初心者でも迷わない：対話型生成AIを作業療法に入れる導入手順

今回おすすめするAIはこれ（1つ）

対話型生成AI（会話で文章などを作るAI／例：ChatGPT）を1つ選び、最初は「記録・説明・準備」にだけ使います。理由はシンプルで、初心者でも操作が直感的で成果が出やすい一方、運用ルールを決めればリスクも管理しやすいからです。

• 向いている用途：文章のたたき台（下書き）、要点整理、説明文の整形、チェックリスト化
• 避ける用途：診断・治療方針の決定、個別症例への断定的助言、個人情報の投入

ルール1：個人情報を入れない

個人情報（本人が特定できる情報）や、PII（個人識別情報：氏名・住所など本人特定につながる情報）は入力しません。

• 氏名、住所、電話、施設名、具体的な日時・地名、顔写真、IDなど特定につながる要素は入力しない
• 年齢や疾患名も、組み合わせで特定され得るなら削る／抽象化する
• 入力は「一般化したケース」に変換（例：「70代」「片麻痺」「屋内移動は見守り」程度）

ルール2：AIの出力は“下書き”扱い（最終責任は人）

• AIはもっともらしく誤ることがあります（誤情報：間違った情報）
• 最終レビュー（確認・見直し）工程を必ず置く

ルール3：医療助言は一般論＋相談先の原則に留める

• 患者個別の判断・指示は書かない／言わない
• 迷うときは「主治医」「施設ルール」「情報管理担当」へエスカレーション（上位者・担当部署へ相談）

ルール4：所属先のポリシーを最優先

• 情報管理規程、持ち出し規程、利用許可の範囲を確認
• 不明なら「PII入力ゼロ」「一般文書のみ」で開始し、拡張しない

Step 1：用途を1つに決める（おすすめは“説明文”）

最初の用途は、家族向け説明文や連携文書（多職種連携：医師・看護師・PTなど他職種と協力）の文章整形が失敗しにくいです。数値や医学的断定を避けやすいからです。

Step 2：入力テンプレート（ひな形）を作る（コピペ運用）

以下をメモアプリに保存して、毎回コピペで使ってください（個人情報は入れない）。

【役割】
あなたは医療・介護の文章作成補助。断定（言い切り）せず、一般論と運用手順に限定。

【目的】
作業療法（OT）の説明文を「短く・誤解なく・丁寧」に整える。医療判断はしない。

【入力（個人情報なし）】
- 場面：在宅／外来／病棟（どれか）
- 目的：例）生活動作（ADL：日常生活動作）の自立度を上げる、転倒予防（転びにくくする）、家族の介助負担軽減
- 現状：例）屋内歩行は見守り（そばで安全確認）、屋外は介助（手助け）が必要
- 実施内容：例）移乗練習（ベッド⇔車いす等）、環境調整の提案、家事動作の練習
- 注意：個別の診断・治療指示は禁止。相談先（主治医・担当者）の一般原則を入れる。

【出力条件】
- 200〜300字
- 丁寧語
- 誤解しやすい点は1行で補足
- 最後に「不安があれば主治医／担当者へ相談」の一文

Step 3：出力を“レビュー（確認・見直し）観点”で点検する

• 個人情報が混ざっていない
• 断定（診断・治療指示）になっていない
• 用語が伝わる（専門用語は言い換え・補足）
• 誰が何をするかが明確（主語が曖昧でない）

最初は「文章の整形」と「チェックリスト化」がコスパ（費用対効果）最強です。

例1：家族向け説明文の整形

• 専門用語を減らす（または（ ）で補足）
• 誤解が起きやすい点（例：見守りの範囲）を明確化

例2：連携文書の要点整理

• 「現状／課題／提案／依頼」を4点セットで整える
• 依頼事項を箇条書き化して伝達ミスを減らす

例3：説明の言い回しを統一

• 毎回の説明のブレを減らし、利用者の理解コストを下げる

例4：チェックリスト化（忘れ防止）

• 訪問前確認、同意説明の要点、記録の抜け漏れ防止

失敗1：個人情報を“うっかり”入れる

• 対策：テンプレの先頭に「個人情報は禁止」を固定／コピペ運用／貼り付け前に伏字チェック

失敗2：AIの文章をそのまま採用して誤りが混入

• 対策：必ずレビュー（確認・見直し）／「断定・数値・診断」っぽさが出たら削る

失敗3：医療助言になってしまう

• 対策：「一般論」「運用手順」に限定／最後に相談先の一般原則を添える

失敗4：用途を広げすぎて運用崩壊

• 対策：最初の30日は用途を1つ固定（説明文 or 連携文書）

• Day 1：用途を1つ決める／テンプレート（ひな形）を保存
• Day 2〜7：週3回だけ使う（使いすぎない）
• Day 8〜14：レビュー観点を固定して改善
• Day 15〜30：同じ用途で“文章の型”を完成（標準文を作る）

• Yes / No：AI（人工知能）の用途を「文章の下書き」に限定している
• Yes / No：個人情報（PII：個人識別情報）を入力しない運用になっている
• Yes / No：出力は必ず人がレビュー（確認・見直し）している
• Yes / No：診断・治療の個別指示は書かない方針が明文化されている
• Yes / No：所属先の情報管理ポリシーに抵触しない範囲で運用している
• Yes / No：最初の30日は用途を増やさない（スコープ：使う範囲を固定）

• 誤解：AIに患者さんの情報を入れた方が精度が上がる
  訂正：精度より優先すべきは情報保護。PII（個人識別情報）は入力しない
  代替行動：一般化した条件に置換して下書きを作り、人が最終調整する
• 誤解：AIの文章は整っているから正しい
  訂正：整って見える誤情報（間違った情報）が混ざることがある
  代替行動：レビュー観点（断定・数値・診断）で最終確認する
• 誤解：まずは何でもAI化した方が早い
  訂正：範囲を広げるほど運用事故が増える
  代替行動：30日は用途を1つ固定し、型を作る
• 誤解：AIがリハの方針を決めてくれる
  訂正：医療判断は人の責任領域。AIは補助に限定
  代替行動：方針は人が決め、AIは説明・記録の整形に使う
• 誤解：セキュリティは詳しい人が後で考えればいい
  訂正：最初にルール化しないと“後で直せない事故”になる
  代替行動：PII禁止とレビュー工程だけ先に固定する

第1CTA：このページをブックマークして、まずは「テンプレをコピペ」から始めてください（最初の勝ち筋は継続です）。

第2CTA：チーム共有するなら、安全ルール と 導入手順 と 失敗対策 の3つだけを先に共有すると、説明コストが下がります。

• 執筆者属性：作業療法（OT）領域の実務視点で、現場の運用（ルールを決めて回すこと）に焦点を当てて整理
• 記事更新日：2025-12-28
• 根拠の扱い：本記事は一般的な運用手順に限定し、確実でない点は断定（言い切り）しません。重要判断は所属先ルールと専門職判断を優先してください。
• 相談先の一般原則：医療判断・安全性・情報管理に関わる点は、主治医／所属施設の方針／情報管理担当の判断を優先