 講演者名：辻井潤一 (センター長, 産業技術研究所・人工知能研究センター)  要旨：テキストから知識へデータからの科学(Data-Oriented Science)は、これまで科学研究におけるデータの重要性を強調してきた。その結果として、データからの科学は、科学研究における経験主義的な方法論をとる。大規模な観察データから、科学者は、データ解析プログラムを使うことによって、モデルや理論を構築していく。これに対して、近年、もう一つの流れが顕在化してきている。テキストの形であらわされる「知識」の爆発的な増大である。科学論文誌に発表される膨大な数の論文だけではない。論文に比べると形式性は落ちるが、科学研究にとって重要な役割を果たすテキスト、例えば、医者によってかかれた診断書、各種の実験レポートなどが、大量に計算機処理可能な形式で蓄積されてきている。その量も、科学論文と同様に爆発的に増大している。このような論文やレポートは、いわゆる実験から得られる生データや観察データとは異なる性質を持っている。テキストは、これらのデータを人間が解釈した結果、その認識の結果を表現したものである。ただ、一方、テキストは、数式やオントロジー、論理式といったような、計算機によって操作可能な形で形式化された知識ではない。テキストをこのような形式化された知識に結び付けることは大きな挑戦であるが、科学者間で知識を共有し、観察データを科学的な知識で解釈するためには不可欠のステップであろう。科学研究の対象は、一般に、多くの部分とコンポーネントからなる複雑な系を構成している。しかも、この部分やコンポーネントの働きの多くが、データとして観察できず、また、その科学的な理解も部分的である。各部分やコンポーネントを取り出して研究が行われている場合もあるが、それらはバラバラでその全体像は把握されていない。このような分断された観察データ、対象の科学的理解をまとめ上げて全体を理解することがその科学を進める重要な一歩となる。この講演では、生命科学でのパスウェイ研究を例題として、分断された観察データや科学的研究をまとめ上げていくプロセスについて議論する。