Consensus AIの使い方と料金｜リハ職が臨床の問いを入れて元論文で確かめた

目次

1. 01Consensusとは：論文を先に探してから答えるAI
2. 02料金と無料枠：日常の勉強なら無料で足りる
3. 03使う前に：入れてよいこと・いけないこと
4. 04実際に試す：臨床の問いを日本語で入れる
5. 05英語で入れ直すと何が変わるか
   1. ―1)医療の問いならMedical Modeに切り替える
6. 06Consensus Meterをうのみにしない：元論文で確かめる
7. 07現場での使いどころ
   1. ―1)勉強会の準備
   2. ―2)症例報告の考察（症例は一般化してから）
   3. ―3)学会抄録の背景
   4. ―4)利用者さん・家族への説明の下調べ
   5. ―5)私の使い方：ポスター発表の準備
8. 08PubMed・ChatGPT・Perplexityとの使い分け
9. 09まとめ：探すのはAI、読むのは自分
10. 10よくある質問
    1. ―1)日本語で使える？
    2. ―2)無料でどこまで使える？
    3. ―3)患者さんの情報を入れてもいい？
    4. ―4)ChatGPTで論文を探してはだめ？
    5. ―5)出てきた論文は全文を読める？
    6. ―6)スマホで使える？
11. 11次に試したいAI活用

勉強会や学会発表のたびに論文を探してきた、PT出身・いまは医療事務の室長てつです。

• 「この運動、根拠はあるの？」と聞かれて、すぐに論文を出せない
• PubMedは英語と検索式が壁になる
• ChatGPTに聞いたら、存在しない論文が出てきた

論文探しの入口はConsensusに任せて、答えは元論文で確かめる。この順番なら、探す時間を減らしながら、読む時間はきちんと残せます。入れるのは一般化した臨床の問いだけで、患者さんの情報は入れません。

読み終えたとき、次の5つが手元に残ります。

• Consensusがどんなツールか、ChatGPTと何が違うか
• 無料プランでどこまで使えて、有料にする目安はどこか
• 患者さんの情報を入れない線引きと、問いの一般化のしかた
• 日本語・英語・Medical Modeで結果がどう変わるか
• 答えを元論文で確かめる3つの見方

使うもの

1. Consensus（無料プランで開始。2026年10月時点）
2. パソコンかスマホのブラウザ

ここからは、実際に入れた臨床の問いと、その答えを元論文で確かめた結果を順に見ていきます。

Consensusとは：論文を先に探してから答えるAI

Consensusは、査読付きの論文だけを対象にした論文検索AIです。質問を入れると、まず論文を探し、上位の論文の内容から答えをまとめます。答えの文には、根拠にした論文が番号でつきます。

ChatGPTとの違いは順番です。ChatGPTは文章から答えを組み立てるので、論文名を頼むと実在しない文献を作ることがあります（症例報告スライドの記事で詳しく書きました）。Consensusは先に実在の論文を探すので、出てきた論文はそのまま開いて確かめられます。

私がこれまで時間を取られてきたのは、読む作業よりも探す作業でした。

抄録を見て、気になれば本文を読んで、情報を整理して、孫引きの文献をもう一度探す。そのたびに要約と日本語化に時間がかかります。読んで咀嚼して、自分の臨床や考えに組み込む時間は、今でもかけるべきだと思っています。いらないのは探す時間のほうです。読んでみたら的外れで「これじゃない」となったことが、何度もありました。

主な機能は次のとおりです（公式サイト、2026年10月時点）。

機能	できること
Consensus Meter	「はい・いいえ」で答えられる問いに、論文の結論の割合を出す
Medical Mode	検索の対象を医学系の雑誌と診療ガイドラインに絞る
Deep review	検索欄の「Deep」をオンにすると、数十本の論文を読み込んで、まとまったレビューを作る
Ask Paper	1本の論文について質問する
引用の書き出し	RIS・BibTeX・CSVで文献情報を書き出す

公式サイト: https://consensus.app/

料金と無料枠：日常の勉強なら無料で足りる

結論から言うと、まずは無料プランで十分です。足りなくなったら有料に切り替える、の順で困りません。

プラン	年払い（月あたり）	月払い	主な上限（月）
Free	$0	$0	AIの回答（Pro messages）10回・Deep review 3回
Pro	$12	$20	AIの回答は無制限・Deep review 15回
Deep	$45	$65	AIの回答は無制限・Deep review 200回

出典: 料金ページ https://consensus.app/pricing/ と公式ヘルプ（2026年10月時点）。料金は変わることがあるので、申し込む前に画面で確かめてください。

学生と教員は、学校のメールアドレスで最大40%の割引を受けられます。大学院に通っている人や、養成校で教えている人は確かめてみてください。医療者向けの割引は米国の登録番号（NPI）が条件です。

