はじめに：医療が進歩しても『満たされないニーズ』は残る
現代の医療は大きく進歩している一方で、治療法が確立していない疾患や、既存の治療では効果が不十分、あるいは副作用や通院負担が大きいといった課題は、いまも多く残っています。こうした『満たされていない医療上の必要性』を指す概念が、アンメットメディカルニーズ（Unmet Medical Needs：UMN）です。
アンメットメディカルニーズは、希少疾患や難病だけを意味しません。患者数が多い慢性疾患や一般的ながん領域でも、治療の限界があるなら、そこには未充足ニーズが存在します。つまり、『疾患の希少性』ではなく『ニーズが満たされているかどうか』が本質です。
本記事では、アンメットメディカルニーズの定義・具体例・重要性を整理したうえで、製薬企業を中心とした医薬品開発・研究開発の動向、さらに近年存在感を増すデータ（RWD）やAI等の技術が、未充足ニーズの特定と解決にどう関わるのかを、製薬R&Dの実務視点で解説します。
目次（概要）
1. アンメットメディカルニーズとは何か：定義と基本概念
1-1. 『未充足の医療ニーズ』を意味する
アンメットメディカルニーズとは、直訳すれば『満たされていない医療上の必要性』です。現在の医療技術や治療薬（医薬品）では十分な対応策がない疾患・症状、または治療そのものは存在しても効果や安全性、患者の負担の面で改善余地が大きい領域を指します。
ここで大事なのは、アンメットメディカルニーズが『薬がまったくない状態』だけではなく、『治療があるように見えても十分ではない状態』まで含む点です。治療の選択肢が少ない、標準治療が効かない患者が一定数いる、副作用が強い、投与や通院の負担が重い――こうした状況も、医療現場では課題として認識されます。
1-2. 日本でも政策・産業の重要テーマとして位置づく
アンメットメディカルニーズは、欧米を中心に医薬品開発戦略や規制判断で用いられてきた概念ですが、日本でも政策的に重要視されています。厚生労働省の『医薬品産業ビジョン2021』では、革新的創薬の方向性として『アンメット・メディカル・ニーズを充足』することが掲げられています。
2. アンメットメディカルニーズの具体例（一覧として把握する）
アンメットメディカルニーズは非常に幅広いので、まずは『どんなパターンがあるか』を一覧で整理すると理解が進みます。
2-1. 治療薬が存在しない（治療の空白）
- 先天性の希少疾患、指定難病など、有効な治療薬が存在しない領域
- 病態が複雑で研究が難しい、患者数が少なく臨床試験の設計が難しい、など複数要因が絡むことが多い
このタイプでは、医療現場で『そもそも治療手段がない』という課題が明確で、患者・家族の負担は極めて大きくなります。
2-2. 既存治療の効果が不十分（効くが、十分ではない）
- 膵がん、アルツハイマー病など、既存治療の効果が限定的で、予後改善が十分でない領域
- 一部患者にしか効かない、奏効期間が短い、再発・増悪を止められない、などの課題
ここでは『治療はあるのに、結果が出ない』『患者の期待水準に届かない』ことが、未充足ニーズとして現れます。
2-3. 副作用や負担が大きい（治療継続が難しい）
- 抗がん剤治療など、副作用が強く、治療継続に大きな負担がかかる領域
- 投薬回数、通院頻度、検査負担、介護負担など、生活の質（QOL）を著しく下げる要因が残るケース
『治療がある』ことと『患者が受け続けられる』ことは別問題です。医療現場では、このギャップが課題として認識されます。
2-4. 患者数が多い疾患でもUMNはある
アンメットメディカルニーズは、患者数の大小に関係なく存在します。生活習慣病や一般的ながんなど患者数が多い領域でも、治療目標に到達できない患者が一定数いる、合併症リスクが残る、治療アドヒアランスが上がらないといった課題があれば、そこには未充足ニーズがあります。
3. なぜアンメットメディカルニーズが重要なのか
アンメットメディカルニーズへの対応は、単に『新薬を作る』話に留まりません。患者・医療・社会・産業それぞれに影響し、優先的に取り組む理由があります。
3-1. 患者の生命予後とQOLに直結する
治療がない、または効果が不十分な領域では、患者の生命予後や生活の質（QOL）が著しく損なわれる可能性があります。未充足ニーズを解消し、新たな治療選択肢が生まれることは、患者と家族にとって大きな意味を持ちます。
3-2. 社会・公衆衛生への影響（疾病負荷と医療費）
アンメットメディカルニーズが大きい領域は、疾病負荷が大きい場合も多く、介護負担や医療費、労働損失などが社会的コストとして積み上がりやすいと考えられます。治療効果が改善すれば、患者本人だけでなく社会保障制度や家族の負担軽減にもつながり得ます。
3-3. 製薬産業・医薬品開発における位置づけ
