Medical Vibe Coding ・ Hands-on

生成AI/LLMで、
コードを書かずに作る
医療現場の小さな道具

バイブコーディング体験ワークショップ
岡本賢（愛育病院小児科／AMPL Inc.）

2026.07.17 ・第2回日本デジタル医学会 × 北大HELIOS ・エンレイソウ

第2回日本デジタル医学会年次学術大会

利益相反（COI）開示

発表者：岡本賢（愛育病院小児科）

演題発表に関連し、開示すべき利益相反は以下のとおりです。

役員・顧問職	AMPL Inc.（代表取締役）
その他	Claude Community Ambassador（Anthropic）

CompanionOpen This

まず、このサイトを開いてください。

jsdmh-ws-2026.vercel.app

開くと、この画面が出ます

TodayAgenda

本日の流れ90分・「1個目→2個目→3個目」で手を動かします

1はじめに自己紹介・作ってきたもの・どう作っているか0:00–0:17導入

2なぜ、自分で作るのかいま世界で起きていること0:17–0:32背景

3手を動かす・前半あなたが作る（セット1）0:32–0:45ハンズオン

·休憩ちょうど折り返し0:45–0:50

4手を動かす・後半セット2・30:50–1:16ハンズオン

5持ち帰りと、クロージング4つの型と、月曜の一歩1:16–1:30まとめ

SpeakerProfile

講師

岡本賢おかもと・けん

小児科医（愛育病院）／AMPL Inc. 代表取締役

経歴

順天堂大学卒 → 国立成育医療研究センター小児科 → 愛育病院

発信

日経メディカル・m3.com で連載中
共著『ケースで学ぶ若手医師のAI活用ガイド』（東京医学社）

活動

個人発信としてminaton（港区の子育て・医療情報）を運営
Claude Community Ambassador（Anthropic）

My WorkSame Way

これ全部、同じ作り方でつくってきました

AMPL learn トップ画面 — **AMPL learn** ─ 医療者向けの学習サイト ↗

minaton 本番トップ画面 — **minaton** ─ 個人発信の港区子育て情報サイト ↗

エンジニアには頼んでいません。各サイトはクリックで開けます。今日やるのは、この作り方の入り口です。

RecognitionClaude Ambassador

Anthropic公式アカウントによるClaude Community Ambassador発表（680万表示）

Anthropic 公認

じつは、これにも
選ばれています。

Claude Community Ambassador

1

Claude をつくる会社 Anthropic の、公式プログラム

2

世界中からの応募を、選考と面談で通過した人だけ

3

未公開機能に先行アクセスし、開発へ直接提言できる

日本で確認できるのは4人。その一人が、医療の現場に。

My DeskReal Environment

実際にAIを使う画面は、こんな感じ

当日はこの画面から、入力 → 生成 → 修正の流れを一緒に進めます。

How It WorksNo Code

今日の作り方は、とてもシンプルです

コードは、一行も
書きません。

日本語で頼む。出てきたものを見る。気になるところを、また伝える。

My DeskWorkflow

もう、こういう感じで仕事しています

私が頼み、司令塔AIが仕様に固め、実行部隊AIが並列で作る・直す・調べる、検証して私が診て直すワークフロー図

私がやるのは頼む・診る・決めるだけ。作る・直す・調べるは、AIのチームが並列で回します。

Why MakeWhat "Making" Means

「作る」とは、コードを書くこと

今、インターネットで動くものは、ほとんどすべてコードでできています。
そして、コードは「言語」です。

Webサイト

アプリ

SNS

ネット予約

地図・ナビ

ゲーム

決済

ネット通販

→

ぜんぶ

</>

コードは「言語」

現代で「ものを作る」とは、もうコードが欠かせない、ということです。

Why MakeThe Old Way

これまで、コードは「特殊なスキル」だった

$ npm run build && tsc --noEmit --strict
import { createPool, sql } from '@db/postgres';
type DrillRow = { id: string; weak: boolean; due: Date };
async function getDrill(uid: string): Promise<Drill[]> {
  const pool = createPool(process.env.DATABASE_URL!);
  const { rows } = await pool.query<DrillRow>(sql`
    SELECT * FROM drills
     WHERE user_id = ${uid} AND weak = true
     ORDER BY due_at ASC LIMIT 50`);
  return rows
    .map(r => ({ ...r, score: calc(r) }))
    .filter(x => x.weak && !x.archived);
}
› tsc: error TS2345 in src/lib/db.ts:42:18
› Type 'string' is not assignable to 'UUID'.

