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CHUGAI INNOVATION DAY 2024開催レポート （DAY1）
[24/12/20]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
テーマは生成AIや量子コンピューティングによるヘルスケアイノベーション、個別化医療の真価 各界のリーダーが「最新技術×医療」の取り組みについてディスカッション
中外製薬株式会社（本社：東京、代表取締役社長 CEO：奥田 修）は、ヘルスケア領域のイノベーション創出に向け、企業、アカデミアのリーダーより、トレンドとそれぞれの取り組みを紹介し、課題解決と共創の方向性について共に考えるカンファレンス「CHUGAI INNOVAION DAY 2024」を11月25日・26日に「TODAホール＆カンファレンス東京」にて開催しました。本イベントはヘルスケア領域のイノベーションやDXに関心のあるビジネスパーソン、学生を参加対象者とし、両日でオンライン延べ3,802名、現地延べ288名が参加しました。
特設サイトURL：https://digital.chugai-pharm.co.jp/
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-0c61321a9537bbdac49a65c1dffb221f-706x227.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
11月25日のDAY1「Digital Innovation」では、生成AIが変えるヘルスケアの未来創造図、生成AI時代のイノベーション、量子コンピューティングが加速するヘルスケアイノベーションなどをテーマに、専門家の基調講演やパネルディスカッションを行いました。
11月26日のDAY2「Life Science Innovation」では、「診断」「創薬」「新たなソリューション」×「個別化医療」をテーマに、個々の患者さんに最適なソリューション提供を目指す個別化医療に関して、多方面の取り組みを紹介し、その真価と可能性について議論しました。
本レポートではDAY1の各Sessionにおける登壇者の解説・コメントを紹介します。
・本レポートは、中外製薬および講演者が所属する企業・組織の計画、戦略、業績の見通しなど、将来の見通しに関する情報を含んでいます。実際の業績は様々なリスクや不確定な事柄により、これら見通しとは大きく異なる結果となることがあります。
・本レポートは、医薬品・医療機器（開発品を含む）に関する情報が含まれていますが、それらは宣伝・広告や医学的なアドバイスを目的とするものではありません。
DAY 1 「Digital Innovation」
【Session 1】 生成 AI が変えるヘルスケアの未来創造図
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-281f2a4d41ee9f789a0f40179579276c-899x599.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「大規模言語モデルの最前線と医療・ヘルスケアへの応用」
岡崎 直観（東京科学大学 情報理工学院 教授）
本講演では、最新のLLM（大規模言語モデル）の開発動向や性能を紹介した後、今後の展開としてマルチモーダル化や分野特化、特に医療ヘルスケア分野への応用を解説しました。医療・ヘルスケア分野では情報漏洩に注意が必要であるため、手元にダウンロードして利用できるローカルLLMとして、東京科学大学と産業技術総合研究所で開発しているSwallowを紹介。Swallowは既存の海外製LLMに追加で日本語の学習データを与え、日本の知識や文化を教えるというアプローチをとっており、本アプローチは継続事前学習と呼ばれています。一般ドメインの大規模言語モデルを医療・ヘルスケア分野に適応させることが可能であり、その実例を紹介しました。
「臨床応用を目指した医療AI研究開発：生成AIの可能性と課題」
浜本 隆二（国立がん研究センター研究所 医療AI研究開発分野 分野長 一般社団法人日本メディカルAI学会 代表理事）
近年世界的にAI技術への期待が高まっていますが、重要な点として急速に社会実装が進んでいることが挙げられています。このことは、既にAIが我々の社会生活を支える基盤的技術として機能し始めていることを意味しています。医療分野も例外ではなく、単に研究レベルだけではなく、多くのAI搭載プログラム医療機器が臨床応用され、またtransformerの登場に伴う生成AIの発展により、より広い領域における医療AIの活用が期待されています。一方で、医療分野におけるAI利活用の期待は年々高まっているものの、解決すべき課題も散見されます。本講演では、本邦における医療AI研究開発の状況を中心に、医療AIの可能性と課題を紹介しました。
「AIは人間社会をどのように変容させていくのか？」
栗原 聡（慶應義塾大学理工学部 教授 人工知能学会 会長）
