電通デジタルが「ヘルス×サイエンス×AI」を一体化──dentsu health Japan・電通サイエンスジャム吸収合併の衝撃

二〇二五年九月、国内の広告・デジタル市場において記憶に残る発表が行われました。電通デジタルは、ヘルスケア領域の専門エージェンシーであるdentsu health Japanと、生体情報解析に強みを持つ電通サイエンスジャムを二〇二六年一月一日付で吸収合併し、メディカルおよびデータサイエンス領域における新事業創出を加速させると明言しました。本稿では、この統合を「広告会社の定義を更新する出来事」として位置づけ、背景、狙い、実装の要諦、リスク管理、競合環境、そして現場で機能するシナリオまでを立体的に読み解きます。

何が起きたのか：合併の事実関係と発表内容

二〇二五年九月二十六日　発表
　　　｜
　　　｜　準備期間（制度設計・人員配置・システム統合・商品設計）
　　　｜
二〇二六年一月一日　　　合併効力発生日（存続会社は電通デジタル）

合併は、電通デジタルが存続会社となり、dentsu health Japanおよび電通サイエンスジャムを取り込む方式です。社名や代表者は現行を維持しつつ、メディカル領域の専門知とデータサイエンス機能を統合し、業界特化型ソリューションを継続的に創出する体制へ移行します。社内には「dentsu health室（仮称）」を新設し、患者や医師、製薬企業にそれぞれ最適化された支援機能を持つサポート型AIの開発や、医療用コンテンツ制作の自動化を推進する構えです。

電通サイエンスジャムが積み上げてきた生体情報取得と解析、感性指標の定量化、脳波を用いた評価技術は、電通デジタルのデータマネジメントと生成系運用の基盤に組み込まれます。生活者データ、医療データ、行動ログ、生体データを有機的に結び付けることで、創造と検証を一体で回す“実戦型の研究開発”が加速します。

背景：One dentsuと国内再編の文脈

二〇二三年　グローバル経営体制をOne dentsuへ刷新
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二〇二三年　英国Tagの買収完了（制作機能とオムニチャネル運用の拡張）
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二〇二五年　AI For Growth二・〇発表、国内横断のAIセンター起動
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二〇二六年　プロモーション四社統合で新会社発足（顧客体験設計の強化）
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今回　　ヘルス×サイエンスの垂直統合を電通デジタルに集約

グローバルの執行体制は二〇二三年にOne dentsuへ移行し、意思決定と実装の速度を高める設計へとシフトしました。制作領域では英国の制作大手を取り込み、国内でもプロモーション関連会社の統合が進むなど、分散していた機能を“使える単位”へ再編する流れが続いています。今回の統合は、その延長線上にある一手であり、医療という高規制・高専門領域で「クリエイティブ×テクノロジー×サイエンス」を自社内で完結させる枠組みの確立だと捉えられます。

国内グループは「AI For Growth二・〇」を掲げ、生活者理解の高度化、生成系技術の業務実装、AIエージェント群によるプロセス自動化を一気通貫で推進しています。ヘルス領域はこのアプローチと相性が良く、専門性のサイロを解体し、臨床・研究・生活者の三者をつなぐ運用の標準化に大きな意味があります。

三社のDNA：専門性の補完関係を分解する

電通デジタル　　──　事業変革支援、顧客体験設計、データ・クラウド、生成系AI運用
dentsu health　　──　医療規制対応、メディカルライティング、学会・啓発、専門人材ネットワーク
サイエンスジャム──　脳波・心拍など生体情報解析、感性指標化、ニューロマーケティング
　　　　　　　　　　　↓
統合後　　　　　──　ヘルス×サイエンス×AIの垂直スタックを一社で提供

電通デジタルは、事業変革から広告運用までの広いレンジを、データとクラウドアーキテクチャで束ねてきた会社です。dentsu health Japanは、医療用医薬品、医療機器、病院、学会など、厳格なルールと学術的正確性が不可欠な領域で、表現と運用を整える専門性を持っています。電通サイエンスジャムは、生体信号解析や感性定量化のノウハウを有し、“研究成果をビジネスに接続する”技術翻訳の現場経験が豊富です。

