医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

早稲田大学 IT 戦略研究所
Research Institute of IT & Management,
Waseda University

2023 年 3 月

医療情報プラットフォームの比較事例分析～マルチホーミングが与える影響～
柳内 嘉在（早稲田大学大学院経営管理研究科）
根来 龍之（早稲田大学大学院経営管理研究科教授 / IT 戦略研究所所長）

早稲田大学 IT 戦略研究所ワーキングペーパーシリーズ

No.67

Working Paper

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

医療情報プラットフォームの比較事例分析～マルチホーミングが与える影響～
柳内 嘉在（早稲田大学大学院経営管理研究科）
根来 龍之（早稲田大学大学院経営管理研究科教授 / IT 戦略研究所所長）

概要
近年、医療情報提供プラットフォーム（以下、医療情報 PF）を通じた医薬品の情報提供活動が盛んに行われている。国内には複数の医療情報 PF が存在するが、エムスリー株式会社が運営する m3.com は、医師の約 9 割が登録する、一人勝ち（Winner takes all、以下、WTA）を形成した巨大な医療情報 PF であ る 。 一 方 、 後 発 企 業 で あ る 株 式 会 社 ケ ア ネ ッ ト が 運 営 す る CareNet や メ ド ピ ア 株 式 会 社 が 運 営 す る
MedPeer においても、WTA を形成した m3.com の存在下で、医師の登録数を徐々に増加させ、収益も増加傾向にある。後発の医療情報 PF が医師の登録増と収益増を獲得できたのはなぜか、それを明らかとすることが本研究の目的である。
本研究では WTA の攪乱要因の 1 つであるマルチホーミングに着目する。本研究に先立ち、医療情報 PFのユーザーで ある医師 と製 薬企業の マル チホーミングの状況を調査した。医療情報 PF を利用している
577 人の医師 にアンケ ート を行った 所、 7 割を超える医師がマルチホーミングをしている実態が確認された。また、8 社の製薬企業の営業担当者にインタビューした所、製薬企業側も医療情報 PF をマルチホーミングして いること が確 認された 。そ こで、医師及び製薬企業が共にマルチホーミングしていることを前提に、① 医師はな ぜ、 マルチホ ーミ ングを行うのか。②製薬企業はなぜ、マルチホーミングを行うのか。③後発医療情報 PF の戦略。④外部環境の影響について。それぞれリサーチクエッションをたて、事例研究を行った。
本研究の結果より、7 割を超える医師が複数の医療情報 PF に週に 1 回以上利用している実態が明らかとなった。理由として、医師には情報に関する多様なニーズがあり、1 つの医療情報 PF だけでは満足する情報が得られず、複数の医療情報 PF を利用し、情報を補完していることが確認された。更に、各医療情報 PF が医師に付与するポイントも、マルチホーミングを促す 1 つの要因であることが示唆された。また、製薬企業側では、m3.com が WTA を形成したことで m3.com の利用価格が高くなり、代替できるサー
ドパーティーのニーズがあった。その状況下、医療情報 PF 毎に情報提供しやすい医師の属性がインパク
トトラックにより客観的に示されたことで、製薬企業がプロモーションをしたい領域（医師）に応じて、
医療情報 PF を使い分けることが可能となり、マルチホーミングに繋がったことが示唆された。後発医療
情報 PF の CareNet と MedPeer の戦略としては、m3.com とは異なるサービスに注力し、m3.com が追随できないようなサービスへと成長。医療情報 PF 間で差異化が行われ、結果的に医師側のマルチホーミングが促されたと考えられた。更に、政府による規制変更による影響が 2010 年以降より認められ、製薬企業
が医療情報 PF を利用した効率的な情報提供活動を採用するようになり、医療情報 PF 全体の利用が促進
され、市場が成長。この結果、WTA を形成した m3.com のみが利用されるのではなく、後発医療情報 PF の利用も促進されたと考えられた。

キーワード： 医療情報提供、プラットフォーム、マルチホーミング

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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)＜目次＞

1. はじめに ......................................................................................................................... 5
1.1. 研究の背景と目的 ................................................................................................. 5
1.2. マルチホーミング ................................................................................................. 6
1.3. リサーチクエッション ......................................................................................... 8
1.4. 研究の意義 .............................................................................................................. 8
2. 研究の対象 .................................................................................................................... 92.1. 医療情報 PF とは ...................................................................................................... 92.2. 医療情報 PF を取り巻く環境 ................................................................................. 92.3. 国内の主要医療情報 PF ......................................................................................... 10
2.3.1. エムスリー株式会社 ........................................................................................... 11
2.3.2. 株式会社ケアネット ........................................................................................... 13
2.3.3. メドピア株式会社 ............................................................................................... 14
2.4. 医療情報 PF とインパクトトラック ................................................................... 16
3. 研究に用いる Key 概念と研究手法 ........................................................................ 17
3.1. 研究の方法 ............................................................................................................ 17
3.1.1. インタビューの実施者 ................................................................................... 18
3.1.2. 医師に対するアンケート調査の概略 .......................................................... 18
4. 事例研究 ....................................................................................................................... 19
4.1. 医師に関する調査 ............................................................................................... 19
4.1.1. 医師へのインタビュー ................................................................................... 19
4.1.2. 小括 ..................................................................................................................... 20
4.1.3. 医師へのアンケート ....................................................................................... 20
4.1.4. 小括 ..................................................................................................................... 26
4.2. 製薬企業に関する調査 ....................................................................................... 27
4.2.1. 医療情報 PF に対して ..................................................................................... 27
4.2.2. インパクトトラックについて ....................................................................... 28
4.2.3. 小括 ..................................................................................................................... 29
4.3. 医療情報 PF へのインタビュー ........................................................................ 30
4.3.1. 医師に対して .................................................................................................... 30
4.3.2. 製薬企業に対して ............................................................................................ 33
4.3.3. 小括 ..................................................................................................................... 34
4.4. 製薬業界分析 ....................................................................................................... 34
4.4.1. 小括 ..................................................................................................................... 38
5. おわりに ....................................................................................................................... 38
5.1. 考察 ........................................................................................................................ 38
5.2. 結論 ........................................................................................................................ 40
5.3. 本研究の実務的示唆 ........................................................................................... 40
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5.4. 本研究のプラットフォーム理論への示唆 ..................................................... 41
5.5. 本研究の限界 ....................................................................................................... 41
参考文献 .............................................................................................................................. 42
参考 URL .............................................................................................................................. 42
Appendix(医師のアンケート結果に関する図表一覧) ..................................................... 45

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1. はじめに1.1. 研究の背景と目的
医薬品の有効性及び安全性、適正使用に関する情報は、製薬企業に所属する医薬情報担当者（Medical Representative: 以下、MR）によって医師に提供され、薬が安全に患者に投与される 1 。しかし、MR だけを介した情報提供には限界があり、医療情報提供サイト又はプラットフォーム（以下、医療情報 PF）を通じたインターネット媒体による情報提供活動が 20 年前より徐々に普及し始めた。現在では、国内に複数の医療情報 PF が存在し、その中でもエムスリー株式会社（以下、エムスリー）が運営する m3.com 2
は、医師の約 9 割が本医療情報 PF に登録し、利用される、まさに一人勝ち（Winnertakes all、以下 WTA）を形成した巨大な医療情報 PF である（図 1）。一方、後発企業である株式会社ケアネット（以下、ケアネット）が運営する CareNet 3 やメドピア株式会社（以下、メドピア）が運営する MedPeer 4 においても、WTA を形成した m3.com が存在する市場環境でも、医師や医療関係者の利用が広がり医師の登録数及び登録率を徐々に増加させ、さらには収益も近年増加傾向にある。
通常、プラットフォーム型のビジネスは従来型のビジネスに比べて WTA を形成しやすいとされる。根来・加藤（2010）、根来・大須賀（2018）は、WTA をもたらす要因について、「先発優位」「収穫逓増」「ネットワーク効果」「スター製品効果」などを挙げている。一方で、WTA を攪乱する要因についても言及しており、「マルチホー
ミングのコストとメリット」、「隔離されたニッチ市場の数と大きさ」、「市場の成長」、「スイッチングコスト」「政府の規制」を挙げており、これらの要因によって、市場は WTA を形成する企業を生み出すこともあれば、WTA が攪乱され競合がひしめく状況を作り出す事もある 5,6,7 。医療情報 PF では m3.com が WTA を形成している中で、後発の医療情報 PF が医師の登録と製薬企業の利用増を獲得できており、ここには何らかの WTA の攪乱要因が働いていることが示唆される。そこで本研究では、後発の医療情報 PF が医師の登録と製薬企業の利用増を獲得できたのはなぜか、それを明らかとすることを目的に研究を実施した。なお、本研究で、企業名を指す場合はカナ表記（例エムスリー）、医療情報 PF を指す場合は英語表記（例 m3.com）で区別し記載した。

1

MR 認定センター：https://www.mre.or.jp/whatsmr/aboutmr/

2

m3.com：https://www.m3.com/

3

CareNet：https://www.carenet.com/

4

MedPeer (医師のみアクセス可能)：https://medpeer.jp/

5

根来龍之、加藤和彦(2010)『プラットフォーム間競争における技術「非」決定論のモデル』早稲田大学

WBS 研究センター早稲田国際経営研究 No.41(2010) pp79-94
6

根来龍之、大須賀洋平(2018)『ネット系プラットフォームの WTA 形成メカニズム』早稲田大学ビジネ

ス・ファイナンス研究センター早稲田国際経営研究 No.49(2018) pp17-40
7

根来龍之(2017)『プラットフォームの教科書』日経 BP 社
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国内の医師の登録割合
100
80
60
40
20
0
2000

2002

2004

2006
ケアネット

図 1

2008

2010

2012

エムスりー

医師の国内の登録割合

2014

2016

2018

2020

メドピア

（著者作成）

1.2. マルチホーミング
本研究では WTA の攪乱要因の 1 つでもあるマルチホーミングに着目した。マルチ
ホーミングとは、ユーザーが複数のプラットフォームを並行して使用する現象である。
通常、利用するプラットフォームの数が増えれば、手間や管理コストが発生するが、それらのコストよりも複数のプラットフォームを利用した方がユーザーにとってメリッ
トが大きい場合、ユーザーは複数のプラットフォームを利用する傾向にある 7 。そこで本研究に先立ち、医療情報 PF の利用者である医師と製薬企業のマルチホーミングの状況を調査した。医療情報 PF を普段から利用している 577 人の医師を対象にアンケートを行った所、全体の 71％（409/577 人）の医師が複数の医療情報サイトを週に 1 回以上利用していると回答し、7 割を超える医師がマルチホーミングしている実態が確認された（図 2）。

図 2

医師の医療情報 PF の利用実態とマルチホーミングの割合（著者調査による）
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また、8 社の製薬企業のマーケティング担当者に医療情報 PF の利用実態についてインタビューしたところ、全社で複数の医療情報 PF を利用していることが明らかとな
り、製薬企業も医療情報 PF をマルチホーミングしていることが確認された（表 1）。

表 1

製薬企業の医療情報 PF の利用実態（著者調査による）

これらの状況下において、国内主要医療情報 PF である m3.com、CareNet、MedPeerの 3 社の医師登録数と各社の製薬企業の営業支援に関する収益について図 3 に示す。
WTA を形成したか否かを判断するにあたって、WTA の明確な定義は存在しないが、根来・大竹（2010）はトップ企業が 50％以上のシェアを得ている場合に、WTA を形成
し て い る と み な せ る こ と を 報 告 し て い る 8 。 医 療 情 報 PF の 場 合 、 2010 年 で 見 る と
m3.com は既に医師の 70%が登録し、売上ではケアネットの 6 倍かつメドピアの 103 倍であったため、本研究では少なくとも 2010 年の時点で m3.com は WTA を形成していると判断した。m3.com は WTA 形成前後で医師登録者数及び売上共に継続的に右肩上がりに上昇していることが確認された。一方で、後発の CareNet 及び MedPeer は WTAを形成した m3.com が存在する市場下において、m3.com に比して緩やかではあるものの医師登録数の増加が認められている（図 3：①）。また、売上に関しては、CareNet
及び MedPeer 共に 2015 年ごろまでは売上の成長が停滞していたが、2015 年以降は 2社の売上の上昇傾向が確認されている（図 3：②）。

8

根来⿓之・⼤⽵慎太郎（2010） 『 インターネットにおけるメディア型プラットフォームサ
ービスの WTA（Winner Take All）状況』, 早稲⽥⼤学 IT 戦略研究所ワーキングペーパー
シリーズ, No.32
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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

図 3

製薬企業の営業支援収益と登録医師数の推移(各社 IR 資料より著者作成)

1.3. リサーチクエッション本研究では、医師及び製薬企業が共にマルチホーミングしていることを前提に、医師、製薬企業、医療情報 PF それぞれの立場から、研究の目的に対応したリサーチクエッション（RQ）を設定した（図 4）。RQ1 から RQ4 の検討結果を踏まえて、本研究の目的でもある、後発の医療情報 PF が医師の登録と製薬企業の利用増を獲得できた理由を明らかとした。

図 4

リサーチクエッション

1.4. 研究の意義
本研究は医療情報プラットフォームの比較事例分析を行いながら、医師及び製薬企業のマルチホーミングの実態を調査し、マルチホーミングが与える市場への影響を論じるものである。本研究の意義は主に以下の 3 つである。
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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

1.

