シリコンバレーでは、生成型AIが革新的な力となり、従来の腫瘍学研究や医師不足の解消を超えて、5年から10年以内に疾病を根絶する可能性があるとよく主張されている。これらの主張は、AIの突破によるものであり、ノーベル賞受賞者でありGoogle DeepMindのCEOでもあるDemis Hassabisは、すぐにすべての疾病をAIが治すと展望している。OpenAIは最近、新しい生物学的仮説を提案し評価できるモデルを促進し、Anthropicの共同創設者は、AIがほとんどの癌を撲滅できると予測している。こうしたリーダーたちは明らかに自社の技術を楽観的に市場にアピールしているが、これらの主張には本当に潜在的な可能性があるのだろうか？そして、科学者たちが実際に生成型AIを発見や研究にどう活用できるのか？ Pfizer、Moderna、Memorial Sloan Ketteringといった研究機関の研究者や経営者と話すと、AIには可能性がある一方で、依然として多くの制約があることが明らかになる。たとえ明日、新たに設計された薬が実現可能に見えても、その後には長い実験室や臨床試験の段階が待ち受けており、AIだけではこれをシミュレーションできない。この点について、AIを使った医薬品設計企業Insilico MedicineのCEOであるAlex Zhavoronkovは、薬の開発には厳格なプロトコルが必要な理由があると強調する。しかし、AIを駆使した研究は、初期臨床を通過する薬の設計に役立ってきたほか、Hassabisが開発したタンパク質構造予測AI「AlphaFold」は、医薬品研究において広く活用されている。 生成型AIの影響は、科学においてはより高速なエンジンのようなものであり、自律運転車のような存在ではない。現状、科学の進展を支援する生成型AIには大きく二つのタイプがある。一つは、チャットボットのようなツールで、科学文献を検索・統合し、有用な要約やレポートを作成するものだ。これらのプログラムに複雑な科学的問いを投げかけ、突破口を得たいと夢見られているが、現実には主に情報処理を支援しているに過ぎない。MITの化学者Rafael Gómez-Bombarelliは、OpenAIやGoogleのDeepResearchのようなAIツールを、研究者が論文を素早く精査し、作業効率を高めるために日常的に使っていると指摘している。しかし、こうしたツールは「幻覚」を見せることもあり、存在しない資料やデータを虚偽の引用として提示してしまう。実際、計算生物学者のAndrea Califanoは、ChatGPTやDeepSeekが彼の論文作成を支援する際に虚偽の情報を生成してしまった事例を挙げている。OpenAIは、「新型モデルは幻覚を起こしやすい」とも報告している。こうしたAIは、既存の知識の要約には優れるが、真に新たなアイデアを生み出すことは苦手だと指摘されている。Gómez-Bombarelliは、これらのチャットボットは、訓練対象のデータをもとにしているため、真に新しい推論や創造には向かないと観察している。 これらの幻覚リスクを管理し、信頼性を高めるために、AIシステムは協働のパートナーとして進化している。Googleの「AIコサイエンティスト」はその好例だ。このシステムは医学生物学的研究の仮説を生成・評価することを目的として、さまざまな言語モデルを用いた「アイデアのトーナメント」という方法で構築されている。あるテストでは、このAIコサイエンティストは、長年の研究者の努力を経て得られた細菌進化の突破仮説を独立して導き出し、人間の偏見や盲点を避けて仮説生成を加速できる可能性を示した。システムは画期的な新しいパラダイムを生み出さなくても、大量の情報を効率的に統合し、人間の実験結果に匹敵する結果をもたらすことから、AIは科学者の補完役として非常に有望であることを示している。 二つ目の主要なAIタイプは、「生物学を語る」もので、タンパク質の構造や遺伝子発現などの実験データから直接学習し、応用するものだ。AlphaFoldやそれに連なるモデルは、人間だけでは扱いきれない膨大なデータセットを解析し、薬の使い道を変えたり、治療ターゲットを見つけたりするのに役立っている。例えば、PfizerはAIを活用して現在臨床試験中のがん治療ターゲットを発見している。生成型AIはまた、膨大な分子の配置や特性を効率的に探索し、薬効や副作用の最適化を行うことで、創薬の効率化にも寄与している。ModernaのWade Davisは、AIが大きな化学的・遺伝的探索空間を縮小できる点に注目している。