アステラス製薬のデジタルトランスフォーメーション
2022年1月21日 メディア説明会

注意事項

この資料に記載されている現在の計画、予想、戦略、想定に関する記述及びその他の過去の事実ではない記述は、アステラス製薬の業績等に関する将来の見通しです。これらの記述は経営陣の現在入手可能な情報に基づく見積りや想定によるものであり、既知及び未知のリスクと不確実な要素を含んでいます。様々な要因によって、これら将来の見通しは実際の結果と大きく異なる可能性があります。その要因としては、（i）医薬品市場における事業環境の変化及び関係法規制の改正、（ii）為替レートの変動、（iii）新製品発売の遅延、（iv）新製品及び既存品の販売活動において期待した成果を得られない可能性、（v）競争力のある新薬を継続的に生み出すことができない可能性、（vi）第三者による知的財産の侵害等があります
が、これらに限定されるものではありません。また、この資料に含まれている医薬品（開発中のものを含む）に関する情報は、宣伝広告、医学的アドバイスを目的としているものではありません。

2

本日の内容デジタルトランスフォーメーションに取り組む理由1

岡村 直樹代表取締役副社長経営戦略・財務担当（CStO & CFO） 兼 戦略実装担当（CBO）

アステラス製薬のデジタルトランスフォーメーション2

須田 真也
情報システム部長

34

デジタルトランスフォーメーションに取り組む理由

岡村 直樹
代表取締役副社長
経営戦略・財務担当（CStO & CFO） 兼 戦略実装担当（CBO）

アステラスのVISION

Vision
変化する医療の最先端に立ち、科学の進歩を患者さんの価値に変える

5

持続的な成長のために最先端のサイエンスを追求し、患者さんに価値をもたらす医療ソリューションの創出を目指すアステラスにおける「価値」の定義

6「価値」の共通定義*
患者にとって真に重要なVALUE

アウトカム
アウトカムを提供するためにヘルスケアシステムが負担するコスト* “What Is Value in Health Care?” Porter, M.E. (2010). New England Journal of Medicineより抜粋

アステラスにおける「価値」の定義

7

アウトカムを2倍にすると「価値」の共通定義*「価値」は2倍

アウトカム

患者にとって真に重要なVALUE

アウトカム
アウトカムを提供するためにヘルスケアシステムが負担するコスト

コスト「価値」は3倍コストを1/3にすると* “What Is Value in Health Care?” Porter, M.E. (2010). New England Journal of Medicineより抜粋

デジタルトランスフォーメーションに取り組む理由
経営計画2021
戦略目標
組織健全性目標
成果目標

最先端の「価値」主導型ライフサイエンス・イノベーターを目指す
アステラスの変貌への新たな一歩
効果的な実行を導くために詳細化され、進化した戦略的方向性と優先事項
イノベーションを起こし、実行する力を最大限引き出す社内環境
持続的かつ高い成果を生み出していることを示すシグナル

DIGITAL TRANSFORMATION (DX)
目標達成に向け、デジタル技術の進歩を活用

達成の要

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PATIENT CENTRICITY
すべての活動で患者さんのことを念頭に置く

VALUE Gene*
イノベーションを確実に「価値」に変えるためのケイパビリティ*VALUE Gene: アステラスが独自に特定した、5つのケイパビリティ

デジタルトランスフォーメーションに取り組む理由

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目指す経営

データに基づく経営DXの役割

ソリューションの設計、作成、テスト、分析の方法を大きく変えるような革新的な技術、AI、ロボティクス、プラットフォームを提供する

DXの効果
新しい「価値」の創造

生産性の向上リスクへの備え10

アステラス製薬のデジタルトランスフォーメーション

須田 真也
情報システム部長

経歴

11

須田 真也（すだ しんや）情報システム部長
略歴
1992年

旧山之内製薬入社（現アステラス製薬）

2004年

合併準備委員会にてIT統合事務局を担当

2008年

英国子会社IT部門

2011年

コーポレートIT部長

2015年

情報システム部長（現職）
情報システム部門のグローバル組織化

受賞歴
2021年

Forbes JAPAN CIO Award 「経営貢献賞」

デジタルトランスフォーメーション（DX）が製薬業界に及ぼすインパクト

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コンサルティングファームによる「デジタルテクノロジー活用による効果」の試算
医薬品研究開発にかかる医薬品研究開発にかかる費用

