医薬品の研究開発を担う製薬企業では、バリューチェーンにおける効率化と価値創出に向けたデータサイエンスの活用ニーズが年々、高まっています。国内の製薬企業の多くがデータサイエンティストなどデジタル人財の採用・社内育成に力を入れるものの、

1.  データサイエンティストやデータエンジニアの人財不足

2.  製薬業界への転職やキャリアパスのイメージ不足

3. 「製薬×データサイエンス」の具体的な取り組みや事例の認知不足

という課題があり、これに対応するため国内の製薬企業各社が協力し2021年に立ち上げたイベントが「製薬×データサイエンスMeetup」です。このイベントを通じて、データサイエンスの具体的な取り組みやキャリアパスをより広く発信していくことを目指しています。
4回目の開催となる今年は、アステラス製薬、エーザイ、小野薬品工業、塩野義製薬、住友ファーマ、武田薬品工業、田辺三菱製薬、第一三共、中外製薬の9社からデータサイエンスやDX推進を担当するメンバーが事務局として企画し、8月24日（土）に開催しました。
Peatixにて参加を呼びかけたたところ、860名の方にご参加いただきました。

当日の発表内容を報告します。

発表要旨

1⃣ 第一三共株式会社
「社内データを活用した機械学習モデル構築の自動化と予測可視化ツールの開発」
白石 幹/ 研究統括部モダリティ第一研究所

    第一三共株式会社では、創薬研究の生産性向上を目指す「データ駆動型創薬（D4）」活動の一環として、社内の化合物情報から活性やADMET特性を予測する定量的構造活性相関モデルの開発に取り組んでいる。本発表では、株式会社エクサウィザーズと協業して導入したAIコンポーネント群「exaChem」や、グラフニューラルネットワークを活用した自動機械学習（AutoML）実現への取り組み、及び予測結果を取得・可視化するツール開発について紹介する。
#創薬研究 #機械学習 #自動機械学習 (AutoML) #ADMET予測 #ツール開発 #GNN

2⃣ アステラス製薬株式会社
「創薬研究とLLM - 令和版自然言語処理を用いた創薬研究支援の最前線 -」
 ​    髙橋 啓吾/デジタルX リサーチX リサーチインフォマティクス

　本トークではデータサイエンスと自然言語処理技術がどのように創薬研究を加速させているかについて紹介する。特に、LLMを用いた文献検索や情報抽出により、大量の科学論文から創薬に役立つ情報を効率的に引き出す事例を用いて、LLMが創薬研究で果たす役割を紹介する。製薬業界でのLLMの実応用に興味がある方に有益な情報を提供できればと考えている。
#創薬研究 #論文データ #非構造データ #情報抽出 #仮説生成 #LLM

3⃣ 中外製薬株式会社
「生成AIが解き明かす、臨床試験成功の鍵」
    徳山 健斗/DXユニット デジタル戦略推進部 データサイエンスグループ
関山 拓也/臨床開発本部 バイオメトリクス部 PHCDSグループ

 中外で取り組んでいる自己主導型研究について、その内容と取り組みについて一部紹介する。臨床試験の適格基準から医学情報を適切に抽出するため、自然言語処理によりテキストを特徴量に変換する手法を検討。その中でLLM(大語彙モデル)を用いて適格基準を整理し、整理前後の文章を用いて臨床項目の抽出を実施、違いを分析。LLMによる整理が、適格基準から臨床的な項目を効果的に抽出できるかを検証する内容を発表する。
#臨床試験 #LLM #NLP #臨床試験 #症例登録 #マルチクラウド

※中外製薬のセッションは講演資料を以下に公開しております。資料の無断複製・転載・二次利用は禁止とさせていただきます。

4⃣ 住友ファーマ株式会社
「Server Lessで構築するクロマトグラフ波形解析ツール」
    井深 健太郎/ データデザイン室

原薬工場における品質管理業務改善の一環として、HPLC (高速液体クロマトグラフィー) データの利活用とクロマトグラム解析業務の効率化を目指したシステム開発を行った。本システムはAWSのサービスを活用しサーバーレスなシステムとして構築されている。本発表では、その構築過程で得られた知見と、サーバーレスな波形解析システム構築におけるポイントを技術的な視点から紹介し、その導入効果についても触れる。
#製造 #AWS #ServerLess #分析データDB #波形解析 #DX

5⃣ 武田薬品工業株式会社
「生成AIを軸とした業務プロセス改革：実装アーキテクチャからアセット化まで」　
   大和田 あゆみ/ ジャパン ファーマ ビジネス ユニット データ・デジタル＆テクノロジー部

