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PRESS RELEASE

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2017/09/20

エイザスのAIでMRの生産性向上を証明

ー 『Forecast-A1』がターゲットした医師を多くカバーすると売上は予測を上回る事を証明 ー

エイザス株式会社(本社:東京都港区 代表取締役:西 章彦 以下、エイザス)が提供するAIサービス『Forecast-A1』が発見したディテール反応度が高い医師をより多くカバーする事で、売上げが予測以上に上昇する事が先行事例から証明されました。この機能によりMRはより効率的に売上げを上げる活動が可能になると考えられます。

製薬業界を取り囲む環境は年々厳しくなってきており、今後も利益を確保していくためには、MRの生産性の向上は、各社の必須課題となってきております。しかし、医師の処方に関するデータが存在しない為、病院の売上げデータ等を参考に行う医師ターゲティングは、精度も高くなく、結果、未だに多くのディテール数が必要に感じ、シェアオブヴォイスの世界から抜け出せなくなっています。その為、より効率的に処方を獲得するという課題の解決が進まない現状があります。

数理モデルAIの『Forecast-A1』は、SFAデータ、売上げデータ等を人工知能が分析し、「医師ディテール反応度」を解析します。この機能により、MRが今どの医師にディテールすれば、処方が獲得できるかを確認する事が可能となります。
この度、この『Forecast-A1』の「医師ディテール反応度」機能によりターゲティングされた医師をより多くカバーする事で、MRの生産性が向上する事が証明されました。
今回、この証明を実施する為にデータをピックアップし、『Forecast-A1』のAIが機械学習により各施設の購買力を分析し、更にその購買力の半年先の予測を実施しました。その後、予測された購買力よりも誤差範囲を超えて売上が下振れした施設、上振れした施設を抽出し、それらの施設でのディテール反応度の高い医師のカバー状況を分析するプロセスで検証が行われました。
その結果、売上げが下振れした施設群では、AIがターゲティングした医師のカバー率は27.5%で、逆に売上げが上振れした施設のカバー率は75.1%でした。統計的に見ても誤差を超える売上げ増加には何らかのファクターが必要である事から、『Forecast-A1』がターゲティングした医師をより多くカバーする事が営業生産性向上に大きく関与している事が示唆されます。

今回の検証結果により、各製薬企業が抱えるMRの生産性向上に対する課題解決に、『Forecast-A1』は大きく貢献する事と思われます。エイザスでは、数理モデルAIによる様々な分析指標は、人とAIの共存の新しい形だと考えており、厳しい環境の中で製薬企業に不可欠なものになると考えております。

本件に関するお問い合わせ先

エイザス株式会社 
TEL:03-6435-8250/ E-Mail:info@a-zas.co.jp