パイプラインデータベース【Drug Database】が世界で使われる理由と機能を徹底解説

医薬品開発が年々複雑化し、成功確率を少しでも高めるためには、開発戦略や戦略立案の精度が今まで以上に重要になっています。

差別化されたパイプラインの構築、リスクの最小化、そして事業性評価に裏打ちされた意思決定——こうした要素は、もはや感覚や経験だけでは導き出せません。

加えて、近年はライセンスインや共同開発の機会が増加し、候補探索のスピードと正確性が競争力を左右する時代に突入しました。

承認や申請を見据えた規制戦略の立案にも、精緻なデータに基づく判断が求められます。

競合分析やマーケットインサイトを活用し、グローバル市場での立ち位置を見極めるには、体系化された情報が不可欠です。

そうした背景の中で注目されているのが、医薬品に特化したデータベースである世界で活用されているグローバルデータ社の医薬品データベース 「Drug Database」です。

本記事では、医薬品データベースの活用意義とともに、Drug Databaseの持つ価値や他にはない利点について、実務視点で分かりやすく解説していきます。

なぜ、包括性の高いパイプラインデータベースの活用が必須なのか

包括的医薬品・開発品データベースに求められる情報と機能

医薬品の研究・開発に関わるあらゆるフェーズで、信頼できる情報が欠かせません。製薬企業が包括的データベースに求める要素とは、単なるデータ量の多さではなく、意思決定を下す上での実用性と信頼性です。

具体的には、世界中の開発パイプラインや承認薬に関する正確で最新の情報が、網羅的に整理されていることが第一の要件です。これにより、自社パイプラインの位置づけや、競合との差別化ポイントを可視化できます。

加えて、単なる情報収集にとどまらず、社内の多様な部門で活用できるよう、検索性・分析性にも優れている必要があります。例えば、開発段階や作用機序、適応疾患別にフィルターをかけられる柔軟な検索機能は、日々の分析業務を支える基盤となります。

さらに、定量的な予測モデルや市場評価などの分析要素を備えていれば、戦略立案やポートフォリオの最適化にもつながります。このように、包括的なデータベースには、信頼性・網羅性・分析機能・検索性・継続的な更新といった複数の要素がバランスよく備わっていることが求められます。

研究初期の化合物から全世界の製品収集する網羅性

開発初期の段階では、わずかな手がかりから将来の可能性を見極めなければなりません。そのため、研究初期の化合物に関する情報までを含む網羅性の高いデータベースは、製薬企業にとって大きな支援となります。

また、情報の対象は特定地域や大手企業に限るべきではなく、世界各国の中小企業やアカデミアからの開発品、さらには希少疾患やニッチな領域に至るまで、多岐にわたる必要があります。このような包括的収集により、未開拓のパートナーシップ機会や競争優位となる技術の発掘が可能になります。

加えて、時系列での開発状況や企業ごとの変化も追跡できれば、市場の動向やトレンドの把握にも役立ちます。つまり、単に情報の件数を積み上げるのではなく、内容の深さと広さを兼ね備えてこそ、真に「網羅的」と言えるのです。

多面的な分析を支える検索・比較ツールを装備

医薬品データベースは、蓄積された情報をいかに「使える形」に変えるかが問われます。特に製品や企業の比較を通じて戦略を立案する場合、検索機能や比較ツールの柔軟性が実務に直結します。

例えば、疾患領域別、開発段階別、適応症、標的分子、開発企業、地域別といった多軸でのフィルタリングは、目的に応じた分析を迅速に実行する鍵となります。加えて、複数候補を横並びで表示し、機能や進捗状況を視覚的に比較できる機能は、開発品の優位性評価を容易にします。

こうしたツールが備わっていれば、開発部門のみならず、経営、ライセンス部門、マーケティングに至るまで多くの部署での活用が可能となり、社内全体の意思決定スピードも向上します。情報の質を最大限に引き出すためにも、検索性と比較機能は不可欠な要素です。

適切な方法論に基づいた予測と分析

開発のリスクを評価し、成功確率や将来的な市場性を見極めるには、単なる事実情報では足りません。そこで有効なのが、統計モデルや実績データに基づく予測分析が組み込まれたデータベースです。

