KバイオにAIをプラス
「AIペルソナ」でマーケティングの文法を変える

[비즈한국] AI（人工知能）の波が産業全体を覆っている。日常生活はもちろん、企業経営のほぼすべての領域において、AIの導入は選択ではなく必須となった。製薬バイオ産業も例外ではない。政府が「ABCD（AI・Bio・Culture・Defence）」産業を次世代の国家成長軸として育成すると発表し、AIとバイオの融合はもはや遠い未来の話ではなくなった。AIが製薬バイオ産業の研究開発から臨床、生産に至るまでどのような変化をもたらすのか、そしてこれを制度的に裏付けるための課題は何かを探る。

製薬バイオ業界のAI（人工知能）活用法が進化している。数万個の新薬候補物質の中から有望な物質を選び出して効率的にR&D（研究開発）段階を終えるだけでなく、仮想の顧客モデルである「AI仮想ペルソナ」を生成してマーケティングに活用しようとする試みだ。AIペルソナとは、単なる「ソウル在住40代男性」のような人口統計学的な情報ではなく、膨大なデジタル行動データに基づき、実際の顧客の傾向、関心事、行動パターンをそのまま模写した仮想のターゲットを指す。

グローバルヘルスケアデータ統計専門企業IQVIAは、昨年11月にソウルで開催したインサイトフォーラムで、AIがどのように製薬マーケティングのパラダイムを変えているのか、具体的な実務事例を紹介した。核心は、仮想ペルソナを通じた精密ターゲティングである。

IQVIAの分析によると、医療専門家（HCP）の40%は6ヶ月ごとに診療および処方傾向を変える。その一方で、既存の製薬会社がマーケティングのためにターゲットリストを更新する周期は通常12〜36ヶ月に達する。マーケティング戦略が市場の変化のスピードについていけていない状況だ。

これに対しIQVIAは、AIを活用してSNS活動、検索キーワード、学術誌購読履歴など約40億個のデジタル活動データをリアルタイムで分析し、個人の固有のオンライン行動パターンと心理的特性を意味する「デジタル指紋」を導き出した。特定の疾患や薬物に関心を持つ可能性のある潜在顧客を見つけ出し、彼らがどのような悩みを持ち、どのような経路で意思決定を行うのかを追跡すれば、彼らのニーズを即座に反映できるという判断からだ。

このようなアプローチは、AIペルソナの商業的可能性を垣間見せた。ジェラルディン・ジョンIQVIAオムニチャネルマーケティング事業部総括は、フィリピンの事例を挙げて具体的な成果を説明した。IQVIAはフィリピンの肥満市場データをAIで分析した結果、28〜45歳の肥満女性が病気治療だけでなく、外見管理と精神的なウェルビーイングを重視している点に着目した。

ジョン総括は「このAIペルソナはヨガやファッションに関心が高く、FacebookやYouTubeを通じて健康情報を得ており、ストレス管理のためにアロマセラピーを活用する特徴を見せた」とし、「減量という直接的なメッセージではなく、彼女たちが好むライフスタイルコンテンツでアプローチした結果、ターゲットの精度が15倍高まった」と説明した。

比較的患者数が多くない疾患においても、AIペルソナの真価は際立つ。患者数が少なくても、疾患の情報や治療法を探すためにオンラインで活動している以上、彼らのデジタルな痕跡を把握することで隠れた患者を見つけ出すことができるためだ。

オーストラリアでC型肝炎患者を対象に行ったプログラムは、このようなAIペルソナアプローチの有効性を示す事例だ。C型肝炎は注射器の共同使用や再使用、輸血、血液透析、性接触、母子垂直感染などを通じて伝播する感染症で、社会的偏見のために患者は診断を受けることを嫌がったり、隠そうとする傾向が強い。感染リスクにさらされている事実すら知らない場合も多い。

IQVIAはAI分析を通じて、C型肝炎患者たちが病院のウェブサイトではなく一般的なライフスタイルウェブサイトに滞在していることを発見した。そこで該当のライフスタイルウェブサイト上で、地域別に診療可能な医療スタッフのリストを表示し、相談へとつなげるバナーを掲示するなどのキャンペーンを実施した。その結果、キャンペーンを実行した地域の病院ウェブサイトへの訪問者数が約71%増加した。

AIペルソナの導入は、製薬会社のコスト効率化にもプラスに働く。IQVIAによると、AIインサイトを適用したキャンペーンは既存のデジタルマーケティング比で2〜3倍高い成果を上げ、あるグローバル製薬会社はROAS（広告費対売上高）8対1を記録し、広告費に対して8倍の売上効率を達成した。

AIペルソナはマーケティング以外にも、臨床試験、特に患者募集でも活用できると期待を集めている。通常、臨床試験の参加者1人を募集し管理するだけで1,000万ウォン以上のコストがかかるが、臨床試験の選定および除外基準を学習したAIモデルが電子診療記録（EMR）やデジタル行動データを分析し、条件に合致する候補群を見つけ出すことができる。さらに、膨大な患者データに基づき作成されたAIペルソナがプラセボ（偽薬）投与群に代替することで、実際に募集する患者数を減らし、コストと時間を短縮することも可能だ。

ただし限界もある。米国を除けば、専門医薬品のDTC（消費者向け直接販売医薬品広告）が制限されており、疾患認識改善キャンペーンなどで迂回しなければならないといった規制が存在するためだ。

ジョン総括は「AIペルソナはどのようにコミュニケーションをとるかを設計することを可能にし、治療へのアクセス性や治療導入を支援する際にも、どのトピックがより共感を呼ぶかを把握するのに役立つ」とし、「単独で使っても良いが、伝統的な方法と組み合わせれば、スピードは速まり、深みも増すだろう」と述べた。