医薬品/バイオテクノロジー業界で役立つ Googleスライド初級A（基本操作から効率的レイアウト方法まで）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
伝わる資料作成の第一歩を、医薬品業界の現場へ
Googleスライドの基本操作からレイアウト設計、共有・保存の実践スキルまでを習得する本研修は、医薬品業界で求められる資料作成力を着実に育成します。医薬品業界ではどんな効果が期待できそうか？
現場での研究報告や製品説明、社内外プレゼンなど、スライド活用が求められる場面での表現力と構成力の向上が期待できます。正確で視認性の高い資料作成により、コミュニケーションの質も向上します。
医薬品業界にとってどんなメリットがありそうか？
プレゼン資料作成の効率化により、業務の省力化と情報の共有スピードが向上。さらに、Google Workspaceの活用力も高まり、DX推進やチーム全体のITリテラシー強化にもつながります。
参考カリキュラム
はじめてGoogleスライドを使用する方向けの使い方講座です。基本的な機能を学びたい方に適しています。Googleスライド初級A（基本操作から効率的レイアウト方法まで）対面研修カリキュラム
- 研修の目的とゴールの共有
- Googleスライドとは？基本概念と活用シーンの理解
- ファイル作成とシート設定の基本
- スライドの追加・削除・複製
- テキストボックスの入力と編集
- フォント・サイズ・カラーの設定
- 画像の挿入と配置調整
- 図形・アイコンの挿入と活用
- 図形の複製と整列、グループ化のテクニック
- スライドマスターの使い方（統一デザインの作成）
- レイアウトを意識した視認性の高い資料設計
- 箇条書き・表の活用で情報整理
- スライドショーの開始とナビゲーション操作
- アニメーションと画面切り替えの設定
- プレゼンテーションモードでの注意点
- コメントの追加・返信機能の活用
- 他者との共有設定と権限管理
- データの保存・自動保存・バージョン履歴の確認
- オフライン作業の準備と設定
- スライドのPDF化・印刷設定
- 資料レビューのコツ（チェックリスト活用）
- 医薬品業界における資料活用の事例紹介
- 伝わるスライド構成の考え方
- スライド制作グループ演習
- プレゼン発表会（参加者による発表）
- フィードバックと講師からの講評
- 学びのまとめと現場での活かし方
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・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
国内事例
中外製薬：AI創薬支援技術「MALEXA®︎」
抗体医薬品の研究開発にAIを活用し、最適な分子配列を自動提案する技術を自社開発。これにより研究スピードが大幅に向上し、従来より高い結合強度を持つ抗体配列の取得に成功している[2][3]。
中外製薬：生産現場の「人に着目したDX」
バイオ原薬・治験薬の生産現場において、生産計画の自動立案・可視化、多能工化、スマートフォンを使ったリモート支援などを導入。資格管理や教育もデジタル化し、現場の効率化・柔軟な人員配置・コンプライアンス強化を実現[5]。
塩野義製薬：AI・デジタル技術による新薬開発
COVID-19治療薬「ゾコーバ錠」の開発で、臨床試験や化学物創製にAIやデジタル技術を活用。DX推進により、国内で唯一緊急承認・一般流通を実現[2]。
田辺三菱製薬：AIによる計画提案・解析業務の機械化
過去データのAI分析で成功確率の高い治験計画を提案し、解析業務の自動化を推進[7]。
大日本住友製薬：AI創薬プラットフォームの活用
英Exscientia社のAI創薬プラットフォームを活用し、新規化合物の自動デザインや優先順位付けを実施[7]。
武田薬品工業・小野薬品工業：AIによる化学構造生成・評価
武田薬品は化学構造データベースをAIで学習し、構造生成や予測モデルを構築。小野薬品は独自プラットフォームでリード化合物の作用機序・有効性・安全性を予測[7]。
海外事例
AI創薬スタートアップ群（Absci, BenevolentAI, Deep Genomics, Exscientia, Insilico Medicine, Recursionなど）
AI・機械学習を活用し、ターゲット探索、リード最適化、バイオマーカー同定など創薬パイプライン全体の効率化・高精度化を実現。特にExscientiaはAI設計分子が臨床試験に進んだ初の企業[1]。
ノバルティス・サノフィ：バーチャル臨床治験
患者が医療機関に来院せずに参加できるバーチャル治験を導入。被験者リクルーティング効率化、モニタリングコスト削減、リアルワールドデータ（RWD）の把握などのメリットがある[7]。
Isomorphic Labs（Google DeepMindスピンアウト）：AlphaFoldの創薬応用
タンパク質構造予測AI「AlphaFold」を創薬に応用し、ターゲット探索や分子設計の効率化を推進[1]。
米国・欧州：AI医療機器プログラムの開発・規制
米国ではAI・機械学習を用いた医療機器（SaMD）の規制体制が整備され、EndoBRAINシリーズなどのAI診断支援プログラムが承認。欧州・中国・韓国でも開発が活発化[6]。
その他のDX活用分野
営業活動のデジタル化
MR（医薬情報担当者）の活動をオンライン化し、情報提供の効率化・コスト削減を実現[3]。
ウェアラブルデバイス・スマートフォンによるリアルタイムデータ収集
患者のリアルタイムデータを継続的に収集し、研究開発や個別化医療に活用[2]。
*引用元一覧
[1] https://note.com/nucleate_japan/n/nb53baf723695
[2] https://reskilling-navi.com/column/pharmaceutical_industry_dx
[3] https://note.com/murashin_dx/n/n356b29dfbd0a
[4] https://www.slideshare.net/slideshow/ai-250696620/250696620
[5] https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2303/07/news069.html
[6] https://dmd.nihs.go.jp/samd/R3_report.pdf
[7] https://www.nri.com/content/900033800.pdf
[8] https://www.mhlw.go.jp/content/12602000/001045776.pdf
[9] https://www.slideshare.net/DeepLearningLab/ai-ai-156893759
[10] http://scirex.grips.ac.jp/resources/31c5cc3e003200024b79eda61cd81149125a9654.pdf
[11] https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2021_bessi.pdf
