生成AI活用人材定義・育成計画策定

生成AI活用の効果を最大化するには、適切な人材の定義と育成が欠かせません。フォーティエンスでは、企業のビジネスモデルに応じた「生成AI活用人材タイプ」を設定し、役割に応じたスキル要件を明確化します。さらに、初心者から上級者まで段階的なレベル定義を行い、育成計画を策定。実践的な研修やeラーニングを組み合わせ、組織全体で生成AIを活用できる体制づくりを支援します。これにより、企業は生成AIを単なるツールではなく、事業成長の戦略的資産として活用できるようになります。

企業のビジネスモデルに合わせた人材モデル、育成スキルを定義

POINT 1

生成AIを効果的に活用するためには、役割に応じた人材像を定義することが重要です。フォーティエンスでは、営業、コンサルタント、エンジニアなど、企業のビジネスモデルに合わせた人材タイプを設定し、それぞれの役割に必要なスキルや知識を整理します。これにより、採用や育成の方向性が明確になり、生成AIを事業に組み込むための基盤を構築できます。

段階的かつ着実な育成計画を策定

POINT 2

初心者から上級者まで、生成AI活用に必要なスキルを段階的に習得できる育成プランを提供します。基礎的なリテラシーから、実案件をリードできるレベルまで、明確な認定条件を設定し、学習の進捗を可視化。これにより、個人の成長を促進し、組織全体で生成AIを活用するためのスキル底上げを実現します。

座学と実践を交えた効果的な育成コンテンツの用意、育成施策の実行

POINT 3

座学だけでなく、実践を重視した研修運営をご支援いたします。ケーススタディやハンズオン研修、eラーニングを組み合わせ、現場で活用できるスキルを習得。さらに、チーム単位でのOJTを通じて、実務に直結する知識を定着させることも可能です。これにより、生成AIを活用した業務改善や新たな価値創出をスピーディに実現できます。

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