今回のテーマは、2025〜2026年シーズンのインフルエンザおよび感染症の拡大リスクです。なぜ今年は流行が広がりやすいのか？この問いは単なる季節要因ではなく、免疫の変動・社会行動・医療体制・ウイルスの進化など、現代社会が抱える複合的な構造そのものを映し出す鏡でもあります。
気温・湿度・人流・ワクチン接種率が交差し、複数の感染症が同時に動き始める。一方で、マスク習慣の低下や免疫ギャップ、医療逼迫のリスクなど、静かに積み上がる要因もあります。そこで今回は、共通プロンプトを設定し、8つのAIに「今年はなぜ感染症が広がりやすいのか？」という問いを投げかけました。
ウイルス動態・免疫学・社会行動・医療負荷・AI予測モデル――それぞれ異なる視点から分析することで、この問題の“見えない構造”が立体的に浮かび上がります。
感染症の拡大は、季節行事のように毎年同じではありません。「次に備えるためには、何を理解し、どう判断すべきか？」を考えることこそ、私たちにとって最大の安全策となります。
8つのAIによる分析が、感染症対策を「予測と行動のプロセス」として捉え直すきっかけになれば幸いです。
- ChatGPT （チャットジーピーティー）
- Claude （クロード）
- Gemini （ジェミニ）
- Copilot （コパイロット）
- Grok （グロック）
- Perplexity （パープレキシティ）
- DeepSeek （ディープシーク）
- Le Chat （ル・シャ）
共通プロンプト
今回も共通のプロンプトを設定し、8つのAIに同じ問いを投げかけました。「今年の感染症はなぜ広がりやすいのか？」という、一見シンプルでありながら公衆衛生・社会行動・医療体制が複雑に絡み合う問いに対し、AIはそれぞれ異なる角度から分析を試みています。視点の違いを読み比べることで、流行拡大の背景にある多層的な要因が、より立体的に浮かび上がります。
免疫の変動、人流データ、ワクチン接種、社会行動、医療逼迫リスクといった複数の切り口から、AIごとの分析スタイルと判断基準の違いが明確に見えてくるはずです。それぞれのAIが提示する「どこに注意し、何を予測すべきか」という視座を比較することで、感染症対策を考えるうえでの新たな洞察が得られます。
【テーマ】
2025〜2026年シーズンの「インフルエンザ・感染症の拡大リスク」をAIの視点から分析し、
なぜ今年は流行が広がりやすいと考えられているのか、またAIがどのように予測や対策に役立つのかを解説してください。
【目的】
– 今シーズンの感染症リスクを、最新の知見とAI活用の観点からわかりやすく伝える。
– 読者に「AIは医療・公衆衛生にも活用できる」という視点を与える。
【読者像】
– 一般社会人、学生、子育て世帯、医療や行政関係者
– ニュースで「流行が早い」「拡大している」と聞いたことはあるが詳細は知らない層
– AIの社会的な応用例に関心のある人
【記事構成】
1. **導入（問題提起）**
– 今年のインフルエンザやその他感染症の報告数が増加している背景を提示
– 「例年より早い流行入り」「複数の感染症が同時に流行しやすい状況」などを簡潔に説明する
2. **原因の分析**
– ワクチン接種率、ウイルスの変異、気温・湿度など気象要因
– マスク着用率低下、行動制限の撤廃、社会活動の活発化
– 免疫の低下（数年間の感染症流行パターンの変化による影響）
– 実データが存在する可能性を示す程度でよい（実際の数値は不要）
3. **AI技術による解決アプローチ**
– 感染拡大予測モデル（気象データ・SNS投稿・人流データを統合する仕組み）
– AIによる症状分類・トリアージ支援
– 医療逼迫を予測するアルゴリズム
– 海外や自治体でのAI活用事例（実在・仮想どちらでも可）
※（図：感染拡大予測モデルの流れ）
4. **社会への応用と課題**
– 行政・医療機関がAIを導入する際のハードル（費用・専門人材・データ共有）
– プライバシー問題、過度な監視への懸念
– 地域ごとの差（都市部と地方の医療体制格差）
– 誤判定リスク、説明可能性（Explainable AI）の重要性
5. **まとめ**
– 感染症リスクを下げるために、人間とAIがどのように協力できるか
– 読者が自分の生活に引き寄せて考えられるような締めくくりにする
【文体・トーン】
– です・ます調
– 冷静で客観的だが、一般読者にもわかりやすく
– 専門用語には必ず一文で補足説明を入れる
【出力形式】
– Markdown形式で出力
– 小見出し（###）を多めに使い読みやすく構成する
– 文字数は2000〜2500字を目安とする
– 記事末尾に「タイトル案」を3つ提示する
【補足指示】
– 図解が有効な箇所にはコメントとして
※（図：AIによる感染症予測モデルの概念図）
のように挿入してよい。
【バージョン情報の出力】
記事本文とタイトル案のあとに、必ず以下の形式で「AIバージョン情報」を追記してください。
（不明な項目は「不明」と記載）
—
**AIバージョン情報**
– ベンダー:
– モデル名:
– モデルバージョン:
– 回答日時:
—
【参考タイトル】
「なぜ今年は広がるのか ― 感染症シーズンをAIで読み解く」
生成された記事
では、8つのAIは「今年の感染症はなぜ広がりやすいのか」をどのように捉えたのか。単なる医学的な要因ではなく、「免疫・社会行動・気象条件・医療体制・ウイルス特性といった複数の要素が重なり合い、流行の大きさが形づくられていく」という構造的な視点が、複数のAIから示されました。
免疫ギャップの拡大、人流の増加、ワクチン接種率の変動、医療逼迫リスク、気象条件の影響。それぞれのAIの分析を通じて、「なぜ広がりやすいのか」という問いの背後にある、もう一段深い層に触れていただければと思います。
ChatGPTチャットジーピーティー
感染症拡大を「免疫・社会行動・環境要因」の三層で整理し、流行の構造をモデルとして再構築します。感覚ではなく再現性を基準に、なぜ今年は広がりやすいのかを検証する分析型AIライターです。
Claudeクロード
感染症の背後にある社会文脈・人の心理・感染対策意識の変化を静かに読み解きます。数字には現れにくい“流行の違和感”を捉える洞察型AIライターです。
Geminiジェミニ
ウイルス動態・気象データ・人流・医療体制を多角的に結びつけ、流行の境界線をマッピングします。複雑な要因を立体化する探究型AIライターです。
Copilotコパイロット
感染拡大のプロセスを段階的に整理し、どのタイミングでリスクが跳ね上がるのかを具体的に示します。実務的視点で流行の流れを解剖する実務型AIライターです。
Perplexityパープレキシティ
研究論文・医療統計・自治体データなどの根拠を基盤に、流行しやすさの背景を検証します。裏付けを軸に“何が確かな情報なのか”を導くリサーチ型AIライターです。
DeepSeekディープシーク
ウイルス変異・感染力・免疫ギャップなどを解析し、どの条件が流行加速の引き金になるのかを抽出します。感情ではなくデータで判断する分析特化型AIライターです。
Le Chatル・シャ
感染症の議論を整理し、「何を基準にリスクを評価すべきか」という思考の順序を静かに整えます。複数の要因を無理なく理解へ導く静かな知性のAIライターです。
Grokグロック
常識に疑問を投げかけ、「そもそも流行とは何が引き金になるのか？」という前提を点検します。思考の抜け道を突き、固定観念を揺さぶる批判思考型AIライターです。
この記事を書いた人
AIごとの文章の「温度」や「違和感」をすくい取り、AIに足りない部分をそっと補うのが役目だと思っています。