データドリブンの時代において、ラボのデジタル化はこれまで以上に重要度が高まっています。より迅速なテスト結果に対する要求と、最適化されたラボ運用のニーズは、ラボにとって大きな課題です。現在は、このような課題に対応するために、ラボのワークフローを向上させる多様なデジタルツールとソリューションが導入されています。しかしこれは、将来のラボにとって、何を意味するのでしょうか？アジレントの 3 人のリーダーシップエキスパートが、ビジョナリーラボのあるべき姿と、これらのデジタルツールが一新する科学者の働き方について議論します。
Ken Suzuki、
アジレント・テクノロジー
戦略プログラムオフィス、
ライフサイエンス・アプライド市場
グループバイスプレジデント
Armin Jehle、
アジレント・テクノロジー
EMEAI サービスビジネス、
カスタマーサポート部門
バイスプレジデント
John Sadler、
アジレント・テクノロジー
ソフトウェアおよびインフォマティクス部門
バイスプレジデント兼
ジェネラルマネージャー
質問：特にサンプル調製など、ラボにおける自動化が進む中で、自動分析ソフトウェアも現実になりつつあると見ていますか？
回答：Ken Suzuki：はい、お客様に影響を及ぼすと見られる全般的なメガトレンドとは、お客様が求める科学的な回答が、ますます複雑化しているということです。規制が強化される中で、アジレントのお客様は、より一層複雑な化合物の分析を扱っています。既存のスタッフで、これまで以上の作業をこなす必要があるのです。さらに、バイオ医薬品などの分野においては、生成されるデータ量が急増しており、それが問題をさらに複雑化しています。AI や機械学習の発展に伴い、今後ソフトウェアは、エンドユーザーと機器との間の単なるインタフェース以上の役割を担っていくと考えています。ソフトウェアは、お客様がワークフローをより簡単に作成するための多様な機器間のコネクタとしても機能し、データ分析を促進していくものとなるでしょう。
Armin Jehle：アジレントのお客様は、テクノロジーを横断し、ラボ内のワークフロー全体を一元化、標準化、そして最終的には自動化することを求めています。OEM は現在まで、バリューチェーンにおいて自らの部分に注力してきました。お客様はこれまで以上に、制御されたコンプライアンス環境においてワークフロー全体を管理するのに役立つ、より総体的なソリューションに注目しています。自動化クロスプラットフォームのソフトウェアソリューションは、より短期サイクルで持続可能な結果を実現するという使命において、お客様をサポートするデータ管理の鍵となっていくでしょう。
John Sadler：Agilent OpenLab CDS などの分析ソフトウェアは、すでに複数の面でかなり自動化されており、その傾向は今後さらに進んでいくでしょう。ソフトウェアは、エラーの原因を解消し、それぞれの測定の全内容を自動で把握することに焦点を当てていくと思われます。現在のところ、エラーの原因としては、キーボード入力の管理不良、サンプルのハンドリングおよび配置、システム適合性、トレーニング、試薬および消耗品の管理などが挙げられます。エラーの予防は、ソフトウェアが得意な領域となります。システム管理の観点から見ると、ラボソフトウェアに関しては、自動化や標準化のほか、安全なリモート管理やサポートを実現することもチャンスとなります。また、お客様がラボデータをもっと活用できるようにする、結果の共通収納にも可能性があります。
質問：多くのラボでは現在、特に機器のセンサやその他の技術によるデータ取得など、IoT の要素を導入しています。これは、ビジョナリーラボに対し、どのようなメリットをもたらしますか？
回答：Ken：機器のアクティビティをモニタリングする手段を有するということは、分析ラボの将来像において、明らかに重要な要素の 1 つです。情報と組み合わせてすべての機器の状況を理解することにより、お客様は実質的に、ラボのエコシステムを管理するプロセスである、ラボ運用システムの作成に向けて進んでいるということです。ただし、センサによるデータ取得では、全体は把握できません。分析ラボをうまく管理するために、お客様は動作データに、サンプルと結果を追跡するシステムを組み合わせる必要もあります。さらに、機器や使用されている機器コントロールソフトウェアとは関係なく、お客様がワークフローとラボエンタープライズレベルでデータにアクセスし、管理できるようにしなければなりません。
