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title: GPTにできること･やるべきこと(化学･材料研究の視点で)
tags: 
author: [Kan Hatakeyama](https://convert.docswell.com/user/KanHatakeyama)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/GE86LXX57D.jpg?width=480
description: GPT-4にできること･特徴･限界･化学ー材料研究への展開･将来像 2023/04/21更新版
published: April 21, 23
canonical: https://convert.docswell.com/s/KanHatakeyama/KGX1QM-GPT
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE86LXX57D.jpg)

GPTに
できること
･
やるべきこと
(化学･材料研究の視点で)
畠山 歓
2023/4/21更新版
※突貫で作ってるので､細かな
間違いがあるかもしれません｡
同士を募集中です!
1
Twitterはこちら


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LEL9L883JR.jpg)

著者の情報
• 早稲田
• 高校～大学院(博士) +教員5年
• 東工大
• 2023年4月～
• 助教
• 専門
• 高分子化学: 合成、計測、デバイス化など
• データ科学: マテリアルズ・インフォマティクス
2


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMZM66MEW.jpg)

目次


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR6VPPL79.jpg)

4
GPT-4
?


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXMZ3N67X.jpg)

GPT-4とはなんですか?
5


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKG8YNGJD.jpg)

GPT-4の⾧所は?
処理能力が異常に高い
学習用テキストデータの生成が鍵
6


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73N29V575.jpg)

GPT-4の短所は?
GPT-5以降で改善可能
やればできる類の仕事はこなせる
学習用テキストデータの生成が鍵
マルチモーダル化は今後可能
7


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DWZG8YJG.jpg)

人間の⾧所は?
GPT-5以降で追いつく可能性
人類の希望
アルゴリズムで代替可能?
8


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP9D382E8.jpg)

GPTに
できること
色々試した結果
9


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVM14NXEQ.jpg)

クイズ王になれる
10


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GG21KR7L.jpg)

化学の知識も
豊富
11


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQXPDNY7P.jpg)

メールの代筆
ができる
12


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ46YZGZ71.jpg)

メールの代筆
ができる
13


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1V6RDD7G.jpg)

英作文は
大半の日本人
よりも得意
14


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWLW1Y872.jpg)

論文のRebuttal Letterの執筆が得意
レビュアーに対して､低姿勢で回答してくれる点がありがたい
15


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZM5PX9E3.jpg)

化学の推論ができる
16


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6N9M4DJV.jpg)

化学の推論ができる
One-shot learning &amp; explainable AI &amp; 不確定性の提示
17


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ55NZQ8J4.jpg)

研究の基礎知識を
簡単に共有できる
18


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3N29VGE5.jpg)

研究費の申請書を代筆できる
…
19


# Page. 20

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDWZG8N7G.jpg)

研究費の申請書を代筆できる
…
20


# Page. 21

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P9D38NJ8.jpg)

申請書毎に
異なる書式を
自動変換
できる
21


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVM14NYJQ.jpg)

申請書毎に
異なる書式を
自動変換
できる
22


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGG21KWEL.jpg)

予算案を作ってくれる
23


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQXPDNQEP.jpg)

予算案を作ってくれる
24


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K746YZGYE1.jpg)

プログラミングが出来る
25


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1V6RDNEG.jpg)

26


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWLW18ME2.jpg)

ケモインフォマティクスが簡便に
27


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZM5P8MJ3.jpg)

自律的に思考できる
28


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76N9MP57V.jpg)

29


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G755NZKG74.jpg)

30


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J2N5RWDER.jpg)

Web情報などを収集しながら思考できる
https://twitter.com/masahirochaen/status/1647425176542531584?s=20
31


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYPKDLMEM.jpg)

まずは論文を読ませる
論文を代わりに読ませて質問できる
32


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJN5R64378.jpg)

論文を代わりに読ませて質問できる
33


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9YMLQPJ3.jpg)

かなり正確に読み込んでます
論文を代わりに読ませて質問できる
34


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE86LXGX7D.jpg)

データ分析
ができる
35


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LEL9L8GNJR.jpg)

36


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMZM6QQEW.jpg)

Pythonの解析も代行できる
37


# Page. 38

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR6VP8K79.jpg)

38


# Page. 39

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXMZ3857X.jpg)

“化学研究”
ができる
39


# Page. 40

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKG8YKRJD.jpg)