[12] https://www.kcg.edu/sites/default/files/media/2025-04/kcgi_guidebook_2026.pdf
[13] https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/past.html
[14] https://www.jpma.or.jp/information/evaluation/results/allotment/tcjmdm0000001ecw-att/CL_202405_TF1_DX.pdf
[15] https://www.kenporen.com/include/outline/pdf/kaigai_r05_01.pdf
[16] https://www.nedo.go.jp/content/100935449.pdf
[17] https://sites.google.com/elms.hokudai.ac.jp/ambitious-phd-fellow/home/information-event
[18] https://www.mizuho-rt.co.jp/archive/case/pdf/r05sensyugakkou2023_01.pdf
[19] https://www.chem-agilent.com/pdf/br-lc-uhplc-general-5991-2237ja-jp-agilent.pdf
[20] https://archive.ice-tokyo.or.jp/wp-content/uploads/2022/01/20220104StartupList.xlsx
[21] https://www.members-medical.co.jp/blog/mr/2021/1214/3542/
[22] https://www.siemens.com/jp/ja/industries/pharmaceutical-life-science-industries/pharma-industry/infocenter.html
[23] https://www.interphex.jp/hub/ja-jp/blog/article_030.html
[24] https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shomu_ryutsu/bio/pdf/20200202_2.pdf
[2] https://reskilling-navi.com/column/pharmaceutical_industry_dx
[3] https://note.com/murashin_dx/n/n356b29dfbd0a
[4] https://www.slideshare.net/slideshow/ai-250696620/250696620
[5] https://monoist.itmedia.co.jp/mn/articles/2303/07/news069.html
[6] https://dmd.nihs.go.jp/samd/R3_report.pdf
[7] https://www.nri.com/content/900033800.pdf
[8] https://www.mhlw.go.jp/content/12602000/001045776.pdf
[9] https://www.slideshare.net/DeepLearningLab/ai-ai-156893759
[10] http://scirex.grips.ac.jp/resources/31c5cc3e003200024b79eda61cd81149125a9654.pdf
[11] https://www8.cao.go.jp/cstp/ai/aistrategy2021_bessi.pdf
[12] https://www.kcg.edu/sites/default/files/media/2025-04/kcgi_guidebook_2026.pdf
[13] https://www.nii.ac.jp/event/other/decs/past.html
[14] https://www.jpma.or.jp/information/evaluation/results/allotment/tcjmdm0000001ecw-att/CL_202405_TF1_DX.pdf
[15] https://www.kenporen.com/include/outline/pdf/kaigai_r05_01.pdf
[16] https://www.nedo.go.jp/content/100935449.pdf
[17] https://sites.google.com/elms.hokudai.ac.jp/ambitious-phd-fellow/home/information-event
[18] https://www.mizuho-rt.co.jp/archive/case/pdf/r05sensyugakkou2023_01.pdf
[19] https://www.chem-agilent.com/pdf/br-lc-uhplc-general-5991-2237ja-jp-agilent.pdf
[20] https://archive.ice-tokyo.or.jp/wp-content/uploads/2022/01/20220104StartupList.xlsx
[21] https://www.members-medical.co.jp/blog/mr/2021/1214/3542/
[22] https://www.siemens.com/jp/ja/industries/pharmaceutical-life-science-industries/pharma-industry/infocenter.html
[23] https://www.interphex.jp/hub/ja-jp/blog/article_030.html
[24] https://www.meti.go.jp/shingikai/sankoshin/shomu_ryutsu/bio/pdf/20200202_2.pdf
国内・海外の医薬品/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
中外製薬（日本）
- 「CHUGAI DIGITAL ACADEMY」という独自のDX人材育成プログラムを2021年から展開。
- スタッフ層・マネージャー層・経営層など階層別に、デジタルプロジェクトリーダーやデータサイエンティストの育成に注力。
- Off-JTとOJTを組み合わせた9か月間の長期プログラムを年3回開催。
- 社員からDXアイデアを募集し、プロジェクト化する「デジタルイノベーションラボ」も運用し、全社的なDXスキルと意識の向上を図っている[1][2][3]。
大鵬薬品工業（日本）
- 全社員2,300名を対象にDXスキル・能力の可視化を目的とした「exaBase DX Assessment & Learning」を導入。
- DXスキルアセスメント後、eラーニングを希望者1,600名以上に提供し、個人ごとのスキルレベルに合わせた最適なDX人材育成を推進[7]。
Campus Biotech Digital（フランス）
