1つは「デジタルを活用したRED（Research and Early Development／創薬・早期開発）領域の高度化」だ。これには、AIを活用した創薬プロセスの革新だけでなく、開発モデルの高度化、アウトカムの可視化が含まれる。研究と早期開発のプロセスを高速化する取り組みだ。

　もう1つは「全てのバリューチェーンにわたる生産性向上」だ。これには治験のデジタル化による自動化や遠隔化、スマートファクトリーによるデジタルと人間の協働、インサイトの活用、RPAなどの活用を通した定型業務の自動化が含まれる。これらにより、後期開発やサプライチェーンマネジメント、生産、営業やマーケティングの大幅な生産性向上を図る

図1 中外製薬のDX未来イメージ（筆者撮影）

　これら2つを軸として全社の基盤を変革し、医療関係者と患者に革新的なサービスを提供していくのが同社の狙いだ。デジタル活用によって得られるデータは統合および蓄積し、同社のCCI（Chugai Cloud Infrastructre）と呼ばれるデジタルIT基盤に取り込む。この基盤を活用して、開発や営業などの効率化により全体の生産性を上げる。そして、業務によって生まれたリソースを研究開発に充当し、研究開発を高度化していくという流れだ。

　金谷氏は「当社のDXへの取り組みは2020年から。まずは人とIT の協働基盤を作り、それを活用して全体の生産性を上げている。企業文化を変え、ビジネスを変える取り組みを進め、その先に創薬を含めた社会貢献を果たしたい」との旨を語った。

AIに集中したDXの“3本柱”

　AIをパートナーとする成長戦略として同社が2025年に発表したDX戦略「Chugai AI Strategy」でも、DX推進の中核にAIに定めている。 「AIをパートナーとして人と組織の可能性を解放し、医療の未来を切り拓き、人々に新たな希望を届ける」というビジョンの下、「AI Everyday」「AI Everywhere」「AI Transformation」という3つの戦略の柱を推進している。

「AI Everyday」＝AIをパートナーとする働き方の変革

　第一の柱である「AI Everyday」は、人に注目した取り組みだ。「AIが当たり前の状態を実現して、全社員が日常的に価値を生み出す」ことを目標とする。 具体的な取り組みとして、従業員がAIを活用して生産性を向上できるツールの導入を進めている。

　その一つが、同社独自のAIプラットフォーム「Chugai AI Platform」だ。用途に合わせて9種類のAIモデルを選択可能にし、従業員がAIをパートナーとして日常的に活用できるようにした。すでにこの基盤上でAIを利用している従業員は9割以上、うち半数以上が毎日活用しているという。「目指しているのは、定型的・総合的な業務はAIに任せ、人間は非定型・専門的なコア業務を担う新しい創造的なイノベーション創出だ」と金谷氏は述べた。

図2 AI Everyday：従業員とAIとの協働に関する取り組みの位置付け（筆者撮影）

「AI Everywhere」＝エンドツーエンドでの業務プロセス最適化

　第二の柱である「AI Everywhere」は、個人の生産性向上から、組織の業務プロセスへと焦点を移した取り組みだ。 「大きなプロセスの範囲を特定してエンドツーエンドで最適化していく」ことに取り組んでいる。

　Chugai AI Platformでは、自律的に業務を自動化するAIエージェントを、ゆくゆくは1人当たり10個、全従業員で約10万個まで、管理・利用できる状態を構想している。「個々の作業をAIエージェントで効率化することにより、生産性が5％上がる。さらに各エージェントをつなげて特定プロセスを効率化・自動化すると生産性は15％向上し、エージェントと連携したさまざまなプロセスの効率化によって、最大30％の生産性向上を目指す」という試算だ。

AI Everywhere：価値創出のために効率化業務を点から線、そして束へ拡張（筆者撮影）

AI Transformation＝グローバルレベルでの差別化・競争優位を確立

　第三の柱は、上述のプラットフォーム活用や業務プロセス最適化の結実として、冒頭の「研究開発の成果倍増、毎年自社グローバル品上市」を実現する「AI Transformation」だ。「独自性を磨く」「AIによるレバレッジ」「トップイニシアチブ」の3方向で進めるという。

　同社の「独自性」を支えるのは、長年蓄積してきた独自のデータや形式化されていない暗黙知、組織の経験や文化だ。これらを活用するためには、形式化や構造化、モデル化を通じて、共有・継承のための組織知へと転換する必要がある。

　それを実現するのが「AIによるレバレッジ」だという。さらに「トップイニシアチブ」として、経営層や部門長がプロジェクトを主導し、中・長期的には組織体制やプロジェクト環境を改革していく。

AI Transformation：競争力の源泉をAIを使って経営・社会にインパクトある貢献を（筆者撮影）

データの「民主化」と「BTC型人材」の育成

　最後に金谷氏は「AI活用による企業変革には大きな課題がある」と指摘した。それは、組織と個人のマインド変革だ。

　慣れ親しんだ業務プロセスを解き明かし、最適に変更していくことや、それに伴って働き方も変えていくことには困難が伴う。セキュリティや情報漏えい対策などのガバナンスも必須だ。そのため、人材育成が不可欠になる。

　同社は2020年に「中外デジタルアカデミー」を立ち上げて、データサイエンティストを中心とした人材育成に取り組んできた。これは、1つの専門分野を極めていくスペシャリストの養成と言える。さらに現在では、もっと幅広い視野と知識で複数の専門領域をまたいで理解できる「π型人材」が必要な時代であり、今後はビジネスと技術、クリエイティブの3領域を越境して統合できる「BTC型人材」が必要になると述べた。

　BTC人材の育成とイノベーションを引き起こすための前提として金谷氏が指摘したのは「データの民主化」、すなわち、従業員が会社のデータを共有して、部門を超えた利活用が可能な環境にしておくことだ。

　いずれ10万個のAIエージェントの稼働を見込んでいる同社では、「いかにデータを民主化できるか、アクセスしたい情報に誰でもアクセスできる状況を（安全な形で）どう作り出すか」を追求し、全社的な基盤整備を現在も続けている状況だ。金谷氏は「AIを活用して人と組織が育ち、世の中にない価値を世界に届けていきたい」と語った。AI創薬への注目が集中しがちだが、組織と事業の隅々にAIを組み込んで変革していく姿勢は、製薬業界のみならず、どの業種でも参考になるだろう。