40


# Page. 41

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73N29ZG75.jpg)

ロボットアームを操作できる
41


# Page. 42

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DWZGRNJG.jpg)

42


# Page. 43

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP9D3WNE8.jpg)

43


# Page. 44

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVM148YEQ.jpg)

GPT-4ができないこと
44


# Page. 45

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GG215W7L.jpg)

ディオファントスの一生が分からない
45


# Page. 46

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQXPDZQ7P.jpg)

中略
46


# Page. 47

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ46YZ3Y71.jpg)

読解･論理･思考力が小学六年生程度(?)
小学六年生の問題を出してみます
47


# Page. 48

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1V6R1N7G.jpg)

※正解は500 mL
48


# Page. 49

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWLW19M72.jpg)

頭の整理をさせてみます
読解できてない
49


# Page. 50

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZM5P9ME3.jpg)

この認識は正しい
なんとなく､数値をこねくり回して帳尻を合わせようとする点が人間的
50


# Page. 51

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6N9MK5JV.jpg)

最新･マニアックな情報は分からない
※学習させれば良いだけです
51


# Page. 52

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ55NZPGJ4.jpg)

GPT-4で
できる･できないの境界線は?
52


# Page. 53

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9E2N5R6D7R.jpg)

GPT-4の思考能力
• 基本的な推論は可能
53


# Page. 54

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7YPKD9M7M.jpg)

GPT-4の思考能力
• 読み取りはやや苦手
54


# Page. 55

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEN5R6L3J8.jpg)

GPT-4の思考能力
• 四則演算も可能
答えは-0.3333…
55


# Page. 56

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79YML4PE3.jpg)

GPT-4の思考能力
• 連立方程式も解ける
中略
56


# Page. 57

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G786LXQXJD.jpg)

GPT-4の記憶力 (重要!)
• GPT-4の記憶は二種類が存在する
• ⾧期: モデルのトレーニングに用いた膨大な文献データ
• 短期: プロンプトとして入力したデータ
+
予め覚えた部分
チャット中のやりとり
57


# Page. 58

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7L9L8XNER.jpg)

GPT-4の短期記憶容量はどの程度か?
• 英語:
• 日本語
8000~32000単語*
8000~32000語
→原稿用紙20~80枚程度
GPT-4は膨大な知識を有している｡
しかし､｢最近のこと｣は意外と覚えられない**
*GPT-4には8k, 32k tokenの二種類のモデルが存在する
(2023/4/18時点)
**計算コストの都合上､ファインチューニングに対応していないため
58


# Page. 59

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMZM6LQ7W.jpg)

GPT-4の短期記憶容量はどの程度か?
• 32000単語を入出力できるのは金持ち限定
• たった一回のやりとりで250円以上の費用
• GPT-4(32k)モデルにアクセスできる人もまだ限定的
最大文字数
原稿用紙(枚) 最大価格(円)
最大価格($)
$/token
GPT-4 (32k)
32000
80
255
1.92
0.00006
GPT-4 (8k)
8000
20
31
0.24
0.00003
GPT-3.5
4000
10
1.06
0.008
0.000002
※計算が間違っているかもしれませんので注意｡4/18verは何かが間違っていました｡1 token ≒ 日本語の1語と仮定｡400字詰め原稿用紙の枚数を計算｡1
59
ドルは133円｡GPT-4は出力時に値段が二倍になるので注意｡値段はこちら(2023/4/19): https://openai.com/pricing


# Page. 60

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER6VPKKJ9.jpg)

庶民が使える容量は､原稿用紙10枚程度
• 1質問あたり1円くらいなら個人的にはOK
• 再帰的に何回も呼び出すと大変
• そもそも､GPT-4のAPI申請をしても､なかなか承認が出ない
最大文字数
原稿用紙(枚) 最大価格(円)
最大価格($)
$/token
GPT-4 (32k)
32000
80
255
1.92
0.00006
GPT-4 (8k)
8000
20
31
0.24
0.00003
GPT-3.5
4000
10
1.06
0.008
0.000002
※計算が間違っているかもしれませんので注意｡1 token ≒ 日本語の1語と仮定｡400字詰め原稿用紙の枚数を計算｡1ドルは133円｡
60
GPT-4は出力時に値段が二倍になるので注意｡値段はこちら(2023/4/19): https://openai.com/pricing


