ファームAIラボ - パート 4

【医療研究の未来】Googleの次世代AI「Deep Think」とは？論文分析から創薬まで解説

１．はじめに 2025年、AIの世界に衝撃的なニュースがもたらされました。Google DeepMindが開発したAIが、人間のトップレベルの知性が競う「国際数学オリンピック（IMO）」で、金メダル相当の成績を収めるとい […]

１．はじめに：教育の現場に立つ、あなたへの問いかけ日々の研究や学生指導に追われる中で、こんなことを感じた経験はありませんか？「毎年同じような講義の繰り返しで、学生の心に本当に響いているのだろうか？」「研究に使える時

１．はじめに：薬学教育は「新たな時代」へ – ChatGPT「学習モード」の衝撃 2025年7月、OpenAIは教育界に激震を走らせる新機能、ChatGPTの「学習モード（Study Mode）」を正式に発表

１．はじめに – 医療における「時間」という根源的な課題医療現場における「待ち時間」は、単なる患者の不満要因にとどまらず、医療の質、安全性、そして病院経営そのものを揺るがす根源的な課題です。私たち医療研究者

１．はじめに – なぜ今、薬学教育に「AIチューター」が必要なのか？現代の薬学教育は、医療の高度化と複雑化、そして医療DX（デジタル・トランスフォーメーション）の急速な進展という大きな変革の波に直面していま

１．はじめに：薬学分野に訪れたAIという名の革命こんにちは。医療研究者や薬学部教員の皆様は、日々、膨大な量の論文、臨床データ、ガイドラインと向き合っておられることと思います。その情報処理の負担を劇的に軽減し、研究や教育

１．はじめに医療研究や薬学教育の現場では、日々膨大なデータが生まれます。臨床研究の症例データ、実験ノート、学生の実習記録…これらの管理に追われ、本来注力すべき研究や教育の時間が奪われていないでしょうか。「データ入力や集

１．はじめに：AIが示す未来像と、私たちが向き合うべき現実近年、生成AIの進化は目覚ましく、様々な分野でその活用が期待されています。しかし、AIが生成する情報には、事実に基づかない「ハルシネーション」が含まれることがあ

１．はじめに：なぜ今、医療DXの最前線を学ぶべきなのか？医療研究者、そして未来の医療人を育む薬学部教員の皆様。日々の研究や教育に邁進される中で、「医療DX」という言葉を耳にする機会が急激に増えたと感じていらっしゃるので

１．はじめに近年、医療や創薬研究の現場では、AIとデータの活用が急速に進んでいます。その一方で、「解析コードが特定の担当者にしか分からない」「新しい研究メンバーへの技術継承が難しい」「臨床研究で求められる厳格な品質管理