(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象薬剤に関してサンプル施設のデータ量から母集団施設のデータ量を推定するために使用可能な拡大係数を決定する情報処理装置であって、
前記サンプル施設における薬剤の販売量と、前記母集団施設における薬剤の販売量とに基づいて、前記対象薬剤について複数の粒度レベルのそれぞれの拡大係数を決定する手段と、
前記複数の粒度レベルのうち所定の条件を満たす粒度レベルの拡大係数を、前記母集団施設のデータ量を推定するために使用可能な拡大係数として決定する手段と、
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記母集団施設のデータ量を推定するために使用可能な拡大係数として決定する手段は、前記所定の条件を満たす粒度レベルが複数存在する場合に、前記所定の条件を満たす最小の粒度レベルの拡大係数を、前記母集団施設のデータ量を推定するために使用可能な拡大係数として決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記複数の粒度レベルは、薬効分類ごとの粒度レベルを含む、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記複数の粒度レベルは、地域ごとの粒度レベルを更に含む、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記所定の条件は、判定対象の粒度レベルで前記サンプル施設における薬剤の販売量が閾値量よりも多いことを含む、請求項１乃至４の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記所定の条件は、判定対象の粒度レベルの拡大係数が、最大の粒度レベルの拡大係数に対して閾値範囲内であることを含む、請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記情報処理装置は、複数の期間のそれぞれについて拡大係数を決定するように更に構成され、
前記所定の条件は、前記拡大係数の時間方向の変化が閾値範囲内であることを含む、
請求項１乃至６の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れか１項に記載の情報処理装置の各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【請求項９】
対象薬剤に関してサンプル施設のデータ量から母集団施設のデータ量を推定するために使用可能な拡大係数を決定するためにコンピュータによって実行される情報処理方法であって、
前記コンピュータが、前記サンプル施設における薬剤の販売量と、前記母集団施設における薬剤の販売量とに基づいて、前記対象薬剤について複数の粒度レベルのそれぞれの拡大係数を決定することと、
前記コンピュータが、前記複数の粒度レベルのうち所定の条件を満たす粒度レベルの拡大係数を、前記母集団施設のデータ量を推定するために使用可能な拡大係数として決定することと、
を有する情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、薬剤の販売量を用いて疾患の罹患者数を推定する技術を開示する。具体的に、対象疾患に対して使用される薬剤の販売量に複数の係数を乗算することによって罹患者数を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−９２４９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
対象薬剤を使用する患者数を推定する方法には、特許文献１に記載されたもの以外にも考えられる。例えば、ある地域に位置する一部の薬局を利用中の患者数が既知である場合に、この患者数に対して係数を掛けることによって、この地域の何れかの薬局を利用中のすべての患者数を推定する方法が考えられる。このような係数は拡大係数と呼ばれることもある。拡大係数の精度は、患者数の推定値の精度に影響する。拡大係数は、患者数の推定だけでなく、他のデータ量の推定にも使用できる。本発明の１つの側面は、拡大係数を精度よく決定するための技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題に鑑みて、対象薬剤に関してサンプル施設のデータ量から母集団施設のデータ量を推定するために使用可能な拡大係数を決定する情報処理装置であって、前記サンプル施設における薬剤の販売量と、前記母集団施設における薬剤の販売量とに基づいて、前記対象薬剤について複数の粒度レベルのそれぞれの拡大係数を決定する手段と、前記複数の粒度レベルのうち所定の条件を満たす粒度レベルの拡大係数を、前記母集団施設のデータ量を推定するために使用可能な拡大係数として決定する手段と、を備える情報処理装置が提供される。
