自分の命を削ってお金に引き換える

いつかのつぶやきを掘り下げようか。


今僕は文書を作ることに命をかけている。

いくらペーパーレス化が進んでいるとはいえ、すべての仕事は文書が通貨となって取引される。確かに記録を残すのは大事だけれど、本当にそのすべてが体裁を整える必要があるのだろうか。

このまま定年まで勤め上げることは制度上可能だけど、その選択肢はアリエナイと思っている。

なぜなら、文書を作る作業を繰り返していても、その結果身につくのは「文書を作るスキル」だけだ。これまで叩き込んできた薬学の知識を使って文書に落とし込む作業の繰り返し。ここで自分の成長は止まるんだと思うと、あまりにも虚しい。

こんな考えに至った瞬間、ずっとここにいるのは違うな、と思った。

まぁ、最初からそのつもりだったけど、自分の勘は正しかったんだなと再認識しているところ。だから新しいスキルを身につけたくてPythonの勉強を始めた。

誤解のないように言っておくと、確かに自分が仕事をすることによって、社会に対して多大な貢献ができる。困っている人を助けることができる。日本という国全体に還元できる。

でもさ、自分の仕事なのに、自分に貢献できないんだよな。

だから、今僕が行っている〈シゴト〉というものは、自分にとってみれば「命を削ってお金に引き換える作業」でしかないのだ。こんなスケールの大きい仕事はあまりないだろうから、恵まれてる奴のワガママなのかもしれないけど。

毎日生気を吸い取られてヘトヘトになりながら、与えられた作業を黙々とこなす。その対価として、それなりの報酬が支払われる。これが現代社会のルールだと言われれば異論はないが、心の奥底では納得していない。

最近思っているのは、報酬の対象は「かけた時間」や「アウトプットした成果物」であるべきだということ。生気を吸い取られてヘトヘトになった分は、別に貰わないと割に合わない。

たとえ報酬を上乗せされても、お金は一過性のものだから、あまり意味はない。もっと重要なのは「自分にスキルを染みつかせる」ということだ。生気を吸い取られてヘトヘトになった分は〈スキル〉として貰いたい。

しかし、どうだろう。僕に身につくのは「文書を作るスキル」だけだ。これまでも論文やブログを通して文章を書くスキルは培ってきたので、残るのは「決まったフォーマットに落とし込む」というスキルだけ。

生気を吸い取られてヘトヘトになる割には、手に入るスキルがあまりにも少ないと思っている。

だから、予定よりちょっと早いけど、次に向かって動き出してみようと思った。異分野どうしの融合でイノベーションは生まれるはずなので、その異分野側に回ってみたいな。

これまで培ってきた薬学の知識と、新たに学ぶ知識が、自分の中で核融合のように連鎖反応を繰り返す。そんな反応を作れるように、俯瞰的に生きていきたい。


プログラミングの勉強を始めた裏側にある思いはこんな感じ。引き続き学習を進めよう。

薬学博士のPython入門 01|プログラミングを始めよう。 – starnote*
キーワードは「キャリアの掛け算」。 薬学博士のPython入門 「Python:パイソン」とはプログラミング言語のひとつですが、ディープラーニング界隈でよく使われるので最近勢いがあるそうです。(僕も聞いただけです) 突然ですけど、そんなPythonを勉強してみようと思い立ちました。なんで…?という疑問にはこの記事でお答えします。 「薬学博士のPython入門」というシリーズでは、その過程を報告していければと思っています。1回目の今回は、 なぜ薬学博士がPythonを勉強するの? とりあえず何から始めようか? という初歩の初歩について。 なぜ薬学博士がPythonを勉強するの? まずは、薬学の専門家である僕が「なぜ他分野の技術に手を出すのか?」ということについて。 前提として、ここ数年ディープラーニングを用いた人工知能(AI)の台頭が凄まじいのはご存じの通り。その技術は日に日に進歩していて、毎日誰もが少なからずAIの恩恵を受けているはずです。 このような「ディープラーニング」「AI」の技術は、医薬品や医療機器の開発にも使われるようになってきました。 たとえば医薬品を開発するときは膨大な化合物候補をスクリーニングして、効果がありそうな物質に目星をつけます。それを動物実験や臨床試験を通して科学的に証明していく。簡単に言えばこんなプロセスで進みます。 その初期段階における化合物のスクリーニングは、これまで「1個ずつ調べる人海戦術」や「研究者の長年の勘」に頼ってきました。 しかし、医薬品として世に出る確率が3万分の1、開発に10〜20年かかるのもザラという世界の中で、非常に効率が悪いというのは言うまでもありません。 そんな中、2018年には、DeNA、旭化成ファーマ、塩野義製薬が「化合物ライブラリを用いたAI創薬」を構築することを目的に実証試験を行うという発表がなされました。 → 【インタビュー】DeNAが「AI創薬」でやろうとしていること | AnswersNews もちろんこの3社だけではなく、他の製薬企業もAI創薬の研究を行っています。現在研究者が手作業で行っている実験の結果をAIで推測できるようになるのであれば、医薬品の開発効率が格段に上がるからです。

薬学博士のPython入門 01|プログラミングを始めよう。


フォローしてもらえると嬉しいです

Twitter でみけめろ@starnote*をフォロー

Feedlyでstarnote*を購読 follow us in feedly

関連記事はこちらです

 

Leave A Reply

日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。(スパム対策)

Navigate