無料枠は、AIに質問して答えをまとめてもらうたびに1回減ります。画面の左に「残り○ / 10 Pro messages」と出ます。無料プランでは、Deep reviewを使ったときもこの回数が1回減ります。今回、同じ問いを日本語・英語・Medical Modeで入れ直すなど6回質問して、10回が4回まで減りました。1つのテーマを調べるのに5問ほど使うと、月の半分がなくなる計算です。

それでも、使ってみた感想は「無料でもすごく使える」でした。日常の勉強ならまず困りません。頻繁に発表がある時期や、発表前の検討で調べものが続くときに、Proへ切り替えれば十分だと思います。

使う前に：入れてよいこと・いけないこと

Consensusに入れるのは、論文を探すための一般化した問いだけです。患者さんの情報は入れません。

理由は、データの流れにあります。公式のプライバシーポリシー（2026年8月18日付）によると、サーバーは米国にあり、回答を作る処理にはOpenAI・Anthropic・Googleなど外部のAI事業者が関わります。質問の内容をAIの学習には使わないと明記されていますが、医療情報の取り扱いに関する認証（HIPAAなど）の記載は見当たりませんでした。

プライバシーポリシー: https://consensus.app/home/privacy-policy/

• 入れてよい：疾患名・介入・結果を一般化した問い（例：変形性膝関節症の高齢者に筋力トレーニングは有効か）
• 必要なら入れてよい：性別・年代（「70代女性」まで）
• 入れない：氏名・ID・生年月日・身長体重・施設名・入院日などの日付
• 一般化して入れる：珍しい疾患・施設名・時期などの珍しい組み合わせ

疾患の概要や傾向を調べるだけなら、患者さんの情報はそもそもほとんど要りません。私の線引きは「個人を特定する情報は、そもそも使わない・入れない」です。

症例の言い方（入れない）	Consensusに入れる問い
A病院に先月入院した82歳女性。大腿骨頸部骨折の術後で歩行が不安定	大腿骨近位部骨折術後の高齢者に、早期の歩行練習は有効か
通所リハのBさん（70代男性）。パーキンソン病で、すくみ足が強い	パーキンソン病のすくみ足に、視覚や聴覚の手がかりは有効か
40代で珍しい神経の病気。去年◯◯市の施設で発症	成人の神経難病に、運動療法は生活の自立度を改善するか

医療介護の現場でAIを使うときの考え方は、医療介護現場でAIを使うときのルールのルール2にまとめています。

実際に試す：臨床の問いを日本語で入れる

日本語でもそのまま使えます。今回入れたのは、通所リハでよく話題になる次の問いです。

通所リハでの運動介入は高齢者の転倒リスクを減らすか

この問いを選んだのは、「はい・いいえ」で答えが出る、試しやすい形の問いだったからです。実際どうなんだろうと、私自身が気になっていたテーマでもありました。

Consensusは日本語の問いを中で英語の検索語に書き換えて、2通りで検索しました。20本の論文を読んで、答えは日本語で返ってきます。

• Consensus Meter：Yes 82%／Possibly 9%／Mixed 9%／No 0%（根拠にした論文 11本）
  • Yes＝効果あり、Possibly＝あるかもしれない、Mixed＝結果が分かれる、No＝効果なし、の割合です
• 答えの要旨：複数の種類を組み合わせた運動で転倒が20〜34%減る。週3時間以上で39〜42%減る。プログラムが終わると効果が薄れるので、自宅での継続が要る

最初に見て感じたのは、Meterの見やすさでした。研究の結論がどちらに寄っているかが、色分けされたバーでパッと分かります。論文を何本も開いてから傾向をつかんでいたころと比べると、見方がずいぶん楽になります。

答えが返ってくるのも、思っていたより速かったです。持ってきた論文も、問いからずれていませんでした。

英語で入れ直すと何が変わるか

同じ問いを英語で入れ直すと、根拠にした論文が11本から19本に増えました。上位の論文の顔ぶれはほぼ同じです。

	日本語	英語
Consensus Meter	Yes 82%／Possibly 9%／Mixed 9%	Yes 79%／Possibly 16%／Mixed 5%
根拠にした論文	11本	19本
答えの数字	転倒20〜34%減	転倒21〜24%減
増えた内容	−	施設入所者では効果が短期にとどまる、など

日本語でも中で英語に直して探すので、大きく外れることはありません。英語で入れると拾う論文が増えて、答えが細かくなります。

英語が苦手でも大丈夫です。ChatGPTやGeminiに、論文検索用の英語にしてもらいます。

次の臨床の問いを、論文検索AIに入れる英語の質問文にしてください。
・医学論文でよく使う用語にしてください
・「はい・いいえ」で答えられる形にしてください
・候補を2つ出してください

問い：通所リハでの運動介入は高齢者の転倒リスクを減らすか

今回使った英語の問いは、次の1文です。

Does exercise intervention in day-care rehabilitation reduce the risk of falls in older adults?

