疫学の本質はSF。科学と経済で社会を読み解く

疫学という学問領域について、皆さんはどの程度ご存じでしょうか。新型コロナウイルスによる巣ごもり生活が始まる前、「疫学」という言葉は、少なくとも日本国内においては一部の専門家だけが知る、いわばニッチな学問領域だったのです。

ところが、コロナ禍を経て状況は一変しました。コロナ禍の期間、メディアでは連日のように疫学の専門家が登場し、望むと望まざるとにかかわらず、「疫学」という学問は社会的に広く認知されるようになりました。新型コロナウイルスの被害が甚大である中で、長年この学問の社会的認知向上に関わってきた方からすれば、その認知が思いがけず加速したことには複雑な思いを抱く人も多いでしょう。私もその一人です。

しかし、「疫学」の認知のされ方は一様ではありませんでした。パンデミック初期、例えば「東京アラート」が発出された頃は、疫学専門家という肩書きを持つ人々の意見は、有識者としていわば無批判に尊重される傾向がありました。社会全体が未知のウイルスという脅威を前に、確かな羅針盤を求めていたからでしょう。ところが、時間が経つにつれて、その認識には少しずつ変化が現れ始めました。あまりにも感染予防にばかり意識が向き、社会活動や経済活動の停止がもたらす負の側面を軽視しすぎているのではないか、という論調です。

確かに、感染のリスクを最小限にすることだけを追求する専門家ばかりで政策が決定されるのであれば、それは大きな問題です。学校が休校になることによる学力への影響、それに伴い仕事を休まざるを得なくなる医療従事者の数、あるいは、なじみの飲食店が店をたたんでしまうといった経済的な打撃。政策決定は、こうした多角的な視点から総合的に判断されなければなりません。感染拡大や死亡者数を適切に推計できる専門家に加え、社会活動や経済活動の停止による影響を適切に推計できる専門家の双方がいてこそ、健全な意思決定が可能になります。当然ですね。

ここで重要なのは、前者が疫学専門家で、後者が経済専門家である、という単純な二元論で捉えるのは誤りであるということです。真の疫学専門家とは、感染拡大の防止という視点と、それによって生じる社会・経済活動への影響という視点の双方を天秤にかけ、最も合理的と考えられる方法論を提案できる専門家でなければなりません。つまり、疫学とは本来、感染症という純粋な自然科学的現象と、経済や人々の生活という社会科学的現象の双方を視野に入れた、学際的な学問なのです。

このnoteでは、この疫学の本質を「サイエンスとファイナンス（SF）」という言葉で表現したいと思います。これは、感染症のリスクという科学的な視点と、社会や経済への影響という経済的視点を、いかにして調和させるかという問いです。パンデミックを通じて明らかになったのは、科学的な正しさだけでは社会は動かないという現実でした。科学が提供する知見が、いかにして社会的な価値観や経済的な制約と折り合いをつけ、より良い政策として結実するのか。この問いは、公衆衛生学が今後向き合わなければならない中心的な課題です。

公衆衛生の専門家に対する社会の認識が、無批判な信頼から健全な懐疑へと移行したことは、社会が科学との付き合い方を学ぶ上で、痛みを伴いながらも必要なプロセスだったのかもしれません。人々は当初、科学に絶対的な答え、まるで占いのような確実性を求めました。しかし、科学が提供できるのは、不確実性の中での最善の確率と、トレードオフの提示です。このギャップを埋めるためには、科学者側からの丁寧なコミュニケーションと、社会全体の科学リテラシーの向上が欠かせません。

本noteは、その一助となることを目指しています。疫学の基本的な考え方から、ワクチンや治療薬の評価方法、研究に伴う倫理的な課題、そして医療データや経済学、さらには人間の心理が公衆衛生に与える影響までを体系的にご紹介します。このnoteをきっかけに、皆さんが疫学という学問への興味関心を深め、複雑で不確実性を増していく現代社会を生きぬくヒントとなれば、これに勝る喜びはありません。

Table of Contents

疫学の基本原理とツール

疫学の夜明け - ジョン・スノウと科学的探偵術

現代疫学の礎を築いた人物として、イギリスの麻酔科医ジョン・スノウ（John Snow, 1813-1858）の名を挙げないわけにはいきません。彼は「感染症疫学の父」と称され、その功績は、単に一つの病気の原因を突き止めたというに留まらず、疫学という学問の方法論そのものを確立した点にあります ²。彼の探究は、科学的思考がどのように公衆衛生上の危機を救うことができるかを示す、不朽の物語です。

19世紀半ばのロンドンは、度重なるコレラの大流行に苦しんでいました。1854年の大流行では、ソーホー地区を中心にわずか2週間で700人近くが命を落とすという悲惨な状況でした ⁴。当時、医学界で支配的だったのは「ミアズマ（瘴気）説」でした。これは、汚れた空気や悪臭が病気を引き起こすという考え方で、当時の衛生状態の悪い都市環境を考えれば、一見もっともらしい説でした ⁴。しかし、スノウはこの通説に疑問を抱き、独自の調査を開始します。

彼の最初のアプローチは、まさに科学的探偵術と呼ぶにふさわしいものでした。まず、彼はコレラによる死亡者の発生場所を地図上に一つ一つ記録していきました。この「スポットマップ」と呼ばれる手法によって、死亡例がブロードストリートにある特定の公共ポンプ井戸の周辺に集中していることが視覚的に明らかになりました ⁴。これは、疫学における空間分析の先駆けとなる画期的な試みでした。

しかし、地図上の集積だけでは、その井戸が原因であると断定することはできません。そこでスノウは、一軒一軒の家を訪ね歩き、亡くなった人々の生活習慣、特にどの井戸の水を飲んでいたかを詳細に聞き取るという、地道な症例調査を行いました ²。

さらに彼の洞察が際立っていたのは、「比較」という視点を取り入れたことです。彼は、問題の井戸のすぐ近くにあるビール工場で働く従業員のコレラ罹患率が極めて低いことに気づきました。調査を進めると、彼らは給料の一部としてビールを支給されており、井戸水を飲む習慣がなかったことが判明します。このビール工場は、意図せずして、井戸水を飲まない人々がどうなるかを示す「対照群」として機能したのです。これは現代でいう「自然実験」の考え方そのものでした ³。

スノウの探究はそれだけにとどまりませんでした。彼は、ロンドンの異なる地域に水を供給していた2つの水道会社に着目し、それぞれの給水地域におけるコレラ死亡率を比較しました。その結果、汚染されたテムズ川下流から取水していたサウスワーク・アンド・ヴォクソール社の給水地域の死亡率が、上流の清浄な水源から取水していたランベス社の地域に比べて著しく高いことを突き止めました。これもまた、異なる条件下にある集団を比較することで原因を探るという、疫学の基本的な手法です。

これらの圧倒的な証拠を前に、スノウは地元当局を説得し、ブロードストリートのポンプの柄（ハンドル）を取り外させました。すると、それを境にコレラの流行は急速に収束していったのです ⁵。後に、この井戸はコレラ患者のおむつを洗った汚水が流れ込む下水管の近くにあり、水が汚染されていたことが判明しました ³。

ジョン・スノウの功績の真の偉大さは、コレラの原因菌であるコレラ菌が発見されるよりもずっと前に、その伝播様式を解明し、有効な公衆衛生上の介入策を導き出した点にあります。彼は、権威あるミアズマ説という「思い込み」に立ち向かい、観察、データ収集、比較、仮説検証という一連の科学的手続きを通じて真実に迫りました。これは、疫学が単なる現象の記述ではなく、原因を推論し、介入の効果を評価するための科学であることを示した画期的な出来事でした。

この歴史的な事例は、現代の私たちに重要な教訓を与えてくれます。新型コロナウイルスのような未知の病原体に直面した際、その生物学的なメカニズムが完全に解明されるのを待たずとも、疫学的な手法を用いることで、感染パターンを特定し、リスク因子を明らかにし、有効な対策を講じることが可能であるということです。ジョン・スノウが示した科学的探偵術は、1世紀半以上の時を経てもなお、公衆衛生の最前線で戦うための最も強力な武器であり続けているのです。

