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コマーシャルセッションのハイライト – 第7回 AWS ライフサイエンス シンポジウム
製薬の営業活動の岐路：新しいプレイブックの必要性
製薬業界の営業活動は現在、大きな転換期を迎えています。各企業は営業・マーケティング活動に多額の投資を行っているものの、複雑化する医療業界において、その投資に見合う成果を上げることに苦戦しています。実際、医師の半数は営業担当者との面会機会がなく、面会できる医師でも、勤務時間内での接点は平均1.4回程度に限られています。さらに、2031年までに830を超える新薬が市場に出てくると予測されており、競争は一層激しさを増しています。このような状況の中、営業部門は他社との差別化と目標達成に向けて大きな課題を抱えています。
これらの課題は、業界を取り巻く環境の大きな変化によってさらに複雑になっています。保険制度の仕組みが変わり、規制が厳しくなり、医療提供体制が分散化し、患者からの要求も高まっています。特に医師からは、より質の高い臨床判断ができるよう、科学的根拠に基づいた、より適切な情報提供が求められています。さらに、営業部門、メディカル部門、マーケティング部門の連携が十分でないため、医師に届く情報に一貫性が欠け、それぞれの部門との関わりが断片的なものになってしまっています。
今日の組織が成功を収めるには、データを最大限に活用した包括的で先進的な事業運営が不可欠です。これは単なる従来型の業務のデジタル化ではなく、AIを駆使した全く新しい運営方式への転換を意味します。この新しい運営方式では、地域ごとの特徴、健康に関わる社会環境、地域特有の市場状況といった多様な要因を分析します。そしてその分析に基づいて、医師や患者一人一人の行動パターンを深く理解し、それぞれに最適な対応を効率的に提供していきます。このような変革を実現するためには、最新のデータ基盤やクラウド技術を導入するだけでなく、営業部門の仕事の進め方そのものを抜本的に改革する必要があります。
コマーシャルトラックでは、すでにこの飛躍を遂げている組織が、実際のユースケース、洞察、推奨事項を共有し、ビジョンを行動に移しました。以下が主要なポイントです。
Gilead：強力なデータ基盤に基づくAI駆動型の営業エクセレンス
トラックはGileadのG&A、コマーシャルアナリティクス、クラウドのグローバルヘッドであるPradeep Yathira氏と、ZSのプリンシパルであるFaiz Merchant氏のセッションで幕を開けました。彼らは、接続された、コンプライアンスを遵守した、クラウドファーストのデータ戦略が、AI駆動型コマーシャライゼーションの基盤であることを共有しました。
Gileadは、これまでの分散したクラウド環境から移行を進め、現在ではシステムの60%をAWSで運用しています。さらに2025年までには、その割合を90%まで引き上げることを目指しています。この変革の要となっているのが、AWS上に構築されたAIを活用した全社プラットフォームです。このプラットフォームは、データメッシュと呼ばれる設計手法を採用しており、ユーザー自身による分析、データ取り込みの標準的な仕組み、対話型AI、ディープラーニングまで、幅広い機能をサポートしています。この基盤により、データの全社的な活用促進、業務の自動化、柔軟な運営体制の構築、そして適切なデータ管理といった重要な経営課題の解決を進めています。この強固な基盤を整備したことで、Gileadは様々な分野でAI活用を推進しています。例えば、規制関連文書の審査プロセスの効率化、営業活動における最適なアプローチの提案、患者向けの警告システムなど、ビジネスの様々な場面でAIのPoCを行い、効果が確認されたものから本格的な展開を進めています。
特に大きな変革が見られるのは営業担当者の働き方です。これまでの受け身の手作業中心の業務から、AIを活用したスマートで先を見据えた顧客対応へと進化しています。AIアシスタントは、営業担当者に対して有益な情報を提供し、次の行動を提案します。また、規制対応やプロモーション活動における法令順守も、わずか数回のクリックで確認できます。これにより営業担当者は、定められたガイドラインの範囲内で、医師との価値ある関係づくりにより多くの時間を費やすことができるようになっています。企業の販売費および一般管理費（SG&A）の30～50%が営業現場に関連する支出であることを考えると、この業務改善は企業の業績に直接的な好影響をもたらします。
スマートなチャットボットを活用した顧客対応、AIによるコンテンツの自動作成、そして医療・法務審査の効率化まで、AIを活用したこの新しい営業アプローチは、基礎となる仕組みづくりへの強い取り組みを表しています。彼らの経験から得られた最も重要な教訓は、AIの成功には単に新しいツールを導入すればよいのではなく、整理された、つながりのある、適切に管理されたデータを最初から用意することが不可欠だということです。
Johnson & Johnson：静的な計画から動的なパーソナライゼーションへ
