Meiji Seika ファルマ株式会社

「デジタル・リスキリング・プロジェクト」は、全事業本部を対象に公募し、選抜したデジタル人材を育成し、事業のデジタル化を推進するプロジェクトです。半年間の「デジタルビジネス・アカデミー」でデジタルリテラシー、ビジネススキル、データ解析業務効率化手法などを学び、修了者は「デジタルビジネス・アンバサダー」として、中期経営計画で予定するデジタル投資案件の実装、新たなDX案件の企画立案などに取り組んでいます。KIは、同プロジェクトのデータ解析の講座で活用しました。

デジタルビジネス・アンバサダーは、ビジネス課題を抱える現場と、そのソリューションを実装するシステム部門の間に入る「通訳」あるいは「アーキテクト」としての役割を担います。このとき、KIによるデータ分析もアンバサダーの重要な武器となるでしょう。

KIの導入当初は、営業本部の数名で小規模に活用していましたが、その後、新設されたデータマーケティンググループが中心に使うようになり、その翌年には研究開発、生産、人事、くすり相談窓口など各部門に展開したところ、70名を超えるメンバーが活用し始めました。6か月平均の分析数も当初の1,240件から1年後には11,960件とおよそ10倍に増えています。この急速な浸透の背景には、デジタルビジネス・アンバサダーが果たした役割が大きいといえます。

営業部門ではAFE機能を使って、営業活動の分析、マーケティングの分析などを行っています。営業活動と売り上げとの因果関係の分析、つまり、今の施策が本当に最適なのか、別の未着手の施策の方が効果的でないか？あるいは別の薬剤で成功した施策が、この類似薬でも活かせるのではないか？これらのデータ分析を通じて営業方針の策定に役立てています。

また、新たな施策を見出すだけでなく、これまで習慣的に進め成果を上げてきた施策についてもKIを用いて分析することで、改めて正しい取り組みであったということを再確認できるとともに、データドリブンに意思決定された施策として取り組めるようになりました。MRの行動分析にも取り組んでいます。毎年優秀なMRを表彰する制度があるのですが、何度も表彰されるMRがいることに着目しました。この優秀なMRに共通する「特徴量」を特定しようという試みです。実際に、優秀なMRは営業活動の中で、医療関係者に対して共通の行動をとっていました。大量のデータを短時間で正確に分析することができました。

次にくすり相談窓口での活用ですが、受電した内容を分類し、グラフにして可視化することで分析しています。

これまではExcelで集約していた作業を、KIで集約しダッシュボードを作成して部署内で確認できるようになりました。

また、日々蓄積されているデータをまとめ、マトリックスなどを用いて傾向を分析し、社内の関係者にタイムリーに共有しています。情報共有例として、特定の製品に対する改善のご要望があります。製品の改善に対する要望に対して、データドリブンな意思決定に繋がっています。

キーエンス社のデータサイエンティストの能力は非常に高く、いつも驚かされています。データを少し見ただけで、初見のはずなのに、すぐさま「これはこうですね」と本質を把握し、こちらの課題をすばやく助言してくれます。

製薬業界はデータを大量に保持しています。課題はそれをどう使いこなすかでした。ビジネス課題の特定はできても、データサイエンスをどのように進めればいいか悩んでいる時に、いつも的確なアドバイスをしてくれます。

また、業界の動向を知ることができるのも助かります。「こんな悩みがあるのですが、当社だけですか？」など聞くと、「業界的によくある課題感ですよ」であったり、「KIを用いてこんな風に分析することもできますので、一度ミーティングしましょう」などの回答があり、それらを通じて解決策を見出したり、自分たちの位置を知ったりすることもできます。