有料コンテンツの購読
現在、Web上での有料コンテンツ購読機能は準備中です。
ご不便をおかけしますが、有料コンテンツを購読希望の方は
モバイルアプリ上で購読の手続きを行ってください
認証方法を選んでください
ご協力いただきありがとうございます。
いただいた情報は実名認証のみに使用いたします。
利用可能になる機能
コメントの公開範囲が
すべてのユーザーまで開放されます
フォロー中トピックスの投稿にコメント・返信ができるようになります
Facebookで認証を行う
LinkedInで認証を行う
名刺・学生証で認証を行う
お名前の変更には
再度実名認証が必要です
Facebookで認証を行う
LinkedInで認証を行う
名刺・学生証で認証を行う
名刺または学生証を利用して
実名認証を行いましょう
名刺または学生証をアップロード
※ 名刺等の情報は照合にのみ利用します
※ アップロードされた資料は公開されません
入力された情報に虚偽があった場合、認証が取り消されることがあります。
これに同意の上、下記のチェックボックスにチェックして登録を完了してください。
実名認証を行う
を利用して
実名認証を行いましょう
入力された情報に虚偽があった場合、認証が取り消されることがあります。
これに同意の上、下記のチェックボックスにチェックして登録を完了してください。
実名認証を行う
実名認証が完了しました
ご協力いただきありがとうございました。
一層のコミュニティ活性化に取り組んで参ります。引き続きNewsPicksをご活用ください。
利用をつづける
実名認証をして
コメントを発信しよう
現在あなたのコメント公開範囲は
フォロワーのみに限定されています
信頼性の高いコメントコミュニティをつくっていくために、実名認証にご協力をお願いします。設定を行うことでコメントの公開範囲が「すべての利用ユーザー」に開放されます。
実名認証を行う
あとで
学割プラン継続確認
学割プランは毎年4月に更新の確認を行っております。
4月以降も学割プランを継続されたい方は、
学生情報を更新してください。
学生情報を更新されない場合、
次回更新時に自動解約となります。
卒業される方等、プレミアムプランに移行される方には
1ヶ月無料期間をサービスいたします。
学割プランを更新されない場合
学生の場合
学生の間であれば、またいつでも学割プランにお申込み頂けます。
社会人になる場合
いま、アンケートに答えてプレミアムプランに移行すると1ヶ月無料の特典が受けられます。
ここで「更新しない」を選択すると、後からは1ヶ月無料の特典は受けられなくなりますのでご注意ください。
ようこそ、トピックスへ
トピックスは、「顔が見える」コミュニティを目指しています。オーナー・フォロワー同士で安心してコミュニケーションできるようプロフィールを入力していただき、トピックスをお楽しみください。
メール認証をしてください
ご登録いただいたメールアドレス宛に届くメールから
URLをクリックし本人確認をお願い致します。
届いてない場合、見つからない場合は下記から再送と認証をお願い致します。
再送設定する
閉じる
Open an app
Download an app
Close
一部の問題意識の高い大企業では内製化や、自前での育成を始めてるのはとても良いことと思います
すべてを内製できなくてもしっかりとベンダーコントロールをできることや、企画は内製できることは大きい
一方で欧米ほどでないにしてもデジタル人材の市場価格が上がっている中で、安上がりな方法として育成を選び、給与体系に手を付けないと、育成しても流出していくでしょうし、そうでないにしても外部からのプロと混ぜることでレベルが上がるはずなのに、半人前ガラパゴス人材ばかりになりレベルが上がらない、ということも起こりそう
給与水準をえこひいきする事を含めた人的投資のハラ決めが出来るかで成否が分かれそうです
デジタルスキル自体はひたすらITを学び続けている人に追いつくはずがない、というのは正しく認識するべきだし、でもこれまでの経験から違う価値を生み出せる、という意味では価値がある。
「リスキリング」と「人材採用」の2軸をどっちもちゃんと回せる会社が今後生き残るんじゃないかなあ。今後の展開がたのしみ。
というのは良いですね。リスキリングを仕事の一つとして認めていることが、確認できます。
製薬会社はデータサイエンスを使って薬の開発、マーケティング、臨床試験などの業務に活用することができますので、人材育成(内製化)へ舵取りするのは至極真っ当な方向性だと感じます。
データサイエンスと製薬会社の相関関係は以下のようなものです。
クリニカルトライアルデータの分析)新薬開発のためのクリニカルトライアルデータを分析
顧客とマーケットデータの分析:)製薬会社は顧客とマーケットデータを分析することで、新薬の需要や市場シェアを予測
薬物動態モデリング)薬物の効果や副作用などの薬物動態をモデル化
適応的試験デザイン)臨床試験の進行状況に応じて試験デザインを調整