病を見抜く科学 - 診断とスクリーニングの精度

仮の話ですが、急な高熱で入院し、新型コロナウイルスのPCR検査を受けることになったとしましょう。当然ながら、検査の目的は、陽性または陰性のどちらかを確かめることです。コロナ禍の当時、メディアでは「PCR検査は万能ではない」とか「陰性でも免罪符にはならない」といった言葉が飛び交っていましたが、その言葉や数字の意味を正確に理解できずに戸惑っていた方も少なくなかったのではないでしょうか。

この混乱の原因の一つは、検査の精度を表す指標が直感的ではないことにあります。専門家が用いる「感度」や「特異度」といった言葉は、その定義を理解しない限り、検査の真の実力を正しく評価することを難しくします。ここで、これらの指標の意味を、具体的な数値例と共に整理してみましょう。

診断検査の性能を評価する際には、まず「2×2分割表」と呼ばれる表を用いて情報を整理するのが基本です。

表1: 診断検査の2x2分割表と評価指標の定義

	検査結果：陽性	検査結果：陰性	合計
疾患あり	A (真陽性)	C (偽陰性)	A + C
疾患なし	B (偽陽性)	D (真陰性)	B + D
合計	A + B	C + D	A+B+C+D

感度 (Sensitivity): 実際に疾患がある人のうち、検査で正しく「陽性」と判定される割合。
- 計算式: 感度=A÷（A+C）
特異度 (Specificity): 実際に疾患がない人のうち、検査で正しく「陰性」と判定される割合。
- 計算式: 特異度=D÷（B+D
陽性的中度 (Positive Predictive Value, PPV): 検査で「陽性」と判定された人のうち、実際に疾患がある割合。
- 計算式: 陽性的中度=A÷（A+B）
陰性的中度 (Negative Predictive Value, NPV): 検査で「陰性」と判定された人のうち、実際に疾患がない割合。
- 計算式: 陰性的中度=D÷（C+D）

感度と特異度は、検査そのものが持つ固有の性能を示す指標です。しかし、私たちが検査結果を受け取ったときに本当に知りたいのは、「陽性と言われたけれど、本当に病気なのだろうか？」という確率、すなわち陽性的中度（PPV）です。そして、この陽性的中度は、検査の性能だけでなく、検査を受ける集団における「有病率（病気の人がどれくらいいるかの割合）」に大きく左右されるという、非常に重要な特性を持っています。

この点を理解するために、仮に感度50%、特異度99%のPCR検査があったとして、有病率が異なる集団で検査した場合を考えてみましょう。

まず、何らかの症状があり感染が強く疑われる集団、例えば有病率が50%の10,000人を検査したとします。この場合、疾患のある5,000人のうち2,500人が正しく陽性（真陽性）となり、疾患のない5,000人のうち50人が誤って陽性（偽陽性）となります。その結果、陽性的中度は2500 / (2500 + 50) ≒ 98.0% となり、陽性判定は非常に信頼できるものとなります。

次に、世界保健機関（WHO）がパンデミック中期に推定したように、世界人口の約10%が感染した可能性があるという状況、つまり有病率10%の10,000人を検査したとします。この場合、疾患のある1,000人のうち500人が真陽性、疾患のない9,000人のうち90人が偽陽性となります。陽性的中度は500 / (500 + 90) ≒ 84.7% となり、まだ高いものの、有病率50%の時よりは信頼性が下がります。

では、さらに有病率が低い、例えば1%の集団ではどうでしょうか。疾患のある100人のうち50人が真陽性、疾患のない9,900人のうち99人が偽陽性となります。陽性的中度は 50 / (50 + 99) ≒ 33.6% まで低下します。つまり、陽性と判定されても、実際に疾患がある確率は3分の1程度しかないということになります。「え？」という感じですよね。検査して「あなたは陽性です」と言われても、本当に感染している確率は33.6%で、感染していない確率のほうが高い（100 - 33.6 = 66.4%）ことになります。とんでもないですね。

これが、非常に稀な病気、例えば有病率が0.01%（1万人に1人）の疾患を対象としたスクリーニング検査となると、事態はさらに深刻です。陽性と判定されたとしても、その陽性的中度はわずか0.5%程度となり、陽性結果の99.5%は偽陽性、つまり間違いということになってしまうのです。ただ注意してほしいのは、感度が50%の場合の計算です。実際の検査がどんな感度なのかは、都度確認しないといけませんよ。

この事実は、公衆衛生政策を考える上で極めて重要です。有病率の低い集団に対して大規模なスクリーニングを行うと、必然的に多くの偽陽性者を生み出しかねないということです。これは、不要な精密検査による医療資源の浪費だけでなく、検査を受けた人々に多大な精神的苦痛を与えることにもなりかねません。診断科学の限界を知らずに「稀な病気の診断で陽性になってしまった」と大きなショックを受けてしまう人々を、私たちは想像しなければなりません。

このように、診断検査の価値は、その技術的な性能（感度・特異度）だけで決まるものではありません。その検査がどのような集団（どのような有病率）で使われるかという「文脈」によって、結果の解釈は全く異なってくるのです。この、検査の技術的特性と、その結果が持つ臨床的・心理的意味との間の乖離を理解することこそ、診断疫学の第一歩と言えるでしょう。国民全員に検査を、という単純な主張がいかに非科学的であるか、そして、検査結果を伝える際には、天気予報のように「あなたが陽性である確率はX%からY%です」といった、不確実性を含んだコミュニケーションがいかに重要であるか、この陽性的中度の原理は私たちに教えてくれます。

介入と予防の科学

ワクチンという社会の盾 - 利益とリスクの天秤

ワクチンは、現代公衆衛生が持つ最も強力な武器の一つです。かつて人類を苦しめた天然痘を地球上から根絶し、現在ではポリオや麻疹といった疾患も根絶の視野に入れています。新型コロナウイルスという未曾有の危機からの脱出においても、ワクチン開発に寄せられた期待の大きさは計り知れないものがありました。しかし、その大きな期待の裏側で、私たちはワクチンが持つもう一つの側面、すなわちリスクについて、科学的に正しい態度で向き合えているでしょうか。

ワクチン接種は、個人の健康を守る行為であると同時に、社会全体を感染症の脅威から守るという極めて公共性の高い行為です。特に乳幼児期に行われる定期接種は、予防接種法という法律で規定された、いわば「国家的プロジェクト」です。これは、個人の判断で接種を拒否した場合、その個人だけでなく、周囲の人々をも感染の危険に晒すことになり、社会的な責任が問われるからです。

一方で、ワクチンは病原体やその一部から作られる以上、その毒性を完全にゼロにすることはできません。私たちは、その利益（ベネフィット）と危険性（リスク）を天秤にかけ、意思決定をしなければなりません。しかし、その判断材料となる科学的な情報が、必ずしも国民に分かりやすく提供されているとは言えないのが現状です。

日本のワクチン行政の歴史には、このベネフィットとリスクのバランスを巡る難しい判断の事例がいくつも存在します。例えば、MMR（麻疹・おたふく風邪・風疹）ワクチンは、かつて定期接種として導入されましたが、無菌性髄膜炎の発生率が自然発生率よりも高いことが問題となり、国産ワクチンの製造は中止されました。日本薬学会のサイトによれば、約183万人の接種者のうち、健康被害の救済認定を受けたのは1040人、うち3人が死亡したとされています。他国では製法の改良などを経て現在も広く使われているのとは対照的です。

より深刻な状況にあるのが、子宮頸がんを予防するHPVワクチンです。子宮頸がんの95%以上はヒトパピローマウイルス（HPV）の持続感染が原因であり、ワクチンによってその多くを防ぐことができます。しかし、日本では接種後に報告された様々な症状をきっかけに、国による積極的な接種推奨が差し控えられました。その結果、接種率は激減し、先進国の中で唯一日本だけが今後、子宮頸がんの罹患率と死亡率が上昇すると予測される事態に陥っています。大阪大学の研究によれば、この接種率の激減により、将来的に約17,000人の罹患者と約4,000人の死亡者が増加する可能性があると推計されています。

