データサイエンス職
What's New?
2025.02.06 オンラインセミナー『SHIONOGI DATA SCIENCE FES 2025』開催のお知らせ
2024.12.17 『データサイエンス部の技術ブログサイト』を新設しました。
2024.04.25 SAS Customer Recognition Awards 2024 で「Innovative Problem Solver」部門1st place winner を受賞
Archive
2023.07.07 北西データサイエンス部長がHealth 2.0 Conference 2023 DubaiにてOutstanding Leadership Award 受賞
2023.06.22 『SHIONOGI DATA SCIENCE FES 2023』 の実施報告ページを公開しました
2023.06.15 『製薬×データサイエンスMeetup2023』を開催します
2023.06.01 「DX注目企業2023」に選定されました
■どんな仕事?
社内外の有用かつ多様なデータを集積するデータ活用基盤を構築すると共に、高度解析技術を駆使し、データを活用することでヘルスケアソリューション創出と業務プロセスの変革に貢献しています。
また、バリューチェーン横断的に科学的根拠に基づく経営判断にも、データサイエンスの側面から貢献しています。
さらに社内のデータリテラシー向上を目的とした人材育成施策の企画・推進も業務範囲に含んでいます。

データサイエンス職が所属するデータサイエンス部は、「新たなプラットフォームでヘルスケアの未来を創り出す」というSHIONOGI Group Vision達成に向けて、2020年4月に発足したヘルスケア戦略本部の傘下に、医薬開発本部 解析センターの一部機能独立により設立されたデータサイエンス室が起源です。
疾患の啓発・予防・診断・治療、および健康の維持・増進に対して、高度解析技術を駆使し、データに基づく戦略立案、推進に貢献してきました。
また、製品の研究・開発~市販後までの幅広いステージにおいて、統計およびデータサイエンスの側面から支援し、科学的根拠に基づく経営判断にも貢献してきました。
今後もこれらの貢献を続けながら、社内外の有用かつ多様なデータを収集するデータ活用基盤を構築していくため、そしてデータリテラシー向上のための人材育成施策を企画・推進していくため、データサイエンス室の機能・リソースを増強し、データサイエンス部として再編し、現在はDX推進本部の傘下に所属しています。
DX推進本部は、デジタル技術を用いたヘルスケアソリューションの創出とその実現を支えるデータ活用およびIT/セキュリティ基盤の構築を担う機能として2021年7月1日に新設されました。
DX推進本部にはデータサイエンス部の他に、IT&デジタルソリューション部があり、互いに連携しながら社内のデジタルトランスフォーメーションに貢献しています。

■主な業務内容
コンピュータサイエンス

データ解析業務をより効率的に実施するための解析基盤を整備し、先進解析技術の活用を推進
データサイエンス

データエンジニアリング

データ人材育成

■ビジネスへのデータサイエンス適用事例
臨床試験データ×機械学習
世界中の臨床試験情報×可視化
遺伝子データ×高次元データ解析

感染症の流行×シミュレーション
医薬品関連文章×テキストマイニング
医薬品副作用データベース×リスク検知システム
医薬品副作用データベース×アソシエーション分析
レセプトデータ×因果推論×機械学習

医療データ×匿名化
人工知能×業務改善
スポーツ×データサイエンス

■業務の進め方
「データサイエンス」という単語を聞くと、データ解析だけをイメージされる方もいるかもしれません。
しかし、データ解析から新たな仮説立案を行うためには、解決すべき課題やニーズを的確に理解し、データを利用可能な状態となるよう収集・整備していく事も重要です。
そのためには、データサイエンス職に就く人 (=データサイエンティスト、コンピュータサイエンティストおよびデータエンジニア) が様々な分野のメンバーと協働しながら業務を進めていくことが求められます。
下の図はデータサイエンス業務の流れのイメージです。

■必要なスキル

統計理論の知識
機械学習、多変量解析、テキスト解析、統計学 etc.

