拓海先生、最近「ジェネレーティブAI」が製薬業界で話題だと聞きましたが、うちのような古い会社にとって本当に関係ありますか。投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つで整理しますよ。1) 研究の速度が上がる、2) 無駄な試行が減る、3) 規制対応や品質管理が効率化できる、という効果が期待できるんです。
速度が上がるというのは、具体的にはどの段階で効くのですか。研究所の試薬やデータの扱い、それとも臨床のデザインも変わるのですか。
いい質問ですね。ジェネレーティブAIは基礎研究の分子設計から、臨床試験計画、規制資料の草案作成まで幅広く使えるんです。身近な例で言えば、料理のレシピを自動で複数生成して最適な組み合わせを見つけるような働き方ですね。
でもうちには専門家が少ない。現場に負担をかけずに導入できるのですか。現場は変化に弱いのです。
素晴らしい着眼点ですね！段階的な導入で現場負担を抑えられます。まずはデータ整理や報告書の自動化など「負担が見える」領域から始めて、成果が出たら次の投資に繋げるやり方が現実的です。
規制当局は機械が作った資料を認めるのですか。承認の場面でトラブったらお金も時間も飛びますよ。
その点も大丈夫です。規制に向けた文書や分析は人が最終チェックをする「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の運用が前提です。AIはドラフトや候補生成を担い、最終責任は社内の専門家が取る形にすれば承認リスクは管理できますよ。
これって要するに、AIが全部やってしまうのではなく、仕事を効率化して人は判断に集中できるということ？
はい、その通りです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。AIは大量の候補や分析を短時間で提示できる道具であり、最終的な判断や倫理的判断は人の手に残ります。これが現実的で安全な導入法です。
現場は本当に使ってくれるでしょうか。現場教育にどれくらい投資すればいいかイメージがつきません。
安心してください。段階的トレーニングと現場の関与で定着します。まずは管理職やパワーユーザーの数人に使い方を覚えてもらい、成功事例を作って横展開する。これで投資対効果が見えやすくなりますよ。
なるほど。では最初の一歩として何をすれば良いですか。
大丈夫です。一緒にやれば必ずできますよ。まずはデータの現状把握、次に小さなPoCで成果を出し、最後に運用ルールを整備すること。要点はこの3つです。
わかりました。自分の言葉で言うと、AIは候補を速く出してくれて、我々はその中から価値あるものを選ぶ。投資は段階的にして、まずは現場の負担を減らす成果を示す。こうすれば導入は現実的だということですね。