三者が一体化することで、疾患別の価値仮説構築、臨床現場のインサイト把握、患者の生活文脈の設計、配信と測定、投資配分の最適化までを、同じ言語と作法でやり切れるようになります。専門のサイロを解体し、意思決定の速度と品質を同時に引き上げる“統合の合理性”がここにあります。

強化される提供価値：医療エコシステム別に見るソリューション像

患者　　　　→　症状理解支援、治療継続を促す個別化体験、服薬アドヒアランスの可視化
医師　　　　→　学会・講演会の設計最適化、診療フローに沿う情報供給、合併症管理の啓発
薬剤師　　　→　服薬指導コンテンツ、薬歴と連動する情報提示、禁忌チェックの補助
製薬企業　　→　戦略立案から実行までの一気通貫運用、適正広告表現の自動レビュー
医療機器　　→　術式動画の最適編集、導入施設の教育プログラム設計、保守体制の可視化
保険者・自治体→　予防啓発の配信最適化、生活習慣病対策のデータドリブン化

患者向けには、病期や合併症リスクに応じて情報の深さと順序を調整し、治療継続の摩擦を最小化します。医師向けには、診療フローに沿った短時間・高密度の学習機会を設計し、働き方の変化に適合させます。製薬企業に対しては、戦略立案から運用、品目横断の知見循環までを一社で担い、表現規制や医療広告ガイドラインへの準拠を自動チェックするワークフローを組み込みます。

生体データの活用は、単なる“新しい評価手法”に留まりません。服薬継続を妨げる感情的摩擦を把握し、チャネル設計とメッセージ設計に反映することで、治療成果と事業成果を同時に高める“成果志向型コミュニケーション”が実装可能になります。

データ×AI基盤の設計図：クリーンルームと生成系の融合

［院内データ］　［購買データ］　［行動ログ］　［生体信号］　［生活者パネル］
　　　｜　　　　　　｜　　　　　　｜　　　　　　｜　　　　　　｜
　　正規化　　　匿名化連携　　同意管理　　　特徴量化　　　品質評価
　　　└─────────────データクリーンルーム────────────┘
　　　　　　　　　　　　　　　｜
　　　　　　　　　　　　分析・可視化層
　　　　　　　　　　　　　　　｜
　　　　生成系AI層（ペルソナ再現、メッセージ生成、配信計画、効果推定）
　　　　　　　　　　　　　　　｜
　　　　　　　　　　　　　運用自動化

匿名化と同意管理を前提に、広告プラットフォームのクリーンルームと自社分析環境へ安全に接続し、計測と最適化を高頻度で回します。ここに、注意や興味の揺らぎを示す生体指標を特徴量として取り込むことで、行動ログだけでは捉えきれない「理解の深さ」や「違和感の発生点」を推定し、メッセージや配信設計へ反映できます。

グループの「AI For Growth二・〇」では、仮想的に膨大なペルソナを再現するモデル、クリエイティブ思考のプロセスを学習させたモデルなど、実務直結型のAIアセットが拡充されています。これらと「∞AI」を含む運用基盤を接続し、医療特有の表現ルールや情報提示順序をプリセット化すれば、品質とスピードを同時に引き上げられます。さらに、ガードレールとして、生成物の監査記録、モデル更新履歴、プロンプト変更履歴の保存を標準化し、説明可能性と再現性を担保します。

オペレーティングモデル：専門組織と人材ポートフォリオ

エグゼクティブ統括　──　案件全体の成功責任
医療ガバナンス　　　──　規制・プロモーションコード・申請審査
メディカルプラン　　──　疾患別戦略、KOL連携、教育設計
データサイエンス　　──　分析設計、因果推定、指標設計
AI運用　　　　　　　──　エージェント設計、プロンプト運用、監査
クリエイティブ　　　──　表現設計、コンテンツ制作、映像編集
メディア運用　　　　──　配信最適化、検証設計、リテール・OOH拡張
プロジェクト管理　　──　予算・スケジュール・ベンダー統括

