About G4A Tokyo Dealmaker 2020
G4A Tokyo Dealmaker 2020

現在募集中の課題はありません。

次回の課題が決定しましたら、こちらのサイト及びTwitter、ニュースレターから最新情報をお知らせいたします。

第6回課題について

「G4A Dealmaker」は革新的なデジタルテクノロジーを有する企業とバイエルのコラボレーションの機会を支援・提供するグローバルプログラムです。バイエルから様々なビジネス上の課題やニーズを順次提示し、各課題に対してアプローチできる革新的なソリューションを募集します。実際の課題に対し、企業とバイエルの持つそれぞれの強みをコラボレーションすることでヘルスケアの発展に貢献したいと考えています。

「G4A Tokyo Dealmaker 2019」ではバイエル薬品の日本における研究開発およびラジオロジー(画像診断)に関するビジネス上の課題に対してソリューションを募集します。応募企業は事前審査を経て、”Matching meeting” にて直接バイエル薬品の課題責任者と具体的なコラボレーションの機会を探ります。コラボレーションの合意をした企業は、10月下旬に予定されている”Signing Day”で対外的に公表いたします。
また、応募期間中に募集説明会を開催する予定です。詳細はページ下部よりご確認ください。

G4A Tokyo Dealmaker 2019では下記のようなことが期待されます。

  •    バイエル薬品とのコラボレーションを通してヘルスケアにおけるニーズを解決する
  •    バイエル薬品とのビジネスチャンスを探索する
  •    スタートアップ企業のアイディアやツールの開発を支援する
  •    ヘルスケア市場におけるネットワーク構築およびプロモーション

チャレンジ課題(募集領域)

研究開発

新薬を一日でも早く世の中に送り出すことは製薬企業にとって最も重要なミッションの一つです。
新薬の開発には多くの段階があり、長い時間を必要とします。基礎研究から始まり、動物における非臨床試験やヒトにおける臨床試験を通した有効性と安全性の検証、さらには錠剤の設計などを行います。さらに、厚生労働省へ承認申請し、承認された薬のみ製造販売することができます。

私たちはそれぞれ段階で発生する様々な課題に対して、デジタルを用いたアプローチを行うことで新薬を一日でも早く患者さんに届けることに貢献したいと考えています。

開発薬事

医薬品の承認申請関連文書には、正確で理解しやすく、誤解が生じない、質の高い文章が求められます。文書作成中の編集や校正・校閲作業はマニュアルで行われており、膨大な時間が費やされています。そこで、デジタル技術によってこれらの作業を支援することで、文書の質及び作業効率を向上できるソリューションを募集します。

課題 詳細
申請文書作成の作業効率化と質向上

私たちは「Patients First」をモットーに、一日でも早く新薬を世に送り出すため、新薬の開発に要する時間を短縮するアプローチを積極的に行っております。

新薬の承認申請には、それまでに得られたデータ等をまとめた膨大な量の資料を準備する必要があります。一日でも早く承認が得られるよう、資料は臨床試験データ結果が整い次第できる限り早く作成し、さらに、承認審査がスムーズに行われるような読み手が理解しやすい質の高い資料を作成することが重要です。

私たちは、これまでに蓄積してきた承認申請資料に関する多くのデータを有しておりますが、新しく資料を作成する際に過去データを最大限に活用できておりません。これらのデータをデジタル技術を活用し、最大限に活用することで承認申請資料の作成時間を短縮し、さらには質の高い文書を作成したいと考えています。

具体的には、これまで社内で蓄積もしくは作成されてきた承認申請文書のデータを利用して、同じ薬剤品目の新規資料・文書を(半)自動作成と(半)自動校正が行えるような革新的デジタルソリューションを探しています。

