| Lv1使う 使う医師（入口） ChatGPT / Claude / Gemini / NotebookLMに抵抗なく触れ、文書作成・論文読解・調べ物といった「カルテの外の業務」で毎日使っている。AIの出力を鵜呑みにせず、自分の専門知識で検証する習慣がついている。 | - 患者説明文書・紹介状の下書き・回答文のドラフト作成（PHIを入れない形で）
- 抄読会の論文をNotebookLMに読ませ、引用付きで質問する
- Deep Researchで臨床疑問・学会準備の調査レポートを作る
- ガイドラインPDF・スライド画像・検査結果のスクショを読み込ませて使う
- 基本プロンプト型（目的／役割／条件／出力形式）で指示の質を安定させる
- 用途別アシスタント（Claude Projects / GPTs / Gem）を使い分ける
| - AIの出力に含まれる医学的な誤りを、1つ以上自分で見破って修正したことがある
- 抄読会・勉強会の論文をNotebookLMやAIで読解・要約したことがある
- 患者説明資料や院内文書のドラフトをAIで作ったことがある
- Deep Researchで調査レポートを作ったことがある
- PDFやスクショを読み込ませる使い方を日常的にしている
| - ChatGPT / Claude / GeminiのチャットUI
- NotebookLM
- 各種Deep Research
- Claude Projects / GPTs / Gem
- AI議事録・音声入力ツール
| - Claude Code（またはCodex / Cowork）に一度触れ、小さな作業を一往復してみる
- 自分の業務のうち「繰り返している作業」を10個書き出す
- ターミナルへの心理的抵抗をなくす（怖くないことを体験で知る）
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| Lv2任せる 使う医師（完成形） Claude Code / Codexを自分のPCで動かし、研究データの集計・学会スライド・文書整形・リサーチから執筆までといった「カルテ非依存の医師業務」を、指示一つで任せられる。 | - 匿名化済み研究データ（CSV / Excel）の集計・作図・統計の下ごしらえ
- 学会発表・勉強会スライドの生成（構成からビジュアルまで）
- 医療図解・Visual Abstract・患者説明図の画像生成
- リサーチ→構成→執筆までの一連のライティング
- ファイル整理・書式変換・繰り返し作業の自動化
| - Claude Code（またはCodex）を自分のPCで動かしている
- 匿名化済みデータの集計・可視化を任せたことがある
- 学会・勉強会スライドをAIエージェントと作ったことがある
- リサーチから執筆までの一連の作業を任せたことがある
| - Claude Code / Codex（Claude Cowork）
- 画像生成AI（Nano Banana / GPT Image等）
| - Skillsで自分の作業手順を「型」として保存する方法
- MCPの基本（業務ツールを1つ連携してみる）
- スケジュール機能での定期実行（例: 専門領域の論文ウォッチ）
- Vibe Codingの基本（動くものを作る最初の体験）
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| Lv3広げる 広げる医師 自分の業務手順をSkillsとして再現可能な型にし、同僚・医局・チームへ共有できる。論文ウォッチや定例資料づくりを定期実行で回し、簡単なツールを作って科内で使ってもらうところまでできる。 | - 業務手順のSkill化（例: 抄読会資料の型、症例報告の下書きの型）
- 作ったSkills・設定を同僚や医局メンバーに共有する
- スケジュール機能での定期実行（例: 毎朝の専門領域論文ウォッチ→要約通知）
- MCPで複数ツールをまたぐワークフローの自動化
- 教材・解説動画の生成（科内勉強会・患者説明向け）
- 簡単なツール（当直計算・学習ドリル等）を自作し、科内に公開する
| - 定型業務を1つ以上Skill化して繰り返し使っている
- 自作のSkillや型を同僚・医局メンバーに共有した
- MCPで業務ツールを1つ以上連携している
- 定期実行（論文ウォッチ等）を運用している
- 小さなツールを作って科内・チーム内で使ってもらった
| - Claude Code / CodexのSkills・スケジュール実行
- 複数MCPの組み合わせ
- Vercel等での簡易デプロイ
| - DB・認証・バックエンドの基礎
- 外部公開に必要なセキュリティの基礎（医療者向けの勘所）
- 課題定義→仕様書→MVP→改善というサービス開発の型
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| Lv4公開する 作る医師 DB・認証・バックエンドまで設定したツールを構築し、施設の外の医療者に公開できる。PHIゼロ設計を前提に、デモ公開→フィードバック→改善のサイクルを回せる。 | - 他の医療者が使うツール（学習ドリル・計算ツール・業務支援）の構築と運用
- 課題定義→仕様書→MVP→改善のサイクルでの開発
- DB・認証を設定した上での外部公開（PHIを扱わない設計で）
- Claude Code（設計・粗づくり）とCodex（仕上げ・デバッグ）の工程での使い分け
| - 他の医療者が使うツールを構築・公開し、実際に使われている
- DB・認証を設定したサービスを外部公開した
- 仕様書を書いてからMVPを作る、という順序で開発したことがある
- Claude CodeとCodexを工程で使い分けている
| - Claude Code / Codexの併用
- Supabase / Vercel（DB・認証・公開）
- Claude Design / Figma
| - ニーズ検証（プロトタイプでの需要確認）とビジネスモデル設計
- 研究化する道筋（ツール→データ→学会発表・論文）
- 組織導入の設計（ガバナンス・教育・段階展開）
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| Lv5創る 創る医師 AIをコア価値とする事業・サービス・研究を立ち上げ、収益化または学術的成果まで自走できる。個人のスキルを組織・社会の仕組みに変える段階。 | - AIがコア価値となる医療系サービス・事業の立ち上げ
- プロトタイプ→ニーズ検証→販売・マーケ検証までの自走
- 病院・診療科へのAI導入設計（ガバナンス・人材育成・段階展開）
- ツールや実践を研究化し、学会発表・論文として出す
- エンジニア・共同創業者と設計レベルで議論する
| - AIをコアにしたサービス・事業・研究プロジェクトを立ち上げた
- 試作から販売（または施設導入・研究発表）の検証まで自分で回した
- 収益モデルまたは研究計画を設計・運用している
- 組織（科・病院・法人）へのAI展開を設計・実行した
| - 本番級の開発体制（Claude Code / Codex）
- クラウド基盤
- マルチエージェント構成
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