医薬品/バイオテクノロジー業界で役立つ データ分析基礎講座（基本知識と様々な分析手法）スキル&リテラシーアップ | オンライン学習（eラーニング）
MENTERが提供する人材育成 "３つの特徴"
IT実務に強い。
ショートカットからAIまで
現場で即戦力となるスキルを習得できます。実際現場で必要となるWindowsの操作方法から生成AIなど最新技術まで。実践的なカリキュラムで、受講者のスキルアップを強力にサポートします。
DXツールを生かした
運営体制
講師の講義を聞くだけに留まらない、全員参加型の講義を目指しています。Quiz番組形式、ワークショップなどは、様々なDXツールを用いてより楽しくインプットできるよう心がけています。
受講者満足度は
平均9.1 p（10段階）
研修後のアンケートでは、受講者から高い満足度を得ています。講義だけでなく、グループディスカッションやワークショップを通して、学びを深め、行動変化につなげる工夫が満足度の秘訣です。
本講座について
データ活用を始めたい医薬品業界の方へ
データ分析基礎講座（基本知識と様々な分析手法）スキル&リテラシーアップは、分析未経験者でも安心して学べるオンライン研修です。アクセスログやインタビュー結果など、医薬品業界で扱う多様なデータを題材に、基礎知識から実務応用までを段階的に解説します。
医薬品業界ではどんな効果が期待できるか？
試験データの傾向把握、販売戦略の検討、医療機関との情報連携など、現場の意思決定を支える基盤としてデータ分析力が活用できます。RFM分析やファネル分析など、マーケティングやCRMにも役立つスキルが身につきます。
医薬品業界にとってのメリット
本講座を通じて、社内にデータを活用できる人材を育てることで、業務効率化や成果の可視化が進み、チーム全体の判断力・戦略力が高まります。デジタルリテラシーの底上げにもつながる内容です。
参考カリキュラム
このコースは、データ分析についての基礎知識を学ぶための講座です。この講座で、基礎的なデータ分析の方法や実践的なテクニックを学習しましょう。●データ分析とは？
●データの種類_アクセスデータ
●データの種類_インタビューデータ
●データ分析から改善までの流れ
●遷移分析とファネル分析
●CRMマーケティングとは？
●RFM分析
●KPI・KGI
●etc.
*参考（研修内容イメージ確認のためオンライン学習動画の一部を紹介してます
国内、海外の医薬品／バイオテクノロジー業界のDX事例
国内の医薬品／バイオテクノロジー業界におけるDX事例
アステラス製薬・同志社大学・和歌山県立医科大学：AI・統計を活用した医薬品開発の価値最大化
- ビッグデータを基にした統計モデルやシミュレーションを活用し、医薬品開発の意思決定や治療効果の最大化に取り組む共同研究事例。
- データ分析による選択肢評価や患者ごとの治療効果予測を実現している[2]。
中外製薬：AI機械学習による抗体医薬品創薬支援「MALEXA」
- AIを活用し、膨大な候補から最適な抗体配列を提案。
- 新薬開発の成功確率向上とプロセス効率化を目指す。
- 医療ビッグデータやデジタル技術を研究開発から生産まで幅広く活用[2][4]。
NTTデータ・エクサウィザーズ：電子カルテデータのAI分析による創薬支援
- 100万件以上の電子カルテデータをAIで解析し、疾患・治療実態の把握や希少疾患向け医薬品研究、個別化医療の推進に活用[2]。
田辺三菱製薬：ディープラーニング・スパースモデリングによる化合物探索
- 大量の画像データをAIで解析し、フェノタイプスクリーニングの効率化と解析時間短縮、評価根拠の説明性向上を実現[3]。
中外製薬：バイオプロセス開発におけるデータ基盤構築とDX推進
- 社内のデータ活用基盤を独自開発し、製造プロセス開発の効率化やシミュレーション活用による開発期間・コスト削減を目指す[7]。
海外の医薬品／バイオテクノロジー業界におけるDX事例
PharmaTech Innovations：臨床試験データ統合・分析プラットフォーム導入
- 世界各地の臨床試験データを統合し、機械学習・予測分析を活用。
- リアルタイムで患者リクルートや試験進捗を把握し、意思決定の迅速化や試験期間20％短縮を実現[8]。
AstraZeneca：製造プロセスの予測的コンピュテーショナルモデリング
- 製造プロセスをデジタルツインや予測モデルで最適化し、効率向上と品質管理を強化[6]。
Roche・Novartis・AstraZeneca：ビッグデータ活用による意思決定・研究開発の高度化
- 臨床試験やR&D、商業活動においてビッグデータとアナリティクスを組み合わせ、
- 患者エンゲージメントや市場分析、研究テーマ選定の精度向上を実現[12]。
製薬・バイオ業界におけるデータ分析・リテラシーアップのDX要素
- AI・機械学習・統計解析を駆使した創薬・治験・製造プロセスの効率化
- ビッグデータを活用した意思決定の最適化や個別化医療の推進
- データ統合基盤や分析プラットフォームの構築による業務変革
- データリテラシーや分析スキル向上を目的とした社内研修やプロジェクト推進
*引用元一覧
[1] https://www.link-j.org/bulletinboard/article-46254.html
[2] https://www.nippon-shinyaku.co.jp/company_profile/dx.php
[3] https://www.brainpad.co.jp/seminar/data_people/21885
[4] https://oxfordglobal.com/discovery-development/resources/merck-kgaa-on-training-a-data-capable-workforce
[5] https://www.tempstaff.co.jp/kmenu52/news/event/20230609_oshirase_handai.html
[6] https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000210.000038674.html
[7] https://www.insource.co.jp/gaiyo/news22103101.html
[8] https://www.rikelab.jp/post/11577.html
[9] https://persol-biodx-arl.eng.osaka-u.ac.jp/self-learning/books/
[10] https://www.kirinholdings.com/jp/newsroom/release/2021/0709_03.html
[11] https://ds100.jp
[12] https://www.sciencedirect.com/topics/pharmacology-toxicology-and-pharmaceutical-science/pharmaceutical-biotechnology
