Genedata社のコーポレート科学研究部門責任者、ヤナ・ハーシュ氏。
ラボ自動化市場は2025年に世界で83億6000万ドルを超え、2034年までに147億8000万ドルに達すると予測されている。製薬・バイオテクノロジー企業は、ロボット工学からデジタル記録管理、トレーサビリティ、クラウドインフラのスケーラビリティまで、ラボ自動化技術に巨額の投資を行っている。しかし、その投資対効果（ROI）はどうなのだろうか？
ROIが急速に不明瞭になる領域
バイオ医薬品の自動化におけるROIは大きく異なる。多くの創薬プロジェクトでは物理的プロセスを自動化するが、多くの場合、ラボのベンチ作業の後で止まってしまう。その結果、データ分析と意思決定は自動化されず、ボトルネックがワークフローを妨げ始める。
例えば、生物学的活性を持つ多数の化合物を迅速にテストするために使用されるハイスループットスクリーニングを考えてみよう。1回の実行で数千から数百万のデータポイントが生成される可能性がある。しかし、多くのラボではまだ結果をスプレッドシートにエクスポートしてクレンジングやフォーマット変更を行っている。このプロセスは時間がかかり、エラーが発生しやすく、意思決定を遅らせ、洞察をイノベーションに変換できるスピードを制限する。ここでROIが不明瞭になり始める。
計算してみよう
多くのハイスループットラボ環境では、科学者は週に最大10時間を実験データの手動処理に費やしている。科学者1人あたり1日わずか15分を節約するだけでも、ハードドルとソフトドルの両方で大きな節約につながる。
1000人の科学者を抱える組織では、年間6万2000時間以上を回収でき、反復的な手作業を大幅に削減できる。これらの手作業プロセスを合理化するために、製薬・バイオテクノロジー企業は、デジタルインフラ（複雑な科学的ワークフローをサポートするために特別に設計されたプラットフォームを含む）を統合し、データ分析を自動化し、実験スループットをスケールアップすることで、自動化されたデータパイプラインを作成すべきである。
ラボ自動化には、機器とデジタルシステムの統合、実験設計と実行の自動化、上流と下流のデータワークフローの接続が含まれる。これらの要素が堅牢な科学データバックボーン内で統合されると、自動化は実験から洞察までの真のエンドツーエンドとなり、ターンアラウンドタイムの短縮につながる。
対照的に、電子ラボノートブックやクラウドベースのR&D協業プラットフォームなどの汎用ツールは、自動化された実験実行、統合データ分析、R&Dライフサイクル全体の相互運用可能なデータワークフローなど、シームレスなエンドツーエンド自動化に必要な機能が不足していることが多い。これにより、同等の効率性向上を実現する能力が最終的に制限される。
スピード以上のもの：データ品質とコンプライアンス
データ分析の自動化によるROIは時間の節約だけではない。標準化されたデータパイプラインは人為的ミスを減らし、メタデータの整合性を強化し、再現性を確保する。これらはすべて、特に規制環境では極めて重要である。また、自動化によりコンプライアンスがワークフローに組み込まれる。すべてのアクションが記録され、アクセスが制御され、監査証跡が自動的に生成される。これにより、文書化の負担が軽減され、データ整合性違反のリスクが低減される。
組織が拡大するにつれ、自動化はしばしばコラボレーションの基盤となる。構造化された相互運用可能なデータにより、チーム、拠点、外部パートナー間でのシームレスな統合が可能になる。科学者は共有された真実の源から作業でき、重複を排除し、やり直しを減らし、連携を加速できる。
自動化からAI/MLへ
データ自動化はまた、AI（人工知能）とML（機械学習）の基盤を築く。ラボではリアルタイムの意思決定をサポートするためにAI/MLの使用を開始しているが、これらのツールへの依存度が高まることが予想される。AIシステムは自動化されたワークフローに直接組み込むことができ、実験が動的に設計、実行、改良される継続的なフィードバックループを可能にする。
このラボインザループモデルにより、科学者はAIモデルの指導、結果の検証、より広範な研究目標と一致した意思決定を確保するためのドメイン専門知識の適用に積極的に関与し続けることができる。これにより、AIシステムが正常に機能するために依存するAI対応データパイプラインが作成される。
人的配当
自動化の最も見過ごされがちな利点の一つは、人々とイノベーションへの影響である。科学者が反復的で価値の低いタスクから解放されると、より効率的になり、より積極的に取り組むようになる。これにより、より創造的に考え、より効果的に協力できるようになる。
上位25社の製薬会社との仕事経験から、データワークフローを自動化することでR&Dの運用方法に根本的な変化がもたらされる。科学者は特定の実験を簡単に開始し、分析の進捗と結果を自動的に監視し、人間の専門知識を必要とするサンプルと結果にのみ集中することで意思決定を加速できるようになる。また、すべての結果をリンクされたトレーサブルな情報システム内の他の発見とシームレスに統合することも可能になる。
結論：科学者は新しい治療薬候補を発見するより大きな機会を得られる。
設計によるROI
高性能ラボはデータ自動化を中核インフラとして扱う。彼らは相互運用性を可能にするデータアーキテクチャを構築し、科学的およびIT専門知識を橋渡しする機能横断的なチームを形成する。インフラに不可欠なガバナンスモデルは、デジタル戦略と科学的優先事項を調整し、コンプライアンスが後付けではなく設計によってシステムに統合されることを保証する。最も重要なことは、研究ラボがROIの出現を待たないことである。彼らはデータ自動化プロセスのボトルネックを特定することでROIを設計する。
一般的なボトルネックには、サンプル処理の遅さ、手動データ処理、データ分析の遅延などがある。ワークフローとスループットやサイクルタイムなどの指標を分析することで、データ自動化で解決できる特定の問題を標的にすることができる。
ラボデータ自動化のボトルネックを特定するには、現在のワークフローをマッピングし、イベントログからプロセスデータ（タイムスタンプ、スループットなど）を収集する。これらのデータを分析して、スループットが低いまたは待機時間が過剰なステージを見つけることで、制約/ボトルネックの領域を特定できる。この演習の成功には、真に重要なものを特定し測定するのに役立つすべての利害関係者からの賛同とサポートが必要である。
さらに、これらの環境でも、成功には運用規律とプロセス成熟度が必要である。プロセス成熟度を持つ組織には、予測可能で一貫性があり再現可能な結果を生み出すプロセスがある。これらのプロセスは組織全体で標準化され、最適化のために継続的に測定・分析される。
最大の効果を得る：ROIの再考
データ自動化はコスト削減と生産性向上をもたらすが、その最も変革的な影響は実験を超えたところにある。データが生成から洞察までシームレスに流れると、効率性の向上と科学的明確さによってイノベーションが促進される。新しいROIを実現するには、革新的な救命治療法を提供するために科学がどのように行われるかを再考する必要がある。
