医師による医師のためのChatGPT入門 0（ゼロ）

概要

「ゼロ」だからこそ見える景色がある。心の動きから読み解く生成AI入門
累計10万部と突破した『医師による医師のためのChatGPT入門』シリーズに、最新刊が登場。
なぜ、便利だと聞いても使う気になれないのか。なぜ、新しいものを前にすると身構えてしまうのか。 そんな心の動きをひもときながら、初心者には生成AIを安全に踏み出せる第一歩を、既刊読者には新たな気づきをお届けします。各章とも実用パート付きで、現場で使えるノウハウも得られる一冊です。

目次

第1章　出会い──あの日，講演会で怒鳴られた　AIを「使わない」には，ちゃんと理由がある
　・ 講演会で怒鳴られた日
　・ 懇親会にて──「本当は気になっとる」
　・ ［解説］ なぜ人は新しいものを拒むのか──プロスペクト理論と損失回避
　・ 僕が ChatGPTに初めて触れた日
　・ ［実践］ ChatGPTに「一言だけ」話しかけてみる
　・ ［解説］ 損失回避を乗り越えるコツ──小さな成功体験の力
　・ 第1章のまとめ

第2章　最初の一歩──なぜ聞き方で答えが変わるのか　AIを使いこなす秘訣は「話しかけ方」にある
　・ 「やっぱり使えん機械じゃ」
　・ 聞き方を変えると，別の機械になる
　・ ［解説］ なぜ聞き方で答えが変わるのか──アンカリング効果とフレーミング効果
　・ ［悪／良プロンプト］ 治療について判断したいとき（フレーミング効果）
　・ 僕も最初は「一般論しか出てこない」に悩んだ
　・ ［実践］ プロンプト基本6原則──覚えるのはこれだけ
　・ 【悪いプロンプト／良いプロンプト】を並べてみる
　・ ［悪／良プロンプト］ 薬の選び方を相談したいとき
　・ 「いい質問」は，医師がすでに持っている技術
　・ ［解説］ プロンプトは“問診”に似ている
　・ 第2章のまとめ

第3章　まずは安全に使う　30年の守秘義務に，現代の道具を足す
　・ 「ワシは何を，どう怖がればいいんじゃ」
　・ 怖さを感覚で扱わない
　・ 信号機ルール
　・ 迷ったときの3秒判断
　・ 診療所で迷いやすい5つの例
　・ 守るべきものは4本しかない
　・ 「学習オフ」と「ZDR」は別物
　・ 患者一人ひとりに同意を取る話なのか
　・ 入力前のセルフチェック5項目
　・ 「効率化」と「省略」はまったく別物
　・ 第3章のまとめ

第4章　クリニックの日常業務で使ってみる① 文書作成編　“最初の1枚”は，患者情報を一切含まないところから
　・ 「ワシは何から始めればいい？」
　・ ［実践］ 最初の一歩は“●の文書作成”から
　・ 例①：院内掲示文──“夏季休診のお知らせ”
　・ ［悪／良プロンプト］ 夏季休診の掲示文を書きたいとき
　・ 例②：患者向けお知らせ──“インフルエンザ予防接種のご案内”
　・ これは“告知不要”な使い方
　・ ［解説］ デフォルト効果とナッジ──“良い初期設定”が日常業務を軽くする
　・ 例③：紹介状のたたき台──ここから●領域
　・ ［危険／安全なプロンプト］ 紹介状のたたき台を作りたいとき
　・ 紹介状でAI告知は必要か
　・ ［実践］ 「自分専用デフォルト」を作って貼っておく──プロンプトの型の資産化
　・ 第4章のまとめ

第5章　クリニックの日常業務で使ってみる② 情報収集・学習編　AIは“答え”ではなく“自分では集めない視点”を運ぶ道具
　・ 「ガイドラインが多すぎて，読みきれんのじゃ」
　・ ［解説］ 確証バイアス──“自分の意見を補強する情報”ばかり集めてしまう
　・ ［悪／良プロンプト］ 自分の治療方針を確認したいとき
　・ 例①：ガイドラインの要点整理（●参照元明示つき）
　・ ［悪／良プロンプト］ ガイドラインを読む順番を整えたいとき
　・ ［実践］ “反論を教えてください”プロンプト──確証バイアスを意図的に崩す
　・ ［解説］ 情報過多（Information Overload）──多すぎると，人は動けなくなる
　・ 例②：論文の下読み──“この論文を読むべきか”をAIに判断させる
　・ ［解説］ ハルシネーション──“知らないことも自信満々に答えてしまう”
　・ ［実践］ 別AIによるクロスチェックの基本
　・ ［悪／良プロンプト］ 最新エビデンスを聞きたいとき
　・ 例③：院内勉強会の骨子づくり（●）
　・ ［実践］ AIに“楽しいこと”をさせない──疲れる作業を仕分ける