下記のようなソリューションを検討しておりますが、あくまで一例であり、その他革新的なソリューションも探しています。

(承認申請資料作成の流れにおけるデジタル活用イメージ)
想定技術:RPA, AI

  •    資料のアウトライン・ストーリーラインをマニュアルで箇条書き作成(モックアップ文書)
  •    モックアップ文書の薬剤品目や資料内容に応じて関連ファイルから(半)自動でコンテンツを抽出し、文章内に自動で挿入
  •    文章の長さや主語が適切かどうかなど、挿入された文章の(半)自動校正
インテリジェント文書レビュー

文書の校閲作業中の校閲者によるコメント注釈と、コメントを受け取った編集者の対応作業を効率化する下記のようなインテリジェントな文書レビューソリューションを募集します。

校閲者視点での要件

  •    コメントを一か所注釈としてつけた時、同じコメント箇所を自動的に探し出し、同じコメントを注釈として付与する。
  •    コメント内容を学習する
  •    学習して蓄積されたコメントは、グループ化される。分類項目としては、誤記、日本語文法上の不備、スタイル見かけ体裁、共通利用専門用語逸脱、共通利用略語逸脱、等
  •    上記がある種の辞書となり、これを利用した自動コメント注釈付与を実施
  •    既にあるコメント内容との整合性確認(矛盾は指摘される)
  •    同時に複数の校閲者がコメント注釈付与できる。
  •    コメントに優先順位を明示できる
  •    MS-WORD上で操作できる
  •    他校閲者のコメントを閲覧できる

編集者視点での要件:

  •    コメントを「受入OK」とすると、文書中の該当箇所が自動的に更新処理される
  •    一つのコメントに対して対処すると、同じコメントに対して同様の処理を自動で実施
  •    コメント対応を学習する
  •    学習されたコメント対応が提示される
  •    MS-WORD上で操作できる
  •    コメント対応の一覧が作成され、校閲者がそれを見てコメントがどう処理されたかを確認することができる
元資料を利用した文書編纂

作成している文書は、様々な情報源からその内容を引用利用します。ある情報源の一つの表を引用利用したい場合、その表をコピー&ペーストし引用元記載も手入力しています。この編集作業を効率化するソリューションを募集します。

求められる要件:

  •    コピー、もしくはリンクの選択が可能である
  •    引用元記載が、自動入力される
  •    編集中文書と引用元情報源は、現在利用している電子文書管理システム
    (EDMS)で管理されているが、EDMSに依存せずに実現可能
  •    MS-WORD上で操作できる
自動略語(用語)表作成

申請文書には、文書中で利用する略語をその文書中に説明する表を持つことがあります。現在は、編纂者が目視でそれらを拾い集めて表にしていますが、この作業を自動で行うソリューションを募集します。

求められる要件:

  •    MS-WORD上で操作できる
  •    ワンクリックで高速で自動作成される
  •    一つのWORDファイルだけではなく、複数のWORDファイルに対しても自動表作成が可能
  •    複数のWORDファイルに対して既にある略語表の内容を確認して競合があった場合はそれを明示する
  •    編纂者が、WORDファイルの任意の場所にその表を作成することができる。
  •    自動作成された表を編集できる

製剤設計

医薬品の剤型は、最大限の治療効果が得られるよう、様々な特性(安全性や有効性、安定性など)を考慮し設計されます。また、製剤特性には薬物の化学的性質や製造工程など、様々な因子が複雑に影響しあいます。そのため、それぞれの因子の因果関係を理解し、様々な試験を通して製剤設定の最適化をすることが非常に重要です。

課題 詳細
製剤設計ツール

医薬品の製剤設計では、有効成分(薬)がその効果を最大限発揮できるよう、組み合わせる成分(添加剤)の種類と量、さらには製造方法と操作条件を決めていきます。

この際、非常に多くの組み合わせが存在し、その結果得られた製剤の特性値も多岐に渡ります。これらの中から意味のある相関関係や傾向を見い出し、進むべき方向性が得られるか否かは、製剤設計者のセンスと経験に大きく依存しています。また、複数の組み合わせと得られる特性値が互いに連動していることも多く、利用できるデータが多ければ多いほど最適解を見出すのが難しくなるというジレンマがあります。人間の頭では影響が少ないと判断したパラメータを無視して単純化した系で考えざるを得ず、結果として予測精度が低く、誤った判断を下す可能性もあります。

