特許 6482709 情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B1)

(11)【特許番号】6482709

(24)【登録日】2019年2月22日

(45)【発行日】2019年3月13日

(54)【発明の名称】情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 30/02 20120101AFI20190304BHJP

   G16H 70/40 20180101ALI20190304BHJP

【ＦＩ】

   G06Q30/02 300

   G16H70/40

【請求項の数】16

【全頁数】39

(21)【出願番号】特願2018-156805(P2018-156805)

(22)【出願日】2018年8月24日

【審査請求日】2018年8月24日

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】513007239

【氏名又は名称】エンサイス株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】505397575

【氏名又は名称】エス・マックス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】230104019

【弁護士】

【氏名又は名称】大野 聖二

(74)【代理人】

【識別番号】100174137

【弁理士】

【氏名又は名称】酒谷 誠一

(74)【代理人】

【識別番号】100184181

【弁理士】

【氏名又は名称】野本 裕史

(72)【発明者】

【氏名】木村 仁

(72)【発明者】

【氏名】新谷 将司

【審査官】 山本 雅士

(56)【参考文献】

【文献】 米国特許出願公開第２００５／００９６９４３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 生命保険加入に対する販売チャネルの影響，保険学雑誌，日本，日本保険学会，２０１６年１２月３１日，第635号，P143,P146-148,P155-156

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００ − ９９／００

Ｇ１６Ｈ １０／００ − ８０／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象の医薬品に対して医師それぞれが示した今後の処方意向の回答数であるディテール数を設定期間毎に前記回答が得られたチャネル別に集計する集計部と、
前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の売上に関するデータとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
を備える情報処理システム。

【請求項2】

ユーザによる医薬品のカテゴリの選択を受け付ける入力部を更に備え、
前記集計部は、前記受け付けられたカテゴリに含まれる医薬品それぞれに対して、前記ディテール数を、設定期間毎に前記チャネル別に集計し、
前記相関決定部は、前記受け付けられたカテゴリに含まれる医薬品それぞれに対して、当該医薬品のディテール数に関するデータと当該医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定し、
前記出力部は、前記医薬品毎に、前記相関関係を表す指標を用いて、当該医薬品のディテール数に関するデータと当該医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間及び当該医薬品の間で前記ユーザが比較可能なように情報を出力する
請求項１に記載の情報処理システム。

【請求項3】

前記医薬品のディテール数に関するデータは、前記設定期間における前記カテゴリに含まれる医薬品それぞれのディテール数の合計に占める当該医薬品の当該設定期間におけるディテール数の比率であり、
前記医薬品の売上に関するデータは、前記設定期間における前記カテゴリに含まれる医薬品それぞれの売上の合計に占める当該医薬品の当該設定期間における売上の比率である
請求項２に記載の情報処理システム。

【請求項4】

医薬品毎に、適応症と比率の組が複数記憶されている記憶部を更に備え、
前記対象の医薬品の売上に関するデータは、前記適応症毎の売上データであり、
前記対象の医薬品の売上に、当該適応症に対応する比率を乗じた値を配分後の売上データとして決定する売上決定部を更に備え、
前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータは、当該対象の医薬品について適応症毎に計数されたディテール数に基づいており、
前記相関決定部は、前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の前記配分後の売上データとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の前記配分後の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する
請求項１から３のいずれか一項に記載の情報処理システム。

【請求項5】

前記ディテール数は、対象の医薬品に対する医師それぞれの今後の処方に前向きな意向の回答の数であるポジティブディテール数である
請求項１から４のいずれか一項に記載の情報処理システム。

【請求項6】

対象の医薬品に対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に前記回答が得られたチャネル別に集計する集計部と、
前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の売上に関するデータとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。

【請求項7】

集計部が、対象の医薬品に対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に前記回答が得られたチャネル別に集計するステップと、
相関決定部が、前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の売上に関するデータとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定するステップと、
出力部が、前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力するステップと、
を有する情報処理方法。

【請求項8】

コンピュータを、
対象の医薬品に対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に前記回答が得られたチャネル別に集計する集計部と、
前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の売上に関するデータとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
として機能させるためのプログラム。

【請求項9】

対象カテゴリに含まれる医薬品それぞれに対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に回答が得られたチャネル別に合計した数を集計する集計部と、
前記設定期間毎の対象カテゴリの前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象カテゴリの売上に関するデータとを用いて、当該ディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象カテゴリのディテール数に関するデータと前記対象カテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
を備える情報処理システム。

【請求項10】

ユーザによる医薬品の第１のカテゴリの選択を受け付ける入力部を更に備え、
前記対象カテゴリは、前記受け付けられた第１のカテゴリに含まれる第２のカテゴリであり、
前記集計部は、前記受け付けられた第１のカテゴリに含まれる第２のカテゴリそれぞれに対して、前記ディテール数に関するデータを、設定期間毎に前記チャネル別に集計し、
前記相関決定部は、前記受け付けられた第１のカテゴリに含まれる第２のカテゴリそれぞれに対して、前記第２のカテゴリのディテール数に関するデータと前記第２のカテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定し、
前記出力部は、前記第２のカテゴリ毎に、前記相関関係を表す指標を用いて、前記第２のカテゴリのディテール数に関するデータと前記第２のカテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間及び当該第２のカテゴリの間で前記ユーザが比較可能なように情報を出力する
請求項９に記載の情報処理システム。

【請求項11】

前記第２のカテゴリの売上に関するデータは、前記設定期間における前記第１のカテゴリに含まれる医薬品の売上の合計に占める前記設定期間における前記第２のカテゴリに含まれる医薬品の売上の合計の比率であり、
前記第２のカテゴリの前記ディテール数に関するデータは、前記設定期間における前記第１のカテゴリに含まれる医薬品のディテール数の合計に占める前記設定期間における前記第２のカテゴリに含まれる医薬品のディテール数の合計の比率である
請求項１０に記載の情報処理システム。

【請求項12】

対象カテゴリは、対象の適応症の医薬品というグループであり、
医薬品毎に、適応症と比率の組が複数記憶されている記憶部を更に備え、
前記対象の医薬品の売上に、当該適応症に対応する比率を乗じた値を配分後の売上データとして決定する売上決定部を更に備え、
前記相関決定部は、前記設定期間毎の前記対象の適応症の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の適応症の前記配分後の売上データとを用いて、前記対象の適応症に関するデータと前記対象の適応症の前記配分後の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する
請求項９から１１のいずれか一項に記載の情報処理システム。

【請求項13】

前記ディテール数は、前記対象カテゴリに含まれる医薬品に対する医師それぞれの今後の処方に前向きな意向の回答の数であるポジティブディテール数である
請求項９から１２のいずれか一項に記載の情報処理システム。

【請求項14】

対象カテゴリに含まれる医薬品それぞれに対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に回答が得られたチャネル別に合計した数を集計する集計部と、
前記設定期間毎の対象カテゴリの前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象カテゴリの売上に関するデータとを用いて、当該ディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象カテゴリのディテール数に関するデータと前記対象カテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。

【請求項15】

集計部が、対象カテゴリに含まれる医薬品それぞれに対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に回答が得られたチャネル別に合計した数を集計するステップと、
相関決定部が、前記設定期間毎の対象カテゴリの前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象カテゴリの売上に関するデータとを用いて、当該ディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、チャネル毎に決定するステップと、
出力部が、前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象カテゴリのディテール数に関するデータと前記対象カテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力するステップと、
を有する情報処理方法。

【請求項16】

コンピュータを、
対象カテゴリに含まれる医薬品それぞれに対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に回答が得られたチャネル別に合計した数を集計する集計部と、
前記設定期間毎の対象カテゴリの前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象カテゴリの売上に関するデータとを用いて、当該ディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象カテゴリのディテール数に関するデータと前記対象カテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

製薬会社が医師に医薬品情報を提供する活動（以下、ディテールという）を支援する方法またはツールが色々開発されている。例えば特許文献１には、ＭＲ（Medical Representative；製薬会社の医薬情報担当者）が実施したディテールの成果を評価する方法として、ＭＲの月あたりのディテール回数と、売上額および（売上額の）シェアの関係を、総合病院で且つベッド数が３００〜４００の病院について平均化させた表が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２００２−１６３４４３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、特許文献１の表では、ＭＲが実施したディテールが医薬品の売上に寄与しているのか、他のチャネル（例えば、ｅディテール、製薬会社ホームページ、講演、研究会、またはＭＳによる営業活動など）が医薬品の売上に寄与しているのかを判別することができず、医薬品の営業活動においてどのチャネルを強化すればよいのかを判断することができないという問題がある。ここでｅディテールとはインターネットを用いたディテールであり、ＭＳ（マーケティング・スペシャリスト）は、医薬品卸売会社の営業担当者である。

【0005】

本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することを可能とする情報処理システム、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の第１の態様に係る情報処理システムは、
対象の医薬品に対して医師それぞれが示した今後の処方意向の回答数（以下「ディテール数」という。）を設定期間毎に前記回答が得られたチャネル別に集計する集計部と、
前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の売上に関するデータとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
を備える。

【0007】

この構成によれば、チャネルの間で、相関関係を表す指標を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのディテールが対象の医薬品の売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが対象の医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【0008】

本発明の第２の態様は、第１の態様に係る情報処理システムであって、
ユーザによる医薬品のカテゴリの選択を受け付ける入力部を更に備え、
前記集計部は、前記受け付けられたカテゴリに含まれる医薬品それぞれに対して、前記ディテール数を、設定期間毎に前記チャネル別に集計し、
前記相関決定部は、前記受け付けられたカテゴリに含まれる医薬品それぞれに対して、当該医薬品のディテール数に関するデータと当該医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定し、
前記出力部は、前記医薬品毎に、前記相関関係を表す指標を用いて、当該医薬品のディテール数に関するデータと当該医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間及び当該医薬品の間で前記ユーザが比較可能なように情報を出力する。

