JSiSE Research Report
vol.38,no.2(2023-7)

看護過程での臨床判断支援システムにおける大規模言語モデルを活用したフィードバックの自動生成
佐藤玲央*1, 木口幸子*2，辻幸美*2，初見温子*2
藤長すが子*2，高岡哲子*2，山川広人*3，小松川浩*3*1 公立千歳科学技術大学大学院理工学研究科，*2 北海道文教大学医療保健科学部看護学科*3 公立千歳科学技術大学理工学部

Automatic Generation of Feedback Utilizing
A Large-Scale Language Model in Clinical Decision Support
System for Nursing Process
Reo Sato*1, Sachiko Kiguchi*2, Yukimi Tsuji*2, Atsuko Hatsumi*2
Sugako Fujinaga*2, Tetsuko Takaoka*2, Hiroto Yamakawa*3, Hiroshi Komatsugawa*3*1 Graduate School of Science and Technology, Chitose Institute of Science and Technology*2 Department of Nursing, Faculty of Health Sciences, Hokkaido Bunkyo University*3 Faculty of Science and Technology, Chitose Institute of Science and Technology
In basic nursing education, it is required for beginners to gain logical thinking ability applicable in
the nursing field.

In the previous study, we proposed and developed a clinical decision support

system for nursing process, which could not provide feedback information for the next learning
considering learners’ thinking process and understanding degree. In the present study, we introduce
a large-scale language model into generation of the feedback information and examine itseffectiveness.
キーワード: 看護過程，看護基礎教育，大規模言語モデル，ChatGPT，プロンプトエンジニアリング

1. はじめに学習と臨地実習を繰り返すこと通じて身につけていく．

看護師養成機関では，実際の現場が求める問題解決力を基礎とした看護的思考能力を備える人材の育成を，看護基礎教育段階において試みている．看護的思考能力とは，対象患者の全体像を捉え，客観的・主観的データを適切にアセスメント・診断し，看護問題を解決するために立案した看護計画を実施・評価する能力を指す．この能力を用いて看護問題を解決する一連のプロセスを看護過程と呼ぶ[1]が，看護初学者の看護的思考能力を実際の現場が求める水準まで養成することは容易ではない．
看護初学者は，看護的思考能力を座学での事例展開

事例展開学習に際し，患者事例としてペーパーペイシ
ェントを用いるが，学習者の動機付けに重要な患者像や，主体的・能動的な問題解決に重要な臨床場面をいかに現実に近づけ具体化し，看護的思考能力を養成できるかが大きな課題となってきた．
こうした課題に対し，本研究チームでは先行研究において看護的思考能力の向上を狙い，看護実習のプレ教育として看護実習の流れ（シナリオ）に則り，看護的思考過程を自己トレーニングできる臨床判断支援システムを提案してきた．学習者はシナリオに沿って看護過程を思考し，自らの判断で選択をし，それを学習者間で共有することで判断の妥当性を検討する形式と－14－

なっている．この際，指導者からの助言をフィードバら得られるデータのみで，どこまで自動フィードバッック情報として提供されることも重要となるが，先行クを返すことができるかを検証することとした．なお，

研究ではそれを考慮したシステムの機能検討までは行指導メッセージを出すために，ChatGPT に自らが指っていなかった．

導役であることを示し，また指導する観点についても明示し，これに沿ったメッセージを返すようにした．

2. 目的
本研究では, 先行研究で開発した臨床判断支援シス
テムに対して，学習者の学習履歴とシステム内で設定

4. ChatGPT の導入
4.1 ChatGPTされている看護シナリオを大規模言語モデルの入力情

OpenAI 社が 2022 年に公開した ChatGPT[2]は，対報として活用することで，指導者のフィードバックの話型の大規模言語処理モデルである．ユーザーとのイ代替になりうるかの検証を行うことを大きな目的とす

ンタラクションを通じて，質問に回答したり情報を提る．そのため，具体的には，対話型の大規模言語モデ供したりすることができる．ChatGPT は高度な言語ルである ChatGPT への指示となるプロンプトの設計理解能力と文章生成能力を備えており，応用的な活用と生成されるテキストの品質の評価を行うこととした．

が期待されている[3]．応用的な活用事例として，阿部ら の 研 究 [4] で は ， 薬 に つ い て の 相 談 が で き る

3. 臨床判断支援システム

ChatGPT を組み込んだアプリケーションを開発し，看護的思考過程の確立を狙った臨床判断支援システ
ムは，複数の看護シナリオについて看護過程における「アセスメント」「看護診断」「看護計画立案」の 3 要
素を，それぞれ「課題１：SO 情報分類」「課題２：看護判断」「課題３：看護援助」の 3 つの課題を図 1 に示す順序で学習することができる．学習の結果はユーザ
ー毎に ID と紐付けてクラウド上のデータベースに保存する．評価は，選択の確らしさに基づき課題毎に 5段階で提示する．本研究では，課題 1，2，3 に対する学習者が回答した理解度と選択する根拠などの情報をセルフメディケーション実践への ChatGPT の介入について考察している．
4.2 プロンプト
ChatGPT への指示としてプロンプトを入力する．
プロンプトは大規模言語処理モデルに対して任意のタスクを実行させるための指示であり，適切なテキストの生成には，ユースケースに応じた適切なプロンプトの設計が求められる．
4.3 本研究における ChatGPT の使用方法入力プロンプトに採用した（以下成績情報という）．ま本研究では，臨床判断支援システムでのフィードバた，システム上で設定された看護シナリオ（患者の情ックの自動生成を見据え，システムのデータベースに報）と各課題に対してシステム上で設定されている指蓄積される成績データと看護シナリオを基にプロンプ