​　生成AIを既存業務プロセスに適用することにより、品質・生産性の向上や一貫性の確保が期待される。本発表では、内製で開発している生成AIのユースケースとシステムアーキテクチャを紹介する。また、ユースケースごとに適した生成AIアーキテクチャの選定、データプライバシーや公平性などのリスクの特定と緩和策や安全な活用方針についても説明する。
#販売 /市販後 #LLM #NLP #AWS #AIアーキテクチャ

6⃣ 小野薬品工業株式会社
「大規模言語モデルを活用したリアルワールドデータ分析支援の取組み」
 渡邊 崇/ デジタルテクノロジー本部ビジネスソリューション一部データ戦略課

　臨床現場で得られる診療行為に基づく情報を集めたリアルワールドデータ（RWD）の解析は市販後の医薬品の有効性・安全性評価や使用実態の把握に重要な役割を果たしている。しかし、医療制度、医学・薬学、統計学・疫学等の専門知識が必要で、これらを兼ね備えた人材の確保は難しい。本発表では、少人数で効率的に RWD 解析を行う方法として、弊社が取り組んだ大規模言語モデルの活用事例を紹介する。
#市販後 #LLM #RWD #OpenAI

7⃣ 田辺三菱製薬株式会社
「医薬品営業における顧客データとは-データサイエンスが導く営業戦略」
    中西展大/ 日本医薬事業本部 マーケティング部デジタルマーケティンググループ

　医療用医薬品における営業の使命は、医薬品の適正使用を推進し、医療に貢献することである。営業担当者はMR（医薬情報担当者）と呼ばれ、他の業種における営業とはその活動内容・目的・発生する/観測されるデータが大きく異なる。本発表では、医療用医薬品の営業活動から得られるデータ特徴（他の業種との違い/強み/弱み）を紹介しつつ、営業施策の効果検証や潜在患者数の推計など、いくつかの具体的な分析事例を紹介する。　
#市販後 #予測モデル構築 #医療用医薬品営業ログ #患者数推計 #営業施策効果検証

8⃣ エーザイ株式会社
「データサイエンスと認知症領域におけるリアルワールドデータ活用」
​    佐々木 光太郎/Human Biology Integration Human Biology Data Ecosystem Department

　創薬に向けた探索研究からエビデンス創出まで、製薬業界ではリアルワールドデータの活用が幅広く進められている。本発表では、データサイエンティストの視点から、エーザイの注力領域の一つである認知症領域におけるリアルワールドデータの活用について紹介する。データサイエンスが認知症領域でどのように役立つか、その一例を示す。
#市販後 #RWD #疫学

9⃣ 塩野義製薬株式会社
「次世代の価値創造に挑むSHIONOGIデータサイエンス-DWH、データカタログ、MLOpsの進化-」
　坂井 聡/DX推進本部データサイエンス部データエンジニアリングユニットコンピューターサイエンスグループ
　山下 彩花/DX推進本部 データサイエンス部 データエンジニアリングユニット データエンジニアリンググループ
　高市 伸宏/DX推進本部 データサイエンス部 データエンジニアリングユニット コンピュータサイエンスグループ

塩野義製薬データサイエンス部はセントラルデータマネジメント (CDM) 構想のもと、全社を巻き込み、質と量を兼ね備えたData Warehouseと、検索性と網羅性を持つデータカタログを構築し、データ活用を強力に推し進めてきた。また、多様化・高度化する解析業務のため、主たる計算環境 (統合解析環境) は、データとの距離を縮める新しい仕組みへと改めた。更に、より高い倫理観で、より高速に仮説・検証サイクルを回すために、解析プロセスのトレーサビリティ機能の実装と、それに基づくMLOps活用推進への取組は非常に挑戦的である。本講演では、これら取組の目的と全容を解説する。
#コーポレート #MLOps #統合解析基盤 #AWS #DWH #データカタログ

アンケート結果、今後に向けて

本イベントは、製薬企業をはじめIT企業、製造業、教育・研究機関など様々な業界から参加者が集まりました。アンケート回答者（XX名）の9割が「イベントに満足した」、「今後も製薬×データサイエンスMeetupイベントに参加したい」と回答しています。

・創薬からマーケティングまで、幅広いバリューチェーンにおける部署の事
   例を網羅的に聞くことができ大変参考になった。
・企業秘密のイメージの強い製薬業界で、これほど高度な情報を公開すると　
　いうのは驚きと共に感動した。
・製薬企業に特化し、かつこれだけの企業が参加するイベントは滅多にない
　ため、来年以降も是非開催してほしい。
・データサイエンストの活躍の場がこんなにもあるというのは驚きで、将来　
　のキャリアの幅が広がった。
・プレゼンテーションだけでなく、個別相談会までご用意いただけた点に大
    変満足している。

といったコメントが寄せられました。また、キャリア採用だけでなく、データサイエンスで製薬業界を目指す大学生・大学院生の皆さんにも多く参加いただきました。
来年も本イベントを開催できるよう、事務局一同、検討していきます！

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