【0009】

この構成によれば、チャネルの間及び医薬品の間で、相関関係を表す指標を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのディテールが売上との相関が高いかが分かるので、営業活動においてどのチャネルに注力すればよいのかを把握することができる。更に、ユーザは、同じチャネルであっても、ディテールが売上との相関が高い医薬品と、ディテールが売上との相関が低い医薬品とを識別できる。これにより、医薬品毎に、営業活動で注力するチャネルを変更することができる。

【0010】

本発明の第３の態様は、第２の態様に係る情報処理システムであって、
前記医薬品のディテール数に関するデータは、前記設定期間における前記カテゴリに含まれる医薬品それぞれのディテール数の合計に占める当該医薬品の当該設定期間におけるディテール数の比率であり、
前記医薬品の売上に関するデータは、前記設定期間における前記カテゴリに含まれる医薬品それぞれの売上の合計に占める当該医薬品の当該設定期間における売上の比率である。

【0011】

この構成によれば、医薬品のディテール数に関するデータと医薬品の売上に関するデータを共にシェアで表すことによって、相関係数０．２以上および０．４以上の割合を、他のパラメータの組み合わせの場合よりも高くすることができる。

【0012】

本発明の第４の態様は、第１から３のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、
医薬品毎に、適応症と比率の組が複数記憶されている記憶部を更に備え、
前記対象の医薬品の売上に関するデータは、前記適応症毎の売上データであり、
前記対象の医薬品の売上に、当該適応症に対応する比率を乗じた値を配分後の売上データとして決定する売上決定部を更に備え、
前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータは、当該対象の医薬品について適応症毎に計数されたディテール数に基づいており、
前記相関決定部は、前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の前記配分後の売上データとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の前記配分後の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する。

【0013】

この構成によれば、適応症毎に配分された売上とディテール数を用いて、チャネルの間で、相関関係を表す指標を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのディテールが売上との相関が高いかが分かるので、営業活動においてどのチャネルに注力すればよいのかを把握することができる。更に、ユーザは、同じチャネルであっても、ディテールが売上との相関が高い医薬品と、ディテールが売上との相関が低い医薬品とを識別できる。これにより、医薬品毎に、営業活動で注力するチャネルを変更することができる。

【0014】

本発明の第５の態様は、第１から４のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、
前記ディテール数は、対象の医薬品に対する医師それぞれの今後の処方に前向きな意向の回答の数であるポジティブディテール数である。

【0015】

この構成によれば、ポジティブディテール数を用いることにより、相関係数０．２以上および０．４以上の割合を、ディテール数全体を用いるよりも高くすることができる。

【0016】

本発明の第６の態様に係る情報処理装置は、
対象の医薬品に対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に前記回答が得られたチャネル別に集計する集計部と、
前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の売上に関するデータとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
を備える。

【0017】

本発明の第７の態様に係る情報処理方法は、
集計部が、対象の医薬品に対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に前記回答が得られたチャネル別に集計するステップと、
相関決定部が、前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の売上に関するデータとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定するステップと、
出力部が、前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力するステップと、
を有する。

【0018】

本発明の第８の態様に係るプログラムは、
コンピュータを、
対象の医薬品に対する医師それぞれのディテール数を、設定期間毎に前記回答が得られたチャネル別に集計する集計部と、
前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の売上に関するデータとを用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象の医薬品のディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
として機能させるためのプログラムである。

【0019】

本発明の第９の態様に係る情報処理システムは、
対象カテゴリに含まれる医薬品それぞれに対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に回答が得られたチャネル別に合計した数を集計する集計部と、
前記設定期間毎の対象カテゴリの前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象カテゴリの売上に関するデータとを用いて、当該ディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象カテゴリのディテール数に関するデータと前記対象カテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
を備える。

【0020】

この構成によれば、チャネルの間で、相関関係を表す指標を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのディテールが対象カテゴリの医薬品の売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが対象カテゴリの医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、対象カテゴリの医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【0021】

本発明の第１０の態様は、第９の態様に係る情報処理システムであって、
ユーザによる医薬品の第１のカテゴリの選択を受け付ける入力部を更に備え、
前記対象カテゴリは、前記受け付けられた第１のカテゴリに含まれる第２のカテゴリであり、
前記集計部は、前記受け付けられた第１のカテゴリに含まれる第２のカテゴリそれぞれに対して、前記ディテール数に関するデータを、設定期間毎に前記チャネル別に集計し、
前記相関決定部は、前記受け付けられた第１のカテゴリに含まれる第２のカテゴリそれぞれに対して、前記第２のカテゴリのディテール数に関するデータと前記第２のカテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定し、
前記出力部は、前記第２のカテゴリ毎に、前記相関関係を表す指標を用いて、前記第２のカテゴリのディテール数に関するデータと前記第２のカテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間及び当該第２のカテゴリの間で前記ユーザが比較可能なように情報を出力する。

【0022】

この構成によれば、チャネルの間及び第２のカテゴリの間で、相関係数を表す指標を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのディテールが売上との相関が高いかが分かるので、営業活動においてどのチャネルに注力すればよいのかを把握することができる。更に、ユーザは、同じチャネルであっても、ディテールが売上との相関が高い第２のカテゴリとディテールが売上との相関が低い第２のカテゴリとを識別できる。これにより、第２のカテゴリ毎に、営業活動で注力するチャネルを変更することができる。

【0023】

本発明の第１１の態様は、第１０の態様に係る情報処理システムであって、
前記第２のカテゴリの売上に関するデータは、前記設定期間における前記第１のカテゴリに含まれる医薬品の売上の合計に占める前記設定期間における前記第２のカテゴリに含まれる医薬品の売上の合計の比率であり、
前記第２のカテゴリの前記ディテール数に関するデータは、前記設定期間における前記第１のカテゴリに含まれる医薬品のディテール数の合計に占める前記設定期間における前記第２のカテゴリに含まれる医薬品のディテール数の合計の比率である。

【0024】

この構成によれば、医薬品のディテール数に関するデータと医薬品の売上に関するデータを共にシェアで表すことによって、相関係数０．２以上および０．４以上の割合を、他のパラメータの組み合わせの場合よりも高くすることができる。

【0025】

本発明の第１２の態様は、第９から１１のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、
対象カテゴリは、対象の適応症の医薬品というグループであり、
医薬品毎に、適応症と比率の組が複数記憶されている記憶部を更に備え、
前記対象の医薬品の売上に、当該適応症に対応する比率を乗じた値を配分後の売上データとして決定する売上決定部を更に備え、
前記相関決定部は、前記設定期間毎の前記対象の適応症の前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の適応症の前記配分後の売上データとを用いて、前記対象の適応症に関するデータと前記対象の適応症の前記配分後の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する。

【0026】

この構成によれば、チャネルの間で、相関係数を表す指標を比較することができる。このため、ユーザは、対象の適応症について、どのチャネルのディテールが売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、対象の適応症の医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【0027】

本発明の第１３の態様は、第９から１２のいずれかの態様に係る情報処理システムであって、
前記ディテール数は、前記対象カテゴリに含まれる医薬品に対する医師それぞれの今後の処方に前向きな意向の回答の数であるポジティブディテール数である。

【0028】

この構成によれば、ポジティブディテール数を用いることにより、相関係数０．２以上および０．４以上の割合を、ディテール数全体を用いるよりも高くすることができる。

【0029】

本発明の第１４の態様に係る情報処理装置は、
対象カテゴリに含まれる医薬品それぞれに対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に回答が得られたチャネル別に合計した数を集計する集計部と、
前記設定期間毎の対象カテゴリの前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象カテゴリの売上に関するデータとを用いて、当該ディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象カテゴリのディテール数に関するデータと前記対象カテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
を備える。

【0030】

本発明の第１５の態様に係る情報処理方法は、
集計部が、対象カテゴリに含まれる医薬品それぞれに対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に回答が得られたチャネル別に合計した数を集計するステップと、
相関決定部が、前記設定期間毎の対象カテゴリの前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象カテゴリの売上に関するデータとを用いて、当該ディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、チャネル毎に決定するステップと、
出力部が、前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象カテゴリのディテール数に関するデータと前記対象カテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力するステップと、
を有する。

【0031】

本発明の第１６の態様に係るプログラムは、
コンピュータを、
対象カテゴリに含まれる医薬品それぞれに対する医師それぞれのディテール数を設定期間毎に回答が得られたチャネル別に合計した数を集計する集計部と、
前記設定期間毎の対象カテゴリの前記ディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象カテゴリの売上に関するデータとを用いて、当該ディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、チャネル毎に決定する相関決定部と、
前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象カテゴリのディテール数に関するデータと前記対象カテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、
として機能させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0032】

本発明の第１の態様によれば、チャネルの間で、相関関係を表す指標を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのディテールが対象の医薬品の売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが対象の医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。
本発明の第９の態様によれば、チャネルの間で、相関関係を表す指標を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのディテールが対象カテゴリの医薬品の売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが対象カテゴリの医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、対象カテゴリの医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【図面の簡単な説明】

