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PRESS RELEASE

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2018/11/20

ターゲット医師の選定、不正確で20億円以上の損失の可能性も

ー 数理モデルAI『Forecast-A1』で現在のターゲット医師選定による経済的損失を解析 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)が提供する数理モデルAI『Forecast-A1』が複数のプロジェクトの分析により、現在のターゲット医師の選定方法では、20億円から30億円の経済的損失を生む可能性があり、また、ターゲット医師以外にもディテール反応性の高い医師がターゲット医師全体に対して20%~30%存在する事が分かりました。これにより現在のターゲット医師の選定方法については、再検討する必要があると考えられます。

ターゲット医師の選定方法は、MRによる医師への患者数のヒアリング、または、MRの個人的な考えでの選定等により実施されているケースが多く見受けられます。つまりは、現在、科学的な手段ではなく、人間の判断でターゲット医師が選定されている事が多い状況です。また、選定されたターゲット医師には、優先的にディテールが割り振られますが、選定方法から精度が曖昧である場合もあり、ディテール資源の損失を疑う製薬企業も存在します。

エイザスが提供する数理モデルAI『Forecast-A1』は、ディテールをすれば処方する可能性のある医師を発見する事ができ、現在、クライアント数も増加していております。今回、その『Forecast-A1』の分析結果からターゲティング精度、経済効果について解析を行いました。

既に、複数のプロジェクトの結果からターゲット医師の60%~70%(平均65%)がディテールに反応していない事が判明しています。これについては、ディテールの質に問題がある事が最大の要因と考えられますが、別の要因として、ターゲット医師選定の精度が高くない事も考えられます。

また別に、ターゲット医師以外においてもディテール反応度が高い医師も存在する事も判明しており、ターゲット医師を100%とした場合、ターゲット外20%~30%のディテール反応性が高く、処方する可能性のある医師が存在している事が判明しました。それらの医師は、ターゲット医師でディテールに反応しない医師へのディテール数の約4分の1で処方が獲得できている例もありました。

『Forecast-A1』利用企業では、現在のターゲット医師のうち、ディテール反応度が低い医師(平均65%)が本当にターゲット医師であるかの再確認と、ターゲットでないディテール反応性が高い医師の入れ替えを検討し、MRディテール資源を効率的に利用する動きが始まってきております。これにより最低でも20%、多い場合には40%近いターゲット医師の入れ替えが発生する可能性が出てきており、それにより無駄なディテールが減り、効果的なディテールが行える経済効果は少なくとも20億円から30億円と試算されています。

今後、プロモーションコードが厳しくなる中でMRがディテール時に話す内容は限定的になる事も予想されます。その様な中で、従来からのターゲティングに加えて、医師ディテール反応度による効率的な再選定は、製薬企業の利益確保に大きく貢献するとエイザスは考えております。

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