特集 消費財とサイエンスの融合

製薬メーカーのDX

難局を超え、提供価値を高めるデータ活用
高田篤史

木島百合香

松本拓也

C ONT E NT S
Ⅰ 製薬メーカーのDXの意義と全体像

Ⅱ バリューチェーンのさらなる効率化に向けたDXの取り組み（特にVC上流の研究・臨床・生産を中心に）Ⅲ ペイシェントジャーニーに広く貢献するためのDX（疾患啓発、服薬管理、営業マーケティ
ング・PMS・MAなど）
Ⅳ 製薬メーカーにおけるDX推進のポイント
要約1

新薬の成功確率の低下や研究開発費の高騰が進み、製薬メーカーには、バリューチェー
ンのさらなる効率化や治療だけでなく、予防、診断、予後も含めたペイシェントジャー
ニー全体への貢献によるアウトカム向上が求められている。これらの課題を解決する上で、DXの推進が重要な役割を担うことになる。

2

バリューチェーンのさらなる効率化においては、近年、研究開発期間の短縮などインパクトの強い成果が報告されており、DXの成否が製薬メーカーの今後の生き残りの鍵を握る可能性が高まっている。

3

ペイシェントジャーニー全体への貢献においても、治療対象層への早期接触・受診勧奨と自社医薬品の選択率の向上を主な目的として、医療ビッグデータやAI、オンライン技
術などの活用が盛んに進められている。

4

企業がDXを推進するポイントは、事業課題の抽出、DX戦略としての現場への落とし込
み、パートナーの効率的な選定、業務や組織文化の再設計などが挙げられる。特にIT業界と組織の機能や文化が大きく異なる製薬メーカーでは、業務や組織文化の再設計が最も重要であり、DX推進における一過性の活動ではなく、新しいバリューチェーンの一部にDXを組み込みながら組織に浸透させていく必要がある。

46

知的資産創造／2022年3月号

Ⅰ 製薬メーカーのDXの意義と方とも、DX（デジタルトランスフォーメー

全体像ション）が成否を分ける重要な要因になりつつある。

1 新薬の成功確率の低下、

一つは、これまでにないレベルでの製薬メ

研究開発費の高騰が進み、
製薬メーカーのビジネスは難化

ーカーのバリューチェーン（VC）注1のさらな製薬メーカーの研究開発費投資は、グロー

果が低くなっている中、いかにして効率的にバルで1990年には約19730百万ドルであった

価値創造を継続するかが検討されている。創が、2016年までの20年余りで約 5 倍の99883

薬現場でのDXは、かねてよりIn silico実験注2

百万ドルに達している。一方、新薬の創出数として検討が進められてきたが、大きなインは、1999〜2003年 の 間 に163件、2014〜2018

パクトを発揮できずにいた。しかし、近年で年の間に226件と研究開発費の上昇に比べ、はDXによる特筆すべき成果が報告されてお大きく伸びているとはいえない。図 1 を見る

り、創薬現場でのDXが将来の製薬メーカーと、多額の研究開発費を投じながら、新薬をの生き残りを左右する可能性も出てきてい創出することが難しくなっているのが現状でる。

る効率化である。特に、研究開発の投資対効ある。これまで以上に、ハイリスクビジネス

もう一つの動向は、ペイシェントジャーニの様相を呈してきているといえるだろう。

ー 注3全体への貢献によるアウトカム向上である。成功確率が低くなった分、一つの新薬

2 DX推進は製薬メーカーの生き残りやの価値や競争力を最大化しなければならな

医療の高度化に欠かせないツール

い。そのため、医薬品そのものが機能する治そのような環境下で、各製薬メーカーには療の領域のみならず、予防から検査・診断、

大きく二つの動向が見られる。そしてその双予後までの領域において、医薬品の効果を最

図1 製薬メーカーの研究開発投資総額の推移と製薬メーカーの新薬創出数
製薬メーカーの研究開発投資総額の推移（百万ドル）
米国

99,883

欧州
日本

製薬メーカーの新薬創出数
米国

226

欧州
日本

81,36852,418

163

156

64

130

40,68873

64

46,67567
21,36427,92019,7306,803

33,9496267

47

17,849

7,766

66

5,161

7,462

12,76013,516

28

1990年

2000

10

16

1999─2003年

出所）The Pharmaceutical Industry in Figures

16

26

34

1994─20082009─20132014─2018

Key Data 2019より作成

製薬メーカーのDX47

大限に発揮させるためのサポートを広く展開れている。しかし、この領域に残っている疾する企業が増えてきている。実際、営業やマ患はいずれも発症の原因すら分かっていない

ーケティングなどの現場では、データを活用ことも多く、研究の難易度が高い。従来の研することで患者とのコミュニケーションを図究開発では、研究者が論文などの文献から収り、疾患啓発や受診勧奨、治療継続など、さ集した情報や経験を基にトライアンドエラー

まざまなアプローチにより、医薬品へのアクを繰り返すのが通例であり、成功確率は 3 万セスを促す活動が可能になってきた。さらに、分の 1 、研究開発期間は10〜20年程度かかる

医薬品のように医師の処方によって医療保険のが当然とされてきた。このため、難易度のの適用下で利用されるアプリが登場するなど、高い、つまり確実性の低い研究に長期的に投新薬に代わる新しいビジネスモデルも生み出

資しなければならない。

されつつある。よって、ペイシェントジャー

さらに近年ではモダリティが多様化し、高ニーへの貢献という意味でも、DXは製薬メー

分子化合物や再生医療等製品など原価の高いカーにとって重要なツールとなりつつある。

モダリティも生まれている。モダリティとは

本稿では、そのような製薬メーカーのDX

医薬品の物質的な種別であり、古くは低分子

事例とともに、その成功のポイントについて

化合物が大半を占めていたが、基礎研究の進概説する。

展とともに、1990年代以降は抗体などの高分

Ⅱ バリューチェーンのさらなる効率化に向けたDXの取り組み（特にVC上流の研究・臨床・生産を中心に）子化合物、さらに最近では核酸、遺伝子、細胞、その他再生医療などへと選択肢が広がっている。低分子化合物ではアプローチすることが難しい創薬ターゲットに対し、新薬開発
メーカー各社は多様なモダリティの活用可能性を模索せざるを得ないが、高価なモダリテ

