AI企業・医療機器メーカー・製薬企業などは、医療AI研究開発に使える医用画像データを巡って、熾烈な競争を繰り広げてきた。高いコストと手間をかけて、以下のプロセスをすべて一社単位で担ってきたのだ。 ①日本中/世界中の病院と提携し、匿名加工と倫理審査を経てデータを収集する ②利用できそうなデータを取捨選択する ③複数の専門医によるアノテーションを施す ④AI学習に向けた前処理を施す ＊前処理：ノイズ除去・位置合わせ・規格統一など 　しかしこれは言ってみれば、料理をするためだけに、野菜栽培・魚釣りから下処理までもすべて自身で行ってきたようなもの。 　無駄が多いだけでなく（＝医療費上昇）、AI開発に求められる多種多様なデータ取得にも限界があるので（＝医療の質低下）、多重構造解消が強く求められている。 　また、用途に応じたカスタムの創薬AI・医療AIの開発には、入手困難な特殊データがしばしば求められるので、とりわけ高精度かつ安定的なカスタムAI開発は困難だ。 　医療AIを研究開発する企業からすると、先ほどの「データ取得」「取捨選択」「アノテーション」「前処理」の4つのプロセスはどれも必要不可欠である。 　しかし残念ながら、現在は「データ取得」「アノテーション」をそれぞれ担う海外のプラットフォームがあるだけで、医療AIに特化した一気通貫型プラットフォームは存在しない。 　そこで、どこにいても最適な診療を安価で受けられる社会を実現するには、医用画像データを巡っての「競争」から「共創」へと、医療AIのパラダイムシフトを起こさなければならない。 「AIは最も優先度の高い技術であり、医療はその最も緊急性の高い応用先である。」－－サティア・ナデラ（マイクロソフトCEO） 　当社Callistoは、今すぐ医療AI研究開発に使える医用画像データセット（料理に例えるならミールキット）を用意し、安価で販売するプラットフォームを目指す。 　さらに、収集した様々なデータを活かして、カスタムの高精度な創薬AI・医療AI（料理に例えるならオーダーメイド料理）を開発し、製薬企業・医療機器メーカーなどに提供する。 　売り上げは発生するたびに、データ提供した医療施設とアノテーション提供した専門医にも一部還元することで、各関係者が円滑に医療AIを成長させられる仕組みを実現する。 　Callistoが取り組もうとする事業は、間違いなく難易度が高い。まず医用画像データ管理と医療AIに関する「技術的難易度」が高い。また、医療AI分野におけるネットワークと知名度と、各利害関係者の要望に沿ったインセンティブ設計も必要なので、「データ獲得の難易度」も高い。 　でも、だからこそ、この事業は僕にならできて、僕にしかできないと思った。 　日本人の美徳はゼロリスク神話。だから患者も医者も「なんとなく医療データを病院の外に出すのは怖い」と思いやすい。 　しかし、ビッグデータとは科学である。収集した医療データを匿名加工・暗号化・分散管理で守るのも、AIで活かすのも、すべて科学である。 　だから科学と法令に基づく限り、データの流出と改ざんのリスクを最小限に留めた上で、医療データの利活用で社会を構成する全員、つまりあなた自身とあなたの家族を救えるのだ。 　スタートアップの価値を決めるのは、起業家の人物像に尽きる。なぜなら、新規事業の推進とは研究同様に「明確な答えのない問題の解決」であり、逆境は付き物なので、それを乗り越えるのは起業家の力量次第だから。 　だから、僕を信じて、僕の器を信じて、僕を絶対勝たせたいと思う人にこそ、何らかの形で同じ船に乗って欲しい。 　我らは旅人、ボイジャーさ。人生という名の、たった一度きりのグランドツアーのチャンスを逃すな。 「データは新しい科学である。ビッグデータの中に答えはある」－－パット・ゲルシンガー（インテルCEO） 文・写真／東大AI博士・カリス 1993年、韓国生まれ。16歳で東京大学に合格。日本政府から天才認定（学生としては初めて、研究業績だけで永住権を取得）を受ける。博士（情報理工学/東京大学）。英・ケンブリッジ大学/独・ミュンヘン工科大学/伊・ミラノビコッカ大学で訪問研究。⽇本トップレベルの医療AI研究者であり、「みんな健康かつ笑顔で暮らせる社会」を実現すべく、医用画像データプラットフォームを手がけるCallisto株式会社を創業。YouTubeチャンネル『カリス 東大AI博士』にて、科学的勉強法・科学的思考法・AIなどについて配信中