例えば、過去の成功事例や失敗要因を踏まえた承認確率の推定（LoA）や、市場規模や競合環境を考慮した収益予測（NPVモデル）は、投資判断において非常に役立ちます。これらは、科学的根拠に基づいたモデルであることが前提となり、ブラックボックス化されていない透明性も求められます。

また、こうした分析結果がグラフやチャートなどで視覚的に示されていることで、経営陣や非技術部門への説明も容易になります。要するに、信頼できる方法論に基づいた予測機能があれば、戦略判断の精度を大きく引き上げることができるのです。

信頼できるデータソースと一貫した更新体制

いくら情報が豊富でも、それが古かったり誤っていたりすれば、判断を誤る原因となります。そのため、信頼性の高いデータソースと、整備された更新体制は不可欠です。

データの出典が企業の公式発表、当局の認可情報、査読付き文献、学会報告、臨床試験レジストリなど多様であるほど、内容の正確性が担保されます。さらに、それらの情報が収集されてから反映されるまでのスピードも重要です。リアルタイムまたは定期的な更新が行われていれば、常に最新の状況に基づいた判断が可能となります。

加えて、更新内容がどこに反映されたかが明示されていると、ユーザーは安心して活用できます。このように、情報の信頼性を維持するためには、単なる一次情報の収集にとどまらず、検証・更新プロセスを含めた運用体制そのものが問われているのです。

パイプラインデータベース【Drug Database】とは？活用方法と機能

グローバルデータ社の「Drug Database」とは？

医薬品開発における意思決定には、極めて多くの情報と的確な判断が求められます。そのような判断のベースとなるのが開発品や医薬品の情報です。これら医薬品の包括的なデータベースを製薬業界の担当者は活用します。

今回ご紹介するデータベースは全世界の製薬業界で活用されていることで知られる市場調査会社グローバルデータが提供する「Pharma Intelligence」サービスの中のコアモジュールである「Drug Database」モジュールを活用することがおすすめです。

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医薬品・開発品のデータベースに求められる条件は多岐にわたります。網羅性、検索性、分析機能、予測の信頼性、そして一貫した更新体制の5点が、製薬企業にとっての実務に直結する要件です。

グローバルデータの「Drug Database」は、まさにこれらを高水準で満たしている点で、包括的かつ実用的なデータベースとして評価されています。

網羅性という点では、研究初期の化合物から上市済み製品に至るまで、全開発ステージを対象とし、世界中の企業・研究機関が手がけるパイプライン情報を広くカバーしています。

次に、検索性と比較機能も高く設計されています。疾患領域や開発段階、作用機序、企業名など多様なフィルターを用いて、目的に応じた迅速な抽出が行えます。さらに、承認確率の推定や市場ポテンシャルの数値化といった定量的アプローチも組み込まれており、定性的な情報だけに頼らない評価が可能です。投資判断に直結するLoA（Likelihood of Approval）やNPVモデルといった指標が、説得力のある根拠として活用できます。

また、予測や分析に用いられる方法論は、過去の実績データと統計モデルに裏打ちされており、透明性のあるロジックが提示されています。

最後に、データソースと更新体制に関しても、グローバルデータは信頼性を重視しています。各種規制当局の発表、企業の公式情報、学術文献、学会報告、臨床試験登録情報など多様な一次情報を収集し、継続的に検証・更新を行う体制が整備されています。

その結果、常に鮮度の高い情報にアクセスできる環境が提供されているのです。

このように、グローバルデータのドラッグデータベースは、製薬企業が求めるあらゆる要件を包括的にカバーし、研究開発から事業戦略まで幅広い用途に応じて活用できるプラットフォームとしての機能を果たしています。

以下では、医薬品の包括的な製品データベースを構成する主要な方法論と機能についてそれぞれ解説します。

医薬品の売上予測を把握：Drug Sales and Consensus Forecast

製薬業界において、開発判断や事業性評価に対してコンセンサス予測が幅広く活用され、製薬会社の経営層、担当者のみならず投資家にとっても有益な情報源となっています。

こうした業界標準の売上予測値としてコンセンサス予測を、GlobalDataのドラッグデータベースでも採用しております。

ドラッグデータベースには、開発品、医薬品の売上予測が一元的に収録されており、予測の平均値（コンセンサス）に加え、個別の予測値も確認できます。これにより、特定の医薬品がどの程度市場で成功する見込みがあるのか、より客観的かつ比較可能なかたちで検討することが可能です。

