# 製薬マーケティングにおけるAIのROIを証明する――Novartisのケレン・ウィンターズ氏と語る

- 番組: [The AI in Business Podcast](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5c32001o5o100ot70lmn)（Daniel Faggella）
- 元のタイトル: Proving AI ROI in Pharma Marketing - with Kellen Winters of Novartis
- 配信日: 2026年10月20日
- 長さ: 22分
- 要約作成日: 2026年10月20日
- トピック: [#AI ROI](https://ai-curator.jp/topics/AI%20ROI) [#製薬マーケティング](https://ai-curator.jp/topics/%E8%A3%BD%E8%96%AC%E3%83%9E%E3%83%BC%E3%82%B1%E3%83%86%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0) [#KPI](https://ai-curator.jp/topics/KPI) [#ユースケース優先順位付け](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%A6%E3%83%BC%E3%82%B9%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B9%E5%84%AA%E5%85%88%E9%A0%86%E4%BD%8D%E4%BB%98%E3%81%91) [#AIガバナンス](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%82%AC%E3%83%90%E3%83%8A%E3%83%B3%E3%82%B9) [#エージェント](https://ai-curator.jp/topics/%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmvgcn7nc00015s0zd7fxouyr

## 要約

Novartisでビジネスオペレーション・カスタマーサクセス（AI担当）を率いるKellen Winters氏が、AI投資のROIを示すための進め方を語った。技術やツールを選ぶ前に、データに基づく測定の仕組みと基準値を作り、業務が滞る箇所から課題を定めることが出発点だと述べている。多数のユースケースを測定可能な少数に絞り、既存KPIに紐づけたパイロットを90日で検証する方法や、アイデアの受付から価値を追跡する仕組みも紹介された。

## ポイント

- Winters氏は、AI投資への圧力が高まるにつれ、技術投資のリターンを問う議論が以前より前面に出てきたと述べている。
- Microsoft時代、顧客はCopilotについて「1日5分の節約」では不十分で、既存ワークフローやKPIに結びついた根拠を求めていたという。Business Value Dashboardもそうした議論から生まれたと説明している。
- Novartisでは1年でエージェントなどへのAI活用要望が約200%増え、リーダー層と詰まりのある業務を洗い出して7〜8領域に順位付けし、増分価値を測れる2つに絞った。
- 優先順位付けは技術ではなくビジネス課題から始めるべきで、人員・リソースが多く投入される箇所、手作業が多い工程、分断された工程が手掛かりになると述べている。
- 現場から集まるアイデアを取りこぼさないため、Excelでの管理から月次会議を経て、受付用のインテークエージェントへ発展させている。これにより提案段階からROIや進捗を追跡できる。
- 体制が整うまでは約9〜12カ月かかったとし、PoCは90日で成果を出す前提でKPIに紐づけるべきで、そうしないとベンダー支出で不利になりうると指摘した。

## 章立て

- [01:01] **AI投資のROIが見えない課題** — 大手製薬のマーケティング組織で、ベンダーや技術への支出が検証されにくい問題と、AIの普及でその議論が強まっている背景を語る。
- [03:07] **業界共通の課題とMicrosoftでの経験** — Copilot展開時に顧客が時間削減ではなく既存KPIに結びついた根拠を求めた経験と、Business Value Dashboardの経緯を紹介する。
- [05:00] **Novartisでの課題の絞り込み** — AI活用要望が約200%増えた中で、業務が滞る箇所を洗い出し、7〜8領域から測定可能な2つに絞った流れを説明する。
- [07:31] **測定文化と優先順位の付け方** — まず計測を始めることの重要性と、人員投入や手作業、分断工程などビジネス課題を起点に着手点を選ぶ考え方を述べる。
- [11:46] **声の大きい人問題とインテークエージェント** — 要望を取りこぼさないための受付の仕組みが、Excelから月次会議、エージェントへ進化した経緯と、提案段階からの価値追跡を語る。
- [16:13] **同業リーダーへの助言** — データ駆動の組織づくり、ベンダーのAI利用に関するガードレール、重複する事業案件の見直しなどを挙げる。
- [18:16] **所要期間と90日での検証** — 体制整備に9〜12カ月かかり、その後も反復が続くこと、PoCは90日でKPIに照らして検証すべきことを述べる。

## 解説記事

Novartisでビジネスオペレーション・カスタマーサクセス（AI担当）ディレクターを務めるKellen Winters氏が、The AI in Business Podcastに出演し、製薬マーケティングを含む大企業でAI投資のROI（投資対効果）をどう示すかを語った。氏は以前Microsoftに約6年在籍し、現在はコンサルティングも手がけている。なお、発言は個人の見解であり、Novartisを代表するものではないと断られている。