化学物理学者Pratyush Tiwaryは、「AIは薬を“発見”することはできないかもしれないが、探索範囲を劇的に絞り込み、効率化をもたらす」と述べている。AIは、アイデアの高速化や設計支援には優れるが、人間の判断や実験を完全に代替するわけではない。 究極的には、AIの最大の価値は、科学のスピードと効率を高めることにあるだろう。現状では、AIの利用により薬の開発期間が数年短縮される可能性があり、たとえば20年かかるところを15年に縮めることも夢ではない。しかし、その進歩は限定的で、生成型AIは合成できない分子を提案したり、複雑な生物過程を正確にモデル化するための高品質な生物学的データを十分に持っていなかったりといった課題が依然として残る。計算生物学者のCalifanoは、「重要なのは、適切な問いを立て、堅牢なデータを整備することであり、単にアルゴリズムを進化させるだけでは不十分だ」と指摘している。AIは確かに便利ではあるが、まだ多くの人間の専門知識や研究・実験の代理にはならない。 それでも、人間とAIのハイブリッド協働は着実に進展している。Lila SciencesやInsilicoといったスタートアップは、ロボット得意な実験室を運営しながら、人間研究者が生成型AIと連携して仮説のテストと改善を迅速に行う仕組みを構築している。さらに、Chan Zuckerberg Initiativeが推進する試みは、「バーチャル細胞」と呼ばれるAIを用いた独創的な人間の生物学を模擬したシステムの開発を目指している。新たな仮説の生成は比較的容易だが、その仮説を実験的に検証し証明する段階が最もコストと時間を要するため、現段階では依然として人間の研究者の主導が必要とされている。 要するに、医療分野における生成型AIは、多くの知識を要約し、検証可能な仮説を作り出し、分子設計を加速させる強力なツールへと進化している。しかし、すぐに疾病を治癒したり、科学者の役割を完全に代替したりする魔法の杖ではない。重要なのは、適切な問いの設定や高品質なデータの収集と、それをもとにした厳密な実験検証にあり、これらは今なお人間の専門性が不可欠な分野だ。AIの未来は、発見を完全に自動化するのではなく、人間の創造力と判断を補完し、大幅に効率を向上させることにあると言える。

AI-WAQF 2025会議は、イスラム金融において画期的なイベントとなっています。この会議では、持続可能な成長と透明性、効率性を高めるために、公益信託（waqf）と技術統合、特に人工知能（AI）やブロックチェーンの重要な役割に焦点を当てています。シャリア（イスラム法）の原則に従ったイスラム金融は、伝統的に社会福祉や経済発展を支援する宗教的寄付としてwaqfを利用しています。AI-WAQF 2025は、AIアルゴリズムを用いた資産管理の近代化、投資機会の予測分析、そしてブロックチェーン技術による資金追跡の透明性向上とシャリア法の遵守を目指しています。 この会議では、AIの導入により、管理の非効率性や透明性の欠如、資源配分の課題といった長年の課題を解決できると強調されています。デジタル台帳や変更不可能なブロックチェーン記録により、関係者は寄付金の利用状況を信頼性高く監視できるため、公共の信頼を強化します。効率性の向上も重要視されており、AIがルーチン作業の自動化、エラーの最小化、運営コストの削減、意思決定の迅速化、資源配分の最適化、およびガバナンスの改善を促進します。これにより、waqf組織は社会的な影響力を最大化できるのです。 AI-WAQF 2025は、学者、金融専門家、技術者、政策立案者が知識を交換する協力的な環境を育成します。これは、伝統的なイスラム金融の原則と現代技術を融合させ、現代の課題に取り組む必要性を示しています。また、技術革新とともに、規制や倫理面の課題にも焦点を当てており、AIの適用がイスラム法や倫理基準を遵守することを保証するとともに、基本的なイスラムの価値観を損なわない範囲で革新を促進する枠組みを築いています。 このイベントは、AIとデジタルツールを活用した経済発展、社会正義、金融包摂を推進する、イスラム金融の進歩的なビジョンを示しています。世界的にイスラム金融セクターが拡大する中で、AI-WAQF 2025は、信仰と責任に基づいたデジタル変革を推進し、未来志向の目標を設定して、waqfおよびイスラム金融機関の効果的かつ現代的な運営を確保する重要な役割を果たします。 要するに、AI-WAQF 2025は、寄付金の近代化と技術統合を重視した重要な節目となっています。AIとブロックチェーンの革新による透明性と効率性の向上は、waqf資産管理とその社会的影響を改善し、より公平で繁栄した社会の実現に大きく寄与する可能性を示しています。

