第1部 患者数予測のためのリサーチとデータの読み方・活用法

(2026年6月24日 10:00〜12:00)

　医薬品市場予測における患者数の予測は、単に将来的な売上予測の根拠としてだけでなく、臨床開発の適切なターゲット設定、症例数の見積もり、さらには医薬品承認後のマーケットアクセス戦略の策定や価格設定、リソース配分など多岐にわたる意思決定において極めて重要な役割を担っている。本講演では、既存の疫学調査データ、公的統計、レジストリ情報、オープンデータといった様々な情報ソースを組み合わせて、現実的かつ信頼性のある患者数予測を行う手法について解説し、実践的なAIを用いた予測も紹介する。さらに、これらの予測結果をどのように医薬品の市場規模や将来的な売上予測へとつなげていくか、その際に考慮すべき前提条件や不確実性についても解説する。
　疫学データや公的統計、レジストリ、オープンデータを統合し、現実的で信頼性の高い患者数予測を行う手法を理解する。さらにAI活用による予測手法と、その結果を市場規模や売上予測へ展開する際の前提条件や不確実性の考え方を習得する。

1. 患者数将来予測の重要性
2. 疫学文献や人口動態を用いた有病率・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
   4. 人口動態を用いた将来予測方法
3. リアルワールドデータ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. NDBオープンデータによる患者数と売り上げ推計
4. AIを用いた患者数予測
5. 売上予測における患者数推計の留意点
• 質疑応答

第2部 治療フロー・競合状況のリサーチと売上予測への落とし込み

(2026年6月24日 12:45〜14:45)

　製薬企業のビジネス担当者にとって、パイプライン製品の売上予測は、単なる「数字づくり」ではなく、投資判断・提携判断・開発優先順位を左右する事業性評価の中核です。とりわけPoC (Proof of Concept) 後は、開発費が急増し、不確実性も依然として残る一方で、Go/No – Goの意思決定に求められる説明責任が高まります。そのため、治療フローと競合環境を根拠とした、再現性のある予測ロジックが不可欠となります。
　本講座では、売上予測の精度を左右する「前提づくり」に焦点を当てます。第一に、対象疾患におけるペイシェントジャーニー (来院〜診断〜治療〜スイッチ〜中止・脱落) を治療フローとして可視化・定量化する方法について、プライマリー市場調査 (医師・患者への調査設計や設問作成など) とセカンダリーデータを組み合わせた実務的な進め方を解説します。第二に、競合品 (既存薬・開発品) の製品プロファイルが市場に与える影響をどのように構造化するかについて、コンジョイント分析の活用を通じて体系的に解説します。
　さらに、こうして作成した前提を売上予測モデルに落とし込む際のポイントを整理し、感度分析を通じて、「どの前提が売上に最も影響するのか」「不確実性はどこに集中しているのか」を可視化します。最終的には、リスク分析を踏まえ、意思決定に耐えうる“説明可能なストーリー”へとまとめ上げる視点まで概説し、明日からの事業性評価に直結する実践知を提供します。

　実践的な売上予測を行うために、以下の知識を習得できます。

• 治療フロー整理の観点:定性・定量のプライマリー市場調査とセカンダリーデータを組み合わせ、ペイシェントジャーニーの現状把握から将来予測までを進める具体的な考え方
• 競合整理の型:想定競合と自社パイプライン製品のプロファイルを定義し、コンジョイント分析を用いて比較評価する実務的な進め方
• 感度分析の考え方 (予測への落とし込み) :治療フローや競合リサーチで得た情報を活用し、売上予測と感度分析を組み立てる具体的な進め方

1. ビジネスの意思決定に売上予測が必要とされる場面
   1. 自社パイプラインで売上予測が必要とされる理由
   2. 製品導入において売上予測が必要とされる理由
2. 売上予測の難しさについて
   1. 外部環境の影響:市場環境
   2. 外部環境の影響:競合環境
   3. 自社製品・導入候補品
3. 売上予測を始める前に
   1. はじめに:「適切な売上の予測には、考え抜かれた戦略が求められる」
   2. マーケティング戦略の概要
   3. 売上予測で活用する分析手法
4. ペイシェントジャーニーを治療フローとした可視化・定量化
   1. ペイシェントジャーニーの現状把握
   2. ペイシェントジャーニーの将来予測
   3. 事例紹介・大切な視点
5. コンジョイント分析を活用した競合品の影響度の評価
   1. コンジョイント分析とは?
   2. コンジョイント分析の活用方法
   3. コンジョイント分析以外の競合分析手法
6. 売上予測と感度分析
   1. Post-PoCでの売上予測実施プロセス
   2. 感度分析の概要
   3. 感度分析の事例紹介
7. 売上予測と意思決定
   1. 意思決定と市場機会と製品優位性の関係
   2. 意思決定時に押さえておきたいこと
   3. 自社パイプライン・製品導入の意思決定について
• 質疑応答

第3部 Excelを用いた売上予測モデルの組み立て方

- 既存市場データによる市場推移の予測 –

(2026年6月24日 15:00〜17:00)

　マーケティング (営業部を含む) が策定する自社製品の販売計画を社内 (マネジメント) の理解と説得を図るには、客観的な視野と客観的手法が必要である。客観性を充分に担保するためには複数の手法を用いる必要があり、当講座で複数のExcel手法と外部調査会社情報を勘案した販売計画立案方法を紹介して、実践に活かしてもらえればと思う。

1. 過去から現在までの既存市場算定
2. 当該市場の将来予測を近似回帰曲線で求める
3. 当該市場の将来予測をExcelのTrend or Forecast関数で求める
4. 得られた将来予測を是正する (適正化する)
5. 適正化された数式による市場予測に、外部市場調査会社のデータを加味&勘案して当該市場予測を更に是正&適正化する
6. 得られた市場予測に自社製品の参入/販売計画を策定する
• 質疑応答