製薬企業にとっても、医療現場から強く求められる治療を提供できれば、その医薬品は医療的価値が高く、社会的意義も大きくなります。厚生労働省の『医薬品産業ビジョン2021』でも、革新的創薬の方向性の一つとしてアンメット・メディカル・ニーズの充足が掲げられています。
3-4. 制度面の後押し（例：希少疾病用医薬品など）
日本では希少疾病用医薬品（オーファンドラッグ）指定制度があり、対象患者数や医療上の必要性等の要件を満たす場合に、助成金、税制措置、指導・助言、優先審査等の支援措置が示されています（指定が直ちに承認を意味するものではありません）。
4. 製薬企業の役割：未充足ニーズの『発見』から『開発』へ
アンメットメディカルニーズに向き合ううえで、製薬企業の役割は大きく（1）ニーズの特定 と（2）研究開発による解決 に分けて考えると整理しやすいです。
4-1. どこにニーズがあるかを見極める（情報収集と分析）
未充足ニーズの探索は、単に『難病だから重要』という単純な話ではありません。実際には、医療現場の声やデータを通じて、治療の満足度、薬剤の貢献度、未治療患者の存在、治療目標未達の割合などを把握し、課題の大きい領域を可視化していく必要があります。
医師や患者への調査・ヒアリング、ドラッグ・ラグの分析、社内外データ（RWD）の活用など、複数の方法を組み合わせてニーズを特定します。
4-2. 研究開発で解決策を形にする（医薬品開発の戦略）
ニーズが特定できても、すぐに解決できるわけではありません。科学的実現可能性、臨床試験デザイン、製造や品質、費用対効果、規制対応など、複数の課題を乗り越える必要があります。特に希少疾患では患者数が少ないため、臨床試験の設計や被験者募集が課題になりやすい点が想定されます。
このため、製薬企業は自社の強み（技術プラットフォーム、研究領域、開発経験）を踏まえて、どの疾患領域に注力するかを判断し、外部との連携も含めて開発を進めます。
4-3. 『活動』としての社会的責任（産学連携／オープンイノベーション）
アンメットメディカルニーズ領域は難易度が高いことも多く、単独企業の努力だけで解決が難しいケースがあります。研究開発環境の整備（アカデミア・ベンチャーのシーズ導出、研究開発等を支えるデータ基盤整備等）は、政策面でも論点として示されています。
5. 研究開発の最新動向：新薬・新技術・新アプローチ
アンメットメディカルニーズが残る領域では、従来の延長線上では解決しにくい課題が多いため、研究開発の現場では多角的なアプローチが進められています。
5-1. 新しいモダリティ（治療手段）の拡大
遺伝子治療・細胞治療、分子標的薬・抗体医薬・核酸医薬といった新しいモダリティは、これまで治療困難だった疾患に対して可能性を広げています。これらの技術は、標的選択性の向上や根本治療へのアプローチなど、従来の医薬品では難しかった課題に挑むための重要な選択肢になり得ます。
5-2. ドラッグ・リポジショニング（既存薬の再活用）
新薬をゼロから開発するのではなく、既存薬の新適応を探索するドラッグ・リポジショニングは、開発期間短縮の観点から注目されるアプローチの一つです。
5-3. 診断技術の進歩も『未充足ニーズ』を減らす
アンメットメディカルニーズは治療薬だけでなく、『適切な治療につながる診断』や『治療効果を最大化する検査・モニタリング』まで含めて捉えると理解が深まります。
6. RWDとAI：データ利用が変える医療ニーズ探索
6-1. RWD（リアルワールドデータ）とは何か
RWD（リアルワールドデータ）とは、臨床試験のように厳密に管理された環境ではなく、実際の医療現場等から得られるデータ全般を指します。電子カルテ、レセプト、DPC、健診、患者アンケートなど、多様な情報が含まれます。
6-2. 未充足ニーズを『見える化』する：RWDで把握し得ること
RWDは、未治療・治療目標未達などの『治療ギャップ』を定量的に可視化する目的で用いられることがあります。具体的には、以下のような観点で現状把握に用いられます（データの定義・品質・欠損等に依存します）。
- 未治療患者の規模：本来治療対象なのに治療が開始されていない患者がどれくらい存在するか
- 治療目標未達の割合：投薬されているが効果が不十分な患者がどれくらいいるか
- 治療パターンの実態：実臨床で使われている治療ラインや併用状況
- アウトカムの実態：生存期間、再発、合併症、医療資源利用などの現状
- 安全性の実態：特定副作用の発現頻度や重症度、リスク因子の探索
6-3. 研究開発・臨床開発におけるRWD利用の代表パターン
RWDの利用は、単なる市場調査に留まりません。研究開発の意思決定や、臨床試験設計の精度向上、さらには市販後の安全対策等にも関係します。実務の観点で整理すると、RWD活用には少なくとも次の『型』があります。