Google DeepMindの英国オフィスに勤務する約300人の従業員は、通信労働組合を通じて積極的に労働組合結成に取り組んでおり、会社の軍事契約への関与やイスラエル政府との関係に強く反対しています。最近のこの労働組合運動は、従業員の間で高まる不安を反映しており、その背景には、2025年2月にGoogleが武器や監視技術などの有害となり得るAI技術の開発に反対する倫理的立場を放棄した決定があります。彼らの懸念は、GoogleがAmazonと共同で1

最近のシンガポールFinTechフェスティバルで、国際通貨基金（IMF）のクリスタリーナ・ゲオルギエヴァ・ディレクターは、中央銀行デジタル通貨（CBDC）の未来と、それが世界の金融システムを変革する可能性について重要な講演を行いました。彼女は、世界中の政府に対してCBDCおよび関連する決済インフラの展開準備を加速させるよう促し、普及はまだ途上にあるものの、重要な進展が達成されていると指摘しました。 ゲオルギエヴァは、CBDCを紙幣に取って代わる強力な革新とし、特に先進国において金融のレジリエンスを強化できるものとして強調しました。彼女は、安全で低コストの代替手段を提供することで、従来の銀行サービスにアクセスできない未銀行化層の金融包摂を促進する役割を果たすと述べ、また、民間のデジタル通貨と共存しながら、利用可能な金融ツールを拡大すると強調しました。 しかしながら、この楽観的な見方にもかかわらず、ゲオルギエヴァはCBDCの採用はまだ初期段階にあることを認めました。彼女は「まだ土地に到達していない」と述べ、約60％の国がCBDCの検討を進めているものの、実際の導入には大きな不確実性が伴うと指摘しました。 技術的な準備とデータ保護が重要なテーマとして挙げられました。彼女は、成功するCBDC展開には、安全性、効率性、拡張性を確保しつつ、増大するプライバシー懸念の中で個人データを守る堅牢なインフラが必要だと強調しました。また、人工知能（AI）が国家デジタル通貨の機能性と安全性を向上させる可能性についても触れ、新たなイノベーションの可能性を示しました。 ゲオルギエヴァの発言のもう一つの重要な焦点は、クロスボーダー決済を促進するCBDCの設計にありました。彼女は、現行の国際送金が高コストで遅く、アクセスしづらいことを認め、よりスムーズで効率的な取引を可能にし、世界的な金融統合を促進するために、クロスボーダー機能を備えたCBDCの構築に直ちに取り組む必要性を訴えました。 これらの優先事項を支援するために、IMFは政策決定者や金融機関を指導する活動を開始しています。ゲオルギエヴァは、IMFのCBDCバーチャルハンドブックを紹介し、各国がCBDCの開発と展開を進める際の包括的な支援ツールとして役立てることを述べました。また、国際決済銀行（BIS）が先駆的なデジタル通貨実験をリードし、貴重な知見やベストプラクティスを提供している点も高く評価しました。 CBDC以外にも、IMFは暗号通貨規制に積極的に関与しています。9月29日に、暗号通貨リスク評価マトリックスを提案し、各国が急速に進化する暗号通貨分野のリスクを早期に特定できるよう支援しています。この取り組みは、歴史的に不安定で規制が難しい暗号市場の安定性と透明性を推進するIMFのコミットメントを示しています。 さらに、IMFは金融安定理事会（FSB）と共同で、暗号通貨規制に関する総合的な白書を作成し、これをG20の財務大臣と中央銀行総裁が10月に全会一致で採択しました。このマイルストーンは、デジタル資産のリスクを管理しつつ、イノベーションと成長を促すための一貫した規制枠組みの必要性について、世界的な合意が得られたことを示しています。 ゲオルギエヴァの演説は、CBDCとデジタル金融の未来に関する包括的なビジョンを描き、支払いシステムの再構築、包摂性の向上、経済のレジリエンス強化への変革力を強調しました。同時に、複雑な課題に取り組むための慎重な計画策定、強力な技術基盤、データプライバシー、国際協力の重要性も訴えました。 IMFが引き続き調査やガイダンス、政策フレームワークを通じて各国を支援する中、世界の金融コミュニティは今後の動向に注目しています。CBDCやデジタル通貨の進化は、21世紀の貨幣のあり方を再定義し、効率性とアクセスの向上をもたらす一方で、その新しい複雑な領域を乗り越えるためには警戒心と革新が求められるでしょう。

