Astellas Pharma Inc. · TSE:4503
Astellas Pharma — Investor Presentation (March 2023)
29 slides from Astellas Pharma's investor presentation, Mar 27, 2023
Slide 1: アナリティクスによる経営のDX
アナリティクスによる経営のDX 2023年3月27日 アステラス製薬株式会社
Slide 2: 注意事項
注意事項 2 この資料に記載されている現在の計画、予想、戦略、想定に関する記述およびその他の過去の事 実ではない記述は、アステラス製薬の業績等に関する将来の見通しです。これらの記述は経営陣の 現在入手可能な情報に基づく見積りや想定によるものであり、既知および未知リスクと不確実な 要素を含んでいます。様々な要因によって、これら将来の見通しは実際の結果と大きく異なる可能 性があります。その要因としては、（i）医薬品市場における事業環境の変化および関係法規制の改 正、（ii）為替レートの変動、（iii）新製品発売の遅延、（iv）新製品および既存品の販売活動において 期待した成果を得られない可能性、（
Slide 3: アジェンダ
アジェンダ 3 アステラスが経営のDXで目指す姿 I 岡村 直樹 代表取締役副社長 経営戦略担当（CStO） アナリティクスによる経営のDX II 伊藤 雅憲 アドバンストインフォマティクス＆アナリティクス Senior Director
Slide 4: アステラスが経営のDXで目指す姿
アステラスが 経営のDXで目指す姿 岡村 直樹 代表取締役副社長 経営戦略担当（CStO）
Slide 5: アステラスの「価値」創造／VALUE Creation
アステラスの「価値」創造／VALUE Creation 5 VISION 変化する医療の最先端に立ち、 インプット 科学の進歩を患者さんの「価値」に変える。 アウトプット アウトカム 事業活動 財務資本 XTANDI 製造資本 戦略「経営計画2021」 重点戦略製品 「価値」* 知的資本 社会・関係資本 ポートフォリオ Focus Area 患者にとって真に重要な 人的資本 アプローチから アウトカム Primary Focus 「価値」 = アウトカムを提供するために 自然資本 生まれる製品 ヘルスケアシステムが負担する プロジェクト コスト 人材・組織 * “What Is Value i
Slide 6: アステラスの研究開発戦略
アステラスの研究開発戦略 6 科学の進歩を「価値」に変えるためのアナリティクス Focus Areaアプローチ Primary Focus モダリティ 最先端のバイオロジーと革新的なモダリティ バイオロジー/モダリティ/テクノロジー 1 低分子 遺伝子治療 遺伝子置換（AAV） ● ／テクノロジーを組み合わせることで、柔軟 抗体 チェックポイント ● 遺伝子 かつ効率的に創薬機会を特定 人工アジュバントベクター細胞（aAVC） ● 細胞 腫瘍溶解性ウイルス（腫瘍内投与） ● その他 がん免疫 腫瘍溶解性ウイルス（全身投与） ● 二重特異性免疫細胞誘導 ● モダリティ／ がん細胞医療（UDC）
Slide 7: 経営のDX：データドリブンな経営判断
経営のDX：データドリブンな経営判断 7 強みと機会をあぶり出し 企業価値向上につながる パートナーを選択 業界の企業・製品の データベース 技術の多様性 売上高 財務方針 製品分散 現金/D 特許切れ 治療領域の多様性 営業CF/D パイプライン D/EBITDA Company A ポートフォリオのプロファイリングから Company B ビジネスモデルに関する示唆 CF: Cash flow、D: Debt（負債）、EBITDA: Earnings Before Interest payments, Tax Depreciation, and Amortization （利払い・税引き・
Slide 8: アステラスが経営のDXで目指す姿
アステラスが経営のDXで目指す姿 8 経営判断から個別プロジェクトまで、あらゆるデータが有機的に接続され、「価値」を最大化している状態 VISION 変化する医療の最先端に立ち、 インプット 科学の進歩を患者さんの「価値」に変える。 アウトプット アウトカム 事業活動 財務資本 XTANDI 製造資本 戦略「経営計画2021」 重点戦略製品 「価値」* 知的資本 社会・関係資本 ポートフォリオ Focus Area 患者にとって真に重要な 人的資本 アプローチから アウトカム Primary Focus 「価値」 = アウトカムを提供するために 自然資本 生まれる製品 ヘルスケアシステムが負担
Slide 9: アナリティクスによる経営のDX
アナリティクスによる 経営のDX 伊藤 雅憲 アドバンストインフォマティクス＆アナリティクス Senior Director
Slide 10: AIAは全社横断でデータアナリティクスを担う
