インフルエンザの予防接種を受けてもかかるのはなぜ？「有効率」の意味を数字で読む

接種してもかかったという疑問から

秋にインフルエンザのワクチンを接種したのに、冬に発熱し、検査でインフルエンザと分かった。そんな話を聞くと、「予防接種には意味がないのでは」と感じるかもしれない。一方で、家族の中には接種していないのに発病しなかった人もいる。個人の経験だけを比べて、ワクチンの効果を判断できるのだろうか。

答えは、インフルエンザワクチンは接種した人が絶対に感染・発病しないようにするものではなく、集団で比べたときの発病や重症化の危険を減らすことを目的とするからだ。予防できる程度は流行するウイルス、接種する人の年齢や健康状態、測定する結果によって変わる。「有効率60％」は「接種した人の60％だけに効く」「接種すれば60％の確率で安全」という意味ではない。［1］［2］

感染・発病・重症化は同じ出来事ではない

まず、言葉を三つに分けよう。感染はインフルエンザウイルスが体内に入り、細胞に侵入して増えること。発病は発熱やせき、のどの痛みなど症状が現れること。重症化は肺炎や脳症など重い合併症を生じたり、入院が必要になったりすることを指す。厚生労働省のインフルエンザに関するQ&Aは、これらを分け、現在のワクチンは感染そのものを完全に抑える働きはなく、発病を減らす効果と重症化を防ぐ効果が期待されると説明している。［1］

この違いが重要なのは、「接種してもウイルスが体内に入った」という話と、「接種した人が重い肺炎になった」という話では、問うべき効果が違うからだ。感染を絶対に止めるかどうかだけで評価すれば、発病や入院を減らすという利益を見落とす。逆に重症化の抑制を示す研究を読んで、感染が起きなくなると説明するのも誤りだ。

インフルエンザに似た症状が出たというだけでも、原因がインフルエンザウイルスだったと確定はできない。新型コロナウイルス、RSウイルス、ライノウイルスなど、発熱やせきといった似た症状を生む別の感染症もある。CDCは、インフルエンザワクチンがほかの病原体による類似症状まで予防するものではないと明記している。［3］

例として、接種後にのどが痛くなり「インフルエンザのワクチンが効かなかった」と考えた人がいたとする。検査や診断で原因が明らかでなければ、まずその症状がインフルエンザなのかという問題が残る。逆に検査でインフルエンザと判明した人がいることも、集団全体の発病がどれだけ減ったかを一人の経験から否定することにはならない。

「ワクチン有効率60％」を具体的な人数で考える

ワクチンの有効性は一般に、接種していない群のリスクを基準にして、接種した群のリスクがどれだけ相対的に小さくなったかで示される。ここでは厚生労働省のQ&Aに掲載された説明用の数値例を確認しよう。［1］

接種していない人100人のうち30人が発病した場合、発病率は30÷100で30％である。接種した人200人のうち24人が発病した場合、発病率は24÷200で12％である。両者の発病率の差は18ポイントだが、ワクチン有効率は単純な18％ではない。接種していない群の30％を基準に、そのうちどれだけ小さくなったかを求めるため、(30％－12％)÷30％＝0.60、つまり60％となる。［1］

この例で「接種した人の40％が発病する」という計算は成り立たない。実際に例の接種群で発病した割合は12％である。また、接種群の人数が200人で非接種群が100人だから、発病者数の24人と30人をそのまま比較しても正しくない。人数の違う集団は、まず分母をそろえた割合で比べる必要がある。

重要なのは、この数値例を今年の日本の接種者すべての実測結果としないことだ。厚労省は有効率の意味を示すために数字を配置しており、国内の特定の年齢群・特定シーズンの研究とは分けて読む必要がある。実際の効果を知るには、調査した時期、対象者、用いたワクチン、確認した発病の定義、分析方法を確かめる。［1］［4］

なぜシーズンや人によって効き方が違う？

インフルエンザウイルスには複数の型や亜型があり、流行するウイルスは年ごとに異なる。季節性ワクチンは、次の流行シーズンに広がると見込まれるウイルスに備えて作られる。ところが、実際に広がるウイルスが予測と完全に一致するとは限らない。流行するウイルスには遺伝的な変化が生じるため、ワクチンに用いられたウイルスとの違いが効果に関係することがある。CDCは流行株との類似性を、有効性を左右する重要な要因としている。［2］［3］