【0033】

【図1】本実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。

【図2】記憶部２２に記憶されている各マスタテーブルの一例である。

【図3】アップロードされて記憶部２２に記憶される医薬品マスタテーブルの一例である。

【図4】記憶部２２に記憶される各テーブルの一例である。

【図5】実績データの生成方法を示す図である。

【図6】ＣＰＵ２３の機能ブロック図である。

【図7】医薬品別売上シェアと、医薬品別ポジティブディテールシェアの一例を示す図である。

【図8】カテゴリ別売上シェアと、カテゴリ別ポジティブディテールシェアの一例を示す図である。

【図9】本実施形態に係る端末装置の構成を示すブロック図である。

【図10】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１の例である。

【図11】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１の例の変形例である。

【図12】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第２の例である。

【図13】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第２の例の変形例である。

【図14】適応症別医薬品別売上シェアと、適応症別医薬品別ポジティブディテールシェアの一例を示す図である。

【図15】適応症別売上シェアと、適応症別ポジティブディテールシェアの一例を示す図である。

【図16】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第３の例である。

【図17】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第３の例の変形例である。

【図18】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第４の例である。

【図19】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第４の例の変形例である。

【図20】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第５の例である。

【図21】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第６の例である。

【図22】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第７の例である。

【図23】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第８の例である。

【図24】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第９の例である。

【図25】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１０の例である。

【図26】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１１の例である。

【図27】端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１２の例である。

【発明を実施するための形態】

【0034】

以下、実施形態について、図面を参照しながら説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。本出願の発明者は、ディテール数と対象の医薬品（または対象カテゴリの医薬品）の売上との間の相関関係が高いチャネルと低いチャネルに分かれることを発見した。ここでディテール数は、対象の医薬品に対して医師それぞれが示した今後の処方意向の回答数である。とりわけ、ディテール数のうち今後の処方に前向きな意向の回答であるポジティブディテール数と対象の医薬品（または対象カテゴリの医薬品）の売上との間の相関関係が高いチャネルと低いチャネルが顕著に分かれることを発見した。ここでポジティブディテール数は、対象の医薬品に対する医師それぞれの今後の処方に前向きな意向の回答の数である。本実施形態に係る情報処理システムは、この発見に基づいて、チャネルそれぞれのディテール数（ここでは一例としてポジティブディテール数）に関するデータと対象の医薬品（または対象カテゴリの医薬品）の売上との間の相関関係をチャネルの間でユーザが比較可能なように情報を可視化する。

【0035】

本実施形態に係る情報処理システムの構成について図１を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、情報処理システムＳは、アップロード端末１、通信回路網４を介してアップロード端末１に接続されている情報処理装置２、及び通信回路網５を介して情報処理装置２に接続されている端末装置３を備える。

【0036】

情報処理装置２は、チャネル（媒体ともいう）それぞれのディテール数（ここでは一例としてポジティブディテール数）に関するデータと対象の医薬品の売上との間の相関関係をチャネルの間でユーザが比較可能なように情報を端末装置３へ出力する。端末装置３は、チャネルそれぞれのディテール数（ここでは一例としてポジティブディテール数）に関するデータと対象の医薬品の売上との間の相関関係をチャネルの間でユーザが比較可能なように当該情報を表示する。これにより、ユーザは、チャネルそれぞれと対象の医薬品の売上との間の相関関係をチャネルの間で比較できるので、どのチャネルが医薬品の売上に寄与しているかを判別することができる。

【0037】

アップロード端末１は、ディテールの内容を示すディテールデータと、医薬品毎の売上金額を示す売上データ、医薬品毎の適応症と適応症毎の処方割合を示すレセプトデータ、医薬品の情報を表す医薬品マスタが入力されて、保存される。ここで、ディテールデータは、医師がいつ、どのメーカから、どの製品の情報を、どんなチャネルを通じて情報を収集したのかをＷＥＢ等を経由して収集したアンケートデータを集計したものである。

【0038】

アップロード端末１は、アップロード端末１の操作者の操作に応じて、これらのデータを情報処理装置２にアップロードする。

【0039】

情報処理装置２は、通信部２１、記憶部２２、及びＣＰＵ（Central Processing Unit）２３を備える。
通信部２１は、通信回路網４を介してアップロード端末１と通信し、通信回路網５を介して端末装置３と通信する。この通信は、無線であっても有線であってもよい。例えば通信部２１は、アップロード端末１から、ディテールデータ、売上データ、レセプトデータ、医薬品マスタを受信する。例えば通信部２１は、情報を端末装置３へ送信する。

【0040】

記憶部２２には、ＣＰＵ２３が読み出して実行するためのプログラムが記憶されている。またＣＰＵ２３は、通信部２１がアップロード端末１から受信したディテールデータ、売上データ、レセプトデータ、医薬品マスタを記憶部２２に保存する。これにより、記憶部２２には、ディテールデータテーブルＴ１、売上データテーブルＴ２、レセプトデータテーブルＴ３、医薬品マスタテーブルＭ４が保存される。

【0041】

更に記憶部２２には、医師の情報を表す医師マスタテーブルＭ１、チャネルの情報を表すチャネルマスタテーブルＭ２、処方意向を表す処方意向マスタテーブルＭ３が保存されている。

【0042】

図２は、記憶部２２に記憶されている各マスタテーブルの一例である。図２に示すように、医師マスタテーブルＭ１には、医師を識別する識別情報である医師ＩＤ、当該医師の担当科、所属医療機関および施設の区分（ＨＰ，ＧＰの区分）であるセグメント等の組がレコードとして格納されている。ここでＨＰはHospital（病院）で、ＧＰはGeneral Practitioner（開業医または診療所)である。チャネルマスタテーブルＭ２には、チャネルを識別する情報であるチャネルＩＤと、チャネル名との組がレコードとして格納されている。処方意向マスタテーブルＭ３には、処方意向を識別する情報である処方意向ＩＤと、今後の処方意向との組がレコードとして格納されている。ここで本実施形態では一例として、今後の処方意向のうち、「採用すると思う」、「増やすと思う」、「変わらないと思う」の三つを今後の処方に対する前向きな意向であると定義し、これらの前向きな意向の回答をポジティブディテールと呼び、これらの前向きな意向の回答の数をポジティブディテール数と呼ぶ。本実施形態では、ディテール数の一例として、ポジティブディテール数を用いることにより、相関係数０．２以上および０．４以上の割合を、ディテール数全体を用いるよりも高くすることができる。

【0043】

図３は、アップロードされて記憶部２２に記憶される医薬品マスタテーブルの一例である。図３に示すように、医薬品マスタテーブルＭ４には、医薬品を識別する情報である医薬品コード、医薬品の名称である医薬品名、当該医薬品の大分類、中分類、小分類の組がレコードとして格納されている。ここで本実施形態では一例として医薬品コードは、ＡＴＣコード（解剖治療化学分類法：Anatomical Therapeutic Chemical Classification System）である。

【0044】

図４は、記憶部２２に記憶される各テーブルの一例である。ディテールデータテーブルＴ１には、ディテールデータを識別する情報である医師ＩＤ、当該医師の所属する医療機関ＩＤ及び施設区分、当該回答に含まれる医薬品の名称である医薬品名、当該医薬品の会社名である製薬会社名、当該回答の日付、当該医薬品の情報を得たチャネル、当該医薬品の今後の処方意向、当該回答をした医師の担当科、当該医薬品を適応した症例である適応症の組がレコードとして格納されている。

【0045】

売上データテーブルＴ２には、医薬品の名称である医薬品名、当該医薬品の毎月の売上金額、当該医薬品が処方されたセグメント、当該医薬品が処方された年月の組がレコードとして格納されている。
レセプトデータテーブルＴ３には、医薬品の名称である医薬品名、当該医薬品を適応した症例である適応症、当該適応症に当該医薬品が適応された割合の組がレコードとして格納されている。

【0046】

続いて、一つの医薬品に対して複数の適応症がある場合において、記憶部２２に保存される実績データの生成方法について図５を用いて説明する。図５は、実績データの生成方法を示す図である。図５に示すように、ＣＰＵ２３の後述する売上決定部２３４は、売上データ中に含まれるＡ薬品の売上金額を、レセプトデータ中に含まれるＡ薬品の適応症毎の割合を用いて、適応症毎の売上金額を算出する。図５の例では、ＣＰＵ２３の後述する売上決定部２３４は、Ａ薬品が、「うつ病・うつ状態」への処方割合が６０％、「慢性腰痛症」への処方割合が４０％であるので、１００万円の６０％である６０万円を「うつ病・うつ状態」の売上金額とし、１００万円の４０％である４０万円を「慢性腰痛症」の売上金額とする。これにより、配分後の売上データが生成される。

【0047】

このように、記憶部２２には、医薬品毎に、適応症と比率の組が複数記憶されている。対象の医薬品の売上に関するデータは、適応症毎の売上データであり、売上決定部２３４は、対象の医薬品の売上に、当該適応症に対応する比率を乗じた値を配分後の売上データとして決定する。

【0048】

ＣＰＵ２３は、この配分後の売上データと、ディテールデータに含まれるＡ薬品の適応症毎のポジティブディテール数のデータとをマージして、実績データを生成し、実績データを記憶部２２に保存する。

【0049】

図６は、ＣＰＵ２３の機能ブロック図である。ＣＰＵ２３は、記憶部２２からプログラムを読み出して実行することにより、集計部２３１、相関決定部２３２、出力部２３３、売上決定部２３４として機能する。

【0050】

＜相関係数の計算方法＞
続いて、図７及び図８を用いて、相関決定部２３２における相関係数の計算方法について説明する。図７は、医薬品別売上シェアと、医薬品別ポジティブディテールシェアの一例を示す図である。

【0051】

ＡＴＣコードは７桁で、１桁目が第１レベル、２、３桁目が第２レベル、４桁目が第３レベルである。本実施形態では一例として５桁目以降は使わない。例えば、ＡＴＣコードがＡ０１ＢＣ０２の場合、使用するのは、「Ａ０１Ｂ」までである。
図７に示す医薬品別売上シェアとは例えば、ＡＴＣコードの第３レベルを１つのカテゴリ（領域ともいう）として、そのカテゴリ（領域）に含まれる各製品の売上額をカテゴリ（領域）全体で割って１００を乗じた値である。例えば、この医薬品別売上シェアは月ごとに算出される。

