リハ職がAIでやってはいけないこと7選｜ChatGPTの注意点

PT・OT・STがChatGPTなどの生成AIを使う際は、患者情報の無断入力、診断・治療方針の丸投げ、AI文章のカルテへの無確認転記を避ける必要があります。AIは文章整理や資料作成を補助できますが、出力の正確性や安全性を保証するものではありません。本記事では、リハ職がAIでやってはいけない7つの行為を、SOAP記録、評価結果、施設ルール、著作権などの観点から解説します。さらに、入力前・出力後・記録前の3段階チェックを紹介し、現場で安全に活用するための判断基準を整理します。

リハ職におけるAI活用の全体像を確認したい方へ

本記事ではAI利用時のNG行為と安全管理を中心に解説します。文章整理、患者説明、カンファレンス準備などの活用方法は、総論記事で整理しています。

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まず確認｜リハ職がAIでやってはいけないこと7選

AI利用で避けるべき行為は、個人情報、臨床判断、記録の正確性、数値の検証、施設ルール、著作権、最終責任の7つです。最初に全体像を確認しましょう。

リハ職がAIでやってはいけないこと7選と安全確認フロー。患者情報の入力、診断の丸投げ、AI文章の無確認転記、数値の無検証利用、施設ルール違反、著作権への無配慮、最終判断の委任を防ぎ、入力前・出力後・記録前に確認する — リハ職のAI活用で避けたい7つの行為と、入力前・出力後・記録前の3段階チェック。確認できない場合は、使用を止めて原資料や施設の担当者へ戻ります。

リハ職がAIでやってはいけないこと7選
NG行為	主なリスク	基本対応
1．患者の個人情報を入力する	情報漏えい、不適切な個人データの取扱い	施設承認と入力可能な情報を確認する
2．診断や治療方針をAIに任せる	不適切な臨床判断	医療者が患者を評価して判断する
3．AIの出力をそのまま記録する	誤記録、未確認所見の混入	原記録と照合して修正する
4．数値や評価結果を無検証で使う	誤った評価、架空文献の引用	原データと一次資料を確認する
5．施設ルールを確認せずに使う	規程違反、情報管理上の問題	承認された環境と用途で利用する
6．著作権のある資料を無断で入力する	権利侵害、契約・利用条件違反	入力・複製・共有の権限を確認する
7．最終判断をAIに委ねる	責任の所在が不明確になる	医療者が最終確認と判断を行う

迷ったときは、「入力してよい情報か」「出力を検証できるか」「医療者の判断を置き換えていないか」の3点を確認します。どれか1つでも確認できない場合は、そのまま業務へ反映しないことが基本です。

AIに任せてよいこと・注意が必要なこと・任せないこと

AIは文章や情報の整理を補助する道具であり、患者ごとの評価・判断を代行するものではありません。文章整理であっても、入力する情報や利用環境によってリスクが変わります。

リハ職におけるAI活用の境界線
区分	活用例	判断基準
比較的活用しやすい	一般的な文章の言い換え、見出し整理、架空事例を用いた教育資料、チェック項目の案出し	患者情報や秘密情報を含まず、出力を自分で確認できる
注意が必要	実症例の整理、カンファレンス要約、患者説明文、文献要約、記録文の下書き	施設承認、適切な情報管理、原資料との照合が必要
最終判断を任せない	診断、予後、離床可否、治療方針、リスク評価、記録の確定	必要な資格・権限を持つ医療者が患者の状態を確認して判断する

同じ文章作成でも、一般的な説明文を読みやすくすることと、患者固有の評価結果から介入方針を決めることではリスクが異なります。AIを使用する前に、作業の目的と責任の所在を確認しましょう。