プログラミング技術

ビジネススキル
柔軟性、チームワーク、ロジカルシンキング、企画、提案、推進力

ITスキル
データベース(DBA/SQL)、データアーキテクチャ、データセキュリティ、コンテンツ管理等の幅広い知識
■必要なスキル獲得のために
データサイエンティストやデータエンジニアに求められるスキル・能力は様々ですが、SHIONOGIでは入社後の研修制度や、能力育成のための体制が充実しており、業務に必要な知識を一から身に着ける事ができます。
〇 研修制度の例:
・新入社員研修
・データサイエンス部配属後の研修
・業務では常に相談できる体制(例:トレーナー)を用意
・有志による社内勉強会の企画・開催
入社直後だけでなく継続的に専門性を高めていくため,自己投資支援制度の活用も可能です。
(自己投資支援制度についてはキャリア開発のページで御紹介しています)
SHIONOGIらしさ
・20代~30代のメンバーが、各プロジェクトで主体的に活躍しています
・メンバーがそれぞれ異なる強みを持ち、多様な強みを融合したチームワークで課題解決を実施しています
・最新の技術を身に付けながら、常に新たなチャレンジをしています

ヤリガイ
• 多岐に渡るデータを扱い、幅広い業務に取り組むことで、自分自身のスキルアップにつながっています
• 様々な部署と関わる中で各部署の業務内容を把握することができ、仕事の幅を広げられます
• 責任ある業務を通じて、周りの共感を得ながら課題を一つずつ解決し、自身でリードしながら少しずつ前に進んでいると実感できます
• データに基づいた提案で医薬品の開発戦略や他部署の行動戦略に貢献できます

■スタッフの声
若手スタッフに聞いてみました
Q:入社の動機は何ですか?また、実際に入社してみた上での感想を教えてください
私は6年制薬学部出身でしたが、統計学やデータサイエンスに興味があり、卒業研究でも機械学習を用いた研究をしていました。自分の興味と今まで学んできたことの両方を考慮し、医療×統計・データサイエンスを活かせる仕事をしてみたいと考えるようになり、主に製薬企業の統計・データサイエンス関係の部署を中心に就職活動をしていました。面接を通し、SHIONOGIのデータサイエンス部(当時は解析センター)では、Real World Data (RWD) 解析や高度な解析技術を駆使していることを聞き、私自身の興味関心にぴったりあっており、先端的なことにもチャレンジできる環境があるように感じ、入社を希望しました。
実際に入社してみても、新しいことにも積極的にチャレンジしようとする雰囲気があり、入社前のイメージにかなり近かったと感じています。RWD分析や製薬企業における機械学習の利用は、まだ新しい分野であることもあり、確立した方法があるわけではなく日々試行錯誤を繰り返しており、大変さと楽しさの両方を感じています。まだ入社して1年経っていませんが、新しいアイディアを求められる機会も思っていた以上に多く、いろいろなことにチャレンジできそうで、これからどのような仕事ができるか楽しみです。

私の入社の動機は、製薬の現場で統計学という学問の理論を深めながら適用しているという点と、機械学習やReal World Dataといった先進的な技術・データにも注力し改革を推し進めようとしている点に魅力を感じたことにあります。このことは、大学で専攻していた数理統計学を現場でダイレクトに活かしたいという思いと、AIや機械学習といった、近年の先進技術の中に組み込まれトレンドとなっている技術にも深く触れてみたい、活用してみたいという思いにちょうど合致していたため、入社を志望しました。
現在の業務では、臨床試験におけるデータサイエンス業務のみにとどまらず、様々なバリューチェーンのデータサイエンス業務に関わっています。製薬会社に所属しているため、IT会社のデータサイエンティストに比べ、より専門的・主体的に社会のヘルスケア課題に向き合うことができていると感じます。世の中も会社も変革期を迎えている現在において、データサイエンス部には、それを乗り越えていこうと、広くアイディアを受け入れ、それらを実現へと移せる、想像以上に自由でチャレンジングなフィールドが広がっていました。