もちろん、ワクチン接種後に健康被害を訴える声があることも事実です。しかし、その症状とワクチンとの因果関係が科学的に証明されていない中で、統計的に明らかな将来の利益よりも、現時点で報告されている個々の事例（リスク）が重視され、政策が停滞しているのが現状です。これは、科学的なベネフィット・リスク評価が、社会的な感情やメディアの報道、そして訴訟リスクといった要因によっていかに歪められうるかを示す象徴的な事例と言えるでしょう。

このような混乱を避け、国民がより合理的な意思決定を下せるようにするためには、ベネフィットとリスクを客観的かつ定量的に「見える化」する努力が不可欠です。そこで、以下のような形式で情報を整理し、公表することを標準としてはどうでしょうか。

表2: ベネフィット・リスク評価の概念整理（おたふく風邪ワクチン仮想データ）

リスクとベネフィット	ワクチン接種群 (10万人あたり)	ワクチン非接種群 (10万人あたり)
ベネフィット (おたふく風邪の発症予防)	発症者 50人	発症者 500人
リスク (無菌性髄膜炎の発症)	発症者 83人	発症者 1人

この表は、おたふく風邪ワクチンに関する仮想のデータですが、MMRワクチンの事例で報告された無菌性髄膜炎の発生率（1200人に1人、つまり10万人あたり約83人）を基に作成しています。このような表があれば、私たちは「おたふく風邪の発症者を10万人あたり450人減らすという利益のために、無菌性髄膜炎の発症者が82人増えるというリスクを受け入れるかどうか」という、具体的なトレードオフとして問題を捉えることができます。

もちろん、このような質の高いデータを得るためには、大規模な疫学研究が必要であり、多大なコストと専門的なスキルが要求されます。しかし、社会全体でワクチンの価値を正しく評価し、悲劇的な公衆衛生上の過ちを繰り返さないためには、このような科学的根拠に基づく情報提供体制の構築が急務です。

ワクチン接種に際して、いたずらにリスクがないことを前提とする「ノーリスク主義」も、一方で不必要に毒性を恐れる態度も、科学的に正しい姿勢ではありません。重要なのは、入手可能な最善のエビデンスに基づき、ベネフィットとリスクを冷静に比較衡量し、社会として、そして個人として、納得のいく判断を下すことです。その判断が結果的に裏目に出る可能性がゼロではないという科学の限界も受け入れた上で、私たちはこの社会の盾をどう活用していくべきか、考え続けなければならないのです。

政策という名の介入 - スウェーデンモデルの光と影

新型コロナウイルスへの対応において、世界中の国々が都市封鎖（ロックダウン）という厳しい措置をとる中、スウェーデンは独自の道を歩みました。疫学者アンデシュ・テグネル博士の主導のもと、厳格な法的強制力を伴う規制を避け、国民の自発的な協力と責任に重きを置く戦略をとったのです。この「スウェーデンモデル」は、当初国内外から「壮大な社会実験」と揶揄され、多くの批判を浴びました。しかし、パンデミックから数年が経過した今、その評価はより多角的で複雑なものとなっています。

スウェーデンの戦略の根幹にあったのは、ウイルスの根絶を目指すのではなく、医療機関が崩壊しないレベルで感染の緩やかな流行を許容し、その一方で社会経済活動を可能な限り維持するという目標でした。そのために、学校の一斉休校や商業施設の全面閉鎖といった措置はとられず、50人以上の集会の禁止や高齢者介護施設への訪問禁止といった限定的な規制と、国民への注意喚起が中心となりました。

このアプローチが機能するためには、政府と国民との間に強い信頼関係が不可欠でした。スウェーデン政府は、毎日定時に省庁合同の記者会見を開き、情報の透明性を確保しました。科学的根拠に基づき、即答できない質問には後日必ず回答し、わからないことは「わからない」と正直に認める姿勢を貫いたといいます。こうした政府の誠実な態度と、それを受け入れる国民の高い科学リテラシーが、スウェーデンモデルを支える土台となっていたのです。

しかし、2020年の第一波において、スウェーデンの戦略は厳しい現実に直面します。特に高齢者介護施設での感染拡大を防ぐことに失敗し、新型コロナウイルスによる死亡率は、厳しいロックダウンを実施した近隣の北欧諸国（ノルウェー、フィンランド、デンマーク）と比較して5倍から10倍という高い水準に達しました ¹¹。この結果を受け、テグネル博士自身も「もっと多くの死者が出た」と認め、当初の対策に改善の余地があったことを示唆しました。この時点では、スウェーデンモデルは失敗だったと結論づける声が多数を占めていました。

ところが、パンデミックの全体像を評価する上で、より客観的で信頼性の高い指標が登場します。それが「超過死亡」です。超過死亡とは、パンデミック期間中に発生したすべての原因による死亡者数を、過去の平年（例えばパンデミック前の5年間）の死亡者数と比較し、どれだけ上回ったかを示す指標です ¹⁴。この指標は、各国の検査体制や死因の報告基準の違いに影響されにくいため、パンデミックがもたらした真の死亡インパクトを比較する上で非常に有用です ¹⁶。

そして、2020年から2022年までの3年間を通算した累積超過死亡率を見ると、驚くべき事実が浮かび上がってきました。スウェーデンの累積超過死亡率は、ヨーロッパ諸国の中で最も低い水準にあり、当初「成功例」とされた他の北欧諸国と比較しても遜色ない、あるいはむしろ良好な結果だったのです ¹⁸。

この逆転現象の鍵は、死亡が発生した「時期」の違いにありました。スウェーデンの超過死亡は2020年に集中していました。一方で、厳しいロックダウンを行ったノルウェーやフィンランドでは、2020年の超過死亡はほぼゼロでしたが、2021年後半から2022年にかけて急増したのです ¹²。このデータが示唆するのは、厳格なロックダウン政策は、死亡を「防いだ」のではなく、主に「先送り」しただけだったのではないか、という可能性です。そして、その先送りのために、社会は経済活動の停滞や教育機会の損失、人々の精神的健康の悪化といった、多大な社会的コストを支払ったことになります ¹⁸。

もちろん、スウェーデンモデルが手放しで賞賛されるべきものではありません。2020年に多くの高齢者が命を落としたという事実は重く、その対策の失敗は厳しく批判されるべきです ¹¹。しかし、この事例は、公衆衛生政策の評価がいかに時間軸と評価指標の選択に依存するかを明確に示しています。短期的なCOVID-19死亡者数だけを見れば失敗に見えた戦略が、長期的な全死因による超過死亡というより包括的な視点で見ると、全く異なる様相を呈するのです。

スウェーデンの経験は、私たちに根源的な問いを投げかけます。パンデミック対策の真の目標とは何か。それは、いかなる犠牲を払ってでも、ある一時点での感染者数や死亡者数を最小化することなのか。それとも、社会全体の機能を維持しつつ、パンデミック全期間を通じた総体的な被害（超過死亡や社会的コスト）を最小化することなのか。スウェーデンモデルは、後者の目標を追求する一つのあり方を示した、貴重なケーススタディと言えるでしょう。それは、メディアが報じる短期的な数字に一喜一憂するのではなく、長期的な視点と多角的な指標を用いて冷静に政策を評価することの重要性を、私たちに教えてくれるのです。

医薬品と治療法の評価

クスリの歴史 - 偶然の発見から設計される治療へ

私たちが今日、当たり前のように享受している医薬品は、長い年月をかけた人類の知恵と探究の賜物です。その歴史を遡ると、病との戦い方が、暗闇の中での手探りから、標的を精密に狙い撃つ科学へと劇的に進化してきた軌跡が見えてきます。

その始まりは、自然界にある物質の利用でした。古代ギリシャのヒポクラテスも言及したとされるケシから採取されるアヘンは、その鎮痛作用や多幸感から、古くから薬として用いられてきました。日本でも、推古天皇の時代に「薬狩り」が行われた記録が残っており、植物（薬草）や動物の角などが薬になると信じられていました。これらの「薬」は、その効果のメカニズムが全く分かっていない、いわば経験則の産物であり、有効性が保証されないどころか、毒性を持つものも少なくありませんでした。

