バイオ実験自動化における暗黙知の形式知化：見えない現象と再現性をつなぐ方法論

抄録

本稿では，ライフサイエンス研究における「再現性の危機」の根本要因として，実験操作に含まれる「暗黙知」の問題を取り上げる。バイオ実験の現場では，熟練者が手順書（SOP）には明記されない微細な調整（液面の挙動に応じた吸引速度の変更や，気泡・吸着への対処など）を無意識に行っており，これが結果の安定性を支えている。しかし，従来の実験自動化は「手順の模倣」に留まることが多く，こうした「見えない調整」が欠落することで，再現性が破綻するケースが後を絶たない。筆者は，この問題を解決するために，自動化を知の変換プロセスとして捉える「観測層・表現層・実行層・検証層」の4層モデルを提案する。この枠組みを用いることで，熟練者の暗黙知が「表現層（記述言語）の欠落」と「観測層（センシング）の弱さ」に起因することを構造的に明らかにする。さらに，Hi-C法やRamDA-seq法などの具体的な自動化事例を通じて，再現性の本質が「動作の固定」ではなく，環境や試料の変動に適応して「同じ状態遷移」を実現することにあると論じる。最後に，生成AI時代の到来を見据え，暗黙知を物理的根拠（Proxy）に基づいて形式知化し，現場知として再構築するための方法論とガバナンスについて展望する。