7つのNG行為を臨床場面で解説

AIの問題は、明らかな誤答だけではありません。自然で読みやすい文章に、未確認の所見や不適切な判断が混ざることにも注意が必要です。

1．患者や関係者を特定できる情報を無断で入力する

施設の承認が確認できていない生成AIサービスに、患者・家族・職員を特定できる情報を入力してはいけません。

氏名、患者ID、住所、電話番号、顔写真だけでなく、詳細な日付、希少疾患、特徴的な経過、施設名などの組み合わせによって個人が推測される場合があります。

AIへの入力前に確認したい情報
情報	例	基本対応
直接識別情報	氏名、患者ID、住所、連絡先、顔写真	未承認サービスへ入力しない
詳細な日付	生年月日、入院日、手術日、退院予定日	利用目的と必要性を確認する
施設・職員情報	病院名、病棟名、職員名、内部資料	施設規程に従って取り扱う
間接識別情報	希少疾患、詳細な年齢、職業、家族構成、特徴的な経過	組み合わせによる特定可能性を確認する

匿名化・仮名化・一般化は同じではない

氏名を削除しただけでは、必ずしも匿名化できたとはいえません。個人情報を加工した場合でも、元の情報との照合や他の情報との組み合わせによって、本人が特定される可能性があります。

AI利用時に混同しやすい情報加工の違い
方法	考え方	注意点
氏名・IDの削除	直接識別できる項目を取り除く	他の情報から個人を特定できる場合がある
仮名化	氏名などを別の符号に置き換え、識別性を低減する	元データとの照合可能性が残る場合がある。法律上の「仮名加工情報」と同義とは限らない
一般化・抽象化	年齢を年代にする、詳細な日付を省くなど情報を粗くする	組み合わせによる特定可能性は残り得る
匿名加工情報	個人情報保護法上の要件に従って加工された情報	単なる氏名削除や一般化だけで成立するものではない

ここでいう「仮名化」は一般的な情報加工の説明です。個人情報保護法上の「仮名加工情報」「匿名加工情報」には、それぞれ法令上の定義と取扱要件があります。

AIの利用が施設で認められていることと、個々の患者情報を入力してよいことは別の判断です。利用目的、情報の種類、契約条件、施設規程をそれぞれ確認してください。

判断できない場合は、実際の症例を入力せず、架空事例や一般的な情報を使って文章整理の練習を行う方法があります。

2．診断・予後・治療方針をAIに決めさせる

診断、予後、治療方針、離床可否、転倒リスクなどをAIの回答だけで決定してはいけません。

患者の状態を判断するには、実際の観察、医師の指示、検査結果、服薬、既往歴、生活背景、急変リスクなどの情報が必要です。AIは入力されていない情報を正確に把握できません。

特に離床や移乗では、バイタルサイン、意識状態、疲労、疼痛、医療機器、介助体制などを総合的に確認する必要があります。

AIは一般的な確認項目や検討事項の整理に利用できますが、実際の判断は必要な資格・権限を持つ医療者が行います。判断に迷う場合は、医師や関係職種へ相談します。

3．AIが作った文章をそのままカルテへ貼り付ける

AIが生成した文章を、原記録と照合せずに診療記録へ転記してはいけません。

生成AIは、入力されていない介助量、測定値、実施内容、原因などを補うことがあります。文章が自然であるほど、誤りを見落とす可能性があります。

施設がAI利用を承認していても、出力された文章の正確性まで保証されたわけではありません。カルテへ反映する前に、次の項目を確認します。

実際に観察・評価した内容と一致しているか
未実施の検査・介入が追加されていないか
介助量、歩行距離、時間、回数などの数値が正しいか
観察事実と解釈が区別されているか
施設の記録様式や用語と整合しているか
記録者として内容と根拠を説明できるか

観察事実とAIが補った推測を分ける

例えば「歩行中にふらつきがみられた」という情報から、「下肢筋力低下が原因」とAIが補うことがあります。しかし、筋力や支持性を評価していなければ、その説明は確認済みの事実ではありません。

架空事例で確認する観察事実・仮説・臨床判断の違い
区分	記載例	注意点
観察事実	歩行中に右側へ2回ふらついた	実際の観察内容と一致させる
解釈・仮説	右下肢の支持性低下が関与している可能性がある	根拠と未確認事項を明示する
臨床判断	現在の歩行状況から介助・見守り方法の再検討が必要と判断した	担当者が患者の状態を確認して判断する

