医薬品ビックデータを取り巻く企業の取り組みと あるべきシステム環境について 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 エンタープライズ事業グループ ライフサイエンス事業部長代行 長尾 剛司 2020年11月25日 2020 ITOCHU Techno-Solutions Corporation

医薬品ビックデータを取り巻く企業の取り組みと

あるべきシステム環境について

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

エンタープライズ事業グループ

ライフサイエンス事業部長代行

長尾 剛司

1

伊藤忠テクノソリューションズの紹介

2020年6月18日現在

ITOCHU Techno-Solutions Corporation

〒100-6080 東京都千代田区霞が関3-2-5 霞が関ビル

TEL：03-6203-5000（代）

URL：http://www.ctc-g.co.jp/

代表取締役社長 柘植 一郎

1972年（昭和47年）4月1日

1979年（昭和54年）7月11日

21,763百万円

単体： 4,419名

連結： 9,085名

コンピュータ・ネットワークシステムの販売・保守、ソフトウェア受託開発、

情報処理サービス、科学・工学系情報サービス、サポート、その他

会社名

英文社名

本社所在地

代表者

創立

設立

資本金

社員数

事業内容

（略称 CTC）

売上収益

4,870億円

公共 2.1%

情報サービス

17.9%

製造等

14.2%

電気 4.5%

通信/放送

29.3%

金融/保険

15.3%

その他

8.6%

業種別売上構成比

（2019年度実績）

商業/運輸

8.1%

伊藤忠テクノソリューションズの紹介

それぞれの強みを生かし、各部門連携しながらお客様をサポートします。

流通

食品・卸

小売

クレジット

保険・証券等

情報通信業

東日本地域

中部地域

西日本地域

公益分野

金融分野

流通

事業グループ

情報通信

事業グループ

広域・社会インフラ

事業グループ

金融

事業グループ

製造業

サービス

自動車、運輸

科学・工学

ライフサイエンス等

エンタープライズ

事業グループ

ITサービス事業グループ

クラウド、セキュリティ、データセンター、システム運用を全社横断でサポート

サービスデザイングループ

新規サービスや事業の創出

グローバルビジネス本部

海外展開を全社横断でサポート

3

ライフサイエンス事業部の紹介

製薬企業の研究所領域では30年以上、デジタル化を支援しております。

グローバル標準のサイエンス製品群

日本を含むグローバル実績の製品提案

ソフトウェア、コンテンツ、分析機器、運用支援 等

サイエンスのTIPをいち早くお客様へ

ITとサイエンスの融合による最新科学をいち早く提供

トータル提案

研究開発-製造-市販後まで総合提案

顧客理解と業界・業務知識に基づく課題解決

変化する業界特有の各種規制の理解と対応

唯一無二のマルチベンダーソリューションの提供

研究開発

CMC・製造

信頼性保証

育薬

営業

マーケティング

SASパートナーアライアンス

5

医薬品ビッグデータ

医薬品流通／販売

リアルワールド

電子カルテ

処方せん

調剤レセプト

PHR（Personal Health Record）

治験／臨床試験

電子お薬手帳

プロモーション活動

健康診断

実消化

DPC

医科レセプト

医薬品ビッグデータ相関図

患 者

製

薬

企

業

医

薬

品

卸

医 療 機 関

保 険 薬 局

支払基金

(社保)

国保連

(国保)