AIAは全社横断でデータアナリティクスを担う 10 DXを担う主な部門 AIA部門内のグループ 既存ビジネスの革新 Enterprise Insights and Digital Solutions 高度な分析とモデリングソリューションを通じて、 部門の戦略的な意思決定を支援 AIA*部門 高度なデータ解析 Real World Data Innovations and Solutions リアルワールドデータを活用した革新的なソリューションによ 既存業務の変革、 り、データ主導の意思決定を可能に 情報システム部 デジタル基盤の刷新 （データ解析、AI活用、ワークプレース） Digital R
Slide 11: 製薬業界の特徴：不確実性が高い。一方で、多くの投資が必要
製薬業界の特徴：不確実性が高い。一方で、多くの投資が必要 11 第I相～承認までの 成功確率*1 開発期間*1 研究開発費*2 7.9% 10.5年 10億米ドル 長い開発期間中に前提が変化 成功確率*1が非常に低い • バイオロジーに関する仮説 巨額の投資 • 患者数、競合品、社会情勢 など 何に、いつ、投資すべきか、非常に難しい判断が求められる *1: https://pharmaintelligence.informa.com/ja-jp/resources/product-content/2021-clinical-development-success-rates *2: https
Slide 12: Focus Areaアプローチに適した分析技術の導入
Focus Areaアプローチに適した分析技術の導入 12 イノベーティブな医薬品創製に取り組んでいるため、不確実性が高い。 →近年のAIで顕著に発展した「過去のデータからの予測」に加えて、シミュレーションに基づく 最適な経営判断のサポートが必要 従来 現在 Focus Areaアプローチ • 自社の限られたデータ • 自社で蓄積した多くのデータ 活用できる • 限られた公開データベース • 多くの公開データベース データ • 限られた文献情報 • 多くの文献情報 • 希少疾患 過去のデータからの推測 過去のデータからの推測（データ駆動型） 分析方法 （データ駆動型） + シミュレーションに基
Slide 13: 不確実な状況に立ち向かうための、シミュレーションに基づく予測
不確実な状況に立ち向かうための、シミュレーションに基づく予測 13 シミュレーションを行う上で重要な点 • 「点」ではなく「幅」で予測 • シナリオと打ち手の洗い出し • データの蓄積により、前提と打ち手を更新する • 制御するためのモデル化 シミュレーションを行うメリット ▶ トレードオフに基づいた意思決定 ▶ 意思決定の透明化・一貫性 ▶ 内部・外部環境の変化に応じた打ち手の更新
Slide 14: 医薬品開発におけるプロジェクト価値評価のシミュレーション
医薬品開発におけるプロジェクト価値評価のシミュレーション 14 DS P0 P1 P2 P3 承認申請 In Market 売上収益 各フェーズで 原材料費 売上収益に対する 販管費 60% 70% 80% 50% 50% 90% 研究開発費 ボラティリティが 含まれる 40% 30% 20% 50% 50% 10% DS DS DS DS DS DS DS ※イメージ DS: Discovery stage、P0～3：臨床試験の各フェーズ、NPV: Net Present Value（正味現在価値）
Slide 15: Focus Areaアプローチの優位性
ポートフォリオレベルのシミュレーション 15 Focus Areaアプローチの優位性 プロジェクト 202x 202x+1 202x+2 100万回のシミュレーションにおける発生確率 Focus Areaアプローチ以外 Focus Areaアプローチ プロジェクトを生み出すための共通プ Focus Areaアプローチ以外 ラットフォームを持たず、独立。 各プロジェクトのPOCの成功確率は 他のプロジェクトの成功確率に依存し ない。 Focus Areaアプローチ あるFocus Areaのプロジェクトは、 同じプラットフォームを活用し、相互に 影響。 あるプロジェクトのPOCが得られると、 同
Slide 16: シミュレーションに基づく予測・意思決定
シミュレーションに基づく予測・意思決定 16 モンテカルロシミュレーション*に基づくモデルを活用し、開発の成功・失敗や売上の上振れ・下振れなどの要因を考慮 →パイプラインのアウトカムについて、ありうるシナリオとその実現確率を得られる 1万回分のシナリオを仮想 各プロジェクトのキャッシュフローを計算 NPVの分布を出力 ベースラインとなるシナリオ ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑA 売上高 ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑB 戦略１ ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑC FY 戦略２ 観察された回数 戦略１：2度の失敗を許容 ベースライン 研究開発費 ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑA ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑB ﾌﾟﾗｯﾄﾌｫｰﾑC FY 戦略２：3度の失
