医薬品探索研究およびCMC製法開発におけるAI活用事例と導入アプローチ | セミナー

SEMINAR

2025.08.27

医薬品探索研究およびCMC製法開発におけるAI活用事例と導入アプローチ

本セミナーは、創薬研究におけるAI活用の現状を整理し、その課題と可能性についてわかりやすく解説します。また、創薬の現場での具体的なAI活用事例を紹介します。さらにプロジェクト化の準備や立ち上げ方、経営層や利害関係部門とのコミュニケーションの取り方、そして効果的な導入アプローチについても詳しくお伝えします。
新薬創出力の強化を目指したAI活用のヒントを見つけていただくために、ぜひ本セミナーへご参加ください。

開催日: 2025年8月27日（水）13:00～16:00

会場: オンラインにて開催

対象: ・AI活用について知見を得たい創薬研究（探索研究・CMC研究）に携わる研究者
・AIの効果的な導入方法に課題を感じている創薬研究に携わるシニアマネジャー、研究部門の業務改革推進者
・本テーマに興味がある経営戦略部門・DX推進部門・情報システム部門のR&D担当者

参加費: 見逃し視聴なし：40,700円（税込）
※1社2名以上同時申込の場合、1名につき29,700円

見逃し視聴あり：46,200円（税込）
※1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円

講師: 株式会社クニエ　ライフサイエンスシニアコンサルタント　後藤篤実

お申し込みはこちら

運営事務局のWEBサイトに移動します。

プログラム

13:00～16:00	1． AIを活用した新薬創出力強化 1.1　製薬企業における研究部門のあるべき姿 1.2　日本の医薬品開発の最新動向 1.3　研究開発力の強化が求められる背景 1.4　製薬企業におけるAI活用の動向 1.5　創薬研究におけるAIの役割 2．探索研究プロセスを加速するAIの活用 2.1　探索研究業務の目指す姿 2.2　探索研究のタスクとAI活用機会 2.3　探索研究における課題 2.4　根本原因と解決策（仮説） 2.5　探索研究におけるAI活用のコンセプト 2.6　AIを活用した創薬ターゲット探索事例 2.7　AIを活用した医薬品候補の探索事例 2.8　AIを活用した医薬品候補の最適化事例 2.9　今後の展望 3． CMC製法開発プロセスを加速するAIの活用 3.1 　プロセス開発業務の目指す姿 3.2 　プロセス開発のタスクとAI活用機会 3.3 　プロセス開発における課題 3.4 　根本原因と解決策（仮説） 3.5 　プロセス開発におけるAIツール 3.6 　プロセス開発におけるバーチャルツイン 3.7 　バッチ生産と連続生産 3.8 　連続生産におけるAI活用 3.9 　規制当局の最新動向 3.10　今後の展望 4． AI導入における方法論 4.1 　AI 導入におけるDO’s DON’Ts 4.2 　ロードマップの策定意義 4.3 　AI導入が進まない環境要因 4.4 　AI導入後に発生する課題と対策 4.5 　AIの導入タイミング 4.6 　AI活用の方向性と課題および解決策 4.7 　解決策：アイデア創出用と評価用AIの併用 4.8 　何から手を付けたらよいのか（課題）が分からない場合 4.9 　電子実験ノートを活用した課題の特定、施策効果検証の提案 4.10　ETLツールによる実験ノート分析 4.11　文書作成ツールを用いた作成プロセスの透明性と追跡性の確保 4.12　AIに対して更に学習・効果を体験するためには

13:00～16:00

1． AIを活用した新薬創出力強化
1.1　製薬企業における研究部門のあるべき姿
1.2　日本の医薬品開発の最新動向
1.3　研究開発力の強化が求められる背景
1.4　製薬企業におけるAI活用の動向
1.5　創薬研究におけるAIの役割

2．探索研究プロセスを加速するAIの活用
2.1　探索研究業務の目指す姿
2.2　探索研究のタスクとAI活用機会
2.3　探索研究における課題
2.4　根本原因と解決策（仮説）
2.5　探索研究におけるAI活用のコンセプト
2.6　AIを活用した創薬ターゲット探索事例
2.7　AIを活用した医薬品候補の探索事例
2.8　AIを活用した医薬品候補の最適化事例
2.9　今後の展望

3． CMC製法開発プロセスを加速するAIの活用
3.1 　プロセス開発業務の目指す姿
3.2 　プロセス開発のタスクとAI活用機会
3.3 　プロセス開発における課題
3.4 　根本原因と解決策（仮説）
3.5 　プロセス開発におけるAIツール
3.6 　プロセス開発におけるバーチャルツイン
3.7 　バッチ生産と連続生産
3.8 　連続生産におけるAI活用
3.9 　規制当局の最新動向
3.10　今後の展望

4． AI導入における方法論
4.1 　AI 導入におけるDO’s DON’Ts
4.2 　ロードマップの策定意義
4.3 　AI導入が進まない環境要因
4.4 　AI導入後に発生する課題と対策
4.5 　AIの導入タイミング
4.6 　AI活用の方向性と課題および解決策
4.7 　解決策：アイデア創出用と評価用AIの併用
4.8 　何から手を付けたらよいのか（課題）が分からない場合
4.9 　電子実験ノートを活用した課題の特定、施策効果検証の提案
4.10　ETLツールによる実験ノート分析
4.11　文書作成ツールを用いた作成プロセスの透明性と追跡性の確保
4.12　AIに対して更に学習・効果を体験するためには

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