看護師×ひとり親でもできる？医療系AIデータ監修・プロンプト監修という新しい副業の始め方

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これは、少し前の私自身の本音です。
病棟からクリニックへ転職して夜勤は減りましたが、シングルマザーとして4人の子どもを育てる中で、収入面の不安は常につきまとっていました。

そんなときに知ったのが、医療系AIのデータ監修・プロンプト監修という副業です。

「看護師の経験がそのまま価値になる副業ってあるんだ…」
そう感じたのが正直な第一印象でした。

この記事では、

• 医療系AI監修の仕事内容
• 看護師・ひとり親でもできる理由
• 始め方・収入のリアル
• 向いている人・注意点

を、看護師×シングルマザーのリアルな目線でわかりやすく解説します。

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医療系AIデータ監修・プロンプト監修とは？看護師が求められる理由

医療知識を「AIに教える」専門家の仕事です

医療系AIデータ監修・プロンプト監修とは、AIが正しい医療情報を出力できるように、医療者が内容をチェックし、指示や修正を行う専門的な仕事です。

最近は、患者向けの相談AIや医療文書作成AIなど、医療分野でもAIの活用が急速に進んでいます。
しかし、AIはまだ完璧ではなく、誤った医療情報や不適切なアドバイスを出してしまうリスクがあります。

そこで、現場経験のある看護師や医師が「先生役」となり、AIの回答内容を教育・監修する役割を担います。

具体的な業務内容（看護師が関わる主な仕事）

医療系AI監修の仕事は、難しいプログラミングではなく、看護師の臨床知識や経験を活かす作業が中心です。

医療文章の正誤チェック

AIが作成したカルテ文や問診文を確認し、

などをチェックします。

例えば、AIが「胸痛は一時的なものなので様子を見て問題ありません」と出力した場合、看護師の視点では心筋梗塞などの緊急疾患を見逃す可能性がある危険な表現と判断できます。

そのため、

といった修正を行います。

カルテ文についても、

などをチェックし、必要に応じて修正やフィードバックを行います。

このように、臨床現場を知っている看護師だからこそ気づける視点が求められるため、医療者ならではの専門性が高く評価される重要な作業です。

AIの回答内容の医療監修

患者の症状相談に対するAIの回答を確認し、

を評価し、必要に応じて修正します。

例えば、AIが「発熱と咳は風邪の可能性が高いので自宅で様子を見てください」と回答した場合、看護師の視点では

といった臨床的判断ができます。

そのため、

といった修正を行います。

また、患者指導の内容についても、

などを確認し、看護師としてのコミュニケーションスキルを活かして改善します。

このように、AIの回答は「医学的に正しい」だけでなく、患者の安全・理解・行動に直結するため、臨床経験のある医療者の監修が不可欠です。

そのため、医療資格者、とくに臨床経験を持つ看護師は、医療AI監修分野で非常に重宝される専門人材とされています。

医療用プロンプト（指示文）の作成・改善

AIに「どのように答えるか」を指示する文章（プロンプト）を作成・改善します。
プロンプトとは、AIに対して「役割」「回答の仕方」「注意点」を細かく指示するための設計書のようなものです。

例えば、

• 「看護師として患者にわかりやすく説明する」
• 「医学的に不確実な場合は断定せず、受診を勧める」
• 「緊急性がある場合は速やかに医療機関の受診を促す」

といった指示文を作成し、AIの回答の質や安全性をコントロールします。

看護師が関わる場合は、

など、臨床現場で培ったコミュニケーション感覚や判断基準をプロンプトに落とし込む作業を行います。

例えば、胸痛や呼吸困難などの症状が入力された場合、

といったルールをプロンプトとして設定します。

このようにプロンプト監修は、単にAIに答えさせるのではなく、「看護師ならどう説明し、どう行動を促すか」をAIに教える専門的な設計作業です。

臨床経験のある看護師だからこそ、

を反映できるため、医療AI開発の現場ではプロンプト監修者として高く評価されます。

医療データのラベル付け（分類・タグ付け）

症状や疾患名、看護介入内容などを分類し、AIが正しく理解・学習できるように医療データにタグ（ラベル）を付ける作業を行います。

ラベル付けとは、例えば、

といった情報を整理し、AIがデータを解析しやすい形に構造化する作業です。

医療データは専門用語や略語が多く、

という特徴があります。

そのため、

を判断できる医療者の専門知識が不可欠です。

例えば、「息苦しい」という記録を

などの医学的カテゴリに分類し、AIが症状の重症度を判断できるようにします。

このようなラベル付け作業は、AIの診断支援精度や医療研究の品質に直結するため、誤分類があると医療判断そのものが誤るリスクがあります。

そのため、医療資格者、とくに臨床経験のある看護師は、データ監修・ラベル付け分野で優先的に採用されることが多く、専門性の高い重要な役割を担う人材として評価されます。