これまで、マーケット会社などが医師に対する医療情報 PF の利用調査は行なっているが、医師や製薬企業のマルチホーミングの実態に加えてその目的・原因を明らかにした報告はない。

2.

WTA を形成した m3.com に注目した研究は過去にも複数行われているが 9 、2 番手以降の CareNet や MedPeer に関する企業戦略が研究された報告はない。

3.

WTA を形成した企業が存在する媒介型 PF 市場で、2 番手以降の企業の戦略を分析することは、WTA を形成した企業の存在する異業種分野での後発企業戦略として応用できる可能性が示唆される。

2. 研究の対象
2.1. 医療情報 PF とは
本研究は医療従事者が利用している国内の医療情報提供プラットフォームを対象とする。国内医療従事者に対して、医療に関するニュースや海外論文の解説、医師の暮ら
しや転職キャリアなどの求人に関する情報など、医師の日常診療やその生活に役立つ
様々な情報が無料で提供されている。また、医師限定のサービスとして医師がサイトを利用すればするほど、利用頻度に合わせたポイント（電子マネーなどに交換可能）が付与される特徴を有する。これらのポイントを熱心に収集する行為は「ポイ活」と呼ばれている 10 。また、各医療情報 PF では、単なる医療情報提供に留まらず、医師が交流可能な掲示板やオンライン上での臨床に関する意見交換の場を提供するなどといった国内医療従事者の交流を促進するサービスもあり、多目的な情報サービスに発展している。

2.2. 医療情報 PF を取り巻く環境
現在の医療情報 PF を取り巻く環境は図 5 の通りである。市場には WTA を形成した先発の m3.com と後発の CareNet や MedPeer 等が存在する。そこでは医師に対して医療や薬剤に関する情報提供が行われ、その PF 上に集客された医師に対して製薬企業
は利用料支払いプロモーションを行なう。さらに、インテージ社などのマーケティン
グ会社が、自社が保有する医師パネルを使い、定期的に医師が何の媒体で何の薬剤に関するプロモーションを受けたかのデータを収集し、それを定量的なインデックス（インパクトトラックなど）に変換し 11 、製薬企業にフィードバックするという環境が構成されている。製薬企業は自社の MR による情報提供活動や医療情報 PF を通じた情報提供活動の効果など、インパクトトラックの指標を参考に分析し、医療情報 PF の利用方法に反映させるといった環境が構築されている。製薬企業がデジタルマーケティン

910

東勝英(2010) 『エムスリー：躍進する 業界特化型ポータル事業』早稲田大学 IT 戦略研究 Case study

医師のポイントサイト/ポイント生活（ポイ活）のまとめ：

https://zero-doctor.com/archives/category/point11

株式会社インテージヘルスケア、プロモション活動指標（Impact track）：

https://www.intage-healthcare.co.jp/service/research/rx/impact/
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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

グを推進する上で、医療情報 PF はオンライ上で直接薬剤に関する情報提供が可能となる重要な媒体であり、講演会の集客などにも利用されている。

図 5

医療情報 PF を取り巻く環境（著者作成）

2.3. 国内の主要医療情報 PF
現在、国内で医師登録数が 10 万人を超える医療情報 PF は少なくとも 5 社存在するが（m3.com、CareNet、MedPeer、日経メディカル、及び Medical tribune）、本研究では既に上場し、情報を公開する先発医療情報 PF の m3.com、後発医療情報 PF の
CareNet 及び MedPeer の 3 つのプラットフォーム中心に研究した。表 2 に国内の主要医療情報 PF の概略を示す。m3.com と CareNet は 2000 年より情報 PF の運用を開始
し、MedPeer は 2007 年より情報 PF の運用を開始した。2022 年の時点で m3.com の医師の会員数は 30 万人、CareNet の医師会員数は 18 万人、MedPeer の医師会員数は 14万人となっている。提供コンテンツは医療ニュースの提供に加え海外論文や講演会情報、転職関連情報を取り扱っている。m3.com と CareNet は医師ではない医療従事者
でも閲覧可能であるが（一部コンテンツは医師のみに限定）、MedPeer は医師のみしか閲覧できない厳しい視聴基準を設けている。また、事業体制にも特徴があり m3.comと CareNet は製薬企業の M R の営業支援を掲げているが、MedPeer は医師の交流のオンライン化を掲げており、立脚点が異なる。

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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

表 2

国内の主要な医療情報プラットフォーム（著者作成）

2.3.1. エムスリー株式会社
インターネットを活用し、健康で楽しく長生きする人を 1 人でも増やし、不必要な医療コストを 1 円でも減らすことをミッションとし、m3.com を中心とするプラットフ
ォームを活用した多様なサービスを展開する、世界的な IT 企業である。エムスリーは、医療(Medicine)、メディア(Media)、変容(Metamorphosis)の 3 つの M を表わしており、インターネットというメディアの力を活かして、医療の世界を変えていくことが創業当時からの事業目的である。
2022 年 3 月 31 日現在、資本金 290 億円、従業員数 574 名、連結従業員数は 9384 名である。代表取締役は、元マッキンゼーのパートナーである谷村格氏が、医療や保健等のヘルスケア業界に長くかかわりがあったことから、当時のソネット社長より新規ビ
ジネスの考案が打診され、2000 年にエムスリーを創業した。
エムスリー株式会社の売上と収益について図 6 に示す。創業以来、増収増益を繰り返し、2020 年はコロナの影響もプラスに働き、大幅に成長。現在の時価総額は 5 兆円
を超え、日本の IT 企業の中でもトップクラスの時価総額を誇る 12 。

12エムスリー株式会社 2021 年度決算発表資料
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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

図 6

エムスリー株式会社

売上・収益（同社 IR 資料から引用）

エムスリー株式会社が運営する医療情報 PF が m3.com である。MR 君・講演会情報、
医療ニュース、臨床治験、掲示板やストアなど、様々な情報やサービスが集約されたプ
ラットフォームであり、現在は国内で 9 割に及ぶ医師や医療従事者がアカウント登録
し、利用している（図 7）。

図 7m3.com のトップページ（2023 年１月 28 日閲覧）
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2.3.2. 株式会社ケアネット
ケアネットは、医療を受ける側も提供する側も健康で働きやすい社会の実現を目指
し、デジタル時代のサステナブルな健康社会目指す企業である。コアとなるビジネス
は、医師が活用する医療情報 PF の「CareNet.com」で、医師・医療従事者に質の高い臨床医学教育などのサービスを提供する「メディカルプラットフォーム事業」を創業以来展開している。2022 年 6 月 30 日時点で従業員数は 173 名、代表取締役会長 CEOは大野元泰氏である。大野氏はボストンコンサルティンググループに勤務した経験をもち、創業以来、代表取締役社長を務める。
医師・医療従事者に向けた情報提供サービスでは、日常診療に役立つ専門コンテンツを配信するウェブサイト「CareNet.com」の運営や、医療者の自己学習を支援する医療教育動画サイト「CareNeTV」の運営、さらには医学映像 DVD 教材の製作・出版まで手掛ける。創業時から教育動画コンテンツ作成をコア事業としており、現在はそれらの動画は CareNet からアクセスできる医療版 YouTube として医師に認知され利用されている。
売上と収益について図 8 に示す。株式上場後に一度減収を伴う時期を経て、現在は
7 年連続で増収・増益を達成している 13 。

図 8

株式会社ケアネット

売上・収益（同社 IR 資料から引用）

CareNet 上では論文・ジャーナル、連載/コラム、独自企画、患者説明用資料、医学
動画コンテンツなどが利用できる（図 9）。

13

株式会社ケアネット

2021 年度決算発表資料
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図 9

CareNet のトップページ（2023 年１月 28 日閲覧）

2.3.3. メドピア株式会社「Supporting Doctors, Helping Patients」をミッションに掲げ、医師の診療などを支援することをコアビジネスとして、Medpeer を運営。Medpeer は集合知プラットフォームと定義され、医療情報を提供するだけの一方通行のプラットフォームではなく、医師参加型のプラットフォームであることを特徴とする。医師同士のコミュニティー
であるため、登録時の本人確認プロセスが厳格であり、医師免許を保有していない場
合、アカウント登録ができずサイトが閲覧できない仕組みとなっている。
2021 年 12 月時点でメドピアの従業員数は 151 名で、代表取締役社長 CEO は石見陽氏で、医師・医学博士の資格を有している。起業前の石見氏は、東京女子医大の循環器内科に入局し、心臓カテーテルの専門医を目指していたが、副業で実施していた医師の人材紹介会社への一括登録サービスを経て、現在のメドピアを創業している。
メドピアの売上と収益について図 10 に示す。株式上場後、2016 年に減収となったが、医療情報 PF に加え、オンライン相談が可能な BtoC サービスも開始。多角化戦略にシフト後は 2017 年より 5 期連続で増収、増益を達成している 14 。

14

メドピア株式会社

2021 年度決算発表資料
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図 10

メドピア株式会社

売上・収益（同社 IR 資料から引用）

Medpeer 上で提供されるサービスとしては web 講演会、薬剤評価掲示板、症例相談、クイズ、動画チャンネルなどがあり、特に薬剤評価掲示板は全国の医師から寄せられた 60 万を超える薬剤の処方実感に関する投稿があり、類似薬の比較を横並びで実施できる特徴を有する（図 11）。

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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

図 11

MedPeer のトップページ（同社公開資料から引用）

2.4. 医療情報 PF とインパクトトラック
株式会社インテージヘルスケア社は全国の臨床医 4000 人の登録医師から、週単位でプロモーションを受けた企業、媒体、物などに関する情報を吸い上げ、1 週間〜1 ヶ月などの間で、医師が受けた企業のプロモーション活動の状況として、インパクトトラックとしてデータ化し定量的な分析を可能とさせている。プロモーション情報には講演会、M R 院内説明会のリアルなプロモーションに加え、Web 講演会、医療情報 PF、
オンライン面談などのデジタルによるプロモーションが含まれる（表 3）。

表 3

インパクトトラックで評価できるチャンネル（同社 HP を引用し著者作成）

製薬企業はインパクトトラックのデータを分析することで、①自社や各競合メーカ
ーがどういった活動をどれくらい実施しているのか、②それはどういうメッセージな
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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)のか、③どういったプロモーションが医師の処方変更につながったのかなど、様々な情報を得ることができる。この定量化された数値を参考にすることで、自社と競合品とのプロモーション効果の比較、医師に伝わるメッセージの相違、処方につながった
メーセージや媒体をタイムリーに把握し、営業戦略の検討に活かすことができる。

