DX - データと先進デジタル技術の活用

私たちは、大容量データを分析するプラットフォームとAIなどの先進技術を活用して、新しい化合物の創出や創薬研究プロセスの加速を目指しています。この目標を達成するためには、創薬とデジタル技術の両方に精通した人材の育成が不可欠です。
そこで私たちは、創薬プロセスをデジタル技術によって革新できる人材の育成に注力しています。具体的には、2020年よりEnthought社をはじめとするパートナーと協力し、社内で「創薬DXリーダー」の人材を育てる取り組みを進めています。

前述のとおり、社内で育成した「創薬DXリーダー」のもと、多様化する創薬環境に柔軟に対応し画期的な新薬を創出するためには、先進デジタル技術を駆使した研究プロセス自体の変革が不可欠です。
私たちは、最先端のロボティックス技術を導入することで、従来は人の手で行っていた医薬品の候補化合物の合成研究プロセスの自動化に成功しました。これにより、24時間無人で、かつリモートでの合成研究が可能となりました。
2023年9月からは、国内の自社研究施設で低分子化合物を対象とした創薬研究にこの技術を活用し始めています。さらに、2024年4月には、低分子化合物以外のモダリティにもその適用範囲を拡大し、多くの研究プロジェクトの推進に役立てています。

私たちの創薬研究をさらに進化させる試みとして、2025年1月にカリフォルニア州サンディエゴに最先端技術を導入したスマートリサーチラボを設立しました。このラボでは、高機能なソフトウェアを用いた最先端ロボティクスの統合制御により、様々な評価を多様なモダリティに対して自動で効率的に実施し、データを創出できるようになります。
さらに自社開発のソフトウェア技術により、多次元的なデータの利活用しやすい形での収集が可能となる環境を整えました。このプロセスは、迅速に開発候補薬物を生み出すだけでなく、AIを用いた次世代創薬プロセスに不可欠な、膨大なデータを収集するための重要な一歩です。

私たちは、未来の医薬品開発に向けて引き続き革新を追求してまいります。

私たちは臨床試験に対する複数の集計・分析支援ツールをIDAP上で開発しています。これらのツールは、日本、アメリカ、ヨーロッパ、中国、台湾など世界中の700人以上の、臨床試験を担当している社員が利用しています。
最もよく使用されるツールは、"Performance&Delivery (P&D) Dashboard"です。これは、私たちが実施している世界中の臨床試験のステータスとポートフォリオ全体の健全性を評価するツールです。
これにより、進行中の臨床試験の透明性を高め、重要なリスクや問題を特定し、それらを軽減する策を立てることが可能になります。さらに、各試験の国別の治験施設の立ち上げ状況、症例登録状況を可視化することもできます。

データ活用は経営判断だけでなく、医薬品開発の現場でも進化しています。中でも、リアルワールドデータ*（RWD）は、医薬品の開発にとって非常に重要なヒントをもたらします。
これまでRWDは、企業や機関ごとにバラバラに存在していたため、分析は外部に委託することが多くありました。しかし当社では、RWDを全社データ基盤「Integrated Data Analytics Platform（IDAP）」**に集約し、社内でデータの抽出、加工、分析までを一貫して行える環境を整えました。
この仕組みにより、自社の臨床試験だけでは得られなかった新たな知見を得ることができ、規制当局への申請や臨床開発プログラムの設計において、より効率的で効果的な医薬品の開発や使用方法の確立につながっています。

さらに、RWDは以下のような分野でも活用されています：

• 臨床研究
• 費用対効果の評価
• 製造販売後調査

たとえば日本では、がんの遺伝子変化を調べるプロジェクトであるSCRUM-Japan疾患レジストリ**のデータを活用し、当社のがん領域の開発品に関する一部変更承認申請において、その有効性に対する臨床的意義を科学的に示しました。また米国でも、当社の開発品の承認申請時の参考資料としてRWDを活用しています。
このようにRWDを活用することで、医薬品の価値を科学的に示すための証拠（エビデンス）を、より早い段階で提供できるようになっています。

今後も私たちは、RWDを柔軟に活用しながら、医薬品開発の質とスピードを高め、より良い医療の実現に貢献していきます。


*ここでは、実際の医療現場から得られる患者さんの健康状態や治療内容などの情報
**IDAPについては、後続のセクションで詳細に紹介しています
***患者さんに最適な治験薬を届けるために、がんの遺伝子変化を調べるプロジェクト