医療広告の順守、薬機法や各種ガイドラインへの適合、学術的正確性といった前提条件の上に、データサイエンスとAI運用のスペシャリストを同じ卓に集めます。案件ごとに疾患領域や患者セグメントが異なるため、専門性の“流動化”を仕組みとして実装することが欠かせません。横断組織としての「dentsu health室」は、複数案件にまたがる知見の循環を常態化し、症例依存を超えた再現性を高めます。

国内横断のAIセンターとも連携し、モデル評価、リスクアセスメント、プロンプト監査、データのトレーサビリティを標準化します。医療情報の取り扱いに対する社会的要請へ応えつつ、プロジェクトの再現性と説明責任を両立させる設計です。

統合後のリスクと打ち手：PMIで外してはならない論点

高　┌──────────────────────────────┐
　　｜　表現規制の逸脱　｜　データ連携の同意不備　｜　品質監査の抜け　｜
　　｜────────────────────────────────｜
　　｜　人材流動の遅れ　｜　システム統合の遅延　　｜　ブランドの重複　｜
低　└──────────────────────────────┘
　　　低　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　高
　　　　　　　　　　　発　生　可　能　性

監修や法務レビュー、情報公開のタイミングは統合直後に摩擦が出やすい論点です。表現規制対応の標準手順を案件横断で統一し、クリーンルームを含むデータ接続では同意の粒度と有効期限、撤回方法までを明文化して運用します。生成物の監査記録、モデル更新履歴、プロンプトの変更履歴を保存し、説明可能性を維持することが中長期の競争力に直結します。

人材面では、領域横断のキャリアパスを提示し、短期の案件需要と中期の研究テーマを両立させる制度設計が重要です。医学的裏付けに基づく検証と、生活者理解に基づく創造的飛躍を両立させるため、社外の専門家や学術コミュニティとのアライアンスも仕組みに組み込みます。

競合比較と市場インパクト：誰が泣き、誰が笑うか

統合実行力
高　　┌──────────────┬──────────────┐
　　　｜　電通デジタル　　　｜　グローバル系大手　　｜
　　　｜　（ヘルス×サイエンス｜　（Publicis、WPPなど）｜
　　　｜　×AIの自社内統合）｜　　　　　　　　　　　｜
　　　├──────────────┼──────────────┤
低　　｜　専門ブティック　　｜　分散型の制作主体　　｜
　　　└──────────────┴──────────────┘
　　　浅　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　深
　　　　　　　　　　　　専　門　性　の　深　さ

ヘルス領域では、専門ブティックの深さと総合代理店の実行力が拮抗してきました。今回の統合は、両者の良さを同社内で束ねる構図を生み出します。制作とローカライゼーションをグローバル水準で回せる体制に、ヘルスとサイエンスの審査・監修機能を組み込み、疾患横断の横展開と高速学習を実現します。結果として、個別案件で得た学習が別領域や別地域へ迅速に移植される“学習の伝播速度”が競争力を生みます。

模倣困難性の源泉は、規制対応、医療データの取り扱い、モデル監査、学術コミュニティとの関係性といった、見えにくいが不可欠な裏側の作法にあります。ここに生成系技術とクリーンルーム運用の作法を重ねることで、コピー困難な運用資産が形成され、商談の勝率と案件の継続率に効いてきます。

制作と現地適用の領域では、グローバルでの大量制作と地域の文化・制度への適合という二律背反を解く仕組みが鍵となります。審査・翻訳・文化適合・配信最適化までを標準化し、ヘルス特有の表現基準を共通化しながら、地域規制に合わせて分岐させる“規範化された柔軟性”が差を生みます。

象徴的な活用シナリオ：新薬ローンチを一年で伸ばす

事前準備　　疾患理解の深堀り→医師・患者の意思決定障壁の抽出→感性指標の設計
発売直後　　短尺の学習機会を複層配置→メッセージのA／B連続最適化→早期離脱抑制
三か月後　　投薬継続の摩擦を可視化→生活者導線を再設計→合併症予防の啓発強化
半年後　　　施設別の導入進捗を可視化→教育動画の最適編集→地域連携施策を分岐
一年後　　　適正使用の徹底と体験の個別化→学術と生活者の橋渡しを恒常運用

