クリニックの患者説明資料をAIで作る｜医療広告NG表現をチェックする手順

［画像1：アイキャッチをここに挿入］ 患者説明資料をAIで作る／NG表現も先にチェック

クリニックや歯科医院では、患者向けの文書を想像以上にたくさん作っています。

検査結果を分かりやすく説明する文章、自費診療のカウンセリング資料、処置後の注意事項、院内掲示、ホームページの治療説明などです。

院長や歯科医師、歯科衛生士が診療の合間に文章を考え、受付スタッフがWordやPowerPointで整える。少人数の医院では、このような作業が積み重なって負担になりがちです。

そこで使えるのが生成AIです。

ただし、医療機関で患者説明資料をAIに作らせる場合、いきなり「この治療の説明文を作って」と依頼するのはおすすめできません。

先にAIへ「どのような表現を避けるべきか」という判定基準を渡し、その後で文章を作らせることが重要です。

医院共通のチェック基準を一度作れば、その後は「判定基準を渡す → 文書の目的を伝える → AIが下書きする → AIで再チェックする → 医師・歯科医師が確認する」という流れに統一できます。

AIに医療広告の適否を最終判断させるのではありません。文章作成と一次チェックをAIで効率化し、医学的な内容や掲載表現の最終判断を人が行う仕組みにすることがポイントです。

クリニックで作っている患者向け文書を先に棚卸しする

患者説明資料をAI化するとき、最初から「どのAIを導入するか」を決める必要はありません。

先に行いたいのは、院内で現在どのような文章を作っているのかを洗い出すことです。

小規模なクリニックや歯科医院では、一つのシステムの中だけで文書作成が完結しているとは限りません。電子カルテから情報を確認し、過去のWordファイルを探し、受付スタッフが文章を修正し、院長が確認して印刷するというように、複数の作業がつながっていることがあります。

まずは次のように整理すると、AIに任せられる場所が見えてきます。

この整理をすると、「患者説明資料をすべてAIに作らせる」という考え方から、「文章を考えたり、整えたり、確認したりしている部分をAIに補助させる」という考え方に変わります。

特にAIと相性が良いのは、ゼロから医学的判断をさせる仕事ではなく、医院側が持っている正しい情報を整理し、患者に伝わる形へ変換する仕事です。

▶ あわせて読みたい：クリニック・歯科医院の電子カルテとスプレッドシートの二重入力をAIでなくす方法

患者説明資料をAIで作る前に押さえたい医療広告の基本

患者に渡す文書と、ホームページやSNSなど不特定多数へ向けて公開する広告は、必ずしも同じ扱いではありません。そのため、「院内で患者に説明する資料」と「ホームページに掲載する文章」を同じ感覚で運用しないことが大切です。

一方、AIで文章を作る仕組みを共通化するのであれば、医療広告で問題になりやすい表現をあらかじめAIのチェック項目に含めておくと、安全確認の助けになります。

厚生労働省の医療広告ガイドラインでは、虚偽広告、比較優良広告、誇大広告などが禁止されており、患者等の主観に基づく治療内容・効果についての体験談についても広告できないものとして整理されています。

「No.1」「最高」などの比較表現に注意する

患者に選んでもらいたいからといって、「地域No.1」「最高の治療」「県内で最も優れた」など、他の医療機関より優れていることを示す表現を安易に使うことはできません。

AIは、広告文らしく魅力的にするよう指示すると、「最高」「圧倒的」「選ばれている」といった強い言葉を自動的に追加する場合があります。そのため、文章を作成した後で気付くのではなく、最初から「他院との優劣を示す表現を入れない」というルールを渡しておく方が運用しやすくなります。

「必ず治る」など結果を保証する文章を作らせない

患者向けに分かりやすい文章を書こうとすると、AIが断定的な文章へ変換する場合があります。たとえば、「改善が期待できる治療」という情報が、「この治療で改善できます」のような文章に変われば、意味が強くなります。

医療では患者の状態や治療結果に個人差があります。そのため、「必ず」「確実に」「絶対に」「治る」といった結果を保証する方向へ文章が変わっていないかは、人が確認する必要があります。

患者の体験談を広告文へ流用しない

患者から良い口コミをもらったとしても、その文章をそのまま医院の広告へ転載すればよいわけではありません。

厚生労働省の事例解説書では、患者本人や家族などの主観・伝聞に基づく治療内容や効果に関する体験談について、個人によって状態が異なり、誤認を与えるおそれがあることから、医療広告として認められないものとされています。

