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仕事を早く終わらせる為の生成AI活用術2026 〜資料作成・メール自動化からSKILL・自分専用アプリ開発まで、明日使える「型」を全部見せ〜
道北勤医協一条通病院
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投稿した先生からのメッセージ
ご覧いただきありがとうございます。難しい話は抜きにして、「明日ひとつ真似できるもの」を持ち帰っていただけるよう作りました。掲載しているプロンプトは、コピーしてそのまま使っていただいて大丈夫です。まずは一番「めんどくさい」業務をひとつ書き出すところから始めてみてください。ご質問・ご感想はX(@naitsuku_doc)のリプライやDMでいつでもどうぞ。
概要
「調べる・書く・まとめる・整える」。難しくはないけど、めんどくさい。医師の仕事時間を奪っているのは、実はこの4つです。本スライドは、民間医局コネクトセミナーで講演した内容をもとに、多忙な臨床医が生成AI(ChatGPT・Claude)に業務を任せるための「型」を、実際に毎日使っているプロンプト実例つきで解説します。
ちなみにこのスライド自体も、9割は生成AIが作成したものです。人間がやったのは、ちょっと言葉を直したくらい。同じ方法は学会スライドにもそのまま転用できます。
LLMがなぜ自信満々に間違えるのか(ハルシネーション)、どう防ぐのかという仕組みの話から始めて、抄読会スライドの骨子・断りメールの下書き・学会発表の骨子・臨床研究のPECO整理まで、コピーしてすぐ試せるプロンプトを4本掲載。さらに、毎朝のメール下書き自動化・時間外集計などの定期タスク、一度教えれば一言で書類が仕上がるSKILL活用、そしてコードが書けなくても作れる「訪問ルート最適化アプリ」「在宅レセ事務ナビ」といった自分専用アプリの実例まで紹介します。
この中から皆さんが興味をもって、なにかひとつやってみようと思うものが見つかることを祈って。
本スライドの対象者
医学生／研修医／専攻医
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生成AI活用術の基本と導入
#1.
民間 医局 コネ クト セミ ナ ー 仕事を早く終わらせる為の 生成AI活用術 2026 ChatGPT・Claudeの基本から、資料作成・自分専用アプリまで。 2026年7月29日（水）20:00 - 21:00 西村 涼 道北勤医協 一条通病院 内科・総合診療科／在宅医療部 部門長
#2.
S P E AK E R 西村 涼 道北勤医協 一条通病院 内科・総合診療科 ／ 在宅医療部 部門長 旭川医科大学卒業 医師7年目 総合診療医 KAMUI総合診療プログラム 指導医 藤田医科大学 総合診療プログラム 指導医 Mediative株式会社 ＃バンドマン Chief Communication Officer ＃医学教育 ＃臨床推論 ＃AI活用
#3.
みなさん、生成AI 使ってますか？
2025年の振り返りとAIの進化
#4.
2025年の振り返り VOL .1 VOL .2 VOL .3 病棟編 勉強編 自動化編 生成AIの原理、ハルシネーション 論文検索と臨床疑問の解き方。有 GPTs・定時タスク・外部連携。AI 、RAG、プロンプトの基本。まず 料版と無料版で何が変わるのか。 に勝手に働いてもらう入口。 は「仕組み」から。 3回を通じて伝えたいことは、いつも同じです。
#5.
この数ヶ月で、AIは「できること」が変わった 会話のまま、書類が出てくる 決まった時刻に、勝手に動く 話しながら直して、Word・Excel・ 一度設定すれば、こちらが忘れていても、毎 PowerPointのファイルとして出せる。 朝・毎週の作業を自動で進めてくれる。 手順を「型」として覚える 外のサービスと、つながる 一度教えた書式ややり方を保存しておき、次 メール・予定表・ファイル置き場などを行き 回からは一言で呼び出せるようになった。 来しながら、続きの作業まで任せられる。 2026年7月時点。ChatGPTも、Claudeも、かなり自律性が進化した
#6.
