われわれは、コクラン・レビューと同等の方法でシステマティック・レビュー（SR）を行った経験が豊富です。コクラン・レビューと同等の方法とは、２つのSRの経験豊富な人たちのグループを作り、独立に論文選択、数値のピックアップ、Risk of Biasの評価などを行い、２つのグループで結果が異なる場合はグループ間で話し合って結論を出す、などが規定されている方法です。また、PRISMA声明に従い、論文選択基準などを明確にして論文にしています。[Miwa2019] [Nishimura2021] [Sugano2018]などがそのような論文になります。

SRの結果の解析には、単純なFixed Effect Modelを用いた解析の他、論文ごとの効果の違いを考慮したMixed Effect Model、あるいは、論文ごとの患者の違いに注目し、アウトカムをモデル化したメタ回帰分析などを行っております。Mixed Effect Modelやメタ回帰分析には、ベイズ統計学や階層ベイズモデルが便利であり、Markov Chain Monte Carlo 法を用いて統計的な解析を行っています。

また、直接RCTによる比較が無い場合でも、プラセボを含む別の対象とのRCTを組み合わせることで、間接的に比較をすることができます。このような手法を薬のネットワークを作ってその中にある薬を比較することから、Network Meta解析と言います。

[Higuchi2017] [Miwa2017] [Miwa2019]は、逆流性食道炎の治癒効果を、ボノプラザンとプロトンポンプ阻害薬（PPI）のネットワークを作って、間接比較したものです。当時ボノプラザンは、ランソプラゾールと比較したRCTはありましたが、それ以外のPPIと比較した試験はありませんでした。RCTでつながっているすべてのPPIをネットワークに入れることで、ボノプラザンと他のPPIとを間接的に比較できるようになりました。また、ベイズ統計学の手法を用いることで、結果を統計的に評価しました。

[Iwasaki2016a]は、高血圧に対するアンジオテンシンⅡ受容体拮抗剤（ARB）のネットワーク・メタ解析をしたものです。ARBのRCTは、もともとの患者の血圧の点で非常に高い血圧の患者を対象としたものもあれば、中程度に高い血圧の患者を対象としたものもあり、ネットワーク内のRCTにはさまざまの背景の患者が混在していました。そこで、ネットワーク・メタ解析において評価するアウトカムを、単純に収縮期血圧の差とするのではなくて、「収縮期超過血圧」というものを収縮期血圧のうち130mmHgを超える値として定義し、この収縮期超過血圧の比を評価しました。というのも、Real World Data分析から、収縮期血圧の差は、治療前の収縮期血圧に拠りますが、収縮期超過血圧の比は、治療前の収縮期血圧に拠らないことを見つけたからでした。収縮期超過血圧の比をアウトカムとすれば、患者背景をある程度揃えることができると考えました。この結果、うまくネットワーク・メタ解析をすることができました。

[Nishimura2021]は、経口糖尿病薬（OAD）のネットワーク・メタ解析を行ったものです。

また、論文にはなっていませんが、メタ回帰分析として、次のようなプロジェクトを行いました。ある手術のアウトカムについて、症例報告も含めてさまざまな論文が出ていますが、どれも術前のコンディションを示すある値とセットになっています。この値を説明変数、アウトカムを被説明変数として回帰分析を行うことで、この値を一定程度引き下げることができれば、アウトカムがどのくらいよくなるのか推定し、その効果（いわばハードアウトカム）を予測することができました。

そもそもReal World Dataがあり、うまく交絡調整することができれば、ネットワーク・メタ解析を用いずとも、市場にあるどのような治療法も比較することができるはずです。[Nakamura2023]では、Medical Data Vision (MDV)社のReal World Dataを用いて、[Nishimura2021]の結果を再現できるかどうか試みました。

References:

[Higuchi2017] Higuchi K, Tango T, Igarashi A, Teng L, Otsuka Y, Iwasaki K. A systematic review and network meta-analysis of comparative efficacy among vonoprazan and proton pump inhibitors for healing of reflux esophagitis. Digestive Disease Week 2017, Chicago, May 6-9, 2017

[Iwasaki2016a] Iwasaki K, Otsuka Y, Takeshima T, Nakamura Y, Shimasaki Y, Uda A, Yamabe K, Kuwabara H, Hiroi S. Using a method of indirect comparison in network meta-analysis to compare efficacy in randomized clinical trials that include patient groups with different attributes. HTAi 2016 Annual Meeting, Tokyo, Japan, May 10-14, 2016.

