PESTLE分析の効率を高める｜製薬マーケターのための生成AI活用術
さまざまな業界で、生成AIの活用が進んでいます。製薬業界でも、生成AIの活用に積極的な企業も出てきました。しかし、実際に生成AIをプロダクトマネージャーの実務に使ってみようとすると、どのように使えばいいのかがわからないという声を聞くことがあります。そこで本記事では、生成AIを使ってマーケティングプランの初手である外部環境分析をしてみます。生成AIをマーケティングのプランニングに活用する可能性を一緒に見ていきましょう。
生成AIを使って、マーケティングプランを作成してみる
以前、Medinewでは以下の記事でマーケティングプランの作成のポイントを解説していました。今回は、その記事をベースに生成AIのGensparkを用いてPEST分析をしてみます。
PEST分析とは？製薬企業を取り巻く環境分析の方法を４ステップで解説
今回使用したAI「Genspark」とは？
今回は、複数存在する生成AIの中からGensparkを用いてマーケティングの外部環境分析を行ってみました。Gensparkの特徴と選定理由を以下にお示しします。
Gensparkは、AIエージェント*を活用してユーザーの質問や知りたいことに基づいた新しいページをリアルタイムで生成する革新的な検索エンジンです。
*特定のタスクを自律的に実行するために設計されたインテリジェントなシステムのこと
従来の検索エンジンがリンク一覧を提供するのに対し、Gensparkはユーザーのニーズに応じたカスタムページを生成することで、必要な情報を迅速かつ効率的に出力します。
人間がプロンプトで指示を出すという作業は他の生成AIと一緒ですが、Gensparkは質問者の意図を汲み取って、その意図に叶うように自らプロンプトを考え、回答します。
これにより従来の生成AIで見られた、質問者がプロンプトに悩まされることがなくなり、さらにファクトチェック機能なども備えていることで、比較的短時間で信頼性が高い回答が得られる傾向にあります。
今回、他の生成AIツールと比較して際立っていると感じる「ユーザーの検索ワードに基づいてリアルタイムでカスタムページを生成する能力」を活かしてPESTLE分析を行うために、Gensparkを使って試すことにしました。
生成AIでPESTLE分析を行う5ステップ
GensparkでPESTLE分析をする前に、今一度PESTLE分析とは何かを振り返っておきましょう。
製薬企業が医薬品のマーケティングプランを作成する際には、外部ビジネス環境の分析が不可欠です。PEST分析は、政治、経済、社会、技術の観点からマクロ環境を評価し、企業が市場の変化に迅速に対応するための基盤を提供します。これにより、企業は競争力を維持し、長期的な成功を確保することができます。
PEST分析解説記事：PEST分析とは？製薬企業を取り巻く環境分析の方法を４ステップで解説
今回は、このPEST分析にさらに法的要因（Legal）と環境的要因（Environmental）を加えたPESTLE分析を行います。PESTLE分析はPEST分析同様に企業や組織が外部環境を評価するためのフレームワークであり、特にビジネス戦略やマーケティング戦略を策定する際に重要な分析です。
ここからは、PESTLE分析を以下の5つのステップで実践してみましょう。
ステップ1：PESTLEの各情報を収集する
では、いよいよGensparkでPESTLE分析を実施してみましょう。
今回製薬業界のPESTLE分析を指示した筆者のプロンプトを下記に示します。
Gensparkへの質問（プロンプト）
「このSparkpageで収集した手法等を用いて※、2025年の製薬業界のビジネス環境を踏まえたPESTLE分析（政治的要因、経済的要因、社会的要因、技術的要因、法的要因、環境的要因）をしてください。その時、PESTLEの政治的要因、経済的要因、社会的要因、技術的要因、法的要因、環境的要因のそれぞれに5個の重要な要素を列挙して、その要素を選択した理由も付け加えてください。その後、そのPESTLE分析で回答した30個の要素全てに、優先順位をつけてください。その時、優先順位の理由も明記してください。全ての回答は、専門用語を使わず、わかりやすい回答にしてください。
