家系図作成GPTs v0.12を使ってみる、実践編

AI chatGPT 家系図 遺伝性腫瘍

2025年12月に「ChatGPTsで遺伝学的家系図を描く話」としてv0.7を紹介した家系図作成GPTsを、その後も改修してきました*1。この間に描画の不具合をかなり直し、修正後の最新版をv0.12としました。今回は実践編として、実際に家族歴を話しかけてから家系図が出てくるまでの流れと、使うときの注意点を書きます。仕組みの側の話は、別の記事の技術編にまとめます。

カスタムGPT 家系図作成GPTs v0.12

家族歴を普通の文章で入力すると、NSGCの記載法を参照した遺伝学的家系図をSVG画像で描くカスタムGPT。作図に使ったJSONと実行記録も出力し、図はPowerPointで編集できます。利用にはChatGPTのアカウントが必要です。

https://chatgpt.com/g/g-693e11fa538c8191956ab1c9aa0d3912-jia-xi-tu-zuo-cheng-v0-12

• 実際に使ってみましょう
• 複雑な家系を入れてみる
• 入力のコツと注意点
• 家系図作成GPTsでできること
• 現状ではできないこと
• カスタムGPTの提供終了とこれから

実際に使ってみましょう

まずは実際に使ってみましょう。上のリンクからGPTs（カスタムGPT）のページを開き、家族の情報を入力するだけです。入力画面はそっけないページですが、普通のChatGPTと同じように頼みたいことを書けば動きます。簡単に家族構成を入力しましょう。パソコンの音声入力があれば話しかけてもよく、誤変換があればそこだけ直して送信します。試しに、以下のような文章を入力してみました。

本人は35歳で昨年乳癌発症。
母は現在65歳で、60歳で乳癌発症。
兄弟はいない。

これで、発端者（35歳、34歳で乳癌）と母（65歳、60歳で乳癌）、父の2世代の家系図がSVG形式の画像ファイルで出てきます。出てきたSVGファイルはダウンロードしてPowerPointに貼り付け、「グラフィックス形式」から「図形に変換」を選ぶと、線や記号、文字を個別に動かしたり書き換えたりできます*2。聞き取りのあとで情報が増えたときは、GPTsに「父方の叔母が50歳で大腸癌」のように追記を頼めば、JSONを更新して図全体を描き直してくれます。手作業だと、1人増えるたびに隣の人の位置や兄弟線を引き直すことになるので、この描き直しの速さが一番ありがたいところです。

複雑な家系を入れてみる

3世代にわたる家系も試しました。入力したのは次の文章です。

患者本人は48歳女性です。
45歳の時に乳がんを発症し、現在も治療継続中です。
夫は50歳で、息子は20歳、娘は18歳です。
本人は3人兄弟で、兄は55歳の男性、姉は52歳の女性です。
姉は48歳の時に卵巣がんに罹患しています。姉は独身です。
兄は50歳の妻と30歳の息子がいます。
患者本人の両親は父が78歳で、65歳の時に胃がんの治療を受けました。
母は55歳で乳がんに罹患し、60歳で乳がんのために他界しました。
母の兄弟は67歳で胃がんに罹患し、69歳で心筋梗塞に罹患しましたが、現在72歳で存命の男性が一人です。

もう一つは小児の例で、相談者は患者の母です。次の長い文章を入力しました。

相談者は患者の母。
患者は15歳男児で、6歳で急性白血病になり治療により寛解、13歳で骨肉腫を発症し闘病中。
父が40歳、母が38歳、兄が19歳、妹が12歳。
父の5歳年上の長兄は白血病で20歳の時に他界し、次兄は現在42歳で5年前に急性胆嚢炎で手術をして2年前に胃癌の治療をした。
父の次兄には娘が3人いる。
また父の母は乳癌に40歳時に罹患し、60歳で甲状腺乳頭癌の手術を受けたが、現在62歳で存命。
父方の祖母の兄は70歳で白血病を発症し71歳で死亡。
父の姉は39歳で乳癌に罹患し現在は41歳で存命。
母には兄が2人おり、それぞれに子が2人ずついるが性別はわからず、長兄の子2人は一卵性双生児である。

祖父母と母方の伯父については、次の文も補足として入れています。

父方祖父は死亡。
母方祖父母については表示はするが詳細は不明とする。
父方祖母の兄は、祖母の実兄です。
母方の兄の年齢は不明で、特に疾患歴はありません。

GPTsからの追加質問には次のように答え、そのあと作図を進めました。

父は4人きょうだいで、年齢順は長兄・次兄・姉・父。

v0.4から現行のv0.12まで、仮想の家系図の作図時間をPowerPointでの手作業と比べると、短縮率は86〜94%の範囲でした。手作業の時間には描き慣れているかどうかで大きな差が出るので、割合よりも「数十分かかっていた作図が数分になる」程度に受け取ってもらうのがよいと思います。