使ってみていちばん大事だと思ったのは、質問の仕方です。問いかけ方で、出てくる内容が変わります。こちらの意図がずれると、答えもずれます。対象者・介入・知りたい結果の3つを、1文に入れるのがコツです。

〈対象者〉に〈介入〉は〈結果〉を改善するか
例：脳卒中後の片麻痺の成人に、課題指向型の練習は歩行速度を改善するか

医療の問いならMedical Modeに切り替える

入力欄の左下の「＋」から「Search corpus」を開くと、All・Medical・My Libraryの3つから選べます。Medicalを選ぶと、検索の対象が医学系の雑誌と診療ガイドラインに絞られます。

同じ日本語の問いをMedicalで入れ直すと、次のように変わりました。

	All（日本語）	Medical（日本語）
Consensus Meter	Yes 82%	Yes 95%
根拠にした論文	11本	19本
答えの数字	転倒20〜34%減	転倒約23%減・骨折38%減・重い外傷33%減
通所リハに近い研究	無し	外来リハセンターでのランダム化比較試験が入った

上位3本の論文はAllと同じでした。結論は変わらず、骨折や外傷の数字と、リハ施設での研究まで拾えたのが違いです。Medicalでも1回の質問で無料枠は1回減ります。

Consensus Meterをうのみにしない：元論文で確かめる

Meterの割合は、検索で拾った論文の結論を数えた傾向です。どの論文を拾ったかで変わります。Medicalで95%に上がったのも、Medicalのほうが正しいという意味ではなく、読んだ論文の顔ぶれが変わっただけです。

出てきた答えは、どんな論文があるかの全般的な要約です。そこから原著を引っ張ってきて読み込み、自分の中に落とし込むのが大事です。

実際に、答えに出てきた数字を、PubMedで元論文の抄録と突き合わせました。

論文	抄録の数字	分かったこと
Sherrington ら 2019（Cochraneレビューの更新・Br J Sports Med 2020）	転倒が全体で23%減。複数の種類を組み合わせた運動で34%減	日本語の答えの「20〜34%」は、種類ごとの数字をまとめた幅。間違いではないが粗い
Sherrington ら 2020（WHO指針のためのレビュー・Int J Behav Nutr Phys Act）	全体23%減。対象は地域在住の60歳以上	根拠の中心は地域在住の高齢者で、通所リハに限った研究ではない
Means ら 2005（Am J Phys Med Rehabil）	介入前に転倒していた人の87%が6か月転倒なし。対照群は34.5%	答えには87%だけが出て、対照群の数字が無かった

PubMed: Sherrington 2019＝PMID 31792067／Sherrington 2020＝PMID 33239019／Means 2005＝PMID 15785256

答えの数字そのものは、どれも抄録と合っていました。ずれていたのは、どの人を対象にした研究か、何と比べた数字か、という前提のほうです。臨床判断にそのまま使える部分もありますが、判断するときは自分が十分に理解していることが前提です。

数字を元の資料と照らし合わせる考え方は、AIの調べものを検算する方法でも書いています。

現場での使いどころ

使いどころは、根拠となる論文を探す場面すべてです。現場で多いのは次の4つです。

1. 勉強会の準備：テーマについて、研究ではどう言われているかを先につかむ
2. 症例報告の考察：考察で引用する論文を探す
3. 学会抄録の背景：背景に書く先行研究を探す
4. 利用者さん・家族に説明する前の下調べ：説明の前に、研究の傾向を自分が知っておく

それぞれ、問いの型を置いておきます。〈 〉の中を書き換えて使ってください。

勉強会の準備

〈対象者〉に対する〈介入〉の効果について、システマティックレビューやガイドラインでは何と言われているか
例：慢性腰痛の成人に対する運動療法の効果について、システマティックレビューやガイドラインでは何と言われているか

症例報告の考察（症例は一般化してから）

〈疾患・状態〉の〈対象者〉に〈介入〉を行うと〈結果〉は改善するか
例：人工膝関節置換術後の高齢者に、術後早期の大腿四頭筋の筋力トレーニングを行うと歩行能力は改善するか

