患者の潜在ニーズを可視化：Difyを活用したWeb/SNSリアルタイムトレンド分析戦略
患者の潜在ニーズを可視化：Difyを活用したWeb/SNSリアルタイムトレンド分析戦略
従来の医療市場調査では、患者の真の「潜在ニーズ」を捉えきれないという課題が長年存在していました。アンケートやデプスインタビューでは、建前の回答や言語化されていない不満が表面化しにくいためです。しかし、Web掲示板、Q&Aサイト、SNSに溢れるリアルな書き込みは、治療法、副作用、社会生活、経済的な不安など、患者が本当に求めている解決策のヒントとなる「非構造化データ」の宝庫です。
本記事では、この膨大なWeb・SNS情報をLLM開発プラットフォーム「Dify」に集約し、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を駆使して、従来見えなかった患者の潜在ニーズを可視化し、価値あるビジネスインサイトに変換するための具体的な戦略と手順を、プロのメディカル・テクニカルライターが解説します。
1. 潜在ニーズ可視化の結論：鍵はDifyによる非構造化データの統合分析
患者の潜在ニーズを可視化する最も効果的な方法は、WebおよびSNSから収集したリアルな「非構造化データ」を、LLM（大規模言語モデル）プラットフォームであるDifyに集約し、高度なRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を用いて分析することです。Difyは、WebスクレイピングやAPI連携を通じて多様なテキストデータをナレッジベースとして統合し、そのデータに基づいたインサイトを抽出するためのワークフローをノーコードで構築できます。
このプロセスにより、単なるキーワードの出現頻度ではなく、文脈や感情を考慮に入れた「深い洞察」を得ることが可能になります。例えば、ある疾患に関するWeb掲示板の書き込み約10万件をDifyのRAGエンジンにかけることで、患者が漠然と抱える「治療の継続の難しさ」という課題を、「経済的な負担」「家族への心理的影響」「職場での理解不足」といった3つの具体的な潜在ニーズクラスターに分類し、それぞれの感情スコア（ネガティブ度）を数値化するといった分析が可能です。
潜在ニーズは「言語化されていない不満」に隠されています。DifyのRAGは、この膨大な非構造化データの中から、特定の質問（例:「患者が最も不満を感じている治療以外の側面は何か？」）に対する根拠となるテキストを正確に検索・抽出し、LLMが結論を導き出すため、従来の手法よりも遥かに深いインサイトが得られます。
2. 従来型分析の限界とWeb・SNS情報の圧倒的優位性
ヘルスケア分析市場は、2023年の223億8,000万米ドルから、2032年までに1,458億1,000万米ドルへ成長すると予測されており、この期間で年平均成長率（CAGR）は24.1%に達すると見込まれています。この急成長は、電子カルテ（EHR）や医療機器データだけでなく、Web・SNSデータを含む「分析」の重要性が世界的に高まっていることを示しています。Web・SNSデータは、匿名性が高いため、患者が本音を語りやすく、またリアルタイムで膨大な量のデータ（日次数万件）を取得できるため、従来の手法と比較して、より網羅的かつ迅速に潜在的な市場ギャップや製品の盲点（Blind Spots）を特定する上で圧倒的に優位です。
- 匿名性による患者の「本音」の抽出
- リアルタイムでのトレンド変化の追跡（例：新治療法の評判）
- 地理的・時間的制約のない膨大なデータ量
- 回答者のバイアス（社会的な同調圧力）
- コストと時間のかかる設計・実施
- 「潜在ニーズ」の言語化が困難
特に、日本のヘルスケア市場全体（公的保険対象外を含む）は、2020年の約24兆9000億円から2050年には約76兆8000億円への成長が予測されており、予防医療や患者の生活支援へのニーズが高まる中で、潜在ニーズの把握は市場競争力を決定づける重要な要素となります。
3. Difyワークフローを活用したデータ収集とRAGメカニズム
Difyは、Web/SNS情報をLLMが理解できるナレッジベースに変換し、分析レポートを作成するまでの一連のプロセスを効率化します。Difyの鍵となる機能は「ナレッジベースの作成」と「ワークフローの設計」です。
DifyはFirecrawlなどの連携ツールを活用し、ターゲットとするWebサイト（掲示板、ニュースサイトなど）から情報をクロール・スクレイピングします。この際、Webページを広告やナビゲーションバーを除去した「クリーンなMarkdown形式」または「構造化データ」に変換し、LLMが処理しやすいデータにします。
収集されたデータはDify内で自動的にチャンク分割され、埋め込み（Embedding）処理を経てベクトルデータベース（Vector DB）に格納されます。これにより、大量のテキストデータが意味的に近い情報として構造化され、RAGの準備が整います。Difyのワークフロービルダーで、このナレッジベースをLLMに接続します。