期間

EBITDA*

約60%削減1

約2.4年削減145-75%改善2[1] 出典：デロイト トーマツ コンサルティング「テクノロジーの進化による新たな創薬パラダイム」“（デジタル）テクノロジーの進展により、（中略）15~20年後をめどに医薬品研究開発において約60%の費用削減、約2.4年の期間短縮が可能”
https://www2.deloitte.com/jp/ja/pages/life-sciences-and-healthcare/articles/ls/brnp-v1.html[2] 出典：McKinsey & Company「How pharma can accelerate business impact from advanced analytics」“高度なデータ分析を活用することで、EBITDAが45-75%改善できる可能性”（参考和訳）
https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/how-pharma-can-accelerate-business-impact-from-advanced-analytics*利払い・税引き・償却前利益

製薬業界は情報産業

13①バリューチェーン全体で、膨大なデータを扱う

創薬

モダリティ
スクリーニング
候補モダリティ
最適化

開発

製造

ライフサイクル
マネジメント

販売

臨床試験 申請文書
データ

マーケティング・
市販後調査・
副作用情報
サプライチェーン
マネジメント 情報提供・
生産工程のモニタリング収集活動

データ駆動型経営を支える基幹業務プラットフォームとアナリティクス
安心してデータ共有し、活用するためのサイバーセキュリティ

製薬業界は情報産業

14②世界中で、膨大なデータを取り扱う• グローバル製薬企業として世界70か国以上でビジネス展開• FY20売上収益の約78%が日本以外の地域
Astellas Pharma Europe B.V.
Meppel Plant

エスタブリッシュドマーケット＊1

Astellas Pharma
Global Development, Inc.

Universal
Cells, Inc.
Iota Biosciences,Inc.

Astellas Gene Therapies

米国

Astellas VentureManagement LLC

Astellas Pharma IrelandCo., Limited
Dublin Plant
Mitobridge, Inc.

（San Francisco office）

Astellas Rx+ BusinessAccelerator,LLC

Astellas Pharma IrelandCo., Limited
Kerry Plant

Astellas Institute forRegenerative
Medicine (AIRM)

Astellas Innovation
Management LLC（Boston office）

Astellas Pharma China, Inc.
Shenyang Plant

インターナショナルマーケット＊3
Astellas China Investment Co., Limited

富山技術センター
高岡工場

Astellas Innovation
Management LLC（Cambridge UK office）

日本
グレーターチャイナ＊2

Nanna Therapeutics
Limited

高萩技術センター
高萩合成研究センター
つくば研究センター
つくばバイオ研究センター

焼津製剤研究センター
焼津技術センター

Astellas Innovation
Management LLC（San Francisco office）

Xyphos Biosciences,Inc.

Astellas ResearchInstitutesof America LLC

本社（東京）● 本社● 研究開発拠点● 生産拠点● コーポレート・ベンチャーキャピタル＊1 エスタブリッシュドマーケット: 欧州、カナダ、オーストラリア ＊2 グレーターチャイナ: 中国、香港、台湾 ＊3 インターナショナルマーケット: ロシア、中南米、中東、アフリカ、東南アジア、南アジア、韓国等

2022年1月現在

Digital Ambition in 2025

15

DX Visionデジタル革新を加速して科学の進歩を患者さんの価値に変える、ワールドクラスのIntelligent Enterpriseとなる

Approach• Digital×Dataの持つ4つのレバー（価値の源）に、当社に蓄積されたScienceの知見を加え競合優位性を獲得する• 人とデジタルのベストミックス
感覚器を活用してあらゆる事象をデータとして収集

