要旨 : 昨年初めて公開された NDB オープンデータを用いて医薬品マーケティングへの応用可能性を検討した 薬効領域 ( 小分類 ) の市場構造分析と都道府県単位のエリアマーケティングに活用可能であることを確認した キーワード : 医薬品マーケティング 医療ビッグデータ NDB オープンデータ 市場

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1 公開医療ビッグデータを活用した医薬品マーケティングの可能性 武藤猛 (MarkeTech Consulting 代表 ) Possibility of Pharmaceutical Marketing Using Open Medical Big Data Takeshi Muto President, MarkeTech Consulting

2 要旨 : 昨年初めて公開された NDB オープンデータを用いて医薬品マーケティングへの応用可能性を検討した 薬効領域 ( 小分類 ) の市場構造分析と都道府県単位のエリアマーケティングに活用可能であることを確認した キーワード : 医薬品マーケティング 医療ビッグデータ NDB オープンデータ 市場構造分析 エリアマーケティング 公開データのメリットと限界 2

3 公開医療ビッグデータを活用した医薬品マーケティングの可能性 1. はじめに 2. 公開医療ビッグデータ活用の基本的な考え方 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 5. まとめ : 公開医療ビッグデータ活用のメリットと限界 3

4 1. はじめに [1] 本発表の目的 医療ビッグデータの話題が盛んであるが 民間企業が自由に医薬品マーケティングに活用可能なデータは限られている 昨年公開された NDB オープンデータにおいて 医薬品別処方件数が公開されたことは朗報である 本発表では NDB オープンデータを活用した医薬品マーケティングの可能性について 具体的な分析例を通じて検討する 4

5 1. はじめに [2] 大規模医療データベース (DB) 保険者 介護保険データ 厚生労働省 介護保険総合 DB 特定健診等実施機関 医療機関 特定健診データ レセプトデータ DPC 調査データ がん登録データ 副作用報告データ 電子カルテ 個人 ( コホート DB 登録者 ) ゲノム 環境 医療情報 保険者 厚生労働省 厚生労働省 全国がん登録データセンター PMDA 医薬品医療機器総合機構 地域医療情報連携ネットワーク コホートデータベース ( 東北メディカル メガバンク等 ) ナショナルレセプト DB 介護保険総合 DB DPC 調査 DB 全国がん登録 DB 副作用 DB 医療情報 DB 基盤整備事業システム 地域医療情報 DB ( ゲノム ) コホート DB 医師 死亡診断書 厚生労働省 人口動態統計 DB [ 出典 ] 国会図書館 : ライフサイエンスのフロンティア ( 第 3 章 : 医療データ等の利活用 ) 2015 などを参考にして作成 5

6 2. 公開医療ビッグデータ活用の基本的な考え方 [1] 第 1 回 NDB オープンデータの概要 NDB データベースとは : - レセプト (H21.4~27.1 診療分 ): 格納件数約 92 億 5,000 万件 - 特定健診 特定保健指導 (H20~25 年度分 ): 格納件数約 1 億 4,200 万件 NDB オープンデータ作成の背景と目的 : - レセプト情報 特定健診等情報データベース (NDB) の有効活用 - 集計表として公表 データの対象 公表形式 ( 医薬品の場合 ): - 対象期間は H26.4~H27.3 の 1 年間 - 内服 外用 注射それぞれにつき 外来院内 外来院外 入院別に集計 - 薬価収載の基準単位別に 薬効別上位処方数 30 位を公開 - 都道府県および性別 年齢別集計表 集計単位 : - 患者のプライバシーへの配慮して 最小集計単位を 1000 とする [ 出典 ] 厚生労働省 NDB オープンデータ調査分析 WG: 第 1 回 NDB オープンデータについて (2016 年 9 月 30 日 ) 6

7 2. 公開医療ビッグデータ活用の基本的な考え方 [2]NDB オープンデータの薬剤データ概要 1 区分コード 元データ発生区分名 医薬品種類数 ( 都道府県別 ) 医薬品種類数 ( 性年齢別 ) 項目 件数 薬効領域数 ( 大分類 ) 8 1 内服薬 外来 院内 内服薬 外来 院外 内服薬 入院 外用薬 外来 院内 外用薬 外来 院外 薬効領域数 ( 中分類 ) 33 薬効領域数 ( 小分類 ) 137 医薬品コード 5,973 薬価コード 5,381 医薬品名 5,964 6 外用薬 入院 注射薬 外来 院内 注射薬 外来 院外 注射薬 入院

