AIと看護の出会い

記録業務という重荷

看護師になったのは、患者のケアをするため。しかし実際にはシフトの25〜35%を記録業務に費やしている——アセスメントの入力、看護記録の作成、ケアプランの更新、各種記録の修正。毎シフト数時間をベッドサイドではなくパソコンの前で過ごしている計算になる。

AIで記録業務がなくなるわけではない。しかしかかる時間を40〜60%削減でき、患者ケアに使える時間が戻ってくる。

このコースで学ぶこと

看護実践のあらゆる場面でのAI活用をカバーする：

• 記録業務 ——看護記録、アセスメント、チャーティングをより速く、より正確に
• 患者教育 ——患者の理解力に合わせた説明資料と退院時指導
• ケアプラン ——臨床アセスメントから体系的で包括的なケアプランを構築
• コミュニケーション ——SBAR申し送り、チーム連絡、難しい患者対応
• シフト管理 ——準備、ラウンド、退院計画のワークフロー
• キャリア開発 ——継続教育、認定試験対策、キャリアアップ

受講の進め方

各レッスンには、自分の臨床現場に合わせてカスタマイズできる実践的なプロンプトが含まれている。技術的な知識は不要——LINEでメッセージを打てるなら、これらのツールは使いこなせる。

重要： このコースは厳格な臨床安全ガイドラインに従っている。すべてのテクニックは患者安全と個人情報保護を最優先にしている。

安全フレームワーク

AIツールを実践で使う前に、3つのルールを守る：

ルール1：個人情報を入力しない。 患者氏名、生年月日、カルテ番号、病室番号、個人を特定できるデータの組み合わせはNG。匿名化したシナリオを使う：「4B病室の佐藤さん」ではなく「72歳男性、人工股関節置換術後」。

ルール2：必ず検証する。 AIはもっともらしいが誤りを含む臨床コンテンツを生成することがある。薬品名、用量、検査値、臨床上の推奨事項はすべて信頼できるソースと照合してから使う。

ルール3：臨床判断がAIに勝る。 AIの提案が自分のアセスメント、学んだこと、エビデンスに基づく実践と矛盾する場合——AIではなく自分を信じる。

✅ Quick Check: ルール1でなぜ「氏名」だけでなく「個人を特定できるデータの組み合わせ」と言うのか？

個人情報保護法は個人情報を広く定義しているから。92歳女性・希少疾患・特定の日に特定の病棟に入院——名前がなくても、年齢＋疾患＋日付＋場所の組み合わせで1人に絞られることがある。AIを使うときは、そのシナリオが多くの患者に当てはまるまで特定情報を取り除く。

看護ワークフローにおけるAIの役割

エクササイズ：AI活用セルフアセスメント

どこでAIが最も時間を節約できるか把握しよう：

看護業務でAIが最も時間を節約できるポイントを特定してください。

勤務環境：[病院 / クリニック / 訪問看護 / 介護施設 / その他]
専門分野：[一般病棟 / ICU / 救急 / 小児科 / 産婦人科 / 精神科 / その他]
最も時間をかけている業務：[上位3つを挙げてください]
最も面倒に感じる業務：[エネルギーを消耗するもの]
最大のフラストレーション：[何が仕事を遅くしているか]

以下を提案してください：
1. AIで最も時間を節約できる3つの業務
2. 私の勤務環境で絶対にAIを使うべきではないこと
3. 次のシフトで試せるクイックウィン1つ
4. 安全かつ段階的にAIを実践に導入する方法

Key Takeaways

• AIは看護記録の時間を40〜60%削減し、質も向上させる——患者ケアにより多くの時間を充てられる
• 3つの安全ルール：個人情報を入力しない、臨床コンテンツは必ず検証する、臨床判断が常にAIに勝る
• AIが得意なのは書く仕事：看護記録、教育資料、ケアプラン、コミュニケーションテンプレート
• 臨床アセスメント、投薬管理、ハンズオンの患者ケアはAIでは代替できない
• 個人情報保護のため、一般的なAIツールに入力する前にすべての患者シナリオを匿名化する
• まずは1つの業務（例：看護記録）から始めて自信をつけてから、AI活用の範囲を広げていく

次のレッスンでは、AIを使った臨床記録——看護記録、アセスメント、チャーティングをより速く、正確に、完成度高く作成する方法に取り組む。