この表は記録の考え方を説明するための架空事例です。実際の患者情報を未承認の外部AIに入力することを推奨するものではありません。

SOAP記録では、Sに実際には聞いていない訴えが追加されていないか、Oに未確認の所見が混入していないか、Aに根拠のない原因が断定されていないか、Pに決定していない方針が記載されていないかを確認します。

AIは記録文を整える補助者であり、診療記録の内容を確定する担当者ではありません。

4．数値・評価結果・文献を無検証で使用する

AIが提示した測定値、計算結果、カットオフ値、文献名、ガイドライン、診療報酬情報を、原典確認なしで使用してはいけません。

生成AIは、実在しない文献や不正確な数値をもっともらしく提示することがあります。実在する研究でも、対象疾患、測定条件、研究デザインが異なれば、結果をそのまま適用できません。

特に評価尺度の得点やカットオフ値では、尺度の版、採点方法、対象集団、測定条件を確認します。AIが示した点数や解釈だけで、患者の状態を判断しないことが重要です。

文献・通知・ガイドラインが実在するか確認する
原文を開き、対象者と適用条件を確認する
数値・単位・カットオフ値が一致するか確認する
改訂版や最新の通知・疑義解釈を確認する
資料に使用する場合は出典を明記する

診療報酬や施設基準は改定されるため、AIの回答時点と現行制度が一致するとは限りません。AIは情報整理の入口として使い、根拠の確定には一次資料を用います。

5．施設ルールや契約条件を確認せずに使用する

個人の判断だけで、生成AIを診療業務や患者情報の処理に導入してはいけません。

同じサービス名でも、個人向け・法人向け・医療機関向けの契約や設定によって、利用条件やデータ管理の仕組みが異なります。

利用前に、少なくとも次の項目を確認します。

施設が生成AIの業務利用を認めているか
承認されたサービス・契約・アカウントか
入力可能な情報の範囲が明確か
入力情報の保存・学習利用・削除・アクセス管理を確認したか
個人情報や秘密情報の取扱いについて施設の確認を受けているか
問題発生時の報告先と対応手順が決まっているか

学習への利用を停止する設定があっても、それだけで患者情報の入力が許可されるわけではありません。情報管理部門や個人情報保護担当者の確認が必要です。

6．著作権のある資料を権限確認なしに入力・利用する

教科書、論文、評価尺度、研修資料、マニュアルなどを、利用権限や契約条件を確認せずにAIへ入力したり、生成された文章をそのまま公開したりすることは避けましょう。

著作権のある資料でも、利用目的や法令上の例外によって許諾なく利用できる場合があります。一方で、AIへの入力、複製、共有、公開が常に自由になるわけではありません。

リハ職がAI利用時に確認したい著作権・利用条件
資料	注意点	基本対応
教科書・有料教材	本文や図表の大量入力、生成結果の再配布	権利者の許諾、契約条件、適用される例外を確認する
論文・ガイドライン	閲覧可能であっても再利用条件が異なる	公開ライセンス、利用規約、引用条件を確認する
評価尺度・マニュアル	設問、採点表、図版などに利用制限がある場合がある	公式マニュアルと権利者の利用条件を確認する
院内資料・研修資料	著作権だけでなく施設の秘密情報を含む場合がある	施設の情報管理規程と共有権限を確認する

特に、評価尺度の設問本文や採点表をAIに入力し、その出力をブログや院内配布物へ転載する場合は、著作権や利用条件を確認する必要があります。

AIが生成した文章や図版についても、既存の著作物に類似していないか、出典表示や利用条件に問題がないかを確認します。

7．評価・介入・記録の最終判断をAIに委ねる

AIの回答を参考にすることと、最終判断をAIへ委ねることは異なります。AIの出力を採用する場合でも、患者の状態や業務内容を確認し、担当者が判断する必要があります。

