投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの生成AIが急速に普及する中、医療相談のような高度な専門性が求められる領域での利用には、グローバル規模で警鐘が鳴らされています。本稿では、なぜAIを専門家の代替として安易に利用すべきでないのか、その技術的背景を整理しつつ、日本国内の法規制（医師法や薬機法など）や商習慣に照らした実務的なリスク対応について解説します。
なぜ「ChatGPTへの医療相談」が危険視されるのか
昨今のグローバルなニュースにおいて、「ChatGPTに医療アドバイスを求めるべきではない」という議論が再燃しています。この背景には、大規模言語モデル（LLM）の本質的な仕組みと、ユーザーが抱く期待値のギャップがあります。
LLMは、膨大なテキストデータから「次に来るもっともらしい単語」を確率的に予測して文章を生成します。そのため、医学的に正確な事実よりも、文脈として自然な文章を優先する傾向があります。これがいわゆる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を引き起こす原因です。医療や法律、金融といった、一つの誤りが重大な損害や健康被害につながる「ハイリスク領域」において、確率論に基づく生成AIをそのまま信頼することには構造的な限界があります。
日本国内の法規制と「診断」の壁
日本国内でAIを活用したヘルスケアサービスや社内システムを検討する際、最も留意すべきは「医師法（特に第17条）」との兼ね合いです。日本では、医師免許を持たない者が医業（診断・治療など）を行うことを禁じています。
生成AIがユーザーの症状を聞き取り、特定の病名を断定したり、具体的な薬の服用を指示したりする行為は「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。現在、国内で展開されているAI医療サービスの多くが「診断」ではなく「受診勧奨（トリアージ）」や「一般情報の提供」に留めているのはこのためです。企業がチャットボットなどを導入する際は、AIの回答が「個別具体的な判断」に踏み込まないよう、プロンプトエンジニアリングやガードレール（出力制御）による厳格な制御が求められます。
個人情報保護とセキュリティの懸念
医療情報は「要配慮個人情報」にあたり、通常の個人情報よりも厳格な管理が求められます。一般公開されている無料版のChatGPTなどに、患者の症状や既往歴を入力することは、データの学習利用や漏洩のリスクを伴うため、ガバナンス上、決して行ってはなりません。
企業が実務で活用する場合は、Azure OpenAI Serviceなどのように、入力データが学習に利用されないセキュアな環境を構築するか、オンプレミスに近い環境でLLMを運用する（ローカルLLMの活用など）必要があります。日本の組織文化として、情報の秘匿性には非常に敏感であるため、技術的な安全性担保だけでなく、従業員に対するリテラシー教育やガイドライン策定も不可欠です。
「代替」ではなく「支援」としての活用法
では、専門領域で生成AIは役に立たないのでしょうか。答えは「No」です。重要なのは「最終判断の代替」ではなく「業務プロセスの支援」に徹することです。
例えば、医師が作成した診断記録の要約、紹介状のドラフト作成、あるいは膨大な医学論文からの情報抽出などは、AIが得意とするタスクです。ここでは「Human-in-the-loop（人間が必ず介在する）」という原則を守り、AIの出力結果を必ず専門家が確認・修正するフローを組み込むことで、リスクを最小化しつつ業務効率化を実現できます。日本企業においては、人手不足が深刻化する中で、こうした「専門家の事務作業負担を減らす」ためのAI活用が、最も現実的かつ効果的なアプローチと言えるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「医療相談への警鐘」というテーマは、医療業界に限らず、あらゆる専門業務へのAI導入における重要な教訓を含んでいます。
- 「もっともらしさ」と「正確性」の区別：
LLMは流暢に嘘をつく可能性があります。事実確認（ファクトチェック）ができない業務フローに、生成AIをそのまま組み込むのは避けるべきです。 - 法規制と責任分界点の明確化：
AIの出力によって損害が生じた場合、誰が責任を負うのか。医師法や著作権法など、日本の法体系を遵守し、最終責任者は「人間」であることを明確にする利用規約や運用体制が必要です。 - ガバナンスと教育の両輪：
ツールを導入するだけでなく、「何を入力してはいけないか」「結果をどう検証すべきか」という従業員向けのガイドライン策定が急務です。 - 用途の限定と特化：
「何でもできるAI」を目指すのではなく、「紹介状の下書き作成」「社内規定の検索支援」など、ユースケースを狭く具体的に定義することで、成功確率は格段に上がります。