AIが製薬業界の雇用とインサイト機能を再編、各社は内製能力を強化
AIは製薬業界で大規模な雇用削減をもたらすというより、創薬、商業アナリティクス、社内AIチームなどの新たな役割を生み出しつつある。同時に、市場変化の加速によって、サイロ化され断続的に行われる従来のインサイトモデルの限界が露呈し、企業は常時稼働型インテリジェンスへの移行を進めている。
人工知能は製薬業界全体の働き方を再編しており、各社は大規模な雇用喪失を報告するのではなく、AI機能を追加し、社内チームを構築している。 ライフサイエンス企業がAI機能だけでなく雇用も増やす最大の領域は創薬であり、同時に製薬業界のリーダーは、断続的な調査と分断されたデータから、常時稼働するインテリジェンスへの移行を迫られている。
業界幹部を対象とした最近の調査では、製薬企業のC-suite幹部は、AIが大規模な雇用喪失につながるとは考えていないことが分かった。第2回年次AI Festivalの12月の発表によれば、「AIは職を置き換えるのではなく、新たな役割を生み出し、既存の役割の価値を高めるため、好奇心、創造性、批判的思考が将来に不可欠なスキルとなる」という。ある採用担当幹部は、AIは必ずしも1対1で仕事を置き換えるのではなく、「現在生まれつつある仕事の種類を再配置し、再構築している」と述べた。
実際、AIは一部の大手製薬企業で雇用を増やしている。ある企業は、Nvidiaと協力してサンフランシスコに「創薬のためのAI factory」と共同イノベーションラボを構築しており、これにより新たな科学技術系の役割が創出されるとしている。調査対象となったバイオテクノロジー企業の幹部の半数超は、今後数年間で充足すべき上位3つの職種の1つにAI専門人材が含まれると答えており、ライフサイエンス企業がAIへの投資を進め、社内AIチームの構築を拡大するなかで、AI人材の確保はとりわけ重要になっている。
創薬は、ライフサイエンス企業がAI機能だけでなく雇用も増やす最大の領域である。AIによって企業は、従来に比べてごく一部のコストとリソースで治療法や医薬品を発見できるようになっており、創薬分野ではAIおよび機械学習エンジニアリング人材への需要が生まれている。商業アナリティクスの職種も高い需要があり、商業データやリアルワールドエビデンスを分析できる人材が求められている。市場投入までの時間や規制上の成功に直接影響する職種や部門は、今後も高い需要が続くと見込まれている。
製薬業界の職種名もまたAIによって再編されており、商業アナリティクスや市場アクセスのように、複数の機能や能力を統合したハイブリッドな役割が生まれている。企業は、1つの領域だけの技術専門家よりも、部門横断的なスキルセットをより強く求めている。ある事例では、AI機能の追加後に企業が部門を統合し、従業員により部門横断的な働き方を求めたが、配置転換を余儀なくされた従業員はいなかったという。
AI導入の推進は、製薬業界が商業的インサイトを生み出す方法も変えつつある。データ、調査、コンテンツ開発に多額の投資が行われているにもかかわらず、成果は期待を下回り続けている。製薬業界のコンテンツの77%は想定した対象者に届かず、上市の半数は期待を下回り、4件に1件は予測の半分未満の成果にとどまる。グローバル製薬企業におけるインサイト機能の大半は、依然として、計画を年1回策定し、データがサイロ化され、市場調査が断続的に行われる、より緩やかで予測可能な世界を前提に組織されている。
過去18カ月で、GLP-1カテゴリーは競争環境がどれほど急速に変化し得るかを示した。米国の処方データに関する公表分析では、Eli Lillyが数カ月のうちに主要セグメントでNovo Nordiskを上回ったことが示され、経口GLP-1の投入はすでにこのカテゴリーを再び変えつつある。この環境では、四半期ごと、あるいは月次で提供されるインサイトでさえ、すでに古くなっている。
最近の免疫学の事例では、競合参入から3〜4カ月のうちに、予想外の医師の切り替えが起きていることが確認された。既存の競合インテリジェンスは過去のクレームデータやシンジケートデータに大きく依存していたため、その影響が可視化された時点では、すでに切り替えが進行していた。チームは、事後的なレポーティングから、アクセス動向、競合活動、顧客接点にまたがるシグナルを単一のインテリジェンスの流れに接続する継続的な脅威検知システムへと移行し、標準的な市場データに現れる数週間前に具体的なトリガーを明らかにした。ブランド側は、標的を絞った防衛策を検証、改善、展開するために設計された6〜8週間のスプリントを連続的に実施して対応し、その結果、より早期の検知、より迅速な足並みの統一、そして切り替え傾向を安定化させる集中的な介入が実現した。
このアプローチは、線形プロセスではなく継続的なループとして機能するprecision intelligenceと説明されている。クレーム、CRM、顧客接点、患者支援、ブランドトラッキングなどのソースからのデータが、単一のデータセットでは見逃される行動やセンチメントの初期変化を明らかにする形で接続される。製薬業界はこれまで以上にインサイト、メッセージング、アクティベーションに支出しているが、線形の計画、断続的な調査、分断されたデータでは、今や高速で動く市場を支えることはできない。