研究開発部門のリーダーは、次世代のデジタル機能を導入して科学的な発見を早め、投資収益率を高めようとしています。

医薬品・化学品業界もデジタル技術と無縁ではなく、データや統計的手法を用いて生産性を向上し、イノベーションを強化する実験を何十年も続けています。しかし、これまでのところ、その結果は期待に反する不満足なものでした。

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この2～3年の間に、ツールの性能・パワー・適応性が向上し、クラウドコンピューティング・データアーキテクチャ・ビジュアライゼーション技術への投資が増えたために、デジタルトランスフォーメーション導入のペースが上がっています。機械学習や将来的な量子コンピュータの使用事例も増えていることから、分子や製剤の開発が加速するでしょう。

研究開発分野で起きている幅広いデジタルトランスフォーメーションによって、時間のかかる手動プロセスを自動化でき、これまでブレークスルーに失敗していた困難な問題にも新たな研究の展望が開かれます。この新着記事では、Novartis社・Roche社・Merck社・Syngenta社・BASF社などの研究開発部門管理者へのインタビューを基に、科学のデジタル化に関する使用事例・成功事例・ロードマップについて考察します。

複雑なデータセットに存在するパターンの探求

アクセスしやすく、共有可能で豊富なデータは、今日の飛躍的に進歩した分析・計算ツールの動力源です。データセットを科学的な目的に利用できるように、大手の企業ではFAIR原則（検索可能・アクセス可能・相互運用可能・再利用可能）、堅牢なメタデータやガバナンスプロトコルの開発、高度な分析・データビジュアライゼーションツールに注目しています。

デジタルトランスフォーメーションは、個別化医療の飛躍的な進歩につながるゲノミクスのような分野において研究開発の新たな領域を開拓します。また、分散型臨床試験の機会を作り出し、デジタル治療やヘルスケアウェアラブル製品で将来的にイノベーションを引き起こします。

より迅速に適切な研究に到達

実験や臨床試験は、医薬品・化学品産業にとって、金銭的にも、人的・科学的資源の観点からも、大きな負担となります。高度なシミュレーション・モデリング・AIによる分析・量子計算は、新規の治療法／素材／化合物の最有力候補を特定するのに役立つため、最も有望なものだけを費用のかかる実験段階に移せます。

組織活動の見直し

研究チームに新しい技術や手法を自由に試用させることで、研究開発部門のリーダーはボトムアップ型のイノベーションを促進します。また、アイデアの共有・システムの統合・デジタルトランスフォーメーションへの予算投入など、トップダウン型の戦略構想も推進します。どのような業界でも、AIと自動化によって科学研究の取り組み方は変わっていきます。デジタル化は研究職に対する脅威ではなく、部門間の壁を取り払って協力関係を築き、新たな機会をもたらすものと医薬品・化学品の大手企業では説明しています。さらに、成功を称え、フィードバックを奨励し、職場文化の変革について自由に議論できるように促しています。

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MIT Technology Reviewのカスタムコンテンツ部門であるInsightsが、このコンテンツを作成しました。MIT Technology Reviewの編集者が作成したものではありません。

費用の上昇と収益の低下に直面する医薬品・化学品各社は、デジタルトランスフォーメーションを推進して新薬をより迅速に開発しています。