第1部. 医薬品の市場規模予測に使用するデータの種類、特徴、使い方

(2022年3月30日 10:30〜12:00)

　医薬品の市場規模予測は、既存市場の場合は将来の市場成長率を予測する作業となるが、新規技術の場合は複数のデータを使用して算出ロジックを構築する必要がある。とりわけ既存薬は対症療法のみであるが新規技術として根本治療の出現が期待される場合は、患者数や価格の考え方を変える必要があるが、そのような観点からも考察したい。

1. 既存市場の市場規模予測に必要な情報
   • マーケットデータとNDBオープンデータ
2. 新規技術の市場規模予測に必要な情報
   • 開発品情報
   • 成功確率
   • 患者数データ
   • 治療コスト (薬剤価格)
• 質疑応答

第2部. リアルワールドデータを活用したの医薬品市場分析

(2022年3月30日 12:45〜14:15)

　癌製品の戦略を立てるうえで、健康保険組合レセプトデータ及びDPCレセプトデータを用いた市場分析を実施したため、その経験を共有させていただきます。両レセプトデータを用いてどのような市場分析が実施可能かダミーデータにて紹介するとともに、健康保険組合レセプト及び病院レセプトを用いた分析を実施するにあたってのLimitationや注意点を含め共有させていただきます。

1. 健康保険組合レセプト分析
   1. 対象患者の年齢分布
   2. 各年の治療薬割合 (Share)
   3. 治療の変遷 (Sanky Diagram)
   4. 治療ラインごと、治療レジメンごとの治療期間 (臨床試験再現含む)
2. DPCレセプト分析
   • 抗癌剤Xの長期投与における服薬順守率
3. 健康保険組合DBとDPCレセプトDBを分析に用いた経験を踏まえた所感
• 質疑応答

第3部. 薬価収載時の「予測販売額」の精度を高めるポイント

(2022年3月30日 14:30〜16:00)

薬価収載時の「予測販売額」の精度を高めるポイントは下記のとおりである。

• 社内の薬事部門が予測する想定薬価が、上市時に取得する薬価に限りなく近いこと
• 臨床開発時に予測した上市時の市場の状態や競合品の状況が、実際に上市となった時の状態・状況と限りなく近いこと。
• 売上予測を算出する際には、製品力をいかに高めるかが盛り込まれた製品戦略を展開した場合の売上予測額とする。
  すなわち、当該領域の顧客の処方動機を調査し、処方動機に合致した価値を自社製品で提供できるようになっていること、訴求するディテール メッセージは、得られる価値を顧客が具体的に想像できる内容とすること。
• SWOT分析を行い、適切なターゲットセグメントで競合品に打ち勝つ戦略を展開した場合の売上額を予測すること。
• 自社品の弱みを気にせず、強みを拡充できるセグメントをターゲットセグメントとして、そのセグメントに自社品の有する価値を具体的なメッセージで提供すること。そして、そのターゲットセグメントにおいて、競合品との局地戦に確実に勝つ戦略を展開すること。
• 売上予測法にはいろいろな方法があるが、複数の予測法で計算した結果が同じであること。

　本セッションでは、以上について具体的に解説させていただき、また、市場の状況 (競争の激しさ) 、競合品と対比した優位性、自社と競合品の販売力などを組み込んで売上予測を算出する新しいアプローチを紹介する。《販売額=製品力×販売難易度×販売力》から、獲得予想シェアを計算する手法を具体的に解説する。

1. 薬価収載時の「予測販売額」の精度を高めるための要件
2. 製品力に影響する因子
3. 製品力をいかに高めるかが盛り込まれた製品戦略を展開した場合の売上予測であることが重要
4. 自社品の弱みを気にせず、強みを拡充できるセグメントをターゲットセグメントとして、そのターゲットセグメントにおいて競合品との局地戦に確実に勝った場合の売上予測とすること (売上予測はマーケティング戦略に連動していなければならない)
5. 《販売額=製品力×販売難易度×販売力》から、獲得予想シェアを計算する手法の紹介
• 質疑応答