- 「Immerscio.bio」というデジタル・バイオマニュファクチャリング人材育成プラットフォームを展開。
- バイオテクノロジーとデジタルの融合スキルを育成するため、業界横断型のデジタル教育プログラムを提供。
- アジャイルな「デザインプロセス思考」を取り入れたイマーシブな学習体験で、バイオ生産チェーン全体の専門人材を育成[6]。
Driving Digitalisation in Pharma（デンマーク）
- 製薬業界のデジタルリーダー育成に特化した3日間の集中コースを実施。
- デジタル化戦略・AI/ML・データ分析・IoT・UXデザイン・GMP規制など、実践的なデジタルスキルを習得。
- ワークショップやケーススタディを通じて、現場で即実践できるスキルを身につける[5]。
バイオテクノロジー業界全体の傾向（海外）
- AI・データサイエンス・自動化など新技術に対応するため、既存社員のリスキリングや継続的な学習機会の提供が重視されている。
- 組織文化の変革、ミッドレベル人材のリーダーシップ育成、多様性の確保、ハイブリッドワーク推進などが人材戦略の中心となっている[8]。
*引用元一覧
[1] https://note.com/murashin_dx/n/n356b29dfbd0a
[2] https://www.kikagaku.co.jp/blog/dx-human-resource-development-example
[3] https://www.chugai-pharm.co.jp/english/news/detail/20210625170001_836.html
[4] https://www.nec.com/en/global/techrep/journal/featured/humanresource/01.html
[5] https://www.atriumcph.com/courses-and-programmes/course/Driving-Digitalisation-in-Pharma/130599
[6] https://www.eitdeeptechtalent.eu/the-pledge/meet-the-pledgers/campus-biotech-digital/
[7] https://exawizards.com/en/archives/24512/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/future-talent-biotechnology-challenges-hr-leaders-must-prepare-qf68e
[9] https://menter.jp/blog/post-8761
[10] https://www.youtube.com/watch?v=yGD3p5V861M
[11] https://www.insource.co.jp/pckenshu/workspace_basic.html
[12] https://www.ejinzai.jp/categories/dx_humanresourcedevelopment/designer/?service=maker
[13] https://haec.athuman.com/shop/g/g1243T128/
[14] https://www.informa-japan.com/cphifcj/seminar/index.php?currentYear=2025
[15] https://www.trainocate.co.jp/upload/flyer/flyer_93.pdf
[16] https://www.ostc-okinawa.org/wp/img/bioinformatics_v1.pdf
[17] https://www.santen.com/en/sustainability/social/dx
[18] https://phdiscover.jp/en/phd/article/1051
[19] https://www.chugai-pharm.co.jp/english/story/detail/20250404000000_26.html
[20] https://sustainability.ono-pharma.com/en/themes/103
[2] https://www.kikagaku.co.jp/blog/dx-human-resource-development-example
[3] https://www.chugai-pharm.co.jp/english/news/detail/20210625170001_836.html
[4] https://www.nec.com/en/global/techrep/journal/featured/humanresource/01.html
[5] https://www.atriumcph.com/courses-and-programmes/course/Driving-Digitalisation-in-Pharma/130599
[6] https://www.eitdeeptechtalent.eu/the-pledge/meet-the-pledgers/campus-biotech-digital/
[7] https://exawizards.com/en/archives/24512/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/future-talent-biotechnology-challenges-hr-leaders-must-prepare-qf68e
[9] https://menter.jp/blog/post-8761
[10] https://www.youtube.com/watch?v=yGD3p5V861M
[11] https://www.insource.co.jp/pckenshu/workspace_basic.html
[12] https://www.ejinzai.jp/categories/dx_humanresourcedevelopment/designer/?service=maker
[13] https://haec.athuman.com/shop/g/g1243T128/
[14] https://www.informa-japan.com/cphifcj/seminar/index.php?currentYear=2025
[15] https://www.trainocate.co.jp/upload/flyer/flyer_93.pdf
[16] https://www.ostc-okinawa.org/wp/img/bioinformatics_v1.pdf
[17] https://www.santen.com/en/sustainability/social/dx
[18] https://phdiscover.jp/en/phd/article/1051
[19] https://www.chugai-pharm.co.jp/english/story/detail/20250404000000_26.html
[20] https://sustainability.ono-pharma.com/en/themes/103