1 DXの導入は創薬における確実性の向上や生産システムの柔軟性の獲得にもつながり、
大きなインパクトを生みつつある48

ィでトライアンドエラーを繰り返すことは、研究開発費の圧迫につながる。
これらの課題を解決するべく、近年、デジタル技術、特にAI技術を用いたデータ活用

研究開発・臨床試験・生産といったVCのによるコスト削減・業務効率化に取り組む企上流では、デジタル技術を駆使した効率化が業が現れ、いくつかの顕著な成功例も生まれ

進みつつある（図 2 ）。

つつある。

製薬メーカーがVCの上流を効率化したい

AI活用により期待できる効果は、大きく

背景には、新薬創出の難化による研究開発期四つある。①ヒトの想像を超えた新発見の創間の長期化・コスト増という課題がある。

出、②不確実性が高いことが当然とされてき製薬メーカーには、いまだ治療法が確立さた新薬創出の確実性の向上、③時間がかかる

れていない、すなわちアンメットメディカル

定型的業務の負荷軽減・効率化、④主に臨床ニーズのある疾患領域での新薬創出を期待さ

研究段階や生産段階における、場所などの制

知的資産創造／2022年3月号

図2

VC上流のDX事例の全体像
ターゲット探索

リード創出

最適化

原因不明
疾患の解明
狙い

手段
（カッコ内は狙いとの対応）

1

ヒトの想像を超えた 新発見
の創出

臨床試験

生産

低費用・短期間での新薬創出

2

新薬創出の確実性の向上（有望な選択肢の推定、結果の事前予測）

3

AIによる原因不明の疾患の発症メカニズ
ム、薬が標的とすべき 因 子 などの 推 定（①②）
AIに よ る 論 文 探 索（③）

4

制約にとらわれない柔軟性の獲得

時間のかかる定型的業務における負荷軽減・業務効率化

AIによる新規化合物
構造の生成と、有望化 合 物 の 絞り込 み、
ドラッグリポジショニ
ングの提案（②）

AIによる安定構造の推定（②）

Deep Genomics

膨大な生化学データをAIに学習させ、原因不明疾患について
新規の発症メカニズム、原因遺伝子、候補化合物を予測

イーライリリー
主な事例

非臨床試験

新型コロナの発症メカニズムを明らかにし、
ドラッグリポジショニングで既存薬から治療薬を特定。
新規ウイルス発見から１年でFDA緊急使用許可

武田薬品工業・FRONTEO
テキストマイニングAIを用いて論文からの情報収集時間を短縮、業務負荷を削減

ペプチドリーム ・富士通
数カ月〜数年かかる
安定構造探索を、わずか12時間以内で実施

試験結果の事前予測、ヒトへ の外挿性の予測（②）

HERなどを用いたシングルアーム臨床試
験、PHRなどを用いた バーチャル臨床試
験（④）
AIによる情 報 収 集、
デ ー タ 処 理、文 書作成（③）

ラボから商用までの生産設備共通化（③）

患者ごとに管理・調整可能な生産システ
ムの構築（④）

理化学研究所

ロシュ・中外製薬

ノバルティス・MIT

開発のノックアウト
ファクターとなる
試験項目の結果を事前に予測

対照群に電子カルテ
データを用いた臨床試験でFDAに承認申請

スケールアップ不要の
全自動連続生産システムを開発

KarydoTherapeutics

シミック・サスメド

Trakcel

臨床試験のビッグデータ処理をAIで自動化

再生医療等製品の製造を個別患者ごとに管理・調整できるシステムを開発

動物実験の結果をヒトに当てはめた場合の効能・副作用を予測

約にとらわれない柔軟性の獲得、である。①

いては、研究者が論文などから収集した情報は原因不明疾患の解明に、②③④は低費用・を基に発症原因の仮説を立て、この仮説を実短期間での新薬創出につながっている。難易験によって検証することを繰り返す、という

度、期間、コストに苦悩する近年の新薬創出プロセスが通例である。そのため、どうして

において、革新的なインパクトをもたらすとも不確実性を排することは難しく、ターゲッ

期待できる。もちろんDXの導入や成果の獲ト探索〜リード化合物 注4創出〜化合物最適得を製薬メーカー単独で達成することは難し化というスパンは、業界平均で 4 年半もの期い。以降は、創薬の各段階でのAI活用の先間がかかっているのが現状である注5。

進事例・成功例を、製薬メーカーとともに取この現状を改善すべく、一部の企業がAIり組むデジタル関連企業・機関の顔ぶれを交活用に取り組み、結果として各プロセスにかえて紹介する。

かる期間を数時間〜数カ月単位へと大幅に短縮することに成功している。研究者の日々の2 研究段階：AI活用による確実性の業務を支援することで業務負荷を削減するこ向上とヒトの想像を超える新発見の創出で、革新が起きつつあるとに加え、有効性・安全性を加味した確実性

研究の初期段階であるターゲット探索にお発見といったブレイクスルーにもつながっての向上、ヒトの想像を超える新たな可能性の製薬メーカーのDX49

図3 ターゲット探索～化合物最適化の期間短縮成果

従来（業界平均）

ターゲット探索

リード創出

化合物最適化

1年

1.5年

2年
いずれも

1 年以上の短縮に成功

1年未満（大日本住友製薬・英Exscentia社）

AI 活用︵事例ベース︶

1.5年（Deep Genomics社）

新薬創出

21日

（Insilico Medicine社）

12時間以内（ペプチドリーム・
富士通）

ドラッグ
リポジショニング

1年未満（イーライリリー）

いる。

Deep Genomics Inc.は、AIを用いて、ウィル

研究者は、膨大な情報から考え得る生命現

ソン病という未解決疾患の新規ターゲットの象の因果関係の組み合わせを、最適といえる発見からリード候補化合物の特定まで通常 2ものが見つかるまで繰り返し試す。AIは論〜 3 年かかるところを、わずか 1 年半で完了

文などの文献データ、既存の疾患情報や実験させた。2400以上の疾患と10万以上の病原性データを学習し、通常、研究者の手と脳で行変異をスキャンし、数億のデータポイントをわれる思考をプレ的に行い、可能性を絞り込分析した結果、これまでの仮説と異なる新たむことで成果を生み出している（図 3 ）。

な疾患メカニズムを予測し、原因となる遺伝
子変異を特定することに成功した。さらにそ（1） ターゲット探索、リード化合物創出のの遺伝子変異にアプローチする化合物に必要短期化とブレイクスルー創出

な科学的特性を割り出し、数千の化合物から

武田薬品工業や中外製薬は、AI開発企業

12のリード候補化合物（新薬の候補となる化であるFRONTEOのテキストマイニングAI合物）を特定した。現在は最適化（リード化を活用し、論文などからの情報収集時間を短合物の安全性・有効性を高めること）などを縮することで業務負荷を削減しようとしてい経て一つの有望化合物を打ち立てており、資る。AIがPubMedなどの論文データベースを金調達にも成功し、臨床試験開始を見込んで学習し、研究者の仮説や知りたいことに基づいる注7。

いてテキストマイニングを実施し、参照すべき論文や医薬研究データを提示する注6。

50

香港でデジタル創薬に取り組むInsilico Medicine Ltd.は、通常1.5年ほどかかる候補化合カナダと米国を拠点としてデジタルを駆使物の生成からリード化合物への絞り込みを、した遺伝子治療薬開発に取り組むベンチャー

わずか21日間で実施することに成功した。化

知的資産創造／2022年3月号

合物合成を経て47日目にはマウスでのバリデ

際に薬理試験・薬物動態試験・臨床試験でもーションも確認できており、有効性・安全性

AIの予測結果が立証され注15、ウイルス発見の精度も高い注8、9。ファイザー、グラクソ・からわずか 1 年後の2020年11月末にFDA緊スミスクライン、アステラス製薬といった大急使用許可の取得に至った注16。

手製薬メーカーとの協業を重ねている。
大日本住友製薬は英Exscientia Ltd.と協同
して、探索研究を 1 年未満で完了し、AIが（3） 安定構造推定による化合物最適化の短期化つくった医薬品候補化合物として世界発のフAIは化合物最適化の期間短縮も実現してェーズ 1 臨床試験を2020年 1 月末より開始しいる。ペプチドリームと富士通は、組み合わている。

注10、11

せ最適化問題を解く量子コンピューティング
技術「デジタルアニーラ」を活用し、環状ペ（2） ドラッグリポジショニングの提案

プチド化合物の安定構造の探索をわずか12時

AIは学習したデータから新規化合物を設間以内で実施した。化合物最適化は通常 2 年計することもできるが、ドラッグリポジショ

ほどかかるため、非常に大きな成果といえる

ニングの提案もできる。ドラッグリポジショだろう。従来の方法で実施した結果とほぼ同ニングは既存薬再開発とも呼ばれ、既存医薬等の結果であり、精度の高さも確認されてい品をほかの疾患の治療薬候補として転用してる注17。

開発することであり、一から研究するより短期間でできる可能性を秘めている。特に緊急の対応が求められた新型コロナウイルス感染症（COVID-19）治療薬の探索において、AIによる精度の高いドラッグリポジショニング

3 非臨床試験段階：ADMET特性を予測することで創薬の確実性を向上できる可能性（1） 試験結果予測の提案が活躍した。たとえばFRONTEOは非臨床試験では、ADMET特性（吸収、分COVID-19のメカニズムを解析し、既存薬か

布、代謝、排せつ、毒性といった、医薬品がら候補化合物をリストアップした注12。また体内に入ってから経る過程における化合物の理化学研究所のスーパーコンピュータ「富動態）を明らかにし、臨床試験でヒトへの投岳」は既存薬2000種以上を10日間でスクリー与を許容できるかを確認するために、ある程ニングし、実際にCOVID-19に対する治験が度決まった項目を細胞や動物を用いて測定・実施されている12種の化合物を含む複数の有評価する。この結果を創薬初期段階から予測

