【2026年最新】製薬企業の生成AI活用事例8選－マーケ業務での活用シーンと業界動向を解説

公開日2026.06.05

更新日 2026.06.05

【2026年最新】製薬企業の生成AI活用事例8選－マーケ業務での活用シーンと業界動向を解説

製薬業界では、大手企業を中心に生成AIの全社導入が相次ぎ、2025〜2026年にかけて「試験的な導入」から「本番運用」へと活用フェーズが大きく進んでいます。本記事では、2025〜2026年の最新動向を中心に代表的な製薬企業8社の生成AI活用事例を整理し、業界全体の動向、自社業務での活用シーン、導入時のリスクと進め方までを解説します。

製薬業界で生成AI活用が加速する背景
日本の製薬業界が直面する3つの構造的課題
官民を挙げた「創薬力向上」の動き
製薬業界の生成AIは「試験導入」から「本格運用」へ
【2026年最新】製薬企業の生成AI活用事例8選
①【住友ファーマ】業界先駆けの2023年5月全社運用、機密データを扱える環境を自社構築
②【小野薬品工業】全社員3,700名へのChatGPT展開からRAG・40ビジネスケース運用へ
③【ファイザー】生成AIプラットフォーム「Charlie」でコンテンツ制作を75%高速化
④【アストラゼネカ】AI検索で社内情報を革新、年間12,000時間の生産性改善
⑤【中外製薬】全社AI基盤にMR向け対話シミュレーター、臨床開発の外部協業も
⑥【塩野義製薬】治験総括報告書の作成時間を約50%短縮、業界向け外販も開始
⑦【武田薬品工業】AI需要予測を導入、「1週間の作業を30分で」
⑧【第一三共】AIエージェント統合型創薬基盤を構築中、2026年運用開始を目指す
製薬マーケティング担当者が生成AIを活用できる業務シーン
リサーチ・情報収集業務
コンテンツ・資材制作
KOLとのコミュニケーション
MR教育・ロールプレイ
戦略立案・分析業務
製薬企業の生成AI導入リスクと対策
薬機法・適正広告ガイドラインに関わるリスク
ファーマコビジランス（GVP）観点でのリスク
機密情報・個人情報の漏えいリスク
ハルシネーション（事実誤認）リスク
生成AI導入の進め方｜中外製薬モデルから学ぶ4ステップ
ステップ①｜スモールスタートでトライアル運用
ステップ②｜リスクの洗い出しとガイドライン制定
ステップ③｜ユースケースの洗い出しと優先順位付け
ステップ④｜全社展開と継続的な活用拡大
製薬企業の生成AI活用は「成果創出」のフェーズへ

製薬業界で生成AI活用が加速する背景

製薬業界で生成AIの導入・本格的な運用が加速しています。薬価引き下げや創薬コストの高騰など、業界が長年抱えてきた課題を解決しうるツールとして、各社が本格的な活用に動き出しました。

日本の製薬業界が直面する3つの構造的課題

製薬業界で生成AIが注目される理由には、業界が抱える課題が関係しています。代表的なものが次の3つです。

創薬コスト・期間の増大

新薬1つの開発に10年以上の期間と、数百億〜数千億円規模の費用がかかるとされています。有望な創薬ターゲットの探索難易度が高まるなか、臨床試験の大規模化や規制要件の厳格化も重なって、研究開発の負担は増加傾向にあります。こうした状況を受け、創薬ターゲット検索や文献調査、研究データの解析などを支援するAI活用への期待が高まっています。

薬価改定による収益圧迫

日本では定期的な薬価改定により、既収載品を中心に収益性低下の傾向にあります。一方で研究開発費や人件費は増加傾向にあり、製薬企業にはこれまで以上に高い生産性が求められています。限られたリソースでより高い成果を生み出すための手段として、業務効率化や意思決定支援を担う生成AIへの期待が高まっています。

MR活動の変容

医師との接触機会の減少に加え、製薬各社で減少傾向にあるMR数。限られた接点・人員のなかで医師ごとに最適化された情報提供を実現すべく、メールやWeb面談など複数のチャネルで発信する業務量が増えています。こうした「量と質の両立」を支える手段として、生成AIへの期待が高まっています。

こうした課題に共通しているのは、いずれも「膨大な情報をすばやく正確にさばく力」が求められるということです。膨大な文献やデータの読み込み、資料作成、コミュニケーション設計、どれも生成AIが得意とする領域です。

