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技術 KOL(key opinion leader)が48名登録された人工知能システムが情報提供をすることができるマーケティング支援方法

出願人 鈴木吉彦
発明者 鈴木吉彦
出願日 2016年5月27日 (4年5ヶ月経過) 出願番号 2016-118343
公開日 2017年11月30日 (2年11ヶ月経過) 公開番号 2017-211966
状態 未査定
技術分野 特定用途計算機
主要キーワード 当発明者 学習材 パネルディスカッション ユニットシステム アルゴリズムデータ マンパワー 人工知能システム 卸会社
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重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2017年11月30日)のものです。
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図面 (8)

課題

営業担当者製薬企業の場合にはMR端末装置と、医療関係者端末装置との間で送受信される、医療情報あるいは医薬品等に関係した質問や、その回答、あるいは、相互間での意思確認などの作業を軽減する。

解決手段

サービス提供者からのアルゴリズムで得られた情報収集の結果に基づく成果は、支援サーバ装置集計を行い、MR等に知らせることができるだけでなく、薬品における質問のニーズ分析し、学習し、KOL48システムに参加する協力者を、たえることなく集めつつ、その集合たる知能をアルゴリズム化し、その下で人工知能マーケティング活用できるよう支援する。

概要

背景

従来から、製薬会社等に所属する医療情報担当者であるMR(Medical Representatives)と病院に関係する医師薬剤師看護婦等の医療関係者との間のコミュニケーション支援するMR支援システムが提案されている。それらのMR支援システムは、医療関係者と、複数の医療関係者から承認を受けたMRとの1対1のコミュニケーションを支援する支援システムを有し、例えば、医療関係者が所定のMRを登録すると、登録されたMRが登録を行った医療関係者に、つぶやき伝言、メッセージ日誌を介して、新薬を含めた様々なコンテンツを作成することが可能となり、この情報ツールを通じて医療情報を医療関係者に対して提供することができるようになっている。メール、SNS、One−to−One対応のサーバ装置システムら、他、多くの情報提供ツールが、それを可能にしてきた。TmDanceも、そのツールのひとつであった。
ところで、コミュニケーションは、一方の者が他方の者に対してして話しかけ、他方の者が一方の者に対して返事をすることによって成立する。コミュニケーションは、このときの話題が互いに興味を引くものであるとき、更に一方の者が他方の者に対して返事をし、他方の者が更に一方の者に返事をし、これが繰り返されることによって、活発に行われる。近年、MRは、医師への情報提供に対して、社内、あるいは業界団体が定めた規制によって、活発な情報提供が、自由に行えなくなってきているという問題も浮上しつつある。

MRが医療関係者に医療情報として、例えば新薬に関する情報を提供するとき、医療情報の提供先となる医療関係者がその新薬に関して興味を持っていないと、情報提供された医療関係者は、受け取った医療情報を無視することが多い。それは、すなわち、医療関係者が欲しいタイミングに欲しい情報を提供できていないからである。
したがって、従来のメールなどの手法では、医療関係者に対して、MRは、メッセージを送りやすいが、受診側に顰蹙をかうことも、稀ではない。さらに、従来のアポなし訪問では、例えば、外来診療などの仕事を終えたばかりの医師に、無理な訪問依頼をしたり、情報提供をしても、医師は情報提供を拒絶したがる場合もある。
かつ、例えば、遅番のメールでメッセージの返事がもらえなかった医療関係者に対して、再度、同じ又は類似のメッセージを送ることは、メッセージの送信者であるMRにとって非常にやりにくく、活発なコミュニケーションはやりにくくなる。すなわち、どのタイミングで、どういうサイエンスベルの情報を、誰に、単回送るのか、あるいは、複数回、送るのかどうか、あるいは、それが、受診側の医療関係者が欲している情報なのか、欲しているタイミングなのかどうかのアルゴリズムを、予め、予測しておくことは、困難であった。

医療関係者からMRへの返信あるいは、新品に関する興味や質疑応答を増やすには、より医療関係者にとって魅力あるメッセージを医療関係者に送信する必要がある。また、しばらくの間、コミュニケーションの無かった医療関係者とコミュニケーションを再開する場合には、コミュニケーションの再開の契機となる話題も作りにくく、MRは、医療関係者に対してメッセージを送信しづらい状況にある。こうした状況は、上記に記述したMRが、情報提供の対象者となるニーズを把握しづらく、タイミングを計算しにくく、サイエンスレベルを予測しにくいことに原因の一因が、あったと推察される。

