製薬向けデータ検査のコードをＡＩが自動生成　インデジーンが新システムを構築

ライフサイエンス業界向け業務支援を手がけるインデジーン（Indegene）は、製薬企業などのデータ品質管理を効率化するため、大規模言語モデルを活用した機能「データ・クオリティ・エージェント」を自社基盤上に構築した。アマゾン・ウェブ・サービス（AWS）の生成AI基盤を活用し、業務文脈に応じた品質検査ルールの提案から実行コードの生成までを自動化する。

ライフサイエンス分野では、医療従事者IDの書式や重複の有無といった技術的整合性の確認に加え、「地域内の市場シェア合計が100パーセントになるか」といった業界固有の整合性確認が不可欠となる。しかし、従来の検査手法では業務文脈を捉えにくく、データ構造の変化に伴うルールの更新や、技術部門と業務部門の間での仕様調整に多大な人手がかかる課題があった。

今回構築されたエージェントは、社内の業務規程や過去の異常履歴を蓄積した知識ベースと、外部の標準規格知識ベースを照合する仕組みを備える。データ構造を自動分析した上で、カラム単位やテーブル単位での検査ルールを提案する。担当者が提案内容を確認して承認すると、実行に必要なSQLやPythonのプログラムコードが自動生成され、中央リポジトリに保存される。

基盤には「Amazon Bedrock」やエージェント実行環境を採用し、機密性の高い医療データの保護要件に対応した。インデジーンは世界のバイオ医薬品上位20社にサービスを提供しており、人による確認を組み込んだ運用体制のもとで、データ検証にかかる技術者の負担軽減を目指す。