ビジネスモデルと事業戦略
概要
プラットフォームという
ビジネスモデル
メドピアの事業で展開するプロダクトは、Platform ProductとClient Productという2つに分かれます。
※横にスクロールできます
Platform Productというのは、医師や患者さんといったユーザーに価値を提供するプロダクトです。基本的には無料で提供されています。Client Productというのは、このPlatform Productを活用して、製薬企業や医療機関といったクライアントに価値を提供するプロダクトです。
この二段階構成が、プラットフォームビジネスの特徴ですが、こうした特徴ゆえに下記のような「難しさ」もあります。
難しいビジネスモデルですが、上手くいくと非常に広い範囲のユーザーやクライアントに価値を提供できます。また、このビジネスモデルの難しさ自体が参入障壁にもなりえます。
ユーザーからクライアントのニーズまでを一気通貫で理解することを、非常に複雑性・専門性の高い医療という領域で行うことは、やりがいがあるだけでなく、とても面白い仕事でもあります。
各プロダクトの詳細についてはコーポレートサイトをご覧ください。
見定める潮流
オンコロジー（がん領域）・
スペシャリティシフトへの応答
プラットフォームビジネスは、メドピアが創業来、取り組み続けているビジネスモデルです。一方で、外部環境が変化する中で、私たちが見定める「潮流」は変わっています。メドピアが現在注力して取り組んでいるのは「オンコロジー（がん領域）・スペシャリティシフト」という潮流への応答です。
薬物治療の進化は、医療における多くのアンメットメディカルニーズ（解決されていない治療課題）を克服してきました。そして現在、薬物治療の進化領域は、高血圧症などのプライマリ領域から、がんや希少疾患などのオンコロジー・スペシャリティ領域にシフトしています。
オンコロジー（がん）診療にあたる医師の視点に立ってみると、この変化は、次のような変化として表れていると私たちは理解しています。
例えば肺癌治療で言えば、呼吸器外科や呼吸器内科、腫瘍内科、放射線腫瘍科などが診療に参画します。手術の前後の周術期の薬物治療が複雑化していく中で、複数の専門性の共創が手術適応の患者さんの治療においても必要になっています。また副作用マネジメントで言えば、免疫チェックポイント阻害薬やバイスペシフィック抗体、ADCといった新しい機序の薬剤には特有の副作用が現れます。免疫のメカニズムによって発現する副作用（irAE：免疫関連有害事象）は、発現する部位やタイミングも多様で、これも複数の専門性の協力が必要です。更に、薬剤の効き目はがんの遺伝子変異の変異の仕方によって変わり、細かなサブタイプを見つけていく形で治療戦略は細分化されていきます。
このように、医師ひとりの専門性のみでは対処が難しいほど最適な治療戦略を描くためのアプローチが複雑化しているのが現実で、この傾向は今後も一層強くなっていきます。こうした専門化と複雑化が進む中で、医師が最善の治療戦略を描き実行する上で、必要なことは何でしょうか。"Supporting Doctors, Helping Patients."をミッションとする私たちが取るアプローチも、同じで良いはずがなく、変わるべきです。ClinPeerをはじめとした新しい医師プラットフォームで取り組んでいるのが、このがん診療に携わる医師をどう支援し、その先の患者さんに貢献するか、という命題です。
生成AIという技術革新
患者さんの命に直結する領域に
AIの果実を届けられるようにするために
生成AIの技術革新を、ヘルステック企業であるメドピアは、事業戦略を根底から変えるインパクトを持った「革命」と捉えています。また、私たちが果たすべきミッションとビジョンの実現にとって、これ以上ない「武器」とも捉えています。
生成AIのインパクトは、対社内と社外に分かれますが、ここでは対社外に限定して話をしたいと思います。つまり、私たちの提供するプロダクトにどう生成AIの果実を取り込んでいくのか、という問いです。
生成AIの進化は、例えばSaaS不要論のように、既存ビジネスモデルを覆すような破壊性を持って捉えられます。Disruptiveなテクノロジーなので、それは事実でしょう。けれどもそうした破壊性の部分よりも、この技術革新が広げる可能性の方がはるかに大きいです。
大事なのは、医療という複雑性の高い領域において、汎用AI（Gemini, ChatGPT等を想定しています）が進化していっても満たされないニーズは何かという問いに、「仮」でも答えを置いてLLMサービスの開発をしていくことにあると考えています。この「仮」の答えを私たちは2つ置いています。
安全性
1つは、安全性という観点です。医療においては、その時の判断・意思決定が患者さんの命に直結するシーンが多くあります。絶対に誤ってはいけない領域で、けれど生成AIの果実を活用するのはどうしたらよいのか、という問いは医療領域において生成AIを活用したサービスを作る上での重要な視点です。
知の生成
もう1つは、知の生成です。生成AIは、既存の知を咀嚼し活用することに大きな力を発揮しますが、外挿には限界があります。例えば正解がない領域、価値判断の領域などはAIでは支援が難しい領域です。しかし、医療の現場は、最終的にはこうした価値判断に関わる領域が多くあります。こうした価値判断に関わる「知」は、従来からメドピアが一貫してこだわり続けてきた「集合知」という形で蓄積される種のものです。集合知をどう更に活かすかという点に、生成AIを活用したサービスの可能性があると考えています。