[Medical Generative AI: G24] AIが「自ら考え、行動する」未来——自律型エージェントが拓く、次世代の医学研究

TL; DR (要約)

この章の学習目標	1. 自律型AIエージェントの概念: ゴールを与えると、自ら計画を立ててタスクを遂行するAIエージェントの基本概念（ReActフレームワーク等）を理解する。 2. リサーチエージェントの応用: 最新論文の自動収集・分析・要約といった、研究活動を自動化するAIエージェントの可能性を学ぶ。 3. ラボオートメーションへの展開: AIが実験計画の立案やデータ解析をどう支援しうるか、その概要を掴む。 4. マルチエージェントシステム: 複数のAIエージェントが協調して、より複雑な課題を解決する未来像を理解する。
前提となる知識	・大規模言語モデル（LLM）とプロンプトエンジニアリングの基本的な理解 ・API（Application Programming Interface）の基本的な役割に関する知識

はじめに：研究者の「もう一人の自分」が生まれる日

私たち研究者や臨床医の仕事は、創造的な思索や、患者さんとの対話だけではありません。その多くは、膨大な時間を要する地道な作業によって支えられています。毎朝、何十報と届く新着論文に目を通し、関連するものを探し出す。実験データを整理し、統計解析のためのコードを書き、結果をグラフにまとめる。次の研究のための実験プロトコルを、過去の文献を参考にしながら作成する——。

こうした日々のタスクに追われる中で、私たちが本当に向き合いたい、創造的な「問い」そのものに使える時間は、一体どれだけあるのでしょうか。

もし、こうした定型的でありながらも専門知識を要するタスクを、24時間365日、文句も言わずに遂行してくれる「もう一人の自分」がいたら、私たちの研究はどれほど加速するでしょうか。

これまでのレッスンで見てきたAIは、私たちの指示に一つひとつ忠実に答えてくれる「非常に優秀な、指示待ちの部下」でした。しかし、今、AIはその姿を大きく変えようとしています。最終的なゴールを伝えるだけで、AIが自ら計画を立て、必要なツールを使いこなし、試行錯誤しながらタスクを自律的に遂行する——そんな自律型AIエージェント（Autonomous AI Agent）の時代が、幕を開けようとしているのです。

本講座「作って理解する！シリーズ医療×生成系AI」の第12回は、このAI研究の最前線に立ち、AIが単なる「道具」から、自律的に思考し行動する「パートナー」へと進化する未来を探ります。

この記事では、第12回で学ぶ4つの主要なトピックの全体像を、ダイジェストでご紹介します。なお、本記事は各トピックの概要を掴んでいただくためのサマリーです。自律型エージェントの具体的な実装フレームワーク（LangChain, LlamaIndexなど）や、マルチエージェントシステムの詳細な設計思想については、12.1以降の個別記事で丁寧に解説していきますので、ご安心ください。

12.1 自律型AIエージェントの概念と設計原則

これまでのAI、特にLLMとの対話は、いわば一問一答の「対話」でした。私たちが質問を投げかけ、AIが一度だけ答える。そのやり取りは、そこで一旦完結します。

しかし、自律型AIエージェントは、この関係を根本から変えます。一度の「対話」で終わるのではなく、一つの大きな「プロジェクト」や「タスク」を、まるごと任せることができるのです。

より正確に定義するなら、自律型AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）を「脳（Brain）」として、①最終目標の達成に向けた計画を立て、②その計画に基づいて行動し、③行動結果を観察して、④次の計画を自ら修正するというサイクルを、人間の逐次的な介入なしに自律的に繰り返すことができるシステムの総称です。

ReActフレームワーク：AIの「思考」と「行動」のサイクル

この自律的なサイクルを実現するための、最も有名で強力な設計思想の一つがReAct（Reason + Act）フレームワークです^[1]。その名の通り、LLMに「思考（Reason）」と「行動（Act）」を交互に行わせることで、一直線では解けないような複雑なタスクを、試行錯誤しながら解決に導くアプローチです。