【0052】

図７に示す医薬品別ポジティブディテールシェアとは、ＡＴＣコードの第３レベルを１つのカテゴリ（領域）として、そのカテゴリ（領域）に含まれる各製品のポジティブディテール数をカテゴリ（領域）全体のポジティブディテール数で割って１００を乗じた値である。例えば、この医薬品別ポジティブディテールシェアは月ごとに算出される。

【0053】

図７において、Ａ薬品のチャネルＡについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｐの要素と、配列Ｙ１の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｓｐは、カテゴリＡ０２Ｂの医薬品に占めるＡ薬品の月別の売上シェアを含む。配列Ｙ１は、チャネルＡにおけるカテゴリＡ０２Ｂの医薬品に占めるＡ薬品の月別のポジティブディテールシェアを含む。
同様にしてＡ薬品のチャネルＢについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、Ａ薬品の月別の売上シェアを含む配列Ｓｐの要素と、Ａ薬品の月別のポジティブディテールシェアを含む配列Ｙ２の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｙ２は、チャネルＢにおけるカテゴリＡ０２Ｂの医薬品に占めるＡ薬品の月別のポジティブディテールシェアを含む。
同様にしてＡ薬品のチャネルＣについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｐの要素と、配列Ｙ３の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。配列Ｙ３は、チャネルＣにおけるカテゴリＡ０２Ｂの医薬品に占めるＡ薬品の月別のポジティブディテールシェアを含む。
他の薬品についても同様に相関係数が相関決定部２３２によって算出される。

【0054】

図８は、カテゴリ別売上シェアと、カテゴリ別ポジティブディテールシェアの一例を示す図である。図８に示すカテゴリ別売上シェアとは例えば、ＡＴＣコードの第３レベルに含まれる製品の売上合計を、ＡＴＣコードの第２レベルに含まれる製品売上合計で割って１００を乗じた値である。例えば、このカテゴリ別売上シェアは月ごとに算出される。

【0055】

図８に示すカテゴリ別ポジティブディテールシェアとは、ＡＴＣコードの第３レベルに含まれる製品のポジティブディテールの合計を、ＡＴＣコードの第２レベルに含まれる製品のポジティブディテールの合計で割って１００を乗じた値である。例えば、このカテゴリ別ポジティブディテールシェアは月ごとに算出される。

【0056】

図８において、カテゴリ（領域）Ａ０２ＢのチャネルＡについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｒの要素と配列Ｚ１の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｓｒは、カテゴリＡ０２Ｂの月別の売上シェアを含む。配列Ｚ１は、チャネルＡにおけるカテゴリＡ０２Ｂの月別のポジティブディテールシェアを含む。
同様に、カテゴリ（領域）Ａ０２ＢのチャネルＢについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｒの要素と配列Ｚ２の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｚ２は、チャネルＢにおけるカテゴリＡ０２Ｂの月別のポジティブディテールシェアを含む。
同様に、カテゴリ（領域）Ａ０２ＢのチャネルＣについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｒの要素と配列Ｚ３の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｚ３は、チャネルＣにおけるカテゴリＡ０２Ｂの月別のポジティブディテールシェアを含む。
他のカテゴリについても同様に相関係数が相関決定部２３２によって算出される。

【0057】

続いて図９を用いて端末装置の構成を説明する。図９は、本実施形態に係る端末装置の構成を示すブロック図である。図９に示すように、端末装置３は、記憶部３１、ＲＡＭ３２、入力部３３、通信部３４、ＣＰＵ３５、及びディスプレイ３６を備える。各部はバスを介して接続されている。

【0058】

記憶部３１には、ＣＰＵ３５が読み出して実行するためのプログラムが記憶されている。
ＲＡＭ３２は、一時的に情報を記憶する。
入力部３３は、端末装置３を使用するユーザによる操作を受け付ける。
通信部３４は、情報処理装置２と通信回路網５を介して通信する。この通信は、有線であっても無線であってもよい。
ＣＰＵ３５は、記憶部３１からプログラムを読み出して実行する。
ディスプレイ３６は、ＣＰＵ３５の制御に従って表示する。

【0059】

続いて、図１０〜図２７を用いて端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面について説明する。
図１０は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１の例である。図１０の画面Ｇ１において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリが選択可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0060】

各マスには、当該マス目に対応する小カテゴリのカテゴリ別ポジティブディテールシェアと当該マス目に対応する小カテゴリのカテゴリ別売上シェアとの間の相関係数が記載されている。例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白、効果がなく理由が不明な手段（相関係数がマイナス）は「−」、実績が少なく（チャネル毎のディテールが規定数未満）、正しい結果が出ない可能性があるチャネルは「−」と表示される。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0061】

以下、図１０の画面を表示する処理の一例について説明する。端末装置３のユーザは、入力部３３を操作して、対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリを順次入力する。これにより、入力部３３は、対象期間、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリを順次受け付ける。その後、端末装置３のユーザは、入力部３３を操作して、検索ボタンを押す。検索ボタンが押された場合、ＣＰＵ３５は、受け付けた情報を通信部３４から情報処理装置２へ送信する。

【0062】

情報処理装置２の通信部２１は、通信部３４によって送信された情報を受信する。
集計部２３１は、ユーザによって選択されたセグメントについて（ここでは一例としてＧＰ）、設定期間（ここでは一例として月）毎に、図８に示すような、カテゴリ別売上シェアのデータと、各チャネルについてカテゴリ別ポジティブディテールシェアのデータとを生成し、記憶部２２に保存する。

【0063】

相関決定部２３２は、通信部２１が受信した中カテゴリ（ここでは一例として「Ａ１０：糖尿病治療薬」）に含まれる小カテゴリを表すコード（ＡＴＣコードの上位４桁）を読み出す。これにより、図１０の例では、Ａ１０Ｓ、Ａ１０Ｐ、Ａ１０Ｎ、Ａ１０Ｍ、Ａ１０Ｌが読み出される。

【0064】

上記５つの小カテゴリのうち、代表して小カテゴリがＡ１０Ｓ（ＧＬＰ１受容体作動薬）のものについて処理を説明する。
相関決定部２３２は、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」について、通信部２１が受信した対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）の各月におけるカテゴリ別売上シェアを読み出す。これにより、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」について図８の配列Ｓｒと同様のカテゴリ別売上シェア配列Ｓ１が読み出される。
相関決定部２３２は、チャネル毎に、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」について、通信部２１が受信した対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）の各月におけるポジティブディテールシェアを読み出す。これにより、図８の配列Ｚ１、Ｚ２、Ｚ３のような配列ｚ１〜ｚ７が読み出される。配列ｚ１〜ｚ７は、７つのチャネルそれぞれに対応している。

【0065】

具体的には例えば、チャネルがＭＲについて配列ｚ１が読み出され、チャネルがｅディテール１について配列ｚ２が読み出され、チャネルがｅディテール２について配列ｚ３が読み出され、チャネルがｅディテール３について配列ｚ４が読み出される。また例えば、チャネルが製薬会社ＨＰについて配列ｚ５が読み出され、チャネルが講演・研究会について配列ｚ６が読み出され、チャネルがＭＳについて配列ｚ７が読み出される。

【0066】

例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ１の要素と対応する配列ｚ１の要素を用いて、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」の売上シェアと、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」に対する「ＭＲ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関関係を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ１の要素と対応する配列ｚ２の要素を用いて、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」の売上シェアと、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」に対する「ｅディテール１」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関関係を算出する。

【0067】

同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ１の要素と対応する配列ｚ３の要素を用いて、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」の売上シェアと、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」に対する「ｅディテール２」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ１の要素と対応する配列ｚ４の要素を用いて、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」の売上シェアと、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」に対する「ｅディテール３」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。

【0068】

同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ１の要素と対応する配列ｚ５の要素を用いて、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」の売上シェアと、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」に対する「製薬会社ＨＰ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ１の要素と対応する配列ｚ６の要素を用いて、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」の売上シェアと、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」に対する「講演・研究会」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ１の要素と対応する配列ｚ７の要素を用いて、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」の売上シェアと、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」に対する「ＭＳ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。

【0069】

相関決定部２３２は、これらの計算を、他の小カテゴリＡ１０Ｐ、Ａ１０Ｎ、Ａ１０Ｍ、Ａ１０Ｌについても行う。これにより、図１０の各マス目における相関係数が算出される。

【0070】

出力部２３３は、これらの相関係数を用いて、対象カテゴリのポジティブディテール数に関するデータと対象カテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係をチャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する。この出力された情報が情報処理装置の通信部２１から送信され、端末装置３の通信部３４によって受信され、端末装置３のディスプレイ３６に表示される。これにより、図１０の領域Ｒ１に示すように、チャネルの間で、相関係数を比較することができる。このため、図１０の例の場合、ユーザは、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」については、ＭＲ経由のポジティブディテールシェアと小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」における売上シェアとの間の相関係数が高いと分かり、営業活動においてＭＲの活動に注力すればよいことが把握できる。このように、ユーザは、どのチャネルのポジティブディテールが対象カテゴリの医薬品の売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが対象カテゴリの医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、対象カテゴリの医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【0071】

以上、集計部２３１は、対象のカテゴリに含まれる医薬品それぞれに対する医師それぞれの今後の処方意向の回答のうち当該医薬品の処方に対する前向きな意向の数をポジティブディテール数として、設定期間（ここでは例えば月）毎に前記回答が得られたチャネル別に合計した数を集計する。

