「製薬×データサイエンス Meetup」は、医療・ヘルスケア領域でのデータ活用の取り組みを紹介する、データサイエンティスト、データエンジニア向けのイベントです。
今年で5回目となる今回は、昨年に引き続きアステラス製薬株式会社、エーザイ株式会社、小野薬品工業株式会社、塩野義製薬株式会社、住友ファーマ株式会社、第一三共株式会社、武田薬品工業株式会社、田辺三菱製薬株式会社、中外製薬株式会社の9社のデータサイエンティストの社員が登壇。バリューチェーンにおけるデータサイエンスの事例を、ご紹介します。各社のプレゼンテーションの後には、医療・ヘルスケア領域に興味のある方向けに、各社に分かれた相談会も開催されます（相談会の開催有無と内容は、各社により異なります）。
＜こんな方におすすめ＞
データサイエンティスト、データエンジニアとして実際に取り組まれている方
これからデータサイエンティスト、データエンジニアを目指そうとしている方
製薬企業のデータサイエンスに興味のある方
申込締切
2025年8月26日（火）17:00
プログラム
＃について 1列目バリューチェーン 2列目技術要素
| プログラム |
| 13:00‐16:30 第１部：オープニングリマーク、9社によるプレゼンテーション(各20分) 司会進行：山本 彩奈/ 小野薬品工業株式会社 デジタルテクノロジー本部 ビジネスIT&DX部 |
| 13:00‐13:10 オープニング リマーク 香山 雄大/ 第一三共株式会社 グローバルDX データインテリジェンス部 データアナリシス＆ＡＩーＭＬグループ |
| 13:10‐13:30 1⃣田辺三菱製薬株式会社 『Wet出身研究者が語る自然言語処理による創薬プロセス変革』 西村 裕一/ 創薬本部 創薬基盤研究所 創薬難易度が高まるなか、R＆Dの生産性向上は製薬企業共通の課題である。AI・DX技術の活用がその解決策として期待され、当社でも複数のDX施策を推進している。なかでも自然言語処理技術（NLP）は汎用性が高く、創薬研究の多様な領域に応用可能である。本発表では、バイオインフォインフォマティクスとNLPを活用した創薬プロセス変革の実例を紹介し、Wet出身の立場からデータサイエンティストとの協働の重要性についても考察する。 #創薬研究 #バイオインフォマティクス #論文データ #自然言語処理 #LLM |
| 13:30‐13:50 2⃣アステラス製薬株式会社 『創薬研究における情報収集の効率化：NLP・画像処理による非構造化データ解析事例 』 小松 祐城/ DigitalX R&DX Biology Informatics データサイエンティスト 創薬研究者は日々、最先端の科学的知見や研究成果、臨床試験の結果などを調査し、創薬に資する情報の収集に多くの時間と労力を費やしている。本発表では、自然言語処理や画像処理を活用し、膨大な論文や特許などに含まれるテキストや画像から、研究方針の策定や新規アイデアの検証などに有用な情報を効率的に抽出・整理する取り組みを紹介する。また、創薬研究におけるデータ分析の魅力や、現場で直面する難しさについても触れる予定である。 #創薬研究 #自然言語処理 #LLM #画像処理 |
| 13:50‐14:10 3⃣エーザイ株式会社 『探索合成効率化を目指した予測AIモデルのシステム構築』 黒木 章弘/ Integrated Chemistry Advanced Technology部 化学構造から薬効、物性、薬物動態を予測するAIモデルは、効率的に医薬品候補品を見出す上で重要な技術である。本発表では、モデル構築時に複数の特徴量を同時に比較できるシステムや、有機合成化学者が構造アイデアをアップロードするだけで、様々な予測値が自動で計算・表示されるwebツールについて、その活用事例を通して紹介を行う。 #創薬研究 #機械学習 #活性予測 #ADMET予測 #ツール開発 |
| 14:10‐14:30 4⃣第一三共株式会社 『Agentic AIを活用したデータサイエンス業務の効率化』 前寺 正太郎/ グローバルDX データインテリジェンス部 データアナリシス＆ＡＩーＭＬグループ 近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な発展により、幅広い分野での業務プロセスの飛躍的な改善、効率化が期待されている。本トークでは、LLMを活用した第一三共におけるデータサイエンス業務の効率化を、特にagentic AIに注目して概説する。Agentic AIによってサーベイ、仮説立案、検証、コーディングのプロセスを高速化させる試みを、実際のデータサイエンス業務を例に挙げて発表する。 #創薬研究 #生成AI #Agentic AI #機械学習 #創薬研究 #LLM |
| 14:30‐14:40 休憩 |
