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AMPL
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Learn

AIを学び、
AIで医療を変える。

医療でAIを使うための基礎から、自分の道具をつくる実践まで。

まずは5分、体験するコースを探す
66コース
556レッスン
99時間

AMPL learnの特徴

横にスワイプして、4つの特徴を見る

  1. AIに聞く鵜呑みにしない一次情報で
    確かめる

    医療の題材で、学べる

    診療・研究・教育の仕事を題材に、AIの使い方を学びます。

  2. 基礎から、実践へ

    AIの基本から、自分の道具をつくるところまで。5段の地図に沿って進めます。

  3. 最初のレッスン

    5分で、AIの嘘を1つ見破る

    レッスンを開く

    続きから、自分のペースで

    同じブラウザで、前回の続きから再開。空いた時間に学べます。

  4. 講座は、すべて無料

    公開講座を無料で読めます。気になるテーマから、学びを始めてください。

Glossary

わからない言葉は、ここで引く

ターミナル、localhost、git push。はじめてのバイブコーディングで出会う言葉を、出会う場面とAIへの聞き方つきで。

Why Learn

なぜいま、医師がAIを学ぶのか

問いは「AIを使えるか」ではなく、「AIで自分の医療をどこまで増幅できるか」。まずはこの順で。

Reading List　まず、この順で
01まず、世界の現在地を見る
診療室の机にカメラ、マイク、協働ロボット、安全停止ボタン、聴診器が並ぶ

SFは試すものになった　2026、医師のAI見取り図

AIは文章生成から、見る・聞く・操作する道具へ進んだ。一方、診療へ入れるための証拠と統治は追いついていない。13講で現在地を読み、公開・架空データを使う7日間の試行計画までつくる。

13レッスン約180分
02なぜ学ぶのかを問いなおす
手書きの臨床ノートの上でルーペが窓の光を一点に集めている

AIは増幅器である　あなたが増幅されたとき、何が大きくなるか

名言集ではない。AIに増幅される側の心得を8章で。世界の設計者たちが描く未来図と、100年分の思想を横断しながら、読み終わる頃にはあなたの「増幅宣言」が1枚完成する。

8レッスン約94分
03次の大きな主張を読み解く
プリズムが一本の光を複数方向へ分け、周囲にコンパスと測定器が置かれている

AGI論争の読み方

AGIの定義、測り方、実現時期の予測、社会への影響、リスクと備えを一次資料から整理し、次の『AGI達成』という主張を自分で評価する7レッスン

7レッスン約50分

Level Map

医師のAI活用レベルマップ

あなたは今どこ？ 使う・任せる・広げる・公開する・創るの5段です。現在地の一つ上を、次の目標にします。 Lv.2から上は、道具を作る道と、臨床で深める道の2つに分かれます。どちらを選んでも、同じ段を上がっていけます。

Lv1使う使う医師（入口）

到達チェックを見る

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。

この段の入り口若手医師のためのAI医療入門
この段の講座をすべて見る22講座
まずこの1本若手医師のためのAI医療入門

医療AIの全体地図。迷ったらここから

背骨　どの段でも並走させるAIと働く4つの力医師のためのAI検証入門。答えを鵜呑みにしない技術

AIと働く4つの力と、検証。AIは自信たっぷりに間違えるので、この2つはどのレベルにいても手放さない

仕組みを知るAIの得意と苦手AIって結局なに？ 2026年版ChatGPTの中身を覗く

中で何が起きているか分かると、出力の壊れ方が読めるようになる

何ができるのか・到達チェック・使うツール・次の一歩

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）

Lv2任せる使う医師（完成形）

到達チェックを見る

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。コードを書かない場合は、診療の場面ごと（鑑別・説明・記録）にAIの使い方を定めて、外来と病棟で実際に回せる。

