医薬 売上予測 書籍
次世代蓄電池の 【最新】材料技術と性能評価
 

No.1558
◎外・内資のメガファーマ/スペシャリティ/ジェネリックファーマの
  マーケッター/開発/ライセンス/意志決定者/企業内医師の多様な視点・経験から学ぶ!

豊富な事例・ノウハウを収録! 過大・過小評価を防ぐコツをつかむ!

医薬品市場・売上予測ノウハウ集

The know-how of Pharmaceutical market, Sales Forecast

発 刊 2010年5月31日   体 裁 B5判 320頁 上製本   定 価 80,000(税抜)
※上製本が絶版につき、オンデマンド版 30,000円(税抜)

【書 評】

アストラゼネカ(株) 代表取締役社長 加藤益弘氏


 世界的に新薬の開発・承認のハードルがますます高くなってきている昨今、長期にわたる研究開発の成果である医薬品をそのポテンシャル通りに販売面で成功させることがいかに重要であるかは、研究開発型製薬企業のビジネスに関わるものにとっては十分理解していることだとおもう。
 私がまだ若かったころの製薬企業は、研究部門が開発し承認されてから、その医薬品を受け取っていわゆる営業力により売りを立てていた部分があったと思う。しかし、EBMの言葉を持ち出すまでもなく、これからの医薬品はそのもたらす医学的なメリットに基づき、また医学的な証拠を積み重ねたデータを用いてその医学的価値を最大化することにより販売面での成功に結び付けられなくてはならない。
 医薬品の販売面での成功を最大化するために、市場・売上予測は医薬品の開発の初期から発売のPeak Sales を迎えるまでの長い間、つまりproduct のlife cycle にわたって非常に重要な要素の一つである。

 技術情報協会が編纂した「医薬品の市場・売上予測ノウハウ集」は、まさにこのような状況の変化に応じて、実際に製薬企業においてプロジェクトを率いている現場の責任者の方々が執筆したものである。本書の構成は、この医薬品のLife cycle のそれぞれの場において、それぞれを担当している執筆者がどのように市場・売上予測を行っているかが、開発の時系列に沿って説明されていること、また、研究開発担当者としての視点、そしてマーケッティング担当者としての視点の双方が記されている。これは、ライセンス担当者、企業内医学専門家(医師)としての視点と相まってこの本に重みと広がりを与えている。 読者の方々は、一度通読して現在日本の製薬企業が行っている市場・売上予測の全体像を俯瞰されると良いのではないか。そうすることにより、今まで気が付いていなかった視点や考え方に出会えるかもしれない。たとえば、部署やその開発時期により市場・売上予測をどのように捉えているかが見えてきたり、社内での方法論の統合の必要性とかに思いを馳せたりすることであろう。

通常の業務をこなす中で座右の書として、あるいは若い社員や他部門社員の社内教育として欠かせない一冊となると思う。

 この本が、日本で発売されている医薬品の価値が最大化されることに貢献し、ひいてはよりよい薬がよりよい形で届けられることにより、患者への貢献が図れることを祈念している。

■ 執筆者(敬称略)

中西 眞人
春日 貢
尾張 康生
杉岡 郁
長江 敏男
高徳 正昭
内堀 雅之
桐越 徹
リム チーウィー
塚本 淳
佐藤 博章
宇賀神 史彦

味の素製薬(株)
アステラス製薬(株)
アストラゼネカ(株)
アストラゼネカ(株)
元アベンティスファーマ(株)
セルジーン(株)
セルジーン(株)
第一三共(株)
第一三共(株)
第一三共(株)
グラクソ・スミスクライン(株)
IMSジャパン(株)

野村 英昭
木田 芳樹
高橋 勇人
菊地 祐男
吉田 伸利
神村 美江
村木 基
福井 尚夫
若杉 徹
久保田 勲
塚本 修

協和発酵キリン(株)
協和発酵キリン(株)
ルンドベック・ジャパン(株)
日医工(株)
参天製薬(株)
千寿製薬(株)
シェリングプラウ(株)
シェリングプラウ(株)
東邦薬品(株)
ユーシービージャパン(株)
ヤンセンファーマ(株)