デミス・ハサビス氏がノーベル化学賞を受賞したことは、今後の自然科学を始めとする様々な分野における発見やイノベーションにおいて、人を大きく凌駕する仮説・予測能力を有する生成AIを活用しなければ完全に置いていかれることを意味しています。生成AIを使い熟すには、多様性・適応性・柔軟さ・応用力といった本来、人間が持つ能力が必要であり、AIを使い熟す高いインセンティブが求められます。これまでの日本社会は優秀な歯車により成長してきましたが、今後は皆がモーターとならなければなりません。そして、生成AIの登場に伴いこれまでの道具型AIから自ら考える自律型AIへの進化も始まっており、これにより人と人が信頼するAIとの共生社会が到来することについて講演しました。
「生成AIが社会にもたらす衝撃と未来」
保科 学世（アクセンチュア株式会社 執行役員 データ&AIグループ日本統括 AIセンター長 博士（理学））
生成AIの普及により、業界平均で44%、ヘルスケア業界では37%の労働時間が大きな影響を受けると予想されます。アクセンチュアでは既に生成AIを活用した抜本的な改革を推進しており、コンサルティングワークを支援するバディーAIの活用や、生成AIを経営の意思決定に活用する取り組みも始めています。このような変化はコンサルティング業界に留まらず、高度な専門知識や経験が求められるヘルスケア業界においても、生成AIと協働しながら仕事のスピードと品質を大きく向上させていくことが期待されます。更に生成AIは、患者個人を取り巻く状況を正しく理解することで、究極の“個別化医療”を実現する手助けとなることに言及しました。
モデレーター
関沢 太郎（中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット デジタル戦略推進部企画グループマネジャー）
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-40240525fb65d7736be891d2d8a17811-570x416.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【Session 2】生成AI時代のイノベーション：私たちはどのように価値を創造していくべきか
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-323d4eb2c5d8c73b3a003b2bdb7a46e4-894x597.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
鈴木 貴雄（中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット長）
生成AIの技術・サービスが急速に進展する一方、ビジネス面では業務効率化への活用は進むものの、新規価値創出への活用はまだこれからです。生成AIの活用には価値の証明、コスト、リスク等の様々な課題がありますが、当社では生成AIを単なるツールではなくパートナーとして捉えて活用を進めています。人間×生成AIのパートナーシップで新たな価値を生み出すとともに、AIが急速に進歩する中で人間の本質的な役割を追求していくという当社の思いを発信しました。
柴山 和久（ソフトバンクグループ株式会社 社長室 株式会社Agoop 取締役会長 順天堂大学 大学院医学研究科データサイエンス 客員教授）
加速度的に進展するAI技術。今後さらに進化が加速し、数年以内にAGI（Artifical General Intelligence）が実現する可能性が高まっています。ソフトバンクグループは「情報革命で人々を幸せに」を経営理念に掲げ、創業以来情報革命を牽引してきました。AGI革命もその一環であり、その実現において「データ」が重要な鍵を握ります。
本講演では、データ活用の取り組みとして、マルチモーダルな医療データを有する米国 TEMPUSのAI活用事例と、ソフトバンク株式会社の子会社で、位置情報を活用したビッグデータ事業を手がけるAgoopが令和6年能登半島地震で提供した人流データによる自治体や医療機関への支援実績を紹介しました。
寶野 雄太（Google Cloud 執行役員テクノロジー部門 兼 事業開発本部 担当）
生成AIは汎用的な領域と、企業独自の競争優位領域の両方で活用が進んでいます。汎用領域ではSaaS型のエージェント等を活用することで、技術投資の陳腐化を防ぎつつ効果を得られます。開発支援エージェントはその好例で、Googleでは既に社内コードの25%以上がAI生成となっています。
一方、競争優位に関わる領域では、自社開発による差別化が重要となります。従来のRAGを盲目的に採用するよりも、トレンドを見極めた技術選定が必要です。Geminiは「インコンテキスト ラーニング」により、RAGより高い精度を実現ができます。この手法により、人間が利用するドキュメントの改善でAIの精度向上に繋がるため、より協調的でメンテナンスしやすいAIエージェント開発が可能となると解説しました。
大谷 健（日本マイクロソフト株式会社 クラウド＆AIソリューション事業本部 データプラットフォーム統括本部 業務執行役員 統括本部長）
生成AIは、我々の生活やビジネスに大きな影響を与えました。Season 1では、汎用型生成AIが急速に進化し、企業はハルシネーションを抑えるRAGやFunction Callingといった手法を導入しました。これからのSeason 2では、トライアルから本番運用にむけて三つの大きな変化が予想されます。テキスト以外の音声や画像を生成するマルチモーダル、ユースケースに合わせてモデルを選択するマルチモデル、コールセンターのような複数の業務を代行するマルチエージェントです。これらのトレンドについてビジネスの観点からお話ししました。
