ライフサイエンス業界におけるAIの未来：2026年の予測

2026年に向けて、この業界は転換期を迎えています。規制の進化、経済的なプレッシャー、予算の制約といった激動の1年を経て、製薬および医療機器企業は、効率化とイノベーションへの道筋として、人工知能（AI）とデータの民主化へますます舵を切っています。これは、オペレーションのあり方を再設計し、新薬の開発と商用化を加速させるための重要な機会となっています。

複数の要因が重なった「嵐」のような状況：経済的圧力とAIの加速

ライフサイエンス業界は2025年、サプライチェーンの混乱や絶えず懸念されるパテントクリフ（特許の崖）、さらには規制環境の変化や関税問題など、強力な逆風に直面してきました。こうしたさまざまな圧力は複合的な逆風を生み出し、研究開発、臨床、製造、商業の各部門でAIの導入を加速しています。

組織はAIを「あれば便利」な技術ではなく、生き残りと競争優位のためのミッションクリティカルな要素と見なしています。現在、業界のリーダーたちはデータの民主化を急速に進めており、高度なAI機能を活用してコストを削減するとともに、すべてのビジネス機能にわたって効率化を進めています。

エージェント型AI：2026年の状況を変える要素

ドキュメント作成と規制の自動化：2026年の最も有望なAI活用例の1つは、ドキュメントや規制コンプライアンスを自律的に処理できるエージェントシステムです。AIエージェントは、データ品質の確保、規制文書の作成、メタデータガバナンスの管理を支援し、複雑で煩雑で従来手作業で時間のかかるプロセスを、自動化されたワークフローに変換して、科学者と規制チームの両方にメリットをもたらします。

セマンティックレイヤーとデータ仮想化：セマンティックレイヤー（翻訳レイヤーを含む）が再び注目され、AI機能が強化されることで、仮想化されたデータレイヤーや統合ビューのデータレイヤーがデータウェアハウスに接続されるようになります。このインフラストラクチャにより、より洗練されたAIエージェントが、サイロ化していた複数のシステムにまたがって情報にアクセスして処理できるようになり、これまで得られなかった多様なインサイトを生み出す機会が広がります。

データパイプラインの同期とインテリジェントなドキュメント作成：AIエージェントがパイプラインの同期を管理し、ユーザーの受け入れとフィードバックに基づいて適応するインテリジェントなドキュメントを作成します。このエージェント型ドキュメント作成アプローチは、製薬会社の膨大なドキュメント要件の管理方法に革命をもたらします。

患者のエンゲージメントと体験の変革

COVID後の時代は、患者体験に根本的な変化をもたらし、データとテクノロジーの重要性を前面に押し出しました。ライフサイエンス企業は、この業界の豊富で膨大なデータインサイトを活用する機会を提供しています。2026年には、ライフサイエンス組織が以下のように適応していくと予測しています。

• AIを活用した医療記録：医療機関は、医師や患者に対して医療会話をより正確に収集、要約、再生できるAI記録機能を展開するようになり、医療記録や診断ドキュメントの透明性が確保されるようになります。この動向はライフサイエンス企業にも好影響をもたらし、たとえば、高品質なデータを必要とする治験の制御アームの選定などに役立てることができます。

• 患者支援と希少疾患支援：AIは、希少疾患や治療の選択肢についての情報を求める患者、介護者、ライフサイエンス企業の調査能力の向上を可能にします。 

• Direct to Consumer（DTC）プログラム：患者アプリケーションの強化とAIドリブンな臨床試験の募集により、よりパーソナライズされ、利用しやすいヘルスケア体験が実現します。 

最も大きな変革が起こる領域

2026年における変革の最大のチャンスは、データの準備状況、システムの信頼性、そしてAIエージェントの倫理的ガバナンスに関連する重要な課題を克服することからもたらされると予測されます。

• データ基盤とエージェントの準備：最大の変革の機会は、エージェント型AIのデータ基盤の準備にあります。組織は、「エージェント対応」のデータとパイプラインの作成に注力し、AIエージェントが効果的に動作するためのクリーンなデータ（正確で、一貫性があり、完全で、整理されているデータ）の可用性を確保する必要があります。

• 信頼性と予測可能性の課題：AIエージェントのデータインタラクションが高度化するにつれて、応答の信頼性と予測可能性の確保が不可欠になります。大規模言語モデルやAIエージェントからの出力の一貫性を高めるためには、組織で堅牢なシステムの開発が必要になります。

• ガバナンスによる民主化：適切なガバナンスと倫理基準を維持しながら、AI機能を民主化するという課題が鍵となります。組織は、特に患者とのやり取りにおいて、AIエージェントが許容できる自律的な意思決定のレベルを決定する必要があります。

倫理面での懸念事項とESGへの影響

ヘルスケアにおけるAI活用の倫理は、2026年にますます重要になります。組織は、以下を考慮する必要があります。

• 患者と直接対話するAIエージェントの妥当性

• 自動化されたヘルスケア意思決定のESGへの影響

• 患者ケアに影響するAIモデルの正確性の要件

• 効率向上と患者の安全と信頼のバランス

次の波に備えるには

2026年のAIイノベーションに備えるために、ライフサイエンス組織は以下の要素に注力する必要があります。

• データインフラストラクチャ：高度なAIアプリケーションをサポートする、包括的かつクリーンでアクセスしやすいデータ基盤の構築 

• ガバナンスフレームワーク：AI意思決定の権限と患者インタラクションの境界に関する明確なガイドラインの策定 

• 部門横断的な統合：研究開発、臨床、規制、商業の各チーム間のサイロを解消して、ビジネス全体でのAI展開を実現

• 人材開発：ドメイン知識とAI能力を橋渡しできる人材やチームへの投資

今後の展望：大胆な予測

2025年を締めくくり、2026年を見据えた最も変革的な変化は、創薬のドキュメント化から患者エンゲージメント、規制当局への提出まで、ライフサイエンスのライフサイクル全体にわたって複雑なマルチステッププロセスを自律的に管理できるAIエージェントの導入が主流になることです。

ライフサイエンス業界におけるAIの未来は、テクノロジーの進歩だけではありません。複雑化し、要求が厳しくなる世界において、医薬品の発見、開発、提供の方法が根本的に見直されます。

来年さらなる飛躍を遂げるのは、今この瞬間からエージェント型AIの構築に着手する組織でしょう。その際、テクノロジーそのものだけでなく、AIを責任を持って効果的に展開するために不可欠なデータ基盤、ガバナンス体制、そして倫理的枠組みの整備に注力することが成功の鍵となります。

詳細については、Healthcare and Life Sciences AI + Data Predictions 2026ウェビナー（2026年1月15日、米国太平洋時間10:00am/米国東部時間13:00pm）をご覧ください。