【発明の効果】
【０００６】
上記手段により、拡大係数を精度よく決定できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の一部の実施形態に係る情報処理装置の構成例を説明するブロック図。
【図２】本発明の一部の実施形態に係る情報処理装置の動作例を説明するフローチャート。
【図３】本発明の一部の実施形態に係る情報処理装置の動作例を説明するフローチャート。
【図４】本発明の一部の実施形態に係るサンプル処方データを説明する図。
【図５】本発明の一部の実施形態に係る販売量データを説明する図。
【図６】本発明の一部の実施形態に係る薬剤データを説明する図。
【図７】本発明の一部の実施形態に係る施設データを説明する図。
【図８】本発明の一部の実施形態に係るレベル別拡大係数データを説明する図。
【図９】本発明の一部の実施形態に係る拡大係数データを説明する図。
【図１０】本発明の一部の実施形態に係る粒度レベルを説明する図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、添付図面を参照して実施形態を詳しく説明する。尚、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものでなく、また実施形態で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明に必須のものとは限らない。実施形態で説明されている複数の特徴うちの二つ以上の特徴が任意に組み合わされてもよい。また、同一若しくは同様の構成には同一の参照番号を付し、重複した説明は省略する。
【０００９】
図１のブロック図を参照して、本発明の一部の実施形態に係る情報処理装置１００の構成について説明する。情報処理装置１００は、サンプル施設のデータ量から母集団施設のデータ量を推定するための動作を行う。処理の詳細については後述する。情報処理装置１００は、例えばパーソナルコンピュータやワークステーション、スマートフォン、タブレットデバイスなどで実現される。情報処理装置１００は、単体の装置で実現されてもよいし、ネットワークを介して相互に接続された複数の装置で実現されてもよい。情報処理装置１００は、図１に示す各構成要素を有する。
【００１０】
プロセッサ１０１は、情報処理装置１００全体の動作を制御する。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵとして機能する。メモリ１０２は、情報処理装置１００の動作に用いられるプログラムや一時データなどを記憶する。メモリ１０２は、例えばＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などにより実現される。入力部１０３は、情報処理装置１００のユーザが情報処理装置１００への入力を行うために用いられ、例えばマウスやキーボードなどの入力装置で実現される。出力部１０４は、情報処理装置１００からユーザへ情報を出力するために用いられ、例えば表示装置（ディスプレイ）や音響装置（スピーカー）で実現される。通信部１０５は、情報処理装置１００が他の装置と通信する機能を提供し、例えばネットワークカードなどで実現される。他の装置との通信は有線であってもよいし、無線であってもよい。記憶部１０６は、情報処理装置１００の動作に用いられるデータを記憶する。このデータの具体例については後述する。記憶部１０６は、ディスクドライブ（例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive））などの記憶装置で実現される。
【００１１】
図２のフローチャートを参照して、情報処理装置１００が、対象薬剤に関してサンプル施設の薬剤関連データのデータ量の合計値から母集団施設の薬剤関連データのデータ量の合計値を推定する動作の一例について説明する。この方法は、例えばプロセッサ１０１がメモリ１０２に格納されたプログラムを実行することによって実施される。これに代えて、この方法の一部又は全部の工程が、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）のようなハードウェアで実現されてもよい。