Q:1日の過ごし方を教えてください


業務で関わる他部署スタッフからデータサイエンス部について聞いてみました
- ニュープロダクトプランニング Xさん
- メディカルアフェアーズ Yさん
- ヘルスケア事業支援 Zさん
・データサイエンス部のメンバーと、今までどのような業務でご一緒されましたか ?
マーケティングを行うメンバーとして、担当している疾患領域の調査・分析・戦略策定などで一緒に仕事をさせていただいています。
・他部署から見たデータサイエンス部の印象をお聞かせください。
統計学やコンピュータを使いこなす分析のスペシャリストであり、データを基に新たな付加価値を生み出すクリエイティブな方々が働いているという印象です。
・ データサイエンス部への今後の期待を教えてください。
会社全体としてもデータを活用する意識は高まっていますが、まだ使いこなせていないのが現状かと思います。全社的にデータを扱うスキルを向上させ、高効率で生産性の高い組織となるためにご協力いただきたく存じます。
・データサイエンス部のメンバーと、今までどのような業務でご一緒されましたか ?
医療情報データベースを用いた疫学研究を協働して実施しています。
・他部署から見たデータサイエンス部の印象をお聞かせください。
①統計解析の専門家集団、②仕事が早くて正確・丁寧、③常に世の中の最新動向の情報を収集しているという印象を持っています。
・ データサイエンス部への今後の期待を教えてください。
今後もそれぞれの部署の強みを活かして、プロジェクトを協力して進められたらと思います。
・データサイエンス部のメンバーと、今までどのような業務でご一緒されましたか ?
営業現場が活用すべきデータの特定とその活用方法について検討しました。また、データから必要な示唆が得られるような分析ツールを検討し、作成しました。
・他部署から見たデータサイエンス部の印象をお聞かせください。
データ活用スキルが高いのはもちろん、基礎ビジネススキル(論理的思考力・資料作成スキル 等)のレベルも高い印象です。
・ データサイエンス部への今後の期待を教えてください。
ビジネスにおけるデータの重要性を考慮すると、ビジネス課題解決を通じてデータサイエンス室がもつノウハウや知識を共有頂きたいです。
今後もそれぞれの部署の強みを活かして、プロジェクトを協力して進められたらと思います。
スタッフの背景(大学・大学院での専攻)