[Miwa2017] Miwa H, Tango T, Igarashi A, Teng L, Otsuka Y, Iwasaki K. A systematic review and network meta-analysis of comparative efficacy among vonoprazan and proton pump inhibitors for maintenance treatment of reflux esophagitis. Digestive Disease Week 2017, Chicago, May 6-9, 2017

[Miwa2019] Miwa H, Igarashi A, Teng L, Uda A, Deguchi H, Higuchi K, Tango T. Systematic review with network meta-analysis: indirect comparison of the efficacy of vonoprazan and proton-pump inhibitors for maintenance treatment of gastroesophageal reflux disease. J Gastroenterol (2019). https://doi.org/10.1007/s00535-019-01572-y

[Nakamura2023] Nakamura M, Mizoroki K, Iwasaki K, Takeshima T, Ha C, Chida A. Consistency Between Network Meta-Analysis and Real-World Data Analysis: Comparison of Changes in Hemoglobin A1c Levels After Treatment by Oral Antidiabetics in Japanese Patients with Type 2 Diabetes. ISPOR Europe 2023 at Copenhagen 09:00 - 11:30, Wednesday, 15 November 2023. [Nishimura2021] Rimei Nishimura, Mayumi Taniguchi, Tomomi Takeshima, Kosuke Iwasaki. Efficacy and Safety of Metformin Versus the Other Oral Antidiabetic Drugs in Japanese Type 2 Diabetes Patients: A Network Meta-analysis. Advances in Therapy. October 21, 2021

[Okumura2020] Hiroyuki Okumura, Wentao Tang, Kosuke Iwasaki, Shingo Shoji, Takeo Odaka, Atsushi Nakajima.Comparative Efficacy of Linaclotide Versus Other Oral Constipation Treatments in Chronic Constipation: a Network Meta-analysis.SN Comprehensive Clinical Medicine 18 August 2020 .doi.org/10.1007/s42399-020-00467-x

[Sugano2018] Kentaro Sugano. Effect of Helicobacter pylori eradication on the incidence of gastric cancer: a systematic review and meta-analysis. Gastric Cancer. https://doi.org/10.1007/s10120-018-0876-0

臨床試験ではなくてReal World Data(RWD)から作られたevidenceをReal world evidenceと言います。ミリマンは、米国においてはヘルスプラン／健康保険会社のコンサルティング／データウェアハウスの提供を通じてRWDを所有していますが、日本においては独自のRWDを所有していません。その代りに、クライアントの目的に合わせて最適のRWDを推薦し、解析し、査読付学術誌に論文として発表してきています。以下、RWD別にエビデンスを紹介します。

ナショナル・データベース（NDB）は日本の健康保険のほぼすべてのデータを格納する世界にも類のない悉皆性の高いデータベースです。[Mizumaki2023]はNDBを用いて大分大学の水上先生、村上先生、自治医大の菅野先生らと行った研究です。ピロリ菌除菌の負の側面について、除菌前後のさまざまな疾患の発生率をNDBを用いて比較しました。多くの市販のRWDは、過去のビジネスの拡大とともにデータの量も増加しており、逆に言えば長期間追える患者は比較的少ないのですが、NDBは2009年からの全データがあり、一人一人を長期間追跡するのに最適なRWDです。[Igarashi 2023]は横浜市立大学の五十嵐先生と行った心臓弁膜症の治療実態の変遷についての研究です。 その他にも、ミリマン独自研究としてCOVID19の治療の変遷についての研究に関する論文の出版を計画しています。

