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 | 対面研修（集合研修）
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
データで支える意思決定力を、現場の力に。
医薬品業界において、的確なデータ活用は研究開発や営業、マーケティング戦略の質を大きく左右します。本研修では、ABテストやKPIの設定、効果予測のシミュレーションなど、データに基づく実践的な分析手法を習得。
医薬品業界ではどんな効果が期待できそうか？
正しい分析に基づいた施策立案が可能になり、販促施策の精度向上や、治験・製造プロセスの改善スピードが高まります。医薬品業界にとってどんなメリットがありそうか？
定量的な根拠に基づく判断が社内全体で浸透し、チーム間での連携や意思決定のスピードが向上します。また、非専門部門でも扱えるスキル習得により、データ活用の裾野が広がります。
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。データ分析実践講座スキル&リテラシーアップ：対面研修カリキュラム
以下は、医薬品業界での業務に即した実践的なデータ分析スキルを身につけるためのカリキュラム構成です。- オリエンテーション：データ分析の重要性と研修全体の流れ
- データ分析の基礎用語と考え方
- 代表値（平均・中央値・最頻値）の意味と活用
- 分散・標準偏差とは何か？分布のばらつきとその理解
- KGIとKPIとは？目的から指標を導く方法
- 具体的なKGI・KPIの設定演習①
- 具体的なKGI・KPIの設定演習②
- ABテストとは？基本構造と仮説設定
- ABテストの結果分析（有意差の確認）
- ABテストの実務応用ケーススタディ
- Excelでできるシンプルな統計処理
- 想定効果のシミュレーションとは？
- 効果予測のシナリオ別シミュレーション①
- 効果予測のシナリオ別シミュレーション②
- 優先順位のつけ方と意思決定の根拠づけ
- 医薬品業界におけるデータ活用事例の紹介
- ケーススタディ①：営業部門でのKPI分析
- ケーススタディ②：研究・開発部門の予測モデル
- ケーススタディ③：マーケティング部門のABテスト事例
- グラフの正しい使い方と視覚化の基本
- 実務データを題材にした分析ミニ演習
- 分析レポート作成演習
- 分析結果の伝え方：プレゼンテーションの基本
- 分析結果の評価：他者からのフィードバック
- データリテラシーを業務に定着させるには？
- アイデアワークショップ：現場の課題をデータで読み解く
- まとめ・質疑応答
- 修了発表会：自部門のデータ分析課題に対する解決提案
医薬品/バイオテクノロジー業界のDX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DX事例まとめ（データ分析実践講座スキル＆リテラシーアップ関連）
田辺三菱製薬：AI・ディープラーニングによる化合物探索の効率化
- 田辺三菱製薬は、ディープラーニングやスパースモデリングなどAI技術を活用し、膨大な画像データの解析や化合物探索を自動化。
- 専門家の判断を介さずに大量データを解析し、解析時間を大幅短縮。評価根拠の説明性も確保し、データ駆動型創薬の加速化を実現している[2]。
大日本住友製薬×Exscientia：AI創薬による新薬候補化合物の短期間創製
- AIを活用して新薬候補化合物「DSP-1181」を創製し、従来の1/4以下の期間で臨床試験に進出。
- 膨大な分子データの解析とAIによる最適化で、創薬プロセス全体の効率化と開発スピード向上を実現[2][6]。
中外製薬：AI創薬技術「MALEXA」による抗体医薬品研究の変革
- 独自のAI創薬技術「MALEXA」により、抗体配列パターンの最適化や研究スピードの向上を実現。
- データ分析・AIモデル構築を通じて、従来より優れた結合強度を持つ抗体配列の取得に成功している[7]。
IoT・ビッグデータ活用による製造プロセス最適化（国内外事例）
- IoTセンサーやビッグデータ解析を活用し、工場の生産設備データをリアルタイムで監視・分析。
- 製造条件の最適化や品質のばらつき防止、異常検知・予知保全を実現し、生産効率と品質管理を高度化[6]。
リアルワールドデータ（RWD）活用による臨床試験・薬剤評価の高度化
- 患者のリアルタイムデータや治療データを収集・分析し、薬剤の有効性や副作用を早期に評価。
- データ分析の高度化により、臨床試験の効率化やパーソナライズド医療の実現を推進[6][7]。
*引用元一覧
[1] https://www.rikelab.jp/post/11577.html
[2] https://kddimessagecast.jp/blog/dx/dx-in-the-pharmaceutical-industry/
[3] https://www.kait.jp/education/datascience/
[4] https://reskilling-navi.com/column/pharmaceutical_industry_dx
[5] https://www.kikagaku.co.jp/blog/dx-example
[6] https://xcc-dash.jp/2025-03-26-4/
[7] https://note.com/murashin_dx/n/n356b29dfbd0a
[8] https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2303/07/news069.html
[9] https://persol-biodx-arl.eng.osaka-u.ac.jp/self-learning/books/
[10] https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shomu_ryutsu/bio/pdf/20200202_2.pdf
[11] https://www.siemens.com/jp/ja/industries/pharmaceutical-life-science-industries/pharma-industry/infocenter.html
[12] https://www.sustainability-hub.jp/column/about-dx-pharmaceutical-industry/
[13] https://www.members-medical.co.jp/blog/mr/2021/1214/3542/
[14] https://case-search.jp/case-by-theme-dx-pharma/
[15] https://www.cphijapan.com/wp/wp-content/uploads/PharmaIT2025_eDM_V2_JP.pdf
[16] https://www.chugai-pharm.co.jp/profile/media/conference/files/210625jDXseminar.pdf
[17] https://mhlw-grants.niph.go.jp/system/files/report_pdf/R3-5_%E7%A0%94%E7%A9%B6%E7%B7%8F%E5%90%88%20.pdf
[18] https://newji.ai/dx-manufacturingindustry/the-future-of-preclinical-trials-biotechnologys-new-frontier-revolutionized-by-manufacturing-dx/
[19] https://www.d-sol.jp/blog/biotransformation
[1] https://www.rikelab.jp/post/11577.html
