※実習で扱う情報は守秘義務の対象です。匿名でも情報の組み合わせによって個人が特定されるリスクがあるため、入力は最小限にしてください。施設のルールを守り、AIの回答は必ず根拠資料や指導者の指示と照合して仕上げましょう。
この記事でわかること
POINT
実習レポートは「事実→解釈→根拠→学び」の順に思考を整理する
学びは「気づき→理由→次の行動」でまとめ、内容を具体化する
AIに「情報の整理」「不足しやすい観点の指摘」「深掘り質問の作成」を依頼し、本文は自分で書く
自分で書いた文章の弱点をAIに点検してもらい、より伝わる表現へと推敲する
患者/施設が特定される情報は入力しない
学校・実習施設の規程(AI使用申告、引用ルールなど)を最優先する
AIの回答には誤情報が含まれるリスクがあるため、必ず根拠資料と照合する
AI活用×実習レポート作成における前提知識
はじめに、生成AIを安全に使うための「ルール」と、具体的で説得力のある実習レポートを作成するための「基本の型」について解説します。
生成AI活用の「安全・倫理(ルール)」
まずは生成AIを活用するにあたり、看護学生が理解しておきたい「守るべきルール」を確認しましょう。
1. 個人情報・患者情報の入力禁止
実習で知り得た情報は守秘義務の対象です。看護師には、対象者の秘密保持と、取得した個人情報の適正な取り扱いが求められます1)。
なお、個人情報保護法では「他の情報と容易に照合することができ、それにより特定の個人を識別することができるもの」も個人情報に含まれるとされており2)、「名前を伏せれば安全」というわけではありません。また、病歴などは「要配慮個人情報」に含まれ、取り扱いには特に配慮が必要です2)。以下のような情報は絶対に入力しないでください。
- 直接特定できる情報(氏名、ID、顔写真、病室番号、施設名、地域が絞れる情報など)
- 組み合わせで特定され得る情報(日付×出来事、珍しい疾患名×年齢など)
- 実習記録・情報の原文(実習記録のコピペ・スクリーンショット、録音音声や会話の逐語録など)
- 臨床経過・データ(検査値の羅列、特定されうる経過の詳細など)
2.学校/実習施設の規程が最優先
最優先すべきは、学校や実習施設が定めた規程です。生成AIの使用が「全面禁止」「条件付きで可(申告が必要)」「使用可だが入力制限あり」など、方針は各施設で異なります。
国際的にも、生成AIの普及は制度整備より速く進んでおり、教育機関側でツールの妥当性を検証したり、データプライバシー保護を徹底したりする体制が整っていないのが現状の課題です3)。使用に迷ったら、自分で判断せず、まずは担当教員や実習指導者へ確認しましょう。
3.AIの回答を丸写ししない
AIが書いた文章をそのまま提出すると、あなたの臨床推論(考えた道筋)や根拠が薄くなり、結果的に学びにならず評価にもつながりにくくなります。また、生成AIの回答には不正確な内容が含まれるリスクもあります。
実習レポートは「自分が理解したことを自分の言葉で再構成する」過程こそが重要です。AIの回答はあくまで考え方のヒントとして扱い、記述内容は必ず教科書、講義資料、施設手順、指導者の指示で裏付けをとり、最終的には自分の言葉でまとめるようにしましょう。
実習レポートの基本・考え方
ここでは出来事の羅列を防ぎ、「あなたの判断の筋道」が伝わる実習レポートに仕上げるための基本を解説します。
「事実→解釈→根拠→学び」の型で整理する
レポートの具体性を高めるには、「事実→解釈→根拠→学び」の型に沿って情報を整理することが大切です。
| 項目 | 内容 | 書き方のヒント |
|---|---|---|