過去の特許文献には、人工知能を用いたシステムでサービス提供者が利潤の得る方法としてMRの利用状況に応じて課金を行うことが記載されてあるものは少なく、しかし、医療情報提供者がうける利用状況におうじて課金を行うことが記載されている。この場合、MRと医療関係者とのコミュニケーションが活発に行われないと、MRが発信するメッセージ数も増えず、したがって、本システムを用いたサービス提供者も利潤を得にくい。

概要

営業担当者製薬企業の場合にはMR)端末装置と、医療関係者端末装置との間で送受信される、医療情報あるいは医薬品等に関係した質問や、その回答、あるいは、相互間での意思確認などの作業を軽減する。サービス提供者からのアルゴリズムで得られた情報収集の結果に基づく成果は、支援サーバ装置集計を行い、MR等に知らせることができるだけでなく、薬品における質問のニーズを分析し、学習し、KOL48システムに参加する協力者を、たえることなく集めつつ、その集合たる知能をアルゴリズム化し、その下で人工知能がマーケティング活用できるよう支援する。

目的

それらのMR支援システムは、医療関係者と、複数の医療関係者から承認を受けたMRとの1対1のコミュニケーションを支援する支援システムを有し、例えば、医療関係者が所定のMRを登録すると、登録されたMRが登録を行った医療関係者に、つぶやき伝言、メッセージ、日誌を介して、新薬を含めた様々なコンテンツを作成することが可能となり、この情報ツールを通じて医療情報を医療関係者に対して提供する

効果

実績

技術文献被引用数
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請求項1

ネットワークを介して顧客の顧客端末装置及びこの顧客を担当する営業担当者営業担当者端末装置が接続され、メッセージ送受信を行うマーケティング支援装置において、サービス提供者が提供する集計データベースを介して、顧客と営業担当者とのコミュニケーション作業に必要なデータベース構築する。その過程は、当初は、KOL48システムによって生成され、かつ、KOL(KeyOpinionLeader)によって作成された一定のアルゴリズムが、non−KOL(KOLでない人間)向けにも自動に作成され、それが人工知能によって学習され、更に高次元のアルゴリズムとして作成されていき、例えば、医療業界においては製薬企業学術データベース、あるいは学術部の担当者監視する事により、製薬業界のプロモーション規約外れないようにと監視でき、それによって、各データベース同士が、相互に関係づけられていくマーケティング支援装置である。

請求項2

上記装置は、上記顧客端末装置から受け付けたデータを集計する、KOL48システムと、人工知能が判断できる集計部を備える。それにより、KOL48システムと、人工知能は集計データを生成する必然性があるかないか、の段階から判断し、集計しなくてよいと判断されたデータは、個別にマーケティング支援の、個別データとして格納される。あるいは、顧客の特性データとして、別に格納され、人工知能のアルゴリズムにしたがって、利用される。集計すべきと判断されるデータは、集計データとして、それを必要とするサービス提供者に供給され、更に、それを必要とする会社へと供給される。KOLと、non−KOLとの情報提供におけるサイエンスベルの違いについても、人工知能が、その差を判断し、情報提供の質を、サイエンスレベルによって異なるように、アルゴリズムを設計している。

請求項3

上記サービス提供者を除く残りの会社に対する課金データを生成する課金処理部を備えるアルゴリズムを有したマーケティング支援装置。

請求項4

KOL48という本特許内に限定される呼称を有するビジネスユニットシステム。これは、KOL(KeyOpinionLeader)と呼ばれる48名から構成される。ただし、KOLを48名とした場合、その48という数値は、本特許の中で理解しやすい数であるので、この数値を用いるが、特許の請求範囲としては、48に限定はしない。48名が、顧客と、営業担当者の営業担当者の間に生じるだろう送受信の内容を、事前に想定し、収集し、上記の人工知能に対し、それを集約教育する。48という数値は、例えば、日本の47都道府県からKOLを1名ずつ代表として選出し、東京などの大都市から2名を選出し、合計で、48名で、日本全国の代表的なKOLを選出することも可能である。他に、48を分割して、12名ずつ、4つのカテゴリーで分割し、役割を決めるという方法もある。例えば、専門分野特化した知識を有するKOL,よい質問をしてくれるKOL、適切な回答をしてくれるKOL、立場が違った角度から応援し、情報の収集を支援してくれるKOL,などと、役割をきめ、質問を含んだ知識を発信しつつ、その質問に回答するべき知識を受診し、そのコミュニケーションを、人工知能が分析できうる情報として記録しておくシステムである。