【0072】

相関決定部２３２は、前記設定期間（ここでは例えば月）毎の対象カテゴリ（例えば小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」）の前記ポジティブディテール数に関するデータ（ここでは例えば、カテゴリ別ポジティブディテールシェア）と、当該設定期間毎の前記対象カテゴリの売上に関するデータ（ここでは例えば、カテゴリ別売上シェア）とを用いて、当該ポジティブディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標（ここでは例えば相関係数）を、チャネル毎に決定する。
出力部２３３は、前記相関関係を表す指標を用いて、当該ポジティブディテール数に関するデータと当該売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間で前記ユーザが比較可能なように情報を出力する。

【0073】

この構成によれば、チャネルの間で、相関係数を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのポジティブディテールが対象カテゴリの医薬品の売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが対象カテゴリの医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、対象カテゴリの医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【0074】

本実施形態ではその一例として、入力部３３は、ユーザによる医薬品の第１のカテゴリ（ここでは例えば、中カテゴリ）の選択を受け付ける。
集計部２３１は、前記受け付けられた第１のカテゴリ（ここでは例えば、中カテゴリ）に含まれる第２のカテゴリ（ここでは例えば、小カテゴリ）それぞれに対して、前記ポジティブディテール数に関するデータ（ここでは例えば、カテゴリ別ポジティブディテールシェア）を、設定期間（ここでは例えば月）毎に前記チャネル別に集計する。

【0075】

相関決定部２３２は、前記受け付けられた第１のカテゴリ（ここでは例えば、中カテゴリ）に含まれる第２のカテゴリ（ここでは例えば、小カテゴリ）それぞれに対して、前記第２のカテゴリのポジティブディテール数に関するデータと前記第２のカテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標（ここでは例えば相関係数）を、チャネル毎に決定する。

【0076】

出力部２３３は、前記第２のカテゴリ（ここでは例えば、小カテゴリ）毎に、前記相関関係を表す指標を用いて、前記第２のカテゴリのポジティブディテール数に関するデータと前記第２のカテゴリの売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間及び当該第２のカテゴリの間で前記ユーザが比較可能なように情報を出力する。この情報は、例えば図１０の画面の情報である。

【0077】

この構成によれば、チャネルの間及び当該第２のカテゴリの間で、相関係数を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのポジティブディテールが売上との相関が高いかが分かるので、営業活動においてどのチャネルに注力すればよいのかを把握することができる。更に、ユーザは、同じチャネルであっても、ポジティブディテールが売上との相関が高い第２のカテゴリ（図１０の例では、ＭＲのチャネルに対して、Ａ１０Ｓ、Ａ１０Ｐの小カテゴリ）と、ポジティブディテールが売上との相関が低い第２のカテゴリ（図１０の例では、ＭＲのチャネルに対して、Ａ１０Ｎ、Ａ１０Ｍの小カテゴリ）とを識別できる。これにより、第２のカテゴリ毎に、営業活動で注力するチャネルを変更することができる。

【0078】

ここで本実施形態では、第２のカテゴリのポジティブディテール数に関するデータは、一例としてカテゴリ別ポジティブディテールシェア、すなわち前記設定期間における第１のカテゴリに含まれる医薬品の売上の合計に占める前記設定期間における第２のカテゴリに含まれる医薬品の売上の合計の比率である。また本実施形態では、第２のカテゴリのポジティブディテール数に関するデータは、一例としてカテゴリ別売上シェア、すなわち前記設定期間における第１のカテゴリに含まれる医薬品のポジティブディテール数の合計に占める前記設定期間における第２のカテゴリに含まれる医薬品のポジティブディテール数の合計の比率である。この構成によれば、医薬品のディテール数に関するデータと医薬品の売上に関するデータを共にシェアで表すことによって、相関係数０．２以上および０．４以上の割合を、他のパラメータの組み合わせの場合よりも高くすることができる。

【0079】

図１１は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１の例の変形例である。図１１の画面Ｇ２では、図１０の画面Ｇ１とは異なり、各マス目に相関係数が表示されない。その代わりに、同じ小カテゴリの中で一番、相関係数が高いチャネル（すなわち一番効果があるチャネル）に黒星マークが表示される。図１１の例では、小カテゴリが「Ａ１０Ｓ：ＧＬＰ１受容体作動薬」の場合、一番、相関係数が高いチャネルはＭＲである。図１１の場合、図１０の場合とは異なる点は、出力部２３３が図１１のような情報を出力する点であり、その他の処理は図１０と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0080】

図１２は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第２の例である。図１２の画面Ｇ３において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリ、小カテゴリが入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0081】

図１２の画面Ｇ３において、図１０と同様に、各マスには、当該マス目に対応する小カテゴリのカテゴリ別ポジティブディテールシェアと当該マス目に対応する小カテゴリのカテゴリ別売上シェアとの間の相関係数が記載されている、例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白、効果がなく理由が不明な手段（相関係数がマイナス）は「−」、実績が少なく（チャネル毎のディテールが規定数未満）、正しい結果が出ない可能性があるチャネルは「−」と表示される。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0082】

以下、図１２の画面Ｇ３を表示する処理の一例について説明する。端末装置３のユーザは、入力部３３を操作して、対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリ、小カテゴリを順次入力する。これにより、入力部３３は、対象期間、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリ、小カテゴリを順次受け付ける。その後、端末装置３のユーザは、入力部３３を操作して、検索ボタンを押す。検索ボタンが押された場合、ＣＰＵ３５は、受け付けた情報を通信部３４から情報処理装置２へ送信する。

【0083】

情報処理装置２の通信部２１は、通信部３４によって送信された情報を受信する。
集計部２３は、ユーザによって選択されたセグメントについて（ここでは一例としてＧＰ）、設定期間（ここでは一例として月）毎に、図７に示すような、医薬品別売上シェアのデータと、各チャネルについて、医薬品別ポジティブディテールシェアとを決定し、記憶部２２に保存する。

【0084】

相関決定部２３２は、通信部２１が受信した小カテゴリ（ここでは一例として「Ａ１０Ｎ：ＤＰＰ−４治療薬」）に含まれる医薬品を読み出す。これにより、図１２の例では、糖尿病薬１〜糖尿病薬５の５つの医薬品が読み出される。

【0085】

上記５つの医薬品のうち、代表して糖尿病薬１について処理を説明する。
相関決定部２３２は、糖尿病薬１について、通信部２１が受信した対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）の各月における医薬品別売上シェアを読み出す。これにより、「糖尿病薬１」について図７の配列Ｓｐと同様の医薬品別売上シェア配列Ｓ２が読み出される。
相関決定部２３２は、チャネル毎に、糖尿病薬１について、通信部２１が受信した対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）の各月におけるポジティブディテールシェアを読み出す。これにより、図７の配列Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３のような配列ｙ１〜ｙ７が読み出される。

【0086】

具体的には例えば、チャネルがＭＲについて配列ｙ１が読み出され、チャネルがｅディテール１について配列ｙ２が読み出され、チャネルがｅディテール２について配列ｙ３が読み出され、チャネルがｅディテール３について配列ｙ４が読み出される。また例えば、チャネルが製薬会社ＨＰについて配列ｙ５が読み出され、チャネルが講演・研究会について配列ｙ６が読み出され、チャネルがＭＳについて配列ｙ７が読み出される。

【0087】

例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ２の要素と対応する配列ｙ１の要素を用いて、糖尿病薬１の売上シェアと、糖尿病薬１に対する「ＭＲ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関関係を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ２の要素と対応する配列ｙ２の要素を用いて、糖尿病薬１の売上シェアと、糖尿病薬１に対する「ｅディテール１」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関関係を算出する。

【0088】

同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ２の要素と対応する配列ｙ３の要素を用いて、糖尿病薬１の売上シェアと、糖尿病薬１に対する「ｅディテール２」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ２の要素と対応する配列ｙ４の要素を用いて、糖尿病薬１の売上シェアと、糖尿病薬１に対する「ｅディテール３」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。

【0089】

同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ２の要素と対応する配列ｙ５の要素を用いて、糖尿病薬１の売上シェアと、糖尿病薬１に対する「製薬会社ＨＰ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ２の要素と対応する配列ｙ６の要素を用いて、糖尿病薬１の売上シェアと、糖尿病薬１に対する「講演・研究会」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ２の要素と対応する配列ｙ７の要素を用いて、糖尿病薬１の売上シェアと、糖尿病薬１に対する「ＭＳ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。

【0090】

相関決定部２３２は、これらの計算を、他の糖尿病薬２〜糖尿病薬５についても行う。これにより、図１２の各マス目における相関係数が算出される。

【0091】

出力部２３３は、これらの相関係数を用いて、対象の医薬品のポジティブディテール数に関するデータと対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係をチャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する。この出力された情報が情報処理装置の通信部２１から送信され、端末装置３の通信部３４によって受信され、端末装置３のディスプレイ３６に表示される。これにより、図１２の領域Ｒ２に示すように、チャネルの間で、相関係数を比較することができる。このため、図１２の例の場合、ユーザは、糖尿病薬１については、製薬会社ホームページ（ＨＰ）経由のポジティブディテールシェアと売上シェアとの間の相関係数が最も高いと分かり、営業活動において製薬会社ＨＰに注力すればよいことが把握できる。このように、ユーザは、どのチャネルのポジティブディテールが対象の医薬品の売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが対象の医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、対象の医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【0092】

以上、集計部２３１は、対象の医薬品（例えば、糖尿病薬１）に対する医師それぞれの今後の処方意向の回答のうち当該医薬品の今後の処方に対する前向きな意向の数をポジティブディテール数として、設定期間（ここでは例えば月）毎に前記回答が得られたチャネル別に集計する。