JMDCの健保組合のデータは、被保険期間のデータ（「分母データ」）、レセプトデータ、健診データから成る、日本のRWDの草分けです。[Sruamsiri2018] は乾癬患者の生物学的製剤を用いた治療の継続率と（治療以外を含むすべての）医療費を、治療薬別に比較したものです。[Nishimura 2022]は２型糖尿病患者について、薬剤種類別に、心血管イベントのハザードを比較したものです。この論文では、次に説明するMedical Data Vision (MDV)のデータセットも併用し、両RWDを比較しました。[Iwasaki2023a]は、JMDCのデータと後ほど説明するDeSCヘルスケアのデータとを合わせて、健保組合と国保の医療費の差を分析したものです。このように複数のRWDを比較してより頑健な結論を導く研究は、我々がもっとも得意とするものです。

MDVの診療データは、DPC病院の入院・外来の会計データおよび血液検査データ、退院時サマリーデータから成ります。[Izumi2023] は心臓弁膜症の型や治療法のクロスセクショナル研究です。[Uno2020]では、多発性骨髄腫の治療パターンの変遷と患者１人当医療費を示しました。[Eguchi2022]では、心不全の繰り返し入院の実態を調査しました。[Kondoh2022]は、特発性肺線維症（IPF）の有病率を、MDVデータとNDBオープンデータを用いて推定しました。また、米国のRWDを用いて米国の有病率を計算し、比較しました。

DeSCヘルスケアのデータは、健保組合のみならず、国保、後期高齢者の分母データ、レセプトデータ、健診データから成ります。ほとんどの病気について有病割合の大きい高齢者が多く含まれるデータである点、死亡日が得られるデータである点、kencomというPersonal Health Record (PHR)を通じて、QOLや生産性に関するデータが得られる点、さらにkencomを使って前向きの調査が可能な点に特徴があります。[Takeshima2023a]は、貧血患者の医療費、QOL、生産性を分析し、貧血という病気の負担について多面的に評価したものです。

リアルワールドデータ社は、日本での電子カルテデータ提供の先駆者です。レセプトの一次利用が診療報酬請求であるのに対して、電子カルテは診療行為そのものなので、医学的な研究においてはより適切だと考えられます。また電子カルテデータと名寄せされたレセプトデータも提供してもらえる点も特長です。[Ono2020]では、このデータベースの電子カルテに書かれた病名をゴールドスタンダードとし、レセプト情報のみを用いて定義した病気（イベント）のvalidation studyを行いました。

[Takeshima2023b]は、NTTデータ社の千年カルテを用いて、REMDACTAというCOVID19治療薬の治験の対照群を再現したものです。RWDの用途の一つとして治験の対照群の代替が期待されています。倫理的には望ましいものの、ランダム化を経ないため、内部妥当性の確保が課題となります。われわれは、RCTの対照群をRWDを用いて再現することを何度か行って発表していますが、当プロジェクトもその一つです。

我々はそれ以外にも多くの異なる種類のRWDを用いて研究を行っています。[Takeshima2017]はウェルビー社のPHRを解析したものです。[Yamamoto2022]はPREVENT社のデータを用いて糖尿病重症化予防の介入を評価したものです。

Reference:

[Igarashi 2023] Igarashi A, Iwasaki K, Takeshima T. Prevalence, Incidence, and Patient Characteristics of Valvular Heart Disease Using the National Database of Health Insurance Claims in Japan-ISPOR Europe Copehagen, 13-15 November 2023.

[Mizumaki2023] Mizukami K, Sugano K, Takeshima T, Murakami K, Mizukami K, Murakami K, Disease trends after Helicobacter pylori eradication based on Japanese nationwide claims and the health check-up database. World J Gastroenterol 2023; 29(4): 692-705

[Sruamsiri2018] Sruamsiri R, Iwasaki K, Tang W, Mahlich J. Persistence rates and medical costs of biological therapies for psoriasis treatment in Japan: a real-world data study using a claims database. BMC Dermatol. 2018 Jul 11;18(1):5. doi: 10.1186/s12895-018-0074-0. PMID: 29996929; PMCID: PMC6042444.