| 事実(観察・実施) | 何を見て/聞いて/行ったか | できるだけ主観語を避け、時間・回数・患者の反応など加えて客観的に書く |
| 解釈(考察・アセスメント) | 事実から何を考えたか | その事実を受けて「だから私はこう判断した」といった形で書く |
| 根拠 | なぜそう言えるのか | 病態生理、薬剤情報、安全への配慮、施設手順、講義内容、教科書の知識などを根拠として添える |
| 学び | 今回の経験で得たこと | 気づきから理由を深掘りし、次につなげるための「具体的な行動」をまとめる |
とくに意識したいポイントは、実習レポートの「学び」が単なる感想で終わらないよう、「気づき→理由→次の行動」の順で整理しまとめることです。そして「次の行動」は、読み手がイメージしやすいよう、具体的な内容で記述しましょう。
生成AIの使いどころ:おすすめ手順(5ステップ)
実習レポートの作成で生成AIを活用するときは、以下の5ステップで進めると、思考の整理がスムーズになり、具体的で質の高いレポートに近づきます。
自分)
まずは報告や記録から、AIに入力するためのメモを作成します
学校の書式を確認し、AIに入力する内容を箇条書きでメモにまとめます
・レポート構造化メモ:「事実・解釈・根拠・学び」を箇条書きでまとめる
・場面の要約メモ:学びを深掘りしたいシーンを数行でまとめる
※特定情報は削除し、必要に応じて一般化(例:年齢は「高齢」「成人」に変更する)しましょう。
生成AI ⇔
自分)
準備したメモを入力して、生成AIに「情報の整理」「不足しやすい観点の指摘」「深掘り質問の作成」などを依頼し、書くべき内容(土台)を固めます
自分)
AIの提案をヒントに、自分の言葉でレポートを下書きします
生成AI ⇔
自分)
下書きを入力し、AIに「根拠の不足」や「冗長」「重複」「曖昧な表現」などの有無を点検してもらい、自分の言葉で修正します
生成AI ⇔
自分)
AIの指摘をヒントに、教科書・講義資料・施設手順・指導者の指示と照合し、自分で修正します
最後に「今回の学びを1文で言えるか」をセルフクイズすると、知識の定着に効果的です
【実践例】シーン①:実習レポートの「土台」を作りたい
ここでは、生成AIを活用し、情報の整理と不足している観点を指摘してもらい、書くべき内容を固めるプロンプト例を紹介します。
今回のAI活用の目的は「思考を整理して、実習レポートを自分の言葉で書き進めるための『土台』を固めること」です。
AIへの質問方法
プロンプト例
「レポート構造化メモ」でまとめた内容を、以下の「実習の目的」を踏まえて、レポートの材料として整理してください。
実習の目的:
「術後の疼痛がある人の離床支援を通して、安全に活動を促す関わりを学ぶ」
整理の形式:
「レポート構造化メモ」を、「事実→解釈→根拠→学び」の順に整理するとともに、実習の目的に沿っているか確認してください。
・「学び」は「気づき→理由→次の行動」の順でまとめてください。
条件:
・文章(本文)は書かないでください。材料を箇条書きに整理するだけにしてください。
・不足している観点があれば指摘してください(安全、倫理・尊厳、個別性、根拠の弱さ)。
・医療判断の断定はしないでください。一般的な視点で整理してください。
レポート構造化メモ:
【事実】離床前に表情が硬く、痛みの訴えがあった。呼吸が浅い印象。離床に消極的。
【事実】離床の目的を説明し、本人の不安を確認した。指導者と相談し休息を挟んだ。
【解釈】痛みと不安で離床への意欲が下がっている可能性。呼吸状態の変化にも注意が必要。
【根拠(自分の中で曖昧)】痛みが強いと呼吸が浅くなり、活動が低下することがある。
【学び(抽象)】説明と確認が大切だと思った。
AIの回答をどう活用する?
