めています。このような形で AI を応用することで、人間は最終的に品質向上につながる意思決定に注力できるようになります。

当社のライフ サイエンス翻訳サービス チームは現在、臨床関連翻訳からマーケティング コンテンツ、一般向け要約まで、多岐にわたるユース ケースで AI を応用したいとお考えのお客様と協力して取り組みを進めています。

生成系 AI とライフ サイエンス分野の今後の可能性について教えてください。

今後は、人間が達成すべき目標を「情報を処理する作業」が妨げている領域でイノベーションを進めていく予定です。これはライフ サイエンス業界の多くの言語サービス分野に該当します。当社では、AI を活用して以下の業務をスピードアップするための研究を進めています。

• 一般向け要約の作成と編集
• 臨床ワークフローでの比較レビューの作成
• 全世界での臨床アウトカム評価の調和

ライフ サイエンス業界で生成系 AI を使用した場合、どのようなリスクがありますか。

LLM は急速な進化を遂げており、その強みと弱みはモデルによってさまざまです。現在見られる一般的なリスクを以下にいくつか示します。

• 事実誤認: LLM は応答を生成するよう設計されています。そのため、トレーニング対象の情報が正確であるかどうかを評価することはできません。

• 計算: 現在、LLM は特に計算処理を苦手としています。

• 文脈幅に関する制限: 利用可能な計算処理リソースにより、LLM がやり取りの中で対応できる「文脈幅」が制限されます。

• データ プライバシー: AI ツールは、独自の LLM をホストしてトレーニングを行わない限り、他のサードパーティ製システムと大差はありません。送信する情報について注意を払い、LLM が使用可能か判断する必要があります。

ライフ サイエンス業界のワークフローやコンテンツに AI ツールを活用するリスクにどのように対処し、リスクの軽減に取り組めばよいですか。

ユーザー全員に情報がしっかりと共有されていることを確認することで、AI ツールを活用する際のリスクを軽減できます。AI の活用に関して明確なポリシーを策定するとともに、信頼できる最新の学習リソースをユーザーが利用できるようにします。ポリシーやトレーニング リソースは、既存の遵守義務に基づいた内容にする必要があります。EU をはじめとするさまざまな地域において、各所轄官庁がすでに AI に関する規制を検討中です。

AI でどのように臨床研究を最適化できますか。

この分野においては、画期的な開発が続々と進められています。たとえば、新しい治療薬の候補分子の選定において、AI の役割が大きくなりつつあるようです。他の医療分野の以下の領域においても、LLM は有効な役割を果たすでしょう。

• 大規模またはうまく構造化されていないデータ セットの取り込み

• 安全性調査データの管理とモニタリング

• 臨床関連の言語ワークフローにおける文書関連タスクの低減と意思決定のスピードアップ

• わかりやすい表現でのコンテンツ作成の支援と、コンテンツのアクセシビリティの推進

• トレーニングおよび学習リソースの迅速な展開

生成系 AI とライフ サイエンス業界を取り巻く倫理上の懸念事項にはどのようなものがありますか。

生成系 AI が必ずしも新しい倫理上の課題をもたらすとは限りません。ただし、その適用に関しては精査が必要です。特に留意すべき懸念事項として、以下が考えられます。

• AI のトレーニングや AI との他のやり取りで使用される知的財産の著作権および所有権

• LLM を伴う展開および統合時の ALCOA 原則の遵守

• 個人情報に関する規制の対象となる患者データや他のデータの厳格な保護

• 臨床データを使用する AI ワークフローに対する特別な注意

• 患者向けのコンテンツを含む AI ワークフローに対する特別な注意

ライフ サイエンス業界で生成系 AI を活用する際の制限について教えてください。

ライフ サイエンス翻訳サービスや臨床試験翻訳サービスを提供するプロバイダーであれば、現時点での AI の弱みや潜在的な弱みのほとんどを認識しています。AI も人間と同じようなミスをします。当社では、AI または人間が起因となるミスを防ぐための対策として、高度なチェック システムを開発しました。AI ツールがどれだけ進歩しても、ミスは起こり得るものです。当社のシステムであれば、ミスに対処したり未然に防いだりすることができます。

お問い合わせ

コンテンツの制作と最適化、多言語での臨床試験、臨床関連翻訳への AI の実装をご検討であれば、ライオンブリッジまでご相談ください。当社のライフ サイエンス翻訳サービスでは、革新的な手法で安全に AI を取り入れることで、翻訳プロセス、コンテンツ生成、一般向け要約などにおいてお客様をお手伝いいたします。お客様の言語ニーズに最適なソリューションについて、ぜひお問い合わせください。