官民を挙げた「創薬力向上」の動き

生成AI活用を後押ししているのは、企業の取り組みだけではありません。国全体としても、創薬力の強化に向けた動きが本格化しています。

2025年6月には「第1回創薬力向上のための官民協議会」が首相官邸で開催され、産官学が連携して創薬基盤を強化していく方向性が示されました1)。また、経済産業省が選定する「DX銘柄」においても、生成AIの活用状況は企業のデジタル変革を評価する重要な観点になりつつあります。

生成AIの活用は、もはや一企業の効率化施策にとどまらず、国の競争力戦略の一部として位置づけられはじめているといえます。

製薬業界の生成AIは「試験導入」から「本格運用」へ

2023年に一部の製薬企業で生成AI活用の検討が本格化した当初は、「ひとまず試用してみる」といった機運が強く、限定的な試験導入に留まっていました。しかし2025〜2026年にかけて、各社が実業務での成果を具体的な数値とともに公表し始め、その効果が見えてきています。

たとえば武田薬品工業は2025年8月、AIを活用した需要予測モデルの運用開始を発表しました。「製薬企業として国内でいち早く」と位置付けたこの取り組みでは、従来は複数名で1週間かかっていた需要予測が30分程度で完了できるようになったとしています2)。

塩野義製薬は日立製作所との共同実証プロジェクトで、治験総括報告書の作成時間を約50%、治験実施計画書を約20%削減しました。また、2026年2月にはこのソリューションを日立にライセンス提供し、業界向けの外販にまで発展しています3,4)。

こうした事例からも分かるように、製薬業界における生成AI活用は、PoCや試験導入の段階から、実際の業務成果を創出する段階へと移行しつつあります。今後は「生成AIを導入するか」ではなく、「どの業務に適用し、どのような価値を創出するか」が重要なテーマになっていくでしょう。

【2026年最新】製薬企業の生成AI活用事例8選

ここからは、大手製薬企業8社の生成AI活用事例を紹介します。2023年に全社展開の先駆けとなった企業から、2025〜2026年に本格運用の成果を公表する企業まで、業界の流れを整理しました。

①【住友ファーマ】業界先駆けの2023年5月全社運用、機密データを扱える環境を自社構築

住友ファーマは2023年5月、生成AIを用いたチャットツールの全社運用を開始しました5)。OpenAIのChatGPTと同等の機能を持ちながら、OpenAIに情報が二次利用されない環境を独自に開発した点が特徴で、機密性の高い業務データを扱える設計になっています。

全従業員を対象に、メール文面の添削・翻訳・プレゼン資料のたたき台作成など、幅広い日常業務の効率化に活用されています。

活用領域：コーポレート（日常業務全般）

②【小野薬品工業】全社員3,700名へのChatGPT展開からRAG・40ビジネスケース運用へ

小野薬品工業は2023年6月、国内外のグループ会社を含む全社員約3,700名に生成AIの利用環境を導入しました6)。日本マイクロソフトの「Azure OpenAI Service」を活用し、対話型AIとのやり取りを自社環境内に留めることでセキュリティを確保しています。

導入から約3年が経過した現在では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）を活用した40のビジネスケースで本番運用に至っています7)。

活用領域：コーポレート＋ナレッジマネジメント（RAG活用）

③【ファイザー】生成AIプラットフォーム「Charlie」でコンテンツ制作を75%高速化

ファイザーは、共同創業者Charles Pfizerにちなんで名付けた生成AIプラットフォーム「Charlie」を独自に開発し、2024年から全社マーケティング組織への展開を進めています。Publicis GroupeのAIプラットフォーム「Marcel」をベースにカスタマイズした設計で、コンテンツの生成にはChatGPTを採用しています。推薦アルゴリズムや自然言語処理も組み合わせ、コンテンツの作成・編集からデータ分析、パーソナライゼーションまでを一貫して支援する仕組みです8)。

開始からわずか半年で3,800名のマーケターに展開し、80市場を対象にしたコンテンツ供給体制を構築。メディカルレビューのサイクルタイムが50%短縮され、マーケターとエージェンシーの共同によるコンテンツ制作スピードも75%向上したと発表されています9)。

活用領域：マーケティング・営業（コンテンツ制作・パーソナライゼーション）

④【アストラゼネカ】AI検索で社内情報を革新、年間12,000時間の生産性改善

アストラゼネカは2022年にITプロジェクトを立ち上げ、AWSの検索サービス「Amazon Kendra」を活用した社内検索エンジンを構築しました。2023年6月末に本番環境へ移行しています。

