医薬品の研究開発部門や学術部は、国内外の科学技術や医薬の動向の中から自社の研究開発戦略に関連する情報を把握しておくことが欠かせません。しかし世界の発表論文数は年々増加傾向にあり、複数の研究分野にまたがる新しい学際研究も増えているため、担当者が読むべき論文を的確に把握することが困難な状況です。人工知能KIBITが論文のテキストデータを解析して優先順にランクづけすることにより、研究動向調査の大幅な効率化を支援します。

主に医療用医薬品を製造販売する企業 115社(2015年度)

※ 出典:厚生労働省「平成27年度医薬品・医療機器産業実態調査」

論文分析支援によって解決する課題

2010年前後に迎えた大型医薬品(ブロックバスター)の特許切れにともなう後発医薬品(ジェネリック)メーカーの参入や製薬企業のグローバル化による再編など、製薬企業をとりまく環境は変化を続けています。医薬品の研究開発力を維持するには、最新の研究発表はもちろん、副作用報告など過去の臨床研究情報の確認も重要です。また、研究開発戦略が変更となった場合には、未知の分野の調査業務も追加されます。論文の選択軸が変わっても読むべき論文に辿りつくには、毎回論文の検索方法の調整や再設定が必要でした。

そのような研究開発現場の課題を、FRONTEOの人工知能KIBITを搭載したKIBIT Knowledge Probeで解決することができます。簡単な操作と迅速な情報分析によって、論文分析業務の精度向上と効率化を実現し、医薬品の研究開発における研究動向調査業務の高度化に寄与します。

論文分析支援の概要

研究・開発担当者が実際に必要としている論文テキストの例(教師データ)を少数用意し、人工知能KIBITに提示します。研究・開発担当者の暗黙知を学んだKIBITが論文データ全体を分析し、教師データと類似性の高い論文を抽出します。

担当者はスコアが高い論文から順に内容を確認することにより、自分が必要とする論文を効率的に見つけだすことが可能です。

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KIBIT Knowledge Probeとは

KIBIT Knowledge Probeは、FRONTEOの人工知能KIBITが多忙なエキスパートの業務を支援する、ビジネスデータ分析支援システムです。エキスパートの暗黙知を学んだ人工知能が、営業日報や顧客からの問い合わせなど日々増加する膨大なテキストデータを分析し、見つけたい情報を自動で仕分け・抽出します。ヘルスケア分野をはじめ、さまざまな分野でご利用いただいています。

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