人工智慧技術（AI）發展日新月異，繼日前Google開發的「AlphaGo」打敗南韓棋王李世乭後，日本最大藥廠武田（TAKEDA）、富士軟片、塩野義製藥等企業也擬藉AI技術研發新藥，總計將有至少50家企業參與，預計與理化學研究所、京都大學等學術機構合作，除盼提高新藥開發效率外，也希望藉此增進日本藥廠在國際的競爭力。
人工知能（#AI）の活用で画期的で安全な新薬が「早く」「安く」できるかもしれません。▶創薬ＡＩで50社連合 武田やＮＥＣ、新薬探し短縮 https://t.co/VaLx4geddv
— 日本経済新聞「AIと世界」取材班 (@nikkei_ai) 2016年11月16日
最快2019年上路
除富士通、日本電氣（NEC）等日本國內IT企業外，外國IT企業及製藥公司也預計參與這項企劃，計畫在2019年時使人工智慧（AI）研發新藥技術普及化，而日本文部科學省也預計在2017年度的概算要求（指日本各省廳針對隔年預算，對財務省提出的首次粗估金額）中，申請約25億日圓（約合新台幣7億）的預算支援該企劃，總投資額預計上看100億日圓（約合新台幣30億）。
創薬AIで50社連合 武田やNEC：日本経済新聞国内最大手の武田で世界17位、ノバルティスの半分の研究開発費。AI活用で効率化できるか。 https://t.co/iV0iwgkRNK
— うぬ (@jojojojojo77755) 2016年11月15日
《日本經濟新聞》指出，要開發新藥，首先要找出新藥候選物質，這些物質多半會對疾病發病相關的蛋白質產生反應，而後還需透過動物及人類進行臨床試驗，以確認藥效及安全性。據相關單位估算，從新藥開始研發至完成，至少要花費超過10年光陰、投資金額達上千億日圓，其中也有許多個案在中途發生問題，導致整個研發工程告停，造成製藥企業等投資方損失慘重。
"ゲノム創薬などの応用研究につなげたい"東京工科大、AI活用で遺伝子同士の相関関係を見つける手法を開発 | マイナビニュース https://t.co/AvtI0qFf1Q #マイナビニュース
— ねこし＠大学教員ブロガー (@univprofblog1) 2016年10月29日
相關單位表示，參與此次製藥計劃的企業、研究機關等，將各自派出研究人員，預計成立規模約100人的研發團隊，人工智慧（AI）將負責讀取相關數據，而後透過學習回答問題。目前預定植入的數據除與新藥相關的學術論文外，理化學研究所（RIKEN，簡稱「理研」）、京都大學所持有的患者臨床數據，疾病相關蛋白質資訊等等，也計畫植入其中。
インタープロテイン、AIで解析し創薬 がん・免疫疾患薬：日本経済新聞 https://t.co/j94WnpKJg8今日調べるもの。φ（．＿．）メモメモ
— イロドリ@はんぺん (@color_soccer) 2016年10月19日
AI技術結合製藥
提升效率又壓低藥價 若計劃成功落實，人類未來便可藉由人工智慧技術（AI），大幅縮短原本要2至3年的新藥候選物質尋找時間，若AI技術能事先淘汰恐會出現副作用的候選物質，將有望提高新藥研發的成功率。此外，若在研發過程中發現與高價藥品有相同效果、但成本較低的物質，也有可能因此大幅減低現行藥價。 （相關報導： 連考四年還是落榜 日本人工智慧程式「東Robo君」暫棄考東大 ｜ 更多文章 ）
AI（人工知能）が「創薬」を変えている。2016年、「創薬」の世界に空前絶後のパラダイムシフトが起きている。 (@Health_Press_JP) https://t.co/dOL3JWidUE
— Yasushi Osonoi (@osonoi) 2016年10月10日
近年人工智慧技術發展蓬勃，除美國創業公司在進行藉AI技術製藥的相關研究外，也有機構計畫運用美國IBM公司研發出的人工智慧系統「華生」（Watson），進行疾病診斷。在日本方面，國立研究開發法人旗下的醫藥基礎、健康、營養研究所，預計自2017年度起，藉由現有的AI技術尋找新藥候選物質。未來相關單位研發出的嶄新AI技術，除預計透過學習相關醫療數據，提升準確度外，也有望追蹤新藥候選物質對相關疾病產生反應的原因，進而推進臨床應用。
