日本の製薬業界におけるビッグニュース：AIはもはや未来の概念ではなく、コマーシャルチームにとって現在
ゲームチェンジャーなのだ。ProspectionのVishal Kapoorが言うように、
“Predictive AI is not a future promise in the rapidly evolving Japanese data
landscape – it’s a present differentiator for Japanese commercial pharma teams
willing to act.”。
日本のデータ進化：製薬業界の新時代
日本のデータ環境は急速に進化しており、より多くの患者レベルのデータ
が利用可能になり、活用されるようになっている。この変革は、
素晴らしい機会を生み出している。プロスペクションは、手作業による特徴探索を、LLM主導の
、すべてのデータポイントの掃引に置き換え、予測と臨床上の「理由」の両方を返します。
、実世界のシグナルがテーブル上に残されることはありません。プロスペクションは積極的に関与しており、
テーラーメイドの予測AIソリューションを日本市場に提供し、
製薬会社と提携して実際の成果を上げている。
つまり、製薬企業は受け身ではなく、積極的に行動しなければならない。日本におけるデータとAIのエコシステム（
）は急速に成熟しており、待つことは乗り遅れることを意味する。今こそ、
このシフトを受け入れ、AIで製薬の未来を切り開く時です。
そこで、この革命を形成する主要なAIトレンドを見てみよう：
製薬業界における主なAI動向：
- エージェント型AIが主役にAIエージェントは現在、ワークフローに組み込まれ、
人間の意思決定を補強し、リアルタイムのサポートを提供している。
パーソナライズされた戦略で営業チームを支援するAIや、
臨床試験マネージャーをガイドするAIを想像してみてほしい。人間の専門家に力を与え、
効率を高めるということだ。
- ジェネレーティブAIがアナリティクスを民主化：GenAIとLLMは、データ
の洞察をデータサイエンティストだけでなく、誰もが利用できるようにしている。利害関係者は、
平易な言葉で複雑な質問をし、明確で実用的な洞察を得ることができ、
戦略的決定を加速させる。
- LLM＋ナレッジグラフで精度を高める：製薬会社の複雑な専門用語
は、正確なAIを要求している。LLMとナレッジグラフを組み合わせ、
ヘルスケアに特化した知識をLLMに埋め込むことで、精度が大幅に向上し、
創薬と患者ケアに不可欠な誤訳が減少します。
- 静的モデルを超える予測AI：予測AIは、古い静的な
モデルから脱却しつつある。現在では、継続的な
改善と処方的洞察のために高度な機械学習を活用し、
何をすべきかの推奨を提供している。これにより、動的なパーソナライゼーションが可能になり、製薬
より機敏になる。
- フィールド・イネーブルメントが鍵AIは、より
関連性の高い、パーソナライズされたツールで営業チームに直接力を与えている。HCP
のニーズを予測するAI主導の洞察、会話中のリアルタイムの臨床データ、あるいは最適なエンゲージメント
戦略を考えてみよう。これにより、人と人とのつながりが強化され、より強い
関係が構築されます。
- データ準備態勢は譲れない：”ガベージ・イン、ガベージ・アウト “は、
かつてないほど真実である。データ品質、ガバナンス、AIへの対応は、戦略的な必須事項である
。クリーンで構造化されたデータは、最も洗練されたAIモデルからでさえ、正確で
実用的な洞察を得るための基盤である。
- AI戦略は部門横断的に：サイロ化された技術導入は終わり。製薬におけるAI
は、統一された部門横断的なロードマップを必要としている。結束力のあるAI戦略は、
部門間の壁を打ち破り、コラボレーションを促進し、AI
のイニシアチブを中核となる事業目標と整合させ、AIの潜在能力を最大限に引き出します。
日本の製薬業界におけるAIは可能性に満ちています。
こうしたトレンドを積極的に取り入れることで、日本のヘルスケアの未来を真に形作ることができるのです。
