予測型消費者分析
製薬分野における
価格感度の予測分析
様々な臨床ケースにおいて自己負担額が異なる場合、実在する患者はどのように反応するかを予測
01. 調査概要
検証方法
AIを活用し、「行動」に徹底的に焦点を当てたインタビューをもとに、実在するパネリスト900人以上のデジタルツインを構築しました。そのうえで、そのデジタルツインに対し、パネリストがこれまで一度も検討したことのない医薬品の自己負担額への反応を予測しました。13の臨床ケースにわたって6段階の自己負担額（USD $10〜$250）への反応をシミュレートすることで、従来の調査では得られなかった詳細度とスピードで価格感度に関する予測結果を生成しました。
02. Brox.AIのプラットフォーム
当社が提供するもの
以下の３つの機能が、消費者調査を高度な予測分析へと変換させます。
1
デジタルツイン
AIが活用されたインタビューを1人あたり5時間以上実施し、それをもとに実在する人物の1対1のデジタルツインを構築します。この手法は、ペルソナでも、セグメントでも、統計モデルでもありません。
国民の声を反映するサンプル
2
シミュレーション分析
実際に起こりうるシナリオの結果を予測します。景気後退、金利変動、生活上の出来事、競合動向をモデル化。なにか特定の出来事が起こる前に、それによってどこに利益・不利益が発生するのかを予測し、その理由も発見できます。
無制限のテストシナリオ
3
継続型分析システム
Brox.AIは常時稼働の戦略型リソースです。追加の質問をしたり、数分・数週間・数ヶ月にわたって何百もの結果や意思決定をモデル化できます。
継続利用可能
03. シナリオ分析
自己負担額とシナリオ別で見る新薬に対する服用意向
13の臨床ケースをシミュレートし、各ケースが異なる自己負担額への受容性にどのような影響を与えるかを分析しました。Brox.AIではテスト可能なシナリオ数に制限はなく、これらの13ケースはあくまで一例です。
| シナリオ |
$10 |
$40 |
$75 |
$100 |
$150 |
$250 |
| 重症疾患 |
90% |
90% |
89% |
89% |
86% |
83% |
| 過去の治療成功 |
89% |
88% |
85% |
80% |
74% |
60% |
| 2・3次治療 |
88% |
85% |
82% |
79% |
73% |
63% |
| 専門医の推奨 |
80% |
78% |
72% |
66% |
60% |
47% |
| かかりつけ医の推奨 |
77% |
76% |
69% |
61% |
56% |
42% |
| 飲み薬 |
69% |
67% |
52% |
43% |
36% |
21% |
| 薬局での調剤 |
54% |
47% |
37% |
31% |
24% |
18% |
| 医療保険会社による事前承認 |
51% |
44% |
37% |
32% |
26% |
17% |
| 注射薬 |
48% |
45% |
35% |
31% |
25% |
16% |
| 進行性（無症状） |
50% |
42% |
31% |
27% |
23% |
13% |
| すぐに服用開始できない場合 |
38% |
31% |
24% |
23% |
19% |
12% |
| 非常に新しい薬 |
33% |
31% |
24% |
20% |
15% |
8% |
| 過去の治療失敗 |
30% |
24% |
17% |
12% |
10% |
5% |
意外な発見
重症疾患の場合は価格弾力性が著しく低い
自己負担額が25倍（$10→$250）に上昇しても、服用意向はわずか7pp低下にとどまります。日々苦しんでいる患者にとって、コストはほぼ無関係になります。
要注意ポイント
過去の治療失敗経験とコストの相乗効果
すでに低い30%からわずか5%に低下します。懐疑心とコストの組み合わせが、服用意向をほぼ完全に失わせます。
重要インサイト
無症状疾患の場合は価格感度が非常に高い
進行性だが無症状の疾患では37ppの低下が見られ、現在感じられない将来起こりうる問題を防止する対策にはあまり費用をかけたくないことが示唆されます。
04. シナリオ別価格感度
$10 対 $250の自己負担額における価格感度の統計
最低から最高の自己負担額における服用意向の低下幅（pp）から、どのシナリオがコスト上昇に最も敏感か、最も鈍感かが明らかになります。
意外な結果
飲み薬が最も高い価格感度を示す
飲み薬の利便性は価値を保つと期待されるかもしれませんが、服用意向は48pp低下します。飲み薬がより「任意」または代替可能なものとして見られている可能性があります。
戦略的インサイト
重症疾患の場合がすべてを上回る
わずか7ppの低下で、重症疾患は最も強い価格設定力を示します。緊急性と日々の苦痛が、コストへの考慮をほぼ完全に上回ります。
05. 世代別セグメント
世代別の一般的なセグメンテーションから見る価格感度
世代別に服用意向を分析すると、自己負担額の上昇に最も敏感な層と最も鈍感な層に関する意外なパターンが明らかになります。
| 世代 |
$10 |
$40 |
$100 |
$250 |
| ベビーブーマー |
80.4% |
77.6% |
59.8% |
22.0% |
| Z世代 |
79.1% |
76.7% |
53.5% |
20.9% |
| X世代 |
72.4% |
70.6% |
54.7% |
17.6% |
| ミレニアル世代 |
71.3% |
69.7% |
49.7% |
19.4% |
意外な結果
Z世代とベビーブーマー：価格感度が低い
Z世代とベビーブーマーはともに最も高い服用意向（約80%）からスタートし、自己負担額が高くなっても他の世代より比較的高い受容性を維持します。異なるライフステージにもかかわらず、両グループは価格上昇に対してより高い耐性を示します。
