渡邉 博文

AlphaFoldが受賞しましたね。 たんぱく質構造はこれまで、結晶化してX線構造解析をするのが主流でしたし、最近は、クライオ電子顕微鏡というものがでてきましたので、より適用範囲が広がってきましたが、難しいたんぱく質では、実験をしても必ずしも構造が得られるわけではありません。 それがAIの力で、任意のタンパク質についてかなり妥当な構造を得られるようになりました。このAIを使うと医薬品のデザインを容易にしてくれます。 ちなみに私が評議員の末席を務めるCBI学会でもAlphaFoldに関する講演会が行われています。 https://cbi-society.org/home/documents/seminar/2021to24/20220526.html https://cbi-society.org/home/documents/seminar/2021to24/20240819.html https://cbi-society.org/taikai/taikai23/wakate-kinen-abst-ohue_2023.pdf また、 CBI若手の会講演会やこちらのSAR News 19-20ページをみるとわかるように、Ａ創薬にAlphaFoldを使うには、得られた構造をそのまま使うのではなく、MDシミュレーションと組み合わせるという工夫が必要であるという発表も筑波大学の博士課程の学生の方からされています。 https://wakate.cbi-society.info/wakate/2024/02/13/%e7%ac%ac11%e5%9b%9e%e3%80%80cbi%e8%8b%a5%e6%89%8b%e3%81%ae%e4%bc%9a%e8%ac%9b%e6%bc%94%e4%bc%9a/ https://sar.pharm.or.jp/wp-content/uploads/2024/04/SAR-News-No46.pdf

NHKが晴海フラッグは、海外の法人よりも日本人による法人または個人で複数所有している場合が多いと報道しています。 https://newspicks.com/news/10039208/?ref=user_6189022 つまり、投機的な買いがあり、貸出金利が安いので、資産バブルの崩壊は、ある程度まだ遠くにあるというだけの話です。 スタートアップなどへの資金供給などを考えると金利が安い方がよいのですが、マンション価格は資産バブルの可能性が高いので、何んとも悩ましいです。 ちなみに、マンション購入を考えている方は、マンションPERを見ておくとよいと思います。 https://www.kenbiya.com/ar/ns/jiji/purchase_know_how/7947.html 首都圏なら、素人は賃貸に住んだ方が良いと思います。

太陽光を使わないと損益分岐点が高くなるのですが、大丈夫でしょうか？

スパコンで巨大な計算をすると実は宇宙線（宇宙から降りそそぐ粒子）の影響が無視できなくなってきます。 https://wired.jp/2018/07/05/cosmic-ray-crash-supercomputers/ http://www-vlsi.es.kit.ac.jp/SERconf/2012/slides/uemura.pdf

学歴も馬鹿にならないところは確かにあり、学歴が高い人に優秀な人は多いのですが、重要なことは、東大までの人にならないことや、東大までの人を見抜くことです。 これは、京大についても、早慶についても、その他難関大学でも同じことです。

孫さんはAGI(Artificial General Intelligence)を実現するためにはなりふり構わず、という感じなのでしょう。 私は高値掴みだと思いますが。 https://www.softbank.jp/biz/blog/business/articles/202310/sbw2023-softbank-son-main-keynote/

日東駒専にいようが、MARCHにいようが、はたまた早慶上智であろうが、マネーストックが価格水準に与える影響を理解していることや、経済における「期待」の影響を理解していることの方がはるかに重要でしょう。経済オンチでは、これからの世の中、渡っていけませんよ。

2019年の段階でPickされてコメントがついてますね。 https://newspicks.com/news/4155101/ 昨日の編集部オリジナル記事は219Picksとなかなかの注目度です。 https://newspicks.com/news/10634633/ 個人的には、シリコンウェハを小さく切り出してチップにするのではなく、ほぼ丸ごと一枚のチップとして使うというのが、本当に大丈夫なのか？ということをやはり疑問に思います。 普通はウェハから長方形に切り出して動作試験をし、高クロックで動くものは、高品質チップとして高値で売り、低クロックなら動くものは、普及品として、そこそこ安値で売り、品質が悪すぎるものは、不合格品として廃棄します。 不合格品が多ければそれがコストとして跳ね返り、販売価格が高くなって競争力を失わせたり、安値で売れば利益率が低くなってしまいます。 ここで面積が大きなチップにすればするほど、一つのチップで出来がよくない部分が入る可能性が高くなり不良品率が高くなります。 https://atmarkit.itmedia.co.jp/fsys/keyword/015silicon_basic/015silicon_basic.html#:~:text=%E3%81%8C%E4%BD%8E%E4%B8%8B%E3%81%99%E3%82%8B%E3%80%82-,%E3%83%80%E3%82%A4%E3%83%BB%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%BA%E3%81%A8%E6%AD%A9%E7%95%99%E3%81%BE%E3%82%8A%E3%81%AE%E9%96%A2%E4%BF%82,-%E3%83%80%E3%82%A4%E3%83%BB%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%BA%E3%81%8C このような半導体製造の常識に挑戦すると言っているのです。 おそらく、不良な部分を使わないなどの方法で実現でできたとして、チップごとの性能のばらつきが大きくなりそうな気がします。それをソフトウェアで補うのは結構大変ではないでしょうか。そして不良率が高ければやはりコスト高になりますので、なかなか大変だと思います。

そういえば、理研のときに共同研究しました。 https://pubs.acs.org/doi/abs/10.1021/acs.jmedchem.8b01888 お世話になりました。

以下、この記事からの引用です。 「ひと言で言うと「悪循環」が起きているからです。 例えば、博士人材は、大学に残って研究を続けることが主流派とされ、それを目指さない人たちは修士から博士課程に進もうとしない実態があること。 日本企業の間では、これまで修士と博士の給与体系を同じにしているところも多いという待遇面での課題もあります。 企業側も博士人材に対して、専門的すぎて視野が狭いとか、ビジネスに直結する最先端の研究分野を手がけていない、といったイメージが先行していること。 こうしたお互いのすれ違いが悪循環につながっていると言えそうです。」 これに尽きると思います。 ただし、博士を取ってから大学や国立の研究機関で働いてきた身からすれば、最近はプロジェクトで雇われることが多く、そのプロジェクトが扱うテーマも社会に研究成果を還元するようにというものも多いです。 私の実感では、私の専門であるシミュレーションやAIの研究をしていたポスドクや助教クラスの人たちは、実は最終的には民間企業に雇われていることが多いです。製薬業界では、博士を取ってから企業に行くケースも数多くありますし、修士で企業に就職したあとに、企業から派遣されるような形で社会人博士をとることが多くあります。（後者の方がおそらく多い） 今のような状態が続くことは、お互いに取って機会損失が生じていると思います。

「約770倍の改善が必要」というところが気になりますね。