Slide 17: 「価値」最大化のために、あらゆる領域でアナリティクスとモデリングを活用
「価値」最大化のために、あらゆる領域でアナリティクスとモデリングを活用 17 VISION 変化する医療の最先端に立ち、 インプット 科学の進歩を患者さんの「価値」に変える。 アウトプット アウトカム 事業活動 財務資本 XTANDI 製造資本 戦略「経営計画2021」 重点戦略製品 「価値」* 知的資本 社会・関係資本 ポートフォリオ Focus Area 患者にとって真に重要な 人的資本 アプローチから アウトカム Primary Focus 「価値」 = アウトカムを提供するために 自然資本 生まれる製品 ヘルスケアシステムが負担する プロジェクト コスト 人材・組織 * “What I
Slide 18: 「価値」最大化のために、あらゆる領域でアナリティクスを活用
データ駆動型 「価値」最大化のために、あらゆる領域でアナリティクスを活用 18 ＋シミュレーション ※発表中に紹介しなかった取り組みもAppendixに掲載 VISION 変化する医療の最先端に立ち、 Dev インプット 科学の進歩を患者さんの「価値」に変える。 アウトプット アウトカム RWDを元に「価値」を算出し Corporate 事業活動 最適な適応症を選択 Dev, Commercial 財務資本 経営計画2021達成のための XTANDI ソーシャルリスニングにより、 製造資本 各目標達成度のモニタリング 戦略「経営計画2021」 重点戦略製品 「価値」* 「価値」につながる真のニ
Slide 19: 経営計画2021達成のための各目標達成度のモニタリング
経営計画2021達成のための各目標達成度のモニタリング 19 データビジュアライゼーション Problem • イノベーティブな組織へと変革するため、部門横断で意欲的な共通 目標(Shared Objectives)を設定。目標に関連する取り組みとそ の進捗状況に関するデータは一元管理されているが、情報量が増大 • 経営戦略に資する洞察をタイムリーに得るためにも、増大するデー タを効率的に分析・加工する必要があった Solution • 膨大なデータの分析・加工を自動化し、経営の意志決定を支援する ダッシュボードを開発した • 取り組みと進捗状況を視覚化し、重要な情報の優先順位付けや、 トレン
Slide 20: 製品の安定供給のための需要分析
製品の安定供給のための需要分析 20 サプライチェーンマネジメント Problem • 需要予測は、在庫の不足・余剰を避けるため非常に重要 計画 生産 在庫管理 • 正確な予測には、季節性、カレンダー、市場特有の 需要予測 生産計画 パターンを考慮しカスタマイズする必要がある Solution • 時系列アルゴリズムを8つのモデルから自由に 選択可能なサプライチェーン予測プラットフォームを開発 • 製品ごとに最適なアルゴリズムを選択することが できるため予測精度が向上 実績 量 最適モデルの予測 Value モデルの予測 当初予測 • 予測精度の向上による、製品の安定供給、コスト最適化 • 外
Slide 21: 限られたデータ下での投資判断に資する情報の提供
限られたデータ下での投資判断に資する情報の提供 21 リアルオプション評価 意思決定が Problem 必要なイベント 継続する オプション 中止する オプション • アセットの評価はスピードが重要だが、人の手での評価には 時間と費用がかかる ライセンス 追加試験 • 特にアーリーステージの場合はデータが不足しているケースも 多く、試算する人が異なると結果が異なってしまう 希望する領域の P3成功 申請 取得 新技術 Solution 中止 • 過去の数万化合物に及ぶ外部のデータセットを元に、 何もしない 欠損データがあっても評価可能なPythonベースの手法を開発 （ある化合物である適応症を
Slide 22: Point solutionからEnd-to-endへ
アステラスが経営のDXで目指す姿 22 Point solutionからEnd-to-endへ 経営判断から個別プロジェクトまで、あらゆるデータが有機的に接続され、「価値」を最大化している状態 VISION 変化する医療の最先端に立ち、 インプット 科学の進歩を患者さんの「価値」に変える。 アウトプット アウトカム RWDを元に「価値」を算出し 事業活動 最適な適応症を選択 財務資本 経営計画2021達成のための XTANDI ソーシャルリスニングにより、 製造資本 各目標達成度のモニタリング 戦略「経営計画2021」 重点戦略製品 「価値」* 「価値」につながる真のニーズをとらえる 知的資本
