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生成ＡＩ　運用２カ月で約1300人利用
編集部のオススメ
住友ファーマ

生成ＡＩ　運用２カ月で約1300人利用

2023/09/01
住友ファーマは５月下旬から生成ＡＩを用いたチャットツールの全社運用を始めた。まずは一般的な知識のみを検索・生成対象とし、メール文面の添削、英語文面の作成、プログラミング、要約、翻訳、プレゼンテーション資料のたたき台の作成などに活用している。
患者視点でのＡＩ活用で個別化医療を推進
編集部のオススメ
AZチーフ・デジタル・オフィサー＆CIO　シンディ・L・フーツ氏

患者視点のＡＩ活用で個別化医療を推進

2023/09/01
「早期診断により、早期治療ができれば、患者のアウトカムを改善できると考えており、そこで果たせる役割もあると考えている」――。
一部業務に生成ＡＩ活用　社内ＧＬ作成も
編集部のオススメ
緊急調査・主要企業の生成ＡＩへの取り組み

一部業務に生成ＡＩ活用 社内ＧＬ作成も

2023/09/01
ミクス編集部は主要製薬企業20社を対象に「生成ＡＩ」のビジネス上の取り組みと課題についてアンケート調査を実施した。有効回答は17社。うち16社が生成ＡＩのビジネス活用について「関心ある」と回答した。
生成ＡＩは「業界に一石を投じるツール」
編集部のオススメ
編集部 緊急調査

生成ＡＩは「業界に一石を投じるツール」

2023/09/01
ミクス編集部は製薬各社に対し、ChatGPTなど「生成ＡＩ」の取り組み状況について取材した。主要17社に緊急調査を行ったところ、殆どの企業が生成ＡＩのビジネス利用に関心を示していた。
生成ＡＩは敵か味方か？
編集長の視点

生成ＡＩは敵か味方か？

2023/09/01
生成ＡＩは敵か味方か？ ここ数年で業務環境は著しく変化してきた。テレワークに代表されるデジタル化の進展は少なからず日常業務に変革をもたらし、ＭＲの働き方を改善するきっかけを作った。
ＡＩはバイオ医薬品企業のR＆D生産性 改善の課題を解決できるか（その１）
R&Dの生産性を考える
カテニオン

ＡＩはR＆D生産性改善の課題を解決できるか（その１）

2023/09/01
今回、私たちは、ＡＩがバイオ医薬品企業の生産性改善の課題を解決できるか、検討する。バイオ医薬品の領域には、著名な医薬品企業が何十もあり、バイオテック企業も何千とある。
日本の製薬会社のリーダーは顧客体験の差別化に向けて組織をどう動かしているのか？
コマーシャル・トランスフォーメーションへの新たな教訓
A.T. カーニー

企業リーダーは顧客体験の差別化に組織をどう動かすか

2023/08/01
コマーシャル・トランスフォーメーションは、内外を問わず、製薬会社のリーダーにとっての重要課題となっている。
R＆D生産性を高めるために内資系企業ができること（その３）
R&Dの生産性を考える
カテニオン

R＆D生産性を高めるために

2023/08/01
医薬品企業におけるR＆D生産性改善の体系的アプローチに関して最も洞察力があるのは、アストラゼネカ（AZ）だ。今号では、アストラゼネカの戦略を紹介する。
研究開発型のビジネスモデル転換促進は「優勝劣敗」モデル
編集長の視点

研究開発型のビジネスモデル転換促進は「優勝劣敗」モデル

2023/07/01
政府が６月16日に閣議決定した骨太方針（経済財政運営と改革の基本方針2023）では、医薬品関連として、創薬力強化に向けて「研究開発型のビジネスモデルへの転換促進」を行う方針が明示された。
MSL数は横ばいに　トップは中外製薬で300人
編集部のオススメ
メディカル部門

MSL数は横ばい　トップは中外製薬で300人

2023/06/01
ミクス編集部では、製薬企業のメディカル部門の整備状況、および人員の変動を調査した。回答した企業で最もメディカル部員が多かったのは、前回から引き続いて中外製薬で300人。
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