請求項5

営業担当者の知識情報を格納する複数の会社データベースと、それに関連した質問データベースおよび、それに回答するデータベース、さらに、それを管理する営業担当者側インタフェースがあり、さらに、サービス提供者側が用意するインタ・フェースの上において、KOL48インタ・フェースを介して人工知能に格納されるステップとを有するマーケティング支援装置のデータ処理方法

請求項6

上記マーケティング支援装置は、更に、課金データを生成する課金処理部を備え、該データ処理方法は、上記サービス提供者を除く残りの会社の営業担当者のアクセス状況を管理して上記サービス提供者を除く残りの会社に対する課金データを生成するステップを有し、さらに、課金においては、サービス提供書と受供者との間に、適切な金額を人工知能のアルゴリズム、あるいは、KOL48に参加するスポンサー企業などで定めるアルゴリズムにしたがって決めることができるマーケティング支援装置のデータ処理方法。

請求項7

上記ネットワークシステムは、既出願特許:文献番号「特開2014−002486、特開2013−161103、特開2013−149019」におけるアプリケーションとして、位置づけれるものである。すなわち、TmDance、という実在の、ProfessionalNetworksystemにおけるアプリケーションとして設置され、実在のMR(MedicalRepresentative)の仕事を支援し、情報提供活動を応援する。具体的には、医療関係者からMRが質問された時、学術担当者に、確認をとることなく、人工知能システムに確認を求め、その許諾がえたら、医療関係者にMRから情報提供を行うか、あるいは、人工知能自らから、医療担当者へと返答を返すものである。

請求項8

MRが医療関係者に情報提供をする場合、既存の著作権物については、著作権保有者への許諾をとり、著作物入手するための対価支払わなくてはいけない。この作業を、人工知能が判断し、営業担当者が最終的に許諾をした上で、顧客に、無償配布あるいは有償配布することができるようにするデータ処理方法。

請求項9

当発明は、申請当事者である発明人が施行するものであり、発明人が運用する会社(例:TmDance株式会社など)との秘密保持契約を交わしている製薬企業が、類似のサービスを実施した場合には、秘密保持契約義務違反等とみなし、当発明者から、そうした企業に対しては50億円以上の秘密保持契約義務違反金を請求するものとするビジネスモデルである。

技術分野

0001

本発明は、顧客が営業担当者選択登録することにより、顧客がKOLと考えられる48名が教授する学習データから特徴を抽出することで顧客に対して、登録された営業担当者あるいは、登録された人口知能ステムディープラーニング手法を用いて情報提供をすることができるマーケティング支援方法に関する。本出願は、単なるプログラミングを加えたシステムではなく、人工知能を加えたシステムとして、かつ、KOL48システムを有する点(以下、詳述)において、差別化をもち、優位性を主張するものである。

背景技術

0002

従来から、製薬会社等に所属する医療情報担当者であるMR(Medical Representatives)と病院に関係する医師薬剤師看護婦等の医療関係者との間のコミュニケーション支援するMR支援システムが提案されている。それらのMR支援システムは、医療関係者と、複数の医療関係者から承認を受けたMRとの1対1のコミュニケーションを支援する支援システムを有し、例えば、医療関係者が所定のMRを登録すると、登録されたMRが登録を行った医療関係者に、つぶやき伝言、メッセージ日誌を介して、新薬を含めた様々なコンテンツを作成することが可能となり、この情報ツールを通じて医療情報を医療関係者に対して提供することができるようになっている。メール、SNS、One−to−One対応のサーバ装置システムら、他、多くの情報提供ツールが、それを可能にしてきた。TmDanceも、そのツールのひとつであった。
ところで、コミュニケーションは、一方の者が他方の者に対してして話しかけ、他方の者が一方の者に対して返事をすることによって成立する。コミュニケーションは、このときの話題が互いに興味を引くものであるとき、更に一方の者が他方の者に対して返事をし、他方の者が更に一方の者に返事をし、これが繰り返されることによって、活発に行われる。近年、MRは、医師への情報提供に対して、社内、あるいは業界団体が定めた規制によって、活発な情報提供が、自由に行えなくなってきているという問題も浮上しつつある。

