AI（人工知能）の進化により、食品、医薬品、バイオなどの研究開発現場でも、文献調査やデータ解析、実験条件の検討といった業務への活用が広がっています。
身近な業務でAIに触れる機会が増える一方、「このままではAIの進化に取り残されるのではないか」「研究開発職にもプログラミングが必要になるのか」と、不安や戸惑いを感じている方もいるのではないでしょうか。
ただし、すべての研究開発職がAIの専門家になる必要はありません。大切なのは、自分の専門分野でAIをどう活用できるかを知り、得られた結果を専門知識に基づいて判断することです。
この記事では、研究開発業務におけるAIの活用方法や、食品・医薬品・バイオ分野の事例、身につけたいスキル、これからのキャリアの考え方を解説します。
AIは研究開発の現場でどのように使われている？
研究開発におけるAIの役割は、単に作業を自動化することだけではありません。
大量の情報やデータを整理し、人だけでは見つけにくい傾向を探したり、複数の候補から可能性の高いものを絞り込んだりする場面でも活用されています。
研究開発における代表的な活用領域には、次のようなものがあります。
・学術論文や特許情報の検索・要約
・実験データの整理と解析
・画像や波形データの分類・判定
・化合物や素材の候補探索
・実験条件や配合条件の最適化
・研究報告書や申請資料の作成支援
・市場情報や顧客ニーズの分析
例えば、材料研究では、過去の実験結果をもとに、次に試すべき条件を効率よく選ぶ「ベイズ最適化」という方法の研究が進んでいます。複雑な条件のなかから、少ない実験回数で有望な条件を探す手法として検証されています。
一方で、AIが研究者に代わって、研究テーマや結果の妥当性まで判断してくれるわけではありません。
AIは、情報収集や分析、候補の絞り込みを手助けしてくれるものです。最終的に「この結果をどう見るか」「次に何を検証するか」を考えるのは、研究対象を理解している研究者です。
研究開発業務で取り入れやすいAIの活用方法
AIの活用というと、大規模なシステム導入や高度なプログラミングを思い浮かべるかもしれません。しかし、最初から難しいことに取り組む必要はありません。日々の業務のなかにも、AIを試しやすい場面があります。
学術論文や技術情報の調査を効率化する
研究開発職にとって、論文や特許、技術資料の調査は欠かせない業務です。一方で、関連情報は増え続けており、必要な文献を探して内容を把握するだけでも多くの時間がかかります。
生成AIやAIを搭載した文献検索サービスを利用すると、次のような作業を効率化できる可能性があります。
・研究テーマに関連する検索キーワードの洗い出し
・論文の概要や研究手法の整理
・複数の文献に共通する論点の抽出
・海外論文の翻訳と要約
・先行研究と自社研究の相違点の整理
ただし、AIが示した情報がすべて正しいとは限りません。
生成AIには、事実と異なる内容や、実在しない文献・引用情報を、もっともらしく生成することがあります。米国国立標準技術研究所（NIST）も、こうした誤った出力を生成AIの代表的なリスクの一つとして挙げています。
AIによる要約は、情報の全体像をつかむための入口としては便利です。ただし、論文名、著者、研究結果などを実際に使用するときは、原著論文や信頼できるデータベースを確認しましょう。
実験データの整理・分析を支援する
実験を重ねるほどデータは増えていきます。その一方で、「データは蓄積されているものの、十分に活用できていない」という研究現場もあるのではないでしょうか。
AIやデータ分析ツールを活用すれば、温度、時間、濃度、配合比率などの条件と、実験結果との関係を整理しやすくなります。複数の条件のなかから、目的とする結果につながりやすい組み合わせを探す際にも役立ちます。
また、画像認識技術は、顕微鏡画像、培養画像、製品外観などの分類や異常検知にも活用できます。人による判定のばらつきを抑え、評価の再現性を高める方法としても期待されています。
ただし、AIが示した相関関係が、そのまま科学的な因果関係を意味するわけではありません。「なぜこの結果になったのか」「研究対象の性質から見て妥当なのか」を判断するためには、研究者の専門知識と統計的な視点が欠かせません。
一方で、AIが示した相関関係が、そのまま科学的な因果関係を意味するとは限りません。「この結果は本当に妥当なのか」「別の要因が影響していないか」を判断するには、研究対象に関する専門知識と統計的な視点が必要です。
仮説構築や実験計画の幅を広げる
