JACRA顧問の野木です。最近、JACRAブログの論文紹介やX（旧Twitter）で医学教育の論文を紹介しています。今日は、その裏側を少しお話しします。実は毎週の論文探しを、AIエージェントの「Grokbot」に任せています。そこで今回は、私が実際にやっている「AIエージェントによる論文ウォッチ」の方法をご紹介します。
執筆：野木真将（JACRA顧問／亀田総合病院 総合内科）
この記事のポイント
・メールダイジェストを「自分でふるいにかける」時代から、AIエージェントが論文を「探して届けてくれる」時代へ
・2026年秋、Grokbot・Meta Muse・OpenAI Dots・Claude Duetなど常時稼働型のAIエージェントが相次いで登場
・「集める→選ぶ→要約する→確かめる→発信する」の5ステップと、実際の指示文（プロンプト）の例
・原著の確認と公開の判断は必ず人が行う――医療者が使うときの注意点
これまで：メールダイジェストを「自分でふるいにかける」時代
これまでは、PubMedの検索アラートや各ジャーナルの目次メール、論文まとめサービスのダイジェストを購読していました。そして、届いた大量のメールを自分で読んで選んでいました。しかし、この方法には限界がありました。
- 購読先を自分で決めるので、登録していない雑誌の重要論文を見逃す
- メールが溜まり、選ぶ作業そのものに時間がかかる
- 読んだ論文を要約して共有するまで、もう一手間かかる
つまり、情報は「待っていれば届く」ものの、選んで、まとめて、届けるのは全部人間の仕事でした。
2026年秋、論文探しにも使える「自分から動くAIエージェント」が一気に登場
そして2026年の秋、大手AI企業が新しいAIエージェントを相次いで発表しました。どれも、こちらが話しかけなくても動き続けるのが特徴です。
各社のAIエージェントの特徴
- Meta Muse：Metaが2026年9月に発表したパーソナルAIエージェント。実際、発表直後にはアプリランキングの上位を占めました。
- OpenAI Dots：2026年9月29日のDevDayで発表。専用のクラウドコンピューター上で、バックグラウンドで作業を続けます。連携できるアプリは4,000以上です。さらに、勝手に実行してよい操作、承認が必要な操作、禁止する操作をルールとして決めておけます。
- Claude Duet（Anthropic）：2026年10月21日にリサーチプレビューとして公開。タスクを管理し、連携したアプリを見守り、ユーザーの判断が必要なときに知らせてくれます。なお、連携アカウントの確認は常時ではなく数時間おきに行う設計です。
- Grokbot（xAI）：私が論文ウォッチに使っているサービスです（次の節で紹介します）。
比較表：Grokbot・Muse・Dots・Claude Duet
| サービス | 提供元 | 登場時期 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| Grokbot | xAI（SpaceXAI） | 2026年8月（ベータ） | Botごとに専用のクラウドPC、定期ルーティン、Bot同士の連携 |
| Muse | Meta | 2026年9月 | Metaのアプリや単独アプリで使えるパーソナルエージェント |
| Dots | OpenAI | 2026年9月 | ChatGPTと連携して常時稼働、4,000以上のアプリと連携、操作ごとの承認ルール |
| Claude Duet | Anthropic | 2026年10月（プレビュー） | ユーザーより先に声をかけてくる、重要な操作の前に承認を求める |
つまり、これまでのチャットAIは「質問すれば答える」ものでした。これに対して、新しいエージェントは「仕事を任せておくと、自分から進めて報告してくる」ものです。そのため、AIエージェントは論文探しにぴったりなのです。
Grokbotとは
Grokbotは、xAI（SpaceXAI）が提供するAIエージェントサービスです。2026年8月11日にアーリーベータが始まりました。
- 専用のコンピューターを持って動く：Botごとにクラウド上の仮想コンピューターが割り当てられます。そのため、PCを閉じていても作業を続け、決めた時刻に処理が始まります。
- 定期実行（ルーティン）：毎日・毎週のように繰り返す作業を登録できます。したがって、その都度指示し直す必要がありません。
- Bot同士の連携：また、Bot同士でやり取りができ、小さなチームのように分担して動けます。
AIエージェントで論文を集める週次ルーティン：5つのステップ
① 広く集める（AI）
まず、毎週決まった時刻にBotが動き出し、過去1週間に出た論文を探します。このとき、医学教育の専門誌に限らず、総合医学誌やX上で話題になっている論文も対象にします。
② 選ぶ（AI → 人）
次に、卒前・卒後教育、評価、フィードバック、ウェルビーイング、AIと教育など、医学教育に関係する論文に絞り込みます。そして、優先度をつけた候補リストが届きます。
③ 要約する（AI）
さらに、各論文の研究デザイン、対象、主な結果、そして「日本の研修現場にどう関係するか」を短くまとめさせます。
④ 確かめる（人）――ここが一番大事
そのうえで、リンク先で原著を開き、書誌情報と要約が合っているかを確認します。もちろん、紹介する論文を最終的に選ぶのは私です。
⑤ 発信する（人＋AI）
最後に、選んだ論文について、Xの投稿案とJACRAブログの下書きを作らせ、手直ししてから公開します。例えば、内科クラークシップの生成AIポリシー全国調査の紹介記事は、この流れで作りました。同様に、POCUSの手技評価をXRで自動化する研究の記事も、同じ流れで作っています。
AIエージェントに論文探しを頼む指示文（プロンプト）の例
