となりのAI ─ 若手医師の現場ラジオ
それでも使い続けるのは、なぜか ── シーズン1最終回
おかけん（岡本 賢）
Q1
AIはいつ
間違えるのか
どんな場面でズレるのか。失敗3本から共通パターンを抜き出す。
Q2
どう
気づくのか
自信満々な出力の中から、間違いを見つける習慣の作り方。
Q3
それでも使い続けるのは、なぜか
シーズン1最終回の答え。最後のスライドで。
この3つに、僕の失敗談3本で答えていきます。全部、実話です。
「合ってるっぽい」と思わせる力がある。それが一番怖かった。
ダミーの体重10kgで確認 ── 患者情報は入れていないStructure
嘘をつく気はない。確率的に次の言葉を選んでいるだけ ── だから、例外的な事実に弱い
学習データの期間
ここまでの情報でAIは答えている。「以前は正しかった」記述が含まれる。
Cutoff
締め切り日
その後の改訂
ガイドライン更新・推奨変更は届いていない。2026年6月時点で主要モデルは数か月〜1年前。
「正しかった時期がある」情報ほど、見抜きにくい。聞く前に「この情報、今でも通用する？」と自問する。
著者名・タイトル・誌名・PMIDまで、もっともらしく並ぶ。著者名は実在の研究者だったりするので、見た目ではわからない。出てきたリストはスタート地点 ── 実在確認をして初めて「引用できる」になる。
Pattern 1
計算の
積み重ね
単純な数値は正確でも、連鎖計算でズレる。用量計算のような多段演算が危ない。
Pattern 2
古い情報
カットオフ後の改訂が届かない。「正しかった時期がある」情報は見抜きにくい。
Pattern 3
架空の引用
もっともらしい論文タイトル・著者・PMIDが生成される。実在と混在する。
この3つを知っていれば、確認の優先順位がつけられる。間違いが起きやすいポイントを知ることが、安全に使う最初のステップ。
医療安全の世界
ヒヤリハット報告 ── 個人の失敗を組織の学びに変える仕組み。失敗を言える環境があるから、同じ間違いを次の人が繰り返さない。
＝ 同じ構造
AI活用の世界
みんな失敗しているはず。でも話さない。「確認してなかったの？」と思われたくないから。隠す文化は、同じ失敗を繰り返す。
視聴者の皆さんへ
あなたの「AIにやられた」体験を、コメント欄へ
「こんな間違いをやられた」「ヒヤリとした」── シーズン2で、その声を紹介する回を作ります。自分の失敗談を言える場所を、このラジオが担います。
シーズン2以降も外さない安全ライン
患者情報はAIに渡さない。出た数字は必ず一次資料で確認する。
Q3の答え：間違いを自分で見つけられる自信があるから、使い続けられる。使うほど、どこで間違えるかが分かってくる。
Next Season
シーズン2「研究・キャリアにAIを効かせる」── 英語論文を短時間で読む・学会抄録をAIと組み立てる・研究仮説の壁打ち。
となりのAI
若手医師の現場ラジオ
シーズン1 完 ── シーズン2「研究・キャリア編」へ