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健康・医療をつなぐ社会構築の一端を担う
編集部のオススメ
2024年が始動 医療データ利活用の扉を開く

RWDが生みだす新たな価値　その可能性を探る

2024/01/01
医療・ヘルスケアデータをいかに使いこなせるか――。データそのものは無機質だが、目的をもってＡＩ解析することで、新しい発想とビジネスが創造される。
TSR15％を達成するために取るべき施策
企業価値向上に向けた打ち手の方向性
アリックスパートナーズ

TSR15％を達成するために取るべき施策

2024/01/01
今回から数回にわたり、投資家・株主が期待するリターン水準であるTSR15％を達成するために、企業価値向上に向けて国内製薬企業が取るべき施策を短期・中期・長期の時間軸で共有していく。
どの部署でも一番重要になったのは、AIを使いこなすスキル！
営業スキル実践講座
佐藤龍太郎氏からの提言

どの部署でも一番重要になったのは、AIを使いこなすスキル！

2024/01/01
Hi！MBA卒レベルで英語が得意なAI部下を、上手く使いこなしてますか？会社で生成AIを使っている方から、また、まだ生成AIが使えてない方からも、「営業スキルなのに、どうして生成AIのことばかり書いているのか」と、よく聞かれます。
営業面談におけるリーダーシップ
MRの傾聴力・対話力を高める
Kiku塾 菊岡正芳

営業面談におけるリーダーシップ

2024/01/01
本連載も50回を迎え、ＭＲと医師やメディカルスタッフの面談が、製品紹介で終わるという一方通行スタイルから、対話スタイルの営業活動スタイルに取り組む製薬企業が増え、ＭＲと医師・メディカルスタッフの対話が進むことで、今まで以上に医療に貢献しているというＭＲの喜びの声を多数いただき、嬉しく感じている。
アフターデジタル時代のマーケティングに向けて（７）
アフターデジタル時代のオムニチャネル（次世代マーケティグへの提言）
原暢久

アフターデジタル時代のマーケティングに向けて（７）

2024/01/01
前号まででアフターデジタル時代のオムニチャネル実現において最大のボトルネックになっている点はデータ分析の部分であると紹介した。
製薬業界とAI
アメリカの最新医療事情
メディカル・ジャーナリスト 西村由美子

製薬業界とAI

2024/01/01
人間の知能を模倣でき、大量の入力データを高速で学習して解釈し、特定の目的を達成するための独立した決定を迅速に下すことができるシステム、それがAIである。
目まぐるしく進化し続けている画像生成AIに置き去りにされないために
MRのための読書論Online版

目まぐるしく進化し続けている画像生成AIに置き去りにされないために

2023/12/22
『画像生成AIがよくわかる本――図解ポケット　次世代AIサービス』（田中秀弥著、松村雄太監修、秀和システム）を読むと、生成AIが目まぐるしく進化し続けていることが実感できる。
MR面談　失敗事例から学ぶ
MRの傾聴力・対話力を高める
Kiku塾 菊岡正芳

MR面談　失敗事例から学ぶ

2023/12/01
製薬会社ＭＲの医師との対話事例を拝見する機会がある。情報収集のデジタル化が進み、人工知能との対話が可能となってきているが、医師がＭＲとの対話を望んでいる。デジタルや人工知能が現在できないことは、積極的傾聴を伴う対話。
アフターデジタル時代のマーケティングに向けて（６）
アフターデジタル時代のオムニチャネル（次世代マーケティグへの提言）
原暢久

アフターデジタル時代のマーケティングに向けて（６）

2023/12/01
多チャンネル化しているアフターデジタルでのセールスマーケティングではパーソナリゼーションを確立させるアーキテクチャに基づくインフラの構成が必須になる。
ＡＩはバイオ医薬品企業のR＆D生産性改善の課題を解決できるか（その4）
R&Dの生産性を考える
カテニオン

ＡＩはR＆D生産性改善の課題を解決できるか（その4）

2023/12/01
課題が何であれ、自社のＡＩモデルはアンメットニーズの高い疾病の適切な新規ターゲットを特定に寄与できるだろうと豪語する人もいる。
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