AIで得られた回答例
・ 術後の疼痛がある人の離床支援を通して、安全に活動を促す関わりを学ぶ
【事実(観察・実施)】
・ 離床前:表情が硬い/痛みの訴えあり/呼吸が浅い印象/離床に消極的
・ 対応:離床の目的を説明/不安を確認/指導者へ相談/休息を挟みながら進めた
【解釈(アセスメント)】
・ 疼痛と不安が、離床への意欲低下につながっている可能性
・ 呼吸が浅い印象があるため、疼痛による浅い呼吸や疲労、活動耐性低下の可能性も考え、離床前後の状態変化に注意が必要
【根拠(追加が必要な点)】
・ 「痛みが強いと呼吸が浅くなる」「活動が低下する」について、教科書や講義資料、術後管理の一般的知識から根拠を補強すると説得力が上がる
・ 離床時の安全(転倒、めまい、呼吸苦、SpO2など)について施設手順・指導者の指示と照合が必要
【学び(気づき→理由)】
・ 気づき:説明だけでなく、不安の内容を確認し、ペース調整することで受け入れやすさが変わる
・ 理由:本人の理解・納得があると協力が得られ、安全に活動を進めやすい
【学び(次の行動の具体化案)】
・ 離床前:痛みの程度(疼痛スケールを使用)と不安内容を確認し、目標を短い単位で共有する
・ 離床中:休息ポイントを事前に決め、状態変化(息切れ・表情・ふらつき等)を観察し、必要時は指導者へ報告する
【不足している観点の指摘】
・ 倫理・尊厳:本人の意思(同意)をどのように確認したかを明確に
・ 個別性:その人の生活背景(普段の活動、価値観)に配慮した声かけが書けると良い
AI回答を活用するときのポイント
「不足している観点」の指摘を、適宜自分のメモに追記する
「学び」を「気づき→理由→次の行動」に分けて具体化する
実習の目的と、事実・解釈・根拠・学びのつながりを確認する
AIの回答は、そのままレポートに使うのではなく、レポートを書く前の整理用メモとして活用するのが効果的です。
とくに、不足している観点の指摘や「学び」の具体化案を手がかりにすると、自分の観察・判断・行動を整理しやすくなります。最後に、実習の目的に沿った内容になっているかを確認すると、レポート全体の一貫性が保たれます。
活用時の注意点
AIの回答を鵜呑みにせず、必ず根拠の確認をする
学校/実習施設の「使用申告」や「引用ルール」を厳格に守る
AIが示す一般論は、一見正しそうでも誤りが含まれることがあります。提案をむやみに採用せず、必ず教科書・講義資料・施設手順で照合し、指導者の指示を優先してください。
また、提出物はAIの回答をそのまま使うコピペを避け、自分自身の言葉で仕上げることが大切です。学校のAI使用申告や引用ルールがあれば、必ず従ってください。
- AIが指摘した「不足している観点」を手がかりに、自分の記憶とメモからそれらの要素を追記したうえで、本文を書く
- 「根拠(追加が必要な点)」の内容について、教科書や講義資料を見直し、根拠を補って書く
- AIの整理文をそのままコピペして提出する
- AIの回答に出てきた観察項目や判断を、施設手順や指導者の指示より優先する
【実践例】シーン②:学び(気づき・理由)・反省を深掘りし、次の行動を具体化したい
ここでは、実習中の出来事をより深く掘り下げ、具体化するための「問いかけ」をAIに提案してもらうプロンプト例を紹介します。
今回のAI活用の目的は「質問を通じて自分の経験を客観的に振り返り、『学び』を具体化・言語化すること」です。
AIへの質問方法
プロンプト例
次の「場面の要約」から、学びを深掘りする質問を7つ作ってください。
条件:
・質問には、次の観点を含めてください
1) 事実確認(何を見たか)
2) 根拠(なぜそう判断したか)
3) 安全(リスクと対策)
4) 倫理・尊厳(本人の意思、プライバシー)
5) 次の行動(次回どうする)
・個人が特定される情報は想定しないでください
・医療判断の断定は避け、学習の問いにしてください
場面の要約:
「痛みの訴えがある人に離床を促す場面で、説明はしたが、相手の不安の内容を十分に聞けず、結果として消極的な反応が続いた。途中で指導者に相談し、休息を挟むことで進められた。」
AIの回答をどう活用する?
AIで得られた回答例
2) 離床を促す必要性を、どのような根拠(術後の一般的な考え方、指導者の指示、施設手順など)で説明したか?
3) 不安の内容を十分に聞けなかった理由は何か(時間、質問のしかた、先入観、環境など)?