3. 研究に用いる Key 概念と研究手法
プラットフォームについて、Eisenmann(2007)は「異なるユーザー・グループを結びつけ、1 つのネットワークを構築するような製品やサービス」と定義し 15 、根来（2017）
は、「他プレイヤー（企業、消費者など）が提供する製品・サービス・情報と一体になって初めて価値を持つ製品・サービス」と定義している 7 。また、プラットフォームと総称されるビジネスは、基盤型プラットフォームと媒介型プラットフォームに大きく
2 つに大別することができるとしている。基盤型プラットフォームはテレビゲーム機のように補完製品（ゲーム機の場合は、ゲームソフト）が存在することを前提にするプ
ラットフォームであ、補完製品をプラットフォーム製品と一緒に利用することで製品としての機能が発揮される。媒介型プラットフォームは、ユーザー間の仲介、コミュニ
ケーションや取引の媒介などの機能を持つもので、ネットオークション、SNS、動画投
稿、ホテル予約などのネットサービスが該当する。医療情報 PF は媒介型 PF の性質が強いが、製薬企業による講演情報を補完製品と見なせば基盤型プラットフォームの性質も持つ。これらのプラットフォームビジネスはネットワーク効果や収穫逓増の原理
により、成長が加速されやすく、他社を引き離して勝者が総取りとなる一人勝ちの状
況を形成することがある。一方、全てのプラットフォームが WTA を形成できるわけではなく、市場には WTA の形成要因とは反対に、さまざまな WTA の攪乱要因も存在
し、プラットフォーム企業間の競争を激しくする。主な攪乱要因としてマルチホーミ
ング、スイッチングコスト、市場の成長、デバイスなどの転換、政府の規制などが挙げられる 7 。

3.1. 研究の方法
本研究では、リサーチクエッションの解を得るため、以下による事例研究を実施した。
1.

医師にインタビューし、各医療情報 PF の利用頻度や使い方、各社の印象などを調査。

2.

製薬企業のマーケティング担当者にインタビューし、各社の使い分けや利用頻度、
使用目的やマルチホーミングの有無などについて調査。

3.

主要な医療情報 PF を有する M3 株式会社、株式会社ケアネット、メドピア株式会社に対して IR 資料の評価や各社へのインタビューを実施し、特に後発医療情報 PF の CareNet と Medper の戦略を分析した。

4.

医師を対象にアンケートを実施し、医師のマルチホーミングの実態やその利用目的などを評価した。

15

Eisenmann, B (2007) “Winner-Take-All in Networked Markets” Harvard Business Scholl note.
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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

3.1.1. インタビューの実施者
2021 年 11 月から 2022 年 9 月の期間、研究の進捗や初期のインタビューを通じて生じた新たな疑問など、適宜追加をしながら 1 回 30 分〜1 時間のインタビューを実施した。インタビューは、合計 26 人（12 企業）を対象に実施した。内訳は国内医師 11 人、
製薬企業担当者 8 人、医療情報 PF 関係者 7 人であった（表 4）。

表 4

インタビュー実施者の一覧

3.1.2. 医師に対するアンケート調査の概略
医師に対するアンケートは、マーケティング会社（Loyalty Marketing.inc）が有する
消費者パネルを用いて実施した。20 歳〜99 歳までのアクティブ会員（1,458,847 人）のうち、医師属性である 1860 人に対してスクリーニング調査を目的としてアンケートを送付（表 5）。671 人によりスクリーニング調査の回答を入手。回答を得た 671 人のうち、m3.com の単独利用群 50 人、m3.com と MedPeer の併用群 50 人、m3.com とCareNet 併用群 50 人の合計 150 人に対して、本番のアンケート調査を行い、医師のマ
ルチホーミングに関する現状やマルチホーミングを実施している目的や理由についての調査を行った。本番のアンケートで実施した質問内容の一覧を表 6 に示す。
SC1.あなたは医師免許を有していますか。
SC2.M３やケアネットなどの「医療情報サイト」を普段から使用していますか。
SC3.あなたは医療情報サイト「m3.com（エムスリー）」のアカウント登録をしており利用されていますか。 また利用されている方は利用頻度も教えてください。
SC4.あなたは医療情報サイト「MedPeer（メドピア）」のアカウント登録をしており利用されていますか。 また利用されている方は利用頻度も教えてください。
SC5.あなたは医療情報サイト「CareNet（ケアネット）」のアカウント登録をしており利用されていますか。 また利用されている方は利用頻度も教えてください。

表 5

医師のスクリーニング時の質問項目
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18

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Q1.あなたの年齢をお知らせください。
Q2.あなたの雇用形態を教えてください。
Q3.あなたの専門分野を教えてください。
Q4.前問でお答えいただいた利用している医療情報サイトの他にアカウントを保有している
サイトとその利用頻度をお答えください。
Q5.医療情報サイトのアカウントを登録した順番をお答えください。
Q6.医療情報サイトのアカウント登録した経緯をそれぞれ教えてください。
Q7.全ての医療情報サイトの現在の使用状況を 100 とした場合、日頃それぞれ何％程度使用
していますか。 合計で 100 となるように入力ください。
Q8.各情報サイトに関して、月で平均して何円分程度のポイントを獲得していますか。
Q9.どういう目的で医療情報サイトを使用していますか。
Q10.1 日で平均して何分程度、医療情報サイトを見ていますか。合計時間を記載ください。
Q11.医療情報サイトから得られる情報に満足していますか。
Q12.m3.com（エムスリー）を利用する、上位 3 つの理由について教えてください。
Q13.m3.com（エムスリー）でよく利用する、上位 3 つのコンテンツを教えてください。
Q14.MedPeer（メドピア）や CareNet（ケアネット）を使用しない理由について、上位 3 つを選択してください。
Q15.MedPeer（メドピア）を利用する、上位 3 つの理由について教えてください。CareNet（ケアネット）を利用する、上位 3 つの理由について教えてください。
Q16.MedPeer（メドピア）でよく利用する、上位 3 つのコンテンツを教えてください。
Q17.CareNet（ケアネット）でよく利用する、上位 3 つのコンテンツを教えてください。
Q18.m3.com（エムスリー）と MedPeer（メドピア）を併用する理由について、上位 3 つを教えてください。 m3.com（エムスリー）と CareNet（ケアネット）を併用する理由について、上位 3 つを教えてください。

表 6

医師のアンケートの質問内容

4. 事例研究4.1. 医師に関する調査
RQ1 について明らかとするため、医師 11 人に対してインタビューを実施し、医療情報 PF に登録した経緯や各医療情報 PF の利用実態、使い分けなどの定性的な評価を実施した。

4.1.1. 医師へのインタビュー
医療情報 PF のアカウントを有する医師 11 人に対して、医療情報 PF の現在のアカウント登録状況及び利用状況について確認した。マルチホーミングの実態を表 7 に示した。インタビューした全ての医師が複数の医療情報 PF アカウントを有していた。ただし、各医療情報 PF の使用頻度には差があり、日常的には m3.com を利用しているとの回答が多く、m3.com を使っている理由も様々であり、m3.com は医師の幅広いニーズを満たす情報やコンテンツを提供するプラットフォーであることが示唆された。医療情報 PF を登録した背景として、調べ物をしている時に偶然ネットで見つけた、又は早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

19

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ダイレクトメールとの回答が多かった。今回の医師へのインタビューでは、日常的に
m3.com を利用しているとの回答が多く、動画コンテンツや論文の日本語訳を探している時などに CareNet を利用することがあるとの回答が多かった。一方で、m3.com と
MedPeer をマルチホーミングしている医師は確認できなかった。
医師

m3.com

MedPeer

CareNet田辺三菱製薬

登録

日常使い

登録

登録

児童精神科医

登録

日常使い

登録

登録

登録

登録

登録

藤沢湘南台病院
伊勢原協同病院

整形外科

登録

多摩総合医療センター

日常使い

登録

登録

登録

登録

元（JR 東京総合病院）

登録

日常使い

登録

登録

小野内科クリニック

登録

日常使い

登録

登録

国際医療研究センター

登録

日常使い

登録

登録

西麻布インタナショナルクリニック

登録

日常使い

登録

元東京女子医大

登録

日常使い

登録

都立病院

登録

日常使い

登録

表 7

登録

医療情報 PF のマルチホーミング状況

4.1.2. 小括
医師へのインタビューから、以下の内容が示唆された。


医師は複数の医療情報 PF のアカウントを有しているが、m3.com を日常的に利用している医師が多い。一方で、取得したい情報によって、CareNet や MedPeer
を m3.com と併用利用している可能性が示唆された。



複数の医療情報 PF を日常的にマルチホーミングしているのではなく、目的に応じて医療情報 PF を使い分けている可能性が示唆された。



CareNet は教育コンテンツが認知され、MedPeer は薬剤掲示板が広く認知されており、医療情報 PF それぞれで異なる価値が医師に提供されていることが示唆された。

4.1.3. 医師へのアンケート
医師の医療情報 PF のマルチホーミングの実態を更に検証するために、医師 150 人以上を対象にアンケートを実施し、定量的な評価を実施した。調査期間は 2022 年 9 月 29
日〜10 月 3 日で、Loyalty Marketing, inc.社が有する消費者パネルを用いて、医師属性に当たる 1860 人（パネル内全消費者の 0.13%）を対象にアンケートを送付。671 人（0.046%）の医師より回答を得た。671 人の医師のうち、スクリーニングアンケートにて、医療情報 PF を月に 1 回以上利用していると回答した医師については、本番アンケートの回答に進んだ。MedPeer を利用する医師と CareNet を利用する医師の目的を比較したかったため、A_m3.com の単独利用する医師を 50 人、B_m3.com と MedPeer の早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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マルチホーミング(CareNet 非利用)する医師を 50 人、C_m3.com と CareNet のマルチホーミング(MedPeer 非利用)する医師 50 人の合計 3 群で 150 人を目標にアンケートを実施した。全てのアンケート結果については Appendix に記載した。
医療情報 PF の利用実態「m3.com や CareNet などの医療情報 PF を普段から使用しているか」について、医療情報 PF の使用頻度は 88.4％（577/653 人）と非常に高く、ほとんどの医師が医療情報 PF より便益を受けていることが確認された。次に、普段より医療情報 PF を利用している 577 人の医師のうち、各医療情報サイトの使用頻度について確認した所、週に1 回以上 m3.com を使っていると回答した医師は 89.9%（519/577 人）、MedPeer を使っていると回答した医師は 62.4%（360/577 人）、CareNet を使っていると回答した医師は 66%（381/577 人）であった。一方で、アカウントを登録したが利用していない医師は m3.com で 0.2%（1/577 人）、MedPeer で 7.3%（42/577 人）、CareNet で 7.8%
（45/577 人）であった（表 8）。週に 1 回以上使っている頻度が多い医療情報 PF は
m3.com で、次に CareNet、 MedPeer の順であり、M3 の使用頻度が高いことも確認
され、医師は m3.com を日常的に利用する傾向にあり、MedPeer と CareNet はアカウ
ントを作成しても 1 年以上利用していない医師が一定数確認された。

表 8

医療情報 PF の利用頻度について（アンケート結果から著者作成）

割り付けについてスクリーニングアンケートの結果、医療情報 PF を月に 1 回以上利用している医師を対象に、表 9 の通りに割り付け、本番アンケートに進んだ。なお、m3.com と MedPeerの併用群は目標の 50 例に到達しなかったことから、m3.com、MedPeer 及び CareNetの 3 つの医療情報 PF を利用している医師を B2 として MedPeer 利用群として本番のアンケートに移行した。尚、本番アンケートに移行した年齢について、いずれの群も50 代と 60 代以上の割合が多かった。
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表 9

