全社生成AI/CoE組織立ち上げ・推進

生成AIの活用を全社レベルで推進するためには、専門組織である「CoE（Center of Excellence）」の設立と運営が不可欠です。フォーティエンスは、全社横断で統制を効かせながら生成AI活用を加速させるため、生成AI CoE組織の立ち上げから実行推進を包括的に支援します。生成AI CoEが担う機能に基づき必要となる人材を定義した上で組織を組成します。組成後は、生成AIの導入効果を最大化するためのロードマップを策定。さらに、組織内の知見集約や標準化を進めることで、分散しがちな取り組みを統合し、持続的な価値創出を実現します。

生成AI推進上の課題分析

POINT 1

生成AI活用によるビジネス価値が思うように創出できない理由として、一般的・共通的な課題もあれば、企業固有の課題もあります。フォーティエンスがこれまで直面してきた課題を基にしたお客様ヒアリングにより、生成AI推進における顕在的課題の深堀と潜在的課題の洗い出しを行います。

当社とお客様による協働型CoEの組成

POINT 2

生成AI活用により高いビジネス価値を創出するためには、部門個別単位で検討を進めるのではなく、全社横断的に統制を効かせていくことが重要です。これまでの生成AI支援から見えてきた生成AI推進に必要な機能に基づき、各機能毎に必要な人材スキルを定義。当社とお客様、ビジネスパートナーの中からスキル要件に応じた適切な人員を集め、当社とクライアントによる協働型CoEを組成します。

生成AI CoEの推進マネジメント

POINT 3

生成AI CoEが起点となり、全社横断的に統制を効かせていくためには、生成AI CoEの各機能が連動し合うことが必要不可欠です。全社的に生成AI活用によるビジネス価値創出の戦略を立て、その実現に向けたロードマップを策定する、その営みを各機能で共通認識を持たせながら推進するマネジメントを担います。これにより、分散した取り組みを統合し、全社的な生成AI活用を加速させ、持続的な競争力強化を実現します。

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