製薬業界は、需給予測の困難さに基づくさまざまなリスクを抱えており、DXによる解決が急務となっています。この記事では、製薬企業の先行事例およびリスクの具体的内容を確認したうえで、サプライチェーン管理におすすめのソリューションを紹介します。
製薬業界におけるDXとは?
DXとは「Digital Transformation（デジタル トランスフォーメーション）」の略語であり、2004年にエリック・ストルターマン氏によって提唱された概念です。一般的に、デジタル化によって製品やサービス、ひいては企業文化を根底から変革し、市場優位性をめざすことといった意味合いがあります。
製薬業界でのDXとは、医薬品の研究開発や医療従事者への情報提供、在庫管理などにデジタル技術やデータを活用し、合理化や効率化を推し進めることです。昨今の創薬手法は、コストが増大しており、今あるリソースをうまく活用してデジタル化を進めることが求められています。人命に関わる医薬品という分野だからこそ、IT技術などを積極的に取り入れ、円滑な流通や適切な供給を実現していかねばなりません。
製薬業界におけるDXの事例
現在、製薬業界では研究開発、営業活動、在庫管理など多岐にわたる場面でDXが推進されています。
まず、研究開発の場面では、リモート環境下での臨床試験プロセスの管理が例として挙げられます。新型コロナウイルス感染症流行のようなパンデミックが起きた際にも、ウェアラブルデバイスを用いた遠隔での臨床試験ができれば、被験者の確保も比較的容易になるはずです。
次に、営業活動の場面では、オンラインでの医薬品情報の提供が挙げられます。製薬業界では、主にMRと呼ばれる医薬情報担当者が営業活動を行っており、自社製品を販売普及させるほか、医療機関へ医薬品の情報提供をする役割を果たしています。
しかし、パンデミック下では、MRが医療機関へ直接出向けないこともありました。オンラインで医薬品の情報を提供できれば、時間やコスト削減にもつながります。
さらに、在庫管理の場面では、医薬品在庫管理システムを用いた管理が挙げられます。人の手で医薬品の在庫管理を行えば、ヒューマンエラーが起きる可能性も否定できません。そこで、システムによる一元的管理を実現すれば、ミスの軽減や人件費削減にも結び付きます。
また、なかにはリアルワールドデータを用いて開発を進めている企業もあります。リアルワールドデータとは、実際の臨床現場（real world）でのカルテデータや健康診断データなどのことです。
これらを収集し分析活用すれば、開発期間を短く抑えてコストを軽減させられるほか、高難度の疾患にも対応可能になるといったメリットも享受できます。
製薬業界が抱えるリスク
製薬業界は、さまざまな要因から需給予測が難しい業界とされています。現代的なリスクとして着目しておきたいのは、以下の2点です。
原薬や重要医薬品の大規模な供給中断
昨今、国際的なサプライチェーンの問題によって原薬の供給不足が深刻化しています。
とくに日本国内では、一部の製薬会社が不正を働き、健康被害までが生じたことで、業務改善命令や出荷調整を受ける事態に陥りました。それは当該企業のみならず他社にも影響を与え、今なお混乱が続いている状態です。
感染症の大流行
2020年から新型コロナウイルス感染症が大流行し、医薬品も世界的に供給が追い付かない状況となりました。需要に対して供給量が少なければ事態の収束も遅れ、社会的な混乱の発生は免れません。
今後も、新型コロナウイルス感染症とインフルエンザとの同時流行や新たな感染症発生など、製薬業界にとって研究開発・供給に関する懸念が続くと考えられます。
コントロールタワー導入によるDXで実現する需給予測
製薬業界を取り巻くこうしたリスクを回避するためには、需給予測の精度を高めることが重要です。そこでおすすめしたいソリューションが、09サプライチェーンコントロールタワーです。本ソリューションを導入すれば、需給状況の可視性と供給対応への柔軟性をより高められ、安価な医薬品の安定供給が可能となります。ひいては、製薬業界が抱える需給予測の困難さを乗り越えるうえでも有効です。
需要の急増を検知する
製薬業界は、予測が困難な顧客行動の変化や需要急増に対応するため、さまざまなデータをあらかじめ収集、分析しておかなければなりません。
09サプライチェーンコントロールタワーでは、専用のソリューションであるエンタープライズ･ナレッジ･グラフ（EKG）を用いて膨大な外部データを収集し、タスクに応じた粒度での取り込みが可能です。加えて、機械学習技術による診断機能では、潜在的リスクや在庫補充の失敗に関する原因を特定することもできます。
外部データとは、たとえば季節的な気象データやインフルエンザなど感染症の発生データ、競合他社の製品や価格データなどです。より多くの情報を組み合わせることで、考えられるリスクや需給にまつわる予測精度が上がり、医薬品の予期せぬ需要急増にも対応できるようになります。
意味ある情報へ即時変換
サプライチェーンで混乱が発生したとき、大切なのはデータが何を意味しているのかといった「本質」のリアルタイムな可視化です。
09サプライチェーンコントロールタワーは、AIや機械学習の機能を活用し、データから意味のあるナレッジ（知見）に変換する役割も果たします。
たとえば、ある地域で感染症が発生し医薬品の需要が急増した場合、その状況を分析することで何から対応すべきか優先順位を付けられます。
コントロールタワーでは、各自それぞれが意思決定するのではなく、何十万ものトランザクションからビジネスに最適な対策を総合的に判断可能です。これにより、サプライチェーンの混乱や想定されるリスクに対して正確かつ迅速に対処できます。
最適なシナリオを選択し問題解決
サプライチェーンの混乱が起きたときに複数のシナリオを同時に検討できるのも、09サプライチェーンコントロールタワーのメリットです。
予測シナリオを用いて業務と財務、双方の観点からさまざまな影響を考慮し連携させます。AIや機械学習技術によって、サプライチェーン全体のパフォーマンスを予測することで、最善のシナリオを導き出します。
製薬業界では個々の業務に関し、より広いビジネス上の影響を理解し、どのような需要にも応えられるよう準備を整えられます。
最善の決定に導く実行力
09サプライチェーンコントロールタワーでは、時宜にかなった意思決定ができるよう、分析情報が表示されます。これにより、特定の医薬品や医療機器、顧客にまつわる不確かな需要や供給を加味した最善の意思決定が可能です。
万一計画と異なる事象が起きたとしても原因を迅速に突き止められるため、最終的には顧客やサプライヤーへ確実に医薬品などを納品できます。需給バランスを確保しリスクを低減できるほか、後手ではなく先手を打てるといったサプライチェーン責任者の自信にもつながるはずです。
学習と改善の継続
AIを搭載しており、過去の意思決定をもとに運用プロセスでの学習を積み重ねられるところも、09サプライチェーンコントロールタワーの強みです。
うまく活用すれば、社内全体の計画や意思決定が強化されます。さらに複数のシナリオから推奨案が提示されるため、サプライチェーンの混乱にも先回りして対応可能です。
このように、製薬業界において、予測の困難な需給の誤差も埋められるようになります。
まとめ
製薬業界ではいま、原薬や重要医薬品の大規模な中断、感染症の大流行といったリスクに対処するため、DXに取り組む企業が少なくありません。
とくに重要かつ困難である需給の予測を適切に行っていくためには、サプライチェーン管理のソリューションを導入することがおすすめです。AIや機械学習によって精度の高い予測を可能にし、複数のシナリオから最適なものを推奨案として提示してもらえるのも魅力的です。