私たちは、低分子化合物からADC、細胞治療、mRNAワクチン、核酸といった多様なモダリティを扱い、それぞれに対する品質保証を徹底しています。さらに、がん治療薬の販売国が拡大するにつれて、各国の規制に合致した品質保証が必要となりました。
このような状況に対応すべく、私たちは品質問題の早期解決やリスク軽減を目指し、強固な品質保証体制をグローバルに確立しました。具体的には、品質管理プロセスを統一し、品質情報をグローバルレベルでリアルタイムに一元管理するIT基盤を導入しました。

当社のがん製品の販売国が拡大し、新規適応が追加されるなど、患者さんからの治療薬に対する需要が増加しています。このような需要の変化に素早く対応し、患者さんに高品質な治療薬を安定して供給するために、私たちは製造において国内外の自社工場だけでなく、CMO（医薬品製造受託機関）も活用しています。このためにグローバルに高度な供給計画が求められています。
これらを実現するために、効率的で正確な需給生産情報の一元管理を可能にするIT基盤を導入しました。また、自社生産拠点では、スマートファクトリーを実現するために、製造品質データ管理システムの導入およびデータ共有・分析基盤の構築を推進しています。これらの取り組みにより、私たちは患者さんからのニーズに迅速に対応し、適切な供給計画を立てることができます。

これは、患者さんに安定して高品質な治療薬を供給するための重要なステップであり、私たちはこれを通じて患者さんの治療に貢献してまいります。

当社は拡大するがん製品や新規モダリティ（治療手段）を含む開発から市販後までの全製品の高品質な安全性情報を迅速に提供することで、患者さんの安全確保に尽力しています。昨今は開発品の新たな適応追加や市場拡大に加え、アストラゼネカ社やメルク社との提携に伴うタイムリーな安全性情報モニタリングが急増しています。
これに対し、私たちは安全性分析ツールや症例評価プロセスをグローバルに一元管理するIT基盤を整備し、ファーマコビジランス機能の基盤を強化しています。

COVID-19の影響により、私たちのMR（医薬品情報担当者）活動は大きく変化しました。対面での情報提供に加え、非対面での活動も必要となり、それぞれの医療関係者とのコミュニケーション方法が多様化しました。当社は医療関係者一人ひとりに合わせた最適なMR活動を推進できるよう、デジタルチャネルを活用した多角的でシームレスな活動を支援する情報提供基盤を整備しました。
さらに、プライマリ領域からがん領域へと事業の重点を移す中で、当社のプレゼンスを確立するために、幅広い領域の製品を有する当社ならではの大量のデータを活用する環境を整備しました。また、これらに対応するデジタル人材の育成にも注力しています。
私たちはこれらの取り組みを通じて、医療関係者に最適な情報を提供し、患者さんの治療に役立つ情報を提供することを目指しています。それにより、患者さんが最適な治療を選択できるようサポートしています。

私たちは2018年当時、業界として初めて、AIを活用した全製品対応のコールセンターQ＆Aシステムを導入し、製品に関するお問い合わせへの対応品質の向上に繋げてきました。2019年にはこのシステムの利用範囲を医薬情報担当者（MR）にも拡大し、2021年にはWeb上での情報提供ニーズの高まりを受けて、医療関係者向けのDrug Informationチャットボット「いつでもDI 24」を公開しました。
これらの取り組みにより、当社はAIを活用することで、患者さんや医療関係者が必要かつ最適切な製品情報を、いつでも迅速に入手・活用できる環境を整備しています。

私たちは、製薬バリューチェーン全体にわたって高品質なデータを創出し、それらを活用することで、より高い価値を創造することを目指しています。
近年、データの種類や量が急速に増加し、活用領域も多様化する中で、分散した機能やリソースでは十分な対応が難しくなっています。こうした課題に対応し、グローバルで一貫性のあるデータ戦略を推進するために、必要な機能を集約したData Intelligence Center of Excellence（DI CoE）という組織を発足させました。

DI CoEでは、以下のような機能をグローバルで集約し、データ活用の可能性を最大限に引き出しています：

• データ利活用の戦略立案
• データガバナンスの強化
• データサイエンスおよび統計科学の活用
• AIや機械学習技術の応用
• リアルワールドデータを含む多様なデータの活用推進

