生成AIの進化は目まぐるしく、毎日のように新しい生成AIが世の中に登場します。「スケール則」という考え方があるように、生成AIの開発はパワーゲームの世界で、かつてプラットフォーマーとして台頭した超巨大テック企業が、生成AI時代という新たな時代になっても、凋落するどころかさら...

病院安全教育12・1月号Web連載「ストーリーで学ぶ 医療安全管理者のためのノンテク導入塾」32日目の授業は「『現状』に関する考え方について生成AIと考える」。 生成AIが生成（出力）する「あるべき姿」「問題」「原因」「対策」に関する情報は、人間側が入力する「目的」と「現状...

病院安全教育10・11月号Web連載「ストーリーで学ぶ 医療安全管理者のためのノンテク導入塾」31日目の授業のテーマは「人間側から生成AIにフィードバックすることの重要性」。 僕が生成AIと会話する際の基本姿勢としている「一度で最適な答えを得るのではなく、会話を繰り返しなが...

基礎編に引き続き、先日は群馬県病院局（群馬県立4病院）職員研修【ノンテクニカルスキル管理職編】の分散ハイブリッド型オンライン研修で講演しました。 リーダーシップとマネジメントの違いはいろいろな表現で語ることができると思いますが、僕は前者が「働きかけ」であるのに対して、後者は...

毎日のように生成AIに関する新たな話題が出てきますが、医療現場への導入という観点では、そのような新たな話題を追いかけるよりも、既存の生成AIをどのように活用していくか、現場の半径5メートルの中での具体的な実践方法について議論していくほうが良いと考えています。言い換えると、「...

言語生成AIは、一時的なブームで終わるのではなく、インターネットと同様に、社会的な基盤になっていくと予想しています。 それは、端的に言えば、他でもない「言語」を扱うものだからです。 生成AIは、近い将来一時的なブーム感が社会に広まっていくとは思います。ただ、すでに現状の生成...

ChatGPTは問題解決プランの作成だけでなく、実行した結果を振り返り教訓を引き出す際にも生かせることがわかります。 成功事例と失敗事例の両方から、その後の問題解決プランの作成に生かせる教訓を引き出すことが重要ですが、ここで注目すべきは、ChatGPTの生成した文章を読むと...

おそらく生成AIは「作る側」よりも「使う側」にあたる人のほうが圧倒的に多いはずで、現場医療者もまた、基本は後者にあたるという認識になるでしょう。 この投稿の文章を書いているスマホも、たとえ詳しい中身（構造）を知らなくても、使い方を知っていればメッセージを届けることができるよ...

人間だけでなく、生成AIがノンテクニカルスキルを発揮できる時代になった今、組織全体として、生成AIを「スタッフの能力（頭脳）を拡張する道具（手段）」ととらえ、医療現場の人材育成においても土台として組み込んでいく姿勢が求められます。これは、人材育成の一部に取り入れるのではなく...

自己評価や自己修正は現在のところできないとのことですが、一度出力した生成物に対して「反論」してもらうようにプロンプトを入力すると、健全な批判をしてくれます。 ChatGPTは「超優秀な素人」。それを医療現場でノンテクニカルスキルを発揮する専門家に変えるのは、人間側が入力する...

ChatGPTなど生成AIを実際に医療現場で活用する際に避けては通れない「個人情報」「機密情報」の問題に踏み込んでみました。 僕の言う「情報のフィクション化」と、ChatGPTの言う「情報の抽象化」「シナリオの生成」は、基本的には同様のアイデアですね。...

選択肢は「力」ですので、2種類の方法があるということ自体は有意義だと思いますが、どちらがよいのかを一概に判断できないことが悩ましいですね。 これも例に漏れず、「時と場合（と人）による」と言ってしまえばそれまでです。ただ、当事者含め現場スタッフに問題解決プラン（計画）を作成す...

先日、ChatGPTのiOSのアプリ版の公開に合わせて音声入力が可能になったことから、当事者が管理者に報告している実務の場面で、その会話自体を音声入力するということに関して、ChatGPTと議論しました。 今回（Day23）の会話 *********************...

問題解決の六大大陸（世界地図）において、ある意味唯一人間側が決めなければならないものがあるとすると、それは「目的」です。ただ、このことと、どのような「目的」が考えられるか、言わば目的（案）の選択肢をChatGPTに提案してもらうということとは、明確に分けてとらえることが大切...

「目的」は１つであるにも関わらず、複数の「あるべき姿」を描くことができるのは、実はそれぞれの「あるべき姿」に対して、個別の「目的」が隠されていると言えるのかもしれません。 そして、本来は「目的」を押さえることによって「あるべき姿」が見えてきますが、逆説的に言えば、その「ある...

ChatGPTによって複数の「あるべき姿」を描くことが容易になったとして、次の悩みは、それらの「あるべき姿」のどれを選ぶかを考えることだと言えます。 その際、それぞれの「あるべき姿」の違いがわかりやすいようにChatGPTが表現して生成してくれれば、当事者や他のスタッフにと...

ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）がやっていることはあくまでも、シンプルに言えば「次の単語を予測する」ということであって、そこに人間のような主観的な意図や思考過程を持つわけではないということを、それを使う僕ら人間側が理解しておくことは大切です。...

今回は、「あるべき姿」のその都度の学習の話から、意図せずChatGPTに関する技術的な会話に展開しました。ポイントは、「学習してもらう」のではなく、「フィードバックを次の出力に反映してもらう」こと。最適なプロンプトを探す旅は、奥が深いですね。 今回（Day18）の会話...

ChatGPTが生成する「あるべき姿」「問題」「原因」「対策」の4つの情報の中で、もしかすると「あるべき姿」に関する情報が、最もChatGPTの「AIだからこそのクリエイティビティ」を発揮する、言わばChatGPT自身の腕の見せ所なのかもしれません。...

現場スタッフにとって、「対策」、つまり、これから自分（たち）がある行動を取らなければならないことに関する「納得感」は、現在の状況や背景がどうで（現状）、どのように変わらなければならず（あるべき姿）、そのうえで何を解決する必要があり（問題）、なぜそれが起こるのか（原因）に納得...