今日のゴール G O AL 01 G O AL 02 G O AL 03 仕組みを知る 明日から使う 未来を覗く LLM・ハルシネーション・RAG。 資料作成・メール・定期タスク・ コードが書けなくても、自分専用 なぜ間違えるのかが分かると、任 SKILL。医師の実務に効く「型」 の道具をAIに作ってもらえる。そ せ方が変わります。 を持ち帰ります。 の入口までご案内します。 全部覚えて帰る必要はありません。明日ひとつ試すものが見つかれば十分です。
生成AIの実務での活用法
#7.
グランドルール 質問は、思い浮かんだ瞬間にチャットへ 後でまとめて聞こうとすると、たいてい忘れます。一言で構いません。 実用例・アイデアも、どんどんチャットへ 「うちならこう使えそう」の一言が、他の参加者のヒントになります。 いいなと思ったら、リアクションを 画面の向こうの反応は講師には見えません。ぜひ押してください。 リスナーは仲間。批判ではなく提案を 全員が「明日から使える何か」を持ち帰ることをゴールにします。 聞くだけの1時間ではなく、一緒に手を動かす1時間にしましょう。
#8.
Agenda 01 生成AIの基本 LLM・ハルシネーション・RAG・プロンプト設計 02 実務で使える実用例 資料作成・メール・定期タスク・SKILL、学会発表と臨床研究 03 ちょっと慣れたアナタへの応用編 Claude Code・Codexで、自分専用アプリを作る 04 まとめ 明日からの3ステップとご案内 前半で仕組みの理解を、後半で「明日やること」をお持ち帰りいただきます。
業務改善と生成AIの基本概念
#9.
今日はあえて細かな設定方法までは書いてません POI N T 0 1 POI N T 0 2 POI N T 0 3 今日は「事例」を 分からない操作は でも大体は代わりに 中心に AIに聞く AIが設定してくれる 画面のどこを押すかという操作の 「◯◯のやり方を教えて」と聞け 操作を言葉で伝えるだけで、AI自 細部までは、時間の都合で扱いき ば、手順を一つずつ丁寧に説明し 身がその場で済ませてくれる場面 れません。 てくれます。 も増えています。 AIに聞いて、色々教えて（やって）もらって、便利さを実感してみてください
#10.
業務改善と生成AIの基本 LLM・ハルシネーション・RAG・プロンプト、4つのキーワード 01
#11.
その業務、こんな「めんどくさい」はありませんか？ S E AR C H W RI T E R EP E A T F O R M AT 調べる 書く まとめる 整える ガイドラインの該当箇 依頼文も返信文も、書 同じ集計・同じレポー 書式や体裁を整える作 所を探すだけで、30分 き出しの一行がなかな トを、また今月もゼロ 業のほうに、思考の時 が溶ける。 か決まらない。 から作る。 間が奪われていく。 どれも「難しい」のではなく「できるけどめんどくさい」というのがミソ。
#12.
解消のカギ 解消のカギは、その「めんどくさい」の 内容を詳細に言語化すること。
生成AIの原理とハルシネーション
#13.
「めんどくさい」場所がわかると、AIに任せられる D R AF T R ES EA RC H R O U TI N E 下書きを任せる 調べ物を任せる 繰り返しを任せる ゼロから一行目を書く負荷が消え 探す時間ではなく、判断する時間 毎回同じ手順を教え込ませて、一 る。人間が推敲し完璧な原稿に。 に使う。そのうえで怪しい出典は 度教えれば二度と説明しなくてい 自分で確認する。 いようにする。 自分の作業で詰まっている場所（ボトルネック）を解消すると効率化は加速する
#14.
ちなみにAIって どんな原理で動いてるの？ 最初から完了まで全部まかせたらだめ？
#15.
