第1部 アンメットメディカルニーズとペイシェントジャーニーを活用した戦略構築

(2023年4月18日 10:00〜12:00)

　アンメットニーズはカスタマーのマインドの中に時に顕在的に、時に潜在的に存在する。疾患治療市場の成熟度や充足度によりアンメットニーズは様々であるし、ひとつの疾患市場においても医師と患者とではアンメットニーズへの認識が異なることは少なくない。立場の異なるステークホルダーのアンメットニーズを理解し、戦略に活用する上で、市場調査に基づくペイシェントジャーニーは有用なツールとなりうる。
　ペイシェントジャーニーが医薬品・医療関連業界においてもかつてないブームとなっている一方、折角ペイシェントジャーニーを描いても、それが活用されていないケースも多いと聞く。
　本セッションでは、アンメットニーズの掘り起こしとペイシェントジャーニー作成のノウハウ、さらにそこからインサイツを導き出し、マーケティング等の戦略に活かしていくポイントについて考えたい。

1. アンメット・ニーズの概念
   • インサイトとは?
   • 医薬品においてもマーケティングが重要な理由
   • アンメット・メディカル・ニーズとは?
   • 顕在アンメットニーズと、潜在アンメットニーズ
2. アンメットニーズを掘り起こすには
   • アンメットニーズ掘り起こしにはカスタマーへの理解を深めること
   • 市場調査からのアンメットニーズ掘起しには工夫が必要
   • 潜在ニーズの掘り起こしにはカスタマーの深層心理へのアプローチが必要
   • アンメットニーズを掘り起こす考え方のプロセス
   • アンメットニーズは異視点からの掘起しが必要 – 患者と医師の認識するアンメットニーズは違う?
3. アンメットニーズを探るマーケットリサーチの手法
   • なぜマーケットリサーチを行うのか?
   • マーケットリサーチの種類、プロセス、医薬品マーケットリサーチの手法、定性調査・定量調査
   • 顕在アンメットニーズは仮説を検証し、ニーズのギャップを埋める事業機会のポテンシャルを探る
   • 潜在アンメットニーズは創造力で探る
   • 市場調査により得られたインサイツから方向性を導き出す
4. ペイシェントジャーニー
   • ペイシェントジャーニーの意義
   • インタビュー調査によるペイシェントジャーニーの作り方
   • アンメットニーズ・ペイシェントジャーニーからマーケティング戦略への活用
• 質疑応答

第2部 市場調査結果の解釈と製品評価・戦略構築への応用

(2023年4月18日 12:45〜14:45)

　医療用医薬品市場における市場調査は一般消費財などと異なり解釈が難しいことが多い。まず単に市場調査のデータを考えても薬剤の対象疾患の患者数データ、既存品の売り上げデータや処方動向データをはじめとして多種の二次データが存在する。開発品で初期開発品から承認待ちの製品まで多くの調査資料がある。さらに企業が実施し得られる一時データを加えて最終的に製品のプロファイルを決定することになる。メディカルニーズがある程度満たされている市場においては入手できるデータだけで精度が高い製品評価の結果が得られる。しかしながら、メディカルニーズを見たしていない市場においては二次データが不足している場合が多く解釈の仕方によりその結果が大きく異なる事も多々ある。
　本講座では実例を紹介しながらアンメットメディカルニーズ市場の製品評価と戦略構築を考えるヒントを教示する。

1. 市場データが充実している一般的な薬剤における市場調査結果の解釈
   1. 各種セカンダリーデータの活用法
   2. 市場予測の実践
2. 市場データが不足している場合の市場調査結果の解釈
   1. 活用可能なセカンダリーデータは?
3. データ不足を補う調査法=データがない場合
   1. 必要とするデータの確定
   2. プライマリーデータの収集
   3. 確度の高い売上予測を実践するには
4. 精度の高い製品評価をし戦略構築を実践するには
   1. 徹底したSTP (セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング)
   2. セグメンテーションごとの戦略策定
• 質疑応答

第3部 リアルワールドデータを用いた海外市場のUMN調査と製品評価・戦略構築への応用

(2023年4月18日 15:00〜17:00)

　R&D早期段階にあるプロジェクトにとって、適応症の選択および優先順位付けはプロジェクトの価値最大化に重要なステップである。疾患を定義し、患者集団の規模や治療実態を理解する際に、必ずしも開発を検討している疾患について十分な情報が入手できない場合がある。そのような場合、市場分析担当者は、市場調査を実施し、医師の意見を参考に現在の治療や、UMNなど患者像の把握、および開発の課題の抽出を検討することになる。医師からの情報は貴重ではあるものの、調査できる人数に限りがあり、ばらつきが多く実態をつかみにくい場合も多い。
　本セミナーでは、これらの課題に対する重要な解決策の一つとして、米国のHealthcare Claims dataを取り上げ、その概要とR&D早期段階における活用を事例を交えて解説する。本セミナーを通じて、売上予測や事業性評価においてRWDがどのように活用され、プロジェクトチームや上位者の意思決定に活用されているのかを学ぶこと、現在の課題解決の一助となることを期待している。RWDの活用事例ではありますが、統計や機械学習を目的とするものではありません。

• 米国の各種医療統計の比較
• Claimsデータの特徴
• Claimsデータを理解する
• Claimsデータをまとめる
• claimsデータの活用事例
  - ドットチャートやサンキーダイアグラムを使ったカスタマージャーニー分析
• Claimsデータの限界
• 電子カルテとの比較
• 質疑応答