外資製薬メーカーのガバナンスについて

一昔前はそうでもありませんでしたが、外資の製薬メーカーにおける日本法人の発言力や決定権が弱まっているように感じます。

DWHやBI、SFAといったMRのプロモーション支援に欠かせないものに対して、以前は日本独自の商習慣や文化がある背景から日本で決定し、導入される事がほとんどでした。
しかし、最近ではグローバルによるツールの指定やシステム構築後の運用・保守など、日本ではなくシンガポールを始めとする海外で主導する事がほとんどです。
どうしても日本で導入せざるを得ないという判断があって初めて日本での検討となります。

Oracle（Exadata、Exalytics、OBI）やIBM（Cognos、Netezza）、SAP（HANA、Business Objects（BO））といったパッケージは以前からグローバル主導の事が多く、製薬業界において目にする機会は多くありました。
上記のような複数事業をもっているメガベンダーではなく、MicroStrategyやTableau、QlikTech、Teradataというような専業ベンダーもグローバルから日本に入ってくるケースがありました。
今、各ツールは外資にアプローチするのであればまずはグローバル標準のアーキテクチャーとして認定される必要がありますのでそこに躍起になっています。

SIにおいても外資メーカーの持つオフショアセンターやオフショアベンダーが競合となっており、徐々に市場がシュリンクしているのではないかと思います。

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テキストマイニングの活用シーン

製薬メーカーのMRは日報を書いて日々の活動を会社に対して報告していますが、この日報の活用は様々な取り組みがされているものの、有効活用できている会社は多くはありません。

実消化やIMSのデータのような定量データとは異なりテキスト主体の定性データですので活用が難しいのだと思います。
中には日報を全社に公開し、人気のある記事やMRにとって関連のある有用な記事をフィードバックしている取り組みもありますが、これ以上に活用するためには定性データを加工する必要があります。

このような場合に力を発揮するのがテキストマイニングツールです。
製薬メーカーだけでなく、CPGやネット通販などの消費者のWeb上の投稿やコールセンターにおける消費者の声などでの活用もされています。

昔からテキストマイニングといえば有名な３つのツールがありますのでご紹介します。
・TRUE TELLER：NRI（野村総合研究所）
・Text Mining Studio：数理システム
・Vext Miner：クオリカ

どのツールもテキストデータを形態素解析し、単語やフレーズに分割して、それらの出現頻度や相関関係を分析できるという点は同じです。
分解した後の可視化部分でそれぞれのツールの特徴が分かれており、差別化要素となっています。

企業においてテキストマイニングの仕組みが定着しないのは辞書の運用のハードルが高いところにあるのではないかと思います。
マイニングとは発掘という意味ですので、分析にかけなくても分かりきっているような当たり前の単語やフレーズは除外するために辞書登録しておく必要があります。
この運用を怠ると「ふーん」という結果にしかなりませんので、高い投資対効果は期待できません。

最近ではクラウド型のテキストマイニングサービスが流行っています。
上記のような老舗のツールもSaas化していますが、そもそもクラウドというものにいち早く目をつけサービスを打ち出したのはプラスアルファコンサルティングの見える化エンジンです。
テキストマイニングですので大容量データになりがちなため、このあたりに課題感は否めませんが、四六時中利用するような仕組みでもありませんし、クラウドの概念がフィットする領域なのかもしれません。

もっと安価に手軽に始めたいのであればオープンソースのフリーのツールを利用する手もあります。
私も以前2chのスレッドを分析した事もありますが、KH Coderは基本的な事はまったく問題なく使えました。
このようなフリーのツールでやりたい事の枠組みを決めるようなフィジビリティスタディのプロジェクトを立ち上げながらスモールスタートで始めるのがよいと思います。

最後にフリーといえばnamazuを紹介しようとしましたが、これは全文検索エンジンでした。
このようなソリューションもテキストデータのような定性データには有効ですので、またどこかで紹介しようと思います。

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Business Intelligence(BI)

最近では当たり前の言葉になっていますが、どの会社にしても導入していない企業を
見つける方が難しいくらい定着してきましたので、BIについて書こうと思います。

BIは一口に言っても色々あります。
データを可視化する内容でわけたとしても、単なる業務KPIの予実を管理するものであったり、
高度な統計解析のようなものであったり。
一般的にはBIという言葉は定型的な分析で使われる事が多く、非定型の分析であっても
ExcelのPivotテーブルのような軸を入れ替えての自由分析がほとんどです。
一方高度な分析はBAと呼ばれる事もあり、ユーザはデータサイエンティストのような統計学・数学に
明るいユーザである事が多いです。

