データサイエンス職の仕事
どんな仕事？
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、推進に貢献しています。
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います。
データサイエンティストが在籍するデータサイエンス室は、「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月に新設されたヘルスケア戦略本部に属しています。
研究から販売までバリューチェーン横断的にデータサイエンスの観点から関りを持っています。
どんな業務内容？
データサイエンス室の主な業務内容は下記の通りです
- 社内外データの把握と適切な利活用の企画・推進
- データベースを活用し仮説設定を行うことによるヘルスケア戦略および研究計画への有用な情報の提供
- データベースを効率的に解析する手法の開発・活用と本部内外の意志決定に活かせる情報の提供
- 解析業務をより効率的に行うための手順の検討と必要なコンピューティング環境の整備
- 社内におけるデータリテラシーとデータサイエンスの教育企画・推進
- 全社で発生する課題に対するデータサイエンス的な観点に基づくコンサルティングおよび解析業務支援
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。
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
・データサイエンス室配属後の研修
・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
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
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室(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。
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、データサイエンス室には、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
Aさんのとある1日 （職場勤務）
Bさんのとある1日（在宅勤務）
業務で関わる他部署スタッフからデータサイエンス室について聞いてみました
・データサイエンス室のメンバーと、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室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。
・ データサイエンス室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
学会活動・執筆活動等
2021年度(予定）
【学会活動】
SAS Global Forum 2021
The Potential of Simulation Technologies : Multi Agent Simulation & Reinforcement Learning
PharmaSUG 2021
Why Data Scientists need leadership skills? Story of Cross-Value Chain Data Utilization Project
2020年度
【学会活動】
人工知能学会 第34回全国大会
『ウェアラブル端末データと欠測パターンからの行動リズムの考察』
2020年度統計関連学会連合大会
『女子ソフトボール部スコアブックデータへの機械学習的アプローチ』
SAS Global Forum 2020
Transfer Learning for Mining Digital Phenotype by SAS® Viya®
SAS Forum Japan 2020
医薬品・ヘルスケア業界におけるデータサイエンスと統合解析環境
PharmaSUG Japan 2020 Virtual Event
Skill Building of Modeling & Simulation and its Applications
【セミナー】
データサイエンスが拓く次世代R&D
医薬品・ヘルスケア業界におけるデータサイエンスと人工知能技術
【論文(査読付)】
Patient journey through cases of depression from claims database using machine learning algorithms, PLOS ONE (2021)
Reconstructing the household transmission of influenza in the suburbs of Tokyo based on clinical cases,
Theoretical Biology and Medical Modelling (2021) [共同研究]
他，投稿論文多数
【執筆活動】
『リアルワールドデータの使用目的に応じた解析手法 -各データベースの選択と組み合わせ-』サイエンス＆テクノロジー（一部執筆）
【特許出願中】
人工知能解析プログラマシステム
〒541-0045
大阪市中央区道修町3丁目1番8号
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