つまり、看護師の経験がそのまま「AI教育の資産」になる仕事

医療系AI監修は、新しく国家資格や専門資格を取得しなければならない仕事ではありません。
これまで現場で積み重ねてきた看護師としての経験や知識、そのものが価値になる副業です。

例えば、

こうした「日常業務として当たり前にやってきたこと」が、そのままAI開発の現場では専門スキルとして高く評価されます。

夜勤や体力に依存せず、

という点も、子育て中の看護師やひとり親にとって大きなメリットです。

医療系AI監修は、**体力やシフトに縛られる「労働型の収入」ではなく、知識・経験・判断力で稼ぐ「知的労働型の収入」**です。

長く現場で働いてきた看護師ほど価値が高まり、年齢や体力に左右されにくい「第二のキャリア」や「将来の収入の柱」としても注目されています。

なぜ看護師が求められているの？

理由はシンプルで、医療AIは専門知識がないと間違った回答をしてしまう可能性があるからです。

AIは大量の医学論文や医療情報を学習していますが、

といった「臨床的な文脈」までは完全に理解できません。

そのため、医師や看護師など医療資格者の監修がないと、

といった医療安全上の重大なリスクがあります。

例えば、
「軽い胸痛なら様子を見ても大丈夫」
とAIが回答した場合、臨床現場では心筋梗塞や大動脈解離など命に関わる疾患の可能性を考慮しなければなりません。
このような判断は、教科書的知識だけでなく、現場経験に基づく臨床感覚が必要です。

そのため企業や研究機関は、

などの現場経験者による監修体制を必須条件としているケースが増えています。

医療AIは「医療者の代わり」ではなく、医療者の知識と判断をAIに反映させることで初めて安全に使える技術です。

だからこそ、臨床現場を知る看護師は、AI開発の分野でも「欠かせない専門人材」として強く求められているのです。

在宅でできる「看護師AI副業」がひとり親に向いている理由

こういう現実があると、どれだけやる気があっても、外に出て働く副業は続きにくいんですよね。

その点、医療系AI監修の副業は、現場で培った知識を活かしながら、時間や場所の制約を受けにくい働き方ができるのが大きな特徴です。
具体的には、次の3つの理由があります。

① 完全在宅・スキマ時間OK

医療系AI監修の最大の魅力は、自宅にいながら仕事ができることです。

という点は、子育て中の看護師にとって本当に大きなメリットです。

病棟勤務だと、

といった悩みがつきものですよね。

でも医療系AI監修の仕事は、パソコンとインターネット環境さえあれば、自宅のリビングや子ども部屋の隣でも作業できます。
子どもが寝た後の30分〜1時間を使って少しずつ進めることも可能です。

また、多くの案件は
 成果物の提出期限（納期）さえ守れば、作業時間は自由
という形態になっています。

そのため、

といったように、家庭の状況に合わせて柔軟にスケジュールを組めるのが大きな強みです。

ひとり親の場合、「代わりに子どもを見てくれる人がいない」という状況も多いですよね。
在宅でできる仕事なら、子どものそばにいながら収入を得られるため、精神的な安心感も大きくなります。

そんな看護師さんにとって、医療系AI監修は現実的で続けやすい在宅副業の選択肢と言えます。

② 看護師資格が強い武器になる

医療系AI監修の大きな強みは、看護師資格と臨床経験そのものが「専門スキル」として評価されることです。

ライティングや物販、アンケート副業などは、誰でも始められる分、

というデメリットがあります。

一方で医療AI監修は、医療資格者しかできない専門性の高い仕事が多く、参入できる人が限られています。

そのため、

というメリットがあります。

例えば、

こうした判断は、医学書の知識だけではなく、実際に患者さんを見てきた臨床経験がある看護師だからこそできる仕事です。

「普通に働いてきただけ」と思っている経験が、AI開発の現場では希少な専門スキルとして評価されるのが、医療系AI副業の特徴です。

③ 将来性が圧倒的に高い

医療系AI監修は、今後さらに需要が伸びると予想されている分野です。

すでに、

など、医療現場でAIの導入が進んでいます。

しかし、AIを安全に使うためには、必ず医療者による監修が必要とされています。

つまり、AIが増えれば増えるほど→ 監修する看護師・医師・薬剤師の需要も増えるという構造です。

特に日本では、

が進んでいるため、医療×AI人材は慢性的に不足する可能性が高いと考えられています。

また、医療AI監修は

という特徴があります。

そのため、
「夜勤ができなくなった後」
「子育てが落ち着いた後」
「定年後も知識で働きたい」
といった長期的なキャリア形成にもつながる副業・セカンドキャリアとして注目されています。

