製薬企業での全職種を徹底解説！！ (就活生必見)

今回は製薬会社における薬の創製から上市までに関わる部署と就職可能な部署について紹介したいと思います！

製薬会社では、通常のメーカー企業よりも多様な職種のプロフェッショナルが複雑に連携しています。
実際、就職前には全く想像もつきませんでした。

そこで、この記事を通じて

製薬会社における各職種の主な業務
もし製薬企業に入るなら、どこが一番自分のイメージと合っているのか

を把握して頂ければと思っております。

今回は理系の部署をメインに解説していきますので、「研究職」と「開発職」が中心になります！

最も大きな部署の分類はこれだ！
研究職の中での分類
開発職の中での分類
その他の研究・開発職からの転属先
まとめ

最も大きな部署の分類はこれだ！

研究
開発
営業
事業開発
海外事業
経営戦略
本社の事務関係 (人事、法務、財務、知財 etc)

の大きな分類が大体の会社が保有している部署だと思います。

その中でも新卒を採用しているのは「研究、開発、営業、海外事業 (少数) 、経営戦略 (少数) 」です。
（人事や法務に新卒を入れる会社はほとんどないと思います）

そして、今回は「研究職」と「開発職」について以下でより細かく説明していきたいと思います！

研究職の中での分類

まず研究職内での細かい業種分けです

薬理研究

動物や細胞を用いて実験を行うバイオ系の研究です。
主な業務としては以下です。

化合物の薬効を動物や細胞で評価・考察
候補品のメカニズムを解明
ニーズのある疾患・研究領域を見極めて、新たな研究テーマを創出

大学で特定の疾患について研究している人の多くはこの部署に配属されると思います。
一番製薬企業での分かりやすい研究職ですね！

個人的には一番頭を使って独創的な研究テーマを考えないといけない部署だと思っています。

（ちなみに私もこの部署です！）

モダリティー研究

最近は低分子以外のモダリティーを薬に使用することが増えてきています。
そのため、化合物合成とは違った各社が注力しているモダリティーの研究部署が存在する会社が多いです。

抗体
細胞療法
ペプチド
遺伝子治療
ワクチン　etc…

自分の担当する技術を用いて、バイオ系研究者と協力しながら創薬ターゲットを狙っていく部署になります。

薬物動態・安全性研究

ある程度候補化合物として洗練されてきた段階で、その薬の薬物動態や安全性を確認する部署です。
業務は大まかに以下の通りです

マウス、ラット、イヌ等の動物を用いた薬剤の血中・組織での濃度測定
マウス、ラット、イヌ等の動物を用いた副作用マーカーの測定

ある程度プロジェクトとして進み始めるとこれらの部署の方々が参加してきます。

化合物合成研究

薬理が見つけたターゲットに対して作用する化合物を合成する部署です。
伝統的な低分子薬のことを示しています。

ターゲットを阻害・活性化することが分かっている基本骨格に置換基などで編集
薬理が出した評価結果を基にさらに有効性・安全性を上げるための構造変化

最初の基本骨格自体は、会社によってはスクリーニングを行う部署を保有していて、そこから同定された骨格をベースに変化を加えていくパターンもあります。

物性研究

ある程度候補化合物が洗練されてきた段階で、その候補化合物がもつ物理化学的な特定を正しく把握し、薬効を担保するような工夫が必要になります。
そこで、以下の様な業務があります。

医薬品候補化合物の「物性の解明」
価値を最大化するための「前製剤・DDS研究」

最近は抗体をはじめとした新規モダリティーが増えているので、新規モダリティーに対しても物性を理解し、価値を最大化する研究は非常に重要です。

バイオマーカー研究

最近は医薬品を効果がしっかり認められる見込みがある患者に届けることで臨床の成功確率を上げることが重要視されています。

特にガンなど、患者や疾患に多様性が高い場合は適切な患者・疾患・重症度を選定しないと、せっかく効く薬が効かないように見える可能性もあります。
そこで、バイオマーカー研究では以下のことに主に取り組んでいます。

