医療事務養成の専門学校でのAI教育 非エンジニアの学生にAIを1年間使ってもらって、感じたこと

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1. 医療事務養成の専門学校でのAI教育 AGI福岡 #11 LT ・ 2026-07-29 非エンジニアの学生にAIを1年間使ってもらって、感じたこと 麻生医療福祉＆保育専門学校 AI＆診療情報管理士科 和田

   直也（ちむにぃ）

2. こんな環境で教えています 医療系専門学校で、AIに初めて触れる学生を担当 教えている私自身、AIの専門家ではありません （開講直前にG検定に合格したばかり） 2025年度はAIエンジニアの近藤さんと二人三脚、今年は一人で手探り中 2 麻生医療福祉＆保育専門学校 AI＆診療情報管理士科

3. 大事にしていること 仕組みより、とにかく触らせる 自転車と同じで、説明より先に体で覚えてもらう （これは私自身がAIを覚えたやり方でもあります） 3 麻生医療福祉＆保育専門学校 AI＆診療情報管理士科

4. 最新ツールをどう授業に取り込むか 生成AIの世界は毎月変わる 去年教えたことが、今年はもう古い AnthropicやOpenAIのブログ、SNSの話題を追いかけて、授業のネタを選ぶ （例：DifyをWorkflowから教えたのは「Agent vs Workflow」の議論がきっかけ） 2年生では、DifyでLLM as a

   Judgeを作ったり、 出たばかりのGoogle AntigravityでAIエージェントを触らせたりもしています 正直、追いつくだけで精一杯… 4 麻生医療福祉＆保育専門学校 AI＆診療情報管理士科

5. 授業の肝 01 課題提⽰ Problem 03 実装・提出 Implement 02 ChatGPTに質問 Ask

   AI これを何十回も繰り返す中で、教えていないのに 自然とプロンプトが上手くなっていく学生を見るのが面白い 5 麻生医療福祉＆保育専門学校 AI＆診療情報管理士科

6. 1年間やってみて気づいたこと AIが賢くなるほど、大事なのは操作スキルより人間側の力だと感じました 問いを立てる力 02 構造化・整理する力 03 手順を言語化する力 04 違和感に気づく力 01

   6 麻生医療福祉＆保育専門学校 AI＆診療情報管理士科

7. 実際にあった場面 最初は1年間ずっとPythonを扱う予定でしたが、 学生の様子を見て、後期からディベートやノーコードツールを急きょ追加 年度末の振り返りでは、 「AIに聞くのが増えて、逆に考えなくなった気がする」 という声も。 この一言に、ハッとしました 7 麻生医療福祉＆保育専門学校 AI＆診療情報管理士科

8. 今年はここを変えています 手順を考える練習を先にしてから、ツールを触ってもらう 「なぜそう考えたか」という過程も評価するように AIの回答を疑う練習（ディベート・ファクトチェック）を増やした まだ前期の途中ですが、去年より理解が早く進んでいる手応えがあります 8 麻生医療福祉＆保育専門学校 AI＆診療情報管理士科

9. 2026年度・2期生の声 「質問の仕方で回答の質が変わる」と自分で気づき始めた Difyは大変だったけど、完成させた達成感があった ChatGPTのハルシネーションに気づき、自分で確認する大切さを実感 ディベートで、自分にない視点に気づけた 「AIを使うことと、AIアプリを作ることは全然違う」 「簡易的なチャットアプリを自分で作ってみたい」——そんな声も出てきました 9 麻生医療福祉＆保育専門学校 AI＆診療情報管理士科

10. まとめ AIが賢くなるほど、人間に必要なのは 問いを立てる力・構造化する力・言語化する力・違和感に気づく力 なのかもしれません 非エンジニアが1年間格闘して、そう感じています ご清聴ありがとうございました 10