塩野義製薬「データサイエンス部」が凄い、10年かかる医薬品開発を変える改革の舞台裏

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塩野義製薬「データサイエンス部」が凄い、10年かかる医薬品開発を変える改革の舞台裏

2010年頃からの第3次AIブームを受け、AIとデータサイエンスを活用した新しいビジネスの可能性をあらゆる企業が模索するようになったが、まだ目立った成果は出てきていない。そうした中、「データサイエンス×AI」により、新規ビジネスの創出に成功した企業が塩野義製薬だ。本記事では、塩野義製薬のDX推進本部データサイエンス部グループ長である木口亮氏が、データサイエンスビジネスの留意点、AI技術活用のポイントなどを解説する。

「データサイエンティスト」が担う超重要な役割

　近年、AIとデータサイエンスを活用し、新規ビジネス創出に向けた企業の取り組みが活発化している。そうした中、AIとデータサイエンスとの結びつきを考えれば良いだろうか。

　塩野義製薬DX推進本部データサイエンス部グループ長の木口亮氏は、AIの定義について次のように説明する。「当社では、特定の作業をこなすためにどのような課題があるのかを“認識”し、過去のデータに基づいて“学習”し、課題に対して“アクション（行動）”するといった、『認識・学習・行動』の3ステップを実行する技術に関してAI技術と定義しています」（木口氏）。

　一方、データサイエンスに関して木口氏は、「データ活用を通じてこれまでにない知見を見つけ出すアプローチであるデータサイエンスですが、これを担うデータサイエンティストは、自社の抱えるビジネス課題に留まらず、社会課題に答えを出すプロフェッショナルと言えます。言い換えれば、ビジネスを創る存在なのです。そしてこの取り組みを加速させるのがAIです」（木口氏）

　それでは、なかなか新規ビジネス創出にまで至った事例が少ない中で、AI技術の力を借りながら、新規ビジネスの創出を強力に推し進める上で、どのように取り組めば良いのだろうか。いくつかの課題を抱える医薬品開発の領域で、「AI×データサイエンス」によって成果を出した塩野義製薬の事例を踏まえ、成功の秘訣を解説する。

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