医療技術の急速な進化とともに、現場で扱われる医薬品情報の量は爆発的に増加しています。特に高度な医療を提供する3次医療機関において、2026年に向けた最大の課題は情報の氾濫といっても過言ではありません。この課題を解決し、DI業務（医薬品情報業務）を次のステージへと引き上げる重要なキーワード、それが「メタ知識の標準化」です。
これまで個人の経験やスキルに依存しがちだった情報収集・評価のプロセスを見直し、AI時代に適応した形式へと体系化することは、業務効率化のみならず医療安全の質を左右する重要な要素となります。
本記事では、医療DXの潮流の中で変化する薬剤師の役割や、属人化からの脱却を目指すDI業務の高度化戦略について詳しく解説します。膨大なデータを価値ある情報へと変換し、未来の医療現場を支えるための新たな情報基盤の在り方を、ぜひここから見つけてください。
1. 2026年に激変する医療現場：3次医療DI業務におけるメタ知識の重要性
急速なデジタル変革の波が押し寄せる医療業界において、2026年はDI（医薬品情報管理）業務の在り方が根本から問われる転換点となると予測されています。特に、救命救急センターや高度専門医療を担う3次医療機関では、取り扱う情報の量と複雑さが人間の処理能力を超えつつあり、従来の業務フローでは対応しきれない場面が増加しています。こうした背景の中、注目を集めているのが「メタ知識」の標準化という概念です。
これまでDI業務において重視されてきたのは、添付文書やインタビューフォーム、あるいは学術論文に記載された「知識そのもの」の蓄積でした。しかし、医療AIや大規模言語モデルが臨床現場に実装され始める2026年の段階では、単なる情報の検索や提示はシステムが代替するようになります。そこで薬剤師やDI担当者に求められる新たなコアスキルが、情報の所在、情報の質、情報の構造を俯瞰して捉える「メタ知識」です。具体的には、「どのデータベースにどのような特性のバイアスがあるか」「AIが提示した回答の根拠となる情報源の信頼性はどう評価すべきか」「緊急時に最適な情報へ最短でアクセスするための検索ロジックは何か」といった、情報を取り扱うための高次な知識を指します。
3次医療の現場では、希少疾患への対応や適応外使用の判断など、エビデンスが不十分な状況下での意思決定が日常的に求められます。このような場面において、熟練の薬剤師は自身の経験に基づいた高度なメタ知識を駆使して最適解を導き出してきました。しかし、このプロセスは極めて属人的であり、暗黙知として共有されにくいという課題がありました。
今後重要になるのは、この属人化していたメタ知識を形式知化し、組織全体、さらには地域医療連携ネットワークの中で標準化していくプロセスです。情報の評価基準や検索プロトコルを標準化することで、経験の浅いスタッフでも一定レベルのDI提供が可能になるだけでなく、医療機関間での情報の相互運用性が飛躍的に向上します。医薬品情報のプロフェッショナルには、情報を「探す」役割から、情報の信頼性を担保し、臨床判断に適した形へ情報を「構造化」する役割へのシフトが求められています。メタ知識の標準化こそが、次世代のチーム医療における安全性と質の向上を支える鍵となるでしょう。
2. 属人化からの脱却：情報の標準化がもたらす業務効率と医療安全の向上
高度救命救急センターや大学病院といった3次医療機関において、医薬品情報管理（DI）業務は極めて複雑かつ専門性が高い領域です。刻一刻と変化する患者の容態に合わせ、適応外使用や腎機能低下時の投与量調節、相互作用の回避など、添付文書の記載内容だけでは判断できない高度な問い合わせが日々発生します。しかし、長年にわたり現場を深く悩ませてきたのが「特定の薬剤師にしか精度の高い回答ができない」という業務の属人化です。
ベテラン薬剤師が経験則として持つ暗黙知は、組織にとって貴重な財産であると同時に、共有されなければ重大なリスク要因となります。担当者が不在の際に回答が遅延したり、対応する人間によって回答の内容や質にばらつきが生じたりすることは、患者の生命に関わる3次医療の現場では決して許容されません。ここで解決策の鍵となるのが、単なる質疑応答の記録ではなく、「どのようなロジックとエビデンスに基づいてその回答に至ったか」という思考プロセス、すなわち「メタ知識」の標準化です。
情報の標準化が進むことで得られる最大のメリットは、業務効率の劇的な向上と検索性の確保です。過去の事例を「薬剤名」「副作用」「患者背景（腎機能、肝機能など）」「回答の根拠となった一次文献」といったメタデータで厳密にタグ付けし、構造化データとして管理することで、類似案件への対応速度は飛躍的に上がります。PMDA（独立行政法人医薬品医療機器総合機構）からの安全性速報や、PubMed、医中誌Webなどの外部データベースと院内のDIシステムをAPI連携させる際にも、データの標準化は必須の要件となります。
