AIやICTの力で、あなたの手元に必要な薬が届く未来。医薬品不足の解決に向けたテクノロジーの活用が進んでいます。
「いつもの薬をもらいに行ったら、薬局で『今、在庫がなくて…』と言われてしまった」、「風邪をひいたのに、処方された咳止めが手に入りにくいらしい」
最近、こんな経験をしたり、ニュースで見聞きしたりする機会が増えていませんか？ 2025年の今、日本では多くの医薬品が手に入りにくい「医薬品供給不足」という深刻な事態が続いています。患者さんにとっては、必要な時に必要な薬が手に入らないかもしれない、というのは非常に大きな不安ですよね。
この記事では、「医薬品不足とAI・ICT」の専門家として、なぜこんなことが起きているのか、そして、この困難な問題を解決するために「AI（人工知能）」や「ICT（情報通信技術）」といった最新技術がどのように役立とうとしているのか、できるだけ分かりやすく解説していきます。
まず、なぜ日本の医療現場でこれほどまでに薬が足りなくなっているのでしょうか。実は、その原因は一つではなく、いくつかの複雑な問題が絡み合っています。ここでは、特に大きな理由を3つに絞ってご説明します。
皆さんも「ジェネリック医薬品（後発医薬品）」という言葉をよく耳にすると思います。これは、先に開発された「新薬（先発医薬品）」の特許が切れた後に、同じ有効成分で作られる、価格が比較的安いお薬のことです。日本の医療費をおさえるためにも、国はジェネリック医薬品の使用を推進してきました。
ところが、2020年頃から、一部のジェネリックメーカーで「お薬を正しく製造していなかった」「品質管理に問題があった」といった不祥事が相次いで発覚しました。これにより、国からの命令で製造がストップしたり、自主的に出荷を停止したりする会社が続出しました。その結果、市場の多くを占めていたジェネリック医薬品が一気になくなり、その影響が新薬にも及んで、全体的な品薄状態に火がついてしまったのです。
お薬は、さまざまな化学物質を組み合わせて作られますが、その中心となる有効成分を「原薬（げんやく）」と呼びます。いわば、料理における「中心的な食材」のようなものです。実は、日本で使われるこの原薬の約6割が、中国やインドといった海外からの輸入に頼っているのが現状です。
新型コロナウイルスの世界的な流行や、国際的な情勢が不安定になった時を想像してみてください。海外の工場が止まったり、船や飛行機での輸送が滞ったりすると、原薬は日本に入ってきません。食材が手に入らなければ料理が作れないのと同じで、原薬がなければお薬も作れないのです。このように、お薬の”もと”を海外に依存している構造そのものが、供給不安の大きな原因となっています。
病院や薬局で私たちが受け取るお薬の価格は、国が定めた「薬価（やっか）」という公定価格に基づいています。この薬価は、医療費を抑えるために定期的に引き下げられる傾向にあります。特にジェネリック医薬品は価格が安く設定されるため、製薬会社にとっては「たくさん作っても、あまり儲からない」という状況が生まれやすくなります。
利益が出にくいと、会社は新しい製造ラインに投資したり、品質管理の人員を増やしたりすることが難しくなります。その結果、少しでもトラブルが起きると製造が止まってしまう、という脆（もろ）い体制になっていました。さらに、薬が「製薬会社」→「卸（おろし）会社」→「病院・薬局」へと流れる経路（サプライチェーン）が非常に複雑で、今どこにどれだけの在庫があるのかを正確に把握しづらい、という問題も重なっています。
このように、医薬品不足は「製造」「原料」「仕組み」のすべてに問題を抱えた、根深い課題です。この複雑なパズルを解くために、今、大きな期待が寄せられているのが「AI」と「ICT」です。
「AI」と聞くと、SF映画に出てくるロボットを想像するかもしれませんが、ここで言うAIはもっと身近なものです。簡単に言えば、「大量のデータを学習して、未来に何が起こるかを予測したり、一番良い方法を提案してくれたりする、とても賢いコンピュータープログラム」のことです。
例えば、天気予報もAIの一種です。過去の膨大な気象データを学習して、「明日は雨が降りそうだ」と予測しますよね。これを医薬品に応用すれば、「来月はインフルエンザが流行るから、この薬が〇個くらい必要になりそうだ」と予測できるわけです。
「ICT」は、”Information and Communication Technology”の略で、日本語では「情報通信技術」と言います。これは、インターネットやスマートフォンのように、情報（データ）をデジタル化して、遠く離れた場所と瞬時につないだり、共有したりする技術全般を指します。
医薬品不足の現場では、「A薬局では薬が余っているのに、B薬局では足りなくて困っている」という事態がよく起こります。ICTがあれば、このA薬局とB薬局の情報をリアルタイムでつなぎ、「A薬局さん、その薬をB薬局さんに分けてあげてください」という調整がスムーズにできるようになります。
では、この「賢い助手（AI）」と「情報を繋ぐネットワーク（ICT）」が、具体的に医薬品不足をどう解決してくれるのでしょうか。その仕組みを「川の流れ」に例えて見ていきましょう。
薬が作られる「川上」である製薬会社では、AIが大きな力を発揮します。これまでは、過去の販売実績や、営業担当者の「勘（かん）」と「経験」に頼って、「今年はこれくらい作ろう」と計画を立てることが多くありました。しかし、その予測が外れると、薬が足りなくなったり、逆に作りすぎて大量に廃棄されたりしていました。
