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title: "一般向けの AI に、患者さんの情報を入れる前に：理学療法士のための考え方"
source: "https://www.kinapse.co/notes/llm-patient-info-principles/"
source_author: "糸井 真伸"
source_type: "AIと臨床"
published: 2026-10-18
imported_from: kinapse-public-note
taxonomy: ["practice/general"]
tags: ["臨床推論・教育・その他"]
review: approved
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> 出典：糸井 真伸「一般向けの AI に、患者さんの情報を入れる前に：理学療法士のための考え方」 https://www.kinapse.co/notes/llm-patient-info-principles/

ChatGPT・Claude・Gemini などの**一般向けの AI** は、臨床の勉強や書類づくりにとても便利です。一方で、使い方を間違えると、患者さんの情報を守れなくなります。このノートでは、日本の公式資料をもとに、**どこまでが安全で、どこからが危ないのか**を整理します。

> 法的な助言ではありません。公式資料にもとづいた、リスクの整理です。職場に AI の利用ルールがある場合は、そちらに従ってください。

## 1. 実際の患者さんの情報は、そのまま入れない

個人情報保護委員会は、個人データを含む入力が、**応答をつくる以外の目的**で扱われる場合には法令違反になる可能性があると注意を呼びかけています。一般向けの AI は、設定やプランによって、入力が保存されたり、サービスの改善に使われたりすることがあります。

まず守りたいのは、**実際の患者さんの情報を、個人向けの AI にそのまま入れないこと**です。

## 2. 名前を消しただけでは「匿名」にならない

医療・介護の Q&A では、氏名を消したり顔写真を一部隠したりしても、**ほかの情報と簡単に照らし合わせられるなら、個人情報のまま**だとされています。

医療の現場では、次のような情報の組み合わせで、人が特定されやすくなります。

- 年齢・性別・職業
- 珍しい病気や経過
- 地域・時期
- 画像・動画・音声

「名前を消したから大丈夫」と考えないことが大切です。

## 3. 安全な順番を知っておく

法律の用語ではありませんが、実務上は次の順に安全です。

| 安全 ↑ | 書き方 |
|---|---|
| いちばん安全 | **架空の症例**（実際の患者さんにもとづかない） |
| 安全 | **合成した症例**（いくつかの症例を混ぜて、1人に戻れないようにする） |
| 注意 | **一般化した症例**（細かいところをぼかす。ただし1人の特徴が残ると特定されうる） |
| 避ける | **実際の症例の要約** |

勉強や教育に使うときは、架空の症例や合成した症例を使うのがおすすめです。

## 4. 職場のデータを、許可されていないクラウドに出さない

厚生労働省の医療情報システムの安全管理ガイドライン（第6.0版）は、外部への保存先やサービスを限定し、**許可されていないクラウドの利用を禁止する**ことを規程に入れるよう求めています。私物のスマホや、職場が認めていないサービスに医療情報を持ち出すのは、とても危険です。

## 5. AI に任せてよいのは「考えの整理」まで

AI に任せてもよいのは、次のような**考えを整える手伝い**までです。

- 評価項目の候補を出す
- レッドフラッグの一般的な整理
- 患者さん向け説明文のたたき台

一方で、**実際の患者さんのデータをもとに、病名・治療方針・運動の負荷・受診の判断を AI に決めさせる**のは避けます。大規模言語モデルは、まだ自律的に臨床の判断をする段階にはないことが、研究でも示されています。

## 6. AI の出力を、そのまま使わない

- **患者さん向けの説明や運動指導**は、症状・併存症・術後の段階・禁忌・転倒のリスクに合わせて、必ず自分で見直す
- **論文の要約や参考文献**は、AI が存在しない文献を挙げることがあるので、PubMed や出版社の原文で必ず確かめる

## まとめ

- 実際の患者さんの情報は、個人向けの AI にそのまま入れない
- 名前を消しただけでは匿名にならない
- 勉強には、架空の症例・合成した症例を使う
- AI に任せるのは「考えの整理」まで。判断はセラピストがする
- AI の出力は、必ず原文と自分の目で確かめる

AI を怖がる必要はありません。**使うなら、守るべき線を知ったうえで使う**。それがいちばん安全で、いちばん役に立つ使い方だと思います。

## 参考文献

1. 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年6月2日）． https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/
2. 個人情報保護委員会・厚生労働省．「医療・介護関係事業者における個人情報の適切な取扱いのためのガイダンス」に関するQ&A（事例集）． https://www.ppc.go.jp/personalinfo/faq/iryoukaigo_guidance_QA/
3. 個人情報保護委員会．個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（仮名加工情報・匿名加工情報編）． https://www.ppc.go.jp/personalinfo/legal/guidelines_anonymous/
4. 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6.0版． https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi/0000516275_00006.html
5. Hager P, Jungmann F, Holland R, Bhagat K, Hubrecht I, Knauer M, Vielhauer J, Makowski M, Braren R, Kaissis G, Rueckert D. Evaluation and mitigation of the limitations of large language models in clinical decision-making. Nature Medicine. 2024;30(9):2613-2622. doi:10.1038/s41591-024-03097-1 PMID:38965432