そこで私たちは以下のようなソリューションを募集します。

  1.      製剤設計に関わる多種多様なデータを一元管理できるツールであり、
  2.      統計学的手法でデータの加工・変換が可能で、
  3.      重みづけを含む目標値又は範囲を自在に設定でき、
  4.      相関関係・因果関係・傾向・共通項等を自動的に見い出し進むべき方向性・最適解を提案する。
サンプル管理ツール

医薬品の製剤設計では、試験に用いる多種多様なサンプル(試薬・試液、標準物質・標準溶液、原薬、添加剤、製剤、中間製品)を取り扱います。サンプルは厳密に管理される必要があり、同一のサンプル・ロット番号であっても、異なる保管状態に置かれたものは別のサンプルとして区別する必要があります。

これらの管理のために、以下のようなソリューションを募集します。

  1.        サンプルを一元管理できるツールであり、
  2.        任意のルールで発行された識別番号を付与・登録でき、
  3.        サンプルに貼付するバーコードもしくはQRコード付きラベルを       生成でき、
  4.       電子的管理簿による在庫管理が可能(コンピュータシステムバ リデーションに対応)で、
  5.       すべての変更履歴が残り改ざん不能(データインテグリティ対 応)で、
  6.       すべての手順が直感的に操作可能な研究室用サンプル管理システム

クリニカルオペレーション

新薬の開発において、ヒトでの臨床試験は薬剤の安全性・有効性のデータを得る上で最も重要なプロセスです。クリニカルオペレーションでは臨床試験の遂行や試験に参加する患者様の人権と安全性が保たれているかをモニタリングしています。治験薬に関する管理は厳密に行われる必要があり、デジタル技術を使用したアプローチを通して高精度かつ管理の煩雑さを軽減することに寄与するソリューションを募集します。

課題 詳細
服薬管理/Drug accountabilityサポート

臨床試験においては、臨床試験実施計画書(プロトコール)に従い、適切に治験薬を服用して頂くことが重要です。

日本では服薬率は高いものの、服薬状況を正確に測れておりません。また、治験以外の通常診療の下、医薬品を服用されている患者様が治験に参加される場合、医薬品ならびに治験薬の服用が複雑になるため、服用錠数間違いや服用時間を混乱される可能性があります。

指示された通りに服薬頂く患者様自身の努力、医療機関関係者のご尽力などの負担を少しでも減らせるよう、「誰が、いつ、何錠服用したか、わかるような仕掛け」や「患者様が服薬を継続しやすくなる仕掛け」を募集します。

治験薬の充填数量保証

臨床試験においては、治験薬(未承認薬)の適切な管理が求められます。その一環として、治験薬を医療機関から患者様へ交付した後、次回来院時に返却頂き、その交付数量、服用数量および残数の整合性を確認する作業が発生します(Drug accountability)。

弊社から提供する治験薬はHDPEボトル包装品であるため、外側から充填された錠数を目視で確認できません。また治験薬は治験薬ごと、かつ治験デザインごとに充填数量が異なるため、多くの製造(包装)工程は手作業で行われています(市販品は錠数管理を含む製造ラインが製品ごとに確立されています)。

そのため、治験薬返却時に錠数の不整合が発生した場合、最初から正しい錠数が充填されていない可能性が否定できず、不整合の原因特定が煩雑になることがあります(例:充填錠数不足が原因なのか、患者様での紛失等が原因なのか)。