医学史における最初の大きな転換点は、19世紀から20世紀初頭にかけて訪れます。化学の進歩により、人類は自然界に存在しない物質を人工的に合成する能力を手にしました。1832年に合成された抱水クロラールは、世界初の合成医薬品とされています。そして、ドイツの化学者パウル・エールリッヒは、特定の染料が特定の細胞だけを染め上げる現象から着想を得て、「魔法の弾丸」という概念を提唱します。これは、病原体だけに結合して攻撃し、人体には影響を与えない化合物を創り出すという考え方であり、現代創薬の基礎となっています。彼が開発した梅毒の治療薬サルバルサンは、その理念を具現化したものでした。

そして、20世紀最大の発明とも称されるペニシリンの発見が、医学の世界に革命をもたらします。1928年、細菌学者アレクサンダー・フレミングが、シャーレに偶然混入した青カビの周囲で細菌が死滅していることに気づいたことから、この奇跡の薬は生まれました。ペニシリンをはじめとする抗生物質の登場は、それまで死に至る病であった多くの感染症を治療可能なものに変え、数百万、数千万という人々の命を救い、人類の平均寿命を劇的に延ばしたのです。

第二次世界大戦後、医学と生命科学はさらなる飛躍を遂げます。その原動力となったのが、「薬がなぜ効くのか」という作用機序（mechanism of action）の解明です。分子生物学の発展により、病気が細胞や分子のレベルでどのように引き起こされるのかが理解されるようになると、創薬のアプローチは、やみくもに化合物を試す「下手な鉄砲」から、病気の原因となる特定の分子を狙い撃ちする「設計」へと変わっていきました。

この新しい時代の象徴が「生物学的製剤」です。これは、化学合成ではなく、遺伝子組換えや細胞培養といったバイオテクノロジーを用いて作られる医薬品です。初期の代表例であるインスリンは、糖尿病患者に不足しているホルモンそのものを補充する「代用品」として開発されました。

そして現代、生物学的製剤の主役となっているのが「モノクローナル抗体」です。これは、PCR、ゲノム編集と並び、分子生物学の三大発明の一つと称される技術です。抗体とは、私たちの体内でウイルスや細菌といった異物（抗原）を攻撃する分子のことです。モノクローナル抗体は、特定のがん細胞や、病気を引き起こす特定の分子だけを認識して結合する抗体を、人工的に大量生産する技術です。特定の標的にのみ作用するため、従来の化学療法剤に比べて副作用が少ないという大きな利点があります。医薬品名の末尾が「マブ（mab）」となっているものは、このモノクローナル抗体（Monoclonal Antibody）であることを示しています。

創薬のフロンティアは、さらにその先へと進んでいます。iPS細胞などを用いて失われた臓器や組織を再生する「再生医療」は、もはやSFの世界の話ではありません。そして、その関連技術として「再生医療等製品」という新しいカテゴリーの治療法が登場しています。例えば、CAR-T細胞療法は、患者自身の免疫細胞（T細胞）を一度体外に取り出し、がん細胞を攻撃する能力を持つように遺伝子を改変してから、再び体内に戻すという治療法です。これは、もはや外部から薬を投与するのではなく、自分自身の細胞を「薬」として使うという、まさに未来の治療法と言えるでしょう。

このように、医薬品の歴史は、偶然の発見という「鈍器」から、分子を設計し、さらには自らの細胞を改変するという「精密なメス」へと、その特異性と制御性を高めてきた道のりでした。この科学の進歩は、かつては不治の病であった多くの疾患に希望の光をもたらしました。しかし、その一方で、治療法の高度化と複雑化は、天文学的な開発コストという新たな課題を生み出しています。科学の進歩がもたらす恩恵を、いかにして社会全体で享受していくか。この問いは、本noteの後半で論じる「経済」の問題、すなわち医療経済学のテーマへと直接つながっていくのです。

「効く」を証明するということ - 臨床試験という発明

医薬品が存在する上で最も本質的な条件、それは「効く」ということです。どんなに安全性が高く、安定して供給できたとしても、効き目のない薬は存在理由がありません。では、この「効く」ということを、私たちはどのようにして科学的に証明するのでしょうか。その問いに対する現代医学の答えが、「臨床試験」という、人類の偉大な発明です。

ある物質が医薬品として世に出るまでには、長く険しい道のりがあります。まず、基礎研究で候補となる物質を見つけ出し、次に動物を用いた非臨床試験で安全性や体内動態を確認します。そして、いよいよヒトでの検証、すなわち臨床試験へと進みます。

臨床試験は、大きく3つの段階（フェーズ）に分かれています。第I相試験では、少数の健康な成人を対象に、ごく少量から投与を開始し、主に安全性を確認します。第II相試験では、初めてその病気を持つ少数の患者さんを対象に、有効性の兆候と最適な投与量を探ります。そして最終段階である第III相試験において、多数の患者さんを対象に、その薬が本当に「効く」のかどうかを厳格に検証するのです。一つの候補物質がこの全ての段階を乗り越え、医薬品として承認される確率は数万分の一とも言われ、10年以上の歳月と数百億円もの開発費用を要します。

この厳格な検証プロセスの中核をなすのが、「ランダム化比較試験（Randomized Controlled Trial, RCT）」です。これは、新しい薬の候補（試験薬）を投与する群と、比較対象となる治療（プラセボと呼ばれる偽薬、あるいは既存の標準治療薬）を行う群に、患者さんを無作為（ランダム）に割り付け、両群の結果を比較する研究デザインです。

なぜ、このような回りくどい手続きが必要なのでしょうか。その理由の一つは、「プラセボ効果」という、人間の心理がもたらす強力な影響を排除するためです。プラセボとは、有効成分を含まない偽薬のことですが、信頼する医師から処方されると、たとえそれがただのブドウ糖の錠剤であっても、3人に1人の割合で症状が改善することが知られています。もし、試験薬を投与した患者さんの50%に効果が見られたとしても、そのうちの33%がプラセボ効果によるものだとしたら、薬本来の真の有効性はわずか17%ということになってしまいます。これでは、本当に「効く」薬なのか判断できません。そこで、プラセボを投与する群を設けて比較することで、薬本来の効果だけを客観的に評価するのです。さらに、患者さんだけでなく、治療を行う医師やスタッフにも、どちらが投与されているか分からなくすることを「二重盲検化」といい、これにより観察者の主観的な思い込み（バイアス）も排除します。

そしてもう一つの重要な理由が、統計学的な論理に基づき、「偶然」の可能性を評価するためです。この統計学的思考の核心は、統計学の父ロナルド・フィッシャーが「ミルクティーを味わう貴婦人」の逸話で示した考え方に集約されています。

その逸話とは、ミルクを先に注ぐか、紅茶を先に注ぐかでミルクティーの味を判別できると主張する貴婦人の能力を、フィッシャーが統計学的に検証したというものです。この検証では、まず「貴婦人は当てずっぽうで答えているだけだ（＝薬に効果はない）」という、証明したいこととは逆の仮説、すなわち「帰無仮説」を立てます。そして、その仮説が正しいとした場合に、観測された結果（例えば、8回中8回正解する）が起こる確率、すなわち「P値」を計算します。

もし、このP値が非常に小さい（慣例的に5%、すなわちp<0.05）ならば、「当てずっぽうで8回連続正解するなんて、滅多に起こらない珍しいことだ。したがって、最初の仮説（当てずっぽうだ）は間違っているだろう」と結論づけ、貴婦人には能力がある（＝薬には効果がある）と判断するのです。この5%という基準を「有意水準」と呼びます。

この意思決定のプロセスには、2種類の誤りが伴います。一つは、本当は効果がないのに「効果あり」と結論づけてしまう「あわて者の誤り（第一種の過誤）」。もう一つは、本当は効果があるのに「効果なし」と結論づけてしまう「ぼんやり者の誤り（第二種の過誤）」です。有意水準5%という基準は、この二つの誤りのバランスをとるための、科学界における一つの約束事なのです。