コードは、呪文のような文字を打ち込むもの。
エンジニアという専門家のものでした。

だから多くの人が、
「自分は作る側になれない」と思っていた。

Why MakeNow: Vibe Coding

今は、ことばで「作れる」

もう、打ち込む必要はありません。
日本語で話しかけるだけで、コードができる。

それがバイブコーディング。
AIと一緒に作っていく過程です。

あなたこういう道具がほしい、と話しかけるだけ。

AIはい。こんな画面でどうですか？

あなた必要なデータも、持ってきて。

AI外部から取り込んで、つなぎます。

Boris Cherny（Claude Code 開発責任者・Anthropic）

Anthropic自身、いま本番コードの8割以上をAIが書いています。非エンジニアも多い。 出典: Anthropic「When AI builds itself」2026-05 ／ Claude Code 開発責任者 Boris Cherny は「8か月、手でコードを書いていない」

Why MakeInterface Shift

クリックでも、メニューでもない。日本語で話しかけて、作る。人が一番慣れた「会話」に、道具のほうが立ち返ってきました。今日、それを体験します。

Vibe CodingOrigin

「バイブコーディング」は、この一言から始まった

Andrej Karpathy の顔写真 — Andrej Karpathy 「vibe coding」提唱者
元OpenAI / 元Tesla AI

There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists.

コードの存在すら忘れて、流れに身を任せる。
それを「バイブコーディング」と呼ぶ。

X @karpathy ／ 2025年2月2日原文を読むQR

写真: Gladwin Analytics / Wikimedia Commons（CC BY 3.0）

Vibe CodingDefinition + Distance

数ヶ月の学習と実装　→　ことばで頼んで、数分で動く

Why MakeAlready Here

大学生のころに観たSF映画

映画で観た未来が、
もう目の前にある。

イヤホンの向こうにいるAIと、普通に会話する。
「面白い世界だな。生きている間に実現するかな」と思っていました。
2026年7月、OpenAIがGPT‑Liveを発表。
未来は、待っているうちに来ていました。

映画『her』↗／GPT‑Live公式デモ ↗／Googleデモ ↗

Already HappeningIt's Already Moving 自分で作る時代のイラスト

ドラえもんの道具を、自分で作れる時代

「ひみつ道具は、誰かがくれるもの」でした。今は、自分で作れる。
もう、医療の外で普通に起きています。

Who is building 63% バイブコーディング利用者のうち、
コーディング経験がない人。

One-person company 33% 新規スタートアップの3社に1社が、
たった一人で創業。

Tool explosion 10×/年道具を作る側（Cursor）の売上が、
1年で10倍に。

出典: Vercel ／ Carta Solo Founders Report 2025 ／ Sacra（Cursor ARR）

Reality CheckHow It's Actually Used

「使ったことがある」は並んだ。問題は、その先。

個人で"試す"だけなら、日本ももう半数超え（54.7%）。そこは並びました。
でも、仕事に組み込んで使い倒す段になると、差は、まだ歴然です。

Japan · companies 34.5% 日本企業が、業務で生成AIを活用している（2026年3月）。

US · organizations 71% 米国の組織が、1業務以上で生成AIを常用（2025年11月）。約2倍。

Even Japan's largest 46.5% 最も進んだ日本の大企業でも、米国の平均に届かない。

出典: 個人利用=ICT総研（2026年2月）／企業活用=帝国データバンク×読売新聞（2026年3月）／米国=McKinsey「The State of AI」（2025年11月）

