Data × Intelligence for Pharma

医薬品の意思決定を、
速く、確かに。

確かな医薬品データ基盤と、それを読み解く AI。 判断の前の調査・集計・整理を数分で終え、図と出所のついた資料にまとめます。 担当者が資料を集めて表にする時間を、判断そのものに使えます。

数値はすべてデータベースの値。すべての行に原本への出所。

ホームの AI の欄に「抗がん剤の市場は、この10年でどう動いた?成分と会社の上位も知りたい」と書いた画面

1 / 5調べたいことを、ふだんの言葉で書く

実際の製品の画面です(2026年10月時点のデータ。市場の数字は NDB オープンデータと薬価から推計した額)。

The problem

判断を急ぐときほど、材料を集めるのに時間がかかる。

新薬の価格をどう考えるか。どの品目を導入するか。どの領域に入るか。 判断の材料は、中医協・PMDA・厚生労働省などが公開する資料に散らばっています。 集めて、読んで、表にして、図にする。その間、判断は待たされます。

社内でまとめる

やり方
担当者が資料を集め、表と図を作る
かかる時間
数週間〜数か月
条件を変えたいとき
また最初から
専門の人
採る・育てるのに時間がかかる

外部に頼む

やり方
専門家に調査を依頼する
かかる時間
数週間〜数か月
条件を変えたいとき
追加の依頼
専門の人
案件ごとの費用

ヘルスル

やり方
問いを文で書く
かかる時間
数分
条件を変えたいとき
その場で聞き直す
専門の人
問いを書く人がいればよい

かかる時間は目安です。社内・外部は、市場の推移と上位の成分・会社をまとめる調査を想定した当社の見立てです。 ヘルスルは当社での計測(2026年10月)で、問いを書いてから答えが返るまで1回あたり約30秒〜1分でした。問いの内容によって変わります。

人を採る前に。外に頼む前に。まず、問いを一つ。

Data × Intelligence

確かなデータと、読み解く力。両方そろって、判断に使える答えになる。

データだけでは、読み解くのに人の時間がかかります。AI だけでは、数字が正しいかを確かめられません。 ヘルスルは、整えたデータ基盤の上で AI が働くので、速く、しかも確かめられる答えになります。

Data

データ基盤:公的資料を、そのまま使えるデータに

中医協・PMDA・厚生労働省・FDA・EMA などの資料から値を取り出し、2つの方法で抽出して突き合わせ、品目の共通のキーでつないでいます。 すべての値に、資料・ページ・版の出所があります。毎週更新します。

