解析コンサルティングに ご興味のある自治体・法人様へ
海外一流大学の講師陣が専門的なドメイン知識と
最先端の解析手法を用いてリアルワールドデータ利活用を支援します。
濱谷 陸太（はまや りくた）
東京科学大学卒、循環器内科医 ハーバード大学医学部講師 疫学博士、医療統計修士（ハーバード大学） 専門は予防的介入の個別化に関する研究
研究実績予防医療の様々なテーマについて 100本以上の研究論文を執筆。JAMA Internal Medicine, American Journal of Clinical Nutritionなど一流医学誌に論文を掲載。米国TIME誌、Forbes誌を含む複数のメディアに研究が取り上げられる。DeSCヘルスケア社と「ケンコム」アプリのリアルワールドデータを基に、歩数や心血管リスクに対するアプリ使用効果を検証。
後藤 信一（ごとう しんいち）
慶應大学卒、循環器内科医 ハーバード大学医学部講師 東邦大学循環器内科講師 専門は循環器領域での医療AIの実装
研究実績医療機械学習を専門に、これまで 100本以上の医学論文を執筆。Nature Genetics, Circulation 等の一流医学誌に論文を掲載。日本人として初めて Circulation の Technical Editor を動める。研究結果からベンチャーのスピンオフを主導。ウェアラブルデバイスから取得されるリアルワールドデータをApple 米国本社と共同で研究・解析を実施。
エブリワン・コホートの解析サービスは、
企業の「データ解析」に関するあらゆる課題をクオリティ高く、短工期で、ワンストップで
アウトソーシングできるサービス
サービス対応領域
研究計画・プロトコル作成
データ設計、データモデル設計
疫学的データ解析 （従来解析、因果解析、バイアス分析等）
論文執筆・学習発表支援
社内調整支援 （グローバル調整等）
医療AI解析 （高精度予測モデル開発、因果機械学習による個別効果指定など）
サービス対応業種
医療品・ヘルスケアアプリ・健康製品
自治体・政府・アカデミア
健康経営・人材開発・ マーケティング
高度な３つの解析手法を用いてお客様のあらゆる解析ニーズに答えます
特に、健康に関する因果関係を追求する解析手法を強みとしています。
Target Trial Emulation (TTE)
特徴
ハーバード発の因果関係解析
ランダム化試験相当の精度
手法
多種多少なバイアス除去
従来解析は交路バイアスのみ
TTEでは選択バイアス、不死時間バイアスを調整し、介入様式や介入猶予時間などを柔軟に設定
従来解析に対する優位性が証明
経時データを最大限活用する
医療AI
特徴様々なタイプの深層学習により高精度の予測が可能
手法テキストデータだけでなく、画像や音声データ、時系列データにも対応
医療ドメイン知識を機械学習に対応
課題に応じて予測手法を柔軟に変更
因果機械学習にも応用可能
因果機械学習
特徴個別の効果測定が可能
様々な分野で因果推論が可能
手法計算経済学分野で発展した手法
属性ごとの平均だけでなく、個別の効果推定が可能
TTEと組み合わせることで高精度に個別効果測定を達成
個別化された治療戦略を立案
解析技術のプロフェッショナルと、医療、政策、ビジネスそれぞれの
専門家がコラボレーションすることで、課題抽出から最適介入方法の提案まで
総合的に解決します
お客様
政府/自治体
企業
研究機関
当社
課題抽出
ニーズ把握
質問票設計
※公衆衛生、疫学マーケティング、医線AI、営業、戦略の専門家による事前ヒアリング
当社解析
TTE
医療AI
因果機械学習
提携先業務託
デジタルマーケティング
プランディング
新規事業創出
当社
介入提案
研究代行
RWD コンサル
医療AI コンサル、ビジネスコンサル
製薬企業様における、リアルワールドデータ解析に対する
エブリワンコホートと競合他社との比較です。
解析手法
従来型の多変量解析
Target Trial Emulation、 医療AI、因果機械学習
権威性，専門性
一般的なアナリスト
ハーバード大学医学講師 / RWD 解析の専門家
RWD の実積
少ない
Apple 等の大手企業とRWD の共同研究実あり
工期（研究計画-論文数並まで）
約1年
約2ヶ月 （場合により1ヶ月以内）
使用用途
製薬、公衆衛生
製薬、政府・自治体、ヘルスケアアプリ、サプリなどの健康製品、マーケティング施策、健康経営施策