All InWhole Companies

一部の天才の話じゃない。会社ぐるみで、全社員です。

先頭を走る会社は、トップの号令で、ふつうの社員まで全員、AIに振り切っています。

DeNA・全社会長が「AIオールイン」宣言全社員をAI人材に。約3,000人規模の事業を半分の人数で回す構想。社内の活用事例は即200件。全社員 / 2025〜

ソフトバンク・全社孫正義「10億のAIエージェント」社員1人に最低1,000本のAIを。「人間がプログラミングする時代は、もう終わる」。年内に10億体

Shopify・世界 AIは全社員の「前提」増員を求める前に、“AIでできない理由”を証明せよ。人事評価にもAI活用を組み込み。 AI 非オプション

出典: 日経クロステック／クロストレンド（DeNA・2025）／SoftBank World 2025・日経（ソフトバンク）／Tobi Lütke 社内メモ・Forbes（Shopify・2025）

Why MakeYour Turn

なぜ作るのか、は見てきました

会社も、世界も、動き出した。
次は、あなたの番です。

ここから先は、観るだけで終わらせません。
このワークショップで、あなた自身の小さな道具を、
実際に手を動かして作ります。

医師のAI活用レベルマップあなたは今どこ？／多くはLv.1「使う」。今日はLv.2、話しかけて「作る」を体験

レベル	何ができるのか	到達チェック	使うツール	次の一歩
Lv1使う多くの人はここ使う医師の入口主要なAIアプリに気負わず触れ、調べ物から文章づくりまで毎日の道具にしている。	調べ物・下調べをAIに任せる文章の要約・言い換え・翻訳メールや資料のたたき台づくり Deep Researchで踏み込んだ調査用途別アシスタントを組む（Projects・GPTs・Gem）	調査レポートをDeep Researchで仕上げた用途ごとにアシスタントを使い分けている画像・PDFの読み込みが日常になった AI議事録・音声入力を常用している	ChatGPT / Claude / Gemini 各種Deep Research Projects・GPTs・Gem AI搭載オフィス（Workspace / 365） AI議事録・音声入力（Circleback / Aqua Voice 等）	小さな依頼をAIに一往復試すバイブコーディングで動くものを作ってみる反復作業を棚卸しして自動化の種を探す
Lv2任せる今日ここ使う医師の完成形AIエージェントを自分のPCで動かし、日々の作業をひとことで任せられる。	バイブコーディングで、話しかけて動くものを作る（今日の実習）表計算データの集計とグラフ化ファイル整理・書式そろえの自動化 MCPで業務ツールと連携構成からスライドまで一気に生成図版・提案ビジュアルの生成	Claude Code / Codexを自分のPCで常用データの集計・可視化を任せている MCP連携を1つ以上動かした調べる→書くを通しで任せた	Claude Code / Codex（Cowork）基本のMCP（Sheets / Notion / Slack / Drive）画像生成AI（Nano Banana / GPT Image 等）	Skillsで手順を型にする定期実行をセットするバイブコーディング（話しかけて作る）の基本
Lv3広げる広げる医師自分の手順を再現できる型にして周りに配り、定期実行や試作の公開まで回す。	業務手順をSkill化（品質チェック・分岐込み）作った型・設定をチームに配る定期実行を組む（毎朝の調査→通知など）複数ツールをまたぐ自動化フロー試作を自作してデプロイ・社内公開	定型業務を1つ以上Skill化して回している自作の型を仲間に共有した定期実行を運用している試作をデプロイして社内に出した	Skills・スケジュール実行外部連携（MCP / CLI / API） Vercel・Supabase ブラウザ完結の試作（Replit Agent / v0）	DB・認証・バックエンドの基礎公開時のセキュリティの勘所課題→仕様→MVP→改善の型
Lv4公開する作る医師DB・認証まで備えた仕組みを組み、外の相手に使ってもらう形で公開する。	人が使う業務システムの構築・運用課題→仕様→試作→改善で開発を回す DB・認証を整えて外部に公開設計・粗づくりと仕上げで道具を使い分ける	他人が使うシステムを運用している DB・認証つきのサービスを外部公開した仕様を書いてから試作する順で開発した	Claude Code ＋ Codex の併用 Supabase / Vercel Claude Design / Figma	需要の当たりをつける検証続く仕組み（収益・運営）の設計広げ方（利用者を増やす）の設計
Lv5創る創る医師AIを中心に据えた事業や研究を立ち上げ、収益化や成果まで自分で走らせる。	AIが軸の事業・サービスの立ち上げ試作→需要検証→販売まで自走技術者と設計の粒度で議論する収益構造・採算・市場戦略を組む資金や人を集めて束ねる	AIを軸にした事業・プロダクトを立ち上げた試作から販売検証まで自分で回した採算と市場戦略を設計・運用している	本番級の開発体制（Claude Code / Codex）クラウド基盤（AWS / GCP / Azure）マルチエージェント基盤	最上段（ここから先は事業・研究の世界）