8 2. 公開医療ビッグデータ活用の基本的な考え方 [2]NDB オープンデータの薬剤データ概要 2 薬効 ( 大分類 ) 薬効名称 ( 大分類 ) 1 神経系及び感覚器官用医薬品 2 個々の器官系用医薬品 3 代謝性医薬品 4 組織細胞機能用医薬品 5 生薬及び漢方処方に基づく医薬品 6 病原生物に対する医薬品 7 治療を主目的としない医薬品 8 麻薬 薬効 ( 中分類 ) 11 中枢神経系用薬 12 末梢神経系用薬 13 感覚器官用薬 21 循環器官用薬 22 呼吸器官用薬 23 消化器官用薬 薬効名称 ( 中分類 ) 24 ホルモン剤 ( 抗ホルモン剤を含む ) 25 泌尿生殖器官及び肛門用薬 26 外皮用薬 29 その他の個々の器官系用医薬品 31 ビタミン剤 32 滋養強壮薬 33 血液 体液用薬 34 人工透析用薬 39 その他の代謝性医薬品 41 細胞賦活用薬 42 腫瘍用薬 43 放射性医薬品 薬効 ( 小分類 ) 111 全身麻酔剤 112 催眠鎮静剤, 抗不安剤 113 抗てんかん剤 114 解熱鎮痛消炎剤 115 興奮剤, 覚せい剤 116 抗パーキンソン剤 117 精神神経用剤 118 総合感冒剤 薬効名称 ( 小分類 ) 119 その他の中枢神経系用薬 121 局所麻酔剤 122 骨格筋弛緩剤 123 自律神経剤 124 鎮けい剤 129 その他の末梢神経系用薬 131 眼科用剤 132 耳鼻科用剤 133 鎮暈剤 211 強心剤 212 不整脈用剤 44 アレルギー用薬 マーケティング分析のためには 薬効 ( 小分類 ) を さらに適応症レベルまたは作用機序レベルで細分類する必要があることも多い ( 手作業 ) 8

9 2. 公開医療ビッグデータ活用の基本的な考え方 [3]NDB オープンデータ活用の基本的な考え方 薬効領域別 ( 大 中 小分類 ) 生産 + 輸入金額 薬事工業生産動態統計調査 ( 年度 ) 薬効領域コード ( 大 中 小分類 ) でマッチング 都道府県別薬剤集計表 性年齢別薬剤集計表 ( 薬価コード別 ) 第 1 回 NDB オープンデータ (2014 年度 ) 医薬品マーケティングへの活用 ( 市場構造分析 エリアマーケティング等 ) 先発品 長期収載品 後発品の区別 薬価基準収載医薬品コード ( 薬価コード ) でマッチング 薬価基準収載品目リスト 薬効領域別 医薬品別 都道府県別 性年齢別 9

10 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [1] 市場の定義 と 競合 製品間の競合はどのレベルで行われるのか 6: 病原生物に対する医薬品 薬効領域 ( 大分類 ) 2: 個々の器官系用医薬品 62: 化学療法剤 薬効領域 ( 中分類 ) 21: 循環器官用薬 625: 抗ウイルス剤 薬効領域 ( 小分類 ) 214: 血圧降下剤 薬効領域 ( 適応症レベル ) 薬効領域 ( 作用機序レベル ) B 型肝炎 C 型肝炎 ARB Ca 拮抗剤 代替可能な処方のレベルで 製品間の競合が発生する薬効市場が定義される 10

11 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [2]NDB オープンデータ概要 1: 薬効領域 ( 大分類 ) 別金額比率 薬効 ( 大分類 ) 薬効名称 ( 大分類 ) 金額 ( 億円 ) 1 神経系及び感覚器官用医薬品 10,487 2 個々の器官系用医薬品 26,151 3 代謝性医薬品 15,374 4 組織細胞機能用医薬品 10,147 5 生薬及び漢方処方に基づく医薬品 病原生物に対する医薬品 7,983 7 治療を主目的としない医薬品 1,122 生薬及び漢方処方に基づく医薬品 1% 薬効領域 ( 大分類 ) 別医薬品金額比率 治療を主目的としない医薬品 2% 組織細胞機能用医薬品 14% 病原生物に対する医薬品 11% 麻薬 1% 神経系及び感覚器官用医薬品 14% 8 麻薬 418 1NDBオープンデータ金額合計 72, 年度薬事工業生産動態統計調査 ( 生産 + 輸入 ) , % 代謝性医薬品 21% 個々の器官系用医薬品 36% 医薬品総金額 7 兆 2530 億円 NDB オープンデータにおいては 最小集計単位を設定しているのでデータ値は実際の金額よりもなることに注意が必要である 11

