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2025年

武田薬品工業

AIを活用した医薬品需要予測システムを導入し、従来1週間かかっていた予測作業を数時間に短縮。国内販売約150品目のうち約100品目で運用を開始し、予測精度80%台後半を達成。

企業規模大企業(1,000名〜)
地域日本
導入段階全社展開
使用ツールAI需要予測システム、デジタルツイン、機械学習モデル

背景・課題

医薬品の高額化に伴い、廃棄による損失が経営上の大きな課題に。特にバイオ医薬品は1本数万〜数十万円と高額であり、需要予測の精度向上が急務だった。

取り組み内容

2024年にAI駆動の需要予測システムの検証を開始し、2025年春から本格運用。国内約150品目のうち約100品目(全製品の7割)を対象に運用。スイスの拠点ではデジタルツインと機械学習モデルで製造プロセスを最適化。

成果・効果

予測作業時間:1週間→数時間、予測精度80%台後半、約100品目で運用開始

従来複数名で1週間を要していた需要予測作業を数時間に短縮。予測精度は80%台後半を達成し、医薬品廃棄ロスの削減に貢献。グローバル25以上の製造拠点で「Factory of the Future」プログラムを推進。

教訓・ポイント

医薬品の需要予測では精度だけでなく速度も重要。高額医薬品ほどAI予測による廃棄削減の経済効果が大きく、投資回収が早い。

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