「口コミで褒められたからAIに紹介文へまとめてもらう」という使い方は、特に注意が必要です。

ビフォーアフターも単純に写真だけで判断しない

医療広告におけるビフォーアフターについても、厚生労働省が注意喚起を行っています。重要なのは、「写真だから大丈夫」「説明を書けば必ず掲載できる」と単純化しないことです。

治療内容、掲載方法、併記する情報などによって確認すべき内容があります。この記事では医療広告ガイドラインの逐条解説までは行いません。ホームページやSNSなどへ掲載する場合は、最新の厚生労働省資料を確認したうえで判断してください。

［画像2：業務フロー図をここに挿入］ NG基準を渡す → AIが下書き → AIが再チェック → 院長が確認

患者説明資料をAIで作る5ステップ

AIによる患者説明資料作成は、一度の指示で完成品を作るのではなく、工程を分けた方が運用しやすくなります。基本となる流れは次の通りです。

手順1　医療広告のNG表現チェック基準を先にAIへ渡す

最も重要なのがこの手順です。患者説明資料を作るたびに、「医療広告ガイドラインに気を付けてください」とAIへ指示するだけでは、医院として何をチェックするのかが曖昧です。

そこで、最初に医院共通のチェック表を作ります。たとえば次のような形です。

ポイントは、AIに医療広告ガイドラインそのものを判断させるのではなく、医院が決めたチェック項目に沿って文章を検査させることです。

AIが「問題ありません」と答えたから掲載できるわけではありません。AIは一次チェックを担当し、最終的な掲載可否は人が判断します。

手順2　文書の目的と読む患者をAIへ伝える

次に、何のための文章なのかをAIへ伝えます。「インプラントについて説明してください」のような短い指示だけでは、AIは誰に何を説明する文章なのか判断できません。

AIへ渡したいのは、治療名だけではなく、文書の目的です。たとえば「初めて治療説明を受ける患者向け」「専門用語をできるだけ避ける」「治療を勧める広告ではなく、選択肢を理解してもらう資料」「A4一枚程度」と条件を設定します。

すると、AIは広告コピーではなく説明資料として文章を構成しやすくなります。院内掲示であれば対象は来院患者なのか付き添い家族なのか、検査結果説明であれば医学知識がない人へ何を理解してもらいたいのかを先に決めます。

手順3　AIには「完成品」ではなく下書きを作らせる

AIから出てきた文章は、そのまま印刷しないことが基本です。AIの役割は、白紙から文章を考える時間を減らすことです。

院長や歯科医師が毎回「最初の一文をどうするか」「専門用語をどう言い換えるか」「どの順番で説明するか」と考える時間を減らせれば、それだけでも十分な効果があります。

医院で確認済みの情報をAIへ渡し、「患者向けの説明文として整理する」「中学生でも理解できる程度の文章へ言い換える」「同じ内容の重複を削る」といった編集作業を担当させます。

ここでAIに新しい医学知識を追加させるのではなく、医院側から渡した情報の編集者として使うと考えると運用しやすくなります。

手順4　文章を作ったAIに、もう一度NG表現をチェックさせる

下書きが完成したら、次は文章作成とは別の工程としてチェックを行います。「ガイドラインに注意しながら文章を書いてください」と一度に頼むより、文章を書く工程と文章を検査する工程を分けます。

完成した文章と最初に作ったチェック基準をAIへ渡し、「該当する可能性のある文章をそのまま抜き出す」「なぜ確認が必要なのかを説明する」「断定を弱めた修正案を作る」という形で使います。

AI自身が作った文章を、別の役割で再確認させるイメージです。ただし、ここでもAIの判定結果を最終判断にはしません。「問題なし」と出た文章も、人が最後に確認します。

手順5　院長・歯科医師が確認してから使用する

最後に、人が内容を確認します。このとき、誤字脱字だけを確認してはいけません。

医療機関で重要なのは、医学的な内容が正しいか、患者に誤解を与えないか、費用や診療内容が現在の医院運用と一致しているかです。ホームページやSNSなど広告として公開する場合は、医療広告上の取り扱いも確認します。

AI導入の目的は「人の確認をなくすこと」ではありません。文章をゼロから作る仕事を減らし、人が本当に確認すべき部分へ時間を使えるようにすることです。

歯科の自費カウンセリング資料は「売る資料」ではなく「判断材料」にする

歯科医院では、自費診療の説明資料を作る場面が多くあります。インプラント、矯正、審美目的の治療など、患者自身が費用や治療内容を比較して判断するケースでは、分かりやすい説明資料が重要です。