[Nishimura 2022] Nishimura R, Takeshima T, Iwasaki K, Aoi S. Comparison of the effects on cardiovascular events between use of metformin and dipeptidyl peptidase-4 inhibitors as the first-line hypoglycaemic agents in Japanese patients with type 2 diabetes mellitus: a claims database analysis. BMJ Open. 2022 Mar 11;12(3):e045966. doi: 10.1136/bmjopen-2020-045966. PMID: 35277396; PMCID: PMC8919442.

[Iwasaki2023a] Iwasaki K, Ha C, Takeshima T, Sato Y, Hiroi S, Sugiyama T, Terashima G, Hatakama A, Igarashi A. Incidence and Risk Factors for Psychiatric Disorders Across Different Health Insurance Systems in Japan-ISPOR Europe Copenhagen, 13-15 November 2023.

[Kondoh2022] Kondoh Y, Suda T, Hongo Y, Yoshida M, Hiroi S, Iwasaki K, Takeshima T, Homma S. Prevalence of idiopathic pulmonary fibrosis in Japan based on a claims database analysis. Respir Res. 2022 Feb 8;23(1):24. doi: 10.1186/s12931-022-01938-6. PMID: 35135550; PMCID: PMC8822670.

[Izumi2023] Izumi C, Matsuyama R, Asaoka M, Iwasaki K, Takeshima T, Murphy S, Teng L, Igarashi A. Valvular heart disease in Japan: Characteristics and treatment of patients in acute care hospitals in 2019. J Cardiol. 2023 Jul;82(1):29-34. doi: 10.1016/j.jjcc.2023.03.007. Epub 2023 Mar 22. PMID: 36963659.

[Uno2020] Uno S, Goto R, Suzuki K, Iwasaki K, Takeshima T, Ohtsu T. Current treatment patterns and medical costs for multiple myeloma in Japan: a cross-sectional analysis of a health insurance claims database. J Med Econ. 2020 Feb;23(2):166-173. doi: 10.1080/13696998.2019.1686870. Epub 2019 Nov 18. PMID: 31682533.

[Eguchi2022] Eguchi S, Morita Y, Mitani H, Kanegasaki A, Iwasaki K, Yoshikawa T, Kitagawa H, Oyama N. Burden of Repeated Hospitalizations on Patients with Heart Failure: An Analysis of Administrative and Claims Data in Japan. Drugs Real World Outcomes. 2022 Sep;9(3):377-389. doi: 10.1007/s40801-022-00315-5. Epub 2022 Jun 26. PMID: 35753032; PMCID: PMC9392661.

[Takeshima2023a] Takeshima T, Yamamoto Y, Iwasaki K, Ha C, Oishi M, Sato A, Sonoyama Y, Honda N, Niida H, Takeda J. Prevalence, treatment status, medical costs, quality of life, and productivity loss in Japanese adult patients with anemia: a real-world database study. J Med Econ. 2023 Jan-Dec;26(1):1386-1397. doi: 10.1080/13696998.2023.2271752. Epub 2023 Oct 28. PMID: 37849298.

[Ono2020] Yasuhisa Ono, Yusuke Taneda, Tomomi Takeshima, Kosuke Iwasaki, Atsutaka Yasui. Validity of Claims Diagnosis Codes for Cardiovascular Diseases in Diabetes Patients in Japanese Administrative Database. Clinical Epidemiology. 2020 Apr 8;12:367-375. doi: 10.2147/CLEP.S245555.

[Takeshima 2023b] Takeshima T, Hasegawa Y, Asami K, Ha C, Iwasaki K. Reproduction of the Control Group in REMDACTA Trial Using the Millennial Medical Record, an Electronic Health Record Database, in Japan. Poster session 1 of ISPOR 2023 at Boston, 07 May-10 May, 2023.

