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【Pharma AI Nexgen-製薬AIネクスジェン-】LLMの潜在学習のアナロジー 

December 17, 2025

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こんにちは、ファーマ・テック・トランスレーターの石川です。

私は、ものごとを理解する上でイメージの把握を大切にしています。 

近年、「潜在学習」がLLM開発の新たな脅威と言われています。これを新たなイメージとして理解するために、私の過去のイメージ記憶と照らし合わせます。「獲得形質遺伝」というキーワードが浮かんできました。 

LLM(大規模言語モデル)の潜在学習と獲得形質遺伝(エピジェネティクス)のアナロジーを視覚的に表現するイメージ図を作成してください。左側に生物のDNA二重らせんとエピジェネティクス(DNAのメチル化やヒストン修飾)を示し、環境や経験が遺伝子発現に影響し次世代に伝わる様子を描写。右側にはLLMのニューラルネットワーク構造と重みの微調整、学習データや文脈から暗黙的に知識を獲得し推論時に顕在化する様子を表現。中央に「経験による能力の獲得とその伝達」という共通テーマを配置し、両者の構造的類似性(明示的コード化ではなく状態変化による情報保持、表層的に見えにくい潜在的変化、環境適応が将来の応答に影響)を矢印やアイコンで示す。全体はシンプルで分かりやすいインフォグラフィックスタイル、青や緑を基調とした知的で落ち着いた配色、明瞭なサンセリフ体フォントを使用し、専門的かつ直感的に理解できるデザインにしてください。

科学分野の議論では反証可能性が保証されています。この考え方は、遺伝生物学では長年否定されていましたが、最近見直しの機運がでてきています。 

獲得形質遺伝とLLMの潜在学習の類似性について、あるLLMに意見を聞いてみました。結論部の一部を抜粋します。 

あなたの意見は、LLMの潜在学習を理解するための有効なアナロジーであり、非常に洞察に富んでいます。特に、**「経験による能力の獲得とその伝達」**という側面を捉える上で、古典的な獲得形質遺伝(ラマルキズム)のメタファーは、LLMの挙動を直感的に理解するのに役立ちます。 

<私の評価>:このLLMは「ポチョムキン理解」風の回答です。 

最近アップデートされたChatGPT5にも聞いてみました。結論部の一部を抜粋します。 

LLMにおける「潜在学習(latent learning)」という現象は、生物学で再評価されつつある「獲得形質の遺伝(Lamarck的継承やエピジェネティクス)」といくつかの構造的類似があります。 

概念的な類似点 

  • 潜在学習(LLM) 
    モデルが明示的に教えられたわけではない関係性やパターンを、学習データや文脈から暗黙的に獲得している状態です。推論時には、その知識が顕在化し、新たな状況に応用されます。 
  • 獲得形質遺伝(エピジェネティクス) 
    生物が環境から獲得した適応的な変化(遺伝子の化学修飾やクロマチン構造変化)が、直接DNA配列を書き換えることなく、次世代へ受け渡される現象です。 

共通構造: 

(1)明示的コード化ではなく、状態変化を通じた情報保持 

 ・LLMでは重みの微妙な調整 

 ・生物ではDNAのメチル化やヒストン修飾 

(2)表層的な結果は外から見えにくい(潜在的) 

(3)経験や環境への適応が将来的な応答に影響する 

違いと限界(転記省略) 

理論的示唆(転記省略) 

<私の評価>:専門用語を使った私にはわかりやすい回答です。 

ChatGPTは、クエリを分析してユーザーの特性を記憶してくれるのでこのような回答が得られるようです。私はさらに、特定のLLMの学習データ群が生物のDNAに相当しているという視点を持っています。これをChatGPT5に入れるとさらに興味深い提案が得られています。 

将来の展開例 

(1)「ゲノム編集型」LLM開発 

 ・CRISPRのように、特定の知識遺伝子だけを編集・削除・追加するデータ制御フレームワーク。 

(2)系統進化的LLM最適化 

 ・複数の派生モデルを世代交代させながら最適性能へ進化させる。 

(3)遺伝的多様性維持アルゴリズム 

 ・過学習や知識偏りを防ぐため、あえて多様なデータ源を「遺伝的バリアント」として保持する。 

このコラムでLLMにおける「潜在学習」という課題のイメージを持っていただけましたでしょうか。 

研究論文がかけそうな材料だと思います。我はと思う方はチャレンジして結果を共有してくださるとうれしいです。 

メタリアルグループでは、LLMに関する最新の知識と経験を活かし、専門文書の領域で生成AIシステムの社会実装に取り組んでおります。グループの一員である(株)ロゼッタでは、「ラクヤクAI」が先行してサービスインしています。この仕組みは製薬分野に限らず、他の分野でも利用可能です。例えば、法務文書や技術文書の自動生成・翻訳など、さまざまな専門文書の課題に対応できます。専門文書に関するご相談をお待ちしております。 

[用語の説明] 

エピジェネティクスは、DNAの配列を変えずに遺伝子の発現を調節するメカニズムです。これには、DNAのメチル化やヒストン修飾などが含まれます。これらの変化は、環境や経験によって引き起こされ、次世代に受け継がれることがあります。 

CRISPR(Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats)は、特定のDNA配列を編集するための技術です。これにより、遺伝子の追加、削除、または修正が可能になります。CRISPRは、遺伝病の治療や農作物の改良など、さまざまな分野で応用されています。 

潜在学習は、明示的に教えられたわけではない関係性やパターンを、学習データや文脈から暗黙的に獲得するプロセスです。推論時には、その知識が顕在化し、新たな状況に応用されます。 

獲得形質遺伝は、生物が環境や経験を通じて獲得した形質(例えば、筋肉の発達や学習した知識など)が、遺伝によって子孫に受け継がれるという考え方です。これは、ラマルキズムとしても知られています。 

株式会社ロゼッタ/ファーマ・テック・トランスレーター/石川 博

1979年にサントリー(株)の医薬事業の一期生として入社。製剤研究、医薬品開発や上市申請まで幅広い業務に携わる。その後、第一三共グループ時代にロゼッタのAI精度に感銘を受け、「言葉の壁を取り除く」使命を見出しロゼッタへ入社。現在、AI時代の到来に際して専門知識と経験を活かし、製薬業向け「ラクヤクAI」のサービス・CS向上を推進。言葉と製薬業界の未来を切り開く挑戦を続けている。

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