本記事はマスターコントロール本社公式ブログの日本語版です。
ライフサイエンス業界は人工知能（AI）の採用において重要な転換点に立っています。企業がこの変革的技術の導入と実装に多大なリソースを注ぐ中、業界のリーダーたちがライフサイエンス分野でのAI実装にどのようにアプローチしているかを理解することは、AIの導入過程のさまざまな段階にある人々に価値ある指針を提供します。
主要なライフサイエンス組織の複数の幹部にAIの経験について話を聞いた結果、業界が現在直面している機会と課題の両方を浮き彫りにする5つの重要な洞察を特定しました。
1. AIは「あれば便利」から戦略的必須へと進化
ライフサイエンス業界の幹部たちは、AIが過去数年間で戦略的重要性に劇的な変化を遂げたことで意見が一致しています。生成AIのユースケースが加速するにつれ、この技術は業界と製品ライフサイクル全体のプロセスに革命をもたらしています。適切に実装されれば、企業は治療法を市場に投入する上で大きな競争優位性を生み出すことができます。
ある幹部は次のように説明しています
「AIの優先順位付けが加速しています。現在、ほとんどのCEOやビジネス領域のリーダーは、たとえ自ら主導していなくても、取締役会や外部の圧力から、AIがどのように組織に価値をもたらすかを真剣に考えるよう求められています。3〜4年前は『あれば便利』程度で、価値が不確かで実験的な性質だったのとは対照的に、現在は積極的に検討しています。」
別の業界リーダーはより率直に述べています
「それは『採用するか消滅するか』の問題になります。AIをプロセスに採用せずに繁栄できるライフサイエンス企業はないと思います。それが大きな差別化要因になるからです。」
この組織的マインドセットは、AIが単なる別の技術トレンドではなく、今後数年間で競争優位性を決定づける基本的な能力であるという成熟した理解を反映しています。
2. 効果的なガバナンスは成功するAI実装の基盤
インタビューから明らかになったのは、適切なガバナンスフレームワークの確立が、特にライフサイエンスのような厳しく規制された業界でのAI採用の成功に不可欠だということです。
先進的な組織は、集中管理とユースケース全体の監視のバランスを取りながらも、ビジネスユニットにある程度の自律性を持たせるマルチティアガバナンスモデルを実装しています。人気を得ているように見えるアプローチの1つは、部門横断的な代表者を持つ企業全体のAI評議会の創設です。これにより、部門全体で提案されたユースケースを可視化し、潜在的な使用法全体の共通テーマや共通リスクを特定することができます。
「私たちには、すべての異なるビジネス機能とセクターを代表するシニアリーダーからなるAI評議会があります」とグローバル製薬会社の幹部は説明しています。「また、規制要件、データプライバシー基準、知的財産（IP）保護措置の遵守を確保するためにすべてのユースケースをレビューするサブコミティーとして、生成AIガバナンスオフィスも設立しました。」
効果的なガバナンスモデルは、組織的なガードレールを提供しながら、ビジネスユニットが特定のニーズに合わせたイニシアチブを追求する柔軟性を許容するハイブリッド構造であるように見えます。
3. データ品質とセキュリティは依然として最重要課題
ライフサイエンスにおけるAIの価値は、データの品質、可用性、およびセキュリティと本質的に結びついています。それにより、幹部たちは一貫してこれを課題と重要な成功要因の両方として強調しています。彼らが自ら技術を構築しているか、ソフトウェアベンダーと提携しているかにかかわらず、これらのライフサイエンスベンダーは、データセキュリティの必要性を認識し、IPの漏洩やデータ利用と推論がモデル内で透明性を欠くブラックボックスを回避しています。
「私たちが必要とする保証は、私たちのデータが私たちによって管理され、一般公開されたり、モデルの残りの部分で利用可能にならないことです」とあるバイオテック幹部は説明しています。「一部のモデルはオープンソースで大したことではないと言われていますが、他のものは独自のものです。製品を取り、インターネットから切断し、社内に置かない限り、分離されたエリアを持つことはできません。」
企業はこれらの懸念に対処するために以下の対策を講じています：
- 機密データを会社の「四つの壁」内に保持する。
- 明確なデータ分類ガイドラインを作成する。
- AIツールを使用した適切なデータ使用について従業員を訓練する。
