【キャリア解説】二足の草鞋で極める生物統計家のキャリアパス - vol.11

製薬企業のメディカルアフェアーズ部門でメディカルサイエンスリエゾン（Medical Science Liaison; MSL）としてキャリアをスタートさせた人間が、なぜ統計解析・疫学担当者として仕事をするようになったのか。

キャリアへの漠然とした焦りの中で自身の興味と専門性を追求し、統計・疫学の道に進むまでの経緯や私の信念をご紹介します。

mMEDICI Library | ひらけ、叡智の扉

叡智の扉を、全ての人が開けるように——。

学びは、限られた豊かな人々だけの特権ではありません。

経済的困難に直面する人、地方で学習資源に恵まれない人、家事や育児・仕事に追われる人。

mMEDICI Libraryではそんな人々にこそ、最高の学びを届けるため、研究・キャリア・学習・受験のあらゆるテーマでパブリックヘルスの叡智を集めました。

隙間時間にスマホひとつで、誰もが「一流の知」に触れることを叶えていきます。

「ここを開けば、誰しもが悩みを解決できる」、そんなメディアを目指します。

この記事のまとめ

この記事を読むと分かること

• 製薬企業のメディカルアフェアーズ部門でのキャリア形成にもがいた過程

• 新卒MSLとして働き始めた後のキャリア形成の考え方

• 社会人学生として博士課程に進学するまでの経緯

この記事は誰に向けて書いているか

• 製薬企業のメディカルアフェアーズ部門でのキャリア形成に不安をお持ちの方

• 新卒入社でMSLとしてキャリアをスタートされた方，またはそのポジションを希望する学生の方

• 専門性を高めるために，働きながら博士課程進学を検討されている方

キャリアシリーズ

• 医療職の非臨床キャリア戦略論：戦略コンサルタントが教える医療職の院外キャリアサバイブ術　

• vol.1：キャリアは「資格」ではなく「意志」で選べ

• vol.2：SNSでは見えない院外キャリアの光と影を映す

• vol.3：医療職の病院外キャリアに不可欠な「三つのマインドセット」とは？

• vol.1：製薬企業で実践するパブリックヘルス - 疫学とエビデンスジェネレーションについて

• vol.22：医療データサイエンティスト：データの向こう側に人を視る

執筆者の紹介

氏名：椎葉洋之
所属：製薬企業勤務
自己紹介：東京大学にて化学、東京大学大学院にてウイルス学を学び、修士課程修了後にメディカルサイエンスリエゾン（Medical Science Liaison; MSL）として製薬企業に入社。入社後はがん領域のMSL、戦略策定を含めたチーム全体の活動を牽引する領域リードを担当。MSLとして活動していた時に携わった社内データ解析をきっかけに生物統計学に興味を持ち、現在はメディカルアフェアーズ部門の統計解析・疫学担当者として、リアルワールドデータ研究の研究デザイン設計から統計解析までを手掛ける。また、生物統計学の専門性を高めるべく、総合研究大学院大学の社会人博士課程学生として統計数理研究所の研究室に所属し、因果推論に関する研究テーマに取り組む。

編集者

氏名：菊池祐介
所属：mMEDICI株式会社
専門性：作業療法学修士。首都大学東京（現東京都立大学）・東京都立大学大学院を卒業後、病院勤務を経て専門学校・私立大学にて作業療法教育、地域共生社会の醸成に向けたリハビリテーション専門職の支援に対する研究に従事。現在は心身の健康とその人らしさの実現に向け、保険内外でのクライアント支援を展開している。作業療法の社会的意義向上を信念に、mMEDICI株式会社に参画。

監修者

氏名：廣瀬直紀
所属：mMEDICI株式会社
専門性：保健学博士・公衆衛生学修士。東京大学・東京大学大学院を卒業後、外資系製薬企業の疫学専門家として薬剤疫学・リアルワールドデータ研究を専門とする。日本・グローバルの双方で活動したのちに、全ての人がアクセス可能な一流の知のプラットフォームを作り、「知に繁栄を、辺野に豊穣を」実現すべく、mMEDICI株式会社を創業。