これらの機能を連携させることで、シナジーとエコシステムを創出し、グローバル規模でのデータ利活用を可能にしています。

上記のとおりデータ利活用への期待が高まる一方で、従来は組織やシステム間でデータが分断され、連携や分析の効率化に課題がありました。こうした”データのサイロ化”を解消するため、2020年に全社データ基盤「Integrated Data Analytics Platform（IDAP）」を構築し、運用を開始しました。
IDAPは、社内外の多様な目的や領域で収集されたデータを、用途に応じて加工・統合・管理できるプラットフォームです。データはグローバルデータガバナンスポリシーに基づき厳密に管理され、社内外で安全に共有可能です。さらに、大容量のデータを高速に解析する環境も整備されており、現在は約2000名のグローバルユーザーが活用しています。
データの一元管理と統合により、全社的なデータ利活用を加速させ、意思決定の質とスピードの向上に貢献しています。

IDAPの活用が進む中で、より高度な解析ニーズや柔軟な運用環境へのニーズが増加してきました。そこで、2024年11月に私たちは IDAPの基盤として外部クラウドプラットフォームを新たに導入しました。このクラウド導入により、データの活用スピードと柔軟性が飛躍的に向上し、これまで難しかった高度な解析も可能になっています。

たとえば、以下のような取り組みが進んでいます：

• 大規模言語モデルによるヒト遺伝子データの解析
  複雑で膨大な遺伝子情報を高性能GPUで処理することで、疾患の原因解明や新たな治療法の可能性を探る研究が加速しています。
• 数テラバイト規模のリアルワールドデータの高速処理
  医療現場から得られる膨大な実データを素早く抽出・加工することで、従来は把握が難しかった適応症の拡大可能性や副作用の兆候を、より早期に検知・評価できる環境が整いつつあります。
• ビジネス部門のデータサイエンティストによる自律的な解析の実現
  専門部門に頼らず、現場の担当者自身がデータを扱える環境が整ったことで、意思決定のスピードと精度が向上しています。

これらの取り組みは、クラウド導入によって実現した「わかりやすい認証」「シンプルな権限管理」「高速な処理能力」「ユーザーごとの解析環境」といった要素に支えられています。
今後も私たちは、使いやすさと解析性能の両立を目指し、最新テクノロジーの導入を積極的に進めていきます。

IDAPとクラウド基盤の導入により解析環境が整った今、次のステップは「経営に直結するデータの標準化と可視化」です。
これを実現するため、私たちはプロジェクト４Ｄ（Daiichi Sankyo Data-Driven Decision Making）を発足しました。このプロジェクトでは、ERP（Enterprise Resources Planning；統合業務管理システム）の刷新を通じて、グローバルなビジネスプロセスから得られるデータを標準化し、経営情報を一元化することを目指しています。
具体的には、IDAPを活用して、世界中の拠点から集まる経営データをリアルタイムで可視化しています。

ERPの刷新が完了すれば、以下のような効果が期待されます：

• 各組織の意思決定がよりスピーディーになる
• 予算管理や実績のモニタリングがより高度になる
• 製品の需給調整がより効率的になる

これらの変化を通じて、データに基づいた経営判断が、より確実かつ迅速に行える体制が整います。

がん製品のグローバルにおける提供開始に伴い、当社事業のグローバル化は加速しており、地域間のコミュニケーションやコラボレーションが以前に増して、重要になっています。また、第一三共グループでは企業文化「One DS Culture」を作り上げ、世界中の社員が協力・信頼し合いながら当社のパーパス・ミッション・ビジョン実現に向けて効果的に連携できる職場の実現を目指しています。
これらの一環として、グローバルでコミュニケーション（メール、チャット、社内SNS等）やコラボレーション（文書共有基盤）基盤を共通化し、社員間のシームレスな連携によりOne DS Cultureの醸成や生産性の向上に繋げています。

近年、業界を問わずRobotic Process Automation*（RPA)をはじめとする自動化テクノロジーの導入が進んでいます。私たちもRPAを活用していますが、単なるツールの導入に留まらず、業務そのものの変革・改善こそが真のDXであると考えています。私たちは、「業務プロセスの可視化・自動化」の活動を通じて、全社的な業務変革の機会を見極め、持続可能な変革と改善の実現を目指しています。
* PCを用いて人が行う業務をロボットで自動化できるツール

業務の可視化に向けて、私たちはBusiness Process Management Center of Excellent (BPM CoE)を設立し、関連サービスの開発を進めています。また、グローバルで共通に活用できる業務管理システム（BPMS）の導入や、トレーニングコンテンツ・ガイドラインの整備を通じて、業務の流れを可視化し、継続的な改善を支える仕組みづくりに取り組んでいます。

