Bioinformatics Scientist, Snowflake Data Superhero 2026, サイエンスデータエンジニアリングラボ運営者 お仕事・大学講義・登壇・執筆のご依頼は DM または リプライにて

Kobe
Joined September 2022
AI for Science時代のサイエンスデータ × データエンジニアリングをテーマに、Zennで発信を始めました。 Snowflakeを中心にAIのための研究データ基盤の作り方・解析方法を発信します。是非ともフォローよろしくお願いします! zenn.dev/p/sde_lab #snowflake #DataSuperhero
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そろそろ始まります! #Snowflake #SnowflakeDB
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まもなく始まります! #DataSuperhero #snowflake
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生成AIにKaggleの「アイデア探索〜実装〜実験」をどこまで任せられるか、ROGIIコンペでの実体験ベースでわかります。3週間で341実験を回しつつ13位(金メダル相当の成果)を出した進め方と、失敗から得た具体的なTipsが詰まっています。 ・公開ディスカッション767件をAIに読ませて「画像化+物理的に筋の通った合成データ」という解法の骨格を見つけさせる方法 ・1〜3行の指示でAIに自律的に実験を回させ、人間は方針・評価基準・最終提出だけを判断する役割分担 ・AIがやりがちな失敗(間違ったカットオフ基準、リーク見逃し、過剰に複雑化する、本質的な改善を避けて微調整ばかり提案する)とその対策(事前ルール設定・定期的な外部ベンチマーク確認・「これもっと単純にできない?」と問い直す習慣) Kaggleだけでなく、社内のデータ分析やモデル開発でも「AIに任せる部分/人が判断すべき部分」の線引きが明確になります。実験の進め方やツール連携(Kaggle CLI、nvidia-kaggleなど)の知見をそのまま業務の効率化に転用しやすいです。 単なる「AIでコードを書かせた」話ではなく、アイデア探索まで踏み込んだ実例と、失敗を詳細に振り返った実践Tipsが豊富。ツールの具体的な使い方や「人間に残った役割」が明確に書かれている点が強いです。 speakerdeck.com/k951286/ima-…
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ひょんなことから電子実験ノート(ELN)のツール選定やってるんだけど、どこが人気なんだろう。Signals、Benching、BIOVIA、IDBSあたりが気になってる。研究領域だけでなく、生産・品質管理プロセス管理もまとめられるやつ。液クロやLC-MSやNGSあたりの機器と連携できると尚よし
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今年度のデータサイエンティスト協会の13thシンポジウムは11/24(火)@ウェスティンホテル(恵比寿) datascientist.or.jp/symp/202… テーマは「AI時代のデータサイエンティスト 次なる主戦場」 楽しみなテーマです。ぜひいらしてください! ※私も「⽣成AI時代の⼤学教育」にモデレーターで登壇します
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#技育祭 での河村さんの登壇資料「AIがコードを書く時代に、エンジニアは何で自分の価値を証明するのか」がめちゃくちゃ良かった。 ## 何が変わったのか 以前は作れる人が少なく、作れること自体が実力の証明だった。いまはAIで多くの人が同じようなものを作れる。変わったのは「何が能力の証明になるか」。 ## これからの証明は3つの問いに答えられること 1. なぜそれを作ったのか 2. それで何を変えることができるのか 3. 作ったものが事業にどんな価値を生んだのか 土台は「作れること」で、ここは飛ばせない。AIが書いたコードを評価し、責任を持てるのも自分で作れる人だけ。 ## 優れたエンジニアに共通する5つの視点 ・システム全体を見通す ・変更の波及を予見する ・本質を見抜く ・トレードオフを言葉にする ・技術的負債を理解する AIは選択肢を並べてくれるが、どれを選び、何を優先するかを決めるのは人。この5つはすべて「決める」側の力。 また、リプレイスの試算の例がわかりやすい。3人×3年×1,000万円で9,000万円。年間利益3年分を使って手に入るのが保守のしやすさだけなら、本当に今やるべきか。作り直すべき場面もあるが、どちらを選んでも理由を説明できることが大事、という整理。 最後のスライドは「今日の話はLLM登場以前から大事なことがほとんど。本質は変わっていない」。AIが書く時間を縮めてくれた分を、考えることに使えるかどうか。 speakerdeck.com/carta_engine…
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指標を人間が定義してひたすらloop回すのか。参考になる。 zenn.dev/mizchi/articles/ai-…
