Claude Code・ChatGPTで研究室が変わった｜非エンジニア医師の正直な活用報告

最終更新：2026年5月22日｜サービス内容は変更される場合があります。

私がAIを使い始めた理由

私は口腔医学を専門とする医師・研究者です。日々の仕事は，研究・論文執筆・学会発表・教育・病院業務と多岐にわたります。

プログラミングの経験はゼロでした。しかし今，Claude CodeとChatGPTは私の研究室に欠かせないパートナーになっています。

この記事では，「非エンジニアの医師が実際にAIで何を変えたか」を具体的な数字と場面でお伝えします。

実際に変わったこと｜7つの場面

場面① 論文検索・文献調査

以前は，PubMedで英語論文を検索し，アブストラクトを読んで必要かどうか判断するだけで1本あたり15〜30分かかっていました。

今はChatGPTに論文のPDFを貼り付け，「この論文の要点・自分の研究との関連性・引用すべき箇所を日本語でまとめて」と指示するだけで3〜5分に短縮されました。週に20〜30本の論文をチェックする業務が実質的に半分以下の時間になっています。

場面② 論文作成・英文校正

英語論文の執筆は，「何を言いたいか」を日本語で箇条書きにしてChatGPTに英語論文スタイルへ変換させます。その後，自分で内容を確認・修正する流れです。

以前は英文校正業者に1本2〜5万円かけていた作業が，ほぼゼロコストになりました。

場面③ 世界の研究動向チェック

NIH（米国国立衛生研究所）のファンディング動向，各国の省庁・研究機関の議事録，国際学会のトレンドを毎月チェックしています。以前は英語の長文資料を読むのに多大な時間がかかっていましたが，今はChatGPTに要約させ，「自分の研究にとって重要なポイントだけ抽出」という使い方で，月の情報収集時間が約70%削減されました。

場面④ AI駆動型研究室の申請書作成

研究室のコンセプト立案から，申請書の骨格作成までAIを使いました。研究の方向性を箇条書きで入力すると，論理的な申請書の構成・想定される審査委員の視点からの改善提案・競合研究との差別化ポイントを提示してくれます。

申請書1本あたりの作成時間が約40%短縮されました。

場面⑤ 発明届・知的財産書類の作成

研究成果を発明届として提出する際，必要な記載事項の整理と文章化にAIを活用しています。「この技術の新規性・有用性・実施可能性を説明する文章を作って」という指示でドラフトが出てきます。法的な判断は専門家に委ねますが，下書き作成の時間は大幅に削減されました。

場面⑥ 学会・病院・研究室のWebサイト作成

Claude Codeを使えば，プログラミング未経験でも学会ホームページ，病院ホームページ，研究室ホームページを自分で作れます。「こういうページを作りたい」と日本語で指示を出すと，コードを生成してくれます。

以前は業者に依頼して数万円・数週間かかっていた作業が，自分でできるようになりました。

場面⑦ 事務書類の効率化

科研費の報告書，研究倫理申請書，講義レジュメ，会議議事録の整理——これらすべての書類作成にAIを活用しています。「この内容を公式文書のスタイルで書き直して」「箇条書きをA4一枚の報告書形式にまとめて」という使い方で，書類作成時間が半分以下になっています。

場面⑧ 研究室の試薬バーコード管理

研究室では試薬の種類が多く，在庫管理が煩雑になりがちです。各試薬のバーコード情報・在庫数・使用期限・保管条件をChatGPTでスプレッドシートに整理させることで，在庫ミス・廃棄ロスが大幅に減りました。

「このバーコードリストをExcel形式で整理し，使用期限が近い順に並べて一覧を作って」という指示だけで，手作業で数時間かかっていた集計が数分で完了します。試薬の発注タイミングを見落とすことも減りました。

場面⑨ 研究費の試算・データ解析

研究費の使用計画（試薬費・旅費・設備費など）の試算にAIを活用しています。「この研究計画で必要な試薬リストを元に，費目ごとの概算費用を計算して」と指示すると，整理された集計表が数分で出てきます。

実験データの解析にも使えます。「このデータでt検定を行うPythonコードを書いて」という使い方で，以前は外部に依頼していた統計解析を研究室内で完結できるようになりました。解析コードの作成時間が大幅に短縮されています。

非エンジニアが使うときのリアルな壁

良い点だけを書くのは誠実ではありません。実際に困ったことも正直にお伝えします。

• 壁① プロンプトの書き方に慣れるまで時間がかかる
  最初の1〜2週間は，「どう指示を出せばいいか」が分からず思い通りの結果が出ませんでした。具体的・詳細に指示を出すほど，質が上がることを体感的に学びました。
• 壁② エラーが出たときに原因が分からない
  Claude Codeでコードを生成してもらったとき，エラーが出るとどこが問題か判断できませんでした。エラー文をそのままAIに貼り付けて「これはなぜ起きているか，どう直すか」と聞く方法を覚えてからは解決できるようになりました。
• 壁③ AIの回答を鵜呑みにするリスク
  医学情報については特に注意が必要です。AIが自信満々に間違った情報を出すことがあります。「参考として使う」「最終判断は自分がする」この原則は絶対に守ってください。

医師・研究者にAIが向いている理由

医師・研究者は「論理的に指示を出す訓練」を長年受けています。「仮説→検証→結論」という思考回路は，AIへの指示出し（プロンプト）と構造が同じです。また，専門知識をAIに入力する「質」が高いため，出てくるアウトプットの「質」も高くなります。非エンジニアの医師でも，AIは十分に使いこなせます。

おすすめしない人・注意点

• 「AIが全部やってくれる」と思っている人 → AIは補助ツールです。判断・責任は人間が持つ必要があります
• 医学的・法的判断をAIだけに委ねようとしている人 → 専門家への確認は省略できません
• プロンプトを工夫せず，結果に不満を持つ人 → 指示の出し方で結果は大きく変わります

公式で確認すべきこと

• Claude（Anthropic）公式：https://claude.ai
• ChatGPT（OpenAI）公式：https://chat.openai.com
• 利用規約・データの取り扱い方針は必ずご確認ください
• 機密情報・個人情報・患者情報の入力は厳禁です

制度・サービスの内容は変更される場合があります。最新情報は各公式サイトをご確認ください。