モデレーター鈴木 貴雄（中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット長）
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-11a4dfce9533e5ae1aa9c5f6be9a0705-563x426.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【Session 3】量子コンピューティングが加速するヘルスケアイノベーション
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-42fdc8bf9d6ee67095bee7e59d7b24fb-891x594.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「量子コンピューティングのグローバルトレンドと製薬業界へのインパクト」
寺部 雅能（デロイトトーマツコンサルティング 量子技術統括）
将来特定の計算を超高速にしてくれると期待される量子コンピュータは、製薬業界に大きな機会と脅威をもたらします。機会としては、創薬の化学シミュレーションの精度・速度を劇的に向上させることでこれまで創れなかったような薬が短期間でできる未来が訪れます。既に海外メガファーマたちは取り組みを始めています。一方で、暗号解読という脅威も早ければ2030年に発生します。実は、ハーベスト攻撃という、現在のデータを未来に解読する手法を使えば、今のこの瞬間もセキュリティのリスクにさらされています。この脅威は、医療データを扱う製薬業界にとっては大きな問題であり、速やかなセキュリティ対策が重要になると講演しました。
「QuEraが起こすイノベーション：物理Qubitから論理Qubitの時代へ」
北川 拓也（QuEra Computing, President）
QuEra社が開発する、冷却原子を用いて最先端の量子コンピュータを構築する技術に焦点を当てた講演を行いました。QuEra社の技術の利点としては、高い拡張性、低い運用コスト、効率的なアルゴリズム実行、低いエラー率、長いコヒーレンス時間などが挙げられます。QuEra社は、大規模な誤り訂正量子コンピュータの開発を目指しており、2023年12月には、ハーバード大学が主導する共同論文において、48論理量子ビットを用いたアルゴリズムの実行を実証しました。講演ではさらに、2025年に産総研に設置予定の、QuEra社の第2世代ゲート型量子コンピュータについても説明しました。
「量子解析が拓く次世代がん創薬：個別化医療の究極形へ 未来の医療を切り開く: 量子コンピューティングによるがん治療の革命」
今井 光穂（国立がん研究センター東病院）
量子コンピューティングは、がん医療に変革をもたらすのでしょうか？私たちはSCRUM-MONSTARプロジェクトを通じて、がん患者さんの遺伝子スクリーニングを実施し、その結果に基づいた新薬や診断薬の開発、承認を実現してきました。このプロジェクトでは、質の高い臨床・ゲノムオミックスデータを全国規模で収集し、個別化医療の基盤を構築しています。近い将来、量子コンピューターの実用化により、複雑な分子シミュレーションが実行可能となり、創薬プロセスの革新的な解析を実現できるとされています。私たちは、この強固な基盤を礎に、量子技術を取り入れた新たな創薬への挑戦し、がん治療の新たな可能性を切り拓いていきたいと述べました。
「ヘルスケア領域における量子コンピュータの可能性」
松岡 智代（株式会社Qunasys COO）
「量子コンピュータ」と聞くと、どんな計算も速くなる夢のコンピュータというイメージが先行しがちですが、一体、自分たちの普段の仕事に、どのような具体的なインパクトがもたらされるのでしょうか。
講演では、ヘルスケア領域での量子コンピュータの可能性として、AIの限界突破、リアルワールドデータ活用、生体デジタルツインの実現の３つのキーワードが提示されました。AI創薬のボトルネックの解決や、分子構造情報含んだ遺伝子情報と疾患の因果解明、患者の臓器のデジタルツインの実現等ができるとしたら。夢の実現は、まだ少し先にはなるが、これらのキーワードから、製薬業界の未来を改めて考えてみる必要があるとお話しました。
モデレーター
家門 拓麻（中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット デジタル戦略推進部 企画グループ）
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-fb2c9fec2f655638fe007429b5f307a0-567x417.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
DAY1オンサイト会場では、講演者と参加者で、イノベーションのアイデアを考えるワークショップや、中外製薬のイノベーションをリードする社員が彼らの取組みを紹介するポスターセッションを行いました。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-1bbc6cc06bac25fe15a122fb3aa79225-851x182.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【ご参考】
CHUGAI DIGITALウェブサイト（https://www.chugai-pharm.co.jp/profile/digital/）
