February 26, 2024
By Kirsten Mann

製薬会社製品担当チーム向けGPT

ProGPTを使用してデータがもたらす潜在的な力を引き出しましょう。ProGPTはProspectionが提供する患者を主体として考えられた知識・情報のプラットフォームを強化する受賞歴のあるAIです。この画期的な自然言語ツールにより製薬会社の担当チームは自らの手でインサイトを導き出す力を得ることができ、複雑なデータを自身で探索し患者や市場に関する機会を明らかにすることができます。ただしAIには制約もあります。ProGPTが自動化と人間の専門知識に対し適切なバランスを取っていく方法を学び、透明性が高く予測可能な方法で意思決定と成長を加速させることができます。

製薬会社の製品担当チームが患者中心の意思決定を実践するためには、データへの広範なアクセスとそれを分析し行動に移すためのツールが必要です。しかし私たち自身が承知しているようにデータを効果的に活用するためのスキルと経験は、相当なトレーニングと能力開発の結果としてもたらされるものです。一部の企業は大規模なアナリティクスチームを雇っているものの、それらのチームが複数の製品担当チームに対応していく能力には依然として限界があります。また、製品をうまくマネジしていくために必要な作業量を考慮すると、製品担当マネジャーにビジネスインテリジェンス部門の同僚たちと同じくらいのアナリティクスの専門知識の深さと幅を期待するのは難しいでしょう。

最近のProspectionの動向を追っている方々（またテクノロジー全般に興味のある方々）は、大規模な言語モデル（LLM）特に「GPT」がこの議論に登場しても驚かれないでしょう。2023年はおそらくGPTの年として記憶されるでしょうし、アナリティクスの専門家でない方たちがデータと直接やり取りする方法を改善するに当たり、GPTの潜在能力が過大評価されるということはあり得ないでしょう。もちろん、やり取りという行為はもたらされる恩恵の序章に過ぎず、今後も多くのことが期待できます。それでもこれが非常に良いスタートであるということは言えます。

製薬におけるGPT：ゲームチェンジャー

製品のパフォーマンスと患者アウトカムを改善するために患者レベルのデータを理解し解釈することは、緻密さと迅速性を要する複雑な作業であり、大規模な対応も求められるため製品担当チームは強大なものになります。ブランドチームが患者中心のインテリジェンスを実際に活用するためにはアナリティクスチームが極めて重要な役割を果たします。しかしアナリティクスチームへのアクセスは彼ら自身のリソースが限定されていることや彼らの専門性に対する膨大な需要が存在することなど、さまざまな理由から限られることがあります。

この専門性が高く貴重なリソースをどのように割り当てるかを決めていくことは困難です。製薬会社は自社のアナリティクスチームが定型的なレポートの作成やインサイトを導き出すことよりも、難解で高付加価値な分析に関与することを望んでいます。また何らかの可能性があるというだけでデータを深く検討する余力を彼らに与えることも困難です。その結果製品担当チームは手元にあるごく少数のインサイトのみで計画を立てることになり、製品の成功と影響力をより確実なものとする機会を見つけ出す可能性も低くなります。

GPTを活用した患者中心のインテリジェンスプラットフォームは、これらの課題に対し次に示すような方法で解決策を提供します：

データへのアクセシビリティ向上 – 患者中心のインテリジェンスのレポートを作成し製品の力を強化できるよう患者の行動や市場の動向に関わるインサイトを得るためには、相当な専門性が必要です。GPTは製品担当チームがデータからインサイトを導き出す際に彼らが自ら条件を設定しレポートを作成することを可能とし、キービジネスクエスションに対しほぼ即座に回答を得ることができるように支援します。

意思決定の加速 – タイムリーな意思決定が最も良い結果をもたらします。GPTは製品担当チームが従来アナリティクスチームとのやり取りに要していた時間の一部を使うのみでインサイトと回答を得られるようにすることで意思決定の加速を支援します。

専門知識の強化 – 製品担当チームは、市場や患者に関する微妙なニュアンスや背景に関する知識を有します。GPTは製品担当チームの専門知識を補完し、当初アナリティクスチームも想定していなかったようなインサイトを導き出すことで製品担当チームを支援します。製品担当チーム自身が患者を主体として考えられたデータを様々に検討する中で、自身の深い理解と担当領域特有の直感がその検討プロセスに統合され、より的を絞った的確なインサイトが得られます。

GPTでの作業 – 限界、機会、考慮点

新しいテクノロジーにはその多くがエキサイティングなものであり画期的なことをもたらすというポジティブな面がある一方、その限界を考慮し後のリスクを引き起こさずに最大限の効果を得られるよう適切に使用する方法を考えだしていくことが極めて重要です。

