ビッグデータを用いた医療機器ビジネスの課題解決

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invited presentation @ TokyoWebmining by Marie Uno
+ an innovation project using big data @ GE Healthcare Japan
+ business design / concept design

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  • 1. ビッグデータを用いた 医療機器ビジネスの課題解決 およびビジネスデザインの考え方 2013. 11. 23 宇野万里恵
  • 2. agenda ABOUTME SMART MRI PROJECT SUMMARY
  • 3. agenda ABOUTME SMART MRI PROJECT SUMMARY
  • 4. ABOUTME
  • 5. 宇野万里恵 (29) ABOUTME GE Healthcare ○ MRI開発エンジニア × データサイエンティスト
  • 6. “MRI: Auto Protocol Optimization Engine & its New User Interface using Big Data Analysis” Marie Uno x Yoshihiro Tomoda GE MRI Business 2012 Global Innovation Competition Award
  • 7. ABOUTME SMART MRI PROJECT SUMMARY
  • 8. 意義 SMART MRI PROJECT 意図
  • 9. 意義 SMART MRI PROJECT 意図
  • 10. User Interface of MRI 70 60 20 = COUNTLESS applications X options X parameters
  • 11. User Interface of MRI 正しい画像 複雑な設定 職人芸
  • 12. User Interface of MRI 正しい画像 複雑な設定 職人芸 世界規模での偏在
  • 13. 先進国 職人飽和
  • 14. 先進国 新興国 職人飽和 職人不在
  • 15. 先進国 新興国 職人飽和 ‒ 職人不在
  • 16. 先進国 新興国 職人飽和 ‒ 職人不在 = 医療格差
  • 17. 先進国 新興国 職人飽和 ‒ 職人不在 = 医療格差 ↓
  • 18. 先進国 新興国 職人飽和 ‒ 職人不在 = 医療格差 ↓ !MRI撮像設定を自動に!
  • 19. とはいえ
  • 20. [MRI撮像設定を自動に] MRIが商業化されてから20年間放置されてきた課題
  • 21. [MRI撮像設定を自動に] MRIが商業化されてから20年間放置されてきた課題 理由 ↓
  • 22. [MRI撮像設定を自動に] MRIが商業化されてから20年間放置されてきた課題 理由 ↓ MRIのパラメータ自動最適化問題:
  • 23. [MRI撮像設定を自動に] MRIが商業化されてから20年間放置されてきた課題 理由 ↓ MRIのパラメータ自動最適化問題: [非線形多目的関数] X [非線形多制約条件] (あらゆる最適化問題の中で最も解きづらい)
  • 24. [MRI撮像設定を自動に] MRIのパラメータ自動最適化問題:
  • 25. [MRI撮像設定を自動に] 発想転換 ↑ MRIのパラメータ自動最適化問題:
  • 26. [MRI撮像設定を自動に] 「職人芸」の偏在解消問題 発想転換 ↑ MRIのパラメータ自動最適化問題:
  • 27. [MRI撮像設定を自動に] 「職人芸」の偏在解消問題 発想転換 ↑ big data MRIのパラメータ自動最適化問題:
  • 28. ようするに
  • 29. ようするに 先進国 技師飽和
  • 30. ようするに 先進国 新興国 技師飽和 技師不在
  • 31. ようするに 先進国 集合知を 新興国 技師飽和 → 技師不在 翻訳して流す
  • 32. ようするに 先進国 集合知を 新興国 技師飽和 → 技師不在 翻訳して流す
  • 33. やったこと
  • 34. やったこと
  • 35. やったこと 全世界7000台100万スキャンのMRIのメンテナンス用機器データを解析、 それを元にMRIの操作を簡単にするアルゴリズムとUIを開発。 それを使った初心者と職人の方々で パフォーマンス比較しました
  • 36. 結果 ビッグデータを使った [エンジン+UI] を使えば いくつかの項目 を選ぶだけで、MRI原理を知らない初心者でも、 デジカメのように簡単にMRIが撮れることが示されました。 ※これはあくまでコンペティションにおけるコンセプトでありGEによる製品化を保証するものではありません
  • 37. 意義 SMART MRI 意図
  • 38. 意義 SMART MRI 意図
  • 39. ※思考実験 意義 意図
  • 40. ※思考実験
  • 41. ※思考実験 高機能・高額 顧客セグメントMRI
  • 42. ※思考実験 低機能・低額 顧客セグメントMRI ? !新規参入! 他社
  • 43. ※思考実験 低機能・低額 顧客セグメントMRI ? !新規参入! 他社 MRIは技術的進歩が既に飽和 -> コモディティ化、価格下落競争に陥る可能性 + 特に急成長するアジア新興国に新規参入企業の低価格品が 受け入れられる可能性が高い
  • 44. ※思考実験 低機能・低額 顧客セグメントMRI ? !新規参入! 他社 MRIは技術的進歩が既に飽和 -> コモディティ化、価格下落競争に陥る可能性 + 特に急成長するアジア新興国に新規参入企業の低価格品が 受け入れられる可能性が高い ビジネス的な転換点
