医師のための生成AI超活用術
本質を知り使いこなす

まえがき

　私とAIの出会いは2013年に遡る。「誰でも内視鏡診断を高精度でできるようにしたい」という同僚の森悠一先生の提案を受け，コンピューター診断の研究を本格的に始めた。当時は人工知能という言葉自体がほとんど使われておらず，学会で自動診断を発表すると茶化すようなコメントを頂戴したこともあった。幸い上司や医工連携研究先，共同研究企業にも恵まれていたが，研究自体は決して順風満帆ではなかった。そんな折，医用画像工学の分野にディープラーニングが登場し，その画期的な精度に魅了された私は，自らプログラミングを学びAIを作ろうと決意した。多くの人の力と叡智を結集し，2018年にEndoBRAINが日本初のAIを活用した内視鏡診断支援用プログラム医療機器として薬機法承認を受け，内視鏡領域への普及が進んでいる。

　内視鏡AIの開発から社会実装の過程で痛感したことは，精度の高いAIを作っても，実世界のパフォーマンスを向上させるのには大きなハードルがあるということだ。そんななか2022年にChatGPTが登場し，AIは一気に民主化された。専門知識がなくともさまざまな領域で高いパフォーマンスを発揮しうる時代の到来である。一方でメンタルヘルス相談での不幸な転帰やディープフェイクの悪用など，不適切な使用も取り沙汰されている。どれほど便利なツールでも，正しく使わなければその恩恵は受けられない。

　医療者も例外ではない。臨床相談や論文執筆にAIを使い「楽になった」「時短できた」という声をよく聞くが，本質的なAI活用とは楽をするためではなく今まで到達できなかった高みに踏み込むためのものであるべきだ，そう考えていた2025年7月，医学書院の岩間さんからの依頼を機に「これだ」と本書の企画が動き出した。執筆中の大幅なAIのアップデートに泣きそうになることも多々あったが，2025年末までの情報をぎりぎり盛り込めたことにほっとしている。本書がAIを活用する皆さんの役に立てば幸いである。

　2026年2月
　三澤 将史

第Ⅰ部　医師として生成AIを使うということ
　第0章　生成AIを使っていますか？
　第1章　生成AIの本質を理解する──原理とメカニズム
　　1.0　なぜ生成AIの原理とメカニズムの理解が必要か？
　　1.1　生成AIの基本概念
　　1.2　生成AIのテキスト単位「トークン」
　　1.3　生成AIのテキスト生成メカニズム
　　1.4　生成AIの原理を知る──これまでの進化の歴史
　第2章　生成AI全盛時代に人間が考える意味
　　2.1　生成AIは魔法か？ それともただの数式か？
　　2.2　人間が考えるということとは？
　　2.3　生成AIは人間を堕落させるのか？
　　2.4　医療で生成AIを使用してよいのか？
　　2.5　あなたは生成AIを活用する研修医を適切に指導できますか？
　　2.6　臨床におけるAI依存のリスク
　　2.7　臨床教育における適切な生成AI使用法
　　2.8　研修医として生成AIと向き合う──学習の加速装置
　　2.9　専攻医として生成AIを活用する──キャリア形成の効率化
　　2.10　ベテラン指導医への提言──変化を恐れず，本質を見据える
　　2.11　何をどこまで任せるか？──ケンタウロスとサイボーグ
　　2.12　生成AIを使いこなせ
　第3章　主要AIの全体像──構造と特性
　　3.1　ChatGPT
　　3.2　Gemini
　　3.3　Claude
　　3.4　NotebookLM
　　3.5　AIエージェント（Genspark，Manus，Skywork）
　　3.6　医療特化AI（MedGen Japan，OpenEvidence）
　　3.7　論文検索AI（Elicit，Consensus，SCISPACE）

第Ⅱ部　医師のための生成AI超活用術
　第0章　活用の前に絶対に押さえておきたいこと
　　0.1　生成AIの「噓」──ハルシネーションとその理由
　第1章　医師のための生成AI初期設定
　　1.1　推奨設定 1：学習されないように設定する
　　1.2　推奨設定 2：メモリ機能をオフにする
　　1.3　推奨設定 3：カスタム指示で生成AIを賢くする
　　1.4　推奨設定 4：よく使う指示のショートカット登録
　　1.5　推奨設定 5：Markdown記法を用いて入力する
　第2章　プロンプトの極意
　　2.1　プロンプトとは
　　2.2　プロンプトを構成する3つの要素
　　2.3　プロンプトの使い分け
　　2.4　プロンプトの極意：「アウトプット」を具体的にイメージする
　　2.5　プロンプトマル秘テクニック
　第3章　医師として生成AIを使いこなす──日常業務編
　　3.1　テキスト生成と翻訳への生成AIの活用
　　3.2　院内文書・ビジネスメール作成の効率化
　　3.3　データ分析と統計解析のサポート
　　3.4　画像からの文字起こし（OCR）と情報抽出
　　3.5　Excelデータからのグラフ作成と可視化
　　3.6　ポスターやイラストなどの画像生成
　　3.7　Web検索機能の活用と情報収集
　　3.8　プロジェクト機能とGPTs
　　3.9　Google Formの作成
　第4章　医師として生成AIを使いこなす──研究・論文編
　　4.0　医学系研究における生成AIの忖度問題とその対策
　　4.1　論文要約と抄読会への生成AIの活用
　　4.2　英文アカデミックライティングへの生成AIの活用
　　4.3　文献検索への生成AIの活用
　　4.4　論文執筆への生成AIの活用
　　4.5　MCPを使って生成AIを使い倒す
　　4.6　PubMed MCPをChatGPTで使う方法
　　4.7　統計解析への生成AIの活用
　　4.8　スライド作成への生成AIの活用
　　4.9　Vibe coding（Claude Code，Gemini CLI，Codex CLI）の始め方と文章執筆への応用
　　4.10　Vibe codingでChrome拡張を作ってみよう
　　4.11　ローカルLLMの導入方法とおすすめモデル
　　4.12　思考力向上ツールとしての生成AIの活用

付録
　おすすめのSNSアカウント
　コマンドプロンプト・ターミナルの使用方法
　MCPの手動設定

あとがき
索引

Column
　GPT-3がオープンソースにならなかった理由
　有料プランはどこから契約するのがお得？
　医療分野でDeep Researchは使える？
　生成AIに考える余裕を与える
　AIの使い分け
　入力してはいけない情報の具体例
　情報漏洩を心配するなら，まず行うべきこと
　プロンプト集ではない，プロンプトは簡単だ！
　ChatGPTの多言語対応
　Geminiを使ったGmail時短術
　Pythonと統計
　定番の統計ソフト
　便利なスクリーンショット方法
　生成AIの出力結果における文字化け対策
　Web検索に特化した生成AI
　RAGとは
　筆者おすすめの統計ソフト：EZR