# Page. 61

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XMZ3L5JX.jpg)

GPT-4のレベルを擬人化してみると…
• 読解:
• 数学:
• 知識:
• 記憶:
• 速度:
• 感情:
• 疲労:
• 身体:
• 意志:
小学生
･･･ GPT-5以降で改善可能
中学生 (?)
仙人
鳥頭?
･･･ ハードウェア制約のため改善困難?
超人
サイボーグ
サイボーグ
なし
なし(超従順)
クセは強いが､雇っても良いと言えるレベル
特徴を理解した上で､使いこなすことが大切
61


# Page. 62

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37KG8YLRED.jpg)

GPT-4は｢海馬｣がない!?
chatはいつも初対面｡最近のことは全て忘れてしまいます
62


# Page. 63

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3N293GJ5.jpg)

GPT-4は｢海馬｣がない!?
chatはいつも初対面｡最近のことは全て忘れてしまいます
海馬
入力
短期記憶
⾧期記憶
(大脳皮質)
63


# Page. 64

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDWZG4NEG.jpg)

今後はどうなるか?
GPT-4の本質と課題
64


# Page. 65

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEP9D3MN78.jpg)

Q. 結局､GPT-4のどこが
画期的なのか?
A. ｢時間をかければできる知的タスク｣は､
AIで代行する見通しがついた
65


# Page. 66

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VM149Y7Q.jpg)

時間をかければ出来るタスクの例
• 知識収集: Focus!
• 事務作業
• 読解
• 課題の抽出
• 考察
• 作文
• プログラミング
• (その他何でも)
66


# Page. 67

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGG21ZWJL.jpg)

知識収集が格段に楽になった
これまで
検索エンジン
欲しい情報は
検索エンジンやCtrl + F
で探すしかなかった
(が､見つからない)
ビッグデータ
67


# Page. 68

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QXPDLQJP.jpg)

知識収集が格段に楽になった
これから
要するに
どういうことなの?
○○ですよ!
大規模言語モデル
ビッグデータ
68


# Page. 69

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KE46YZDYJ1.jpg)

ビッグデータをフル活用
• これまで
• アクセス可能な情報量 ≒ 人間が読み解ける量
(or これまでの｢古いAI｣が解釈可能な単純なデータ)
• これから
• 原理的にはビッグデータにフルアクセス可能
69


# Page. 70

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71V6RZNJG.jpg)

活用できるデータ例
• 書庫(or HDD/SSD)に眠る書類を知識化
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
過去の論文･特許
分厚い本
スライド
エクセル
計測データ
実験ノート
議事録
報告書
提案書
メモ
会話記録
…
現場の全てを知る｢デジタル仙人｣
70


# Page. 71

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WLW16MJ2.jpg)

今後のAIの見通し
71


# Page. 72

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZM5PYM73.jpg)

GPT-5 (2024-?)
読解:
数学:
知識:
記憶:
速度:
感情:
疲労:
身体:
意志:
小学生
→ 中高生? ･･･ 感情理解なども進化?
中学生 (?) → 大学生? ･･･論理的思考力もUP?
仙人
鳥頭
･･･ ハードウェア制約のため改善困難?
超人
サイボーグ
サイボーグ
なし
なし(超従順)
72


# Page. 73

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6N9MD5EV.jpg)

Q. GPTの｢記憶力｣の改善が難し
いのは何故か?
A. モデルがどんどん肥大化し､新しいことを覚えるためのコストも同時に上昇するため｡
73


# Page. 74

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE55NZ3GE4.jpg)

GPT-3の学習コスト(試算)
10000000
学習コスト (ドル)
1000000
100000
10000
1000
100
10
1
2020
2025
2030
2035
2040
2045
2050
2055
2060
2065
2070
年
ムーアの法則が成立し続けるとしても､1ドル(≒普通のGPU)で学習できるようになるのは2065年
74


# Page. 75

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/972N5RZDJR.jpg)

(参考) 学習コストの補足
• 計算コストがムーアの法則に従うと仮定しました
• 正確には､半導体の性能に関する法則なので注意
• 大半のケースで､AIをフル学習させる必要はないです
• ファインチューニングで十分なので､計算コストはもっと下がります
• 恐らく､もっと軽量で効率的なアルゴリズムが今後出てきます
• Vicunaなど
75


