Shimizu Kota@セラピストAI学校運営

理学療法士・作業療法士を対象とした、セラピストAI学校の運営をしています。

[Shimizu Kota@セラピストAI学校運営 @echohuku]

「先生、この治療で合ってますか？」 と聞かれた時、心のどこかで冷や汗をかいた経験がある人は、このアプリを使ってください。

臨床の疑問を日本語で投げるだけ。 AIが世界中の論文から「根拠」を探してきてくれます。

・英語論文の壁→突破 ・検索の時間→数秒 ・患者さんへの説明→自信満々に

「なんとなくの治療」は、今日で終わりにしましょう。

~Evidence Flow（エビデンス・フロー） ~
👇無料トライアルはこちら

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接続テストです。これは自動投稿の仕組みから送信されています。仕組みが動いたことを喜ぶべきか、まだ判断できませんが、記録には残します。

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【入力前5秒チェック｜後輩にも渡せます】
①固有名詞ゼロにする（氏名・施設名・主治医名・同僚名）
②時系列を絞らない（特定日付・特定週・入退院日は粒度を粗く）
③属性を3つ以上組み合わせない（年齢×性別×地域×疾患はアウト）
→ この3つさえ守れば、症例相談はAIで一気に深まります

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「個人情報を入れない」と思っていても、意外と見落としがちな3つがあります。

僕も最初これに気づかず、ヒヤッとしました。学校のメンバーにも先に伝えておきたい話です。

入力前に確認するルール、下👇

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6/12(金)21時、この続きを90分の無料勉強会で一度通してお見せします。
無料会員登録だけで参加できます。

申込はこちらから👇
https://t.co/cnevLIWoMX

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「なぜこの検査を選んだか、後輩に説明できない」

学校でいちばん多い相談なんですよね。
知識量じゃなくて、頭の中の流れを言葉にする"型"の問題だなと思ってます。

ChatGPTに3手順入れるだけで、3分で型になります。👇

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①症例の主訴と所見を貼る
②「鑑別仮説3つ、根拠と一緒に並べて」
③「優先する検査を、後輩に説明する文体で」

これだけなんですよ。
学校でこの順を見せると、みんな「これだけ？」って言うんですけど、そう、これだけ。

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まとめると——

ChatGPTが「使うほど自分を知ってくれる相棒」に変わった。療法士には毎回の説明が消える朗報。ただし患者情報は記憶OFF＋匿名化で線引きを。

道具が便利になるほど、"何を覚えさせるか"を自分で決める力が大事になります。

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ChatGPTに、地味だけど大きな変化がありました。

こちらが「これ覚えておいて」と言わなくても、AIが勝手に記憶を整理して、使うほど"あなた仕様"に育っていく新機能です。

その名も「Dreaming（ドリーミング）」。人が寝てる間に記憶を整理するのと、同じことをAIがやり始めました。

療法士の僕らにも地味に効く話なので、説明します🧵

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ただ、療法士は1つだけ注意が要ります。

この記憶、"あなた1人に1つ"作られます。つまり、ある患者さんの話をした文脈が、別の場面に残る可能性がある。

だから僕のおすすめは、使い分け。
・日常の壁打ち → 記憶ON（育てる）
・患者さんの相談 → 「一時チャット」で記憶OFF＋匿名化

便利さと安全の線は、自分で引けます。

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【コピペで使えます】
後輩指導の「型」を作るのを手伝って。
・教えたいスキル：○○（例：初回評価の進め方）
・後輩がよくつまずく場面を3つ挙げて
・それぞれの場面での具体的な声かけ例
・なぜそうするのかという根拠（専門用語はかみ砕いて）
この4点を、新人がそのまま読める形に整理して

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後輩を何人も見ていると、つまずく場所ってだいたい同じなんですよね。

だったら、その「指導の型」を先にAIで作っておけば、毎回ゼロから悩まずに済みます。後輩が増えても同じ質で渡せる。

型づくりに使えるプロンプト、置いておきます👇

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後輩がAIを使い始めると、ちょっと困ったことが起きます。AIの答えを、疑わずにそのまま信じてしまう。

これ、「自動化バイアス」と呼ばれる現象です。

機械が出した答えは正しいはず、と無意識に思い込んでしまうクセのこと。カーナビの案内を信じて、見るからにおかしい道に入っていく、あの感覚です。

やっかいなのは、経験が浅い人ほど強く出ること。自分の中に"比べる基準"がまだないので、AIの答えを疑う材料を持っていないんですよね。

じゃあ、どうするか。「AIを信じるな」と言っても、たぶん響きません。代わりに、使う順番を変えてもらいます。

いきなり「どうすればいい？」と聞かせない。まず自分の考えを書かせて、そのあとAIに「この考えの穴を指摘して」と聞かせる。

順番を変えるだけで、後輩は"自分で考えてから"AIと話すようになります。AIは答えをくれる先生じゃなくて、考えを試す壁打ち相手になる。

道具そのものより、最初に教える"使う順番"が、後輩の成長を分けます。

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【後輩に最初に渡すAIルール｜コピペで使えます】
AIを使うときは、この順番を守って。

