はじめに
製薬業界（医薬品）の市場規模は2019年時点で約9.5兆円とされ、AIの活用も注目されています。
一方で、製薬業界にも課題があります。次節より製薬業界の課題やAIを用いた活用シナリオに関して解説していきます。
製薬業界の課題
製薬業界の主な課題として、「新薬開発」が挙げられます。
新薬の開発には１０年単位の開発期間を要するとされ、さらに開発費用は1000億円を超えるコストが発生します。
さらに、研究による新薬候補が実際に発売できる確率は2万～3万分の1とされています。
しかし、これだけ多大な予算をかけて研究開発を行っても予算回収が難しいとされています。
その理由として、日本は高齢化社会へと進んでおり、政府は製薬企業に対し、薬価（やっか）の低下を求めており、膨大なコストと時間をかけて新薬を開発しても、薬価を低下することで、収益を上げることが難しいとされています。
そこで製薬業界では、新薬開発にAIを活用することで、開発コストの低下に繋げられないかという期待がされています。
製薬業界が抱える課題はAIで解決するには
製薬業界では、AIを活用することで、人件費及び開発費の削減が期待されています。
具体的には、開発期間が４年短縮され、開発費用も業界全体で1.2兆円の削減。
参考：創薬における人工知能応用（p.16 創薬AIがもたらす経済効果）
製薬業界×AI分野のサービス（事例）
AI創薬、ElixやSyntheticGestaltが国内企業の研究開発をサポート
Google親会社のAlphabet、AI創薬の新会社設立 DeepMind創業者がCEOに
機械学習を用いてタンパク質立体構造を評価する構造生物学AI技術を構築
その他（用語）
B to D （Business to Doctor）：企業が医師をターゲットにしている事業領域。ターゲットには以下2つに大別可能。
１）医師としての医師をターゲット
２）個人として医師をターゲット
その他（参考リソース）
まとめ
この記事では、製薬業界の課題とAI活用事例を紹介しました。
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