# Page. 76

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJYPKDRMJM.jpg)

哲学的なTopic
シンギュラリティ
AIは人類の敵か味方か
76


# Page. 77

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7N5R6D3E8.jpg)

77


# Page. 78

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9YMLGP73.jpg)

AIによる自己改善
自分よりも賢そうな
AIプログラムを生成
前のモデルよりも賢
くなりました｡
更に賢いモデル
を生成
78


# Page. 79

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ86LXVXED.jpg)

自己改善は可能か?
• GPTは再帰的にプロンプトやプログラムを出力&amp;実行できるの
で､原理的には可能
• 技術的な問題点
• 学習コストがべらぼうに高い
• 特に消費電力｡核融合が必要?
• ｢賢さ｣の定義が難しい
• 強化学習･ゴールシークプロンプトのように､人間が定義した｢賢さ｣の評価軸の中
で､｢優秀｣なプログラムは生成可能
79


# Page. 80

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJL9L85N7R.jpg)

人類に有害なAIは作られるか?
• 答えはYes
• 悪意のある使い方
• ヘイトスピーチを含むデータの学習
• 学習済みモデルのジェイルブレイク
• トランプ前大統領の逮捕写真の生成
• 悪意はないけど起こりうる危険
• AIに｢やってはいけないこと｣を教えきれず､暴走するケース
• 倫理規範の乏しい子供の｢暴走｣
• 間違えてAmazonのカートに商品を入れてしまう
• より多くの情報を得るためにダークウェブにアクセスする/ハッキングする
• より多くのチャットデータを得るためにユーザーとの会話を引き延ばす
• など
80


# Page. 81

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MZM63QJW.jpg)

今後は教育への悪影響を及ぼす可能性のあるAIが増える!?
｢自分が論文を読んだと証明する｣ための努力をするAI
｢人間が作文したようなレポートを作る｣ように努力をするAI
(→ 敵対的生成ネットワークの領域が日常生活を浸食)
81


# Page. 82

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R6VPQKE9.jpg)

テキストのみの学習で
どこまで知性を獲得できるか?
• どこまで賢くなれるかは不明だが､意外と身体は不要?
• ヘレンケラーは視覚と聴覚がなかった(が､十分に賢い)
• 五感の何れかが欠けた方も多い(が､十分に賢い)
• マルチモーダル化も進行中
• GPT-4は画像認識も可能(ただし未公開)
• センサーやアームを付ければ､五感や筋肉の模倣も可能
82


# Page. 83

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXMZ355EX.jpg)

化学･材料研究に与える
影響
83


# Page. 84

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JKG8Y6R7D.jpg)

インパクト
84


# Page. 85

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3N296GE5.jpg)

ポイント
• まさに｢人工知能｣と呼んでも差し支えないレベルになってきた
• これまでのAIは､画像認識や翻訳などに特化
• ｢知能｣というよりは､｢特定の機能｣に近い
• GPTは読解力･思考力を有するので､抽象的なタスクを遂行可能
• ｢単なる業務効率化｣に留まらない利用法を考えることが必要
• もちろん､自動化は大切
• ｢膨大な知識｣･｢圧倒的な処理速度｣･｢自律性｣を生かしたシステム創出が鍵
85


# Page. 86

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDWZGVN7G.jpg)

人類よりも
遙かに多くの文献を
読める
• 1報の論文を読むのに要する時間
• GPT-4: 数秒以内
• 人間: 数分ー数時間
• 記憶容量
• GPT-4: 原理的には無尽蔵
• 人間: 論文1報の暗記すら困難
86


# Page. 87

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P9D3VNJ8.jpg)

失敗データも
読み込める
• 実験の九割程度は｢失敗｣
•
•
•
•
どこかにお蔵入り
論文にはならない
誰も覚えていない
同じ過ちを誰かが繰り返す
• 人間
• ｢ゴミデータ｣を覚えていられない
• GPT
• 問題なし
87


# Page. 88

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVM14ZYJQ.jpg)

研究室の
｢デジタル仙人｣
が登場する
• ありとあらゆる結果を記憶
• 人間よりも知識量大
• 必要な知見を瞬時に回答
•
•
•
•
属人性の排除
ローコスト
無劣化
(キレない)
• 経験知に基づく的確な助言
• 実験結果の予測や条件の提案
• 研究課題の探索
88