部長メッセージ
データサイエンス部長 北西 由武:博士(理学)
あらゆる業界で、意思決定や業務効率化/自動化へのデータサイエンスの概念が浸透し、これまで勘と経験に頼っていた業務が、データ駆動型へと移行してきています。長い歴史を持つSHIONOGIには、医薬品・ライフサイエンス・ヘルスケアに関連した多くの知識、ノウハウ、情報が存在します。また、デジタル化が急速に進む世の中においても情報が溢れている状況です。これら環境下で、個人・機微情報に配慮し、正しい情報をデータとして収集、整備、解析し、データに基づく仮説&検証サイクルを高速に回すことが、SHIONOGIの目指す2030年のビジョンである「新たなプラットフォームでヘルスケアの未来を創り出す」ために極めて重要なプロセスになります。
そして、デジタル/IT/データ/解析の専門家が集うDX推進本部にあるデータサイエンス部は、データサイエンス、コンピュータサイエンス、データエンジニアリングの機能で構成され、各バリューチェーン、各組織、更には社外の専門性を情報によりリアル/バーチャルでつなぎ、高度解析技術や創造的アルゴリズムを通じ、課題解決を促進することで、ビジョンの実現を加速させる「ハブ」組織を目指しています。
ここで、データサイエンス部の特徴を、いくつか述べさせていただきます。
① ベテラン・若手にかかわらず、自己成長を感じて活躍できる組織風土
② 組織内、本部内はもちろん、バリューチェーンやコーポレートのあらゆる業務部門、異業種もふくめた社外との活発なコミュニケーションとコラボレーション
③ 多彩なデータ/情報/解析関連の専門家が多数在籍し、組織のカバーできる範囲が広い
④ 部員が利用者視点で企画・設計を行い構築した統合データベース/解析環境
⑤ SHIONOGIの目指すビジョン実現のために、各自のチャレンジが実現できる環境
上記のような特徴をもつ組織で、メンバーが日々やりがいをもって、能力・スキルを高めながら働いています。また、組織としても加速度的に活躍の場は広がり続け、良い相乗効果のサイクルが回ってきております。それらデータサイエンス部の取り組み、成果の一部については、「SHIONOGI DATA SCIENCE FES 2023」や各種学会、カンファレンス、セミナー、論文投稿等により社外への情報発信をさせて頂いていますし、また、ありがたいことにメディア取材も多数行っていただいています。そして、経済産業省と東京証券取引所から「DX注目企業2023」に選定いただくなど、データ活用を含めたSHIONOGIのDX推進活動が認知されてきております。
しかしながら、製薬、ヘルスケア企業は正確でタイムリーかつ多くの情報が必要とされる業種であり、データ活用人材の活躍の場はまだまだ多く存在します。SHIONOGIの経営理念に共感し、ビジョンの実現に向けて、一緒にチャレンジいただけるデータサイエンティスト、データエンジニア(コンピュータサイエンティスト含む)志望の方のエントリーを心よりお待ちしております。
学会活動・執筆活動等(データサイエンス系)
データサイエンス部で学会活動など、積極的な社外発信を奨励しています。
2024年度
【学会発表・講演】
SHIONOGI主催イベントSHIONOGI DATA SCIENCE FES 2025
『Personal Health Recordを活用した健康経営の取り組み』
『データ駆動型の意思決定:シミュレーションと最適化がもたらす可能性』
『SHIONOGIにおける生成AIの真価〜全社データ活用と価値創出への道筋〜』
『データサイエンスの進化で高まるデータ倫理の重要性』
『SHIONOGIデータサイエンスを支えるデータエンジニアリングと統合解析環境』
『SHIONOGIのデータサイエンス人材戦略:コア人材育成と意思決定者教育の取り組み』
人工知能学会 第38回全国大会
企画セッション
『データエンジニアリングで育むデータの価値 ~データサイエンスを加速させる産学それぞれの視点~』 オーガナイザ(共同)
一般セッション
『社会人女子ソフトボール選手を対象とした体調セルフチェックシステムの有用性の評価』
『感染症数理モデルを用いた定点当たり報告数に基づいたCOVID-19の流行予測』
『医薬品情報の検索に対応した文埋め込みモデルの構築と評価』
『事前学習と実臨床データを組み合わせた睡眠段階自動スコアリング精度改善技術の開発』
企業ブース出展
『SHIONOGIのデータサイエンス部の活動内容ご紹介と採用イベント等のご案内』
SAS Innovate 2024 Las Vegas
『The Power of AI SAS Programmer: Pioneering Digital Transformation with AI, Data Science and SAS Viya』
日本計算機統計学会 第38回大会
『臨床開発における AI SAS プログラマシステムの開発』
