AIは0.1のズレを説明できない――薬剤師チームが電卓を叩いてアプリを作った理由

この物語は、チームタマナビのSlackをAIが読み込んで、その当時の様子を再現しています。
一部プライベートな内容を含むため、伏字にしています。

もーちょいで、腎機能特化型の添付文書検索機能をリリースできるので、楽しみにしていてください。
ニッチな需要に応えられるよう、詳細を詰めております。

プロローグ：深夜、乾いたプラスチックの音

夜の底で、窓がかすかに震えていた。

2026年6月、未明。
静まり返った部屋で、パソコンのモニターが青白い光を放っている。
机に向かう一人の男がいた。
ハンドルネーム、ねこ。
昼は薬局の調剤室で粉薬やシロップにまみれ、夜は手探りでパソコンに向かう、市井の薬剤師である。

画面の中では、最新鋭の人工知能――生成AIが組んだプログラムが、寸分の狂いもなく動いているように見えた。
患者の年齢、性別、身長、体重、そして血液検査の数値を入力する。
エンターキーを押せば、コンマ数秒。
複雑極まりない腎機能の計算結果が、流麗な画面の上に瞬時に弾き出される。

誰もが目を見張る、完璧なシステムのはずだった。
だがその時、パソコンのスピーカーから、Slackの通知音が低く鳴り響いた。
画面に浮かび上がったのは、仲間からの生々しいメッセージだった。

送り主は、同じく現場で働く女性薬剤師、たぬ剤師。
わずか「コンマ数ポイント」の食い違い。
普通のITサービスなら、「四捨五入の範囲」「誤差の範疇」と笑って切り捨てられる数字かもしれない。

だが、3人は息を呑んだ。
背筋に、冷たいものが走った。

このツールが扱うのは、ただの数字ではない。
「腎臓病を患う患者に、薬をどれだけ投与するか」 を決める、命の境界線だった。

腎臓は、体内に入った薬を尿へと濾し出す「フィルター」だ。
加齢や病気でこのフィルターが目詰まりしている高齢者にとっては、風邪薬や抗生剤、痛み止めといったごく身近な薬でさえ、通常通りの量を飲むと毒に変わる。体内に薬が蓄積し、重篤な副作用や臓器不全を引き起こしてしまうのだ。
わずか0.1のズレで、薬の量を「半分に減らす」べきか「通常通り出す」べきか、あるいは「絶対に投与してはならない」のかの判定が逆転する。

画面の向こうのAIに問いかけても、AIは澱みなく数式を並べ立て、澄ました顔で答える。
『この数式は数学的に完全に正しい実装です』

AIは嘘をついているわけではない。ただ、「患者の命」を知らないのだ。
0.1のズレの向こうに横たわる、血の通った生身の人間の身体を、AIは何一つ理解していない。

カチ、カチ、カチ――。
静まり返った部屋に、電卓のキーを叩く乾いた音が響き始めた。
最先端テクノロジーの輝かしい光の裏で、名もなき薬剤師たちの、泥にまみれた闘いが幕を開けた。

第1章：noteの片隅で出会った3人

事の始まりは、医療現場の日常に埋もれた「切実な悲鳴」だった。

薬局を訪れる高齢患者の多くが、いくつもの持病を抱え、両手いっぱいの薬を処方されている。
その薬を安全に使うための指標は、医薬品の「説明書（添付文書）」に細かく指定されている。
だが、その基準はあまりにも複雑怪奇だった。

半世紀前の古い推算式を使う薬もあれば、最新の検査基準を使う薬もある。
いわば「同じ車の速度を測るのに、ある車は時速、別の車は秒速で表記されている」ような大混乱が、命を預かる現場で日常茶飯事になっていたのだ。
しかも、大柄な男性と、小柄でやせ細った高齢の女性では、同じ検査値でも薬の効き方がまるで違う。
現場の薬剤師は、処方箋の片隅に書かれたわずかな数字を睨みつけ、分厚い医学書を開き、時間に追われながら電卓を叩く。

