薬価・マーケットアクセス
いま中医協資料の PDF を何十本も開き、類似薬の算定の先例を手で表にしている。
こう伝えると「来春収載の自社品の薬価算定に向けて、類似薬の先例を部長に報告したい。」
こうできる算定の先例の一覧、補正加算の傾向、比較薬の候補とその連鎖、外国平均価格調整、市場規模予測と再算定。部長報告用の PowerPoint まで。収載のたびに更新。
Examples
こう伝えると、こうできる。
職種ごとの目的の例です。ひな形にない目的も、同じ流れで作れます。
安全管理・PV・DI
いま改訂指示、回収、供給、RMP を別々のページで毎週確かめ、社内に回している。
こう伝えると「自社品と競合品、同じ薬効群の安全性の動きを、毎週チームに共有したい。」
こうできる改訂指示・回収・安全性速報・供給・RMP の変化と、自社品に関係しそうな改訂の候補。毎週自動で更新。
薬事
いま似た品目の審査報告書を1本ずつ開き、申請区分や承認条件、再審査期間を拾っている。
こう伝えると「希少疾病用医薬品に指定された似た品目の、承認条件と再審査期間を整理したい。」
こうできる承認の先例（申請区分・指定・承認条件）、再審査期間、部会での扱い。審査報告書の該当ページへのリンクつき。
事業開発
いま再審査の満了と後発品の参入を、成分ごとに調べて集計している。
こう伝えると「この領域で今後3年に再審査が満了する品目と、過去の後発品の参入の様子を知りたい。」
こうできる再審査満了の一覧、成分ごとの後発品の収載と薬価の推移。毎週自動で更新。
How it works
目的から、4つの段階で。
何を聞けばよいか分からない、という状態から始められるように、AI が選択肢で聞き返します。
- 01
目的を伝える
「何のために、誰に報告するか」を文で入力します。職種ごとの目的の例から選ぶこともできます。
- 02
AIが選択肢で聞き返す
期間・対象・算定方式など、足りない条件だけを選択肢で聞きます。既定値で埋めた項目は「こう仮定しました」と示し、変えられます。
- 03
条件書を確かめる
どのデータから、どの条件で、どの版で作るかを、人が読める条件書で示します。予想される件数も先に出るので、作る前に確かめられます。
- 04
目的DBができ、育つ
データの表、画面（ダッシュボード）、報告書がひとまとまりで保存されます。データの取り込みのたびに自動で作り直され、前回からの変化の件数が一覧と履歴に出ます。
Difference
汎用のAIとも、データベンダーとも違うところ
汎用の AI は公的資料を毎回その場で読むので、網羅も再現もできません。データベンダーは表を渡すところまでです。JPD は、構造化したデータの上で AI が組み立て、目的DBとして残り、育ちます。
| 観点 | 汎用の AI | データベンダー | JPD |
|---|---|---|---|
| もとになるデータ | 公的資料を、質問のたびにその場で読む | 表やファイルとして提供される | 取得・抽出・正規化・確認を済ませた構造化データ。品目のキーは1つ |
| 網羅と再現 | Web 検索は断片的で、数え上げや比較の網羅・再現が難しい | データは網羅的。組み立ては利用者の手作業 | 条件書が正本。同じ条件書なら、同じ結果になる |
| 目的に合わせた組み立て | 会話で答えるが、根拠の数値の確かめは利用者に残る | 表を渡すところまで | AI が条件を聞き返し、目的専用のデータベース・画面・報告書を組み立てる |
| 業務に残るもの | 会話の記録 | ダウンロードしたファイル | 保存された目的DB。毎週の更新と差分、チームでの共有 |
数値は AI が書かない
画面と報告書の数値は、抽出したデータから決まったコードで転記します。AI が書くのは、数値を参照する解説文だけです。
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。
条件書で再現できる
目的DBの中身は条件書で決まります。AI を通さずに条件を直すことも、同じ条件で作り直すこともできます。
Data
データの範囲と信頼
国内の医薬品の公的情報を、業務の領域ごとに構造化しています。 データ源ごとの収録期間・件数・既知の限界は、カタログの仕様書で公開し、訂正の履歴も公開します。
| 業務の領域 | 主な中身 | 主なデータ源 |
|---|---|---|
| 薬価算定 | 新医薬品の算定方式、比較薬、補正加算、外国価格、市場規模予測、市場拡大再算定・費用対効果評価 | 中央社会保険医療協議会（中医協）の資料 |
| 薬価・品目 | 薬価基準の収載品目、薬価の改定履歴、コードの対応（薬価基準コード・レセプト電算コード・YJ コード・承認番号） | 厚生労働省、社会保険診療報酬支払基金 |
| 安全性 | 使用上の注意の改訂指示、回収、医薬品リスク管理計画（RMP）の安全性検討事項、供給状況 | 医薬品医療機器総合機構（PMDA）、厚生労働省 |
| 承認・審査 | 承認品目、申請区分・審査の指定・承認条件、再審査期間、審査報告書と申請資料概要の所在 | PMDA、厚生労働省 |
| 独占期間と後発 | 再審査期間の満了、後発品の収載と薬価の推移、海外（米国・欧州）での承認状況 | PMDA、厚生労働省、米国 FDA、欧州 EMA |
| 添付文書・部会 | 添付文書の版、副作用の頻度区分、相互作用の相手の成分、薬事審議会の部会の議題（審議・報告） | PMDA、厚生労働省 |
- 現行の薬価基準収載品目
- 17,783品目
- 添付文書
- 11,054文書
- 審査報告書・申請資料概要の所在
- 11,451文書
- データの更新
- 毎週自動
件数は2026年9月時点の構築中の値です。すべての行に出所（資料名・URL・ページ・取得日）と確認の状態を付けています。 データベースごとの見本（10行）は、デモの際にお見せします。