群ごとの割り付け医師数と年齢毎の人数

医療情報 PF の利用目的について
本番アンケートに進んだ医師の医療情報 PF の利用目的について、医療情報 PF の利用目的に関する結果を表 10 に示す。医療ニュースは 86.7%(130/150 人)、医学情報は71.3%（107/150 人）、薬剤情報は 51.3%（77/150 人）であり、これらのニーズが高い
一方で、ポイントの獲得も 58.7%（88/150 人）と半数以上の医師が利用の目的に挙げていた。医療情報 PF では医師が PF 内で動画を視聴したりアンケートに回答したりすると、そのアクションに応じてポイントが付与され、それらは amazon ポイント、T ポ
イント、航空会社のマイルへの交換が可能となるため、このポイントが医師のマルチ
ホーミングに影響している可能性が示唆された。

表 10

医療情報 PF の利用目的について

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m3.com の利用方法について
アンケートの本番環境に進んだ医師に対して、群毎で m3.com の利用目的や m3.com
上で利用しているコンテンツに差があるかを確認するため、m3.com を利用する上位 3
つの理由を医師が選択し、その中で 10％以上の医師が使用理由として選択した項目を
表 11 に、「m3.com 内でよく利用する上位 3 つのコンテンツ」に関する医師の回答結果を表 12 に示した。表 16 に関して、各群で著しく異なる傾向は認められず、「医療ニュースが豊富である」、「医療ニュースが読みやすい」、「医療に関する情報が豊富である」、「ポイントがたまりやすい」といった項目が各群共に多い傾向であった。表17 に関して、各群で著しく異なる傾向は認められず、「医療ニュース」、「臨床ダイジェスト」、「MR 君」、「講演会」に関するコンテンツが好まれて利用されている傾向であった。これらのことから、各群で m3.com の利用目的や利用するコンテンツに差はなく、単独利用でも他の医療情報 PF とマルチホーミングしている場合でも、医師は m3.com から共通した便益を得ているものと考えられた。

表 11

m3.com を利用する理由（全体の 10％以上が該当）

表 12

m3.com でよく利用するコンテンツ

MedPeer をマルチホーミングする理由について
m3.com と MedPeer を マ ル チ ホ ー ミ ン グ し て い る 群 と m3.com、 MedPeer 及 び
CareNet をマルチホーミングしている群を対象に、MedPeer の利用目的や MedPeer で利用しているコンテンツを確認するため、「MedPeer を併用利用している上位 3 つの理由」に関する理由の中で、10％以上の医師で使用理由が該当した項目を表 13 に、「MedPeer 内で利用している上位 3 つのコンテンツ」に関する理由の結果を表 14 に示した。マルチホーミングする理由について、メドピアのサイトは「医療ニュースが豊早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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富である」、「医療ニュースが読みやすい」、「医療に関する情報が豊富である」、「薬剤に関する情報が豊富である」、「ポイントがたまりやすい」という回答が比較的多い傾向であった。また、よく使われているコンテンツとしては、「医療ニュース」、「薬剤評価掲示板」、「Web 講演会」が多く使われている傾向であった。

表 13

MedPeer を利用する理由（10％以上が該当）

表 14

MedPeer でよく利用するコンテンツ

CareNet の利用について
m3.com と CareNet をマルチホーミングしている群を対象に、CareNet の利用目的
や CareNet 上で利用しているコンテンツを確認するため、CareNet を利用する上位 3
つの理由を医師が選択し、その中で 10％以上の医師で使用理由が該当した項目を表 15に、CareNet 内でよく利用する上位 3 つのコンテンツに関する回答結果を表 16 に示した。CareNet を利用する理由について、「医療ニュースが豊富である」、「医療ニュースが読みやすい」、「医療に関する情報が豊富である」、「ポイントがたまりやすい」
で回答多い傾向であった。また、よく使われているコンテンツとしては、「医療ニュース」、「連載・コラム」、「CareNet 独自企画」、「クイズ」、「医学動画」が多く使われている傾向にあった。

表 15

CareNet を利用する理由（10％以上が該当）

表 16

CareNet でよく利用するコンテンツ
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3 つの医療情報 PF に関して、利用目的はそれぞれ同様の解答傾向を示したが、利用するコンテンツに関しては、相違が認められた。医療ニュースはいずれの PF でも利用率が高かったが、それ以外では m3.com では「臨床ダイジェスト」、「MR 君」、及び「講演会」、MedPeer では「薬剤評価掲示板」、及び「Web 講演会」、Care Net では「連載・コラム」、「CareNet 独自企画」、「クイズ」、及び「医学動画」がそれぞれ高く、それぞれの医療情報 PF の独自コンテンツの利用率が高いことが確認された。そこで、次に医師のマルチホーミングのメリットとコストをより明確に評価するために、医師が m3.com を単独で利用する理由について、またマルチホーミングを行っている医師に対しては、m3.com と MedPeer または m3.com と CareNet の併用理由について評価した。
m3.com と MedPeer をマルチホーミングする理由について
m3.com と MedPeer を マ ル チ ホ ー ミ ン グ し て い る 群 と m3.com、 MedPeer 及 び
CareNet をマルチホーミングしている群を対象に、m3.com と MedPeer をマルチホー
ミングしている理由について表 17 に示した。「医療のニュースが 1 つのサイトで十分に得られない」、「医療情報が 1 つのサイトでは十分に得られない」、「m3.com と
MedPeer では得たい情報が異なる」、「ポイントをたくさん集めたい」という理由が多く選択された。つまり、m3.com と MedPeer では医師にとって得られる便益が異なっており、医師はそれぞれの医療情報 PF から異なる情報を入手していることが示唆された。なお、m3.com と MedPeer をマルチホーミングしている群と m3.com、MedPeer
及び CareNet の 3 つの PF をマルチホーミングしている群で回答傾向に差があるように見える項目が複数あり、「医療情報が 1 つのサイトでは十分に得られない」ではそれぞれ 32.1%と 10％、「ポイントをたくさん集めたい」ではそれぞれ 46.4％と 15％であった。MedPeer 群は 1 群あたりのサンプル数が少なく、アンケート結果だけでは意義のある差か否かの評価は困難であったが、B と B2 の 2 群に関しては概ね同様の傾向であったと考えられた。

表 17

m3.com と MedPeer をマルチホーミングする理由

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m3.com と CareNet をマルチホーミングする理由について
m3.com と CareNet をマルチホーミングしている群を対象に、m3.com と CareNet を
マルチホーミングしている理由について表 18 に示した。「m3.com と CareNet では得たい情報が異なる」、「いずれのサイトにも好きなコンテンツがある」、「ポイントをたくさん集めたい」という理由が多く、m3.com と CareNet では得られる便益が異なっており、それぞれから異なる情報を医師は入手していることが示唆された。

表 18

m3.com と CareNet をマルチホーミングする理由

4.1.4. 小括
医療情報 PF を利用している医師に対してのアンケートの結果から、7 割を超える医師が複数の医療情報 PF を少なくとも週に 1 回以上利用している背景がある中で、以下の通りの研究結果を得た。
医師はマルチホーミングをなぜ行うのかについて
本研究の事前調査により、7 割を超える医師が、多様な情報を求めて、1 つの医療情報 PF だけでは満足せず、複数の医療情報 PF に週に 1 回以上アクセスしている実態が明らかとなった。この理由として、医師は情報に関する多様なニーズがある中で、1 つの医療情報 PF だけでは満足する情報が得られないため、複数の医療情報 PF を利用して、情報を補完していることが明らかとなった。また、各医療情報 PF が付与するポイ
ントについても、医師のマルチホーミングを促す 1 つの要因となっていることも示唆された。
医師は後発医療情報 PF でどのような情報を得ているか
本研究の結果より、MedPeer 併用群では、m3.com と MedPeer では得たい情報が異なるとの回答が多く、MedPeer 内でよく利用されるサービスとしては薬剤評価掲示板
や Web 講演会との回答が多く、これらの情報を得るために医師はマルチホーミングしていることが示唆された。CareNet 併用群でも、 m3.com と CareNet では得たい情報が異なるとの回答が多く、CareNet 内でよく利用されるサービスとして医療動画やクイズとの回答が多く、これらの情報を得るために医師はマルチホーミングしていることが示唆された。つまり、各医療情報 PF の独自コンテンツに関する利用頻度が高く、
m3.com と同一でないサービスが医師のマルチホーミングを促す要因となっていることが示唆された。
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4.2. 製薬企業に関する調査
製薬企業 8 社のマーケティング担当者等にインタビューを行い、製薬企業側の医療情報 PF のニーズや使い分けの実情などを分析した。事前調査（1.2 マルチホーミング）
により、これら 8 社の製薬企業は複数の医療情報 PF を利用していることが既に明らかとなっていることから、これらの医療情報 PF の使い方などについて確認した。

4.2.1. 医療情報 PF に対して8 社の製薬企業担当者にインタビューした内容を基に、各社の印象を表 19 にまとめた。
m3.com は会員数が最も多く、医師の視聴率や使用頻度が高いため、プロモーションのカバレッジを効かせたい時に利用することが多い。医師が利用するアクセス頻度が高い傾向がある一方、ポイントによる誘導が高くマーケティング効果を判定する上ではノイズデータが多いため、敢えて利用していない製薬企業も確認された。利用コス
トが高いといった意見も多く、m3.com が WTA を形成したことによって、市場価格が高くなり、適正価格となっていないことを危惧する意見も確認された。
CareNet は、アカデミックな内容を求める医師が多く利用している印象であり、使用年齢層は高めである。m3.com と比較すると医師のクリック数（試聴数）が稼げないとのコメントがあった。また、製薬業界では医師それぞれに固有の DCF*コードが付与されており、その DCF コードでやり取りすることで、ターゲット医師の行動を細かく追うことができるのが特徴的である。CareNet は DCF コードを含んだ生データや医師それぞれの動画視聴時間を提供するサービスも行なっており、製薬企業側で追加解析が行えるメリットがある。
MedPeer は情報発信を好む医師が多く、薬剤評価掲示板の処方実感を見て、多くの医師が処方変更を行ったというデータがあり、薬剤評価掲示板の情報は医師にとって影響のある情報だと認識されている。サービス内容の見直しにより、薬剤評価掲示板
内のデータを製薬企業に販売することも行っており、そのサービスのニーズは高い。
一方、m3.com と比較すると医師のクリック数（試聴数）が稼げないとのコメントや、DCF に紐づけた医師の生データの提供がなく、3 社の中で製薬企業側に提供されるデータが最も少ないとのコメントも確認された。
*DCF コードとは、Doctor Computer File のことで、日本アルトマーク社（2015 年から
NTT ドコモ傘下）が、国内の医療関連情報を、オープンソースな形で整理するために構築したメディカルデータベース内に存在する医師に関する共通 DB で、医師の基本的な個人情報に加え、専門科目や所属医師会、勤務先、役職さらに自宅住所から電話番号まで含まれる 16 。

16

DCF(Doctor computer file): 施設／医師ファイル：https://www.ultmarc.co.jp/mdb/masterfile/masterfile/index.html
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表 19

医療情報 PF に対する各社の印象（著者作成）

次に各医療情報 PF の使い方について、6 社のヒアリングを実施した。各社それぞれが利用目的等に応じて、医療情報 PF を使い分けている実態が明らかとなった。その背景として、m3.com は利用コストが極めて高いといった意見が多く、m3.com が WTAを形成したことによって市場価格が高くなり、適正な価格となっていないことを危惧する意見があり、代替できるサードパーティーを探している状況であること。また、医療情報 PF ごとに製薬企業に提供するサービスが異なることや、医療情報 PF ごとにア
クティブユーザーが異なるなどのコメントもあった。そのため、医療情報 PF のカバレッジを考慮し、より多くの医師にプロモーションしたい場合は m3.com が最優先となるが、領域や疾患を絞った場合には必ずしも m3.com でのプロモーション効果が高い
わけではなく、各医療情報 PF でプロモーションの効果が異なることが示唆された。