望化合物を割り出した注13。

できれば、ADMETの効率の悪い化合物を開特に顕著な成果を挙げたのはイーライリリ

発候補からあらかじめ除外することができーで、AIを用いてCOVID-19の感染の詳細なる。すなわち、創薬プロセスの効率と確実性

プロセスと、そのプロセスを阻害し有効性・を高められ、期間短縮、コスト削減につなが

安全性も高い既存薬として、関節リウマチ治ると期待できる。

療薬であるバリシチニブを特定した注14。実

そこで、分子シミュレーション、数理モデ

製薬メーカーのDX

51

ル、AIなどを用いた予測技術の開発が進め

ト以外で実施した実験結果はヒトにも当てはられている。ターゲットとなるタンパク質のまる（＝外挿できる）といえるのか、という立体構造が明らかならば、分子シミュレーシ

課題が常につきまとう。特に、ヒトへの外挿ョンによる予測が可能となっている。またマ性予測は、多大なコストを要する臨床試験のカオ科学技術大学では、公開されている臨床

成功確率に密接にかかわっており、研究開発

データを用いたディープラーニングを通じ投資判断にも重要な意義がある。

て、薬の分布経路として重要な血液脳関門

この課題をデジタル技術により解決しよう（血液と脳組織を隔てる血管の壁）におけるとする取り組みもある。イスラエル工科大学

透過性を予測する技術を開発している注18。

では、マウスでの実験結果について、ヒトに理化学研究所は、医薬品開発のノックアウ

おいても同一の結果となる可能性を予測する

トファクターとなる心毒性（心臓の機能に悪システムを開発している注20。また、生体内影響を与える性質）を予測するAIを開発。

反応をデジタルで可視化する技術を持つベン

心毒性を回避できるような化合物の構造の設チャー企業Karydo TherapeutiX社と国際電計・提案にも成功している注19。

気通信基礎技術研究所は、動物実験の結果か
らヒトに生じる効能・副作用を予測するシス（2） ヒトへの外挿性予測テムを開発した注21（図 4 ）。

非臨床試験では動物などを用いるため、ヒ
図4 Karydo TherapeutiX社と国際電気通信基礎技術研究所が開発したヒト外挿性予測AIシステム

出所）JSTプレスリリース（2020年1月10日）より転載

52

知的資産創造／2022年3月号

4 臨床試験段階：定型的業務の性を調査するフェーズ 1 、少数の患者で医薬支援とともに、リアルワールド
データ活用で柔軟な臨床試験の未来像が生まれつつある品の有効性や安全性の基準を探るフェーズ

高額といわれる製薬メーカーの研究開発投は被検者を大規模に招集する必要があるた

資は、その多くを臨床試験費用が占めておめ、期間・コストが創薬プロセス中で最も多り、その業務効率化はVCの効率化を検討すくかかる。特に患者数の少ない疾患の場合はる中でも特に重要なターゲットである。臨床

被検者を集めることが難しく、また継続的な試験は主に、試験計画、被検者招集・モニタ

モニタリングを行うために医療機関に一定期

リング、データ分析、文書作成といった業務間入院してもらう必要があるなど、制約が多で構成される。その業務効率化と柔軟性の獲い。こういった制約をDXにより解消する試

得に、DXが貢献している。

みが進んでいる。

2 、多数の患者で医薬品の有効性や安全性を調査するフェーズ 3 がある。特にフェーズ 3

ロシュ・中外製薬では、280以上のクリニ（1） 試験計画作成支援

ックと 7 つのアカデミア機関、がん領域トッ

臨床試験の計画段階では、文献などから情プ15社と協同して220万人のがん患者のEHR報を収集し、臨床試験計画に向けた分析が行（電子カルテ）データを集め、これを対照群われる。日立製作所と田辺三菱製薬では、ことした臨床試験を実施し、被検者招集の課題の情報収集について研究段階と同様にAIをを低減した。この試験結果は、FDAへの承活用し、情報収集にかかる時間を70％削減す

認申請資料に実際に使用されている注23（図ることに成功した注22。

5 ）。 日本ではこういったRWD（リアルワールドデータ）の活用が認められていないた（2） 臨床試験の制約解消による柔軟化、効率化
臨床試験には、少数の健常者で医薬品の特め、中外製薬が実現に向けた活動を展開しようとしている。

図5 対照群にEHRデータを用いた場合と従来の臨床試験の比較検証結果

治験薬群（NCT02008227）

対照群（NCT02008227）

治験薬群（NCT02008227）

対照薬群（EHR external control）

出所）中外製薬 デジタル戦略説明会資料（2020年12月2日）より作成

製薬メーカーのDX

53また、各社は治療中の患者のバイタル（生（4） 文書作成支援体情報）や投与薬の有効性を継続的にモニタ臨床試験関連文書は、ある程度決まった書リングするために、患者の生体情報をデジタ式と記載事項に沿って作成されるが、量が膨ル機器で検知する技術の開発も進めている。

大であるため業務効率化が期待されている。

電子的に検知された生体情報はデジタルバイ

NTTデータと中外製薬は、治験実施計画書

オマーカーと呼ばれ、ウエアラブル機器などをベースとしてその派生文書であるさまざまを通じて収集が試みられている。デジタルバ

な治験関連文書を連鎖的・網羅的に生成するイオマーカーを活用すると、被検者が医療機技術を開発し、文書作成にかかる時間を40〜

関を訪問できなくても遠隔で24時間データを60％削減する実証事業を完了している注29。

収集できるほか、主観的評価になりがちである痛みなどの症状に関する情報も客観的に観5 生産段階：商用生産に向けた床研究（バーチャル臨床試験）の実現、また課題をDXで改善。生産データのデジタル化と統合により個別化医療にも柔軟に対応

継続モニタリングによる臨床効果指標の精緻

医薬品の生産における大きなハードルとし化、適時介入ができることで治療の成功確率て、ラボスケールからのスケールアップがあ

向上・試験離脱者の減少が期待でき、今よりる。多くの場合、研究段階、治験薬製造段

少ない被検者で臨床試験を完了することも可

階、商用生産段階のそれぞれで生産設備が異能になるかもしれない。

なるのが現状である。また医薬品の生産手法

察・評価できるようになる。将来的に、被検者が医療機関を訪問する必要のない柔軟な臨

たとえば中外製薬はBiofourmis社と子宮内の主流はバッチ生産であるが、人の手で切り膜症の痛みを客観的に評価する方法の確立を替えを行うため非連続的な手法であり、業務目指し、バイオジェンはアップルと認知

注24

効率の低さが課題であった。

機能を評価するバイオマーカーの探索注25に

この業務効率改善に向けて、ノバルティス

取り組んでいる。またファイザーとAWSは、とマサチューセッツ工科大学（MIT）は、

パーキンソン病の振戦（体の一部が不随意に共同研究によるパイロットプログラムにて全震える症状）を 8 割以上の高精度で検出する

自動の連続生産システムを構築した。このシことに成功している。

注26、27

ステムでは、研究・治験・商用生産の各段階で製造設備を変える必要がないためスケール（3） 試験データ分析支援
データ分析においては、ビッグデータ解析

ッチ生産に比べて連続性も確保した。結果とのためのデータ処理を行う必要がある。シミ

して、コストを40％、リードタイムを90％、ックとサスメドは、このデータ処理をAIで

CO 2 排出量を90％削減することに成功してい自動化することで、解析計画・解析プログラる注30。

ム作成・解析実行にかかる期間を大幅に短縮することに成功している注28。

54

アップを検討する必要がない。また従来のバ

知的資産創造／2022年3月号

ところで、近年注目を集める個別化医療を実現しようとすると、生産段階の難易度はさ

らに高まる。個別患者単位で生産トレーサビ

もうとする際には、製薬メーカーは外部パー

リティを確保し、臨床側の施術スケジュール

トナーを選定する必要があり、またそれ以前との調整も行わなければならないためであに取り組みの目的や内容を明確にする必要がる。個別化製品の代表例に再生医療等製品がある。また外部パートナーとなるデジタル関ある。TrakCel Ltd.やVineti, Inc.は、個別患

連企業は、製薬業界にどのようなニーズがあ者単位で再生医療等製品の管理を行うシステ

るのか理解し、製薬メーカーとディスカッシ

ムとして「Cell Orchestration Platform」をョンを重ねる必要があるだろう。

開発した。注文、患者からの細胞採取、生産と運送、投与と治療、治療後の経過観察というプロセス全体のデータをデジタル化し、個Ⅲ ペイシェントジャーニーに広く貢献するためのDX（疾患啓発、
服薬管理、営業マーケティング・
PMS・MAなど）

