Job Description
Please note this job requires native level Japanese language command not only in speaking, business writing and reading.
タケダの紹介
タケダでは常に患者さんを中心に考え、世界中の人々により健やかで輝かしい未来をお届けすることを目指してきました。そして従業員一人ひとりにそれぞれの能力と熱意に応じた成長の機会を提供することにも組んで取り組んでいます。私たちと一緒に、世界中の人々のいのちに貢献し、さらなる成長と活躍を目指しませんか。
タケダは国内第一の製薬企業、そして業界を牽引するグローバルリーダーです。従業員は四つの優先順位（患者さん中心、社会との信頼関係構築、レピュテーションの向上、事業の発展）とタケダイズム（誠実＝公正・正直・不屈）のもと一致団結しています。タケダイズムは私たちの信念であり正しい方向へ導く羅針盤です。私たちは日々の業務においてタケダイズムを体現しています。
Takeda is unwavering in our commitment to patients. With the patient at the center of everything we do, we continue to innovate and drive changes that will better their lives - we’re looking for like-minded professionals to join us.
Takeda is the number one pharmaceutical company in Japan and a global industry leader –we are united by our four priorities (Patients, Trust, Reputation, and Business) and our shared values of Takeda-ism: Integrity, Fairness, Honesty, and Perseverance. Takeda-ism is more than just a word. It’s a belief and a mindset which guides our decisions, behaviors, and interactions. It’s how we strive to work and live, every day.
募集部門の紹介
JPBUのAI＆ビッグデータ部門は、データサイエンスとAI/GenAI技術を活用し、課題解決と価値創造を通じて患者さんに貢献することを目指しています。最新のテクノロジーをモニタリングしながら業務への影響を評価し、AI/GenAIの活用やトレーニング、開発や運用、医療リアルワールドデータを用いた分析により、患者さんや医療従事者のインサイトを明らかにします。また、AIに関するガバナンス構築や責任あるAIの推進に関して、社内外の組織と連携し、業務効率の向上、顧客体験の向上、長期的な製品価値の向上に寄与します。さらに、組織の一人一人がAIやビッグデータを活用し、AIリーダーとなれるよう支援することで、従業員体験の向上にも取り組んでいます。
職務内容
- ステークホルダーと協力し、業務プロセスの課題を可視化し、AIとビッグデータを活用して変革を推進します。
- ビジネスニーズを理解し、AIやビッグデータ、その他関連知識をもとに技術チーム（データサイエンティスト、データエンジニア、AIエンジニア等）と連携して効果的なソリューションの開発や外部ソリューションの導入を行います。
- AIの倫理的使用、プライバシー、セキュリティを確保するためのガバナンスフレームワークを、社内の関係部門（法務・E＆C、知財、サイバーセキュリティー等）と共に構築します。
- 社内ステークホルダーに対するトレーニングプログラムの開発や運用を通じて、JPBUのAI dexterityを向上させます。
- エンタープライズデジタルツール（myAibou、Copilot M365、Copilot Studio等やか関係するMicrosoft製品）を理解し、組織内で有効な展開施策を講じ、業務効率化に貢献します。
応募要件
＜学歴＞
＜実務経験＞
- 課題や真因の特定とデータ分析の実践経験（5年以上）
- プロジェクトや施策の企画立案~実行～評価の一連の流れを実践した経験
- 複数の部門や関係者を巻き込んでリーダーシップを発揮した経験
※以下のご経験ある方尚可
- 製薬での業務経験（営業、本部機能、メディカルなど）
- プロジェクトマネジメントの経験
- データベース研究やレセプトに携わった経験
- 日常業務での医学論文/文献の取り扱い経験
＜スキル・資格＞
- 分析スキル
- 問題発見・解決スキル
- 対人コミュニケーションスキル
- プレゼンテーションスキル
※以下のご経験ある方尚可
- AIやデータサイエンスに関連する基本知識（G検定など）
- データ分析関連資格（Excel、Python、BIツールなどの認定資格）
- 統計関連資格（統計検定などの認定資格）
＜語学＞
- 日本語（ネイティブレベル）
- 英語（ビジネスレベル初級 - 読み書きに支障のない英語力（必須）)
※ビジネスレベルの英会話力あれば尚可
求める人物像
- 医療貢献に対する強い想いを持ち、患者さんや医療従事者、ビジネスにおけるインサイトを明らかにすることやテクノロジーに対する知的好奇心が強い方
- 関係者や関係組織と必要な連携、協力、サポートを得るための提案、検討、調整をクロスファンクショナルに遂行でき、チームプレーができる方
- 自ら学び、その学びを業務に展開する意識を持ち、ご自身のナレッジをシェアできる
- 率先して新たなアイデアを生み出し、チャレンジできる方
- ビジネス課題から解決すべき真因を特定でき、責任感を持って課題解決に真摯に取り組める
仕事のやりがい
多様な部門との関わりを通じて、各部門の課題を理解し、自身の見識を広める機会が多くあります。また、ビジネス課題とテクノロジーを結び付けることで、AI/GenAIや医療リアルワールドデータに関連するプロジェクトを推進し、常に最新の製薬ビジネスやAI関連技術のトレンドを追うことが求められます。そのため、ご自身の成長を実感しやすい環境です。
本職務で身につくスキル・経験
- AI関連の知識やスキルの習得
- 幅広いステークホルダーとのコミュニケーションを通じた問題発見・解決
- グローバル組織とのプロジェクトやイベントを通じたスキルアップ・キャリア機会
その他
この職務では、製薬ドメインの知識とデータサイエンス、AI/GenAIの知識を活用することが求められます。また、医療リアルワールドデータは様々な用途で今後ますます利用が進むと見込まれています。我々のフォーカスするAIやビッグデータの領域では、従来の枠にとらわれない柔軟な考え方や取り組みが求められます。製薬業界だけでなく、日本の多くの業界で求められている人材であり、ご自身のレベルアップや新たなキャリアに関心のある意欲的な方は、ぜひご応募ください。
タケダのDE＆I
Better Health, Brighter Future
Takeda Compensation and Benefits Summary:
- Allowances: Commutation, Housing, Overtime Work etc.
- Salary Increase: Annually, Bonus Payment: Twice a year
- Working Hours: Headquarters (Osaka/ Tokyo) 9:00-17:30, Production Sites (Osaka/ Yamaguchi) 8:00-16:45, (Narita) 8:30-17:15, Research Site (Kanagawa) 9:00-17:45
- Holidays: Saturdays, Sundays, National Holidays, May Day, Year-End Holidays etc. (approx. 123 days in a year)
- Paid Leaves: Annual Paid Leave, Special Paid Leave, Sick Leave, Family Support Leave, Maternity Leave, Childcare Leave, Family Nursing Leave.
- Flexible Work Styles: Flextime, Telework
- Benefits: Social Insurance, Retirement and Corporate Pension, Employee Stock Ownership Program, etc.
Important Notice concerning working conditions:
- It is possible the job scope may change at the company’s discretion.
- It is possible the department and workplace may change at the company’s discretion.
Locations
Tokyo, Japan
Worker Type
Employee
Worker Sub-Type
Regular
Time Type
Full time
