医薬品/バイオテクノロジー業界で役立つ データ分析実践講座スキル&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
現場で使えるデータ分析力を、実践的に身につける
「データ分析実践講座スキル&リテラシーアップ」は、バイオ業界で求められるデータ分析の基礎と応用を体系的に学べるオンライン講座です。ABテストやKPI・KGIの計算、効果シミュレーションなど、業務改善に直結する実践スキルを習得できます。
バイオ業界で期待される効果
実験データや製造記録、営業活動など、あらゆる情報を正しく分析・活用できる人材の育成により、意思決定の精度とスピードが向上します。現場ごとの課題発見と改善策の立案がより具体的・戦略的に行えるようになります。
業界にとってのメリット
データ活用力の強化は、研究・開発・製造・マーケティングまでバリューチェーン全体の生産性向上に貢献します。定量的な根拠に基づいた提案が可能となり、対外的な信頼性や競争力の強化にもつながります。
参考カリキュラム
このコースは、データ分析についての実践的なテクニック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名称や計算方法を学習しましょう。●データ分析実践_ABテスト
●データ分析実践 – 代表値
●KGI・KPIの計算①
●KGI・KPIの計算②
●想定効果のシュミレーション①
●想定効果のシュミレーション②
●想定効果のシュミレーション③
●優先順位の選定
●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
医薬品/バイオ業界のデータ分析研修事例
国内・海外の医薬品／バイオテクノロジー業界におけるデータ分析実践講座・事例
塩野義製薬：データサイエンス人材の育成とリテラシー向上
- 塩野義製薬は「データサイエンス部」を設立し、組織全体のデータ活用ビジョンを策定。
- 社内向けにデータ分析実践講座やリテラシー向上プログラムを内製化し、プロフェッショナル人材を育成。
- 臨床試験の統計解析や、研究・開発から市販後までのデータ活用を推進し、科学的根拠に基づく経営判断に貢献している。
引用元記事：https://menter.jp/training/iyakuhin-datajissen-elearn/
引用元記事：https://jinjibu.jp/hrt/article/detl/techactivities/3431/
医薬品業界向けデータ分析研修（ABテスト・KPI設定・効果予測）
- 医薬品・バイオ業界の現場で役立つデータ分析の基本と実践を学ぶ研修が実施されている。
- ABテストやKPI設定、効果予測などの手法を習得し、現場での意思決定をデータドリブンで支援する力を養う内容。
引用元記事：https://menter.jp/training/iyakuhin-datajissen-kenshu/
製薬マーケティングにおけるコンジョイント分析活用セミナー
- 医薬品マーケティング分野では、薬剤選択や市場シェア予測のための「コンジョイント分析」入門セミナーが開催。
- 乾癬治療薬（IL-23製剤）を例に、実際のコンジョイント分析レポートを用いて医師や患者の選択要因や市場予測への応用を解説。
引用元記事：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000518.000010134.html
薬局・医療機関でのデータサイエンス活用事例
- 服薬指導支援システムや調剤業務支援システムなど、薬剤師業務の効率化・質向上を目的にデータ分析を活用。
- 過去の処方情報やレセプトデータを活用し、最適な調剤プロセスの提案やミス予防、患者ごとの最適な服薬指導、需要予測・在庫最適化などの事例がある。
引用元記事：https://datamix.co.jp/media/datascience/data-science-pharmacist/
医薬品製造におけるAI・機械学習・データ活用実践事例
- 製造業（特にCMC領域）でのAI・機械学習によるデータドリブン化の導入、品質管理や予兆保全への応用、
生成AIを用いた製造文書情報活用システムの構築などの事例が紹介されている。
引用元記事：https://www.rdsc.co.jp/seminar/250267
大学・研究機関での多変量解析実践事例
- 医薬品製剤設計において、JMPなどのツールを活用した多変量解析（重回帰分析、PLS回帰、Lasso回帰、決定的スクリーニング計画など）の実践事例。
- Quality by Design (QbD)の概念に基づき、製造条件と製剤特性の因果関係を科学的に可視化するためのスキル習得が進められている。
引用元記事：https://www.jmp.com/ja/customer-stories/tokyo-university
医薬品/バイオ業界のデータ分析研修人材育成事例
塩野義製薬：データ活用ビジョンに基づく社内人材育成
塩野義製薬は、データサイエンス部を設立し、組織全体のデータ活用ビジョンに基づいてプロフェッショナル人材の育成や社内リテラシー向上プログラムを内製化。実務に即したデータサイエンス人材の採用・育成を推進している。
引用元記事：https://jinjibu.jp/hrt/article/detl/techactivities/3431/
引用元記事：https://info.techplay.jp/webinar20240509
武田薬品・アステラス製薬・中外製薬：多様なデジタル人材育成施策
武田薬品はリスキリングによるデジタル専門人材の育成、 アステラス製薬はDX導入の「橋渡し人材」育成、 中外製薬はトップイノベーター像実現に向けたデジタル人材育成・風土改革を実施。引用元記事：https://stat-expert.ism.ac.jp/wp/wp-content/uploads/2024/10/8efd9ca5824ada436993e0dbd45e43f8.pdf
中外製薬×ALBERT：専門スキル強化の共同プログラム
中外製薬グループは、データサイエンティストに必須の統計解析・プログラミング技術や、 臨床統計・疫学など医薬特有のデータ利活用スキルを習得するための人材育成をALBERT社と連携して強化。引用元記事：https://www.members-medical.co.jp/blog/mr/2021/0825/3114/
製薬×データサイエンスMeetup：業界横断型の育成イベント
国内大手製薬企業8～9社（アステラス、エーザイ、小野薬品工業、塩野義、住友ファーマ、第一三共、武田薬品、田辺三菱、中外製薬）は、 データサイエンス人材のキャリアパスや業務プロセスへの活用事例を広く発信し、 業界横断的な人材育成イベント「製薬×データサイエンスMeetup」を開催。引用元記事：https://www.link-j.org/member_event/post-8541.html
引用元記事：https://note.chugai-pharm.co.jp/n/n14a1dfb3f9d2
東京医科歯科大学「MD-DSC」：高度専門人材育成
東京医科歯科大学が主導する「医療・創薬データサイエンスコンソーシアム（MD-DSC）」では、 大学院生・ポスドク・企業人材向けに、医療・創薬分野のデータサイエンス専門人材育成プログラムを実施。引用元記事：https://lab-brains.as-1.co.jp/enjoy-learn/2021/09/37222/
田辺三菱製薬×滋賀大学：実務者向け教育プログラムの開発
田辺三菱製薬は滋賀大学と連携し、製薬・ライフサイエンス企業の実務者向けデータサイエンス教育プログラムを共同開発。社内外の人材を対象に継続的な育成を推進。
引用元記事：https://www.mt-pharma.co.jp/news/assets/pdf/MTPC191101.pdf