製薬業界におけるMSL（Medical Science Liaison）の役割は、単なる情報提供者から「科学的戦略パートナー」へと進化を遂げています。その中心にあるのが、2024-2025年に本格展開され、2026年現在、業界標準となりつつある自律型AIエージェントAgentforceです。
本記事では、Life Sciences Cloudと統合されたAgentforceが、特に複雑なデータ判断を要するオンコロジー（がん領域）、とりわけ肺がん領域の業務をどう変えるのか、具体的な臨床試験データ（KEYNOTE試験）の扱いを含めて解説します。
1. Agentforce for Life Sciences：MSL業務の再定義
従来のチャットボットが「あらかじめ決められた回答」を返すのに対し、Agentforceは目標（例：「KOL面談の準備を完遂せよ」）を与えるだけで、自ら推論・計画・アクションを実行します。
MSLが直面する課題とAgentforceによる解消
MSLは膨大な論文や臨床試験データの海にいますが、準備時間は限られています。
課題 Agentforceによるソリューション
リサーチの断片化 CRM、PubMed、ClinicalTrials.gov、社内DBを横断的に統合し、数秒で要約。
準備時間の増大 自然言語で指示するだけで、KOLの研究フットプリントと最新エビデンスを自動集計。
情報の鮮度不足 リアルタイム検索により、昨日の学会発表や最新のRWE（リアルワールドエビデンス）を反映。
事後処理の負担 面談後の議事録作成、インサイト抽出、社内共有（CRM入力）を自動化。
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