扱いにくいデータだからこそ、
挑戦しがいがある。

DX（デジタルトランスフォーメーション）が社会を大きく変革しようとしている昨今、中外製薬もデジタル技術によって製薬ビジネスを革新し、社会を変えるヘルスケアソリューションを提供するトップイノベーターになるというビジョンを掲げている。そうした中外製薬のデジタル戦略を担うデータサイエンティストの一人として活躍しているのが田辺だ。「私の専門は理論統計学。この分野での研究で博士課程を修了しましたが、理論統計は文字通り、こんなデータがあればこう活用できるという理論を高度に究めていくもの。私には、実際にリアルなデータに触れて理論統計を実践したいという思いがあり、アカデミアではなく民間企業への就職を考えるようになったのです。」

当初、理論統計が生かせる場として製薬企業はまったく意識していなかったという田辺だが、彼が在籍していた研究室の出身者が製薬企業に勤務していることを知り、興味を持ったという。「会社説明会で中外製薬がデータサイエンスの知見を必要としていることを知り、なかでも市販後における安全性領域のデータを扱うのが面白そうだと惹かれました。医薬品の副作用情報などの安全性のデータは、取得された条件がばらばらだと聞きました。それを統計解析するのは明らかに難易度が高く、逆にチャレンジしがいがありそうだと感じたのです。また、中外製薬はデータサイエンスの専門家としてキャリアを積めることにも魅力に感じて入社を志望しました。」

社内で自らテーマを発掘し、
解決策を考えていく。

入社後、田辺は医薬安全性本部に配属となり、中外製薬でのキャリアをスタートさせる。1年目は副作用報告に関するデータの集計業務を手がけ、2年目は製造販売後調査（すでに治療に使われている医薬品の有効性や安全性の調査）の企画立案を担い、医薬品の安全性に関わる業務全般を理解。そして3年目から、安全性に関するデータを扱い、そこから新たな価値を生み出していくデータサイエンティストとして力を発揮している。「当本部のデータサイエンティストは、社内を見渡して自分でテーマを発掘し、課題の解決を図っていきます。たとえば最近取り組んだのは、製造販売後調査で医薬品の有効性や安全性を正しく把握するためにはどれぐらいの症例数が必要なのか、過去の事例をもとに新たなアプローチで設計すること。製造販売後調査は、臨床試験と比較してそのノウハウが十分に溜まっておらず、そこに問題意識を持ち、自ら起案し実行しました。」

田辺が提案した製造販売後調査の症例数設計の方法論は、社内で評価されて、すでに現場で活用されている。こうした取り組みをさらに重ねていきたいと、彼は意欲を燃やしている。「本部内のさまざまな方々と積極的にコミュニケーションを取り、業務を進める上で何か困っていることはないかヒアリングしています。そこで課題が浮かび上がれば、データサイエンスでどう解決できるかを考え、足りないデータがあれば収集していく。扱いづらいデータなので一筋縄ではいかないケースも多く、また、テーマによっては医薬品や疾患に関する専門知識も習得しなければならないのですが、私が導き出したアプローチで解決策を提案し、新たな業務モデルを確立できた時は大きな達成感があります。」

患者さんのために、
副作用を予測できる仕組みを。

ロシュ・グループの一員として、世界と関わる機会が多いことも中外製薬のデータサイエンティストならではの醍醐味だ。現に田辺もいま、グローバルと連携して進めるプロジェクトを担当している。「ロシュ社も安全性情報に関する巨大なデータベースを保有しており、海外の患者さんの実臨床で得られた医療データが、どう活用できるかロシュ社とコミュニケーションを取りながら検討を進めています。ロシュ社は安全性のデータサイエンスでも世界の先端を走っており、私も将来、ぜひロシュ社に赴任してデータの専門家チームに参画し、そこで学ぶ機会を得たいと思っています。」

データサイエンティストとして大いに成長できる環境に身を置き、これから技術を究めていきたいと志す田辺。機械学習に関する知見もさらに蓄えていきたいと語る。そんな彼がいま掲げているのは、データサイエンスを駆使して、医薬品の安全性に関わる革新的な仕組みを創り出すことだ。「安全性のデータで最も関心が高いのは、やはり副作用情報です。市販後に薬を投与すると、どのような副作用の可能性があるのか、それを予測できる仕組みを作り出すことができれば、患者さんの健康に大いに貢献できる。それがいまの私の大きな目標です。そして、ゆくゆくは中外製薬が抱えるすべてのデータに精通し、創薬領域などでも新たな価値を生み出せるスペシャリストになりたいと考えています。」

※本記事の内容は取材当時のものです。