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FRONTEO、AIエンジンでMRの日報・週報確認の手間を削減へ--支援ソリューション提供

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 FRONTEOは7月29日、独自開発のAIエンジン「KIBIT」を活用した「MRの日報/週報審査ソリューション」の提供を開始したと発表した。

 KIBITは、人工知能関連技術のLandscapingと行動情報科学を組み合わせ、同社が独自開発した日本発の人工知能エンジン。名称は、人間の心の「機微」(KIBI)と情報量の単位である「ビット」(BIT)を組み合わせたもので、「人間の機微を学習できる人工知能」を意味している。また、テキストから文章の意味を読み取り、人の暗黙知や感覚を学ぶことで、人に代わって、判断や情報の選び方を再現可能だという。

審査業務の運用イメージ
審査業務の運用イメージ

 厚生労働省の「医療用医薬品の販売情報提供活動に関するガイドライン」が4月に適用され、「業務記録の作成・保管」「評価への反映」「販売情報提供活動やプロモーション資材の適正性をモニタリングする監督部門の設置(10月1日から適用)」など、監督指導や体制のさらなる強化が求められるようになった。

 特に、MRの営業日報/週報の管理においては、膨大なデータのモニタリングが必要となるため、対応工数や体制の確保は大きな課題となっている。

 そこで同社は、コミュニケーションデータ解析やリスク検知をはじめとするノウハウと多数の実績を生かし、MRの日報/週報から不適切とされる可能性の高い情報・表現を検知するAIソリューションの提供を開始した。

 例えば、MR在籍数1000名(1人あたりの1日5件の日報記載)、審査担当による日報チェック時間1件あたり3分と仮定すると、審査対象の日報総量は5000件×20営業日で10万件/月。全件チェックに5000時間/月が必要になる。

 同ソリューションを導入した場合は、審査担当者のチェック対象は、KIBITが全件の中から抽出した疑義のある日報のみとなるため、疑義のある日報を5%(5000件)と仮定すると、審査担当者によるチェック業務は250時間/月となり、時間に換算して4750時間、工数に換算するとおよそ、30人/月相当の削減効果が得られるとしている。

 同社によると、審査担当者の工数削減をはじめ、各社の業務や課題、取扱製品に合わせての審査観点の設計・モデル作成も含めての支援も可能だという。

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