TECH PLAY ACADEMYセミナー
『【企業に役立つデータサイエンスとは】塩野義製薬のデータ人材育成とデータ活用プロジェクト』
SAS Innovate Tokyo 2024
『データ環境の構築』
SASユーザー総会2024
『データサイエンスを支えるデータエンジニアリングのチカラ ‐SAS Viyaを中核とするSHIONOGI統合解析環境‐』
『AI-SAS for RWEの開発』
『データサイエンス活動の根底にあるデータ倫理 ー AI-SASやRWD解析の事例から考える』
Spotfire Pharmaceutical Workshop 2024 Seoul
『SHIONOGI's company-wide data utilization initiatives and how Spotfire is used』
製薬×データサイエンスMeetup2024
『次世代の価値創造に挑むSHIONOGIデータサイエンス-DWH、データカタログ、MLOpsの進化-』
第17回ITヘルスケア学会学術大会
『AIを用いた解析プログラム生成による医薬品開発効率化』 研究奨励賞受賞
Japan Spotfire User Group Meeting (JASPUG) 2024
『Leveraging Spotfire for Clinical Research Efficiency and Beyond: Expanding SHIONOGI's Capabilities』
Pistoia Alliance Japan Conference
『臨床開発および育薬におけるリアルワールドデータの活用』
第8回日本ヘルスケアダイバーシティ学会
『データ基盤からみたデータサイエンスのダイバーシティ』
『データサイエンス部におけるダイバーシティの実現と協創による価値創造』
ITmedia DX Summit Vol.22
『データ管理の悩みをいかに解決するか 塩野義製薬が見つけた“糸口”とは』
Kintoneユーザー会 雲の上Talking ~トヨクモNight @大阪~
『SHIONOGIにおける活用事例』
Pharma Japan 2024
『データ主導の変革を加速し、人々の健康に貢献するエコシステムを構築することで、これまでにない新たな価値を社会に提供する』
HULFT Technology Days 2024
『データに基づく仮説検証サイクルを実現するためのデータサイエンス機能の設計と運営のポイント』
SAS Institute Japan 株式会社 関西新オフィス開所式
『塩野義製薬 データサイエンス部が目指す協創型データエコシステムとその取り組み事例』
Stibo Systemsユーザーグループフォーラム2024
『SHIONOGIにおけるマスタデータマネジメント(MDM)の取り組み』
第5回ナニワデータサイエンス研究会
『データベース研究事始め』
『データサイエンスを支えるデータエンジニアリングのチカラ ‐SAS Viyaを中核とするSHIONOGI統合解析環境‐』
『生成AIを活用したSHIONOGIでの価値創出–規制文書作成業務効率化の事例紹介』
千葉大学医学部附属病院 専門職セミナー(生物統計・品質管理)
『Clinical Data Scientistの役割 リアルワールドデータや人工知能解析プログラマシステムの話題を中心に』
【書籍/寄稿】
書籍「Overall Optimization – 個別最適経営に意味はない。今こそ全体最適経営を」
『グローバル展開を目指す、ヘルスケア領域のデータ活用』,プレジデント社(2024) として一部の項に事例として執筆
Amazon Web Services ブログ,塩野義製薬株式会社でのセルフサービスの解析環境払い出しの仕組み “オンデマンド計算環境” をご紹介
【論文(査読付)】
Predicting Workers' Stress: Application of a High-Performance Algorithm Using Working-Style Characteristics, JMIR AI, (2024)
【受賞】
SAS Customer Recognition Awards 2024, Innovative Problem Solver: 1st place winner受賞
SNOWFLAKE DATA DRIVERS AWARDS 2024, Data Driver of the Year受賞
SAS Hackathon Boot Camp 2024 in Las Vegas, 3位入賞
第17回ITヘルスケア学会、学会発表:研究奨励賞受賞『AIを用いた解析プログラム生成による医薬品開発効率化』
2023年度
【学会発表・講演】
SHIONOGI主催イベントSHIONOGI DATA SCIENCE FES 2024
『CNS 領域のトータルケアに向けたストレス予測アルゴリズム開発の取り組み』