| 14:40‐15:00 5⃣中外製薬株式会社 『LLMで加速する、創薬業務プロセス』 水谷 圭佑/ デジタルトランスフォーメーションユニット デジタルソリューション部 データサイエンスグループ 本発表では、創薬研究活動を支援するLLMを応用した取り組みを３つ紹介する。初めに、テキストに加えて分子表現を入力とした、マルチモダールLLMによる分子の物性説明文生成である。続いて、バイオ/化学分野での画像識別タスクにおいて、モデルの推論精度を最大化する自動プロンプトチューニングを解説する。最後に、社外発表資料の審査効率化のため、マルチモダールLLMを活用した類似資料検索アプリケーションを紹介する。 #創薬研究 #LLM #マルチモーダルモデル #自動プロンプトチューニング #ケモインフォマティクス ＃業務効率化 ＃Google Cloud |
| 15:00‐15:20 6⃣小野薬品工業株式会社 『つながりを科学する：協同の知とイノベーション創発』 山下 博史/ デジタルテクノロジー本部 ビジネスIT&DX部データ戦略課 人と人、人とAIの関係からイノベーションが生まれる。本講では、社員間のつながりの構造からコミュニケーションを計測する取り組みを紹介し、人とAIが対等な関係性のもとで医薬分子デザインを行うシナリオを考察する。 #創薬研究 #社内コミュニケーション #ソーシャルネットワーク分析 #人とAIのインタラクション |
| 15:20‐15:40 7⃣塩野義製薬株式会社 『メディカルライティング x 生成AI = ？？』 西村 亮平/ DX推進本部 データサイエンス部 Generative AIグループ グループ長 生成AIはライフサイエンス領域の業務に大きな革新をもたらす技術として期待されており、2025年度は具体的な業務への適用が進む段階にあると考えられます。SHIONOGIデータサイエンス部 Generative AI グループでは、全社共通のAIインフラを構築するとともに、事業部門と密に連携しながら研究開発の効率化や経営意思決定の高度化など幅広い応用に取り組んでいます。本講演では、これらのうち医薬開発領域にフォーカスし、メディカルライティングの効率化を目指す事例をご紹介いたします。 #医薬開発 #生成AI |
| 15:40‐16:00 8⃣住友ファーマ株式会社 『アンメットメディカルニーズ情報の全社活用基盤の構築 -デザイン思考で「化けた」案件-』 坂本 光/ IT & データアナリティクス部 データアナリティクス&デジタルソリューショングループ とある部門から寄せられた学会抄録情報の活用の相談。よくよく話を聞くと、真のニーズは情報資産の全社的な活用だった…！本講演では、いちユーザー部門の要望がデザイン思考により全社規模のデータの利活用を目指すプロジェクトに変貌する様や、プロジェクトで目指す構想および取り組み状況について紹介する。住友ファーマは、社員全員がビジネスを考える会社へ。 ＃育薬戦略 ＃データ活用基盤 ＃アンメットメディカルニーズ ＃デザイン思考 ＃アジャイル |
| 16:00‐16:20 9⃣武田薬品工業株式会社 『グローバルな製造DXの最前線 - 予測型工場の実現に向けた武田薬品工業の実践』 劉 玉平/ グローバルマニュファクチャリング＆サプライ ジャパン 戦略企画部 データサイエンスグループ 主席部員 武田薬品工業では、より高いレベルで患者さんに高品質な医薬品を安定的にお届けするために、予測型工場の実現を目指した技術開発・現場実装を行っています。今回紹介する事例では原薬製造のプロセス・品質試験データなどを横断的に利用し、理論計算や機械学習などの技術を巧みに組み合わせた予測モデルを構築しました。製造プロセスで起きている現象の理解や収量などの予測に役立てている様子や今後の展望についてお話します。 #製造 #製造DX #機械学習 #デジタルツイン |
| 16:20‐16:25 クロージング |
| 16:30‐17:00 第２部：企業別キャリア相談会 |
＊敬称略
＊プログラムは予告なく変更の可能性がございます。予めご了承ください。
登壇者
| プロフィール | |
 | 西村 裕一 田辺三菱製薬株式会社 創薬本部 創薬基盤研究所 九州大学大学院理学府化学専攻 博士後期課程修了。博士（理学）。 2014年に田辺三菱製薬（株）に入社。入社後はWetの研究員として低分子および核酸医薬品の創薬研究に従事。2017年よリアルワールドデータの創薬活用を推進。2019年に企画部門に異動し、情報調査・ポートフォリオマネジメント業務を担当。2024年より創薬基盤研究所にて創薬研究のプロセス変革に取り組み、複数のDXプロジェクトを主導。 |