例えば、新たに導入を検討しているライセンス候補品について、同種・同効薬と比較しながら売上ポテンシャルを数値ベースで確認することができれば、導入後の事業計画策定もより具体的になります。また、上市済み製品についても、今後の成長性を数年先まで予測したデータを活用することで、リソース配分や営業戦略の見直しにも活かせます。

なお、コンセンサス予測は、開発品を網羅的にカバーするものの初期段階の場合は予測は難しく開発中期から後期の開発品を対象としています。また、コンセンサス予測はあくまでもアナリストの見解に基づくものであり、必ずしも将来の正確な売上金額を保証するものではないことは踏まえて活用の必要があります。

グローバルデータのドラッグデータベースでの各医薬品の売上には、コンセンサス予測を採用、クライアントが社内外のコミュニケーションやプレゼンテーションにおいても説得力のある資料として活用されています。

承認申請の進捗を可視化：Regulatory Milestones Tracker

医薬品の開発には、複雑で長期にわたる規制プロセスが伴います。

グローバルデータのドラッグデータベースには「Regulatory Milestones Tracker」ツールが含まれ、承認申請の進捗状況を的確に把握することを可能にしています。

開発部門やレギュラトリーアフェアーズ部門をはじめ多くの担当者にとって、開発戦略の設計や競合対応などに活用されています。

このツールでは、各医薬品の規制上の主要マイルストーン、たとえばIND申請、Phase移行、NDA/BLAの提出、承認可否の判定、審査結果などの必要な情報を効率よく抽出できます。

さらに、マイルストーンの情報には各国規制当局に関する情報も含まれており、グローバルでの申請戦略を立てる際にも活用範囲は広がります。地域ごとの規制動向を比較することで、リスク回避やチャンスの最大化にもつなげることができます。

ドラッグデータベースで活用できる「Regulatory Milestones Trackerツール」は、開発プロジェクトを時系列で管理・評価し、戦略立案やタイミング調整において、実務レベルで効果的に活かせるツールです。

開発リスクの見える化と、競合の一歩先を行くための判断材料を得るうえで、非常に実践的な価値を持っています。

開発品の承認確率を定量評価：Likelihood of Approval（LoA）

医薬品開発において、投資判断やプロジェクトの優先順位付けを行う際、定量的な裏付けが求められる場面は少なくありません。

グローバルデータのドラッグデータベースでは、開発品の承認されるで確率「Likelihood of Approval（LoA）」を算出しています。これにより、開発段階にある製品が最終的に承認に至る可能性が高さと確率を客観的な分析情報として活用できます。

LoAとは、特定の医薬品候補が承認に至る確率を段階別（前臨床、フェーズI～IIIなど）に示す指標です。

グローバルデータのDrugs Databaseでは、過去10年以上にわたる膨大な臨床試験と承認結果のデータを機械学習で解析し、これらの確率を疾患領域別やモダリティ別に定量化しています。

LoAは社内の意思決定だけでなく、ライセンス活動でも活用されています。ライセンス候補の選定、共同開発の初期交渉段階の製品などの評価に同社のLoAが客観的な数値として活用されています。

開発品の将来性を裏付ける定量情報を元にする同社の方法論は、評価額の妥当性が高いと評価されています。さらに、LoAはあらゆるイベント（臨床試験の結果の発表など）により数値がアップデートされますので、常に最新の承認確率を把握できるとともに、過去の履歴もイベントと共に参照が可能です。

このように、LoAを戦略判断の一要素として取り入れることで、開発資源の最適配分やリスクマネジメントの質が向上します。開発品の将来を読み解くうえで、LoAは信頼できるコンパスとなり得るでしょう。

CMO・CDMOの情報：PharmSource

製薬企業は研究開発活動の効率化を進める中で、外部パートナーとの連携を積極的に取り入れる傾向が強まっています。とりわけCDMO（受託開発製造機関）との協業は、開発スピードの向上やリソースの最適化に直結するため、戦略的な意味合いが一層大きくなっています。

