投稿者 global-ai-media 
ChatGPTを活用して個人の悪習慣を断ち切り、劇的な健康改善に成功したという海外の事例が注目を集めています。一見すると個人のユニークな体験談に過ぎませんが、ここには生成AIがユーザーの心理や行動に深く介入し、行動変容（Behavior Change）を促す強力なインターフェースになり得るという重要な示唆が含まれています。本稿では、この事例を起点に、生成AIを活用したヘルスケア・コーチングの可能性と、日本企業が留意すべき倫理的・法的リスクについて解説します。
プロンプトエンジニアリングによる「認知の書き換え」
英国のタブロイド紙The Sunが報じた事例によると、ある女性がChatGPTに対し、自身が中毒的に摂取していた清涼飲料水を「気持ち悪いもの（ick-ify）」として描写するよう指示し、その出力結果を読むことで嫌悪感を醸成、結果として悪習慣を断ち切り大幅なダイエットに成功したといいます。この事例は、生成AIが単なる情報検索ツールにとどまらず、ユーザーの認知や心理状態に働きかけ、行動を変容させるツールとして機能したことを示しています。
専門的な視点で見れば、これは「認知行動療法（CBT）」における認知再構成法に近いアプローチを、AIとの対話を通じて簡易的に実践した例と言えます。大規模言語モデル（LLM）は、ユーザーが指定したトーンや文脈に合わせて、説得力のある文章を生成することに長けています。ユーザー自身の言葉で「何を変えたいか」「どのように説得されたいか」を定義させることで、AIは高度にパーソナライズされたコーチング・エージェントとなり得るのです。
従来のヘルスケアアプリとの決定的な違い
これまで日本のヘルスケア市場で提供されてきたアプリの多くは、歩数やカロリーの記録、あるいはルールベースのアルゴリズムによる定型的なアドバイス表示が主流でした。「運動しましょう」「野菜を食べましょう」といった画一的な通知は、多くのユーザーにとって「慣れ」を生じさせ、長期的には無視されがちです。
一方、生成AIを活用したアプローチでは、ユーザーごとの性格やその日の気分、過去の対話履歴に基づいた動的なコミュニケーションが可能です。例えば、論理的な説明を好むユーザーにはデータに基づいて説得し、感情的なサポートを求めるユーザーには共感的な対話を行うといった調整が自動化できます。これは、従来人間にしかできなかった「文脈を読んだ動機付け」をスケーラブルに展開できる可能性を示唆しており、健康経営を推進する企業や、フィットネス、メンタルヘルス関連のサービス開発において大きな差別化要因となります。
日本市場における法的・倫理的リスクへの対応
しかし、AIによる心理的介入や健康アドバイスには重大なリスクも伴います。特に日本では、医師法や薬機法（医薬品医療機器等法）などの規制が厳格であり、AIによるアドバイスが「医療行為」や「診断」とみなされないよう慎重な設計が求められます。
また、今回の事例のように「嫌悪感を抱かせる」といった強い心理操作は、場合によっては摂食障害の助長や精神的な不調を引き起こすリスク（副作用）も孕んでいます。AIがユーザーを過度に操作（マニピュレーション）してしまう倫理的な懸念や、ハルシネーション（もっともらしい嘘）による誤った健康情報の提供リスクに対して、企業は十分な安全策を講じる必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者が検討すべきポイントは以下の通りです。
1. 行動変容デザインへのAI活用
単なるチャットボットとしてではなく、ユーザーの「望ましい行動」を引き出すための介入ツールとしてLLMを位置付けること。社内研修の定着や業務プロセスの順守など、ヘルスケア以外の領域でも応用可能です。
2. 「Human-in-the-loop」の徹底と責任分界
健康や心理に関わる領域では、AIをあくまで「サポーター」と位置づけ、最終的な判断や高リスクなケースへの対応は人間の専門家が介在するフロー（Human-in-the-loop）を構築することが、日本の法規制および商習慣上不可欠です。
3. 倫理的ガードレールの実装
AIが過激な表現や不適切な心理誘導を行わないよう、システムプロンプト（AIへの指示書）レベルで厳格な制約を設ける必要があります。特に日本企業には、安心・安全を重視するブランドイメージが求められるため、攻めの活用と同時に守りのガバナンスが競争力の源泉となります。