[Takeshima2017] Takeshima T, Iwasaki K, Inoue H, Hiki T. Relation Between Pain And Treatment/Activity Based On Mobile App Data. HTAi 2017 Annual Meeting, Rome, Italy, June 17-21, 2017.

[Yamamoto2022] Yamamoto K, Iwasaki K, Hagiwara Y, Takeshima T. Effects of Mobile Health-Based Personalized Disease Management Program Intervened by Health Professionals Through a Mobile App and Telephone Interviews in Reducing Medical Costs. ISPOR EUROPE 2022(Nov. 06-09, 2022)

医療費などの「目に見える」コストと異なり、痛みや、待ち時間などの「目に見えない」コストをintangible costと言います。医薬品の価値は、従来は有効性・安全性にのみ焦点が当てられていましたが、最近はintangible costの減少の価値を可視化することが提唱されています。Intangible costの可視化には、マーケティングの領域では古くからよく使われているコンジョイント分析が便利です。

コンジョイント分析とは、２つのカードの好きな方を回答者に選んでもらう調査に基づく分析です。２つのカードには、それぞれ仮想的なシチュエーションが書かれています。例えば、片方のカードには、注射の痛みが５段階の５、注射による副反応の頻度が5%、待ち時間が30分、自己負担額が３万円、もう片方のカードには、痛みが５段階の2、注射による副反応の頻度が10%、待ち時間が5分、自己負担額が5万円と書かれています。この時の「痛み」、「副反応の頻度」、「待ち時間」、「自己負担額」をアトリビュートと呼びます。各アトリビュートにはレベルがあります。例えば「待ち時間」のアトリビュートには「5分」「30分」「1時間」といったレベルが設定されています。コンジョイント分析では、複数の回答者にいろいろな組み合わせの２枚のカードのどちらかを選んでもらった結果から、各アトリビュートの各レベルのutilityを推定します。Utilityが推定できれば、自己負担のアトリビュートのutilityを使って、各アトリビュートの各レベルを金銭換算することができます。たとえば、「待ち時間30分」のutilityが「自己負担額」のアトリビュートの6000円のutilityと等しいのならば、待ち時間30分は6000円と金銭換算できることになります。

[Goto2017a]および[Goto2017b]は、乳がんおよび前立腺がんに用いられるリュープリンの６か月徐放剤の３か月徐放剤に対する価値を推定するために、注射１回分のintangible costを可視化したものです。

[Hosogaya2021]は、 バロキサビル・マルボキシルの他のインフルエンザ治療薬に対するintangible costを、経路、治療期間、服薬頻度の点から可視化したものです。

[Hosogaya2023]は、COVID19に対する経口抗ウィルス薬について、国産／海外産、経口薬の形状、服薬パターンの点から選好を可視化しました。

[Morita2023]は、自己負担額の代りに消費税増税をアトリビュートとして、さまざまなCOVID19対策（検査、ワクチン、治療薬、行動規制、インバウンド規制）の選好を可視化しました。

Reference:

[Goto2017a] Goto R, Uda A, Hiroi S, Iwasaki K, Takashima K, Kurebayashi J. Cost analysis of leuprorelin acetate in Japanese premenopausal breast-cancer patients: comparison between 6-month and 3-month depot formulations. J Med Econ. 2017 Aug 16:1-7.

[Goto2017b] Goto R, Uda A, Hiroi S, Iwasaki K, Takashima K, Oya M. Cost analysis of leuprorelin acetate in Japanese prostate cancer patients: Comparison between 6-month and 3-month depot formulations. J Med Econ. 2017 Aug 16:1-8.

[Hosogaya2021] Hosogaya N, Takazono T, Yokomasu A, Hiroi S, Ikeoka H, Iwasaki K, Takeshima T, Mukae H. Estimation of the value of convenience in taking influenza antivirals in Japanese adult patients between baloxavir marboxil and neuraminidase inhibitors using a conjoint analysis. J Med Econ. 2021 Jan-Dec;24(1):244-254. doi: 10.1080/13696998.2021.1877150. PMID: 33470138.