Automate

デジタルによる高品質かつ高速なオペレーション

Sense
Digitalx
DataLevers
デジタルとアナログを組み合わせ、時間と空間を超えて人と人がつながる

Analyze

あらゆるデータを活用・分析して将来を予測、大胆かつ正確な早期意思決定

ScienceEngageDXを担う主な部門

16

情報システム部

AIA*部門

Rx+事業創成部• ITやデジタル技術・ソリューションを導入して業務改革を推進• コミュニケーションやデータ利活用の基盤を継続的に進化• データ分析の専門家集団• 高度なデータ分析、AIや機械学習など高度なデジタル・ケイパビリ
ティの活用を推進• 高度な分析のための新しい技術とアプリケーションを特定• コア事業である医療用医薬品（Rx）事業で培ってきた強みをベースに、異分野での技術や知見を融合した製品や医療サービスを創成

高度なデータ解析

新規事業の確立

既存業務の変革
デジタル基盤の刷新（データ解析、AI活用、ワークプレース）

既存ビジネスの革新*AIA: Advanced Informatics & Analytics、アドバンストインフォマティクス＆アナリティクス

新ビジネス

DXの推進体制

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経営企画
経営企画

創薬
ファイナンス

AIA
AIA

情報システム情報システムCenter for Digital Insight

FY18

製薬技術

メディカル&開発

コマーシャルDigital Acceleration Committee

FY21

CSP2021
Achievement• 戦略、ビジョン策定• ロードマップ統合• 投資優先順位付け方針策定

戦略的なイノベーションの実行

重点投資すべき案件の選定

本日ご紹介する事例

人×AI×ロボットの医薬品創製プラットフォーム

18

患者体験を変える
Decentralized
Clinical Trials

安定供給を可能とするデータマイニング

革新的なデジタルチャネル
開発

地域・機能を超えた基幹業務プラットフォーム

次世代型サイバーセキュリティ

医薬品安全性監視業務の自働化

超大規模バーチャルスクリーニング

19• 評価する化合物の数が多いほど、「標的と強く結合し高い薬理効果を示す化合物」を取得できる1,2→ 高速・大量の計算による予測が、良い候補化合物を見出す必須条件に評価数

計算環境

従来

現在検討中

百万数億

膨大な候補化合物

クラウド

AI

Amazon Web Service

Machine Learning

社内
サーバー

結合しやすさのシミュレーション

病気の原因となる
標的分子シミュレーションの結果をもとに実験評価ヒット化合物

従来環境での計算1~2年 ➡ 新環境では最短1~2週間
1: https://www.nature.com/articles/s41586-020-2117-z
2: https://www.nature.com/articles/s41586-019-0917-9

人×AI×ロボットを統合した“Human-in-the-Loop”型の

20

医薬品創製プラットフォーム

化合物特性予測AI

化合物デザインAI

研究者
AIが数万種から独自スコアでランキングし提案
化合物スクリーニング等のヒット化合物（活性・薬物動態に課題あり）

実験結果一覧の自動作成Cost IP Milestone
Speed FTE etc.

研究者の総合的判断

医薬品候補化合物
AI×ロボットによる細胞アッセイ*

ロボットによる自動合成

ヒット化合物から医薬品候補化合物取得までの期間を、最短で約70%短縮*画像引用元：ベックマン・コールター株式会社、横河電機株式会社

世界に類のない細胞創薬プラットフォーム「Mahol-A-Ba」••

21

iPS細胞の研究には熟練者の「匠の技：手技と観察眼」が必要
iPS細胞の研究人材は限られており、研究活動のボトルネックのひとつ→ 研究者×AI×ロボットの協働による研究の加速

評価数

従来

現在

数十

数千 ~ 数万「Mahol-A-Ba」「匠の腕」ロボット

AI「匠の眼」ロボット

まほろ

Machine Learning装置を連携した自社独自システム*2017.11~

実験

手作業

熟練者以上の高精度、高再現性データで、100~1000倍規模の実験*画像引用元：ベックマン・コールター株式会社、横河電機株式会社

2019.3~

Decentralized Clinical Trials (DCT)22

患者中心のリモート臨床試験•

治療選択肢のない患者さんの臨床試験では、「情報を届け、理解を得ること」、「治験に患者さんのニーズを取り入れること」が必須→ ペイシェント・セントリシティに基づく臨床試験トランスフォーメーション
筋疾患の臨床試験に関するコミュニケーションのイメージ
医療関係者

医療関係者

病院で、一定の動作をして、運動能力を評価しましょう

遠方の治験施設へ移動できますか？

患者さん

患者さん

日常生活での活動の改善も評価してほしいのですが......