■ 目  次
第1章 市場競合情報の入手/活用手法と患者数・売上予測の精度向上のポイント


第1節 市場・売上予測と精度向上のポイント
 1. 予測の目的と概論
 2. 市場の特徴と予測へのアプローチ
 3. 市場調査、他社情報等の予測への活用
 4. 市場魅力度判断手法

第2節 有病者と患者数予測のポイント
 1. 患者の流れ
 2. 人口と有病者数、受療患者数
 3. 既存および新規創出市場関連の患者予測
 4. 慢性および急性疾患関連の患者予測
 5. ケース・スタディ:年齢特異性が大きい事例で患者予測

 

第2章 医学的視点から見た 売上予測精度向上のためのデータ分析のポイント

第1節 疫学データ最大利用のコツ

1 メディカルニーズの分析
  1.1 既存疫学データはどう使う
     1.1.1 大規模調査データ
     1.1.2 中規模調査データ
     1.1.3 海外疫学データ
     1.1.4 小規模疫学データ
  1.2 既存データがないとき
     1.2.1 学会、研究会での調査をしかける
     1.2.2 個人のネットワークでの調査する

第2節 既存療法の医学的評価のポイント

第3節 新規薬剤の医学的評価・ポテンシャル予測のコツ
  3.1 薬理作用・薬物動態
  3.2 臨床試験

第4節 製薬企業内医師の役割
  4.1 製薬企業内医師(Pharma MD)は必要なのか?
  4.2 マーケット部門と医学本部のコラボレーション

第3章 各立場からみた 開発ステージごとの売上予測手法と精度向上のポイント



第1節: 開発の立場から見た各開発ステージにおける売上予測手法と精度向上のポイント

 【1】 開発早期(前臨床〜Phase1段階)での売上予測精度向上のコツ
  1. ニーズとシーズ
  2. 研究開発とマーケティング部門でありがちなギャップについて(コンセプトと視点の違い)
  3. この段階における医薬品開発のマーケティングコンセプト
   3.1 医療ニーズ、市場ポジショニングがリサーチ主導(研究者)により策定される場合
   3.2 マーケティングと研究者で共同しながら医療ニーズ、市場ポジショングを設定する場合
  4. Learn and Confirm
  5. マーケット予測に役立つ研究開発からのフィードバックについて
  6. 研究開発サイドで理解しておくべきマーケティングコンセプトについて
   6.1 「競争優位」("Competitive advantage")
   6.2 「SWOT分析」
   6.3「3C分析」      
   6.4 医薬品プロジェクトマネジメント
  7. Truth Seeking Behavior

 【2】 開発中、後期(Phase2〜上市前)での売上予測精度向上のコツ
  1. Target Product Profile
   1.1 Target Product Profileについて
   1.2 Minimum Product Profile(MPP:最低目標プロダクトプロファイル)
   1.3 Maximum/Optimistic Product Profile(MaxPP/OPP:最高目標プロダクトプロファイル)
   1.4 狭義のTarget Product Profile (TPP)
   1.5 Emerging Product Profile
   1.6 まとめ
     1.6.1 その問題は処方変更、 投与経路変更等で回避(TPPの一部変更)できないか。
     1.6.2 他の効能(つまり新しい別のTPP)ではどうか。
  2. 新製品開発プロセス
  3. 社内的に納得性の高いマーケティングリサーチ・売上げ予測のための留意点
  4. 化合物の属する疾患領域と化合物のプロファイルを勘案した売上予測立案の考え方 
   4.1 「リーダー」
     4.1.1 市場拡大
     4.1.2 シェア拡大
     4.1.3 シェア維持
   4.2 「チャレンジャー」
   4.3 「フォロワー」
   4.4 「ニッチャー」