#### 「見えない支出」とROI問題

司会者は、マーケティング組織のベンダー・外部委託費が、誰かが「本当に効いているのか」と問うまで検証されない状況を問題提起した。Winters氏は、技術投資のリターンを問うこと自体は新しい課題ではないとしつつ、AI投資の増加と既存プロセスへの組み込み圧力が強まったことで、この議論が前面に出てきたと述べている。これまで事業部門には支出の成果を示す強い圧力がなかったが、AIの浸透とともに圧力は増すとの見方だ。

これは製薬に限らない課題だという。Microsoft時代、Copilotを市場に出す際、顧客からは「1日5分の時間削減では関心がない」「自社のワークフローとKPIに結びついた根拠を紙の上で示してほしい」という声があった。Business Value Dashboardのような仕組みも、こうした対話から生まれたと説明している。さらに、AIをあらゆるものに当てはめる前に、そもそも適切なワークフローを選べているかが本質的な問いだと指摘した。

#### 詰まっている業務から課題を絞る

Novartisでは、この1年でエージェントなどAI活用の要望が約200%増え、新しいユースケース、ツール、APIプラグインの要望が社内から集まった。そこでリーダー層と、業務のどこがボトルネックになり、どこで滞っているかを確認し、AIを結びつけられる機会を7〜8個に順位付けした。その中から、増分価値を時間をかけて測れる2つに絞り、構築と拡大の計画を立てたという。

着手点の選び方について、氏はCMOやCTOなら問題箇所の見当はついていると述べる。多額の人員やリソースが投入されている領域、手作業が多い工程、組織横断の連携を妨げる分断された工程などが手掛かりだ。技術の話から入るのではなく、ビジネス課題から入るほうが経営層にとっても受け入れやすく、抵抗も小さくなるという趣旨の見解を示した。

#### まず測定する文化を作る

優先順位を変える前提として、氏が最初に挙げたのは「何かを測ること」そのものだ。測定の仕組みがなく、効果を検証せずに技術を当てはめる組織も多い。製薬のような規制産業ではシステムが分断されがちだが、それらを束ねて出発点（ベースライン）を把握し、壊れている箇所や断片化した箇所に基づいてユースケースを優先すべきだとしている。

#### インテークエージェントで提案段階から追跡

「声の大きい人の案件が優先されてしまう」という懸念に対しては、まず経営層とリーダーが主要ワークフローの優先順位を定めることが重要だと答えた。一方で、現場のアイデアを締め出さない工夫も必要になる。Novartisでは、当初Excelでアイデアを集め、毎月の会合で検討していたが、現在はそれをインテークエージェントへ発展させている最中だという。

この仕組みにより、取りこぼしの確認、データに基づく新規案件の評価に加え、優先したユースケースのPoC段階からの増分価値の追跡が可能になる。氏は、誰もが「エージェントで500万ドル節約できる」と言いがちだが、これは価値を段階的に測る現実的な方法だと述べている。司会者の言葉を借りれば、支出とリターンの監視は本番稼働後ではなく、最初の提案から始まる。

#### 他社リーダーへの助言と期間の目安

同じ悩みを持つ大企業のリーダーへの助言として、氏はデータ駆動の組織を作ること、ベンダーがAIで何を作るのかを把握するガードレールを設けること、重複する事業案件や支出の大きい案件を同僚と洗い出すことを挙げた。メンターから「常に少し遅れている」と言われたことにも触れ、それは悪いことではなく、レガシーなプロセスを少しずつ改善する余地だと捉えている。

体制が整うまでには、ゼロから約9カ月〜1年かかったという。その後も継続的な改善が必要で、削減効果の見通しは2030年まで置いているとした。ただし成果の測定をそこまで待つわけではない。PoCは90日を目安にし、その間に何を出せるかを既存KPIに紐づけて確認する。KPIに結びついていないと、技術パートナーに対して支出面で不利になりうると警告している。

#### まとめ

本エピソードの核心は、AIツールの選定よりも前に、測定の規律とベースラインを整えることにある。日本企業でもAI活用の要望が増える中、業務のボトルネックから課題を選び、測れる少数に絞り、既存KPIと90日のPoCで検証するという流れは、導入の優先順位付けやベンダー管理にそのまま応用しやすい。アイデアの受付段階から価値を追跡する発想も、PoCの乱立を防ぐ観点で注目に値する。ただし、語られているのは主にWinters氏自身の経験に基づく見解であり、具体的な成果数値は示されていない点には留意したい。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: The AI in Business Podcast「Proving AI ROI in Pharma Marketing - with Kellen Winters of Novartis」