このように、現代の臨床試験は、人間の心理的バイアスや偶然といった不確実性に満ちた世界の中で、いかにして信頼できる因果関係の証拠（エビデンス）を導き出すかという、知的な挑戦の結晶です。それは、単なる科学的な手続きではなく、医学において「何が本当に効くのかを知るための方法論」そのものを確立した、画期的な発明なのです。しかし、この強力な道具は、その実施に多大なコストと時間を要するという側面も持っています。この緊張関係が、より効率的なエビデンス創出の手法として、本noteの後半で詳述するリアルワールドデータの活用へとつながっていくのです。

研究における倫理 - ヘルシンキ宣言の重み

科学の進歩は、時にその倫理的な基盤を揺るがすことがあります。特に、人間を対象とする医学研究の歴史には、科学的探究心の名の下に、被験者の人権が踏みにじられた痛ましい過去が存在します。これらの悲劇的な教訓から、現代の医学研究は、厳格な倫理規範の上に成り立っています。

その暗黒の歴史の象徴が、第二次世界大戦中に行われたナチス・ドイツによる非人道的な人体実験です。強制収容所の収容者を対象に、本人の同意なく、致死的な病原体の感染実験や、低圧・冷凍環境下での耐久実験などが行われました ²²。戦後のニュルンベルク裁判でこれらの残虐行為が白日の下に晒されたことを受け、1948年に「ニュルンベルク綱領」が採択されました。この綱領は、「被験者の自発的な同意は絶対に不可欠である」という原則を世界で初めて明文化し、その後の研究倫理の礎を築きました ²²。

もう一つの深刻な事例が、アメリカで行われた「タスキギー梅毒研究」です。1932年から40年間にわたり、アフリカ系アメリカ人の梅毒患者約400人が、治療法（ペニシリン）が確立された後も意図的に治療を受けさせられず、病気の自然経過を観察する対象とされました ²²。この研究は、被験者に対する十分な説明も同意もなく行われ、多くの参加者が命を落としました。この事件が1972年に公になったことは、アメリカ社会に大きな衝撃を与え、研究倫理を法的に規制する必要性を強く認識させる契機となりました。

こうした歴史的背景から、1964年に世界医師会によって採択されたのが「ヘルシンキ宣言」です ²⁶。その後、幾度も改訂を重ね、現在では人間を対象とする医学研究において最も影響力のある国際的な倫理指針とされています ²⁶。この宣言は、研究における倫理的な原則を体系的に示しており、その核心は以下の4点に集約されます。

第一に、「被験者の福利の優先」です。医学研究の目的が科学の進歩や社会の利益にあったとしても、個々の研究参加者の生命、健康、尊厳、プライバシーといった権利と利益が、それらの目的よりも常に優先されなければならない、という大原則です ²⁹。研究によって被験者が被る可能性のあるリスクは最小限に抑えられ、予測される利益を上回ってはならないと明確に規定しています。

第二に、「インフォームド・コンセント」の徹底です。これは、単に同意を得るだけでなく、「十分な情報提供に基づく、自由意思による同意」を意味します。研究者は、研究の目的、方法、予測される利益とリスク、代替治療法の有無、そしていつでも不利益なく研究への参加を撤回できる権利などを、被験者が理解できる言葉で十分に説明する義務があります ²⁶。被験者の自律性を尊重し、強制や不当な影響から保護するための、最も重要な手続きです。

第三に、「研究倫理委員会」による独立した審査です。すべての研究計画は、開始前に、医学的・科学的な専門家だけでなく、法律の専門家や一般市民の代表者などを含む、独立した倫理委員会によって審査・承認されなければなりません。これにより、研究者の利益相反などが研究の倫理性に影響を及ぼすことを防ぎ、社会的な観点から研究の妥当性を担保するのです。

第四に、「プラセボの使用」に関する厳格な規定です。すでに有効な治療法が存在する疾患に対して、比較対照としてプラセボ（偽薬）を用いることは、被験者が適切な治療を受ける機会を奪うことになりかねません。そのため、ヘルシンキ宣言では、有効な治療法が存在しない場合や、科学的にプラセボの使用が不可欠であり、かつ被験者が重篤な危害を受けるリスクがない場合に限り、その使用を例外的に認めています。

これらの倫理原則は、タスキギー事件への反省からアメリカで策定された「ベルモント・レポート」（1979年）が掲げる「人格の尊重」「善行」「正義」という3つの基本原則とも共鳴し、現代の研究倫理の国際的な標準となっています ²⁴。

現代の医学研究における倫理規範は、過去の過ちに対する深い反省の上に築かれた、科学と社会との間の信頼を取り戻すための社会契約です。インフォームド・コンセントの取得手続きや倫理委員会による審査といった仕組みは、研究者に「共感」を強制するシステムとも言えます。それは、研究者が自らの科学的目標から一歩離れ、研究に参加する一人の人間としての被験者の視点に立ち、その権利と福利を最優先することを制度的に保証するものなのです。この倫理的枠組みは、時に科学の効率性と緊張関係に立つこともありますが、それは欠陥ではなく、むしろ意図された機能です。社会が、科学の進歩の速さよりも、人間の尊厳を守ることを優先すると決断したことの証左に他ならないのです。

データとエビデンスの解釈

アウトカムを測る - 生存時間分析とカプラン＝マイヤー曲線

医薬品や治療法が「効く」ということを評価する際、その「効き目」をどのように測るかは、対象となる疾患によって大きく異なります。例えば、感染症であればウイルスの消失が、生活習慣病であれば将来の心血管イベントの予防が、そしてがん治療であれば生命の延長や病状の進行抑制が、それぞれ重要な評価指標（アウトカム）となります。

アウトカムの測定方法には、大きく分けて2つの系統があります。一つは、ある一定期間内に「アウトカムが起きたか、起きなかったか」を頻度で比較する方法です。ワクチンの有効性試験で、接種群と非接種群の感染率を比較する場合などがこれにあたります。

もう一つが、「アウトカムがいつ起きたか」という時間軸を重視する方法です。特に、がんのように生命に直接関わる疾患では、単にイベントが起きたかどうかだけでなく、それがいつ起きたか、つまり生存期間がどれだけ延長されたかが極めて重要になります。このような「イベント発生までの時間」を統計的に解析する手法を、総称して「生存時間分析」と呼びます。

生存時間分析では、評価したい主要なイベントを「エンドポイント」と呼びます。がん治療の研究では、最も重要なエンドポイントは「死亡」であり、これを指標とした生存期間を「全生存期間（Overall Survival, OS）」と呼びます。しかし、治療法の進歩により、OSで明確な差が出るまでには非常に長い観察期間が必要になる場合があります。そこで、より早期に評価可能な代替の指標として、「病状が悪化（増悪）するか死亡するまでの期間」である「無増悪生存期間（Progression-Free Survival, PFS）」がしばしば用いられます。

生存時間分析の大きな特徴は、「打ち切り（Censoring）」という概念を扱う点にあります。研究の途中で参加者が転居して追跡不能になったり、あるいは研究期間が終了した時点でまだイベントが発生していなかったりする場合、そのデータは「打ち切り」として扱われます。生存時間分析は、これらの不完全なデータも情報として無駄にすることなく、統計的に正しく解析に組み込むことができるように設計されています。

この生存時間分析の結果を視覚的に表現するために最も広く用いられるのが、「カプラン＝マイヤー曲線」です ³⁷。これは、縦軸にイベントが発生していない人の割合（累積生存率）、横軸に時間経過をとったグラフです ³⁹。

グラフは、研究開始時点（時間0）では生存率100%から始まります。そして、死亡などのイベントが発生するたびに、曲線は階段状に下がっていきます。つまり、曲線がガクンと一段下がる点が、イベントが発生した時点を示しています ³⁹。一方、曲線上に付けられた「ヒゲ」のような短い縦線は、その時点で「打ち切り」が発生したことを意味します ³⁹。2つの治療法を比較した場合、より長く高い位置を維持している曲線の方が、優れた治療成績を示していると解釈できます。

さらに、この曲線から「生存期間中央値」を読み取ることができます。これは、生存率が50%（縦軸の0.5）にまで低下するのに要した時間であり、その治療を受けた集団の典型的な生存期間を示す重要な指標です ³⁷。

