薬学

薬学は、人々の健康と安全を守るために、薬を科学的・臨床的に探究する学問分野

AI創薬プラットフォーム「BioNeMo」を活用し、未来の薬の分子設計を行う研究者のイメージ。実験室でAIと分子構造解析が融合する様子

未来の薬はAIが創る?薬学部の最先端研究を支える「BioNeMo」とは

1.はじめに 風邪をひいたら薬を飲む。ケガをしたら薬を塗る。私たちの生活に欠かせない「薬」は、一体どのようにして作られているのでしょうか。実は今、その薬作りの世界で、AI(人工知能)を使ったとてつもない革命が起きています […]

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最先端AI「NVIDIA PhysicsNeMo」を活用し、多数の研究者が創薬や薬学教育のシミュレーションを行う未来型研究所のイメージ

AIが薬学の未来を変える!NVIDIA PhysicsNeMoがもたらす創薬と教育の革命

1.はじめに 「新しい薬が生まれるまでには、10年以上の歳月と数百億円もの費用がかかる」…そんな話を聞いたことはありませんか?創薬の世界は、まさに時間とコストとの戦いです。しかし今、この壮大な挑戦に「AI(人工知能)」と

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薬剤とAIを組み合わせた未来医療のイメージ。2人の医師とAIが薬学研究や創薬を支援している様子

AIが薬学の未来をどう変える?教育・研究から創薬まで専門家がわかりやすく解説!

1.はじめに 「AIが新しい薬をデザインする」「難しい薬の勉強が、まるでゲームのように面白くなる」 そんなSFのような話が、もうすぐそこまで来ています。近年、目覚ましい進化を遂げているAI(人工知能)の技術が、私たちの健

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薬学部の未来をAIで分析するコンセプトイラスト。地球儀を中心に、薬・医療データ・AIアイコンが浮かび、研究者がモニターで分析している様子

【薬学部 生き残り戦略】AIが徹底分析!募集停止ドミノ時代を勝ち抜く「未来の処方箋」

1.はじめに:静かに始まった「薬学部の淘汰」、対岸の火事ではありません 医療関係者の皆様、特に大学経営や薬剤師の採用・育成に携わる方々は、最近、薬学部にまつわる厳しいニュースを目にする機会が増えたのではないでしょうか。2

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青色のデジタル背景に、人間の脳を模したAIモデル、薬剤カプセルや注射器、試薬瓶、ロボットが並ぶ未来的な医療・創薬のイメージ

2025年 AI創薬の最前線:薬学研究者と教育者が知るべき技術・課題・未来

1.はじめに:AI創薬時代の幕開け ―「ハイプ」を超えて臨床実装へ 「AIが創薬を変える」という言葉がメディアを賑わせてから数年が経ちました。かつては未来の技術として語られたAI創薬は、もはや単なる概念実証(Proof

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学習モードを使ってデータ分析や教材作成を行う薬学教育関係者たちの様子

【2025年最新版】ChatGPT新機能「学習モード」は薬学教育をどう変革するか?

1.はじめに:薬学教育は「新たな時代」へ – ChatGPT「学習モード」の衝撃 2025年7月、OpenAIは教育界に激震を走らせる新機能、ChatGPTの「学習モード(Study Mode)」を正式に発表

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薬学教育におけるAIの活用を象徴する未来的な学習空間と学生たち

AIが拓く薬学教育の新次元|学生の学力向上と研究を加速させるための提言と未来像

1.はじめに – なぜ今、薬学教育に「AIチューター」が必要なのか? 現代の薬学教育は、医療の高度化と複雑化、そして医療DX(デジタル・トランスフォーメーション)の急速な進展という大きな変革の波に直面していま

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Google NotebookLMを象徴するイラスト付きガイドブックとAIキャラクターの表紙

Google NotebookLM完全ガイド|論文整理から講義準備までAIで劇的に効率化

1.はじめに:薬学分野に訪れたAIという名の革命 こんにちは。医療研究者や薬学部教員の皆様は、日々、膨大な量の論文、臨床データ、ガイドラインと向き合っておられることと思います。その情報処理の負担を劇的に軽減し、研究や教育

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実験器具と医薬品に囲まれたAIロボットが創薬研究をサポートする未来的なイメージ

AIエージェントが薬学研究を加速する:NVIDIA技術が拓く創薬と教育の最前線

1.はじめに:薬学分野における「エージェントAI」時代の幕開け 近年、AI技術は単なる質問応答システムや画像認識ツールを超え、新たな段階へと進化しています。それが、複雑な目標を達成するために自律的に「推論し、計画し、行動

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地球を背景に瞑想する人物と、AI技術と宇宙の情報が融合した未来的なインターフェースを示すビジュアル

2025年 Obsidian × Gemini AI 活用術:薬学教育と研究の生産性を劇的に向上させる方法

1.はじめに – 薬学研究と教育における「知的生産」の新たな挑戦 薬学分野の研究者や教員の皆様は、日々増え続ける膨大な医学論文、複雑な実験データ、そして多岐にわたる教材の管理という課題に直面していることでしょ

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