データサイエンス職の仕事
どんな仕事？
社内外の有用かつ多様なデータを集積するデータ活用基盤を構築すると共に、高度解析技術を駆使し、データを活用することでヘルスケアソリューション創出と業務プロセスの変革に貢献しています。
また、バリューチェーン横断的に科学的根拠に基づく経営判断にも、データサイエンスの側面から貢献しています。
さらに社内のデータリテラシー向上を目的とした人材育成施策の企画・推進も業務範囲に含んでいます。
データサイエンス職が所属するデータサイエンス部は、「新たなプラットフォームでヘルスケアの未来を創り出す」というシオノギの2030年ビジョン達成に向けて、2020年4月に発足したヘルスケア戦略本部の傘下に、医薬開発本部 解析センターの一部機能独立により設立されたデータサイエンス室が起源です。
疾患の啓発・予防・診断・治療、および健康の維持・増進に対して、高度解析技術を駆使し、データに基づく戦略立案、推進に貢献してきました。
また、製品の研究・開発～市販後までの幅広いステージにおいて、統計およびデータサイエンスの側面から支援し、科学的根拠に基づく経営判断にも貢献してきました。
今後もこれらの貢献を続けながら、社内外の有用かつ多様なデータを収集するデータ活用基盤を構築していくため、そしてデータリテラシー向上のための人材育成施策を企画・推進していくため、データサイエンス室の機能・リソースを増強し、データサイエンス部として再編し、現在はDX推進本部の傘下に所属しています。
DX推進本部は、デジタル技術を用いたヘルスケアソリューションの創出とその実現を支えるデータ活用およびIT/セキュリティ基盤の構築を担う機能として2021年7月1日に新設されました。
DX推進本部にはデータサイエンス部の他に、IT&デジタルソリューション部があり、互いに連携しながら社内のデジタルトランスフォーメーションに貢献しています。
どんな業務内容？
ビジネスへのデータサイエンス適用事例
臨床試験データ×機械学習
世界中の臨床試験情報×可視化
遺伝子データ×高次元データ解析
感染症の流行×シミュレーション
医薬品関連文章×テキストマイニング
医薬品副作用データベース×リスク検知システム
医薬品副作用データベース×アソシエーション分析
レセプトデータ×因果推論×機械学習
医療データ×匿名化
人工知能×業務改善
スポーツ×データサイエンス
業務の進め方
「データサイエンス」という単語を聞くと、データ解析だけをイメージされる方もいるかもしれません。
しかし、データ解析から新たな仮説立案を行うためには、解決すべき課題やニーズを的確に理解し、データを利用可能な状態となるよう収集・整備していく事も重要です。
そのためには、データサイエンス職に就く人 (＝データサイエンティスト) が様々な分野のメンバーと協働しながら業務を進めていくことが求められます。
下の図はデータサイエンス業務の流れのイメージです。
必要なスキル
必要なスキル獲得のために
データサイエンティストに求められるスキル・能力は様々ですが、シオノギでは入社後の研修制度や、能力育成のための体制が充実しており、業務に必要な知識を一から身に着ける事ができます。
〇 研修制度の例：
・新入社員研修
・データサイエンス部配属後の研修
・業務では常に相談できる体制（例：トレーナー）を用意
・有志による社内勉強会の企画・開催
入社直後だけでなく継続的に専門性を高めていくため，自己投資支援制度の活用も可能です。
（自己投資支援制度についてはキャリア開発のページで御紹介しています）
スタッフの声
スタッフ特集ページ（特集ページにジャンプします）
先輩社員の声_データサイエンス01
先輩社員の声_データサイエンス02
先輩社員の声_データサイエンス03
先輩社員の声_データサイエンス04
若手スタッフに聞いてみました
Q:入社の動機は何ですか？また、実際に入社してみた上での感想を教えてください
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Aさん
私は6年制薬学部出身でしたが、統計学やデータサイエンスに興味があり、卒業研究でも機械学習を用いた研究をしていました。自分の興味と今まで学んできたことの両方を考慮し、医療×統計・データサイエンスを活かせる仕事をしてみたいと考えるようになり、主に製薬企業の統計・データサイエンス関係の部署を中心に就職活動をしていました。面接を通し、シオノギのデータサイエンス部(当時は解析センター)では、Real World Data (RWD) 解析や高度な解析技術を駆使していることを聞き、私自身の興味関心にぴったりあっており、先端的なことにもチャレンジできる環境があるように感じ、入社を希望しました。
実際に入社してみても、新しいことにも積極的にチャレンジしようとする雰囲気があり、入社前のイメージにかなり近かったと感じています。RWD分析や製薬企業における機械学習の利用は、まだ新しい分野であることもあり、確立した方法があるわけではなく日々試行錯誤を繰り返しており、大変さと楽しさの両方を感じています。まだ入社して１年経っていませんが、新しいアイディアを求められる機会も思っていた以上に多く、いろいろなことにチャレンジできそうで、これからどのような仕事ができるか楽しみです。
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Bさん
私の入社の動機は、製薬の現場で統計学という学問の理論を深めながら適用しているという点と、機械学習やReal World Dataといった先進的な技術・データにも注力し改革を推し進めようとしている点に魅力を感じたことにあります。このことは、大学で専攻していた数理統計学を現場でダイレクトに活かしたいという思いと、AIや機械学習といった、近年の先進技術の中に組み込まれトレンドとなっている技術にも深く触れてみたい、活用してみたいという思いにちょうど合致していたため、入社を志望しました。
現在の業務では、臨床試験におけるデータサイエンス業務のみにとどまらず、様々なバリューチェーンのデータサイエンス業務に関わっています。製薬会社に所属しているため、IT会社のデータサイエンティストに比べ、より専門的・主体的に社会のヘルスケア課題に向き合うことができていると感じます。世の中も会社も変革期を迎えている現在において、データサイエンス部には、それを乗り越えていこうと、広くアイディアを受け入れ、それらを実現へと移せる、想像以上に自由でチャレンジングなフィールドが広がっていました。
Q:1日の過ごし方を教えてください
オフィス勤務日の一例
在宅勤務日の一例
※業務のスケジュールは日々異なります。
※写真はイメージです。
業務で関わる他部署スタッフからデータサイエンス部について聞いてみました
・データサイエンス部のメンバーと、今までどのような業務でご一緒されましたか ？
マーケティングを行うメンバーとして、担当している疾患領域の調査・分析・戦略策定などで一緒に仕事をさせていただいています。
・他部署から見たデータサイエンス部の印象をお聞かせください。
統計学やコンピュータを使いこなす分析のスペシャリストであり、データを基に新たな付加価値を生み出すクリエイティブな方々が働いているという印象です。
・ データサイエンス部への今後の期待を教えてください。
会社全体としてもデータを活用する意識は高まっていますが、まだ使いこなせていないのが現状かと思います。全社的にデータを扱うスキルを向上させ、高効率で生産性の高い組織となるためにご協力いただきたく存じます。
参考情報
スタッフの背景（大学・大学院での専攻）
データサイエンス部は様々な背景を持つメンバーで構成されており、その多様性がイノベーションの源泉ともなっています。
学会活動・執筆活動等（データサイエンス系）
データサイエンス部で学会活動など、積極的な社外発信を奨励しています。
（年度をクリックすると実績および予定が表示されます）
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