外には出せない情報も、パソコン内でAIを動かせば扱えます！

インターネットを介さずに手元のパソコンだけで使用できる生成AI「ローカル生成AI」の医療・研究機関での活用法を３つのパートで解説。Part1「ローカル生成AIとは何か？」では大規模言語モデル(LLM)による生成AIのしくみを概説。Part2「医療・教育・研究で使うローカル生成AI」では日々の医療業務や医学教育・研究におけるローカル生成AIの活用法を、実例を交えながら解説。Part3「これからのローカル生成AI」では、人間の思考に寄り添う道具として今後これからのAIとどのように向き合っていくべきかを考察する。

【目 次】
Part 1　ローカル生成AIとは何か？
　第1章　医療は「手元のAI」で進化する
　　　　AIを臨床や教育にも使いたいが…
　　　　医療分野では患者情報の取り扱いに厳格なルールが課される
　　　　手元のパソコンで生成AIを動かすという解決策
　　　　ローカル環境ならAIを「調節」できる
　　　　ルーチンワークを圧縮して考える時間を増やそう
　第2章　パソコンがあればローカル環境で生成AIが動かせる
　　　　ローカル生成AIに対する誤解
　　　　ローカル生成AIを支えるのはオープンソースソフトウェアの充実である
　　　　gpt-oss-20bが初めて動いた瞬間
　　　　「ちょっと性能のよいパソコン」という表現について
　　　　これから起こること
　第3章　AIに対する二つの誤解
　　　　「ブラックボックス」と「ハルシネーション」
　　　　生成AIは本当にブラックボックスか
　　　　ハルシネーション
　　　　この二つの問題に対するローカル生成AIの利点
　第4章　ハルシネーションとtemperature
　　　　ローカル生成AIを医学で使うための前提条件なぜ「揺らぎ」が生じるのか
　　　　temperature ─揺らぎを制御する中心的な調節つまみ
　　　　top-k / top-p ─揺らぎの「範囲」を決める補助的な制御
　　　　ローカル型LLMではパラメータを自分で設定できる
　　　　医学において重要なのは「制御」と「立ち戻り」
　第5章　RAGとは何か
　　　　学習と推論を分けて考える
　　　　モデルとは何か（ごく簡単に）
　　　　そこで出てくるRAGという考え方
　　　　RAGの基本構造――レトリーバーとジェネレーター
　　　　RAGではハルシネーションが抑えられる
　　　　ローカル生成AIとRAGの相性
　　　　学習を変えずに、推論を賢くする
　第6章　生成AIを日常業務に使うにはどうすればよいか
　　　　技術の問題ではなく、責任の置き場所の問題
　　　　そのAI、業務に使えますか？
　　　　ローカル環境では自分でAIをコントロールして使える
　　　　ルールを守る側から、自分たちで作る側へ
　　　　使用履歴を残せる
　　　　具体的は活用場面は？
　　
Part 2　医療・教育・研究で使うローカル生成AI
　第7章　医療業務の改善
　　　　情報をテキスト化できれば生成AIが扱える
　　　　病院の内部資料
　　　　固有名詞には意味が含まれている
　　　　有効活用されていない議事録
　　　　ローカル生成AIの利用例：議事録から情報を引き出す
　　　　患者さん向けの資料作成
　　　　ローカル生成AIの利用例：患者さん向けに公的支援をまとめる
　第8章　音声入力とOCR
　　　　人間にとって最も自然な情報伝達手段は音声
　　　　ローカル環境で動く音声認識ソフト
　　　　医療現場での具体的なユースケース
　　　　音声認識・構造化・再利用
　　　　文字起こしは「下書き」でよい
　　　　「書いて記録する医療」から「話して記録する医療」へ
　　　　「思考を残す医療」が教育にもたらす影響
　　　　OCR：紙の文書のデータ化
　　　　文字認識から構造化・再利用へ
　第9章　医学教育
　　　　教材作成
　　　　記述式答案の分析に
　　　　正解のない課題をトピックとした教育
　　　　ローカル生成AIの利用例：授業の感想の概観
　　　　教える側の点検に
　　　　教育カリキュラムの見直しに
　　　　知識の「つながり」の言語化
　　　　試験対策をより深い学習に変化させる
　　　　患者さんから学ぶ
　第10章　翻訳再考
　　　　教育・研究を貫く思考の変換装置としての生成AI
　　　　翻訳という営みの再定義
　　　　翻訳が「手元の思考」になった瞬間
　　　　翻訳は思考の点検装置になる
　　　　大学院教育における翻訳と文章指導
　　　　翻訳という言葉が指しているもの
　第11章　プログラミングのススメ　
　　　　GUIがもたらした幻想
　　　　自然言語で考え、生成AIがプログラムを書く
　　　　プログラミングが嫌われる理由
　　　　転記作業をプログラムで反復可能に
　　　　ローカルな環境で生成AIを使うことの研究上の意義
　　　　未診断疾患研究と生成AI
　　　　構音障害をもつ患者さんの意志疎通を補助するソフトウェアの開発
　第12章　診療・教育・研究でtemperature をどう切り替えるか
　　　　診療─ temperature は低く、揺らぎは最小限に
　　　　教育─ temperature は少し上げる
　　　　研究─ temperature を上げて、仮説を揺らす
　　　　temperature は境界線を引き直すための道具である
　　
Part 3　これからのローカル生成AI
　第13章　考える道具としての生成AI
　　　　なぜローカルでなければならないのか
　　　　人間の思考を止めないAI
　第14章　結び
　　
付録　ローカル型LLM実装メモ
　A．インストール
　B．インストール後の運用
　　
謝辞
著者紹介
　　
コラム
　　オープンな文化とLinux
　　人間の頭の中はスパゲティである
　　AIによってPBLは活性化するか
　　英語力というハンディキャップは本当にあるのか
　　人間の知恵がこの中にある