2026年、こんな使い方をしている 、 AI活用医師のリアルな1日
「AIを使っていますか？」という問いの立て方が間違っている
2026年に「AIを使っていますか？」と聞くのは、「スマートフォンを使っていますか？」と聞くのと同じくらい的外れになりつつある。
問うべきは「どう使っているか」だ。
以下は、複数の医師の実際のAI活用パターンから再構成した3つのロールモデルだ。特定の個人ではなく、「こういう使い方をしている医師たちがいる」という複合像として読んでほしい。
ロールモデル1：小児科医 / 外来中心
朝：通勤（30分）
NotebookLMを使ってガイドライン音声学習
前夜に読めなかった論文2本と、改訂されたワクチンスケジュールをNotebookLMにアップロードしておいた。アプリを開いて「音声オーバービュー」を再生する。2人のAIが対話形式でポッドキャストを読み上げてくれる。
「電車の中でガイドラインを読む時代は終わった。今は聴きながら移動する。内容の深さは変わらない。むしろ散歩中にも聴けるから総インプット量が増えた」
外来（9:00〜12:30）
Claudeで患者説明文書を即生成
1型糖尿病と診断されたばかりの8歳の子どもの親御さんに説明する。事前に「8歳の子どもと保護者向け、1型糖尿病の初回説明資料をA4 1枚で」とClaudeに作らせた文書を手直しして印刷しておいた。
「以前は毎回ゼロから書いていた。今は5分で90点のものができるから、残り10分で患者ごとに追記するだけ。むしろ以前より丁寧な資料が毎回できる」
HOKUTOで薬剤確認
新生児の処方で用量に迷ったとき、HOKUTOで添付文書を確認する。これは以前から変わっていない。
Perplexityでファクトチェック
患者の親から「このサプリメントが自閉症に効くとSNSで見た」と言われた。その場でPerplexityに「自閉症スペクトラム障害 サプリ エビデンス」と入れて、引用付きで「現時点でエビデンスはない」と確認。その引用を親御さんに見せながら説明した。
「憶測で否定するより、引用を見せながら話せる。時間もかからない」
昼休み（12:30〜13:30）
Claudeで午後のカンファ資料準備
月1回の抄読会。読んできた論文の要点をClaudeに「批判的吟味の観点で5点まとめ」させる。それを見ながら自分の意見を追記する。
「Claudeが指摘した『この研究のバイアス』を自分が見落としていた。教えてもらう感覚。でも最後は自分で確認する」
午後外来（14:00〜17:00）
基本的には午前と同じ流れ。
CURB-65計算機を自作して院内に共有
以前、肺炎の重症度評価で毎回スコアを手で計算していた研修医がいた。Claude Artifactsで「CURB-65スコア計算機を作って」と頼み、できたWebアプリのURLを医局のSlackに貼った。今は全員がそのURLを使っている。
「作るのに10分かかった。今まで何でなかったんだろう」
夜：退勤後（19:00〜21:00）
NotebookLMで専門医試験の準備
専門医試験まで3ヶ月。各疾患のガイドラインと過去問解説をNotebookLMに入れて、チャット欄で問題演習している。
「自分がアップロードした資料からしか答えが出ないので、答えの根拠が確認できる。マーカーじゃなくて、AIとの対話で勉強している感覚」
ロールモデル2：総合内科医 / 研究・論文も書く
朝：病棟回診前（7:30〜8:30）
Claudeで当直引き継ぎメモを精査
夜間担当医からの申し送りをClaude に入力して「この患者の次の24時間で確認すべきこと、上位3つ」を出力させる。
「自分が見落としていた視点を出してくれることがある。対話形式で思考を整理するツールとして使っている」
OpenEvidenceで最新エビデンスを確認
入院中の患者で「免疫チェックポイント阻害薬の心筋炎、現時点のエビデンスは？」が気になった。英語でOpenEvidenceに質問する。PubMedの最新論文を引用しながら回答が来る。
「カルテを書きながら、別タブでOpenEvidenceに質問する。以前UpToDateを使っていたのと同じ感覚。でも自然言語で聞けるのが違う」
病棟（8:30〜13:00）
Claudeのカスタム指示を設定済みのProjectを使用
「このProjectにはICU管理のガイドラインと自科のプロトコルが入っている。患者情報は個人情報除去済みの匿名情報で入力する。Projectが背景知識を持っているので、短い質問でも文脈をわかってくれる」
午後：論文作業（14:00〜18:00）
NotebookLMで関連論文を横断整理
今書いている論文に関連する30本の論文をNotebookLMに入れてある。「この文献群から、自分の研究との差分を教えて」「この研究の限界として何を書くべきか」と質問する。
