2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)に出展しました。
こんにちは、CHUGAI DIGITALです。
2023 年6月6日（火）-9日（金）に開催された「2023年度 人工知能学会全国大会（第37回）」に出展しました。人工知能学会は人工知能に関連する国内の研究者が研究成果を発表する学会で、今年は熊本城ホール＋オンラインのハイブリッド形式となりました。
中外製薬は企業展示会場での展示ブース出展、インダストリアルセッション、インタラクティブセッションのポスター発表、オンライン説明会を行いました。今回は、当社による出展の様子や発表内容をご紹介します。
展示ブース
中外製薬のDX戦略と研究開発におけるAI活用事例を紹介するとともに、各部のデータサイエンスに特化したインターンプログラムをご案内しました。
連日50名近い方がブースに訪れてくださり、皆さんに、当社の取り組みを知っていただく良い機会になりました。
インダストリアルセッション
「中外製薬が目指す革新的な新薬創出・AI活用の取り組み」
関沢太郎(デジタル戦略推進部 企画グループマネジャー)
中外製薬が目指す、デジタル技術を活用して社会を変えるヘルスケアソリューションの提供について関沢太郎が当社の研究開発におけるDX戦略、AI活用の事例、人財育成、パートナリングの取り組みについて紹介しました。
オンライン説明会
「機械学習技術による抗体創薬プロセスの革新
MALEXA®:MAchine LEarning X Antibody」
白井 和英（研究本部創薬基盤研究部マシンラーニングＧ）
中外製薬が展開する独自の抗体創薬プラットフォームおよび抗体エンジニアリング技術を基盤とした抗体創薬について、研究本部の白井和英が紹介しました。
「MALEXA®: MAchine LEarning X Antibody」とは、抗体創薬プロセスで得られる種々の実験データに機械学習技術を適用することで、抗体創薬の効率化や成功確率の向上を目指す新たな技術です。その適用先として、リード抗体配列取得とリード抗体配列最適化があります。
MALEXA®適用の結果、結合能の高いリード抗体配列の取得や、要求仕様を満たす特性を有するリード抗体配列の最適化が実現できました。
【オンライン説明会 発表者プロフィール】
2011：東京大学大学院新領域創成科学研究科 情報生命科学専攻 修士課程 修了、 株式会社ニコン 入社 2020：名古屋大学大学院創薬科学研究科 基盤創薬学専攻 博士課程 修了 博士（創薬科学） 2021：中外製薬株式会社 入社 業務内容： 機械学習を主とする抗体エンジニアリング創薬
オンラインインターンシップ説明会
デジタル戦略推進部の徳山 健斗、佐野 勲がインターンシップについて説明しました。当社では、デジタル戦略推進部をはじめ、研究本部、臨床開発本部にてデータサイエンティスト向けのインターンシップを実施しています。各部にて期間・テーマを設けており、1日で終了するプログラムも準備しております。
ご興味のある方は、中外製薬株式会社のインターンシップマイページよりエントリーをお願いします。
URL：https://mypage.1050.i-web.jpn.com/chugai-pharm2025/applicant/login/baitai-entry/entrycd/CPT
ポスター発表
スポンサー出展だけでなく、一般ポスターセッションにおいても、中外製薬の社員が３つのポスター発表を行いました。
「ナレッジグラフエンベッディングによるリンク予測におけるデータセット分割についての実験と考察」
臨床開発本部バイオメトリクス部 丹尾 真理子、生井 伴幸、茶谷 良一、研究開発本部バイオロジー基盤部 和田 学
「診療データベースを用いた去勢抵抗性前立腺癌患者の予後予測」
臨床開発本部バイオメトリクス部 高橋 慶多、岩井 俊樹、勝俣 京子、杉谷 康雄
「グラフデータセットの機械学習適合性を評価する指標の提案のためのデータセットによるリンク予測結果の違いについての考察」
矢野 雄一1、赤木 健一朗1、夏目 やよい2,5、黒田 正孝2,4、伊藤 眞里2、樋口 千洋2、上野 賢也3、丹尾 真理子6 (1.日本電気株式会社、2.国立研究開発法人 医薬基盤・健康・栄養研究所、3.東レ株式会社、4.田辺三菱製薬株式会社、5.徳島大学 先端酵素学研究所、6.中外製薬株式会社バイオメトリクス部）
学会出展を終えて・・
今回の人工知能学会も前回同様に当社は製薬企業としては唯一のブース出展企業だったため、「製薬企業でもAI活用されていることを初めて知りました！」という声を多くいただきました。
展示ブースにて、研究本部とデジタル戦略推進部のデータサイエンティストが実務のAI活用事例や自身のキャリアについてお話させていただいたことで、”データサイエンティストだけでなくエンジニアとしても自分の研究を生かすことが出来る”という点や、”患者さんへの貢献につながる質の高いデータが社内にあり、人工知能を研究開発とビジネスの意思決定に生かすことが出来る”という点に、驚きと関心を持っていただけたようです。