【Live配信 or アーカイブ配信】デスクトップで行う 医薬品市場／売上予測手法　スキルアップ講座

＜セミナー　No. 510112（Live配信）＞
＜セミナー　No. 510164（アーカイブ配信）＞

デスクトップで行う

医薬品市場／売上予測手法　スキルアップ講座
～ChatGPT活用、売上推移の近似・トレンド予測、疫学モデル・需要モデル活用～
【Live配信 or アーカイブ配信】

☆PC一台でできる市場予測―そのデスクリサーチのスキルアップ講座！
☆ChatGPT活用の実践事例―データ前処理から予測手法の設計、結果の解釈までを実演

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■講師
【第１部】クリエイティブ・スーティカル(株)　日本代表　大西 佳恵　氏
【第２部】クリエイティブ・スーティカル(株)　日本代表　大西 佳恵　氏
【第３部】ミッケル化学(株)　社長室　事業開発アドバイザー　中西 真人 氏
【第４部】中外製薬(株)　プロジェクト・ライフサイクルマネジメントユニット
　　　　　スペシャリティライフサイクルマネジメント部 戦略マーケティンググループ　グループマネジャー　岡田 浩行　氏

■聴講料
１名につき６０,５００円（消費税込/資料付き）
１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき５５,０００円（税込）
大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください。
■セミナーの受講について
・下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
　→ https://zoom.us/test
・開催数日前または配信開始日までに視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
　セミナー開催日時またはアーカイブ配信開始日に、視聴サイトにログインしていただきご視聴ください。
・出席確認のため、視聴サイトへのログインの際にお名前、ご所属、メールアドレスをご入力ください。
　ご入力いただいた情報は他の受講者には表示されません。
・開催前日または配信開始日までに、製本したセミナー資料をお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
　お申込みが直前の場合には、開催日または配信開始日までに資料の到着が間に合わないことがあります。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
　複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・アーカイブ配信セミナーの視聴期間は延長しませんので、視聴期間内にご視聴ください。

プログラム　　　　　　　　　　　　　
（10:00～10:50）
【第１部】患者数予測のためのデスクリサーチとその解析
クリエイティブ・スーティカル(株)　日本代表　大西 佳恵　氏

【講座主旨】
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。

【講座内容】
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
　2.1 文献検索の方法
　2.2 文献情報の統合
　2.3 有病率・患者数推計
　2.4 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
3.1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
3.2 NDBオープンデータによる患者数と売り上げ推計
3.3 売上予測における患者数推計の留意点
【質疑応答】
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（11:00～11:50）
【第２部】患者数予測へのChatGPTの活用とその留意点
クリエイティブ・スーティカル(株)　日本代表　大西 佳恵　氏

【講座主旨】
近年、人工知能（AI）は機械学習技術と膨大なデータへのアクセスを通じて、これまで困難だった複雑なデータ分析を可能にし、医療・製薬分野でもその活用が急速に進んでいる。本講演では、生成AIであるChatGPTの概要とその解析支援能力に触れつつ、セッション1で用いたデータをもとに、ChatGPT上でプロンプトを活用して患者数予測を実践する。データの構造化・前処理から予測手法の設計、結果の解釈、さらにはプロンプト設計の工夫やAI活用時の留意点まで、実例を交えながら解説し、患者数や市場予測におけるAIの実践的な使い方を簡単に紹介する。

【講座内容】
１．生成AI・ChatGPTの基礎と特徴
・ChatGPTとは何か：生成AIと従来のAIの違い
・ChatGPTの解析支援機能と対話的プロンプトの利点
２．医療・製薬業界での活用事例
３．Chat GPTによる患者数予測
・データの概要と構造
・欠損値や地域差、対象集団の設定などの留意点
４．ChatGPTによる患者数予測プロンプトの実践（15分）
・プロンプト設計の基本と注意点
・ChatGPTにおける入力例と出力結果の確認
・ChatGPTによる補助的分析の限界と工夫（例：数値の検算や根拠の明示）
５．市場・売上予測への展開
・患者数から市場規模や売上予測へとつなげるロジック
・シナリオ分析や将来予測における変数設定の考え方
・戦略立案・マーケットアクセスとの戦略応用
【質疑応答】
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（12:50～14:20）
【第３部】既存市場データによる売上推移の近似・トレンド予測
ミッケル化学(株)　社長室　事業開発アドバイザー　中西 真人　氏

【講座主旨】
マーケティング戦略策定に欠かせない「販売計画」を、いかにロジックに展開し、マネジメントに理解してもらうかを紹介する。既存市場参入を例にして「販売計画」の立案を下記の要領で説明していく。
既存市場の成長予測を近似回帰曲線とTREND関数によって算定する。数式だけで求められた当該市場成長予測に外部調査会社の当該市場予測を加味＆勘案して予測を是正していき、数式から求めた数値と調査結果によって得られた市場予測をベースに、当該市場に参入する自社製品の「販売計画」案を策定する方法/思考を説明する。
その後、策定した販売計画を基に当該製品が成長を続けるための「ライフサイクルマネジメント」について説明をする。

【講座内容】
１．既存市場データによる売上推移の近似・トレンド予測
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 ②,③で得られた将来予測を是正する（適正化する）
⑤ ④で適正化された数式による市場予測に、外部調査による当該市場予測を加味＆勘案して更に是正＆適正化する
⑥ ⑤で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
２．策定した販売計画から将来を予測して当該製品のライフサイクルマネジメントを考える
① 既参入市場でライフサイクルマネジメントを行うには
② 新規参入市場でライフサイクルマネジメントを行うには
③ ①,②で策定したライフサイクルマネジメントを反映した販売計画を既販売計画に落とし込む
【質疑応答】
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（14:30～16:00）
【第４部】疫学モデル・需要モデルを用いた医薬品売上予測
中外製薬(株)　プロジェクト・ライフサイクルマネジメントユニット
スペシャリティライフサイクルマネジメント部 戦略マーケティンググループ　グループマネジャー　岡田 浩行　氏

【講座主旨】
ビジネスの根幹は、顧客のニーズや課題をしっかり把握し、市場環境や競合の動きを踏まえて、自社医薬品自体やその関連ソリューション(Around the pill)を通じて解決し、結果として収益を得ることである。
企業経営の立場から、そういった活動の結果として、当該製品の売り上げが、どの程度得られるのかを正確に予測することは、非常に重要である。
より広い経営的視点において、例えばProduct portfolio analysis等（自社ポートフォリオ各製品が、“どの時期に、どの程度の売り上げが得られるか”“投資効率はどうか？”）を分析し、正確に把握することは、最適な経営資源配分を検討するうえで、非常に重要である。その際も、当然ながら正確な売上予測が必要である。
本講演では、製薬ビジネスにおいてどのように売上予測を検討していけばいいか、方法論と事例にて、解説していく。

【講座内容】
●不確実性が高まる市場と戦略
　・環境変化を予測する方法
　・マーケティング戦略のバリエーション
●売上を予測する方法
　・市場調査等の活用方法
　・マーケティング戦略と売上予測の連動
　・精度と納得性を高めるポイント
●売上予測の類型とその手順
　・疫学モデルと需要モデルおよび治療フローを可視化した売上予測モデル例
　・疫学モデルの手順
●予測のための市場調査と二次データ
【質疑応答】

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