ここで重要なのは、エンドポイントの選択が単なる技術的な問題ではないという点です。臨床的に最も意味のあるエンドポイントは全生存期間（OS）ですが、その検証には莫大な時間と費用がかかります。そのため、より短期で評価可能な無増悪生存期間（PFS）のような「サロゲート・エンドポイント（代替エンドポイント）」が用いられることが増えています。

サロゲート・エンドポイントを用いることで、有望な新薬をより早く患者さんの元へ届けることが可能になります。しかし、そこには不確実性も伴います。PFSの延長が、必ずしもOSの延長につながるとは限らないからです。ある薬が腫瘍の増大を数ヶ月遅らせたとしても、最終的な寿命には影響を与えないという可能性も否定できません。

このため、規制当局はサロゲート・エンドポイントに基づいて医薬品を迅速に承認する一方で、市販後にOSへの効果を検証する追加の研究を義務付けることがあります。これは、医薬品の評価において、市販後のデータ収集、すなわち次章で詳述するリアルワールドデータの重要性が増していることを示しています。エンドポイントの選択という一見技術的な判断が、医薬品開発のスピード、コスト、そして市販後のエビデンス創出のあり方そのものを規定する、戦略的な意味合いを持っているのです。

リアルワールドデータ（RWD）の夜明け

これまで見てきたように、医薬品の有効性と安全性を証明するための最も厳格な基準は、ランダム化比較試験（RCT）です。しかし、RCTには本質的な限界があります。それは、試験に参加する患者さんが、実際の臨床現場でその薬を処方されるであろう患者さん全体を代表しているとは限らない、という「外的妥当性（一般化可能性）」の問題です。治験では、安全性を確保するために、高齢者や妊婦、他の病気を合併している患者さんなどが除外されることが多いためです。

この、治験という「理想的な環境」と、実際の臨床現場という「現実世界」との間のギャップを埋めるものとして、近年急速に注目を集めているのが、「リアルワールドデータ（Real World Data, RWD）」です ⁴²。RWDとは、電子カルテやレセプト（診療報酬明細書）、疾患レジストリなど、日常の診療行為の中で収集される様々な医療関連データの総称です。そして、このRWDを解析して得られる医学的なエビデンスを、「リアルワールドエビデンス（Real World Evidence, RWE）」と呼びます ⁴³。

RWD/RWEの活用は、医薬品の評価に新たな可能性をもたらします。例えば、希少疾患のように患者数が極めて少なく、大規模なRCTの実施が困難な場合があります。そのような場合に、RWDを用いて過去の治療成績から「外部対照群」を作成し、新薬候補を投与した単一群の成績と比較することで、有効性を評価しようという試みが行われています。実際に、2019年に米国で承認された乳がん治療薬パルボシクリブの男性乳がんへの適応拡大は、電子カルテ由来のRWDを主なエビデンスとして行われ、RWEが薬事承認に活用された画期的な事例となりました ⁴⁴。

このようなRWDの利活用を促進するためには、データを安全かつ効率的に扱える法的な基盤整備が不可欠です。日本では、そのための法律として「次世代医療基盤法」が制定されています ⁴⁵。この法律は、国の認定を受けた事業者が、複数の医療機関から医療情報を集約し、匿名化して研究開発に提供することを可能にするものです。

そして、2024年4月に施行された改正次世代医療基盤法は、このデータ活用をさらに加速させるための重要な一歩となります ⁴⁵。その最大の目玉は、「仮名加工医療情報」という新しいデータの取り扱い方を導入した点です ⁴⁵。

従来の「匿名加工医療情報」は、特定の個人を識別できないように、また元の情報に復元できないように加工することが求められていました。そのため、例えば「38歳」という情報を「30代」に丸めたり、希少な疾患名を削除したりする必要があり、データの精度や詳細さが損なわれるという欠点がありました ⁴⁵。

これに対し、「仮名加工医療情報」は、氏名やIDといった直接的な識別情報は削除するものの、信頼できる第三者が管理する連結キーを介して元の情報と照合することが可能な状態を保ちます。これにより、研究者は個人を特定することなく、より詳細で質の高いデータを利用できるようになります。希少な疾患名や特異な検査値などもそのまま残せるため、研究の精度が格段に向上することが期待されます ⁴⁵。

さらに、この改正法では、仮名加工された医療情報と、国民の保険請求情報を網羅したナショナルデータベース（NDB）などを連結して解析することも可能になります ⁴⁵。これにより、特定の治療を受けた患者さんの長期的な予後を、全国民レベルのデータと紐づけて追跡するといった、これまで不可能だった大規模かつ精緻な研究が実現できるようになるのです。

この「匿名化」から「仮名化」への転換は、単なる技術的な変更以上の、哲学的な意味合いを持っています。それは、プライバシー保護のアプローチを、データを劣化させることで安全を確保する「データ中心」のモデルから、データの価値を維持したまま、厳格なガバナンスとアクセス管理によって安全を確保する「ガバナンス中心」のモデルへと移行させるものです。

この新しい仕組みは、AIを用いた診断支援や個別化医療、より精緻な医療経済評価など、次世代の医療イノベーションを実現するための不可欠なデータ基盤となります。しかし、その成功は、データを管理・提供する認定事業者の信頼性、そして社会全体のデータ活用に対する理解と信頼にかかっています。ひとたび大規模な情報漏洩や不正利用が起これば、この信頼は根底から覆されかねません。したがって、この新しい制度の厳格な運用と透明性の高いガバナンスこそが、日本の医療DXの未来を左右する最も重要な成功要因となるでしょう。

人間と社会のなかの公衆衛生

医療と経済の交差点 - 薬価と費用対効果

科学技術の進歩は、これまで治療が困難であった病気に対する画期的な医薬品を次々と生み出しています。しかし、その恩恵は、時に社会に重い課題を突きつけます。その代表例が、超高額な医薬品の登場です。かつて、がん免疫治療薬「オプジーボ」が年間3500万円という薬価で登場し、社会に衝撃を与えました。近年では、白血病治療薬「キムリア」が当初3400万円超で承認され、1回の投与で数千万円、あるいは数億円に達する医薬品も珍しくなくなっています。

このような高額な医薬品が次々と登場する中で、私たちは「国民皆保険制度」という貴重な社会インフラをどう維持していくのか、という深刻な問いに直面しています。日本では、医薬品の価格（薬価）は、製薬企業が自由に決める市場価格ではなく、厚生労働大臣の諮問機関である中央社会保険医療協議会（中医協）での議論を経て決定される公定価格です。その算定方式は、類似の薬があればその価格に準じ（類似薬比較方式）、なければ製造原価などを基に計算されます（原価計算方式）。

しかし、画期的な新薬に対して、従来の物差しだけで価格を決めることには限界があります。そこで、医療技術の価値を「費用」と「効果」の両面から総合的に評価する考え方として、「費用対効果評価（Health Technology Assessment, HTA）」が導入されました ⁵⁴。これは、限られた医療資源を最も効率的かつ公平に配分するための、いわば「医療の経済的勘定」です。

費用対効果評価で中心的な役割を果たす指標が、「増分費用効果比（Incremental Cost-Effectiveness Ratio, ICER）」です。これは、既存の治療法と比較して、新しい治療法が「効果を1単位増やすために、追加でどれくらいの費用が必要か」を示す指標です。

ICER=(新しい治療の効果−既存の治療の効果)(新しい治療の費用−既存の治療の費用)

ここで問題となるのが、「効果」をどのように測るかです。単に生存期間を1年延ばすといっても、その1年が寝たきりの状態なのか、健康な状態なのかで、その価値は大きく異なります。そこで用いられるのが、「質調整生存年（Quality-Adjusted Life Year, QALY）」という概念です。QALYは、生存年数に、その時々の生活の質（Quality of Life, QOL）を掛け合わせた指標です。QOLは、完全な健康状態を1、死亡を0として数値化され、例えば後遺症のある状態は0.7といったように評価されます。1 QALYは、「完全な健康状態で1年間生存すること」と等価と見なされます。