発売前には、学術的エビデンスと実診療のギャップを観察し、医師と患者の意思決定を阻む要因を洗い出します。発売直後は、限られた時間で集中的に学べる短尺の学習機会を複層的に配置し、理解の深さに応じてメッセージの重み付けを変えます。感性指標と行動ログを併用し、理解不足や違和感の兆候を早期に捉えて連続最適化します。

投薬継続のフェーズでは、患者が日常生活で直面する感情的摩擦と実務的負担に焦点を当て、支援コンテンツの順序と具体性を調整します。施設別の導入状況や地域特性に合わせて教育動画を最適編集し、地域医療連携の情報設計を分岐させます。市販直後調査で得られた示唆と、クリーンルームでの購買・行動データを突き合わせ、仮説と施策の更新を高速に回すことで、一年の間に適正使用と体験の個別化を底上げします。

二〇二六年に向けたロードマップ：九十日・百八十日・三百六十五日

九十日　　合併手続の完了、専門組織の設置、人材配置、優先領域の設定
百八十日　疾患別のパッケージ化、運用設計の標準化、監査と記録の定例化
三百六十五日　大型案件での横展開、海外拠点との共同運用、成果指標の外部発信

最初の九十日で制度設計と人員配置を完了し、優先領域を明確にします。百八十日までに、医療広告の順守設計、データ接続と同意管理、AI監査の三点を標準化し、案件横断の再現性を確保します。一年の節目では、グローバル拠点との連携を前提に制作と運用の両面で横展開を進め、定量・定性の両面で成果を公表して学習速度をさらに上げます。

並行して、学術コミュニティとの共同研究をいくつかの疾患領域で走らせ、感性指標と臨床アウトカムの相関や、支援コンテンツの順序設計がアドヒアランスに与える影響など、学術的なテーマを“実装可能な示唆”へ翻訳します。研究と事業の循環を早いリズムで回せるのが、統合体制の利点です。

結語：広告会社の再定義へ

研究・臨床　→　洞察の翻訳　→　体験設計　→　表現と配信　→　測定と学習　→　再設計
　　　　　　　　（ヘルス×サイエンス×AIを一社内で連結）

今回の吸収合併は、ヘルスケアの高度な専門性、サイエンスの厳密さ、そしてAIの機動力を、広告会社の実装力へ結び付ける構造を得たという意味を持ちます。研究や医療の現場と生活者を短い距離で結ぶ橋が太くなり、企業と社会の成果を同時に伸ばす“実行可能な構造”が備わりました。広告会社とは何かという定義が更新され、価値連鎖の上流から下流までを一気通貫で設計できる新時代が開きます。

医師の働き方改革と情報接点の再設計

従来　　夜間の長時間講演会　――――――――――――――――――――
現在　　昼間の短時間講演会　―――――　―――――　―――――
　　　　オンデマンド視聴　　――――――――――　――――――――
　　　　相互型セッション　　―――――　―――――　―――――

情報提供の重心は、夜間の長時間講演から日中に配置された短時間・高密度の学習機会へと移りつつあります。短尺プログラムを複層的に組み合わせ、要点を反復提示しながら、必要な時に即参照できる知識の断片を提供する設計が有効です。双方向性を前提に、臨床現場の疑問がその場で解消される構造を持たせることで、理解の持続と行動変容が促進されます。

学会や地域研究会、企業主催の勉強会などを連動させ、診療フローの手前と奥の両側で情報が自然循環するように設計します。視聴行動や離脱パターンを精緻に観察し、感性の変動と行動ログを重ね合わせることで、どの瞬間に何を強調すべきかという編集の勘所が見えてきます。統合体制は、この編集力をデータで裏打ちし、反復と最適化を高速に回します。

