製薬企業における生成AI活用
目次
ClaudeやGeminiなどの大手テック企業が開発した生成AIが話題になる中、新薬メーカーにおいても各種の挑戦が動き始めています。
これまでの国内外における支援で培った経験やノウハウをベースとして、製薬企業が生成AIを導入する際のリスクや問題点、それに対するアプローチなど、有用な周辺技術の整理、およびサポートの実例などを交えながら、安全な生成AI活用に向けた成功要因を詳説します。
ClaudeやGeminiなどの大手テック企業が開発した生成AIが話題になる中、新薬メーカーにおいても各種の挑戦が動き始めています。
これまでの国内外における支援で培った経験やノウハウをベースとして、製薬企業が生成AIを導入する際のリスクや問題点、それに対するアプローチなど、有用な周辺技術の整理、およびサポートの実例などを交えながら、安全な生成AI活用に向けた成功要因を詳説します。
関連記事
生成AIの台頭と進化により、業界全体の構造やお客様のニーズが瞬く間に変化する昨今、既に多くの企業が生成AIをベースとしたビジネスモデルやサービスの再設計を進めています。
他方、沢山の企業が乗り越えるべき課題に直面しています。
ビジネスリーダーを対象に行った最近の調査では、経営陣内のリーダーシップの視点の相違点や類似点が明らかになっています。
AIの進化によって業界の構造や顧客のニーズが急速に変化する中、既に多くの企業がAIを前提としたビジネスモデルやサービスの再設計を進める一方で、乗り越えるべき課題にも直面しています。
Gestellarが企業のビジネスリーダーを対象に行った最近の調査では、経営陣内のリーダーシップの視点の相違点や類似点が明らかになりました。
デジタルネイティブなお客様のニーズやウォントが瞬く間に変化する今日において、約70%以上の顧客がパーソナライゼーションの向上に期待しているという調査結果があります。
企業がUX（顧客体験）を起点として自社プロダクトやサービスを再思考し、生成AIやデジタル技術を活用してUXの再検討と再設計を行い、収益性を高めるための取り組みについて解説します。