全社生成AI/エージェント型AI活用構想策定

生成AIの活用を成功に導くためには、単なる技術導入ではなく、企業の戦略や業務課題に即した構想策定が不可欠です。当社は「現状の把握」「あるべき姿の定義」「計画策定」という3つのステップで、生成AI活用の全体像を明確化し、実行可能なロードマップを構築します。まず、外部環境や自社の現状を分析し、生成AIがもたらす価値を整理。次に、目指すべき成果や利用方針を定義し、最後に具体的な施策と実行計画を策定します

課題を可視化し、戦略の土台を築く

POINT 1

生成AI活用の第一歩は、現状を正確に理解することです。業界動向や外部環境の変化を踏まえ、自社の課題や強みを整理します。また、進化し続ける生成AIや周辺技術の発展マイルストーンを把握し、次のステップである「あるべき姿」の定義に向けた土台を築きます。

あるべき姿を定義し、価値を最大化

POINT 2

現状分析を踏まえ、生成AIが企業にもたらす価値を具体化します。目指すべき成果や利用方針を明確にし、業務効率化や付加価値創出に向けた方向性を定義。さらに、導入による効果や期待される変革の範囲を整理し、企業全体で共有できるビジョンを構築します。この段階で、戦略的な活用モデルを描くことが、成功への鍵となります。

戦略を行動に変える計画策定

POINT 3

定義した「あるべき姿」を実現するための具体的な計画を策定します。対象となる業務領域や優先度を設定し、ロードマップを明確化。これにより、企業は生成AIを単なる試行ではなく、持続的な価値創出の仕組みとして定着させることが可能になります。

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