【0093】

相関決定部２３２は、設定期間（ここでは例えば月）毎の前記対象の医薬品（例えば、糖尿病薬１）の前記ポジティブディテール数に関するデータ（ここでは例えば、医薬品別ポジティブディテールシェア）と、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の売上に関するデータ（ここでは例えば、医薬品別売上シェア）とを用いて、前記対象の医薬品のポジティブディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上との間の相関関係を表す指標（ここでは例えば相関係数）を、前記チャネル毎に決定する。

【0094】

出力部２３３は、前記相関関係を表す指標を用いて、前記対象の医薬品のポジティブディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する。

【0095】

この構成によれば、チャネルの間で、相関係数を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのポジティブディテールが対象の医薬品の売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが対象の医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、対象の医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【0096】

本実施形態ではその一例として、入力部３３は、ユーザによる医薬品のカテゴリ（ここでは例えば、小カテゴリ）の選択を受け付ける。
集計部２３１は、前記受け付けられたカテゴリに含まれる医薬品それぞれに対して、前記ポジティブディテール数を、設定期間（ここでは例えば月）毎に前記チャネル別に集計する。

【0097】

相関決定部２３２は、前記受け付けられたカテゴリに含まれる医薬品それぞれに対して、当該医薬品のポジティブディテール数に関するデータと当該医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定する。

【0098】

出力部２３３は、前記医薬品毎に、前記相関関係を表す指標を用いて、当該医薬品のポジティブディテール数に関するデータと当該医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を前記チャネルの間及び当該医薬品の間で前記ユーザが比較可能なように情報を出力する。この情報は、例えば図１２の画面の情報である。

【0099】

この構成によれば、チャネルの間及び医薬品の間で、相関係数を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのポジティブディテールが売上との相関が高いかが分かるので、営業活動においてどのチャネルに注力すればよいのかを把握することができる。更に、ユーザは、同じチャネルであっても、ポジティブディテールが売上との相関が高い医薬品と、ポジティブディテールが売上との相関が低い医薬品とを識別できる。これにより、医薬品毎に、営業活動で注力するチャネルを変更することができる。

【0100】

ここで本実施形態では、医薬品のポジティブディテール数に関するデータは、一例として医薬品別ポジティブディテールシェア、すなわち前記設定期間における前記カテゴリに含まれる医薬品それぞれのポジティブディテール数の合計に占める当該医薬品の当該設定期間におけるポジティブディテール数の比率である。また本実施形態では、医薬品の売上に関するデータは、一例として医薬品別売シェア、すなわち前記設定期間における前記カテゴリに含まれる医薬品それぞれの売上の合計に占める当該医薬品の当該設定期間における売上の比率である。

【0101】

この構成によれば、医薬品のディテール数に関するデータと医薬品の売上に関するデータを共にシェアで表すことによって、相関係数０．２以上および０．４以上の割合を、他のパラメータの組み合わせの場合よりも高くすることができる。

【0102】

なお、適応症毎に売上を配分した場合、対象の医薬品の前記ポジティブディテール数に関するデータは、適応症毎に計数されたポジティブディテール数に基づいており、相関決定部２３２は、以下の処理を実行してもよい。すなわち相関決定部２３２は、前記設定期間毎の前記対象の医薬品の前記ポジティブディテール数に関するデータと、当該設定期間毎の前記対象の医薬品の前記配分後の売上データとを用いて、前記対象の医薬品のポジティブディテール数に関するデータと前記対象の医薬品の前記配分後の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、前記チャネル毎に決定してもよい。

【0103】

この構成により、適応症毎に配分された売上とポジティブディテール数を用いて、チャネルの間で、相関係数を比較することができる。このため、ユーザは、どのチャネルのポジティブディテールが売上との相関が高いかが分かるので、営業活動においてどのチャネルに注力すればよいのかを把握することができる。更に、ユーザは、同じチャネルであっても、ポジティブディテールが売上との相関が高い医薬品と、ポジティブディテールが売上との相関が低い医薬品とを識別できる。これにより、医薬品毎に、営業活動で注力するチャネルを変更することができる。

【0104】

図１３は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第２の例の変形例である。図１３の画面Ｇ４では、図１２の画面Ｇ３とは異なり、各マス目に相関係数が表示されない。その代わりに、同じ医薬品の中で一番、相関係数が高いチャネル（すなわち一番効果があるチャネル）に黒星マークが表示される。図１３の例では、糖尿病薬１の場合、一番、相関係数が高いチャネルは製薬会社ＨＰである。図１３の場合、図１２の場合とは異なる点は、出力部２３３が図１３のような情報を出力する点であり、その他の処理は図１２と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0105】

図１４は、適応症別医薬品別売上シェアと、適応症別医薬品別ポジティブディテールシェアの一例を示す図である。図１４に示す適応症別医薬品別売上シェアとは例えば、同一の適応症（例えば、適応症１）に含まれる各製品の売上額を当該適応症全体の売上額で割って１００を乗じた値である。例えば、この医薬品別売上シェアは月ごとに算出される。

【0106】

図１４に示す適応症別医薬品別ポジティブディテールシェアとは、同一適応症に含まれる各製品のポジティブディテール数を当該適応症全体のポジティブディテール数で割って１００を乗じた値である。例えば、この医薬品別ポジティブディテールシェアは月ごとに算出される。

【0107】

図１４において、Ａ薬品の適応症１の場合のチャネルＡについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｇの要素と、配列Ｕ１の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｓｇは、適応症１の医薬品に占めるＡ薬品の月別の売上シェアを含む。配列Ｕ１は、チャネルＡにおける適応症１の医薬品に占めるＡ薬品の月別のポジティブディテールシェアを含む。
同様にしてＡ薬品の適応症１の場合のチャネルＢについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、Ａ薬品の月別の売上シェアを含む配列Ｓｇの要素と、Ａ薬品の月別のポジティブディテールシェアを含む配列Ｕ２の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｕ２は、チャネルＢにおける適応症１の医薬品に占めるＡ薬品の月別のポジティブディテールシェアを含む。
同様にしてＡ薬品のチャネルＣについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｇの要素と、配列Ｕ３の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。配列Ｕ３は、チャネルＣにおける適応症１の医薬品に占めるＡ薬品の月別のポジティブディテールシェアを含む。
他の医薬品についても同様に相関係数が相関決定部２３２によって算出される。

【0108】

図１５は、適応症別売上シェアと、適応症別ポジティブディテールシェアの一例を示す図である。図１５に示す適応症別売上シェアとは例えば、適応症毎に合計した医薬品の売上合計を、全ての適応症の医薬品の売上合計で割って１００を乗じた値である。例えば、この適応症別売上シェアは月ごとに算出される。

【0109】

図１５に示す適応症別ポジティブディテールシェアとは、適応症毎に合計したポジティブディテールの合計を、全ての適応症の医薬品のポジティブディテールの合計で割って１００を乗じた値である。例えば、この適応症別ポジティブディテールシェアは月ごとに算出される。

【0110】

図１５において、適応症２のチャネルＡについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｔの要素と配列Ｖ１の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｓｔは、適応症２の月別の売上シェアを含む。配列Ｖ１は、チャネルＡにおける適応症２の月別のポジティブディテールシェアを含む。
同様に、適応症２のチャネルＢについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｔの要素と配列Ｖ２の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｖ２は、チャネルＢにおける適応症２の月別のポジティブディテールシェアを含む。
同様に、適応症２のチャネルＣについての、売上シェアとポジティブディテールシェアの相関係数は、配列Ｓｔの要素と配列Ｖ３の要素とを用いて相関決定部２３２によって算出される。ここで配列Ｖ３は、チャネルＣにおける適応症２の月別のポジティブディテールシェアを含む。
他の適応症についても同様に相関係数が相関決定部２３２によって算出される。

【0111】

図１６は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第３の例である。図１６の画面Ｇ５において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメントが入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0112】

各マスには、当該マス目に対応する適応症別ポジティブディテールシェアと当該マス目に対応する適応症別売上シェアとの間の相関係数が記載されている。図１０と同様に例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白、効果がなく理由が不明な手段（相関係数がマイナス）は「−」、実績が少なく（構成率５％未満）、正しい結果が出ない可能性があるチャネルは「−」と表示される。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0113】

以下、図１６の画面Ｇ５を表示する処理の一例について説明する。図１０における対象カテゴリは小カテゴリであったが、図１６では、対象カテゴリは対象の適応症の医薬品というグループである点が異なっている。端末装置３のユーザは、入力部３３を操作して、対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）、セグメントを順次入力する。これにより、入力部３３は、対象期間、セグメントを順次受け付ける。その後、端末装置３のユーザは、入力部３３を操作して、検索ボタンを押す。検索ボタンが押された場合、ＣＰＵ３５は、受け付けた情報を通信部３４から情報処理装置２へ送信する。

【0114】

情報処理装置２の通信部２１は、通信部３４によって送信された情報を受信する。
集計部２３１は、ユーザによって選択されたセグメントについて（ここでは一例としてＧＰ）、設定期間（ここでは一例として月）毎に、図１５に示すような、適応症別売上シェアのデータと、各チャネルについて適応症別ポジティブディテールシェアのデータとを生成し、記憶部２２に保存する。

【0115】

相関決定部２３２は、例えば全ての適応症（ここでは一例として適応症１〜５）について読み出す。

【0116】

相関決定部２３２は例えば、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」について、通信部２１が受信した対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）の各月における適応症別売上シェアを読み出す。これにより、図１５の配列Ｓｔと同様の適応症別売上シェアの配列Ｓ３が読み出される。
相関決定部２３２は、チャネル毎に、小カテゴリ「Ａ１０Ｓ」について、通信部２１が受信した対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）の各月における適応症別ポジティブディテールシェアを読み出す。これにより、図１５の配列Ｖ１、Ｖ２、Ｖ３のような配列ｖ１〜ｖ７が読み出される。配列ｖ１〜ｖ７は７つのチャネルそれぞれに対応している。