また業務の自動化を全社的に進めるため、私たちは「System Development & Implementation (SD&I）」という専門チームを立ち上げました。SD&Iは、UiPath®やPower Platformなどの自動化技術をグローバルに展開し、従業員による市民開発も支援しています。
これらの取り組みにより、社内にイノベーションを生み出す文化を育みながら、従業員のスキル向上、そして業務の質と効率の向上（オペレーショナルエクセレンス）を目指しています。

ここまで、医薬品の各バリューチェーンにおけるDXをご紹介してきましたが、AI開発においても国や組織を越えたグローバルネットワークを形成し、バリューチェーン全体にわたってAIや機械学習の活用を推進しています。
これにより、創薬プロセスの効率化や品質向上、さらには医療現場への迅速な情報提供など、さまざまな領域での価値創出につながっています。 具体的AI活用の取り組みに関しては、次の項目より紹介しております。

業界やバリューチェーンの枠を超えた新たな可能性を追求するため、私たちは社内の機密情報とプライバシーを保護した独自の生成AIシステム「DS-GAI（Daiichi Sankyo-Generative AI）」を開発し、2023年9月より全社運用を開始しました。
DS-GAIはアイデア創出、コーディング支援、文章作成、学習、分析など、幅広い業務に活用されており、現在では11カ国のグループ会社に所属する9,300名以上の従業員が利用しており、その他のグループ会社においても、同様の生成AIシステムを展開しております。プログラミングの専門知識がなくてもコード生成機能を活用してアプリを自らカスタマイズするなど、新しいスキルを習得する社員も現れており、当社の想定を超える活用が広がっています。

運用開始後は、プロンプト入力のヒントや活用事例の共有サイト開設に加え、講演会やアイディエーションワークショップなどの施策を通じて、利活用を促進しています。また、利用者の声を反映しながらアジャイル開発による継続的な機能追加を行うことで、常に最新の生成AI技術を全従業員が利用できる環境を整えています。

これらの取り組みは、業務効率やアウトプットの品質向上に貢献するだけでなく、社員同士が新たな働き方を学び合い、組織全体の風土を変革していく原動力にもなっています。

生成AIによる業務支援に加え、私たちは画像AI解析技術の活用にも取り組んでおります。2022年7月には、高度な画像AI解析技術を有するエルピクセル社*と包括的な提携基本契約を締結しました。
この提携により、社内における画像AI解析活用ニーズの明確化、技術導入プロセスの迅速化、リードタイムの短縮を実現しています。さらに、知見を共有する仕組みを構築し、画像AI解析の利活用促進や社員の技術応用力向上にもつながっています。探索研究から臨床試験、製造、市販後に至るまで、バリューチェーン全体においてAIモデルの開発に向けた予備解析や概念実証を進めており、すでに実運用に至った事例も複数創出されています。

たとえば、スマートラボ化**の一環として、実験装置にAIを組み込むことで、これまで人が目視で行っていた液体の量の測定や、液体同士の境目（分液界面）の確認をリアルタイムで自動的に行えるようになりました。これにより、実験操作の一部が自動化され、作業の正確性と効率が向上しています。また、製剤工程では、薬の凍結乾燥処理において、これまで手作業で行っていた工程を自動化することで、開発作業のスピードアップと品質の安定を図っています。
これらの取り組みは、当社が注力するがん領域において、創薬・製剤工程の自動化や工程短縮による原価低減、品質管理の高度化に貢献しており、当社事業を支えています。

*ライフサイエンスと画像AI解析技術の融合分野におけるリーディングカンパニー
**AI、IoT、ロボット等を活用して、研究機器の自動化や必要な遠隔業務環境の構築を目指す取り組

生成AIや画像解析AIの活用に加え、私たちはグローバルに広がるビジネスを支えるため、すべての従業員が高精度なAI翻訳を自由に利活用できる環境を整備しています。2020年よりAI翻訳プラットフォームを導入し、さまざまな業務領域で活用してきました。
そして2025年4月からは、新たな翻訳環境として「DeepL Pro」の運用を開始しました。これにより、テキストやファイルの翻訳がこれまで以上に迅速かつ正確に行えるようになり、言語の壁を越えたコミュニケーションがよりスムーズに進められるようになっています。

今後も、翻訳精度の向上と業務効率化を目指し、最適なツールの導入と活用を推進していきます。