Adamed Pharma社、高度な分析とデータ可視化で未来を見据える

数百万の患者の治療機会を確保する

Adamed Pharma社は、ポーランドの研究・特許に基づく製薬・バイオテクノロジー企業で、100％ポーランド資本です。1986年に設立され、現在約2700人の従業員を擁し、ポーランドに工場が２つ、ベトナムに工場が１つあります。

Adamed社の発展の柱は、海外進出とポーランド国内での医薬品増産と技術革新への投資です。20年以上にわたり、独自の革新的な研究開発（R&D）を実施しており、2001年以降、5億2,000万米ドルを投資しています。Adamed社は現在、腫瘍学、糖尿病学、神経精神医学の3つの治療分野でプロジェクトを実施しています。

Adamed Pharma 社の知的財産は世界のほとんどの国で200を超える特許で保護されており、そのポートフォリオには500以上の製品が含まれています。同社は年間30億個以上の錠剤を生産しており、世界70以上の市場で販売しています。これによりポーランドおよび他の多くの国々で、何百万人もの患者が治療を受けることが可能となっています。

正確な需要予測への挑戦

複数の製品ラインにわたる需要を効果的に予測する能力は、Adamed Pharma社のようなすべての大手メーカーにとって非常に重要です。これは、医薬品の需要に影響を与える様々な要因のため、重要かつ複雑な課題となっています。

また需要予測にはマーケティング費用、競合他社の活動、季節性、個々の製品やブランドの属性など、すべてを考慮に入れる必要があります。例えば、季節性はインフルエンザ治療薬の需要予測において重要な役割を果たしますが、胃腸薬についてはそれほど重要ではありません。

こうした各種の予測は、生産スケジュールを効果的に計画し、リードタイムを計算し、流通を調整する為の鍵となります。

これまでAdamed Pharma 社は、様々な製品ラインの18カ月の予測を作成するために、専門分野のエキスパートに依存してきました。しかし、このアプローチにはいくつかの課題がありました。特に、多くのユニークな製品を考慮する必要があるため、人間の専門知識と洞察が必要であり、労働集約的で時間を要しました。

さらに、このプロセスには透明性が欠けており、データがどのように予測の意思決定に反映されているのかが明確ではなく、これが大きな懸念事項となっていました。さらに専門家が会社を離れた場合、その知識も失われ、さらなる問題が生じました。こうした諸問題から、データの可視性が限られ、予測エラーのリスクが高い非効率なプロセスとなっていました。

実用的な洞察を明らかにする道のり

Adamed Pharma社は、予測および計画能力をモダン化し、最適化することを目的として、SoftwareOneに依頼しました。長年のMicrosoftパートナーであるSoftwareOneは、最も効果的なソリューションを提案し、導入することが可能です。

Adamed Pharma社は、活動を自動化することで摩擦を減らし、時間のかかる手動プロセスを排除し、リードタイムを最小限に抑えることができると考えていました。また、予測の誤差を減らすために予測分析を活用したいと考えていました。これらの要件に基づき、SoftwareOneはAzure Data ServicesとPower BIを基盤とした完全に拡張可能なプラットフォームを設計・開発し、Adamed Pharma社がサプライチェーンとマーケティングの意思決定を最適化するための自動予測を生成できるようにしました。

Azureベースのアーキテクチャを使用した予測精度の向上

正確な予測モデルを構築するためには、ビジネスのさまざまな部分からの大量のデータ（内部および外部の両方）を統合する必要がありました。これには、マーケティング費用、CRMからの顧客データ、予算データ、競合他社の情報、およびさまざまな薬品の属性が含まれます。Azure Data Factoryを使用して、複数の異なるソースからデータを接続、処理、および統合しました。これらのデータセットはすべてAzure SQL内に統合されました。

SoftwareOneは、このデータセットを使用してAzure Machine Learning Serviceを用いた予測モデルを構築およびトレーニングしました。各製品ラインに対してロジスティック回帰、ランダムフォレスト、勾配ブースティング決定木などの多数のモデルがテストされました。このモデルは、18カ月の予測を生成するようにプログラムさており、寄与する要因が変更された場合には毎月更新されます。チームがモデルのパフォーマンスに満足したら、Azure Webサービスとしてデプロイし、Power BIおよびサードパーティアプリケーションからアクセスできるようにしました。予測の精度を可能な限り維持するために、このモデルは新しいデータを使用して毎月再トレーニングされます。

Power BIでセルフサービスレポートと予測を実現

標準機能であるAzure SQLへの接続を利用して、SoftwareOneはAdamed社のすべてのビジネスデータを直接Power BIに取り込むことができました。これにより、Adamed Pharma社はAzure Machine LearningとPower BIのシームレスな統合を活用して、わずか数回のクリックでデータを製品予測によりさらに充実したものに（リッチ化）できるようになりました。Power BIでのすべてのデータ変換は順次記録されるため、データが更新されるたびにPower BIはAzure Machine LearningのWebサービスを呼び出し、セットアップやユーザーの介入なしに実行されます。

データがクレンジングされ、リッチ化された後、その上にPower BIダッシュボードを構築することができます。SoftwareOneは、取締役、部門長、営業担当者など、さまざまなタイプのペルソナのビジネス課題に対応する一連のレポートを作成しました。

ダッシュボードはアナリストに検証レポートを提供し、Azure Machine Learningモデルの出力結果を以前のシステムや実際のデータと比較できるようにしました。新しいモデルのパフォーマンスが大幅に向上したことで、アナリストは自信を持つことができました。また、異なる市場、ブランド、SKUにわたる月次のトレンドや行動を追跡することもできるようになり、Adamed社の新しい予測システムに対する自信がさらに高まりました。

新しいPower BIレポートにより、プロダクトマネージャーは今後18か月間の製品需要を監視および予測できるようになりました。さらに、ユーザーはAdamed社の各ブランド情報をドリルダウンし、競合他社が生産する競合製品を調べることができるようになりました。これにより、プロダクトマネージャーは次のような重要なビジネス上の質問に答えることができるようになりました：

• どの製品が市場のトップになる可能性が高いか？
• 競合の勢いを踏まえ、どこにどのようにマーケティング費用を優先すべきか？
• 特定の製品を今後3か月でどれだけ生産すべきか？