さらに、この取り組みは医療安全の質の均てん化に直結します。経験の浅い薬剤師であっても、標準化されたデータベースを通じて専門薬剤師の思考プロセスをトレースできるようになれば、誰が対応しても一定水準以上の回答精度が担保されます。また、整備された高品質なデータセットは、医療現場での活用が進むAI（人工知能）の学習リソースとしても最適です。AIが過去の膨大なメタ知識を参照して一次回答案を作成し、薬剤師がそれを検証して最終判断を下すというワークフローが確立されれば、ヒューマンエラーの削減と高度な薬学的介入の両立が可能になります。属人化からの脱却は、個人のスキルに依存しない、堅牢で持続可能な医療安全体制を構築するための必須条件と言えるでしょう。
3. 薬剤師の働き方はどう変わる？AI時代に求められるメタ知識の活用術
医療現場におけるデジタルトランスフォーメーションが加速する中、3次医療機関の医薬品情報管理（DI）業務は大きな転換点を迎えています。生成AIや高度な臨床支援システムが添付文書情報、インタビューフォーム、最新のガイドラインを瞬時に統合・要約できるようになった現在、薬剤師の役割は「情報の検索者」から「情報の評価者・統合者」へと進化しています。この変化の中で鍵となるのが、AIでは代替困難な「メタ知識」の活用です。
メタ知識とは、単なる薬学的知識（エビデンス）そのものではなく、「その知識がどのような背景で生成され、どの程度の確からしさを持ち、目の前の患者という文脈において適用可能か」を判断するための高次の知識を指します。例えば、AIはPubMed等のデータベースから特定の副作用報告を抽出することは得意ですが、その報告が複雑な合併症を持つ患者や、ポリファーマシー（多剤併用）の状態にある高齢患者に対してどの程度のリスクとなるかを、臨床的な「肌感覚」や経験則を含めて重み付けすることは依然として困難です。
これからのDI薬剤師の働き方は、AIが提示した一次回答に対し、メタ知識を用いてクリニカル・バリデーション（臨床的な妥当性確認）を行う業務が中心となります。具体的には、以下のようなスキルセットが求められます。
第一に、エビデンスの「構造的理解」です。臨床試験のデザインや統計解析の限界を見抜き、AIが過大評価・過小評価している可能性のあるデータを修正して医師に伝達する能力です。PMDA（医薬品医療機器総合機構）からの安全性情報やRMP（医薬品リスク管理計画）の内容を、単なるテキスト情報としてではなく、現場のリスク管理レベルに合わせて翻訳する力が求められます。
第二に、暗黙知の形式知化です。これまで熟練薬剤師の頭の中にだけあった「この病態でこの検査値の推移なら、こちらの薬剤を選択すべき」といった非言語的な判断プロセス（メタ知識）を言語化し、AIのプロンプトや院内のクリニカルパスに落とし込んでいく作業です。これはまさに、3次医療におけるDI業務の標準化プロセスそのものです。
第三に、他職種との高度なコミュニケーションにおける「情報のキュレーション」です。医師や看護師が必要としているのは、膨大なデータではなく、意思決定に必要な「結論」と「根拠」です。AIが集めた情報を、患者のQOLや社会的背景といった定性的な情報と掛け合わせ、最適な薬物療法を提案するコンサルテーション業務こそが、人間である薬剤師にしかできない領域として残ります。
結論として、AI時代の薬剤師は、AIを競争相手として見るのではなく、強力なパートナーとして使いこなす「AI指揮官」のような立ち位置になります。メタ知識を駆使し、情報の海から最適な航路を導き出す高度専門職としての地位を確立すること。それが、これからの3次医療を支えるDI薬剤師の新たなキャリアパスとなるでしょう。
4. 膨大なデータを価値に変える：医療DXとしてのDI業務高度化戦略
医療機関、とりわけ高度急性期医療を担う3次医療機関には、日々膨大な量の医薬品情報（DI）と臨床データが蓄積されています。しかし、従来のアナログな管理手法やPDF形式の添付文書データだけでは、これらを即座に臨床判断へ活かすことは困難でした。ここで重要となるのが、医療DXの観点を取り入れたDI業務の高度化戦略です。単に情報を収集・保管するだけでなく、データに意味づけを行う「メタ知識」の標準化こそが、膨大なデータを真の価値へと変える鍵となります。