多言語で作成される膨大な社内情報から、自然言語処理を使って必要な情報を高速かつ正確に検索できる環境を整備。MRが医療関係者への情報提供にあたって、規制準拠の最新承認済みマーケティングコンテンツを参照する用途でも活用されています。年間12,000時間の生産性改善効果があったとされています10)。

活用領域：コーポレート＋マーケティング・営業（社内情報検索・MR向けコンテンツ参照）

⑤【中外製薬】全社AI基盤にMR向け対話シミュレーター、臨床開発の外部協業も

中外製薬は、生成AI活用を複数の層で進めています。基盤となるのは、2024年5月に全社員約7,600名へ正式リリースした自社開発の生成AIチャットアプリ「Chugai AI Assistant」です。Amazon Bedrock Claude、Azure OpenAI GPT-4、Google Gemini Pro、医療特化のMedLMなど複数のLLMを切り替えて利用できる設計で、SOP（標準作業手順書）検索のRAG機能も組み込まれています11)。

マーケティング・営業領域では、MR向けの対話シミュレーター「CHUGAI AI MediMentor」を開発しています。生成AIが添付文書や適正使用ガイドなどの情報をもとに医師役として質問を投げかけ、MRが応答を練習できる仕組みです。回答の所要時間や正確さ、改善点も表示され、繰り返しトレーニングすることでMRのスキル向上につなげることを狙っています11)。

さらに、2025年1月にはソフトバンクおよびSB Intuitionsとの3社で、臨床開発業務に特化したLLMとAIエージェントの共同研究に関する基本合意を締結しています12)。

活用領域：コーポレート（全社チャット）＋マーケティング・営業（MR教育）＋治験・開発（臨床開発業務）

⑥【塩野義製薬】治験総括報告書の作成時間を約50%短縮、業界向け外販も開始

塩野義製薬は2025年1月に日立製作所と業務提携を締結し4)、生成AIを活用した医薬品開発の規制関連文書作成支援ソリューションを共同開発してきました。塩野義のメディカルライターの専門知識と、日立の生成AI活用ノウハウを結集した設計が特徴です。塩野義製薬社内での実証プロジェクトでは、治験総括報告書の作成時間を約50%、治験実施計画書を約20%削減する効果を確認したとのことです。

2026年2月には、このソリューションを日立にライセンス提供する契約を締結し、日立が国内の医薬品・ヘルスケア企業向けに外販を開始しています3)。

活用領域：治験・開発（メディカルライティング・規制関連文書作成）

⑦【武田薬品工業】AI需要予測を導入、「1週間の作業を30分で」

武田薬品工業は2025年8月、国内製造・供給部門でAIを活用した需要予測モデルの運用を開始しました2)。従来は複数名で1週間かけていた需要予測作業を30分程度で完了できるようになったとされており、グローバルで推進するサプライチェーンDXの一環としての取り組みです。

活用領域：コーポレート（サプライチェーン・生産計画）

⑧【第一三共】AIエージェント統合型創薬基盤を構築中、2026年運用開始を目指す

第一三共は2025年下半期から、AWSと連携してAIエージェント統合型の創薬研究基盤の構築を開始しました13)。AI・クラウド・実験自動化技術を融合させた次世代の創薬研究プロセスの実現を目指す取り組みで、2026年の運用開始が計画されています。

同社は2023年に研究部門とIT部門が協働して「Cloud Center of Excellence（CCoE）」を立ち上げ、2024年には研究者がセルフサービス方式でAWSクラウド基盤を活用できる環境を整備するなど、段階的にDX基盤を構築してきた経緯があります。

活用領域：創薬・研究

製薬マーケティング担当者が生成AIを活用できる業務シーン

ここまでは大手製薬企業の全社的な取り組みを見てきました。では、現場のマーケティング担当者が自分の日常業務で使うとしたら、どんな場面が考えられるでしょうか。具体的な業務シーンに落とし込んで紹介します。

リサーチ・情報収集業務

競合パイプラインの調査、決算資料の読み込み、関連論文の検索などの情報収集業務は、日々発生するものの、まとまった時間を取られがちな作業でもあります。

生成AIを使えば、たとえば競合の決算説明資料から要点を抜き出して比較表の下書きを作成したり、大量の論文から自社製品の領域に関連するものを絞り込んだりといった作業を効率化できます。日々のインプットにかかる時間を短縮し、考える時間に振り向けられるのが大きなメリットです。