生成AIに研究上の課題や前提条件を伝えると、検討すべき要因や複数の仮説を整理できます。自分では思いつかなかった視点を得たり、研究チームで議論するためのたたき台を作ったりする用途には活用しやすいでしょう。過去の実験データや実験計画法と組み合わせれば、検討する条件を絞り込める可能性もあります。
もちろん、AIが出した仮説のなかには、科学的に成立しないものや、前提条件を正しく理解していないものが含まれることもあります。AIに答えを決めてもらうのではなく、「ほかに考えられる可能性はないか」を探る相手として使うとよいでしょう。
報告書や資料作成の負担を減らす
研究開発職は、実験だけをしているわけではありません。報告書、会議資料、社内説明資料などの作成に、多くの時間を使っている方もいるでしょう。生成AIは、文章構成の整理、要点の抽出、表現の修正、専門的な内容の平易な言い換えなどを支援できます。
例えば、同じ研究成果でも、研究部門向けの報告と、経営層や営業部門向けの説明では、伝える内容や言葉の選び方が異なります。相手に合わせて説明を整理する際にも、AIを活用できます。
ただし、未公開の研究データや個人情報、機密情報を、外部のAIサービスへそのまま入力することは避けましょう。NISTも、生成AIのリスクとして、データプライバシーや情報セキュリティを挙げています。業務でAIを使う際は、勤務先のルールや利用するサービスの規約を確認し、入力してよい情報の範囲を守ることが基本です。
食品・医薬品・バイオ分野で広がるAI活用
AIの具体的な使われ方は、研究分野によって異なります。ここでは、食品・医薬品・バイオの各分野で、どのような活用が進められているのかを見ていきましょう。
食品分野｜商品開発から食品安全まで活用が広がる
食品の商品開発では、原材料、配合、加工条件、官能評価、保存性など、多くの要素を組み合わせて、目指す味や品質を作り上げていきます。
AIや機械学習を活用すると、過去の試作データや官能評価データから、味、香り、食感などの評価に関係する要因を分析したり、目的とする品質に近づく配合・製造条件を探したりできる可能性があります。
実際に、食品の香気成分データと官能評価を組み合わせ、機械学習によって香りの評価を予測する研究も報告されています。
「研究者の感覚や経験が不要になる」ということではありません。研究者が持つ感覚的な評価と、機器分析や蓄積データを組み合わせることで、これまで経験に頼っていた部分を整理しやすくなると考えられます。
食品安全の分野でもAIの活用が検討されています。
国連食糧農業機関（FAO）は、2025年に公表した報告書で、食品安全管理におけるAIの活用例として、食品安全上のリスク予測、センサーや画像を使った汚染・異常の検知、輸入食品やサプライチェーンに関するデータ分析などを紹介しています
また、FAO／WHOのコーデックス委員会における地域会合では、次のような活用候補が示されています。
・食品や飼料におけるアフラトキシン発生の予測
・輸出証明書の異常検知
・食品安全に関する問い合わせに対応するチャットボット
・食品トレーサビリティへの活用
・食品安全上の危害を捉える早期警戒システム
食品分野では、商品開発の効率化だけでなく、品質管理、食品安全、サプライチェーン管理まで、幅広い場面でAIの活用が考えられています。
医薬品分野｜創薬から製造・安全性評価まで活用が進む
医薬品分野では、創薬標的の探索、化合物候補の選定、毒性や薬物動態の予測、臨床試験データの解析など、研究開発のさまざまな段階でAIの活用が進められています。
米国食品医薬品局（FDA）は、AIや機械学習が活用される領域として、次のような例を挙げています。
・創薬標的や医薬品候補の探索
・非臨床試験における解析
・臨床試験の参加者選定や層別化
・用量設定や安全性評価
・リアルワールドデータの解析
・医薬品製造工程の監視・管理
・ファーマコビジランスへの活用
FDAによると、AIの要素を含む医薬品・バイオ医薬品の申請や相談は増えており、2016年以降、その件数は500件を超えています。医薬品製造についても、製造工程の監視や故障予測、工程管理、サプライチェーン管理などへのAI活用が検討されています。
一方、医薬品開発でAIを利用する場合には、結果の精度だけでなく、「どのような目的で使ったのか」「どのデータを使ったのか」「その条件で信頼できる結果を得られるのか」を説明できることが重要です。