今から少しずつ経験を積んでおくことで、将来「医療AI監修の専門看護師」として、病棟以外の働き方を選べる可能性も広がります。

看護師のAI副業は稼げる？収入相場とリアルな目安

月1〜10万円以上も現実的（案件・スキル次第）

医療系AI監修の副業収入は、案件内容やスキルレベルによって大きく差がありますが、月1〜10万円以上の副収入は十分現実的なラインです。

「副業で月1万円」は意外とハードルが高いですが、専門性のある医療AI監修なら、比較的少ない作業時間でも到達しやすいのが特徴です。

医療データ監修・チェックの収入目安

医療データ監修・チェックは、AIが作成した医療文章やデータを確認・修正する仕事で、比較的初心者向けの案件が多い分野です。

目安の報酬は以下の通りです。

• 時給：1,500円〜4,000円程度
• 月収：数万円〜10万円以上も可能

例えば、

の場合でも、月に約24,000円の副収入になります。

週5日・1日2時間ほど作業できれば、月10万円前後も十分狙える計算です。
夜勤1回分の収入を、在宅で少しずつ積み重ねて得られるイメージですね。

プロンプト設計・AI教育の収入目安

プロンプト設計やAI教育は、AIの回答品質を設計・改善する「上流工程」に近い仕事で、監修の中でも専門性が高い分野です。

その分、報酬単価も高めに設定される傾向があります。

• 案件単価：5万円〜50万円以上
• 継続契約で月20万円超えのケースもあり

例えば、

などのプロジェクト案件では、月単位・プロジェクト単位で契約されることが多く、「1件数万円〜数十万円」という報酬形態になることもあります。

継続案件になれば、

などが発生し、副業でも月20万円以上の収入を得ている医療者もいます。

医療系AI副業の始め方【看護師向けステップ】

3ステップで始められます。

医療系AI監修・プロンプト監修は、いきなり高単価案件を狙うよりも、「最低限の知識を身につける」→「案件を探す場所を作る」→「信頼材料を整える」、この順番で進めると失敗しにくいです。

ここでは、看護師・ひとり親でも現実的に動けるように、具体的に解説します。

看護師がプロンプト監修で活躍する具体例

例1：医療チャットボット監修（患者向け相談AI）

患者さんがチャットで症状を入力すると、AIが受診の目安やセルフケアを返すタイプのサービスがあります。
この分野で看護師が行う監修は、AIの回答を「医学的に正しいか」だけでなく、「患者が安全に行動できるか」という視点で整える仕事です。

例2：医療論文要約AIの品質チェック（研究・医療従事者向け）

論文やガイドラインの内容をAIが要約し、研究者や医療者が読むための下準備にするツールがあります。
看護師や医療者は、AIが作った要約が「正確に要点を押さえているか」「危険な誤解を生まないか」を点検します。

例3：医療教育AIの教材設計（看護学生向けAI教材）

看護学生や新人向けに、症例問題を出したり、振り返りを促したりする教育AIも増えています。
ここで看護師が行うのは、教材としての「正しさ」と「学びやすさ」を設計し、AIが適切に指導できるようにプロンプトや内容を整える仕事です。

医療系AI副業のメリット・デメリット

メリット

看護師経験が直接収入になる

医療系AI監修は、資格そのものよりも「現場で積み上げた経験」が価値になります。
患者対応で培った臨床判断力、記録・指導・安全配慮の視点は、AIが間違えやすいポイントを見抜く力そのものです。

例えば、

など、病棟や外来で日々やってきたことが、そのまま仕事になります。

在宅・スキマ時間OK

多くの案件は成果物納品型で、作業時間が固定されていないことが多いです。
そのため、

といった働き方がしやすく、ひとり親でもスケジュールを組みやすいのが強みです。

「通勤がない」「夜勤がない」だけで、体力面も精神面もかなりラクになります。

高単価・将来性あり

医療は安全性が求められるため、監修できる人材が限られています。
参入者が少ない分、一般的な在宅副業より単価が上がりやすい傾向があります。

さらに、医療現場でAI導入が進むほど「AIを作る」人だけでなく「安全に使える形に整える」監修者が必要になります。
今後も需要が増えやすい分野なので、経験を積むほどチャンスが広がります。