次に、その30個の回答が「事実」か「Genspark自身による解釈」かを判定して、一覧表として表示してください。
次に、その30個の回答を「自社医薬品の市場シェア獲得の機会」と「自社医薬品の市場シェア獲得の脅威」に分けて一覧表として表示してください。
その後、その30個の回答が1年以内に影響するのか、1年以上の長期に影響を及ぼすのかを判定して、『自社医薬品の市場シェア獲得の機会」と「自社医薬品の市場シェア獲得の脅威」に分けた一覧表』に追加して、1つの一覧表にしてください。最終的には1つの一覧表を作成してください。」
※筆者はこの前段階として、マーケティングプランの作成プロセスを出力させています（参考プロンプト：「あなたは製薬企業のプロフェッショナルなプロダクトマネージャーです。2025年の自社製品のマーケティングプランを作成しようとしています。まず、どのようなプロセスでマーケティングプランを作成したら良いですか？」）。
Gensparkからの回答
Gensparkは、下記を提示してきました。筆者のプロンプトの影響か、回答内容にはプロダクトマネージャーの仕事に直接関わる回答、間接的に関わる回答などが散見されました。
そこで、それらの要因の中から、筆者が追記や解説が必要と思われる要因に注釈を入れてみました。
1 🏛️ 政治的要因
1. 医薬品価格規制: 政府が医薬品の価格を規制することで、企業の利益に影響を与える可能性があるため。
（高橋注：薬価の中間年改定は、まさにこの要因に合致します。）
2. 医療政策の変更: 医療制度や政策の変更が、製薬企業の戦略に直接影響を与えるため。
3. 国際貿易協定: 輸出入に関する協定が、製薬業界の競争力に影響を与えるため。
（高橋注：この要因はプロダクトマネージャーというよりも製薬企業の経営陣やマーケットアクセス等の他の担当者に影響があるでしょう。）
4. 規制機関の強化: FDAやEMAなどの規制機関の基準が厳しくなることで、製品開発に影響を与えるため。
5. 公的医療保険の拡充: 公的医療保険の範囲が広がることで、製薬企業の市場機会が増えるため。
（高橋注：公的医療保険の拡充は希少疾患の治療支援等があり得ると思われますが、むしろ医療用医薬品のOTC化や患者さんの自己負担比率の引き上げなど、新薬の処方にネガティブなインパクトを及ぼしそうな要因が散見されるのではないでしょうか。）
2 💰 経済的要因
1. 経済成長率: 経済の成長が医薬品の需要に影響を与えるため。
（高橋注：日本銀行によれば、日本の経済成長は緩やかで、物価上昇率は2%半ばと表現しています＜出典：日本銀行ホームページ https://www.boj.or.jp/mopo/outlook/gor2410a.pdf＞。これを鑑みると、経済の好転を理由に受診者数が増えることは考えにくいでしょう。むしろ、世帯収入の増加よりも物価の上昇が上回っている間は、新薬よりも安価な長期収載品や後発医薬品を選ぶ患者さんが多いことが予想されます。）
2. 為替レートの変動: 輸出入に影響を与え、利益に直結するため。
（高橋注：為替レートは、プロダクトマネージャーよりも経営陣が考慮すべき項目と考えられます。）
3. 医療費の増加: 医療費が増加することで、製薬企業の売上が増える可能性があるため。
4. 投資環境の変化: 投資が活発になることで、新薬開発が進むため。
（高橋注：ここでGensparkが指摘した投資対象は、製薬企業というよりもスタートアップのベンチャー企業を指し示しているのではないかと予想します。）
5. 失業率: 失業率が高いと医療支出が減少する可能性があるため。
（高橋注：日本の完全失業率は、2024年11月時点で2.46%でした。約2年間、同じ水準で推移しているように見えます＜出典：独立行政法人労働政策研究・研修機構 https://www.jil.go.jp/kokunai/statistics/topics/uv/uv.html＞。したがって、失業率の変化が直ちに医薬品のシェアに影響を及ぼすことは考えにくいでしょう。ただし、今後新型コロナのように新規感染症が世界規模で感染爆発を起こし、治療薬が存在しないなどの外的要因によって失業率が変化することはあり得るかもしれません。）
