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。
生成AIプロジェクトおよび利用状況の可視化と分析を通じて、生成AIの利活用を推進いたします。プロセスは4段階で構成され、①推進状況の整理、②利用状況の把握、③分析、④施策の策定・実行を行います。これにより、社内生成AIプロジェクトの進捗や課題を体系的に把握し、対応策を計画・評価・実施します。また、生成AI CoE(Center of Excellence)と担当者が連携して課題解決を図ります。分析の効果として、検討の効率化と迅速化が挙げられ、ナレッジ共有により全体の推進スピードを向上させることが可能です。

POINT 1
生成AI活用を効果的に進めるためには、まず管理対象となるプロジェクトや取り組みを体系的に整理し、可視化することが重要です。社内で進行中の生成AI関連プロジェクトを洗い出し、推進体制や責任範囲を明確化することで、重複や抜け漏れを防ぎます。また、プロジェクトの目的や進捗状況を可視化し、全体の方向性を統一することで、経営層や関係部門との連携を円滑化します。
POINT 2
次に、生成AIの利用状況を定量・定性の両面から把握します。具体的には、モニタリング体制を構築し、利用頻度や対象業務、業務への効果などを収集・分析します。これにより、現状の課題や改善余地を明確化し、どの領域で効果が高いかを判断できます。利用状況の把握は、リスク管理やコンプライアンス対応にも直結します。適切なデータ収集と評価を行うことで、生成AIの活用を安全かつ効果的に進めるための基盤を整えます。
POINT 3
収集した情報をもとに、進捗予測や効果比較を行い、課題を抽出します。分析では、プロジェクトごとの成果やリスクを評価し、改善策を検討します。その結果に基づき対応施策を計画し、評価指標を設定したうえで実行・導入を推進します。
生成AI CoEと担当者が連携して課題解決を図ることで、全社的なナレッジ共有や標準化を促進します。このプロセスにより、生成AI活用の最適化とスピードアップを実現します。
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。
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。
AIを活用した創薬研究プロセスの加速化
探索研究プロセスの主な課題と、その課題が発生する原因仮説を構造化して解説します。そして、課題の解決に向けたデータとAI技術を活用した7つの最新事例についても紹介します。
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。
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。
~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。
事業化に向けたメタバースビジネスの検討に携わったことのある経験者500名への調査と、20名へのインタビューをもとに「事業化に失敗するメタバース13の特徴」を導出、事業化成功に向けたノウハウを解説します。
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。
~統合プラットフォームによる仮説検証サイクルの極小化と研究DXの実現~
3つの成功要因と実践事例に学ぶ、実務で使えるアプローチ
― 現場目線でのユースケース選定による効率化・品質向上の実践事例
~現状から探る成功のヒントと、最新事例・技術動向~
~生成AIの活用・導入を成功に導く条件とは~
ー 規制対応を超えた競争力強化のインプリケーション ー
日本薬学・生命科学会 Kickーoff Event / MEDISO 共催創薬セミナー
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すぐに役立つPDFの読み込みから、データモデルの初歩まで
Python in ExcelとPower Queryで実現する効率的なデータ処理
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変革に必要な真のデジタル技術活用とは