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Novartis：AI導入で創薬プロセス効率30%向上

  • Writer: Ryosuke Murai
    Ryosuke Murai
  • Jan 31
  • 4 min read

Updated: Feb 20

製薬業界ではAIを活用した創薬プロセス革新が加速している。スイスに本拠を置くグローバル製薬企業Novartisは、AIを戦略的に導入し、ワークフロー自動化や予測分析を通じてプロセス効率を30%向上させるなど、業界の課題を打破する画期的な成果を達成した。臨床試験レポート作成の自動化やデータ処理時間の劇的短縮など、多角的なAI活用が競争優位性を生み出している。



 

Novartisはスイスを拠点とする世界有数の総合製薬企業。150カ国以上で医療用医薬品やジェネリック医薬品を提供し、2023年の売上高は445億ドルを記録。創薬プロセスにおける以下の課題を解決するため、AI戦略の本格導入を決定した。

  • 高コスト構造：新薬1つの開発に10-15年・1-2億ドルのコストが発生

  • 臨床試験の高失敗率：候補化合物の90%が臨床試験段階で失敗

  • プロセス・データ管理の非効率性：労働集約的な作業が多く、医療データや画像データのサイロ化による活用不足

  • 規制対応の複雑化：GDPR/HIPAA対応やAIモデルの説明責任要件の強化

  • 人材不足：AI専門家の獲得競争激化と社内スキルギャップ


 

  • AIによるワークフロー自動化と予測分析で30%作業効率を改善

  • データ管理・予測分析・ワークフロー自動化の統合により総合効率が25%向上

  • 商業分析におけるデータ取込み時間を600%短縮

  • 臨床試験レポート作成の自動化で大幅なコスト削減

  • AIガバナンスフレームワークによりGDPR/HIPAA準拠


 

  • ワークフロー自動化：

    • 自然言語処理を活用した「AE Brain」システムで有害事象報告を自動化

    • 自然言語処理による文書分析・AIをワークフローに組み組み人間による意思決定の補助

  • 予測分析プラットフォーム：

    • 「Nerve Live」をデータ分析のために導入し、リアルタイムな意思決定を支援

  • データ統合基盤：

    • AI導入前にデータクリーニングと標準化プロジェクトを先行実施。臨床データから市場動向まで多様なフォーマットの情報を、守秘義務を遵守しつつ統合。

  • 規制対応フレームワーク：

    • データ匿名化技術とAI倫理委員会を設置

  • 人材開発プログラム：

    • 大学連携とリスキリングでAI人材を育成


 

  1. ワークフロー自動化で人的ミスを排除

    自然言語処理を活用した文書分析システムを導入。従来手作業で行っていた臨床試験データの処理を自動化し、従業員の高付加価値業務へのシフトを実現。

  2. 予測分析による意思決定の高度化

    機械学習を統合した「Nerve Live」プラットフォームで、市場動向から創薬ターゲットまでを予測。データ駆動型の薬剤開発プロセスを構築。

  3. 戦略的パートナーシップによる加速

    Microsoft・Isomorphic Labs (Google DeepMindからの独立企業)との提携など、外部知見を積極導入。自社リソースだけでは実現できないスピードでAI活用を推進。

  4. 規制対応と人材育成の並行実行

    AI倫理委員会を設置してGDPR/HIPAA準拠を確保しつつ、大学連携プログラムで次世代AI人材を育成。技術導入と組織変革を両立。


 

NovartisはAI導入において「現場の抵抗」「規制対応」「人材育成」の3大課題に直面。

①現場の抵抗については、あくまでも「意思決定支援ツール」としてAIを位置付け、段階的なパイロットを実施することで社内への浸透を推進。

②GDPR/HIPAA対応では、最初から匿名化技術をAIモデルに組み込み、コンプライアンスフレームワークを構築。

③AI人材不足については、Microsoftとの協働トレーニングで社内リソースを育成し、AI人材の外部採用に依存せず、既存スタッフのリスキリングで1年で200名の実践部隊を育成。


これらの経験から得られた教訓は、中小企業がAIを検討する際にも応用可能な現実的な戦略と言える。


 

  • 課題の明確化から開始 自社のボトルネックを「創薬コスト」「データ管理」「規制対応」など具体化し、それらの課題に対して適切なソリューションを検討

  • 段階的なAI導入 会社全体への一括導入ではなく、文書処理自動化など小規模POCから開始し、成功事例を積み重ねる

  • 人材への積極投資 外部からAI人材を採用するのでなく、社内のAIリテラシー教育を優先し、社内リソースで賄えない部分に飲み外部専門家の招聘を行うことで組織基盤を強化


 

Novartisの事例は、規制が厳しくプロセスが複雑な製薬業界でもAIが劇的な効率改善を実現できることを示した。特に「技術導入」「組織変革」「規制対応」の三位一体アプローチが成功の鍵。中小企業においても、外部パートナーシップと段階的なAI導入で、創薬スピードの加速やコスト削減を実現できる可能性が広がっている。


Quest AIでは、このような海外のAI活用事例をもとに、中小企業の支援や導入サポートを行っている。デジタル化とAIの組み合わせで、社内のプロセスのどこに効率化の余地があるかを追求してみてはいかがだろうか。

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