Armin：そのとおりです。しかし、データ取得だけを目的とするデータ取得は最初の重要なステップであっても、最終的なゴールではありません。お客様は、一貫性があり、信頼できるデータソースを求めています。データを疑う時間がより少なくなる方向へ進みたいと思っています。そうすれば、成果の評価に注力し、より優れた研究上の判断を下せるようになります。これは、特に運用（オペレーショナル）データに関して当てはまります。運用データの本当の利点は、ラボがより迅速により優れた判断を下せるということです。
John：IoT テクノロジーにより、機器類および関連ソフトウェアの導入、サポート、管理を大幅に簡素化することが可能です。この技術により、所有コストを削減し、価値を生み出すまでの時間を短縮できます。さらに、IoT により、統合されたワークフローに小型のラボ機器を組み込み、作業のすべての内容を自動で把握できます。その結果、コストと廃液が低減され、後でデータを再利用することもできます。
質問：パンデミックが原因でリモートによるラボ作業が現実のものとなり、一部の実験を行うために、科学者たちがラボにいる必要がなくなりました。リモートワークが今後も継続すると思いますか？ どのようなポイントを検討する必要があるでしょうか？
回答：Ken：COVID-19 は明らかに、すでに始まっていたラボの改革を加速しました。パンデミックにより、私たちは新しく画期的な働き方を探さざるを得なくなりました。継続的な変化のきっかけとなったと思っています。一歩下がって、ラボとは何なのか考えてみましょう。ラボとは、お客様のワークフローが実施される場であり、プロセスを効率的に管理し、コラボレーションを可能にする方法を彼らに提供する空間です。リモートおよびデジタルの機能が登場したことにより、お客様はサンプル処理、測定、分析、コラボレーションを行う場所を決定します。今後はこれらの作業を、四方の壁の中に留めておく必要がなくなるかもしれません。このような機能に、自動でワークフローを実行する機能を組み合わせることにより、アジレントのお客様は、科学上の問題の回答を見つける場所と方法を選ぶことができるようになりました。
その他の興味深い開発としては、測定箇所に分析を導入する新しい技術があります。この新たなワークフローの一例は、ライン検査を実施している製造分野のお客様です。こうしたお客様は、サンプルをラボに送り返すのではなく、製造ラインで直接サンプルを検査しています。
Armin：間違いなく COVID-19 の状況は、イノベーションのための触媒として見なすことが可能です。数か月前までラボでしか実施できなかった多くのタスクが、今ではラボに縛られなくなっています。しかし、ラボ作業の性質によって、一部のタスクは現場で行う必要があり、完全にリモート化することはできません。確かに、データ解析、仮説の構想、文書化などの特定の部分は、ラボの科学を支えるために、さらにリモートで行われていくでしょう。科学者たちがリモートツールにより結果の分析に専念できるよう、お客様は、ラボ作業の湿式化学分析の部分を外注したいと考えるかもしれません。科学分野の研究者たちは、仮想チームとして、今以上にコラボレーションに取り組み、数々のイノベーションを生み出していくでしょう。
リモートツールの使用とリモートワークの導入を全般的にサポートするもう 1 つのポジティブな側面は、持続可能性です。エネルギーや廃棄物など、リソースの使用を低減することは、多くの企業にとってますます重要になっています。
John：COVID-19 は、お客様のラボにおいて、リモートワーク、リモートサポートと配備の導入を大幅に加速しました。リモート機能は今後も間違いなく継続し、いくつかの興味深い方法で拡大していくと思われます。例えば、品質を改善し、交通費を節約するために、リモートラボで実施された作業を監視またはレビューできるようにするリモートワーク技術の利用に対し、関心が見られます。また、リモートで作業した場合に、アジレントの導入サービスチームの運営が迅速化され、より上質の体験を提供できることも確認しています。移動時間を安全なリモートアクセスに置き換えるということは、より多くの専門知識を導入して問題をすばやく解決できるということを意味しています。リモートワークは強固な安全性に依存しています。アジレントは、製品ライフサイクルにセキュリティ対策を組み込み、この分野を牽引してきました。