0003

MRが医療関係者に医療情報として、例えば新薬に関する情報を提供するとき、医療情報の提供先となる医療関係者がその新薬に関して興味を持っていないと、情報提供された医療関係者は、受け取った医療情報を無視することが多い。それは、すなわち、医療関係者が欲しいタイミングに欲しい情報を提供できていないからである。
したがって、従来のメールなどの手法では、医療関係者に対して、MRは、メッセージを送りやすいが、受診側に顰蹙をかうことも、稀ではない。さらに、従来のアポなし訪問では、例えば、外来診療などの仕事を終えたばかりの医師に、無理な訪問依頼をしたり、情報提供をしても、医師は情報提供を拒絶したがる場合もある。
かつ、例えば、遅番のメールでメッセージの返事がもらえなかった医療関係者に対して、再度、同じ又は類似のメッセージを送ることは、メッセージの送信者であるMRにとって非常にやりにくく、活発なコミュニケーションはやりにくくなる。すなわち、どのタイミングで、どういうサイエンスベルの情報を、誰に、単回送るのか、あるいは、複数回、送るのかどうか、あるいは、それが、受診側の医療関係者が欲している情報なのか、欲しているタイミングなのかどうかのアルゴリズムを、予め、予測しておくことは、困難であった。

0004

医療関係者からMRへの返信あるいは、新品に関する興味や質疑応答を増やすには、より医療関係者にとって魅力あるメッセージを医療関係者に送信する必要がある。また、しばらくの間、コミュニケーションの無かった医療関係者とコミュニケーションを再開する場合には、コミュニケーションの再開の契機となる話題も作りにくく、MRは、医療関係者に対してメッセージを送信しづらい状況にある。こうした状況は、上記に記述したMRが、情報提供の対象者となるニーズを把握しづらく、タイミングを計算しにくく、サイエンスレベルを予測しにくいことに原因の一因が、あったと推察される。

0005

過去の特許文献には、人工知能を用いたシステムでサービス提供者が利潤の得る方法としてMRの利用状況に応じて課金を行うことが記載されてあるものは少なく、しかし、医療情報提供者がうける利用状況におうじて課金を行うことが記載されている。この場合、MRと医療関係者とのコミュニケーションが活発に行われないと、MRが発信するメッセージ数も増えず、したがって、本システムを用いたサービス提供者も利潤を得にくい。

発明が解決しようとする課題

0006

本発明は、上述したような実情に鑑みて提案されたものであり、その目的とするところは、システム全体として営業担当者が顧客に対して送信するメッセージの数を増やすことだけでなく、そのタイミングを改良し、情報の質を向上させることになる。すなわち、マーケティング支援装置及びこのマーケティング支援装置のデータ処理方法を、人工知能を介した方法と、独自のKOL48というフォーマットを提案し、key opinion leader(KOL)と言われる48名の医療関係者、あるいは専門分野を持つ人物に参加してもらい、情報提供者同士が協力しあい、提供し、提供されあう、という相互関係構築することにある。

0007

具体的に、本発明の目的は、営業担当者が顧客にとってより精度の高く、タイミングにあったメッセージを、潤滑に作成することができるように支援し、顧客と営業担当者との送受信回数を増やすようにし、精度をますことができるようにするマーケティング支援装置であり、且つまた、人工知能を活用したデータ処理方法を提供することにある。
本システムを用いたサービス提供者としては、一人の医療関係者がより多くのMRとメッセージのやり取りを、迅速に、タイムリーに、行うようにすることで、システム全体としてMRが医療関係者に対して発信するメッセージの数を増やすことだけでなく、その効率と、その精度や正確性を高めることができる。また、本システムを用いたサービス提供者は、本システムに登録している医療関係者に対して、回答を求める質問の内容や質を解析することで、医療関係者の最新関心事研究会への参加の意思、訪問したほうがよいタイミング等を、営業担当者が、知ることができる。この質問をもちいた結果は、医療関係者の最新の情報であるから、個々のMRにとっても有用な情報であるだけでなく、人工知能においても、基本データベースとなる情報となり、その集約が、さらに、人工知能を賢くし、その賢くなったシステムによって、個々のMRは、さらに有用な情報を提供することが可能になる。あるいは、MRが所属する企業が、顧客に対してリコメンドするべき情報が整理され、MRは、そのリコメンドに準じて、営業活動を行えるようになる。