# Page. 89

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGG214WEL.jpg)

ロボット実験
が加速する
• 人間
• 手作業で制御プログラムを作成
• ハイコスト&amp;⾧時間
• 再現性に課題
• AI
• 制御プログラムを自動生成
• 低コスト&amp;瞬時
• いつ･誰が･どこでやっても同じ
結果
89


# Page. 90

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQXPDGQEP.jpg)

研究成果を
AIが執筆する
• 人間
• 1000ページの報告書の執筆は辛い
• 失敗実験や細かな実験条件は割愛
• AI
• 1000ページの報告書も余裕で読解
• あらゆる過程を記録可能
•
•
•
•
細かなプロトコル
失敗を含む実験結果
ディスカッション
計測データ
90


# Page. 91

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K746YZ5YE1.jpg)

楽しいことに集中できるようになる
素敵な
アイデア
ここだけやりたい!
検証･従来
手法との
比較
自動化
分析･考察･
論文執筆
91


# Page. 92

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1V6RWNEG.jpg)

論文システムが効率化する?
Nature
JACS,
PRL, …
執筆･査読のモチベーション大
まじめな専門誌
そこそこの専門誌
執筆･査読の時間が
(下にいくほど)辛い
諸々の専門誌 (Sci. Rep., etc)
自動化
微妙な成果 (未報告)
未報告のため､
世界中で､同じ過ちが
繰り返される
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# Page. 93

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オープンサイエンスとの相性が抜群
• Scientific Reports
• Natureグループが出しているオープンアクセス論文
• ｢科学的には微妙｣(だが実は重要かもしれない)論文も出版可能
技術的に正しければOK
科学的な意義は問わない
https://www.nature.com/srep/about/editorial-process
AIに計画を考えさせて､ロボットに実験をさせ､
AIに客観的に正しい考察をさせ､
一連の詳細を全て記録すれば､
93
人間よりも遙かに､技術的に正確な報告ができる


# Page. 94

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Science誌は｢伝統工芸品｣の路線を追求?
https://www.science.org/doi/10.1126/science.adg7879
• AIが生成した文章は｢AIからの盗用で､不正に該当｣
• 人手にこだわる伝統工芸品的な発想｡トップ誌の戦略としては有りかも?
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# Page. 95

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GPTを使った
論文執筆の例
• GPTとDeepL write(英文校正)ツールを使った執筆
• 二日で執筆されたそうです
• 畠山は､こちらの路線で研究を展開する予定
2023年4月のpreprint
https://arxiv.org/abs/2304.04498
https://twitter.com/ochyai/status/16481158065958
42049?s=20
95


# Page. 96

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最終系: 全てをAI&amp;ロボットに代行?
質問
人間
(処理能力に限界)
ビッグ
要約文書
(論文など)
データ
実験
24時間労働
数百万ページ以上の研究記録
with 生の計測データ
課題
設定
全情報を網羅した上で
判断
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# Page. 97

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取り組むべき課題
理想を実現するための細々としたタスク
97


# Page. 98

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DEYPKDNMEM.jpg)

根底にある課題
• 限りあるGPTのリソースのフル活用
• トークン数の制限
• GPTの実質的な記憶容量は､原稿用
紙10枚程度
• 現在の推論能力で､何ができるか
• 可能･不可能な作業の見極め
98


# Page. 99

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例1: ローカルデータを学習したチャットボット
• 組織内文書を参照しながらGPTでQ&amp;Aするシステム
• BingAIのローカル版
• 研究室のことなら､何でも答えてくれるAI
• ラボ内に存在する､ありとあらゆる知識を統合したい
• 過去の卒論･修論･博論 etc
• 実験ノート
• 電子化が必須
• 畠山も取り組んでます
• https://bio.nikkeibp.co.jp/atcl/release/22/08/24/14341/
• スライド類
• 計測データ､Excel
• ディスカッションの内容(録音)
99


# Page. 100

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE9YML8PJ3.jpg)

課題は記憶容量(≒token制限)
GPTの記憶容量: 原稿用紙10枚程度
ラボのデータ: 100万ファイル以上
100


# Page. 101

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE86LX8X7D.jpg)

