「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

好評の『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】
▪ 登場人物紹介
▪ Web付録の使い方

プロローグ──ある産休前の午後

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

エピローグ──花咲アイ，戻ってくる
　　［最後に］ ナラティブバイアスと，ピークエンドの法則

付録
　A　本書プロンプト集
　B　チェックリスト集
　C　用語集
　D　ワークシート
　E　医療機関向け生成AIサービス確認シート
　　参考文献