ここでもAIは役立ちますが、「契約してもらう営業資料」を作らせるのではなく、患者が判断するための情報を整理する資料として設計すると使いやすくなります。

自費資料の型を先に決めておく

毎回AIに自由に構成を考えさせるのではなく、医院共通のテンプレートを作ります。たとえば次の形です。

この型をAIへ渡し、医院側が確認した情報を項目ごとに入力すれば、治療ごとに一から文章構成を考える時間を減らせます。

自由診療をウェブサイト等で広告する際には、広告可能事項の限定解除に関係する要件など、別途確認が必要になる場合があります。そのため、院内カウンセリング用として作った資料をそのままホームページへ転載するのではなく、掲載媒体に合わせて確認する運用にします。

［画像3：自費カウンセリング資料の概念図をここに挿入］ 費用／主なリスク／ほかの選択肢

一度テンプレートを作れば、治療ごとの差し替えで使える

AI活用で大きな効果が出るのは、1枚の資料を速く作れたときだけではありません。医院の「資料の型」ができることに意味があります。

たとえば一つの治療だけ、「治療目的」「治療方法」「費用」「リスク等」「ほかの選択肢」という構成で作れば、次の自費治療資料でも同じ順番を使用できます。

患者側から見ても、資料ごとに説明順序が違うより、医院内で統一されている方が理解しやすくなります。つまりAI導入によって目指すのは、資料作成の時短だけではなく、説明品質の標準化です。

検査結果の説明文は「患者情報」ではなく「数値の意味」をAIに説明させる

検査結果の説明でもAIは利用できます。ただし、AIへ患者の数値を渡して診断させる使い方と、医学用語を一般向けに言い換える使い方は分けて考える必要があります。

たとえば「この検査項目は何を見る検査なのか」「一般の患者へ説明するとき、どのような言葉に置き換えればよいか」「専門用語を減らして300字程度に整理する」といった使い方であれば、患者向け説明文の下書きを作りやすくなります。

一方、「この患者の数値なら何の病気か」「治療が必要か」「この薬を使うべきか」といった個別の診断や治療判断をAIへ任せる話ではありません。

AIには一般的な「数値や検査項目の意味」を説明させ、患者個別の医学的判断は医師・歯科医師が行うという役割分担にします。

また、患者情報を外部の生成AIへ入力する場合には、利用するサービスの契約条件、データの扱い、院内ルールなどを確認する必要があります。個人情報や患者情報をどこまで入力できるかという詳細な線引きは別記事で整理し、ここでは患者を特定できる情報を安易に入力しない運用を前提とします。

▶ 関連記事：生成AIに入力してはいけない情報10種類｜企業向けチェックリスト

口コミ返信はAIで下書きできるが「広告への転載」と分けて考える

患者から届いた口コミへの返信文も、AIで下書きを作りやすい業務です。「来院へのお礼」「指摘事項を院内で確認すること」「今後の改善につなげること」などを一定の型にしておけば、受付スタッフが毎回ゼロから返信文を考える負担を減らせます。

ただし、口コミへの返信と、その口コミを医院側の広告へ転載することは別です。厚生労働省の事例解説書では、医療機関が口コミサイト等に掲載された患者の治療内容・効果に関する体験談を、自院のウェブサイトへ転載するようなケースについても注意すべき事例として示されています。

また、返信文の中で個別患者の治療内容を具体的に説明したり、「当院の治療で改善しました」と治療効果を断定したりする使い方も避ける必要があります。AIを使う場合は、口コミの内容に反論させたり治療効果を説明させたりするより、個別の診療内容に踏み込まない返信文の下書きとして使う方が運用しやすいでしょう。

AIが作った患者説明資料で人が確認する箇所

患者説明資料をAIで作成する場合、最後に確認する人と確認内容を決めておくことが重要です。

「誰かが確認する」ではなく、何を見るのかまで決めます。

AIが「問題ありません」と答えても、そのまま公開しない

生成AIをチェック役として使うと、「医療広告ガイドライン上問題ありません」という回答が返ってくることがあります。しかし、その回答自体が行政機関による審査結果になるわけではありません。

AIは入力された情報や与えた判定ルールを基に文章を分析する補助ツールです。最新の制度改正を正確に反映していない可能性もありますし、文章の文脈によって判断を誤る可能性もあります。

そのため、「AIが一次確認 → 人が最終確認」という順番は変えないようにします。特にホームページやSNSなど外部公開する文章では、厚生労働省の最新資料を確認することが重要です。

