近年、複数の薬剤効果を同時に比較可能なネットワークメタアナリシス（NMA）の活用が増加している。しかし、複数の薬剤間の関係が複雑で、臨床医が結果を理解しにくいという課題がある。本研究は、米国国立医学図書館のデータベースから、COVID-19へのFavipiravirを含む複数薬剤のランダム化比較試験を抽出し、ペアワイズメタアナリシスおよびNMAを実施し、ネットワーク構造の数理的評価、ランダム効果モデルによる相対効果の推定や信頼性評価、可視化手法を検討した。結果、NMAでは、直接比較が不足の薬剤間でも一貫した推定値が得られ、NMAの有用性を確認した。今後、可視化の最適化や解釈支援の仕組みを検討し、臨床現場での意思決定につなげる技術開発を目指す。