Kutsuki DataBank / Phase 3

何が来局率を左右し、どこまで伸ばせるか

何が来局に影響しているかと、目標3,000枚に届くかを試算します。

くつき薬局南茨木店受診 2024-09-02 〜 2026-07-31生成 2026-10-01 19:21

距離の影響

1km遠いと約1割減る

薬局から18.0km付近の地域で比べた場合

距離が2倍になると、来局は約8割減る

目標までの距離

1.70倍

現状 1,768枚/月（2026年5〜7月平均）→ 目標 3,000枚

参考：全期間の平均は 1,388枚/月

今の施策の延長での最大

約2,312枚/月

組み合わせ（門前+5%・門前以外2.5倍・来局回数+1割）

目標まで、まだ 688枚/月足りない

施策ごとの到達見込み

どの施策を強めても、目標の3,000枚には届きません（最大は約2,312枚）。

この図の読み方今の処方箋の内訳（門前・門前以外・来局回数）を、施策ごとに一定の割合だけ増やしたときの月の処方箋枚数です。点線が現状、橙の破線が目標3,000枚です。

専門家向けの詳細（来局率モデル・クリニック選択・Huff・シナリオ表）

限界

真の薬局選択率は競合実売・クリニック総発行がないと推定不能。
Huffは記述ベンチマークのみ。
係数は因果ではない。
「1km遠いと約1割減る」は、中央距離 18.0km で +1km したときのオッズ比 ×0.877 を来局の減り方として読み替えたもの（来局率が小さいので近似）。

V~Binomial(N,p)。自店来局÷住基人口。

log(道路距離) OR=0.089 ／ +1km効果 ×0.877（中央距離 18.0km）／距離2倍 ×0.186 ／ AIC=116997.2

地区集計 binomial GLM

この図の読み方地区集計の来局率を二項GLMでモデル化した結果です。横軸は距離などの説明変数、縦軸は来局率や予測。距離が長いほど来局率が下がる減衰を定量化しています。係数は相関であり因果ではありません。

メッシュ拡張

この図の読み方メッシュ単位に拡張した来局率モデルの可視化です。地区より細かい空間粒度で距離減衰や残差パターンを確認し、集計バイアスの有無を見ます。

自店患者に限定。市場選択率ではない。

McFadden R²=0.583（自店来局条件付き）

条件付きロジット係数

この図の読み方自店に来た患者がどのクリニックを選んだかの条件付きロジット係数です。市場全体の薬局選択率ではなく、自店来局条件付きのクリニック選択です。距離・門前の符号と大きさを読みます。

距離減衰の強さの当てはまり

この図の読み方重力型（Huff）モデルの記述ベンチマークです。魅力度と距離減衰λを変え、実績との当てはまりを比較します。予測モデルというより「距離減衰の強さ」の参照線です。

最良の距離減衰パラメータ=0.5 / 相関=0.669

月間件数シナリオ感度（現状=2026年5〜7月平均）

この図の読み方門前／非門前の需要や来局頻度を動かしたときの月間件数シナリオです。ベース（約1,388）から目標3,000への倍率と、単一レバーでは足りないことを感度として示します。

シナリオ	予測月間（枚）	現状の何倍	3,000枚に届くか
現状（直近3か月平均）	1,768	1.00倍	届かない
門前の処方箋が1割増える	1,926	1.09倍	届かない
門前の処方箋が2割増える	2,084	1.18倍	届かない
門前以外の処方箋が2倍になる	1,938	1.10倍	届かない
門前以外の処方箋が3倍になる	2,107	1.19倍	届かない
1人あたりの来局回数が1割増える	1,945	1.10倍	届かない
1人あたりの来局回数が2割増える	2,122	1.20倍	届かない
通院中の患者が15%増える	2,033	1.15倍	届かない
通院中の患者が30%増える	2,298	1.30倍	届かない
組み合わせ（門前+5%・門前以外2.5倍・来局回数+1割）	2,312	1.31倍	届かない
参考:非門前のみで目標→×8.3が必要	3,000	1.70倍	届く