3 👥 社会的要因
1. 高齢化社会: 高齢者の増加が医薬品の需要を押し上げるため。
2. 健康意識の高まり: 健康志向の高まりが新しい製品の需要を生むため。
（高橋注：これは製薬業界というよりも、ヘルスケア全体やヘルステックの方が該当する要因と考えられます。）
3. ライフスタイルの変化: 生活習慣病の増加が特定の医薬品の需要を増加させるため。
4. 患者の権利意識の向上: 患者が自分の治療に対して積極的になることで、製薬企業の戦略に影響を与えるため。
（高橋注：患者さんの意識が医療機関に受診する前の情報収集する行動などに影響することは間違い無いでしょう。結果として、製薬企業の医薬品の市場シェアや売上に直接影響及ぼすことはあり得る話です。ただし、その影響範囲は、現時点ではまだ限定的と予想されます。このような患者さんの意識は、むしろ医療機関の経営（集患力、医療機関のマーケティング）に直接影響します。）
5. 情報の透明性: 医薬品に関する情報が容易に得られることで、消費者の選択が変わるため。
4 🔧 技術的要因
1. 新薬開発技術の進歩: 新しい技術が新薬の開発を加速させるため。
2. デジタルヘルスの普及: テクノロジーの進化が医療の提供方法を変えるため。
（高橋注：HaaSの記事も参照ください）
3. AIの活用: AIを用いた研究開発が効率化されるため。
4. 製造プロセスの革新: 製造技術の向上がコスト削減につながるため。
（高橋注：製造プロセスはプロダクトマネージャーの業務の範疇ではありませんが、サプライチェーンやバリューチェーンを正しく理解しておくことは重要です。昨今の医薬品供給不足を鑑みれば、医薬品の製造プロセスの重要さと、それが製薬企業の業績に及ぼす影響は、容易に想像できるでしょう。）
5. データ分析の進化: 大量のデータを分析することで、マーケティング戦略が向上するため。
（高橋注：「マーケティング戦略が向上する」というより、「マーケティング戦略がより精緻になり、実効性が高まると読み替える必要がありそうです。）
5 ⚖️ 法的要因
1. 特許法の変更: 特許の保護が強化されることで、企業の競争力に影響を与えるため。
2. 製品責任法: 製品に対する責任が厳しくなることで、企業のリスクが増加するため。
（高橋注：この観点では、プロダクトマネージャーが自社医薬品について適切なメッセージを作成し、医療者に適切に届けることはPL法の遵守に資する、プロダクトマネージャー本来のミッションです。）
3. 環境規制: 環境に配慮した製品開発が求められるため。
（高橋注：最近、自社医薬品のPTPシートを回収するなど、SDGsや環境に配慮した取組みを着手し始めた製薬企業が出てきています。このような企業に対して、社会がどのように支持していくのか注目されます。）
4. データ保護法: 患者データの取り扱いに関する法律が厳しくなるため。
（高橋注：従来から個人情報保護法や次世代医療基盤法が施行され、改訂もなされています。私たちもそれらの変化の推移について、敏感に情報収集し、学び続ける必要があるでしょう。）
5. 労働法の改正: 労働環境の変化が企業の運営に影響を与えるため。
6 🌍 環境的要因
1. 気候変動: 気候変動が製薬企業のサプライチェーンに影響を与えるため。
（高橋注：気候変動が及ぼす要因は、サプライチェーンだけでは無いと考えられます。環境省の資料＜地球温暖化と感染症 https://www.env.go.jp/earth/ondanka/pamph_infection/full.pdf＞では、気候変動による降水量や気温の変化によって、感染症が人間に影響を及ぼすと示しています。）
2. 持続可能性の要求: 環境に優しい製品が求められるため。
3. 廃棄物管理: 医薬品の廃棄物処理に関する規制が厳しくなるため。
4. 資源の枯渇: 原材料の入手が難しくなることで、製造コストが上昇するため。
5. 環境意識の高まり: 消費者が環境に配慮した製品を選ぶ傾向が強まるため。
（高橋注：上記の各要因は、自社医薬品のシェアや売上に直接影響を及ぼさないかもしれませんが、社会環境がこれらに敏感になってくると、製薬業界としても見過ごせなくなるかもしれません。）
