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武田薬品、AIで医薬品需要予測を高度化 国内製薬で初の本格導入

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2025年8月4日、武田薬品工業はAIを活用した新たな需要予測モデルを国内の製造・供給体制に導入したと発表した。高精度な予測により安定供給の強化と在庫最適化を図る。
国内製薬企業としては初の本格運用となる。

目次

AIが医薬品供給に革新 武田薬品が先陣を切る

武田薬品工業は、人工知能(AI)を用いた医薬品の需要予測モデルを、国内の製造・供給部門において本格的に運用開始した。
これまで同社では、過去の販売実績や担当者の経験則に基づいて需要を予測してきたが、新たなモデルでは大量のデータから傾向やパターンをAIが自動で解析し、従来よりも高精度な予測を可能にしている。

この取り組みは、日本の製薬企業としては初の事例であり、AIの出力結果に人間の判断を組み合わせることで、急な需要変動にも柔軟に対応できる体制を構築するという。

当面は、出荷頻度が高く、過去の販売データが十分に蓄積されている主要製品を対象とし、運用対象を段階的に拡大していく方針である。これにより、供給過多による廃棄リスクや在庫コストの削減が見込まれている。

同社は「需要予測の高精度化と業務の持続的な効率化を推進し、必要な医薬品を必要なときに確実に届ける使命を果たしていく」と、今後も供給体制の強化と業務効率化を両立させることを強調している。

精度と柔軟性が生む効率 持続可能な供給体制へ転換進む

武田薬品によるAI需要予測モデルの導入は、医薬品供給の持続可能性を高める取り組みとして注目できる。
特に、限りある資源を扱う製薬業界にとって、こうした効率化は環境負荷の低減にもつながり、サステナビリティの観点からも大きな意義を持つと考えられる。
さらに、需要の平準化によってエネルギー効率の高い生産体制が実現すれば、コスト削減と環境保全を同時に進めることが可能になるだろう。

一方で、AIは過去の傾向を基に予測するため、パンデミックなどの非定常な事象には対応しきれない可能性がある。このため、AIの出力に対して人間が最終判断を加える現在の運用は、技術の限界を踏まえたバランスの取れた設計といえる。

今後、こうした仕組みが業界全体に広がれば、医薬品供給の標準が「持続可能性」に基づくものに転換されるかもしれない。
医療現場や患者にとって、必要な薬が必要なときに届くという当たり前の実現に、AIは新たな解をもたらそうとしている。

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