私たちは最近、「大爆発するAI銘柄トップ10」というタイトルのリストを公開しました。この記事は、Advanced Micro Devices, Inc

今日の大学は、スポーツや芸術の優秀さから科学的治療の先駆けまで、多様な期待に直面しており、すべての関係者を満足させるのは難しい状況です。トランプ政権はこれらの課題を一層激化させ、連邦資金の削減を行ったことで、大学の指導者や教員たちに警鐘を鳴らしました。科学技術史の研究者として、私は大学が中世の文士団体から現代の研究開発拠点へと進化してきたことを観察していますが、しかし現在直面している最も深刻な課題は、人工知能（A

ブロックチェーン業界は現在、人工知能（AI）に比べて雇用創出では遅れをとっていますが、この差は2030年までに縮まる可能性があります。Cointelegraphと共有されたBitgetリサーチレポートによると、ブロックチェーンは依然として最も小規模な技術分野の一つであり、世界全体で約30万の雇用にとどまっており、AIや機械学習の150万、ソフトウェア開発の2500万と比べると少ないことがわかります。2024年には、LinkedInやWeb3 Jobs、Crypto Job Listなどのプラットフォームの求人から約2万の新規雇用が追加されました。 ブロックチェーン関連の仕事は年平均成長率（CAGR）45％で増加し、多くの従来の技術分野を上回っていますが、それでもAIの57％には及びません。AIセクターの成熟度と多額のベンチャーキャピタル投資がこの差を生む要因です。BitgetのCOOであるVugar Usi Zadeは、2024年にAIスタートアップが1000億ドル超の資金を調達し、世界中で100万件以上の求人を出しているのに対し、ブロックチェーン企業は約2万件の求人しかなく、わずか54億ドルの資金しか調達していないと指摘しています。 AIの求人掲載数は前年比75〜100％増加しているのに対し、ブロックチェーンの増加率は45〜60％の範囲にあります。ただし、ブロックチェーンがAIと同様の成長率を維持すれば、2030年までに100万件を超える雇用が生まれる可能性があります。規制の透明性も雇用拡大に寄与しており、2024年12月から施行されているヨーロッパの「Markets in Crypto-Assets Regulation（MiCA）」は、ブロックチェーンの採用を促進しています。同様の規則が米国やアジアでも導入されれば、労働力の増加がさらに期待されます。また、EthereumのDencunアップグレードによるレイヤー2の手数料大幅削減などの技術革新も、企業の採用を促進しています。 しかし、ブロックチェーンの成長潜在力にも関わらず、Vanar ChainのCEOであるJawad Ashrafは、今後10年でAIの方がより多くの才能を引き付けるだろうと観測しています。これはAIの市場浸透が非常に速いためです。現在、ブロックチェーンは主に伝統的な金融やWeb3の広範な分野（例：ゲームや実世界のトークン化）との連携に焦点を当てており、主流の消費者市場への浸透はまだこれからです。 重要なのは、ブロックチェーンとAIは競争しているのではなく、協力して新たな機会を創出していることです。3Commasのチーフ・ビジネス・デベロップメント・オフィサーであるYakov Lebedevは、これらの技術を組み合わせることで、大企業だけでなく幅広い層が利用できる高度な金融ツールの開発が可能になると強調しています。AIとブロックチェーンの両方に精通した専門家は高い給与を得ており、このクロスドシプリナリーなスキルの価値の高さを反映しています。両者の統合は、試験段階からコアとなる運用へと移行する企業の取り組みを加速させ、安定した雇用拡大を促しています。 Applied Blockchainの創設者兼CEOであるAdi Ben-Ariは、両者の補完関係について次のように述べています。AIの確率的性質と根本的な不確実性は、確実性と安全性を提供するブロックチェーンの暗号技術への需要を高めます。AIがますます個人情報を消費する中で、ブロックチェーンの役割はより一層重要となるでしょう。この協力関係の具体例として、2024年12月16日にVirtuals Protocol上のAIエージェント「Luna」が、STIX Protocolの別のAIエージェントに対し、画像生成サービスの対価として仮想通貨（VIRTUALトークン）で1