『売上シミュレーションによる営業戦略の策定支援』
『感染症流行状況の把握と予測の取り組み』
『仮説検証サイクルを実現するデータサイエンティストとデータエンジニアの挑戦』
『SHIONOGI のデータ利活用基盤の現状と今後の展望』
『データサイエンス人材教育とデータサイエンス部保有スキルの見える化』
『オンデマンド計算環境の開発 -クラウド計算資源の効率的な利用と、高度解析の加速』
『データ活用を促進するデータカタログ』
人工知能学会 第37回全国大会
企画セッション:オープンサイエンス推進に向けた産学におけるデータマネジメントと利活用の取組と展望 オーガナイザ(共同)
『製薬企業におけるDX推進,データマネジメントの現状と今後の展望』
『製薬企業におけるRWD利活用の現状とエビデンス構築事例の紹介』
一般セッション:
『健康診断データを用いた因果探索手法の適用可能性検討』
『モンテカルロ法とベイズ推定を用いた経営リソースのシミュレーション』
『表情による感情推定AIモデルを用いた子供のオンラインコミュニケーションへの興味・集中を反映する客観的な評価指標の探索』
『勤怠データとウェアラブルデバイスを用いた個別最適モデルによる労働者のストレス予測』
日本食品科学工学会 第70回記念大会
シンポジウム:食の未来と科学技術の関わり-食料資源の持続的活用を目指して-
『健康診断データからみる食習慣とヘルスケア』
第20回 DIA 日本年会2023:時空を超えた知と技の融合 ~Society 5.0~による医薬品開発の再構築
『製薬企業におけるRWD利活用の現状とエビデンス構築事例の紹介』
日本計算機統計学会第37回シンポジウム
『逐次ベイズ推定を用いた経営リソースのモンテカルロシミュレーション』
『Spotfire・Python連携を用いたモンテカルロシミュレーションの可視化』
PharmaSUG SDE Japan 2023
『Generating Valuable Dummy Data for Analytical Method Development』
『人工知能解析プログラマ/DX推進サービス』(Sponsor Session)
2023年度 日本分類学会シンポジウム
『異常検知手法による培養細胞画像のウイルス感染検出』
バイオベンチャーアライアンス主催 2023年度第2回ヘルスケア研究会
『SHIONOGIデータサイエンス部が描くデータ駆動型ヘルスケアの未来ーメンタルヘルスの事例から見えた期待と課題』
SCDM Japan Regional Conference 2023
『SHIONOGIにおける新たな統合解析環境構築』(SAS Institute Japan主催セッションへの企画協力)
京都女子大学データサイエンス学部・研究所開設記念シンポジウム:データサイエンス教育の今、そしてこれから
『塩野義製薬 データサイエンス部の紹介、現地見学講義の実施報告』
第18回日本統計学会春季集会
『欠測を伴う結果変数を考慮した因果推論における共変量バランスの検討』
データマネジメント2024
『塩野義製薬の成功事例から学ぶデータ活用による事業革新-ヘルスケア産業が目指す新たな価値づくり-』(共同発表)
日本臨床試験学会第15回学術集会総会
『COVID-19パンデミック下における患者の受診動向調査』(共同研究)
情報処理学会 第86回全国大会
『セルフヨガ実現に向けた骨格推定と呼吸波推定の活用検討』
『畳み込みニューラルネットワークのバギングに基づく実験動物の探索行動自動判定の試み』
【セミナー】
SHIONOGI Data Engineering Night Meeting
『SHIONOGIが考えるヘルスケア業界が求めるデータエンジニアとは』
SAS Institute Japan主催ラウンドテーブル:営業マーケティングDX成功の要因
『SHIONOGIにおける営業領域でのデータ活用事例』
SNOWFLAKE LEADERS ROUNDTABLE OSAKA
『SHIONOGI データサイエンス部の思考と実践』
SAS Evolves
『対談:トラディショナルなSAS9ユーザーがSAS Viyaを活用してどのようにDXストーリーを歩み始めたのか?』
Cloudera Evolves:DATA ANYWHERE,INNOVATION EVERYWHERE
『DX推進の要となるセントラルデータウェアハウスとデータマネジメントの取り組み』
SNOWFLAKE DATA CLOUD WORLD TOUR TOKYO
『SHIONOGI データサイエンス部が取り組む仮説検証サイクルの思考と実践、その環境構築』
ビジネス+IT主催 DX時代のデータ活用・分析2023夏:DXを加速するデータの民主化とその戦略
『データサイエンティストが創るビジネスとは?ーAI SAS Programmer の事例から学ぶー』
