新薬ローンチの成否は「初動設計」で変わる。レセプトデータで読み解く市場と顧客｜MDMD2026 Summerレポート

「初動が重要」を、データで裏づける

新薬の立ち上がりが重要であることは、多くのマーケターが感覚的に持っている共通認識ではないでしょうか。小沢氏は、初動が重要な理由について、3つ挙げました。第一に情報の拡散速度が格段に速まり、初期の評価がそのまま市場の認知に直結するようになったこと。第二に、初期の処方が施設や医師の処方習慣そのものを形づくること。そして第三に、競合の登場が早まる一方で、投下できるリソースは限られ、短い時間で効率よく動かなければならなくなったことを挙げました。

JMDCが保有するリアルワールドデータでも、初動の重要性を確認できると小沢氏は語ります。ある皮膚科疾患では、スペックや条件がほぼ同じ製品Aと製品Bが3カ月差で発売されましたが、発売直後についた差は、4年が経ってもほとんど縮まりませんでした。小沢氏によると、これは特殊な事例を選んだわけではなく、いくつものケースで同様の傾向が見られるということです。

「面で広く」から「狙いを絞る」へ変わる上市設計

初動設計の前提として、上市設計そのものが変化していると小沢氏は指摘します。かつては低分子化合物を広い患者層に届けるために、多くのリソースを投じる時代がありました。しかし現在は希少疾患や専門性の高い領域の開発が増え、細分化された市場に限られたリソースで効率よく届けることが求められています。面で広く届ける発想から、適切な患者に狙いを絞ってソリューションを届ける構造へと、軸足が移っているのです。

そのうえで小沢氏は、ローンチ時のマーケティング戦略を「Where（市場）」「Who（顧客）」「What（価値設計）」という3つの要素の掛け算として解説しました。WhereとWhoの掛け算は、市場と顧客の解像度を高め、取り組むべき優先課題や患者へ早く届けるための優先順位を見極めるために行うものです。一方、WhoとWhatの掛け算は、顧客に最適なアクションを設計するために行います。これらの要素の解像度が低いままだと、薄く広いだけの施策ができあがってしまい、患者にソリューションが届くまでにも多くの時間を要します。結果としてコストもかさむため、コスト最適化の観点からも、初動の各要素の解像度を高めておくことが重要だと小沢氏は述べました。

こうした設計を支えるのが、上市時のプランニングで活用される複数のデータです。市場全体を予測するうえで欠かせない卸の出荷データに加え、施設に納品された後の動きを捉える医科レセプトや調剤レセプト、さらに医師の属性や学術活動、外来コマ数といった医師データを複合的に組み合わせることで、戦略から実行計画までを描いていくことが今は求められていると小沢氏は語ります。

先輩製品の分析から、市場が動く理由を仮説化する

「Where（市場）」の構造を読み解くための事例として、小沢氏はある疾患領域のデータを示しました。同じ新規クラスの薬剤が同日に2剤発売されたこの領域では、推定診断患者数が約172万人から約197万人へと伸び、新規クラスに進んだ患者の方が満足度は大幅に高かったにもかかわらず、上市から1年で新規クラスに移行した患者は既存クラスのわずか3%ほどでした。次にこの領域に参入する製薬企業は、この市場の状況を読み解くことがまず必要になります。

また、この新規クラスの製品Aと製品Bを比べると、1施設当たりの新患数に差はないものの、新たに処方が始まった施設数は毎月製品Bが上回り、2年後には大きな差がつきました。このケースでは、少なくともデータ上は1施設あたりの深さよりも、処方施設の幅の違いがその後の差につながった可能性が示唆されました。

小沢氏は、データは答えではなく「問いを生む素材」だと言います。本事例でいえば、新規クラスへの移行が進まなかったのは、医師から患者への提案をためらわせる何らかの障壁があったからか、医師が「失敗したくない」意識を優先したからか。施設あたり新患数に差がなかったのは、両製品に至適患者像を分けるほどの違いを感じられなかったからではないのか。こうして市場が動く・動かない理由を仮説化すれば、医師が使い分けを判断しやすい患者像の提示、処方施設の幅の広げ方、導入障壁の解消、差別化認識の形成といった、次に参入する製品の戦略課題が見えてきます。

データで医師を見極め、現場で動けるセグメントをつくる

続いて「Who」、つまり狙うべき医師をどう見極めるかです。小沢氏は、機械学習で医師一人ひとりの持ち患者数を推計する手法を事例で紹介しました。こちらの事例では、外来のコマ数や専門資格といった医師の属性を説明変数として、その医師がどれくらいの患者を診ているかを推計し、実際の調剤データと照らし合わせました。結果、予測と実測は高い相関を示しました。これにより、MRリソースが限られる専門領域や希少疾患でも、どの医師に優先して会うべきかをデータをもとに判断できるようになります。

もう一つ紹介されたのが、セグメントの切り方です。近年、「慎重導入型」「積極導入型」といったインサイトをもとにしたラベル付けはよく用いられますが、一方、現場ではどの医師がどのタイプかを見分けることは困難です。そこで小沢氏は、製品Aしか使っていない、製品Aを製品Bより多く使っている、などといった実際の処方状況で施設や医師をセグメントし、その背景にあるPain／Gain、JTBD（Jobs To Be Done：顧客が達成したい本質的な目的）、導入障壁をプライマリリサーチで読み解くことを提案しました。見分けのつきやすい既存薬の処方状況と医師のインサイトをつなげることで、MRがどんな会話をすればよいかまで具体的に描きやすくなります。

患者と医師が交差する場所を、データで見つける

小沢氏は最後に、「新薬の初動で差がつくのは、発売直後に医師に製品の価値と使いどころを理解していただき、価値を感じていただけるかどうか。市場が動く場所とは、『治療に満足していない患者さん』と『現状に課題を感じている医師』が交差する地点だ」と述べました。患者データ、医師データ、医師のインサイトを接続し、自社製品にとって市場が動く場所を発売前から見極めることが、初動設計の出発点になると締めくくりました。

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