【００１２】
薬剤関連データとは、特定の薬剤に関連するデータのことであり、例えば特定の薬剤の処方件数であってもよいし、特定の薬剤を使用中の患者数であってもよい。また、特定の薬剤とは、製品名によって特定されてもよいし、薬効によって特定されてもよい。薬効によって特定される場合に、同一の薬効を有する１つ以上の製品が同一の薬剤としてみなされる。サンプル施設とは、薬剤関連データが既知である施設のことである。母集団施設とは、薬剤関連データの合計値の推定対象の施設のことである。例えば、母集団施設は、日本国内の全施設であってもよい。サンプル施設の集合は、母集団施設の集合の真の部分集合であってもよい。本開示で扱われる施設は、薬剤に関連する施設であり、例えば薬局である。
【００１３】
以下に説明する方法において、薬剤関連データの一例として薬剤の処方件数を扱う。すなわち、以下の方法において、対象薬剤についてサンプル施設の処方件数の合計値から母集団施設の処方件数の合計値を推定する。
【００１４】
ステップＳ２０１で、情報処理装置１００は、母集団施設の処方件数の合計値を推定する対象の薬剤を１種類、選択する。選択された薬剤を対象薬剤と呼ぶ。対象薬剤について以下のステップＳ２０２〜Ｓ２０４が実行される。
【００１５】
ステップＳ２０２で、情報処理装置１００は、対象薬剤について、地域ごと（例えば、都道府県ごと）に、サンプル施設の処方件数の合計値を取得する。サンプル施設の処方件数は、図４に示すサンプル処方データ４００として事前に記憶部１０６に格納されている。サンプル処方データ４００は、各サンプル施設から収集される。サンプル施設とは、このような処方データを収集可能な施設と定義することもできる。
【００１６】
図４を参照して、サンプル処方データ４００の具体例について説明する。カラム４０１は、サンプル施設の名称を示す。カラム４０２は、各施設において処方された薬剤の名称を示す。カラム４０３は、各施設における各薬剤の処方件数を示す。処方件数は、月ごとに集計されている。処方件数は、これよりも長い周期（例えば、４半期ごとや年ごと）で集計されてもよいし、短い周期（例えば、週ごと）で集計されてもよい。
【００１７】
情報処理装置１００は、地域ごとにカラム４０２に対象薬剤を有するレコードを抽出し、このレコードの処理件数（カラム４０３）を合計することによって、地域ごとに対象薬剤についてサンプル施設の処方件数の合計値を取得する。サンプル施設の処方件数の合計値は、例えば月ごとに取得される。
【００１８】
各施設が所在する地域は、図７に示す施設データ７００によって提供される。施設データ７００は、施設の所在地を管理する。図７を参照して、施設データ７００の具体例について説明する。カラム７０１は、施設の名称を示す。カラム７０２は、各施設が所在する地域（都道府県）を示す。
【００１９】
上記の例で、情報処理装置１００はサンプル処方データ４００を記憶部１０６から読み出した。これに代えて、情報処理装置１００は、外部のサーバ（例えば、データベースサーバ）に格納されたサンプル処方データ４００を読み出してもよい。図２の処理に使用される他のデータについても同様である。
【００２０】
ステップＳ２０３で、情報処理装置１００は、対象薬剤について、地域ごとに拡大係数を決定する。拡大係数とは、対象薬剤についてサンプル施設のデータ量から母集団施設のデータ量を推定するために使用される係数である。拡大係数の決定方法については後述する。
【００２１】
ステップＳ２０４で、情報処理装置１００は、地域ごとの対象薬剤についてのサンプル施設の処方件数の合計値に、ステップＳ２０３で決定した地域ごとの拡大係数を乗算することによって、地域ごとに対象薬剤についての母集団施設の処方件数の合計値を推定する。地域ごとの処方件数の合計値を加算することによって、全国の処方件数の合計値が推定される。情報処理装置１００は、拡大係数を単純に乗算する代わりに、サンプル施設の処方件数の合計値と拡大係数とに所定の関数を適用することによって対象薬剤についての母集団施設の処方件数の合計値を推定してもよい。
【００２２】
ステップＳ２０５で、情報処理装置１００は、未処理の薬剤が残っているかどうかを判定する。情報処理装置１００は、未処理の薬剤が残っている場合（ステップＳ２０５で「ＹＥＳ」）に処理をステップＳ２０１に遷移し、それ以外の場合（ステップＳ２０５で「ＮＯ」）に処理を終了する。ステップＳ２０１に遷移した場合に、情報処理装置１００は、対象薬剤を新たに選択し、その薬剤について母集団施設の処方件数の合計値を推定する。
