エイザスはこのほど、同社が提供する数理モデルＡＩ（人工知能）サービス「Forecast-A1」の利用データを分析したところ、ＭＲディテールによる医師の処方反応度は、半年の間に医師の約３割で変化することがわかったと発表した。医師のディテール反応度の変化を把握しながらＭＲ活動をしなければ、効果のないディテールを漫然と行うことになると指摘している。

Forecast-A1は、同社独自のアルゴリズムによりSFAやCRMなどのデータを分析し、売上につながる顧客や行うべき行動を指標化するもの。例えば、ディテールすると処方獲得しやすい医師と、ディテールしても処方しない医師を簡単に把握することができるとしている。

Forecast-A1利用企業のデータを分析したところ、半年前にディテール反応度が悪かった医師（全ディテール対象医師の平均65％）を100％とした場合、半年後には約10～30％の医師がディテールに反応し、処方するようになった。逆に、半年前にディテール反応度が良かった医師（同35％）を100％として分析すると、約25～30％の医師でディテール反応度が低下し、ディテールをしても処方獲得ができなくなっていることが判明した。

同社は、「製品により結果は異なるが、半年間でディテール反応度は25～45％の医師で変化している」と分析。今年４月以降に適用される医療用医薬品の販売情報提供活動に関するガイドラインを引き合いに、「医師ディテール反応度の変化を把握する重要性は増してくると考える」とし、「医師のディテール反応度の変化を把握することは、ＭＲ活動をより良い方向に向かわせるための重要なカギとなる。Forecast-A1がこれからのＭＲの営業生産性向上に大きく貢献できる」としている。

エイザスは今回の分析結果を受けて、Forecast-A1に、半年前の医師ディテール反応度と現在のディテール反応度の変化を確認できる機能を追加した。