現行の薬価基準収載品目
17,773品目
添付文書
11,341文書
審査報告書・申請資料概要の所在
11,495文書
データベース
24種類

Intelligence

インテリジェンス:問いを、分析の手順に

問いを文で書くと、次の手順で答えにします。PDF・PowerPoint にして、そのまま社内の資料に使えます。

  1. 1
    聞き返す

    足りない条件だけを、選択肢で聞き返します。

  2. 2
    取り出して集計する

    問いに合わせてデータベースから取り出し、決まった式で集計します。

  3. 3
    図と要点にする

    推移・順位・内訳などの図と、読み取りの要点にまとめます。

  4. 4
    照らし合わせて返す

    答えの数字がデータと合っているか、問いのとおりかを確かめてから返します。

判断の前の準備が、数分でそろう。だから、判断の質と速さが上がる。

Questions to answers

問いを書いてから、答えが返るまで。

たとえば、こんな問いに、図と出所のついた答えが返ってきます。御社の品目や領域に置き換えて、そのまま試せます。

問い 01

抗悪性腫瘍剤の市場は、この10年でどう動いたか。成分と会社の上位はどこか。

返ってくるもの

  • 推計額の推移
  • 成分・会社の順位
  • 要点の数字

判断への使い方

参入する領域や、導入する品目の当たりを付ける。

Decisions

判断ごとに、材料をすぐに。

開発の初期から、薬価の収載、再審査期間の満了まで。製品のどの時期の判断にも使えます。

  • 新薬の価格をどう考えるか

    似た新薬の算定方式・比較薬・補正加算、外国価格、収載後の再算定

    薬価・マーケットアクセス
  • どの品目を導入・提携するか

    領域の市場の推計と伸び、競合品と会社別の割合、承認と再審査の時期

    事業開発
  • どの領域に入るか

    伸びている市場、参入している会社の数、後発品の参入の様子

    経営企画・新製品戦略
  • 製品をどう守り、育てるか

    再審査期間の満了、後発品の参入と先発品の薬価の推移、選定療養

    営業企画・LCM
  • 承認までの見通しをどう立てるか

    似た品目の申請区分・審査の指定・審査期間・承認条件

    薬事・開発企画
  • 安全性の動きにどう備えるか

    同じ薬効分類の改訂指示の広がり、RMP の比較、回収・供給の状況

    安全管理・PV

市場の数字は、厚生労働省の NDB オープンデータ(処方の数量)と薬価から推計した額です。各社の売上や出荷の実績ではありません。

Trust

速いだけでなく、確かめられる。

数値は AI が書かない

画面と資料の数値は、データベースの値と決まった式だけで作ります。AI が受け持つのは、条件の組み立てと、数値を参照する解説の文です。

すべての行に出所

資料名・URL・ページ・取得日を、すべての行に付けます。原本に戻って確かめられます。

照らし合わせてから返す

答えの数字がデータと合っているか、問いのとおりかを決まった仕組みで照らし合わせ、合わないところには印を付けます。

同じ条件で作り直せる

答えは条件書で決まります。同じ条件で、最新のデータで作り直せます。

AI の機能を使うと、書いた文や選んだ条件、データの一部を、回答を作るために外部の AI の事業者に送ります。患者さんの情報などの個人情報や、未公表の開発品の情報など社外に出せない情報は、書かないでください。くわしくは「AI の機能について」をご覧ください。

Get started

まず、御社の問いを一つ。

いま判断を控えている問いを、一つお書きください。業務のメールアドレスで申し込むと、ご案内のメールが届き、そのリンクから使い始められます。 一つの部門から始めて、全社に広げられます。

  1. 1
    問いを書いて申し込む

    業務のメールアドレスだけで申し込めます。

  2. 2
    メールのリンクから使い始める

    ご案内のメールのリンクから、使い始められます。

  3. 3
    部門で試し、全社へ

    一つの部門から始めて、必要な範囲でご契約いただけます。

Beyond public data

データ基盤を、さらに広く、深く。

公的データに加えて、医療機関のデータを国際標準(OMOP CDM)に整える取り組みを、大学医学部や FedAna(医療データ連携分析基盤協会)と進めています。 判断に使えるデータが広がるほど、答えの質は上がります。

  • Terminology Mapping

    医療用語・コードの大規模マッピング(FedAnaとの協業)

    一般社団法人 医療データ連携分析基盤協会(FedAna)との協業プロジェクトとして、傷病名・医科診療行為の国内コードから国際標準への大規模マッピングをLLM支援により実施。判断理由を付与し、レビュー可能な形で整備しています。

  • Joint Research

    大学医学部との共同研究:院内データ標準化へのローカルLLM適用

    病院情報システムのデータ(SS-MIX2)を標準データ形式へ変換するプロセスに、オンプレミスのローカルLLM基盤を適用し、変換・マッピングの効率化を検証しています。

医療データの標準化を見る

Library

医薬品の公的情報ライブラリ

薬価・薬事・安全管理の実務でよく調べる一覧と解説を、ヘルスル医薬品データベースのデータから無料で公開しています。すべての値に出所の資料を付け、毎週更新しています。

ライブラリの一覧を見る

Company

会社概要

会社名
ヘルスル株式会社(Healthle Inc.)
代表者
萩野 颯太
事業内容
医薬品データベース事業 / 製薬企業向けAI事業 / 医療データ標準化・RWD事業 / AI・システム開発事業
連絡先
sota.hagino@personalplan.jp
090-5567-3851

会社情報を見る

Contact

お問い合わせ

判断を控えている問い、データベースのデモ、製薬企業向け AI、医療データの標準化のご相談を承ります。検討の段階のご相談も歓迎します。 内容を確認のうえ、担当者よりご連絡いたします。

お急ぎの場合は、メール・お電話でも受け付けています。sota.hagino@personalplan.jp090-5567-3851

入力は1分ほどです(プライバシーポリシー)。 ご自身で使ってみたい方は、無料でお試しからお申し込みいただけます。資料だけをご希望の方は、見本資料のページからすぐに受け取れます。