例えば、AIが「歩行練習を継続できる」と回答しても、その時点の血圧、疲労、疼痛、ふらつき、介助体制などを確認せずに実施を決定してはいけません。

また、記録や患者説明文についても、AIが作成したことを理由に内容確認を省略することはできません。

最終判断に必要な情報が不足している場合は、追加評価、原資料の確認、多職種への相談を行います。AIの回答を再生成するだけで、判断に必要な情報が補われるとは限りません。

AIを安全に使うための3段階チェック

安全なAI活用では、入力前・出力後・記録や共有の前に確認します。新しい図版で示した3段階を、実際の業務へ落とし込んでみましょう。

AI利用の3段階チェックと中止判断
段階	確認事項	使用を止める例
入力前	施設の利用許可、サービス、患者情報、秘密情報、資料の利用権限	承認や入力可能な情報の範囲が不明
出力後	追加された所見、数値、断定表現、文献の実在性、著作物との類似性	原資料で確認できない内容がある
記録・共有前	観察事実との一致、施設様式、共有範囲、説明責任	記録者として根拠を説明できない

入力前｜施設承認と情報の取扱いを確認する

最初に、使用するAIサービスが施設で認められているかを確認します。患者情報、職員情報、院内資料、著作権のある教材などを入力する場合は、個別の利用条件も確認します。

施設の承認が不明な場合は、実症例ではなく架空事例や一般的な文章を使用する方法を検討します。

出力後｜内容の正確性と根拠を確認する

AIが作成した文章に、入力していない所見、誤った数値、過剰な断定、実在しない文献が含まれていないかを確認します。

数値や文献を確認できない場合は、AIに再質問するだけで済ませず、原データや一次資料へ戻ります。

記録前｜原記録と照合して最終判断する

カルテ、患者説明文、カンファレンス資料、院内研修資料へ反映する前に、内容が事実と一致しているか、共有範囲が適切か、作成者として説明できるかを確認します。

確認できない事項がある場合は、そのまま記録・共有せず、担当者や関係部署へ相談します。

安全性を意識したAIへの指示文例

AIへの指示では、「追加しない」「推測しない」「不明な点を明示する」を具体的に指定します。ただし、指示文だけで情報漏えいや誤出力を防げるわけではありません。

以下は、架空事例や公開情報を使用する場合、または施設が承認した環境で利用条件を満たす場合の例です。実際の患者情報を未承認サービスへ入力しないでください。

リハ職向けのAI指示文例
目的	指示文例
SOAP形式の練習	以下の架空の観察メモをSOAP形式に整理してください。入力文にない所見、原因、数値、判断は追加しないでください。不明な項目は「情報なし」としてください。
一般向けの言い換え	以下の一般的な説明文を、専門知識がない方にも分かる表現に言い換えてください。医学的な判断や新しい説明は追加せず、原文の意味を変えないでください。
架空カンファレンスの整理	以下の架空事例を「確認できた事実」「現在の課題」「次回確認すること」に分けてください。原因や治療方針を推測しないでください。
公開文献の要約	以下の利用条件を確認した文献の原文を、対象者、方法、主な結果、限界に分けて要約してください。原文にない数値や結論は追加しないでください。

出力後は、指示どおりに処理されたか、原文にない内容が混入していないかを必ず確認します。

新人教育・実習指導でAIを使う場合の注意点

新人教育では、AIを模範解答の代行ではなく、考えを整理する補助として使います。AIは一般的な説明資料や質問案の作成に役立ちますが、施設の手順や患者ごとの注意点を自動的に保証するものではありません。

例えば療養病棟の移乗介助では、拘縮、皮膚状態、認知機能、医療機器、介助人数などによって安全な方法が異なります。一般的なAI回答をそのまま標準手順にすると、現場に合わない教育につながる可能性があります。

新人教育では、指導者が根拠、施設手順、患者ごとの判断の違いを確認・補足します。「なぜその判断になるのか」「別の患者では何が変わるのか」を対話で確認することが重要です。