FDAは、医薬品・バイオ医薬品の規制上の意思決定を支援するAIについて、使用目的とリスクに応じて、モデルの信頼性を評価する考え方を示しています。欧州医薬品庁（EMA）も、医薬品のライフサイクルにおけるAI活用では、人を中心とした考え方や、データ品質、バイアス、透明性、法規制への適合が重要だとしています。
AIを導入すれば、すぐに創薬や開発が成功するわけではありません。研究対象への理解と、AIを適切に評価・管理する体制の両方が必要だと言えるでしょう。
バイオ分野｜ゲノム・タンパク質・細胞解析を支援
バイオ分野では、ゲノム情報、タンパク質、細胞画像など、量が多く構造も複雑なデータを扱います。そのため、AIとの相性がよい分野の一つです。
代表的な事例が、アミノ酸配列からタンパク質の立体構造を予測するAlphaFoldです。2021年にNatureで発表されたAlphaFoldの研究では、AIによってタンパク質の立体構造を高い精度で予測できることが示されました。
さらに、2024年に発表されたAlphaFold 3では、タンパク質だけでなく、DNA、RNA、低分子化合物などを含む生体分子間の相互作用まで予測対象が広がっています。
こうした技術は、疾患メカニズムの解明、創薬標的の研究、抗体や酵素の設計などに役立つ可能性があります。
また、米国国立衛生研究所（NIH）は、AIで解析しやすい高品質な生物医学データを整備する「Bridge2AI」を進めています。その取り組みの一つでは、顕微鏡画像やプロテオミクスなどのデータを使い、細胞内の構造やタンパク質の関係を表す「細胞マップ」の構築が行われています。
ただし、AIが出した予測は、実際の実験結果そのものではありません。予測結果が生物学的に妥当なのか、どのような追加検証が必要なのかを判断するには、研究者の専門知識が必要です。
AIを扱う技術者と、生物学的な意味を理解する研究者が、それぞれの専門性を持ち寄ることが、今後ますます重要になっていくでしょう。
研究開発職にはどのようなAIスキルが必要？
AIの活用が広がっていると聞くと、「今からプログラミングを学ばなければならない」と考える方もいるかもしれません。しかし、研究開発職に必要なAIスキルは、担当する仕事や目指すキャリアによって異なります。全員がAIモデルを開発できるようになる必要はありません。
まず身につけたいのは「AIを適切に使う力」
最初に身につけたいのは、AIツールの特徴と限界を理解し、日常業務で適切に使う力です。
具体的には、次のような力が挙げられます。
・目的や条件を整理してAIへ伝える力
・出力された情報の根拠や妥当性を確認する力
・情報の誤りや偏りに気づく力
・機密情報や個人情報を適切に扱う知識
・AIに任せる部分と、人が判断する部分を分ける力
研究開発職には、研究対象に関する専門知識があります。AIの回答をそのまま受け入れるのではなく、「この回答は科学的に妥当か」と確認できること自体が、大きな強みになります。
統計学の基礎があるとデータを読み解きやすい
AIや機械学習を実務で活用するうえでは、統計学の基礎知識が役立ちます。平均や分散、相関、回帰分析、仮説検定などに加え、データの偏りや過学習、学習用データと評価用データの違いを理解しておくと、AIが示した結果を読み解きやすくなります。
研究開発の仕事で、実験計画やデータ解析に携わってきた方であれば、すでにAI活用につながる知識を持っている可能性があります。すべてを一から学び直すのではなく、まずは自分が持っている知識を整理し、AIとどのようにつながるのかを確認してみましょう。
プログラミングは全員に必須ではない
既存の生成AIやデータ分析ツールを使って業務を効率化する段階であれば、プログラミングを使わずに取り組めることもあります。
一方、次のような業務に携わりたい場合は、PythonやSQLなどを学ぶことで、仕事の幅を広げられる可能性があります。
・実験データの前処理や自動集計
・大規模なデータの解析
・機械学習モデルの構築・評価
・研究業務の自動化
・AIエンジニアやデータサイエンティストとの共同開発
大切なのは、プログラミングを学ぶこと自体を目的にしないことです。「どの業務を改善したいのか」「どのような研究に関わりたいのか」を考え、そのために必要な技術から学ぶことをおすすめします。
AI時代に研究開発職の価値はどう変わる？
AIが普及すると、情報検索、定型的なデータ解析、文書作成など、一部の業務は効率化されていくと考えられます。では、研究開発職の仕事も、いずれAIに置き換わってしまうのでしょうか。研究開発は、既存の情報から答えを導くだけの仕事ではありません。