CHUGAI DIGITAL公式note（https://note.chugai-pharm.co.jp/）
中外製薬株式会社（本社：東京、代表取締役社長 CEO：奥田 修）は、ヘルスケア領域のイノベーション創出に向け、企業、アカデミアのリーダーより、トレンドとそれぞれの取り組みを紹介し、課題解決と共創の方向性について共に考えるカンファレンス「CHUGAI INNOVAION DAY 2024」を11月25日・26日に「TODAホール＆カンファレンス東京」にて開催しました。本イベントはヘルスケア領域のイノベーションやDXに関心のあるビジネスパーソン、学生を参加対象者とし、両日でオンライン延べ3,802名、現地延べ288名が参加しました。
特設サイトURL：https://digital.chugai-pharm.co.jp/
[画像1: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-0c61321a9537bbdac49a65c1dffb221f-706x227.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
11月25日のDAY1「Digital Innovation」では、生成AIが変えるヘルスケアの未来創造図、生成AI時代のイノベーション、量子コンピューティングが加速するヘルスケアイノベーションなどをテーマに、専門家の基調講演やパネルディスカッションを行いました。
11月26日のDAY2「Life Science Innovation」では、「診断」「創薬」「新たなソリューション」×「個別化医療」をテーマに、個々の患者さんに最適なソリューション提供を目指す個別化医療に関して、多方面の取り組みを紹介し、その真価と可能性について議論しました。
本レポートではDAY1の各Sessionにおける登壇者の解説・コメントを紹介します。
・本レポートは、中外製薬および講演者が所属する企業・組織の計画、戦略、業績の見通しなど、将来の見通しに関する情報を含んでいます。実際の業績は様々なリスクや不確定な事柄により、これら見通しとは大きく異なる結果となることがあります。
・本レポートは、医薬品・医療機器（開発品を含む）に関する情報が含まれていますが、それらは宣伝・広告や医学的なアドバイスを目的とするものではありません。
DAY 1 「Digital Innovation」
【Session 1】 生成 AI が変えるヘルスケアの未来創造図
[画像2: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-281f2a4d41ee9f789a0f40179579276c-899x599.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「大規模言語モデルの最前線と医療・ヘルスケアへの応用」
岡崎 直観（東京科学大学 情報理工学院 教授）
本講演では、最新のLLM（大規模言語モデル）の開発動向や性能を紹介した後、今後の展開としてマルチモーダル化や分野特化、特に医療ヘルスケア分野への応用を解説しました。医療・ヘルスケア分野では情報漏洩に注意が必要であるため、手元にダウンロードして利用できるローカルLLMとして、東京科学大学と産業技術総合研究所で開発しているSwallowを紹介。Swallowは既存の海外製LLMに追加で日本語の学習データを与え、日本の知識や文化を教えるというアプローチをとっており、本アプローチは継続事前学習と呼ばれています。一般ドメインの大規模言語モデルを医療・ヘルスケア分野に適応させることが可能であり、その実例を紹介しました。
「臨床応用を目指した医療AI研究開発：生成AIの可能性と課題」
浜本 隆二（国立がん研究センター研究所 医療AI研究開発分野 分野長 一般社団法人日本メディカルAI学会 代表理事）
近年世界的にAI技術への期待が高まっていますが、重要な点として急速に社会実装が進んでいることが挙げられています。このことは、既にAIが我々の社会生活を支える基盤的技術として機能し始めていることを意味しています。医療分野も例外ではなく、単に研究レベルだけではなく、多くのAI搭載プログラム医療機器が臨床応用され、またtransformerの登場に伴う生成AIの発展により、より広い領域における医療AIの活用が期待されています。一方で、医療分野におけるAI利活用の期待は年々高まっているものの、解決すべき課題も散見されます。本講演では、本邦における医療AI研究開発の状況を中心に、医療AIの可能性と課題を紹介しました。
「AIは人間社会をどのように変容させていくのか？」
栗原 聡（慶應義塾大学理工学部 教授 人工知能学会 会長）
デミス・ハサビス氏がノーベル化学賞を受賞したことは、今後の自然科学を始めとする様々な分野における発見やイノベーションにおいて、人を大きく凌駕する仮説・予測能力を有する生成AIを活用しなければ完全に置いていかれることを意味しています。生成AIを使い熟すには、多様性・適応性・柔軟さ・応用力といった本来、人間が持つ能力が必要であり、AIを使い熟す高いインセンティブが求められます。これまでの日本社会は優秀な歯車により成長してきましたが、今後は皆がモーターとならなければなりません。そして、生成AIの登場に伴いこれまでの道具型AIから自ら考える自律型AIへの進化も始まっており、これにより人と人が信頼するAIとの共生社会が到来することについて講演しました。