扱うのが公開情報であれば、機密漏えいのリスクも低く、生成AIの導入ハードルが最も低い領域です。全社的な生成AI環境がまだ整っていなくても、「機密情報を入力しない」という前提さえ守れば、こうしたリサーチ業務はすぐに始められます。

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コンテンツ・資材制作

メルマガの文面、Webディテーリング資材の骨子、説明資料のドラフトなど、医療従事者向けのコンテンツ制作にも、生成AIは活用できます。

また、患者向け資材や疾患啓発サイトの企画・制作でも生成AIは活躍します。疾患の基本情報や治療選択肢をまとめたページの初稿作成、FAQ項目の洗い出しなど、たたき台の作成は生成AIの得意分野といえるでしょう。患者向け説明文のリライトといった作業では、「専門用語を使わずに書き直して」と指示すれば、患者にとって読みやすい文章への変換も効率的に進められます。最近は、画像生成AIを使ったビジュアル素材の制作も選択肢に入ってきました。

ただし、製薬企業ならではの注意点として、薬機法・適正広告ガイドラインに照らした人間による最終チェックは必須です。AIで出力された生成物をそのまま使うのではなく、必ず担当者の目を通すフローを前提にしましょう。

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KOLとのコミュニケーション

KOL(キーオピニオンリーダー)やMSL関連のコミュニケーションでも、生成AIは下準備の強い味方になります。たとえばKOLとの面談準備では、面談相手の医師の略歴や注力領域、直近の筆頭著者論文、学会での登壇履歴といった背景情報を集める作業には手間がかかりますが、生成AIを使えば、こうしたリサーチを大幅に効率化できます。AIエージェントを用意しておけば、医師名と所属を入力するだけで面談準備シートを自動生成することも可能です。

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MR教育・ロールプレイ

生成AIを使ってMRと医師の対話をシミュレーションし、研修に組み込む取り組みも広がりつつあります。生成AIに医師役を担わせ、想定される質問や反論への応答を練習するロールプレイは、時間や場所の制約なく何度でも繰り返せるのが強みです。マーケ部門が研修シナリオの設計段階から生成AIを使うことで、より実践に近いトレーニングを用意できるようになります。

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戦略立案・分析業務

PESTLE分析に沿った市場環境の整理、競合製品のポジショニング検討、ターゲットセグメントの仮説づくりなど戦略立案の初期段階では、生成AIが「壁打ち相手」として役立ちます。自分の仮説を生成AIに投げかけることで、見落としていた論点に気づいたり、切り口の幅を広げたりも可能です。最終的な戦略判断を下すのはあくまで人間の仕事ですが、思考の初速を上げるツールとしては十分に使えるといえるでしょう。

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製薬企業の生成AI導入リスクと対策

生成AIは強力なツールですが、製薬業界では他業界以上に慎重な運用が求められます。規制・安全性・機密性が直接、人の健康と企業の信頼に関わるためです。ここでは、製薬企業ならではの観点を中心に、押さえておくべきリスクと対策を整理します。

薬機法・適正広告ガイドラインに関わるリスク

医療関係者・患者向けコンテンツに生成AIを使う場合、薬機法や医療用医薬品の適正広告ガイドラインの遵守が前提になります。特に、効能・効果に関する誤った情報が生成されると、その影響は重大です。

生成AIの出力は「下書き」と割り切り、医療関係者向け・患者向けを問わず、生成物には必ず人間によるレビューを義務づけ、社内のチェックフローに組み込むことが対策の基本です。

ファーマコビジランス（GVP）観点でのリスク

副作用情報や安全性情報の取り扱いは、ファーマコビジランス(GVP)の観点から特に慎重さが求められる領域です。生成AIが誤った安全性情報を出力した場合、安全性評価や規制当局への報告の品質、ひいては患者の健康に影響を与える可能性があります。

安全性情報を扱う業務では、生成AIの利用ルールを明確に決めておく必要があります。生成AIの出力をそのまま利用せず、必ず専門担当者による確認を行うなどの運用ルールが求められます。

機密情報・個人情報の漏えいリスク

治験データ、患者データ、知財情報、創薬研究データなど、製薬企業が扱う情報は、いずれも機微性の高いものばかりです。これらをパブリックな生成AIサービスに入力すれば、情報漏えいや二次利用のリスクが生じます。

対策としては、エンタープライズ版の利用や社内環境の構築に加え、、「何を入力してよくて、何はダメなのか」を社員ガイドラインで具体的に示すことが大切です。

ハルシネーション（事実誤認）リスク

生成AIが、もっともらしい誤情報を出力する「ハルシネーション」は、製薬業界では他業界より影響が大きくなります。誤った薬剤情報や医学情報が社内文書や情報提供資材に反映された場合、不適切な情報提供やコンプライアンス上の問題につながる可能性があるためです。

