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カテゴリ「AI」の記事一覧です。（13本）

  1. 10.28 当院が月額7,600円を払ってでも使い続ける3つのITサービス｜ChatGPT・Claude Code・Aqua Voice 固定費を削ってきた開業医が、ChatGPT・Claude Code・Aqua Voiceに月額約7,600円を払い続ける理由を、契約プランと料金、App Storeとの価格差、外注と比べた費用対効果から紹介します。 AI
  2. 10.27 音声入力と生成AIで日記を書き、今の自分を振り返る 7〜8年日記を続けてきた開業医が、音声入力で20分話した内容をChatGPTに整えてもらい、今の自分の状態を分析してもらう方法を紹介します。うまくいかない時期の振り返りに役立ちます。 AI
  3. 10.26 Claude Codeをマニュアルの案内役にする――分厚い説明書を読まずに新しいシステムを使う方法 eLTAXやオンライン請求などの分厚いマニュアルをClaude Codeにまとめて読み込ませ、質問しながら新しいシステムを使いこなす方法を、開業医の実務での使いどころや注意点とあわせて紹介します。 AI
  4. 10.24 Claude Codeはコードを書くためだけのツールではない――文章の整理・編集からKindle出版まで Claude Codeを文章の編集・管理に使う実例として、ブログ記事からKindle本を作った方法、音声入力から公開までの記事制作の流れ、マニュアルを読み込ませる使い方を紹介します。 AI
  5. 10.22 生成AIで専門医試験の勉強をしてみた――苦手ノートから模擬問題まで作る新しい学習法 情報の少ない総合診療専門医試験の対策に、Claude Codeで苦手ノートを整理し、そこから5択の模擬問題をブラウザで解ける形で作らせた勉強法を紹介します。 AI
  6. 08.21 人生100年時代、プログラミングは趣味と実益を兼ねた有力な選択肢 人生100年時代、医師にとってプログラミングは、趣味と実益を兼ねた有力な選択肢になり得ます。やり込み要素が多く、生成AIの登場によって以前より挑戦しやすくなりました。自分のクリニックの業務改善に役立てたり、将来的には副業や情報発信につなげたりすることも可能です。長い人生で腰を据えて取り組める趣味として、その魅力を考えます。 AI
  7. 08.20 生成AIへの指示を、生成AIと共に考える 生成AIを使った開発では、自分ですべての指示を考える必要はありません。私はChatGPTと壁打ちしながら方向性を決め、Claude Codeへの具体的な指示もChatGPTに作ってもらっています。実装結果を再びChatGPTに戻し、修正や次のフェーズを考えてもらうことで、非エンジニアでも効率よく開発を進められます。今回は、実際のクリニック業務で使うツール開発を例に、その具体的な進め方をご紹介します。 AI
  8. 05.16 外注費用の目安を尋ねてみる この記事では、開業医がITや生成AIを活用して業務効率化を行う際、「自作」と「外注」で実際どの程度コスト差が出るのかを、Tampermonkey開発を例に具体的に解説しています。生成AI時代では、年間数万円程度で自作・改善できるケースも増えており、外注時に発生する高額な初期費用や保守費用、さらに要件定義やコミュニケーションコストまで含めて考えると、小規模な業務改善ほど内製化のメリットは大きいという内容です。一方で、予約システムや電子カルテのように保守性や安定性が重要な領域では、既存サービスや外注を使う合理性についても触れています。 AI
  9. 05.16 開発環境はMacかWindowsか？ 医療機関では電子カルテや周辺機器の関係から、現在でもWindowsが主流です。一方で、近年は生成AIやCLIを活用した開発環境としてMacを使うエンジニアも多く、私自身も開発用途ではMacを中心に使用しています。実際の診療所運営ではWindowsとMacを適材適所で併用しており、完全にどちらか一方へ統一するというより、それぞれの強みを活かして使い分けるのが現実的ではないかと感じています。 AI
  10. 05.13 「時間をいくらかけてもいいので、品質を優先してください」の文言でアウトプットの質が向上する この記事では、生成AIに質問する際に「時間をいくらかけてもいいので、品質を優先してください」という一文を加えることで、回答の質が向上するように感じている、という実体験を紹介しています。 生成AIは現在、レスポンスの速さを重視する傾向があります。そのため、軽い質問や簡単な文章修正では素早い回答で十分ですが、診療ガイドラインの根拠確認、薬剤の使い分け、経営判断、システム設計のように深く考えてほしい場面では、あえて「急がなくてよい」と伝えることに意味があるのではないか、という内容です。 一方で、この文言を入れれば必ず回答が良くなるとは断定していません。生成AI自身に聞くと「関係ない」と返ってくることもあり、効果はモデルや質問内容、使用時間帯などにも左右される可能性があります。それでも、筆者自身の体感としては、深い回答が欲しい場面ではかなり有効なテクニックだと感じています。 また、生成AIの使い方は日々変化しており、完璧なマニュアルを学んでから始めるよりも、実際に触りながら少しずつ取り入れていくことが大切だと述べています。特に開業医にとっては、診療や業務効率化に役立つ可能性があるため、過度に怖がらず、基本的な注意を守りながら試してみることを勧めています。 AI
  11. 05.09 現場にいる人がプログラムを組むのが最強 電子カルテの定型作業のような小さなストレスは、現場にいる人だからこそ気づけます。以前は事実上無理だった「現場の人が自分でツールを作る」ことが、生成AIの登場で現実的になりました。Tampermonkeyの例を交えて考えます。 AI
  12. 05.05 生成AIを取り入れるか否かで、小規模診療所の生き残りが決まると言っても過言ではない 物価や人件費が上がる一方で、診療報酬は実質的に下がり続けています。そのなかでコストが下がっているのはテクノロジーだけです。小規模診療所こそ生成AIを取り入れるべきだと考える理由と、現実的なコストカットの道筋を整理します。 AI
  13. 04.26 生成AIの具体的な分類 生成AIは大きく「対話型AI」と「エージェント型AI」に分けられます。ChatGPTやGeminiのような対話型と、ファイルを直接編集できるClaude Codeのようなエージェント型の違いと、実務での使い分けを基本から整理します。 AI