別患者の一意の識別子に紐づけ、統合することができる。個別患者単位で製品のサプライチェーン全体のトレーサビリティを確保するとともに、臨床側とのスケジュール調整も可

1 製薬メーカーの下流（疾患啓発、

以上のように、創薬研究の投資対効果の向服薬管理、営業マーケティング・
PMS・MAなど）のDXにおける重要課題

上が求められている中で、近年のDXの取り患者のアウトカム向上を最終目的として、製組みはさまざまな場面において、業務効率を薬メーカーが解決すべき課題は、対象層への大きく改善する成果を生み出しつつある。今広範かつ早期の接触・受診勧奨と、自社医薬後、新薬創出を軸とする製薬メーカーにとっ品の選択・継続率の向上の二つである（図 6 ）。

て、DXが生き残りの鍵になっていくと考えら一つ目は、疾患啓発し、認知・予防行動を能な、柔軟なシステムとなっている。

推進するとともに、必要な場合は受診勧奨しれる。
また、これまで紹介した多くの事例が、製治療を早期に提供することである（本章 2

薬メーカー単独ではなくデジタル関連企業・節）。二つ目は、治療の際、自社医薬品の選機関との協同による成果であることが理解し択率や継続率を向上させ、患者の治癒に貢献てもらえただろう。すなわち、実際に取り組することである（本章 3 節）。この二つの課

図6 製薬メーカーが取り組む課題①対象層への広範かつ早期の接触・受診勧奨
製薬メーカー
の売上

＝

新規診断
患者数

疾患啓発・
受診勧奨
（→診断率向上）×②自社医薬品の選択・継続率の向上

自社の治療薬選択率＋

適切な医療情報の提供・医師の支援・ 安全性の担保（→選択率の向上）

患者数
（既存）

×

継続率

医師の支援・
安全性の担保・
服薬アドヒアランスの向上（→継続率向上）

製薬メーカーのDX55

図7 VC下流のDX事例の全体像
予防・未病

検査・診断

治療（院内）

継続治療（院外）

予後「患者のアウトカム向上への貢献」を通した収益拡大と安定化

狙い①対象層への広範かつ早期の接触・受診勧奨
疾患啓発・
予防行動促進PHRを活用した潜在患者とのコミュニケーショ
ンや認知度の向上

手段1

早期発見・受診勧奨

治療の最適化服薬アドヒアランス向上

問 診 デ ー タ やPHRのビッグデータを活用した罹患の可能性を自動的に示唆

電子カルテなど（治療行
為とアウトカム含むデー
タ）を活用した次代の医薬品や投与方法開発

IoTデ バ イ ス やPHR、
Webサービスを活用したPROや投与や患者管
理支援

エーザイ
スマートフォンアプリ・PHRデータを活用した エコシス
テム形成による認知症への理解・ 認知拡大と受診勧奨

事例

2②自社医薬品の選択・継続率の向上

Ubie（＋製薬メーカー）

3

4

富士通

（＋製薬メーカー）
電子カルテデータを 起点と し たRWDの 集 約・分
析により 患者のアウトカ
ム 向上に寄与

製薬メーカーと協同し、問診結果から特定疾患の リスクを抽出し、必要に応じて受診勧奨・ 行動変容を促進

JCR ファーマ
IoTデ バ イ ス を 活 用 し た
服薬管理による 服薬アド
ヒアランス 向上

予後予測による
増悪・再発予防RWDを活用した予後予測研究3

大塚製薬工場（国立がん研究センター）
電子カルテデータなどを活用したがん患者の低栄養状態により引き起こされる予後不良に関する研究

題を解決するために、医療ビッグデータやし、認知症領域での日常生活から医療までを

AI、オンライン技術などの活用が盛んに進カバーするエコシステムを形成することによめられている（図 7 ）。ここでは、この二つり、効果的に課題解決を進めている（図 8 ）。

の課題について各社の取り組みを概説する。

具体的には、簡易的な脳の認知機能チェックが可能なアルゴリズムを開発し、その機能を2 薬剤を使用することが望ましい
潜在層への接点拡大と早期アプローチによる見込み顧客の獲得

アプリ・Webサービス上で提供し、認知症の疾患啓発を行っている。
また、自社での普及啓発に加えて、各ステ
ークホルダー（保険会社やフィットネスクラ

スマートフォンや各種ウエアラブルデバイ

ブ、自動車メーカーなど）にサービスの一部

スが普及した今、患者の罹患前の状態のデーをオープン機能として提供し、他業界を含むタを収集し、状態の可視化や受診勧奨につな

幅広いパートナーのリソースを活用しながげる施策を実施する企業が増加している。

ら、認知症の受診勧奨が可能な潜在層へのリーチを拡大している。上記のように外部を巻

事例 1

56

エーザイ：スマートフォンアプリ・

き込み、エコシステムを形成することで、製PHRデータを活用したエコシステム形成に

薬メーカーの手が届きにくい日常生活の領域

よる認知症への理解・認知拡大と受診勧奨に至るまで効率的にデータを収集し、認知症

エーザイはスマートフォンアプリ・PHRの治療が必要な場合には受診を勧奨できる。

（パーソナルヘルスレコード）データを活用

さらに今後のキャッシュポイントの創出と知的資産創造／2022年3月号

図8 エーザイの認知症領域でのエコシステム
医療領域

日常生活領域

エーザイの事業

キャンペーンサイト

easiit park

脳の健康状態の測定
予防行動の習慣化

最適治療の実現
問診・診断の効率化

能力アップマガジン

ブレインパフォーマンスアプリ

easiitアプリのデータを活用した医療従事者
向けサービス（構想中）

easiit mag

easiitECモール

easiit avenue

ブレイン
パフォーマンス
セルフチェックツール

データの収集共通データ基盤機能の活用
各種機能開発

プラット
フォーム

民間保険

機能の活用

オープン機能・サービス

クローズ機能・サービス

アカウント

マイレージ

共通分析システム

AI予測システム

データの収集

パートナー
の事業

連携

構想中

（診断・治療支援
サービスなど）機能の活用

フィットネスクラブ

自動車メーカー小売業

介護施設

パートナーはオープン機能（セルフチェック・マイレージなど）を自社のサービスに組み込み、自社サービスの拡充に活用

出所）エーザイ発表資料より作成

して、医療機関における医師の認知症治療支年、製薬メーカーと協同し、受診勧奨におい援システムの開発を想定している。現状のビて新たな価値を提供し始めている。

ジネスの売上やコスト削減に寄与する施策を医療機関向けAI問診ユビーと生活者向け行いつつ、データを収集し、将来のキャッシ

AI受診相談ユビーは、医療従事者と患者のュポイント創出を実施し得る優れたビジネス

問診にかかわる手間やハードルを低下させる

モデルを形成している。

ソリューションとして展開されているが、製

また、医療機関内においてもこれまでデー

薬メーカーの抱える早期アプローチ・受診勧タとして集約・分析されていなかったものを奨においても大きな意味を持つものとして捉データとして集積し、AIを用いて早期発見やえられる。生活者自身による簡易自己チェッ

医師の判断支援につなげる企業が現れている。

ク（AI受診相談ユビーの利用）や医療機関
における「AI問診ユビー」によって集積さ

事例 2

Ubie：製薬メーカーと協同し、問れるデータを分析することで、日常生活や通診結果から特定疾患のリスクを抽出し、必要常の診療では見過ごされやすい疾患の発見にに応じて受診勧奨・行動変容を促進

大きく貢献する。具体例として、アストラゼ

Ubie（ユビー）は医療機関向けの問診支

ネカの慢性閉塞性肺疾患（COPD）、武田薬援サービス「AI問診ユビー」、生活者向けの品工業の遺伝性血管性浮腫（HAE）の早期

問診サービス「AI受診相談ユビー」を提供

発見・受診勧奨の取り組みを紹介する。

しているヘルスケアベンチャーである。近アストラゼネカは主に、オンコロジー、循

製薬メーカーのDX

57

環器・腎・代謝疾患に加え、呼吸器・自己免め認知度が低く、診断されている患者数は約

疫疾患の三つの重点領域を定め、事業を展開

450人注35と診断率は低い。このような疾患にしている。その中で、呼吸器系の疾患である

対しても、Ubieのプラットフォームを活用

慢性閉塞性肺疾患（COPD）は、世界の死因した広範なアプローチが有効である。患者と第 3 位注31であり、日本においても530万人以の広範な接点を形成するとともに、その中での患者が存在すると推定されている。

