製薬業界でのAIの活用方法｜導入メリット・事例を紹介

現代はAIによる知的労働の代替が加速しており、製薬業界でも機械学習やディープラーニングといったAI技術の戦略的活用が進みつつあります。変化の加速する現代市場の中で、製薬企業が競争優位性を確立するためには、AIの適切な活用方法を理解しなくてはなりません。 

製薬業界でのAI活用方法

製薬業界は変化の激しい産業であり、新薬開発の成功によって大幅な増収を達成することもあれば、主力医薬品の特許切れや需要の減退によって大幅な減収に至るケースも少なくありません。また、一般的な疾患の治療薬はすでに確立されており、新薬開発の焦点は難治性疾患の分野にシフトしつつあります。

このような背景の中、製薬企業が発展し続けるためにはDXの推進が不可欠であり、その実現に欠かせないデジタル技術として注目を集めているのがAIです。製薬業界におけるAIの代表的な活用方法として、以下の4つが挙げられます。

創薬プロセスの効率化

新薬の開発には数百億～数千億円規模の莫大な資金が必要とされており、なおかつ10年以上の研究・開発期間を要するのが一般的です。AIは、蓄積されたデータセットから化合物の構造と、その生物学的活性における関係性を解析し、既存の化学物質と疾患に関連する分子間の相互作用を高い精度で予測できます。

また、化合物の毒性や副作用の予測精度も大幅に向上し、創薬における各種試験の成功率を高める効果が期待できます。それによって、研究・開発期間の短縮やコストの削減につながり、化合物・化学物質の基礎研究から製造・販売に至る創薬プロセスを効率化できる点が、AIを活用するメリットです。

臨床試験の最適化

新薬を製品として販売するためには、化合物の安全性と有効性を確認し、人間に使用できるかどうかを判断する臨床試験が不可欠です。臨床試験にAIを活用できれば、特定の病気に有効な化合物を特定するとともに、動物実験や細胞実験を介して化合物の安全性・有効性を高い精度で解析できます。

また、臨床試験の成功には、被験者の選定が重要です。AIが患者の病歴や診断データ、遺伝情報などを分析することで、臨床試験に適した被験者を正確に特定できる可能性が高まります。さらに治験のデータセットに基づき、発生し得る副作用や合併症などを高い精度で予測できる点もメリットのひとつです。

医薬品需要の予測

製薬企業が持続的に発展するためには、製品の需要と供給を分析し、医薬品市場の中で競争優位性を確立できるかを正確に予測しなくてはなりません。AIは過去の出荷データや販売データ、創薬モダリティのトレンド、または季節要因や経済指標など、様々な情報を統合的に解析して将来の医薬品需要を予測できます。

需要動向を正確に予測できれば、どの医薬品がどれだけ必要かを高い精度で把握できるため、過剰在庫による資金回転率の低下や、過小在庫による機会損失といったリスクを最小限に抑えられます。また、需要予測にAIを活用することで、先発医薬品の独占期間が終了した後の売上予測やチャーン予測なども可能です。

顧客・医療従事者への対応業務

人命に関わる事業活動を展開する製薬企業では、顧客や医療従事者からの問い合わせに対する迅速かつ的確な応対が必要です。とくに、コンタクトセンターにおけるオペレーターの応対品質に差が生じる場合、顧客満足度の低下によって顧客流出につながるリスクが懸念されます。

また、医薬品に関する正しい情報提供や適切なサポートが欠如した場合、患者が誤った情報に基づいて服薬する恐れがあります。コンタクトセンターにAIを導入できれば、VOC分析に基づく最適な回答を導き出せるとともに、オペレーターや医薬情報担当者の業務負荷を軽減できる点がメリットです。

製薬業界がコンタクトセンターにAIを導入するメリット

国内では様々な産業でコンタクトセンターにおけるAIの導入率が上昇しており、製薬業界でも応対品質の向上や、オペレーターの業務支援を目的として活用が進んでいます。製薬企業がコンタクトセンターにAIを導入する主なメリットは、以下の5つです。

オペレーターの負担軽減

AIを導入することで、24時間体制のサポートを提供できるとともに、ユーザーの定型的な質問に自動的に対応できます。それにより、オペレーターの業務負荷を軽減し、より専門性の高い複雑な問い合わせに集中できる点が大きなメリットです。また、業務の効率化によってオペレーターのストレスや疲労を軽減できれば、離職率や定着率の改善が期待できます。さらに、カスタマーサポートの一部を自動化することで、コンタクトセンターの人件費を削減できる点もメリットのひとつです。

回答品質の均一化・向上

コンタクトセンターの重要課題として、オペレーターの回答品質の均一化が挙げられます。オペレーターは、業務の熟練度によって回答品質に差が生じる場合が多く、属人化が発生しやすい職種です。AIとFAQシステムやCRMなどを連携できれば、膨大なデータセットから瞬時に必要な情報を参照でき、顧客や医療従事者からの問い合わせに迅速かつ正確に応じられます。それによって、オペレーターの回答の正確性が向上するとともに、回答品質を均一に保てる点が大きなメリットです。

問い合せデータの蓄積・分析

コンタクトセンターにAIを導入するメリットは、収集・蓄積された顧客の声（VOC）を分析し、その知見を医薬品の研究・開発やマーケティング戦略の立案・策定などに活用できる点です。コンタクトセンターには、顧客・医療従事者から寄せられた意見や要望などが蓄積されています。AIは、自然言語処理を用いてVOCから特定のキーワードやフレーズを抽出できるため、顧客の意見をもとに医薬品の改善点を特定したり、見込み顧客の潜在需要を発掘してマーケティング分析に活用したりできます。

まとめ

製薬業界においてAIは大きな注目を集めており、創薬プロセスの効率化や臨床試験の最適化、医薬品の需要予測、顧客・医療従事者への対応業務といった分野での活用が進んでいます。また、応対品質の向上やオペレーターの業務支援を目的として、コンタクトセンターにAIを導入する製薬企業も少なくありません。

コンタクトセンターにAIを導入できれば、CXの改善やオペレーターの業務負荷の軽減、回答品質の均一化、問い合わせデータの蓄積・分析、BCP対策の実現といった成果が期待できます。製薬業界を取り巻く市場環境は厳しさを増しつつあるため、いかにしてAIを活用するかが重要な経営課題となるでしょう