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FRONTEO AIエンジン活用し販売情報提供活動GLに基づく「業務記録」を解析 監督部門の審査工数を省力化

公開日時 2019/07/30 03:51
ビッグデータなどの解析支援を手掛けるFRONTEO(本社・東京都港区 守本正宏社長)は7月29日、厚労省の販売情報提供活動ガイドライン(GL)に対応した「MRの日報/週報審査ソリューション」の提供を開始したと発表した。同社が独自開発したAIエンジン「KIBIT(キビット)」を活用し、GLに抵触する不適切となりそうなMRが作成した業務報告の情報や表現を検知することで、社内の販売情報提供活動監督部門が行うモニタリングを支援する。同社としては、これにより監督部門の審査工数の省力化を実現できるとしている。

4月に施行した厚労省の販売情報提供活動GLでは、MRが面会する医師や薬剤師との口頭ベースでのやりとりを含めて業務記録を作成し、保管するよう規定している。一方で、社内の監督部門は、MRの業務報告を定期的にモニタリングすることが求められており、膨大なデータに対応するための工数や、審査人員の確保などが課題として浮上していた。

同社のシミュレーションによると、1000人のMRが1日5件の業務記録を記載すると、審査対象の業務記録の総量は5000件×20営業日=10万件/月に及ぶ。業務記録のチェックに要する時間は1件当たり3分としても、チェックだけで5000時間/月が必要となる。

一方でAIエンジン「KIBIT」を導入すると、監督部門の審査担当者によるチェックは、KIBITが抽出した疑義のある業務報告のみとなり、仮に疑義のある業務報告が全体の5%(5000件)を占めたと仮定すると、チェック業務は250時間/月となり、時間換算で4750時間、工数だと30人/月相当の削減が可能になるという。

◎不適切な表現を順にスコアリング 高スコアのものから確認

導入のステップについて同社は、製薬企業の審査業務のヒアリング内容やガイドラインをもとに現状の課題を整理し、検知したい表現や情報を決定する。次に、評価モデルを作成し、KIBITを用いてテストデータによるチューニングを実施した上で、専用環境を構築する。実際のKIBITを用いた審査は、MRの業務記録を解析し、不適切な表現を含む可能性の高いデータを順番にスコアリングするというもの。審査担当者は高いスコアのものからハイライト箇所を中心に確認する。

同社は、「MRの業務日報/週報の管理においては、膨大なデータのモニタリングが必要になるため、対応工数や体制の確保は大きな課題となっている」と指摘。「審査担当者の工数削減をはじめ、各社の業務や課題、取扱製品に合わせての審査観点の設計・モデル作成も含めての支援も可能」と強調した。
 
 
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