創薬DXの未来を拓くAI活用：京都大学准教授が語る、分子設計から臨床データ解析まで

セミナー概要
セミナープログラム
講師紹介
申し込み方法
その他の関連セミナー
- AI Workstyle Lab編集部コメント

セミナー概要

このセミナーでは、AIとシミュレーションを組み合わせた創薬支援の最新動向が紹介されます。候補化合物探索から薬効・副作用予測、構造最適化までのプロセスにおけるデジタル技術の具体的な活用法に加え、国内外の成功事例を交えながら、創薬DX推進における課題と今後の展望が議論されます。参加者は、AI・シミュレーション技術を自身の創薬研究にどのように導入し、研究開発の高度化・効率化を実現するかの道筋を理解できるでしょう。

開催情報

テーマ: 創薬DXにおけるAIの活用と展望
開催日時: 2026年1月22日（木）13:30～16:30
形式: Zoomによるライブ配信（見逃しアーカイブ配信あり、資料付）
講師: 小島諒介氏（京都大学医学研究科准教授・理化学研究所BDRチームディレクター）
受講料（税込）:
- 一般：44,000円
- メルマガ会員：39,600円
- アカデミック：26,400円

セミナーで得られる知識

AIおよびシミュレーションを用いた創薬プロセスの全体像と活用事例
分子設計、薬物動態予測、標的構造解析などへのAI応用の最新手法
創薬DXの導入における実務的な課題とその解決の方向性
AIモデルとシミュレーションを連携させた研究開発ワークフローの設計指針

セミナー対象者

創薬DXを推進する研究企画・IT部門の担当者
製薬企業、化学企業においてAI技術やシミュレーション技術を創薬に活用したい研究者、開発者、機械学習や分子モデリングの実務応用を検討している方
その他研究機関でAI創薬、計算化学、バイオインフォマティクスに関心を持つ研究者

セミナープログラム

創薬DXの現状と創薬プロセスにおけるAIの位置づけ
- 創薬DXが注目される背景：開発コスト・期間・成功率の課題
- 創薬プロセス全体の俯瞰：ターゲット探索から臨床試験まで
- 各段階におけるAI・シミュレーション技術の貢献領域
- 実験中心からデータ駆動型創薬へのパラダイムシフト
- ターゲット探索におけるAIの活用と知識発見の高度化
- ターゲット探索におけるAI導入の進展
- 研究論文・特許・データベース情報を活用した標的候補抽出
- LLMを活用した仮説生成・ターゲット発見支援
- 知識グラフやネットワーク技術を活用したターゲット探索
- オミクスデータ解析からのターゲット探索
- ヒット化合物探索・リード探索・最適化におけるAIの活用
- 化合物設計・最適化プロセスにおけるAIの役割
- 目標特性を考慮した分子設計と探索の自動化
- 構造予測を活用した活性評価と最適化支援（例：標的構造解明、リガンド結合部位推定、相互作用モデリング）
- リード化合物探索におけるAI応用事例と成果
- 前臨床研究におけるAIとシミュレーションの活用と評価精度の向上
- 物性予測・薬効評価・安全性評価におけるAI活用
- 薬物動態・副作用予測におけるAI活用
- 合成経路や反応機構解析におけるAI活用
- AIとシミュレーションを組み合わせた反応性・安定性評価
- 臨床・市販後研究におけるリアルワールドデータ活用と創薬DXの推進
- リアルワールドデータの概要と情報源（電子カルテ・レセプト・ウェアラブル等）
- AIによる臨床データからの情報抽出例
- 市販後データ解析例
- 創薬DXの実践事例と今後の展望
- 連合学習によるデータ共有・解析基盤
- 基盤モデル・生成AI・マルチモーダルAIによる研究開発の革新
- AIによる自律型創薬の実現可能性
- 創薬DXの今後の展開と将来に向けた課題・展望

講師紹介

小島諒介氏
京都大学医学研究科准教授・理化学研究所BDRチームディレクター

2017年に東京工業大学大学院を修了し博士（工学）を取得。その後、京都大学医学研究科にて特定助教、講師を経て、2024年より同研究科附属医療DX教育研究センター准教授を兼任し、理化学研究所生命機能科学研究センター（BDR）マルチモーダルAI基盤技術研究チームのチームディレクターも務めています。

申し込み方法

本セミナーへの参加申し込みは、シーエムシー・リサーチの以下のサイトから可能です。

セミナー詳細・申し込み

その他の関連セミナー

シーエムシー・リサーチでは、他にも以下のオンラインセミナーが開催予定です。

PFASの規制、処理、分解技術の動向と最前（2025年12月17日）
分離プロセスの工業化スケールアップ及びプロセス工業の省エネルギー（2025年12月23日）
FPD用ガラスと半導体パッケージ用ガラスに対する技術及び開発動向並びにガラスの加工と強度・強化方法（2025年12月24日）
半導体パッケージの基礎と品質管理および最新動向（2025年12月25日）
非フッ素系撥水・撥油コーティングの基礎と応用、開発動向（2026年1月14日）
PFAS代替品開発の基礎と応用、動向（2026年1月14日）
半導体パッケージ技術の基礎講座（2026年1月16日）
次世代エネルギーを切り拓く ― 水系準固体リチウムイオン電池への挑戦 ―（2026年1月20日）
先端PFAS類の分解、再資源化技術（2026年1月21日）
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マイクロ波加熱の基礎～電子レンジから高温加熱炉まで～（2026年1月29日）

AI Workstyle Lab編集部コメント

今回のセミナーは、製薬企業や化学企業の研究者にとって、AI技術を創薬プロセスに統合する具体的な道筋を示すものです。分子設計から薬物動態予測、さらには臨床データ解析に至るまで、AIは研究開発のあらゆる段階で効率化と精度向上をもたらし、結果として新薬開発のコスト削減と期間短縮に貢献します。これは、企業の競争力を高め、新たな収益機会を創出する上で不可欠な視点であり、具体的なビジネス展開への示唆に富んでいます。

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