武田藥品工業導入 AI 預測藥品需求，日本製藥業朝數位轉型邁進

日本製藥龍頭武田藥品工業（Takeda）近期宣布率先將人工智慧（AI）技術導入藥品需求預測，被視為日本醫藥產業數位化的重要里程碑。過去需仰賴五人團隊耗費一週時間完成的龐大數據分析，如今 AI 僅需數小時即可完成，大幅減少人力成本，有效排除人為偏差，提升決策的客觀性。

這項創舉的背景在於，日本製藥業面臨數位轉型的迫切需求：藥價持續上升、供應鏈壓力加重、庫存報廢金額居高不下，讓業界不得不尋找新解方。問題在於，AI 真能成為製藥業永續經營的答案嗎？

AI 預測能否真正解決藥品浪費問題？

武田此次導入 AI，核心目標之一就是減少藥品浪費。根據日本醫學會調查，平均每所大學附屬醫院每年需報廢逾百萬日圓的高價藥物，且其中多數來自保存期限短卻必須確保供應的藥品。AI 的應用能快速辨識不同因素間的隱藏關聯，例如藥價變動、銷售曲線、人口結構及季節性需求，並生成精準預測。

這種模式比傳統依賴經驗判斷的方式更具彈性與可靠性。尤其在日本醫療支出持續攀升的背景下，能否控制藥品浪費，將直接影響健保體系的財務壓力。然而，筆者認為 AI 並非萬靈丹。若基礎數據不足，或遇上如疫情、天災般的突發事件，AI 預測仍難以及時反應，仍需仰賴人類專業判斷。

從供應鏈效率到產業模式調整

武田的數位化並不限於需求預測，還延伸至供應鏈管理。其與三菱倉庫合作導入「ML Chain」區塊鏈平台，藉此監控藥品在配送過程中的位置、溫度及保存狀況，確保資訊透明化。藥品流向將可精準掌握至市區層級，避免短缺與囤積的兩極現象。

過去，日本製藥業長期仰賴人力分配與紙本紀錄，效率低落且風險高。AI 與區塊鏈結合，將有望形成新一代「智慧供應鏈」，不僅提升效率，更能建立信任。這或許也將改變產業模式：製藥公司將不再只是藥品生產者，而是數據驅動的供應鏈管理者，開啟全新的營運思維。

日本製藥業開始數位轉型的契機

日本社會快速邁入高齡化，醫療需求不斷增加，藥品市場規模龐大，但同時伴隨價格上漲與浪費問題。武田的案例反映出產業迫切想以數位轉型做為突破口。然而，筆者認為挑戰仍在於：第一，AI 模型須持續調校，避免因資料不足或市場波動而失準；第二，產業內部必須克服長期以來依賴人工經驗的文化，才能讓 AI 發揮最大效益。即便如此，武田的嘗試仍極具指標性。倘若這套模式獲得成功，極可能引發其他藥廠跟進，甚至推動跨國合作，把日本製藥業推向全球數位醫療競爭的新舞台。