Johnson & Johnson Innovative Medicineのコマーシャルオペレーション、データ＆アナリティクスのテクノロジー＆プロダクトグループリーダーであるDharmesh Thakkar氏と、データ＆インサイトのITディレクターであるShyam Mohapatra氏が主導したセッションでは、製薬マーケティングにおける大規模なパーソナライゼーションに関する議論を深めました。
Johnson & Johnsonの製品ポートフォリオが今後3年間で進化する中、同社は患者、医療提供者、ステークホルダーの変化するニーズに応えるため、コマーシャル戦略を積極的に再構築しています。同社のアプローチの中核にあるのは、大規模なインサイト生成を可能にするように設計された包括的なデータ戦略です。
その中心となるのは、AWSに構築されたセルフサービスデータマーケットプレイスで、ビジネスドメイン全体の高品質で分析準備の整ったデータを統合し、直感的なローコードまたはノーコードインターフェースを通じてユーザーに提供します。このプラットフォームは、ブランドやアカウント全体でアクショナブルなインサイトを提供する単一の情報源として機能します。また、強力なガバナンス、データの系統、コンプライアンスを確保しながら、チーム間でのデータの再利用性を促進します。
結果は印象的です：立ち上げ時間の50%削減、自動化による18-20時間の節約、そして分析効率の2倍向上。この変化は、画一的な戦略から適応的でデータに基づく計画立案への移行を示しており、チームが今日の市場の複雑さに対応し、明日のイノベーションに備えることを可能にしています。
EVERSANA：生成AIによるMLRの加速
基盤となるデータは不可欠ですが、スピードも同様に重要です。特にマーケティングコンテンツの運用において。しかし、新しいコンテンツ生成のための医療、法務、規制（MLR）レビュープロセスは、各アセットに24-45日かかる最も持続的なボトルネックの一つであり続けています。
EVERSANAのチーフイノベーションオフィサーであるFaruk Capan氏と、シニアVPのAbid Rahman氏は、この課題に正面から取り組み、MLRワークフローを合理化し加速するために特別に構築されたAI駆動型ソリューション、EVERSANA ORCHESTRATE™ MLRを発表しました。AWSに構築され（Amazon Bedrock、Amazon Cognito、Amazon Textractなどのサービスを使用）、Veevaと統合されたこのプラットフォームは、生成AIを使用してメッセージの抽出、相互参照、注釈付け、メッセージマッチングを自動化します。人間によるレビューを組み込むことで規制の正確性を確保しながら、レビュー時間を週単位から日単位へと大幅に短縮します。
AWS Marketplaceで提供されているORCHESTRATE MLRは、営業部門が規制に準拠したコンテンツを素早く作成し、マーケティングキャンペーンのスピードを上げながら、コンプライアンス上のリスクを抑えることができるツールです。また、AIを活用した審査プロセスにより、個々の顧客に合わせたコンテンツの作成や、コンテンツの部品化を効率的に行うことができます。これは、AIによる業務の自動化が製薬業界での競争優位性につながる好例であり、めまぐるしく変化する市場において、顧客とのより良いコミュニケーションと迅速な対応を可能にしています。
Lilly：一次データによる患者エンゲージメントの再構築
HCPを超えて、患者もまた、生活の他の分野（小売、銀行、ストリーミングサービスなど）で受けているのと同様の、よりシームレスでパーソナライズされた体験を求めています。これらの期待に応えるには、優れた製品以上のものが必要です。製薬企業が医療の旅全体を通じて患者とどのように関わるかについての完全な再考が必要です。
Lillyは、グローバルVPのSteve Rommeney氏が発表したように、患者の同意とプライバシーを中心に据えた一次データエコシステムを構築することで対応しており、肥満治療ポートフォリオなどの対象治療領域で注目すべき実装を行っています。患者から直接データを責任を持って収集し活用することで、Lillyは患者体験を再形成し、従来のキャンペーンを超えて、アドヒアランスをサポートし、結果を改善し、信頼を構築する関連性の高い、タイムリーで意味のあるインタラクションを提供しています。
このクラウドベースのデータプラットフォームは、Red Hat OpenShiftサービスを使用してAWS上に構築され、基盤からガバナンス、プライバシー、権限管理を組み込んでいます。アーキテクチャには、統合された同意機能、クロスドメイントラッキング、広告抑制メカニズム、クロスプラットフォーム認証など、大規模でコンプライアンスを遵守したパーソナライズされた体験を提供するために不可欠な主要な構成要素が組み込まれています。
