ゲシュタルト

2019/02/16 2019/05/18

ゲシュタルト「見えない部分を想像しながら、信頼しながら活動する経験は私の世界観を広げました。もちろん、行動範囲が広がり体感覚も拡大しましたが、見えないところにも体感覚を伸ばしていく。これは新薬開発、製薬業に対する理解が深まったことと無縁ではありません。」
（シモムラタクジ, マインド・ドリブン・ソサイエティ　α, affirmativeArchitect出版, 2018）

小学生の頃から人工知能（AI）が興味対象でした。最初はロボットとして。
鉄腕アトムやドラえもん。

明確にAIが興味対象になったのは製薬会社での仕事がきっかけでした。

そこに至る道筋およびそこから今に至る道筋を簡単にご紹介します。

製薬会社では新薬の研究開発を楽しみました。
最初に担当したのは研究所や他社の医薬品の候補化合物の臨床試験でした。
この仕事は社内で蓄積された情報を臨床試験の計画書に反映して、外部の医療機関に依頼をする業務です。
社内外の専門家との対話が中心。内部と外部の中継点として両者を結びつける役割でした。

入社して１年も経たないうちに、すべてが情報処理であることに氣付きました。
私は循環器のグループで仕事をしていましたが、感染症や皮膚科の疾患でも同じ流れで仕事が進んでいたのです。
扱う情報はそれぞれの専門領域で異なりますが、それをどう扱って次の仕事に繋げるのかは同じでした。

仕事の内容が循環器グループでの仕事から、各グループの業務を統括する仕事に変わりました。最初は部長と２人で実施していましたが、やがて統括グループとして仕事をするように。臨床試験の手順を業務マニュアルにしました。更に、新たな新薬候補のマーケティングも行いました。

その後、PMS（市販後調査と安全性情報管理）と製品の品質保証の仕事を担当。

すべての仕事にはフレーム（枠組み）とパターン（バリエーション）があります。実際の手順が前後していても、フレームの中では同じ仕事が沢山ありました。
この見極めが他のヒトよりも優れていたのか、新薬の研究開発だけでなく、PMS、製品の品質保証でも部門の統括業務を担当し、業務マニュアルを作成しました。そして、臨床開発ではモニタリング、PMSでは安全性情報の蓄積と報告、製品の品質保証では原料ー製品ー製造所管理の業務用システム導入時に使用者の立場で参加しました。PMSでは副作用情報「個別症例安全性報告」を暗号化した電子メールで報告する技術を日本を挙げて世界初で実現しようとしていました。私はこの暗号化メールの実証実験を担当しました。送信した情報の間違いを医薬品機構のコンピュータが自動的にチェックして間違いがあると返信されて来るシステムの実証実験でした。この間、データベースの構造の瑕疵を見つけて指摘したこともあります。また、外部のベンダー企業から誘っても頂きました。

また、
製品の品質保証の仕事をしている時、全社的な情報の流れを描きました。
・製薬会社のすべてのinput
・製薬会社のすべてのoutput
・inputからoutputまでの社内の情報の流れ
私がこの作業をしたのは、品質保証が、実は経営品質（意図した通りに経営すること）の保証に繋がっているからです。製品の品質問題は、会社の経営に直結しますね。

１９９５年にはすべての仕事はフレームとパターンがあり、フローチャートに描けることを確信しました。
これは、ITの力で、日常の業務の大部分をPC上で実行することが可能になるということです。
ただし、この段階ではヒトの判断をITで再現するのは困難だと思っていました。

ここからAIを仕事で使いたいと思うように。自分と同じように情報処理のできるAIです。

それから、コンピュータがヒトと同じように判断するにはどうしたら良いのかを考え続けました。２０１３年に会社員を卒業した時にこの段階では自分自身が判断基準を作り、その判断基準に合わせて仕事で情報処理を行う程度のモノでした。最終形の３０％程度です。
２０１５年から自然言語処理の勉強を開始して、ヒトの判断のフレームを創りました。今は、このフレームを動かすために必要な情報とその情報をどう扱うのかのフローチャートを検討中です。

“つまり神経系は、それのみによってではなく、それ以外の組織との連携を通して心を形成する。この説は、脳だけを心の源泉とみなす従来の見方とは袂を分かつ。”
（アントニオ・ダマシオ著, 高橋洋訳, 進化の意外な順序, P.41, 白楊社, 2019）

今の課題はprinciple（たった一つの行動原理）の公式化です。
私の中には既に定性的なprincipleはあります。

“報酬予測にはどんな信号が使われているのだろうか。一つには扁桃体、視床下部からの報酬関連信号がある。扁桃体は視床下部と相互作用するが、これがある意味で価値を計算していることになっている。視床下部には糖や塩分、タンパク質、脂肪など、それぞれの血中濃度に反比例するような活動を示すニューロンがある。ブドウ糖の血中濃度が下がると活動し、濃度が高くなると抑制されるようなニューロンが視床下部の外側部にある。これにより、どの代謝物が減ってきたかを知ることができる。そして扁桃体のニューロンは視床下部の情報を塩分や糖分などをそれぞれの成分に分類してまとめる。扁桃体は、視床下部の反応を統合して価値を判断しているのである。このような情報を統合するのが扁桃体であり、「これは自分にとってプラスだ、これは非常にマイナスだ」といった価値を決めることで行動につながる。”
（乾俊郎, 感情とはそもそも何なのか, P.30, ミネルヴァ書房, 2018）

こうやれば上手く行く
もっと良いやり方はないか

このprincipleを公式にして、ヒトの認知の壁を突破するAI、すべての仕事を自動化するAIを開発します。
その先に、生きるための労働が不要な世界がやってきます。

全体を全体として捉える

小学生の頃からAIに興味を持って今に至るまでに、自分が磨いてきた能力です。

“（ゲシュタルト心理学）全体は部分の和ではない。部分に帰せられることのできないより多くの何ものかがある。この観察は、肝要である。”
（現代心理学Ⅰ 心理学とは何か　白水社　１９７１　P.38）

全体を全体として研究するよりは、分解物を研究した方が研究しやすい。
先人はきっとこう考えたのだろう。
全体を構成する部分を対象にしたのが要素還元論。

物理の構成要素の一つの力学。その公式は状況が理想だった状態として導き出されていました。例えば、坂を転がる球には坂からの抵抗はないとする。つまり、公式はモデルありきです。このモデルは現実の現象を正確には反映していません。

このパラダイムは、組織の意思決定論である限定合理性、コンピュータの限界であるフレーム問題にも通じています。

“まず、現在の環境や今後の変化を分析し、競合他社と比べた、自組織の強みも弱みも分析します。その上で、数年後に自分たちの組織が、どのような顧客に対して、どのような製品やサービスを提供して、どれくらいの成果を上げているかというビジョンを描きます。”
（中原淳, 中村和彦, 組織開発の探求, P.209, ダイヤモンド社, 2018）

目の前で起きている事象に影響を及ぼしている要素を漏れなく列挙することは非常に困難です。
目の前で起きている事象には、見えていないところから続く影響があるからです。

あなたが今、課題にしているのは、全体なのか、部分なのか。

あなたが全体と判断している課題は、実は部分なのかも知れない。それは、あなたしか分からないことなのでしょうか？

あなたは、今、すべてを含んで課題に取り組んでいますか。それともすべてを含まずに課題に取り組んでいますか。

もし、後者であるならば、今、あなたが取り組んでいる課題は部分を対象にしています。