投稿者 global-ai-media 
OpenAIの新たな発表によれば、毎日4,000万人以上がChatGPTを医療アドバイスのために利用しているといいます。ユーザーの行動変容が規制のスピードを上回る中、日本の法規制や商習慣の中で企業はどのようにヘルスケアAIと向き合うべきか、そのリスクと実務的な可能性を解説します。
ユーザーは既にAIを「第一の相談相手」に選んでいる
OpenAIが明らかにした「毎日4,000万人以上がヘルスケアのアドバイスを求めてChatGPTを利用している」という事実は、医療・ヘルスケア業界にとって衝撃的な数字です。これは、かつて体調不良時に検索エンジンで症状を検索していた「ドクター・グーグル」の時代から、対話型AIに具体的かつパーソナライズされた回答を求める時代へ完全にシフトしたことを意味します。
しかし、ここで重要なのは、OpenAI自身が認識している通り「規制の壁」です。生成AIがどれほど流暢に回答したとしても、それが医学的に正確であり、各国の法規制（米国のHIPAAや日本の薬機法・医師法など）に準拠していなければ、企業が提供する正規のサービスとして展開することは困難です。現状、多くのユーザーが「自己責任」で利用している領域に、企業としてどう参入するかは極めて慎重な判断が求められます。
ハルシネーションリスクと「診断」の境界線
大規模言語モデル（LLM）には、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクが依然として残ります。マーケティングコピーの作成なら修正ですみますが、医療分野での不正確な回答は生命に関わる重大なリスクとなります。
また、日本国内においては「医師法第17条」により、医師以外が医業（診断・治療など）を行うことは禁止されています。AIが「あなたは〇〇病です」と断定したり、具体的な投薬指示を行ったりすることは、未承認の医療機器プログラム（SaMD）とみなされる可能性が高く、コンプライアンス上のレッドラインとなります。
したがって、AIの回答が「一般的な医学情報の提供」に留まるのか、個別の「診断・指導」に踏み込んでいるのか、その境界線を制御するガードレールの設計（AIガバナンス）が、開発・導入時の最大の技術的・法的な課題となります。
日本企業における「現実的」な活用アプローチ
では、日本企業はヘルスケアAIにどう取り組むべきでしょうか。リスクを最小化しつつ価値を出すには、以下の2つの方向性が現実的です。
一つは、「医療従事者の業務支援」です。医師や看護師不足が深刻な日本において、電子カルテの要約、紹介状の下書き作成、論文検索の効率化などにLLMを活用する動きは加速しています。ここではAIはあくまで「アシスタント」であり、最終確認は専門家（人間）が行う「Human-in-the-Loop」の体制が前提となります。
もう一つは、「ウェルネス・予防領域での対話サポート」です。病気の診断ではなく、生活習慣の改善提案や、健康診断結果の一般的な解説、メンタルヘルスケアの一次受け（傾聴）などは、医療機器に該当しない範囲でのサービス設計が可能です。ただし、ユーザーが深刻な症状を訴えた際には、即座に専門機関への受診を促すような安全装置（フォールバック機能）の実装が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動向と日本の現状を踏まえ、以下の4点を実務への示唆として整理します。
- ユーザー行動の先行を直視する：生活者は企業や規制当局が整うのを待たずに、AIを健康相談に使っています。このニーズを無視せず、「安全な代替手段」を企業が提供できるかが鍵となります。
- 「診断」ではなく「支援」から入る：法的なハードルが高い「AIドクター」を目指すのではなく、事務負担軽減や予防医療など、周辺領域からの参入が現実的な勝ち筋です。
- 説明責任と透明性の確保：AIがなぜその回答をしたのか、参照元データは何かを明示するRAG（検索拡張生成）などの技術を組み合わせ、ブラックボックス化を避けることが、日本のユーザーの信頼獲得には不可欠です。
- 規制対応チームとの早期連携：開発終盤で法務チェックを入れるのではなく、企画段階から法務・コンプライアンス部門、あるいは外部の専門家を巻き込み、薬機法・医師法に抵触しないロジックを構築する必要があります。