Kutsuki DataBank / Phase 3
Phase 3 Pharmacy Choice Rate
個票MNLが不可能なため、集計来局率・条件付きクリニック選択・Huff・成長シミュレータで代替する。
距離OR(log)
0.096
集計Binomial GLM
+1km効果
×0.884
中央距離 18.6km
Clogit R²
0.584
自店条件付き
目標倍率
2.16×
1388→3000
わかったこと
- 距離が来局率の主因（log距離OR=0.096）。
- クリニック選択でも距離・門前が効くが、自店来局条件付き。
- 3,000枚には非門前の大幅拡大か複合施策が必要。
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。
集計来局率モデル
V~Binomial(N,p)。自店来局÷住基人口。
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。
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。
メッシュ拡張
クリニック選択（条件付きロジット）
自店患者に限定。市場選択率ではない。
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。
| 変数 | β | SE |
|---|---|---|
| 距離km | -0.492 | 0.156 |
| 門前 | 5.240 | 0.219 |
| log標榜数 | -3.077 | 0.108 |
Huff記述ベンチマーク
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λ=0.5 / 相関=0.669
Growthシナリオ
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 | 倍率 | 3000到達 |
|---|---|---|---|
| 現状ベース | 1388 | 1.00 | no |
| 門前需要+10% | 1512 | 1.09 | no |
| 門前需要+20% | 1636 | 1.18 | no |
| 非門前×2 | 1521 | 1.10 | no |
| 非門前×3 | 1654 | 1.19 | no |
| 来局頻度+10% | 1527 | 1.10 | no |
| 来局頻度+20% | 1666 | 1.20 | no |
| 活動患者+15% | 1596 | 1.15 | no |
| 活動患者+30% | 1804 | 1.30 | no |
| 複合:門前+5%×非門前×2.5×頻度+10% | 1815 | 1.31 | no |