直感的なイメージ:
私たち人間が、未知の課題に取り組むプロセスと非常によく似ています。

1. まず、何をすべきか考える。（思考）
2. 次に、考えに基づいて、何か具体的なアクションを起こす。（行動）
3. そのアクションの結果、何が起こったかを観察する。（観察）
4. そして、観察結果を元に、次の手を考える…。（思考へのフィードバック）

ReActフレームワークは、この人間的な問題解決のループを、AIで模倣しているのです。

エージェントの能力を拡張する「ツール」の存在

このサイクルの鍵を握るのが、AIが単にテキストを生成するだけでなく、「行動（Act）」のステップで、Web検索、コード実行、データベース照会といった外部の「ツール（Tools）」を呼び出せる点にあります。

LLM単体は、非常に博識ですが、その知識は学習した時点（Knowledge Cutoff）で止まっており、手も足もありません。いわば「ガラスケースの中の脳」です。ツールは、この脳に「インターネットという感覚器官」や「プログラミングという魔法の杖」を与えることに相当します。

エージェントの構成要素	役割	具体例
脳 (Brain)	意思決定、計画立案、推論	大規模言語モデル（LLM）
手足 (Hands)	外部世界とのインタラクション	ツール群（Tools） – Web検索API – Pythonコード実行環境 – 電子カルテデータベースへのクエリ
記憶 (Memory)	過去の行動・観察の記録	短期記憶（直前のやり取り）、長期記憶（ベクトルデータベースなど）

この「脳」「手足」「記憶」の3要素が組み合わさり、ReActのようなフレームワークの上で動作することで、AIは初めて「自律型エージェント」として機能することができるのです。

では、この自律的に思考し行動するエージェントという新しいパートナーに、まずは私たち研究者にとって最も身近なタスク、「文献調査」を任せてみたら、一体何が起こるのでしょうか。次のセクションで、その具体的な姿を見ていきましょう。

12.2 最新論文の自動収集・分析・要約を行うリサーチエージェント

前のセクションで、私たちは自律型エージェントの基本設計図（ReActフレームワーク）と、その手足となる「ツール」の重要性を見ました。では、この生まれたばかりのAIパートナーに、最初の「ミッション」を与えてみることにしましょう。

そのミッションとは、私たち研究者にとって、最も時間を費やし、かつ最も重要な日課の一つ——文献調査です。

リサーチエージェントとは、この文献調査というタスクに特化した自律型AIエージェントです。PubMedやGoogle Scholarといったデータベースの海を自在に泳ぎ、膨大な論文の中から必要な情報を的確に釣り上げ、私たちに分かりやすい形で報告してくれます。

リサーチエージェントの「道具箱（ツールキット）」

優れたリサーチエージェントは、以下のような様々な「道具（ツール）」を使いこなす能力を持っています。

ツール（API）	機能	主な情報源・ライブラリ
PubMed Search	キーワードに基づき、PubMedから論文を検索する。	NCBI E-utilities API
ArXiv Search	プレプリントサーバーのarXivから最新の論文を検索する。	ArXiv API
Web Scraper	学会サイトやニュース記事など、任意のURLからテキスト情報を抽出する。	requests, BeautifulSoup
PDF Reader	ダウンロードした論文PDFから、本文や図表のテキストを抽出する。	PyMuPDF, pdfplumber
Summarizer	抽出した長文テキストを要約する（LLM自身の能力）。	内部的なLLMの呼び出し
Citation Checker	論文の被引用数を調べ、そのインパクトを評価する。	Semantic Scholar API, Google Scholarなど

シナリオで見る：リサーチエージェントの「一日」

では、このエージェントが実際にどのように動くのか、具体的なシナリオで見ていきましょう。あなたがエージェントに、以下のような少し複雑なゴールを与えたとします。

ゴール: 「アルツハイマー病と腸内細菌叢の関連について、過去1年間に発表された総説論文（Review Article）を3本特定し、それぞれの要点を箇条書きでまとめ、今後の有望な研究の方向性について3つの仮説を提示してください。」