しかし、「予測と違った年は全く無意味」とも言えない。季節内には複数の型が流行し、ある型への一致が低くても別の型には一定の効果がある場合がある。入院や重症化といった結果を減らす効果が、軽い症状の発病を防ぐ程度と一致しない場合もある。どの結果についての話かを明らかにしないまま「今年は効く」「今年は効かない」と断定するのは避けたい。［3］

接種した人の条件も関係する。CDCは年齢、健康状態、過去の感染や接種歴などによって、ワクチンへの免疫反応や測定上の有効性が変わり得ることを説明している。これは「高齢者には効果がない」という単純な二択ではなく、同じ製品でも集団や評価結果によって数字が変わるという話だ。［2］

また、ワクチンを打った瞬間から十分な免疫反応が成立するわけではない。CDCの2026～27シーズンの米国向け資料では、インフルエンザワクチンの接種後に抗体ができるまでおおむね二週間かかると説明する。ここでの二週間は米国の一般向け説明であり、個人の感染可能性がちょうど十四日目にゼロになるという境界線ではない。直後に発症したからといって、接種の効果を一律に判定できるものでもない。［5］

接種した友人が発病し、接種しない友人が無事だったら

二人の経験だけを見ると、接種した方が不利だったように見えることもある。けれども、そもそもどれだけウイルスに接触したか、年齢、基礎疾患、流行した型、接種時期などは異なる。接種していない人が感染しなかったとしても、その一人が無事だった理由がワクチンの不要性を示すわけではない。

例として、学校でインフルエンザの発病者が出たとする。接種済みのAさんは発病した。未接種のBさんは発病しなかった。しかしAさんは感染した家族と長時間過ごし、Bさんはたまたま感染者と接する機会が少なかったかもしれない。どんな事情が実際に働いたかは分からない。ここから接種が発病の原因だと結論することも、Bさんは接種しなくても常に安全だと結論することもできない。

ワクチンの有効性は、こうした個別の条件の違いがある現実の集団で、接種者と非接種者の結果を一定の方法で比較して評価する。観察研究では、接種する人がもともと健康意識や受診行動の面で違うことがあるため、統計的な調整や対象の選び方が重要になる。［4］

一方、感染症の流行中に体調を崩した人にとっては、「自分のケースでワクチンが何％効いたか」を後から一人分の計算で示すことは通常できない。必要なのは症状の評価と治療の要否、周囲への感染を減らす行動などを医療機関や公的案内で確認することだ。

発病を防ぐ研究と入院を防ぐ研究は数字が違う

研究結果の見出しに「有効率」とだけ書かれていても、その後ろに何を防いだ数字かが隠れていることがある。外来で検査を受けたインフルエンザ患者の割合を扱うのか、入院を必要とした患者を扱うのか、集中治療室への入室を扱うのか。それぞれ重症度が違い、測定方法と対象の集団も異なる。［4］

たとえば軽症でも受診する人が多い地域と、重症になってから受診する人が多い地域では、外来受診のデータに含まれる人々が違う。小児だけの研究を成人の集団に移すこともできない。CDCの有効性データの説明では、外来、入院、ICUなど異なる評価結果を分けて集計し、年齢群、型・亜型ごとの違いを見るとしている。［4］

さらに、検査でインフルエンザウイルスが確認された人を対象にする場合と、「発熱とせきがある人」をまとめる場合では、後者にインフルエンザ以外の感染症が混じり得る。ワクチンが防ぐ対象が異なれば、評価する数字も違って当然だ。「インフルエンザの発病を減らす」という主張を「すべての呼吸器の病気を減らす」と広げて読むことはできない。［3］［6］

CDCは、無作為化比較試験で測るefficacyと、実際の生活環境などで観察研究から求めるeffectivenessを分けている。どちらも「接種した方がどの程度発病しにくかったか」という関心に答えるが、研究の条件や誤差の原因が異なる。結果の数字だけで優劣を付けるのではなく、誰をどのように比較したかを先に読むことが必要になる。［6］

検査結果を使った研究は何を比べている？

インフルエンザの有効性研究では、医療機関を受診してインフルエンザに似た症状があり、検査で陽性だった人と陰性だった人の接種歴を比べる「テスト陰性デザイン」という方法が使われることがある。CDCのUS Flu VE Networkは、似た症状で受診した検査陽性者と検査陰性者の接種歴を比べる方法として説明している。［8］

