ノーベル賞受賞者デイビッド・ベイカー氏への最新インタビュー：AI はタンパク質設計を根本から変えたが、あくまで「道具」に過ぎない

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はじめに

AI が科学研究のパラダイムを根底から変えつつある今日、技術が高度になればなるほど、人間の判断力、好奇心、そして協働の精神がこれまで以上に貴重になっています。AI はタンパク質を設計することはできても、正しい問いを立て、その答えに意味を与えるのは、いつの時代も人間なのです。

「将来、AI は人間の仕事を奪い、人間の制御を超えてしまうのではないか」。そんな懸念を抱く人は少なくありません。このほど、ノーベル賞受賞者のデイビッド・ベイカー（David Baker）氏は、これに明確な答えを示しました。「AI はあくまで道具に過ぎない」と。

デイビッド・ベイカー博士の肖像

（翻訳：林岩）

AI は科学研究の効率と手法を変えつつあります。計算はより速く、予測はより正確に、設計はより複雑に。その進歩は目まぐるしく、追いつくのも大変です。

しかし、技術が強大になるほど、問いは明確になります。「AI は研究者に取って代わるのか」「もしそうだとすれば、研究者は今後どうあるべきなのか」。

研究現場での議論の様子

デイビッド・ベイカー（David Baker）氏

2024 年ノーベル化学賞受賞者でワシントン大学教授のデイビッド・ベイカー氏は、最近のインタビューで明確な回答を示し、研究者たちの不安を和らげました。

同氏は「AI はタンパク質設計研究を根本から変えた。だが、AI はあくまで道具に過ぎない」と語っています。

AI によって設計されたタンパク質の構造イメージ

人工知能（AI）はタンパク質構造の予測だけでなく、望ましい機能を持つ新規タンパク質の設計も可能にします。

ベイカー教授は AI を用いて自然界には存在しない全く新しいタンパク質を設計し、生命科学のフロンティアを拡大してきました。現在も研究を続けており、AI によるタンパク質設計を通じて新薬の開発・事業化を目指すことを目標に掲げています。

以下、インタビューのやり取りです。

01 AI は強力な道具だ。しかし「何を問うか」を決めるのは人間である

問：タンパク質設計研究に AI はどの程度関与しているのか。

ベイカー氏：私たちの研究室では、2018 年から 2019 年にかけて AI ベースの手法開発に本格的に取り組み始め、現在もより複雑なタンパク質を設計するための次世代 AI の構築を進めています。方法論の開発という観点で見れば、過去 6 年間の研究のほぼすべてが AI を活用してきたと言っても過言ではありません。

問：AI は研究者に取って代わるのか。

ベイカー氏：いいえ。AI はきわめて強力な「道具」にすぎません。かつて遺伝子配列の決定そのものが大規模な研究プロジェクトでしたが、今では試料を投入すれば翌日には結果が得られる routine な分析に過ぎません。AI も最終的にはそのような道具になるでしょう。

問：AI の限界はどこにあるのか。

ベイカー氏：AI でタンパク質を設計し実験室で検証するよりもはるかに難しいのは、それを実際の医薬品とし、臨床試験を完了させることです。この段階では公的データが不足しており、生物学・医学に対する我々の理解もいまだ完全ではありません。AI がこの分野で簡単にブレークスルーを成し遂げるのは難しく、製造工程に適したタンパク質設計を補助することはできても、臨床開発期間を劇的に短縮するには時期尚早です。

問：AI がタンパク質設計を得意とするようになる中で、人間の研究者に求められる能力は何か。

ベイカー氏：重要なのは「問いを立てる」ことです。どの課題が重要かを判断し、設計結果をどう検証するかを計画し、AI の出力がどの程度信頼に足るかを評価する。これらが中核です。科学の根本的な問いは、今も昔も変わりません。

02 最も重要なのは「人材」である

問：AI 生物学とタンパク質設計において、計算資源、人材、実験設備、データのどれが最も重要か。

ベイカー氏：最も重要なのは人材です。競争力の源は、優れた研究者を確保し、彼らが関心を持つ課題に長期的に取り組むことを支えることにあります。タンパク質設計は孤立して発展する分野ではありません。基礎科学、生物学、化学、計算科学といった基盤研究が総じて強くなければなりません。多様な研究基盤を支えた上で、タンパク質設計を発展させるべきです。

問：若手研究者や大学院生へのアドバイスは。

ベイカー氏：将来を計算しすぎず、今、最も関心があり情熱を持てる課題をつかみなさい。科学の新しい道筋は、往々にして予定調和では開けません。自分が深く関心を持つ問題を掘り下げる過程で、自然と切り拓かれていくものです。私自身も、タンパク質のフォールディングや構造予測への関心から出発し、最終的にタンパク質設計へと至りました。真に重要なのは、自分が心から関心を持つ問題について長期的かつ深く考え、志を同じくする人々と共に働くことです。

03 今後の関心はナノマシンと農業へ

問：研究者が自由に協働し、深く没頭できる環境をどうつくるのか。

ベイカー氏：私が重視しているのは、人々が自然に集まり、対話を続けられる環境です。私たちの研究室では毎日、無料の食事を準備しており、誰でも食べながら語り合えます。また、すべてを隠し立てせず共有しています。難しい問題ほど、個人で抱え込むより協働で解決すべきだと信じています。私はこれを「集合知（パブリック・ブレイン）」と呼んでいます。研究者一人ひとりがニューロンのように接続し、相互作用すべきなのです。だからこそ、私はほぼ常に研究室にいます。そうすれば、誰がどこでつまずき、どこでブレイクスルーが起きているかを即座に把握し、手を貸せるからです。

問：ノーベル賞受賞後は講演や外部からの招待が殺到すると思うが、どうバランスを取っているのか。

ベイカー氏：招待の多くは断っています。以前と変わらず、時間の多くを研究室で過ごしています。

問：今後 5〜10 年で新たに取り組みたい分野は。

ベイカー氏：正確な予測は困難です。ただ、ナノマシン、つまり分子・タンパク質レベルで特定の機能を果たす極微小な機械システムには、医療のみならず技術分野でも大きな可能性を感じています。農業も興味深い。地球温暖化が進む中で、より高温下でも安定する植物をタンパク質設計によって生み出せるでしょう。唯一確かなのは、現在と同じ研究だけはやらないということです。

問：なぜ絶えず新しい課題を求めるのか。

ベイカー氏：飽きっぽい性質なのです。同じ作業を繰り返すのは好ましくありません。ある課題が私の関心を引けば、それに食らいつき、考え抜き、やがて誰も未踏の領域へと自然に移っていきます。

問：科学者としての究極の目標は何か。

ベイカー氏：特定の最終目標があるわけではありません。実験室で院生やポスドクと共に新しい発見をする過程そのものを楽しんでいます。もちろん、神経変性疾患など解決すべき重大課題は数多くあります。しかし、単一の目標を据えるより、重要な課題を次々と攻略していくプロセスそのものを好むのです。

参考情報

元記事：Baker says AI designs proteins, but people set questions and drive research

https://biz.chosun.com/en/en-science/2026/04/08/Y2HAKUH2XNHBXBDHEXUKCPAUUA/

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