結論から述べると、評価シートや報告書のたたき台作成に生成AIを組み込むことで、PT・OT・STの記録業務時間は現実的に短縮できる。ただし「AIに丸投げ」ではなく、プロンプトの型を持ち、最終確認をセラピスト自身が行うことが前提になる。

本記事は、自主トレ指導用の一般的な文面作成、評価シートの新規作成（参考原著あり／なし双方のケース）、サマリーの添削、Word・Excel・PDF・PowerPointを使った講習資料作成、Excelに蓄積したデータの分析、学会発表の土台作り、教科書的資料の項目作成という7つの実務シーンに加え、AIが生成した専門用語や数値を自分自身に「疑わせる」ためのハルシネーション検証プロンプトまで含めて、具体的な指示文の型を提示する。

2-1. 理学療法士・作業療法士・言語聴覚士とは

理学療法士（PT）は運動機能の維持・改善を専門とする国家資格であり、公益社団法人日本理学療法士協会が職能団体として活動している。作業療法士（OT）は食事・入浴などの日常生活動作や作業活動を通じた支援を専門とし、一般社団法人日本作業療法士協会が組織する。言語聴覚士（ST）は「話す」「聞く」「食べる」機能の評価・訓練を専門とし、一般社団法人日本言語聴覚士協会が職能団体にあたる。3職種はいずれも評価→計画立案→介入→再評価というプロセスの中で、多くの記録・文書作成業務を伴う。

2-2. なぜ今、記録業務の効率化が求められているのか

厚生労働省がまとめた医療機関の勤務環境改善に関する事業報告書では、医師事務作業補助者の活用など「医療記録（電子カルテの記録）」や医療文書作成をタスクシフト・シェアする取り組みが、業務時間短縮と医療の質向上の両立につながる施策として位置づけられている（厚生労働省委託事業「勤務環境改善に向けた好事例集」令和5年3月）。この流れはリハビリテーション部門にも共通しており、限られた人員で質の高いケアと記録の両方を維持するために、ICT・生成AIの活用が現実的な選択肢として広がっている。

2-3. 生成AI・プロンプトの定義

生成AIとは、テキストや画像などのコンテンツを新たに作り出すAIの総称で、ChatGPTやClaudeなどの対話型サービスが代表例にあたる。プロンプトとは、生成AIに対して行う指示文のことで、「役割」「条件」「出力形式」を明確に書き分けることで、出力の精度と再現性が大きく変わる。本記事のプロンプト例はすべて、この3要素を意識した構成にしている。

生成AIは、入力された指示（プロンプト）と会話の文脈をもとに、次に来る単語を確率的に予測しながら文章を構成していく。評価シートのような定型文書を作る場合、AIは主に次の3つの処理を行っている。

• ①テンプレート構造の再現：既存の評価シートの一般的な構成（基本情報／評価項目／所見／今後の方針）を学習データから再構成する
• ②専門用語の文脈適合：入力された症例情報（疾患名・年齢・ADL状況など）に応じて、関連する専門用語や評価尺度名を選択する
• ③文章の一般化・要約：箇条書きの断片情報を、読みやすい報告書調の文章に変換する

ここで重要なのは、AIは「臨床的に正しい評価結果」を判断しているわけではなく、あくまで言語パターンとして自然な文章を生成しているという点である。数値や評価結果そのものは、必ずセラピスト側が入力・検証する必要がある。

実例：文書作成特化型AIの活用実績

医療機関向けに文書作成支援AIを提供するOPTiM社は、看護サマリー作成支援において「作成時間54.2%削減・関連業務コスト36%削減」という実証結果を公表している（OPTiM AI ホスピタル公式サイト）。この数値は同社サービスの実証実績として公表されているものであり、汎用AIチャットでの効果を保証するものではないが、「定型項目＋自由記述」という文書構造を持つ医療記録全般において、生成AIが時間短縮に寄与しうることを示す一例といえる。

プロンプト設計の基本構造（比較）

出典：編集部見解（一般的なプロンプトエンジニアリングの構成要素に基づき作成）

3-4. なぜAIは「もっともらしい誤り」を作るのか

ここが直感的に分かりにくいポイントだが、AIは「知っている情報を検索して答える」のではなく、「次に続く単語として最も自然なものを予測し続ける」ことで文章を作っている。そのため、評価尺度名や数値のような固有情報についても、実在するかどうかより「その文脈で出現しやすいかどうか」を基準に単語を選んでしまうことがある。これが、実在しない評価尺度名やもっともらしいが根拠のない数値が生成される（ハルシネーション）仕組みの本質だ。

この性質を逆手に取ったのが、次章で紹介する「役割を変えて読み直させる」検証プロンプトである。生成そのものを完璧にしようとするのではなく、生成と検証の工程を分離することで、精度を実務レベルまで引き上げるのが現実的なアプローチになる。

記録業務にAIを取り入れる際は、コスト・セキュリティ・カスタマイズ性のバランスで選択肢が分かれる。代表的な3タイプを比較する。

出典：各社公式サイト（2026年7月時点の情報。料金・仕様は変更される場合があるため必ず公式サイトで最新情報を確認すること）

個人が自主トレ用の一般的な文面を作る程度であればAで十分だが、患者の症例情報を扱う可能性がある場合はB以上の選択が望ましい。施設単位で記録業務全体を見直す場合はCの検討価値が高い。

以下、業務シーンごとにプロンプトのたたき台を紹介する。いずれも個人を特定できる情報（氏名・生年月日・住所・カルテ番号等）は入力せず、症例の属性のみを一般化して入力することを前提にしている。