有効な対策の1つがRAG（Retrieval-Augmented Generation）です。生成AIが回答をつくる際に、社内データベースや信頼できる外部ソースを参照させることで精度を高める技術です。さらに、出力結果を必ず検証するプロセスを設けること、薬剤師やメディカルライターなどによるダブルチェックを組み合わせることも対策として挙げられます。

生成AI導入の進め方｜中外製薬モデルから学ぶ4ステップ

では、実際にどう導入を進めればよいのでしょうか。ここでは、全社展開を段階的に成功させてきた中外製薬の取り組みを参考に、4つのステップで整理します。

ステップ①｜スモールスタートでトライアル運用

いきなり全社展開を狙うのではなく、特定の部門や少人数のチームで生成AIを試すところから始めます。この段階の目的は、「実際に業務で使えるのか」「どんな作業に向いているのか」を肌で感じることです。限定的な範囲でトライアル運用を始め、効果と課題を見極めます。

ステップ②｜リスクの洗い出しとガイドライン制定

トライアルを進めると、「これは入力しても大丈夫か？」「この出力をそのまま使っていいのか？」といった現場の疑問が出てきます。それを拾い上げてリスクを整理し、社内ガイドラインにまとめます。前述した薬機法対応や機密情報・個人情報の漏えい防止など、製薬業界特有の論点を漏れなく盛り込むことがポイントです。

ステップ③｜ユースケースの洗い出しと優先順位付け

全社の業務を見渡して、生成AIが効きそうなユースケースをリストアップします。「効果の大きさ」と「導入のしやすさ」の2軸で優先順位をつけ、まずは短期間で成果が出るものから着手するのが実践的です。

ステップ④｜全社展開と継続的な活用拡大

成果が出たユースケースを足がかりに、対象範囲を段階的に広げていきます。成功事例を社内で共有しながら利用者を増やすアプローチが効果的です。

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全社での生成AI活用環境がなくても、マーケティング部門ですぐに始められるアクションもあります。たとえば、機密情報を入力しない範囲でのリサーチ業務、公開情報の要約や競合分析の壁打ちなら、セキュリティリスクを気にせず生成AIの実力を試せます。部門内の勉強会も手軽に始められます。「こう使ったらうまくいった」「このプロンプトはいまいちだった」といった体験を共有することで、チーム全体のスキルが底上げされます。

製薬企業の生成AI活用は「成果創出」のフェーズへ

製薬業界の生成AI活用は、2025〜2026年にかけて本番運用のフェーズに入り、具体的な数字を伴う成果が各社から報告され始めています。リサーチ、コンテンツ制作、KOLコミュニケーション、MR教育、戦略立案など、マーケティング業務での活用余地は幅広く、今後さらに拡大していくでしょう。一方で薬機法やGVP対応、機密情報管理といった製薬業界特有のリスクへの備えも欠かせません。活用の推進とガバナンスの整備を両輪で進めていくことが、今後のポイントになりそうです。

＜出典＞※URL最終閲覧日2026.6.2

1）首相官邸「第1回創薬力向上のための官民協議会」（2025年6月26日）

https://www.kantei.go.jp/jp/103/actions/202506/26souyakuryoku.html

2）武田薬品工業「医薬品の安定供給の強化を見据えた製造・供給部門におけるAI需要予測の開始について」（2025年8月4日）

https://www.takeda.com/jp/newsroom/local-newsreleases/2025/takeda-japan-implements-ai-driven-demand-forecasting-jp/

3）塩野義製薬・日立製作所「塩野義製薬と日立、データと生成AIなどを活用した革新的な医薬品・ヘルスケア業界向けサービス創出に向けた業務提携を開始」（2025年1月22日）

https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2025/01/0122.html

4）塩野義製薬「塩野義製薬と日立、生成AIを活用した医薬品開発の規制関連文書作成支援ソリューションを提供開始」（2026年2月24日）

https://www.shionogi.com/jp/ja/news/2026/02/20260224.html

5）住友ファーマ「生成AIを用いたチャットツールの全社運用開始のお知らせ」（2023年6月2日）

https://www.sumitomo-pharma.co.jp/news/20230602.html

6）小野薬品工業「小野薬品グループで生成AIの利活用を開始」（2023年6月6日）