講演情報
[WS3]臨床教育における生成 AI 技術の活用を考える
～生成 AI 技術を用いたオンライン服薬指導の教材を使って～
【代表オーガナイザー】
牛田 誠 （名城大学薬学部 臨床薬学教育・研究推進センター）
【タスクフォース】
大津 史子 （名城大学薬学部 医薬品情報研究室）
長谷川 洋一（（名城大学薬学部 臨床薬学教育・研究推進センター）
吉野 和則 （株式会社 NTT ExC パートナー DX ソリューション部）
牛田 誠 （名城大学薬学部 臨床薬学教育・研究推進センター）
【タスクフォース】
大津 史子 （名城大学薬学部 医薬品情報研究室）
長谷川 洋一（（名城大学薬学部 臨床薬学教育・研究推進センター）
吉野 和則 （株式会社 NTT ExC パートナー DX ソリューション部）
〇略歴：牛田 誠
名城大学 薬学部准教授。1994年名城大学薬学部を卒業後、NTT西日本東海病院に薬剤師として勤務。2003年からトライアド東海株式会社（あさひが丘薬局勝川店）で地域医療に従事した後、2018年から名城大学薬学部 臨床薬学教育・研究推進センターで実務家教員として薬学教育に携わる。専門分野は、臨床薬学、地域医療。
〇略歴：大津 史子
名城大学 薬学部教授。1983年神戸女子薬科大学卒業。1986年名城大学薬学専攻科修了。1986年に同大学薬学部医薬情報センターに入職、同学部医薬品情報学准教授などを経て、2015年から現職。専門分野は「医薬品情報学」。その他、薬学教育の改善や学修成果の評価モデルの構築にも取り組んでいる。
〇略歴：長谷川 洋一
名城大学 薬学部教授。1988年名城大学薬学研究科修士課程（1年を薬学専攻科で学ぶ）を修了後、国立名古屋病院（現名古屋医療センター）に薬剤師として勤務。1998年に三重中央医療センターに異動後、鈴鹿病院、厚生労働省、東名古屋病院を経て、2008年10月より現職。専門分野は、臨床薬学、社会薬学。
〇略歴：吉野 和則
株式会社 NTT ExC パートナー DX ソリューション部。1998 年 NTT ラーニングシステム株式会社入社。映像編集・コンピュータグラフィックスを活用したCM・映画制作に従事。2020 年より、XR（AR/VR/MR）を活用した研修サービスやアプリケーション開発のほか、メタバース開発、2024 年より、社内の AI 推進室に兼務となり、AI 対話サービス開発のほか、AI 関連のサービス開発に従事。
名城大学 薬学部准教授。1994年名城大学薬学部を卒業後、NTT西日本東海病院に薬剤師として勤務。2003年からトライアド東海株式会社（あさひが丘薬局勝川店）で地域医療に従事した後、2018年から名城大学薬学部 臨床薬学教育・研究推進センターで実務家教員として薬学教育に携わる。専門分野は、臨床薬学、地域医療。
〇略歴：大津 史子
名城大学 薬学部教授。1983年神戸女子薬科大学卒業。1986年名城大学薬学専攻科修了。1986年に同大学薬学部医薬情報センターに入職、同学部医薬品情報学准教授などを経て、2015年から現職。専門分野は「医薬品情報学」。その他、薬学教育の改善や学修成果の評価モデルの構築にも取り組んでいる。
〇略歴：長谷川 洋一
名城大学 薬学部教授。1988年名城大学薬学研究科修士課程（1年を薬学専攻科で学ぶ）を修了後、国立名古屋病院（現名古屋医療センター）に薬剤師として勤務。1998年に三重中央医療センターに異動後、鈴鹿病院、厚生労働省、東名古屋病院を経て、2008年10月より現職。専門分野は、臨床薬学、社会薬学。
〇略歴：吉野 和則
株式会社 NTT ExC パートナー DX ソリューション部。1998 年 NTT ラーニングシステム株式会社入社。映像編集・コンピュータグラフィックスを活用したCM・映画制作に従事。2020 年より、XR（AR/VR/MR）を活用した研修サービスやアプリケーション開発のほか、メタバース開発、2024 年より、社内の AI 推進室に兼務となり、AI 対話サービス開発のほか、AI 関連のサービス開発に従事。
〇紹介文：
進化したオンライン服薬指導システムを体験し、未来の薬学教育を考えるワークショップです。コロナ禍を経て、オンライン授業やリモートワークが一般化し、医療分野も例外ではなくなりました。そのようななか、第8回薬学教育学会大会（2022年）のワークショップでは、当時の技術で開発したオンライン服薬指導システムの活用法について議論しました。しかし、会話の精度や実践的な使い方など、多くの課題が浮かび上がりました。
その後の技術革新により、生成AIを活用した新しいシステムが誕生。AIの飛躍的な進化により、会話の精度が格段に向上し、よりリアルな服薬指導を実現できるようになりました。今回のワークショップでは、この最新システムを実際に体験していただき、薬学教育へのさらなる応用方法を考えます。服薬指導をはじめとした臨床教育に興味がある方、生成AI技術の最新活用法に関心がある方にとって、貴重な機会となることを願っています。システムのデモンストレーションを通じて、本校での活用例を体験していただき、新たな活用法と未来への可能性を皆さんと一緒に考えたいと思います。
参加者は、インターネットに接続可能なノートPCとヘッドセット（マイク付イヤホン）をご持参ください。また、モバイルWi-Fiルーターをお持ちの方は、ご持参いただけるとよりスムーズな参加が可能です。
生成AI技術は今後さらに進化し、薬学教育に革新をもたらすと考えます。その最前線に触れ、実際にシステムを操作しながら、未来の薬学教育を考えるワークショップにしたいと思います。
進化したオンライン服薬指導システムを体験し、未来の薬学教育を考えるワークショップです。コロナ禍を経て、オンライン授業やリモートワークが一般化し、医療分野も例外ではなくなりました。そのようななか、第8回薬学教育学会大会（2022年）のワークショップでは、当時の技術で開発したオンライン服薬指導システムの活用法について議論しました。しかし、会話の精度や実践的な使い方など、多くの課題が浮かび上がりました。
その後の技術革新により、生成AIを活用した新しいシステムが誕生。AIの飛躍的な進化により、会話の精度が格段に向上し、よりリアルな服薬指導を実現できるようになりました。今回のワークショップでは、この最新システムを実際に体験していただき、薬学教育へのさらなる応用方法を考えます。服薬指導をはじめとした臨床教育に興味がある方、生成AI技術の最新活用法に関心がある方にとって、貴重な機会となることを願っています。システムのデモンストレーションを通じて、本校での活用例を体験していただき、新たな活用法と未来への可能性を皆さんと一緒に考えたいと思います。
参加者は、インターネットに接続可能なノートPCとヘッドセット（マイク付イヤホン）をご持参ください。また、モバイルWi-Fiルーターをお持ちの方は、ご持参いただけるとよりスムーズな参加が可能です。
生成AI技術は今後さらに進化し、薬学教育に革新をもたらすと考えます。その最前線に触れ、実際にシステムを操作しながら、未来の薬学教育を考えるワークショップにしたいと思います。