日常生活に欠かせない医療機器が、航空機に乗る際に持ち込み制限を受けることもあるんです......
場合によってはお医者さんに診断書をもらわないと……

Decentralized Clinical Trials (DCT)23

患者中心のリモート臨床試験

従来
同意

データ収集
経過観察
試験参加のサポート• 分厚い文書• 対面での説明・同意取得• 対面での診察• 医療機関での検査• 特に無し目指す姿（3~5年）
eConsent、
オンライントレーニング
調査、ePRO / eCOA、日記、症状トラッカー
医師・スタッフとのオンラインコミュニケーション、遠隔医療患者支援グループ

活動の記録とリマインダー

アプリまたはプラットフォーム

一つのアプリで完結するプラットフォームの構築とそのグローバル展開を目指し検討中

ePRO: electronic Patient Reported Outcome、医師ではなく、患者自身が健康状態や生活の質などを電子機器を使って記録・評価する仕組み
eCOA: electronic Clinical Outcome Assessment、アウトカムを電子的に評価するシステム

Decentralized Clinical Trials (DCT)24

患者中心のリモート臨床試験

ASP0367の米国臨床試験におけるデジタル活用の実例
遺伝性筋疾患（デュシェンヌ型筋ジストロフィー）の患者さん
筋肉の機能低下、筋委縮、運動における持久力の低下や疲労の増加など

同意

ビデオアセスメント
日常生活における歩く・食べる等の活動をスマホで撮影→遠隔で中央評価者が解析

データ収集

e-ダイアリー
経過観察

外出有無など日々の行動内容を記録

試験参加のサポート

ウェアラブルデバイス
活動量のデータ取得

DCTが注目される背景
課題：「通院」「拘束時間」

25

患者エンゲージメントを高める効果3

治験参加に重要なこと（米国）1• 医療機関の立地60%• 来院間隔49.5%

参加への利便性向上• リテンション率30-40%増加• 試験タイムライン
20-35%削減

治験に参加して悪かったこと（日本）2• 拘束時間の負担
23.4%（1位）• 通院の負担22.3%（2位）

臨床試験結果の平易な説明• 被験者組み入れ率 15-20%増加• リテンション率40-50%増加

出典：1. Anderson A et al., Global Public Attitudes About Clinical Research and Patient Experiences With Clinical Trials, JAMA Netw Open. 2018 Oct; 1(6).
2. 延山 宗能. わが国における治験実態および患者満足度調査、THERAPEUTIC RESEARCH 2019 40 （12） 961-80.
3. Expansion of Expected Net Present Value Framework for Evaluating Patient Engagement Methods Clinical Trials Transformation Initiative (CTTI)

自社創成モノづくりデータマイニングシステム「DAIMON」••

患者さんに医薬品を安定供給し続けるのは製薬会社の使命
品質/生産トラブルは、患者さんの健康、社会的信頼の損失など、致命的インパクト→ より良い品質の医薬品を患者さんに届け続けるためモノづくりを高度化「DAIMON」
医薬品のモノづくり現場に最先端のデータ管理・解析を適用した唯一無二の技術（2013年検討開始、2015年開発開始、2018年実装）