第6章　「若い医者がバカになる」は本当か？　AIを先に使うと考える力が弱くなり，自分で考えたあとで使うと強くなる
　・ 「先生，ワシはまだ納得してないぞ」
　・ ［解説］ 自動化バイアス──AIの答えを，なぜか信じてしまう
　・ AIが当たるようになると，何が起きるか
　・ ［解説］ 権威バイアス──「大企業のAIだから正確だ」
　・ ［悪／良プロンプト］ 最新の薬の情報を聞きたいとき
　・ ［解説］ 認知的オフローディング──“考える”をAIに預けると，考える力そのものが鈍る
　・ 「AIありでできる」と「AIなしでできる」は，違う
　・ ［解説］ deskilling（脱技能化）──使わない能力は，静かに落ちる
　・ 余談──僕の英語力は，AIと引き換えに，だいぶ錆びた
　・ 患者の“前提”に，AIが引きずられる──最初の“前提”に支配されるリスク
　・ ［悪／良プロンプト］ 鑑別診断の幅を広げたいとき
　・ 外来に“来なかった”患者──AIで「大丈夫」と言われた人たち
　・ 安全面──医師法第20条の“自ら診察”という重さ
　・ ［実践］ 本書の●を，第6章の視点で確定する
　・ “AI後出しルール”──先に自分，次にAI
　・ 道具紹介：臨床医のための OpenEvidence
　・ ［悪／良プロンプト］ OpenEvidenceに臨床疑問を投げるとき
　・ 「若い医者がバカになる」への回答

第7章　クリニック経営にAIを活かす──そして，引き継ぎへ　「医師でない部分の仕事」を，30年分ほぐしてみる
　・ 「経営の話は，ワシの苦手分野じゃ」
　・ ［解説］ サンクコスト効果──“もうこれだけやってきたから”が判断を歪める
　・ 例①：クリニックのホームページを，AIと一緒に書き直す（●）
　・ ［解説］ ホームページにAI文書を載せるときの“医師の責任”
　・ 例②：求人票と面接質問（●採用情報の線引きは注意）
　・ ［解説］ 採用情報の線引き──“採用プロセス”に応募者情報は入れない
　・ ［解説］ 双曲割引──“いまの面倒”が“将来の楽”より重く感じる
　・ 例③：患者向け FAQ（●）
　・ ［解説］ AIを使ったことを，患者にどう伝えるか──3段階の基準
　・ おまけ：AIが電話もかけてくれる時代に
　・ 後継者への引き継ぎ──“30年をどう渡すか”
　・ ［解説］ 引き継ぎ資料と患者情報──個別症例は書かない，パターンとして残す
　・ 鉄扉先生への宿題

第8章　ChatGPTだけじゃない──生成AIの使い分け　「結局どれを使えばいいんじゃ？」への，答え方の話
　・ 「ChatGPTだけで，いいのかねえ」
　・ ［解説］ 選択のパラドックスと“満足化”
　・ ブランドではなく“機能軸”で並べてみる
　・ ［実践］ “業界1位のAI”に振り回されない──マイ・ベンチマークの作り方
　・ ［悪／良プロンプト］ “マイ・ベンチマーク”で候補AIを比べる
　・ “最強”より“十分”──満足化の実践
　・ ［実践］ 満足化でAIを1つ決める3ステップ
　・ 契約条項の読み方──“機能で選ぶ”ではなく“契約で選ぶ”
　・ ［悪／良プロンプト］ AIサービス選びの相談
　・ 鉄扉先生の“マイ・AIセット”を決める
　・ 最後に──次に作るのは，“自分だけの道具”

第9章　自分だけの道具をつくる──アイさん，画面の向こうから　「ワシの手元に，チェッカーが欲しい」
　・ 「診療は楽になった．だが，1つだけ残っとる」
　・ 画面越しに3世代が揃う
　・ なぜ“自分で作ったもの”は，買ってきたものより手になじむのか
　・ ［解説］ IKEA効果──自分で組み立てたものは，買ってきたものより価値が高く感じる
　・ Claude Coworkという道具──“会話で作る”を可能にする
　・ 先に線を引く──医療機器との境界
　・ フォルダ1つだけの約束──Claude Coworkの契約と運用
　・ アイさんのヒアリング──6原則がそのままスキル定義になる
　・ 画面を見ながら，道具が立ち上がる
　・ ここで1回，悪い例を見る
　・ ［悪／良プロンプト］ 机上の“飲み合わせ思い出し補助”を依頼する
　・ 鉄扉先生の手による，1セルずつの作業
　・ アイさんの一言──30年は，道具に宿る
　・ 画面が切れたあとの，2人の対話
　・ 3か月後を見据えて──“育てる”ためのプロンプト
　・ ［悪／良プロンプト］ 3か月後にチェッカーを育てる