 【3】 上市・市販後の売上予測精度向上のコツ
  1. 承認取得適応症、用法用量、承認条件からの売上予測調整
   1.1 承認内容が売上に与える影響の予測と精度向上のポイント
  2. 承認取得時点での競合品市場の状態
   2.1 PhaseVまでの試験データを踏まえた市場での位置づけの予測
  3. 海外での売上状況、競合品の市場動

第2節: マーケッターから見た各開発ステージにおける売上予測手法と精度向上のポイント
                     〜開発早期からの市場性・製品ポテンシャルの評価手法〜

 【1】 開発早期(前臨床〜Phase1段階)での売上予測精度向上のコツ
  1. 開発早期における売上予測の目的
   1.1 事業計画の策定
   1.2 導出入の際の薬剤価値の算出
   1.3 候補品の優先度評価
  2. 売上予測方法
   2.1 患者数からの予測
   2.2 既存薬売上からの予測
  3. マーケットからの見地が売上予測精度向上に与える影響
   3.1 対象疾患情報、既存薬の情報等の収集・分析
  4. 予測に影響を与える因子とマーケットからの見地が各因子にあたえる影響
   4.1 目標とする製品像とマーケットポジションの想定
   4.2 患者数
     4.2.1 疾患の各セグメント分け
   4.3 浸透率
     4.3.1 既存薬の浸透率からの予測
   4.4 シェア
      4.4.1 開発品情報・市場投入順
   4.5 価格の予想
   4.6 投与日数
   4.7 経年売上変化
     4.7.1患者数、浸透率、シェア、価格(薬価)の変化
  5. 開発早期における売上予測のポイント
   5.1まだ情報を掴んでいない競合品の可能性

 【2】 開発〜上市前段階(プロファイルが明確になりつつある段階)の売上予測手法
   1.1 開発段階〜上市前における販売予測の目的と種類
   1.2 Basic Assumption
   1.3 Market Segmentation
   1.4 Therapeutic Class Forecast
     1.4.1 診断患者数予測
     1.4.2. 治療患者数の予測
     1.4.3. Therapeutic Class Share予測
     1.4.4. Treatment days予測
     1.4.5. Therapeutic Class NHI Sales予測
   1.5 自社製品の予測
     1.5.1. 自社製品の患者数シェア予測
     1.5.2. 自社製品の治療日数予測
     1.5.3. 自社製品のVolume予測
     1.5.4. 自社製品の薬価の予測
     1.5.5.販売予測
   1.6 Short Term Forecast
   1.7 Sensitivity Analysis
     
【3】 上市・市販後(プロファイル、市場データ等が明確になってからの内容)
   1.1 プロファイルが明確になった段階での自社製品の予測
     1.1.1. 自社製品の患者数シェア予測
     1.1.2. 自社製品の初年度のVolume予測
     1.1.3. 自社製品の初年度の包装パック予測
   1.2 上市後の自社製品の予測
     1.2.1. 自社製品のShort Term Forecast


第3節: 意志決定の立場からみた予測精度向上のポイント

 1 なにが問題なのか
 2 背景、目的、用途の確認を
  2.1 短期予測に求められる精度
  2.2 product decisionに関する予測に求められる精度
  2.3 疾患・治療動向の多角的分析
  2.4 予測の結果が何に用いられるかによる違い  〜重要な決定に使うかどうか?
    2.4.1 生産計画、財務計画
 3 予測手順の標準化を
  3.1 コンセンサスを重視した予測の手順
 4 製品ステージに応じた予測の検証と修正
  4.1 新製品、既存製品の場合  〜認知度、処方意向、競合情報の検証
  4.2 開発中の製品の場合 〜製品プロファイルの変化、アドバンテージの検証
 5 予測モデル構築における注意点
  5.1 患者数ベースのモデル
  5.2 Paientdays 活用によるモデル
  5.3 アプローチ法選択の基準
   (1)患者数からのアプローチが適している市場
   (2)Patientdays を用いたアプローチが適している市場
 6 アサンプションの設定
 7 プレゼンテーションにおける留意点
 8 まとめ