身体的負担が少ない

看護師の働き方は体力勝負になりやすいですよね。
医療系AI監修は、夜勤や移乗介助のような身体負担がなく、知識と判断力が中心です。

体調や家庭の事情に合わせて作業量を調整できるので、「今は育児優先で少なめ」「落ち着いたら増やす」など柔軟に続けやすい働き方です。

デメリット

案件数はまだ少ない

医療AI監修は新しい分野なので、ライティングや事務作業ほど案件が潤沢ではありません。
そのため、最初は

ということも起こりやすいです。

対策としては、応募だけに頼らず

など「入口を増やす」ことが大切です。

英語資料が多い

海外論文や海外サービスを扱う案件では、英語資料が出てくることがあります。
ただし、英語ができないと無理というわけではなく、翻訳ツールを使いながら要点を押さえる形で対応している医療者も多いです。

まずは日本語案件から始め、慣れてきたら英語案件にも挑戦するのがおすすめです。

AIの勉強が必要

医療知識だけで完結する仕事ではなく、最低限

などは学ぶ必要があります。

ただし、プログラミングが必須というケースは少なく、「使いながら覚える」で十分間に合うことが多いです。

企業案件は競争率が高い

高単価の企業案件や研究案件は魅力的な反面、応募者も集まりやすいです。
特に、実績が少ない初期は通りにくいこともあります。

そのため、最初は

といった戦略が効果的です。

ただし、今から参入すれば先行者優位です。

看護師向けAI副業は怪しい？安全性の見極め方

案件選びで9割決まります。

医療系AI副業は将来性のある分野ですが、どの案件を選ぶかで結果が大きく変わります。
案件選びを間違えると「思ったより稼げない」「時間だけ取られてしまう」「トラブルに巻き込まれる」といったリスクもあります。

特に看護師向け副業は需要が高い分、悪質な勧誘や誇大広告も混ざりやすいのが現実です。
だからこそ、最初に安全な案件の見分け方を知っておくことが大切です。

安全な案件の特徴

安全性の高い案件は、情報がオープンで透明性があります。
企業名や研究機関名がはっきりしていて、公式サイトや事業内容を確認できる案件は比較的安心です。

また、業務委託契約書や秘密保持契約（NDA）などの書面を提示してくる案件は、企業としての体制が整っている可能性が高いと言えます。
医療分野は個人情報や安全性が重要なため、信頼できる企業ほど契約を重視します。

危険な案件の特徴

注意したいのは、「楽に稼げる」と強調する案件です。
高額な教材や講座の購入を前提にしているものや、「月収100万円保証」「誰でも確実に稼げる」といった断定的な表現は、ほぼ確実に怪しいと考えて大丈夫です。

看護師向け副業は特に注意が必要

看護師は夜勤や体力的負担、子育てとの両立などで収入や働き方に悩む人が多く、「今すぐ収入を増やしたい」という心理につけ込まれやすい職業です。
そのため、「看護師限定」「医療資格者だけ」「今すぐ高収入」といった言葉で勧誘されるケースもあります。

よくある質問（FAQ）

看護師資格がないと医療AI監修はできませんか？

資格がなくても可能な案件はありますが、医療系は資格者が圧倒的に有利です。
臨床経験があると採用率や単価が上がり、継続案件にもつながりやすくなります。

AIやプログラミングの知識がなくても大丈夫ですか？

プログラミングは不要な案件が多く、基礎的なAIの知識だけで始められます。
ChatGPTの使い方やプロンプトの基本を学べば十分スタート可能です。

英語ができないと仕事は取れませんか？

日本語案件も増えており、翻訳ツールを使えば対応できます。
英語ができると単価アップのチャンスが広がる、という位置づけです。

子育て中でも納期に間に合いますか？

スキマ時間で進められる案件が多く、両立は可能です。
夜間や早朝に分散作業できるため、タスク型案件から始めると安心です。

副業禁止の職場でも問題ありませんか？

就業規則の確認が必要ですが、住民税の普通徴収などで対策する方法もあります。
トラブル防止のため、規定や守秘義務は必ず確認しましょう。減らす方法もあります。

まとめ｜医療系AI副業は「看護師の未来型収入」

夜勤だけに頼らない働き方を考えているなら、医療AI副業は本気で検討する価値があります。

まずは「看護師が在宅でできる副業」を実際に見てみませんか？
医療知識を活かせる仕事は、探してみると意外とたくさんあります。

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「今すぐ始める」必要はありません。
まずはどんな仕事があるのかを知るだけでも、働き方の選択肢は大きく広がります。