【００２３】
図３のフローチャートを参照して、情報処理装置１００が、地域ごとに対象薬剤について拡大係数を決定する動作（図２のステップＳ２０３）の一例について説明する。以下では、ある特定の期間（例えば、直近の月）について拡大係数を決定し、それよりも前の期間の拡大係数は既に決定されているとする。
【００２４】
ステップＳ３０１で、情報処理装置１００は、拡大係数を決定するために使用されるサンプル施設を決定する。具体的に、情報処理装置１００は、図２のステップＳ２０２で特定されたサンプル施設を図３の処理におけるサンプル施設として使用する。
【００２５】
ステップＳ３０２で、情報処理装置１００は、拡大係数を決定する対象の薬剤を１種類、選択する。選択された薬剤を対象薬剤と呼ぶ。対象薬剤について以下のステップＳ３０３〜Ｓ３０９が実行される。
【００２６】
ステップＳ３０３で、情報処理装置１００は、サンプル施設における薬剤の販売量と、母集団施設における薬剤の販売量とに基づいて、地域ごとに対象薬剤について複数の粒度レベルのそれぞれの拡大係数を決定する。拡大係数を決定するために、図５に示す販売量データ５００、図６に示す薬剤データ６００及び図７に示す施設データ７００が使用される。これらのデータは事前に記憶部１０６に格納されている。まず、これらのデータについて説明し、その後に粒度レベルについて説明する。
【００２７】
販売量データ５００は、母集団施設についての薬剤の販売量を管理する。カラム５０１は、母集団施設の名称を示す。カラム５０２は、各施設において販売された薬剤の名称を示す。カラム５０３は、各施設における各薬剤の販売量を示す。販売量は販売金額であってもよいし、販売錠数であってもよい。販売量は、月ごとに集計されている。処方件数は、これよりも長い周期（例えば、４半期ごとや年ごと）で集計されてもよいし、短い周期（例えば、週ごと）で集計されてもよい。
【００２８】
薬剤データ６００は、薬剤の解剖治療化学分類（ＡＴＣ）を管理する。ＡＴＣは、薬剤の薬効分類法の一例である。カラム６０１は、薬剤の名称を示す。カラム６０２は、各薬剤がＡＴＣの第１レベルにおいて属する分類名を示す。カラム６０３〜カラム６０５についても同様に、各薬剤がＡＴＣの各レベルにおいて属する分類名を示す。
【００２９】
情報処理装置１００は、例えば、対象薬剤について、母集団施設の販売量の合計値をサンプル施設の販売量の合計値で除算して得られる値を拡大係数とする。情報処理装置１００は、販売量の合計値を算出する前に、所定期間（例えば、６か月）の移動平均を取ってもよい。拡大係数を算出するために使用されるサンプル施設の個数の度合い（レベル）を粒度レベルという。図１０を参照して、複数の粒度レベルの一例について説明する。図１０では、粒度レベルが５段階に分かれている。最大の（一番荒い）粒度レベルは「地域レベル」であり、最小の（一番細かい）粒度レベルは「ＡＴＣ４レベル」である。「地域レベル」と「ＡＴＣ４レベル」との間に「ＡＴＣ１レベル」、「ＡＴＣ２レベル」、「ＡＴＣ３レベル」がある。地域レベルでは、サンプル施設の処方件数を地域単位（例えば、都道府県単位）に分類する。「ＡＴＣ１レベル」では、各都道府県による分類を、ＡＴＣの第１レベルで更に分類する。「ＡＴＣ２レベル」〜「ＡＴＣ４レベル」についても同様に、上位の粒度レベルの分類を、ＡＴＣの各レベルで更に分割したものである。
【００３０】
対象薬剤について地域レベルの拡大係数を算出する方法を以下に説明する。情報処理装置１００は、まず、施設データ７００のレコードのうち、所在する地域（カラム７０２）が対象地域（例えば、「北海道」）であるレコードを抽出する。抽出されたレコードの施設名（カラム７０１）は、対象地域に所在する施設を示す。続いて、情報処理装置１００は、販売量データ５００のレコードのうち、施設名（カラム５０１）が、対象地域に所在する施設であるレコードを抽出する。情報処理装置１００は、抽出されたレコードの対象月（例えば、２０１８年５月）の販売量を合計することによって、対象地域に所在する母集団施設の販売量の合計値を取得する。
【００３１】