0008

また、本発明の他の目的は、サービス提供者が顧客の情報を収集できるのはもちろんのこと、その情報を人工知能に対する基本データとして活用し、情報提供のタイミングや精度を高めることが第一義である。更に、KOLを中心にして得た情報を、人工知能でディープラーニングをしていき、それを営業担当者に提供することで、営業担当者の精度や正確性の高いメッセージの作成、タイミングの作成を支援する営業マーケティング支援装置及びこのマーケティング支援装置のデータ処理方法を提供することにある。

0009

更に、本発明の他の目的は、顧客に対してより多くの営業担当者を、人工知能を介して接することで、相互信頼関係を深くするようにする。それによって、営業担当者がより多くの顧客に対して極めてタイミング良くメッセージあるいは文献などのコンテンツを送信できるようにする。

0010

更に、本発明の他の目的は、以上のような目的を実現することができるコンピュータプログラム及びこのコンピュータプログラムが記録された記録媒体はもちろんのこと、それをアルゴリズムとして管理し、人工知能に学習させることで、精度の高い情報、タイミングがよい情報、正確性が高い情報として、あるいは、業界のプロモーション規律に準じたサービスを提供することにある。プロモーションの規律が変われば、KOL48システムや人工知能のアルゴリズムを変えるだけで済むので、製薬業界に所属するメーカーの負担は軽減する。

課題を解決するための手段

0011

上述した目的を達成するために提案される本発明は、ネットワークを介して顧客の顧客端末装置及びこの顧客を担当する営業担当者の営業担当者端末装置が接続され、人工知能を介して集約された情報が高度に精製化され、その上で、上記顧客端末装置及び営業担当者端末装置と上記ネットワークを介して、KOL48というシステムと、特定アルゴリズムによって生成された専門的情報の送受信を行うマーケティング支援装置及びこの装置のデータ処理方法である。そして、本発明は、顧客の個人データを格納する顧客データベースと、所属する複数の営業担当者を管理する学術的データベースと、その会社に所属する営業担当者毎に設けられる営業担当者データベースと、さらに、人工知能機能を有した複数の管理データベースとが協力しあい、かつ、KOL48というマンパワーを用いた手法も追加されて、それを一定のアルゴリズムに形成する。一定のアルゴリズムで登録する部分と、営業担当者端末装置から顧客端末装置へ送信するメッセージ及び顧客端末装置から営業担当者端末装置に送信するメッセージを保持するメッセージデータベース、さらには、人工知能がもつ専門データベース、さらにはKOL48システムで蓄積されたデータベースとが、相互補佐的に協力しあう。 また、営業担当者端末装置から顧客端末装置への質問データ及び顧客端末装置から上記営業担当者端末装置への回答データを保持するデータベースだけではなく、訪問、あるいは情報発信タイミングデータベース、サイエンスレベル予測データベース、研究会参加可能予測データベースなどの各種データベースを備える。

0012

本発明では、顧客端末装置から送信された顧客の個人データを、人工知能およびKOL48というシステムをもちいた一定のアルゴリズムによって受け付け、この個人データを顧客テーブルのみならず、人工知能の記録情報として登録し、人工知能に関連した顧客データベースに格納する。そして、所属する複数の営業担当者から、管理するデータを受け付け、会社、あるいは薬剤ごとに分別した人工知能に登録するだけでなく、それを人工知能によって復習学習させる事によって、精度を高め、正確性を向上させる。それにより、顧客端末装置からその顧客が承認する営業担当者の識別データの登録および、承認を受け付け、この識別データで識別される営業担当者の営業担当者テーブルと顧客テーブルとを関連づける選択登録テーブルを生成する。それらのテーブルにある記憶情報から、複数のアルゴリズムを自動作成し、更なる高次元の情報提供ができるように、人工知能を教育し、かつ、その間に、KOL48というKOLの知能を応用した新システム介入させ、より、高い精度の情報提供を可能にするものである。

0013

更に、本発明は、営業担当者を支援するべくアルゴリズムで形成された人工知能を介したインタフェース仲介させ、自己学習した独自のインタ・フェースとして、選択登録テーブルとKOL48によるアルゴリズムの生成を契機として、営業担当者端末装置での顧客宛のメッセージの作成を、人工知能の支援をえて、営業担当者端末装置からの顧客宛のメッセージとして発信でき、そのプロセスを人工知能データベースに格納するとともに、営業担当者端末装置での問診データの作成を、自動的に、作成支援する。