PharmSourceは、このような外部委託に関する契約や提携の動向を網羅的に把握できるデータベースです。開発フェーズ、製品タイプ、技術領域、疾患分野など、多面的な検索軸に基づいて過去の契約実績を分析できるため、特定の分野における提携傾向や主要な受託先の特徴を客観的に捉えることが可能です。

また、定量的なデータに基づいて業界の委託トレンドを可視化できるため、委託戦略の立案や提携候補の評価にも応用できます。たとえば、需要の集中が進んでいる技術領域や、急速に契約数を伸ばしているCDMOの動向を早期に把握することで、自社の意思決定にスピードと精度を加えることができます。

M&A・ポートフォリオシナリオ分析：Merger Analyzer

ドラッグデータベースに含まれる「Merger Analyzer機能」は、単なるM&A支援ツールではなく、製薬企業の製品ポートフォリオを横断的に比較・評価するための高度な分析基盤です。

特に、複数企業の医薬品開発パイプラインや上市済み製品を、疾患領域や開発段階別に俯瞰し、戦略的に整合性のあるポートフォリオ構築を目指す場面で力を発揮します。

このツールの大きな特長は、企業間の製品群を「重複」「補完」「ギャップ」という3つの視点から整理し、将来的な開発リスクの分散やマーケットカバレッジの拡大可能性を可視化できる点にあります。

Merger Analyzerツールを活用することで、複数社の製品ポートフォリオを並列で比較できます。

これにより、提携候補の選定、事業提携、共同開発、多様なアライアンス戦略の可能性シナリオをデータベース上で検討、分析することが可能です

以上のように、Merger AnalyzerルールはM&Aありきの評価ではなく、「自社と他社の製品・開発パイプラインを多角的に比較し、最適なポートフォリオ戦略を描く」ための実務的なツールです。

中長期的な事業戦略を検討する製薬企業にとって、競合との差別化や開発資源の再配分を見直す上で不可欠な分析視点を提供します。

自社・他社製品の価値を評価：NPV Model

製薬会社が開発品への投資判断を行う際、NPV（Net Present Value：正味現在価値）分析は広く採用されている手法の一つです。

これは、膨大な開発費と長期にわたるタイムラインを伴う新薬開発において、限られたリソースをどこに集中させるべきかを見極めるために不可欠な視点を提供するためです。

ドラッグデータベースの「NPV Modelツール」では、将来の売上予測に加え、疾患別の患者数予測、地域市場の成長性、上市時期などの情報を統合し、各開発品が生み出す可能性のある経済的価値を現時点で評価できます。

この評価は、通常7年間の予測期間とその後10年間の追加予測を基に計算され、開発中の製品であっても、収益性を客観的な数値で比較・判断できる点が特徴です。

複数のパイプライン候補を同時に評価したい場合や、どの領域に投資を集中すべきかを判断したいなどポートフォリオ分析がデータベース上でも行うことが可能であり、このモデルは大きな力を発揮します。

NPV Modelはポートフォリオ全体の再構築や、ライセンスイン／アウト戦略、M\&A案件における資産価値の把握など、多様な場面で応用、インタラクティブな設計により、任意の疾患、地域、期間を条件にシミュレーションを繰り返せるため、柔軟かつ戦略的な判断が可能となります。

NPV Modelは単なる収益シミュレーションを超え、開発テーマの取捨選択や事業ポートフォリオの構築において、不可欠な戦略ツールとして位置づけることができます。

医薬品情報を軸にした戦略立案にグローバルデータ社のDrug Database

新薬開発の現場では、研究成果やアイデアの斬新さだけでは成功を保証できません。開発をビジネスとして成立させるには、いかに精緻な戦略を立案できるかが鍵となります。

そして、その戦略の根幹を支えるのが、医薬品に関する高精度で体系的な情報です。

Drug Databaseでは、製品開発の進捗状況、モダリティ別のトレンド、企業ごとの開発パイプラインなど、広範な情報が統合されています。

こうした情報は、製品開発だけでなく、ポートフォリオ全体の構築や再構成といった経営判断にも直結します。たとえば、特定の疾患領域に複数の開発品が集中している場合、その重複を見直す判断が生まれるかもしれません。