大手製薬会社の武田薬品工業などでは、AIを使った「需要予測システム」の導入が進んでいます。このAIは、過去の販売データはもちろん、季節（インフルエンザの流行など）、地域ごとの患者さんの動向、さらには流通在庫（卸会社にある在庫）など、ありとあらゆるデータを学習します。これにより、「3年先までの需要」を、人間がやるよりもずっと高い精度で予測できるようになりました。予測が正確になれば、ムダなく、必要な量だけを計画的に作ることができ、供給不足のリスクを減らせます。
患者さんに薬が渡る「川下」である薬局でも、AIが活躍しています。皆さんが薬局で薬をもらう時、薬剤師さんは「この薬はよく出るから多めに」「この薬は高いから必要な分だけ」と、経験に基づいて在庫を管理し、発注作業を行っています。しかし、この作業は非常に時間がかかり、発注ミスが起きることもありました。
そこで登場したのが、AIを搭載した在庫管理システム（例えば「Musubi」や「MELSTOCK」といったサービス）です。これらのシステムは、過去の処方箋データ（「いつ」「誰に」「どの薬が」出たか）をAIが自動で分析し、「この薬はあと3日でなくなりそうだから、〇個発注してください」と最適なタイミングと量を提案してくれます。これにより、薬剤師さんの発注作業の負担が半分以下に減ったという報告もあります。薬剤師さんが単純作業から解放されれば、その分、患者さん一人ひとりの相談に乗る時間を増やすことにもつながります。
「川の流れ」全体をつなぐのがICTです。先ほども触れましたが、ある薬局では薬が足りなくても、すぐ近所の薬局では余っている、というケースは珍しくありません。特に、あまり出ないけれど高価な薬は、各薬局が在庫を抱えるのをためらいがちです。
そこで、ICTを活用した「在庫共有ネットワーク」が普及し始めています。これは、地域の薬局が「うちに今、この薬が〇個あります」という在庫情報をインターネット上で共有する仕組みです。自分の薬局に在庫がなくても、このネットワークを検索すれば、「あ、〇〇薬局さんにあるな。少し分けてもらおう」と、薬局同士で助け合う（在庫を融通し合う）ことができます。これにより、患者さんが薬局をハシゴする手間を減らし、高価な薬の廃棄ロスも防ぐことができるのです。
AIやICTの導入が進むと、私たちの医療体験はどう変わっていくのでしょうか。それは単に「薬が手に入りやすくなる」だけではありません。
これまでの薬局業務は、処方箋を見て薬を集め（ピッキング）、在庫を数え、発注する…といった「モノ（薬）」を中心とした作業に多くの時間が割かれていました。しかし、AIや機械（RPAなど）がこれらの単純作業を代行してくれるようになると、薬剤師さんはもっと「ヒト（患者さん）」と向き合う時間を作れるようになります。
例えば、AIが患者さんの過去の服薬履歴や体質を分析し、「この患者さんには、こんな副作用が出るかもしれません」と薬剤師に注意を促す。その情報をもとに、薬剤師さんは「最近、体調に変化はありませんか？」「このお薬、飲みにくくないですか？」と、より深く専門的なコミュニケーションを取ることができます。AIは薬剤師の仕事を奪うのではなく、薬剤師が本来の専門性を発揮するための「強力なパートナー」になるのです。
こうした未来を実現するために、今、国を挙げて進められているのが「電子処方箋」の普及です。これまでは紙だった処方箋をデジタルデータ化し、国が管理する安全なネットワーク（オンライン資格確認システム）を通じて、病院と薬局が共有する仕組みです。
電子処方箋が普及すれば、AIが学習するための「正確なデータ」が全国規模で集まります。どの地域で、どんな薬が、どれだけ必要とされているかがリアルタイムで可視化され、国全体の医薬品需給バランスを最適化できるようになります。また、患者さんにとっても、複数の病院や薬局で同じ薬が重複して処方されるのを防いだり、アレルギー情報を正確に共有できたりと、医療の安全性が格段に向上します。私たちがマイナンバーカードを保険証として使うことも、この大きな流れの一部なのです。
もちろん、AI・ICTは魔法の杖ではありません。導入するにはお金（コスト）がかかりますし、AIを使いこなせる人材を育てる必要もあります。また、最も重要なのは、製薬会社、卸、病院、薬局が「お互いのデータをつなぐ」ことに同意し、協力し合うことです。
しかし、2025年現在、医薬品不足という大きな課題に直面しているからこそ、日本の医療界は「変わらなければならない」という強い意志を持って、このデジタル化（DX）を急速に進めています。
AI・ICT技術は、「勘と経験」に頼っていた古い医薬品管理のあり方を、「データに基づく科学的な管理」へと変革させようとしています。この変化は、薬が手に入らないという患者さんの不安を取り除くだけでなく、薬剤師さんがより専門性を発揮し、私たち一人ひとりに寄り添った医療を提供するための土台となります。
医薬品不足の問題はまだしばらく続くかもしれませんが、AI・ICTという「賢い助手」と「情報のネットワーク」が、私たちが未来も安心して医療を受けられる社会を支えてくれるはずです。専門家として、この革新的な取り組みが一日も早く社会に浸透することを強く期待しています。
本記事は、医薬品不足とAI・ICTに関する一般的な情報提供を目的としています。特定の医療アドバイス、診断、または治療を推奨・提供するものではありません。記事の内容については、作成時点での情報に基づき正確性を期しておりますが、その完全性や最新性を保証するものではありません。本記事の情報を利用したことによって生じたいかなる損害や不利益についても、当方は一切の責任を負わないものとします。情報の活用は、ご自身の判断と責任において行ってください。
本記事は生成AIを活用して作成しています。内容については十分に精査しておりますが、誤りが含まれる可能性があります。お気づきの点がございましたら、コメントにてご指摘いただけますと幸いです。
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