エイザスはこのほど、同社が提供する数理モデルAIサービス「Forecast-A1」の利用データから、19年４月の医療用医薬品の販売情報提供活動ガイドライン（GL）施行後のＭＲディテールの効果を解析したところ、ＭＲディテールに対する反応度が良い医師（＝ディテールにより処方する医師）の割合は、施行前に比べ平均３ポイント増加したことがわかったと発表した。

同社は、「各企業がターゲット医師を絞り込み、そこにディテールを集中させることで、より効果的な活動を行っていることが判明した」としている。また、「ターゲット医師の見直しの頻度が高くなっている傾向もみられた」という。

同サービスを利用している複数の戦略対象品のデータを解析した。注力度合いが高めの製品であるうえ、既に同サービスにより“ディテール反応度”を確認しながら活動していることが背景にあることから、「全ての製品に当てはまると断定できるわけではない」とも指摘している。

ＧＬの施行でＭＲが伝達できる情報範囲が狭まり、ディテールにより医師の処方行動を動かせる力が減弱するのではないかと懸念する声もあったため、同社がこのほど、ＧＬ施行前後におけるＭＲディテールの効果の変化を解析した。

Forecast-A1は、SFAにあるディテールデータと売上データを独自のアルゴリズムを持つ数理モデルAIで分析することで、今、どの医師にディテールすれば処方が獲得できるかが提示される。各医師のディテール反応性は数値化され、その数値の精度も検証されて提示される。