4.2.2. インパクトトラックについて
製薬業界では、広告媒体や製薬企業のプロモーションを第三者がトラッキングする
サービスがあり、領域毎にプロモーションの効果を第三者が客観的な数値で評価されるサービスが定着している。代表的なものが、インテージ社が提供するインパクトト
ラックで、全国の 4 千人の臨床医が、週次または月次で、どういった企業がどういった媒体を使い、何の薬剤に関するプロモーションしているかをデータ化している。取り扱うチャンネルとしては、医療情報 PF、企業主催の Web 講演会、講演会（リアル）、
MR による院内説明会、オンライン面談、e ディテーリングなどがあり、これらのチャ
ンネルとその効果を薬剤ごとに定量化し、インパクトトラックとして企業に販売している。製薬企業はこれらの情報を定期的に評価することで、自社が実施したプロモーションが医師に届き、さらには処方変更につながったか、医療情報 PF ごとのプロモーション効果、さらには競合企業が利用しているプロモーションチャンネルなどを分析することが可能となる 11 （図 12）。

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図 12

医療情報 PF を取り巻く環境（著者作成）

製薬企業 4 社に対してインパクトトラックの利用方法に関するインタビューを実施した。各社インパクトトラックの数値に必ずしも絶大な信頼をおいているわけではな
いが、鋭敏な指標と認識していた。キャンペーンなどを行うとすぐに指標に反映されるため、医療情報 PF での宣伝効果や費用対効果を検証する上で活用されている。また
競合他社の戦略を知る上でも活用されており、市場分析に使われていることが確認された。なお、m3.com も m3.com の登録医師を使った類似のサービス提供を行なっているが、自社で m3.com の評価が上積みされている懸念があり、こちらも参考程度の情報として各社プロモーション戦略に活かされていることも確認された。

4.2.3. 小括
製薬企業のマーケティング担当者へのインタビューを踏まえて以下の結果を得た。
製薬企業はなぜ、マルチホーミングを行うのか？
製薬企業は m3.com が WTA を形成したことで m3.com の利用価格が高くなり、適正な価格になっていないと感じ、代替できるサードパーティーを探している。その状
況下、各医療情報 PF では情報提供可能な医師の属性がインパクトトラックにより客観的に明らかとされた。その結果、製薬企業がプロモーションをしたい領域（医師）に応じて、最も効果的な医療情報 PF を使い分けることが可能となり、マルチホーミングに繋がったことが示唆された。一方、新薬開発時のタイミングや特許が切れるタイミン
グなど、プロモーションの最大効果を図りたい場合に、やれる手段をとことん実施する戦略が採用されることがあり、ザイオンス効果などを期待し、マルチホーミングを実施していることも確認された。その他、複数の医療情報 PF を利用することで、WTAを形成している m3.com に対する費用対効果を比較するニーズがあることなども確認された。
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製薬企業はどのように後発医療情報 PF の効果を判断しているのか？
製薬企業は、インテージ社が提供するインパクトトラックのデータを参照しながら、自社がターゲットとする医師がどの医療情報 PF で最もアプローチできるかをタイム
リーかつ定量的に把握。対象とする疾患やターゲット医師のセグメントによって、各医療情報 PF を使い分けていることが示唆された。製薬企業は、インテージ社以外にも
エムスリーが提供する指標など、様々な指標を分析し、各医療情報提供 PF の費用対効
果を検証しながら、後発医療情報 PF を利用していることが示唆された。

4.3. 医療情報 PF へのインタビュー
エムスリー、メドピア、ケアネットの関係者に対してインタビューを実施し、医師及び製薬企業に対する戦略を分析した。

4.3.1. 医師に対して
m3.com に関する取り組み
エムスリーの関係者に対するインタビューから確認された内容について記載する。
エムスリーは先発企業として安住するのではなく、WTA を維持するために、常に、新規医師の獲得を目指し、さらにはアカウント登録した医師がアクティブに m3.com を利用し続ける努力を惜しみなく実施している。医療ニュースに関しては、ニュース記
事の中身の質に加え、読者がそのニュースを思わず開封したくなるような単語を題名に入れるなど、開封率を高める仕組みを、長年に渡って分析。また、対象は全医師とし、サービスにより注力する医師は異なるが、エムスリーとして医師のセグメントを絞るという考えはなく、幅広い世代の医師が見られる仕組みを取り入れていた。コンテンツに関しては、コンテンツ毎に担当部門があり、その部門で AB テストを行い、PDCA サイクルを回して、開封率や利用率を高める施策を部門毎に日々検討している。
さらに、医師の新規登録を稼ぐために、大学のラボを訪問し、医師に直接登録を促すこ
とも医師のインタビューの中で確認できた。
CareNet に関する取り組み
ケアネットの関係者に対するインタビューから確認された内容についてまとめる。
CareNet は医師の獲得にあたって、m3.com のような医師全体を対象にする戦略ではな
く、パートナーの製薬企業が必要とする医師セグメンから囲い込む戦略をとり、製薬
企業の MR と協業し、MR にも宣伝してもらうことで、製薬企業が必要なセグメントに集中して医師のアカウント登録数を増やしていった。また、医師に提供するサービスでは、起業当初からのコア事業でもある教育動画コンテンツを中心に、医療全体の教育コンテンツを幅広く取り扱える医療情報 PF を構築し、m3.com や MedPeer との差異化戦略がとられていたことが明らかとなった（表 20）。尚、MedPeer は論文につ早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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いては 2018 年に Journal を 17 、医学動画については MedPeer Channel を開局したことで 18 、CareNet と MedPeer とのサービスによる差異化は軽減傾向にあると考えられた。

表 20

ケアネットが提供するサービスと他の医療情報 PF が提供するサービスの比較（著者作成）

MedPeer の取り組み
MedPeer の医療情報 PF の立ち上げ時期は、多くの医師が m3.com のアカウント登録を既に行い、他の医療情報 PF を利用している状況で、医師のマルチホーミングを促すまたはスイッチングを促す戦略を取らざるをえなかったと考えられる。さらに、メドピアは会員登録の際に厳格な医師確認を徹底しており、他の PF よりも厳密にアカウ
ントの発行管理を実施。これは医師限定の SNS がコア事業であった為と考えられるが、それによりインターネットを活用したサービスであるにも関わらず、医師のアカウン
ト登録が広がらず常に戦略的な課題となってしまった。そこで、小さな医療情報 PF な
どとアカウント連携を繰り返し行いながら規模を拡大。直近では、医学生 8‐9 割が利用するサービスを買収し、医師予備軍も囲い込むような戦略がとられている。
MedPeer の特徴は臨床に立脚した医師のための SNS と定義していることにあり、
m3.com や CareNet などの情報提供 PF とは提供価値が異なる。医師のコミュニケーシ
ョンの場をネット上に構築し、サービスの 1 つでもある薬剤評価掲示板では、企業が提供する個別の薬剤情報に関する医師の口コミを集めている。医師は口コミを見ながら同種同効薬を横並びで比較することができ、複数の薬剤の効果、使用感などの比較

17

医師専用コミュニティサイト「MedPeer」、良質な論文と出会える、医師のための論文検索・共有サービス「JOURNAL」をリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000143.000010134.html
18 医師のためのインターネットテレビ『MedPeer Channel』を開局！：

https://medpeer.co.jp/press/6810.html
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情報という他の医療情報 PF では提供できていなかったサービスを医師に提供している。この薬剤評価掲示板は、2019 年時点で 60 万件以上の口コミ数を達成しており 19 、薬剤の評価のみに限定した口コミサイトしては国内最大級の規模を誇る。また、Meetthe expert や症例検討会などのサービスを強化することで、他の医療情報 PF と差異化されていることが明らかとなった（表 21）。

表 21

メドピアが提供するサービスと他の医療情報 PF が提供するサービスの比較（著者作成）

登録医師に関する各社戦略のまとめ
2000 年〜2010 年ごろまでの医療情報 PF の立ち上げ時期は m3.com と CareNet の 2社の戦いであった。m3.com は設立当初からインターネットビジネスを展開し、還元率の高いポイントを使って医師登録数を急速に拡大。一方、後手を踏んだ CareNet は後追いを諦め、提携した製薬企業が必要する医師集団のみにフォーカスし、登録者数を拡大する戦略がとられた。
2010 年以降の医療情報 PF は既に m3.com が WTA を形成し、多くの医師が m3.comにアカウント登録する中、後発の医療情報 PF は医師のマルチホーミングを促す戦略を取らざるを得ない状況となった。2010 年時点で m3.com が全体の 8 割を超える医師が登録する中、CareNet はスペシャリティ領域に関する動画作成などの独自サービスやブランディングなどに注力し、m3.com とサービスで差異化しながら医師のマルチホー
ミングが促される戦略。MedPeer は先行する 2 つの医療情報 PF とは異なり、医師参加型で医師同士の交流を促すことを主とする医療情報 PF であり、先発の医療情報 PFと共存できるサービスを提供。さらに各医療情報 PF それぞれが新規顧客の獲得と並行して既存顧客の医療情報 PF の利用頻度を高める施策がとられていた（図 13）。
19

医師による医薬品の処方経験共有サービス『薬剤評価掲示板』のクチコミ数が累計 60 万件を突

破！：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000199.000010134.html
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図 13m3.com が WTA を形成後の時期（著者作成）

4.3.2. 製薬企業に対して
m3.com の取り組み
企業のミッションである医療の課題解決を達成するために製薬企業と協業するのであって、製薬企業側のマルチホーミングを積極的に促すようなことは実施していない。
ミッションの達成のために、製薬企業と win win の関係を目指している。製薬企業には、製薬企業の課題に対するソリューションを提案し、その ROI を試算して提示する
代わりに、製薬企業で得られる便益に基づいて価格を設定。製薬企業や医療における課題解決のために、自分達の PF をどう活かせるかが重要であり、医療情報 PF は 1 つのツールである。
CareNet の取り組み
まずは製薬企業側が欲しい属性の医師の登録数から増やすことに注力。懇意の製薬企業がアプローチしたい医師をどれだけ確保できるかに注力したことで、特定領域に限定して製薬企業がアプローチしたい医師を多く集め、部分的に m3.com に勝る医療
情報 PF を構築。その後、製薬企業の開発の中心が生活習慣病からスペシャリティー領域に変わったことを受け、提供する動画コンテンツなどもそれらに適合する内容に変更していくなど、製薬企業側がプロモーションしたくなるコンテンツを自身の PF 上で展開。製薬企業の医療情報 PF にかける予算が潤沢である中、CareNet は自身の得意領
域を示すことで、製薬企業がマルチホーミングを実施。特に新薬発売時は、スタートダ
ッシュをする為に複数利用が進む傾向にある中で、m3.com と異なる医師パネルを持つことで企業は m3.com と CareNet をマルチホーミングしやすくなった。
MedPeer の取り組み
MedPeer のサービスを好む医師から構成される MedPeer 独自の医師パネルを構築
し、低価格路線で製薬企業側のニーズをうめる戦略がとられた。MedPeer が作った世界は製薬企業では作れない世界であり、医師の本音が聞きやすい環境にあるなど、
m3.com とは異なった医師及び異なった雰囲気のパネルを構築。さらに、2015 年ごろ
より、新規医師の獲得ではなく既存のアカウント登録済みの医師のアクティブ数を増やす戦略にシフト。医療情報 PF 上での情報発信の頻度を増やすなど、医師に対するサ
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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

ービスを改善し CRM を行ったことで、アクティブユーザーが増え、その傾向がインパ
クトトラックに反映され、結果的に製薬企業が興味を示すようになり、製薬企業にとって MedPeer の価値が高まった。また、このタイミングで製薬企業への営業活動量も増やしたことで、製薬企業のニーズを把握しやすくなり、製薬企業に対する新サービスを開発しやすい環境となった。