製品と生産プロセスの理解•

現場の膨大なデータの✓ リアルタイム収集と管理✓ 網羅的な解析とモニタリング

品質/生産トラブルへの備え•••

トラブルの原因調査
潜在リスク把握と変動検出
リスク予測と未然防止

26

自社創成モノづくりデータマイニングシステム「DAIMON」

27

多変量モニタリング

一変量モニタリング

因果・回帰関係モニタリング

未知の関係

既知の関係モデルにより多変量の変動を効率的かつ効果的に検出し、未知の関係を見出すことでリスク予測や未然検知する

研究開発段階で蓄積された知見（粒子径と硬度が、溶出に影響するな
工程管理や品質試験（粒子径、硬度、 ど）に商用生産段階をあてはめるこ溶出性など）だけでなく原料特性やとで既知の関係を確認
製造パラメータ（pH、粘度、製品温度など）含む全て全てのデータ

モダリティに関わらずモノづくりの本質は共通→低分子で構築したシステム・豊富なノウハウをもとにバイオ医薬品にも展開

医薬品製造の革新に向けた挑戦（例）無菌作業教育訓練

MR

28

文書間の整合性確認支援(Mixed Reality)

VR(Virtual Reality)

製造作業支援AI
自然言語処理さまざまな検討を実施中・済（いずれも検討段階）
他、CMOコラボ支援ツール、VRプラントツアー、細胞培養自働化など

顧客体験を革新するオムニチャネルコミュニケーション•

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患者さんの治療に貢献するため、医療関係者への適切な情報提供・収集活動が必須→ デジタルも活用し、タイムリーかつ適切な情報提供を追求

医療関係者

EmailMR*, MSL**
MR, MSLin remote「アステラス オンラインMR」• 2021年6月から日本国内で開始• 4領域6製品において、専門性の高い情報提供・収集活動を実施中*MR: Medical Representative、医療情報担当者**MSL: Medical Science Liaison、メディカルサイエンスリエゾン

Owned Media
Chatbot

チャットボット「Collabot」• 2020年から、チャットボットによる一部製品の情報提供サービスを、グローバルの複数の地域で実施

顧客体験を革新するオムニチャネルコミュニケーション•30

画一的な情報が届くなど、必要としている情報は医師自ら探さねばならない→ 「医師に伝えたい情報」ではなく「医師が求める情報」を、チャネルを駆使して届ける1
日本国内の医師製品の情報を検索

2 ログからニーズを分析• どの製品に興味を持っているか？
• 製品のどんな情報を求めているか？

コンテンツ出し分け
メールマガジン
ニーズの通知を受けた
MRによる情報提供

オウンドメディア

3
4
5

訪問者数31%増加、WEBシンポジウムページ閲覧回数は117%増加など**2020年9月～2021年10月までのAdobe Analytics集計データを元に算出

メタバースを活用した先進的な情報提供手法の構築••

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場所・時間の制限のないオンラインコミュニケーションへの移行が進んだ
一方で、現在の環境では「双方向性・対面でのコミュニケーションのメリット」を発揮しきれない→ 医療関係者との全く新しい双方向コミュニケーションの実現を目指す
Phase1

メタバース / XR

仮想空間上での研究会・講演会• 参加者同士の偶発的な情報交換など、コミュニケーションの高質化

Phase2バーチャルとリアルの融合• 会場参加者とオンライン参加者の自由なコミュニケーションを実現• 構想段階2022年1月より Phase1のパイロット開始

ファーマコヴィジランス業務*の自動化••

32

世界各国の患者さん、医療関係者などから安全性情報が365日24時間報告される評価、監視、当局報告、安全対策立案のため、収集した安全性情報はデータベース入力が必須→ 患者さんの安全のため、膨大な情報の処理を自働化
Phase1

安全性情報の取り込み

安全性情報の一次評価

AI, RPA**など

1 安全性情報の受領

データ処理（評価やコードの入力）

安全性シグナル・
リスク管理

報告期限
コンプライアンス管理• 情報の入り口を一本化

2 新規情報・追加情報の判別
3 データ取り込み
4 統一された電子ファイルに変換• 入力の省力化• 入力ミスの最小化• 処理時間の短縮

5 安全性データベースへ転送

5年後の全システム稼働時には、数億円/年の経費削減効果を期待*ファーマコヴィジランス（PV、医薬品安全性監視） ：医薬品の安全性情報を収集、分析、評価、当局報告を行うとともに安全対策を立案する活動**RPA: Robotic Process Automation