希少性疾患に該当する可能性の高い患者に対しかし、継続受診している患者は26万人注33

して、同社のサイトへの誘導・情報提供を通のみと、未診断や治療不十分の患者が多いこ

して、医療機関の受診につなげている。武田とも特徴の一つである。日本においても死亡

薬品工業は、オンコロジーや消化器系といっ原因の上位にあり、加齢症状や風邪と間違わた、比較的患者数が多く認知度も高いメジャ

れやすいため、診断が遅れて重症化してしまーな領域に加え、ニューロサイエンス、希少うことが課題となっている。

疾患のような本取り組みとの親和性が非常に上

注32

アストラゼネカはこの課題に対し、Ubieの58

高い領域でも事業を展開している。

「AI受診相談ユビー」の問診結果を分析し、このニューロサイエンス・希少疾患の領域

COPDに特徴的な所見が見られる場合は受診はともに認知度が低く、診断を受けるまでに勧奨や適切な情報提供を行い、潜在患者の行非常に長い時間がかかっているという共通点

動変容を促している。また、喘息に対してもがある。特に希少疾患においては、患者数が同様の取り組みを進めており、同社が実施し少ない故に薬の開発が進まず、治療薬がそもた実証実験で行われたアンケート結果では実そも存在していなかったり、ドラッグラグに50％以上の人が通院へとつながり、喘息患（海外で承認されている医薬品が、日本で承者の新規発見につながったと公表している。

認されて使用可能になるまでの時間差のこ

この取り組みのように、患者数は多いものと）が発生していたりすることが多くある。

の見過ごされやすい症状を特徴とする疾患

もちろん、希少疾患に対する治療薬の開発やは、デジタルを活用したアプローチが非常に承認のための臨床試験などを進めていくこと有効である。不特定多数の潜在層に対して、も重要である。それと同事に、開発された薬

Ubieのプラットフォームを活用して多数のが必要とされる患者に対して効果的に提供さ接点を形成し、Webサービスによる導線にれることも重要であるが、患者数が少ないた

よって効率的かつ適切に行動変容を促していめ、開発費の回収がメジャーな領域の医薬品

る好例といえる。

に比べて難しい。このため、潜在患者への効武田薬品工業は遺伝性血管性浮腫（HAE）

果的なアプローチができなければ、ビジネスの早期発見・受診勧奨にUbieの問診サービ自体が成立せず、社会全体としても革新的なスとの連携を活用している。HAEは遺伝性

医薬品開発による恩恵を享受しにくくなる。

の希少疾患であり、 5 万人に 1 人注34、日本

今後、製薬メーカーは継続的な投資を進めてでは約2000〜3000人ほどの患者が存在するといくためにも、潜在患者に対する効果的なア推定されている。一方で、希少疾患であるた

プローチ・受診勧奨を行っていくことがます

知的資産創造／2022年3月号

ます重要になっていくであろう。

こされる予後不良に関する研究を進めている。
この研究では、国立がん研究センター東病

3 選択率の向上と継続率の向上
による売上の拡大と維持

院の電子カルテシステムに蓄積されたがん患者 1 万人分の診療データを匿名加工した上製薬メーカーが患者のアウトカム向上に貢で、集約・分析している。そのデータから、献するためには、自社の医薬品を選択してもがん治療やその際の栄養状態などの関係性をらい、正しく服用・継続してもらうことが必明らかにし、栄養状態の悪化を防ぐための予要である。それが患者のアウトカム向上に直測AIモデルの構築・検証を目的としている。

接的に寄与するとともに、売上の拡大・安定

本モデルの確立および全国の医療機関へのにも作用し、継続的に事業を行うことが可能

普及が進むことで、低栄養リスクの高い患者になる。

への早期栄養介入につなげ、患者のアウトカ

これまでも行われてきた、MRによる医師ム向上に寄与する。また、大塚製薬工場の主への情報提供や服薬管理支援、市販後の安全力事業である輸液製品の売上向上への貢献が性の調査なども、最終的にはその目的のため期待される。

の活動と捉えることができる。こうした活動
をAIやビッグデータを活用することによって

事例 4

JCRファーマ：IoTデバイスを活

高度化・効率化する動きを各社が進めている。

用した服薬管理
JCRファーマはPHCホールディングスと協

事例 3

富士通・大塚製薬工場：電子カル

同し、IoTデバイスやPHRアプリを活用してテデータを起点としたRWDの集約・分析に服薬管理を行うことにより、医薬品の継続率

より患者のアウトカム向上に寄与を高めることに取り組んでいる。JCRファー

富士通は大塚製薬工場や国立がん研究セン

マは低身長・成長障害・成長ホルモンにかかターと協同して、電子カルテデータを中心にわる疾患に対してさまざまな医薬品を提供しRWDの活用をすることで、患者のペイシェており、遺伝子組み換え天然型ヒト成長ホル

ントジャーニーにわたる課題の発見や予後予モン製剤「グロウジェクト皮下注」もその一測を行うための研究に取り組んでいる。

つである。本製剤は低身長児に対し、注射投

富士通と国立がん研究センターの取り組み

与を通して成長ホルモンによる治療を行っては2021年 3 月に包括的な共同研究契約としていく製剤となっており、継続的な服薬が必要発表された。この取り組みの中では、主に、となる。本製剤はタンパク質でできており、①RWDの医薬品開発、予防・診断・治療への胃で分解されることから内服ができず、侵襲

利活用、②治験業務のDX、③医療データを性の高い注射剤という剤形を選択せざるを得

安全に利活用する共通基盤構築、といった三ない。そのため服薬アドヒアランス（患者がつの共同研究に取り組むことが明らかにされ治療方針の決定に賛同し積極的に治療を受けている。その取り組みの中で、大塚製薬工場

ること）が低下しやすいという特徴があり、とともにがん患者の低栄養状態により引き起

製薬メーカー・医療機関ともに、服薬アドヒ

製薬メーカーのDX59アランス改善への取り組みが重要な課題であ

利益率の高い現業へ直結しているため、他業る。

界と比較して将来への布石も打ちやすいといJCRファーマはこの課題に対して、PHCホう傾向が強い。故に、自社の医薬品の特性・ールディングスと協同して注入器にICTを搭

課題を把握し、そこから得られるデータを活載し、服薬情報を自動で記録可能にするとと用して将来のビジネスをどのように展開してもに、専用のスマートフォンアプリを提供しいくか、といったビジネス構想がより一層重て患児・保護者による記録の確認や医師との要になる。

情報共有を容易にしている。スマートフォン
アプリは記録・管理を目的とするだけでな
く、患児の注射に対する緊張感の緩和を目的

Ⅳ 製薬メーカーにおけるDX推進のポイントとしたお楽しみ機能（アバターのきせかえ機
能や、ほかの患児とのコミュニケーション機
能など）を提供している。

前章までの例に見られるように、DXは今や製薬メーカーの競争力を左右し得るツール

このように、服薬の管理・記録を行うだけへと進化を遂げている。DXによって成果をでなく、ICTを通して患者とのコミュニケー

生み出すことの成否は、技術そのものの成熟

ションや服薬行動へ関与することで、継続的度の課題から、徐々に使う人材や組織の能力な服薬を促し、治療効果の向上を実現していに依存してくるであろう。ここでは、DXをる。継続的な服薬および同一プラットフォー

成果につなげている企業と、そうでない企業

ムに患者自身のデータが蓄積していくことの違いについて考察する。

で、自社の治療薬の継続使用、他社製品への2019年度の一般社団法人日本情報システ

スイッチの防止、それによる売上の安定化に

ム・ユーザー協会の調査によれば、データ活寄与することにもつながる。さらに、服薬管用において期待どおりの効果が得られている理に関する測定プラットフォームの構築やデのは、概ね全体の 3 割程度の企業にとどまる

ータ蓄積が進むことにより、新薬を開発したと報告されている注36。この調査では、各企際の臨床研究における投与履歴などの基礎デ業に対し、データマネジメントの課題についータを正確に収集することが可能になる。