多角的な情報統合による戦略の深度化

戦略を立てる際には、単一の指標や一時的な流行に依存することなく、多角的な観点から状況を把握することが求められます。

Drug Databaseでは、疾患領域、作用機序、地域別開発状況、提携動向、商業化の実績など、複数の軸から情報を抽出・組み合わせることが可能です。

このため、例えば「自社の開発候補が海外市場で通用するかどうか」を検討する際にも、現地での競合状況、過去の承認実績、薬価傾向などを具体的に照合しながら、戦略を練ることができます。

言い換えれば、仮説ベースではなく、エビデンスに基づいた戦略構築が実現できるということです。

戦略立案と現場意思決定のギャップを埋める

研究部門と経営層の間で、目指す方向が食い違うことは珍しくありません。

その原因の一つは、意思決定の基盤となる情報が部門ごとに異なることにあります。たとえば、研究チームは疾患の治療意義に焦点を当てる一方、経営陣は商業的な見通しに重点を置きます。

Drug Databaseが提供するのは、両者をつなぐ共通の「情報基盤」です。数値や事例を通じて共通言語を持てるため、異なる視点からの合意形成がスムーズになります。

さらに、戦略立案に関する資料や提案書の精度も向上し、社内外のステークホルダーを納得させる材料としても有効です。

医薬品開発に関わるあらゆるステークホルダーにとって、情報の精度と迅速な把握は、戦略遂行の土台を支える要素です。Drug Databaseは、こうしたニーズに応える形で、製品情報、開発ステージ、競合状況、提携履歴、試験進捗、薬価予測など、多面的な情報を統合的に提供します。

その中でも特筆すべき点は、単なる情報集約にとどまらず、判断材料としての質を高めてくれる点です。例えば、パイプライン戦略を構築する際には、作用機序や対象疾患、競合企業の動向を横断的に把握することで、将来的な市場ポジションの優位性を事前に予測できます。

また、事業性の検証においても、マクロ視点から市場ニーズを確認し、ミクロ視点で類似製品との違いを明確にできるため、投資判断の妥当性が裏付けられます。

さらに、他モジュールとの連携によって、製品開発から上市後の展開に至るまでの全フェーズで、適切な意思決定が促進されます。市場アクセス、ライセンス提携、競合比較、リスク評価といった分野においても、統一された視点からデータを横断的に活用できる仕組みは、日々変化する医薬品市場に対応する上で極めて有用です。

これらのことから、Drug Databaseは、開発部門や経営層のみならず、事業開発、マーケティング、ライセンス戦略などの複数部門にとって、共通の情報基盤として活用できる汎用性を持っています。

断片的なデータでは得られなかった“納得感ある意思決定”が実現しやすくなるという点で、医薬品ビジネス全体の意思決定の質を底上げする力を備えていると言えます。

Drug Databaseは、医薬品産業における「情報を活用した経営の質的転換」を支援する存在であり、今後さらに複雑化・競争化する業界において、信頼できるナビゲーションツールの一つとして位置付けることができるでしょう。

パイプラインデータベース【Drug Database】が世界で使われる理由と機能を徹底解説

• 医薬品の開発戦略に必要なデータを統合的に取得できる
• 臨床段階や地域別の進行状況がひと目で把握できる
• 承認済み医薬品の適応症や競合薬の動向を可視化できる
• 競合分析に必要な多面的な指標を一元的に取得できる
• 開発候補の探索精度が高くスクリーニングが迅速である
• 共同開発やライセンスインの対象候補を容易に絞り込める
• 特許情報や規制対応などのリスク要因を早期に把握できる
• 市場規模と成長予測をもとにしたマーケットインサイトが得られる
• 検索機能が詳細かつ柔軟で精度の高いデータ抽出が可能である
• 特定企業のポートフォリオ戦略や開発傾向を分析できる
• データの更新頻度が高く、常に最新の情報を活用できる
• 他のモジュールと連携することで戦略立案の幅が広がる
• 製薬業界に特化したインターフェースで直感的に操作できる
• リスクマネジメントと機会発見の両面で実務支援となる
• 差別化ポイントを定量的に示す情報が網羅されている

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