このゴールを受け取ったエージェントの、頭の中（思考プロセス）を覗いてみましょう。

【リサーチエージェントの思考・行動ログ（シミュレーション）】

[GOAL] アルツハイマー病と腸内細菌叢に関する最新の総説論文3本の要約と、将来有望な研究仮説の提示。

<strong>Thought 1:</strong>
最終的なゴールは、要約と仮説生成だ。そのためには、まず対象となる論文を見つける必要がある。キーワードは「Alzheimer's disease」「gut microbiome」、論文タイプは「Review」、期間は「last 1 year」。これらの条件でPubMedを検索するのが最初のステップだ。
<strong>Action 1:</strong>
TOOL: `PubMed_Search`
PARAMETERS: { query: "Alzheimer's disease[Title/Abstract] AND gut microbiome[Title/Abstract]", filter: "Review", date_range: "last_1_year" }

<strong>Observation 1:</strong>
検索の結果、15本の論文が見つかりました。論文IDリスト: [PMID1, PMID2, ..., PMID15]

<strong>Thought 2:</strong>
15本の中から「主要な」3本を選ぶ必要がある。論文のインパクトを測る指標として、被引用数が有効だろう。各論文の被引用数を調べて、上位3本を選び出そう。
<strong>Action 2:</strong>
TOOL: `Citation_Checker`
PARAMETERS: { pmids: [PMID1, PMID2, ..., PMID15] }

<strong>Observation 2:</strong>
被引用数の結果: PMID8 (50回), PMID3 (45回), PMID12 (40回), ...

<strong>Thought 3:</strong>
上位3本（PMID8, 3, 12）が特定できた。次に、これらの論文のPDFを読み込み、それぞれの要点をまとめる必要がある。1本ずつ処理していこう。まずはPMID8から。
<strong>Action 3:</strong>
TOOL: `PDF_Reader` -> `Summarizer`
PARAMETERS: { pmid: "PMID8", output_style: "箇条書き" }

<strong>Observation 3:</strong>
PMID8の要約が完了しました：「...（要約内容）...」

...(この後、PMID3, 12についても同様のサイクルを繰り返し、最後に全要約を統合して仮説を生成する)...

<strong>Thought Final:</strong>
3本の要約が完了した。これらの内容を統合し、共通して指摘されている課題や、まだ言及されていない新しい関連性を考察することで、3つの研究仮説を立てることができる。最終的なレポートを作成しよう。
<strong>Action Final:</strong>
OUTPUT: レポートを生成してユーザーに提示。

このように、エージェントは一つの大きな目標を、実行可能な小さなタスク（ツール利用）に自ら分解し、その結果を評価しながら、ゴールに向かって自律的に進んでいきます。

このようなエージェントが実用化されれば、私たちが毎朝行っている情報収集や文献整理の大部分を自動化し、私たちはより本質的で創造的な「仮説の吟味」や「深い洞察」に、貴重な時間と知能を集中させることができるようになるでしょう。それは、研究の生産性を劇的に向上させる、強力なパートナーの登場を意味するのです。

12.3 実験計画の立案やデータ解析を支援するラボオートメーション

リサーチエージェントが、既存の人類の叡智（論文）を渉猟する「賢明な学者」だとすれば、次にご紹介するエージェントは、新しい知識を生み出す現場、すなわち「研究室（ラボ）」で活躍する、頼れる「実験パートナー」です。

私たちが新しい実験系を立ち上げる時、過去の類似研究の論文からMethodsセクションをいくつも探し出し、プロトコルを比較検討し、試薬のカタログ情報と照らし合わせる、という骨の折れる準備作業は、ウェット系のラボの研究者は経験することでしょう。また、次世代シーケンサなどから出力される膨大なデータを前に、どの解析ツールを、どの順番で、どんなパラメータで使うべきか、頭を悩ませることも少なくありません。