てもアンケート調査を行っており、その上位には「データ統合環境の整備」と「データ分各社の事例から共通していえるのは、デー
タの蓄積・活用を進めることで直近の事業課

60

析・活用のための体制／組織の整備」が挙げられている。

題に対応するとともに、将来のビジネスの布この調査で特に興味深い点は、データ活用

石としての機能を果たすことの両取りが可能において「期待する効果を得られていない」になるということである。

と回答した企業では、「期待する効果を得ら

製薬業界では、データを集めるために各種れている」と回答した企業に比べ、「経営層の対応をしなければならないという高いハーまたは事業部門の理解・参画」という課題をドルがある。その一方で、医薬品販売という回答上位に挙げている割合が高いことであ

知的資産創造／2022年3月号

図9 DXで成果を得られる企業の推進プロセス
ありがちな落とし穴
事業課題

1

事業課題の
抽出・構造化

●
●
●

DX 戦略

2

DX 戦略としての現場への落とし込み

●
●

●

対応策

トレンド把握に終始し、DXの目的を見失う
すべての課題にDXありきで解決策を考えてしまう
意思決定のたびに「そもそも論」の繰り返し・停滞

自社事業外であるIT ／ IoT動向の解像度が低い
限られたリソースの中、対応負荷がかかる現場リー
ダーの納得感が薄い
事業部の発言力が強くIT部門による説得が困難

DX 実行

3

●

DX パートナーの効率的な選定●業務や組織文化
の再設計

●
●

●
●
●
●
●

トレンドによる自社への影響度の評価
競合の取り組み状況の把握
対応策のオプション出し・優先順位づけ

IT ／ IoT技術動向の全体像の把握
先進事例調査・仮説構築
ベンダーヒアリングによる実現性検証
検討段階からの現場リーダー層の巻き込み
CDOなどによるセミナー・説明会

成果目標を組み入れた統一 RFP の設計（開発期間− 1 カ月・製造コスト− 5 ％など）
IT ／ IoT 専門家による目利き診断
POCによる実現可能性の検証

●

●
●

DX 実行

4

大手からベンチャーまで玉石混交の中、個別交渉による選定の工数や期間がかさむ
採用コストが膨らむ

●

●
●
●

●

期待したほどの効果を実現できないユーザーの活用が進まない
ユーザーがアナログ手法を志向●●

ヒトの役割も含めた業務フローの再設計
ユーザーフィードバックに基づく継続的な改善活動の仕組み・教育・訓練・文化の醸成
積極人材の評価・表彰などのブランディングる。すなわち、逆にデータ活用で成果が得らべき経営課題を明確に定めないまま、大義名れている企業では、経営層や事業部門が一体

分なきDX改革に着手してしまう。そして、となってDX活動に理解を示し、企業全体でいざ投資意思決定が迫ってきた際に「そもその参画の姿勢が取れていると理解できる。こも論」に立ち戻ってしまい、DX推進が一向のような経験は、筆者が経営コンサルタントに進まない。

として接する企業の状況とも一致する。図 9

このような状態を避けるには、DXありきに、筆者のこれまでの調査研究やコンサルテ

ではなく、まずはフラットな経営戦略やそれ

ィング経験に基づき、DXがうまく進む企業を実現するための課題に目を向けることが重の流れと、ありがちな落とし穴やその対策な要である。その際に、解決策としてのDXのどを整理した。以降、これらのポイントにつ妥当性や、それを実施しなかった場合の機会いて解説する。

損失または他社が先行した場合の脅威などを分析し、自社にとってインパクトの強い課題

1 事業課題の抽出・構造化
DXがうまくいく企業の特徴の一つとしを抽出することで、組織として揺るぎない大義名分を確立するのが重要である。

て、経営戦略とDXの目的が、経営レベルから各組織へ整合性をもって設計されている点が挙げられる。逆に、これができない企業では、DXというトレンドに翻弄され、解決す

2 DX戦略としての現場への落とし込み

前述の大義名分についてだが、製薬メーカ

製薬メーカーのDX61

ーでは、既に触れたようにバリューチェーン

持てるシナリオを作成することが重要であの効率化やペイシェントジャーニーへの貢献る。

などが語られていることが多く、大上段からの事業課題は明確となっているように見え

62

3 DXパートナーの効率的な選定る。一方で、DXが進まない原因としては、こうした検討を経て、DXがいざ実行に向

その大義名分が各事業部門の課題にまで落と

かおうとするときに課題となるのが、パートし込まれていないという点が挙げられる。事

ナリングの問題である。前述の事例にもある

業部門横断的に設置されたDX推進部門が孤よ う に、 製 薬 メ ー カ ー がDXを 推 進 す る 場

軍奮闘する一方で、各事業部門にとっては他合、その専門人材のリソースには限界があ人事であり、積極的な参画が得られないといり、外部のIT企業とのパートナリングが必った状況も少なくない。筆者も、製薬メーカ

須となる。

ーのDX推進担当者と話す機会があるが、いこの段階においても、前述の経営課題とのろいろなアイデアを議論しつつも「結局、現整合性が明確に取られているかが大きく影響

場がなかなか動いてくれないので、なかなかする。特に経営課題が明確でないと、パート

先に進めない」といった声はよく耳にする。

ナリングにおいて「われわれの課題を解決でDXの取り組みは、その過程で、データのきるパートナー」ではなく「何か面白いこと

収集や標準化、業務プロセスの再設計など、ができそうなパートナー」を探してしまいが現場に多大なる業務負担をもたらす。そのたちである。後者の場合、多様なパートナー候め、各事業部門、特に現場リーダー層の巻き補とコミュニケーションを重ねたとしても、込みはDXの成否を分ける重要な論点になる。

個別交渉の工数がかさむばかりで、パートナ

前述の経営戦略とDX戦略の整合性を図る

ー候補の比較検証を通じた最適なパートナー

上で、現場リーダー層をしっかりと巻き込んの選択にたどり着くことが難しくなってしま

でDXの目的と現場の課題との整合性や納得う。しかし、経営課題として明確なゴール設

感を醸成することがポイントであろう。経営

定がなされていれば、その経営課題への解決

課題を現場の部門にまでブレイクダウンしたをパートナー候補に拠らない共通のゴールと結果、それが現場にとっても喫緊の課題であして設定し、その手法の提案、実現性、実り、その最も期待できる解決策としてDXが績、サポートの有無などを含む共通のRFP

選択肢となり得ているという構造を理解させ（Request for proposal）を作成できる。これるために、経営やDX推進部門だけでなく、によって、各パートナー候補との交渉、評価

現場リーダーレベルでも納得できるシナリオ

を効率的に実施することができ、最適なパーを作成し、合意形成を図る必要がある。また

トナリングを迅速に行うことも可能になるだ

その際、シナリオの実現性や期待度も重要にろう。

なる。DX推進に専門性を持った社内人材やパートナリングにおけるもう一つのポイン

外部人材なども活用して先進事例や仮説構築

トとして、パートナーを見極めるため、あるを行い、現場レベルでも、ある程度実現性を程度の専門性を持ったIT人材の確保や長期

知的資産創造／2022年3月号

的かつ本格的なパートナーの選定の前に、小う点を理解できている企業はまだ少ない。特規 模 で そ の 期 待 度 を 実 測 す る た め のPOCに製薬メーカーの従来の業務スタイルや組織（proof of concept）の実施期間を置き、段階

文化は、DXで成功し得る組織のあり方とギ的に検討することなどが挙げられる。

ャップがあり、その点でつまずく企業も少な

筆者の個人的な経験ではあるが、製薬メー

くないのではないかと考える。実際、製薬メカーにおいて、特にIT人材の確保には課題

ーカーに限らず、勇んでDXを推進した上でを感じている。まず事業部門でパートナーとPOCまで漕ぎつけたものの、その後の継続なるベンダーを検討する場合、候補を洗い出した取り組みが停滞している企業は少なくな

し、RFP作成、交渉、評価を行うだけの人材い。DXに取り組む上で重要なのは、タスクが不足しているように思う。実際、そういっ

フォース的な一過性の取り組みでは望ましい

た検討のないままベンダーとの面談を行い、成果には到底到達し得ないという事実を理解

ベンダー側のテクノロジーを理解するためのすることである。すなわち、アジャイル的な会話ばかりで、トレンド把握に終始すること

開発を継続的に続け、ユーザーの声も取り入も少なくない。DX推進担当であっても同様れながら、改善を繰り返しつつソリューショの場合があり、やはり製薬メーカーがその主ンの品質を高めていくことがポイントであたる業務ではないDX関連のプロフェッショる。