保

険

者

（

健

保

組

合

、

市

町

村

国

保

な

ど

）

実消化

医薬品販売

医科レセプト／DPC

審査支払

レセプト

調剤

レセプト

電子カルテ

疾患管理アプリ

多くの外部データサービスも存在し、臨床開発領域や営業＆マーケティング領域で活用されています。

健康診断

プロモーション活動

7

社内データ＆外部データサービスの活用

経営課題解決のために、必要に応じ外部データを利用し、各社でデータ分析基盤を構築していると思います。

流通政策

営業

研究開発

経営企画

製品マーケティング

メディカル

アフェアーズ

製

薬

企

業

医薬品販売

医科レセプト

審査支払レセプト＋健診

調剤レセプト

電子カルテ

プロモーション活動

DPC

・実消化

・疾患管理

アプリ

・MR活動

・講演会実績

・コンタクト

センター

・治験

・人事

・財務

外部調査レポート

外部データサービス

社内データ分析

データ利活用のベストプラクティス「アナリティクス・ライフサイクル」

アナリティクス・ライフサイクルを高速に回すことがビジネス・バリューの最大化に繋がり、分析業務をサポートします。

Data

Discovery

Deployment

アクセス

クレンジング

準備

探索

分析

モデル生成

モデル管理

組み込み

モニタリング

多種多様なデータの抽出/移動

分析結果を左右するデータ品質の向上

データ統合/変換による分析用データ準備

データ探索による洞察・知見の創出

機械学習等の手法を利用した高度分析

目的に応じた最適なモデルの生成

モデル管理によるガバナンスの確保

業務システム組み込みによる、

意思決定支援および自動化

業務適用の結果を評価し、次のサイクルの

インプットに反映

9

データ分析基盤の概要

Data Management領域を軸とし、データ利活用と業務システムをカバーし、分析業務全体をシームレスに連携し実行します。

✓ ETL処理をGUI管理し、視認性と効率性の向上

✓ データ利用の目的に応じたデータ量/粒度

✓ 適切な統合手法（物理・仮想）整備

✓ リアルタイムのデータ加工・計算処理

✓ データソースの品質管理やデータ補完

✓ 業務用語とシステムを紐付けたデータ辞書によ

り、データの活用促進

✓ ETL～分析まで、データの来歴を把握するト

レーサビリティ管理

✓ ビジネスユーザ自身によるデータ加工・分析

✓ GUI/テンプレートによる分析の『民主化』

✓ 機械学習・AIなど高度分析環境への拡張

✓ 非構造化データ/リアルタイムデータの活用

✓ ビジネスに特化したソリューションへの拡張

セキュリティ／ガバナンス

データ準備

発見・モデル化

✓ 作成したモデルを業務適用

✓ データ特性に応じたスコアリング

✓ 蓄積データにはバッチ

✓ ストリーミングデータにはリアルタイム

✓ モデルの再学習・バージョン管理

配置・業務適用

シームレスな分析業務を「SASプラットフォーム」で構築

各機能を担う製品群は、同一プラットフォーム上に構築されるため、ビジネスニーズの変化に応じて機能拡張が容易です。

SAS

®

_{Event Streaming Processing}

SAS/AA

C

C

ES

S

®

SAS

®

Data

Integrati

on

Ser

ve

r

SAS/AA

C

C

ES

S

®

SAS

®

Fede

rat

ion

Ser

ve

r

BI 製品群

・Enterprise Guide

・Add-in for MS Office

・Visual Analytics

アナリティクス製品群

・Visual Statistics

・Visual Data Mining &

Machine Learning

・Enterprise Miner

・Model Manager

・Decision Manager

ソリューション製品群

・Marketing Automation

・Supply Chain

Management

・Expected Credit Loss

・Anti-Money Laundering

・Fraud Network Analysis

：

SAS

®

_Data

Integration Server

SAS

®

_{Data Management 製品群}

SAS

®

_{Data Quality / SAS}

®

_{Lineage / SAS}

®

_{Business Data Network}

Positive

Negative

11

データの共通分析パターン

必要なのはデータ分析システム自体ではなく、得られた分析結果から次のアクションであると考えています。

製

薬

Ａ

製

薬

Ｂ

製

薬

Ｃ

医薬品販売

医科レセプト

審査支払レセプト＋健診

調剤レセプト

電子カルテ

プロモーション活動

DPC

外部調査レポート

外部データサービス

製

薬

Ｄ

…

流通政策

営業

研究開発

経営企画

製品マーケティング

メディカル

アフェアーズ

共通の

分析パターン

データ分析

各社独自分析

Analytics as a Service（AaaS）基盤構想

共通の分析パターンに対しては、各企業のシステム運用からの解放を目指したいと考えています。

自社データ等

Analytic

s as a S

ervice 基盤

販売

データ

MR活動

データ

講演会

データ

施設

マスタ

医薬品

マスタ

マスタ

地域

データ取込

データ加工

データ蓄積

データ配信

データ管理

分析端末

データ分析支援

基盤全体の保守運用

データ分析

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アマゾン ウェブ サービス（AWS）上に構築する実現イメージ

データ配信・データ管理・データ分析支援・基盤全体の保守運用サービスで構成されており、

分析ユーザーの要望を満たしつつ、投資対効果に見合ったサービスを目指します。

基盤全体の保守運用

分析ユーザー

データ配信

データ管理

データ分析

医薬品販売

標準データ

施設マスタ

データ自動取込

（Loader）

取込データ

データ自動取込

（SFTP）

分析対象

データ

データ手動取込

（Loader）

データ手動取込

（SFTP）

データ加工

ユーザ領域

データ

蓄積ファイル

蓄積ファイル取込

（自動/手動）

自社データ等

MR活動

データ等

データ個別取込

（HTTPS）

個別ファイル

個別ファイル取込

（自動/手動）

データ分析/

レポーティング

HTTPS接続

SFTP接続

HTTPS接続

VPN接続

SAS

データセット

運用/管理機能

運用体制

VPN接続

Aurora

S3

EC2

CloudWatch

データ分析支援のSAS製品イメージ①

■Enterprise Guide（EG）

Enterprise Guide（EG）は、データ加工/集計/可視化/分析までオールインワンで実施

可能な万能ツールです。

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データ分析支援のSAS製品イメージ②

■Visual Analytics（VA）

ポイント＆クリックでセルフサービスBI、定型レポート/ダッシュボード作成、分析を

単一画面で利用可能です

。

分析

(ディシジョンツリー)