12 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [2]NDB オープンデータ概要 2: 先発品等比率 12

13 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [2]NDB オープンデータ概要 3: 薬効領域 ( 小分類 ) 累積金額比率 100% 薬効領域 ( 小分類 ) の累計金額比率 累計金額比率 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 137 中の 31 領域で金額の 80% 上位 10 位の薬効領域 ( 小分類 ) 金額順位 薬効領域 ( 小分類 ) 薬効領域名称 ( 小分類 ) 金額 ( 億円 ) その他の腫瘍用薬 5, 血圧降下剤 4, 他に分類されない代謝性医薬品 3, 高脂血症用剤 3, その他の血液 体液用薬 2, 糖尿病用剤 2, その他の中枢神経系用薬 2, その他のアレルギー用薬 2, 消化性潰瘍用剤 2, その他のホルモン剤 ( 抗ホルモン剤を含む ) 2,241 20% 10% 0% 薬効領域 ( 小分類 ) の数 : 薬効領域 ( 小分類 )[ 金額が大きい順 ] 全部で 137 の薬効領域 ( 小分類 ) 中の 31(23%) で 全体金額の 80% を占める 13

14 医薬品のライフサイクル薬効市場内の競争パター( 突出した製品がある ) 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [3] 薬効市場のライフサイクルと市場盛衰のメカニズム ( 仮説 )1 創出 新興 ( エマージング ) 先発品主導 成長 参入企業が多い場合 ( 類似効能品が多い ) 参入障壁が高い場合 激戦 一強 ン[ 出典 ] 武藤猛 : 医療用医薬品の市場構造に関する考察 SAS ユーザ総会 (2010) 成熟 後発品参入 衰退 成熟 衰退 ( 激戦型 ) 成熟 衰退 ( 一強型 ) 第 1 位製品シェア >40% 第 1 位製品シェア 第 2 位製品シェア >2 時間 縮小 14

15 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [3] 薬効市場のライフサイクルと市場盛衰のメカニズム ( 仮説 )2 薬効市場の複合的ライフサイクル ( イメージ ) 例 : 降圧剤市場 ( 全体 ) カルシウム拮抗剤 ARB 利尿剤 ACE 阻害薬 β 遮断薬 降圧剤という巨大薬効市場も 作用機序レベルの細分化薬効市場では 次々にイノベーションに対応した小ライフサイクルの盛衰が生じている [ 出典 ] 武藤猛 : 医療用医薬品の市場構造に関する考察 SAS ユーザ総会 (2010) 15

16 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [4] 市場規模対成長率 大分類中分類小分類 40% 薬効領域 ( 大分類 ) の市場規模対成長率 120% 細胞賦活用薬 薬効領域 ( 中分類 ) の市場規模対成長率 N=81 120% 薬効領域 ( 小分類 ) の市場規模対成長率 成長率 30% 20% 10% 麻薬 神経系及び感覚器官用医薬品 0% 組織細胞機能用医薬品代謝性医薬品 100 1,000 10, ,000-10% -20% N=8 生薬及び漢方処方に基づく医薬品 y = -0.05ln(x) R² = 病原生物に対する医薬品 治療を主目的としない医薬品 p=0.058 個々の器官系用医薬品 市場規模 (2014 年 )[ 億円 ] 成長率 100% 80% 60% 40% 寄生動物用薬 y = ln(x) R² = その他の治療を主目的としない医薬品 非アルカロイド系麻薬 放射性医薬品その他の生薬及び漢方処方に感覚器官用薬 20% 基づく医薬品腫瘍用薬化学療法剤生物学的製剤調剤用薬ビタミン剤抗生物質製剤血液 体液用薬歯科口腔用薬公衆衛生用薬泌尿生殖器官及び肛門用薬外皮用薬中枢神経系用薬 0% 末梢神経系用薬呼吸器官用薬 1 10 生薬 100 1,000 10, ,000 滋養強壮薬消化器官用薬人工透析用薬漢方製剤ホルモン剤その他の代謝性医薬品診断用薬 ( 体外診断用医薬品 -20% その他の個々の器官系用医薬 ( 抗ホルモン剤を含む ) を除く ) 品体外診断用医薬品 -40% p= アルカロイド系麻薬 ( 天然麻薬 ) 市場規模 (2014 年 )[ 億円 ] アレルギー用薬 循環器官用薬 成長率 70% 20% -30% -80% -130% 血圧降下剤 ,000 10,000 y = ln(x) R² = p=0.013 他に分類されない治療を主目的としない医薬品 合成麻薬 血液凝固阻止剤 その他の腫瘍用薬 市場規模 (2014 年 )[ 億円 ] 他に分類されない代謝性医薬品 N=140 薬効分類の大分類 中分類 小分類 いずれのレベルでも市場規模が大きくなると成長率が下がる 16

