成果報酬型 ： 医薬品メーカー向けAI検索最適化対策支援サービス

検索行動は、キーワード検索から生成AIへの直接質問へと移りつつあります。デスクトップ検索でのゼロクリック検索は約61.5%に達し、AI Overviews導入後にクリック率が約34.5%低下した事例も報告されています。創薬AIやバイオ医薬品への関心が高まるなか、自社がAIの回答に含まれる度合いを示すAI可視性は、情報発信の成否を左右する新たな経営指標です。

医療従事者、患者、投資家、採用候補者といった多様な方々が、Geminiなどの生成AIで企業情報を探索するようになりました。GoogleのAI OverviewsやGeminiは、信頼性の高い一次情報を優先的に引用する傾向があります。創薬AIの取り組みや薬価改定への見解など、自社が発信する一次情報が適切に認識される状態を築くことが、ステークホルダーとの接点を守る前提となります。

ドラッグロスの課題や薬価改定といった事業環境の変化は、企業価値の伝え方にも見直しを迫っています。パイプラインや研究開発の取り組み、社会的意義が、AI検索上で正しく認識される状態をつくることが求められます。AI可視性の確保は、バイオ医薬品を含む多様な領域で、投資家や医療従事者に自社の姿勢を伝える重要な手段になっています。

SEOで上位を獲得していても、AI検索の回答に含まれなければ、比較検討の土俵に上がれない恐れがあります。後発医薬品供給への社会的関心が高い現在、供給体制に関する説明責任がAI検索上でも問われます。一次情報が引用されなければ情報の欠落を招きかねず、AI可視性の低下は、口コミ評価の形成にも影響を及ぼす経営課題です。

AIO対策はSEOの延長線上にありながら、生成AIの回答生成過程を意識した独自の施策が必要な領域です。業界によってAI検索の回答傾向は異なり、早期に着手した企業ほど推薦獲得で優位に立ちます。Microsoft Copilotなど複数の生成AIが普及するなか、創薬AIやバイオ医薬品の領域でも、経営層が主導して進めるべきアジェンダと私たちは考えます。

医薬品メーカー向けAI検索最適化対策支援サービスは、AI検索医薬品メーカーサービスとして、AI検索の特徴である質問に対する関連情報の検索と整理に自社の医薬品情報が正しく反映されるよう支援するものです。AIを利用する医薬品企業の目的は業務の効率化であり、医薬品に関する情報はデータベースで整理し検索されます。私たちは製薬企業の情報発信を、AI検索で適切に扱われる形へ整える支援を行っています。AIO（AI Optimization）やLLMO（Large Language Model Optimization）の観点も踏まえ、国内外の動向に対応します。

医薬品関連情報はAIを使用して素早く検索できるため、医療従事者や患者がAI検索で情報を得る場面が増えています。AI検索サービスは医療従事者への迅速な情報提供を支援しますが、医薬品メーカー自身がAIを活用して情報を検索・要約する動きも広がっています。製薬業界では新薬開発に10年以上と数百億円が必要とされるため、開発後の情報が正しく届くことの価値は大きいといえます。また、AIの活用事例が増える中、AI検索で正確に取り上げられない場合は自社の可能性を十分に伝えられないリスクがあります。

主な原因は、ハルシネーションと情報源の不整備にあります。ハルシネーションは事実に基づかない情報を生成する現象で、生成AIは情報漏洩のリスクがあり、倫理的に不適切なアウトプットを生成する可能性もあります。さらに、AIの判断を過信すると業務ミスが発生します。AIが生成する情報は専門家による確認が必要であるため、学習データや参照元となる添付文書、医学論文などの情報源が整理されていないと、誤った回答につながりやすくなります。公式情報の構造化が課題です。

医薬品関連情報はAIを使用して素早く検索できる一方、参照される情報の質が回答を左右します。そのため、添付文書や関連文書の整理、医薬品に関する情報のデータベース化、AIが読み取りやすい記事構造への改善などを進めます。最適化の対象は、ChatGPTなどの生成AIツールやAI検索で参照される公式情報です。AIを活用した文書作成業務の効率化が進んでいる点も踏まえ、情報の更新体制を含めて設計します。これにより、業務効率化とヒューマンエラーの抑制を両立しやすくなります。

ハルシネーションは事実に基づかない情報を生成するため、医薬品では特に注意が必要です。生成AIは倫理的に不適切なアウトプットを生成する可能性があり、AIの判断を過信すると業務ミスが発生します。AIが生成する情報は専門家による確認が必要であり、生成AIは情報漏洩のリスクもあります。医療データや電子カルテデータを扱う場合は管理が重要です。リスクを抑えるには、信頼できる情報源の整備と確認体制が欠かせません。

医薬品の安全性情報をAIで検索・分析するシステムがあり、AI検索サービスは医療従事者への迅速な情報提供を支援します。生成AIは医療従事者の問い合わせに24時間対応可能であり、医薬品に関する電話応対業務時間を3分の1に削減した事例もあります。AIによる医薬品市場の売上予測が重要視される中、MRの営業活動と組み合わせることで、安全性情報の提供体制を強化できます。医療分野では情報の正確性が最優先となるため、公式情報を基にした回答設計が重要です。

代表的な活用事例として、理化学研究所と富士通は創薬プロセスを10倍短縮し、第一三共は60億種類の化合物から薬成分を探索しています。塩野義製薬はAIで精神疾患の診断支援プログラムを開発し、NECはAIを用いてオーダーメイドのがんワクチンを開発中です。中外製薬はAIで治験関連文書の作成を自動化し、メルマガ作成業務にAIを導入し工数を50%削減した例もあります。AI創薬は化合物や標的分子の探索を支援し、AIを活用して医薬品在庫の欠品を削減した取り組みもあります。

AI創薬は化合物や標的分子の探索を支援します。生成AIは新薬候補物質を効率的に設計可能であり、AIは治験関連文書のドラフトを自動生成できます。製薬企業のAI導入で最も多い分野は自然言語処理で、機械学習やビッグデータを用いた候補化合物の絞り込み、ADMET予測、医学論文の解析など、創薬プロセス全体で活用されています。国内の大手製薬企業や共同研究の取り組みも増えており、臨床試験の効率化への期待も高まっています。

支援は、現状の情報発信とAI検索での見え方の把握、課題整理、改善施策の設計、実行、効果検証の順で進めます。期間は対象範囲により異なり、一般的には数か月単位での取り組みとなります。AI導入後の課題は目的達成の不明確さが多いため、最初に目的と評価指標を明確にします。AIを活用した文書作成業務の効率化が進んでいることを踏まえ、社内の運用体制と合わせて段階的に進めます。

AIの導入には初期コストが発生します。AI検索最適化支援を外部に依頼する場合、コンサルティング会社では月額200万円から700万円が費用相場で、事業戦略や業界商習慣に合わせた施策設計からコンテンツ制作などの実務まで一気通貫で支援できます。マーケティング会社やシステム会社では月額50万円から150万円程度が一般的な目安で、コンテンツ制作やSEO分析などテクニカルな実務作業支援に限定されます。費用対効果は、業務効率化や問い合わせ対応の削減で評価します。

選定では、医薬品や医療分野への理解、AIシステムと検索の両面での知見、情報漏洩への配慮、支援範囲の確認が重要です。生成AIは情報漏洩のリスクがあるため、データの取り扱い方針を確認します。同社の実績や活用方法の具体性、ヒューマンエラー防止の仕組み、専門家による確認プロセスの有無も判断材料となります。支援範囲が戦略立案から実務までか、実務のみかによって費用も異なるため、自社の課題に合うかを見極めることが大切です。