セミナー:製薬企業における リアルワールドデータ分析手順・性質・現実差異と 複数のデータベースの組み合わせ方法
『多様なデータベースの組み合わせによる価値創造 ―エビデンス/ビジネス構築・経営活用―』
日本経済新聞社主催 情報システム部門のための戦略的データマネジメント データの民主化を実現するデータ分析・活用・連携とは
『ヘルスケア領域におけるデータエンジニアリング』
製薬×データサイエンス Meetup 2023
『データサイエンスとヘルスケア – SHIONOGIによるウェアラブルデバイスを用いた近未来のストレス管理』
ビジネス+IT主催 DX & AI Forum 2024 Winter 大阪
『データサイエンティストによるビジネス創造の留意点と今後のAI技術への期待と課題』
セミナー:リアルワールドデータの製薬企業での活用事例と将来展望
『リアルワールドデータ利活用の実際と事例 ~入門編~』
JBpress主催 2024 SPRING DX WEEK 第1回 データイノベーションフォーラム
『データに基づく仮説検証サイクルを実現するためのデータサイエンス機能のポイント』
【論文】
データサイエンティストのスキル要件と感染症領域におけるデータサイエンスの取り組み事例, PHARM STAGE(2023年4月号)
【論文(査読付)】
Wastewater-based reproduction numbers and projections of COVID-19 cases in multiple cities in Japan, Eurosurveillance (2024) (共同研究)
Comparison of the incidence of severe outcomes in outpatients with COVID-19 or seasonal influenza without risk factors: Retrospective analysis of a health insurance claims-database, Journal of Clinical Virology Plus (2024) (共同研究)
Virtual reality perceptual training can improve the temporal discrimination ability of swinging during softball batting, Front Sports Act Living (2024)(共同研究)
【特許出願中】
ヘルスケア関係 1件
データベース基礎技術1件
他,外部発表,講演,投稿論文多数
2022年度
【SHIONOGI主催イベント】
SHIONOGI DATA SCIENCE FES 2023
『データサイエンティストが創るビジネス~AI SAS Programmerの事例から学ぶ~』
『デジタルデバイスを活用したうつ病の再燃予測の事例紹介』
『実ビジネスにおけるデータサイエンス人材教育の必要性と SHIONOGI での取り組み』
『SHIONOGI における次世代データマネジメント』
『ビジネス課題解決のためのデータ活用 ~データ蓄積から分析・可視化まで~』
『VRデバイスを用いた無意識下におけるバッティング技術の向上~ソフトボールとヘルスケアの意外な繋がり~』
『データサイエンスを通した感染症への関わり方』
【学会発表・講演】
人工知能学会 第36回全国大会
『ライフログに基づく寛解期うつ病患者の抑うつ度予測に対するlightGBMの可能性について』
『ライフログからうつ病再発を予測するための機械学習アルゴリズムに関する予備検討』
2022年度統計関連学会連合大会
『ノンパラメトリックアプローチを用いた行動ログの違いから見るうつ病再発』
CBI学会2022年大会
『塩野義製薬におけるデータサイエンス部の取り組みとデータ活用基盤』
PharmaSUG Japan 2021
『Building Business Intelligence Using Sales and Marketing Data and its Utilization』
日本臨床試験学会第 14 回学術集会総会
『医療情報データから見る COVID-19 の影響調査』(共同研究)
【セミナー】
AWS Summit Online 2022
『塩野義製薬における IT 施策とデータ活用の融合と推進』
製薬×データサイエンス Meetup 2022
『感染症領域におけるデータサイエンスの取り組み』
製薬企業におけるリアルワールド活用・課題・実例 「データベース特性・解析」編
『多様なデータベースの組み合わせによる価値創造』
Cloudera Evolve 2022
『DX推進の要となるセントラルデータウェアハウスの進化と深化』
D-DRIVE データサイエンスセミナー
『SHIONOGIにおけるデータサイエンスの取り組み』
【論文(査読付)】