Slide 23: Appendix
I Appendix Wastellas
Slide 24: RWDを元に「価値」を算出、最適な適応症を選択
RWDを元に「価値」を算出、最適な適応症を選択 24 RWDデータハブ Problem RWD Data Hub • 医薬品の「価値」は治療効果だけではなく、医療 費、生活の質、介護者の負担など、多岐にわたる • 臨床試験のみでの「価値」最適化には、時間と費 生 標準化された 「価値」算出 用がかかる データ 患者データ Solution データ加工の例 「価値」の主要な構成要素（例） RWDを元に、独自に加工したデータハブを構築 • 人口／重みづけ • 直接医療費 • 「価値」の定量化が可能（1日以内） • 機械学習に基づくデータエンハンスメント • 罹患率/生活の質 • 意義のあるサブグル
Slide 25: ソーシャルリスニングにより、「価値」につながる真のニーズをとらえる
ソーシャルリスニングにより、「価値」につながる真のニーズをとらえる 25 ソーシャルメディアからの患者インサイト 認知/センチメント Problem トレンド • 患者の経験を理解することは、患者にとって真に ソーシャル 患者さんがどのような症状 ニーズと機会の把握 に悩み、対処しているか、他 重要なアウトカムを理解するために重要 メディア の疾患との関連性などの洞 競合他社の分析 • 一方で、ソーシャルメディアの投稿から、ノイズを リスニング 察を得る 読者分析 除いて洞察を得るのは困難 シェア・オブ・ボイス 会話分析 Solution Aさんの声 • 自然言語処理技術を駆使して、関連するコ
Slide 26: 長期的な売上予測に基づくマーケティング戦略
長期的な売上予測に基づくマーケティング戦略 26 長期的売上予測 Problem １．モンテカルロシミュレーション • 政府の価格コントロールや競合品のシェア拡大など、複数の 入力データセット A B C 制御不能な要因が影響を及ぼすため、長期の売上予測は （例） （患者数） （競合品） （保険償還） 不確実で困難 • 一方で、通常、さまざまな仮定に基づく一点の推定値のみ 分布の想定 Solution ランダムサンプルの取 1. 売上に影響を与える要因について、それぞれのインパクトと 得と出力のモデル化 𝑁𝑃𝑉 = 𝑓𝑁𝑃𝑉 𝑋𝐴 , 𝑋𝐵 , 𝑋𝑐…
Slide 27: RWDを活用しペイシェントジャーニーをモデル化、市場性を予測
RWDを活用しペイシェントジャーニーをモデル化、市場性を予測 27 ダイナミック・ペイシェント・フロー・モデル Problem Solution Value • 市場性を予測するためには、候補化合物 RWDを活用し、ペイシェントジャーニーを •パイプライン製品予測の堅牢性向上 が実際の治療の中で、どのように取り入 モデル化 •マーケティング戦略に関する洞察 れられるのかを予測する必要がある •患者がどのようなパスを辿るか • これは、特に治療パスウェイが複雑または •ペイシェントジャーニー自体がどう変化するか 発展している疾患の場合、困難 •個々の患者特性や治療履歴を反映 2022年度、1つの
Slide 28: RWEを活用し、臨床試験なしで適応症を拡大
RWEを活用し、臨床試験なしで適応症を拡大 28 プログラフ（タクロリムス）の適応症拡大 Problem 2018年12月 • 米国では肺移植を適応症として承認された免疫抑制剤がなく、 アクセスに課題があることが報告されていた FDA “Framework for RWE” • タクロリムスは臓器拒絶反応を防ぐ薬で、2018年の適応症は 肝臓、腎臓、心臓移植の患者のみ Solution 2019年4月 FDAの新しいRWEフレームワークを活用し、適応を成人および小 プロジェクト承認 児の肺移植患者へ拡大する申請 • 20年間25,000人以上の患者のデータを活用 • フレームワークが示されてか
Slide 29: 人材データの活用と分析によるイノベーティブな組織構造の洞察
人材データの活用と分析によるイノベーティブな組織構造の洞察 29 ピープルアナリティクスのDX Problem 地域ごとの特性 階層構造のロジック • 役職の階層（最大10階層）が多いことが原因で、意 思決定が遅れたり、現場のアイデアが上がりにくく なるなど、イノベーションの阻害要因となっていた % External Workers Solution • HRデータベースを活用し、部下を持つマネー ジャーの割合、部門や国ごとの違い、階層構造など、 多面的に定量分析 Average SPOC Value • 最適な組織構造に関する洞察 →イノベーティブな組織構造への変革を実行中 2022年度、1