[2] https://kddimessagecast.jp/blog/dx/dx-in-the-pharmaceutical-industry/
[3] https://www.kait.jp/education/datascience/
[4] https://reskilling-navi.com/column/pharmaceutical_industry_dx
[5] https://www.kikagaku.co.jp/blog/dx-example
[6] https://xcc-dash.jp/2025-03-26-4/
[7] https://note.com/murashin_dx/n/n356b29dfbd0a
[8] https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2303/07/news069.html
[9] https://persol-biodx-arl.eng.osaka-u.ac.jp/self-learning/books/
[10] https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shomu_ryutsu/bio/pdf/20200202_2.pdf
[11] https://www.siemens.com/jp/ja/industries/pharmaceutical-life-science-industries/pharma-industry/infocenter.html
[12] https://www.sustainability-hub.jp/column/about-dx-pharmaceutical-industry/
[13] https://www.members-medical.co.jp/blog/mr/2021/1214/3542/
[14] https://case-search.jp/case-by-theme-dx-pharma/
[15] https://www.cphijapan.com/wp/wp-content/uploads/PharmaIT2025_eDM_V2_JP.pdf
[16] https://www.chugai-pharm.co.jp/profile/media/conference/files/210625jDXseminar.pdf
[17] https://mhlw-grants.niph.go.jp/system/files/report_pdf/R3-5_%E7%A0%94%E7%A9%B6%E7%B7%8F%E5%90%88%20.pdf
[18] https://newji.ai/dx-manufacturingindustry/the-future-of-preclinical-trials-biotechnologys-new-frontier-revolutionized-by-manufacturing-dx/
[19] https://www.d-sol.jp/blog/biotransformation
医薬品/バイオテクノロジー業界のDX人材育成事例
国内・海外の医薬品／バイオテクノロジー業界におけるDX人材育成事例（データ分析実践講座スキル＆リテラシーアップ関連）
中外製薬×ALBERT「製薬業界向けデータサイエンティスト育成プログラム」
- 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に加え、臨床統計や疫学基礎など製薬業界特有の知識・スキルを体系的に学ぶプログラムを開発。
- ビデオオンデマンド（e-learning）方式で、実務に即したデータ分析技術を実践的演習で習得できる内容を提供[2][4]。
パーソル高度バイオDX産業人材育成協働研究所（パーソルテンプスタッフ×大阪大学大学院工学研究科）
- バイオ医薬品の研究開発・製造領域で必要な「知識」「技能」「行動特性」を可視化し、OJTや自己学習に役立つ学習コンテンツを提供。
- 職能分析やキャリア可視化による新しい評価法の構築も実施し、リスキリングの効率化を図る[3]。
バイオDX人材育成セミナー（パーソルテンプスタッフ研究開発事業本部／Chall-edge）
- バイオ産業のDX人材育成課題や今後の展望について、データ駆動型人材へのリスキリングやAI時代に適した育成プログラムをテーマに専門家によるセミナー・パネルディスカッションを開催[1]。
3Rockコンサルティング：データ分析研修・コンサルティング
- 製薬企業向けに、Excelスキルやロジカルシンキング、リアルワールドデータの活用など、データ分析の基礎から戦略立案までを扱う研修・コンサルティングを実施。
- 研修用データは分かりやすさを重視し、実務に即した課題解決力やデータ可視化力を養う[5]。
*引用元一覧
[1] https://www.rikelab.jp/post/11577.html
[2] https://www.chugai-pharm.co.jp/news/detail/20210625170001_1120.html
[3] https://www.tempstaff.co.jp/kmenu52/news/event/20230609_oshirase_handai.html
[4] https://kyodonewsprwire.jp/release/202204260475
[5] https://www.3rockconsulting.com/insight/taidan01-data/
[6] https://menter.jp/training/iyakuhin-dennwaoutai-elearn/
[7] https://persol-biodx-arl.eng.osaka-u.ac.jp/self-learning/books/
[8] https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shomu_ryutsu/bio/pdf/20200202_2.pdf
[9] https://biz.q-pass.jp/f/11159/ipj_tokyo_conference25/seminar_register
[10] https://www.cmcbooks.co.jp/products/detail.php?product_id=115906
[1] https://www.rikelab.jp/post/11577.html
[2] https://www.chugai-pharm.co.jp/news/detail/20210625170001_1120.html
[3] https://www.tempstaff.co.jp/kmenu52/news/event/20230609_oshirase_handai.html
[4] https://kyodonewsprwire.jp/release/202204260475
[5] https://www.3rockconsulting.com/insight/taidan01-data/
[6] https://menter.jp/training/iyakuhin-dennwaoutai-elearn/
[7] https://persol-biodx-arl.eng.osaka-u.ac.jp/self-learning/books/
[8] https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shomu_ryutsu/bio/pdf/20200202_2.pdf
[9] https://biz.q-pass.jp/f/11159/ipj_tokyo_conference25/seminar_register
[10] https://www.cmcbooks.co.jp/products/detail.php?product_id=115906