検索システムを噛ませて解決
質問と類似度の高い
データを検索して
GPTに記憶させる
GPTの記憶容量: 原稿用紙10枚程度
ラボのデータ: 100万ファイル以上
101


# Page. 102

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LEL9L8RNJR.jpg)

プロトタイプ
これ以上のことは
今後に研究します
102


# Page. 103

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMZM6RQEW.jpg)

テクニカルな課題
• 類似度計算のコスト
• 文章のEmbedding vectorを計算させて検索
• GPTのAPIでも可能だが､100万ファイルを計算すると破産する可能性大
• この部分はローカルでも動く安価なLLMで代行するのがよさそう
• 知識の統合
• GPTが処理できるのは､あくまで原稿用紙10枚程度の情報
• Naïveな実装では､検索にヒットしなかった(が､実は重要だった)文献の情報が
生かされないケースが多発?
• ここに､いかに多くの情報を詰め込むかが鍵
• 各データのサマリを纏めた概要書や､知識のグラフ構造化などをすると良い?
103


# Page. 104

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJR6VPRK79.jpg)

アイデア: ローカルLLMの活用
専門データの学習に特化したローコストなLLM(大規模言語モデル)を作って対話させる?
対話
GPT
(ジェネラリスト)
全て学習
ローカルLLM
(スペシャリスト)
専門データ
104


# Page. 105

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXMZ3R57X.jpg)

例2:
圧倒的な知識に
基づく推論
• 関連研究の全てを知っているチャッ
トボットに推論させたい
• 質問の例
• 従来研究の課題は?
• 過去にこの研究(実験)を試
した人いる?
• 次に行うべき実験は?
• ○○の実験がうまくいかな
かったけど､どうして?
• この実験､うまくいくかな?
• XXを合成できたとして､そ
こで得られる性能はどんな
感じ?
105


# Page. 106

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EKG8YRRJD.jpg)

従来のインフォマティ
クス手法との統合
• XXを合成できたとして､そこで得られる
性能はどんな感じ?
• GPTだけでも動くが､流石に性能に限
界がありそう
106


# Page. 107

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L73N298G75.jpg)

ドメイン知識の埋め込みを代行させる
回帰･分類モデル
予測
研究に超詳しいGPT
化学･材料データ
予測モデルへのドメイン知識の反映
(これまでは人間が実施｡しかし知識やノウハウに制約･属人性)
107


# Page. 108

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/87DWZGMNJG.jpg)

例: 気体方程式の事前知識
これ以上のことは
今後に研究します
108


# Page. 109

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VJP9D3RNE8.jpg)

例3: 化学･材料データの認識
GPTの記憶容量: 原稿用紙10枚程度
分子データ: 2048ビットなど
109


# Page. 110

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVM14RYEQ.jpg)

例3: 化学･材料データの認識
• GPTは化合物名からembedding vectorを計算可能だが…
• 化学系データを多く学習しているとも思えないので､精度に不安
• シアノ基だから電子求引性､くらいの推論は可能
• 他の表記法はメモリを食う
• 多量の化合物データをメモリに乗せるのは困難
• Fingerprintは2048ビット程度
• 分子記述子も数百次元程度のベクトル
• 分子構造の表記法(SMILES)を理解しているとも思えない
• しかし何らかの形で認識は必要
• 化合物の検索
• 物性の推論
• 文献検索システムの化合物版を作るイメージ?
110


# Page. 111

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GG21MW7L.jpg)

例4: 自律研究システム
• 研究活動そのものを自動化したい
• 文献収集
• 課題抽出
• 行うべき実験の設定
• 条件出し
• 結果の予測
• 考察
• 報告
111


# Page. 112

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EQXPDRQ7P.jpg)

ヒント1:
AutoGPT系
https://twitter.com/shota7180/status/16464356980719738
88?s=20
これ以上のことは
今後に研究します
112


# Page. 113

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ46YZ8Y71.jpg)

ヒント2:
自律
オブジェクト
の生成
これ以上のことは
今後に研究します
https://twitter.com/ochyai/status/1637965411575791616?s=20
113


# Page. 114

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1V6R2N7G.jpg)

例5: 自動実験
114


# Page. 115

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWLW12M72.jpg)