【0117】

具体的には例えば、チャネルがＭＲについて配列ｖ１が読み出され、チャネルがｅディテール１について配列ｖ２が読み出され、チャネルがｅディテール２について配列ｖ３が読み出され、チャネルがｅディテール３について配列ｖ４が読み出される。また例えば、チャネルが製薬会社ＨＰについて配列ｖ５が読み出され、チャネルが講演・研究会について配列ｖ６が読み出され、チャネルがＭＳについて配列ｖ７が読み出される。

【0118】

例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ３の要素と対応する配列ｖ１の要素を用いて、適応症１の売上シェアと、適応症１に対する「ＭＲ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関関係を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ３の要素と対応する配列ｖ２の要素を用いて、適応症１の売上シェアと、適応症１に対する「ｅディテール１」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関関係を算出する。

【0119】

同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ３の要素と対応する配列ｖ３の要素を用いて、適応症１の売上シェアと、適応症１に対する「ｅディテール２」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ３の要素と対応する配列ｖ４の要素を用いて、適応症１の売上シェアと、適応症１に対する「ｅディテール３」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。

【0120】

同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ３の要素と対応する配列ｖ５の要素を用いて、適応症１の売上シェアと、適応症１に対する「製薬会社ＨＰ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ３の要素と対応する配列ｖ６の要素を用いて、適応症１の売上シェアと、適応症１に対する「講演・研究会」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ３の要素と対応する配列ｖ７の要素を用いて、適応症１の売上シェアと、適応症１に対する「ＭＳ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。

【0121】

このように、相関決定部２３２は、設定期間（ここでは一例として月）毎の前記対象の適応症（ここでは一例として適応症１）の前記ポジティブディテール数に関するデータと、当該設定期間（ここでは一例として月）毎の前記対象の適応症（ここでは一例として適応症１）の前記配分後の売上データとを用いて、前記対象の適応症のポジティブディテール数に関するデータと前記対象の適応症の前記配分後の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標（ここでは一例として相関係数）を、前記チャネル毎に決定する。
相関決定部２３２は、これらの計算を、他の適応症２〜５についても行う。これにより、図１６の各マス目における相関係数が算出される。

【0122】

出力部２３３は、これらの相関係数を用いて、対象の適応症のポジティブディテール数に関するデータと対象の適応症の売上に関するデータとの間の相関関係をチャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する。この出力された情報が情報処理装置の通信部２１から送信され、端末装置３の通信部３４によって受信され、端末装置３のディスプレイ３６に表示される。これにより、図１６の領域Ｒ３に示すように、チャネルの間で、相関係数を比較することができる。このため、図１６の例の場合、ユーザは、適応症１については、製薬会社ホームページ（ＨＰ）経由のポジティブディテールシェアと売上シェアとの間の相関係数が高いと分かり、営業活動において製薬会社ホームページの活動に注力すればよいことが把握できる。このように、ユーザは、対象の適応症について、どのチャネルのポジティブディテールが売上との相関が高いかが分かるので、どのチャネルが医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、対象の適応症の医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【0123】

図１７は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第３の例の変形例である。図１７の画面Ｇ７では、図１６の画面Ｇ６とは異なり、各マス目に相関係数が表示されない。その代わりに、同じ適応症の中で一番、相関係数が高いチャネル（すなわち一番効果があるチャネル）に黒星マークが表示される。図１７の例では、適応症１の場合、一番、相関係数が高いチャネルは製薬会社ホームページ（ＨＰ）である。図１７の場合、図１６の場合とは異なる点は、出力部２３３が図１７のような情報を出力する点であり、その他の処理は図１６と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0124】

図１８は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第４の例である。図１８の画面Ｇ７において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメント、適応症３が入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0125】

図１８の画面Ｇ７において、図１６の画面Ｇ５と同様に、各マスには、当該マス目に対応する、適応症別医薬品別ポジティブディテールシェアと当該マス目に対応する適応症別医薬品別売上シェアとの間の相関係数が記載されている、例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白、効果がなく理由が不明な手段（相関係数がマイナス）は「−」、実績が少なく（構成率５％未満）、正しい結果が出ない可能性があるチャネルは「−」と表示される。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0126】

以下、図１８の画面Ｇ７を表示する処理の一例について説明する。端末装置３のユーザは、入力部３３を操作して、対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）、セグメント、適応症（ここでは一例として適応症３）を順次入力する。これにより、入力部３３は、対象期間、セグメント、適応症を順次受け付ける。その後、端末装置３のユーザは、入力部３３を操作して、検索ボタンを押す。検索ボタンが押された場合、ＣＰＵ３５は、受け付けた情報を通信部３４から情報処理装置２へ送信する。

【0127】

情報処理装置２の通信部２１は、通信部３４によって送信された情報を受信する。
集計部２３１は、ユーザによって選択されたセグメントについて（ここでは一例としてＧＰ）、設定期間（ここでは一例として月）毎に、ユーザによって選択された適応症（ここでは一例として適応症３）について、図１４に示すような、適応症別医薬品別売上シェアのデータと、各チャネルについて適応症別医薬品別ポジティブディテールシェアのデータとを生成し、記憶部２２に保存する。

【0128】

相関決定部２３２は、ユーザによって選択された適応症（ここでは一例として適応症１）の医薬品を記憶部２２のレセプトデータテーブルＴ３から読み出す。

【0129】

相関決定部２３２は、適応症３について、通信部２１が受信した対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）の各月における適応症別医薬品別売上シェアを読み出す。これにより、図１５の配列Ｓｔのような配列Ｓ４が読み出される。
相関決定部２３２は、チャネル毎に、適応症３について、通信部２１が受信した対象期間（ここでは一例として２０１７年２月〜２０１８年２月）の各月における適応症別医薬品別ポジティブディテールシェアを読み出す。これにより、図１４の配列Ｕ１、Ｕ２、Ｕ３のような配列ｕ１〜ｕ７が読み出される。配列ｕ１〜ｕ７は７つのチャネルそれぞれに対応している。適応症別医薬品別ポジティブディテールシェアは、図５に示すように適応症毎に計数されたポジティブディテール数に基づいて算出されている。

【0130】

具体的には例えば、チャネルがＭＲについて配列ｕ１が読み出され、チャネルがｅディテール１について配列ｕ２が読み出され、チャネルがｅディテール２について配列ｕ３が読み出され、チャネルがｅディテール３について配列ｕ４が読み出される。また例えば、チャネルが製薬会社ＨＰについて配列ｕ５が読み出され、チャネルが講演・研究会について配列ｕ６が読み出され、チャネルがＭＳについて配列ｕ７が読み出される。

【0131】

例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ４の要素と対応する配列ｕ１の要素を用いて、治療薬１の適応症３の売上シェアと、治療薬１の適応症３に対する「ＭＲ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関関係を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ４の要素と対応する配列ｕ２の要素を用いて、治療薬１の適応症３の売上シェアと、治療薬１の適応症３に対する「ｅディテール１」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関関係を算出する。

【0132】

同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ４の要素と対応する配列ｕ３の要素を用いて、治療薬１の適応症３の売上シェアと、治療薬１の適応症３に対する「ｅディテール２」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ４の要素と対応する配列ｕ４の要素を用いて、治療薬１の適応症３の売上シェアと、治療薬１の適応症３に対する「ｅディテール３」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。

【0133】

同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ４の要素と対応する配列ｕ５の要素を用いて、治療薬１の適応症３の売上シェアと、治療薬１の適応症３に対する「製薬会社ＨＰ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ４の要素と対応する配列ｕ６の要素を用いて、治療薬１の適応症３の売上シェアと、治療薬１の適応症３に対する「講演・研究会」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。
同様に、例えば相関決定部２３２は、配列Ｓ４の要素と対応する配列ｕ７の要素を用いて、治療薬１の適応症３の売上シェアと、治療薬１の適応症３に対する「ＭＳ」というチャネルのポジティブディテールシェアとの間の相関係数を算出する。

【0134】

相関決定部２３２は、これらの計算を、適応症３の他の治療薬２〜５についても行う。これにより、図１８の各マス目における相関係数が算出される。

【0135】

出力部２３３は、これらの相関係数を用いて、対象の医薬品のポジティブディテール数に関するデータと対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係をチャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する。この出力された情報が情報処理装置の通信部２１から送信され、端末装置３の通信部３４によって受信され、端末装置３のディスプレイ３６に表示される。これにより、図１８の領域Ｒ４に示すように、チャネルの間で、相関係数を比較することができる。このため、図１８の例の場合、ユーザは、適応症３の治療薬１については、製薬会社ホームページ（ＨＰ）経由のポジティブディテールシェアと売上シェアとの間の相関係数が最も高いと分かり、営業活動において製薬会社ＨＰに注力すればよいことが把握できる。このように、ユーザは、どのチャネルのポジティブディテールが売上との相関が高いかが分かるので、同じ適応症であっても治療薬毎に、どのチャネルが医薬品の売上に寄与しているかを判別することができ、同じ適応症であっても治療薬毎に、医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化することができる。

【0136】

図１９は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第４の例の変形例である。図１９の画面Ｇ８では、図１８の画面Ｇ７とは異なり、各マス目に相関係数が表示されない。その代わりに、同じ適応症の中で一番、相関係数が高いチャネル（すなわち一番効果があるチャネル）に黒星マークが表示される。図１９の例では、適応症３の治療薬１の場合、一番、相関係数が高いチャネルは製薬会社ホームページ（ＨＰ）である。図１９の場合、図１８の場合とは異なる点は、出力部２３３が図１９のような情報を出力する点であり、その他の処理は図１８と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0137】