4.3.3. 小括
後発の医療情報 PF が、医師のマルチホーミングを促せた戦略は？
CareNet と MedPeer 共に、先発する m3.com とは異なるサービスに注力したことで、
m3.com が追随できないようなサービスへと成長。それによって医療情報 PF 間で差異化が行われ、結果的に医師のマルチホーミングが促されたと考えられた。
CareNet は、KOL とのコネクションを重要視した、映像ビジネスに注力し、医療全般の教育的なコンテンツを提供できる情報 PF として m3.com と差異化。幅広い診療や教育に関する動画コンテンツ制作というブランディングにより、他の医療情報 PF との提供価値で差異化する戦略をとることで、結果的に医師のマルチホーミングが促されたことが示唆された。MedPeer は起業時点で m3.com や CareNet に登録する医師が多くを占める中、小規模な PF とのアカウント連携によって登録医師数を増やしながら、医師専門の SNS という m3.com や CareNet などの情報提供 PF とは異なる価値を医師に提供。個々の製薬企業では規制上困難な、類似薬との比較情報を、医師から口コミとして集め、横ならびで評価できる独自サービスを展開したことで、m3.com に登録する医師のマルチホーミングが促されたと考えられた。
後発の医療情報 PF が、製薬企業のマルチホーミングを促せた戦略は？
CareNet では、自身のプラットフォーム上でアプローチしやすい医師属性を m3.comと差異化し、製薬企業側のマルチホーミングを促す戦略がとられた。2000 年代の医療情報 PF の立ち上がり時期は、全医師のアカウント登録を目指すのではなく、製薬企業
がプロモーションしたい医師に注力して登録医師を獲得。保有する医師パネルを製薬
企 業 の 好 み に 仕 立 て る こ と で 、 特 定 領 域 に お い て 医 師 属 性 で m3.com と 差 異 化 。
MedPeer は CRM に注力して医師のアクティブユーザーを増やし、メドピアも PF 内でアプローチしやすい医師属性を m3.com と差異化。更に、製薬企業への営業活動量を増やし、製薬企業のニーズに沿った新サービスの開発など、製薬企業にも歩み寄る戦略がとられた。

4.4. 製薬業界分析2015 年以降、後発の医療情報 PF の売上が増加した背景について、CareNet 関係者のインタビューから、医師の世代交代により MR からの情報収集を好む世代から、イ
ンターネットを使った情報収集を好む団塊に入り、デジタルマーケットの効果を製薬
企業側が無視できなくなったといった外部環境の変化が指摘された。CareNet の 2017
年の IR 資料でも、専門性の高い薬剤の開発が増える中、これまで以上に情報の質が重要となり、医薬品の情報提供はモバイルコンテンツへのシフトが必要になっていくこ
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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)とを、製薬企業を取り巻く環境変化の 1 つとして取り上げている。また、同様の質問
を MedPeer 関係者にも行った結果、自社の取り組みとして、医師のアクティブユーザ
ーを増やすようなサービスへの投資を明確に増やしたといった回答に加え、製薬企業側でコストパフォーマンスを意識し始め、業界全体のデジタルマーケティングが進化していったとの回答であった。さらに、メドピア株式会社は 2015〜2016 年は減収減益であったが、これには製薬業界の医師の接待に関する自主ガイドラインの施行やディオバン問題などの MR のコンプライアンス違反の問題により、マーケティング市場の大きな変化があったことについて言及された。
そこで、製薬企業の 2 社に対してのインタビューや、当時の業界紙などのレビュー
を通じ、2015 年ごろの業界トレンドを精査し、2015 年前後の情報提供のあり方を見直すきっかけとなりうる製薬業界の動向として以下の要因が抽出された。そこで、本研
究では、WTA の攪乱要因でもある政府の規制と市場の成長に関連する「ジェネリック
医薬品の推進」、「新薬価改定制度の導入」、「病院の訪問規制」を中心に、後発医療
情報 PF への影響について論ずる。
抽出された

国によるジェネリック医薬品の推進

新薬価改定制度の導入



新薬開発がスペシャリティー薬にシフト

各社の主力の生活習慣病薬の特許切れ



病院の訪問規制

ディアオバンなどのコンプライアンの問題

ジェネリック医薬品（後発医薬品）の推進について
厚生労働省は 2013 年 4 月に「後発医薬品のさらなる使用促進のためのロードマッ
プ」を策定し 20 、2013 年 6 月の国の閣議決定において、平成 29 年までには後発医薬品の医薬品処方全体の割合の 70％以上とすることを定めた 21 。2013 年 4 月時点で後発医薬品の普及率は 46.9％であったことから 22 、およそ 25％近い増加が市場に求められることになった（図 14）。保険薬局においては、後発医薬品の調剤数量の割合が、⼀定以上の場合に、調剤体制加算により評価を受け、保険医療機関では後発医薬品の採⽤
品⽬数の割合 20％、30％以上の場合に、後発医薬品使⽤体制加算により評価などが行

20

後発医薬品のさらなる使用促進のためのロードマップ：

https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/2r9852000002z7fr.html
21 経済財政運営と改革の基本方針について：https://www5.cao.go.jp/keizai-

shimon/kaigi/cabinet/2013/2013_basicpolicies.pdf
22 後発医薬品の使用割合の目標と推移_厚労省：https://www.mhlw.go.jp/content/000890777.pdf

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われ、国全体で後発医薬品の利用推進活動が行われた。この活動によって、2017 年 9月時点で 65.8％まで後発医薬品の調剤割合が上昇している。国の施策として後発医薬品の普及が押し進められたことにより、特許が切れた薬剤でも製薬企業の売上に貢献していた状況を一変させることとなった。製薬企業は特許切れの長期収載品に対して、
MR によるプロモーションができなくなる中で、少しでも長期収載品からの利益を維持しながら売り続けるかが各社の課題となった。一方、長期収載品の売上減は既に数
年以上も前から予想されており 23 、各社ともに新薬開発が増え、新薬のプロモーション
活動の方に MR のリソースを投入する必要があった。このような背景の中。特許切れの近い医薬品については、医療情報 PF を用いた効率的な情報提供方法にシフトする製薬企業が増えていったと考えられた。このような状況に置いて製薬企業は m3.com を使うのか、価格の低い CareNet や MedPeer を使うのかは薬の売上規模や後発医薬品の開発数や侵食度にも依存することになるが 24 、製薬企業側としては複数の医療情報 PFを利用できる環境は好都合だったと考えられた。

図 14

後発医薬品の使用割合の目標と推移（厚生労働省作成資料を引用）

新薬価制度の導入について
後発医薬品は、先発医薬品と治療学的に同等であるものとして製造販売承認される
一方、一般的に研究開発に要する費用が低く抑えられることから、先発医薬品に比べて薬価を安く設定できる。日本の医療費は、医療保険制度により患者は総額の 1‐3 割程
度のみの支払いであり、残りは国の税金によって賄われている。その為、後発医薬品を普及させることは、患者負担の軽減のみならず医療保険財政の改善に資するものとされている。しかし、日本で 2002 年に国のジェネリック使用促進施策が打ち立てられた
23 12 年度国内医薬品市場

大型長期収載品の売上高が 3～4 割減：https://nk.jiho.jp/article/p-1226573311104
24

長期収載品「後発品並みに薬価引き下げ」でどうなる？：

https://answers.ten-navi.com/pharmanews/13260/
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当初 7 割以上の処方目標が掲げられるものの、計画通りに普及しかった。理由の 1 つとしては、患者のみならず、医師や薬剤師などの医療関係者でも、後発医薬品の品質などを疑問視し、普及率は 2005 年で 32.5％、2011 年でも 39.9％にとどまっていた。そこで、2010 年、2012 年に、長期収載品から後発医薬品への置き換えを進める施策が国によって新たに提言された。2012 年度の新薬価制度の改訂では、先発薬品と後発医薬品の置き換えが十分に進んでいない場合に、先発医薬品の薬価をさらに引き下げることが盛り込まれた 25（図 15）。厚労省の概算では、対象品目は、現在後発品のある長期収載品約 1600 品目のうちの約 1200 品目。その中で後発品置き換え率 60％未満は約 1100
品目に上る計算であった。これにより、特許が切れた長期収載品から得られる利益はさらに小さくなり、営業販管費を割くことが更に困難となるなか、医療情報 PF を用いた均一な情報提供活動にシフトしていったと考えられた。

図 15

新薬価制度により薬価の引き下げ率（中央社会保険医療協議会

薬価専門部

会（第 121 回）より引用）
病院の訪問規制について
2010 年ごろより、病院が MR に対して訪問規制を求める動きが活発化し始めた。MRは待つことが仕事といわれるほど、病院で立ち続けて目当ての医師に情報を届けるというものであった。エムスリー株式会社の代表取締役である谷村氏は、まさにここが医療業界の構造的問題だとし、当時日本には MR が５万５千人、医薬品卸の MS が３万人の合計８万５千人がいる中で、医師との人数比でいえば３対１、一方アメリカでは７対１と非常に効率が悪く、一人あたりのコストも多くかかることになることから、生産性の悪い環境と指摘。そこから、m3.com の主力サービスでもある MR 君の開発に至っている 26 。

25

日本の薬事行政_医療保険制度と薬価基準

https://www.jpma.or.jp/news_room/issue/yakuji/lofurc0000003d23-att/20yakuji_ch06.pdf
26

谷村格さん(エムスリー 代表取締役)のマッキンゼーからの経歴・キャリア：

https://keyplayers.jp/archives/12041/
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また、病院側としても、1 つの病院に数十社の MR が入り、アポイントなく医師の時間を奪うことで、医師の労務時間が奪われ、不要な残業につながっていることを懸念していた。そんな背景の中、大病院を中心に MR の病院訪問を規制する動きが活発となった。病院ごとに設置理由は異なるものの、上記以外の背景としては、新医師臨床研修制度導入後の若手医師への指導の変化、2014 年の医療法の改正で、勤務する医療従事者の勤務環境の改善義務の明確化などが関与しているとされている。また、過剰なMR 活動に対する医師からの苦情や MR そのもの質の低下、コンプライアンス違反など、MR 側の要因も問題となってきた 27 。本来、MR は単なる薬剤を販売する営業マン
ではなく、医薬品に対する適切な情報提供活動を通じて、薬を安全に正しく患者さんに服用頂くことを使命としており、情報提供活動は医師にとっては無くてはならない
もののはずである。しかしながら、このような病院規制により、従来の対面による情報提供活動が困難となるケースが出始め、MR の代替や情報提供の補完的な位置付けとして医療情報 PF を利用する企業の増加が増え始めていったと考えられた。2014 年、
日経メディカル Online の会員医師を対象に 2014 年 11 月に行った「MR 訪問規制に関する調査」では 28 、既に多くの医療機関が MR の訪問に対して何かしらの規制を敷いていることが明確となり、医療情報提供の方法を見直すきっかけとなった。

4.4.1. 小括2015 年以降、後発の医療情報 PF の売上はなぜ上昇したのか？
2015 年前後から生じていた政府の規制変更が、MR のプロモーション活動にも影響を与え、製薬企業が医療情報 PF を利用した効率的な情報提供活動にも注力し始めた。
これにより、医療情報 PF 全体の利用が促進され、市場が成長。この時、後発医療情報
PF の CareNet や MedPeer は m3.com とサービスを差異化できたことで、PF 上で製薬企業がアプローチできる医師が完全には重複しないものとなった。この結果、WTA を形成した m3.com のみが利用されるのではなく、後発医療情報 PF の利用も促進され、売上が上昇したと考えられた。

5. おわりに5.1. 考察
本研究は、先行企業が WTA を形成した媒介型プラットフォーム市場において、後発企業の後追い戦略を研究したものである。まず、m3.com が WTA を形成できた理由の
1 つとして、先行者利益を享受したことが挙げられる。インターネットを介した情報提供をどこよりも早く立ち上げ、競合のないブルーオーシャンの時期から会員数の増加に注力。その後は国内最大の会員数を武器に、製薬企業との取引を増やし続けられたためと考えられた。その市場において、ケアネットも途切れることなく登録医師数を27