0014

本発明では、複数の会社データベースの少なくとも一は、サービス提供者のものであり、このサービス提供者の会社データベースの少なくとも一の営業担当者データベースは、KOL48システムのデータベースに関連づけられているものであり、さらに、特定のアルゴリズムをもつ人工知能データベースに関連づけられているものであり、それは、KOLが教えあい、シェアしあうことで、また、その内容を評価しあうことで自動的に作成され、成長していくシステムである。また、サービス提供者を除く残りの会社データベースの営業担当者は、その会社に所属する営業担当者の選択登録アルゴリズムによって関連づけられた顧客と関連づけられているが、それのみならず、KOL48で集約されたデータベースおよび特定アルゴリズムをもった人工知能で作成されたデータベースと関連づけられる点が特徴とされる。

0015

営業担当者側インタ・フェースは、KOL48システムと、顧客との送受信で作成された、会員登録アルゴリズムの生成を促す。すなわち、本システムの利用を契機として、営業担当者による顧客の、TmDanceとあるいは、本システムに関連付けられる会員サービスへの登録も自動化し、かつ、顧客宛のメッセージの作成を支援する。営業担当者側インタ・フェースは、例えば、新薬の質問メッセージのみを受け付けたときは、人工知能に働きかけ質問内容と適切な回答を選択し、例えば、営業担当者が適切と判断した場合の、回答メッセージのみを人工知能データベースに格納する。人工知能が回答不能あるいは回答困難と考えられる質問データを受け付けたときは、人工知能データベースに格納することを、営業担当者は、適切として判断せず、人工知能データベースに格納はせず、各営業担当者が人づけられている顧客データベースに格納する。ただし、こうした分別されたデータベースは、KOL48によって反復学習され、KOL48の中での合意が得られた場合は、人工知能データベースに格納しなおされる。KOL48の48名の中で、誰が回答したかによって、回答者のサイエンスレベルも予測される。従って、non−KOLの医療関係者にも、理解しやすくするために、サイエンスレベルに応じた情報データのレベル格差も、また、保管され、必要におうじて、送信される。各データベースに保管された情報は、人工知能と、KOL48が創りだす、アルゴリズムによって格納され、必要なタイミングで引き出され、顧客ごとの、かつ、顧客のサイエンスレベルにあわせ、顧客の情報が必要だと考えるタイミングにあわせた情報提供に貢献する。

発明の効果

0016

本発明では、顧客が営業担当者に対する質問内容データと、その回答データが、人工知能により学習蓄積され、さらに、使われることにおいては、KOL48システムのアルゴリズムにのっとって、情報提供されるので、医療業界や製薬業界などのプロモーション規制を、人工知能およびKOL48のアルゴリズムを変更することによって回避できる。

0017

本発明は、顧客端末装置から受け付けた回答データを集計し、集計データを生成する集計部を設けるだけでなく、人工知能システムおよびKOL48アルゴリズムによって再構築をし、再度、集計され管理される。これをKOL48アルゴリズムデータと、以下には省略して呼ぶ。これにより、サービス提供者を除く残りの会社データベースの営業担当者は、KOL48アルゴリズムデータを、顧客とのコミュニケーションを図る際の話題だけでなく、タイミング調節、評価に用いることができる。なぜならば、KOL48アルゴリズムデータの中には、どういうタイミングで情報提供をうけたいかなどのタイミングと、その結果おこった顧客の評価が、データベースとして蓄積していくからである。

0018

本発明は、更に、サービス提供者を除く残りの会社の営業担当者の利用状況、すなわちアクセス状況を管理してサービス提供者を除く残りの会社に対する課金データ、さらに、必要資料(医療の場合には、文献など)を顧客に営業担当者が渡す際に生成される課金データなどの、すべての課金処理を、一元的に管理する部門を設けるようにしてもよい。本発明は、ハードウェアによっても実現可能であるが、この他に、スマートフォン等にアプリインストールすることによって実現することができる。このアプリをもちいて集約され、あるいは、拡散されたデータは、ネットワークを介してデジタル記録媒体に格納して拡布される。本発明の更に他の目的、本発明によって得られる具体的な利点は、以下において図面を参照して説明される実施の形態の説明から一層明らかにされるであろう。

図面の簡単な説明

0019

は、本発明を適用したKOL48システムと、人工知能システムとの構成図である。

0020

は、本システムに参加する各製薬会社の学術データベースと本システムを運営するサービス提供者と、人工知能、KOL48システムと、営業担当者との関係を説明する図である。

