となりのAI ─ 若手医師の現場ラジオ

発展編 発2「実装」

URLで渡せた日、何かが変わった

おかけん（岡本 賢）

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となりのAISTORY

外来5分前に「公開」ボタンを押した日

01
外来前の夜
夜11時。Claudeに「港区の子育て情報をWebにまとめて」と伝えた
minaton 初期画面
（収録時に実画面に差し替え）
→
02
外来5分前
デザインはぼろぼろ。でもURLができた。Vercelの「公開」を押した
Vercel 公開ダッシュボード
（収録時に実画面に差し替え）
→
03
看護師からの返信
「こういう形でまとまったの、初めて見た」
その一言で確信した
LINE返信
（収録時に実画面に差し替え）
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となりのAIDEPLOY

Artifacts vs. Deploy

URLにした瞬間、
道具は他人の役に立つ

Artifactsは自分のPC内で完結する。URLは誰かのスマホに届く。
この差が、決定的。

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となりのAITOOLS

GitHub と Vercel、2つだけで世界に届く

PC
ローカル
自分のPC
→
GH
GitHub
コードの倉庫
無料
→
VC
Vercel
公開する工場
個人は無料
→
URL
世界
誰でも開けるURL

GitHubが「倉庫」、Vercelが「倉庫から動くサイトへ変換する工場」。Claude Code に「GitHub と Vercel にデプロイできる形にして」と頼むだけ。コードは読まなくていい。

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となりのAISETUP

環境構築の崖は、Claude Code に全部聞いていい

最初の一言
「初めてで何も入っていない状態から教えてください」
1 この一言だけ。Node.js、ターミナル、Claude Code ─ 何も入っていなくていい
2 エラーが出た = 止まれ、ではない。エラーが出た = Claude Code に投げる材料ができた
3 「分からなければ調べる」─ 医療と同じ構造。知ってるから動けるんじゃない
詰まったら全部貼る（実際の例）
npm ERR! code ERESOLVE
npm ERR! ERESOLVE unable to
resolve dependency tree
npm ERR! Could not resolve
dependency: peer react@"^17"
npm ERR! ... (100 lines)
Claude Code の返答画面
（収録時に実画面に差し替え）
意味を理解しなくていい、まず貼る。貼る量が多いほど、精度が上がる
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となりのAISAFETY

設計段階で「入れない」を決める

患者情報を設計から入れない。Claude Code に最初に言っておくだけでいい。

NG：設計から入れない
✕患者名・氏名フィールド
✕住所・連絡先
✕診断名・検査値
✕識別番号・カルテID
✕生年月日・個人を特定できる情報
OK：使っていい
✓公開情報（行政の子育て情報など）
✓ダミーデータ（架空の症例など）
✓匿名統計・集計データ
✓ガイドライン・論文の引用
✓自作の計算式・アルゴリズム
条件2つ ─ (1) 患者情報を設計から入れない (2) AIの出力は必ず一次資料で確認する。この2つだけ外さなければ、出していい。完璧は後から来る。
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となりのAIMINDSET

臨床の完璧さとツールの完璧さは、種類が違う

臨床
患者さんに直接影響する
完璧さが必要
不完全な判断は即アウトカムに影響
完璧さの水準は患者安全ラインで決まる
ツール（患者情報なし）
完成度が低くても公開していい
反応をもらって直す
URLを持って初めて改善ループが回る
使われていたら改善、使われていなければ終わり
ただし患者情報が入る場合はルールが変わる ─ 今日の話は全部、患者情報が入っていない前提
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となりのAILOOP

届ける → 反応をもらう → 直す → また届ける

届ける 反応を もらう 直す また 届ける
01

届ける

URLを作る。「これ作ってみたんですけど」で十分。完璧じゃなくていい

02

反応をもらう

感想を1つもらえれば、次のバージョンのテーマが決まる

03

直す

反応がなければ、何を直せばいいか分からない。届けて初めて、直せる

04

また届ける

URL を持つ体験が、次に作りたいものへの動機になる

次回 発3「連携」─ PubMed と繋いで外来の合間に論文引用が完結した話をします
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若手医師の現場ラジオ

次回 ─ 発3「連携」

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