[13] https://blog.3ds.com/brands/netvibes/how-data-analytics-is-driving-digital-transformation-of-the-pharma-biotechy-industries-part-2-3/
[14] https://www.coursera.org/learn/data-science-in-rwd-analysis
[15] https://www.pwc.ch/en/publications/2022/data-and-analytics-in-pharma.pdf
[16] https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/putting-people-at-the-center-of-the-r-and-d-talent-model-in-life-sciences
[17] https://www.nec.com/en/global/techrep/journal/featured/humanresource/01.html
[18] https://www.egfsn.ie/media/x4xbx2z2/egfsn-skills-for-biopharma-2024_.pdf
[19] https://www.rpharms.com/recognition/all-our-campaigns/policy-a-z/digital-capabilities-for-the-pharmacy-workforce
[20] https://www.meti.go.jp/english/report/pdf/0807_001.pdf
[1] https://www.link-j.org/bulletinboard/article-46254.html
[2] https://www.nippon-shinyaku.co.jp/company_profile/dx.php
[3] https://www.brainpad.co.jp/seminar/data_people/21885
[4] https://oxfordglobal.com/discovery-development/resources/merck-kgaa-on-training-a-data-capable-workforce
[5] https://www.tempstaff.co.jp/kmenu52/news/event/20230609_oshirase_handai.html
[6] https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000210.000038674.html
[7] https://www.insource.co.jp/gaiyo/news22103101.html
[8] https://www.rikelab.jp/post/11577.html
[9] https://persol-biodx-arl.eng.osaka-u.ac.jp/self-learning/books/
[10] https://www.kirinholdings.com/jp/newsroom/release/2021/0709_03.html
[11] https://ds100.jp
[12] https://www.sciencedirect.com/topics/pharmacology-toxicology-and-pharmaceutical-science/pharmaceutical-biotechnology
[13] https://blog.3ds.com/brands/netvibes/how-data-analytics-is-driving-digital-transformation-of-the-pharma-biotechy-industries-part-2-3/
[14] https://www.coursera.org/learn/data-science-in-rwd-analysis
[15] https://www.pwc.ch/en/publications/2022/data-and-analytics-in-pharma.pdf
[16] https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/putting-people-at-the-center-of-the-r-and-d-talent-model-in-life-sciences
[17] https://www.nec.com/en/global/techrep/journal/featured/humanresource/01.html
[18] https://www.egfsn.ie/media/x4xbx2z2/egfsn-skills-for-biopharma-2024_.pdf
[19] https://www.rpharms.com/recognition/all-our-campaigns/policy-a-z/digital-capabilities-for-the-pharmacy-workforce
[20] https://www.meti.go.jp/english/report/pdf/0807_001.pdf
医薬品/バイオテクノロジー業界のDX人材育成事例
国内の医薬品／バイオテクノロジー業界におけるDX人材育成事例
医療・創薬データサイエンスコンソーシアム「データサイエンス人材育成プログラム」
- 東京科学大学が代表機関となり、医療・創薬分野で活躍できるデータサイエンティスト育成を目的としたプログラムを展開。
- 基礎編・応用編の2段階カリキュラム（講義・実習）で、博士人材・医療人材向けコースを提供[1]。
日本新薬株式会社「NSアカデミー」
- DX人材定義とスキルマップを公開し、全社員向けIT/DXリテラシー向上施策と公募・選抜型DX研修を実施。
- 入門講座や短編動画学習など、業務に直結するITスキルやデータリテラシーの底上げを図っている[2]。
パーソル高度バイオDX産業人材育成協働研究所（大阪大学大学院工学研究科と共同）
- バイオ医薬品の研究・製造領域における技術者・研究者育成のため、OJTや自己学習に役立つ学習コンテンツを無料公開。
- 能力指標の可視化やキャリア分析、リスキリング効率化を推進[5]。
第一工業製薬「全社DX人材育成プログラム」
- 管理職・新入社員・選抜者を対象に、DX・データサイエンス・AI・RPA・Python・データベース等のデジタル技術を活用したトレーニングを3年間で実施[7]。
アメリエフ株式会社：バイオインフォマティシャン育成
- バイオインフォマティクス分野でのデータサイエンス基礎・応用スキルを持つ人材の個別化育成プログラムを展開。
- ゲノムデータ解析やAI創薬など、現場ニーズに即したリスキリングを重視[8]。
SIGNATE：製薬業界向けDX人材育成交流会
- 製薬業界のDX人材育成担当者が集まり、スキル・ロール定義や学習モチベーション維持、成果可視化などのテーマで具体的施策や成功事例を共有。
