令和８年度第１回医薬品医療機器制度部会
（令和８年７月23日）資料３

電子処方箋の導入による医薬品使用の適正化の効果検証

概要

2025年3月までのNDBデータ等を用いて、薬局への電子処方箋の導入によって医薬品の使用の適正化にどの程
度つながったかを、処方箋１枚あたりの投薬日数をアウトカム（※）とし、差分の差分法を用いて効果検証を
実施。
1．分析に使用したデータ

2．分析方針
① 分析期間の前後のアウトカム平均値を非曝露群と曝露群で比較

データ
期間
データの単位
アウトカム

• NDBデータ
• 電子処方箋の導入状況データ

② 差分の差分法による解析[1]
③ 電子処方箋制度開始の2023年1月に導入した薬局も含めた感度分析

2024年4月～2025年3月
薬局の月次データ
処方箋１枚あたりの投薬日数（日/枚）
※ 試算例：医薬品A 14日 + 医薬品B 14日 + 医薬品C 21
日の場合、49日

曝露

電子処方箋の導入：導入月以降を曝露と定義

共変量

患者の平均年齢、患者の女性割合

• 薬局ごとに異なったタイミングで電子処方箋が導入される段階的導入を考
慮した解析を実施
• 薬局ごとに時間を通じて変化の小さい要因（薬局の立地等の薬局属性）と
全体に共通する時間方向の変化の影響（季節性の影響等）によって生じる
バイアスを排除した上で効果検証を実施
• 分析期間を薬価改定が発生しない期間（2024年4月～）に限定することで
薬価改定による影響を排除
• 電子処方箋開始の2023年1月以降に拡張しても一般性を失わないかを検証

サンプル

曝露群：24,049、非曝露群：13,384
※ 曝露群は2024年5月～2025年3月に導入した薬局
非曝露群は2025年3月31日時点で未導入の薬局

•

サンプルの選定

前処理

•

曝露前の期間を1か月用意するために2024年4月30
日時点で未導入の薬局に絞り込み
2024年4月1日～2025年3月31日までに開店・閉店し
た薬局を除外

外れ値の影響を低減するために処方箋あたり投薬日数
が99%点（98.1日）を超える場合は、99%点に丸め処理

[1] Callaway, Brantly, and Pedro H. C. Sant’Anna. “Difference-in-Differences with
Multiple Time Periods.” Journal of Econometrics 225(2): 200–230, 2021

（※）医薬品使用が適正化されるパターン
施策目標である医薬品の適正使用を確認するにあたっては、高額薬剤や薬価改
定による影響が相当程度あると考えられることも踏まえ、アウトカムを「薬剤
額」ではなく、医薬品数量として「投薬日数」を採択
投与される合計の医薬品数量は、投薬日数 × 1日分量と表すことができる。医
薬品の使用が適正化されるパターンは下記の3つに分類
① 医薬品そのものが削除（＝投薬日数、1日分量ともに0に減少）、② 投薬日
数が減少、③ 1日分量が減少
処方箋登録/調剤結果登録/重複投薬等チェックのアラートが行われた際の電子
処方箋管理サービスに蓄積されるログデータ（2025年9月実績）を分析すると、
①・②のケースが併せて約90%を占めた

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