AIに薬を聞くと、同じ製品ばかり勧める 約88万件の回答を大阪公立大が分析

薬局でもらった薬の名前を、チャットのAIに打ち込んで調べる。いまでは珍しくない光景だ。そのAIが薬を勧めるとき、実はかなり偏っているらしい。

大阪公立大学の植田大樹教授らの研究グループは2026年10月26日、5種類のAIが薬を勧めるときの傾向を調べた結果を発表した。対象はGPT-5.4、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.1 Flash、Llama 4、MedGemmaで、集めた回答は約88万件。同じ成分の製品がいくつもあるのに、AIが第1候補に挙げる製品は、平均97.5%の場面で1つに決まっていた。

候補は平均5.5製品、選ぶのは1つ

薬には、効き目のもとになる「有効成分」が同じでも、名前や値段の違う製品がいくつもある。代表的なのが、最初に承認された「先発医薬品」と、同じ成分で同じ基準を満たして承認される「後発医薬品」だ。後発医薬品は、ジェネリック医薬品とも呼ばれる。

研究グループは、病気と有効成分の123通りの組み合わせに、年齢や性別、所得などを変えた1,440通りの患者の設定を掛け合わせ、177,120件の架空の症例を作った。そのうえで、米国食品医薬品局（FDA）が承認した製品名を最大3つ挙げるようAIに頼み、883,403件の回答を医師が確かめた。

候補は1つの組み合わせあたり平均5.5製品あった。それでもAIの第1候補はほぼ1つに絞られ、違うAIどうしでも選ぶ製品はよく一致した。選ばれやすかったのは先発医薬品や、Googleでよく検索される製品、Wikipediaに専用のページがある製品だという。ネットで名前をよく見かける薬ほど勧められる、というわけだ。ちょっと気になる結果だ。

植田教授は「AIが多くの候補から薬を選んでいるように見えても、同じ製品ばかりを勧める場合があります」と話す。

勧めどおりなら、費用は大きく増える

研究グループは、実際に処方されている製品の割合を、AIの勧めに置き換えて費用を見積もった。すると、分析できた51の有効成分のうち38で費用が増え、全体では年に約5,560万ドル、率にして1,019%の増加になった。

もっとも、これは用量などに仮定を置いた仕入れの費用の試算で、実際の医療費や患者の負担が増えたことを示すものではない。対象は米国で承認された製品で、日本の薬で同じ傾向が出るかは、今回の発表からは分からない。

一方で、安い製品や後発医薬品を優先するよう指示を足すと、偏りは残ったものの、第1候補は指示に沿う方向に変わった。AIの答えは、調べものの入り口くらいに考えておくのがよさそうだ。薬を選ぶときは、医師や薬剤師に相談したい。

AIが医療の場に入るほど、答えの正しさに加えて、偏りを確かめる仕組みも求められていくだろう。