今のキャリアについて

MSLとしてキャリアをスタートさせる

私のキャリアのスタートは、メディカルアフェアーズという部門に所属するMSLというポジションからでした。

製薬企業におけるメディカルアフェアーズという部門は、医薬品の価値を最適化するための活動を行う部門です。

医薬品自体は情報を伴った化合物ですが、承認を取得した際には治験までの研究から得られた情報しかありません。

医薬品ができることの中（効能効果の範囲内）で、「どのような方にはよく効くのか？」「より安全に使用するために注意すべきことは？」などの、臨床現場のニーズを満たす情報を研究として科学的に妥当な形で作り出し、その情報を適切に広めることがメディカルアフェアーズの主な活動目的です。

この目的の中でMSLが担う主な役割は、臨床現場のニーズを収集することです。

実際には、社外の医学専門家に現状の治療体系に関するお話を伺ったり、様々な医療従事者の方々から製品に関する情報提供のリクエストをいただき、公表されたデータに基づいて議論を重ねる中で、臨床現場のニーズを探っていきます。


MSLとして働き始めた頃、私は疫学や生物統計学に関する知識やスキルはなく、ほぼゼロからのスタートでした。

しかし、仕事では臨床試験に関するデータの話をする必要がありました。

当時、がん領域の担当をしており、生存時間解析がよく用いられていたのですが、「ハザード比ってなんだ？そもそも、ハザードってなんだ？」や、「ログランク検定って、何をしようとしているんだ？」など、たくさんの疑問を持ちながら本や論文で勉強をしていました。

生物統計学の面白さに気づく

このように、走りながら考えるスタイルでMSLとして仕事をしていたのですが、そのような中でデータ創出のプロジェクトに関わる機会がありました。

そのプロジェクトには、「この医薬品はどのような方によく効くのか？」を探索するという目的があり、考えに賛同いただいた外部専門家と議論を交えながら社内のデータを使って解析するというものでした。

解析自体は、社内の生物統計家の協力を仰いで実施していたのですが、その方がメディカルアフェアーズ側のやりたいことを汲んで解析に落とし込む様子を横で見て、メディカルアフェアーズとして活動を行う上でのツールとしての生物統計学の強力さと、生物統計学自体の面白さを感じました。

その時から、虫食い状態だった生物統計学の勉強を基本から取り組み始めました。

大学時代の教養課程で学んで自分の中に残っていた（と思っていた）のは記述統計の基礎程度で、基本的な分布についてはあやふやな状態でした。

推定論や検定論などは言わずもがなでしたので、とりあえず統計検定２級を一つのマイルストーンとして、自分が理解しやすい本を探して勉強していました。

当時は、勉強していたことをそのまま仕事で使うわけではありませんでしたが、数式と向き合っている時間は仕事で悩んでいることなどを忘れて心が落ち着く感じがして、キャリアアップのためにやっているというよりも、「良い趣味を持ったな」という感覚でした。

医療情報データベース活用に興味を惹かれる

そうしているうちに、今度は医療情報データベースに触れる機会がありました。会社が関心のある疾患領域の市場性を評価するという仕事があり、そこにメディカルアフェアーズとして参加をしました。

市場性の評価にあたっては、対象となる患者数の予測などの情報が必要となり、何かしらのデータを使って推測することになります。そこで、レセプトデータベースを評価手段の一つとして使用しました。

これは、自分にとって初めて医療情報データベースに触れた機会でした。

実際に行ったのは簡単な集計でしたが、データの由来によるデータベースごとの特徴や、レセプト病名などのレセプトデータベース特有の限界など、「これまで触れてきた治験などのデータとは随分違うのだな」というのが第一印象でした。

それと同時に、「とても注意が必要だけど、上手く使うことができればメディカルアフェアーズとしての活動の幅も広がるな」という、医療情報データベースのポテンシャルの高さを感じ、興味を惹かれました。


その後、MSLからチーム全体の活動を牽引する立場に変わり、チームの活動を計画するような仕事をするようになりました。

その時の仕事に、ある疾患を患っている方が実際にどのような経緯で診断を受け、どのような処方や医療行為を受けているのかを把握するための手段として、医療情報データベースを使うことに取り組んでいました。

その時は保険者データベースを使用したのですが、このデータベースの特徴として、同一の保険者に加入している限り、転院しても患者を追跡できる点があります。そのため、担当医薬品の効能・効果に関する情報だけでなく、その他の情報を経時的に得ることも可能でした。

