投稿者 global-ai-media 
世界中で約4000万人がChatGPTを医療や健康相談に利用しているという報告は、ヘルスケア領域におけるAI活用の急速な浸透を示唆しています。しかし、大規模言語モデル（LLM）特有の不確実性と、各国の医療規制は大きな課題です。本記事では、このグローバルな潮流を日本の法規制や商習慣の文脈で読み解き、国内企業がヘルスケアAIに取り組むべき現実的なアプローチを考察します。
世界的な「ドクターGPT」化の波とそのリスク
ZDNET等の報道によると、ChatGPTへの入力の約5%が医療に関連するものであり、そのユーザー数は世界で推定4000万人に上るとされています。症状の相談から保険に関するアドバイスまで、ユーザーは専門家ではなくAIに「一次回答」を求め始めています。これは、医療アクセスの不均衡やコストの問題を抱える国々（特に米国など）においては、切実なニーズの現れと言えるでしょう。
しかし、技術的な観点から見れば、汎用的なLLM（大規模言語モデル）をそのまま医療診断に用いることには重大なリスクが伴います。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、医学的な正しさを保証するものではありません。いわゆる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」によって、誤った処置を誘導したり、重篤な症状を軽視したりする可能性があります。また、入力された個人の健康データ（PHR）がどのように学習や処理に使われるかというプライバシーの問題も、依然として懸念材料です。
日本における「医療行為」とAIの境界線
日本国内でこのトレンドを直視する際、避けて通れないのが「医師法」および「薬機法」の壁です。日本では、医師法第17条により医師以外の者が医業を行うことが禁じられています。経済産業省や厚生労働省による「グレーゾーン解消制度」などの活用により、「診断」ではなく「健康相談」や「受診勧奨」の範囲であればAIの活用も可能という解釈が進んでいますが、その境界線は非常に繊細です。
例えば、AIが具体的な病名を断定したり、特定の医薬品の使用を指示したりすることは「診断」とみなされるリスクが高く、違法となる可能性があります。したがって、日本企業がコンシューマー向けのヘルスケアAIサービスを開発する場合、「診断の代替」ではなく、あくまで「情報の整理」や「一般論としての健康情報の提供」、あるいは「適切な医療機関への誘導（トリアージ支援）」に留めるという、厳格な設計思想が求められます。
日本企業における勝機：業務効率化と「Human-in-the-Loop」
コンシューマーによる直接利用にはリスクがある一方で、医療従事者や製薬・保険業界の「業務支援」としてのAI活用には大きな勝機があります。日本の医療現場は、少子高齢化による人手不足と長時間労働という構造的な課題を抱えています。
具体的には、電子カルテの入力補助、紹介状の要約作成、問診票からの情報構造化などにLLMを活用する動きが始まっています。ここではAIは最終決定者ではなく、あくまで医師や専門家の判断をサポートする「副操縦士（Co-pilot）」として機能します。このように、人間が最終確認を行うプロセス（Human-in-the-Loop）を組み込むことで、ハルシネーションのリスクを管理しつつ、現場の負担を劇的に軽減することが可能です。
また、商習慣の観点からは、日本の複雑な医療保険制度や診療報酬制度に特化したチューニング（微調整）やRAG（検索拡張生成：外部の信頼できるデータベースを参照して回答する技術）の構築が必須です。汎用的なChatGPTでは米国の保険制度に基づいた回答をする恐れがあるため、日本のドメイン知識を正確に組み込んだ「特化型モデル」あるいは「特化型システム」の構築こそが、国内ベンダーの付加価値となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のグローバルな動向を踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の3点を意識すべきです。
- 「診断」と「支援」の明確な峻別：
コンシューマー向けサービスでは、法規制を遵守し、AIが診断行為を行わないようガードレール（安全策）をシステム的に実装することが不可欠です。利用規約や免責事項の整備だけでなく、UI/UXレベルでユーザーに誤解を与えない設計が求められます。 - 高信頼性データの確保とRAGの活用：
汎用モデルの知識に頼らず、厚生労働省のガイドラインや学会の指針など、信頼できる日本語の医療リソースをデータベース化し、それを参照させるRAG構成が実務上は必須となります。 - 社内ガバナンスとリテラシー教育：
従業員が業務でChatGPT等を使用し、機密性の高い患者データや顧客情報を入力してしまう「シャドーAI」のリスク対策が急務です。禁止するだけでなく、安全な環境（Azure OpenAI Service等のエンタープライズ版）を提供し、適切な利用ガイドラインを策定することが、組織としての守りを固めます。