例えば、同じような呼吸器症状で受診した集団の中で、検査陽性者の方が接種者の割合が少なければ、ワクチンが発病リスクに関連している可能性を検討できる。ただし、単純な陽性者数と陰性者数だけで有効率が決まるわけではない。年齢、健康状態、流行時期などの条件を扱う統計解析が必要であり、検査方法や対象者の選び方にも限界がある。

ここで示したのは研究の読み方であり、個人の病気の診断法ではない。実際に体調が悪い人が「自分は何％の群に入る」と推計したり、家庭で検査陽性率からワクチンの効果を計算したりするための手順ではない。研究における集団の比較と、一人の発熱への対応は別の仕事である。

発病したら、予防接種歴にかかわらず状態をみる

ワクチン接種済みでも発熱やせき、全身のだるさなどが出た場合、接種した事実だけで「インフルエンザではない」とは判断できない。反対に熱があるからインフルエンザと決めることもできない。CDCはインフルエンザの症状には急な発熱感、せき、のどの痛み、筋肉痛、疲労などがあるが、全員に発熱が出るわけではないと説明している。［7］

急な呼吸困難、胸の強い痛み、意識がおかしい・反応がないなどの症状では、日本では119番で救急要請する。接種歴を確かめたり、有効率を調べたりするために対応を遅らせない。けいれんなども速やかな医療評価が必要な症状である。高齢者、妊娠中の人、基礎疾患のある人、小さな子どもなどは重い合併症のリスクが高い場合があり、症状が出たら早めに医療機関へ相談する。［7］［9］

「ワクチンを打ったから薬はいらない」「一度かかったから翌年は絶対にかからない」といった判断を、この記事から導かないでほしい。診断や治療が必要かは、症状、経過、本人の健康状態、医療者の評価によって変わる。ワクチンの効果を説明することと、発症後の医療判断を代行することは区別する。

「有効率」と「何人防げたか」は別の答えになる

さきほどの厚生労働省の例をもう一度、別の問いとして見てみよう。非接種群で発病した割合は三〇％、接種群では一二％だった。この二つの割合を引くと一八パーセントポイントである。これは「同じ条件の百人ずつに置き換えて比較すれば、発病した人の割合に百人あたり十八人分の差がある」という、絶対的な差の読み方になる。ただし実際の説明例では二群の分母が異なり、この「百人あたり」は理解のための換算であって、個々の接種者から十八人を選べるという意味ではない。［1］

これに対して、有効率六〇％は、非接種群の三〇％という基準と比べて相対的にどれだけ低いかを表す。同じ結果を表していても、一八ポイントと六〇％は違う数字で、どちらか一方が計算間違いということではない。研究の宣伝文で相対的な有効率だけを見た場合、その年齢・地域・流行期の発病の起こりやすさまで知るには、元の発病率や研究設計を確認する必要がある。［1］［4］

一方、全く異なる流行期で非接種群の発病率が変わったら、同じ相対的な割合でも発病者数の絶対的な差は変わり得る。ここが「今年の数字を来年の自分へ持ち込めない」理由の一つだ。生活上の判断では、効果があるかないかという二択ではなく、何を防ぐ数字なのか、どの集団を比べたのかという情報をあわせて知る必要がある。

次の接種を考えるとき、何を確認する？

予防接種を受けるかどうかを考える人にとって、意味のある確認は「今年は絶対効くか」という問いだけではない。自分の年齢や病歴、現在受けられる製品や自治体の案内、接種時期、医師が必要と考える注意事項などが、実際の判断に関係する。ワクチンの種類や接種制度は国・年齢・シーズンで異なり、米国CDCの製品説明をそのまま日本の制度の指示として使うことはできない。［1］［5］

ニュースで有効率を見た場合には、いつのシーズンか、どこの国か、何歳の人か、何を防いだ数字か、暫定値か確定値かを確認しよう。2025～26年の米国で測定された割合を、2026～27年の日本での接種効果として表示することはできない。流行する型や対象集団が変わるからだ。数字があることと、今この地域で同じ効果が確定していることは別である。［2］［4］

接種した人がインフルエンザにかかったという出来事は、ワクチンが無意味だったという判定ではない。集団での発病リスクが下がっても、リスクはゼロにはならない。個人の一回の経験と、集団を比較した効果の指標を分けて読むことが、誤解の少ない判断につながる。

インフルエンザとほかの感染症の違いに関心があるなら、風邪に抗菌薬が効かない理由を整理した記事［10］も関連する。ただし抗菌薬とワクチンは役割が異なり、この記事の有効率を抗菌薬の効果へ置き換えることはできない。