BIとは少し違いますが、OLAP（多次元データベース、キューブ）を組み合わせて
自由に分析できる環境を構築している企業も珍しくありません。

製薬でよく見かけるBIツールとしては、老舗ツールのBusiness Objects（BO）やCognosがあります。
これらはグローバルの製薬メーカーに代表されるメガファーマで見かける事が多いです。
BOはR-OLAP型であるのに対し、CognosはキューブのアプローチであるためM-OLAP型と言えます。
IBM製で固めている企業は定型分析についてはReport Netを活用していたりします。

製薬ではSharepointをポータルとして活用しているシーンも多いため、MicrosoftのBI（MS-BI）も
ちらほら見かけます。
MS-BIはパフォーマンスやモバイルアクセスの点で課題化することが多いため、それほど
主流の製品とは言えないかもしれません。
最近はMS-BIも高度化してきているのでこの課題は気にならないものになってきていますが。

他にはこれもグローバルでの採用が目立つMicro Strategyや国内メーカーでの採用が多い
Dr.SUM・Motion Boardがあります。

上記は定型・非定型問わずに活用されるシーンが多いですが、非定型分析や本社の分析スタッフ特化の
ツールとしてQlikViewが採用されることも多いです。
昔からR&D領域にはSASやSpotfireが採用され、高シェアを誇っている事もありこれらのツールの
活用範囲の幅を広げていく動きも気になるところです。

まだまだこれからですが、業種を問わずTableauの採用が加速的に増えており、
上記のツール群の存在を脅かすツールになりそうな予感がします。

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安全性・副作用情報 PMDAについて

PMDAとは独立行政法人医薬品医療機器総合機構を指しますが、
この組織は医薬品の安全性に関わる業務をしています。
PMDAのサイトからの引用です。

医薬品や医療機器などの品質、有効性および安全性について、治験前から承認までを一貫した体制で指導・審査し（承認審査）、市販後における安全性に関する情報の収集、分析、提供を行う（安全対策）ことを通じて、国民保健の向上に貢献することを目的としています。

このサイトでは副作用が疑われる症例について、以下のCSVファイルがダウンロードできます。
・症例一覧テーブル
・医薬品情報テーブル
・副作用テーブル
・原疾患テーブル

利用ルールさえ守ればどなたでも活用できますので、適当なフリーのBIツールなどで
CSVを読み込めば分析が可能になります。

メーカーでは活用しているところもありますので、活用してみてはいかがでしょうか。

最後に、安全性関連のニュースが最近ありましたので掲載しておきます。

ファイザーに業務改善命令‐抗癌剤等の副作用報告違反

http://www.yakuji.co.jp/entry45891.html

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製薬メーカーにおけるKPI

どの製薬メーカーもMRを支えるSFAやBIの仕組みは高度なものを構築し、
MRがより高い生産性で売り上げ貢献できるようにと日々工夫をしています。

今回はそのような仕組みで管理されるKPIについて、一般的なものを紹介します。

売上
個別製品やターゲット施設、エリアごとの売り上げ
医薬卸に対する納入データや実消化データが利用されます

収益性
製品の総売上から販促予算を引いた差額
社内の予算データと上記の売上データが利用されます

軒数
新規や継続、脱落した施設数を管理します
これは実消化のデータから実際に売上が上がった施設を抽出し、
フラグ立てする事で社内で作り出すデータです

市場シェア
市場調査会社のデータを用います。
特定エリアや製品市場における自社品の割合を見ます

市場成長率
同じく市場調査会社のデータや統計データなどが用いられます
ポテンシャルを図る要素としては患者数などが一例として挙げられます

処方状況
市場調査会社が提供している医師へのアンケートデータなどが活用されます
実際にMRが足で手に入れた訪問記録を分析して活用している例もあります

ディテール状況
MRが日々SFAに入力するCallやDetailの情報です。
課題として、外部から入手したデータと社内で集計したデータに大きな乖離がある
場合があるらしく、入力精度がネックになっているケースも多いです

製品認知度、浸透度
こちらもSFAに入力できるようになっているケースが多いです
合わせてターゲット医師や施設の数やカバー率なども管理されます

上記以外にも活用できるデータの種類が多くなってきている背景がありますので、
管理するKPIは増えてきています。


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