薬局経営に活かすデータ分析入門：処方データから見える改善ポイント

はじめに

「勘と経験」に頼った薬局経営から、データに基づいた意思決定へ。近年、薬局業界でもデータ分析の重要性が認識されるようになりました。

レセコン（レセプトコンピュータ）に蓄積された処方データ、在庫管理システムのデータ、そして患者の来局パターン——これらのデータを適切に分析することで、経営改善のヒントが見えてきます。本記事では、薬局経営者や管理薬剤師がすぐに始められるデータ分析の基本を解説します。

薬局を取り巻く環境は大きく変化しています。

こうした変化に対応するには、自薬局のデータを正確に把握し、迅速に意思決定を行う必要があります。

分析対象	期待できる効果
処方傾向	診療科別・疾患別の処方パターンを把握し、在庫計画に反映
在庫回転率	デッドストックの削減、廃棄ロスの低減
来局時間帯	シフト最適化による人件費効率の向上
後発品切替率	後発医薬品調剤体制加算の要件達成状況の監視
患者リピート率	かかりつけ機能の評価と改善策の立案

レセコンから抽出できる処方データを用いて、以下の分析を行います。

月別の処方箋枚数の推移を可視化することで、季節変動や近隣医療機関の動向を把握できます。例えば、花粉症シーズンの処方増加を予測して、抗アレルギー薬の在庫を事前に確保するといった対策が可能です。

診療科別の処方構成比を見ることで、自薬局がどの診療科に依存しているかが明確になります。特定の診療科への依存度が高い場合、その医療機関の移転や閉院リスクを考慮した経営計画が必要です。

在庫管理は薬局経営の生命線です。医薬品の在庫は「多すぎても少なすぎても問題」です。

ABC分析を行い、売上への貢献度で医薬品をランク分けします。

また、在庫回転率（一定期間の払出金額 ÷ 平均在庫金額）を医薬品ごとに計算し、回転率の低い品目を定期的にレビューします。

患者の来局パターンを分析することで、サービス改善のヒントが得られます。

最も手軽に始められる方法です。レセコンからCSVエクスポートしたデータを、ピボットテーブルやグラフ機能で可視化します。プログラミング知識は不要で、多くの薬局で即座に導入可能です。

より高度な可視化やダッシュボード作成には、BIツールが有効です。定型レポートを自動化し、毎月の経営会議で活用できます。Power BIはMicrosoft 365に含まれている場合もあり、追加コストなく利用開始できることがあります。

本格的なデータ分析には、プログラミング言語を活用します。統計分析や機械学習による需要予測など、高度な分析が可能です。ただし、学習コストがかかるため、まずはExcelやBIツールから始めて、必要に応じてステップアップするのがおすすめです。

処方データには患者の個人情報が含まれます。分析に使用する際は、以下の点に注意してください。

最初から完璧なデータ分析基盤を構築する必要はありません。「今月の処方箋枚数をグラフにしてみる」「在庫金額の推移を記録してみる」といった小さな一歩から始めることが大切です。

データ分析は、薬局経営を「見える化」し、根拠に基づいた意思決定を可能にする強力なツールです。まずは手元のデータを整理し、簡単な集計から始めてみましょう。日々の業務で生まれるデータの中に、経営改善のヒントが隠れているはずです。