0021

は、人工知能を、「薬剤名」ごとの観点から考えKOL48システムを構築してプロモーションに活用していく過程を示した図である。

0022

は、KOL48システムの中の、あるKOLから、質問がでた場合に、それに対して、回答がうまれ、人工知能の学習材料となり、それが、MR活動の支援になることを示す構成図である。MR活動では、文献を渡す作業あることを考えられる。

0023

は、MRが、医療関係者(医師)に対して、研究会の案内をだしている構造図である。図5のようなメッセージ分を、アルゴリズムにそって、人工知能から発信される様子である。

0024

は、医師が「今は暇です」とつぶやくと、MRが、アポイントメント予約をいれてくれる様子である。

0025

は、医師の質問に対して、KOL48システムが回答を返答してくれている様子である。

実施例

0026

医療関係者から担当MRに質問がきた場合では、
1.新薬情報に関して新たな疑問や質問をもつ医療関係者ユーザーが、質問(新薬、それに関係した文献や最新情報など)とサイエンスレベルをサービス提供者へ送信
2.サービス提供者は人工知能に、ユーザーから送ってこられてきた条件や内容を送信
3.人工知能は質問に対する最適な回答(最新の文献、最新の情報、関連する添付文書に記載されている内容)をサービス提供者に返信
4.サービス提供者は返信されてきた販売可能価格から、ユーザーのサイエンスレベルにあわせて、人工知能がきめた一つ、あるいは、複数を選択して情報提供の準備を完了する
5.サービス提供者は同時に、その薬剤が関係している製薬企業の担当MRに、顧客に対して、情報提供をしてよいか、否かの指示を待つための質問を送信する。その際に、KOL48アルゴリズムに合致するかを参考とする。場合によっては、内容に訂正校正を加え新しい回答をする。
6.担当MRが、その質問に対して、承認をした場合に、回答となるべく選択された情報は顧客である医療関係者に提供される。
7.その情報が、本来、出版社が保持している著作権を有している著作物であった場合には、予め定めたルールにのっとって、製薬会社が出版社に対して精算を行う
8.サービス提供者は結果を集計し、ユーザーおよび製薬会社あるいはMRへ送信し、その仲介業務に対する対価を得ることができる。

0027

担当MRが、医療関係者に情報提供をする場合においては、
1.予め人工知能のアルゴリズムから、担当する医療関係者が、最も情報をえて、活用してくれるはずのタイミングを、知っておくようにする。
2.MRは、会社から指示をうけた情報提供内容(例えば、研究会のご案内など)を、顧客である医療関係者に、タイミングよく、届けられるように、セットしておく。
3.人工知能は、MRが設定したプログラミングにしたがい、情報提供を送信する。
4.KOL48にも、情報提供が送信されるが、KOL48は、情報提供をうけたタイミングや、内容が間違っていなかったか、正しかったか、などを判断し、その情報をサービス提供者へと返信する。また、その情報が、どういうタイミングで顧客へ送信されるべきなどのタイミング条件を情報の要因として追加する。
5.KOL48からの情報データベースをもとに、人工知能は学習し、より、適格情報内容あるいは、情報提供のタイミングを知ることになり、それを学習して、non−KOL(Key opinion leadersでない)医療関係者に対しても、同様の情報提供をしていくようなサービスを展開する。

0028

担当MRが、医療関係者に対する情報提供において、
1.医療関係者からくる質問を、予め予測しておき人工知能に教えておく。
2.KOL48から、予め予測しておいた質問を、人工知能に対して、質問をする。KOL48の中から質問者本人あるいは他のKOL48の一名から複数名が回答と作成しておく。リアル社会では、KOLの48名がネット上で、パネルディスカッションを行っている様な形態とすれば、質問あるいは回答は、より容易に行えるようになるだろう。
3.人工知能が正しい回答をだした場合には、KOL48を利用しているKOLたちは、良しとし正回答とする。正しくない回答をだした場合には、KOLたちは、不可として、修正点を、人工知能あるいは、担当MRに報告する。
4.人工知能および担当MRは、上記の手順で入手されたデータを、サービス提供者へと提供し、どういう回答がベストであるのか、どうか、を、製薬会社へとフィードバックする。
5.データを送られた製薬会社は、ただしく、学術的な観点から検討し、質問に回答するデータベースを構築し、人工知能およびMRへと返信する。
6.人工知能は、そのたびごとに学習し、次回、同様の質問が、医療関係者から送信をうけた場合には、担当MRだけの判断で、医療関係者に対して、情報提供をしていいか、の承諾をえるシステムとする。