そこで、「例えば30錠充填のボトル包装品であれば、30錠入っていることを保証できるソリューション」を募集します。

治験薬の温度管理

開発中の治験薬は十分な安定性データが揃っていない状況があり、医薬品に比べて厳格な温度管理を求めざるを得ないケースが多々あります(例:25℃以下保存、凍結を避け2-8℃保存)。輸送中の温度管理が適切であることを保証するため、専用の輸送箱に温度記録計を同梱して医療機関へ治験薬を納品していますが、以下のような様々な問題があります。

  •    輸送箱が大きく重いため、配送業者によるトラック手配に手間がかかる。
  •    配送業者の手違いで温度記録計の入れ忘れ等、配送手配中に問題が発生するリスクがある。
  •    輸送箱が大きく重いため、臨床施設での引き取りが煩雑。輸送箱の返却が必要なものもある。
  •    温度記録計の記録読み取りが煩雑。現状、USB接続タイプの温度記録計を用いて輸送中の温度を記録しており、受領する医療機関で温度記録を読み取るために医療機関のPCに接続する必要があるが、セキュリティの観点から、温度記録計のPC接続ができない場合がある。

そこで、「特別な輸送箱や温度記録なしで輸送温度を保証する仕組み」や「USBを使わずに温度記録を入手する仕掛け」を募集します。

ラジオロジー(画像診断)

ラジオロジー領域では、X線やコンピュータ断層撮影(CT)、磁気共鳴画像(MRI)、超音波診断(US)といった画像診断のための造影剤や自動注入器、関連付属品など、多様な製品群を提供し、また医療情報システムにも注力しております。造影画像診断の医療現場で抱える課題に対して、安全で適切な革新的ソリューションを募集しています。

課題 詳細
症例データベースおよびAIを活用した診断サポート

症例データベースを構築し、放射線科医が画像診断中に類似の症例を提示する診断サポートツールを開発し、更に、得られた画像情報から、AIを用いて、病変リスク領域を自動検出できるサポートツールを開発し、放射線科医による読影時間を短縮するソリューションを募集します。

  1.      症例データベースの構築(例えば、医療機関が独自に構築したデータベースを収集・統合する)
  2.      Deep learningによる病変リスク領域の自動検出と可能性のある疾患病名の診断のサポートソフトの開発。
  3.      画像診断中に類似の症例を提示する。
  4.      症例のレポートシステムを構築する。
  5.      BayerのRadimetricsのアプリケーションとして、院内のPACSと連結し、情報の共有化ができる。

注) Radimetricsは、各検査での画像及び線量情報をDICOMで受信し、シミュレーションによる推定線量を算出でき、算出した線量情報は、PACS、RIS、電子カルテ等の他システムと、HL7やURLを用いて連携することにより、病院全体で情報共有が可能。

バイエルの有するMRI造影剤によるMRI診断サポート

バイエルの有するMRI造影剤による画像診断技術が大変進んでいますが、その読影には専門性が必要であり、放射線科医の負担が大きくなっています。

得られた画像情報から、AIを用いて、コンセンサスに基づく肝細胞癌サーベイランス・診断アルゴリズム(2015 update版)に基づくバイエルの有するMRI造影剤での画像診断サポートツールを開発し、放射線科医による読影時間を短縮するソリューションを募集します。

  1.      教育画像によるリスク領域の検出(EOB造影剤dynamic造影MRIと肝細胞相MRI及びT2W/DW MRI画像)
  2.      Machine learningによる信号強度・機能・サイズ等の評価
  3.      可能性のある病変診断の例示

参考)コンセンサスに基づく肝細胞癌サーベイランス・診断アルゴリズム(2015 update版)

乳房MRI画像解析と評価 [G4A Global]