AIエージェントは、こうしたウェットな実験の計画から、ドライなデータ解析まで、研究のワークフロー全体を支援し、自動化する可能性を秘めています。

AIの役割①：最適な実験計画を提案する「設計者」

研究の成否は、その実験計画（デザイン）の質に大きく左右されます。AIエージェントは、その最初の設計段階で、強力なアシスタントとなります。

例えば、私たちがエージェントに以下のようなゴールを与えたとします。

ゴール: 「特定の遺伝子XをノックアウトしたHeLa細胞と、コントロールのHeLa細胞における網羅的な遺伝子発現の差を、RNA-シーケンシングを用いて解析したい。推奨される実験プロトコルと、必要な主要試薬のリストを提案してください。」

このゴールを受け取ったエージェントは、その「思考」と「行動」のサイクルを回し始めます。

• 思考: まず、RNA-seqの標準的なプロトコルを調べる必要がある。次に、HeLa細胞の培養条件や遺伝子ノックアウトの一般的な手法についても情報を集めよう。
• 行動: Web_SearchツールやPubMed_Searchツールを使い、”RNA-seq protocol for HeLa cells” や “CRISPR/Cas9 knockout protocol” といったキーワードで検索。同時に、試薬メーカーのオンラインカタログAPIを叩き、RNA抽出キットや逆転写酵素の情報をリストアップする。
• 観察: 複数のプロトコルと試薬の情報を入手。それぞれの長所・短所を比較検討する。
• 思考: 得られた情報を統合し、RNA抽出からライブラリ調製、シーケンシングまでのステップ・バイ・ステップのプロトコル草案を作成する。
• 行動: 最終的なプロトコルと試薬リストをユーザーに提示する。

このように、エージェントは情報の収集、統合、整理というプロセスを自律的に行い、私たちが「考える」ための時間を大幅に節約してくれるのです。

AIの役割②：データ解析を自動で実行する「バイオインフォマティシャン」

実験からデータが生まれた後も、AIエージェントの活躍の場は続きます。特に、プログラミングや統計解析のスキルが要求されるバイオインフォマティクスの領域は、エージェントによる自動化が最も期待される分野の一つです。

ここでのエージェントは、コード生成・実行ツールという、極めて強力な「手足」を持ちます。

このエージェントは、データの正規化、統計的検定、そして結果の可視化という一連のプロセスを、ユーザーからの自然言語による大まかな指示だけで、自律的に完遂します。これにより、コーディングスキルが専門でないウェットの研究者でも、自身で得たデータの一次解析を迅速に行えるようになり、仮説検証のサイクルを劇的に加速させることが可能になります。

研究開発サイクルの完全な自動化へ

これら2つの役割は、究極的には一つの連続したワークフローとして繋がります。

実験計画エージェントが作成したプロトコルに基づいて実験が行われ、そこから得られたデータを、データ解析エージェントが自動的に引き継いで解析し、その結果を研究者にフィードバックする。この「仮説 → 実験計画 → データ生成 → 解析 → 新たな仮説」という科学的発見のサイクル全体を、AIが高速で回転させる。そんな未来が、すぐそこまで来ています。

では、もし、この「学者エージェント」と「実験パートナーエージェント」を、チームとして協働させることができたら、一体何が可能になるのでしょうか？それが、次のセクションで紹介するマルチエージェントシステムのテーマです。

12.4 複数のAIが協調するマルチエージェントシステム

前のセクションで、私たちは「学者エージェント」や「実験パートナーエージェント」といった、頼もしい個人の姿を見てきました。しかし、現実の科学的ブレークスルーは、決して一人の天才だけで生まれるものではありませんよね。そこには、活発な議論を交わす研究室の同僚、的確な助言をくれる指導者、そして時には厳しい批判を投げかけてくれるライバルの存在が不可欠です。

