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。
新規事業開発において、アイデア創出と同様に難しいのが、「企画内容の評価」です。
従来の評価プロセスでは、属人性や主観的な判断が残りやすく、また評価体制の制約から企画背景などの十分な情報を踏まえた評価が難しいケースも多くあります。その結果、評価の妥当性に評価者が迷い、企画者も十分に納得できるフィードバックを得られないことが課題となっています。
本サービスは、新規事業専門コンサルタントの知見と方法論を体系化した論理ロジックに基づき、AIが新規事業の企画内容を網羅的かつ論理的に評価します。さらに、そのAI評価を専門コンサルタントがレビュー・最終化することで、客観性と妥当性を担保します。また、評価にとどまらず、企画の具体的な改善策も提示します。さらに、AIがターゲット顧客の仮想ペルソナを生成し、そのペルソナによる企画評価や受容性コメントを提示することが可能です。これにより、企画者への示唆やフィードバックを充実させ、企画のブラッシュアップに活用することができます。

POINT 1
新規事業専門コンサルタントの知見と方法論を体系化した評価ロジックを用い、生成AIが同一基準で企画を網羅的かつ論理的に評価します。これにより、評価プロセスにおける属人性を大幅に排除します。AIによる評価結果は、専門コンサルタント(人間)が最終確認を行います。AIが見落としがちな独創性や、企画の意図・ニュアンスの誤解などをチェックし、補足・修正します。
POINT 2
企画書や補足資料から、企画の妥当性や蓋然性を示す情報をAIが読み取り、評価に反映します。評価結果に理由として明示することで、評価の論理的な納得性を高めます。
POINT 3
AIに評価者として複数の立場(例:経営者、新規事業の専門家など)を設定し多角的な視点から評価を行うことで、評価の偏りや漏れを極力排除します。これにより、評価の妥当性と納得性を高めます。
POINT 4
単なる良し悪しの評価にとどまらず、複数立場の評価者による評価結果に基づき、具体的かつ実践的な改善策を提案します。これにより、企画者への適切なフィードバックと成長機会を提供します。また、ターゲット顧客の仮想ペルソナをAIで生成し、そのペルソナが企画に対して魅力に感じたことや課題・懸念を、臨場感高く回答します。そして、それらを踏まえた改善提案が示されることで、企画の更なるブラッシュアップに繋げることができます。
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。
新規事業立ち上げ後の「事業グロース」に携わったことのあるビジネスパーソン314名を対象とした実態調査を実施し、“失敗する事業グロースの特徴”を20のポイントとしてまとめました。 そして調査・分析結果に加え、事業グロースを成功に導くための要点を「フォーティエンスの提言」として解説します。
D2C事業の従事者1,239名へのインターネット調査を行った結果、D2C事業が成功した企業はわずか32%に留まり、68%が失敗している事実が明らかになりました。 当社は、これまでのD2C関連プロジェクトの支援実績や国内外D2Cの事例調査、インタビュー調査結果等をふまえ、D2C事業の成功と失敗を分ける16の分岐点を導出し、D2C事業を成功に導くためのポイントを解説します。
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。
~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。
事業化に向けたメタバースビジネスの検討に携わったことのある経験者500名への調査と、20名へのインタビューをもとに「事業化に失敗するメタバース13の特徴」を導出、事業化成功に向けたノウハウを解説します。
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。
~新規事業の成功確率を高めるには~
新規事業経験者600名が経験した、新規事業に関する定量調査結果の分析とコンサルティング現場での経験を踏まえ、新規事業の成功確率を高めるためのヒントを解説します。
~現状から探る成功のヒントと、最新事例・技術動向~
ー自社アセットを活かした事業開発ー
~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
地方分散データセンターは実現するか
企業間から業界全体へ
自社EC・自社アプリ、Webサービス・・・成果につなげるD2Cの“再構築”
アセットを活かした事業開発のアプローチ、4つのステップ
大企業ならではのアセットを事業機会へと転換するには
大企業ならではの事業開発を
「パートナー・組織・人材」「全体」に関わる落とし穴と対処法
新たなビジネスモデルによる新規事業の必要性と難しさ
~ビジネス価値の創出に必要な5つの機能とその事例~
実効性のあるクローズドループの仕組み
CX向上につながるドライバー要因の特定と評価制度設計について
古くて新しいカスタマーエクスペリエンス議論の現在地
クリエイティビティが指す未来
プロダクトへのAI普及とサステナビリティの波
データマネタイゼーションの実現へ向けたアプローチと検討すべきポイント
データマネタイゼーションの実現を阻む障壁 5つの障壁と対応策
データマネタイゼーションのビジネスモデル
「データマネタイゼーション」とは何か
既存事業との対立を乗り越えるために
サブスク事業の成功に向けた“利益方程式”
サブスク事業が失敗に至る“負のスパイラル”
サブスク事業企画の進め方
教科書や書籍では語られないサブスク失敗の要因
なぜ91%のサブスクは失敗するのか?
~新規事業の成功確率を高めるには~