0029

医師あるいは薬剤師以外の、医療分野専門家達やいわゆるエージェントアドバイザリーらがKOL48を介して、医学教育や医療分野のビジネスの追求に関与する可能性がでてくる。
1.KOL48は、独自のプログラムであり、それを教育指導する指導者には、特別な制限をもたせない。
2.具体的には、KOL48を構成するメンバーは、医療関係者であっても、特に医師あるいは薬剤師でなくても、かまわない。例えば、生化学研究室の教授など、医師あるいは薬剤師だけでは、知識を補充できない場合に、より専門的な知識を保有する専門家が、メンバーであっても、かまわない。あるいは、製薬企業の学術担当者であっても、コンプライアンス許容すれば、参加可能である。
3.その場合、このシステムは、通常の医学部における授業近似するものがある。医療に関係した情報には、生化学的な知識、生理学的な知識、などの情報が必要とされることが多く、KOL48の構成員には、そうした知識を持ち合わせている有識者の参加が可能である。そして、例えば、医学部の授業と同様に、医師や薬剤師以外の分野の技術者達などにむけて、授業に匹敵した医療情報を提供することが可能になる。すなわち、KOL48は、ナース検査技師など、多数にわたる分野に拡大することも可能である。
4.人工知能は、上記のような多方面からの知識の収集をもとに、学習レベルを高め、医療関係者に情報提供を行う。

0030

TmDanceの機能にあるニュースの中に、特定の情報発信源RSSフィールドを埋め込みたい時には、
1.つぶやきに、例えば、「雑誌ランセットのRSSを埋め込んでください。」という命令を書き込む。
2.つぶやきの相手先を明示し、人工知能に対して、コマンド命令をもったつぶやきを発信する。
3.人工知能は、その内容を解読して、雑誌ランセットにあるRSSの、どのRSSフィールドを埋め込めばよいか、を聞いてくる。
4.顧客は、その中で、きにいったRSSフィールドを選択する。「これを選択」と入力すると、すぐさま、TmDanceのニュースの中に、そのRSSフィールドが埋め込まれる。

0031

これらを応用して、TmDanceの機能の中に、ある「新薬に関係するニュース」をRSSとして発信したいと、製薬企業が考えたとする。その場合には、
1.つぶやきに、「●●新薬のRSSを埋め込んで下さい」という命令を書き込む。
2.つぶやきの、相手先として、人工知能を選択し、コマンドつぶやきを発信する。
3.人工知能は、その内容を解読して、●●新薬に関係したRSSフィールドを、ニュースの中に、埋め込む。
4.顧客は、その●●新薬についての、ニュースを、いつでも、入手することができるようになる。

0032

前述の例などの応用も考えられるが、本特許は、基本的にコミュニケーションに利用されるものであるため、更なる、様々なコミュニケーションの支援用のシステムとしての活用が期待される。

0033

なお、以上説明した支援システムを用いる上においては、KOL48として参加したメンバーには、適切な仕事に対する報酬支払われるべきである。その報酬は、直接的な金銭でなくても、ネット上での金銭的価値を有するものであっても、かまわない。

0034

また、上記サービスが応用できる範囲としては、医薬品等流通の分野では、MRの他卸会社に所属する(Medical Sales,Marketing Specialist)が存在する。したがって、個々で説明したシステムは、MSと医療関係者との間に用いるようにしてもよい。また、本発明は、医療品の流通分野に限定されるものではなく、その他の流通システムにおいて、営業関係者と顧客との間に用いることもできる。

0035

本発明によれば、サービス提供者の一の営業担当者に関連づけられた人工知能あるいはKOL48システムの上で、顧客満足度の高い顧客からの返答を、効率よく、高品質で、返信することができる。それによって、顧客への返事を適格にし、回数を増やすことができるだけでなく、顧客への心象をよくし、顧客から営業担当者が気に入られる確率が高くなる。それによって、顧客へのサービス向上につながり、顧客は、営業担当者が提示する案に対して、傾けるようになり、ひいては、営業担当者が提示する商品を利用するようになる。顧客が医師であれば、MRが提示する処方を、より多く処方するようになる。これによって、営業担当者は、売り上げを伸ばすことができるようになる。営業担当者も、顧客も、時間のロスをなくし、伴に、時間的な効率を高めることができ、より広範囲で、よりタイムリーな情報交換が可能になる。

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