17 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [5] 先発品比率対成長率 80% 市場構造分析 : 先発品比率対成長率 80% 市場構造分析 : 後発品比率対成長率 薬効市場(小分類)成長率 60% 40% 20% -20% -40% -60% p<0.001 y = x R² = % 0% 20% 40% 60% 80% 100% 先発品比率 薬効市場(小分類)成長率 60% 40% 20% 0% 0% 20% 40% 60% 80% 100% -20% -40% -60% 後発品比率 y = x R² = p= % N=109-80% N=109 薬効市場の拡大期は先発品が 60% 以上で成長が見られる ; 一方 後発品が 10% 程度以上を占めるようになると 市場は縮小期に入ることが分かる 17

18 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [6] 上位製品のシェア分布と医薬品市場の特質 95%~100% 90%~95% 85%~90% 薬効領域 ( 小分類 )1 位 ~3 位製品のシェア合計 シェア範囲 80%~85% 75%~80% 70%~75% 65%~70% 60%~65% 55%~60% 50%~55% 45%~50% 40%~45% 35%~40% 30%~35% 25%~30% 20%~25% 15%~20% 10%~15% 5%~10% 0%~5% 109 中の実に 104 (96%) の薬効領域 ( 小分類 ) では 1 位 ~3 位製品合計シェアが 40% を超えているという寡占市場である N= 薬効領域 ( 小分類 ) 件数 巨大な医薬品市場は細分化された薬効領域から成り立っている ; その薬効領域のほとんどは上位 3 製品で寡占化されてる 18

19 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [7] 市場構造の分析 1: 因子 & クラスター分析の流れ NDB オープンデータ 分析用変数作成 薬効領域 ( 小分類 ) 別 因子 & クラスター分析 市場規模 ( 億円 )_2014 領域の薬剤数成長率金額比率 1_ 先発品金額比率 2_ 長期収載品金額比率 3_ 後発品製品シェア _1 位製品製品シェア _2 位製品製品シェア _3 位製品製品シェア _1 位 ~2 位製品製品シェア _1 位 ~3 位製品製品シェア比率 _1 位 2 位製品製品シェア比率 _1 位 3 位製品 因子分析 市場構造の要因抽出 クラスター分析 薬効領域 ( 小分類 ) の分類 特徴付け 因子を用いたマップ 19

20 子パターン3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [7] 市場構造の分析 2: 因子分析の結果因 医療用医薬品市場の因子構造項目 因子 1 因子 2 固有値 寄与率 累積寄与率 因子名称 成熟因子 競合因子 市場規模 ( 億円 )_ 領域の薬剤数 成長率 金額比率 1_ 先発品 金額比率 2_ 長期収載品 金額比率 3_ 後発品 製品シェア _1 位製品 製品シェア _2 位製品 製品シェア _3 位製品 製品シェア _1 位 ~2 位製品 製品シェア _1 位 ~3 位製品 製品シェア比率 _1 位 2 位製品 製品シェア比率 _1 位 3 位製品