① いきなり答えを聞かない。まず自分の見立てを一行で書く
② 「この見立ての"穴・見落とし"を、答えじゃなく"視点"で指摘して」と聞く
③ 出てきた内容は、一次情報か先輩に「1つだけ」確認してから使う

これだけで、AIは"考えなくする道具"じゃなく"考えを鍛える相棒"になります。

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後輩にAIを渡すとき、「危ないから使うな」で止めていませんか。

止めるより、"渡し方"を先に教えるほうが、ずっと安全です。経験が浅い人ほど、AIの答えを正解だと思い込みやすい（自動化バイアス）。

後輩に最初に渡している「AIの使い方ルール」、下に置きます👇

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【コピペで使えます】
後輩に教えたい「○○（例：歩行観察の着眼点）」を、新人がそのまま読める手順書にしたい。次の順で手伝って。

① 僕が無意識にやっている判断を引き出す質問を、5つ投げて
② 僕の回答をもとに「つまずく場面 → 具体的な声かけ → なぜそうするか」の3点セットで整理して
③ 最後に、新人がそのまま使えるチェックリストにまとめて

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後輩に「なんで、そうするんですか？」と聞かれて、うまく答えられない。

あの"なんとなく"は、AIに5分話すだけで「後輩に渡せる手順書」に変わります。一度作れば、後輩が代わっても使い回せる。

実際に使えるプロンプト、下に置いておきます👇

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後輩にうまく教えられないのは、知識が足りないからじゃありません。その知識が、まだ"言葉になっていないだけ"です。

これ、「暗黙知」と呼ばれます。

頭では分かっているのに、言葉にできない知識のこと。自転車の乗り方を、口だけで完璧に説明できないのと同じです。

得意なことほど、判断が体に染み込んで"考えなくてもできる"状態になる。便利なんですが、その分、言葉にする回路が普段は使われない。だから後輩に「なんで、そうするんですか？」と聞かれると、急に詰まる。

多くの人がここで「自分は説明が下手だ」と落ち込みます。でも原因は逆で、上手すぎるだけなんですよね。

で、この暗黙知。面白いことに、自分ひとりで「言葉にしよう」としても、ほとんど出てきません。ところが、誰かに質問されると、すらすら出てくる。

だったら、その"質問する役"を、AIにやってもらえばいい。

自分が説明する側じゃなくて、AIに「なんでそう判断したんですか？」と何度も聞いてもらって、答える側に回る。それだけで、頭の中の"なんとなく"が、どんどん言葉に変わっていきます。

教えるのが下手なんじゃない。質問してくれる相手が、いなかっただけかもしれません。

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「エビデンスがある」と「目の前の患者さんに効く」は、実は別の話です。

これ、知っておくと臨床がラクになります。

論文に書いてあるのは、ある集団の"平均"の結果なんですよね。100人に効いた、という話。でも僕らが向き合うのは、その平均から外れているかもしれない、目の前の一人です。

この「集団の平均」を「目の前の一人」にどう翻訳するか。ここがいちばん難しくて、いちばんセラピストの腕が出るところだと思っています。

で、この翻訳作業、AIがかなり助けになります。

論文を読んだあと、こう聞いてみてください。「この研究の対象は◯◯。でも私の患者は△△。結果をそのまま当てはめるとき、注意すべき点を3つ挙げて」。

そうすると、年齢・重症度・併存疾患みたいな"ズレ"を、一緒に洗い出してくれる。エビデンスを鵜呑みにするのでも、無視するのでもなく、「目の前の人用に調整する」視点が手に入ります。

論文を読む力って、たくさん知っていることじゃなくて、一本をどれだけ自分の患者に翻訳できるか、なんですよね。

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論文を30分で読む方法を試す前に、ひとつだけ確認しておきたいことがあります。それは「この論文の対象者は、自分が担当している患者層と本当に合っているのか」という点です。

ここを飛ばしてしまうと、せっかく読み込んでも結果の解釈がすべてずれてしまいます。年齢層、疾患、介入の期間が違えば、同じ結果でも自分の現場への意味はまったく変わってくるからです。

▼判定に使えるプロンプトです（コピペできます）

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この論文のPICO（対象・介入・比較・結果）を整理したうえで、対象者の特徴（年齢・疾患・重症度・介入期間）を箇条書きにしてください。
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まず対象者を見極めてから中身を読む。この順番を守るだけで、論文を読む時間がそのまま臨床の判断材料に変わっていきます。