AIデータ社が治験データのAI活用基盤「IDX × AI孔明」を発表、CROからの独立とナレッジ活用を促進

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

AIデータ株式会社は製薬・治験業界向けに、治験ナレッジをAIに変換する「IDX × AI孔明」を2025年4月14日に正式発表した。従来CROや専用システム内に蓄積された治験関連文書は外部との連携が困難であったが、新サービスによってあらゆる文書のベクトル化と意味検索が可能になるとしている。^[1]

AI孔明 on IDXは、治験報告書や副作用データなどをアップロードするだけでAIによる意味ベースの分類・要約・検索を実現する。類似症例の報告書や薬剤に対する過去の反応についての質問にAIが即座に回答できるため、研究部門と薬事部門での横断的な活用が期待できるだろう。

月額4万円からの小規模顧客向けプランに加え、大規模顧客向けや特定業界向けの高度カスタマイズにも対応している。また4月24日には物流をテーマとしたAI孔明×AI/DXフォーラムを開催予定で、経営者や物流企業、AI/DX部門などを対象としたハイブリッド形式の無料セミナーを実施する。

項目	詳細
主な機能	文書のベクトル化、意味検索、要約、比較、Q&A
対象データ	治験報告書、症例ファイル、議事録など
料金	月額4万円から（初期費用別途）
提供形態	クラウドサービス
利用メリット	CROや特定ベンダーへの依存からの脱却、自社ナレッジ資産化

RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、大規模言語モデルを用いた生成AIシステムに、外部知識を検索・参照する機能を組み込んだアーキテクチャのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

治験データの活用においては、RAGによって過去の症例や報告書から関連する情報を適切に抽出し、研究者の質問に対して正確な回答を提供することが可能となる。AI孔明では、このRAG技術を活用することで、製薬企業の治験ナレッジを効果的に活用できるプラットフォームを実現している。

AI孔明によるCROからの独立は、製薬企業が自社の治験データを主体的に活用できる環境を整備する重要な一歩となる。データの意味検索や横断的な分析が可能になることで、新薬開発のスピードアップや、より精度の高い治験計画の立案につながることが期待できるだろう。

一方で、治験データの機密性や個人情報保護の観点から、AIによる自動処理におけるセキュリティ対策が重要な課題となってくる。また、AIの判断結果の正確性や信頼性を担保するための仕組みづくりも必要不可欠だろう。

今後は、AIによる治験データ分析の精度向上に加え、他社との共同研究や規制当局との情報連携なども視野に入れた展開が期待される。製薬業界全体のデジタルトランスフォーメーションを加速させる基盤として、AI孔明の果たす役割は大きいだろう。

^ PR TIMES. 「AIデータ社、治験データをAIに活かせないのはなぜか？CROとベンダーに依存する構造からの脱却 | AIデータ株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000508.000040956.html, (参照 25-04-16).

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