公開資料・カルテに反映する前の最終チェック

AIの出力を実務で使用する前には、情報管理、内容の正確性、判断責任の3点を確認します。以下は、担当者が最終確認するときの簡易チェックです。

□ 施設が認めたサービス・用途で使用している
□ 入力情報の取扱いが施設規程と契約条件に合っている
□ 著作権や資料の利用条件を確認している
□ 未確認の所見、数値、原因が追加されていない
□ 観察事実と解釈・仮説が区別されている
□ 文献、基準値、制度情報を一次資料で確認した
□ 診療記録へ反映する場合は原記録と照合した
□ 診断、予後、治療方針、リスク判断をAIへ丸投げしていない
□ 記録者・作成者として内容と根拠を説明できる

これらは施設の正式な利用規程を代替するものではありません。所属施設の情報管理規程、診療記録の運用ルール、関係法令を優先してください。

よくある質問

リハ職から想定されるAI利用時の疑問を整理します。各項目名をタップすると回答が開きます。

ChatGPTに患者情報を入力してもよいですか？

施設の承認が確認できないサービスへ、患者情報を入力しないでください。利用可否は、施設規程、利用目的、契約条件、情報の保存・学習利用・アクセス管理などを踏まえて判断する必要があります。個人アカウントでの利用を自己判断で開始しないことが重要です。

患者情報を匿名化すれば入力しても安全ですか？

氏名や患者IDを削除しただけでは十分とは限りません。詳細な年齢、希少疾患、日付、地域、特徴的な経過などの組み合わせで個人が推測される場合があります。法令上の匿名加工情報と、単なる氏名削除・一般化は異なります。また、施設が外部AIへの症例情報入力を禁止している場合は、その規程に従います。

カルテの下書きにAIを使ってもよいですか？

施設が認めた環境と用途であることが前提です。使用する場合も、原記録にない所見や判断が追加されていないかを確認し、最終的な記録内容は担当者が確定します。施設承認のない外部サービスへ患者の観察メモを入力することは避けてください。

学習に使わない設定なら患者情報を入力できますか？

学習利用の停止設定だけでは、患者情報の入力が許可されたことにはなりません。保存期間、アクセス権限、契約条件、利用目的、施設規程なども確認する必要があります。

論文や評価尺度をAIに入力してもよいですか？

入力する資料の著作権、ライセンス、利用規約、施設の情報管理規程を確認してください。公開されている資料でも、全文の複製や外部サービスへの入力、生成結果の再配布が常に認められるわけではありません。

新人教育でAIを使うのは問題ですか？

一般的な説明資料、架空事例、質問案などの作成補助には活用できます。ただし、AIの回答を無確認で模範解答として扱わず、指導者が原典、施設手順、患者ごとの判断を確認・補足することが必要です。

次の一手

AI活用では、まず「患者情報を無断入力しない」「臨床判断を任せない」「出力を自分で検証する」の3点を共通ルールにしましょう。そのうえで、一般的な文章整理や架空事例の教育資料など、内容を確認・修正しやすい用途から始めます。

AI活用だけでは記録業務の負担が減らない場合は

記録やカンファレンスの負担には、業務分担、教育体制、人員配置、相談環境も関係します。個人の工夫だけで改善しにくい場合は、職場環境を整理することも選択肢です。

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参考文献

厚生労働省. 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン第7.0版. 2026年6月. 厚生労働省掲載ページ
厚生労働省. 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン Q&A. 2026年9月. 厚生労働省掲載ページ
個人情報保護委員会. 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について. 2023. 個人情報保護委員会掲載ページ
文化庁. AIと著作権に関する考え方について. 2024. 文化庁公式ページ
OpenAI. Data Controls FAQ. OpenAI Help Center
OpenAI. Business data privacy, security, and compliance. OpenAI公式ページ
OpenAI. Terms of Use. OpenAI公式ページ
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Tian S, Jin Q, Yeganova L, et al. Opportunities and challenges for ChatGPT and large language models in biomedicine and health. Brief Bioinform. 2024;25(1):bbad493. doi:10.1093/bib/bbad493