この経験を通じて、医療情報データベースの活用にさらに興味を持つようになりました。

また、この段階で、ある程度のデータハンドリングができるようになり、データベースの中身なども把握できるようになりました。その結果、医療情報データベースを使って研究を行う際に、「何ができて、何ができないのか」を正しく区別することの重要性を実感しました。

生物統計学の専門性を高める

このように、私の業務におけるリアルワールドデータ関連の仕事の割合は、次第に大きくなっていきましたが、同時に、社内データ解析をきっかけに始めた生物統計学の勉強も継続していました。

そんな折、同僚から、日本科学技術連盟が主催する「臨床試験セミナー 統計手法専門コース（通称 BioS）」の存在を教えてもらいました。

BioSは、主に製薬企業の生物統計家が社内研修の一環として参加する、１年間のプログラムです。日本を代表する生物統計学の専門家から、統計手法を含む臨床試験に関する座学を学び、さらに模擬的な臨床試験の実習を通じて、実践的なスキルを習得できる内容となっています。

それまで私は独学で生物統計学を学んでいたため、同じ志を持つ仲間や実務の専門家と交流したいという思いが次第に強くなっていました。

そんな中、このプログラムでは、生物統計家の方々とともに学び、実習を通じて統計手法の実践的な活用を学べると知り、「この機を逃さず参加するしかない」と強く感じ、個人として受講を決めました。

BioSでは、プロトコールや統計解析計画書の作成方法から、解析に至るまでの試行錯誤に至るまで、特に実習を通じて多くのことを学びました。

また、参加者との交流を通じて博士課程に関する話題に触れる機会も多く、それが私のその後の選択に大きな影響を与えました。

さらに、講師の先生方の多くは自身の研究室を運営されており、座学の合間に研究室の紹介をされることもありました。その影響で、次第に生物統計学の「研究」という側面にも関心が向かうようになりました。

それまで、生物統計学は「学ぶもの」「活用するもの」という認識でしたが、先生方の話を聞くうちに、「研究対象」としての生物統計学に興味を抱くようになったのです。

BioSで講義を担当されている先生方の研究室も魅力的でしたが、最終的に私は統計数理研究所の研究室を選び、博士課程の社会人学生として進学しました。

幸いにも、指導教官の先生は社会人学生への理解が深く、研究は基本的に独自に進め、定期的に進捗を報告しながら指導を受けるスタイルを取っています。そのおかげで、仕事と両立しながら博士課程の研究を進めることができています。

メディカルアフェアーズ部門の統計解析・疫学担当者へ転身する

メディカルアフェアーズの業務と博士課程の研究を両立する生活にも次第に慣れてきた頃、社内でメディカルアフェアーズ部門の統計解析・疫学担当者の公募が出されました。

当時、博士課程での研究を通じて、これまで学んできた統計手法の新たな側面を発見し、統計学の奥深さにますます魅了されていました。

また、仕事においても統計解析に関わる業務の割合を増やしたいと考えていた矢先であったため、この社内公募を目にした時は、「乗るしかない，このビックウェーブに」と強く感じました。

こうして異動が決まり、現在はメディカルアフェアーズ部門で統計解析・疫学担当として勤務しています。

私の役割は、製品のメディカルプランを企画・実行するチームが考案した研究アイデアを、レセプトデータベースなどのリアルワールドデータを活用して具体化することです。

私に生物統計学の力強さと面白さを教えてくださった生物統計家の方のように、「この人に任せれば間違いない」と信頼される専門家を目指しています。そのためにも、企画担当者の意図を的確に汲み取り、丁寧な対話を重ねながら進めることを何より大切にしています。

なぜそのキャリアを選んだのか

キャリア選択において、私の中には二つの根本的な感情がありました。

一つは、漠然とした焦燥感であり、ネガティブに感じられる感情です。具体的には、「明確なバックグラウンドを持たないまま、メディカルアフェアーズ部門で働くことへの不安」でした。

メディカルアフェアーズ部門には、通常、開発部門や営業部門などで経験を積んだ後に異動してくる方が多く集まります。しかし、私は修士課程を修了後すぐにこの部門でキャリアをスタートさせたため、周囲で活躍されている方々のように価値を発揮するにはどうすればよいのか、思い悩むことが少なくありませんでした。

ただ、その答えは明確でした。「自分も何かしらの専門性を持つしかない」と。では、その専門性をどの分野で磨くべきか――そう考えたとき、もう一つの感情が私を後押ししました。