症例報告のスライド全体の作り方は、症例報告スライドをAIで作る記事にまとめています。

学会抄録の背景

〈対象者〉における〈課題〉の頻度と、〈介入〉の効果を調べた研究はあるか
例：通所リハを利用する高齢者における転倒の頻度と、運動介入の効果を調べた研究はあるか

抄録からスライドを作る流れは、学会スライドをAIで作る記事で紹介しています。

利用者さん・家族への説明の下調べ

〈疾患〉の〈対象者〉で、〈生活上の行動〉は〈結果〉と関係するか
例：変形性膝関節症の高齢者で、毎日の歩行量は膝の痛みと関係するか

私の使い方：ポスター発表の準備

私が実際に使ったのは、学会のポスター発表の準備です。発表するのは、AIを使った業務効率化の取り組み。似た報告がすでにあるかを知りたくて、次のように聞きました。

現場のスタッフ自体がAIを使ってアプリケーションを開発して業務効率化を行った報告はありますか？

このときは、Consensus Meterが出ませんでした。画面には、問いに直接答える論文が5本以上ないとMeterは出せない、という案内が表示されます。

答えに並んだのは、人事部門の社内ボット、ソフトウェア開発、コンサルティングなど、医療以外の報告が中心でした。医療の報告は、病院のスタッフが院内のAIを業務に使った調査が1件だけです。

Meterが出ないこと自体が、ひとつの手がかりになります。医療介護の現場で同じ取り組みを報告した研究は、まだ少ないのかもしれません。

PubMed・ChatGPT・Perplexityとの使い分け

英語の論文の入口はConsensus、細かく絞り込むならPubMed、日本語の論文はJ-STAGEや医中誌Webと分けると迷いません。

道具	得意なこと	向かないこと
Consensus	臨床の問いから、実在の論文と傾向をまとめて出す	日本語の論文を探す・細かい条件での絞り込み
PubMed	医学論文を条件で細かく絞り込む（無料）	英語と検索式に慣れていないと使いにくい
ChatGPT・Claude・Gemini	問いを英語にする・論文の要約を手伝わせる	論文名を出させる（実在しない文献を作ることがある）
Perplexity	Webの情報を出典つきでまとめる	論文に絞った検索（条件を細かく足さないと拾いきれない）
J-STAGE・医中誌Web・CiNii	日本語の論文を探す	英語論文の傾向をまとめて見る

私はConsensusの前に、ChatGPT・Claude・GeminiやPerplexityで論文を探していました。どれも前提条件をちょこちょこ入れないと探しきれません。Consensusは最初から論文だけを対象にしているので、その手間がほとんどありませんでした。

Consensusは英語の論文が中心なので、日本の学会誌の論文はJ-STAGE（無料）や医中誌Web（多くは施設契約）で探してください。

• J-STAGE: https://www.jstage.jst.go.jp/
• 医中誌Web: https://www.jamas.or.jp/
• CiNii Research: https://cir.nii.ac.jp/

まとめ：探すのはAI、読むのは自分

後輩に勧めるなら、若い人ほどどんどん使ったほうがいいと伝えます。まずは便利だから使ってみる。そのうえで、ヒットした論文を読んで、似た文献を探していけばいい。最初から課金するのも全然ありですが、本筋は無料で使って、足りなくなったら課金です。

次の勉強会や発表のテーマが決まっているなら、その問いを1つ、日本語のまま入れてみてください。答えの下に並んだ論文のうち、1本だけ開いて対象者を確かめる。そこまでが最初の一歩です。

よくある質問

日本語で使える？

使えます。日本語で質問すると、中で英語の検索語に直して探し、答えは日本語で返ってきました。メニューは英語のままです。英語で入れ直すと、拾う論文が増えます。

無料でどこまで使える？

AIがまとめる回答（Pro messages）が月10回、Deep reviewが月3回です（2026年10月時点）。1回の質問で1回減ります。日常の勉強なら、まず無料で足ります。

患者さんの情報を入れてもいい？

入れないでください。サーバーは米国で、回答を作る処理に外部のAI事業者が関わります。入れるのは一般化した問いだけにして、年代・性別までにとどめます。珍しい疾患・施設名・時期の組み合わせは一般化します。

ChatGPTで論文を探してはだめ？

論文名を出させるのはおすすめしません。実在しない論文を作ることがあります。ChatGPTは問いを英語にする・読んだ論文の要約を手伝わせる、という使い方が向いています。ChatGPTの中で使える「Consensus」のGPTもありますが、今回は試していません。

出てきた論文は全文を読める？

オープンアクセスの論文は読めます。それ以外は、抄録までしか読めないことがあります。全文が必要なら、所属先の図書室や、論文を出している雑誌のサイトで確かめてください。

スマホで使える？

スマホのブラウザで使えます。アプリストアには名前の似た別のアプリもあるので、入れるなら提供元がConsensusか確かめてください。

次に試したいAI活用

Consensus以外の方法も含めて、論文の探し方をはじめから知りたい人はこちらです。

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