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ご冥福をお祈りします。 岡崎フラグメントの発見、個人的に一番鳥肌が立つ。誰もが3’→5’DNAポリメラーゼがあるはずという仮説を立てる中、「ラギング鎖はループさせて同じ酵素で伸長させてる」って発想するのが天才的すぎる。院生ながらこういう発想ができる研究者になりたいと思った当時。
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創薬の候補はそれなりに出せるのでは?って思ってたけどやっぱそうなんだ。 候補から臨床まで持っていく知見・人材が少ない。
AI創薬の弱点は、候補を作れないことではない。 伊藤忠商事が10月7日、MOLCURE(川崎市、2013年設立)と資本提携を結んだ。MOLCUREは抗体とペプチドの設計にAIを使う会社。 注目したいのは相手の選び方。伊藤忠側の受け皿は、100%子会社で臨床開発を手がけるエイツーヘルスケア。候補物質を作る側と、それを治験まで運ぶ側の組み合わせ。 MOLCUREの玉木聡志CEOは、候補物質を創出するだけでなく、非臨床・臨床開発を見据えた設計と、各段階を担うパートナーとの連携が重要だと述べている。 AI創薬で詰まるのは、候補が出ないことよりも、出た候補を誰がどう臨床まで持っていくか。計算から治験までの距離が、実際のボトルネック。 設計の速さから、運ぶ力へ。AI創薬の勝ち負けが、モデルの外側で決まる段階に入った。 ※2026年10月7日発表。出資額・出資比率は両社とも非開示。エイツーヘルスケアを臨床開発の会社と記したのはリリースの表現と事業内容からの整理。 出所:AnswersNews(2026/10/7)伊藤忠、MOLCUREと資本提携/一次ソース:伊藤忠商事・MOLCURE 両社リリース(2026/10/7) answers.and-pro.jp/pharmanew… @Answers_News
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GAテクノロジーズ主催🗼 10/14(水)に『Snowflake Data Superheroes』3名によるパネルディスカッションイベントを開催✨データ基盤運用のリアルやAI時代のデータ戦略について、データチームの是枝が登壇し、三菱UFJ信託銀行様・クラシル様と「データ基盤とAI戦略のリアル」を語ります👏 各社の取り組みに関心がある方はぜひご参加ください📊 イベント後は懇親会も!ぜひ現地にお越しください🤝 ga-technologies.connpass.com…
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弊社のDataSuperheroの是枝さん@cs_dev_engineer が登壇します! GAの本社で開催されますので、ご興味のある方ぜひ足を運んで頂ければです🙌
GAテクノロジーズ主催🗼 10/14(水)に『Snowflake Data Superheroes』3名によるパネルディスカッションイベントを開催✨データ基盤運用のリアルやAI時代のデータ戦略について、データチームの是枝が登壇し、三菱UFJ信託銀行様・クラシル様と「データ基盤とAI戦略のリアル」を語ります👏 各社の取り組みに関心がある方はぜひご参加ください📊 イベント後は懇親会も!ぜひ現地にお越しください🤝 ga-technologies.connpass.com…
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おおぉ!ずっと気になってたやつ!日本語版出たなら読もうかな!
11/25(水)発売予定の『データエンジニアリングデザインパターン ―データの問題を解決するベストプラクティス』の情報を公開開始しました! 変化の激しいデータエンジニアリングの現場では新しいツールの習得は避けられませんが、根幹はパターンで把握しようという一冊です! amazon.co.jp/dp/481440185X
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解像度高すぎて感動した。 1人目データエンジニアってやること多すぎるし、ステークホルダーとの調整も必要だし、もうシニアクラスじゃないと回らないんだけど、採用もできないんよな、、、
ブログを書きました。 1人目のデータ人材を採用するのは企業にとってもとても難しいと思います。その構造的な問題をどのように解決していきたいか、について書きました。
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GxP対応、難儀しますよね。 Snowflake社がベストプラクティスを出してくれたようです!日本語訳されています👏 snowflake.com/ja/resources/w…
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今年のノーベル生理学・医学賞、チャネルロドプシンだ…!ついに…!
BREAKING NEWS The 2026 #NobelPrize in Physiology or Medicine has been awarded to Karl Deisseroth, Peter Hegemann and Georg Nagel “for their discoveries concerning light-gated ion channels and optogenetics.”
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