AIを用いた医薬品マーケティングでの各種データの解析・活用

第1部. AIがもたらす、マーケティング・営業活動の変革

(2019年9月2日 10:00〜11:30)

　製品ポートフォリオがスペシャリティ製品中心となり、かつ、MRに量ではなく実施施策の質を求めるようになってきている。さらにはデジタルプロモーションの最大限の活用を目指す企業が増えてきている中、先進企業における取り組み事例 (弊社プロジェクト事例等) の紹介をとおして、AI/Advanced Analyticsを活用した営業・マーケティングの高度化を提案する。

1. AI/Advanced Analyticsの活用事例
   1. 顧客ターゲティング
   2. 施策の質の向上
2. AI/Advanced Analyticsにおける重要なポイント
3. デジタルマーケティングへの展開と成功の鍵
4. これらのチャレンジをどう組織に定着させるか
   1. これからのコア人材の定義
   2. これからの組織・機能の在り方
• 質疑応答

※ 実際の講演の詳細は多少変更の可能性がございます

第2部. 機械学習モデルや統計学によるRWD・大規模データの解析・活用事例

(2019年9月2日 12:15〜13:45)

　近年、我が国においてReal World Data (以降:RWD) の活用が進展しつつある。 RWDは実臨床での診療記録の一部を蓄積したもので、回顧的なデータである。また、必ずしも目的を定めて収集していない大規模なオープンデータ (SNSや論文情報など) から実務上の新たな考察や示唆を導き出す機会も増えている。これまでRWDや大規模データの解析では多変量解析をもちいた分析が中心であったが、近年大規模なデータ解析の方法論として、機械学習モデルや新たな統計の方法をもちいた解析も進みつつある。その事例を紹介する。

1. ヘルスケア領域のビッグデータとは
   • データの定義・構造
2. 機械学習モデルをもちいた文章分類の事例
   • AIによる文献精査・文書分類の可能性
   • 文書データの解析を想定した機械学習モデル
3. 従来の統計解析からのWeb Crawling実施事例
   • マルチレベル解析
   • Web Crawlingの活用事例
   • Web Crawlingで実現できること
4. 機械学習モデルをもちいたRWD解析の事例
   • RWD解析を試みる機械学習モデル
   • 解析結果
5. まとめ
• 質疑応答

第3部. 学会データベースを活用したデジタルマーケティングとAI応用の今後

(2019年9月2日 14:00〜15:30)

　医療用医薬品のデジタルマーケティングの潮流・動向・概観から、製薬企業各社のマーケティングテクノロジー導入概況/トレンドおよび弊社が保有する”学会情報データベース”のセールス&マーケティングへの活用事例を紹介します。プロモーションコードの改訂、MR訪問規制、医師の働き方改革など、様々な変化・課題への対応が求められる中、データやAIの活用を通じたデジタル化の推進が企業の競争力を左右する源泉となっています。本講演では、具体的なソリューションとして、学会情報を活用したMRのディテーリング効率化、医師の行動予測、KOL/ライジングスターの抽出、医療従事者の関係性推測 (ソーシャルグラフ) などを提示し、次世代のデジタルマーケティングの在り方を議論します。

• 会社概要&自己紹介
• デジタルマーケティングとは
• 医療用医薬品のデジタルマーケティングとは
• 各社のマーケティングテクノロジーの導入概況とは
• 医薬情報ネットが取組む学会情報データベースについて
• 学会情報データベースの活用事例 (MRのディテーリング効率化)
• 学会情報データベースの活用事例 (AIを活用した分析事例)
• オウンドメディアのポジション&データ連携事例
• デジタルマーケティングは今後どのように進んでいくのか
• 質疑応答

第4部. 機械学習・AIによる医師の行動パターン分析とその利用方法

(2019年9月2日 15:45〜17:15)

　近年KOLマネージメントのように、医師の活動を把握し、マーケティング・営業あるいは臨床開発に役立てる仕組みが発展してきた。また、webセミナーなども各社が数多く行われ、その効果も薄れつつある。いかに、医師の行動パターンを分析し、各種の活動を効率的に行うかを解説する。

1. 医師の行動の分析ファクターは、どのように選択すべきか?
   1. データとは何か?
      • 社内データの見直し
      • 社外データをどのように得るべきか
      • RWDとは何か?
      • 今後得られていくだろうデータ
   2. データ解析の基礎
      • データ解析に必要なこと
      • データ解析には、想定が必要
2. データを使った予測モデル実例
   1. 新しいKOLマッピングとその活用方法
      • 過去のものを分析し、将来予測するための手法
      • KOLマッピングと医師のネットワーク
   2. Webセミナーを効率的に行うための、開業医の行動分析
      • 開業医のデータ収集の実例
      • 分析のための予備調査の大切さ
3. 医師の処方動機予測とデータ
   • ここの医師に合わせた営業・マーケティング活動
     • データに基づく処方動機付けのための活動
     • 機械学習・AIと人の心の動きの把握
4. 機械学習・AIの発達と今後の医薬品業界
   • 今後予想される活用方法
     • RWDの解析は?
     • 今後の医療業界について
5. まとめ
• 質疑応答