バイオ系でもプログラミングが必要な理由

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こんにちは。JON@u_rigakubuです。
閲覧ありがとうございます!

以前、バイオ系の研究者であってもプログラミングは習得すべきだというお話をしました。

今回は、もう少し具体的になぜプログラミングの学ばないとダメなのか?と言うお話をします。

プログラミングを学ぶ理由1:研究に有利

まず以下のように研究という面でも大きく貢献してくれます。

  • 圧倒的に研究の効率がよくなる
  • 解析の再現性が高くなる
  • 学ばないと自分の解析が時代遅れになる危険性がある
  • 新たな切り口から解析ができる可能性がある

研究の効率がよくなる

近年のバイオ研究は、データ解析が切っても切れません。顕微鏡技術の発達により、顕微鏡で取れるデータはどんどん大きくなっています。また、ロガーやセンサーなどの発達で、とにかく色々なものが測れる時代が来ています。

そんな時代にデータの解析をExcelだけでやると言うのでは、大変効率が悪いです。例えば、あなたはcsvなどで出力されたデータをどうやって読み込んでいますか?もしプログラミングができなければ、1つずつ手で開いてコピペと言う選択肢しかありません。

しかし、プログラミングで自動化すると、100枚のデータであっても数秒のうちに読み込むことができます。これは簡単な例ですが、効率が全然違うのです。

解析の再現性がよくなる

またExcelなどの解析でよくないのは、作業を記録に残せないと言うことです。例えば、とあるデータから平均値を計算するとします。それが正しいのかどうか、他人が確認することが困難なのです。

しかし、プログラミングは違います。データを処理するのに、誰が読んでも・そして誰が実行しても一律の結果を出すことができます。間違っているかどうかの確認も、プログラムのロジックが間違っていないかを確認すれば良いので分かりやすいです。

ついでに、プログラミングは繰り返しの操作が容易にできます。一回できたことは、ボタンを押して放っておけばパソコンがやってくれると言う状態に持っていけます。

自分の解析が時代遅れになる危険性

繰り返しになりますが、データを沢山とるのは比較的簡単になって来ています。よって、他人と差をつけるには、そこからいかに意味を見出すのかと言う部分での戦いになります。

そして現代において、プログラミングによってできる解析というのは、人の力だけでやる解析を完全に上回っています。よって、人の力だけでのデータ解析というのは、もちろん大切ですが、前時代的となる日は近いと感じています。

新たな切り口の解析ができる可能性

新たな研究をするには、複数のテーマの組み合わせろとよく言われます。近年、機械学習(AI)との組み合わせで新しい発見をするというのが流行っています。このレビューとか、面白かったですよ。

Inverse molecular design using machine learning: Generative models for matter engineering
The discovery of new materials can bring enormous societal and technological progress. In this context, exploring completely the large space of potential materi...

バイオ研究においても同様で、そして今後この流れは加速するでしょう。例えば、以下など、トップジャーナルでも頻繁に取り上げられています。1

Deep learning for biology
A popular artificial-intelligence method provides a powerful tool for surveying and classifying biological data. But for the uninitiated, the technology poses s...

プログラミングを学ぶ理由2:(しばらくは)就職に有利

さらに、就活という面でもあなたを助けます。なぜなら、

  • 圧倒的に情報系の求人が多い
  • バイオができて、プログラミングもできる人はまだ少ない

どれぐらい圧倒的かというと、生物系ドクターの僕が転職サイトに登録したら、AI系の仕事の紹介は大企業中小企業問わず、ひっきりなしに来ました。2

その一方で、バイオ系の人材紹介は1件もありませんでした。残念ながら、職探しにおいてはバイオ系で実績のない人間を雇うという機会はかなり少ないようです。人が余っているのです。3

少なくとも、この先5年はプログラミングができる人は優遇されること間違いなしでしょう。就職がどうしても心配なら、プログラミングをしましょう。アカデミアでも、求人をみていると、データ解析と言う文言を頻繁に目にします。

やるべきことをやれば心配する必要ない!と言うのは当ブログの趣旨でもあります。とは言うものの、プログラミングは間違いなくできた方がいいと思いますよ。

やりたくないと言う気持ちは分かるが大丈夫だ!

「興味ない」、「難しそう」、「時間がない」、「どうすればいいのか分からない」など、僕が周りの人にオススメしてもなかなかやろうとしてもらえません。しかし、絶対やったほうがいいです。英語以上にやった方がいいと思います。4

確かに、やったことがないとハードルが高いと言う気持ちはよく分かります。僕自身、ExcelやWordをやっと使えると言う状態で研究室に配属されたので、なかなかはじめは気が進みませんでした。

一歩ずつ学べばそこまで難しいと言う訳ではありません。僕も今では人並みにプログラミングができるようになりました。本ブログでは、初学者へ向けたプログラミングの学び方も紹介したいと思っているので、ゆっくり学んでいきましょう。

いきなり何もないところから始めるのはハードルが高いですが、徐々に始めれば大丈夫ですよ。初心者だった僕が言うのだから間違いありません。

まとめ

いかがでしたか?改めて言う必要なんてなかったですかね?しかし、プログラミングはできて損はありません。自分の研究をきっちりやった上で、ぜひ身につけましょう。

実際、プログラミングも昔(C言語など)はメモリの確保から始まり、全て自分で記述する必要がありました。しかし、近年技術の発達により、簡単に高度な解析を実行することができるようになっています。やってみれば本当に、そこまで難しいことではないと分かると思うので、ぜひやってみてください!

ここまで読んで頂き、ありがとうございました!

  1. とは言うものの、バイオにおいても研究者の間では、2013年頃にはすでにAIと言うのは言われていて、もはや最先端ではないのかもしれませんが。。
  2. 人手不足には政府も焦っているようで、AIを活用できる人材を年間25万人育てる目標を立てたそうです。でも、25万とか無理では?ってか余るよね。。
  3. バイオがないのかは分かりません。圧倒的にAI人材が売れるので、こう言う結果になっているだけのような気もします。
  4. 英語もやった方がいいのはまちがいないですよ!

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