「生成AIが社会にもたらす衝撃と未来」
保科 学世（アクセンチュア株式会社 執行役員 データ&AIグループ日本統括 AIセンター長 博士（理学））
生成AIの普及により、業界平均で44%、ヘルスケア業界では37%の労働時間が大きな影響を受けると予想されます。アクセンチュアでは既に生成AIを活用した抜本的な改革を推進しており、コンサルティングワークを支援するバディーAIの活用や、生成AIを経営の意思決定に活用する取り組みも始めています。このような変化はコンサルティング業界に留まらず、高度な専門知識や経験が求められるヘルスケア業界においても、生成AIと協働しながら仕事のスピードと品質を大きく向上させていくことが期待されます。更に生成AIは、患者個人を取り巻く状況を正しく理解することで、究極の“個別化医療”を実現する手助けとなることに言及しました。
モデレーター
関沢 太郎（中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット デジタル戦略推進部企画グループマネジャー）
[画像3: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-40240525fb65d7736be891d2d8a17811-570x416.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【Session 2】生成AI時代のイノベーション：私たちはどのように価値を創造していくべきか
[画像4: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-323d4eb2c5d8c73b3a003b2bdb7a46e4-894x597.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
鈴木 貴雄（中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット長）
生成AIの技術・サービスが急速に進展する一方、ビジネス面では業務効率化への活用は進むものの、新規価値創出への活用はまだこれからです。生成AIの活用には価値の証明、コスト、リスク等の様々な課題がありますが、当社では生成AIを単なるツールではなくパートナーとして捉えて活用を進めています。人間×生成AIのパートナーシップで新たな価値を生み出すとともに、AIが急速に進歩する中で人間の本質的な役割を追求していくという当社の思いを発信しました。
柴山 和久（ソフトバンクグループ株式会社 社長室 株式会社Agoop 取締役会長 順天堂大学 大学院医学研究科データサイエンス 客員教授）
加速度的に進展するAI技術。今後さらに進化が加速し、数年以内にAGI（Artifical General Intelligence）が実現する可能性が高まっています。ソフトバンクグループは「情報革命で人々を幸せに」を経営理念に掲げ、創業以来情報革命を牽引してきました。AGI革命もその一環であり、その実現において「データ」が重要な鍵を握ります。
本講演では、データ活用の取り組みとして、マルチモーダルな医療データを有する米国 TEMPUSのAI活用事例と、ソフトバンク株式会社の子会社で、位置情報を活用したビッグデータ事業を手がけるAgoopが令和6年能登半島地震で提供した人流データによる自治体や医療機関への支援実績を紹介しました。
寶野 雄太（Google Cloud 執行役員テクノロジー部門 兼 事業開発本部 担当）
生成AIは汎用的な領域と、企業独自の競争優位領域の両方で活用が進んでいます。汎用領域ではSaaS型のエージェント等を活用することで、技術投資の陳腐化を防ぎつつ効果を得られます。開発支援エージェントはその好例で、Googleでは既に社内コードの25%以上がAI生成となっています。
一方、競争優位に関わる領域では、自社開発による差別化が重要となります。従来のRAGを盲目的に採用するよりも、トレンドを見極めた技術選定が必要です。Geminiは「インコンテキスト ラーニング」により、RAGより高い精度を実現ができます。この手法により、人間が利用するドキュメントの改善でAIの精度向上に繋がるため、より協調的でメンテナンスしやすいAIエージェント開発が可能となると解説しました。
大谷 健（日本マイクロソフト株式会社 クラウド＆AIソリューション事業本部 データプラットフォーム統括本部 業務執行役員 統括本部長）
生成AIは、我々の生活やビジネスに大きな影響を与えました。Season 1では、汎用型生成AIが急速に進化し、企業はハルシネーションを抑えるRAGやFunction Callingといった手法を導入しました。これからのSeason 2では、トライアルから本番運用にむけて三つの大きな変化が予想されます。テキスト以外の音声や画像を生成するマルチモーダル、ユースケースに合わせてモデルを選択するマルチモデル、コールセンターのような複数の業務を代行するマルチエージェントです。これらのトレンドについてビジネスの観点からお話ししました。
モデレーター鈴木 貴雄（中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット長）
