LIMS導入が難しい理由と対策3選【機器の購入と比較】

ラボ情報管理システム（LIMS）は、研究所や品質管理部門の運営において不可欠となっています。
しかしながら、多くのラボがその導入で困難に直面し、戸惑っています。
プロジェクトが遅延したり、予算をオーバーするということです。
さらには導入したシステムを満足に使うことができず、リプレイス（別のLIMSに置き換え）する例も珍しくありません。
LIMSの導入は一大プロジェクトであるにも関わらず、なぜこのような失敗が生じるのでしょうか。

本記事では、LIMSの導入が難航しがちな理由を分析機器の購入と比較しながら解説し、それぞれの問題に対する対策を紹介します。
LIMS導入の成功に向けた第一歩を踏み出すため、ぜひご一読ください。

LIMS導入が難航しがちな理由とその対策

LIMSの導入は、ラボにとって大きな挑戦です。
投資額は数千万円から数億円、要する期間は数年間と、お金も時間も掛かる一大プロジェクトです。

ラボでの大きな投資といえば、分析機器や試験装置の購入が挙げられます。
新製品の導入や既存装置の更新などは、ラボにとって珍しくない業務でしょう。

LIMSの導入が難航しがちな理由の大部分は、LIMSの導入を、これらの機器の購入と同じ考え・同じプロセスで進めてしまうことにあります。
ラボではLIMSのような大規模システムを導入する機会が少ないため、慣れ親しんだ購入プロセスを当てはめることには無理もありません。

しかしながら、LIMSの導入と機器の購入では、事情の異なる部分がいくつもあります。
ここではこれらの違いとその対策を、詳細に見ていきましょう。

複雑なカスタマイズ

機器は通常、標準化されており、購入後すぐに使用可能です。
機器自体のカスタマイズはほとんど必要なく、設定も比較的簡単です。

一方、LIMSは各ラボの運用方法に合わせてカスタマイズを要するケースが多いです。
ラボごとに異なるワークフローやデータ管理の要件が存在し、標準のLIMSでは対応できない部分が多いためです。
これがシステムの設定や調整を複雑化し、導入プロセスを遅延させたり費用を膨張させたりします。

対策として、過度なカスタマイズを避け、標準機能を最大限に活用する計画を立てると良いでしょう。
具体的なカスタマイズの例と対策は次のとおりです。

多様なワークフロー
- 各ラボは異なる研究や実験を行っており、そのワークフローも多様です。
  例えば、化学分析を行うラボと生物学的研究を行うラボでは、必要とする機能やデータ管理の方法が大きく異なります。
- 対策: 初期段階で詳細な要件定義を行い、ラボの具体的なニーズを明確にすることが重要です。
  これにより、必要なカスタマイズの範囲を特定し、無駄を削減します。
データフォーマットの多様性
- 各ラボが扱うデータの形式や種類も多岐にわたります。
  例えば、画像データ、テキストデータ、数値データなど、様々な形式のデータを一元管理する必要があります。
- 対策: データフォーマットの標準化を進め、可能な限り統一された形式でデータを取り扱うようにします。
  また、LIMSが対応可能なデータ形式を事前に確認し、必要に応じてデータ変換ツールを導入します。
既存システムとの連携
- 多くのラボでは既存のシステムや機器が稼働しており、これらとLIMSを連携させる必要があります。
  既存システムとのデータ連携やインターフェースの開発が必要となるため、導入プロセスが複雑化します。
- 対策: 既存システムとの連携をスムーズに行うために、インターフェースの開発やデータ連携の計画を詳細に立てます。専門家の支援を受けることで、シームレスな統合を実現します。

上述のとおり、過度なカスタマイズを避け、標準機能を最大限に活用する計画を立てることが重要です。
そのためには自社の要求事項を明確にし、それらをなるべく標準機能で満たせる製品を選びましょう。

また、カスタマイズが必要としても、段階的に行い、導入後の運用を見ながら調整することで、導入プロセスを円滑に進めることができます。
いずれも初期段階での詳細な要件定義と、専門家の支援を受けることが成功の鍵となります。

システム統合

機器自体の設定や調整は比較的簡単であり、データ連携の手間も少ないです。
機器同士を連携せず単独で使用する場合が多く、あったとしてもそのプロセスは比較的シンプルです。
メーカーが連携を完了させた状態で納品されるものも多いでしょう。

一方でLIMSは他のシステムやデータベースとの統合が必要な場合が多く、インターフェースの開発やデータの連携が求められます。
ラボでは既に多くのシステムやデータベースが稼働しており、これらとLIMSをシームレスに連携させるためには、技術的な課題をクリアする必要があります。

対策としては、インターフェースの開発とデータ連携の計画を立てたり、専門家の支援を受けることが重要です。
また、統合テストを徹底的に行い、システム間のデータ連携の確実性を確認しましょう。
以下に、システム統合が難航する具体的な理由とその対策を詳述します。