「30本を全部読んでから論文を書いていた。今は全部入れてから対話する。読む時間と考える時間の割合が逆転した」
Claudeで考察の下書き
英語論文の考察ドラフトをClaudeで作る。「この結果をこう解釈した、この先行研究との比較を含めて英語で考察を書いて」と指示する。
「0から書くより、60点のドラフトを修正する方が圧倒的に速い。私の思考をClaudeが文章にしてくれる感覚」
Perplexityで引用確認
Claudeが生成した考察の中に引用が正確か怪しいものがある。Perplexityに具体的な論文名で確認を取る。
「Claudeのハルシネーションをここで潰す。必ずやっている」
夜：研究仲間とのオンライン会議（21:00〜22:00）
「最近のAI活用を共有する習慣ができた。先月は誰かがAIで統計解析のRコードを自動生成する方法を教えてくれた。お互いの使い方を見て、知らなかった活用法を知ることが一番早い」
ロールモデル3：外科系研修医（後期1年目）
特徴：「指導医に聞きにくいことをAIに聞く」
外科系研修医の最大の悩みは、忙しい指導医に質問しにくいこと。「この程度のことを聞いたらバカにされる」という恐れは今も昔も変わらない。
「AIはどんな質問にも怒らない。「これ基本的なことですか？」と聞いても答えてくれる。指導医に聞けない分野の底上げをAIでやっている」
術前の準備
Claude で術前評価プロトコルを確認
「この患者の術前評価で抜けていないか確認したい」と、術前情報（個人情報除去済み）をClaudeに入れて確認する。指導医に提出する前の「自己チェック」として使う。
当直中
Claude の「急変予測・患者安全チェック」プロンプト活用
「何か変だ」と感じた患者について、このプロンプトを使って構造化する。NEWS2スコアを計算し、最悪シナリオ3つを出力させる。
「上級医への報告前に、自分の頭を整理するために使っている。ぐちゃぐちゃだった思考が整理されて、上級医への報告がコンパクトになった」
手技の自己学習
「動画で見た手技の文字起こしをClaudeに入れて、手順のチェックリストを作ってもらう。印刷して見ながら練習する」
反省と限界
「AIに頼りすぎると自分で考えなくなる気がする。そこは意識している。答えを出してもらうのではなく、自分の考えを整理するために使う、という使い方を心がけている。答え合わせに使う感覚」
3つのロールモデルから見えること
共通点
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AIは「思考の補助」として使っている 診断・治療の決定はあくまで自分で行う。AIは「見落としがないか」「この方向性は正しいか」の確認ツール。
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「ファクトチェックは必ずやる」 Claudeが生成した文章の引用は必ずPerplexityやPubMedで確認する。これが習慣になっている。
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患者情報は匿名化してから入力 個人情報（氏名・生年月日・患者ID）は必ず除去する。これは全員共通のルール。
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複数ツールを使い分けている ChatGPTだけ、Claudeだけ、ではなく、作業ごとに最適ツールを選んでいる。
違い
- 若手（研修医）：「聞きにくいことを聞く相手」「思考の整理」
- 中堅（専門医）：「効率化」「品質向上」「論文執筆」
- 上級（指導医・研究者）：「院内ツールの整備」「教育への活用」「研究加速」
あなたの「最初の一歩」はどこか
このロールモデルを読んで「自分には全部無理」と思った人は、一つだけ選んでほしい：
通勤中に聴く派 → NotebookLMの音声ポッドキャスト 今日、よく参照するガイドラインのPDFをNotebookLMに入れてみる。
患者説明に時間をかけている人 → Claudeの説明文書作成 「〇〇を新たに処方された患者向けの説明資料をA4 1枚で」と試してみる。
難しい症例で悩んでいる人 → Claudeの鑑別診断プロンプト Hoshizuの「マスター診断推論エンジン」を使ってみる。
論文を書いている人 → NotebookLMで関連文献を整理 今読んでいる論文10本を入れてみる。
当直・夜間対応が不安な人 → Claudeの急変予測チェック 「何か変だ」と感じたとき、Hoshizuのプロンプトを一度試してみる。
AIを「使う」ことよりも「どう使うか」を知ることの方が、2026年の医師には価値がある。
このサイト（Hoshizu）は、その「どう使うか」の答えを提供することを目的としている。