  • 45. ※思考実験 解決策はあるか
  • 46. ※思考実験 解決策はあるか GEが持っていて 新規参入企業が持っていないもの
  • 47. ※思考実験 解決策はあるか GEが持っていて 新規参入企業が持っていないもの 先進国 既存顧客
  • 48. ※思考実験 解決策はあるか GEが持っていて GEが 新規参入企業が持っていないもの ほしいもの 先進国 既存顧客
  • 49. ※思考実験 解決策はあるか GEが持っていて GEが 新規参入企業が持っていないもの ほしいもの 先進国 新興国 既存顧客 新規顧客
  • 50. ※思考実験 解決策はあるか GEが持っていて GEが 新規参入企業が持っていないもの ほしいもの 先進国 新興国 既存顧客 新規顧客 新興国市場ニーズ:簡単操作MRI
  • 51. ※思考実験 解決策はあるか GEが持っていて GEが 新規参入企業が持っていないもの ほしいもの 先進国 新興国 既存顧客 新規顧客 既存顧客群がいないと実現不可な方法 新興国市場ニーズ:簡単操作MRI
  • 52. ※思考実験 解決策はあるか GEが持っていて GEが 新規参入企業が持っていないもの ほしいもの 先進国 新興国 既存顧客 新規顧客 こういう構造の「何か」が 他社の新規参入障壁を高くしGEの 新興国市場への有利な展開を助ける 既存顧客群がいないと実現不可な方法 新興国市場ニーズ:簡単操作MRI
  • 53. ※思考実験 解決策はあるか GEが持っていて GEが 新規参入企業が持っていないもの ほしいもの 先進国 集合知を 新興国 既存顧客 → 新規顧客 翻訳して流す こういう構造の「何か」って、、さっきの SMART MRI ですよね (GEしか持っていないデータを利用して ほしいターゲットの大きなニーズを満たす) 既存顧客群がいないと実現不可な方法 新興国市場ニーズ:簡単操作MRI
  • 54. ※思考実験 解決策は、ある。 SMART MRI
  • 55. ※思考実験 解決策は、ある。 医療格差 SMART MRI
  • 56. ※思考実験 解決策は、ある。 医療格差 SMART MRI 製品戦略
  • 57. ※思考実験 解決策は、ある。 社会的な課題解決と ビジネス的な課題解決の、交点。 医療格差 SMART MRI 製品戦略
  • 58. ※思考実験 解決策は、ある。 社会的な課題解決と ビジネス的な課題解決の、交点。 医療格差 SMART MRI big data 製品戦略
  • 59. 医療格差 SMART MRI big data 製品戦略
  • 60. 課題 #1 医療格差 SMART MRI big data 製品戦略
  • 61. 課題 #2 課題 #1 医療格差 SMART MRI big data 製品戦略
  • 62. 解コンセプト 課題 #2 課題 #1 医療格差 SMART MRI big data 製品戦略
  • 63. 解コンセプト 課題 #2 課題 #1 医療格差 SMART MRI big data 手段 製品戦略
  • 64. こんなかんじで イノベーティブなプロダクトやサービスコンセプトを ビジネス的な観点と合わせて創出する「ビジネスデザイン」 課題 #1 (米国登記、会社ウェブサイト立ち上げ中) Executive Fellow Marie Uno + Hideshi Hamaguchi + Ippei Iwahara 3人組でもうすぐスタートします
  • 65. agenda ABOUTME SMART MRI SUMMARY
  • 66. agenda ABOUTME SMART MRI SUMMARY
  • 67. big dataの活用方法
  • 68. big dataの活用方法 INSIGHT SUPPORT FUNCTION 製品/サービス企画改善への インサイトを得る 製品/サービスをサブ的に 支援するツール 製品/サービスそのものに 組み込まれたツール (顧客購買データ解析) (ECレコメンデーション) (SMART MRI)
  • 69. big dataの活用方法 INSIGHT SUPPORT FUNCTION 製品/サービス企画改善への インサイトを得る 製品/サービスをサブ的に 支援する 製品/サービスそのものに 組み込まれたツール (顧客購買データ解析) (ECレコメンデーション/広告) (SMART MRI)
  • 70. big dataの活用方法 INSIGHT SUPPORT FUNCTION 製品/サービス企画改善への インサイトを得る 製品/サービスをサブ的に 支援する 製品/サービスそのものに 組み込まれた (顧客購買データ解析) (ECレコメンデーション/広告) (SMART MRI)
  • 71. big dataの活用方法 INSIGHT SUPPORT FUNCTION 製品/サービス企画改善への インサイトを得る 製品/サービスをサブ的に 支援する 製品/サービスそのものに 組み込まれた (顧客購買データ解析) (ECレコメンデーション/広告) (SMART MRI) 右に行けば行くほど、big data の使い方としては「強い」 そしてそのbig data が自社でしか持ち得ないデータの場合、その製品コンセプトは戦略的な観点で決定的に「強い」ものになる。
  • 72. big dataは目的ではなく手段である。
  • 73. big dataは目的ではなく手段である。 が、課題解決 および 強い戦略的コンセプト創出のために 非常に強力でクリティカルな手段になり得る。
  • 74. ご清聴ありがとうございました! twitter: marieuno1 facebook: marie uno