また、筆者のプロンプト（「そのPESTLE分析で回答した30個の要素全てに、優先順位をつけてください。」）に従って、Gensparkは、下記のように優先順位付けを提示しました。各項目の内容や重要度などを鑑みると、かなり適切な要因を列挙してきたのではないでしょうか。
7 📊 優先順位付け
6. 高齢化社会: 需要が急増するため、最優先。
7. 医薬品価格規制: 企業の利益に直接影響を与えるため。
8. 新薬開発技術の進歩: 競争力を維持するために重要。
9. 経済成長率: 市場全体の成長に影響を与えるため。
10. 特許法の変更: 競争環境に大きな影響を与えるため。
11. デジタルヘルスの普及: 新しい市場機会を生むため。
12. 医療政策の変更: 企業戦略に影響を与えるため。
13. 持続可能性の要求: 環境への配慮が求められるため。
14. AIの活用: 効率化が進むため。
15. 公的医療保険の拡充: 市場機会が増えるため。
（高橋注：「10. 特許法の変更」は私たちのビジネスへの影響は大きいですが、これはプロダクトマネージャーの裁量の範囲を超えて、経営陣も考慮する要因とも考えられるでしょう。）
これだけの量と質の回答をGensparkは簡単に短時間で提示してきました。
これまで私たちは、人手を介して情報収集し、それらの情報を精査・整理して、PESTLEのフレームワークにまとめてきました。その作業には相当な時間を要しましたが、今や生成AIを使うことでこのような成果を短時間で上げることができます。
ステップ2：Gensparkの回答を「事実」と「解釈」に分ける
次に、前述の筆者のプロンプトでは、PESTLE分析のフレームワークに則ってGensparkが回答した内容を「事実」と「解釈」に精査させています（前述のプロンプト：「次に、その30個の回答が「事実」か「Genspark自身による解釈」かを判定して、一覧表として表示してください。」）。
その結果は、以下の通りです。
このように、今回の回答をGenspark自身に評価させると、全て「事実」と回答してきました。この回答がどれくらい確からしいかは、私たちが自ら確認する必要があります。
もし生成AIが「解釈」と回答してきたとしても、回答が当てにならないかというと、そうではありません。
私たち自身もPESTLE分析などでいくつかの事象の事実を組み合わせて検討することが多々ありますが、その検討結果が当てにならないかと言えば、決してそうではないはずです。元々の事実に基づいて検討しているからです。
したがって、生成AIにPESTLE分析をさせる際は、その回答ごとに回答の背景もセットで回答させ、私たち自身でその回答と背景を読み込んで、回答を採用するか却下するかを都度検討することが必要です。
ステップ3：Gensparkの回答を「機会」と「脅威」に分ける
前述の筆者のプロンプトでは、Gensparkに30個の要因を「機会」と「脅威」に分類させています（参照プロンプト：「次に、その30個の回答を「自社医薬品の市場シェア獲得の機会」と「自社医薬品の市場シェア獲得の脅威」に分けて一覧表として表示してください。」）。
Gensparkの回答を見てみましょう。
Gensparkの回答を見ると、30個の要因それぞれに分類付けがなされています。30個の要因の中には機会と分類するか、脅威と分類するか、見方によっては異なる判断になる要因もありそうです。
この辺りは、私たちの意思決定の余地があるでしょう。生成AIに対する、私たちの腕の見せ所と言えます。
ステップ4：Gensparkの回答を、時間軸（短期と長期）で分ける
次に、Gensparkが回答したPESTLE分析の各要因を、ビジネスへの影響が「短期」で出るか、「長期」に渡るかを判定させました（参照プロンプト：「その後、その30個の回答が1年以内に影響するのか、1年以上の長期に影響を及ぼすのかを判定して、『自社医薬品の市場シェア獲得の機会』と『自社医薬品の市場シェア獲得の脅威』に分けた一覧表に追加して、1つの一覧表にしてください。」）。
Gensparkは、どのような回答を示したでしょうか。
Gensparkが示した一覧表を見ると、全体的に妥当な分類になっているように思われます。このような回答が得られると、私たちの作業が捗ります。
