……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
○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。
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 氏
講師紹介
■略歴：
2016年に静岡県立大学大学院薬食生命科学総合学府薬科学の修士課程を修了後、大手内資系製薬企業 に入社し、CMC原薬プロセス開発、GMP製造業務に従事。その後、大手コンサルティングファームにて外資系製薬会社における業務改革支援を経験し、2024年当社に参画。
■専門および得意な分野・研究：
CMC研究、GMP製造、GDP品質保証
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2025年8月27日(水) 13:00-16:00 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 40,700円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき29,700円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 46,200円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,200円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
●録音・録画行為は固くお断りいたします。
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売などは禁止いたします。
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
※メールアドレスの記載誤りについては、以下へご連絡お願いいたします。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
→Skype／Teams／LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomで音声が聞こえない、カメラ・マイクが使えないなどの事象が起きる可能性がございます。お手数ですが、これらのアプリは閉じた状態にてZoomにご参加ください。
→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■はじめに
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、ぜひ本セミナーにご参加いただけますと、幸いでございます。
■講演中のキーワード：
AI、データ利活用、バーチャルツイン、アウトプット最大化、インプット最適化、リスク管理強化
■受講対象者：
・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担当者の方々
■必要な予備知識や事前に目を通しておくと理解が深まる文献、サイトなど：
この分野に興味のある方なら、特に予備知識は必要ありません。
■本セミナーで習得できること：
・創薬研究（探索研究・CMC研究）のデータ利活用に関する方法論
・創薬研究におけるAI活用の最新事例に関する知識
・創薬研究の現場にAIを導入する方法論
セミナー内容
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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