「現場の薬剤師が迷わず、目の前の患者に本当に安全な薬の量を届けられる道具は作れないのか――」

インターネットの情報発信プラットフォーム「note」で、奇妙な3人が引き寄せられた。

一人は、たぬ剤師。
調剤薬局の現場に立ちながら、休日は医学文献の山に埋もれる、筋金入りの研究肌。
臨床知識の深さは群を抜いており、一度語り出すと止まらない情熱を秘めた女性薬剤師だった。

もう一人は、豆大福。
病院の現場で、ベッドサイドの患者の吐息を感じながら働いてきた女性薬剤師。
「難しい理屈はいい。現場の人間がパッと使えなきゃ意味がない」
物事の本質をズバズバと突き、チームの背中を押す姉御肌の実務派だった。

そして、ねこ。
ドラッグストアの片隅で、日々子どもたちのシロップや粉薬を調剤している何でも屋。
実は十数年前、法曹を目指して大学院（ロースクール）の門を叩き、志半ばで挫折した苦い過去を持っていた。
胸の奥底にくすぶる思いを抱えながら、薬局の社内研修で、生まれて初めて「AIにコードを書かせる技術（バイブコーディング）」に出会った男だった。

コードなど、1行も書けない。
情報システムの専門教育など、誰も受けていない。
40代半ばを過ぎた、臨床20年超のベテラン薬剤師たち。

きっかけは、豆大福がnoteに書いた一本の記事だった。
そこから始まった議論の中で、豆大福の放った一言が、静かに火をつけた。
「ねえ、私たちでアプリ、作ってみない？」

2026年5月。3人は、クラウド上に制作チームを立ち上げた。
教科書をなぞるのではなく、現場の実感をそのまま持ち寄ることから始まった。

「自分たちが現場の調剤室で、本当に電卓を叩いて判断している生きた数式」を、AIに注ぎ込む日々が始まった。

第2章：暴走するAI、立ちはだかる「法」の壁

だが、現実は甘くなかった。
開発が進むにつれ、3人は最新AIの「冷徹な知性」に翻弄されることになる。

システムの実装役を買って出たねこは、連日モニターにかじりついた。
たぬ剤師が文献から掘り起こしたエビデンスを受け取り、豆大福が現場目線で磨いた仕様を、AIへと流し込む。
キーボードを叩けば、数秒で何百行ものコードが吐き出され、画面が組み上がる。
爆速だった。夢のような技術に見えた。

しかし、一歩臨床の深みへと足を踏み入れた途端、怪物は牙を剥いた。

現場には、教科書通りの患者など一人もいない。
例えば、「身長145センチ、体重70キロ」 の極めて小柄で太った高齢女性。
肥満患者の薬物計算では、体脂肪の影響を差し引く「理想体重」の公式を用いるのが鉄則だ。
だが、世界中で使われているその代表的な公式（Devine式）は、欧米人の大柄な体格――「身長152.4cm以上」を前提に作られていた。
欧米の成人男性用に仕立てられたスーツを、小柄なおばあちゃんに無理やり着せるようなものだったのだ。

低身長の数値をそのままAIの組んだ数式に放り込んだ瞬間、画面は凍りついた。
計算結果の理想体重が、マイナスに近い異常な低値を叩き出したのだ。
薬の計算結果はゼロに近づき、必要な薬が一切投与されない計算になる。

AIは、数学的な公式を盲目的に適用しただけだった。
小柄な高齢女性が目の前に立っていれば、現場の薬剤師なら誰もが「この式は使えない」と直感する。
日本の疫学データに基づき、日本人の標準的な体格（BMI 22）へ切り替える安全策（フェイルセーフ）を取らなければならない。
指示を出しても、別の場所を直すとAIはあっさりと例外処理を忘れ、また元の危険な計算式へと逆戻りさせた。

さらに、法規制の巨大な壁が立ちはだかった。
厚生労働省が定める「プログラム医療機器（SaMD）」の規制である。

もし、このアプリが「この患者にはこの薬を投与せよ」と自動で指示を出せば、それは国の承認が必要な「医療機器」とみなされる。無承認のまま世に出せば法律違反だ。
ねこは、厚労省やPMDA（医薬品医療機器総合機構）の通知を一文字ずつ読み解き、AIが生成した画面の言葉を徹底的に削り直した。

