2017.09.26 A.I.

AIを活用し医師ターゲティングでMRの生産性が向上化へ

エイザス株式会社は、同社のAIサービス「Forecast-A1」を用いた医師ターゲティングでMRの営業生産性が向上したことを発表されました。

   

「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し、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いわれております。

※エイザス株式会社のホームページでも取り上げられているようです。

 

MR(薬情報担当者)とは、医薬品の適正使用のため医療従事者を訪問することなどにより、医薬品の品質、有効性、安全性などに関する情報の提供、収集、伝達を主な業務として行う者のことを指します。

  

製薬業界では、実は医師の処方に関するデータが存在しないらしいため、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が低く、未だに多くのディテール数が必要に感じ、SOV(シェアオブヴォイス)の世界から抜け出せなくなっているといわれております。

そのため、MRが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るようです。

 

「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」を解析する。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になるということらしいです。

※『ディテールする』とはMRの医師に対する医薬品の説明行為を指します。 

実際に、「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たとのことです。

 

 

内容としては、「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いたしました。

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。

 

結果は、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%、統計的に見ても誤差を超える売上げ増加には何らかの要因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ております。

  

このように企業でAIの活躍の場が増えていくと、利便性などの改革が見受けられていきそうですね。