転換点
$100が共通の閾値
すべての世代で$100の自己負担額を境に急激な低下が見られます。この価格帯が服用意向の急激な再評価を引き起こす心理的な閾値となっているようです。
06. 無制限のセグメンテーション
無制限にセグメントを作成可能
検証のためにあらゆるセグメントを作成でき、無制限のアイディアを試すことができます。ここでは態度・行動セグメントを探りますが、Brox.AIではあらゆる視点からデータを分析できます。
最もアプローチしやすい
医師に信頼を置く患者
$10〜$100で服用意向は100%、$250でも42%を維持します。医療従事者に焦点を当てたマーケティングがこのセグメントに最も効果的です。このグループは何よりも医師を信頼しています。
コンテンツ戦略
積極的に情報収集する患者
質の高くアクセスしやすい患者教育コンテンツへの投資が重要です。肯定的なレビューと明確な副作用情報がオンラインで入手できる環境を整えましょう。このセグメントは事前調査を欠かしません。
リーチが困難
医療に懐疑的な患者
従来のチャネルではほぼリーチ不可能です。医療従事者主導のアプローチではなく、地域密着型の健康支援プログラムや同じ立場の人の声を通じて、根本的な信頼を再構築することが必要です。
07. 意思決定の背景
意思決定の背景にある理由
デジタルツインは人々が何を選択するかだけでなく、なぜそれを選択するかも明らかにします。各セグメントの服用意向が下がるポイントで、受容拒否を引き起こす要因を示します。
主要な発見
医師に信頼を置く患者：価格感度のみが課題
拒否理由の96%がコスト関連です。自己負担額を下げることで服用意向の問題がほぼ完全に解決される唯一のセグメントであり、信頼や認識の障壁は存在しません。
主要な発見
医療に懐疑的な患者：価格が１番の問題ではない
医療に懐疑的な患者と自然療法を好む患者は価格変動の影響を受けにくく、不信感（18〜26%）、副作用への恐れ（16〜26%）、代替療法の好み（13〜17%）などの要因が同等またはより重要です。
08. 詳細分析
あらゆるシナリオ・セグメント・自己負担額を想定してデータを明細化
Brox.AIではお望みの詳細度でいくらでも分析できます。あらゆるセグメント・シナリオ・自己負担額で徹底的に検証が可能です。試行の組み合わせは無制限です。
（医療に懐疑的な患者の場合）自己負担額・シナリオ別の服用意向
| シナリオ |
$10 |
$40 |
$75 |
$100 |
$150 |
$250 |
| 重症疾患 |
71% |
68% |
64% |
64% |
61% |
47% |
| 過去の治療成功 |
68% |
58% |
53% |
42% |
26% |
13% |
| 2・3次治療 |
58% |
51% |
37% |
32% |
25% |
16% |
| 専門医の推奨 |
42% |
34% |
18% |
13% |
8% |
0% |
| かかりつけ医の推奨 |
26% |
20% |
13% |
8% |
0% |
0% |
| 飲み薬 |
18% |
8% |
1% |
0% |
0% |
0% |
| 薬局での調剤 |
4% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
| 医療保険会社による事前承認 |
1% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
| 注射薬 |
1% |
1% |
0% |
0% |
0% |
0% |
| 進行性（無症状） |
4% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
| すぐに服用開始できない場合 |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
| 非常に新しい薬 |
0% |
1% |
0% |
0% |
0% |
0% |
| 過去の治療失敗 |
1% |
0% |
0% |
0% |
0% |
0% |
価格感度
重症疾患の場合：服用意向はあるが、より価格感度が高い
医療に懐疑的な患者は重症疾患に直面した場合でも薬代を支払う意向がありますが、一般集団よりはるかに価格感度が高いです。このシナリオで$10を支払う可能性は21%低く、$250を支払う可能性は43%低くなります。彼らの価格感度は全体グループのパターンとは異なります。
チャネルの影響
専門医はかかりつけ医より影響力が大きい
医療に懐疑的な患者の42%は専門医の推奨後に$10を支払う意向がありますが、かかりつけ医の推奨後は26%にとどまります。この差は一般集団よりはるかに大きく、このセグメントでは推奨する医師の種類が大きく影響します。
09. プラットフォーム機能
Brox.AIが実現すること
あらゆるビジネスにおける問いを、データによる予測で答えます。
∞
無制限のシナリオ
将来起こりうる、あらゆる個人・市場・地政学的な出来事を、パネリストを疲労させることなく検証可能
⇄
無制限の組み合わせ
複数のシナリオを重ねて、複雑な現実世界の相互作用を理解
?
選択の背景にある「理由」
個人レベルの思考を分析し、何を、なぜ選ぶのかを予測
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あらゆるセグメンテーション
デモグラフィック・サイコグラフィックなどのあらゆる軸で結果を分解
Brox.AIの強み
従来の調査は一度に一つの質問に答えるものです。一方、Brox.AIは検証の可能性を格段に広げ、あらゆるシナリオをテストし、あらゆるセグメントを理解することで、コストのかかるビジネス上の意思決定の前にすべての結果を予測することができます。
