第1章 プロジェクト価値の評価手法

• 1. NPV
  • 1.1 DCF法
    • 1.1.1 現在価値
    • 1.1.2 割引率
  • 1.2 NPV
    • 1.2.1 NPVの定義
    • 1.2.2 事例:新薬の開発
    • 1.2.3 NPV利用上の留意点
  • 1.3 NPVに関連した評価方法
    • 1.3.1 内部収益率 (Internal Rate of Return: IRR)
    • 1.3.2 回収期間 (Payback)
• 2. ディシジョン・ツリー分析法 (決定樹分析)
  • 2.1 ディシジョン・ツリー法
  • 2.2 ディシジョン・ツリー法の事例: 臨床開発プロジェクト
  • 2.3 ディシジョン・ツリー法の利用についての注意
• 3. リアル・オプション法
  • 3.1 オプションとは?
  • 3.2 実物投資をオプションと捉える (リアル・オプション)
  • 3.3 仮想的な事例 (延期するという価値)
  • 3.4 リアル・オプション評価のステップ
  • 3.5 リアル・オプションの評価ステップの事例
    • 3.5.1 オプションを認識する
    • 3.5.2 原資産価値の変動:二項ツリー
    • 3.5.3 新薬価値の変動
    • 3.5.4 オプションの価値の算出
  • 3.6 延期オプション (NPVとリアル・オプションの比較)
  • 3.7 リアル・オプションの応用

第2章 意思決定手法の運用上の問題点と解決策

• 1. 売上予測のフレームワーク
  • 1.1 イントロダクション
  • 1.2 プロジェクト評価における不確実性
  • 1.3 売上予測を組み立てる一般的な方法
  • 1.4 マーケットシェアの推定
  • 1.5 市場への浸透速度の推定
  • 1.6 標準的なテンプレートの考え方
  • 1.7 売上予測における不確実性の考え方
  • 1.8 売上予測に関するまとめ
• 2. 事業価値の実効性
  • 2.1 テクニカルな課題と解決策
  • 2.2 事業価値評価における本質的な課題
  • 2.3 事業価値評価に関するまとめ
• 3. ディシジョン分析とシナリオプランニング
  • 3.1 実務上の課題
  • 3.2 ツリー分析の本質的な問題
• 4. ポートフォリオ分析
  • 4.1 イントロダクション
  • 4.2 ポートフォリオ分析のツール
  • 4.3 ポートフォリオ分析とシステム
  • 4.4 ポートフォリオ分析の信頼性を上げるには
• 5. 効果的な意思決定プロセス
  • 5.1 必要なサポート体制
  • 5.2 組織との適合・不適合
  • 5.3 ポートフォリオ分析を補完するビジネスプロセス
  • 5.4 ビジネスプロセスが機能しない理由
  • 5.5 個別プロジェクトの意思決定とポートフォリオに基づく意思決定

第3章 RadMapを活用したプロジェクト事業性評価と

• 1. RadMap (R&D Modeling & Planning) とは
• 2. プロジェクト事業性評価
  • 2.1 戦略シナリオの洗い出し (Step1)
  • 2.2 事業価値算出のモデル作成 (Step2)
  • 2.3 データの収集と設定 (Step3)
  • 2.4 事業価値の分析・評価 (Step4)
    • 2.4.1 キャッシュフロー分析
    • 2.4.2 感度分析
    • 2.4.3 確率分布分析
    • 2.4.4 What-If 分析
    • 2.4.5 価値構造分析
  • 2.5 意思決定:デシジョンツリー分析 (Step5)
  • 2.6 個別最適から全体最適へ
• 3. ポートフォリオ・マネジメント
  • 3.1 ポートフォリオ要件の設定 (Step1)
    • 3.1.1 スコープ (対象プロジェクト範囲、評価期間)
    • 3.1.2 評価指標
    • 3.1.3 スコアリング・ルール
  • 3.2 種々の分析アプローチ (Step3)
  • 3.3 代替案の検討 (Step4)
  • 3.4 効率フロンティア (Step5)
  • 3.5 リソース配分の決定 (Step6)

