信頼あるAI活用に向けたAIガバナンス整備

AIの活用が進む中、企業には適切なガバナンス体制の構築が求められています。当社では、「信頼あるAI活用に向けたAIガバナンス整備支援」を提供し、リスク管理と責任あるAI利用を実現します。組織体制の整備からルール策定、人材育成まで、包括的なアプローチで企業のAI活用を安全かつ持続可能なものにします。AIガバナンスは単なる規制対応ではなく、経営戦略と連動した価値創出の基盤です。当社の支援により、信頼性・透明性を確保しながら、AIの可能性を最大限に引き出す環境を構築します。

AIの信頼性と透明性を確保するAIガバナンス体制構築

POINT 1

AI活用におけるリスクを最小化するためには、明確な責任体制が不可欠です。当社は、組織内にAIガバナンスを担う専門組織を配置し、役割と権限を明確化します。これにより、意思決定の透明性を高めるとともに、法務・知財などの関連領域と連携した強固なAIガバナンス基盤を構築します。

AIリスクを見える化するプロセス設計

POINT 2

AIの運用には、継続的なリスク評価とリスク低減が求められます。当社は、お客様企業の全社方針やビジネス実態にマッチしたポリシーやガイドラインを策定し、AIリスクチェック方式を確立します。さらに、現場レベルでの適用を支援することで、潜在的なAIリスクを早期に把握可能な仕組みの運用・改善のサイクルを確立します。企業のAI活用を安全で持続可能なものにします。

責任あるAI利用を担う人材育成

POINT 3

AIガバナンスを実現するには、AIリスクを理解し、ルールに従って適切な判断ができる人材が必要です。当社は、AIリスクやその対応方法を理解した専門人材の育成を支援します。教育プログラムの企画・実行を通じて、組織全体で責任あるAI利用を推進し、長期的な競争力を確保します。

調査 / レポート

4章. AI導入における方法論

AIを活用した創薬研究プロセスの加速化

AI導入を成功に導くためには、進め方における「やるべきこと」「避けるべきこと」を明確にすることが重要です。 現状の課題を解決しながら、競争優位性の獲得を目指した、データやデジタル技術を活用した施策について解説します。また、研究者向けのAI学習方法とその効果についても紹介します。

4章. AI導入における方法論

3章. CMC製法開発プロセスを加速するAI活用

AIを活用した創薬研究プロセスの加速化

CMC製法開発のスピードと品質の向上に向けて、現状の主な課題、その根本原因の仮説、およびデータとAI技術を活用したソリューションの可能性について解説します。 さらに、プロセス開発や連続生産における2つのAI活用事例や、規制当局の最新動向にも触れ、技術導入と規制対応の両立についても紹介します。

3章. CMC製法開発プロセスを加速するAI活用

1章. 製薬企業がAIを活用する背景とその投資動向

AIを活用した創薬研究プロセスの加速化

AI技術は、創薬研究プロセスの付加価値の最大化、投下資本の適正化、およびリスク管理の強化への貢献が期待されています。 1章では、製薬企業におけるAI技術への投資動向が活発化している背景とその実態について解説します。

1章. 製薬企業がAIを活用する背景とその投資動向

データマネタイゼーション調査レポート

データマネタイゼーション事業立ち上げ経験者300名を対象に実施した定量調査に加え、20社以上へのインタビューとコンサルティング現場での経験を踏まえ、データマネタイゼーション事業の成功に向けたポイントを解説します。

データマネタイゼーション調査レポート

調達購買業務DXは何故進まないのか

～企業内の最後の暗黒大陸、調達購買業務の見える化を進める～

企業のDXが進むなか、調達購買業務のDX、なかでも購買取引に関するデータの収集・分析・活用は、ほとんどの企業ができていません。 なぜ調達購買業務のDXは進まないのでしょうか？ 多くの企業の調達購買業務DXに関する現状と、共通する課題を掘り下げ、今後の調達購買業務DXの進め方について解説します。

調達購買業務DXは何故進まないのか

サブスク事業に関する実態調査

なぜ91%のサブスクは失敗するのか？

サブスク事業経験者500名への定量調査から判明した、「失敗するサブスク 17の特徴」について解説します。 コンサルティング現場での経験を踏まえ、サブスク事業の成功・失敗に関わるノウハウを「フォーティエンスの提言」として提示。

サブスク事業に関する実態調査

Insight