第1回 AWS ライフサイエンス・シンポジウム 欧州：エグゼクティブ・インサイト

英語版ブログ： “ Executive Insights from the Inaugural AWS Life Sciences Symposium EMEA”

基調講演の全編録画： YouTube で視聴する

はじめに

ライフサイエンス業界は転換点に立っています。技術は揃い、ユースケースも実証されている。それにもかかわらず、多くの企業が有望なパイロットと本番規模のインパクトの間で足踏みを続けています。初開催となった Amazon Web Services (AWS) Life Sciences Symposium Zurich （チューリッヒ）には、製薬・バイオテック・医療機器のリーダーが数百名集まり、このパラドックスに向き合いました。参加者に共通していたのは、AI への投資を、最終的に患者の健康改善につながる成果へと転換したいという思いです。

冒頭の基調講演で、AWS の Director of Life Sciences を務める Dr. Boris Bogdan は、このパイロットから本番への壁に正面から取り組み、パイロット段階で停滞する企業と成功する企業を分ける 4 つの戦略的差別化要因を示しました。

戦略的差別化要因 1：部門横断で統一した戦略をつくる

新しい取り組みや新興技術の多くと同様に、ライフサイエンス企業の多くは AI をサイロ化したプロジェクトとして扱い、部門ごとにパイロットを走らせています。研究開発部門は独自のパイロットを回し、臨床開発部門は別のロードマップを持ち、コマーシャル部門はさらに独立して実験しています。

この進め方でも価値ある実証は得られます。しかし、スケールしません。

このパターンは、スタートアップからグローバル大手バイオファーマまで業界を通じて共通しています。AI 投資から段階的に大きなリターンを得ている企業は、スケールするイノベーションを可能にする「つながった基盤」を整えています。具体的には、全社共通のオントロジー、共通データモデル、メタデータとコンテキスト、エージェントインフラストラクチャ、そして AI ガバナンスです。これらが揃うことで共通基盤が成立し、各部門は統一されたプラットフォーム上で、それぞれのイノベーションを進められるようになります。

戦略的差別化要因 2：デュアルトラックの発想がもたらす力

経営層は、短期的な成果を出しながら、同時に長期の AI 戦略を定義して投資するという二重のプレッシャーに直面しています。ここで必要になるのが、クイックウィンとスケーラブルな AI 基盤への計画的な投資を両立させる、デュアルトラックの発想です。

そのため私たちは、ユースケースを 2 つのトラックに分けて考えます。「Track 1」のユースケースは、優先度の高い特定領域で漸進的な価値を生むもので、多くは既存プロセスの上に AI を載せる形をとります。この取り組みから相当な価値が生まれていることは間違いありません。プロジェクト期間を数か月から数日へ短縮する、コストを二桁パーセント削減するといった成果が、モメンタムを維持し、クイックウィンを示してくれます。ただし前述のとおり、サイロ化したプロジェクトは長期的な変化を生みません。

そこで登場するのが「Track 2」のユースケースです。これはプラットフォームの構築を強制するもので、基盤レイヤーの設計と整備を促すために意図的に選ばれます。直接的な価値と、それによって確立される全社的なケイパビリティの両面から選定されるのです。好例がコマーシャルエージェントの開発です。これは価値の高いユースケースであり、医師からの問いに答えるためにセマンティックハブの構築を必要とします。実在する課題を解決しつつ、セマンティックレイヤーの整備を前に進めます。もう一つの例は、臨床データ変換の優先化です。これには AI 対応のデータプラットフォームが不可欠になります。変換プロセスを加速する価値を得ながら、将来の治験に必要な基盤インフラストラクチャを同時につくることができます。Track 1 のユースケースだけに注力する組織は、一度解決してスケールさせる基盤に投資する代わりに、同じ課題を複数の部門で何度も解き直していることが少なくありません。

成熟したユースケースポートフォリオは、両方のトラックのバランスを取ります。Track 1 がモメンタムを保ち、Track 2 が四半期ごとに基盤を成長させる。その結果、次の四半期のユースケースは、それ以前よりも速く、安く、強力になります。

戦略的差別化要因 3：構造的な独立性

ほとんどの組織は、既存組織の枠内でイノベーションに取り組みます。つまり、インセンティブ設計、標準業務手順書、ガバナンス、既存のチーム階層という境界の内側です。漸進的な改善には、この進め方がよく機能します。

しかし AI の真価は、レガシーなプロセスや手順を問い直し、再設計することから生まれます。「この期間を 50% 短縮するにはどうするか」から「AI があるいま、何が可能になったのか」へと問いを組み替えることです。

これは新しいモデルではありません。Apple が iPhone を、Toyota が Lexus を生み出したときと同じやり方です。組織構造と地理的配置の両面でサテライトを設けることで、チームは既存の延長線上の改善ではなく、再構想に集中できるようになります。たとえば Basel の本社の外にチームを置き、London の AI/ML チームと並走させるといった形です。要点は、制約なく革新できる自由を持った、構造的に独立したチームをつくることにあります。