では、もし、この「チームによる科学」そのものを、AIで再現できるとしたらどうでしょう？

マルチエージェントシステム（Multi-Agent System）は、まさにその思想を実現するものです。これは、単一の万能なエージェントに全てを任せるのではなく、それぞれが異なる役割や専門性を持つ複数の自律型エージェントが、互いにコミュニケーションを取り、協調しながら、一つの大きな目標を達成しようとする、より高度なシステムです^[4]。

なぜ「チーム」が必要なのか？

なぜ、わざわざ複数のエージェントを協調させる必要があるのでしょうか。それは、人間のチームと同じで、分業と協業がもたらすメリットが非常に大きいからです。

観点	単一エージェント (一人の万能選手)	マルチエージェント (専門家チーム)
問題解決法	一人のジェネラリストが、文献調査からデータ解析、レポート作成まで全てをこなす。	「文献調査」「データ解析」「仮説生成」「批判的吟味」など、各タスクのスペシャリストが分業し、協力する。
頑健性と信頼性	一つの思考プロセスに固執し、間違いに気づきにくいことがある（エコーチェンバー状態）。	相互レビューや、あえて批判的な視点を持つ「批評家エージェント」を導入することで、間違いを検出し、より客観的で頑健な結論を導きやすい。
拡張性と複雑性	タスクが複雑になると、単一のLLMの能力や文脈長の限界に達しやすい。	新しい専門性が必要になった場合、その役割を担う新しいエージェントを追加することで、より大規模で複雑な問題に対応できる。

AIによる研究チームの構築

このコンセプトを、私たちの研究プロジェクトに当てはめてみましょう。一つの大きな研究目標に対し、AIのチームを編成することができます。

このシステムでは、「マネージャー」が全体を統括し、各「専門家」にタスクを割り振ります。専門家たちはそれぞれの仕事に集中し、結果をマネージャーに報告したり、時にはエージェント同士で直接情報を交換したりします。特に、「批評家エージェント」のように、他のエージェントの計画や結論の弱点を指摘する役割を意図的に組み込むことで、システム全体の思考の質を高める、といった高度な設計も研究されています。

その先の未来

今回は、AIが自ら思考し行動する「自律型AIエージェント」が、私たちの研究活動をどのように変革しうるか、その未来像の入り口を覗いてみました。

1. 自律型エージェントの誕生: AIは「指示待ちの道具」から、目標達成のために自律的に「思考→行動→観察」を繰り返すパートナーへと進化している。
2. リサーチの自動化: 文献調査のような定型的な知的労働をAIエージェントに任せ、人間の研究者はより創造的なタスクに集中できるようになる。
3. ラボの自動化: 実験計画やデータ解析といったプロセスも、AIエージェントが強力に支援する。
4. AIチームの結成: 複数の専門エージェントが協働する「マルチエージェントシステム」が、より複雑な課題解決を可能にする。

もちろん、真に自律的で信頼性の高い科学研究エージェントの実現は、まだ始まったばかりの挑戦であり、AIが生成する情報の正確性や、行動の安全性をどう担保するかといった、多くの課題が残されています。

しかし、自律型エージェント、そしてマルチエージェントシステムは、単なる研究の「自動化」ツールではありません。それは、科学的発見のプロセスそのものを再定義し、私たち人間の研究者が、AIという新しい知性と「共に創造する」時代の幕開けを告げるものなのかもしれません。

まとめと注意事項

今回は、AIが自ら思考し行動する「自律型AIエージェント」が、私たちの研究活動をどのように変革しうるか、その未来像の入り口を覗いてみました。

1. 自律型エージェントの誕生: AIは「指示待ちの道具」から、目標達成のために自律的に「思考→行動→観察」を繰り返すパートナーへと進化している。
2. リサーチの自動化: 文献調査のような定型的な知的労働をAIエージェントに任せ、人間の研究者はより創造的なタスクに集中できるようになる。
3. ラボの自動化: 実験計画やデータ解析といったプロセスも、AIエージェントが強力に支援する。
4. AIチームの結成: 複数の専門エージェントが協働する「マルチエージェントシステム」が、より複雑な課題解決を可能にする。