このICERとQALYを用いて、「1 QALYを獲得するために、いくらまでなら支払えるか」という社会的な支払い意思額（閾値）を設定し、新薬のICERがその閾値を上回る場合には、薬価を引き下げるという価格調整が行われます。日本では、この閾値は暫定的に500万円/QALYとされており、実際にオプジーボやキムリアといった高額薬剤は、この費用対効果評価の結果に基づき、薬価が引き下げられています ⁵¹。

費用対効果評価の導入は、医療政策における大きな思想的転換を意味します。それは、「人の命は地球より重い」という情緒的な議論から一歩進み、医療資源が有限であることを直視し、その配分に経済的な合理性という視点を持ち込む試みだからです。これは、時に「命に値段をつけるのか」という倫理的な批判を伴う、社会にとって受け入れがたい側面も持っています。

しかし、この「不都合な真実」から目を背けていては、国民皆保険制度の持続可能性は危うくなります。費用対効果評価は、決して個々の患者さんの治療機会を奪うためのものではありません。むしろ、科学的根拠に基づき、社会全体として最も価値の高い医療技術に優先的に資源を配分するための、透明で公平なルールを作ろうとする努力なのです。

この新しい仕組みは、製薬企業の研究開発にも新たなインセンティブを与えます。もはや、単に統計的に有効性を示すだけでは不十分で、既存の治療法と比べて、価格に見合っただけの明確な付加価値（QALYの改善）があることを示さなければ、高い評価を得ることはできません。これは、真に革新的で、患者さんの生活の質を大きく向上させる医薬品の開発を促進する力となる可能性があります。医療という聖域に経済を持ち込むことは、痛みを伴う改革ですが、それは私たちが未来にわたって質の高い医療の恩恵を受け続けるために、避けては通れない道なのです。

行動経済学とナッジ - 人はなぜ不合理な選択をするのか

「健康のために禁煙した方がよい」「定期的に検診を受けた方がよい」。頭ではそう分かっていても、つい目先の誘惑に負けてしまったり、面倒で先延ばしにしてしまったりするのはなぜでしょうか。従来の経済学は、人間を常に自らの利益を最大化するために合理的な判断を下す存在（ホモ・エコノミカス）として捉えてきましたが、現実の私たちは、必ずしも合理的とは言えない行動をとることが多々あります。

このような人間の「限定合理性」や「予測可能な不合理性」に着目し、その心理的なメカニズムを解明しようとするのが、「行動経済学」です。心理学と経済学の境界領域に位置するこの学問は、私たちの健康行動を理解し、より良い方向へ導くための強力なツールとなります。

行動経済学の根幹をなすのが、ダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーが提唱した「プロスペクト理論」です ⁵⁹。この理論は、私たちが不確実な状況下で意思決定を行う際の、認知の歪み（バイアス）を体系的に説明しています。その主要な要素は以下の通りです。

損失回避性 (Loss Aversion): 人は、同じ金額であっても、「得る」喜びよりも「失う」痛みの方を心理的に約2倍も強く感じます。このため、利益を得ることよりも損失を避けることを優先する傾向があります ⁶⁰。
参照点依存性 (Reference Dependence): 私たちは物事の価値を絶対的な基準で判断するのではなく、ある「参照点」からの変化として認識します。例えば、定価10万円の商品が5万円で売られていると、絶対的な価格以上に「お得感」を感じてしまいます ⁶⁰。
感応度逓減性 (Diminishing Sensitivity): 利益や損失の感覚は、参照点から離れるほど鈍感になります。1000円を失う痛みと、10万1000円が10万円になる痛みは、同じ1000円の損失でも心理的なインパクトが全く異なります ⁶⁰。

これらの認知バイアスを理解すると、私たちの不合理な行動の多くが説明できます。そして、この知見を応用し、人々がより良い選択を自発的に行えるように、選択の環境をデザインする手法が「ナッジ（Nudge）」です。ナッジは、選択肢を禁じたり、経済的なインセンティブを大きく変えたりすることなく、「そっと肘で突くように」人々を望ましい方向へ導くアプローチです。

公衆衛生の分野では、このナッジが低コストで高い効果を上げる介入手法として世界中で活用されています。例えば、以下のような事例が報告されています。

健康診断の受診勧奨（日本・八王子市）: 大腸がん検診の未受診者に対し、「検診を受けないと、来年度の検査キットをお送りできません」という損失回避に訴えるメッセージを送ったところ、「受診された方にはお送りします」という利益に訴えるメッセージよりも、受診率が7.2パーセントポイントも高くなりました。
抗生物質の適正使用（英国）: 過剰に抗生物質を処方している医師に対し、「あなたの処方量は、地域の他のほとんどの医師よりも多いです」という社会的規範（Social Norm）に訴える手紙を送ったところ、不要な処方が3.3%減少しました ⁶⁶。
健康的な食生活の促進（海外）: スーパーマーケットで、果物を目の高さに、チョコレートを下の棚に配置するだけで、果物の選択率が向上します ⁶⁷。

これらの事例に共通するのは、人々に「こうしなさい」と命令するのではなく、彼らの心理的な傾向を巧みに利用して、自ずと健康的な選択をしてしまうような「選択のアーキテクチャ」をデザインしている点です。

表3: 主要な認知バイアスとその公衆衛生への応用（ナッジ）

バイアス／原理	概要	公衆衛生への応用例（ナッジ）
損失回避性	同額の利益を得る喜びよりも、損失を被る痛みを強く感じる傾向。	がん検診の受診勧奨で「受診しないと損をする」という損失フレームのメッセージを用いる（八王子市の事例）。
デフォルト効果	人々は、あらかじめ設定された初期設定（デフォルト）を変更することを厭い、それに従う傾向がある。	臓器提供の意思表示を「提供に同意する」をデフォルトに設定することで、提供率を劇的に向上させる（海外の事例）。
社会的規範	人々は、他人がどのように行動しているかを気にし、それに合わせようとする傾向がある。	抗生物質の処方量が平均より多い医師にその事実を通知し、処方量を抑制させる（英国の事例）。
顕現性 (Salience)	情報が目立っていたり、注意を引きやすかったりすると、意思決定に大きな影響を与える。	男子トイレの小便器にハエの絵のシールを貼り、的を狙わせることで、清掃コストを削減する（アムステルダム空港の事例）。

⁶⁴

ナッジは、公衆衛生政策におけるパラダイムシフトを象徴しています。それは、人々の「意識」を変えようとする従来の教育・啓発中心のアプローチから、人々が意思決定を行う「環境」そのものをデザインするアプローチへの転換です。人間が常に合理的であるとは限らないという事実を直視し、その不合理性に寄り添うことで、より効果的で、より人間的な介入が可能になるのです。

もちろん、このアプローチには倫理的な配慮も必要です。人々の選択を無意識のうちに操作することは、一種のパターナリズム（父権主義）ではないかという批判もあります。そのため、ナッジの活用は、透明性が確保され、その目的が明確に公共の利益に資する場合に限定されるべきでしょう。この新たなツールを、社会の幸福のために賢く、そして倫理的に使いこなしていく知恵が、これからの公衆衛生には求められています。

科学と社会の対話 - 心理学実験とメディアの役割から学ぶ

科学が導き出す知見は、客観的で中立的なものであるはずです。しかし、その知見が社会に伝わり、人々の認識を形成する過程では、様々な歪みが生じることがあります。その歪みは、時に研究者自身の「こうあって欲しい」という情熱（熱病）から生まれ、また時には、より劇的な物語を求めるメディアの力学によって増幅されます。心理学の歴史に名を残すいくつかの有名な実験は、この科学と社会の間の危うい関係を浮き彫りにする、示唆に富んだケーススタディです。

その代表例が、「スタンフォード監獄実験」です。この実験は、「善良な人間でも、看守のような権威的な役割を与えられると、残虐な行動をとるようになる」という、状況が人格を凌駕する力を持つことの証明として、長らく心理学の教科書で紹介されてきました。しかし、近年の再検証により、この実験の実態は、広く信じられてきた物語とは大きく異なることが明らかになっています。実験を主導したフィリップ・ジンバルドー教授が、看守役の学生に対し、「もっと厳しく振る舞うように」と積極的に指示を与えていたことや、囚人役の学生の一部が苦痛を大げさに演じていたことなどが、残された記録から判明したのです ⁶⁹。この実験は、科学的に不可欠な客観性や再現性を著しく欠いた、いわば「演出されたドラマ」であり、その科学的価値は現在ではほとんど否定されています ⁷¹。