セルフBI

(円グラフ)

セルフBI

(ツリーマップ)

オブジェクト間での

フィルタ連携が可能

●

Visual Analytics画面操作イメージ

データ分析支援のSAS製品イメージ③

■Visual Forecasting（VF）

Visual Forecasting（VF）は、大量のデータを元に信頼性の高い予測モデルを高速かつ自動的に

生成するためにデザインされた製品です。高度な統計知識無しでも、ご活用いただけます。

17

SASのAI＆アナリティクス機能一覧

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主に教師なし手法

特徴量生成や次元削減から、

クラスタリング、教師なし異

常検知、ネットワーク分析な

ど

• 主成分分析

• Moving Window

主成分分析

• ロバスト主成分分析

• クラスター分析

• 変数クラスタリング

• マーケットバスケット

• テンソル因子分解

• 異常検出サポートベクター

マシン(SVDD)

• ネットワーク分析

• t-SNE

• ガウス混合モデル

主に教師あり学習手法(二値／

多値／数値予測も可能)

回帰系モデルから複雑な機械

学習モデル、協調フィルタリ

ングなども。自動チューニン

グも可能

• 自動チューニング機能

• 線形回帰モデル

• ロジスティック回帰モデル

• ノンパラメトリック回帰

• 一般化線形/加法モデル

• 非線形回帰モデル

• 分位点回帰モデル

• 部分最小二乗法

• ディシジョン・ツリー

• ランダムフォレスト

• 勾配ブースティング

• ニューラルネットワーク

• ベイジアンネットワーク

• K-近傍法

• サポートベクターマシン

• ファクタライゼーション・

マシン

主要なディープラーニング手

法を提供

•

DNN

•

CNN

(VGG/ResNet/Yolov2)

•

RNN / LSTM / GRU

•

自動チューニング機能

•

転移学習

機械学習によるテキスト解析

＆分類

•

形態素解析

•

特異値分解による次元削減

•

トピック抽出(SVD/LDA)

•

センチメント分析

•

カテゴライズ(タグ付け)

様々な画像の前処理手法を提

供、機能を呼び出して使うだ

け

•

画像読込/保存

•

フィルタ処理/画像比較

•

検出とマッチング

•

医療用画像解析

数理最適化問題をハイパ

フォーマンスで解ける

• 線形/非線形計画法

• 二次計画法

• 混合整数線形計画法

• ネットワークフロー最適化

需要予測や周波数の分析など

• 時系列分析

• 自動時系列モデリング

• 階層間調整

• 短時間フーリエ変換

より複雑な時系列予測に適し

た、空間モデルや隠れマルコ

フモデルも提供

• 隠れマルコフモデル

• 空間モデル

• クロスセクション分析／パ

ネルデータ分析

予測モデリング

探索

ディープラーニング

画像処理

自然言語処理

時系列予測

計量経済分析

最適化

多様な手法を提供しており、多様なアプローチが可能となり、複雑なアナリティクス課題解決に貢献します。

営業テリトリーの設定と変更

売上予測

テリトリーアライメント

リソースアロケーション

プロモーションリソースの最適化

・MRの面談（ディテール）

・医局説明会

・地域講演会

・e-セミナー

・DMクリック

外部要因が考慮

された予測結果

過去実績

費用対効果を考え、

最も反応の良い数値を算出し、

投入リソースを最適化します。

様々な外部要因を考慮した

売上予測を算出

売上データは月内変動、季節変動、

患者受療行動変化もあるため、

製薬各社それぞれに考慮し、

支店、営業所、チーム、MRなど、

それぞれの粒度で金額目標、

担当軒数、地理的導線を考慮し、

SASのデータ分析ノウハウを使い、課題発見から次のアクションまでをスムーズに支援したいと考えています。

AaaS化したい各社共通のデータ分析パターン

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金融業界の参考事例

CTCでは、GPIF様に対しデータ収集・分析するクラウド基盤を提供しています。

Analytics as a Service（AaaS）基盤構想（再掲）

共通の分析パターンに対しては、各企業のシステム運用からの解放を目指したいと考えています。

自社データ等

Analytic

s as a S

ervice 基盤

販売

データ

MR活動

データ

講演会

データ

施設

マスタ

医薬品

マスタ

マスタ

地域

データ取込

データ加工

データ蓄積

データ配信

データ管理

分析端末

データ分析支援

基盤全体の保守運用

AI

アナリティクス

医薬品ビックデータを取り巻く企業の取り組みと

あるべきシステム環境について

伊藤忠テクノソリューションズ株式会社

エンタープライズ事業グループ

ライフサイエンス事業部長代行

長尾 剛司

2020年11月25日