もちろん、真に自律的で信頼性の高い科学研究エージェントの実現は、まだ始まったばかりの挑戦であり、AIが生成する情報の正確性や、行動の安全性をどう担保するかといった、多くの課題が残されています。

しかし、AIエージェントという、知的好奇心を持ち、決して疲れることのないパートナーを得ることで、科学的発見のサイクルそのものが劇的に加速する未来は、すぐそこまで来ています。それは、私たち研究者が、これまで以上に「人間でなければできない、本当に創造的な問い」に没頭できる時代の始まりでもあるのです。

参考文献

1. Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, Z., Lucas, P., & Yu, S. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv preprint arXiv:2210.03629.
2. Xi, Z., Chen, W., Wang, X., Dou, Y., & Zha, H. (2023). The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey. arXiv preprint arXiv:2309.07864.
3. Gao, C., Zhu, Z., & Il-Horn, H. (2023). A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents. arXiv preprint arXiv:2308.11432.
4. Park, J. S., O’Brien, J. C., Cai, C. J., Morris, M. R., Liang, P., & Bernstein, M. S. (2023). Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior. In Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology.
5. Boiko, D. A., MacKnight, R., & Gomes, G. (2023). Emergent autonomous scientific research capabilities of large language models. arXiv preprint arXiv:2304.05332.
6. Bran, A. M., Cox, S. M. C., & Schuller, B. W. (2024). The Coming Era of Autonomous Scientific Discovery with AI. arXiv preprint arXiv:2403.09935.
7. Wang, L., Ma, C., Feng, X., Zhang, Z., Yang, H., Zhang, J., … & Wang, X. (2023). A survey on Large Language Model-based Autonomous Agents. arXiv preprint arXiv:2310.11691.
8. Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson. (エージェントの概念に関する古典的な教科書).

---

ご利用規約（免責事項）

当サイト（以下「本サイト」といいます）をご利用になる前に、本ご利用規約（以下「本規約」といいます）をよくお読みください。本サイトを利用された時点で、利用者は本規約の全ての条項に同意したものとみなします。

第1条（目的と情報の性質）

1. 本サイトは、医療分野におけるAI技術に関する一般的な情報提供および技術的な学習機会の提供を唯一の目的とします。
2. 本サイトで提供されるすべてのコンテンツ（文章、図表、コード、データセットの紹介等を含みますが、これらに限定されません）は、一般的な学習参考用であり、いかなる場合も医学的な助言、診断、治療、またはこれらに準ずる行為（以下「医行為等」といいます）を提供するものではありません。
3. 本サイトのコンテンツは、特定の製品、技術、または治療法の有効性、安全性を保証、推奨、または広告・販売促進するものではありません。紹介する技術には研究開発段階のものが含まれており、その臨床応用には、さらなる研究と国内外の規制当局による正式な承認が別途必要です。
4. 本サイトは、情報提供を目的としたものであり、特定の治療法を推奨するものではありません。健康に関するご懸念やご相談は、必ず専門の医療機関にご相談ください。

第2条（法令等の遵守）
利用者は、本サイトの利用にあたり、医師法、医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律（薬機法）、個人情報の保護に関する法律、医療法、医療広告ガイドライン、その他関連する国内外の全ての法令、条例、規則、および各省庁・学会等が定める最新のガイドライン等を、自らの責任において遵守するものとします。これらの適用判断についても、利用者が自ら関係各所に確認するものとし、本サイトは一切の責任を負いません。