- AI生成出力のための堅牢なレビュープロセスを実装する。
ある技術リーダーが説明したように
「私たちのバイオテック世界では、AIの要素があるシステムには常に人間がループに入っています。AIコンポーネントがこれらの決定を下しているわけではありません。」
4. 価値主導のユースケース選択が重要
インタビューからは、ビジネス価値と技術的な実現可能性に基づいてAIイニシアチブの優先順位を決める実用的なアプローチが明らかになりました。また、成功する実装は、AIをライフサイエンスのあらゆる場所に一度に導入しようとするよりも、採用への明確な道筋を持ち、より戦略的な少数の概念実証（POC）から生まれる可能性が高いと共有しています。
「私たちは2つの特性を持つユースケースを特定できなければなりません」と元チーフデータオフィサーは説明しています。「一つは、多くの価値を創出し生成する潜在性があること。そして二つ目は、比較的成熟したAI方法論で解決可能であることです。」
幹部たちは一般的に、牽引力を得ている以下のような高価値アプリケーションをいくつか強調しています：
- 創薬と開発：「薬を設計し適応症を見つけるのに数ヶ月かかるところを、時には数分でできるようになります」とある幹部は述べ、これを最も高い投資収益率（ROI）潜在性を持つ領域として特定しています。
- 製造エクセレンス：この分野では、予測メンテナンス（「AIによる障害パターン分析に基づいて、保守技術者が機器チェックに費やす時間を削減できます」）や製造実行システムの例外管理など、複数の例が挙げられました。
- 品質とコンプライアンス：ある幹部は、AIがバリデーション文書の生成を合理化する様子を次のように説明しています：「バリデーション担当者をその作業から解放し、レビューと実行を行えるようにすることで、ミスの少ないよりスムーズなプロセスになります。」
- 臨床試験：数人の幹部が、患者の募集、サイト選択、データ分析、レポート編集の最適化にAIを使用していることを言及し、ある幹部は「臨床試験のタイムラインが大幅に短縮された」と述べています。
5. AIは労働力のスキルと職務を変革する
最後に、ライフサイエンスの幹部たちは、AIが組織内の役割と責任をどのように再形成するかについて思慮深い見解を提供しました。
彼らが説明したのは、仕事の全面的な排除というよりも、より微妙な進化でした
「すべての仕事はタスクの集合体であり、そのうちのいくつかは自動化されます。いくつかはAIツールの助けを借りて実行することになるでしょう」
とあるリーダーは説明しています。
「大きな根本的な変化は、すべての仕事がAIを効果的に活用して人々が行う仕事の種類を向上させることによって変わるということです。」
役割の変化に加えて、安全かつ効果的なAI使用について従業員をスキルアップし教育する必要があります。企業はAIリテラシープログラムに投資して従業員の適応を支援しています。ある幹部は次のようにアプローチを説明しています
「（AI）環境にアクセスする前に、AIとは何か、何ではないか、そしてどのように使用できるかを人々に説明するトレーニングモジュールがあります。」
一致した見解は、成功する組織は従業員が定型作業から、人間の判断力、創造性、専門知識が不可欠な高い価値を持つ活動へと移行できるよう支援するということです。
バランスの取れた前進
これらの会話から明確に浮かび上がるのは、AIの採用から最も恩恵を受けるライフサイエンス組織は、AI実装に対して思慮深く測定されたアプローチを取り、イノベーションと適切な慎重さのバランスを取る組織だということです。
規制フレームワークが進化し、ライフサイエンスにおけるAIの能力が向上するにつれて、繁栄する企業は、堅牢なガバナンス構造を確立し、データ品質とセキュリティを優先し、高価値のユースケースに焦点を当て、労働力が新しい働き方に適応するのを支援する企業です。
実験的AIプロジェクトから企業全体の変革への旅には、忍耐、持続性、そして実用主義が必要です。しかし、これらの幹部が明らかにしたように、創薬の加速、製造効率、品質向上、そして最終的には患者のアウトカムという点での潜在的な報酬は、この旅を価値あるものにするだけでなく、不可欠なものにします。
このブログ記事は、マスターコントロールが規制産業におけるAI採用に関する継続的な調査の一環として行った複数のライフサイエンス幹部とのインタビューに基づいています。
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