21 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [7] 市場構造の分析 3: クラスター分析の結果クラスター分析に用いた元の変数の平均クラスター番号 クラスター 1 クラスター 2 クラスター 3 クラスター名称 成熟クラスター 激戦クラスター 一強クラスター 薬効領域数 市場規模 ( 億円 )_ 領域の薬剤数 成長率 金額比率 1_ 先発品 金額比率 2_ 長期収載品 金額比率 3_ 後発品 製品シェア _1 位製品 製品シェア _2 位製品 製品シェア _3 位製品 値 医療用医薬品市場のクラスター構造 ( 元の変数使用 ) 製品シェア _1 位 ~2 位製品 製品シェア _1 位 ~3 位製品 製品シェア比率 _1 位 2 位製品 製品シェア比率 _1 位 3 位製品 具体的な薬効領域 ( 小分類 ) の例 他に分類されない代謝性医薬品 消化性潰瘍用剤 ビタミンA 及びD 剤 その他の腫瘍用薬 鎮痛, 鎮痒, 収斂, 消炎剤 機能検査用試薬 血圧降下剤 解熱鎮痛消炎剤 刺激療法剤 糖尿病用剤 合成抗菌剤 ビタミンK 剤 精神神経用剤高脂血症用剤眼科用剤その他の血液 体液用薬その他のアレルギー用薬その他の中枢神経系用薬 その他のホルモン剤 ( 抗ホルモン剤を含む ) 抗ウイルス剤血管拡張剤 抗てんかん剤脳下垂体ホルモン剤気管支拡張剤耳鼻科用剤解毒剤痛風治療剤 主としてカビに作用する抗生物質製剤 骨格筋弛緩剤 21

22 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [7] 市場構造の分析 4: クラスターの可視化 競合因子 4 (大)( 成熟度大 ) 糖尿病用剤 ( 成熟度小 ) 競 クラスター 1 ( 成熟クラスター ) 合 3 骨格筋弛緩剤クラスター 2 ( 激戦クラスター ) クラスター 3 ( 一強クラスター ) 主として抗酸菌に作用する抗生物質製剤 2 混合ホルモン剤 その他の腫瘍用薬 その他代謝医薬品 小)血圧降下剤 -4 薬効領域 ( 小分類 ) のクラスター分析 (競合 ビタミン A 及び D 剤 機能検査用試薬 刺激療法剤 ビタミン K 剤 成熟因子 N=74 22

23 3. 公開医療ビッグデータの活用 1: 医薬品市場構造の分析 [8] 医薬品マーケティングへの示唆 市場規模と成長率との関係 : 薬効領域の大 中 小分類の各段階で 規模 と成長率 の関係が見出された 単独製品 作用機序市場 薬効市場は ベル曲線型ライフサイクルを辿る 薬効領域 ( 小分類 ) 内の競合状況について : 薬効市場の拡大期は先発品が 60% 以上で成長が見られる ; 一方 後発品が 10% 程度以上を占めるようになると 市場は縮小期に入る 多くは寡占状態であり 上位 3 製品の合計シェアが 40% を超える 拡大期の市場は 激戦型 または 一強型 のいずれかに分かれる 激戦型 市場は 一強型 市場に比べて圧倒的に多い (85%) 激戦 や 一強 の市場構造は ライフサイクルを通じて固定されがちである プロダクトマーケティングへの示唆 : 薬効市場は基本的には寡占市場である 新規作用機序による市場が勃興した場合 激戦 一強 構造を見極める 新規に市場に参入する場合 3 位以内に入れるかどうかを見極める 激戦 構造であれば 上位シェア獲得の可能性はある エリア戦略 23

24 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 [1] 医薬品競合戦略の前提条件 巨大な医薬品市場は 数百の薬効市場に細分化される 薬効市場は 激戦 または 一強 タイプに分類される寡占市場である 薬効市場における製薬企業の立場は強者または弱者のいずれかである 弱者の戦略 = 細分化市場におけるトップシェア獲得 の具体例 : - 患者像 ( 年齢 性別 合併症など ) の細分化 - 地域 ( 都道府県など ) の細分化 - 医療施設 ( 大学病院 民間病院 診療所など ) の細分化 - 地域医療ネットワークの細分化 ( 入院 - 外来 - 在宅 ) - 医師の細分化 - 地域包括ケア市場としての再定義 疾患領域全体に対して 先発品 長期収載品 AG GE パッケージ化する まとめると 医薬品市場における弱者の戦略とは : ターゲティングを精緻化し トップシェア獲得可能な細分化市場に注力する 24