第3条（医療行為における責任）

1. 本サイトで紹介するAI技術・手法は、あくまで研究段階の技術的解説であり、実際の臨床現場での診断・治療を代替、補助、または推奨するものでは一切ありません。
2. 医行為等に関する最終的な判断、決定、およびそれに伴う一切の責任は、必ず法律上その資格を認められた医療専門家（医師、歯科医師等）が負うものとします。AIによる出力を、資格を有する専門家による独立した検証および判断を経ずに利用することを固く禁じます。
3. 本サイトの情報に基づくいかなる行為によって利用者または第三者に損害が生じた場合も、本サイト運営者は一切の責任を負いません。実際の臨床判断に際しては、必ず担当の医療専門家にご相談ください。本サイトの利用によって、利用者と本サイト運営者の間に、医師と患者の関係、またはその他いかなる専門的な関係も成立するものではありません。

第4条（情報の正確性・完全性・有用性）

1. 本サイトは、掲載する情報（数値、事例、ソースコード、ライブラリのバージョン等）の正確性、完全性、網羅性、有用性、特定目的への適合性、その他一切の事項について、何ら保証するものではありません。
2. 掲載情報は執筆時点のものであり、予告なく変更または削除されることがあります。また、技術の進展、ライブラリの更新等により、情報は古くなる可能性があります。利用者は、必ず自身で公式ドキュメント等の最新情報を確認し、自らの責任で情報を利用するものとします。

第5条（AI生成コンテンツに関する注意事項）
本サイトのコンテンツには、AIによる提案を基に作成された部分が含まれる場合がありますが、公開にあたっては人間による監修・編集を経ています。利用者が生成AI等を用いる際は、ハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）やバイアスのリスクが内在することを十分に理解し、その出力を鵜呑みにすることなく、必ず専門家による検証を行うものとします。

第6条（知的財産権）

1. 本サイトを構成するすべてのコンテンツに関する著作権、商標権、その他一切の知的財産権は、本サイト運営者または正当な権利を有する第三者に帰属します。
2. 本サイトのコンテンツを引用、転載、複製、改変、その他の二次利用を行う場合は、著作権法その他関連法規を遵守し、必ず出典を明記するとともに、権利者の許諾を得るなど、適切な手続きを自らの責任で行うものとします。

第7条（プライバシー・倫理）
本サイトで紹介または言及されるデータセット等を利用する場合、利用者は当該データセットに付随するライセンス条件および研究倫理指針を厳格に遵守し、個人情報の匿名化や同意取得の確認など、適用される法規制に基づき必要とされるすべての措置を、自らの責任において講じるものとします。

第8条（利用環境）
本サイトで紹介するソースコードやライブラリは、執筆時点で特定のバージョンおよび実行環境（OS、ハードウェア、依存パッケージ等）を前提としています。利用者の環境における動作を保証するものではなく、互換性の問題等に起因するいかなる不利益・損害についても、本サイト運営者は責任を負いません。

第9条（免責事項）

1. 本サイト運営者は、利用者が本サイトを利用したこと、または利用できなかったことによって生じる一切の損害（直接損害、間接損害、付随的損害、特別損害、懲罰的損害、逸失利益、データの消失、プログラムの毀損等を含みますが、これらに限定されません）について、その原因の如何を問わず、一切の法的責任を負わないものとします。
2. 本サイトの利用は、学習および研究目的に限定されるものとし、それ以外の目的での利用はご遠慮ください。
3. 本サイトの利用に関連して、利用者と第三者との間で紛争が生じた場合、利用者は自らの費用と責任においてこれを解決するものとし、本サイト運営者に一切の迷惑または損害を与えないものとします。
4. 本サイト運営者は、いつでも予告なく本サイトの運営を中断、中止、または内容を変更できるものとし、これによって利用者に生じたいかなる損害についても責任を負いません。

第10条（規約の変更）
本サイト運営者は、必要と判断した場合、利用者の承諾を得ることなく、いつでも本規約を変更することができます。変更後の規約は、本サイト上に掲載された時点で効力を生じるものとし、利用者は変更後の規約に拘束されるものとします。

第11条（準拠法および合意管轄）
本規約の解釈にあたっては、日本法を準拠法とします。本サイトの利用および本規約に関連して生じる一切の紛争については、東京地方裁判所を第一審の専属的合意管轄裁判所とします。

---

For J³, may joy follow you.