 | 小松 祐城 アステラス製薬株式会社 DigitalX R&DX Biology Informatics データサイエンティスト 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 計算工学専攻 修士課程修了。システムインテグレーターおよびAIベンチャー企業にて、機械学習モデルの開発、データ分析、ソフトウェア開発などに従事。その後、2021年にアステラス製薬へ入社。創薬研究分野で、主に自然言語処理を用いたデータ分析や検索システムの開発などを担当しており、情報収集の効率化に取り組んでいる。 |
 | 黒木 章弘 エーザイ株式会社 Integrated Chemistry Advanced Technology部 東京大学大学院農学生命科学研究科 修士課程修了。2022年エーザイ株式会社に入社。ケモインフォマティシャンとして、AI技術を用いた各種予測モデルの開発や新規化合物の構造提案等に従事。 |
.png) | 前寺 正太郎 第一三共株式会社 グローバルDX データインテリジェンス部 データアナリシス＆ＡＩーＭＬグループ 東京大学薬学系研究科博士後期課程修了。2022年度第一三共株式会社に入社。深層学習モデルを活用した創薬研究から、分子設計アルゴリズムの開発、大規模言語モデル（LLM）による文書情報解析まで、幅広いデータサイエンス領域を手掛ける。趣味は数学と競技プログラミング。最近はagentic AIを用いた創薬研究の可能性に興味を持っている。 |
.png) | 水谷 圭佑 中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット デジタルソリューション部 データサイエンスグループ 2024年入社。学部時代は機械学習、数理最適化を専門とする研究室で、タンパク質言語モデルを取り扱う研究に従事。データ解析コンペティションなどに参加するなか、2022年に開催した「中外データサイエンスインターンシップ」に挑戦。現在はデジタルソリューション部データサイエンスグループに所属。機械学習を用いたアプリケーション作成や、高度データ解析を担当。 |
.png) | 山下 博史 小野薬品工業株式会社 デジタルテクノロジー本部 ビジネスIT&DX部データ戦略課 2001年京都大学大学院理学研究科博士後期課程単位取得退学。2014年博士（統計科学，総合研究大学院大学）。化学メーカー、製薬メーカーを経て2022年10月より現職。データドリブンな意思決定を各部門と共に推進している。2015～18年統計数理研究所客員准教授。 |
 | 西村 亮平 塩野義製薬株式会社 DX推進本部 データサイエンス部 Generative AIグループ グループ長 関西学院大学総合政策学部卒業。システムインテグレータ、ASP事業者、ひとりSE、フリーター等を経て、2018年に SHIONOGI へ。基幹システムや全社インフラ環境の刷新に従事し、2024年10月より生成AIの利活用推進を行うための新設グループのマネージャに。ITのレイヤ・適用領域の広く浅い経験を基に、いろいろやる人。 |
.png) | 坂本 光 住友ファーマ株式会社 IT & データアナリティクス部 データアナリティクス&デジタルソリューショングループ 徳島大院 博士前期課程修了。製薬企業での創薬研究や日用品卸の社内SE業務の経験から、研究およびIT両面の知見を持つ。2024年に住友ファーマに入社し、IT&データアナリティクス部にてプロジェクトの企画やシステム/ツール開発・運用、AWS利用環境の改善等を担当。株式会社アシスト主催のソリューション研究会 分科会活動にてデザイン思考の具体的・実践的な手法を研究した側面も持つ。 |
 | 劉 玉平 武田薬品工業 グローバルマニュファクチャリング＆サプライ ジャパン 戦略企画部 データサイエンスグループ 主席部員 東京大学大学院工学系研究科で博士後期課程を修了。日本の重工メーカー、化学メーカーにて、プロセスシミュレーションやデータサイエンスプロジェクトに従事。2023年1月に武田薬品に入社。日本国内の3つの製造拠点を担当し、データ解析による既存製品の収率改善や、デジタルツインを活用した新製品の技術移転期間の短縮などの業務に取り組んでいる。 |
＊敬称略
参加費
無料（事前登録制）
参加形式
第1部：各社プレゼン(Zoom配信/Slidoによる質問受付)
第2部：企業別の個別相談(Zoomミーティング・ブレイクアウトルーム使用)
定員
オンライン1000名
事前登録制、先着順
主催
主催：アステラス製薬株式会社、エーザイ株式会社、小野薬品工業株式会社、塩野義製薬株式会社、住友ファーマ株式会社、第一三共株式会社、武田薬品工業株式会社、田辺三菱製薬株式会社、中外製薬株式会社、一般社団法人ライフサイエンス・イノベーション・ネットワーク・ジャパン（LINK-J）
後援：日本ディープラーニング協会(JDLA)
お問い合わせ先
LINK-J
contact＠link-j.org
※このイベントはLINK-JとLINK-J会員のタイアップイベントです。