25 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 [2] 薬効市場の具体例 : 抗ウイルス剤 1 薬効分類 ( 小分類 ) ( 詳細薬効 ) 薬効分類名称 市場規模 ( 億円 ) 金額比率 金額 数量 ( 円 / 処方 ) 薬剤種類数 先発品比率 製品シェア _1 位 製品シェア _2 位 製品シェア _3 位 製品シェア _1 位 ~ 3 位 製品シェア _1 位 2 位 市場構造タイプ 625 抗ウイルス剤 % 1, % 12.8% 10.6% 9.4% 32.7% 1.21 激戦 6251 B 型肝炎 % % 72.6% 10.5% 10.4% 93.5% 6.92 一強 6252 C 型肝炎 % 4, % 42.1% 29.9% 22.1% 94.1% 1.41 激戦 詳細薬効分類 6253 HIV % 2, % 45.3% 22.0% 15.2% 82.5% 2.06 一強 6254 適 RSウイルス応 % 126, % 58.5% 18.5% 17.2% 94.2% 3.17 一強 6255 症インフルエンザ % % 47.4% 19.8% 13.3% 80.5% 2.39 一強 6256 サイトメガロウイルス % 7, % 70.5% 19.1% 10.4% 100.0% 3.68 一強 6257 ヘルペス % % 34.9% 26.8% 7.7% 69.4% 1.30 激戦 抗ウイルス剤は 薬効分類 ( 小分類 ) レベルでは 激戦 型であるが 適応症レベルで詳細に見ると 一強 型も混じっていることがわかる ( 薬効分類を詳細に観察するほど 競合状況が具体的になる ) 25

26 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 [2] 薬効市場の具体例 : 抗ウイルス剤 2 詳細薬効別上位 3 製品 詳細薬効コード詳細薬効名称薬剤名金額 ( 億円 ) 6251 B 型肝炎バラクルード錠 0.5mg B 型肝炎レベトールカプセル 200mg B 型肝炎ヘプセラ錠 10 10mg C 型肝炎ダクルインザ錠 60mg C 型肝炎スンベプラカプセル 100mg C 型肝炎ソブリアードカプセル 100mg HIV ツルバダ配合錠 HIV エプジコム配合錠 HIV アイセントレス錠 400mg RS ウイルスシナジス筋注液 100mg 1mL RS ウイルスシナジス筋注液 50mg 0.5mL RS ウイルスシナジス筋注用 100mg ( 溶解液付 ) インフルエンザイナビル吸入粉末剤 20mg インフルエンザタミフルカプセル 75 75mg インフルエンザリレンザ 5mg サイトメガロウイルスデノシン点滴静注用 500mg サイトメガロウイルスバリキサ錠 450mg サイトメガロウイルス点滴静注用ホスカビル注 24mg/mL 6g250mL ヘルペスバルトレックス錠 mg ヘルペスファムビル錠 250mg ヘルペスアラセナ -A 軟膏 3% 20 26

27 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 [3] 医薬品市場は人口 ( 患者数 ) に比例する ,200 8,200 都道府県別人口対薬剤費合計 ( 億円 ) y = x R² = 計(円)薬剤 7,200 費 6,200 合 5,200 4,200 億 3,200 2,200 1, ,000 5,500,000 10,500,000 人口 ( 人 ) y = x R² = 費(円)30,010 領 域 6 25, ,010 薬 15,010 剤 10,010 百 万 5, ,000 5,500,000 10,500,000 人口 ( 人 ) N=47 都道府県別人口対領域 625 [ 抗ウイルス剤 ] 薬剤費 ( 百万円 ) N= 都道府県別人口対領域 6[ 病原生物に対する医薬品 ] 薬剤費 ( 億円 ) y = 6E-05x R² = 費(円)領 810 域 薬 剤 億 ,000 5,500,000 10,500,000 人口 ( 人 ) 都道府県別人口対領域 6251 [B 型肝炎剤 ] 薬剤費 ( 百万円 ) 費(円)領域 4,510 y = x , ,510 R² = 薬剤 3,010 2,510 2,010 1,510 百万 1, ,000 5,500,000 10,500,000 人口 ( 人 ) N=47 N=47 都道府県別人口対領域 62 [ 化学療法剤 ] 薬剤費 ( 百万円 ) y = 3E-05x R² = 領域 6 2 薬 剤 210 百万円) ,000 5,500,000 10,500,000 人口 ( 人 ) 位(円)領 域 3,510 y = x ,010 R² = ,510 1 の 2, ,510 1,010 百 万 ,000 5,500,000 10,500,000 人口 ( 人 ) N=47 都道府県別人口対領域 6251_1 位製品 [B 型肝炎剤 ] 薬剤費 ( 百万円 ) N=47 医薬品市場を 1 6 のように 6 段階で微視化していくと どの段階でも人口 ( 患者数 ) との間に高い相関係数が観察される 27