それは、「自分が面白いと思えることをしたい」という、ポジティブな感情です。

キャリア形成に関する理論の一つに、計画的偶発性理論（Mitchell et al., 1999）があります。この理論では、「個人のキャリアの大半は、予期しない偶発的な出来事によって形成される」とされています。私はこの考え方に強く共感しています。

振り返れば、学生時代から、その時々で興味を引かれたことに飛び込み、学部・大学院の進学先や就職先を決めてきました。この姿勢は今も変わりません。

現在のキャリアも、生物統計学や医療情報データベースとの出会いがあったからこそ築かれたものです。キャリアをスタートした当初は、こうした分野に携わることになるとは想像もしていませんでした。

ここまでお読みいただいた方の中には、「計画性がないのでは？」と感じられた方もいらっしゃるかもしれません。

その直感は、ある意味では正しいかもしれません。ただ、一つだけ、私が常に大切にしている信念があります。それは、「目の前にいない誰かを笑顔にし、自分も笑顔になる」 ということです。

例えば、私が携わる製薬企業の仕事において、企業の役割の一つは医薬品を開発し、必要とする方々へ届けることです。

しかし、最終的にその医薬品を使用するのは、私の目の前にはいない人々――もしかすると、未来の自分や家族かもしれませんし、まったく知らない誰かかもしれません。

直接「この薬があってよかった」という声を聞く機会はないかもしれませんし、患者さんの笑顔を目の当たりにすることもほとんどないでしょう。

それでも、自分の仕事や専門性が、医薬品が届くまでのプロセスに何らかの形で貢献し、その結果、誰かが笑顔になれるのであれば――そして、その過程で自分自身も専門性を発揮し、充実感を持って笑顔で働くことができるのであれば――いつか振り返ったときに、「ああ、やっていてよかった」と心から思えるはずだと信じています。

現在は生物統計学や疫学の知識を活かして仕事をしていますが、「誰かを笑顔にできること」を軸に、これからも自分自身が笑顔でいられる範囲の中で、柔軟にキャリアを築いていきたいと考えています。

引用文献

Mitchell K. E., Al Levin, S., & Krumboltz, J. D. (1999). Planned happenstance: Constructing unexpected career opportunities. Journal of counseling & Development, 77(2), 115-124.

そのキャリアにたどり着くために努力したこと

正直に言えば、意識的に努力したという実感は、それほど強くありません。

ただ、これまでの歩みを振り返り、何が影響を与えたのかを考えると、自分が興味を持ったものとの接点を途切れさせないようにしたことが、大きな要因だったと思います。

具体的には、生物統計学の勉強を個人で続けたり、BioSに参加したり、さらには博士課程へと進学したりと、学びの機会を常に持ち続けるようにしてきました。

Louis Pasteurは、「偶然は、準備のできていない者を助けない」という言葉を残しています。私にとって、生物統計学との接点を持ち続けたことこそが、「準備」だったのかもしれません。

何かと接点を持ち続けるには、理想を言えば「少しでもいいから毎日続ける」ことが望ましいでしょう。とはいえ、それはあくまで理想論です。残念ながら、私にはできませんでした。

そこで、興味のあることとの接点を保つために、二つの工夫をしました。

一つ目は、「毎日続けなくてもいい」と割り切ることです。

私は、「継続しなければならない」と強く意識すると、かえって気が重くなり、手が止まってしまうことがあります。しかし、「多少途切れても、続けてさえいれば良い」と大らかに構えることで、気持ちが楽になりました。

二つ目は、自分を「やらざるを得ない環境」に置くことです。

私にとって、それはBioSへの参加や博士課程への進学でした。一見、自ら行動を縛るような選択にも思えますが、取り組むのはもともと興味を持っていたこと。いざ始めてみると、自然と楽しさが湧いてくるものです。

そのキャリアを目指す人へのメッセージ

私が伝えたいメッセージは、

「自分の専門性を決めるのに遅すぎることはない」

ということです。


専門性を持つということは、何かに向き合い続けることにほかなりません。そして、その「何か」に継続的に取り組むためには、自分が興味を持てる分野であることが大切です。その方が、自然と長く続けられる可能性が高いからです。

私自身、現在の仕事に関連する分野に、当初から強い関心を持っていたわけではありません。学生時代に生物統計学を学んでいたわけではなく、一貫してこの分野に携わってきた方々と比べると、「出遅れてしまった」と感じることもありました。