具体的には、HL7 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）などの国際的な標準規格を用い、医薬品情報と患者の検査値、バイタルサインなどのリアルワールドデータ（RWD）を相互運用可能な状態で紐づける取り組みが加速しています。これにより、DI担当薬剤師が手作業で行っていた相互作用のチェックや禁忌情報の確認プロセスが、アルゴリズムによって自動化・高度化されます。例えば、腎機能や肝機能の数値をリアルタイムで参照し、患者個々の代謝能力に応じた投与設計をAIが提案する臨床意思決定支援システム（CDS）の実装などが現実のものとなっています。
また、DI業務におけるメタ知識の標準化は、院内のデータ活用にとどまりません。ナショナルデータベースやPMDA（独立行政法人医薬品医療機器総合機構）が公開するデータベースとの連携を強化することで、希少疾患への適応外使用に関するエビデンス構築や、副作用シグナルの早期検知が可能になります。情報は「探すもの」から、必要なタイミングでプッシュ通知される「活用するもの」へと変化しているのです。
このような環境下において、DI担当者に求められるスキルセットも変化しています。情報の検索能力以上に、データの構造を理解し、クリニカルパスやレジメンへ落とし込むための「情報のキュレーション能力」が不可欠です。膨大なデータを臨床上の価値ある知見へと精製し、医師や看護師を含む医療チーム全体へ還流させるサイクルの構築。これこそが、次世代の医療DXを牽引するDI業務のあり方と言えるでしょう。
5. 今から始める未来への準備：2026年に向けて整備すべき情報基盤とは
高度で専門的な判断が求められる3次医療機関において、医薬品情報（DI）の爆発的な増加は喫緊の課題です。2026年に主流となると予測される「メタ知識の標準化」に対応するためには、今から情報基盤の整備に着手する必要があります。AIによる高度な支援や施設間連携を前提とした、次世代のDI業務環境を構築するための具体的なステップを解説します。
非構造化データから「機械可読なデータ」への移行
これまでのDI業務では、製薬企業からのインタビューフォームや文献情報、院内の質疑応答記録（Q&A）がPDFやWord、あるいは紙ベースで管理されることが少なくありませんでした。しかし、これらは人間が読むには適していても、AIやシステムが解析するには不向きな「非構造化データ」です。
未来への準備として最初に行うべきは、これらの情報をデータベース化し、構造化することです。具体的には、厚生労働省も推進している医療情報交換の標準規格「HL7 FHIR（Fast Healthcare Interoperability Resources）」などを意識したデータ設計が求められます。薬剤コード、疾患コード、副作用の重篤度などを標準コードで紐付け、異なるシステム間でも意味を損なわずにデータを流通できる状態を目指しましょう。
院内独自の「暗黙知」をメタデータ化する
3次医療機関の強みは、難症例に対する豊富な治療経験や、専門薬剤師による高度な判断プロセスにあります。これらは往々にして個人の経験則やメモ書きといった「暗黙知」として埋もれがちです。
2026年に向けて整備すべきは、この暗黙知に「メタ知識」というタグを付けて保存する仕組みです。例えば、疑義照会のログ一つをとっても、「どのような臨床背景で」「どの文献を根拠に」「誰が判断し」「結果どうなったか」というコンテキスト（文脈）情報をメタデータとして付与します。これにより、将来的に生成AIや臨床意思決定支援システム（CDSS）を導入した際、AIが「このケースでは、過去にこの文献に基づき投与量が調整された」という高度な推論を行うための学習データとなります。
信頼できる外部データベースとのAPI連携
自院のデータ整備と並行して進めるべきなのが、PMDA（独立行政法人医薬品医療機器総合機構）や医学中央雑誌刊行会が提供する「医中誌Web」などの信頼できる外部データベースとの接続性の確保です。最新の添付文書情報や安全性速報をリアルタイムで取り込み、院内処方集と自動突合させる仕組みは、もはや手作業で行う時代ではありません。API連携を前提としたシステム選定や改修計画を立てることが、DI担当者の負担を減らし、より臨床的な業務へシフトするための鍵となります。
組織横断的なデータガバナンスの確立
最後に、技術的な基盤だけでなく、人的な運用基盤も重要です。医師、薬剤師、看護師、そして医療情報技師が連携し、「データの入力ルール」や「用語の定義」を統一する必要があります。部門ごとに異なるフォーマットや略語を使用している状態では、どれだけ高価なシステムを導入しても「メタ知識の標準化」は達成できません。
今から始めるべき準備とは、単なるサーバーの増設やソフトの入れ替えではありません。院内に散らばる情報の価値を再定義し、未来の医療技術が最大限に活かせるよう、データを丁寧に磨き上げることなのです。