今日、乳癌は癌による女性の死亡の2番目の要因となっています。乳房マンモグラフィは、乳癌スクリーニングの標準手法として用いられていますが、今日の研究では、乳房組織の濃度(繊維質腺密度)が高い女性の乳房にあるがんのX線撮影法による検出感度が低いことが示されており、高濃度乳房に対する乳がんマンモグラフィ検診の補助的乳がん検診モダリティとして造影乳房MRIは有用と考えられます。しかし、造影乳房MRIでは要精査率が上昇すること,造影剤を使用するためその副作用の可能性があること,検診に用いられる他の検査に比べてコストが高いことや撮影できる施設が限られていることなどが問題として挙げられます。そこで下記のソリューションを募集します。

  1.      造影乳房MRIを通常のスクリーニング検査として行うことは推奨されていないと思われ、高濃度乳腺でマンモグラフィを行った場合、追加の造影乳房MRIが必要と判断するための診断補助ツールの開発(バイエルの有する高緩和能MRI造影剤を使用)。
  2.      不均一高濃度(カテゴリー3またはC)または極めて高濃度(カテゴリー4またはD)の乳房組織を持つ女性の造影乳房MRI画像を分析・解析して乳癌スクリーニングの感度を高める解決法

尚、評価は、バイエルが持つ造影乳房MRI画像を用い、ご提案いただいたAIソフトの性能比較で行いたいと考えています。

参考)乳癌診療ガイドライン 「検診・画像診断」 (Ver.2, 2019)

ダイナミック造影CTにおける最適造影タイミングの算出ツール

ダイナミック造影CTにおける最適撮像タイミングを、形態学的予測因子とダイナミック時相指数を用いて修正スキャンタイミングを算出するツールの開発するパートナーを募集します。

  1.      最適撮像タイミングを推定するための形態学的予測因子として腰椎長、胸郭横断径、心胸郭比、下行大動脈の面積、下大静脈の長軸径及び下大静脈の短軸径を、得られた画像から自動で測定する。
  2.      上記測定した形態学的予測因子を以下の計算式で最適撮像タイミングとして以下の計算を行う。
    修正スキャンタイミング(MST) [秒]
    = 12.4 x (ダイナミック時相指数(DPI)*)
    - 45.6
    + 1.74 x (性別 (男=1, 女=0)
    – 0.10 x (腰椎長 [mm] )
    + 0.19 x (胸郭横断径 [mm])
    + 0.36 x (心胸郭比)
    + 0.01 x (下行大動脈の面積 [mm2])
    – 0.001 x (下大静脈の長軸径 [mm])
    + 0.26 x (下大静脈の短軸径 [mm])
    * Organ specific DPI:, e.g., 1.4 at 右腎静脈, 1.6 at 門脈, 1.7 at 上腸間膜静脈
  3.      どの様なアプリケーションソフトとして販売すれば良いかの提案とその理由(例えば、画像診断装置のアプリ、造影剤自動注入装置のアプリ、Workstationのアプリ、iPhone/iPadのアプリ等)

参考) 特許出願公開番号 特開2018-139901

コ・メディカルへの造影剤教育サポートツール

造影剤は医療機関内で使用されるため、より安全に使用いただくためには、コメディカル(診療放射線技師、ナース等)への情報提供が重要になります。そこで、コ・メディカルへの造影剤教育サポートツールとしてのiPhone/iPadアプリの開発を行うパートナーを募集します。

1.アプリを作成する(以下の情報を入れる)

  •    監督者は医療施設の放射線部の責任者となるため、その方と教育内容をカスタマイズして用いられるようなツールの開発(スマホやタブレット使用を想定)
  •    施設単位でのカスタマイズが行える
  •    使用可能期限
  •    進捗を医療施設の責任者が個別に確認できる
  •    履行の証として、適当な単元毎に確認テストが行える機能
  •    教育終了時にはその後も参照できるチェックリスト的な資料を提供