ワークフロー内で、LLMに対して「特定の疾患における患者の最大の非治療的課題を3つ挙げ、その根拠となるテキストを提示せよ」といった質問（プロンプト）を実行します。RAGエンジンはベクトルDBから関連性の高い情報を瞬時に検索し、LLMがその情報を基に、具体的な潜在ニーズを抽出・要約し、レポートとして出力します。この連携により、市場トレンドや競合情報の監視など、リアルタイムでのインサイト抽出が可能になります。
4. ケーススタディ：慢性疾患領域における潜在ニーズ特定と製品改善
特定の慢性疾患を対象とした製薬企業A社の事例を考えてみましょう。A社は従来の調査で「服薬アドヒアランスの向上」を最優先課題としていましたが、Web/SNS分析をDifyで実施したところ、意外な潜在ニーズが浮上しました。分析対象は、患者コミュニティサイト、Q&Aサイト、SNSの公開投稿合計約30万件です。
- 顕在ニーズ（従来把握）：服薬を忘れないためのリマインダー機能。
- 潜在ニーズ（Dify分析で判明）：「治療による体重増加や外見の変化による社会生活上の不安」が、実際の服薬意欲を低下させる最大の要因であること、そして「食事制限の難しさ」に関する情報が極端に不足していること。
分析の結果、患者のネガティブ感情の約70%が、治療そのものではなく、治療に付随するQOL（生活の質）の低下に関連していることが判明しました。このインサイトに基づき、A社は製品戦略を大きく転換しました。具体的には、服薬リマインダー機能の開発を一部見直し、代わりに「外見の変化をサポートする専門家とのオンラインチャット機能」や「疾患特化型の外食時のメニュー選択サポート機能」を組み込んだデジタルサポートプログラムを開発しました。この潜在ニーズに基づくサービス改善により、プログラムの利用者数は3ヶ月で約25%増加し、患者エンゲージメントの大幅な向上につながりました。
このケーススタディが示すように、DifyのようなLLMプラットフォームによる分析は、従来の調査では見逃されがちな「治療以外の側面」に焦点を当て、真に患者中心の製品・サービス開発を実現するための強力な指針となります。
5. 分析レポート作成のポイントと厳守すべき倫理的配慮
Difyで抽出されたインサイトを、意思決定者が活用できるレポートに落とし込むには、単なるデータではなく「具体的なアクションにつながる示唆」を盛り込むことが重要です。レポートの構成には、以下の要素を含めるべきです。
- トピッククラスタリング：検出された潜在ニーズのテーマ別分類（例：経済的負担、心理的ストレス、情報不足など）。
- 感情分析スコア：各トピックに対する患者の感情の定量化（ネガティブ/ポジティブの割合、強度）。
- キーインサイトと推奨アクション：最もネガティブなトピックに対する具体的な施策提案（例：製薬企業が提供すべきデジタルソリューション、患者向け資材の改善点）。
一方で、Web/SNSデータ分析において最も厳守すべきは「倫理的配慮」です。特に医療・ヘルスケア分野では、センシティブな情報（要配慮個人情報）を扱うため、個人情報保護法や総務省の「AI利活用ガイドライン」に則った運用が不可欠です。データ分析における倫理的リスクとして、「プライバシー保護」と「公平性（バイアス排除）」が挙げられます。
分析の透明性を確保し、結果にバイアスがかかっていないか（例：特定のSNS層の意見に偏っていないか）を常に検証する「説明責任」を果たすことが、信頼性の高い潜在ニーズ分析レポート作成の前提となります。
Web/SNSの公開データであっても、氏名、住所、電話番号、具体的な病状や病院名など、個人を特定できる情報（PII: Personally Identifiable Information）は、分析前に必ず匿名化処理を施し、個人が特定できる状態での保存・利用は絶対に避ける必要があります。Difyのデータ前処理ステップにおいて、PII検出・削除の機能や外部ツールを組み込むことが重要です。
まとめ
患者の潜在ニーズを可視化することは、医療・ヘルスケア分野における製品開発やサービス改善の成否を分ける決定的な要素です。従来の調査では得られなかった真のインサイトは、Web掲示板やSNSに存在する「非構造化データ」に隠されています。DifyのようなLLM開発プラットフォームは、WebスクレイピングやRAG技術を組み合わせることで、この膨大な非構造化データを効率的かつ深く分析し、具体的なアクションにつながるインサイトを抽出することを可能にします。これにより、企業は患者のネガティブ感情の約70%を占めるQOL関連の課題など、真のペインポイントを特定し、市場競争力を高めることができます。分析の実施においては、個人情報保護法に基づきPIIの匿名化を厳格に行い、倫理的配慮と透明性を確保することが、信頼性の高い潜在ニーズ分析レポートを作成するための絶対条件となります。
株式会社ヘルツレーベン代表 木下 渉
株式会社ヘルツレーベン 代表取締役／医療・製薬・医療機器領域に特化したDXコンサルタント／
横浜市立大学大学院 ヘルスデータサイエンス研究科 修了。
製薬・医療機器企業向けのデータ利活用支援、提案代行、営業戦略支援を中心に、医療従事者向けのデジタルスキル教育にも取り組む。AI・データ活用の専門家として、企業研修、プロジェクトPMO、生成AI導入支援など幅広く活動中。