- 実践教育プラットフォーム「SIGNATE Cloud」を活用[6]。
海外の医薬品／バイオテクノロジー業界におけるDX人材育成事例
Merck KGaA（ドイツ）「データリテラシーソリューション」
- 全従業員を対象にデータリテラシー教育を推進。
- スキルギャップを評価し、Workera・LinkedIn Learning・Courseraなどのオンライン学習を活用。
- 習得後は「コミュニティ・オブ・プラクティス」で知識共有を行う[4]。
外資系大手製薬メーカー（日本国内事例含む）「ブリッジ人材育成」
- データ分析と現場をつなぐ“ブリッジ人材”の育成に注力。
- 経営層のコミットメントと現場実践を重視し、独自の育成モデルを導入[3]。
*引用元一覧
[1] https://www.skillupai.com/private-training/success_stories/ricoh/
[2] https://ai-market.jp/industry/ai-medical-medicine/
[3] https://kddimessagecast.jp/blog/dx/dx-in-the-pharmaceutical-industry/
[4] https://note.com/murashin_dx/n/n356b29dfbd0a
[5] https://www.youtube.com/watch?v=picSKzhJv14
[6] https://ispe.org/pharmaceutical-engineering/ispeak/enabling-digital-transformation-biotech
[7] https://www.chugai-pharm.co.jp/english/story/detail/20250404000000_26.html
[8] https://digitaldefynd.com/IQ/use-of-data-analytics-in-the-pharmaceutical-industry/
[9] https://www.skillupai.com/dataanalytics/
[10] https://www.applyscience.it/statistics-and-data-science-for-pharmaceuticals/
[11] https://www.linkedin.com/pulse/digital-transformation-data-integration-biotech-michael-jimmink-mba-keadc
[12] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7544557/
[13] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6552674/
[14] https://www.shionogi.com/jp/ja/recruit/jobs/data-science.html
[15] https://www.daiichisankyo.co.jp/about_us/dx/
[16] https://johokiko.co.jp/seminar_medical/indexpre.php
[17] https://business.aidemy.net/ai-can/what-dxhuman/
[18] https://www.link-j.org/member_event/post-8541.html
[19] https://www.daijob.com/en/jobs/search_result?jt%5B%5D=613&job_types%5B%5D=613
[20] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378517321003598
[1] https://www.skillupai.com/private-training/success_stories/ricoh/
[2] https://ai-market.jp/industry/ai-medical-medicine/
[3] https://kddimessagecast.jp/blog/dx/dx-in-the-pharmaceutical-industry/
[4] https://note.com/murashin_dx/n/n356b29dfbd0a
[5] https://www.youtube.com/watch?v=picSKzhJv14
[6] https://ispe.org/pharmaceutical-engineering/ispeak/enabling-digital-transformation-biotech
[7] https://www.chugai-pharm.co.jp/english/story/detail/20250404000000_26.html
[8] https://digitaldefynd.com/IQ/use-of-data-analytics-in-the-pharmaceutical-industry/
[9] https://www.skillupai.com/dataanalytics/
[10] https://www.applyscience.it/statistics-and-data-science-for-pharmaceuticals/
[11] https://www.linkedin.com/pulse/digital-transformation-data-integration-biotech-michael-jimmink-mba-keadc
[12] https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7544557/
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[14] https://www.shionogi.com/jp/ja/recruit/jobs/data-science.html
[15] https://www.daiichisankyo.co.jp/about_us/dx/
[16] https://johokiko.co.jp/seminar_medical/indexpre.php
[17] https://business.aidemy.net/ai-can/what-dxhuman/
[18] https://www.link-j.org/member_event/post-8541.html
[19] https://www.daijob.com/en/jobs/search_result?jt%5B%5D=613&job_types%5B%5D=613
[20] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378517321003598