2026年の医薬品自動化・デジタル化会議（AUTOMA+）における討議は、人工知能が臨床イノベーションの重要な一部であると認識しており、薬剤開発の迅速性・意思決定の正確さ・透明性を向上させる実用的なツールとして位置づけています。業界の注目は、AI主導のデータエコシステム、高度な分析、インテリジェント自動化といった技術へとますます移行しており、これらはより効率的でエビデンスに基づく臨床研究を実現する手段です。
臨床開発は、治験プロトコルがより高度化し、データ量が拡大し、規制のトレーサビリティ要件が強化されるにつれて、運用上の複雑さを増し続けています。業界のベンチマークによれば、臨床試験の約80%が遅延に直面しており、データ管理と統合の課題が薬剤研究開発全体のコストの最大30%を占めることも示されています。断片化したデータセットと切断されたデジタルシステムは、研究のタイムライン、資源配分、データの可視性に影響を及ぼす主要な障壁として依然として存在します。
これらの業界の課題は、AUTOMA+ 2026のエグゼクティブオープニングパネルの一部を形成します。Zurichで2026年11月16〜17日に開催される非公開のビジネスイベントです。パネルの間、Novo Nordiskの運用データ洞察担当副社長Guillaume Carbonneauは、臨床オントロジー、デジタルツイン、AI主導のデータ環境を通じた臨床意思決定の強化を目指すアプローチを提示します。
Carbonneauの取り組みは、研究データセットを構造化して研究間の一貫性を改善し、開発プログラム全体の透明性を高めることに焦点を当てています。プレゼンテーションはStudyHubを参照しており、研究設計、臨床運用、ポートフォリオ監視を統合データエコシステムへと結びつけるプラットフォームです。このシステムはデータ駆動の洞察を生み出し、チーム、マイルストーン、地域を跨るリアルタイムの協働を可能にします。
パネルでは、デジタルツインモデリングや知能自動化を含む医薬品業務へのAI統合を扱います。人間の専門知識と機械知能の相互作用、研究パフォーマンスの逸脱を検知して運用リスクの早期エスカレーションを実現するAIエージェントの活用についての議論も展開されます。最近の業界の動向は、臨床ワークフロー全体でAI主導のプラットフォームの採用が着実に進んでいることを示しており、英国ではAI対応のデジタルシステムの導入により、臨床試験の承認期間が91日から41日に短縮されたことが示されています。これは知能自動化が試験開始を直接的に加速し、遅延を減少させることを示す例です。
Carbonneauのプレゼンテーションは、AUTOMA+ 2026でのR&Dデジタルトランスフォーメーション全体のテーマへの入口です。R&D特有の課題と解決策に関するより詳細な議論は、薬物探索・開発、ラボ自動化とロボティクス、臨床試験および関連する革新分野に特化したセッション1で行われます。このセッションは、研究・実験室環境内での実践的な実装手法、オートメーション戦略、データ駆動のイノベーションに焦点を当てます。
会議は、規制のある医薬品分野でデータ統合、オートメーション戦略、AI導入の実践経験を共有する製薬企業、技術提供者、研究機関を一堂に集めます。今年の参加者にはGSK、武田薬品工業、ノバルティス、ロシュ、ジョンソン・エンド・ジョンソン、SCARLETRED Holding GmbH、WHOなどが含まれます。
AUTOMA+ 2026は、データ知性プラットフォームが研究実行を改善し、エビデンスに基づくポートフォリオの優先順位付けを支援し、臨床開発・製造・商業運用間の整合性を強化する実用例へのアクセスを提供します。
全体のアジェンダとR&Dに焦点を当てたセッションを確認する: https://sh.bgs.group/4qd
出典: BGS Group