[Hosogaya2023] Hosogaya N, Takazono T, Kurazono K. et al. Estimation of Intangible Costs for Factors Associated with Oral Antiviral Drugs for COVID-19 Treatment: A Conjoint Analysis in Japan. Adv Ther (2023). June 12, 2023.

[Morita2023] Morita I, Kurazono K, Yoshida M, Hiroi S, Iwasaki K, Takeshima T, Ha C, Igarashi A. Preferences and values for government policies on infectious disease outbreaks and epidemics for the Japanese population: a conjoint analysis. J Med Econ. 2023;26(1):793-801. June 20, 2023

ミリマンはアクチュアリーのコンサルティング会社です。アクチュアリーは保険ビジネスの健全な発展を職務とする専門職です。健康保険も保険の一種であり、民間健康保険が機能している米国はもちろん、公的保険の保険者が競争しているドイツなどでも、ヘルスケア・アクチュアリーは社会にとって重要な存在です。

ミリマンは、米国においては、特に製薬会社をクライアントとして、健康保険制度の改革のシミュレーションを行っています。[Fitch2008]は、米国の健康保険制度、特に糖尿病治療薬の自己負担額について、保険者の負担する医療費の点から最適な額を推定したものです。自己負担額が大きいとその治療薬について保険者の負担は小さくなる一方、アドヒアランスが悪くなり、その結果合併症の発生率が高くなり医療費も増加します。逆に自己負担額が小さいとアドヒアランスは良くなりますが、治療費の保険者負担は大きくなります。保険者、すなわち保険料負担者にとって最適な自己負担額があるはずですが、それはいくらなのかをシミュレーションによって推定しました。[Fitch2013]は、オバマケアによって無保険者が減少した場合のC型肝炎治療者の増加について予測したものです。

一般に、社会をシミュレーションする上でのもっとも困難な点は、相互作用性を組み込む点です。社会とは人間の集まりであり、人間はそれぞれが影響を与えながら自分の行動を決めるため、相互作用性は社会シミュレーションの根幹です。しかし、三体問題（互いの重力が相互作用する３つの物体の運動がどのようなものかを問う問題）のような比較的単純な問題すら解析解が求まらないことからわかるように、相互作用性をシミュレーションすることは、単純なことではありません。Agent-Based Model(ABM)は、相互作用を加味できるモデルの中で、もっとも簡単なモデルです。

ABMは、コンピューター上に「Agent」と呼ばれる対象を設定し、Agentの相互作用を定めるルールを設定し、Agentたちに自律的に判断し行動させて、それを観察するモデルです。[Itsumura2023]は、あるCOVID19治療薬の治療薬をめぐって、患者および医師をAgentとして、感染者数を時間とともに設定すればその治療薬の処方数がどのように変化するのかを観察しました。その薬剤が処方されればされるほど、その薬剤を処方することを選択する医師の数が急速に多くなるという相互作用を仮定しました。シミュレーションにはNetLogoというABM専用のプログラム言語を使いました。[Iwasaki2016b] は、現在でも厚労省が自己負担割合変更の際のシミュレーションに用いている長瀬式（自己負担割合と医療費との間の関係式）をさまざまなパラメータとABMを用いて再現し、長瀬式の構造を明らかにしました。[松山2015]はABMを用いて保険会社が市場規模，売上を確保するための価格設定，アンダーライティング（契約の引き受けの可否を判断），健康増進プログラムの実施を検討しました。その他にも、地域医療構想などの政策が地域医療をどのように変え、その結果ある薬剤の売り上げがどのようになるか、またその結果その地域の住民の健康寿命がどのように伸びるか、といったシミュレーションをABMを使って行っています。

Reference

[Fitch2013] Fitch K, Iwasaki K, Pyenson B, Engel T. Health Care Reform and Hepatitis C: A Convergence of Risk and Opportunity. Milliman Client Report. December 2013.