導側のポリシーについてもプロンプトに入力することトを設計し，ChatGPT によるフィードバックの生成とした．これにより，本システム上での学びの結果かを試みる．プロンプトの設計については，DAIR.AI がオ ー プ ン ソ ー ス と し て 公 開 し て い る Prompt
Engineering Guide[5]を参照し，学習者の思考過程と理解度を判別するプロンプトを設計する．

図 2 ChatGPT の使用順序

図 1 システム構成図－15－

課題 2 と課題 3 で 92%反映されており，成績データを4.4 プロンプトの構成
プロンプトは，ChatGPT に課す「役割」，達成した反映していない部分については，「あなたの成績はまだい内容の「指示」，生成するフィードバックの「フォー評価されていませんが，取り組みに真剣さが感じられマット」，看護シナリオに関する情報・各課題の評価基ます．」などのフィードバックが散見された．

準となる情報・学習者の成績データの 3 つの「文脈情5 段階評価の判別状況については，課題１で 42%，報」を基本的な構成とする．実際に設計したプロンプ

課題 2 で 75%，課題 3 で 92%の精度で判別しており，トの一部を表 5 に示す．

適切に 5 段階評価が判別できていない部分については，最高評価を獲得しているにも関わらず，「課題２の患者

5. 評価

問題の判断に関する課題については，一部改善の余地

5.1 評価対象があります．」などのフィードバックが生成された．
具体的なアドバイスの項目については，課題１で 0%，「胃がん」「肺炎」「脳梗塞」「糖尿病」の４症例の看護シナリオに対して，それぞれ成績のダミーデータを

課題 2 と課題 3 で 33%の精度で具体例を含む改善アド3 人分作成し，合計 12 人分のプロンプトを設計したバイスが生成された．生成された具体的な改善アドバ

上，ChatGPT に生成させたフィードバックの文章をイスには「より良い援助内容を選択するためには，患評価対象とする．実施に生成されたフィードバックの者の状態やニーズに基づいて適切な援助計画を立案す

文章の一部を表 6 に示す．

ることが大切です．患者の意向や疲労度などを考慮し，より良い援助内容を提案できるように工夫しましょう．」など，思考過程の手がかりを示していた．

5.2 評価指標
表 1 に示す項目について，生成したフィードバック

総じて ChatGPT は，精度の良し悪しとは別に，12の文章を臨床判断支援システムの課題１から課題３そ人に対して異なる表現でかつ観点毎に前向きなフィーれぞれに対して評価する．成績データが反映されていドバックを生成しており，指導メッセージとして自然るかについての項目は「A：反映されている，B：反映な文章となっている．

されていない」で評価する．5 段階評価が適切に判別しているかについての項目は「A：判別している，B：表 2 成績データの反映状況判別していない」で評価する．具体的な改善アドバイスを含んでいるかついての項目は「A：含んでいる，B：含んでいない」で評価する．
表 1 評価項目

表 3 5 段階評価の判別状況

5.3 結果

表 4 アドバイスの具体性

5.2 節の評価指標に基づく評価結果を項目毎に示す．
表 2 は成績データの反映状況の項目，表 3 は 5 段階評
価の判別状況の項目，表 4 は具体的なアドバイスの項目を示している．
成績データの反映状況については，課題１で 58%，－16－

表 5 設計したプロンプトの一例－17－

表 6 フィードバックの一例

6. まとめ参 考 文 献

本研究では，ChatGPT への指示となるプロンプト(1) 東サトエ：「看護基礎教育における看護過程の理論モデの設計と生成されるテキストの品質の評価を行った．

ルと教育プログラムの検討」，南九州看護研究誌（2017）

評価結果から，成績情報を反映したフィードバック(2) OpenAI:” Introducing ChatGPT”が可能であることが明らかとなった．しかし，表 2 かhttps://openai.com/blog/chatgpt

ら表 4 に示す課題 1 の評価の精度は，十分な精度が確(3) 武田俊之:“生成系 AI の教育および教育研究へのインパクトについて”,教育システム情報学会研究報告，Vol.38，

認できなかった．要因として，プロンプトの総量に対して，課題 1 の成績データに関連する情報の割合が非常に少ないため，ChatGPT が適切に文脈を捉えるこ

No.1，pp.51-56 (2023)(4) 阿部祐来，南野早芸，真嶋由貴惠，桝田聖子，川原淳: “大学生のセルフメディケーション実践支援教育に向けたとができなかったと考えられる．また，表 4 に示す具

LINE 版おくすり手帳の開発”,教育システム情報学会研

体的な改善アドバイスについても十分な精度が全ての課題を通じて確認できなかった．要因として，フォー究報告，Vol.38，No.1，pp.17-21 (2023)(5) DAIR.AI:”Prompt Engineering Guide”

マットで指定したテキスト分量の範囲では，具体的に改善方法を示すことが出来なかったと考えられる．
今後，精度の向上に向け，プロンプトを見直し追加の検証を実施する予定である．

－18－

https://www.promptingguide.ai/jp