
今日は、OTC医薬品(一般用医薬品、通称「市販薬」)業界×人工知能(自然言語処理)です。
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では以下今日のアイデアです。
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【市場整理】
まずは市場規模から。富士経済によると、2015年は6266億円の見込みとなっており、微増となっている。
2009年から市場としては縮小が続いていたものの、景気回復及び、高機能、高付加価値、高価格帯製品の需要増加、大型スイッチOTCの浸透、花粉飛散量の増加による鼻炎治療剤(内服)や点鼻薬の急拡大などにより、5年ぶりに市場が拡大した状況とのこと。
出所 :富士経済(2015)「国内一般用医薬品市場を総合分析」
http://www.group.fuji-keizai.co.jp/press/pdf/150925_15086.pdf
次に、市販薬(かぜ薬決め打ちで)購入におけるアンケートを見てみると、
かぜの症状全般に効くこと、価格、即効性、特定の症状に効くこと、眠くなりにくいこと、
といった点が重視されていることが分かる。
市販のかぜ薬について、購入する際に重視する点をお選びください
出所 :インターワイヤード(2015)「「かぜ薬」に関するアンケート」
http://www.dims.ne.jp/timelyresearch/2015/150225/
ただ、このような重視点がある一方、効き目や眠くなりにくいといったものは、
見た目では分からず体験してみないと分からず、
また口コミサイトも充実していないため、事前に把握して利用することが難しい状況かと思われる。
ということでまたシンプルですが、今日のアイデア。
【ターゲット】
・かぜ薬の効能、副作用の客観的評価を知った上で薬を選びたい生活者
【対象企業】
・ランキングサイト運営者
【アイデア内容】
・かぜ薬のソーシャル口コミ分析及びランキングサイト
【ビジネス詳細】
・Twitterのつぶやきを分析し、薬のブランドごとに何が言われていて、どの要素が強いのかを洗い出し、ブランド間で比較
・方法論のもう少し詳しいところは前回の記事と同様
【効用/解決する課題】
・生活者:事前に評判の良い薬が分かる
【分析方法】
・一般的なテキストマイニング(なので、人工知能ではない)
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今日は以上です。
※30分~1時間程度での思考訓練のための記事ですので、厳密性にはこだわっていません。