2.バイエルの持つコンテンツを参考にアプリの作成。

国内ガイドラインのここが変わった

日本国内外の臨床試験や最新の臨床診断データのエビデンスに基づく国内のガイドラインの最新状況を把握しておくことは適切な画像診断を行うために重要です。国内でのガイドラインを紹介するポータルサイト"Minds医療情報サービス"は存在しますが、ガイドラインが多岐にわたるため、網羅的にすべてのガイドラインの情報を個人で確認することは難しく、自身の専門領域に関連する領域のみを把握している現状です。

そこで以下の機能を持ったソリューションを募集します。

  •    何らかの手法を用いて、変更のあったガイドラインを知らせる
  •    さらに、従来のガイドラインと何が変わったかを自動で要約して紹介できるようなシステム
  •   変更のあったものだけでなく、現時点での最新バージョンとなるガイドラインについて、領域や疾患等で必要な情報を絞り、求める情報を入手できる等
容易な静脈内投与[G4A Global]

太った、若い、痩せたまたは化学療法中の患者や、高齢者の静脈は見つけることが難しいため、静脈内投与が難しく患者の痛みや不快感につながる場合があります。現時点で、いくつかの静脈走行可視化装置(赤血球による近赤外線の吸収を原理とする)は存在するが、現在の機器では深さに関する情報が得ることができません。

静脈内投与を容易にし、患者の不快感を減らすソリューションを募集します。

  •    我々は、確実に静脈の位置を見つけ、評価し、挿入し、注射することができる装置、センサー、ソフト、又は、アルゴリズム等を探しています。
  •    また、可視化とともに、自動で低侵襲(痛みや不快感を最小化する)で血管ルート確保のできる装置も探しています。
※ ラジオロジー課題 「乳房MRI画像解析と評価」および「容易な静脈内投与」については、ドイツ・バイエル社のG4A Globalプログラム「G4A Partnerships 2019」でも同課題でソリューションを募集しております。G4A Globalへのご応募(応募期間5/31まで)を推奨しておりますが、G4A Tokyoへご応募いただくことも可能です。
※  G4A Partnerships 2019についてはこちらをご覧ください:https://www.g4a.health/partnerships

 

集説明

募集説明会では、スタートアップ企業を始めとした応募にご関心をもつ企業に参加いただき、プログラム概要やチャレンジ課題について説明をいたします。また、交流会も予定しておりますので皆様のご参加をお待ちしております。 詳細は下記アイコンをクリックしご確認ください。

東 京
終了しました

大 阪
終了しました

※  募集説明会にご参加いただかなくてもご応募いただくことが可能です。
※  ※ 募集説明会の内容については予告なく変更する場合がございますので、予めご了承ください。

 

応募・選考プロセス

1. 応募登録(ウェブ応募)

2019年4月15日 ~ 5月31日(1次〆切)/ 6月28日(2次〆切) / 7月19日 17:00(最終〆切)

応募フォームに、タイトル、課題への取り組みやご提案するソリューションなど、必要事項を入力し応募してください。PDF資料を添付していただくことも可能です。
応募頂いた提案は最終〆切を待たず、順次書類選考のプロセスに移ります。1次、2次、最終〆切をそれぞれ設けていますが、早めのご応募を推奨しております。

2. 書類選考

2019年4月~8月

応募内容を確認し、Matching Meetingへお招きする候補企業を選考します。
書類選考は応募最終〆切を待たず順次開始します。
書類選考の結果は、すべての応募者に通知されます。

3. Matching Meeting

2019年5月~10月

選出されたイノベーターは、弊社の各課題責任者と直接コラボレーションの機会を議論する会議にご参加いただきます。
今後のコラボレーションについて双方の同意が得られた場合、覚書を締結します。

4. Signing Day

2019年10月下旬(詳細は決まり次第お知らせします)

今後のコラボレーションについて覚書を締結した企業を、東京で行われる"Signing Day"にご招待いたします。コラボレーション内容の対外的な公表や参加者間の交流会などを予定しています。

