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AI時代に対応した医薬品の事業性評価プロセスの再設計と実務への導入ポイント

AI時代に対応した医薬品の事業性評価プロセスの再設計と実務への導入ポイント

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、AIを活用して評価を速く・深く進める方法と、その出力を鵜呑みにせず安全に検証・解釈し、導入評価、研究企画、事業開発、投資判断などの実務判断へどうつなげるかを、評価フレームの再設計、判断材料の読み解き方、社内説明への落とし込みまで含めて実践的にわかりやすく解説いたします。

配信期間

  • 2026年8月6日(木) 13時00分 ~ 2026年8月16日(日) 17時00分

お申し込みの締切日

  • 2026年8月6日(木) 13時00分

修得知識

  • 医薬品の事業性評価を構成する主要論点の整理法
    • 疾患
    • 市場
    • 競争
    • 科学性
    • 開発リスク
    • 経済性
  • 生成AIを活用して情報収集・競合比較・初期スクリーニングを効率化する方法
  • AIを用いて仮説形成、論点抽出、事業シナリオ構築を深める考え方
  • AI出力に含まれる誤答、抜け漏れ、バイアスを見抜き、安全に検証する視点
  • AIの出力を事業性評価の判断材料として解釈し、意思決定につなげる方法
  • AI時代に対応した医薬品の事業性評価プロセスの再設計と実務への導入ポイント

プログラム

 生成AIの進展により、医薬品の事業性評価は、情報収集や競合比較の効率化にとどまらず、仮説形成、論点抽出、評価解釈、リスク整理、意思決定支援まで大きく変わりつつあります。
 本セミナーでは、AIを活用して評価を速く・深く進める方法と、その出力を鵜呑みにせず安全に検証・解釈し、導入評価、研究企画、事業開発、投資判断などの実務判断へどうつなげるかを、評価フレームの再設計、判断材料の読み解き方、社内説明への落とし込みまで含めて実践的にわかりやすく解説します。

  • はじめに
  1. 第1章 なぜ今、医薬品の事業性評価にAIが必要なのか
    1. 医薬品の事業性評価を取り巻く環境変化
    2. 従来型評価の限界
    3. AIがもたらす変化
    4. 本章のまとめ
  2. 第2章 医薬品の事業性評価をどう分解して捉えるか
    1. 「有望かどうか」という問いの曖昧さ
    2. 事業性評価を構成する主要要素
    3. 評価は「総合点」ではなく「複数軸の見立て」である
    4. AI活用の前提として必要な「評価の型」
    5. 本章のまとめ
  3. 第3章 AIで「速く」行う – 情報収集・整理・初期スクリーニングの効率化
    1. AIが最も効果を発揮しやすい領域
    2. AIでできること
    3. 実務での使い方
    4. 速さと引き換えに生じる注意点
    5. 速く進めるための基本原則
    6. 本章のまとめ
  4. 第4章 AIで「深く」行う – 仮説形成・論点抽出・事業シナリオ構築
    1. AIの真価は「思考支援」にある
    2. early stage案件でこそAIが効く理由
    3. TPP視点での活用
    4. AIは正解装置ではなく、論点可視化装置である
    5. 本章のまとめ
  5. 第5章 AIを「安全に」使う – 誤答、バイアス、過信をどう防ぐか
    1. なぜ安全性の議論が必要なのか
    2. 医薬品分野で起こりやすい典型的リスク
    3. 安全に使うための基本原則
    4. 機密情報とガバナンス
    5. 「使わないリスク」も存在する
    6. 本章のまとめ
  6. 第6章 AIの出力をどう解釈し、意思決定につなげるか
    1. 本テーマの核心は「解釈」にある
    2. 抽象語を分解して読む
    3. 前提条件を見る
    4. 意思決定資料への翻訳
    5. 本章のまとめ
  7. 第7章 実務への落とし込み – AI時代の事業性評価プロセス再設計
    1. 個人技ではなく、プロセス設計として考える
    2. 実務フローの再設計例
    3. 部門ごとの使い分け
    4. チームで使う場合のポイント
    5. 導入の進め方
    6. AI時代に評価担当者へ求められる力
    7. 本章のまとめ
  8. 第8章 まとめ
    • 実務での持ち帰りポイント
    • 質疑応答

講師

  • 野澤 厳 氏
    エヌ・アール・エー サービス
    代表

主催

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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)
複数名
: 40,000円 (税別) / 44,000円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 40,000円(税別) / 44,000円(税込) で受講いただけます。
  • 5名様以降は、1名あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 80,000円(税別) / 88,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 120,000円(税別) / 132,000円(税込)
    • 4名様でお申し込みの場合 : 4名で 160,000円(税別) / 176,000円(税込)
    • 5名様でお申し込みの場合 : 5名で 190,000円(税別) / 209,000円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
  • 支払名義が企業の場合は対象外とさせていただきます。
  • 企業に属し、大学、公的機関に派遣または出向されている方は対象外とさせていただきます。

アーカイブ配信セミナー

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2026年8月6日〜16日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
  • セミナー資料は別途、送付いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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