Today's ToolSame Steps

今回は、進行をそろえるためClaudeで進めます

でも、3つとも同じ手順で作れます

ChatGPT

Claude TODAY

Gemini

仕事や家庭の環境に合わせて、使いやすいツールを選んでください。

Which ClaudeOne Tool, Many Forms

同じClaudeにも、いくつかの「形」があります

違いは、どこまで任せるか。右にいくほど、自律的に動きます。今日使うのは、いちばん簡単な「チャット」。

かんたんチャット

その場で、聞く・作るブラウザ・スマホアプリ｜設定なし

得意

調べ物、文章の下書き、そして動く試作（今日の実習）。話しかけた場で完結。

こんな時

迷ったら、まずここ。日常のほとんどはチャットで足ります。

今日ここ

→

中級Cowork

まとまった作業を、任せるデスクトップアプリ｜ファイルを渡せる

得意

資料一式づくり、ファイルの一括整理、調査からレポートまで。数十分の作業を丸ごと。

こんな時

1回の指示で、何段階もある作業を任せたい時。

次のステップ

→

上級Claude Code

パソコンごと、任せるターミナル・VS Code｜PC内で実行

得意

本格的なアプリ開発、PC内のファイル編集から実行・修正まで自分の手で回す。

こんな時

チャットの試作を、育てて作り込みたくなった時。

つくり込む

WorkshopGround Rules

今日のルールは、2つだけ

1

患者情報は、入れない氏名・生年月日・カルテID・所見は入力しない。「3歳・体重12kg」くらいの粒度で足ります

2

臨床判断には、使わない診断・薬の量・最終判断は、委ねない。もっともらしい嘘が混ざるので、数字は電卓で裏取りする

WorkshopHow We Run

回し方は毎回おなじ。4拍子を、3周します

012 MINお題を渡すサンプルの一文を、そのまま話しかける。コピペでOK。

→

025 MINAIが作る待ち時間は、隣の人と画面の見せ合いを。

→

033 MIN触ってみる「思ってたのと違う」を1つ見つける。

→

043 MINコツを渡す違いが生まれた理由と、次に効くひとこと。

「思ってたのと違う」は失敗ではありません。今日いちばんの教材です。

Round 1Just Say It

1周目・まず、動くことに驚くプロンプト例

そのまま話しかけてください。それだけです

医療版専門分野の3問クイズ

Q. 次のうち、正しいのは？ABCD正解！

SAY THIS自分の専門分野の、クイズを作ってください。

生活版決めるルーレット

今日のランチは寿司！

SAY THIS迷ったとき用に、くるっと回して決めるルーレットを作ってください。

たった一文で、動くものが出てきます。まず、その「え、できた」を味わってください。

TipVoice Input

指示は、打つよりしゃべる方が速い

キーボードよりも口のほうが、ずっと速く、たくさん伝えられます。

タイピング

約40語 / 分

音声入力

約150語 / 分

およそ 3倍のスピード

速さより大事なのは情報量。しゃべると、前提や背景を自然にたくさん渡せます。AIは、渡された情報が多いほど、ねらいに近いものを返します。

TipPrompt Recipe

どう指示していいか分からない時は、5つの枠を埋めるだけ

だれとしてAIに役割を与えるEXAMPLE小児科の外来看護師として

なにをやってほしいことEXAMPLE予防接種の説明文を作って

条件は数・長さ・相手を箇条書きでEXAMPLE小学生にわかる言葉／300字以内／やさしい口調

どんな形で出したい形を指定EXAMPLE箇条書きで／です・ます調で

お手本を1つよい例を1文だけ見せるEXAMPLEたとえば「チクッとするけど、すぐ終わるよ」のように

それでも
書けない時はこの一言でいい。「うまく指示できないので、いい質問をして、私から引き出してください」

TipDon't Over-Trust

便利。でも、信じすぎない。

なぜ起きる AIは、意味や事実を調べているのではなく、次に来そうな言葉を、確率でつないでいるだけ。
だから、知らないことでも、それらしく、自信ありげに埋めてしまう。
これがハルシネーション（もっともらしい嘘）です。