生成AIは「超」優秀なアシスタント S E AR C H E N G IN E G EN E R AT IV E AI 検索エンジン 生成AI リンク1、リンク2、リンク3… 情報を文脈でつなぎ、文章を生成する 情報の「ありか」を返してくれる 要約・比較・言い換えまで一度に 読む・選ぶ・まとめるのは自分 こちらの状況に合わせて書き分ける 探す時間は自分持ち。まとめるところまでやってくれるのが生成AIです。
#16.
生成AIの原理：次の言葉を「確率」で選ぶ 「今日の東京は晴れですか？」 実際に晴れているとき 晴れ 60% 曇り 20% 雨 15% 不明 5% → 最も確率の高い「晴れ」を出力する。このときは、たまたま正解。
#17.
生成AIの嘘：ハルシネーション 「今日の東京は晴れですか？」 実際は曇り。AIは今日の空を知らない 晴れ 60% 曇り 15% 雨 15% 不明 10% → 確率だけで判断し、「晴れです！」と自信をもって誤答する。
#18.
自分で確認してくれる生成AI：RAG 「今日の東京は晴れですか？」 実際は曇り。AIが先に天気情報を検索してから答える 曇り 95% 晴れ 2% 雨 2% 不明 1% → 外部データで確率を計算し直し、「曇りです」と正しく回答する。
#19.
とはいえ確率は確率 突拍子もない回答や命令無視を 完全には0にはできない
#20.
なので使う上では、絶対的なルールがある R UL E 0 1 R UL E 0 2 R UL E 0 3 個人情報は入れない 出力は「下書き」 責任は人間が負う 匿名化しても、組み合わせで個人 AIが出したものを、そのまま使わ 最後に判断し、責任を負うのは常 が特定されうる情報はNG。 ない。必ず人の手で書き直す。 に人間（Human-in-the-Loop）。 迷ったら「これを紙に印刷して院外に置けるか」で判断するといい。
医師の実務に役立つ実用例
#21.
AIと更にうまく付き合っていく方法＝プロンプト あなたは救急専門医です。70代男性、2型糖尿病の既往がある患者さんが発熱で救急 搬送されてきます。考えられる鑑別疾患を緊急度の高い順に10個挙げ、それぞれにつ いて聴取すべき重要な病歴と身体所見を簡潔に示してください。 役割 コンテキスト タスク フォーマット 誰として答えるか どんな状況なのか 何をしてほしいか どう出力するか 4つを埋めるだけで、AIの精度がかなりかわります（プロンプトエンジニアリング）
#22.
結局、どのAIを使えばいい？ 月 $ 20 月 $ 20 月 2 ,9 00 円 ChatGPT Claude Gemini 使う人が多く、情報も集めやすい 長い資料を丸ごと読ませたり、丁 GmailやDocsの中にそのまま組み 。音声・画像・GPTsまで機能が幅 寧な文章を書かせるのに強い。 込まれ、乗り換えの手間がない。 広い。 今回の内容は、ChatGPTとClaudeのどちらでも問題なく実践できます。 Geminiはちょっと頭の良さという点で難あり・・・
#23.
医師の実務に使える実用例 4本の柱と、学会発表・臨床研究への広げ方 02
#24.
今回紹介する、毎日使ってるにしむらのAI活用 P I LL AR 0 1 P I LL AR 0 2 P I LL AR 0 3 P I LL AR 0 4 資料作成 メール対応 定期タスク SKILL活用 Word・Excel・PPTを 返信の下書きまで用意 決まった時刻に、AIが 一度教えれば、次回は 、会話しながら作る。 しておき、送信ボタン 勝手に動いてくれる。 一言だけで仕上がる。 だけ人が押す。 ①②はその場の作業。③④は繰り返しごと覚えさせる。任せる範囲が広がります。
メール対応の自動化と実例
#25.
① 資料作成術 WOR D EX CEL P O W E R P O I NT I M AG E 文書 表計算 スライド 図・画像 依頼文・説明文書のた 当直表もデータの推移 抄読会・学会発表の骨 説明用のイラストや図 たき台が、条件を伝え も、集計からグラフ作 子を、1本の流れに組 解も、一言だけでたた るだけで出る。 成まで会話だけで。 み立てる。 き台が出てくる。 白紙から書き始める時間がなくなる。これは確実に、毎日使っています。
#26.
