講演者はこれまでオープンサイエンスの意義を利便性、透明性、参加という3軸から考えてきたが、これだけでは科学研究にオープン化がどう貢献するかを理解しづらいという問題があった。そこで「スピード」という新たな軸を導入することで、オープンサイエンスの意義を再考してみたい。その背景にある仮説は、研究のスピードが極限まで高速化すると、情報流通もそれに追従して高速化せねばならないため、情報流通の妨げとなる「摩擦」を取り除く方向に進化して、結果的に科学研究がオープン化するというものである。こうした仮説を検証するのに最適なフィールドが、人工知能および機械学習の一分野である「ディープラーニング（深層学習）」である。この分野ではいったい何が起こっているのか？この例外的な研究分野から得られる教訓がどれほど一般化できるかは未知数であるが、これまでの動向を分析することで、オープンサイエンスの一つの可能性を先取りしてみたい。