Usage
使い方
作った目的DBは画面で使い、報告書やデータとして書き出せます。
目的DB（画面・報告書）
ダッシュボードで絞り込み・並べ替えができ、会話で「後発品の社数も足して」と追加できます。保存してチームで共有でき、毎週自動で作り直されます。前回からの変化の件数は、一覧と履歴で確かめられます。
CSV・Excel・PowerPoint・Word の書き出し
報告書は PowerPoint・Excel・Word で、表は CSV・Excel で書き出せます。どの書き出しにも出典を付けます。
Flow
導入の流れ
まずはデモで、御社の業務の目的から目的DBを作るところをご覧ください。
デモ（30〜45分）
御社の業務の目的を伺い、その場で目的DBと報告書を作ってお見せしますPoC（2〜4週）
御社の業務の目的を3つ決め、期限つきのアカウントで実際に使っていただきます見積・契約
年額でのご契約。請求書払い。セキュリティチェックシートにもお答えします導入説明
アカウントの発行と導入説明会。定期更新の設定までご一緒します
Pricing
料金
部署ごとのパックと、全社でのご契約をご用意します。いずれも年額のご契約です。
薬価パック
薬価・マーケットアクセス部門向け。薬価算定の先例、中医協の収載のまとめ
安全性パック
安全管理・PV、くすり相談・DI 向け。安全性の定期報告、改訂の振り返り、相互作用・副作用の比較
薬事パック
薬事・開発企画向け。承認・審査の先例、部会・制度の予定
事業開発パック
事業開発・後発品の企画向け。独占期間と後発参入
全社
すべての業務の目的DBと、ひな形にない目的
料金はお問い合わせください。
デモの際に、御社の使い方に合わせた目安をお伝えします。請求書払い・年度に合わせた契約期間の調整にも対応します。
Security
セキュリティとデータの扱い
- 入力した情報
- 目的の文や自社品・開発中の品目の条件は、機密として扱います。AI の事業者には、学習に使わない契約・設定で送ります。
- 見える範囲
- 目的DBと会話は御社の組織の中だけで見え、共有の範囲（本人・チーム・組織）を選べます。保存期間を決め、管理者が消せます。
- 記録
- 誰がいつ何を作り、更新したかを記録します。
- 出典と利用条件
- すべての値に出所を示します。添付文書・審査報告書の文章そのものは載せず、事実と原本へのリンクで示します。
- 調達のご確認
- 保存場所・暗号化・アクセス管理などは、御社のセキュリティチェックシートにお答えします。
FAQ
よくあるご質問
- ChatGPT や Claude で調べるのと、何が違いますか。
- 汎用の AI は、公的資料を質問のたびにその場で読みます。何百件もの先例をもれなく数えたり、同じ条件で毎回同じ結果を出したりするのは苦手です。JPD では、取得・抽出・確認を済ませた構造化データの上で AI が条件を組み立てます。数値は AI が書かずにデータから転記し、すべての行に出所が付きます。
- 公的情報は自分でも見られます。何が違いますか。
- 元の情報は、中医協・PMDA・厚生労働省などに公開されています。ただ、資料の形式も場所もばらばらで、品目のコードもそろっていません。JPD は、それらを1つの品目のキーでつなぎ、業務の目的に合わせて組み立て、報告書の形まで仕上げます。手で表を作る時間を減らすためのものです。
- JAPIC などのデータベースとの関係は。
- 当社は既存のデータベースとは独立した会社で、公的機関が公開している情報を自社で取得・構造化しています。表やファイルでデータを受け取るのではなく、業務の目的から専用のデータベースと報告書を組み立てる点が異なります。
- AI が間違えることはありませんか。
- AI が条件を取り違える可能性はあります。そのため、作る前に条件書と予想される件数を確かめていただきます。できた目的DBの数値は AI が書かずにデータから転記し、すべての行に原本への出所を付けます。解説文の数値がデータから来ているか、予測や断定をしていないかは、決まったコードで検査します。
- 入力した目的や自社品の情報は、どう扱われますか。
- 機密として扱い、AI の学習には使わない契約・設定で処理します。目的DBと会話は御社の組織の中だけで見え、管理者が消せます。
- データはどのくらいの頻度で更新されますか。
- 毎週、公的情報を取り込みます。保存した目的DBは、取り込みのあとに条件書の手順どおり自動で作り直されます（AI は使いません）。前回からの変化の件数は、一覧と履歴で確かめられます。自動の更新は目的DBごとに止めることもできます。定期更新はご契約（パック・全社）でお使いいただけます。PoC の期間は、手動での作り直しになります。
- データに誤りを見つけたら。
- 誤りのご報告の窓口を設け、訂正の履歴を公開します。すべての値に出所があるので、原本との照合もしやすくなっています。
- 解約すると、データはどうなりますか。
- 解約の前に、条件書と、目的DBで抽出したデータを CSV・Excel で書き出せます。
- 英語で使えますか。
- 英語の画面・報告書は、外資系企業の日本法人の方のご要望を伺いながら準備を進めます。必要な場合は、デモのご依頼の際にお知らせください。
Demo
デモを依頼する
30〜45分のオンラインで、御社の業務の目的からその場で目的DBと報告書を作ってお見せします。 資料のご請求も、このフォームから承ります。
収載・改定ごとの速報メールの配信を準備しています。ご希望の方は、お問い合わせ内容にその旨をお書き添えください。
メールでも受け付けています。sota.hagino@personalplan.jp
JPD のデータの上で動く、くすり相談の回答案づくりの AI は製薬企業向けAIでご紹介しています。