Cloud Security Alliance Seminar jointly with KPMG/Azusa

1. 医薬品・ライフサイエンス業界の
クラウド利用とSLA
2011年11月25日
Cloud Security Alliance Japan Chapter
笹原 英司
http://jp.linkedin.com/in/esasahara
vyt04351@nifty.com
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2. AGENDA
• 医薬品・ライフサイエンス業界のクラウド利用事例
• 医薬品バリューチェーンと情報管理のリスク
• まとめ
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3. 医薬品・ライフサイエンス業界のクラウド利用事例(1)
• 米国医薬品企業のR&Dにおけるクラウド導入 （例）
• Eli Lilly社～研究者向けにAmazon Web Servicesを利用
したハイパフォーマンスコンピューティングを導入
• 特許情報や個人／患者情報が含まれない、R&Dのターゲット探索フェー
ズでパブリッククラウドを利用
• 64ノードのLinuxクラスタシステムが5分で立ち上げ可能に
• （利用例）バイオインフォマティクス配列解析プロジェクト
• Eli Lilly社は、Jericho Forumの主要メンバー
• 他に、Pfizer社、J&J社、Genentech社でもクラウドを導入
【参考】“The New Computing Pioneers” Chemical & Engineering News（2009年5月25日）
Amazon Amazon Amazon
S3 EC2 Virtual Private Cloud

4. 医薬品・ライフサイエンス業界のクラウド利用事例(2)
• “Low cost, scalable proteomics data analysis using Amazon's
cloud computing services and open source search algorithms.”
Halligan BD, Geiger JF, Vallejos AK, Greene AS, Twigger SN.
J Proteome Res. 2009 Jun;8(6):3148-53.
(/http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19358578)
ViPDAC (Virtual Proteomics Data Analysis Cluster)
プロテオミクスデータベース検索用オープンソースソフトウェア
・Open Mass Spectrometry Search Algorithm（OMSSA）
・X!Tandem
仮想コンピューターリソース
Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)
クラウドデータストレージ
Amazon Simple Storage System (S3)
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5. 医薬品・ライフサイエンス業界のクラウド利用事例(3)
• クラウドサービスの構成
【Flowchart of ViPDAC (Virtual Proteomics Data Analysis Cluster) Workflow】
出典： "Low cost, scalable proteomics data analysis using Amazon's cloud computing services and open source search algorithms.“
Halligan BD, Geiger JF, Vallejos AK, Greene AS, Twigger SN.
J Proteome Res. 2009 Jun;8(6):3148-53. 5
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19358578

6. 医薬品・ライフサイエンス業界のクラウド利用事例(4)
• クラウド利用のベネフィット
出典： "Low cost, scalable proteomics data analysis using Amazon's cloud computing services and open source search algorithms.“
Halligan BD, Geiger JF, Vallejos AK, Greene AS, Twigger SN.
J Proteome Res. 2009 Jun;8(6):3148-53. 6
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19358578

7. 医薬品・ライフサイエンス業界のクラウド利用事例(5)
• クラウド利用のベネフィット
【Time and Cost of Different ViDAC Configurations】
】
出典： "Low cost, scalable proteomics data analysis using Amazon's cloud computing services and open source search algorithms.“
Halligan BD, Geiger JF, Vallejos AK, Greene AS, Twigger SN.
J Proteome Res. 2009 Jun;8(6):3148-53. 7
http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19358578

8. 医薬品・ライフサイエンス業界のクラウド利用事例(6)
• クラウド利用のリスク
【UML Case Study Diagram for ViPDAC】
】
一連の業務プロセスが
一連の業務プロセスが、
プロセス
-オンプレミス
オンプレミス型環境
オンプレミス型環境
-パブリッククラウド
パブリッククラウド環境
パブリッククラウド環境
-プライベートクラウド
プライベートクラウド環境
プライベートクラウド環境
を わせたボーダレス
ボーダレスな
を組み合わせたボーダレスな
ハイブリッド環境で展開される
ハイブリッド環境
ハイブリッド環境で展開される
出典： "Low cost, scalable proteomics data analysis using Amazon's
cloud computing services and open source search algorithms.“
Halligan BD, Geiger JF, Vallejos AK, Greene AS, Twigger SN.
J Proteome Res. 2009 Jun;8(6):3148-53.
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http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19358578