・何を研究課題として設定するのか
・どのデータを信頼するのか
・AIが示した結果に科学的な意味があるのか
・想定と異なる結果をどのように解釈するのか
・技術を製品や事業へどうつなげるのか
・品質、安全性、法規制を踏まえて何を判断するのか
こうした判断には、専門知識だけでなく、現場経験、事業への理解、倫理観なども必要です。
FDAやEMAが示している考え方でも、AIモデルの使用目的や信頼性、透明性、人による監督が重視されています。AIがあるから研究者が必要なくなるのではなく、AIを使って得られた結果を正しく読み解き、次の研究や開発へつなげられる研究者が、より求められるようになると考えられます。AIの進化を、自分の専門性を失わせるものではなく、専門性をより広く生かすための変化として捉えてみてはいかがでしょうか。
AIの経験をキャリアアップにつなげるには
AIについて学んでも、「転職活動で何をアピールすればよいのか分からない」という方もいるでしょう。転職活動では、使用できるAIツールや受講した講座の名前だけでなく、AIやデータ分析を使って何を改善したのかを伝えることが大切です。
例えば、次のような経験は、キャリア上の強みとして整理できます。
・文献調査の手順を見直し、情報収集の時間を短縮した
・実験データを可視化し、検討すべき条件を絞り込んだ
・画像解析を導入し、評価のばらつきを減らした
・過去の試験データを整理し、チームで再利用できる状態にした
・AIの利用ルールやデータ管理方法の整備に関わった
・研究部門とデータサイエンス部門の橋渡しを行った
大規模なAI導入プロジェクトに参加していなくても問題ありません。身近な業務改善であっても、「どのような課題があり、何を行い、どう変わったのか」を説明できれば、自分の経験として伝えられます。
また、AIスキルだけで、必ずキャリアアップや年収アップにつながるわけではありません。食品、医薬品、バイオなどの専門知識や研究実績に、AI活用、マネジメント、事業への貢献といった経験を組み合わせることで、自分ならではの強みになっていきます。
研究開発職がAI活用を始めるための3ステップ
AIに関心があっても、最初から統計学やプログラミングを体系的に学ぼうとすると、負担が大きくなりがちです。まずは、現在の業務に近いところから試してみましょう。
1．日常業務の課題を一つ選ぶ
「文献調査に時間がかかる」「実験データの整理が属人化している」など、現在の業務で負担になっていることを一つ選びます。AIツールを使うこと自体ではなく、解決したい業務課題を明確にすることが出発点です。
2．機密性の低い業務でAIを試す
公開情報の要約や、文献検索に使用するキーワードの整理など、機密情報を扱わない業務から試します。利用する前には、勤務先のAI利用ルールや、入力してよい情報の範囲も確認しておきましょう。
3．効果と注意点を記録する
どの程度時間を短縮できたのか、どのような誤りがあったのか、人による確認が必要だったのはどの部分かを記録します。
小さな活用を繰り返すことで、自分の業務に向いている使い方が少しずつ見えてきます。学ぶべき知識や技術も、実務上の課題が明確になると選びやすくなります。
AIを「専門性を広げる道具」として考える
AIの進化を前に、「これまで培ってきた専門性だけで、今後も通用するのだろうか」と不安を感じることは自然です。
しかし、AIによって、これまでの研究経験が意味を失うわけではありません。
食品、医薬品、バイオなどの専門知識を持ち、データの意味や技術の実現可能性を判断できる人材だからこそ、AIを研究開発へ適切に活用できます。
これから大切になるのは、AIの専門家になることだけを目標にするのではなく、「自分の専門性とAIを組み合わせて、どのような課題を解決できるか」を考えることです。
現在の職場でAI活用の経験を積む方法もあれば、データ活用に積極的な企業へ移り、新しい研究環境で専門性を広げる選択肢もあります。
RD REALIZE（RDリアライズ）では、ヘルスケア・ライフサイエンス分野における転職を支援しています。これまでの研究経験や専門性を整理し、AI時代にどのようなキャリアを描けるのか、どのような経験を積むと選択肢が広がるのかを、一緒に考えていきます。
今すぐ転職すると決めていなくても、「自分の経験はどのように評価されるのか」「今後、どのようなスキルを身につけるとよいのか」と迷っている方は、ぜひお気軽にご相談ください！