第4章 EPVの算定方法活用

• 1. EVPの算定
• 2. マネジメントの立場から
• 3. 意思決定の立場から

第5章 基礎研究における意思決定手法

• 1. 選択と集中

第6章 臨床開発における意思決定手法

• 1. 代表的な意思決定モデル
  • 1.1 個人による意思決定
    • 1.1.1 マクシミン原理
    • 1.1.2 マクシマクス原理
    • 1.1.3 ハーウィッツの楽観・悲観指数原理
    • 1.1.4 ナッシュ均衡と最適解
  • 1.2 組織による意思決定
  • 1.3 ゴミ箱モデル
• 2. 医薬品の臨床開発と意思決定
  • 2.1 開発段階と意思決定
  • 2.2 意思決定のタイミング
• 3. 意思決定のツール
  • 3.1 ディシジョン・ツリー
    • 3.1.1 ケース・スタディ:機構相談と臨床開発戦略決定
  • 3.2 SWOT分析
    • 3.2.1 ケース・スタディ:日本の製薬企業を取り巻く機会と脅威の検討
  • 3.3 5forces分析
    • 3.3.1 ケース・スタディ:研究開発型製薬企業を取り巻く外部環境の5 forces分析

第7章 リスク評価に基づく優先順位決定

• 1. リスクマネジメント
  • 1.1 リスクの調査・確認・抽出
  • 1.2 危険衝撃度
  • 1.3 リスクグルーピング
  • 1.4 リスク処理の基本的考え方
• 2. 臨床開発とリスクマネジメント
  • 2.1 ケース・スタディ:新薬臨床開発におけるリスクマネジメント
    • 2.1.1 リスクの抽出
    • 2.1.2 リスクグルーピング
    • 2.1.3 リスクの評価
    • 2.1.4 重要なリスクに対する処理手段
  • 2.2 リスク処理方法と具体的対応のまとめ

第8章 製品評価とポートフォリオマネジメント

• 1. 製品評価と意思決定
• 2. 社内における新薬評価とその位置づけ
• 3. ポートフォリオ分析とプロセス管理
  • 3.1 製品評価のプロセス管理とポートフォリオ・マネジメントチーム
  • 3.2 製品の評価者
  • 3.3 評価データの承認プロセス
• 4. 製品評価と必要なデータ
  • 4.1 “プロダクト・プロファイル“の整備
  • 4.2 分析・評価に必要なデータと実務上の問題点
    • 4.2.1 開発系 データ
    • 4.2.1.1 開発戦略 (承認に必要な試験とマイルストーン)
    • 4.2.1.2 開発コスト
    • 4.2.1.3 開発の成功確率
    • 4.2.2 コマーシャル系データ
    • 4.2.2.1 患者数の想定と売り上げ予測
    • 4.2.2.2 ディテールコスト
    • 4.2.2.3 営業・マーケティングコスト (販促資材,DTCなど)
    • 4.2.3 市販後調査費
    • 4.2.4 想定薬価の算定
    • 4.2.5 製造原価の算定
• 5. 製品の過少評価と過大評価
  • 5.1 開発系データにおける過誤のリスク
  • 5.2 Marketingポテンシャルの分析上の問題点
• 6. 製品価値の分析手法とアプローチ
  • 6.1 シナリオ分析
  • 6.2 PotentialカーブとRealisticカーブによる対比
• 7. 製品の導入や導出における評価

第9章 製品戦略に向けたSWOT分析法の活用

• 1. 医薬品の製品戦略の構築の手順
  • 1.1 第1段階:戦略目標を策定する
  • 1.2 第2段階:SWOT環境分析をおこなう
  • 1.3 第3段階:抽出された課題の分析
  • 1.4 第4段階:市場細分化 (セグメンテーション)
  • 1.5 第5段階:ターゲットの選定 (ターゲティング)
  • 1.6 第6段階:勝ち位置の固定 (ポジショニング)
  • 1.7 第7段階:製品戦略の構築とアクションプランの策定・実施
• 2. SWOT分析
  • 2.1 「外部環境」分析
  • 2.2 「内部環境」分析
  • 2.3 得られたデータのインテリジェンス化
  • 2.4 SWOT分析の位置づけ
• 3. SWOT分析を用いて競合に対抗した具体例
  • 3.1 日産自動車「シーマ」の例
  • 3.2 抗ヒスタミン薬「D」の例

第10章 販売予測手法/実践

• 1. 販売予測の目的と種類、及び予測項目の設計
• 2. 販売予測の基本的なステップ
• 3. Basic Assumptionsの確認・設定
• 4. Market Segmentation
• 5. Long Term Forecast
  • 5.1 潜在患者数予測
  • 5.2 診断患者数予測
  • 5.3 治療患者数の予測
  • 5.4 Therapeutic Class Share予測
  • 5.5 自社製品の患者数シェア予測
  • 5.6 自社製品の治療日数予測
  • 5.7 自社製品のVolume予測
  • 5.8 自社製品の薬価の予測
  • 5.9 販売予測
• 6. Short Term Forecast
• 7. Sensitivity Analysis