フロントエンドでは、この統合されたデジタルプラットフォームがLilly.comとLillyDirect全体で患者向けの体験を提供し、調査やブラウジングから、フルフィルメント、オンボーディング、継続的なサポートまでをカバーしています。バックエンドでは、中央集中型の運営とリアルタイム分析により、Lillyはチャネル全体でのエンゲージメントを合理化し、サービス提供を改善し、関連性とインパクトを継続的に最適化することができます。
Lillyのアプローチは、異なる治療領域には異なるエンゲージメントモデルが必要であることを認識しており、彼らの対象を絞ったイニシアチブは、一次データが適切に実装された場合に患者の旅をどのように変革できるかを示す実証の場として機能しています。これはデジタルアップグレード以上のもの、つまり患者エンゲージメントの戦略的な再構築です。
Salesforce：人間とAIエージェントの能力の組み合わせ
コマーシャルトラックの締めくくりとして、AWSパートナーであるSalesforceのライフサイエンスクラウド戦略VPのTara Helm氏が、Salesforce Life Sciences Cloudが製薬企業の顧客がバリューチェーン全体にAIを組み込むのをどのように支援しているかを紹介しました。その中核にあるのは、HCPのインタラクション、処方データ、電子カルテ（EHR）などの多様なソースからのデータを統合し、患者サービス、医療業務、営業全体でリアルタイムのエンゲージメントを促進する動的でアクショナブルなプロファイルを作成する強力なデータエンジンです。重要なワークフローにAIを統合することで、このプラットフォームは患者と医療提供者のインタラクションを合理化し、コンプライアンスを簡素化し、運用の俊敏性を向上させるのに役立ちます。
このビジョンの中心にあるのはAgentforce for Life Sciencesで、これはAIエージェントと人間の専門知識を組み合わせて管理業務の負担を軽減するシステムです。強力な例：営業担当者の事前コール計画です。Agentforceを使用することで、営業担当者は医療提供者との面談の準備に12-15のツールを使用する必要がなくなりました。代わりに、AIによってキュレーションされたインサイトを受け取り、価値を付加する活動と高いインパクトのあるエンゲージメントに集中できます。
SalesforceとAWSの戦略的パートナーシップは、これらのイノベーションのための強固な技術基盤を作り出しています。これには、企業の情報をAI対応にするデータ変換ソリューションや、エンタープライズグレードのガバナンスで責任あるAI使用を確保しながら、基盤モデルを安全にデプロイするためのAmazon Bedrockとの統合が含まれます。その影響は、製薬企業の顧客は、すべてを一から構築する必要なく、商業的変革のための生成AIソリューションを自信を持って責任を持ってデプロイできます。
コマーシャライゼーションの再構築—生成AI、戦略、スピードを活用して
企業を取り巻く関係者の範囲は現場のチームだけでは対応しきれないほど広がっています。また、科学的な情報が急増し、法令順守の要求も厳しさを増しています。このような状況の中で、一つのことが明確になってきました。それは、個々の相手に合わせた対応を大規模に展開することが、もはや選択肢の一つではなく、ビジネスを進める上で欠かせないものになったということです。さらに、データを活用した他社との差別化された顧客体験の提供は、単なる競争優位性を超えて、ビジネスを継続していく上での必須条件となっています。
ライフサイエンス業界をリードする企業は、営業活動の方法、コミュニケーションの取り方、価値の生み出し方を根本から見直しています。これらの企業は、この見直しを全社的な変革の原動力として捉え、データ基盤、業務運営、顧客とのやり取りの方法を同時に再検討しています。その結果、目に見える成果が表れています。新製品の市場投入が早くなり、コストが削減され、より深い洞察が得られるようになっています。さらに、医療従事者や患者との関係がより強固になるなど、データを活用した新しいアプローチが、ビジネスの様々な面で具体的な改善をもたらしています。
AWSは、お客様のビジネスの発展とスピードアップをサポートしています。AIを活用したコンテンツの自動作成、学会発表や研究論文からの重要な知見の発見、さらには規制対応の業務プロセス改革など、様々な場面でお客様の課題解決を支援します。
そのため、世界のトップ10製薬企業のうち9社が生成AIと機械学習にAWSを使用しています。
AWS担当者に今すぐ連絡して、組織の商業的変革を加速する方法をご相談ください。
参考資料
- 第7回AWS Life Sciences Symposium：基調講演のハイライト | 基調講演のダイジェスト動画を視聴する
- ライフサイエンスのイノベーションをAWSのAIエージェントで加速
- 創薬研究セッションのハイライト – 第7回 AWS ライフサイエンス シンポジウム
- 臨床開発セッションのハイライト – 第7回 AWS ライフサイエンス シンポジウム
- 製造セッションのハイライト – 第7回 AWS ライフサイエンス シンポジウム