病院の８割がＭＲ訪問規制導入

編集部独自調査_ミスク online:

https://www.mixonline.jp/tabid55.html?artid=45151
28

訪問規制強化で変わる医師と MR の付き合い方_日経メディカル:

https://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/mem/pub/report/201411/539424.html
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蓄積し、2015 年以降は収益でも黒字を達成。また、2010 年以降はメドピアも医療情報提供活動を開始し、登録医師数を増やしながら収益も増加傾向となった。この後発企業の後追い戦略を分析する上で、本研究ではプラットフォームの攪乱要因の 1 つであるマルチホーミングに着目した。研究結果から 7 割以上の医師は週に 1 回以上で複数の医療情報 PF を利用しており、その理由として各医療情報 PF で提供される便益が異なっており、医師は目的応じて使い分けていることが示唆された。
本研究の結果より、m3.com のみを利用する医師と m3.com と医療情報 PF をマルチ
ホーミングする医師で、m3.com の利用目的には相違が無いことが明らかとなった。これは、m3.com 単独利用でも併用利用でも医師は m3.com から同じ情報・便益を受けており、別の医療情報 PF では m3.com では得られない情報を取得していることを示唆するものである。このことは CareNet や MedPeer 関係者のインタビュー結果とも合致しており、CareNet は動画コンテンツを成熟化させ、ケアネット独自の教育動画としてブランド化してきたこと。MedPeer は医師専用の SNS として、薬剤評価掲示板や症例検討会など、当初は m3.com に実装されなかったサービスをコア事業としてきた。これらのことから、WTA が形成された医療情報 PF 市場において、先発企業に対するサービスの差異化が、後発企業が後追いするにあたっての重要な因子であったことが示唆された。
Cennamo(2021)は、プラットフォーム間競争はプラットフォームのサイズを求める
WTA 競争だけではなく、市場タイプによって競争行動が代わり、WTA を形成した企業との差別化戦略によっては WTA 企業との共存もあり得ると説明している。医療情報 PF のような「Information market」では、競争の程度はプラットフォームアーキテ
クチャーとそのユーザーの共通性で決まるとしている。医療情報 PF の場合、ユーザーの共通性は高いが、３社のコア事業に関するアーキテクチャーは異なっており、WTAを形成した企業との共存が可能な市場と考えられた。更に、本研究の結果から、各医療
情報 PF が付与するポイントも、医師が複数のマルチホーミングを行うインセンティブとなっていることが明らかとされた。つまり、先発医療情報 PF との差異化とポイントによるインセンティブが、医師のマルチホーミングに重要であったと考えられた。
クスマノ(2019)は、産業プラットフォームは「チキンエッグ問題」の解決が必要となることについて言及し、モサドとジョンソン(2019)は、プラットフォームの失敗をさけるためには、1 つの顧客グループだけの支持を得るだけでは不十分であり、もう片方サ
イドの配慮が必要となることを言及している。後発医療情報 PF の場合、いずれも明確に医師側の市場を先に開拓し、そこに製薬企業を惹きつける経過を辿っている。この点について、MedPeer の COO の天坊氏は「2015 年ごろまでは良くも悪くも医師ばかりを見ていた。企業の方に目が向けられていなかった。そこでの企業方針の見直しが収益化につながった。」とコメントしている。CEO の石見氏も「2015 年以降、製薬企
業側の営業活動量を増やしたことで、製薬企業のニーズを理解し、そこに対するサー
ビスを打ち立て始められた。」とコメントしている。マルチプラットフォームの両サイドを意識できたことが、MedPeer の売上上昇に影響を与えた可能性が示唆された。
2015 年前後の製薬業界は大きな業界変革を迎えていた。国による後発医薬品の推進があり、インターネットを使った医療情報提供活動がより活発となり、後発の医療情早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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報 PF の追い上げに繋がったと考えられる。同様な政府の規制による市場の変化はコロ
ナ禍でも再度確認されている。政府が緊急事態宣言を発令したことで、MR は在宅勤務を余儀なくされた。これにより、医療情報 PF の利用がさらに促進されたことで、3 社
共に大幅な増収増益を達成している。WTA を形成した先発企業が存在する媒介型市場において、政府の規制やそれに関連する市場の成長は、後発企業にとっての追い風であり、WTA を形成した先発企業が存在したとしても、規模を拡大し追い上げられる可能性があることを本研究では示している。そこで重要となるのは、先発企業との差異化戦略であり、差異化によって先発企業と同一とならないサービスと顧客層を形成できるかが、後発医療情報 PF の追い上げ戦略の肝になると考えられた。

5.2. 結論
研究結果のまとめを図 16 に示す。後発医療情報 PF のサービスは m3.com と全く同一ではないサービスに成長。それらのサービスを求める医師達の中で、m3.com とのマ
ルチホーミングが進み、後発医療情報 PF の登録医師数の増加に繋がった。さらに、ポイントも医師のマルチホーミングを促し、結果的に、後発の医療情報 PF が独自のアク
ティブユーザーを獲得。医療情報 PF 毎にプロモーションできる医師が異なる状況となった。その状況を客観的に示せるサービスが業界にできたことで、製薬企業はプロモーションしたい領域・医師ごとに、医療情報を使い分けられる環境が作られた。このことが、製薬企業の後発医療情報 PF の利用増に繋がったと考えられた。さらに、m3.com
が WTA を形成したまま、後発の医療情報 PF が追い上げられた背景には、製薬業界の規制の変化による市場の拡大が寄与しており、これらが後発のプラットフォームが成長・収益化できるための鍵となることが示唆された。

図 16

後発医療情報 PF の後追い戦略

5.3. 本研究の実務的示唆
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本研究は、WTA を形成した企業が存在する媒介型 PF 市場において、後発企業の戦略提言に貢献する可能性がある。本研究では、医療情報 PF のマルチサイドにあたる医師と製薬企業の調査、医療情報 PF の戦略分析を実施した。また外部要因なども含めた包括的な研究を実施し、後発企業の後追い戦略を多側面から検討したものである。これらの研究結果は、必ずしも医療情報提供市場に留まるものではなく、他の情報提供
市場などにも流用できる可能性がある。
また、医療情報 PF は、医師を職業とする専門性の高い集団を対象にした情報 PF であり、他の領域の専門性の高い情報提供を行う PF に対しても、示唆を与える可能性がある。専門性が高い集団は、エビデンスの確らしさを確認したい為、より多くの情報を求める傾向にあると考えられ、マルチホーミングしやすい環境にあると考えられる。
その中で、本研究で得られた知見は、後発企業の戦略提言を行う上で参考になるだろう。

5.4. 本研究のプラットフォーム理論への示唆
本研究は媒介型プラットフォーム市場にて、WTA を達成した先発プラットフォーム
に対する、後発プラットフォームの対抗戦略の一例を示したものである。また、後発プ
ラットフォーム企業が先発プラットフォーム企業に対して差異化ができた場合、先発企業の WTA が形成された後でも、後発企業は収益を伸ばせる事例となっている。そこには、WTA の状況を嫌うユーザー企業と市場の成長が重要であることが示唆された。

5.5. 本研究の限界
医師のインタビュー及びアンケートの制約
医師のインタビューの中には WBS の卒業生や現役性が含まれるが、一般的な医師とは生活や思考が異なる可能性があり、回答に偏りが生じた可能性が否定できない。また、医師に対するアンケートでは、回答者には金銭と同等のポイントが提供されている。アンケート回答によるポイントにインセンティブを感じる医師だからこそ、医療情報 PF 上のポイント活動に熱心な医師が多く含まれてしまった可能性が示唆される。
製薬企業の制約
製薬企業は内資及び外資の製薬企業のマーケ担当者を中心に行ったが、インタビューを実施したのは一部の企業に限定される。今後は国内大手の製薬企業の実態なども確認する必要があり、製薬業界としての結論を出すには留意が必要である。
医療情報 PF の制約本研究では 3 社の医療情報 PF の調査を行ったが、日経メディカルやメディカルトリ
ビューンなどの医療情報サイトなども後発企業として存在する。特に日経メディカルは医師登録者数が 18 万人を超えているため、研究の対象に含めるべきであったが、株式などが公開されておらず、情報を取得することが困難であった。
以上
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参考文献
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参考 URL

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目論見書
目論見書

2021 年度決算発表資料

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医師専用コミュニティサイト「MedPeer」、良質な論文と出会える、医師のための論文検索・共有サービス「JOURNAL」をリリース：
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000143.000010134.html



医師のためのインターネットテレビ『MedPeer Channel』を開局！：
https://medpeer.co.jp/press/6810.html



医師による医薬品の処方経験共有サービス『薬剤評価掲示板』のクチコミ数が累計 60万件を突破！：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000199.000010134.html



後発医薬品のさらなる使用促進のためのロードマップ：
https://www.mhlw.go.jp/stf/houdou/2r9852000002z7fr.html



経済財政運営と改革の基本方針について：https://www5.cao.go.jp/keizai‐
shimon/kaigi/cabinet/2013/2013_basicpolicies.pdf



後発医薬品の使用割合の目標と推移_厚労省：
https://www.mhlw.go.jp/content/000890777.pdf



12 年度国内医薬品市場

大型長期収載品の売上高が 3～4 割減：

https://nk.jiho.jp/article/p‐1226573311104


長期収載品「後発品並みに薬価引き下げ」でどうなる？：https://answers.ten‐navi.com/pharmanews/13260/



日本の薬事行政_医療保険制度と薬価基準：
https://www.jpma.or.jp/news_room/issue/yakuji/lofurc0000003d23‐
att/20yakuji_ch06.pdf



谷村格さん(エムスリー 代表取締役)のマッキンゼーからの経歴・キャリア：
https://keyplayers.jp/archives/12041/



病院の８割がＭＲ訪問規制導入

編集部独自調査_ミスク online：

https://www.mixonline.jp/tabid55.html?artid=45151


訪問規制強化で変わる医師と MR の付き合い方_日経メディカル：
https://medical.nikkeibp.co.jp/leaf/mem/pub/report/201411/539424.html



日薬連、MR の医療機関訪問を自粛要請：
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO57977440T10C20A4XB0000/



エムスリー株式会社 2020 年度決算発表資料

株式会社ケアネット 2020 年度決算発表資料



メドピア株式会社

2020 年度決算発表資料

エムスリー株式会社

プレスリリース：

https://corporate.m3.com/press_release/2020/20200831_001633.html
エムスリー株式会社

プレスリリース：

https://corporate.m3.com/press_release/2020/20200608_001609.html

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

43

医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

エムスリー株式会社

プレスリリース：

https://corporate.m3.com/assets.ctfassets.net/1pwj74siywcy/4gGY3IjKRxxfEvvasOPMa
Q/87e0e8eca7d4c087f32c9b38fa82b7aa/20210624_PR_J.pdf

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

44

医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

Appendix(医師のアンケート結果に関する図表一覧)

付表 1

医療情報 PF の利用頻度について

付表 2

月に 1 回以上利用している医師の割合

付表 3

週に 1 回以上利用している医師の割合

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

45

医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

付表 4

群ごと割り付け医師数と年齢毎の人数

付表 5

医師の雇用形態

付表 6

医療情報 PF のアカウント登録の順番

付表 7

群毎の 1 番目に登録した医療情報 PF

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

46

医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

付表 8

医療情報 PF のアカウント登録の経緯について

付表 9

付表 10

医療情報 PF の利用目的について

m3.com を利用する理由（全体の 10％以上が該当）

付表 11

m3.com でよく利用するコンテンツ
早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

47

医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

付表 12

MedPeer を利用する理由（10％以上が該当）

付表 13

付表 14

MedPeer でよく利用するコンテンツ

CareNet を利用する理由（10％以上が該当）

付表 15

CareNet でよく利用するコンテンツ

付表 16

MedPeer や CareNet を使用しない理由

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

48

医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

付表 17

m3.com と MedPeer をマルチホーミングする理由

付表 18

m3.com と CareNet をマルチホーミングする理由

付図 1

医師の月ごとの各医療情報 PF の獲得金額

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

49

医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

付図 2

群毎での m3.com で獲得している金額

早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

50

医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

早稲田大学ＩＴ戦略研究所
No.1

ワーキングペーパー一覧

インターネット接続ビジネスの競争優位の変遷：産業モジュール化に着目した分析
根来龍之・堤満(2003 年 3 月)

