米NVIDIA（エヌビディア）は、同社の年次カンファレンス「GTC 2023」（3月21日～3月24日）で、国内の製薬業界を対象に、AIとハイパフォーマンスコンピューティングの活用を推進する方針を打ち出した。三井物産との協業で開発したスーパーコンピューター「Tokyo-1」を軸にしたプロジェクトで、“データ駆動型創薬”の実現を狙う。
（取材・文／五味明子　　編集／齋藤秀平）
 

ヘルスケアの膨大なデータに着目

　エヌビディアと聞くと「NVIDIA GeForce」などに代表されるゲーミングPC用GPUやコンピュータグラフィックスのイメージが非常に強いが、ここ10年ほどは、GPUとAIで培ってきた技術力と知見をベースに、ヘルスケアや物流、小売り、製造業など、エンタープライズのさまざまな業界に向けて多くのソリューションを提供している。

　同社がヘルスケアに注力する理由は、あらゆる産業の中で、とりわけ膨大な量のデータを扱うからだ。特に深層学習を基にしたモデル構築には莫大なリソースが必要となる。現在、同社のヘルスケア事業は「NVIDIA Clara」というブランドの下、大きく「医療機器」「医用画像」「創薬」「ゲノミクス」の4分野でデータやワークロードに最適化したAIプラットフォームや開発キットを提供している。

　例えば、CTや内視鏡といったGPUが搭載された医療機器向けには、Software-Definedで、かつニアリアルタイムな画像処理が可能な「Clara Holoscan」を用意。ゲノミクス向けでは、シーケンサーから読み取った大量の配列をGPUとディープラーニングで超高速に解析する「Clara Parabricks」がある。

　同社は、開発ツールの多くをオープンソースで構築・提供しているが、医療用画像処理をAIで高速化するアプリケーションフレームワーク「MONAI」もオープンソースで提供しており、現在は画像処理研究におけるスタンダードとして広く使われている。