で、明日から何を触る？

最後に作るのは、ツールの買い物リストではありません。安全に試し、続けるかを判断する手順です。

この講座の試行では、実患者の情報を使いません。公開情報か架空データだけを使います。診療へ入れる判断は、個人では行いません。

先に、停止条件を書く

始める前に、止める条件を決めます。出典を確認できない。重要な事実を省く。同じ入力で結論が大きく揺れる。修正に元の作業より時間がかかる。データの保存先や二次利用を説明できない。このどれかが続けば止めます。

目的も一つに絞ります。「論文の要点を構造化する」「架空の退院説明を読みやすくする」のように、良し悪しを比較できる作業を選びます。診断や投薬の決定を任せる試行にはしません。

7日で、使えるかを確かめる

1日目に、目的、従来の手順、停止条件を一枚に書きます。2日目は、公開情報か架空データで代表例を5件作ります。3日目は、曖昧な指示、欠けた情報、似た用語を入れ、壊れ方を探します。

4日目は、先に作った自分の回答とAIの出力を比べます。5日目は、入力と確認手順を一度だけ直します。6日目は、新しい例で再試行します。7日目に、続けるかを決めます。

この7日間は、本講座が提案する運用プロトコルです。研究で有効性が確立した日数ではありません。

速さだけで採点しない

品質は、重要な情報の抜けと、修正後の正確さで見ます。安全は、停止条件への到達、危険な断定、出典の追跡可能性で見ます。時間は、準備、生成、確認、修正の合計です。再現性は、別の日や別の担当者でも同じ手順で評価できるかです。

点数を一つに合算しません。速いが危険、正確だが確認が重い、という違いを残します。何が悪かったかを残すことが、次の試行に効きます。

1枚の試行計画

次の枠をコピーし、試行を始める前に埋めます。空欄が残る場合は、まだ始めません。

目的:
従来の手順:
入力する資料:
AIに任せる範囲:
人が確認する範囲:
停止条件:

品質（抜け・誤り・修正後の正確さ）:
安全（危険な断定・出典・停止条件）:
時間（準備・生成・確認・修正）:
再現性（別の日・別の担当者）:

7日後の判断: 捨てる / 直して再試行する / 院内手続きへ渡す
判断の理由:

試行後は、三つから選ぶ

停止条件に触れたら捨てます。目的は合っているが手順に問題があれば、直してもう一度だけ試します。公開情報・架空データで安定し、診療に価値がありそうなら、院内の個人情報、セキュリティ、運用、倫理・研究、調達の担当へ渡します。

院内での次段階には、通常診療へ影響させず実環境で評価する「silent trial」という考え方があります。2026年のスコーピングレビューは75研究を整理し、技術指標に比べ、ワークフロー、ヒューマンファクター、臨床的な正解の検証が十分に報告されていないと指摘しました。silent trialは承認の代わりではなく、診療へ影響させない前向き評価です。

7日、30日、90日の区切りも、本講座独自の運用プロトコルです。7日で採否を決め、30日で新しい公開・架空例に再現できるかを確認し、90日で手順を残すか捨てます。診療へ進める場合は、この日数ではなく院内手続きと適切な研究・評価計画に従います。

STARD-AIは、AIを使う診断精度研究の報告指針です。講座内の試行は診断精度研究ではありません。ただし、意図した用途、対象データ、評価方法を先に明示する姿勢は借りられます。

明日触るべきものは、最も話題のAIではありません。自分の小さな作業を、安全に比較できる道具です。