質問：リモートラボ作業以外にも、ワークライフバランスを改善させながら、より柔軟な働き方へと移行する動きがあると思います。科学者たちにとって、これはどのようなものになると思いますか？
回答：Ken：先ほど挙げた例を拡大し、ワークフローの基本について考えてみましょう。サンプルを前処理（または測定箇所にサンプルを導入）して、測定し、データを解析して、最後に結果についての共同作業です。機器を管理するために固定された物理的位置でそれぞれの手順を行う必要があり、作業量が、多くの科学者のワークライフバランスを決定する重要な要素でした。これら 4 つの手順を分割し、科学者が（運用ではなく）科学に注力する異なるオーナーシップモデルを実現できれば、環境は大きく変化します。このような未来において、科学者は、場所と時間を問わず好きなときにワークフローを設計・実行し、他の研究者たちと協調することが可能です。
Armin：他の人たちと同じように、科学者たちも優れたワークライフバランスを求めています。科学者や研究者は、科学の問題に組織的に取り組みます。彼らは独立して作業することができ、彼らを動かしているのは実際の研究作業です。業界とその働き方のモデルの柔軟性を高めることで、科学者たちが必要不可欠な作業に専念するのを後押しできます。科学者たちは、場所に関係なく、より効率的に作業を行うことができるのです。また、世界中の他の科学者や同僚と、効果的に協働することも可能です。
John：優れたワークライフバランスへの第一歩は、ラボシステムにおいてリモートワークを採用するとともに、自動化を改善し、エラーや人間の専門知識を必要としない作業を解消することから始まります。簡単な例として、長い分析時間を設定し、それを完了するために必要な試薬量をシステムに通知させるというケースを想像してみましょう。次に、ラボを離れ、分析の進行状況について SMS で最新情報が得られるようにします。ラボに行くことなくリモートで測定結果をレビューして承認することもできるため、時間の節約と柔軟性の向上が実現します。
質問：多くの場合、偉大な科学は、同じ空間内にいる学際的なチーム間の優れたコラボレーションによって生まれてきました。ビジョナリーラボでは、分散したチームの継続的なコラボレーションをどのように可能にしていくのでしょうか？
回答：Ken：接続性とデジタルはよく取り上げられますが、これらは単に、効率化を実現する手段でしかありません。新しい機器技術は、クラウド分析、機械学習、自動化、オーナーシップモデルと組み合わせることが可能です。デジタル化・ネットワーク化ラボにより、科学者は競合製品との中核的な差別化に注力できます。居住地やタイムゾーンにかかわらず、研究、設計、開発、商品化に取り組むことができるようになったのです。
Armin：今後は、従業員たちが一緒に働く物理的に共有された空間という文脈から離れていくでしょう。未来の職場は、クラウドソリューション、仮想現実、その他のデジタルソリューションにより定義されます。この技術によって効果的なコラボレーションがさらに促進され、プロジェクト期間はより短くなっていきます。ただし、デジタルの世界と現実のラボ環境とのバランスを過小評価してはなりません。両方の世界の効果的な組み合わせが、最も有効なソリューションとなるのです。
John：すでに多くのラボが他のラボと協働したり、作業を他の企業に分散したりしています。しかし、必ずしもデータフローは安全で、自動化されているわけではありません。コラボレーションをラボデータシステムに組み込んで、分散されたチームが安全かつ全面的に協働しつつ、結果の所有権を尊重できるようにする機会が訪れています。すでに、Agilent OpenLab および SLIMS ではいくつかの分散型コラボレーションモデルを支援しており、今後もそれを押し進めていく予定です。
アジレントは、科学者の変化するニーズを理解しており、現在と将来のニーズに対応する技術とスキルに投資しています。ラボの展望に関する議論に関心をお持ちのかたは、ぜひお問い合わせください。