具体的には、ルーティンに次のような指示を登録しています（そのまま使えるように一般化しています）。また、Muse、Dots、Claude Duetでも、同じ考え方で応用できるはずです。
毎週月曜の朝に実行してください。過去7日間に出版またはオンライン公開された論文から、医学教育（卒前教育・臨床研修・専門研修・評価・フィードバック・指導医養成・研修医のウェルビーイング・医学教育とAIなど）に関するものを探してください。
対象：Academic Medicine、Medical Education、Medical Teacher、Journal of Graduate Medical Education、BMC Medical Education などの医学教育誌、総合医学誌、PubMed検索、X上で話題の論文。
候補は最大15本。各論文について、①書誌情報（DOIまたはPMIDとリンク必須）、②研究デザイン・対象・主な結果を3行で、③日本の研修現場との関連を1行で、④優先度（★1〜3）を示してください。
DOI・PMIDが確認できない論文は除外してください。抄録の文章はそのまま写さず、自分の言葉で要約してください。
結果はまず私に送り、私が選んだ論文についてだけ、X投稿案（140字以内）とブログ下書きを作成してください。
AIエージェントへの論文探しの指示に入れたい3つのポイント
特に大切なのは、「リンク必須」「確認できないものは除外」「公開は人が承認してから」の3つを最初から指示に入れておくことです。
AIエージェントで論文を集めてみて感じたこと
- 見逃しが減った：例えば、自分では購読していない雑誌からも、関連する論文が届くようになりました。
- 「選ぶ」と「伝える」に時間を使えるようになった：その結果、論文を探す時間が減りました。そのぶん、論文を読み込み、現場への意味を考える時間が増えています。
- 発信が続けやすい：しかも、毎週候補が届くので、論文紹介が習慣になりました。
これまでのメールダイジェストは「届いたものを自分でふるいにかける」ものでした。しかし、これからは、AIエージェントが自分から論文を探して、要約して持ってくるやり方が主流になっていくのではないでしょうか。さらに、Grokbot、Muse、Dots、Claude Duetと選択肢も一気に増えました。正直、ワクワクしています。
AIエージェントに論文探しを任せるときの注意点
AIエージェントによる論文ウォッチは便利な一方、医療者として押さえておきたい点もあります。
- AIの要約をうのみにしない：なぜなら、存在しない論文や誤った数値が混じる可能性はゼロではないからです。そのため、原著の確認は必ず人が行います。Grokbotについても、信頼性に関するデータは公開資料の中ではまだ限られていると指摘されています。
- 著作権に配慮する：具体的には、抄録や図表をそのまま転載せず、自分の言葉で要約し、原著へのリンクを付けます。
- 権限は最小限に：どのサービスもメールやSNSなどのアカウントと連携して動きます。したがって、必要な権限だけを渡し、投稿や送信は承認制にしておきましょう。患者情報は絶対に扱わせないことが前提です。
- フィルターバブルに注意：また、AIの好みで候補が偏ることがあります。そこで、ときどき対象誌やキーワードを見直しています。
- 費用と提供状況：どれも有料プランが中心で、提供地域や料金は頻繁に変わっています。最新情報は公式サイトでご確認ください。
チーフレジデント・指導医の皆さんへ：AIエージェントの論文ウォッチを現場に
さらに、AIエージェントによる論文ウォッチは医学教育に限らず応用できます。
- 抄読会のネタ探し：診療科の主要誌を毎週チェックさせ、研修医向けの候補を選ぶ
- 研修医との共有：要約を院内チャットや勉強会で共有し、「どう現場に活かすか」を議論するきっかけにする
- 自分の研究テーマのウォッチ：関心のあるキーワードの新着論文を追いかける
AIに「探す」と「まとめる」を任せ、人間は「選ぶ・確かめる・現場に活かす」に集中する。その結果、チーフレジデントの皆さんの業務も、こうした分担でずいぶん軽くなるはずです。皆さんがどのエージェントをどう使っているか、ぜひ教えてください。また、2027年3月20日（土）にはJACRAチーフレジデントミーティング2027（東京）を開催します。当日は、研修現場でのAIエージェントの使い方もぜひ一緒に話しましょう。
よくある質問（FAQ）
どれも、ユーザーが話しかけなくても動き続ける「常時稼働型」のAIエージェントです。ただし、提供元（xAI、Meta、OpenAI、Anthropic）や連携できるアプリは異なります。承認の仕組み、提供地域、対象プランにも違いがあります。とはいえ、論文ウォッチのような定期作業であれば、どのサービスでも同じ考え方で使えます。
候補を集めて下書きを作るところまでは非常に役立ちます。しかし、誤りが混じる可能性があります。そのため、原著を開いて書誌情報と内容を確認し、人が最終判断をすることが前提です。
アラートは登録した条件に合うものを届けるだけで、選んでまとめるのは人の仕事でした。一方、AIエージェントは複数の情報源から探し、関連性で選び、要約します。さらに、投稿案の作成まで一連の作業として行えます。
関連記事
- 【論文紹介】生成AIポリシー、医学部の約4割で未整備――内科クラークシップ全国調査
- 【論文紹介】POCUSの手技評価をXRで自動化できるか？HoloLensで「描出の上手さ」を数値化した研究
- 【論文報告】研修医の「やり抜く力（Grit）」は医学知識と関連するか？
- 【論文報告】指導医回診は長いほど学べる？研修医6,347名の全国調査
- チーフレジデントアカデミー2026開幕｜若手医師のリーダーシップ・ウェルビーイング・AIを学ぶ
- 【予告】JACRAチーフレジデントミーティング2027を3月20日（土）に東京で開催します