Determination of optimal prevention strategy for COVID-19 based on multi-agent simulation, Japanese Journal of Statistics and Data Science (2022)
【論文】
データ収集・集積のためのルール作りと周知徹底, PHARM STAGE(2022年12月号)
【特許出願中】
ヘルスケア関係 1件(共同研究)
他,外部発表,講演,投稿論文多数
2021年度
【学会発表・講演】
SAS Global Forum 2021
『The Potential of Simulation Technologies : Multi Agent Simulation & Reinforcement Learning』
PharmaSUG 2021
『Why Data Scientists need leadership skills? Story of Cross-Value Chain Data Utilization Project』
PharmaSUG Japan 2021 Virtual Event
『Data Scientist in Shionogi : Education, Skills & Training』
第41回医療情報学連合大会
『国内医薬品副作用データベースに対するネットワーク分析手法の適用可能性の研究』
第41回医療情報学連合大会
『少数枚の医用画像による画像認識モデル構築方法の検討』
第431回CBI学会講演会
『塩野義製薬におけるバリューチェーン横断型データ利活用について』
【セミナー】
PharmaSUG Japan 2021 Virtual Event
『データサイエンス入門~仮説思考の鍛錬~ ハンズオントレーニング講師』
AWS主催 関西地域におけるクラウド活用への挑戦
『塩野義製薬のDX推進におけるデータ利活用の現状と今後』
Cloudera Sessions 2021
『データレイクはDXの源泉となるのか? バリューチェーン横断型データ利活用を考える』
製薬業界のコマーシャル領域における国内外のAWS活用事例ご紹介
『塩野義製薬のDX推進におけるデータ利活用の現状と今後 コンテンツ追加版』
【論文(査読付)】
医学研究に二次利用する医療情報データの特徴と性質を把握すべき意義, 日本臨床試験学会雑誌 (2022) [共同研究]
Simplified Virtual Reality System Can Be Used to Evaluate the Temporal Discrimination Ability in Softball Batting as in the Real Environment, Front. Sports Act. Living (2022) [共同研究]
【PCT国際出願中】
人工知能解析プログラマシステム
他,外部発表,講演,投稿論文多数
2020年度
【学会発表・講演】
人工知能学会 第34回全国大会
『ウェアラブル端末データと欠測パターンからの行動リズムの考察』
2020年度統計関連学会連合大会
『女子ソフトボール部スコアブックデータへの機械学習的アプローチ』
SAS Global Forum 2020
Transfer Learning for Mining Digital Phenotype by SAS® Viya®
SAS Forum Japan 2020
医薬品・ヘルスケア業界におけるデータサイエンスと統合解析環境
PharmaSUG Japan 2020 Virtual Event
Skill Building of Modeling & Simulation and its Applications
【セミナー】
データサイエンスが拓く次世代R&D
医薬品・ヘルスケア業界におけるデータサイエンスと人工知能技術
【論文(査読付)】
Patient journey through cases of depression from claims database using machine learning algorithms, PLOS ONE (2021)
Reconstructing the household transmission of influenza in the suburbs of Tokyo based on clinical cases,
Theoretical Biology and Medical Modelling (2021) [共同研究]
【執筆活動】
『リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 -各データベースの選択と組み合わせ-』サイエンス&テクノロジー(一部執筆)
【特許出願中】
人工知能解析プログラマシステム
他,外部発表,講演,投稿論文多数