自動実験はなぜ難しいか?(特に有機合成)
• 複雑でやっかいな有機合成操作(その1)
• フラスコの準備
• 試薬瓶の開封
• 一部は禁水･空気厳禁
• 固体･粉体･液体･粘性固体etcの取り出し
• 試薬の添加
• オイルバスや冷却槽への移動
• キャニュレーションなどでの逐次添加
• エバポレーションによる溶媒除去
• 飛びきらなかったり､発砲しまくったり､突沸したり､トラブル多数
• 濾過
• なぜか詰まるケース多数
115


# Page. 116

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZM5PDME3.jpg)

自動実験はなぜ難しいか?(特に有機合成)
• 複雑でやっかいな有機合成操作(その2)
• 分液
• 水･油相がうまく分離しないケース多数
• カラム
• 展開溶媒やカラムの検討
• 上手くスポットが分かれない (というか分解してる?)
• 副生成物が多すぎて､目的物か分からない
• エバポが面倒
• 沈殿生成 (ポリマー系)
• うまく沈殿しないケース多数
• 再結晶
• 溶媒選択
• 乾燥
116


# Page. 117

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ6N9M15JV.jpg)

自動実験はなぜ難しいか?(特に有機合成)
• 複雑でやっかいな計測操作
• サンプル調製･成形
• 装置によって成形法などが異なる
• 禁水サンプルだと面倒
• 装置へのセット
• 装置によって仕様が異なる
• …
117


# Page. 118

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ55NZ4GJ4.jpg)

それでも自動化が必要な理由
• 人間の能力に限界
• 人的コスト
• 24時間働けない
• 再現性
• 人によって･その日の気分によって､結果が変わる
• 動きが毎回微妙に異なるので､再現性が出なかった時に､問題が操作に由来するの
か､他の因子に由来するのか､分からない
• 記録の緻密性
• 例えば､試薬の添加時間を秒単位で記録できない(面倒なので｡)
• しかし一部の実験は影響を大きな受ける
• 自然現象に対する精密な記録を付ける上で､操作と記録の自動化は必須
118


# Page. 119

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE3N29GPE5.jpg)

自動化の余地と課題
• 世の中の工業製品(化合物を含む)の大半は､ほぼ全自動で制作
• 潜在的には自動化が可能
• 問題はコスト
•
•
•
•
自動実験装置の値段は数千万円~
しかもカスタマイズが困難
ロボットアームも国産品は基本的に数百万円~
アームを制御するプログラマが必要
119


# Page. 120

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8EDWZG137G.jpg)

鍵技術1: GPT
• プログラミングの自動化
• 自然言語や音声による
ロボット操作
• 自律型GPTによるロ
ボット操作
120


# Page. 121

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7P9D3QPJ8.jpg)

再掲: GPT-4でロボットアームを操作できる
121


# Page. 122

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVM145VJQ.jpg)

122


# Page. 123

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGG2161EL.jpg)

これ以上のことは
今後に研究します
123


# Page. 124

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQXPD4NEP.jpg)

鍵技術2
廉価なロボ･IoT
• 数千~数万円程度のもの
• Amazonで誰でも購入可能
• 試薬がかかって壊れても､
すぐに諦められる値段
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# Page. 125

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K746YZQ3E1.jpg)

激安ロボットアーム
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# Page. 126

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1V6RPZEG.jpg)

IoT対応マイコン
約3500円
モーターと連動させ､試薬の運搬､ピペット操作 etcを
代行可能? 部品は3Dプリンタで作成可能
https://twitter.com/H0meMadeGarbage/status/
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1139766652151697408?s=20


# Page. 127

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJWLW126E2.jpg)

未来像
小型ロボットに
よる化学実験
白雪姫に出てくる｢七人の小人｣
をロボット化し､酷使させれば良い!
これ以上のことは
今後に研究します
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# Page. 128

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EZM5PDRJ3.jpg)

実験≒プログラミング が主流に?
研究者またはAI
実験ロボット
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# Page. 129

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y76N9M117V.jpg)

まとめ
• “知能”を持つAIによる研究活動の再定義が必要
• ｢AIにやらせた方が良い｣タスクがますます増加
• ロボット・IoTデバイスとの連携による実験研究の全自動化
• 化学･材料研究における3K (キツイ･汚い･危険)からの脱却
• 今後は実験研究者・AI・ロボット専門家の連携が重要
• 協力者を募集中!
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