この記事は、2025/12/30に公開された「Deliver Repeatable, Measurable, and Enterprise-Ready AI for Life Sciences」の翻訳です。
ライフサイエンス業界向けに再現可能で測定可能、かつエンタープライズ対応の AI を提供
製薬会社やライフサイエンス企業は、AI を使用して新薬の発見、臨床開発、患者体験を向上させています。このような規制された環境で AI を活用したブレークスルーと投資収益率（ROI）を実現するには、基本に立ち返るアプローチ、つまりデータ統合、相互運用性、セキュリティとガバナンスに焦点を当てることが鍵となります。
Cloudera のグローバル AI ソリューション担当ディレクターである Rameez Chatni は Healthcare IT News のポッドキャスト「HIMSSCast」の最新エピソードで、業界が AI 戦略の初期段階から堅牢なデータ基盤の土台へと移行中であることを説明しています。
バリューチェーン全体での相互運用性を確保する
一般的なグローバル製薬組織は、R&D、製造、営業など、大企業のように12～ 15の異なる業種で構成されており、AI 対応のデータセットを構築するには、高度な分散型アーキテクチャを管理する必要があります。
データの統合は難しく、すべてのデータを単一の均質なシステムに強制的に統合することでは解決できません。そのため、組織はオンプレミスシステム、複数のクラウド、およびソフトウェア・アズ・ア・サービス（SaaS）ソリューションに対応するハイブリッドアーキテクチャを採用しています。
オープンソースで相互運用可能な技術を使用し、オープンデータ形式をサポートすることで、複数のクエリエンジンがエンジニアリング、分析、AIワークロードのデータにアクセスできるようになり、ベンダーロックインのリスクを軽減します。
データ統合の最終的な目標は、組織全体の点をつなぎ、より良い成果を提供する上で必要なコンテキストを AI モデルに提供することです。多くの製薬会社が活用しているコンテキストモデルの1つである「ナレッジグラフ」では、医薬品や遺伝子、病気、臨床試験、商用データとの関連など、人間が見逃しがちなビジネス内の関係性を捉え、包括的で使いやすいデータセットを作成します。
しかし、これらの高度なアーキテクチャは、しばしば見落とされがちな重要な第一歩、すなわちデータインベントリとデータリネージに依存しています。これらは、異なる部門（R&D や製造など）が同じデータセットのライセンスを重複して取得し、リソースを無駄にすることを防ぐ、縁の下の力持ちであり、基盤となる柱です。
ガバナンスをバグではなく機能として扱う
データを用いて迅速にイノベーションを図ろうとするセクターでは、データガバナンスがしばしば後回しにされ、その結果、プロジェクトが最大9ヶ月間停滞する可能性があります。Chatni は、ガバナンスをバグではなく機能として扱う必要があると主張しています。これは、ガバナンスを「ガバナンス・アズ・ア・サービス」、つまり、企業内での予防的かつ継続的な機能へと変革することを意味します。
ガバナンス・アズ・ア・サービスを実現する唯一の方法は、ビジネスリーダー、データストラテジスト、テクノロジーアーキテクト、プライバシーまたは法律の専門家を結び付ける組織横断的な中核部門を利用することです。これにより、データの移動方法を理解している技術チームが、プライバシーと同意の制限を理解している法務チームと効果的にコミュニケーションをとれるようになります。
最も重要なのは、ガバナンスを早期に適用すべきだということです。臨床試験データを二次目的で使用することに対する制限などのコンプライアンスを考慮しないと、プロジェクトの後半でプロジェクト全体が停止する可能性があります。実際、契約レビューを加速し、コンプライアンスチェックが自動化され、監査可能であることを保証するために、AI をガバナンス自体に適用する必要があります。
ROI を証明して規模を拡大する
業界には AI パイロットの失敗に関する報告が溢れています。AI の導入を始めたばかりの組織はまず、日常業務における AI のユースケースを特定する必要があります。臨床試験プロトコルの作成などの「退屈な」タスクを自動化したり（文書1,000件ごとに1週間の節約）、有害事象の処理を迅速化すれば、すぐに成果につながることは明らかです。
Chatni は、ビジネスに合った明確で測定可能な ROI を定義することが成功への第一歩であるとアドバイスしています。製薬業界では、「フェイルファスト（失敗を早く受け入れる）」文化を促進することが ROI につながります。計算処理上の失敗は、臨床試験の後期での失敗よりもはるかに安く済むからです。
また、この ROI について、「問題が早期に発見されればされるほど、問題がさらに大きくなる前に、はるかに早く（解決策）にたどり着くことができます」と簡潔に説明し、問題が深刻化する前に、迅速に問題を特定して解決するための措置を講じるべきだとアドバイスしています。
最後に、システムを標準化します。エージェントフレームワーク、ツール、サポートモデルを定義することに加え、開発環境から検証済みで監査可能な運用環境への移行する際の明確なルールを設定することが最も重要です。
次なるフロンティア：パーソナライズされた AI
今後3〜5年は、さらに大きな変革が期待されています。個々のユーザーに合わせてインタラクションやインサイトをカスタマイズする、パーソナライズされたエージェントが増加するでしょう。
AI モデルは、複数のパラメータを同時に最適化するように進化する見込みです。同モデルでは、有効性のみを最適化するのではなく、効果的で、毒性がなく、製造可能で、賞味期限が長い分子を一度に提案します。「AI によって生成された」薬が初めて市販されるかもしれません。
このような未来に備える方法を知りたい場合は、Rameez Chatni との会話の全編（英語）をお聞きください。AI の実装とベストプラクティスに関して詳しく語られています。
