営業・マーケティング、臨床試験、医薬品製造、市販後調査等、製薬企業で日々生成・取得される様々なデータは、誰もがより良い意思決定を行うための豊富な情報を提供します。しかし、利用可能なデータから、有意義かつ有益な方法で価値を見出すことは容易ではありません。dotDataは、データ分析や意思決定プロセス支援等、製薬企業のバリューチェーンにおけるすべての関係者に価値をもたらします。
概要
AI活用で製薬業界のより良い意思決定を実現
製薬業界でのAI 活用事例
【改善・改革領域の概要 】
臨床試験の分析支援：臨床試験で収集される、被験者の属性、開発中の薬剤の投与データ、検査結果データ等を活用し、その効果の有無や有害事象の発生の判別等をモデル化することができます。扱うデータの種類や量の増加等、臨床試験が複雑化するなか、リスクの早期検知と対応に寄与します。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
「検査結果がXXの患者で、直近28日前から14日前までの間に投与した薬剤の合計量」が有害事象の発生に影響を与えているといったデータが持つ特徴を導き出すことができます。
開発中の薬剤における、様々な投与期間・投与量・投与回数等のデータと、被験者の属性や検査結果といった組み合わせから、有害事象発生等の要因を早期に分析することができます。
【 ビジネス効果 】
リスクの早期検知
有害事象の要因分析
【改善・改革領域の概要 】
リードタイム予測：工場における医薬品製造データを活用して、各製造工程におけるリードタイムの予測モデルを生成することができます。複数の工程を組み合わせた全体計画において、工程リードタイムの予測精度を上げ、各工程における遅延を防止することで、工程間の待ち時間等、無駄を排除し、過剰在庫、製造設備とスタッフの稼働率低下、納期遅れの防止につなげます。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
各工程のリードタイム予測の精度を向上させ、リードタイムに影響を与えている特徴を抽出することで、各工程の遅延につながる要因を分析し、具体的な対策に活かすことができます。
短期間かつ少ない工数で予測モデルを生成でき、製造工程における多くのユースケースに取り組めるため、影響力の高い要因を見つけることが容易になります。
【 ビジネス効果 】
在庫の適正化
製造設備とスタッフの稼働率向上
【改善・改革領域の概要 】
営業・マーケティング活動の効果分析：医薬品ごとに、MRの活動、講演会、討論会、Webプロモーション等、営業・マーケティング活動と、各施設・医師における医薬品の採用・処方の関係をモデル化することができます。営業・マーケティング活動に対する全体、および、顧客ごとの反応や効果を分析し、来期の活動計画策定とMRへのガイドを支援します。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
「どの期間に、どのくらいの頻度で、どのような種別の営業・マーケティング活動を実施すると、どのくらい医薬品の採用・処方の確度が高まるか」等の具体的なデータの特徴を把握できます。様々な営業・マーケティング活動をどのように組み合わせると効率が良いのかを分析できます。
医薬品ごとのモデル化やそのメンテナンスを短期間かつ少ない工数で実現できるため、幅広い医薬品を対象にすることができます。
【 ビジネス効果 】
営業・マーケティング活動の最適化
【改善・改革領域の概要 】
RWD（リアルワールドデータ）の活用、効果・安全性分析：医療機関等の関係者との連携で、患者に関する幅広いデータ（患者属性、薬剤の実投与、検査歴、既往歴、現病歴、看護、食事、健康データ等々）を活用し、市販後の医薬品の効果・安全性を分析するモデルを生成できます。副作用が起こりやすい患者の特徴分析等を行い、予防関連等、重大情報の迅速な提供に貢献します。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
RWDのような様々な専門領域にまたがるデータを活用する場合でも、幅広いデータを探索して、それを組み合わることができるため、各領域の専門家では見つけにくい特徴量（医薬品の効果や安全性に影響を与える特徴）を生成することができます。
モデルの構築やメンテナンスを、より短期間かつ少ない工数で実現することで、様々な疾病と医薬品における効果・安全性分析を支援します。
【 ビジネス効果 】
効果・安全性に関する情報提供の迅速化
【改善・改革領域の概要 】
ハイパフォーマンス社員の特徴分析：社員の基本属性、資格、適性検査結果などプロファイル系のデータに加えて、勤怠、評価、研修履歴、活動履歴、日報のような履歴データを活用することで、ハイパフォーマンスな社員の特徴を分析します。パフォーマンス指標ごとに複数のモデル化を行い、成果の高い社員に共通する特徴に応じた教育施策やKPIを立案・推進することで、全体のパフォーマンス向上を推進します。
【 dotDataが業務部門にもたらす価値 】
パフォーマンスの定義パターンを考慮し、全社員対象のモデルや、職種別・勤続年数別といった様々な条件別のモデルを効率良く生成し、成果の高い社員の特徴を把握することができます。
同様に、退職しやすい社員の特徴分析等、要件に応じた予測ができるため、人事面・給与面の施策など具体的なアクションにつなげることができます。
【 ビジネス効果 】
社員全体のパフォーマンスの向上
データに基づいた教育やKPIによる社員のモチベーション、満足度向上
ニーズに応じた二つのdotData
お客様の環境とスキルに応じた二つの異なるdotDataが利用できます。二つの製品の間で開発した機械学習モデルをやりとりし、ビジネスアナリスト・BIユーザーとデータサイエンティストの連携を強化することができます。
全ての企業、全ての人の手にAIを
dotDataは、独自の自動化技術によって企業のAIを加速し、民主化し、業務を革新し、全ての企業・全ての人がAIを活用できる世界を創出します。dotDataのAutoML 2.0は、AI開発の破壊的なスピードとスケールによって、AIによるビジネスの変革に無限の可能性をもたらします。
BI & データアナリスト
データ前処理や特徴量設計に関する深い知識やスキルが必要な従来のAutoMLとは異なり、dotDataはデータサイエンスプロセス全体を自動化します。BIアナリストとデータアナリストは、 dotDataを利用して、短期間でAI / 機械学習活用の取り組みを開始することができます。
データサイエンティスト
データサイエンティストは、80%の時間を複雑なデータ処理や特徴量仮説の設計に費やしています。特徴量自動設計で機械学習モデル開発を強化し、プロセス全体の自動化によって価値創出にかかる時間（Time-to-Value）を10倍高速化することができます。