新薬候補、ＡＩが提案 論文学習し新物質探る 厚労省、開発後押し
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この流れは必然だと思いますし、歓迎することだと思っています。
一方で、ヤフーユーザー5億人分の情報が流出したとのニュースをちょうど今、目にしたところでした。
個々人の医療情報をもっと抽出し集約化することが、全体としての疾病予防や新しい治療法の開発に必要なのは言うまでもないことですし、自分としても理解しています。
しかし、個人情報に紐付いた医療情報はとても危険であり、限定した（特徴的な塩基配列を持った）民族を攻撃する薬（毒？、食物？）だって開発することが出来そうです。医療情報、特にゲノム情報はその他の個人情報と分けて考えなければならないものだと思います。先日、応用物理学会での講演テーマでした。
膨大な論文などに基づくテキストデータマイニング（TDM）では、対象となる論文の著作権処理が課題だったが、この点は2009年の著作権法改正で「データ解析に必要な著作物の読み込み」などは権利処理不要で可能。
ただし、肝心の論文がデジタルでアクセス可能でないと広く活用は進まず、まず前提として論文のデジタル公開のための著作権処理が必要となる。この点も対応は進むがまだ道半ばで、デジタルアーカイブの現場は常に「ヒト・カネ・権利」の壁に悩まされる。
本格的なデジタルアーカイブ法制やナショナル・デジタルアーカイブの整備が急がれるところ。
他方、論文を相互に積極的に利用しあうことで開発を促進しようという機運も世界的には高まっており、「クリエイティブコモンズ」などオープンソース・ライセンスは主要ジャーナルでも導入が加速化する。「ここまでの利用は自由におこなって良い。ここからは許可を取って使ってね」と、著者自らがルールを事前に表示しておく仕組みだ。
著作物をどこまで独占で保護し、どこまでオープンにして活用を促すか。AIを活用したイノベーションの現場でも、日本が取り組むべき課題は多い。
