製薬R&DにおけるAIの活用を阻むデータの限界と、組織がその傾向を逆転させる方法

多くの製薬チームは、AIのパフォーマンスが低いのはモデルが十分に高度ではないからだと考えていますが、真の阻害要因はデータにあります。

AIのパイロットプロジェクトは有望に見えても、スケールアップに失敗することがよくあります。科学情報は断片化され、一貫性がなく、整理するのに多大な労力を要します。R&Dプログラムが拡大するにつれ、こうしたデータの欠落が積み重なり、モデルの導入が遅れ、予測精度が低下し、科学者は発見ではなく絶え間ないデータ整理に追われることになります。

本ホワイトペーパーでは、生物学、化学、薬学の各分野でAIが信頼性の高い結果を出すために必要なデータ条件を明確に示しています。データ基盤を改善することで、モデルの精度が向上し、手戻りが削減され、AIのスケールアップを阻む摩擦がどのように解消されるかを解説します。