図２０は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第５の例である。図２０の画面Ｇ９では、チャネル毎に、相関係数が大きいものから順に、小カテゴリが順位付けされて表示されるとともに、当該相関係数が併記されている。なお、相関係数は併記されていなくてもよい。

【0138】

図２０の画面Ｇ９において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリが入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0139】

図１０と同様に例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白である。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0140】

以下、図２０の画面Ｇ９を表示する処理の一例について説明する。図１０と異なる点は、出力態様であり、出力部２３３が、チャネル毎に、相関係数が高いものから順に高い順位を付けたランキング形式で小カテゴリを表示する点が異なっている。その他の処理は図１０と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0141】

図２１は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第６の例である。図２１の画面Ｇ１０では、チャネル毎に、相関係数が大きいものから順に、医薬品が順位付けされて表示されるとともに、当該相関係数が併記されている。なお、相関係数は併記されていなくてもよい。

【0142】

図２１の画面Ｇ９において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリ、小カテゴリが入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0143】

図１１と同様に例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白である。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0144】

以下、図２１の画面Ｇ１０を表示する処理の一例について説明する。図１１と異なる点は、出力態様であり、出力部２３３が、チャネル毎に、相関係数が高いものから順に高い順位を付けたランキング形式で医薬品を表示する点が異なっている。その他の処理は図１１と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0145】

図２２は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第７の例である。図２２では、チャネル毎に、相関係数が大きいものから順に、適応症が順位付けされて表示されるとともに、当該相関係数が併記されている。なお、相関係数は併記されていなくてもよい。

【0146】

図２２の画面Ｇ１１において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメントが入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0147】

図１６と同様に例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白である。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0148】

以下、図２２の画面を表示する処理の一例について説明する。図１６と異なる点は、出力態様であり、出力部２３３が、チャネル毎に、相関係数が高いものから順に高い順位を付けたランキング形式で適応症を表示する点が異なっている。その他の処理は図１６と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0149】

図２３は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第８の例である。図２３の画面Ｇ１２では、チャネル毎に、相関係数が大きいものから順に、適応症３の医薬品が順位付けされて表示されるとともに、当該相関係数が併記されている。なお、相関係数は併記されていなくてもよい。

【0150】

図２３の画面Ｇ１２において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメント、適応症が入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。また適応症として一例として適応症３が選択されているものとして説明する。

【0151】

図１１と同様に例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白である。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0152】

以下、図２３の画面を表示する処理の一例について説明する。図１８と異なる点は、出力態様であり、出力部２３３が、チャネル毎に、適応症３について、相関係数が高いものから順に高い順位を付けたランキング形式で医薬品を表示する点が異なっている。その他の処理は図１８と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0153】

図２４は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第９の例である。図２４の画面Ｇ１３では、小カテゴリ毎に、相関係数が大きいものから順にチャネルが順位付けされて表示されるとともに、当該相関係数が併記されている。なお、相関係数は併記されていなくてもよい。

【0154】

図２４の画面Ｇ１３において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリが入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0155】

図１０と同様に例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白である。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0156】

以下、図２４の画面を表示する処理の一例について説明する。図１０と異なる点は、出力態様であり、出力部２３３が、小カテゴリ毎に、相関係数が高いチャネルから順に高い順位を付けたランキング形式でチャネルを表示する点が異なっている。その他の処理は図１０と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0157】

図２５は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１０の例である。図２５の画面Ｇ１４では、ユーザによって選択された小カテゴリ（ここでは一例としてＡ１０Ｎ：ＤＰＰ−４阻害薬）の医薬品毎に、相関係数が大きいものから順にチャネルが順位付けされて表示されるとともに、当該相関係数が併記されている。なお、相関係数は併記されていなくてもよい。

【0158】

図２５の画面Ｇ１４において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメント、大カテゴリ、中カテゴリ、小カテゴリが入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0159】

図１２と同様に例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白である。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0160】

以下、図２５の画面を表示する処理の一例について説明する。図１２と異なる点は、出力態様であり、出力部２３３が、ユーザによって選択された小カテゴリ（ここでは一例としてＡ１０Ｎ：ＤＰＰ−４阻害薬）の医薬品毎に、相関係数が高いチャネルから順に高い順位を付けたランキング形式でチャネルを表示する点が異なっている。その他の処理は図１２と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0161】

図２６は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１１の例である。図２６の画面Ｇ１５では、適応症毎に、相関係数が大きいものから順にチャネルが順位付けされて表示されるとともに、当該相関係数が併記されている。なお、相関係数は併記されていなくてもよい。

【0162】

図２６の画面Ｇ１５において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメントが入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。

【0163】

図１６と同様に例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白である。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0164】

以下、図２６の画面を表示する処理の一例について説明する。図１６と異なる点は、出力態様であり、出力部２３３が、適応症毎に、相関係数が高いチャネルから順に高い順位を付けたランキング形式でチャネルを表示する点が異なっている。その他の処理は図１６と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0165】

図２７は、端末装置３のディスプレイ３６に表示される画面の第１２の例である。図２７の画面Ｇ１６では、ユーザによって選択された適応症（ここでは一例として適応症３）の医薬品毎に、相関係数が大きいものから順にチャネルが順位付けされて表示されるとともに、当該相関係数が併記されている。なお、相関係数は併記されていなくてもよい。

【0166】

図２７の画面Ｇ１６において、入力部３３の操作によって、対象期間、セグメント、適応症が入力可能である。ここでセグメントとして例えば、「ＨＰ」（Hospital：病院）、「ＧＰ」(General Practitioner：開業医または診療所)、「ＨＰ・ＧＰ」が選択可能である。ここでは、ＧＰが選択されており、実績データが、ＧＰの医師からのディテール及び各ＧＰの売上から集計部２３１によって生成されているものとして説明する。また適応症３がユーザによって選択されたものとして説明する。

【0167】

図１８と同様に例えば、非常に効果的なチャネル（相関係数０．４以上）はマスの背景が斜線、やや効果的なチャネル（相関係数０．２以上〜０．４未満）はマスの背景がドット柄、効果がない手段（相関係数０．２未満）はマスの背景が真っ白である。なお、背景の柄ではなく、背景の色によって区別してもよい。

【0168】

以下、図２７の画面を表示する処理の一例について説明する。図１８と異なる点は、出力態様であり、出力部２３３が、ユーザによって選択された適応症（ここでは一例として適応症３）の医薬品毎に、相関係数が高いチャネルから順に高い順位を付けたランキング形式でチャネルを表示する点が異なっている。その他の処理は図１８と同様であるので、その詳細な処理の説明は省略する。

【0169】

以上、本実施形態では、売上に関するデータとして一例としてシェアを用いたが、これに限らず、売上金額そのものを用いてもよい。

【0170】

また、ポジティブディテール数に関するデータとして、例えば同じカテゴリにおけるポジティブディテールシェアを用いたが、ポジティブディテール数そのもの、ポジティブディテール率であってもよい。ここでポジティブディテール率とは、例えば対象の医薬品のディテールのうちポジティブディテールの割合である。
なお、ポジティブディテールに限ったものではなく、医薬品の今後の処方意向に対する全ての意向の数をディテール数とすると、ディテール数そのものであってもよいし、あるカテゴリにおけるディテール数の合計に占める医薬品それぞれのディテール数のシェアであってもよいし、中カテゴリにおけるディテール数の合計に占める小カテゴリそれぞれのディテール数のシェアであってもよい。医薬品それぞれに対する医師それぞれの今後の処方意向に関する数をディテール数とすると、ディテール数に関するデータには、上述した全てが含まれる。

【0171】

なお、相関係数の算出についての一例について説明したが、これに限ったものではない。図７において、相関決定部２３２は、医薬品別売上シェアの縦の列Ｓｗの要素と、医薬品別ポジティブディテールシェアの縦の列Ｘ１、Ｘ２、Ｘ３の要素との間で相関係数を決定してもよい。これによって、ユーザは、２０１４年４月時点において、チャネルそれぞれと対象の医薬品の売上との間の相関関係をチャネルの間で比較できるので、２０１４年４月時点において、どのチャネルが医薬品の売上に寄与しているかを判別することができる。

【0172】

以上、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

【符号の説明】

【0173】

１ アップロード端末
２ 情報処理装置
２１ 通信部
２２ 記憶部
２３ ＣＰＵ
２３１ 集計部
２３２ 相関決定部
２３３ 出力部
２３４ 売上決定部
３ 端末装置
３１ 記憶部
３２ ＲＡＭ
３３ 入力部
３４ 通信部
３５ ＣＰＵ
３６ ディスプレイ
４、５ 通信回路網

【要約】      （修正有）

【課題】医薬品の営業活動において強化するチャネルの特定を容易化する。
【解決手段】情報処理システムＳにおいて、ＣＰＵは、対象の医薬品に対する製薬企業等から処方元である医師へのディテールに関し、個別医師へのアンケート調査等で今後の処方意向を示されたディテール数を、設定期間毎に回答が得られたチャネル別に集計する集計部と、設定期間毎の対象の医薬品のディテール数に関するデータと、設定期間毎の対象の医薬品の売上に関するデータとを用いて、対象の医薬品のディテール数に関するデータと対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を表す指標を、チャネル毎に決定する相関決定部と、相関関係を表す指標を用いて、対象の医薬品のディテール数に関するデータと対象の医薬品の売上に関するデータとの間の相関関係を、チャネルの間でユーザが比較可能なように情報を出力する出力部と、を備える。
【選択図】図１

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】