実はこれも9割AIで作っています 人間はちょっと言葉を直したくらい 学会スライドなどにも転用可能です
#27.
実例プロンプト①：抄読会スライドの骨子 あなたは総合診療の指導医です。院内の抄読会で、初期研修医向けにこの論文を15分 で紹介します。臨床でどう使えるかを重視したいです。発表の骨子を、背景・PICO ・結果・限界・明日からの一歩の5部構成で組み立ててください。各パートはスライ ド1枚ぶん、3行以内の箇条書きにしてください。 役割 コンテキスト タスク フォーマット 誰として答えるか どんな状況なのか 何をしてほしいか どう出力するか 誰を対象に、どんな場所で発表するかが入っていると回答の質が上がります
#28.
② メール対応 S T E P 01 S T E P 02 S T E P 03 S T E P 04 受信箱を確認 文体を再現 下書きに保存 確認して送信 AIが受信メールを読み 過去のやりとりから、 Gmailの下書きに、返 読んで、直して、最後 、返信が必要なものだ 自分の言い回しを学ん 信案がそろった状態で に送信ボタンを押すの けを選び出す。 で再現する。 置かれる。 は人間の仕事。 「返信しなきゃ」が頭に残る時間が、そのままゼロに近づく。
#29.
西村の実例：メール下書きの自動化 毎朝、受信箱をAIが確認する 返信が必要なメールだけを選び出し、それ以外には触らない。 自分の文体で、下書きが用意される 過去のメールの言い回しを参照するので、書き直す量が少なくて済む。 Gmailの下書きフォルダに保存される 送信は必ず自分の手で。読まずに送ることは、絶対にしない。 頭の中の「未返信」が減っていく 返信が、書く作業から「読んで判断するだけ」の作業に変わった。 AIが書き、人が読んで送る。この作業で、毎朝の30分が浮きました。
#30.
実例プロンプト②：断りメールの下書き あなたは私の秘書です。相手は院外の講演依頼の担当者で、日程が合わずお断りする 場面です。過去のやりとりは下に貼ります。丁重にお断りしつつ、次の機会につなが る代替日程を2つ提案する返信文を書いてください。300字程度で、そのまま送れる本 文だけを出力してください。 役割 コンテキスト タスク フォーマット 誰として答えるか どんな状況なのか 何をしてほしいか どう出力するか
定期タスクの自動化と運用例
#31.
外部アプリをつなぐとより便利になる ClaudeやChatGPTでGmailを見る設定にするとより自分に合った回答を作れる
#32.
③ 定期タスク D AI LY W E E KL Y / M O N T HLY SET ON CE 毎朝のリサーチ 定期レポート 設定は一度だけ 気になる分野の新着や予定が、起 週次・月次の振り返りや集計を、 一度組めば、あとは黙って動き続 きた時にはまとまっている。 決まった形で自動作成。 ける。こちらが忘れていても。 「決まった時間のルーチンがめんどくさい」場合には定期タスクが便利
#33.
西村の定期タスク運用例 1日のブリーフィング 毎朝 7:00 予定とタスクを1枚にまとめて自動生成 週次の振り返り 毎週 日曜 20:00 その週の記録から、振り返りを自動作成 新着論文のウォッチ 週次 気になる分野の新着を、自動で拾い集める 業務改善レポート 毎月 15日 気づいた改善点を整理したレポートを自動生成 残業時間の集計 毎月末 勤務記録から、時間外を自動で集計 どれも、以前は「気づいたときに手でやっていた」ものばかりです。
#34.