ナルを直接雇用することは、DX推進初期にはなかなか難しいと思われる。

ここで、DXに関して先進的な企業の例としてBayer AG（バイエル）を挙げたい。同そうした状況であるからこそ、製薬メーカ

社の研究所では、DXトレンド以前の2000年

ー側の人材がベンダーに対して「何ができる

代初期から、In silicoモデルの検討を粘り強か」ではなく「自分たちの特定の課題をどのく続けてきた。そして、検討開始から約20年程度解決できるのか」に注力してRFPを提示を経た今、ADMET関連の一部のIn silicoモ

し、自分たちの業務の枠組みの中でベンダー

デルは、実用に足るレベルに達したと報告さの価値を評価できるようにすることを勧めてれている注37。まだ道半ばともいえるものの、いる。こうした経験を踏まえ、高度なITのこれらのIn silico モデルと従来のスクリーニ

専門家を育成することは難しく、検討初期にングフローをうまく組み合わせて、これまで

は外部の専門家を活用する必要はあると考え紹介したように品質のよいリード化合物を得る。しかし、さまざまなベンダーとの交渉をられた事例も報告されており、徐々にではあ経験する中で、自社の課題を効果的に解決でるが、研究所のDXの取り組みが同社の競争きるベンダーを選定できるだけのノウハウを力に貢献しつつある事例と捉えることもでき有する人材を育成することは可能であろう。

るだろう注38、39、40。
バイエルのように継続的なDXの推進を行

4 業務や組織文化の再設計

うには、まずPOC段階で意図した成果がうDXで成果を得るためには、業務や組織文まく得られなかったとしても、継続的な改善化など、人が変わらなければいけない、とい活動に取り組む思想や、それを行うだけの専

製薬メーカーのDX

63

門リソースの確保が重要になる。そうした体せる場合もある。社内でDXに取り組むこと制の中で、ユーザーと開発側が一体となってが評価の対象である、いうなれば「イケていソリューションを育てて、はじめて便益を得る」仕事であるという認識を醸成することられる日が訪れるのである。

も、現場が継続的な改善活動を行う上で非常

そのような意識がない企業では、DXを一64に重要な要素である。

過性の取り組みとして捉え、短期集中的な取実際、前述のバイエルでは、2014〜16年にり組みの先に何かしらの便利で完成されたソ

かけてCDOを務めたJessica J. Federer氏がリューションが構築され、その後はユーザー

16年に開催されたWebit. Festivalの講演の中としてそれらの便益を享受できる、といったで「DXは テ ク ノ ロ ジ ー の ト ピ ッ ク で は な

安易な期待を持ちがちである。そういった企

く、人のトピックである」と語り、人に対す業では、POCでインパクトのある便益が得るアプローチの重要性を強調している注41。同

られなかったことで組織全体が落胆し、初期社の研究所では、Head of R&D Digital Tech-

ユーザーが離れ、各部門から短期的に登用さ

nologies、Head of R&D Data Assets、Headれていた推進メンバーも解散してしまう。本of Computational Molecular Design、Head

来は、そのPOCを活かしつつ、引き続き社

of Machine Learning Researchなどの役職と内ではユーザーと開発者がともにソリューシ

それに準ずるチームを配置し、データの収集

ョンを育てていく姿勢が必須である。DXでや管理、分子デザイン技術、機械学習などの成果が得られる企業とそうでない企業では、DXに関するテクノロジーを研究するチーム

そうした一つのソリューションに対する開発が、薬理や薬物動態などと並ぶ同社のバリュ姿勢が大きく異なる。

ーチェーンの一部として確立している。DX

このようなIT企業的な発想は、ウォータ

推進機能が一過性でなく、同社にとって普遍ーフォールベースの開発スタイルが主流であ的な機能として確立されているといえる。

る従来の製薬メーカーにとっては文化的に受また、20年の同社のアニュアルレポートにけ入れ難い点もある。しかし、DXに積極的

よれば、彼らはAI、データサイエンス、デな企業ではIT／IoTに精通した人材を確保しザイン思考、アジャイル手法などの、DXをつつ、社内にアジャイル型の開発スタイルや推進する上で鍵となるスキルや手法の教育・企業風土面での啓発も行いながら、人を変え訓練を行う独自の研修プログラム「Digitalる視点からDXを推進するよう創意工夫がな

Mindset and Skills program」を外部プロフ

されている。また、業務や組織文化での取りェッショナルとともに開発した。同プログラ組みでは、多くの人材がDXに関するナレッ

ムは既に経営陣の78％と従業員 1 万人に提供ジを高め、積極的な参画を促す社内の評価、されており、全社的なデジタルナレッジのス

表彰、ブランディングの仕組みの工夫などもキルや文化醸成に努めている注42。加えて、重要である。

同社のDX部門からは公式のプロモーション

製薬メーカーにとって異業種であるDXに動画も公開され、製薬メーカーでありながら取り組むことは、ときにその担当者を孤立さ同社がいかにDX人材を重要視しているかが

知的資産創造／2022年3月号

外部にもPRされている注43。こういった工夫

支 援AIシ ス テ ム の ラ イ セ ン ス 契 約 を 締 結 」

は、製薬メーカーの優秀なIT人材獲得にも（2020/ 3 /25）

貢献するであろう。

https://www.fronteo.com/20200325
7

Deep Genomicsプレスリリース：Deep Genomics Nominates Industry’s First AI-Discovered

以上、DX推進における重要なポイントを

Therapeutic Candidate.（2019/ 9 /25）

概説した。最後にバイエルの事例を挙げたよDG_Press_Release_Wilson_Candidate_2019_09

うに、DXを企業の競争力に結びつけるため_25_FINAL.pdfには、それを活用する組織づくりが最も重要

8

In silico Medicineニ ュ ー ス リ リ ー ス：Novel
molecules designed by artificial intelligence inである。しかしながら、このようなDXに取21 days are validated in mice；Experimental

り組む組織的な姿勢には、いまだ製薬メーカ

validation confirms the ability of artificial intel-

ーごとにギャップがあり、これが後に大きな

ligence to accelerate drug discovery.（2019/ 9 / 2 ）競争力の差として表面化し得るのではないか

https://www.eurekalert.org/pub_releasesと危惧している。これからのDXは、短期的/2019-09/im-nmd083019.php

なプロジェクトではなく、企業が当然有する
バリューチェーンの一部であるべき、という点をあらためて強調したい。

9

Zhavoronkov et al. ：Deep learning enables
rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors. Nat Biotechnol. Sep; 37（9）:1038─1040.
2019

10 大日本住友製薬プレスリリース「大日本住友製
薬とExscientia Ltd.の共同研究 人工知能（AI）

注

1

企業が価値創造を行うための一連の機能のこと。製薬メーカーの場合、医薬品のターゲット
探索から始める研究開発と臨床試験、生産、営業マーケティングなどの流れがある

2

創薬において、試験管レベルの実験をIn vitro、
動物レベルでの実験をIn vivoと呼ぶのに対し、計算科学などを活用したコンピュータ上での創薬実験のことをIn silicoと呼ぶ

3

ヘルスケアの領域での患者体験の流れをペイシェントジャーニーと呼ぶ。予防・未病から検査・診断、治療から予後などのステップがある

4

その時点で有用性が不十分であるが、化合物の構造を改変し最適化していけば医薬品としての活用が期待し得る化合物

5Paul SM et al. “How to improve R&D productivity: the pharmaceutical industry’s grandchallenge” Nature Review Drug Discovery 2010

6

FRONTEOプレスリリース「FRONTEO、創薬における課題解決のため、武田薬品工業と創薬を活用して創製された新薬候補化合物のフェーズ1試験を開始」（2020/ 1 /30）
https://www.ds-pharma.co.jp/ir/news/2020/20200130.html
11 大日本住友製薬R&D説明会資料 P.27（2020/ 3 / 3 ）https://www.ds-pharma.co.jp/ir/news/pdf/
ir20200303.pdf
12 FRONTEOプレスリリース「FRONTEO、AIを用いた新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の研究で、治療薬候補の選定に有効なメカニズ
ムの解析に成功」（2020/ 4 /24）https://www.fronteo.com/20200424
13 奥野恭史「スーパーコンピュータ『富岳』によるCOVID-19治療薬探索」P.16,17 2020
https://www.hpci-office.jp/materials/keyno
te01_okuno.pdf
14 Richardson et al.：Baricitinib as potential treatment for 2019-nCoV acute respiratory disease.
The Lancet Vol 395；e30─e31,（2020/ 2 /15）
15 Stebbing et al.: Mechanism of baricitinib sup-