第4章 売上を妨げる各要因の収集・分析手法と予測への活用


第1節 自社製品のリスク評価とドロップアウトの可能性も考慮した予測法
 1.バイアスの排除
 2.リスク評価
 3.リスク評価の売上予測数値への反映
 4.シェア予測のためのヒント
   1)セグメント毎のシェア算定
   2)ポジショニング(パーセプション)とシェアの関係の利用
   3)市場調査という特殊要因の考慮
   4)行動経済学の応用

第2節 政治的側面からの影響を予測に反映させる手法
 1.要因を洗い出す
 2.どの要因の影響が大きいかを見定める
 3.どのような要因を売上予測に織り込むか

第3節 後発品促進策を予測に反映させる手法
 1.後発品シェアの程度
 2.時間的要素

第5章 希少疾患領域での売上・患者数予測の精度向上のコツ

第1節 稀少疾病治療薬の承認状況
  1 日米欧の承認状況
  2 国内の承認薬と承認時の売上予測

第2節 対象患者数の想定
  1 特定疾患との関連
  2 実務面での注意点
  3 NIH Rare disease data base

第3節 売上予測の組み立て
  1 一般手法の注意点
  2 患者予測の事例

第4節 希少疾病用医薬品の薬価

 

第6章 欧米、新興国市場での市場・患者数・売上予測の精度向上のコツ

第1節 欧米市場における売上予測実践のポイント
 1. 製薬会社における欧米売上予測の持つ意味
 2. 売上予測モデル
  2.1 患者数モデルの注意点
    2.1.1 対象患者
    2.1.2 新薬に対する需要
    2.1.3 患者シェア
    2.1.4 コンジョイント分析
    2.1.5 薬剤価格
  2.2 他モデルとの違い
 3. 売上予測プロセス
  3.1 現在の市場展望はどうなっているか?
    3.1.1 市場動向
    3.1.2 現在の患者の流れはどうなっているのか?
  3.2 製品はどこにフィットするか?
    3.2.1 ターゲット・プロダクト・プロファイル
    3.2.2 ターゲット・ポジション
  3.3 いくら位の価値なのか?
    3.3.1 Value and Pricing
    3.2.2 Net Value
    3.2.3 Forecast Estimate
4. 欧州での売上予測
  4.1 国ごとに相違点が多い場合の新薬売上予測
    4.1.1 プライマリー調査での調査内容
    4.1.2 国ごとに特有なアナローグ
  4.2 他に考慮すべき点
5. まとめ


第2節 新興国市場における売上予測
  1 フレームワーク
  2 対象アセットがターゲットしうる市場のサイズ
    2.1 基本的なポイント
    2.2 新興国ならではのポイント
  3 価格とマーケットアクセスを踏まえたマーケットシェア
    3.1 基本的なポイント
    3.2 新興国ならではのポイント


第3節 ラテンアメリカ(中南米)を例とした新興国市場での売上予測手法
  1 患者数予測のポイント
    1.1 患者数動向
    1.2 適応症
    1.3 治療指針
  2 予測精度向上のための市場・競合情報の収集法
    2.1 IMS
    2.2 IMS以外のデータベース
    2.3 新興国における市場特性・ジェネリックの位置づけを加味する
  3 マーケティングインテリジェンスを使った予測精度向上のポイント
    3.1 ラテンアメリカにおけるIT技術発展の背景
    3.2 進む自前のCRM(Customer Relationship Management)
  4 ラテンアメリカにおける売上予測に影響する要因
    4.1特許
    4.2ブラジルコスト(ラテンアメリカコスト)
    4.3ビューロクラシー
    4.4割引率