4) 離床の安全面で、起こり得るリスク(転倒、めまい、呼吸苦など)をどう予測し、どんな準備をしたか?
5) 本人の意思(同意)をどのタイミングで、どの言葉で確認したか?確認が不十分だったなら、次回どう改善するか?
6) 指導者に相談したことで、何が変わったか(判断、ペース配分、声かけ、観察項目)?
7) 次回、同じような場面で「最初の3分でやること」を具体的に3つ挙げるとしたら何か?
AI回答を活用するときのポイント
反省から次の具体的な行動につなげる
AIが作った質問には、まず自分の記憶やメモをもとに答える
AIの問いに合わせるのではなく、実際の出来事をベースに振り返る
「できなかった」という反省だけで終わらせず、次回の具体策(言い回し、順番、確認項目)まで落としこむことが、学びを深めるコツです。また、AIが作った質問に対して、まずは自分の記憶やメモを頼りに考えてみましょう。
そうすることで、どう判断し、何が足りなかったかを整理しやすくなります。そして、AIの問いに誘導されるのではなく、事実に沿って振り返ると、次回の実践に活かせる学びになります。活用時の注意点
深掘り質問への回答までAIに作らせない
実際には行っていないことを、AIの問いに合わせてやったように書かない
安全・倫理の観点を落とさない
質問リストは便利ですが、AIに回答まで丸投げすると学びが浅くなります。まずは自分の記憶・メモをもとに自力で答えましょう。また、AIの問いに合わせて、実施していないことを捏造することは厳禁です。
振り返りはあくまで「事実」に基づいて記述しましょう。レポートの評価では、とくに安全への配慮や本人の意思確認が抜けていると、根拠が不十分だとみなされやすくなります。これらの要素が漏れていないかを必ずチェックしてください。
- 質問7の「最初の3分でやること」の問いに対し、具体的な声かけ例を自分の言葉で書き起こし、次の実習で実践する
- 質問4の「リスク予測」の問いについて、施設手順を確認し、自分用の観察項目チェックリストを作る
- AIが作った質問への回答まで生成させ、そのまま自分の「学び」として提出する
- AIの質問に挙がった、実際には行っていない「不安の傾聴」や「同意の確認」を、実施したかのようにまとめる
【実践例】シーン③:自分で書いた文章を推敲したい
ここでは、書き上げた文章の「冗長」「重複」「曖昧な表現」の有無や、根拠が不足している箇所をチェックしてもらい、論理的で伝わりやすいレポートに仕上げるためのプロンプト例を紹介します。
今回のAI活用の目的は「文章のクセや根拠の不足を点検してもらい、それらを修正することで、実習レポートの質を高めること」です。
AIへの質問方法
プロンプト例
次の文章を点検・推敲してください。
条件:
・全文を書き直すのではなく、「改善点の指摘」と「差し替え例」を出してください
・冗長、重複、曖昧な表現(例:しっかり、適切に、よく)の指摘をしてください
・根拠が弱い箇所は「要根拠」と明示してください
・個人が特定される情報は扱わない前提です
本文(匿名化済み):
「私は患者の離床をしっかり支援する必要があると思った。なぜなら離床は大切だからである。痛みがあるので無理をさせないようにした。説明はしたが、不安の確認が十分ではなかったため、相手はあまり納得していないようだった。今後はしっかり説明して、しっかり確認して、しっかり対応したい。」
AIの回答をどう活用する?
