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。
フォーティエンスはAIを活用したイノベーションを生み出すために必要なマインドセット・考え方を身に着ける「AIイノベーション実現に向けた研修プログラム」を提供いたします。
本研修プログラムは、デザイン思考の世界的なソートリーダーであるマイケル・リューリックらによる書籍『AI AND INNOVATION』で提唱するAI変革のフレームワークに準拠するとともに、フォーティエンスのコンサルティング実績に基づく知見を加えた内容となっています。 座学・実践的な演習などの集中プログラムを通じ、デザイン思考・システム思考などのマインドセット・考え方、それに基づくAI変革の方法論を身に着けることを目指します。
POINT 1
生成AIの急速な進化は、ビジネスに大きな可能性をもたらしています。
汎用ツールの導入により、個人の資料作成や情報収集といった“点”の効率化は進みつつあるものの、組織全体の生産性向上や、新たな事業価値を創出する“面”のビジネス変革につなげるには至っていないのが現状です。
この背景には、“既存業務の改良に終始する”“ツール活用自体が目的化する”といった従来のマインドセット・考え方の限界にあります。新たなテクノロジーを用いて変革を起こすには、AIの非連続的な変化を前提に、長期的な波及効果や倫理的な観点も考慮しながら、本来解決すべき事業課題や創出すべき価値から考える新たなマインドセット・考え方へと転換し、組織の共通言語とすることが求められています。
POINT 2
本研修プログラムは、書籍『AI AND INNOVATION』で提唱するAI変革の体系的なフレームワークに基づいています。AIツールの使い方などの単なる知識の習得ではなく、座学と実践演習を通じ、AIを活用したイノベーションを生み出すために必要なマインドセット・考え方、それに基づくAI変革の方法論を身につけるための実践的な研修プログラムとなっています。
これにより、変革を阻む構造的なボトルネックを突破し、地に足のついた施策を立案するイノベーション創出 力を養います。
・研修期間:半日~1日での集中プログラム (カスタマイズ可能)
・研修形式:対面での集合研修 (座学+実践演習)
※コンテンツ例
座学:企業にとってAIが重要な理由、AIによって変革を起こす4つのデザイン原則(AI戦略、個人・組織に求められるマインドセット・考え方、AI倫理、AI規制)
演習:自社の変革ゴール・課題から考え、システム思考・デザイン思考を駆使しながら、実際のAIイノベーションのプロセスを体感する実践演習
POINT 3
①書籍『AI AND INNOVATION』に準拠
本研修プログラムで展開するマインドセット・考え方・方法論は、デザイン思考の世界的ソート・ リーダ―であるマイケル・リューリックらによる書籍『AI AND INNOVATION』に準拠しています。本書の翻訳に携わったメンバーが研修プログラムをデザインしており、グローバルの先端知見とコンサルティングの知見を融合した効果的な内容となっています。
② 「わかる」を「できる」に変える演習主体の設計
本研修では、座学での深いインプットに加え、研修実施企業をテーマとした実践的な演習に時間を割きます(オプションで、事前ヒアリングやアセスメントも可能)。デザイン思考とシステム思考を駆使し、非連続かつ地に足の着いたアイデアを創出する、実際のAIイノベーションのプロセスを体感できます。
③ 組織の「共通言語化」による推進力の向上
同じ部門・組織のメンバーがともに演習に取り組むことで、マインドセット・考え方が組織の「共通言語」となります。これにより研修終了後も現場の目線を高め、一過性を組織内に生み出します。
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。
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。
AIを活用した創薬研究プロセスの加速化
探索研究プロセスの主な課題と、その課題が発生する原因仮説を構造化して解説します。そして、課題の解決に向けたデータとAI技術を活用した7つの最新事例についても紹介します。
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。
~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。
3つの成功要因と実践事例に学ぶ、実務で使えるアプローチ
― 現場目線でのユースケース選定による効率化・品質向上の実践事例
~現状から探る成功のヒントと、最新事例・技術動向~
~生成AIの活用・導入を成功に導く条件とは~
ー 規制対応を超えた競争力強化のインプリケーション ー
日本薬学・生命科学会 Kickーoff Event / MEDISO 共催創薬セミナー
~ビジネス価値の創出に必要な5つの機能とその事例~