投稿者 global-ai-media 
OpenAIのデータによれば、米国ではすでに約4,000万人がヘルスケア関連の目的でChatGPTを利用しているとされます。この事実は、専門家による導入を待たずして、エンドユーザー（患者）側で生成AIの活用が先行している現状を浮き彫りにしました。本稿では、この「シャドーAI」的な利用拡大が示唆するビジネスチャンスと、日本国内の法規制や商習慣を踏まえたリスク対応について解説します。
一般消費者による「医療AI利用」の急速な拡大
米国の病院経営メディアBecker’s Hospital Reviewが報じたOpenAIのレポートによると、約4,000万人もの米国人がChatGPTをヘルスケア目的で利用していることが明らかになりました。これは、人々が身体の不調を感じた際、Google検索（いわゆる「ドクター・グーグル」）を行う習慣から、より対話的で具体的な回答を提示する生成AIへの相談へと行動変容が起きていることを示しています。
米国では医療費が高額であり、予約が取りにくいという背景があるため、受診前のトリアージ（重症度判定）やセカンドオピニオン的な用途としてAIが重宝されている側面があります。しかし、重要なのは、これらが医療機関主導の正式なサービスではなく、ユーザーが汎用的なLLM（大規模言語モデル）を自主的に利用している点です。
利便性の裏にある「ハルシネーション」とプライバシーのリスク
このトレンドは、AIプロダクト開発者にとって大きな機会であると同時に、看過できないリスクを含んでいます。LLMは確率的に「もっともらしい文章」を生成する仕組みであり、医学的な正確性を保証するものではありません。事実に基づかない情報を生成する「ハルシネーション（幻覚）」が起きれば、誤った自己判断や治療の遅れにつながる恐れがあります。
また、個人情報保護の観点も重要です。ユーザーが自身の具体的な症状や既往歴を汎用AIに入力することは、機微な個人情報（PHI：Personal Health Information）をプラットフォーム側に提供することを意味します。企業が自社サービスにAIを組み込む場合、入力データが学習に利用されない設定や、匿名化処理（Anonymization）の徹底が不可欠です。
日本の医療現場と法規制におけるリアリティ
日本に目を向けると、国民皆保険制度により医療へのアクセスは比較的容易ですが、「3分診療」と揶揄されるように、医師との対話時間が十分に取れない課題があります。そのため、「医師の説明が難しくて理解できなかった」「聞きそびれたことがある」という患者のニーズを埋める形で、日本でも生成AIの利用が進む可能性は高いでしょう。
ただし、日本では医師法第17条により、医師以外の者が医業（診断・治療など）を行うことが禁じられています。AIチャットボットが「診断」と受け取られるような断定的な回答を行うことは、法的なグレーゾーン、あるいは明確な違法行為となるリスクがあります。したがって、日本国内向けのサービス設計においては、「診断」ではなく「一般的な医療情報の提供」や「受診勧奨」に留める厳格なガードレール（安全策）の実装が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
米国での大規模なユーザー利用実態は、日本企業にとっても対岸の火事ではありません。以下の3つの観点から、AI活用戦略を見直す必要があります。
- 「診断」と「情報提供」の境界線の明確化：
ヘルスケア領域でAIを活用する場合、自社サービスが医療機器（SaMD：プログラム医療機器）に該当するか否かの精査が必要です。非医療機器として展開する場合は、プロンプトエンジニアリングやシステムプロンプトによって、AIが断定的な診断を行わないよう制御し、免責事項（ディスクレーマー）を明示するUI設計が必須となります。 - 「患者・ユーザーのリテラシー向上」への寄与：
ユーザーはAIの回答を過信しがちです。企業は、AIを「医師の代替」ではなく、「医師に相談するための整理ツール」や「難解な医療用語の翻訳ツール」として位置づけ、正しい使い方を啓蒙する姿勢が信頼獲得につながります。 - 業務効率化とPX（ペイシェント・エクスペリエンス）の向上：
直接的な医療アドバイスではなく、予約管理、問診票のプレ入力、検査結果の一般的な解説など、周辺業務でのAI活用には大きな余地があります。医療従事者の負担を減らしつつ、患者の体験価値を高める「サポーティブなAI」の実装が、日本市場では最も受容されやすいアプローチと言えるでしょう。