講演者は、ポストコロナ時代の世界のスピードに対峙できる創薬イノベーションとして、AI・シミュレーションによる創薬プロセスの超スマート化を目指し、創薬DXプラットフォームの研究開発に取り組んでいる。例えば、製薬企業数社の化合物データを共有し、化学構造から活性・ADMETを予測するGCN（Graph Convolutional Network）の開発を行っている。また、マルチオミクスなどの実験データ、臨床データなどの多種多様なデータを用いて、患者層別化、サンプル分類、分子メカニズムの解明、バイオマーカー推定、創薬標的分子探索などのAI技術も開発している。本講演では、具体的な事例を示しつつ、創薬におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）の必要性や展望について紹介する。