入力のコツと注意点

氏名、患者ID、住所などの個人を直接特定できる情報は入力せず、「本人」「母」「父の姉」のような続柄と年齢、病名だけで家系図は描けます。きわめて希少な疾患で、その情報のみで個人が特定される恐れがある場合は、◯◯◯病と具体的な疾患名を書かずに「疾患A」「疾患B」など疾患名をマスクして入力し、後からPowerPoint上で疾患名を手入力するなどの工夫をおすすめします。外部のサービスに入力する以上、実際の診療で使う場合も施設の規程に従ってください。

正確な図を得るためのコツは、年齢が誰のものかをはっきり書くことです。「父の5歳年上の兄は20歳で他界」のような文は、生成AIが兄の年齢を父に転記する誤りを起こしやすい書き方です。出生順が分かっているなら「上の兄」「下の兄」ではなく「長兄・次兄・姉・父の順」のように並べて書くと、聞き返しも減ります。「なし」と「不明」は別物として扱うので、分からないことは分からないと書いてもらえれば十分です。

図は必ず医師または認定遺伝カウンセラーが元情報と照合してください。文章の読み違い（続柄の取り違え、年齢の転記ミス）はプログラムからは判別できず、誤ったデータどおりに正確な図を描いてしまいます。図には作成日だけを入れ、記録者名・情報提供者名は入れていないので、出力された図を確認した医師や認定遺伝カウンセラーが自分で署名を加える使い方を想定しています。

家系図作成GPTsでできること

家族の情報を普通の文章で入力すると、家系図の下書きがSVG画像で返ってきます。ChatGPTのカスタムGPT（GPTs）として公開しているので、利用にはChatGPTのアカウントが要りますが、専用ソフトのインストールやデータ形式の知識は要りません*3。図と一緒に、作図に使った構造化データ（JSON）と実行記録も出力されるので、どの情報が図に反映されたかを後から確かめられます。

記号は、国際的な標準であるNSGC（米国遺伝カウンセラー学会）の家系図記載法と、日本のHBOC診療ガイドライン2024年版の総論2「家族歴聴取と家系図記載法」を参照して極力それに近い図を出力するようにしています*4*5。性別の記号、罹患者の塗り、死亡の斜線、発端者の矢印と「P」、人数をまとめる記号、診断名と診断年齢、凡例を描けます。複数のがんがある人は記号を分割して塗り分けます。

現状ではできないこと

現時点でできないことも書いておきます。

生殖補助医療の複雑な経路（配偶子提供と妊娠担当と養育の組み合わせ）は描けず、子なし・不妊の標準記号は注記の文字で代用します。疾患の塗り分けは見やすさを重視した実装ですが、本来の正式な家系図記法を簡易的に改変したものです。代理出産や精子提供など複雑な血縁関係、再婚、多胎、養子が重なる家系は検証が足りていないので、出てきた図はとくに丁寧に見てください。これらの機能の不足部分はPowerPointで手作業で修正してください。

役割は作図に限っています。遺伝性腫瘍のリスク判定や遺伝学的検査の適応判断はGPTsにさせない設計にしてあります。出力されるのはあくまで医師や認定遺伝カウンセラーが確認するための下書きで、最終的に人間が内容を見て判断するようにしてください。

カスタムGPTの提供終了とこれから

OpenAIはカスタムGPTの提供を2026年12月11日に終了し、Pluginという仕組みへ移行する予定を発表しています*6。このGPTsのURLも、そのままでは年内に使えなくなる見込みなので、Pluginへの移行を進めています。移行後のURLは、このページとXでお知らせします。

描画プログラムと指示書はGitHubでMITライセンスとして公開しているので、Pythonがあれば手元のパソコンでJSONから直接家系図を描くこともできます*7。

GitHub - m0370/pedigree_drawer

Contribute to m0370/pedigree_drawer development by creating an account on GitHub.

https://github.com/m0370/pedigree_drawer

遺伝カウンセリングの外来で、聞き取りながら家系図を描くのは、慣れていてもそれなりに神経を使う作業です。この下書き作りの部分が数分で済むなら、その分を家族歴の聞き直しや説明に回せます。実際に使ってみて、描けなかった家系や記号の誤りがあれば、コメント欄かXで教えてもらえると、次の改修で直します。

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更新日：2026-10-31 閲覧数：24 views.