深夜のSlackで、AIの不自然な出力と格闘する生々しいやり取りが交わされた。

AIの言葉の端々にまで現場の倫理の目を光らせ、患者のデータは外部サーバーに一切送信しない。
法と技術の両面から、安全の防波堤を個人の手でゼロから組み上げていった。

第3章：執念の電卓――「2.3÷2.54」の攻防

2026年6月21日。
公式リリースを目前に控えた日曜日。
最後の臨床妥当性チェックとして、日本腎臓病薬物療法学会が公表している標準的なデータとアプリの数値を突き合わせる作業が進められていた。

午前中、各自が検証に入った。
そして午後1時を過ぎた頃、たぬ剤師の手が止まった。

学会の模範解答と、アプリの数値。
何十回入力し直しても、コンマ数キロのズレがどうしても消えない。
現場の薬剤師は、学会の公式データと数字がズレていれば、「このアプリは信用できない」と見切る。命を預かる現場とは、そういう場所だ。

誰かが言ったわけでもない。
3人はキーボードから手を離し、手元に電卓を引き寄せた。
紙の上にボールペンを走らせ、電卓を叩く。

カチ、カチ、カチ、カチ……。
重苦しい沈黙の中、キーを叩く乾いたプラスチックの音だけが部屋に響く。
掛け算と割り算の順番を入れ替え、端数の丸め方を一つずつ変えながら、電卓を叩き続けた。
10回、20回、30回――。

そして、午後2時11分。
Slackの画面が激しく明滅した。
たぬ剤師からの、叫びのような書き込みだった。

でも正式には45.5だから45.5でいいってしたんや。ひさびさで忘れてた（笑）

ワシはセンチで考えてるからだ先に

モニターの前で、ねこは息を呑んだ。

海外で作られた公式を日本のセンチメートルで計算する際、インチとセンチの換算（2.54で割る処理）を式のどの段階で挟むか。
要するに、AIは海外の単位換算を勝手に効率化し、日本の臨床現場で長年守られてきた計算の順序を勝手に入れ替えていたのだ。
一般のITの世界では何の問題もないその「最適化」が、厳密な数値を狂わせていた。

ズレの正体を暴いたのは、最先端の人工知能ではなかった。
日曜日を丸一日潰し、電卓を叩き続けた、生身の薬剤師の執念だった。

「AIを直すぞ」
ねこはキーボードに飛び乗った。
AIに命じ、人間が電卓で突き止めた通りの厳密な計算順序をコードに刻み込ませた。
テストを実行する。
画面に表示された数字は、学会のデータと、最後の一桁まで完全に一致していた。

第4章：画面に宿った「魂」と、noteの共創

夜明け前、ねこは画面のインターフェースに、ある機能を追加していた。
計算結果が表示されるすべてのカードの横に配置された、小さなボタン。

［ 式 ］

指先でそのボタンを押すと、画面の上に小さな窓が立ち上がる。
そこには、どの公知のガイドラインに基づき、どの基本公式を使い、数値をどう代入して導き出されたのか――その計算過程が、包み隠さずすべて表示されるようにした。

「ブラックボックスを、絶対に許さない」

現場の薬剤師が、自分の目で数式を確かめ、手元の電卓で検算し、「よし、これなら間違いない」と確信を持って医師に処方提案できること。
AIを「答えを出す神様」にするのではない。
人間の思考の透明性を極限まで高めるための「透明な計算機」として、人間の手綱の下に置き続けること。
画面の端には、豆大福がデザインした猫のキャラクター「タマコ先生」を配置した。
無機質な数式の羅列に、現場の人間がホッと一息つけるように。
「タマコ先生の腎臓ナビ」――愛称・タマナビ。