No.2

企業変革における ERP パッケージ導入と BPR との関係分析
武田友美・根来龍之(2003 年 6 月)

No.3

戦略的提携におけるネットワーク視点からの研究課題：Gulati の問題提起
森岡孝文(2003 年 11 月）

No.4

業界プラットフォーム型企業の発展可能性―提供機能の収斂化仮説の検討
足代訓史・根来龍之(2004 年 3 月)

No.5

ユーザー参加型商品評価コミュニティにおける評判管理システムの設計と効果
根来龍之・柏陽平(2004 年 3 月)

No.6

戦略計画と因果モデル―活動システム，戦略マップ，差別化システム
根来龍之(2004 年 8 月）

No.7

競争優位のアウトソーシング：＜資源―活動―差別化＞モデルに基づく考察
根来龍之(2004 年 12 月)

No.8「コンテクスト」把握型情報提供サービスの分類：ユビキタス時代のビジネスモデルの探索
根来龍之・平林正宜（2005 年 3 月）

No.9

「コンテクスト」を活用した B to C 型情報提供サービスの事例研究
平林正宜(2005 年 3 月)

No.10

Collis & Montgomery の資源ベース戦略論の特徴
根来龍之・森岡孝文(2005 年 3 月)

No.11

競争優位のシステム分析：㈱スタッフサービスの組織型営業の事例
井上達彦(2005 年 4 月)

No.12

病院組織変革と情報技術の導入：洛和会ヘルスケアシステムにおける電子カルテの導入事例
具承桓・久保亮一・山下麻衣(2005 年 4 月)

No.13

半導体ビジネスの製品アーキテクチャと収入性に関する研究
井上達彦・和泉茂一(2005 年 5 月)

No.14

モバイルコマースに特徴的な消費者心理：メディアの補完性と商品知覚リスクに着目した研究
根来龍之・頼定誠（2005 年 6 月）

No.15

＜模倣困難性＞概念の再吟味
根来龍之（2005 年 3 月）

No.16

技術革新をきっかけとしないオーバーテーク戦略：㈱スタッフ・サービスの事例研究
根来龍之・山路嘉一（2005 年 12 月）

No.17

Cyber “Lemons” Problem&

Quality-Intermediary Based on Trust in the E-Market: A

Case Study from AUCNET (Japan)
Yong Pan（2005 年 12 月）
No.18

クスマノ＆ガワーのプラットフォーム・リーダーシップ「４つのレバー」論の批判的発展
根来龍之・加藤和彦（2006 年 1 月）

No.19

Apples&Oranges: Meta-analysis as a Research Method within the Realm of IT-related
早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

51

医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

Organizational Innovation
Ryoji Ito（2006 年 4 月）
No.20

コンタクトセンター「クレーム発生率」の影響要因分析 -ビジネスシステムと顧客満足の相関根来龍之・森一惠（2006 年 9 月）

No.21

模倣困難なＩＴ活用は存在するか？ ：ウォルマートの事例分析を通じた検討
根来龍之・吉川徹（2007 年 3 月）

No.22

情報システムの経路依存性に関する研究：セブン-イレブンのビジネスシステムを通じた検討
根来龍之・向正道（2007 年 8 月）

No.23

事業形態と収益率：データによる事業形態の影響力の検証
根来龍之・稲葉由貴子（2008 年 4 月）

No.24

因果連鎖と意図せざる結果：因果連鎖の網の目構造論
根来龍之（2008 年 5 月）

No.25

顧客ステージ別目的変数の総合化に基づく顧客獲得広告選択の提案
根来龍之・浅井尚（2008 年６月）

No.26

顧客コンテンツが存在する製品」の予想余命期間の主観的決定モデルの構築
根来龍之・荒川真紀子（2008 年７月）

No.27

差 別 化シ ステ ムの 維持･革 新の 仕組 に 関 す る 研 究 － ダ イ ナ ミ ッ ク ビ ジ ネ ス シ ス テ ム 論 へ の 展 開－
根来龍之・角田仁（2009 年 6 月）
No.28

変革期のビジネスシステムの発展プロセス －松下電気産業の創生 21、躍進 21 中期計画の考察 －向正道（2009 年 10 月）
No.29

インフォミディアリと消費者の満足
新堂精士（2009 年 12 月）

No.30

成長戦略としてのプラットフォーム間連携－Salesforce.com と Google の事例分析を通じた研究－

根来龍之・伊藤祐樹（2010 年 2 月）
No.31

ロジスティクスの情報化における競争優位の実現とその維持・強化・革新メタシステム －差別化システム－競争優位理論の実証分析
木村達也・根来龍之・峰滝和典（2010 年 3 月）
No.32

インターネットにおけるメディア型プラットフォームサービスの WTA（Winner Take All）状況
根来龍之・大竹慎太郎（2010 年 4 月）
No.33

IT と企業パフォーマンス－RBV アプローチの限界と今後の研究課題について－
向正道（2010 年 5 月）

No.34

ソフトウェア製品のパラレルプラットフォーム市場固有の競争戦略
根来龍之・釜池聡太（2010 年 7 月）

No.35

製品戦略論における出発点の吟味－理念型としての「機能とニーズの融合」視点（ＣＶＰ重視型

アプローチ）の必要性－
根来龍之・髙田晴彦（2010 年 10 月）
No.36

データベース市場における新規参入の成否を分けた要因-「スタックの破壊」と既存事業者と異なる「プラットフォーム優先度」早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

根来龍之・佐々木盛朗（2010 年 11 月）
No.37

規格間ブリッジ‐標準化におけるネットワーク外部性のコントロール‐
長内厚・伊吹勇亮・中本龍市（2011 年 3 月）

No.38

ゲーム産業における「ゲームモデル」の変化‐革新的ゲームの成功要因の分析‐
根来龍之・亀田直樹（2011 年 5 月）

No.39

経営学におけるプラットフォーム論の系譜と今後の展望
根来龍之・足代訓史（2011 年 5 月）

No.40

地上波放送局における動画配信ビジネスのチャネル・マネジメントに関する研究
根来龍之・亀田年保（2011 年 6 月）

No.41

ロバストな技術経営とコモディティ化
長内厚・榊原清則(2011 年 8 月)

No.42

袋小路状態の業界の経営戦略：やるも地獄やらぬも地獄の研究
根来龍之・河原塚広樹(2011 年 9 月)

No.43

国 内 の コ ン シュ ー マ 向 け ISP 事 業の顧客獲得競争に関する経営者の認識と事業行動 ―記述 的

ケーススタディー宮元万菜美(2012 年１月)
No.44 ゲームユーザーの継続期間に関する研究：満足感・機会損失感・プレイ時間から探る
根来龍之・工敬一郎(2012 年 4 月)
No.45 グーグル、マイクロソフト、フェイスブックのサービス追加の相互作用
根来龍之・吉村直記(2012 年 5 月)
No.46 ソーシャルメディアにおける、相互共有性と相互関係性についての研究 － ツイッターのメディ
ア特性の分析 －根来龍之・村上建治郎（2012 年 6 月）
No.47 コンピュータ・ソフトウェアの階層戦術の考察 ―VMware の仮想化ソフトの事例を通じて―
加藤和彦(2012 年 8 月)
No.48「コミュニティサイトにおける金銭インセンティブ施策等の効果に関する研究 ～クックパッドと楽天レシピの比較研究～」太田遼平・根来龍之(2013 年 4 月)
No.49 Cisco Systems 買収戦略の目的と貢献に関する研究 ～内容分析による考察～
大田幸嗣・根来龍之(2013 年 6 月)
No.50 検証

ケータイ業界の神話 ～業績向上のための各種施策は本当に効果があったのか～
大熊裕子・根来龍之(2013 年 10 月)

No.51 コンテンツビジネスリーダーの破壊的イノベーションへの対応 ～音楽、新聞、書籍、テレビに共通するメカニズムの抽出～
鈴木修太・根来龍之(2014 年 3 月)
No.52 デザイン価値の創造：デザインとエンジニアリングの統合に向けて
延岡健太郎・木村めぐみ・長内厚(2015 年 1 月)
No.53 外科手術の術式開発における意味的価値の創造～高齢者重度大動脈弁狭窄症に対する Antegrade-PTAV 術式開発の事例～
長内 厚(2015 年 8 月）
早稲田大学 IT 戦略研究所 ワーキングペーパー

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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

No.54 B2B2C ビ ジ ネ ス に お け る 機 能 的 価 値 と 意 味 的 価 値 の 使 い 分 け 戦 略 ～ 富 士 フ イ ル ム の 経 鼻 内 視鏡のケースの事例～
小沼麻理・長内 厚（2015 年 8 月）
No.55 IT 化による自動車産業のレイヤー構造化 ～自動車産業における 3 つの「レイヤー戦略モデル」～

中村幹宏・根来龍之(2016 年 5 月)
No.56 ビジネスモデル転換メカニズムのモデル構築 ～IT ベンダーにおけるオンプレミスからクラウドサービスへの転換～
岩本晴彦・根来龍之(2018 年 3 月)
No.57 両利きの経営を行う既存企業のデジタル化対応の困難性～社員の環境認識問題と意識のバラツ
キ問題～
米山 敬太・根来 龍之（2019 年 3 月）
No.58 二 輪ヘッ ド ラ イ ト の 技 術 進 化 と エ コシステムがシェアに与える影響～Adner & Kapoor(2010)仮説の追試～
桑原彩乃・根来龍之(2019 年 3 月)
No.59 国内ネット系ベンチャーの「早すぎる」海外進出の理由～90 年代/2000 年代と 2010 年代の米国進出の理由の比較事例分析～
標 千枝・根来 龍之（2019 年 3 月）
No.60 IT 業 界に おけ る バ ズワ ード の ラ イ フ サ イ ク ル ～ 日 経 コ ン ピ ュ ー タ 誌 の 記 事 タ イ ト ル の 出 現 頻度分析～

土肥淳子・根来龍之(2019 年 4 月)（2019 年 6 月改訂）

＊本ワーキングペーパーは、本文と Appendix が別ファイルとなっています。
No.61 Uber の日本参入戦略はなぜ遅れをとったのか～ロビイングを含めた競争ダイナミクスの事例
安永 修章・根来 龍之（2020 年 3 月）

研究～No.62 飲食店チェーン店業界の CRM 戦略における PF 活用方針に関する研究～各機能に関する自社保有と PF 活用の選択要因～
相馬 汐美・根来 龍之（2021 年 2 月）
No.63 アントレプレナーが発信する「ストーリーテリング」は、スタートアップ企業の「資金調達」に影響を与えるか？～Martin(2007)論文の追試を通して～
軸屋

泰隆・根来 龍之（2021 年 3 月）

No.64 ど の よ うな 地方 紙が 部数 減少 を踏 み と ど ま っ て い る か ？ 〜 地 方 紙 間 の 部 数 減 少 率 の 違 い を 説 明する要因の探索〜
今井 裕治・根来 龍之（2021 年 4 月）
No.65 アパレル企業の顧客接点のデジタル戦略とプラットフォーム（PF）活用の実態と理由～EC・OMO 戦略において自社アプリと PF はどのように活用されているか？～
荒木 麻里・根来 龍之（2022 年 3 月）
No.66 エコシステム論と戦略グループ論の接点の探索～コンタクトレンズ・眼鏡業界の歴史的変遷を通じた研究～
相川 寛子・根来 龍之・宮元万菜美（2023 年 3 月）
No.67 医療情報プラットフォームの比較事例分析～マルチホーミングが与える影響～
柳内 嘉在・根来 龍之（2023 年 3 月）

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医療情報プラットフォームの比較事例分析 ～マルチホーミングが与える影響～ (2023.03)

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http://www.waseda.jp/prj-riim/

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