AIで得られた回答例
・「しっかり」が4回出ており、何をどうするかが伝わりにくい
差し替え例:
「しっかり説明」→「離床の目的と手順を短い言葉で説明し、相手の理解を確認する質問を入れる」
【改善点2:理由が循環している】
・「離床は大切だから大切」は理由になっていない
要根拠:
離床の意義(合併症予防、活動耐性など)を、講義資料や手順に基づいて補うと良い
【改善点3:観察と行動が具体でない】
・「無理をさせない」が具体的に何をしたか不明
差し替え例:
「痛みの程度を確認し、休息を挟み、段階的に進めた」など、行動を具体化する
【改善点4:次の行動が抽象】
・「今後は~したい」で終わっている
差し替え例:
「次回は、不安の内容を最初に質問し、本人の希望(ペース・休息)を確認して計画に反映する」
AI回答を活用するときのポイント
AI回答の「要根拠」の部分は、必ず出典を確認する
AIの提案を自分の言葉に調整する
AIが指摘する「要根拠」は、便利なサインです。教科書・講義資料・施設手順・指導者の指示で確かめ、根拠を添えて書き換えましょう。また、AIの表現は整いすぎているため、提案された内容をヒントに、あなたの学びとして自分の自然な言葉に変換することが大切です。
活用時の注意点
レポートの点検時にも文章は「匿名化」が絶対条件
提案された内容を鵜呑みにせず、必ず裏付けをとる
自分で書いたレポートの点検でも、AIへの個人情報の入力は厳禁です。固有名詞、日付、病室番号、会話の逐語録などは削除した状態で入力してください。また、AIは間違った情報を出すリスクがあることを常に意識しましょう。提案された内容は、必ず自分の手で根拠の裏付けをとってからレポートに反映させる必要があります。
- 「しっかり」といった曖昧な表現を削り、「何を・いつ・どう確認するか」に置き換えて、自分の行動が具体的に想起できる文章にする
- 「要根拠」の箇所は、講義資料を見直し、根拠文(短い引用・要約)を自分で作る
- 推敲のつもりで、実習記録の原文やスクリーンショットをAIにそのまま貼り付ける
- AIが提案した内容を、根拠を確認せずにあたかも正しい知識として書く
【総まとめ】レポート提出前の最終チェックリスト
最後に、AIを活用して仕上げた実習レポートを提出する前に、以下の項目を必ず点検しましょう。
提出前の最終チェックリスト
事実と解釈の書き分け
Q.観察した事実と自分の推測(解釈)を分けて整理できていますか?
根拠の明確化
Q.解釈の根拠を病態生理、薬剤情報、安全への配慮、施設手順、講義内容などに基づいて説明できますか?
ルール・指示との整合性
Q.施設手順や指導者の指示と矛盾していませんか?
個別性の反映
Q.患者本人の価値観や理解度、生活への配慮を自分で補いましたか?
表現の適切さ
Q.曖昧な表現(しっかり、適切に、よく)ではなく、具体的な表現で書けていますか?
学びの言語化
Q.今回の実習で得た「学び」を、短く1文で言えますか?(言えない場合は、まだ内容が抽象的である可能性があります)
やってはいけないこと
患者・施設が特定される情報をAIに入力する
AIが作成した文章や表現を、そのまま自分のレポートとして提出する
AIの回答を根拠確認せずに採用したり、実際に行っていない観察や対応を書き加えたりする
まとめ:AIを使いこなし、学びを深める「実習レポート」に仕上げる
生成AIは、実習レポートの「土台づくり(思考の整理)」「学びの深掘り」「文章の推敲」を支えてくれる学習ツールになります。一方で、看護実習では守秘義務が強く求められ、個人情報・要配慮個人情報の扱いにはとくに注意が必要です。
必ず学校/実習施設の規程を守り、AIへの入力は最小限に留め、AIの回答は必ず根拠資料と照合し、最後は自分の言葉で仕上げることを徹底しましょう。このような使い方であれば、レポートが提出物で終わらず、次の実践につながる学習の記録になるはずです。
引用・参考文献
2)e-GOV法令検索:個人情報の保護に関する法律(平成十五年法律第五十七号) 第一章 総則 第二条(定義).(2026年2月26日閲覧) https://laws.e-gov.go.jp/law/415AC0000000057
3)UNESCO(2023):Guidance for generative AI in education and research.(2026年3月3日閲覧) https://www.unesco.org/en/articles/guidance-generative-ai-education-and-research
・Huang, L., et al.(2023):A survey on hallucination in large language models: Principles, taxonomy, challenges, and open questions.arXiv:2311.05232.(2026年3月3日閲覧) https://arxiv.org/abs/2311.05232