この段の入り口Claude Code入門
この段の講座をすべて見る8講座
作る道・コアClaude Code入門みんなのVibe Coding

この順で。エージェントを迎えてから、動くものを作る

作る道・選択Claudeに仕事を任せる（Cowork）小さな会社のAI活用AIで医療図解を作るNanoBanana Pro入門

複数手順の仕事を任せる、小さな会社で回す、図版を作る。必要になったものを

深める道LLMを臨床で使い倒すAIは診断を変えるか伝わる説明、AIと作る

コードを書かずに臨床で深めるなら、この段はこちら。診療の場面ごとに精度を上げる

何ができるのか・到達チェック・使うツール・次の一歩

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
  • 鑑別を広げる・患者説明を作るなど、診療の場面を決めてAIを使っている
  • AIの出した鑑別や説明を、採用する／捨てるの基準を自分で持っている

使うツール

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

次の一歩

  • 診療の場面ごとの使い方を、同僚に渡せる手順として書き出す
  • 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）

Lv3広げる広げる医師

到達チェックを見る

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。深める道では、AIの性能表や論文の主張を自分で評価し、抄読会や導入検討の場で根拠をもって発言できる。

この段の入り口Claude Code実践編
この段の講座をすべて見る23講座
作る道・コアClaude Code実践編AI導入の5段階 実践講座

MCP・自動化の正本。型化と共有の背骨

深める道医療AI、いま何ができる？AIの目で画像を読む機械学習、3つの学び方p値、ちゃんと読めてる？

論文とベンダーの主張を、自分の目で評価するための土台

何ができるのか・到達チェック・使うツール・次の一歩

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
  • AIツールの性能表（感度・特異度・AUC）を読んで、導入の可否を自分で判断した
  • 抄読会や導入検討の場で、AI関連の論文の限界を指摘した

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

Lv4公開する作る医師

到達チェックを見る

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。深める道では、倫理・公平性・著作権・データ法の線を自分で引き、施設の規程や説明責任の場に持ち込める。

この段の入り口Vibe Coding 開発路線図
この段の講座をすべて見る7講座
作る道・コアVibe Coding 開発路線図UI/UX for Builders公開前に学ぶアプリセキュリティ入門その患者データ、使って大丈夫？

この順で。実装する→全体像をつかむ→体験を設計する→守る→法を知る

深める道AIに患者を任せられるかAIは誰に不公平かAIが作ったもの、誰のもの？

自分と患者を守る線。組織へ持ち込む前にここを通る

何ができるのか・到達チェック・使うツール・次の一歩

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
  • 所属施設のAI利用ルールについて、根拠を挙げて意見を述べた
  • 特定の集団に不利が出ないかという観点で、AIの使い方を点検した

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）

Lv5創る創る医師

到達チェックを見る

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。

この段の入り口外に出す　作ったものを人に使ってもらい、値をつける
この段の講座をすべて見る6講座
ゼミの教科書みんなのVibe Coding 経営編みんなのVibe Coding 組織編AI導入、何から始める？

ここから先は事例と伴走の世界。教材は参考書として添える

何ができるのか・到達チェック・使うツール・次の一歩

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）

レベル×到達チェックという構造は、梶谷健人氏「AI活用レベルマップ」に着想を得ています。内容は医療者向けにすべて独自に設計したものです。

Special Feature

AIに、仕事を任せる。

Claude Codeの全体地図から、仕事を任せるための最短ルートまで。

特集を読む
UI / UX Feature

作れる、から使える、へ。

課題仮説から情報設計、アクセシビリティ、公開後の改善まで。プロダクトを育てながらUI/UXを学びます。

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現役小児科医が、外来と当直の合間に試して「これは効いた」と判断したコースだけを並べています。 共通教育で足場を作り、臨床・研究・教育・開発・経営のどれかに進む。段（Lv）は上のレベルマップ、専門はここで選ぶ。

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講座の内容を、一冊で読み進めたい方へ。

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コースはすべて無料でご利用いただけます。院内研修や講演、執筆・監修など、組織での展開を考えている場合はお気軽にご相談ください。

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