続いて、情報処理装置１００は、母集団施設の販売量の合計値を取得するために抽出されたレコードから、サンプル施設のレコードを抽出する。情報処理装置１００は、抽出されたレコードの対象月（例えば、２０１８年５月）の販売量を合計することによって、対象地域に所在するサンプル施設の販売量の合計値を取得する。その後、情報処理装置１００は、サンプル施設の販売量の合計値を母集団施設の販売量の合計値で除算して得られる値を、対象薬剤についての対象地域における拡大係数とする。情報処理装置１００は、このように、地域レベルの拡大係数を、薬剤の種類を考慮せずに決定する。したがって、地域レベルの粒度における拡大係数は、薬剤の種類によらない値であり、地域が同じであれば同じ値となる。
【００３２】
対象薬剤についてＡＴＣ１レベルの拡大係数を算出する方法を以下に説明する。情報処理装置１００は、まず、施設データ７００のレコードのうち、所在する地域（カラム７０２）が対象地域（例えば、「北海道」）であるレコードを抽出する。抽出されたレコードの施設名（カラム７０１）は、対象地域に所在する施設を示す。続いて、情報処理装置１００は、販売量データ５００のレコードのうち、施設名（カラム５０１）が、対象地域に所在する施設であるレコードを抽出する。ここまでは地域レベルと同様である。その後、情報処理装置は、薬剤名（カラム５０２）が対象薬剤と同じＡＴＣ１分類に含まれるレコードに絞り込む。情報処理装置１００は、絞り込まれたレコードの対象月（例えば、２０１８年５月）の販売量を合計することによって、対象薬剤について対象地域に所在する母集団施設の販売量の合計値を取得する。
【００３３】
続いて、情報処理装置１００は、母集団施設の販売量の合計値を取得するために抽出されたレコードから、サンプル施設のレコードを抽出する。情報処理装置１００は、抽出されたレコードの対象月（例えば、２０１８年５月）の販売量を合計することによって、対象地域に所在するサンプル施設の販売量の合計値を取得する。その後、情報処理装置１００は、サンプル施設の販売量の合計値を母集団施設の販売量の合計値で除算して得られる値を、対象薬剤についての対象地域における拡大係数とする。情報処理装置１００は、このように、ＡＴＣ１レベルの拡大係数を、薬効分類に基づいて決定する。ＡＴＣ１レベルの粒度における拡大係数は、地域が同じであり且つＡＴＣ１分類が同じであれば、同じ値となる。
【００３４】
ＡＴＣ２レベルからＡＴＣ４レベルの拡大係数についても同様に、地域レベルでのレコードの抽出から、薬剤名（カラム５０２）が対象薬剤と同じ各レベルのＡＴＣ分類に含まれるレコードに絞り込むことによって、同様に拡大係数が算出される。
【００３５】
情報処理装置１００は、以上の処理によって決定された地域ごと且つ粒度レベルごとの拡大係数を、図８に示すレベル別拡大係数データ８００として記憶部１０６に格納する。レベル別拡大係数データ８００は、各薬剤についての各粒度レベルにおける拡大係数である。カラム８０１は、地域を示す。カラム８０２は、薬剤の名称を示す。カラム８０３は、地域レベルの粒度での拡大係数を示す。カラム８０４は、ＡＴＣ１レベルの粒度での拡大係数を示す。カラム８０５〜８０７も同様に、ＡＴＣの各レベルの粒度での拡大係数を示す。上述のように、地域レベル（カラム８０３）では、地域が同じであれば、薬剤の種類によらず拡大係数の値は同じになる。また、ＡＴＣ１レベル（カラム８０４）では、同じＡＴＣ１分類に含まれる薬剤（例えば、薬剤Ａと薬剤Ｂ）であれば、拡大係数の値は同じになる。
【００３６】
ステップＳ３０４〜Ｓ３０９で、情報処理装置１００は、複数の粒度レベルについて算出された拡大係数のうち、最も適切であると考えられる粒度レベルの拡大係数を決定する。粒度レベルが小さいほど、同様の分類に含まれる薬剤の販売量を用いて拡大係数が算出されるため、対象製品の拡大係数として適していると考えられる。一方、粒度レベルが小さいほど、拡大係数の算出に使用されるサンプル数が少なくなるため、統計的な信頼性が低くなるとも考えられる。そこで、情報処理装置１００は、ステップＳ３０５〜Ｓ３０９を実行することによって、複数の粒度レベルのうち所定の条件を満たす粒度レベルを決定し、所定の条件を満たす粒度レベルのうち最小の粒度レベルの拡大係数を、ステップＳ２０３で決定する拡大係数とする。
【００３７】
ステップ３０４で、情報処理装置１００は、最小の粒度レベル（ＡＴＣ４レベル）を暫定粒度レベルとする。その後、この暫定粒度レベルがステップＳ３０５〜Ｓ３０７の各条件を満たすならば、この暫定粒度レベルは、所定の条件を満たす粒度レベルのうち最小の粒度レベルとなる。
【００３８】
