塩野義製薬株式会社様

製薬会社における“AI民主化”に向け「生成AIプラットフォーム」を導入。
組織間の機密分離で高度なガバナンスを実現。

背景

――製薬業界でいち早く“全社員が生成AIを使いこなす”ことを目指されています。その狙いとは？

橋本： 当社は現在、創薬から予防・予後までトータルで提供する「HaaS（Healthcare as a Service）企業」を目指した事業活動を行っています。この変革には、IT部門だけでなく、全社員が各現場の課題を自ら生成AIで解決できる環境が不可欠です。
生成AIは単なる業務効率化のための技術・ツールに留まらず、将来の創薬活動を根本から変えるための先行投資と位置づけています。

西村： 社長自ら“全社員の生成AI利用”を目標に掲げています。2024年10月に発足したGenerative AIグループは、基盤整備に加え、ガイドライン策定や内製開発の支援など、現場が安全・有効に生成AIを活用できるよう支援しています。

――生成AI導入は、最初は何から着手されましたか？

橋本： 2023年に構築した社内ChatGPTが最初です。翻訳や壁打ちなどで活用され、AIへの信頼感を高める役割を果たした一方で、「組織間のアクセス制御」という課題がありました。
たとえば臨床試験データなどの機密情報をRAG（検索拡張生成）に登録した場合、権限のない他部署の社員に回答として参照されるリスクや、特許取得への影響も懸念されました。そのため、製薬の核心業務領域への適用には新たな仕組みが必要だと考えました。

選択

――そこで、機密情報も扱える新たな生成AIのプラットフォームを検討されたのですね。

橋本： はい。最優先事項は、部署やグループ単位でRAGの参照範囲を厳密に制御することでした。
私自身が漠然とイメージしていたのは、Azure AD（Entra ID）と連携し、人事異動や組織変更に自動追従してRAGの閲覧制限がかかる仕組みでした。

――パートナーとなる会社を探した結果はいかがでしたか？

橋本： 複数社に相談しましたが、当時は“生成AIの導入支援”を打ち出した会社が多く、厳密な権限管理に応えられるところは少数でした。
その中でTISの「生成AIプラットフォーム」は、ガバナンスを重視した設計思想を標準実装しており、Azure ADと連携したアクセス制限は、まさに我々が求めていたものでした。
また議論を通じて、単なる技術知識だけでなく、業界の未来を見据えた現実的なロードマップを示してくれたことで、TISに強い信頼感を抱きました。

西村： TISを採用したもうひとつの理由は、私たちが目標に掲げる「セルフサービス化」の構想に、深く共感してもらえたことです。

――「セルフサービス化」とは具体的にどのような意味でしょうか？

西村： 現場が自走してAIアプリを構築・改善することを指しています。現場一人ひとりのニーズに応えるには、IT部門が伴走し作り上げる従来の手法では限界があります。
TISの基盤は、部品を並べるだけでAIアプリが作れる柔軟性と、SharePoint等の社内システムと連携できる拡張性を備えており、現場の自走を支える基盤となる可能性に期待しました。

導入

――プラットフォーム構築において、TISならではの提案力を感じた部分は？

橋本： 標準実装されている機能の枠を超え、当社の難題に挑んでくれました。特に、個別に機密分離するインデックス（ナレッジベース）の作成数上限を大幅に拡張した点です。社内には多数の部署、膨大な数の薬、あるいは実験の担当領域など、数百・数千もの取り組みが並行して動いています。薬に飲み合わせがあるように情報の混同を避ける必要があり、それらを個別にRAGとして運用できるよう、インデックス数の仕様上の限界を独自の設計思想で突破してくれました。

――塩野義製薬様の社内インフラへの適応力については、いかがでしたか？

橋本： 社内情報をセキュアに扱うために、本来SaaSのサービスであった「生成AIプラットフォーム」をAWSプライベート環境へ適用させるなど、閉域化に伴うシステムの大幅刷新に対応いただきました。
また、既存のデータ基盤であるSharePointやBoxと直接連携するコネクタを開発したことで、現場は使い慣れた環境のファイルをそのままAIに学習させることが可能になりました。

効果

――現在の「生成AIプラットフォーム」の活用状況をお聞かせください。

橋本： 組織間での意図しない情報共有の不安が解消され、創薬研究や臨床開発など厳密な統制が求められる領域で活用が進んでいます。資料翻訳など手軽な利用シーンでは社内ChatGPT、機微な情報を扱う場合は「生成AIプラットフォーム」という使い分けの意識が定着しつつあります。

――具体的な利用シーンをお聞かせください。

橋本： たとえば、「前任者の膨大な実験記録から必要な情報を探す」といった、ノウハウ継承の場面でも役立っているという声が届いています。
キーワード検索では困難だった情報探索が、自然言語による問いかけで可能になったことは、創薬DXにおける大きな一歩だと思います。

――今後の生成AIの活用ビジョンと、TISに期待することをお聞かせください。

西村： 我々がいま目指しているのは、「一人でも多くの社員に生成AIを使ってもらう」という段階から一歩踏み出し、生成AIを創薬バリューチェーンのコア業務へ、できる限り近づけていくことです。
TISの強みは、大規模なエンタープライズ領域において、着実に技術を積み上げる地に足のついた遂行力です。また、生成AI単体ではなく、社内システムやデータマネジメントも含めた総合的な技術力を備えている点も非常に心強い。今後は汎用プラットフォームの枠に留まらず、新薬を生み出し、世に送り出すスピードを速めることに直結するような、専門性の高いソリューションの創造にともに挑んでほしいと願っています。

橋本： 今回の取り組みで一番の価値を感じたのは、AIのスペシャリストと、毎週のように顔を合わせて忌憚のない意見交換ができる“距離の近さ”でした。単に製品を導入するだけでなく、こちらと同じ悩みを共有し、プロフェッショナルの視点で伴走してくれる。この信頼関係を大切にしながら、TISが創薬の核心領域に変革をもたらすパートナーとなってくれることを大いに期待しています。

TIS担当者から

TIS株式会社
ビジネスイノベーション事業部　ディレクター
香川　元

澪標アナリティクス株式会社　（TISインテックグループ）
チーフデータサイエンティスト
笹尾 卓史

製薬企業様ならではの厳格なガバナンス要件に対応しつつ、全社利用に適した生成AI基盤を構築でき、担当者として大きな手応えを感じています。塩野義製薬様が目標とされている「全社員の生成AI利用」を実現するため、UXの改善や業務に即したユースケースを創出しつつ、現場の方が価値を実感できる業務自動化までをお手伝いしていきます。
TISの強みは、生成AIの実務利用の開始フェーズから、導入後の運用改善や技術アップデートまで継続支援する「安全性・柔軟性・実装力・伴走力」の4点だと考えています。今後も実務で成果を出せるかたちへAI活用を進化させ、創薬の未来を切り拓くためのITパートナーとして、ともに挑戦していきたいと思います。

※本文中の社名、製品名、ロゴは各社の商標または、登録商標です。