IT研修
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医薬品/バイオテクノロジー業界で役立つ

自動化スキル&リテラシーアップ

医薬品/バイオテクノロジー業界で役立つ業務自動化スキルを習得。Power AutomateやAI活用法を通じて、現場の省力化・効率化を推進するオンライン講座です。

*本ページはオンライン学習(eラーニング)タイプのサービス紹介ページです

医薬品/バイオテクノロジー業界で役立つ 自動化スキル&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

IT実務に強い。ショートカットキーから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

DXツールを生かした研修の運営体制

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)

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

日々の業務をスマートに。自動化スキルで現場を革新

「自動化スキル&リテラシーアップ」は、Power AutomateやAIを活用し、医薬品/バイオテクノロジー業界での業務を効率化するためのオンライン講座です。
繰り返し作業の自動化や情報収集の最適化など、実務に直結するスキルを学ぶことで、現場の働き方を大きく変える力を養います。

この業界では、正確性とスピードが求められる一方で、業務が属人化しやすい傾向があります。
本講座では、誰もが同じ手順で作業できる自動化技術を取り入れることで、ミスの削減や再現性の高いオペレーションを実現できます。

結果として、現場担当者の負担軽減、業務標準化、さらに生産性と品質の両立といった、医薬品/バイオテクノロジー業界に不可欠な価値創出を支援します。

参考カリキュラム

学んできたIT知識を活かし、業務の自動化に取り組むことのできるツールやTipsをご紹介します。
自動化/省力化が重要な理由
PowerAutomateDesktop
スクレイピング
AIの得意なこと、苦手なもの
AI具体的な設計例
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


(参考)練習問題

※実際の問題は回答前後に詳しい解説やTipsを掲載しています。

自動化について正しいものは?

パソコンスキルを身につけ作業スピードを上げること
処理できる仕事の量を増やす手段のこと
デジタルコミュニケーションを活用すること

自動化のメリットについて正しいものは?

タイピングスピードがアップする
ソフトウェアのセキュリティが堅牢になる
業務スピードがアップし、時間を作ることができる

Power Automate Desktopについて正しいものは?

RPAの一種である
新しいパソコンの機種名である
自動的にスリープ状態に入る機能名である

スクレイピングについて正しいものは?

Webページの情報を取得する技術
Webページの情報を削除する技術
Webページの情報を書き換える技術
Q.5自動化とAI

人間と比較した際に、AIの得意なことは?

データ不足の状態で判断すること
予め決めたフローを続けること
無から有を生み出すこと

受講者の声

(平均評価 9.1 / 10 Point)

評価5:難し過ぎる

医薬品/バイオテクノロジー業界の自動化事例

国内・海外の医薬品/バイオテクノロジー業界における自動化事例

1. 中外製薬:工場の自動化・AI創薬支援技術の導入
工場の自動化や遠隔支援ツールの導入、営業データの統合・解析など、バリューチェーン全体で効率化を推進。
創薬分野ではAIによる分子配列最適化技術「MALEXA®︎」を自社開発し、デジタルリテラシーの向上と現場スキルの高度化を実現。
引用元記事:https://reskilling-navi.com/column/pharmaceutical_industry_dx

2. バイオ研究領域:ラボオートメーション導入による業務・スキル変化
日本国内のバイオ研究現場でラボオートメーション(自動化)を導入。
自動化により業務分担・分離が明確化し、プログラミング的思考(工程の分解・組合せ・抽象化)がより重要なスキルとして求められるようになった。
引用元記事:https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000274.000071141.html

3. 日本新薬:RPA(ロボティック・プロセス・オートメーション)による業務自動化
2020年度に全社で約100業務をRPAで自動化、約1万時間分の作業を削減。
社内でRPA開発コンテストや情報共有会を開催し、社員全体の自動化リテラシー向上を推進。
引用元記事:https://www.nippon-shinyaku.co.jp/english/company_profile/dx.php

4. Eli Lilly:リモート制御型ロボティッククラウドラボによる創薬自動化
Strateosと連携し、リモート制御が可能なロボティックラボを構築。
創薬プロセスの自動化により、研究開発の効率化とコスト削減を実現。
引用元記事:https://pharma.nridigital.com/pharma_sep23/case-studies-robotics-pharma-industry

5. Metric Bio:グローバルバイオ企業向け自動化システム設計・導入支援
国際的なバイオ企業の完全自動化移行プロジェクトを支援。
DeltaVなどの分散制御システム(DCS)を活用し、オートメーションエンジニアによるプロセス最適化・運用リテラシーの向上を実現。
引用元記事:https://www.linkedin.com/pulse/future-biotech-how-automation-driving-innovation-2024-huntington-wwdgc

6. Pharmabotix:バイオ医薬品製造現場の完全自動化ラボ構築
モジュール型ロボットによるインキュラムラボの完全自動化を目指し、R&D段階からGMP対応の生産現場への展開を計画。
将来的には細胞治療施設全体の自動化を見据え、夜間はロボットが稼働する運用モデルを推進。
引用元記事:https://www.bioprocessintl.com/information-technology/robots-in-biomanufacturing-a-road-map-for-automation-of-biopharmaceutical-operations

7. Pfizer:AIと自動化による臨床試験の効率化
AIと自動化を活用し、臨床試験のサイクルタイム短縮やアクセス拡大、安全性モニタリングの高度化を実現。
引用元記事:https://www.mckinsey.com/industries/life-sciences/our-insights/rewired-pharma-companies-will-win-in-the-digital-age

8. Masco Group(MGA):製薬オペレーション最適化のための自動化・デジタル化ソリューション
DigiTwinによるリアルタイムシミュレーションや、AI活用のプロセス解析ツール、データ連携ダッシュボードなどを提供し、製薬現場の効率化と自動化リテラシー向上を支援。
引用元記事:https://www.mascogroup.com/digitalization

医薬品/バイオテクノロジー業界の自動化人材育成事例

国内・海外の医薬品/バイオテクノロジー業界における自動化人材育成事例

1. 田辺三菱製薬:UiPathを活用したデジタル人材育成と自動化推進
UiPathによるRPA導入を中心に、3年半で約7万時間の業務自動化を達成。
自動化推進と並行し、デジタル人材の育成を進め、「自走型」の自動化を実現。
業務生産性の向上だけでなく、価値ある業務創出と人材のデジタルリテラシーアップに寄与している。
引用元記事:https://www.uipath.com/ja/resources/automation-case-studies/mt-pharma2

2. 日本新薬:機械学習自動化プラットフォームの全社導入による人材育成
2022年度に全社でAI利用環境を整備し、化合物活性予測や不良品発生予測など多様な業務でAI活用を推進。
RPAも2019年度から本格導入し、2023年度末までに77部門で約8.8万時間の効率化を実現。
社内でRPAロボットコンテストや開発バトルを開催し、RPA開発者の技術向上と社員の自動化リテラシー向上を図っている。
引用元記事:https://www.nippon-shinyaku.co.jp/company_profile/dx.php

3. 沢井製薬:AIを活用した問い合わせ対応の自動化による生産性向上
医療従事者からの問い合わせ対応にAI音声認識・対話要約技術を導入し、入力業務の負荷を大幅削減。
専門スタッフの業務負担軽減とともに、AI活用スキルの習得を進めている。
引用元記事:https://ai-market.jp/industry/ai-medical-medicine/

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