異なるデータフォーマットとプロトコル
- 既存のシステムや機器が異なるデータフォーマットや通信プロトコルを使用している場合、LIMSとのデータ連携が複雑になります。
  特に、古いシステムやカスタム構築されたシステムとの統合は難易度が高いです。
- 対策: 既存システムとLIMSのデータフォーマットやプロトコルを詳細に分析し、互換性の問題を特定します。
  必要に応じて、データ変換ツールやミドルウェアを導入し、データ形式を統一します。
複数ベンダーのシステム
- ラボでは複数のベンダーから提供されるシステムや機器が使用されていることが多く、それぞれのシステムが独立して動作しています。
  これらのシステムをLIMSと統合するためには、各ベンダーとの調整が必要です。
- 対策: 各ベンダーと密に連携し、システム統合のための技術的な要件を明確にします。
  ベンダーが提供するAPIやデータ連携ツールを活用し、統合プロセスを効率化します。
リアルタイムデータの連携
- LIMSはリアルタイムでデータを収集・管理することが求められることもあります。
  この場合、既存のシステムや機器からリアルタイムでデータを取得する必要があります。
  これには高速なデータ通信と同期が必要です。
- 対策: そもそも自社のニーズとしてリアルタイム性がどれほど求められるか、各業務について明らかにします。
  そして検討しているLIMSがその機能を備えているか、あらかじめ確認します。
  また、データ通信の遅延や同期の問題を最小限に抑えるため、高速ネットワークインフラの整備や技術的な対策を計画します。

システム統合をスムーズに乗り越えるためには、事前に詳細な計画を立てる必要があります。
既存システムとの互換性やデータ連携の問題を事前に特定し、適切なツールや技術を導入することで、シームレスな統合を実現します。

また、プロジェクト管理を徹底し、スケジュールや進捗を管理することで、システム統合の成功を目指します。
ラボに知見が少なく不安な場合、専門家の支援を受けることも良い選択です。

データ移行

機器の購入では、通常、データ移行の必要性が低く、直接使用可能です。
新しい機器は既存のシステムと簡単に統合できることが多く、データ移行の手間がほとんどかかりません。

一方、既存データの移行は非常に複雑で時間が掛かる作業です。
データの整合性を保ちながら移行を行うためには、詳細な計画と高度な技術が必要です。

データのバックアップを確実に行い、移行後のデータ検証も忘れずに行いましょう。
以下に、データ移行が難航する具体的な理由とその対策を詳述します。

データの多様性と不整合
- ラボが扱うデータは多種多様であり、テキストデータ、数値データ、画像データ、グラフデータなど、様々な形式があります。
  また、過去に異なるシステムや形式で管理されていたデータには不整合が生じやすいです。
- 対策: データの標準化を進め、統一されたフォーマットでデータを管理するようにします。
  データクレンジングツールを使用して、欠損データや重複データを整理し、データの品質を向上させます。
  また、データ移行前にデータの整合性を確認し、不整合がある場合は事前に修正します。
データのボリューム
- 長年にわたって蓄積された大量のデータを移行することは、時間とリソースを多く必要とします。
  特に大規模なラボでは、データのボリュームが膨大で、移行作業が大幅に遅延する可能性があります。
- 対策: まずは移行が必要なデータを取捨することが重要です。
  重要性の低いデータは移行せず、別の方法で保管することも視野に入れましょう。
  また、データ移行を段階的に行い、重要なデータから優先的に移行する計画を立てます。
既存システムとの互換性
- 既存システムと新しいLIMSとの間でデータ形式やデータベースの構造に互換性がない場合、さらに複雑になります。
  異なるデータベース管理システム（DBMS）を使用している場合、データの変換も必要です。
- 対策: 既存システムとLIMSのデータ形式やデータベース構造を詳細に分析し、互換性の問題を特定します。
  必要に応じてデータ変換ツールを使用し、データ形式を統一します。
  また、データベースの移行スクリプトを作成し、自動化することで効率的なデータ移行を実現します。

データ移行の計画を詳細に立て、バックアップを確実に行い、移行後のデータ検証も忘れずに行いましょう。
データ移行を段階的に行い、重要なデータから優先的に移行することで、移行プロセスを円滑に進めることができます。
また、データ移行ツールやスクリプトを活用して効率化を図ります。

LIMSの導入で失敗しないために

LIMSはラボの生産性向上やデータの信頼性向上など、DXに欠かせない存在となっています。
しかしながらここまで紹介したように、その導入は複雑さと多岐にわたる要件から、ラボにとって大きな課題となるケースが少なくありません。

社内にLIMSのような大規模システムの導入に長けた人材が在籍していればベストですが、不在のラボも多いでしょう。
またITチームが存在する場合でも、メンバーがラボの業務に詳しくないと、現場のニーズに適さないシステムとなってしまう可能性が高いです。

そして導入に失敗した場合、数千万円から数億円の多額の費用と、多くの時間が無駄になってしまいます。
このようなリスクは避けたいですよね。
そのためには、LIMSの導入に長けた専門家のサポートを受けることが有効です。
弊社ではLIMS導入のコンサルティングサービスも提供していますが、そのメリットを少しだけ紹介します。