[画像5: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-11a4dfce9533e5ae1aa9c5f6be9a0705-563x426.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【Session 3】量子コンピューティングが加速するヘルスケアイノベーション
[画像6: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-42fdc8bf9d6ee67095bee7e59d7b24fb-891x594.jpg?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
「量子コンピューティングのグローバルトレンドと製薬業界へのインパクト」
寺部 雅能（デロイトトーマツコンサルティング 量子技術統括）
将来特定の計算を超高速にしてくれると期待される量子コンピュータは、製薬業界に大きな機会と脅威をもたらします。機会としては、創薬の化学シミュレーションの精度・速度を劇的に向上させることでこれまで創れなかったような薬が短期間でできる未来が訪れます。既に海外メガファーマたちは取り組みを始めています。一方で、暗号解読という脅威も早ければ2030年に発生します。実は、ハーベスト攻撃という、現在のデータを未来に解読する手法を使えば、今のこの瞬間もセキュリティのリスクにさらされています。この脅威は、医療データを扱う製薬業界にとっては大きな問題であり、速やかなセキュリティ対策が重要になると講演しました。
「QuEraが起こすイノベーション：物理Qubitから論理Qubitの時代へ」
北川 拓也（QuEra Computing, President）
QuEra社が開発する、冷却原子を用いて最先端の量子コンピュータを構築する技術に焦点を当てた講演を行いました。QuEra社の技術の利点としては、高い拡張性、低い運用コスト、効率的なアルゴリズム実行、低いエラー率、長いコヒーレンス時間などが挙げられます。QuEra社は、大規模な誤り訂正量子コンピュータの開発を目指しており、2023年12月には、ハーバード大学が主導する共同論文において、48論理量子ビットを用いたアルゴリズムの実行を実証しました。講演ではさらに、2025年に産総研に設置予定の、QuEra社の第2世代ゲート型量子コンピュータについても説明しました。
「量子解析が拓く次世代がん創薬：個別化医療の究極形へ 未来の医療を切り開く: 量子コンピューティングによるがん治療の革命」
今井 光穂（国立がん研究センター東病院）
量子コンピューティングは、がん医療に変革をもたらすのでしょうか？私たちはSCRUM-MONSTARプロジェクトを通じて、がん患者さんの遺伝子スクリーニングを実施し、その結果に基づいた新薬や診断薬の開発、承認を実現してきました。このプロジェクトでは、質の高い臨床・ゲノムオミックスデータを全国規模で収集し、個別化医療の基盤を構築しています。近い将来、量子コンピューターの実用化により、複雑な分子シミュレーションが実行可能となり、創薬プロセスの革新的な解析を実現できるとされています。私たちは、この強固な基盤を礎に、量子技術を取り入れた新たな創薬への挑戦し、がん治療の新たな可能性を切り拓いていきたいと述べました。
「ヘルスケア領域における量子コンピュータの可能性」
松岡 智代（株式会社Qunasys COO）
「量子コンピュータ」と聞くと、どんな計算も速くなる夢のコンピュータというイメージが先行しがちですが、一体、自分たちの普段の仕事に、どのような具体的なインパクトがもたらされるのでしょうか。
講演では、ヘルスケア領域での量子コンピュータの可能性として、AIの限界突破、リアルワールドデータ活用、生体デジタルツインの実現の３つのキーワードが提示されました。AI創薬のボトルネックの解決や、分子構造情報含んだ遺伝子情報と疾患の因果解明、患者の臓器のデジタルツインの実現等ができるとしたら。夢の実現は、まだ少し先にはなるが、これらのキーワードから、製薬業界の未来を改めて考えてみる必要があるとお話しました。
モデレーター
家門 拓麻（中外製薬株式会社 デジタルトランスフォーメーションユニット デジタル戦略推進部 企画グループ）
[画像7: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-fb2c9fec2f655638fe007429b5f307a0-567x417.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
DAY1オンサイト会場では、講演者と参加者で、イノベーションのアイデアを考えるワークショップや、中外製薬のイノベーションをリードする社員が彼らの取組みを紹介するポスターセッションを行いました。
[画像8: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/89750/4/89750-4-1bbc6cc06bac25fe15a122fb3aa79225-851x182.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
【ご参考】
CHUGAI DIGITALウェブサイト（https://www.chugai-pharm.co.jp/profile/digital/）
CHUGAI DIGITAL公式note（https://note.chugai-pharm.co.jp/）
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