戦略的差別化要因 4：AI アーキテクチャを自ら所有する

自社データを自ら所有することの重要性は、すでに広く共有されています。同じ考え方が AI にも当てはまります。差別化された AI 基盤を築いている組織は、自社のアーキテクチャを、自社固有の要件と目標に合わせた独自の投資対象として捉えています。AI アーキテクチャの切り分け方は数多くありますが、最も成功しているのは 3 層構造のアプローチです。

• レイヤー 1 — 参入障壁：データとセマンティクス。組織を AI 対応にするためのレイヤーです。データ、タクソノミー、オントロジー、セマンティクス、SOP、そしてビジネス上の関係性が含まれます。AI を自社にとって機能するものにする、その土台です。
• レイヤー 2 — 優位性：エージェントとオーケストレーション。AI における優位性を築く層です。ここではアーキテクチャの選択が重要になります。オープンスタンダードの上に構築し、ロックインを避けることで、選択肢と適応力を維持できます。
• レイヤー 3 — 選択の自由：モデルとインテリジェンス。選択肢を最大限に保ちます。設計段階からマルチモデルのアーキテクチャを維持し、モデルが規制対象のワークフローに入る場面ではバージョン管理を確実に行います。

AI をビジネスの差別化要因にするのは、単一のモデルではありません。自社のデータ、自社のコンテキスト、自社のワークフロー、そしてその下で回る学習ループです。アーキテクチャの原則はシンプルです。データとセマンティックレイヤーはしっかり握る。エージェントとオーケストレーションのレイヤーは慎重に選ぶ。モデルは柔軟性を確保する。

オペレーティング原則の価値

エンタープライズ AI で成果を出している組織を分けているのは、アーキテクチャ、組織構造、ユースケースの優先順位づけだけではありません。オペレーティング原則も決定的な役割を果たします。ニューヨークで開催された AWS Life Sciences Symposium で Dan Sheeran が語ったとおり、初日から本番を前提に構築し、ビルダー文化をつくることが必要です。

• 初日から本番を前提に構築する。
  • 多くの Track 1 ユースケースがプロトタイプで止まってしまう理由は共通しています。本番へスケールする段階で、性能、スケーラビリティ、セキュリティ、ガバナンスの課題に直面するのです。プロトタイプが失敗したからではありません。それを支える周辺インフラストラクチャが追いついていないからです。Eli Lilly は、統合データプラットフォームである Cortex を初日から本番前提で構築した事例を、示唆に富む形で共有してくれました。
• ビルダー文化をつくる。
  • AI の最も革新的な活用は、開発者ではなく、課題を深く理解している現場のエンドユーザーから生まれることがあります。適切なガードレールのもとで誰もが構築できる文化とインフラストラクチャを整えることが決定的に重要です。ここで世界中のライフサイエンス企業を支えているのが Amazon Quick です。Amazon Quick は、一行もコードを書かずに、組織の誰もをビルダーに変えます。マーケティングチームは、直近の成功事例から得たインサイトをポジショニングに反映させたセールスデッキを生成できます。薬事チームは、確立された SOP や過去の承認内容を参照して申請文書のドラフトを作成し、サイクルタイムを大幅に短縮できます。

まとめとおすすめ資料

初開催となった欧州シンポジウムからのメッセージは明確です。孤立した AI 実験から、統合された本番グレードの基盤へと踏み出した組織が、測定可能で持続的なインパクトを手にしています。技術は揃っています。ユースケースは実証されています。差をつけるのは実行です。統合された戦略、デュアルトラックのポートフォリオ、サテライトを設ける組織的な勇気、自ら所有するアーキテクチャ、そして本番対応とビルダー文化を優先するオペレーティング原則です。この節目となるイベントにご参加いただいたすべてのお客様とパートナーの皆様に感謝申し上げます。そこで交わされた議論は、私たちの確信を強めるものでした。ライフサイエンスのリーダーが正しい基盤に投資したとき、患者へのインパクトは漸進的なものではなく、変革的なものになります。今後もこの対話を続けてまいります。次の AWS イベントで皆様にお会いできることを楽しみにしています。

推奨アクション

1. EMEA 基調講演の全編録画を視聴する
2. ニューヨークシンポジウムのエグゼクティブインサイトを読む
3. AWS European Sovereign Cloud について知る
4. Amazon Quick を試す — 誰もをビルダーに

亀田　俊樹 ( Toshiki Kameda, Ph.d., MBA )

ヘルスケア・ライフサイエンス事業開発部 シニア事業開発マネージャー。製薬業界で 20 年以上の経験を持ち、特にメディカルアフェアーズ、コマーシャルと製薬デジタル戦略（DTx 含む）を得意としている。慶應義塾大学で医療政策・管理学の博士号を取得し、ポスドク研究員として医療データ分析、アウトカムリサーチを学びました。趣味はドライブと BBQ。