しかし、時間の経過とともに考え方や興味の対象が変化することは、決して珍しいことではありません。そうした変化を受け入れず、他人と自分を比較しても意味がないと考え、今は「現在の自分の関心」を何よりも大切にするようになりました。

もし、少しでも興味を持てることに出会えたなら、たとえ僅かな関わりであっても、接点を持ち続けることをお勧めします。その積み重ねが、やがて「準備」となり、専門性を築くきっかけに繋がるはずです。

特に、私と同じような状況にいらっしゃるメディカルアフェアーズ部門の方々は、会社によっては製薬業界における多くの部門の仕事を「つまみ食い」できるような立場にあると思います。色々な方と仕事をされる際には、ぜひ自分の内なる声に耳を傾けてみてください。

私自身、生物統計学に加え、医療情報データベースを活用した薬剤疫学や、それに関連する統計手法にも関心を抱いています。博士課程では、生物統計学を含む数理統計を研究対象とする研究所に所属していますが、疫学そのものに触れる機会は限られています。

そのため、mJHONSNOWに参加し、新たな興味の対象との接点を持ち続けるようにしています。

こうした取り組みが、将来訪れる偶然をつかむための「準備」となることを期待しつつ、これからも自分の興味と向き合い続けていきたいと思います。

先人の多様な知識と経験に学び、パブリックヘルスのキャリアパスを築くならmJOHNSNOW！

この記事を読み、「パブリックヘルスとキャリアの選択肢を広げたい」「MPHの専門性はどのような仕事で発揮できるの？」「全世界の業界専門職の方と繋がりたい」と思われた方もいらっしゃるでしょう。

そんな方には弊社が運営するオンラインスクールmJOHNSNOWがお勧めです。

mJOHNSNOWはスペシャリストが運営する臨床研究・パブリックヘルスに特化した日本最大規模の入会審査制オンラインスクールです。運営・フェローの専門は疫学、生物統計学、リアルワールドデータ、臨床、企業など多岐に渡り、東大、京大、ハーバード、ジョンズホプキンス、LSHTMなど世界のトップスクールの卒業生も集まっています。

本日解説したキャリアに加えて、みなさんの専門性を伸ばすためのコンテンツが目白押しです！

・スペシャリスト監修の臨床研究・パブリックヘルスの講義が毎月7つ以上開催
・過去の講義が全てオンデマンド動画化されたレポジトリー
・スクール内のスペシャリストに学術・キャリアの相談ができるチャットコンサル
・フェローが自由に設立して学べるピアグループ（ex. RWDピア）
・24時間利用可能なオンライン自習室

「パブリックヘルスを、生き様に」をミッションに、『初心者が、自立して臨床研究・パブリックヘルスの実践者になる』ことを目指して学んでいます。初心者の方も大勢所属しており、次のような手厚いサポートがあるので安心してご参加ください！

・オンデマンド動画があるから納得するまで何回でも、いつでも学び直せる
・チャットコンサルで質問すれば24時間以内にスペシャリストから複数の回答が
・初心者専用の「優しいピアグループ」で助け合い、スペシャリストが”講義の解説”講義を毎月開催

詳細を見る｜ 無料体験に申し込む

【YouTubeラジオコンテンツ　耳から学ぶシリーズ】

YouTubeラジオコンテンツ「耳から学ぶシリーズ」は、仕事や育児で忙しい人が10分のスキマ時間に“ながら聞き”で学べる音声コンテンツです。

すべてのコンテンツを疫学専門家が監修し、完全無料で毎日投稿していきますので、ぜひチャンネル登録してお待ちください。

シリーズ一覧

• 耳から学ぶ 因果推論

• 耳から学ぶ 医療職・研究者のための生成AI活用術

• 耳から学ぶ 医学研究デザイン

• 耳から学ぶ 生物統計

キャリアシリーズ

• 医療職の非臨床キャリア戦略論：戦略コンサルタントが教える医療職の院外キャリアサバイブ術　

• vol.1：キャリアは「資格」ではなく「意志」で選べ

• vol.2：SNSでは見えない院外キャリアの光と影を映す

• vol.3：医療職の病院外キャリアに不可欠な「三つのマインドセット」とは？

• vol.1：製薬企業で実践するパブリックヘルス - 疫学とエビデンスジェネレーションについて

• vol.22：医療データサイエンティスト：データの向こう側に人を視る