※ 詳細は応募規約をご確認ください。

特典

バイエル薬品株式会社(以下、「弊社」といいます。)が主催する「G4A Tokyo Dealmaker2019」(以下、「チャレンジ」といいます。)に応募の方(以下、「応募者」といいます。)は、以下をよくお読みいただき、同意の上応募してください。応募された時点で、本規約に同意したものとみなします。

1.応募資格

チャレンジへの応募者は、以下の条件を満たす必要があります。

  •    日本国内に活動拠点をおくスタートアップもしくは企業であること。
  •    書類選考を通過した場合、"Matching Meeting"に参加できること。

2.応募に関しての注意事項

    -本チャレンジへの応募は無料ですが、交通費・宿泊費等応募に関する費用は応募者の負担とさせていただきます。

    -応募は本サイトの応募フォームからのみ受け付けます。

    -応募時の記入内容に不備がある場合や、連絡先が不明などの場合は、応募が無効となりますのでご注意ください。

    -提出物は、応募期間中に提出された場合にのみ受付けます。応募最終締切後に提出された場合は応募を無効とさせていただく場合があります。

    -応募者は、提出物の送信を自己の責任の下に行うものとします。第三者が送信したと思われる場合は応募が無効となります。弊社は、第三者が著作権を持つ画像や素材、または提出物に含まれる第三者秘密情報の使用については責任を負いません。

    -応募者は、当チャレンジ運営事務局の運営方法にしたがうものとします。また、運営方法(本応募規約を含む)は事前に予告なく変更されることがありますので、予めご了承ください。

なお、弊社が以下に該当すると認識した場合、応募者に通知することなく、応募を無効とさせていただく場合があります。

  •    公序良俗または法令等に違反し、またはおそれのある場合
  •    第三者の権利を侵害していると判断される場合
  •    応募内容に虚偽があると判明した場合
  •    応募者が本規約に違反した場合
  •    その他、弊社が本チャレンジの趣旨に照らし不適切と判断した場合

3.応募期間および手順

応募期間は2019年4月15日から2019年7月19日午後5時までです。弊社の代表からなる審査員は、4.選考基準に基づき、弊社担当者との実用化に向けた議論の場に招待する応募者の選考を行います。 ただし一次締め切り、二次締め切り時点で応募のあった提案に対しては応募期間終了を待たずに選考を行います

応募者は、応募期間終了までに、プロジェクトを説明するプレゼンテーション資料および必要事項(課題への取り組み、提案するソリューション、そのインパクトやビジネスプランなど)をG4A Tokyo websiteの応募フォームから登録する必要があります。関連文書としてPDF(最大20MB)を使用することができます。

送信されたファイルに不備がある場合、応募者に通知され、再提出することができます。チャレンジに関連しない提出物は選考の対象となりません。

応募期間は変更する場合があります。この場合、本ウェブサイトを通じてお知らせいたします。

4.選考基準

選考は、次の基準に基づいて行われます。

  •    独創性
  •    実現可能性
  •    インパクト
  •    妥当性
  •    関連スキルと専門知識
  •    プレゼンテーション品質

5.特典

弊社担当者と実用化に向けた議論の場の提供

6.選考結果の通知

弊社は、8月中旬までに選考結果をすべての応募者に通知します。 通知は、応募時に入力したメールアドレスに送信されます。選考通過通知を受けた応募者は、指定された期限までに返信する必要があります。返信がない場合、失格となります。選考により有望と判断された企業については応募締め切りを待たず弊社担当者との議論の場に招待する場合があります。
結果の通知日は変更する場合があります。

7.免責

弊社は、チャレンジへの応募または特典に関連して生じた損害等については一切責任を負いません。

個人情報に関する取扱いについて、応募された提案に関する情報は、応募内容の選考および応募者との連絡において利用するものとします。応募者に事前にご同意いただくことなく、社外に開示、提供することはありません。個人情報保護方針については弊社ホームページをご確認ください。

バイエル薬品株式会社:個人情報保護方針