28 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 [4] 製品シェアの比較 : 一強型 対 激戦型 製品シェア (B 型肝炎治療薬 ) [ 一強型 ] 製品シェア _3 位, 10.4% 製品シェア _2 位, 10.5% 製品シェア _4 位以下, 6.5% 製品シェア _1 位, 72.6% 製品シェア ( ヘルペス治療薬 ) [ 激戦型 ] 製品シェア _4 位以下, 30.6% 製品シェア _3 位, 7.7% 製品シェア _2 位, 26.8% 製品シェア _1 位, 34.9% 28

29 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 [5] 都道府県内シェアの比較 : 一強型 対 激戦型 30 上位 3 製品の都道府県内シェア [B 型肝炎治療薬 ] 25 上位 3 製品の都道府県内シェア [ ヘルペス治療薬 ] 都道府県数 製品シェア _1 位製品製品シェア _2 位製品製品シェア _3 位製品 都道府県数 製品シェア _1 位製品製品シェア _2 位製品製品シェア _3 位製品 %~5% 5%~10% 10%~15% 15%~20% 20%~25% 25%~30% 30%~35% 35%~40% 40%~45% 45%~50% 50%~55% 55%~60% 60%~65% 65%~70% 70%~75% 75%~80% 80%~85% 85%~90% 90%~95% 95%~100% 0%~5% 5%~10% 10%~15% 15%~20% 20%~25% 25%~30% 30%~35% 35%~40% 40%~45% 45%~50% 50%~55% 55%~60% 60%~65% 65%~70% 70%~75% 75%~80% 80%~85% 85%~90% 90%~95% 95%~100% 都道府県内シェア 都道府県内シェア 29

30 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 [6] 一強型 対 激戦型 シェア比率の比較 1: 比率の分布 都道府県数 全国 2 位が逆転 (3 都道府県 ) 都道府県内 1 位シェア 2 位シェアの比率 2 位が逆転可能なシェア比率 (< 2) B 型肝炎治療薬 [ 一強 ] ヘルペス治療薬 [ 激戦 ] 0.5~1 1~ ~2 2~ ~3 3~ ~ 以上 1 位シェア 2 位シェアの比率 30

31 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 [6] 一強型 対 激戦型 シェア比率の比較 2: 地図 一強型 激戦型 (2.5~3) (3~3.5) (3.5 以上 ) (0.5~1) (1~1.5) (1.5~2) (2~2.5) 31

32 4. 公開医療ビッグデータの活用 2: 特定薬効領域の競合分析 [7] 医薬品マーケティングへの示唆 医薬品マーケティングへの適用可能性 : エリア間の患者移動を考慮すると 都道府県 という集計単位は エリアマーケティングに十分適用可能である ただし 最小集計単位が 1000 であることから 処方数の少ない医薬品の分析には適していない 男女別 年齢別データは 競合医薬品間の患者プロファイルの比較に応用可能である ( 今回は分析しなかった ) エリア単位の競合状況について : 激戦 や 一強 の市場構造は 都道府県単位で地図で可視化できることが分かった 都道府県単位の競合状況の可視化にエリアバリューマトリックス (AVM) が有用である ( 今回の発表では割愛 ) 32

33 5. まとめ : 公開医療ビッグデータ活用のメリットと限界 [1] まとめ メリット : - 無償でかつ応用目的に制限がないこと - このため 自社の製品がなくても 将来の進出予定領域など 関心のある薬効領域について分析ができる ( プロダクトマーケティング ) - 医薬品データ分析の教育などに活用可能である 限界 : - 公開時期が年単位であること - データ公開時期とデータ収集時期との時間差がかなり大きいこと - このため 支店や営業所の業績評価には適さない - 本社の中長期戦略立案のためのマーケティング向きである 今後の課題 : - 経時的データが蓄積されることで 応用範囲は更に広がる 33