第1部 患者数予測のためのデスクリサーチとそのデータの読み方・活用法

(2024年12月17日 10:00〜12:00)

　開発早期からの患者数予測は、将来的な売上予測だけではなく、臨床開発の計画やマーケットアクセス戦略にも重要となっている。本講演では、既存の疫学やオープンデータなど様々な情報を活用した患者数予測や、今後の医薬品市場および売り上げ予測への考慮すべきポイント等を概説する。

1. 患者数予測の重要性
2. 疫学文献や治療ガイドラインを用いた有病率・患者数の推計方法
   1. 文献検索の方法
   2. 文献情報の統合
   3. 有病率・患者数推計
3. 人口動態を用いた患者数の将来予測
   1. 人口動態のデータとは
   2. 人口動態を用いた将来予測方法
4. データベースを用いた患者数予測
   1. 日本で使用可能なデータの種類と特徴
      • 疫学データ
      • 医療データ
        • レセプト
        • 薬局
        • 病院
      • NDBオープンデータ
   2. データによる患者数推計
      • 患者数推計方法
      • それぞれのデータベースによる患者数推計の利点と課題
• 質疑応答

第2部 エクセルで行う医薬品売上予測とその関数活用テクニック

(2024年12月17日 12:45〜14:45)

1. 市場の既存時系列推移データから近似曲線と Excel関数による市場予測
   • マーケット全体の推移予測を立てる
   • 各競合品の売上予測
   • 外部市場調査資料を参考にExcelで作成した市場予測の是正
   • 競合品からのマーケットシェアの取り分の考え方
2. 成熟した市場への参入の売上予測
3. 新たな市場の売上予測
• 質疑応答

第3部 デスクリサーチで行うベンチマーク手法とその補完アプローチ

(2024年12月17日 15:00〜17:00)

　医薬品市場において度々大きな変化がありましたが、その都度製薬企業の取り組み方の違いによってその後の企業業績の明暗が分かれました。今また創薬モダリティの台頭によって医療市場が大きく変わろうとしています。このような大きな市場変化への対策としてしばしば比較的成功している競合企業を対象にベンチマーク調査が行われますが、リソース不足やトレンドに乗る機会を逸したケースでは他社を参考にすることも難しくなります。このようなケースでは客観的市場調査に基づくマーケットドリブンの事業戦略が功を奏してきたように思います。
　そこでここでは過去の事例を参照しながら、ベンチマーク手法の特徴とその留意点またこれを補完するマーケットドリブンの事業戦略についてお話ししたいと思います。さらに創薬モダリティの開発競争におけるリスク回避の観点から創薬基礎研究データの評価について考察したいと思います。

1. 医薬品市場激変時の製薬企業の課題
   1. プロトンポンプ阻害薬による抗潰瘍薬市場の変化
   2. 高脂血症治療薬による新しい医薬品市場の創出
   3. 創薬モダリティの標的市場戦略の課題
   4. コロナワクチン開発と意思決定スピード
2. 一般的なベンチマーク手法
   1. 戦略的疾患領域とTarget Product Profile
   2. ベンチマーク手法の適用における課題
   3. マーケットドリブンの事業戦略
3. 創薬モダリティ
   1. 創薬プロジェクト評価の留意点
   2. 公的研究機関の創薬研究ポリシーの問題点
   3. 求められる製薬企業の対応
• 質疑応答