同様の構図は、「ミルグラム実験（アイヒマン実験）」にも見られます。この実験は、権威者（白衣を着た博士）からの指示があれば、ごく普通の人が、他者に致死的なレベルの電気ショックを与えさえするという結果を示し、「権威への盲目的な服従」という人間の暗黒面を暴いたものとして知られています。この実験が示した心理効果自体は、後の研究でも再現性が確認されていますが、オリジナルの実験においては、研究者が被験者に対して強いプレッシャーをかけて指示に従わせていた側面があり、純粋な「服従」の心理を測定したものとは言えないという批判があります ⁷²。また、被験者に強烈な精神的ストレスを与えるという倫理的な問題から、今日では同様の実験を再現することは不可能です ⁷³。

これらの実験が、その科学的な欠陥にもかかわらず、なぜこれほどまでに有名になり、人々の記憶に刻み込まれたのでしょうか。それは、これらの実験が語る「物語」が、非常に強力で、示唆に富んでいたからです。「状況が人を悪魔に変える」「人は権威に逆らえない」という単純明快でドラマチックな物語は、ホロコーストのような歴史的悲劇を理解するための、分かりやすい説明を提供してくれました。

この「物語」を増幅させたのが、メディアの役割です。その典型が、「キティ・ジェノヴィース事件」を巡る報道です。1964年、ニューヨークでキャサリン（キティ）・ジェノヴィースという女性が殺害された際、ニューヨーク・タイムズ紙は「38人の目撃者が、誰も助けもせず、警察に通報さえせずに、彼女が殺されるのを見殺しにした」と報じました。この記事は社会に大きな衝撃を与え、「傍観者効果」という心理学用語を生み出すきっかけとなりました。しかし、後の調査で、この報道は事実を著しく歪めたものであったことが判明しています。実際には、複数の住民が警察に通報しており、ある隣人は、命の危険を顧みずに彼女の元へ駆けつけ、その腕の中で息を引き取るのを看取っていたのです。メディアは、都市の無関心というセンセーショナルな物語を作り上げるために、事実を意図的に捻じ曲げたのです。

これらの事例が示すのは、科学と社会の間に存在する、危険な共生関係です。科学的な妥当性よりも、物語としての魅力が勝る研究や事件が、メディアによって増幅され、社会的な神話として定着してしまうのです。科学が生み出すのは、複雑で、時に矛盾をはらむ「知見」ですが、メディアや文化は、それを単純で、道徳的に分かりやすい「物語」へと変換します。

この問題は、医療や健康に関する報道においても例外ではありません。日本のメディアでは、特定の大学の単一の研究結果が、あたかも確定的な事実であるかのように、批判的な検証ぬきで大きく報じられることがしばしばあります。その研究が、より大きな文脈の中でどのような位置づけにあるのか、相反する研究結果は存在しないのか、といった多角的な視点が欠落していることが多いのです。

このことは、科学リテラシーの向上における深刻な課題を提起します。一般の人々の科学に対する理解は、地道で、時に後退さえする実際の研究プロセスではなく、こうしたメディアによって形成された強力な神話によって形作られがちです。これは、社会が誤った情報に脆弱になるだけでなく、科学に対して非現実的な期待を抱く原因ともなります。科学者自身が、自らの研究成果の社会的な解釈にまで責任を持ち、その複雑さや不確実性を誠実に伝える努力をすること、そして、科学ジャーナリズムが、単なる結果の伝達者ではなく、批判的な検証者としての役割を果たすことが、今ほど求められている時代はないでしょう。

未来の公衆衛生学へ - 私たちが描くべき羅針盤

本noteでは、「サイエンスとファイナンス」という視点から、公衆衛生学の多岐にわたる側面を旅してきました。ジョン・スノウの科学的探偵術に始まり、診断の不確実性、介入の倫理、そしてデータと経済、人間の心理との複雑な交わりまで、その道のりは、公衆衛生が純粋な科学だけでは完結しない、人間と社会の営みそのものであることを示してきました。そして今、私たちは技術革新という新たな羅針盤を手に、未来の公衆衛生という未知の海域へと漕ぎ出そうとしています。

その航海を導く最大の潮流が、「医療DX（デジタル・トランスフォーメーション）」です。政府は国家戦略として、マイナンバーカードと健康保険証の一体化を推進し、オンライン資格確認システムを拡充した「全国医療情報プラットフォーム」の構築を進めています ⁷⁶。その目標は、2030年までに、ほぼ全ての医療機関で電子カルテが導入され、必要な患者情報を全国の医療機関や介護施設で共有できる仕組みを確立することです ⁷⁸。

このデジタル基盤の上で、新たな医療の形が生まれつつあります。その一つが、「プログラム医療機器（Software as a Medical Device, SaMD）」です ⁸⁰。特に、スマートフォンアプリなどを用いて患者さんの行動変容を促す「治療用アプリ（DTx）」は、禁煙補助、高血圧、不眠障害といった領域で既に日本でも承認され、保険適用されています ⁸⁰。政府も、DASH for SaMDやIDATENといった迅速な承認審査制度を導入し、その開発を後押ししています ⁸⁰。

さらに、こうした個人の健康管理にとどまらず、都市全体を健康的な環境へとデザインする「スマートシティ」構想も進んでいます。弘前市の短命県返上を目指すプロジェクトや、奈良県の「医学を基礎とするまちづくり（MBT）」のように、地域の健康データを活用し、住民の健康寿命を延ばすための街づくりが始まっているんですね。

これらの技術革新が描き出す未来は、希望に満ちています。個人のゲノム情報や生活習慣データに基づき、病気の発症を予測し、最適な予防法や治療法を提案する。AIが診断を支援し、治療用アプリが日々の健康管理をサポートする。スマートシティが、私たちが意識せずとも健康的な選択をしてしまうような環境を提供する。それは、かつてSFの世界でしか描かれなかった、個別化され、予測に基づき、予防を中心とした医療の姿です。

しかし、この輝かしい未来は、同時に危険な未来も暗示しています。これらの技術革新はすべて、膨大な量の個人データの収集・解析・利活用を前提としています。医療DXやスマートシティがもたらす公衆衛生上の便益が大きければ大きいほど、それは個人のプライバシーや自己決定権に対する潜在的な脅威ともなり得ます。私たちの健康データが、いつの間にか監視や差別のツールとして使われるリスクと、私たちは常に向き合わなければなりません。

ここに、本noteが問い続けてきた「サイエンスとファイナンス」というテーマが、未来に向けてさらに重い意味を持ってきます。未来の「疫学」は、AIとリアルタイムのビッグデータによって駆動され、これまでとは比較にならないほど精密な知見をもたらすでしょう。しかし、それと同時に、私たちが計算しなければならない経済的要素は、かつてなく複雑になります。それは、単なる経済的な費用対効果の計算だけではありません。プライバシー、自律性、公平性といった、社会的な価値をどのように守り、育んでいくかという、倫理的・哲学的な計算が求められるのです。

未来の公衆衛生が直面する最大の挑戦は、技術的なものでも、科学的なものでもなく、この新しい社会契約をいかにして構築するかという、社会政治的な課題です。データの恩恵を最大限に引き出しつつ、個人の尊厳を守るための堅牢なガバナンスをいかにして設計し、社会的な信頼をいかにして醸成していくか。

これからの公衆衛生学に求められるのは、科学的な合理性と、人間的な価値観を調和させる知恵です。最も重要なスキルは、最新のデータサイエンスを駆使する能力と、深い倫理観や人間理解に基づき、その技術の適切な使い方を判断する能力を、両立させることかもしれません。私たちが描くべき未来は、技術の進歩だけではなく、その技術を人類の真の幸福のために使うための、倫理的な側面も守らなければならないのです。

引用文献

サイエンスとファイナンス
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