④ SKILL活用 S T E P 01 S T E P 02 S T E P 03 書式を渡す 書き方を一度教える 次回からは一言で いつも使っているWord・Excelの どこに何を書くか、注意点は何か 「〇〇の学会出張申請書いて」だ ファイルを、そのまま渡すだけ。 。説明するのは一度きり。 けで、下書きが仕上がる。 毎回ゼロから書式を確認する手間が、まるごとなくなる。
学会発表と臨床研究デザイン
#35.
西村のSKILL活用例 病院規定のフォーマットに沿って時間外届け出を作成させる 出退勤ログを確認しルールに従って自動記入してくれる。 医療安全委員会のニュースレターを決まった様式で作成 どの位置にどんな写真をつかって、どんなロゴを配置するかなど 決まった様式のスライドを毎回作成 今回のセミナーのスライドのデザインもSKILLとして保存してある 教えるのは一度だけ。あとはいつ呼び出しても同じ精度で仕上がります。
#36.
ご質問より：学会発表と、臨床研究デザイン ここまでの使い方 ここからの使い方 AIに「作らせる」 AIと「一緒に考える」 こちらが答えの形を決めて渡す 答えの形が、まだ決まっていない 資料・メール・書類の下書きを任せる 問いを言葉にするところから相談する 学会発表のスライドも、この延長線上 臨床研究のデザインは、こちらが向く 「作らせる」と「一緒に考える」。同じAIでも、任せ方がまるで違います。
#37.
学会発表スライドのうまい作成のしかた 時間と枚数を、先に書く 骨子 → スライド → 原稿 「発表7分・スライド10枚」。先に渡すと、詰 一度に全部作らせない。骨子を直してから次 め込みすぎの骨子が出てこない。 に進むほうが、結局速い。 想定質問を10個出させる 図表の作成もおてのもの 半分は自分では思いつかない角度から来る。 グラフの体裁づくりは任せてよい。数字その ここがいちばん効く。 ものはAIに作らせない。 発表の練習相手にもなる。想定質問リストも作っておくと安心感がすごい
#38.
実例プロンプト③：学会発表の骨子 あなたは内科学会地方会の発表指導に慣れた指導医です。一般演題の口演で、発表7 分・質疑3分。スライドは10枚以内に収めたいです。この症例で伝えたい要点を下に1 文で書きます。発表の骨子と、想定質問を5つ挙げてください。骨子はスライド1枚に つき見出し1行と箇条書き3行以内。想定質問は質問と答える方針を1行ずつ。 役割 コンテキスト タスク フォーマット 誰として答えるか どんな状況なのか 何をしてほしいか どう出力するか 匿名化した症例情報を添付するように！個人情報は流出させない！
#39.
臨床研究：AIを「壁打ち相手」にする S T E P 01 S T E P 02 S T E P 03 S T E P 04 言語化する PECOに整理 先行研究 実現できるか 「なんとなく気になる 観察研究ならPECO、 似た問いが既にあるか 自施設の症例数で答え 」を、AIに質問されな 介入ならPICO。埋まっ 探す。無いなら、なぜ が出る問いか。ここで がら1文にする。 ていない箱が、そこで 無いのかまで考える。 大半がふるいにかかる 見える。 。 答えをもらう相手ではなく、言葉を出させる相手。ここが「作らせる」との違い。
AIを活用したアプリ開発とまとめ
#40.
実例プロンプト④：もやもやをPECOに落とす あなたは臨床疫学の専門家で、私の研究相談に乗る立場です。市中病院の総合診療科 。該当しそうな症例は年50例ほどで、統計の専門家はいません。下の臨床疑問を PECOに整理し、Pが広すぎないか、Oが本当に測れるかを指摘してください。PECO の表と、確認したい点を3つまで。足りない情報は、埋めずに質問で返してください 。 役割 コンテキスト タスク フォーマット 誰として答えるか どんな状況なのか 何をしてほしいか どう出力するか 「足りない情報は質問して」の一言があるとAIの想像力の暴走を防げます。
#41.