- 1）ニーズ探索（探索研究・戦略立案）：未充足ニーズの規模、未治療・未達患者の割合、疾患負荷の大きさを把握し、開発優先度を検討する。
- 2）試験設計（臨床開発）：組入基準、エンドポイント、必要症例数、サイト選定などの設計を、実臨床の実態に合わせて現実的に組む。
- 3）補完的エビデンス（RWE）：市販後の有効性・安全性の検証、適正使用の推進など、リアルワールドエビデンス創出に活用する。
6-4. AIは何を変えるのか：データから『洞察』へ
AI（人工知能）は、創薬から臨床開発、画像診断、医療ビッグデータ解析まで幅広く応用が進んでいます。RWDの文脈では、自然言語処理によるカルテ記載の解析や、多種データの統合解析など、従来拾いきれなかったパターン把握に寄与し得ます。
重要なのは、AIが『魔法の箱』ではなく、データ品質と運用設計が成果を左右する点です。すなわち、AI以前に『使えるデータをどう作るか』『どう守り、どう使うか』が前提になります。
7. 医療データ活用の課題：個人情報保護・品質・標準化・ガバナンス
7-1. 個人情報保護と匿名化：信頼なくして利用は進まない
医療データには個人情報が含まれるため、利活用の前提として、匿名化などの適切な保護措置が不可欠です。国内では、医療情報を匿名加工・仮名加工して研究開発での活用を促進する枠組みも運用されています。
医療データの利用は、『できる／できない』の二択ではなく、どのデータを、どの目的で、どのレベルの匿名化・安全管理で、誰がどの責任範囲で扱うかという設計（ガバナンス）が問われます。
7-2. データ品質：欠損・ばらつき・粒度の違い
RWDは現場の実態を映す一方で、入力ルールが統一されていない、施設間で記録粒度が異なる、欠損があるなど、品質課題が起こりやすい特徴があります。したがって、分析前のデータクレンジングや整備、定義統一が重要になります。
7-3. 標準化と連結：データは『つながって』初めて価値が増える
医療データは単体でも価値がありますが、電子カルテとレセプト、検査値、画像、アウトカムなどが連結されると、解ける問いが増えます。一方で、IDの扱い、標準コード、時系列整合、施設間差の調整など、運用上の課題が伴います。こうした課題への対応が、解析の再現性やエビデンス創出の土台になります。
7-4. 『データを集める』から『使える形に整える』へ
医療データ活用の実務で起きがちなのが、『データを集めたが使えない』という状態です。使えるデータにするには、少なくとも次の視点が必要です。
- 目的定義：何を意思決定したいのか（研究開発、試験設計、安全性、価値評価など）
- 定義統一：疾患定義、アウトカム定義、曝露定義（投薬、治療ライン）
- 品質管理：欠損・外れ値・重複、施設差、時系列整合
- 再現性：同じ条件で同じ結果が出る分析設計
- ガバナンス：個人情報保護、アクセス制御、監査可能性
この一連を整えることで、RWDは『説明のためのデータ』から、『意思決定のためのデータ』へ近づきます。
8. まとめ：アンメットメディカルニーズ解消に必要な視点
アンメットメディカルニーズとは、治療法がない、効果が不十分、負担が大きいといった、未だ満たされていない医療上の課題を指す重要概念です。希少疾患・難病だけでなく、患者数が多い疾患領域にも存在し、患者のQOLや社会的負担にも影響し得ます。
製薬企業を中心とした医薬品開発・研究開発では、新薬や新技術、新たなアプローチを通じて未充足ニーズの解消が進められています。
さらに近年は、RWDやAIなどのデータ活用が、ニーズ探索や試験設計、実臨床での効果検証を支える基盤として重要性を増しています。
一方で、医療データの利活用には個人情報保護、データ品質、標準化、ガバナンスといった課題があり、これらを丁寧に整えることが成果を左右します。データを『集める』だけでなく『使える形に整える』ことが、アンメットメディカルニーズ解消のスピードと確度を高める鍵になります。
9. FAQ（よくある質問）
Q1. アンメットメディカルニーズは希少疾患だけの話ですか？
いいえ。希少疾患・難病に限らず、患者数が多い疾患でも治療の限界があれば未充足ニーズとなり得ます。
Q2. 『治療薬がある』のにアンメットメディカルニーズと言えるのはなぜ？
治療薬が存在しても、効果が不十分、奏効期間が短い、副作用が強い、投与負担が大きいなどの課題が残る場合、未充足ニーズは存在し得ます。
Q3. RWD（リアルワールドデータ）はなぜ重要？
実臨床のデータを分析することで、未充足ニーズの把握や治療ギャップの可視化に用いられることがあり、研究開発や試験設計の意思決定を補強し得ます。
4. 医療データ活用で気をつけるべきことは？
個人情報保護（匿名化等）、データ品質、標準化、ガバナンスが前提です。
