AIを学び、
AIで医療を変える。

何ができるのか

• 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

到達チェック

• 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

使うツール

• 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

次の一歩

• 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）

何ができるのか

• 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

到達チェック

• 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

使うツール

• Claude Code / Codex（Claude Cowork）
• 画像生成AI（Nano Banana / GPT Image等）

次の一歩

• 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）

何ができるのか

• 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

到達チェック

• 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

使うツール

• 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

次の一歩

• 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

何ができるのか

• 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

到達チェック

• 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

使うツール

• Claude Code / Codexの併用
• Supabase / Vercel（DB・認証・公開）
• Claude Design / Figma

次の一歩

• 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）

何ができるのか

• 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

到達チェック

• 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

使うツール

• 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

次の一歩

最上段（ここから先は事業・研究の世界）