ステップ5：Gensparkで整理した内容を1つの表にまとめる
ここまで順を追ってGensparkに表を作成してもらいました。
最後のまとめとして、ここまでの内容を1つの表にまとめてもらいましょう（参照プロンプト：「最終的には1つの一覧表を作成してください。」）。
その結果を下記にお示しします。
このままの表では少々使いにくいので、パワーポイントの表などに変換することが必要かもしれません。
なお、ここまでの作業を、製薬企業が利用しているMicrosoftのCopilotなどを使えば一気通貫で作業できます。しかし、今回筆者はGensparkのユニークな機能、すなわち「他の生成AIツールと比較して際立っている、ユーザーの検索ワードに基づいてリアルタイムでカスタムページを生成する能力」を活かしてPESTLE分析を行うという目的のため、MicrosoftのCopilotを使っていません。
Gensparkの「質問者のプロンプトから質問者の意図を推測して、自らプロンプトを作り出す能力」と「リアルタイムでカスタムページを作成する機能」は、他のツールにはない特徴です。これにより、ユーザーは一度の検索で必要な情報を集約して得ることができ、時間と労力を大幅に削減できます。
一方、他の生成AIにもさまざまな種類や特徴があります。それらをうまく使いこなすことが、今後の私たちの仕事に求められるスキルになるだろうと筆者は予想しています。
生成AIを製薬企業のプロダクトマーケティングに活かすには？
これまで見てきたように、Gensparkの回答が直ちに自分のプランニングに活かせるものもありますが、前述のように違和感を感じる回答もあります。
違和感を感じたからといって「だから生成AIは、マーケティングのプランニングには使いづらい」と断ずるのは早計です。
PESTLE分析のようにビジネスに関わるさまざまな要因について興味関心を持ち、内容を理解し、それらを積み重ね、自分自身の仕事に活かすには相応の努力や時間を要します。
また、人間が生成AIと同じことをやろうとしても、どうしても見落としが出てきます。
人間は、自分が興味を持たないことは思い出せませんし、考えが及ばないからです。そのような時、生成AIは、完璧ではないものの有用なツールとなります。人間が見落としがちな視点や気づきを短時間で提供してくれるでしょう。
生成AIを使う際の注意点
1点、生成AIにPESTLE分析を実行させる場合に注意すべきことがあります。それは、同じプロンプトであっても、異なる時間に生成AIに尋ねると、生成AIから得られる回答が微妙に変わることがあるということです。
例えば、今回のPESTLE分析ではそれぞれの要因を5つに絞って回答させました。それぞれの要因ごとの詳細な要素は多種多様のため、5つに絞るにあたって生成AIが都度分析します。
Gensparkの場合は、プロンプトに対して都度Web上の最新情報を収集して、その時点での最適な回答を出してくるため、Gensparkに質問するたびに回答が微妙に変化します。
だからと言って生成AIがダメなのではなく、それくらいのスピードでさまざまな環境変化が起こっているために、最新の回答を得ようとすると回答がブラッシュアップされるのだ、ということです。
生成AIを日常業務に取り入れて効率化を
生成AIを日常業務で少しずつ活用することで、その特性や使い方を理解できるようになります。さらに、創意工夫を重ねることでマーケティング業務における効果的な活用法を見出すことができ、結果として業務効率や成果物の質が向上します。
このような生成AIの適切な活用は、単なる時間短縮だけでなく、より多様な価値を社会に提供することを可能にします。まずは身近な業務から生成AIを取り入れ、効率的に成果を上げていくことを目指しましょう。
約25年、医療・製薬業界に携わる。MR、製薬業界へのマーケティング支援、MRの採用・教育・スキルトレーニング等を経て、現在はヘルスケアデータ分析を専門とするPROSPECTION株式会社にて、プリンシパル・カスタマー・サクセスを務める。その傍ら病院経営コンサルティングも手がける。
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