1

数字・薬の量・文献は、裏取りする自信ありげでも、間違っていることがある

2

出典に当たって使う「根拠のURLも出して」と頼み、開いて確かめる

3

最終判断は、人間AIが作るのは下書き。決めて、責任を持つのは自分

休憩

Round 2Your Page

2周目・見た目に、欲が出るプロンプト例

つぎは、「自分のページ」を作ります

医療版自己紹介ページ

Pediatrician / Researcher佐藤美咲小児科医。臨床と研究をつなぎ、子どもと家族に届く医療を考えています。PROFILE & CONTACT →

SAY THIS私の自己紹介ページを作ってください。名前・専門・やっていること・連絡先を載せます。中身は仮で構いません。

生活版旅のしおり

Trip Guide夏の北海道、3日間7.20 SAT — 7.22 MON日程立ち寄り先持ち物

SAY THIS次の旅行のしおりページを作ってください。行き先・日程・持ち物リストを載せます。

できあがったら、正直に眺めてください。「なんか安っぽい」「イメージと違う」。それで正解です。

TipShow, Don't Tell

言葉にできないなら、見本を見せる。

見本を貼る憧れのサイトのスクショ。雑誌でも、スライドでも。

作り直させる「この見本のデザインで作り直して」

見比べさせる「見本と結果を見比べて、違いを挙げて、直して」

デザインの語彙は、要りません。見本が語彙になります。

TipWhen Stuck

壊れても、いつでも戻せます

1

エラーが出たら、そのまま貼る「このエラーが出ました。直して」。意味が分からなくて大丈夫。たいてい直ります

2

違うものが出たら、そこだけ直す「ここを、こう変えて」。全部を作り直させなくていい

3

2回直してダメなら、新しいチャットで粘らない。ゼロから言い直す方が、たいてい速い

Round 3Vague on Purpose

3周目・作りたいものが、ぼんやりしているプロンプト例

今度は、わざと曖昧なまま頼みます

医療版論文メモの、何か読んだ論文、どこにメモしたか分からなくなる。あの不便から。

?

SAY THIS読んだ論文を整理できる、何かを作ってください。

生活版家族の予定の、何か家族の予定が頭に入りきらない。あの不便から。

?