この挑戦は、3人だけの密室で進んでいたわけではなかった。
豆大福とたぬ剤師は、noteの上で連日、開発の過程や腎機能評価の難しさを記事として書き綴っていた。
「腎機能の計算で、なぜ現場は迷うのか」
「やせ細った高齢者で、検査値がどう見かけ上良く見えてしまうのか」
自分たちが臨床で直面してきた葛藤を、言葉にして投げかけ続けた。
noteの読者である現場の薬剤師たちから、「その計算、いつも悩んでいました」「早く使ってみたいです」とコメントが届く。
画面の向こうにいる見知らぬ仲間たちの声が、挫けそうな3人の背中を押し続けていた。

第5章：登山口に立った夜――「老眼に優しいアプリ」へ

2026年6月22日、午後8時整。
「タマナビ」は、正式に本番サーバーへと公開された。

誰もが肩の荷を下ろし、乾杯の酒を口に運んでいた。
だが、公開からわずか2時間後、Slackに激震が走る。
たぬ剤師が、同じく医療現場の第一線に立つ薬剤師にアプリを見せたところ、容赦のない「超絶ダメ出し」を食らったのだ。

毎日画面を見つめすぎて麻痺していた自分たちの盲点を、現場のリアルな目が容赦なく突いていた。
「ゴールどころか、本当に登山口だった……！」
だが、3人は誰一人として腐らなかった。

笑い飛ばしながら、その夜のうちにUIの大改修が始まった。
文字を大きくし、現場の誰もが直感で迷わない形へと磨き上げていく。

そして、noteに公開報告の記事を上げると、アクセス解析が静かに動き始めた。
noteで開発過程を見守ってくれていた読者たちが、次々とアプリを訪れていた。

管理画面の詳細ログを眺めていたねこは、目を見張った。
訪れた薬剤師たちは、ただ数値を計算して画面を閉じるだけではなかった。
あの小さなボタン―― ［ 式 ］のボタンを押し、計算根拠のウィンドウをじっくりと読み込んでいた。
さらに、高齢者の補正トグルを何度も切り替え、手元の検査値と照らし合わせている。
滞在時間は、1分、2分、3分と伸びていた。

画面の向こうの薬剤師は、間違いなく手元に電卓を持っていた。
私たちが深夜に電卓を叩いて確かめたあの数式の透明性を、今、現場の誰かが確かめ、納得し、目の前の患者の安全のために使おうとしている。

noteを通じて現場の仲間と繋がり、泥臭く磨き上げてきたツールが、確かに誰かの役に立とうとしていた。

エピローグ：風の中の電卓

数ヶ月が経った。

「タマナビ」は今、全国各地の薬局や病院の調剤室で、日常の風景として溶け込んでいる。
業務PCのブラウザにブックマークされ、処方監査のたびに開かれている。
「このアプリのおかげで、疑義照会（医師への処方確認）に自信が持てた」
「高齢者の危険な過量投与を、未然に防ぐことができた」
noteやSNSを通じて、現場からの嬉しい声が届くようになった。

だが、3人の日常は、何も変わっていない。

たぬ剤師は、今日も薬局のカウンターで患者に寄り添いながら、新しい文献と格闘している。
豆大福は、現場を駆け回りながら、「本当に必要なものは何か」を問い続けている。
そしてねこは、調剤室で粉薬にまみれ、夜になればパソコンの前で、次なるアップデートのコードをAIと練っている。

世間では今も、「AIが人間の仕事を奪う」「AIが医療を変える」という華やかな言葉が飛び交っている。
だが、3人は知っている。

テクノロジーがどれほど進化しようとも、
最後に患者の命の重みを引き受けるのは、画面の向こうにいる、血の通った人間でしかないことを。

AIは、0.1のズレを説明できない。
AIは、患者の痛みに涙を流すこともできない。

だからこそ、人間がいるのだ。
画面の光を見つめ、違和感に立ち止まり、泥臭く紙と電卓を手に取る専門家たちがいるのだ。

今日も、どこかの調剤室で、処方箋を握りしめる薬剤師がいる。
その傍らには、青白く光るスクリーンの画面と、
無数の命の計算を共にしてきた、古びた電卓が置かれている。

（了）