GPTは万能ではありません – 私たちは人間はミスを犯すものと承知した上でセカンドオピニオンを得たり相互確認をすることでリスクに対応しています。GPTのような人工知能（AI）システムに伴うリスクは私たちがAIは常に正しいと単純に思い込んでしまうことです。アナリティクスチームの業務に対し製品担当チームがGPTを活用したソリューションを使用することによりアナリティクスチームは難度の高いデータの問題に取り組む余裕を持ち、一方で製品担当チームは日常的なクエリに自分たち自身で対応することができます。リスクを低減する必要はある訳ですが、それに対して製品担当チームは自らの様々な検討のもと仮説を構築した後にアナリティクスの専門家による検証とサポートを求めることができます。これはアウトカムの改善を目的とし患者を主体として考えられたデータの最大活用を可能とするために、より多くの力を製品担当チームに与える効率的で持続可能なアプローチです。

透明性の原則 – 学生時代に数学の方程式を解いた時のことを思い出してください。解答を間違えていたとしても、答案への道筋が明確に示されていた場合には評価されることがありませんでしたか。人間による分析作業で期待されるように「作業過程」が明確である場合に信頼は築かれます。GPTを活用したソリューションは「説明可能」である必要があります。つまり、その答えに至る過程を示せる必要があります。信頼に加えて透明性の確保によりアナリティクスチームとのスムーズなチェックプロセスが可能になり、製品担当チームのスキルアップも促進され患者を主体として考えられたデータのレポート作成と解釈の方法をチームが理解するのに役立ちます。

ドラフティングツール – GPTが出した答えは最終的な回答ではなく出発点として扱われるべきです。GPTの反応は柔軟であり好奇心を刺激してくれます。それは融通のきくものであり、人間による分析では見落とすかもしれない可能性を提供してくれます。ブランドチームはそれに様々な検討を加え深掘りし、さらに進化した検証可能なインサイトを導き出すように取り組むべきです。

GPTに関する一言

GPTは力を与えてくれるツールですが、効果的な利用を可能とするのは人間の専門知識です。GPTを使用する際には自らの常識に従った線引きを設け80/20の法則を適用しましょう。GPTは大方において回答の80%を提供しますが、残りの20%には人間の専門知識が必要です。GPTの能力と人間の専門知識を組み合わせた中に最適解はあるのです。

Prospection AI: 患者中心のインテリジェンスと受賞歴を有するProGPT

Prospectionはその製品と社員が導き出すインサイトの質が高いことで長年認識されてきました。Prospection AIでは自社が作り出したPatient-centric Intelligence Coreの力を新たにProGPTを組み込み整備されたプラットフォームへともたらし、製品担当チームが患者を主体として考えられたインサイトを最大限に活用して製品を推進することを支援しています。

次にProspection AIを製薬会社の製品担当チームにとって魅力的なビジネスツールにする3つの要素を挙げます。

極めて使いやすいこと – Critical InsightsハブとProGPTにより、Prospection AIは製薬会社の製品担当チームに患者レベルのデータを効率的にナビゲートして活用する力を与えます。ユーザーにとって使いやすいインターフェースを通じて、ユーザーは迅速に答えを見つけ、質問をすることができ、たやすく明確に可視化をすることができます。

やり取りを繰り返す力 – ProGPTを備えたProspection AIはダイナミックな出発点として機能します。製品担当マネージャーが求めている答えを得られない場合、更に質問を投げかけることができます。好奇心を持って様々な検討を加えることを推進するような応答をするAIとのリアルタイムの協力です。そしてProGPTはその答えに至るまでのプロセスをきちんと説明できるため、透明性と信頼性は既に内在しているものとみなせます。

時間とリソースの解放 – 伝統的なデータ分析は時間とリソースを消費します。Prospection AIはプロセスを効率化しアナリティクスチームへの依存と負担を和らげ、製品担当チームのインサイトへのアクセスがより容易になるようにします。

製品担当チームとProspection AI

AIの使用は進歩と改善に関するものです。データへのアクセスをより容易なものとし、製品担当チームが自社製品をマネジする方法を検討し改善するための出発点を提供します。AIを使用するために乗り越えなければならない壁は高いかもしれませんが、AIの限界と可能性を更に深く理解することにより製品担当チームはその潜在能力を最大限に活用することができます。

Prospection AIにより私たちは製品担当チームとデータに基づく成功を加速するための協力関係を築き上げました。それは既に顧客に対して違いを生み出し、AIに焦点を当てた賞も受賞しています。ここまでアイデアのやり取りにProGPTを使用することについて話しましたが、私たちにとってProGPT自体がやり取りを前提としたツールです。現時点では、それはインサイトへとつながるレポートを作成するための便利なお助け道具として機能していますが、AIの使用はProspection AI内で常に拡大しています。それほど遠くない未来にはインサイトへのアクセスが広がるだけでなく、市場や患者に何が起こっているのか、またなぜそれが起こっているのか理由を説明する追加機能を導入する予定です。今後数か月のうちに私たちのAIのジャーニーについて更に共有することを楽しみにしています。

製品担当チームが患者中心、データ駆動、効果的なサポートをより強化していくことをProspection AIがどのようにご支援できるかを詳しくご紹介するためにデモをご覧ください。ぜひご依頼ください。