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【必読：GPTs】モデルナ社はOpenAIと提携、750個以上のGPTsを開発し、創薬研究の迅速化を達成している - Wall Street Journalより

本郷喜千

はじめに - GPTsの重要なユースケースの登場

本記事では、ChatGPTやGPTsユーザーにとって重要なユースケース（使用例）の情報を見つけたので共有します。
元々GPTsに興味のある方だけではなく、「GPTsなんて何に使うの？プロンプトで十分でしょ？」と思っていた方にも是非読んでいただきたい記事になっています。

(元記事はこちら)

https://www.wsj.com/articles/at-moderna-openais-gpts-are-changing-almost-everything-6ff4c4a5

モデルナ社がどうこう、というのは一旦おいておきましょう。GPTsのユースケースの一例として冷静に眺めることにしましょう。

日本語の要約は以下です。タイトルからすごいです（煽りすぎ？）。GPTsに触れた太字の部分に注目してください。

日本語での要約 - ModernaではOpenAIのGPTs がほぼすべてを変えています

モデルナ社は、すべてのビジネスプロセスを自動化し、製品開発を加速するためにOpenAIの最先端の言語モデル、GPT-4を基盤としたChatGPT Enterpriseを導入します。この提携により、3,000人のモデルナ社の従業員がこのシステムにアクセスできるようになる予定です。

OpenAIのCEO、Sam Altman氏は、AIが科学を進める能力を高める一方で、人間の生産性を向上させ、彼らができることを加速するための最良の方法であると述べています。モデルナ社のCEO、Stéphane Bancel氏は、AIを活用することが、企業のすべてのビジネスプロセスを再発明する鍵であると考えており、科学、法務、製造業務においてAIを広範囲に使用する計画を明らかにしています。

また、モデルナ社は既に750以上の独自のGPTsを開発し、これらは臨床試験での最適な用量を選択する助けとなるだけでなく、規制当局からの問い合わせに対する回答の作成にも利用されています。これにより、以前には数週間かかったプロセスが数分で完了するようになりました。

この提携の最大の課題は、AIが現実の薬品発見にどれだけ効果的に貢献できるかですが、一部の製薬業界リーダーからは、AIが人間よりも優れた新薬を発見することはないとの懐疑的な見解も示されています。

総じて、この提携はモデルナ社にとって、製品開発を加速し、新たな市場機会を切り開くための重要なステップです。AIの統合により、同社は今後の挑戦に迅速に対応し、持続可能な成長を達成する可能性が高まります。

記事の中で言及された3つの重要なGPTsのユースケース

  1. 臨床試験用の最適用量の選定支援GPT:
    このGPTは、過去の研究と医学的知識を活用して、臨床試験で使用する薬の最適な用量を予測します。用量の最適化は大きな課題であり、間違った用量を選択すると、製品が臨床試験段階で中止されるリスクがあります。

  2. 規制当局からの問い合わせへの返答を作成するGPT:
    このGPTは、広範囲の研究を検索し、規制当局からの問い合わせに対する回答をドラフトすることができます。これにより、かつて数週間かかったプロセスが数分で完了するようになりました。

  3. 新酵素の構造予測を支援するGPT:
    製薬分野での製造プロセスにおいて、新たな酵素の構造を予測し、より高い収率と廃棄物の削減を可能にするプロセスを支援します。

これらのGPTsは、モデルナ社が事業の各プロセスを自動化し、製品開発を加速するために特別に設計されたものです。モデルナ社の従業員がこれらのツールを利用して日々の作業を効率化し、より迅速に問題解決を行うことが可能になっています。

このニュースへの解釈

どのような感想を持たれたでしょうか？

私なりにこのニュースが何を意味しているか、考えてみました。

  • GPTsはこれから企業の内部の業務遂行プロセスで導入されていく（GPTs導入の必然性）。

  • 記事になるということは、アメリカでもまだ導入は始まったばかりの段階（初期段階、しかし効果があることは経営者が理解している）。

  • ソフトウェアエンジニアではなく、一般の従業員がGPTsを大量に作って、社内で共有・共同使用していることで業務効率化を図っている（自主性、AIの民主化、非専門化）。

  • モデルナ社の行動から見て、GPTsの導入は創薬研究の生産性を上げている（誇張も入っているだろうけど…）。

このように、モデルナ社に限らず、GPTsのような「AIをプロンプトエンジニアリングでファインチューニングする仕組み」を使った「専用アプリケーションの爆速大量生産」による業務効率化と迅速化は、全ての政府機関や企業に影響すると考えているので、私は2024年に入ってからは、GPTsばかり作っているのでした…

続きは以下よりどうぞ。より詳しい社内での取り組みを紹介する続報記事です。

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