疾患メカニズムに基づいた患者層別化マーカーの探索
マーカーの診断方法の研究開発

バイオインフォマティクス研究

最近は一つの検体から膨大な量のデータを取得する技術が発達しています。

特にNGS等を用いたオミックス解析 (RNA, DNA, タンパク質 etc) では膨大なデータを元に、疾患メカニズムを探索したり、薬効メカニズムを解明する取り組みが盛んに行われています。

そこで、それらの膨大なデータを適切に解析し、解釈する研究部署がバイオインフォマティクスになります。

オミックスデータの解析とその解釈
機械学習等を用いた画像診断・動画解析
臨床データ解析による疾患理解 etc

正直言うとバイオインフォマティクスの括りでは非常に多種の領域があるので全ては例示できません。
主にプログラミング等を用いて解析を行う部署だと考えてくれると理解しやすいと思います。

生産研究

候補品がより後期のフェーズに進んだときに大量生産のための研究が始まります。
ここではざっくりと分類しておきます。

候補品を大量に製造するための生産プロセスを研究
候補品を適切に患者に投与するための製剤化に関する研究
大量合成施設での候補品の品質を解析・担保するための研究

特にこちらでも新規モダリティーが増えているので求められるノウハウは多様化していると考えられます。

この先にも実際に工場で生産を始めるためには工場での生産ラインの立ち上げや、商用生産での原価削減等様々な研究・取り組みが行われます。

開発職の中での分類

治験のモニタリング (モニター職)

開発職で採用された新入社員の多くはまずこのモニター職に配属されます。
主な業務は以下です。

医療機関への治験の依頼
進捗のモニタリング・管理と治験結果の回収

まずはここでの経験を通じて、治験の進め方や注意点などを学んでいきます。

この職種では各地の病院に訪問する仕事が多いですね。コロナ下で減っているようですが。。。

プロジェクト責任者・臨床試験責任者 (治験計画立案、全体統括等)

モニター職から昇格していくと任されるようになります。
主に以下のような仕事があります。

投与予定患者数、評価項目の決定などの治験計画を立案
治験実施施設・医師の選定
取得データに対する考察や次の試験の立案　etc…

製薬企業の中でも非常に重要な職種で、薬の命運を握っているといっても過言でない職種です！

CRO (治験受託会社) を使用することもあるため社外との交渉も盛んに行うことになります。

臨床薬理

開発の部署ですが、比較的研究領域に近い部署になります。
主に候補品のPKPDを予測する計算モデルを構築することが多いです。

非臨床データから臨床での必要投与量の予測
臨床薬理試験デザインの立案・治験実施計画書の作成支援
データ解析の実施、報告書の作成
コンパートメントモデル等を用いた臨床試験成績の予測

こちらの部署ではプログラミングを用いて解析を行うことになるので、バイオ以外にもプログラミングの知識も必須になっていきます。

その他の研究・開発職からの転属先

研究職や開発職で他の部署に異動することもあるの？

多くの方が40-50歳位までに研究所や開発部署から他部署へ異動します

以下では研究職や開発職をやっていく上での部署異動先として多い部署についても簡単に説明します。

事業開発部

社外からの候補品の導入、社外への自社候補品の導出、社外との共同研究・共同開発の案件探し等を担当する部署になります。

この部署は非常に優秀な研究者や開発職経験者が行く傾向が高いと思います。

特に最近は自社だけで創薬するのではなく、他社品を導入したり、技術提携することで会社を成長させる傾向がありますので、この部署はそれを担っている非常に重要な部署です。

特にインサイダー情報等の機密性が高い情報を扱うので、非常に秘密主義な部署になります。

知財部

医薬品は特許が非常に大事な産業です。
特許が切れれば数千億円という売り上げがなくなりますし、特許さえとれればその特許を売って数百億円が動きます。

そして、特許情報には時には高度なサイエンスの情報が含まれるため研究者や開発職の経験者が知財関連の部署に異動する傾向があります

まとめ

製薬企業で特徴的な部署・職種についてざっと解説してきました。
非常に多様な職種が関わっていそうなことはなんとなく理解できたかと思います。
（私も書いてて再確認できました。。。）

就活をする上でどの部署に応募すべきかという参考になれば幸いです。
会社によって微妙に異なるので、それぞれの会社のリクルートページも見てから応募するようにしてください！！

【製薬就活生必見】製薬会社での全職種を徹底解説