壁打ちで気をつけること 挙がってきた文献が、実在しないことがある 著者・雑誌・年まで本物らしく並ぶ。PubMedで現物にあたるまで、一件も信じない。 「先行研究はありません」も、そのまま信じない 無いことの証明はAIには出せない。検索式を自分で組み直して、もう一度確かめる。 デザインの最終判断は、指導医と倫理委員会 AIの提案はあくまで相談のたたき台。実施の可否は、人が集まって決める。 AIの出力はたたき台。最終的な判断と責任は、人間が負う。
#42.
応用編 Claude Code・Codexで、自分専用のアプリを作る 03
#43.
AIへの任せ方のレベルは、3段階ある S T E P 01 S T E P 02 S T E P 03 頼む 覚えさせる 作ってもらう その場の作業を、一回ずつ任せる 繰り返す手順を、型にして渡す。 型で足りない分は、道具ごと作る ③定期タスク アプリ開発 。 ①資料作成 ②メール対応 ④SKILL活用 自分を楽にするだけでなく、組織を楽にするためにはアプリ化を考えてみる
#44.
アプリを作ってもらうと、できる幅が一気に広がる これまで これから AIを「使う」 AIに「作ってもらう」 用意された機能の中から選ぶ 「こう動いてほしい」を会話で伝える できることは、ツール側が決める 自分の業務に合わせた道具ができる 足りないところは自分が我慢する コードが書けなくても始められる 既製品に自分を合わせるのではなく、自分で道具をつくる時代へ。
#45.
実例①：訪問ルート最適化アプリ「巡回路」 訪問先を登録する 住所・郵便番号・地図のピン、どれからでも登録できる。 最短で回れる順番を、自動で計算する Google Routes APIが、移動時間が最小になる順路を算出。 地図に色分けで表示し、ナビも起動できる 区間ごとに、Googleマップのナビへそのまま渡せる。 病院を出発点・帰着点として固定できる 実際の動き方に合わせて、始まりと終わりを決められる。 毎朝ホワイトボードの前で悩んでいた「回る順番」が、10秒で決まります。
#47.
実例②：在宅レセ事務ナビ 01 02 03 在医総管・施医総管の点数計算 病名・ICD-10のあいまい検索 薬価・一般名の検索 04 05 06 医療保険／介護保険の振り分け 公費・高額療養費の早見表 摘要欄コメントコードの検索 「これ何点だっけ」で手が止まる時間を、まとめて潰しにいきました。
#49.
自前のホームページを用意することもできる kamuigp.com をアドレスバーへ入力を！
#50.
可能性は無限大 とりあえずAIに「◯◯ってできる？」 と聞けば大体やってくれる
#51.
まとめ 明日からの3ステップと、Xのご案内 04
#52.
本日のまとめ 生成AIは、多忙な医師の思考パートナー 調べる・書く・繰り返す。判断以外の負荷を、引き受けてもらう。 まずは1つの「型」を、真似るところから 資料作成・メール・定期タスク・SKILL。全部やる必要はない。 コードが書けなくても、道具は作れる 自分ひとりが助かる小さなアプリから始められる時代になった。 最後に確認するのは、必ず人間 AIの出力はたたき台。判断と責任は人が負う（Human-in-the-Loop）。 4つに共通しているのは、「判断は人、作業はAI」という一本の線です。
#53.
明日からAIを使える3ステップ 01 今日出てきた例を1つ、そのまま真似る プロンプトも使い方も、コピーして試すところから始めていい 02 自分の一番「面倒」な業務を書き出す 何にいちばん時間を奪われているか。一文にできれば、半分は終わり 03 週に1つ、AIに任せる範囲を広げる 定期タスク、そして小さな道具づくりへ。少しずつ広げていこう 今日いちばん「面倒だ」と思い出した業務が、あなたの第一歩です。
#54.
続きは、Xで発信しています @naitsuku_doc 街と病院の幸せをつくる総合診療医として、AI活用や仕組みづくりを発信中 ご質問・ご感想は、ぜひリプライで教えてください。
#55.