生成AI/エージェント型AIユースケース共創プログラム

対象とする事業部門とのワークショップを通じて、生成AI活用のユースケースを創出いたします。事業担当者とのセッションでニーズを特定し、優先度を付けた上でAI活用方針を策定します。その後、ユースケースの実装を進めます。
事業部門における課題やニーズに基づくユースケースの最大化と、AI活用の落としどころの明確化を目的とし伴走支援いたします。

アイデアを形にするユースケース創出プロセス

POINT 1

AI活用の第一歩は、事業担当者とのワークショップを通じて現場の課題を抽出し、ユースケースを創出することです。ユースケース創出プロセスは「他社事例調査」「業務ニーズの特定」「ユースケース優先度付け」「AIガバナンス検討」「ユースケースの開発検討」の順で進みます。これにより、ニーズをパイプライン化し、既存AIで対応可能な「ノンカスタムAI活用」と、特定の業務に特化して既存AIをカスタマイズして活用する「カスタムAI活用」の、それぞれの適用範囲を明確化します。短期間で生成AIを導入可能な領域と、要件定義やPoCを必要とする領域を切り分け、効率的な実装を目指します。

ユースケース評価と優先度付け

POINT 2

抽出したユースケースは、効果・実現性・インパクトなどの観点で評価します。業務効率化やコスト削減の期待度、技術的難易度、導入スピードなどを基準に優先度を決定します。評価結果に基づき、「ノンカスタムAI活用」と「カスタムAI活用」に分類し、リソースを最適配分します。これにより、短期的な成果と長期的な価値創出を両立します。

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