SAY THIS家族の予定を整理できる、何かを作ってください。

たぶん、思っていたものと違うものが出てきます。今回は、それが狙いです。

TipInterview Me

曖昧なときは、「まず、質問してください」

YOU論文を整理するツールがほしい。まだ考えがまとまっていません。作る前に、まず質問してください。

CLAUDEわかりました。何を記録したいですか？　一覧と検索、どちらをよく使いますか？　使うのはご自身だけですか？

答えているうちに、頭の中が言葉になっていく。言語化は、AIに手伝わせていい。

TipEveryday Uses

Claudeは、こんなことまでできます

「調べる・書く」だけじゃない。話しかけるだけで、ここまで。ほんの一部です。

写真で聞くSAY THISこの画面を撮ったので、次に何を押せばいいか教えて

資料を丸ごとSAY THISこの長いPDFを、要点だけ3行で。あとで表にもして

文字数を指定して要約SAY THISこの説明を、患者さん向けにやさしく200字で

語調を変えるSAY THIS同じ内容を、もっとやわらかい言い方に直して

表計算の式を作らせるSAY THIS月ごとの合計を出すExcelの式を作って

壁打ち相手SAY THISこの企画の弱点と、別の切り口を挙げて

TipDeep Research

調べ物を、ひと段深く「Deep Research」

何十もの情報源をまたいで、レポートにまとめてくれる調べ方。使いどころとコツ。

いつ使う込み入っていて複数の情報源を束ねたい問いに。さっと確認したいだけなら、ふつうのチャットのほうが速い。

頼み方 問い＋目的＋条件を書く。すると調査計画を先に出してくれるので、確認・修正してから走らせる。

出典を確認レポートの「使ったソース」を必ず開いて、中身と突き合わせる。Deep Researchでも、もっともらしい嘘は残る。

SAY THIS〈テーマ〉について、〈目的〉のために調べて。条件は、日本国内・ここ3年・できれば一次情報。まず調査計画を見せてください。

Beyond TodayToy → Product

「いつでも使いたい」「配りたい」を、本物にする部品表

喋っただけで、動く道具ができた。それが今日いちばんの成果です。ただ、これはチャットの中の「作品」。別の端末や同僚とは、まだ共有できない。部品を足すと、サービスになります。

住所ドメイン世界のどこからでも届く名前。example.com

土地サーバー閉じても動き続ける置き場。Vercel など

鍵ログイン誰が使っているかを見分ける。Google認証など

倉庫データベース閉じても消えない記録。Supabase など

レジ決済課金・サブスクの受け皿。Stripe など

この部品も、ぜんぶAIと一緒に組めます。ここから先が、レベルマップのLv3→4。

Take HomeAI Fluency

今日やった全部は、実はこの4つの型でした

道具が変わっても残る、AIと働く型。

DELEGATION委ねる何を任せ、何を任せないか

DESCRIPTION伝えるどう描写するか。見本・まず質問

DISCERNMENT見極める出力を評価する。信じすぎない

DILIGENCE責任を持つ結果に責任を負う。最終判断は人間

HonestlyOne Person

一人から、輪は広がる。

次は、あなたの場所から。

From the FieldReal Result

正直な話を、します

前の職場では、
輪が、たしかに広がった。

国立成育医療研究センターで、専攻医40名に、6か月のAIプログラムを主催。AIの活用率は、10%から80%へ。
でも今年、いまの病院に移ったら、また私ひとりから。組織は、そう簡単には変わりません。
だからこそ、いつも、最初の一人が要る。

