全社生成AI/エージェント型AI活用プロセス設計・伴走支援

支援は4つのフェーズで構成され、現状整理から始まり、活用の目指す姿の検討、計画立案、そして実行支援まで一貫して行います。まず、対象業務や現状の課題を調査し、ユースケースを明確化します。次に、ビジネスゴールを設定し、ユースケースを抽出・具体化したのち、PoC計画を策定します。その後、生成AI活用の費用対効果を評価し、ロードマップを作成、実行計画を確定します。最後に、導入・効果検証を行い、定着化やモニタリングの仕組みを構築します。一気通貫した支援により、生成AIの導入をスムーズかつ効果的に進めることが可能になります。

現状整理と目指す将来像の検討

POINT 1

対象業務や業務課題を明確化し、現状のプロセスやユースケースの可能性を調査します。これにより、生成AI導入の適用領域を把握し、実現可能性を検討するための基盤を整えます。
将来像の検討においては、ビジネスゴールを設定し、生成AIを活用することで達成したい成果を明確化します。ユースケースを抽出し、具体的な利用シナリオを検討します。さらに、想定効果やリスクを分析し、PoC（概念実証）の計画を策定します。この段階では、技術的な実現可能性だけでなく、業務への適合性や費用対効果も評価し、導入の方向性を策定いたします。

計画立案と実行支援

POINT 2

生成AI導入に向けたロードマップを策定し、実行計画を具体化します。PoCの結果を検証し、効果が確認できれば本格導入に進みます。導入後は、定着化を促進するための運用ルールやモニタリング体制を構築し、継続的な改善を支援します。このフェーズでは、単なる部分的な生成AIの導入に留まらず、企業全体での活用を推進する仕組みづくりが重要です。

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