グローバル大手製薬会社が大規模なリストラと人工知能（AI）投資の拡大を同時に進め、体質改善を加速している。2036年までに約4,000億ドル（約597兆ウォン）規模の医薬品の特許満了が予告されるなか、コスト削減と研究開発（R&D）の効率化に本格的に乗り出した格好だ。
19日、業界によると、グローバル大手製薬各社は特許満了に伴う収益性悪化の可能性に備え、組織のスリム化と同時にAI中心の研究開発体制への転換を進めている。
◇武田・ノボ・リリーがいずれも大規模削減…AIへ転換
日本の武田薬品工業は15日の通期決算発表で「トランスフォーメーション・プログラム（transformation program）」を公表し、2026会計年度内に約4,500人を削減すると明らかにした。これには米国マサチューセッツ州ケンブリッジ所在の米国本社人員634人の削減も含まれる。会社は今回のリストラを通じ、2028年までに年間2,000億円（ハンファ1兆2,600億ウォン）以上のコスト削減効果を見込むとしている。
今回の組織改編は来月、韓国系幹部であるジュリー・キム（Julie Kim）の次期武田最高経営責任者（CEO）就任に合わせて進められる。武田は人員削減と併せ、来年までに新薬3品目を発売するなど事業構造の再整備にも乗り出す予定だ。
こうした流れはグローバル大手製薬全般に拡大している。グローバル製薬分析企業アイキュービア（IQVIA）と米国の製薬専門誌フィアス・ファーマが年商200億ドル以上の主要製薬17社を分析した結果、これら企業は直近1年間で計2万2,000人以上の人員を削減したことが分かった。
業界では、これを2030年代まで続く大規模な特許満了に備えた構造的戦略とみている。ブロックバスター医薬品の特許が相次いで終了し収益性悪化の可能性が高まるなか、人件費と運営コストを削減すると同時にAIの活用度を高める方向へ事業構造を転換しているとの分析だ。
実際、主要製薬各社は人員削減と並行してAI投資の拡大を進めている。デンマークのノボノルディスクは昨年9月、約9,000人規模の人員削減計画を発表し、年間約80億デンマーククローネ（約1兆8,538億ウォン）の削減を目標に掲げた。米国のメルク（MSD）も2027年までに数千人規模のリストラを通じ、年間30億ドル（約4兆4,325億ウォン）のコスト削減を進めている。
スイスのロシュは昨年までに世界で約1万の雇用を削減し、ノバルティスも全人員の約10%に当たる8,000人を減らした。フランスのサノフィも一般用医薬品事業の持ち分整理の過程で8,000人以上の人員を削減した。
これらの企業は同時に、AI基盤の研究開発能力強化にも拍車をかけている。MSDはグーグル・クラウドと協力し、最大10億ドルを投じる「エージェンティックAI（agentic AI）」の導入に乗り出し、ノボノルディスクもオープンAIと全社的なAI導入契約を締結した。
最も攻勢的な投資事例としてはロシュが挙がる。ロシュは3月、エヌビディアと共にAIスーパーコンピューティング・プラットフォーム「ハイブリッド・クラウドAI工場」を発足した。エヌビディアのブラックウェル（Blackwell）GPUを2,176基追加で確保し、現在は合計3,500基以上のGPUを運用中だ。
これは複雑な細胞構造を分析し、特定標的に結合する新規分子を探索するための超大型演算インフラであり、現在までに公表された製薬業界のハイブリッドAIインフラのなかで最大規模と評価されている。
米国のイーライ・リリーも1月にエヌビディアと10億ドル規模のAI研究所設立計画を発表した。続く2月には、1,000基以上のGPUを基盤とするスーパーコンピューター「リリーパッド（LillyPad）」の構築計画も公表した。
◇韓国でも人員削減への懸念が高まるが…AI研究開発能力はまだ「緒に就いた」段階
韓国の製薬・バイオ業界でもコスト削減と組織効率化の動きが広がる兆しが出ている。韓国政府が進める薬価引き下げ政策が収益性の悪化につながる場合、雇用不安が現実化しかねないとの懸念も出ている。
実際、昨年12月、製薬バイオ産業の発展に向けた薬価制度改編非常対策委員会が製薬・バイオ企業59社を対象に実施したアンケートによると、回答企業の総従業員数は3万9,170人だった。これら企業は薬価改編案が原案通り施行される場合、合計1,691人を削減する計画だと答えた。既存人員比で9.1%水準だ。
一方で、グローバル大手製薬と異なり、AI基盤の新薬開発能力はまだ初期段階にとどまっているとの評価が出ている。韓国製薬バイオ協会によると、韓国はAIインフラの競争力で世界5位水準だが、これを実際の医薬品開発に接合できる専門人材の競争力は世界13位にとどまった。
業界からは、韓国の製薬・バイオ産業は単なるコスト削減にとどめず、グローバル水準のAI基盤研究開発体制への転換を加速すべきだとの指摘も出ている。
業界のある関係者は「政府レベルでAI活用を強調しているが、実際のバイオ業界のAI導入は文書業務の自動化レベルにとどまる場合が多い」と述べ、「グローバル企業のように候補物質探索、臨床試験、技術検証（PoC）など研究開発全般にAIと自動化システムを適用する方向への転換が必要だ」と語った。