[Fitch2008] Fitch K, Iwasaki K, Pyenson B. Value-Based Insurance Desings for Diabetes Drug Therapy: Actuarial and Implementation Considerations. Milliman Client Report. December 2013.

[松山2015] 松山科子、小泉洋夫、岩崎宏介。エージェントベースモデルを用いた生命保険の販売戦略の検討。計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2015、函館市、2015年11月18－20日。

[Iwasaki2016b] Kosuke Iwasaki. Application of Agent-based Modeling (ABM) to Health Care Reform. IAAHS. ST. JOHN’S COLLOQUIUM – JUNE 2016 [Itsumura2023] Itsumura N, Kurazono K, Hiroi S, Ha C, Iwasaki K. What Factors Influence the Prescription of Oral Antivirals for COVID-19 in Japan? ̶ a State Transitional Agent-Based Model Analysis - ISPOR Europe 2023 at Copenhagen 09:00 - 11:30, Wednesday, 15 November 2023.

製薬会社のEmbedded Value(EV) とは、現在所有するライセンス・製品ごとに将来の確率論的キャッシュフローを予測し、それをハードル・レートで現在価値に割り引いた額の合計です。これは投資家から見た会社の価値に理論的には一致します。すなわち、EVが増加すれば株価は上がり、EVが減少すれば株価は下がります。したがって、EVの変化は株価の変化を説明することができます。

EVは、法定会計による資本額とは異なります。製薬会社のような長期的なキャッシュフローを取り扱うビジネスは、通常の会計原則では期間対応を適切に行う仕組みにはなっていません。例えばあるライセンスを買った場合、そのすべてが資産に計上できるわけはありません。このため、ライセンスをたくさん買った場合は、それらがどれほど確実に将来の収益に貢献することが予測されたとしても、一時的に資本は減ることになります。このように法定会計の資本額は、会社の真の価値を反映しているとは言えません。

EVはすでに多くの生命保険会社が、経営判断に用いています。生命保険ビジネスも長期のキャッシュフローを取り扱う点で製薬会社と同じ性質があります。生命保険は販売時に一定額を販売手数料として営業職員・代理店などに支払い、その分は将来のキャッシュフローでカバーされます。したがって売れれば売れるほど法定会計上は損がでるということになります。[日本アクチュアリー会1992]は、「自由化等の環境変化により、高度な経営判断を要することとなる経営者としては、自らの活動の成果を把握したいという欲求が、強まっていくものと考えられる。『現在の経営成績の状況』、すなわち『経営成績は改善しているのか、悪化しているのか』、『会社は発展しているのか、どうか』を適切に表示する、期間損益を適切に把握し得る会計制度が必要となる」として、保険成績や期間損益を的確に把握する内部管理会計の必要性を訴えています。EVはその一つの回答でした。

製薬会社のEV計算のコアは、将来キャッシュフローの予測です。例えば今第２相試験が終わったばかりのライセンスがあるとすれば、その将来のキャッシュフローは少なくとも次のような因子に影響されます

• 将来の患者数、患者の治療割合、治療のうちのその薬剤のシェア
• その薬剤の薬価（および仕切価格）、生産コスト（限界費用）
• その薬剤の第３相試験成功確率
• 外部環境（行政、経済、競合など）

これらの因子を、因子間の相互作用も含めて確率論的に予測し、その予測をベースとして将来のキャッシュフローを予測し、その将来のキャッシュフローの予測からEVを計算します。

EVを使えば、例えば次のような事象が起こった場合に会社の価値がどれほど増減するのかを試算することができます。これは荒海を渡る時の羅針盤の役目を果たします。

• 予想された第３相試験成功確率を下方修正した時
• 競合の薬価が予想よりも高いものがついた時
• 関連する行政施策が順調であることが判明した時

Reference

[日本アクチュアリー会1992]日本アクチュアリー会.　責任準備金を巡る諸問題について. 1992年2月