グローバル制作とローカライゼーションの新基準

戦略立案　→　原版制作　→　品質監査　→　各国翻訳　→　文化適合　→　配信最適化
　　　　　　（医療表現の基準を共通化し、現地の規制に合わせて分岐）

制作の近代化は、速度やコストだけでは語り尽くせません。医療表現の基準、エビデンスの扱い、引用の作法、適応や禁忌の表記などを共通化しつつ、各国の規制へ分岐する“規範化された柔軟性”が求められます。グローバル規模での大量制作に、ヘルスとサイエンスの審査機能を組み込むことで、品質を犠牲にせず拡張可能な運用が実現します。

ローカライゼーションは単なる言語変換ではなく、文化的背景、医療制度の差異、現場慣行を織り込む編集が要諦です。現地拠点と専門組織が連携し、表現のニュアンスと実務の要請をすり合わせるプロセスを標準化すれば、発売時期や申請状況が異なる地域でも、ムダのない展開が可能になります。統合によって、この標準化が日常業務の前提となり、ブランドの一貫性と現場適合性を同時に高められます。

規制と倫理：透明性、バイアス、説明可能性をどう担保するか

　　　　　　安全（プライバシー・セキュリティ）
　　　　　／　　　　　　　　　　　　　　　　＼
　　　公平（バイアス管理）──────────説明（アカウンタビリティ）

医療領域のAI運用では、透明性と説明可能性が組織の信用を左右します。生成過程のログ化、データの出所管理、特に脆弱な集団に対するバイアス検知など、技術面と運用面の両輪が不可欠です。モデルの更新とアーカイブを規程化し、生成物の責任主体を明確にしたうえで、監査に耐える記録を残すことが、長期的な信頼の基盤となります。

広告・啓発コンテンツは、人の行動に影響を与える前提で設計されます。だからこそ、表現の妥当性、情報の正確性、反論可能性を織り込むことが大切です。統合体制では、監修と表現設計、データ検証、倫理審査の三者が同一ラインで対話する設計を標準化し、スピードと慎重さの最適解を常に探り続けるべきです。

医療データ連携の実務：同意、匿名化、リスク管理の設計

取得（同意記録）→ 前処理（匿名化・仮名化）→ 保管（アクセス制御）→ 利用（目的限定）
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　↓
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　監査（記録・検証・停止手順）

医療データ連携は、同意の粒度設定、匿名化・仮名化の実務、アクセス権の階層化、目的外利用の防止、停止と削除の手順までをワンセットで設計する必要があります。クリーンルーム運用では、外部データと突合する際の制約と、結果の可搬性に関するルール作りが要となります。プロジェクトの早期段階から法務・情報セキュリティ・プロダクトの三者で仕様を固め、現場運用へと落とし込むことが肝要です。

生体情報は、ノイズに敏感で個人差も大きいデータです。計測条件、装置校正、環境要因の管理など、取得段階の品質管理を厳密に行い、モデル側では異常値や欠測の扱いを明文化します。評価設計と現場実装の両面で、再現性を担保する手順書を整え、記録の整合性を保つことが、後工程の信頼度を支えます。

財務インパクト：投資対効果と再配分をどう描くか

探索（新規領域・新仮説）　――――――――――――――
深化（既存領域の最適化）　――――――――――――――――――――
　　　　　　　↓　成果計測の共通指標で再配分　↓

統合による効果は、短期の運用効率化だけでなく、中期の学習資産の形成という形で現れます。探索領域と深化領域を切り分け、同一の成果指標で評価しながら、次の四半期へ投資を再配分する仕組みを設けると、学習の速度と正確性が上がります。生成系と生体データの活用は、仮説の数と検証の回数を増やす“学習装置”として捉えるのが要領です。

現場の肌感覚とデータの示唆が矛盾する場面は珍しくありません。矛盾は学習の源泉です。反証可能性の高い指標設計と、失敗の学習を資産化する記述習慣をチーム文化として根付かせることで、統合の意味は財務レベルでも鮮明に可視化されます。結果として、案件の継続率、提案の採択率、制作の歩留まりなど、現場の“当たり前”が徐々に変わっていきます。

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