第7章 早さ、簡易さを重視した売上予測実践のコツ 〜タイムリーな予測の実践手法〜

第1節 早さ・簡便さが重視されるとき
  1.1 開発ステージ毎の売上予測の意義
  1.2 医薬品開発プロセスに沿った売上予測

第2節 精度とは
  2.1 精度に対する認識
  2.2 「組織における」精度・信頼性の向上  〜メタ知識の活用〜

第3節 価値創造を目的とした早さ・簡便さ重視の売上予測のフレームワークとは
  3.1 売上予測のプロセス
  3.2 収益構造のモデル化
    3.2.1 モデル化の方法とその意義 -仮説の可視化とシミュレーション-
    3.2.2 モデルの単純化と複雑化
  3.3 情報収集と議論よる集約
  3.4 データ入力
  3.5 分析及びシミュレーション
    3.5.1 基本的な分析
    3.5.2 不確実性の分析
     (1) 感度分析
     (2) モンテカルロ・シミュレーション
     (3) What-if分析
     (4) ディシジョン・ツリー分析
  3.6 売上予測体系の刷新による効果

第8章 医薬品ライセンスにおける売上予測

第1節.医薬品ライセンスの種類と売上予測の重要度
  1.1 医薬品ライセンスの種類
    1.1.1 医薬品ライセンス対象による種類
      (1)化合物ライセンス
      (2)技術ライセンス
    1.1.2 ライセンスインとライセンスアウト
      (1)ライセンスイン
      (2)ライセンスアウト
    1.1.3 ビジネスディール
      (1)1B1C(ワンブランドワンチャンネル)
      (2)1B2C(ワンブランドツーチャンネル)
      (3)2B2C(ツーブランドツーチャンネル)
  1.2 売上予測の重要度

第2節.医薬品ライセンスにおける評価項目と売上予測の実際
  2.1 医薬品ライセンスの評価項目
     2.1.1 化合物ライセンス
     (1)化合物評価(科学的評価)
     (2)経済性の評価
     (3)ライセンス・カウンターパートの評価
    2.1.2 技術ライセンス
     (1)技術の評価
     (2)経済性の評価
  2.2 売上予測
    2.2.1 売上予測
     (1)1日薬価
     (2)処方日数
     (3)患者数

第9章 ジェネリック医薬品における市場予測(シェア予測)手法

第1節 ジェネリックシェアの現状

第2節 ジェネリック市場・ジェネリックシェア予測を困難にする要因
  1 卸ルートの集計データ
  2 GE薬協の集計データ
    2.1 GE薬協の非加盟企業データの取り扱い
  3 厚生労働省の薬価調査によるデータ

第3節 ジェネリック医薬品の市場予測と「データ別比較」分析
  1 出荷ベース: 富士経済
  2 薬価ベース: IMSジャパン
  3 厚生労働省:中医協 DPC評価分科会資料
  4 医薬品市場分析「業態別金額比」「業態別シェア比」
  5 都道府県別 調剤薬剤料(GE比)解説

第10章 売上予測の実践事例

第1節 がん領域のニッチマーケットにおける売上予測の実践事例
  1 ニッチマーケットの定義
    1.1 市場分類
  2 患者数の確定
    2.1 セカンダリーデータの活用と予測への反映
    2.2 筆者が実践している患者予測の手順
  3 既存治療の評価例
    3.1 既存治療で考慮すべき事項
  4 Eligible患者数の確定
    4.1 セカンダリーデータが無い市場における予測精度向上のポイント
      4.1.1 大学医局からの情報収集と活用例
  5 アンメットメディカルニーズ市場での予測法
    5.1 すでにメディカルニーズが満たされている市場の予測
      5.1.1  実際に行っている顧客の処方動向の評価法
    5.2アンメットメディカルニーズ市場での予測手法
      5.2.1市場の分類法
    5.3 競合製品のポテンシャル予測
      5.3.1 臨床評価の想定
      5.3.2 製品力
    5.4 競合会社のポテンシャル予測と販売予測への影響
      5.4.1 マーケティングの力量評価
  6 仮説(売上予測) の実現
    6.1 治療に要する期間の想定
  7 セグメンテ−ション
  8 戦略・戦術
    8.1 市場・製品の特徴を踏まえた製品戦略
      8.1.1  抗がん剤市場
  9 実例をあげて
    9.1 多くの特定疾患市場のように
       疫学的に患者数がほぼ特定されておりそのほとんどの患者が治療を受ける市場
    9.2 疫学的におおよその患者数が確定しており診断法・治療法ともに確立している市場
    9.3 疫学的におおよその患者数はわかっているが、 確立した診断法、
       あるいは治療法が無いため治療を受けている患者数が確定できない市場
    9.4 患者の存在は明白だが疫学的な裏づけが無い市場
    9.5 本来は別なニッチマーケットと定義できるが
       便宜的にマスマーケットに包含されてしまっている市場
    9.6商業的に作り出された新たなニッチマーケット