全社横断的な基幹業務プラットフォーム「Apple」の構築

目的• 共通のマスターデータ、業務モデルの活用• 標準化された戦略・KPIモニタリング・人事データ管理機能
対象地域効果

••••人事販売管理会計

サプライチェーン

調達

戦略・ネットワーク・計画
グローバル

データの資産化：より精度の高い予測と戦略構築可能
柔軟性：外部環境の変化に即座に対応可能
効率性：より付加価値の高い業務に集中
複雑さの解消：ビジネスリスクの最小化

33

全社横断的な基幹業務プラットフォーム「Apple」の構築

34「Apple」で目指すこと（例）• 全社の「会計情報」、「製品の在庫と需要」などをリアルタイムにダッシュボード化→ファイナンス・調達・生産・マーケティングなどの高精度計画・戦略策定、経営判断

イメージ図

世界中のあらゆる情報を把握し、アステラスのビジネスを革新する

全社横断的な基幹業務プラットフォーム「Apple」の構築
SAP社のシステムをベースとした基幹業務システムを構築、実装、クラウド基盤に移行済み
以下全てを一挙に実行し、3極導入を完了した製薬企業は世界でも例が少ない

AstellasTo Be
Astellas③, ④

個別カスタマイズ

ローカル

①, ②

業界標準適合&アウトソース

グローバル①SAPバージョンアップ、②グローバル統合、③業界標準適合、④アウトソース（地域・拠点ごと）

••

35

他社

現行

新

データ駆動型経営

SAP社システムのバージョン

世界最先端基盤のアドバンテージを活かし、データ駆動型経営を目指す

社内タレント検索システム「TAKUMI」••

36

社内専門家を速やかに見つけ出し、チームを組み、問題解決に当たる必要がある
リモートワークの環境下では、偶発的に会って知り合う関係構築がより困難に→ 求める経験・知識を持つ社員を、能動的に探すためのツール

文書検索エンジン「Aha!」
自然言語処理・ディープラーニング

2
社内保管文書

自動「タグ」付け

4
1
自身が入力する

スキル情報

データ蓄積

3

Aha!を通じて専門家を検索研究・開発・技術部門を中心に数百名規模のトライアル実施中

マッチング

「守り」のDX：サイバーセキュリティ•

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知的財産の窃取、業務妨害による身代金要求など、医療業界へのサイバー攻撃は非常に多い→ ビジネスと戦略実現を支えるサイバーセキュリティの構築が必須
サイバー攻撃EDR

侵入を防ぐ次世代型アンチウイルスによる防御(Endpoint Detection and Response)

プログラムの挙動を解析する「振舞い検知」や侵入を検知 「機械学習」によりマルウェア感染を素早く検知封じ込め

端末・サーバ単位での自動リモート隔離により、インシデントの拡大をエンドポイントで封じ込め

調査

日々収集している詳細なログをもとに、侵入経路や影響範囲を調査

復旧

正確な影響範囲の把握による、事実に基づく最適な範囲での対処

365日24時間、即検知・シャットアウトできるグローバルな体制を構築済み

Digital Ambition in 2025

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DX Vision

デジタル革新を加速して科学の進歩を患者さんの価値に変える、ワールドクラスのIntelligent Enterpriseとなる

Approach• Digital×Dataの持つ4つのレバー（価値の源）に、当社に蓄積されたScienceの知見を加え競合優位性を獲得する• 人とデジタルのベストミックス
感覚器を活用してあらゆる事象をデータとして収集

Automate

デジタルによる高品質かつ高速なオペレーション

Sense
Digitalx
Data

Levers
デジタルとアナログを組み合わせ、時間と空間を超えて人と人がつながる

Analyze

あらゆるデータを活用・分析して将来を予測、大胆かつ正確な早期意思決定

ScienceEngage