The First OneClimax

最初の一人から、始まります

月曜、同僚ひとりに見せてください。一人が二人になれば、始まる。

ScaleAll Japan

この土壌を、日本中に

同じ土壌が全国に広がれば、
日本の医療は、早く変わる。

一つの病院でできたことを、全国の現場から。
現場発信の文化が広がるほど、変化は速くなる。
その最初の一歩を、今日この場から。

Q&AAsk Anything

質疑応答の前に、正直な話を

私は、生粋のエンジニアでも、
AI研究者でも、ありません

細かい技術は、正直わかりません。それでも、道具は作れる。
今日いちばん、見せたかったのは、そこです。

技術の質問はその場でClaudeに直接どうぞ。使い方・始め方は、なんでも私に。

レベル	何ができるのか	到達チェック	使うツール	次の一歩
Lv1使う多くの人はここ使う医師の入口主要なAIアプリに気負わず触れ、調べ物から文章づくりまで毎日の道具にしている。	調べ物・下調べをAIに任せる文章の要約・言い換え・翻訳メールや資料のたたき台づくり Deep Researchで踏み込んだ調査用途別アシスタントを組む（Projects・GPTs・Gem）	調査レポートをDeep Researchで仕上げた用途ごとにアシスタントを使い分けている画像・PDFの読み込みが日常になった AI議事録・音声入力を常用している	ChatGPT / Claude / Gemini 各種Deep Research Projects・GPTs・Gem AI搭載オフィス（Workspace / 365） AI議事録・音声入力（Circleback / Aqua Voice 等）	小さな依頼をAIに一往復試すバイブコーディングで動くものを作ってみる反復作業を棚卸しして自動化の種を探す
Lv2任せる今日ここ使う医師の完成形AIエージェントを自分のPCで動かし、日々の作業をひとことで任せられる。	バイブコーディングで、話しかけて動くものを作る（今日の実習）表計算データの集計とグラフ化ファイル整理・書式そろえの自動化 MCPで業務ツールと連携構成からスライドまで一気に生成図版・提案ビジュアルの生成	Claude Code / Codexを自分のPCで常用データの集計・可視化を任せている MCP連携を1つ以上動かした調べる→書くを通しで任せた	Claude Code / Codex（Cowork）基本のMCP（Sheets / Notion / Slack / Drive）画像生成AI（Nano Banana / GPT Image 等）	Skillsで手順を型にする定期実行をセットするバイブコーディング（話しかけて作る）の基本
Lv3広げる広げる医師自分の手順を再現できる型にして周りに配り、定期実行や試作の公開まで回す。	業務手順をSkill化（品質チェック・分岐込み）作った型・設定をチームに配る定期実行を組む（毎朝の調査→通知など）複数ツールをまたぐ自動化フロー試作を自作してデプロイ・社内公開	定型業務を1つ以上Skill化して回している自作の型を仲間に共有した定期実行を運用している試作をデプロイして社内に出した	Skills・スケジュール実行外部連携（MCP / CLI / API） Vercel・Supabase ブラウザ完結の試作（Replit Agent / v0）	DB・認証・バックエンドの基礎公開時のセキュリティの勘所課題→仕様→MVP→改善の型
Lv4公開する作る医師DB・認証まで備えた仕組みを組み、外の相手に使ってもらう形で公開する。	人が使う業務システムの構築・運用課題→仕様→試作→改善で開発を回す DB・認証を整えて外部に公開設計・粗づくりと仕上げで道具を使い分ける	他人が使うシステムを運用している DB・認証つきのサービスを外部公開した仕様を書いてから試作する順で開発した	Claude Code ＋ Codex の併用 Supabase / Vercel Claude Design / Figma	需要の当たりをつける検証続く仕組み（収益・運営）の設計広げ方（利用者を増やす）の設計
Lv5創る創る医師AIを中心に据えた事業や研究を立ち上げ、収益化や成果まで自分で走らせる。	AIが軸の事業・サービスの立ち上げ試作→需要検証→販売まで自走技術者と設計の粒度で議論する収益構造・採算・市場戦略を組む資金や人を集めて束ねる	AIを軸にした事業・プロダクトを立ち上げた試作から販売検証まで自分で回した採算と市場戦略を設計・運用している	本番級の開発体制（Claude Code / Codex）クラウド基盤（AWS / GCP / Azure）マルチエージェント基盤	最上段（ここから先は事業・研究の世界）

生成AI/LLMで、コードを書かずに作る医療現場の小さな道具

利益相反（COI）開示

本日の流れ90分・「1個目→2個目→3個目」で手を動かします

これ全部、同じ作り方でつくってきました

実際にAIを使う画面は、こんな感じ

もう、こういう感じで仕事しています

「作る」とは、コードを書くこと

これまで、コードは「特殊なスキル」だった

今は、ことばで「作れる」

「バイブコーディング」は、この一言から始まった

ドラえもんの道具を、自分で作れる時代

「使ったことがある」は並んだ。問題は、その先。

一部の天才の話じゃない。会社ぐるみで、全社員です。

でも、3つとも同じ手順で作れます

同じClaudeにも、いくつかの「形」があります

今日のルールは、2つだけ

回し方は毎回おなじ。4拍子を、3周します

そのまま話しかけてください。それだけです

指示は、打つよりしゃべる方が速い

どう指示していいか分からない時は、5つの枠を埋めるだけ

便利。でも、信じすぎない。

つぎは、「自分のページ」を作ります

言葉にできないなら、見本を見せる。

壊れても、いつでも戻せます

今度は、わざと曖昧なまま頼みます

曖昧なときは、「まず、質問してください」

Claudeは、こんなことまでできます

調べ物を、ひと段深く「Deep Research」

「いつでも使いたい」「配りたい」を、本物にする部品表

今日やった全部は、実はこの4つの型でした

一人から、輪は広がる。

最初の一人から、始まります

私は、生粋のエンジニアでも、AI研究者でも、ありません

生成AI/LLMで、
コードを書かずに作る
医療現場の小さな道具

私は、生粋のエンジニアでも、
AI研究者でも、ありません