第2節 ニューラルネットワークによる売上予測 〜販促資源配分の合理性を考える契機〜
  1 脳の機能を応用してみる
    1.1 NNとは何か
    1.2 経験を積み重ねて学習するNN
    1.3 マーケティングにも幅広く活用
  2 慣用法の限界を超える
    2.1 このように売上予測を行う
    2.2 再現性の確保が可能
  3 売上予測を販売促進の武器に
    3.1 費用対効果の検証に応用する
    3.2 販促諸経費の価値を探る
      3.2.1 限界効用逓減の法則が支配している
      3.2.2 多いことは必ずしも良いとは限らない
      3.2.3 広告宣伝は奥が深い
      3.2.4 無償サンプルの使用実態とその意義
  4 活用に向けての課題と今後の発展性
    4.1 実際の予測作業はここから始まる
    4.2 割と身近なNNのソフト
    4.3 パラメータ入力は分析上の重要な位置付け
    4.4 売上予測を現場に生かすには
      4.4.1 売上予測のマインドセット
      4.4.2 売上予測は長期戦である
      4.4.3 消化しきれない過剰なデータは不要
      4.4.4 結果は未来永劫ではない
      4.4.5 結果の精度は全てではない

第3節 GA-PLS法による売上予測 〜販促資源の最適配分,新たな視点〜
  1 線形の概念を変える
  2 分析事例
  3 GA-PLS法の謎に迫る
  4 売上予測を販促資源の最適配分に生かす
  5 今後の課題と留意点

第4節 事例から学ぶ売上予測精度向上のポイント 〜過小・過大評価の経験事例も踏まえて〜
  1. 顕在患者数と潜在患者数について
    1.1厚生労働省の患者推計の活用
    1.2 調査会社のデータ活用
 事例に基づいた代表的な予測手法の解説
  2. 既市場の既存品売上予測
    2.1 売上が「右肩上がり」の場合を例に
      2.1.1 今後どの程度、「右肩上がりの市場成長」があり得るのかを予測する
      2.1.2 短中期の各製品のマーケットシェア予測
      2.1.3 中長期の売上予測
  3. 成熟した市場への参入の売上予測(糖尿病・高血圧治療薬などの成熟市場)
  4. 新たな市場開拓の売上予測
  5. 私の経験(失敗談)
    1. 成熟した市場への参入の売上予測 (過大予測をしてしまった例)
    2. 新らたな市場開拓の売上予測 (過小予測をしてしまった例)

 

第11章 リアルオプション理論の活用による売上予測データを踏まえた意思決定手法

第1節 プロローグ
  1 売上予測をどのように活用するのか?  
  2 投資の選択肢(オプション)

第2節 NPV法とROV法
  1 不確実性の多い新薬開発
  2 NPV法(正味現在価値法)
  3 リアルオプションによる価値評価法(ROV法)

第3節 リアルオプションの種類
  1 営業組織拡充の場合
  2 リアルオプションの種類

第12章 売上予測に関する座談会収録


1 マーケット・製品の特徴を踏まえた売上予測実践のポイントは?
    新規創出市場と既存市場では予測手法にどんな違いがあるか?

2 市場調査は予測にどのように活用できるか?活用の課題とポイントは何か?

3 予測分析ツールはどれだけ役立てることが可能か?
    的確な選択のポイントは? ツールの限界の見極めは如何に行う?

4 過去の予測を振り返り、成功・失敗の原因を探る!
    〜あの時、今の知識があったらなら、こう予測すべきだった、、 いま振り返ると、成功要因は○○だった、、

 

薬 売上 患者 予測