9. 医薬品・ライフサイエンス業界のクラウド利用事例(7)
• クラウド利用のリスク
• クラウドインテグレーションとSLA
【Amazon S3のサービスコミットメント】(発効日：2007年10月1日)
のサービスコミットメント】 発効日
発効日： 年 月 日
• AWSは、いずれの月間請求期間においても、Amazon S3を月間使用可
能時間割合（以下に定義する）99.9％以上にて使用できるようにするため
商業上合理的な努力をする（以下「サービスコミットメント」という）。
Amazon S3が99.9％以上のサービスコミットメントを満たさない場合には、
サービス利用者は以下に定めるサービスクレジットを受領することができ
る。
【Amazon EC2のサービスコミットメント】(発効日：2008年10月23日)
のサービスコミットメント】 発効日
発効日： 年 月 日
• AWSは、Amazon EC2を、サービス年度における年間使用可能時間割合
（以下に定義する）が99.95％以上で使用できるようにするため商業的に
合理的な努力をする。Amazon EC2が99.95％以上の年間使用可能時間
割合を満たさない場合には、サービス利用者は以下に定めるサービスク
レジットを受領することができる。
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10. 医薬品バリューチェーンと情報管理のリスク (1)
• 医薬品ビジネスの特徴
• 1開発品目当たりの平均開発費用＝10億ドル以上
• 上市までの平均期間＝12～15年
• 時間がKPIのパラメータとして重要
• 特許／知財戦略が医薬品業界のビジネスを左右する
• 法務／知財部門の影響力が強い
• コンプライアンス（複数の規制当局への対応）
• 情報ライフサイクル管理（時間によって価値が変わる）
• 訴訟法務（eディスカバリー対策） など
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11. 医薬品バリューチェーンと情報管理のリスク (2)
• 医薬品バリューチェーンと外部委託管理
• “Time Is Money”
• BPO (Business Process Outsourcing) から
KPO (Knowledge Process Outsourcing)へ
臨床開発 製造・
製造・物流
研究所 営業部門 学術部門
部門 部門
販売
探索研究 臨床開発 生産・
生産・物流 市販後調査
マーケティング
【アウトソーシングサービスプロバイダー】
アウトソーシングサービスプロバイダー】
CRO CSO PMS
創薬ベンチャー
創薬ベンチャー 受託臨床試験 受託製造企業 医薬品販売業務 製品販売後調査
実施機関 3PL事業者
事業者 受託機関 受託機関
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12. 医薬品バリューチェーンと情報管理のリスク (2)
• 医薬品バリューチェーンとグローバル化
• ドラッグラグの問題
企業名 国内売上高比率 海外売上高比率
アステラス製薬
アステラス製薬
臨床開発 製造・56％
製造・物流％ 44％
％
研究所 営業部門 学術部門
エーザイ部門 42％
部門 ％ 58％
％
探索研究
第一三共
臨床開発
49％
生産・ ％
生産・物流
販売 51%
市販後調査
マーケティング
武田薬品工業 51％
％ 49％
％
【アウトソーシングサービスプロバイダー】
アウトソーシングサービスプロバイダー】
CRO CSO PMS
創薬ベンチャー
創薬ベンチャー 受託臨床試験 受託製造企業 医薬品販売業務 製品販売後調査
実施機関 3PL事業者
事業者 受託機関 受託機関
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13. 医薬品バリューチェーンと情報管理のリスク (3)
• 医薬品バリューチェーンとプライバシー/個人情報管理
• バリューチェーンの上流と下流で、リスクが異なる
～情報管理に求められるサービスレベルも異なる～
大
←
プ
ラ
イ 臨床開発 製造・
製造・物流
研究所 バ 営業部門 学術部門
シ 部門 部門
ー
の 販売
探索研究 リ 臨床開発 生産・物流
生産・ 市販後調査
マーケティング
ス
ク
【アウトソーシングサービスプロバイダー】
アウトソーシングサービスプロバイダー】
→
小 CRO CSO PMS
創薬ベンチャー
創薬ベンチャー 受託臨床試験 受託製造企業 医薬品販売業務 製品販売後調査
実施機関 3PL事業者
事業者 受託機関
小← 情報の資産価値 →大
情報 資産価値
情報の → 受託機関
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14. 医薬品バリューチェーンと情報管理のリスク (4)
• 医薬品バリューチェーンと事業リスク
• モノにならない医薬品は早期に撤退した方が得
～契約期間が変動する可能性がある
大
←
事
業
が
失
敗 臨床開発 製造・
製造・物流
研究所 営業部門 学術部門
し 部門 部門
た
時 販売
探索研究 の 臨床開発 生産・物流
生産・ 市販後調査
マーケティング
損
失
額 【アウトソーシングサービスプロバイダー】
アウトソーシングサービスプロバイダー】
→
小 CRO CSO PMS
創薬ベンチャー
創薬ベンチャー 受託臨床試験 受託製造企業 医薬品販売業務 製品販売後調査
実施機関 3PL事業者
事業者 受託機関
小← 情報の資産価値 →大
情報 資産価値
情報の → 受託機関
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15. まとめ
• クラウドのベネフィットとリスクのバランスをとる手段
の1つがSLA
• 複数のクラウドサービスを組み合わせて利用する業
務プロセスの方が一般的
• クラウドを利用した時点で、情報／データがボーダ
レス化していることが多い
• バリューチェーンのフェーズによって、クラウドに求
められるセキュリティ要件は異なる
• 複数の法令を遵守しようとすると、コンフリクトが起
きる可能性がある
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