2026年9月時点で、厚生労働省が掲載している医療広告ガイドラインは令和6年9月13日最終改正のものです。分科会資料には新しいガイドラインや事例解説書の案も掲載されているため、公開時点の現行資料を確認してください。

患者説明資料のAI活用は「文書を1枚作る」より「院内ルールを作る」と効果が続く

患者説明資料をAIで1枚作るだけなら、数分の時間短縮で終わるかもしれません。

しかし、「患者向け文章はこの順番で説明する」「自費資料にはこの項目を入れる」「この表現が出たら必ず再確認する」「最終確認はこの担当者が行う」という院内ルールまで作れば、その後の資料にも使い回せます。

さらに、スタッフが交代しても同じ考え方で文章を作れます。これは、小規模なクリニックや歯科医院で特に重要です。

受付スタッフ、歯科衛生士、院長がそれぞれ自分の判断で文章を作っている状態では、担当者によって説明内容や表現が変わります。AIを導入する際に文章テンプレートと確認ルールも一緒に作れば、属人化を減らせます。

AIの価値は、「文章を書く速度」だけではありません。医院の中にある説明方法を、再利用できる形に整理することにもあります。

まとめ｜患者説明資料は「AIに書かせる」前にルールを作る

クリニックや歯科医院では、検査結果の説明文、自費カウンセリング資料、術後の注意事項、院内掲示、ホームページ文章など、日常的に多くの文書を作っています。これらは生成AIで効率化できます。

ただし、最初にやることは「患者説明資料を書いて」とAIに頼むことではありません。先に、医院として確認すべきNG表現や文章ルールを決めます。

判定基準を渡す → 文書の目的を伝える → AIが下書きする → AIでNG表現を再確認する → 医師・歯科医師が最終確認する

こうすれば、AIに医療上・法令上の判断そのものを任せるのではなく、人が判断するための下準備を効率化できます。

特に小規模医院では、文章を作る人と確認する人が同じ院長になっていることも少なくありません。まずは頻繁に作っている患者説明資料を一つ選び、現在の文章、確認項目、最終承認者を整理するところから始めるとよいでしょう。

FAQ

患者説明資料はAIが作ったものをそのまま渡してもよいですか？

そのまま使用する運用は避けた方がよいでしょう。AIには文章の下書きや平易化、NG表現の一次チェックを担当させ、医学的内容や医院固有の費用・診療情報については医師・歯科医師などが確認します。ホームページやSNSなど広告として公開する文章では、掲載方法も含めて最新の医療広告ルールを確認してください。

AIに「医療広告ガイドラインに沿って書いて」と頼めば十分ですか？

それだけでは不十分です。AIがどの版・どの内容を基準に回答しているか分からない場合があり、個別の文章に対する判断を誤る可能性もあります。医院側で確認項目を整理し、そのチェック基準をAIへ渡したうえで、最後は人が判断する運用が適しています。

歯科の自費治療の説明資料もAIで作れますか？

下書き作成や文章整理には利用できます。治療目的、方法、費用、主なリスク・副作用等、治療期間・回数、ほかの選択肢など、医院で必要な項目をテンプレート化すると効率的です。ただし、院内説明用資料とウェブサイト等の広告は同じ扱いとは限らないため、外部公開する場合には別途確認が必要です。

患者の検査結果をAIに入れて説明文を作ってもよいですか？

患者を特定できる情報を外部AIへ安易に入力する運用は避け、利用サービスの契約条件やデータ利用条件、院内ルールを確認する必要があります。この記事でおすすめしているのは、個別患者の診断をAIへ任せることではなく、検査項目や医学用語の一般的な意味を患者向けに平易化する使い方です。

医療広告ガイドラインは今後変わる可能性がありますか？

あります。2026年9月時点で厚生労働省が掲載している医療広告ガイドラインは令和6年9月13日最終改正ですが、分科会資料には新しいガイドラインや事例解説書の案も掲載されています。公開・更新時には、厚生労働省の最新資料を確認してください。

AIは導入して終わりではありません。現在の受付・診療・事務業務を整理し、実際に院内で使い続けられる形まで伴走します。

参考資料

厚生労働省「医療広告ガイドライン」（令和6年9月13日最終改正）

厚生労働省「医療広告規制におけるウェブサイト等の事例解説書（第5版）」

厚生労働省「医療広告規制」関連ページ

※医療広告に関する制度・事例資料は改訂される場合があります。公開時点の最新資料を確認してください。