製薬メーカーのDX65ports artificial intelligence-predicted testing in
COVID-19 patients. EMBO Mol Med. Aug 7;12（8）:e12697. 202016 日本イーライリリープレスリリース「バリシチ2018/03/0326a.html
23 中外製薬「デジタル戦略説明会資料」P.15, 40,
53─55（2020/12/ 2 ）ニブの新型コロナウイルス感染症（COVID-19）

https://c-hotline.net/docs/co/arc/CHPH0939

入院患者さんの治療を目的とした緊急使用許可

rev01/src/dl/chph201202_1.pdf

を 米 国 食 品 医 薬 品 局（FDA） よ り 取 得 ─

24 中外製薬、Biofourmisニュースリリース「中外ACTT-2試験結果に基づき、COVID-19の治療を製薬とBiofourmis、デジタル技術による子宮内目的とした緊急使用許可を取得した 2 つめのリ膜症に伴う痛みの評価法の確立を目指す」

リーの薬剤／酸素投与が必要な入院患者さんに（2020.07.22）

対するバリシチニブとレムデシビルの併用を許https://www.chugai-pharm.co.jp/news/detail/可」（2020/11/26）
https://news.lilly.co.jp/PDFFiles/2020/20-54_
co.jp.pdf
17 富士通、ペプチドリームプレスリリース「富士20200722113000_999.html
25 バイオジェンプレスリリース「バイオジェン、
アップルウォッチ／iPhoneを活用する認知機能のデジタルバイオマーカー開発に向けた先駆的

通とペプチドリーム、高速かつ高精度に中分子な試験を開始」（2021/ 1 /21）

医薬品候補化合物の探索を実現─『デジタルhttps://www.biogen.co.jp/ja_JP/news-insights/

アニーラ』の活用で創薬プロセスの大幅な短縮

japanaffiliatenews/2021-01-21-news.htmlを目指す」（2020/10/13）

26 Mahadevan et al. ：Development of digital bio-

https://pr.fujitsu.com/jp/news/2020/10/13.

markers for resting tremor and bradykinesia

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18 Miao et al. ：Improved Classification of BloodBrain-Barrier Drugs Using Deep Learning. Sci
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19 本間光貴「ADMET予測とそれを活用した新規Med. Jan 15;3:5, 2020
27 AWS：Deploy digital biomarkers at scale inclinical trials using serverless services on AWS.
（2020/12/ 9 ）構造提案AIへの展開」『MEDCHEM NEWS』28

https://aws.amazon.com/jp/blogs/industries/（4）:167─174, 2018

deploy-digital-biomarkers-at-scale-in-clinical-

20 Prof. Shai Shen-Orr’s lab at the Technion, Israel
Institute of Technology
21 Karydo TherapeutiX、科学技術振興機構（JST）、trials-using-serverless-services-on-aws/
28 シミック、サスメドプレスリリース「シミックとサスメド、AIを用いたビッグデータ簡易解析

国際電気通信基礎技術研究所（ATR）プレスリ

ソリューションを提供開始」（2020/ 1 /27）

リース「どんな薬のどんな副作用、効能でも予測

https://www.cmicgroup.com/files/user/News

できる人工知能（AI）を開発─バーチャル創

Release/Japanese/20200127.pdf

薬、
バーチャル治験への活用に期待」（2020/ 1 /10）

29 中外製薬、NTTデータプレスリリース「中外製https://www.jst.go.jp/pr/announce/20200110/

薬とNTTデータ、AI技術を活用した治験効率化

index.html

ソリューションの実証を完了─治験関連文書

22 田辺三菱製薬、日立製作所「田辺三菱製薬と日の作成支援および後続プロセスへのシームレス

立が、AI技術を活用し新薬開発における臨床試なデータ連携」（2020/ 9 / 9 ）験の効率化に向けて協創を開始─臨床試験のhttps://www.nttdata.com/jp/ja/news/release

期間短縮と開発コスト削減、新薬開発の成功確/2020/090901/

率向上をめざす」（2018/ 3 /26）

66

https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/

知的資産創造／2022年3月号

30 Continuus企業紹介冊子

https://www.continuuspharma.com/wpcontent/uploads/Continuus_Pharma_Low.pdf

tion Profile. J. Med. Chem. 2019, 62, 11194─
11217

31 Ferkol T, Schraufnagel D. ‘The global burden

40 Stefan B. et al.：Identification of a Benzimid-of respiratory disease’, Annals of the Americanazolecarboxylic Acid Derivative（BAY1316957）

T h o r a c i c S o c i e t y , 2 0 1 4 ; 1 1（ 3 ）: 4 0 4 ─6 . 、as a Potent and Selective Human Prostaglandin

Loddenkemper R, Gibson GJ, Sibille Y, ‘Europe-

E2 Receptor Subtype 4（hEP4-R）Antagonist

anLung White Book. The First Comprehensive

for the Treatment of Endometriosis. J. Med.

Survey on Respiratory Health in Europe’, ERS

Chem. 2019, 62, 2541─2563

Journal, 2003.
32 福地善之介「日本COPD疫学研究（NICE study）の意義と評価を検証する（2014年）
33 厚生労働省患者調査（2017年）
34 Browen T, Cicardi M, Bork K, Zuraw B,FrankM, Ritchie B, et al. Hereditary angioedema acurrent state-of -the-art review VII Canadian

41 Jessica Federer - Chief Digital Officer, Bayer |Webit. Festival 2016/5/20
https://www.youtube.com/watch?v＝yDCth5H
4BtA
42 Bayer Annual Report 2020
43 https://www.youtube.com/watch?v＝680dO
l8fOu4

Hungarian 2007 International Consensus Algorithm for the Diagnosis Therapy and Manage-

著 者

ment of Hereditary Angioedema.Ann Allergy

高田篤史（たかだあつし）

Asthma Immunol 2008;100:S30─40.

野村総合研究所（NRI）ヘルスケア・サービスコン

35 大澤勲編『難病遺伝性血管性浮腫（HAE）』医
薬ジャーナル社、2016年
36 一般社団法人日本システム・ユーザー協会「企業IT動向調査報告書2020 ユーザー企業のIT投

サルティング部消費財グループ主任コンサルタント
専門は製薬メーカー、介護事業者の事業戦略、新規事業、DX戦略の立案、実行支援。官公庁の医療政策支援など

資・活用の最新動向」
37 Andreas H. G. et al.：Bayer’s in silico ADMET

木島百合香（きじまゆりか）

platform: a journey of machine learning over

野村総合研究所（NRI）ヘルスケア・サービスコン

the past two decades. Drug Discovery Today

サルティング部Medtech & Life Scienceグループコ

Vol 25,9 Sep.2020

ンサルタント38 Marcus K. et al.：Discovery and optimizationof pyridyl-cycloalkyl-carboxylic acids as inhibi-

専門は製薬メーカーや医療機器メーカーの事業戦略
立案・実行支援、政策・制度などの調査研究など

tors of microsomal prostaglandin E synthase-1
for the treatment of endometriosis. Bioorganic

松本拓也（まつもとたくや）& Medicinal Chemistry Letters 29（2019）2700

野村総合研究所（NRI）ヘルスケア・サービスコン

─2705

サルティング部Medtech & Life Scienceグループ副

39 Stefan W. et al.：Discovery and Characteriza-

主任コンサルタント

tion of the Potent and Selective P2X4 Inhibitor

専門は医療機器、製薬メーカー、素材・化学メーカー

N‑［4-（3-Chlorophenoxy）-3-sulfamoylphenyl］の事業戦略、および新規事業、DX戦略の立案、実-2-phenylacetamide（BAY─1797）and Struc-

行支援など

ture-Guided Amelioration of Its CYP3A4 Induc-

製薬メーカーのDX

67