ステップＳ３０５で、情報処理装置１００は、サンプル施設における薬剤の販売量が閾値量よりも多いかどうかを判定する。情報処理装置１００は、サンプル施設における薬剤の販売量が閾値量よりも多い場合（ステップＳ３０５で「ＹＥＳ」）に処理をステップＳ３０６に遷移し、それ以外の場合（ステップＳ３０５で「ＮＯ」）に処理をステップＳ３０９に遷移する。上述のように、サンプル施設における販売量が少なすぎると、統計的に信頼度が劣る。そのため、暫定粒度レベルを使用するための条件として、この粒度レベルで、サンプル施設における販売量が閾値量よりも多いことを条件とする。この条件は、拡大係数を決定する対象の期間（例えば、対象月）だけについて適用してもよいし、この期間を含む所定の期間内（例えば、対象月を含む過去の１年間）のすべての期間（例えば、月）に適用してもよい。すべての期間に適用する場合に、すべての月がこの条件を満たす場合に、情報処理装置は処理をステップＳ３０６に遷移する。
【００３９】
ステップＳ３０６で、情報処理装置１００は、暫定粒度レベルの拡大係数が、最大の粒度レベルの拡大係数に対して閾値範囲内であるかどうかを判定する。情報処理装置１００は、暫定粒度レベルの拡大係数が、最大の粒度レベルの拡大係数に対して閾値範囲内である場合（ステップＳ３０６で「ＹＥＳ」）に処理をステップＳ３０７に遷移し、それ以外の場合（ステップＳ３０６で「ＮＯ」）に処理をステップＳ３０９に遷移する。最大の粒度レベルの拡大係数は、サンプル数が多いため、統計的に信頼できる。そのため、最大の粒度レベルの拡大係数から大きく外れる拡大係数は適切でないと考えられる。そこで、ステップＳ３０６で、このような観点で適切でない粒度レベルが除外される。
【００４０】
ステップＳ３０７で、情報処理装置１００は、拡大係数の時間方向の変化が閾値範囲内であるかどうかを判定する。情報処理装置１００は、拡大係数の時間方向の変化が閾値範囲内である場合（ステップＳ３０７で「ＹＥＳ」）に処理をステップＳ３０８に遷移し、それ以外の場合（ステップＳ３０７で「ＮＯ」）に処理をステップＳ３０９に遷移する。情報処理装置１００は、複数の期間のそれぞれ（例えば、毎月）について拡大係数を決定してもよい。この場合に、異なる月であっても、拡大係数の値は大きく変化しないと考えられる。そこで、情報処理装置１００は、拡大係数の時間方向の変化が大きい（閾値範囲内でない）粒度レベルを除外する。
【００４１】
ステップ３０８で、情報処理装置１００は、暫定粒度レベルを最終的な粒度レベルとして出力する。例えば、情報処理装置１００は、最終的な粒度レベルを、図９に示す拡大係数データ９００として記憶部１０６に格納する。拡大係数データ９００は、地域ごとの各薬剤についての拡大係数である。カラム９０１は、地域を示す。カラム９０２は、薬剤の名称を示す。カラム９０３は、拡大係数を示す。カラム９０３では、その拡大係数の粒度レベルも示す。
【００４２】
ステップＳ３０５〜Ｓ３０７の何れかの条件を満たさない場合に、ステップＳ３０９で、情報処理装置１００は、暫定粒度レベルを１つ大きくして、ステップＳ３０５〜Ｓ３０７を繰り返す。
【００４３】
ステップＳ３１０で、情報処理装置１００は、未処理の薬剤が残っているかどうかを判定する。情報処理装置１００は、未処理の薬剤が残っている場合（ステップＳ３１０で「ＹＥＳ」）に処理をステップＳ３０２に遷移し、それ以外の場合（ステップＳ３１０で「ＮＯ」）に処理を終了する。ステップＳ３０２に遷移した場合に、情報処理装置１００は、対象薬剤を新たに選択し、その薬剤について拡大係数を決定する。
【００４４】
図３の方法では、ステップＳ３０５〜Ｓ３０７のすべての条件が適用された。これに代えて、これらの条件の一部のみが適用されてもよいし、追加の条件が適用されてもよい。上記の方法では、所定の条件を満たす粒度レベルが複数存在する場合に、所定の条件を満たす最小の粒度レベルの拡大係数が、データ量を推定するために使用可能な拡大係数として決定される。所定の条件を満たす粒度レベルが１つだけの場合（例えば、地域レベルだけの場合）に、その粒度レベルの拡大係数が、データ量を推定するために使用可能な拡大係数として決定される。
【００４５】
発明は上記の実施形態に制限されるものではなく、発明の要旨の範囲内で、種々の変形・変更が可能である。
【符号の説明】
【００４６】
１００  情報処理装置、５００  販売量データ、８００  レベル別拡大係数データ、９００  拡大係数データ
【図１】
0006845995.tif 000002
【図２】
0006845995.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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