投稿者 global-ai-media 
OpenAIが医療記録やウェルネスアプリとの連携機能を備えた「ChatGPT Health」を発表しました。生成AIが個人の健康データ（PHR）を直接取り扱うこの動きは、グローバルなヘルスケア産業の構造を変える可能性があります。本記事では、この新機能の概要に加え、日本の法規制（要配慮個人情報、医師法）や商習慣に照らし合わせた際の実務的な課題と機会について解説します。
パーソナルヘルスレコード（PHR）と生成AIの融合
OpenAIによる「ChatGPT Health」のローンチは、生成AIの活用フェーズが「一般的な知識の検索・生成」から「個人の機微なデータに基づいたパーソナライズされた支援」へと移行したことを象徴しています。ユーザーが自身の医療記録をアップロードし、ウェアラブルデバイスなどのウェルネスアプリと連携できるという機能は、断片化していた個人の健康データ（PHR: Personal Health Record）をLLM（大規模言語モデル）というインターフェースで統合することを意味します。
これまでは、健康診断の結果PDFを読み込ませて解説させるといった使い方はユーザーの工夫として行われてきましたが、プラットフォーム側が公式に「Healthタブ」として機能を統合することで、データ連携のシームレスさと解析精度は飛躍的に向上すると予想されます。しかし、これは同時に、AIベンダーが極めてセンシティブなデータを保持・処理することに対する社会的合意が問われる局面でもあります。
日本市場における「2つの法的・倫理的壁」
この機能がグローバルで展開されたとしても、日本国内での企業活用やサービス展開には、特有の高いハードルが存在します。主に「個人情報保護法」と「医師法」の観点です。
第一に、日本の個人情報保護法において、病歴や診療記録は「要配慮個人情報」に該当します。これらは通常の個人情報よりも厳格な取得・管理が求められ、本人の明確な同意なしに第三者提供を行うことは原則禁止されています。企業が従業員の健康管理や顧客向けサービスでこの機能を活用する場合、データがOpenAIのサーバー（多くは海外）でどのように処理・学習されるかという「データ主権」と「ガバナンス」の問題が、一般業務データ以上に厳しく問われることになります。
第二に、医師法第17条に基づく「医行為」の解釈です。日本では、医師以外が診断や治療を行うことは禁じられています。AIによるアドバイスが「一般的な健康情報の提供」に留まるのか、個別の病状に対する「診断・指導」に踏み込むのか、その境界線は非常に繊細です。厚生労働省のガイドラインでも、AIはあくまで「医師の支援」という位置づけであり、最終判断は人間が行う必要があります。ChatGPT Healthが提示する回答が、日本の法規制下で許容される範囲に収まるかどうかは、慎重な検証が必要です。
ハルシネーションリスクと責任分界点
実務的な観点から無視できないのが、LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。マーケティングコピーの生成であれば修正が可能ですが、健康・医療分野における誤情報は、ユーザーの生命や健康被害に直結する可能性があります。
OpenAI側も当然、医療特化のファインチューニングやRAG（検索拡張生成）による根拠提示の強化を行っていると考えられますが、「AIのアドバイスに従って健康被害が出た場合、誰が責任を負うのか」という責任分界点は、依然として曖昧です。企業が自社サービスの付加価値としてこの機能を組み込む、あるいは推奨する場合、免責事項の明記だけでは不十分であり、AIの回答を人間が監督する仕組み（Human-in-the-loop）が不可欠となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動きを踏まえ、日本の経営層やプロダクト担当者は以下の3点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 「要配慮個人情報」の取り扱いルールの再定義
従業員が業務効率化のためにChatGPTを使うのと同様に、自身の健康相談のために社用デバイスやアカウントで「ChatGPT Health」を利用する可能性があります。企業は、健康データが外部LLMに入力されるリスクを評価し、就業規則やセキュリティポリシーにおける「私的利用」と「機微情報の入力」に関するガイドラインを早急に更新する必要があります。
2. 既存ヘルスケア事業とのAPI連携の模索
ヘルスケア関連企業や保険会社にとっては、自社でゼロからLLMを開発するよりも、ChatGPT HealthのようなプラットフォームとAPI連携し、UI/UXとして活用する方が合理的である場合があります。ただしその際は、コアとなる機微データは自社の堅牢なデータベース（国内サーバー等）に置き、必要な解析のみを匿名化・抽象化してAIに投げるといった、ハイブリッドなアーキテクチャ設計が求められます。
3. 「診断」ではなく「行動変容」へのフォーカス
法的なリスクが高い「診断」領域でのAI活用を目指すのではなく、健康診断結果の「わかりやすい翻訳」や、日々の食事・運動の「継続支援」など、ユーザーの行動変容を促すコーチング領域での活用が、日本市場においては現実的かつ効果的です。AIを「医師の代替」ではなく「伴走者」として位置づけるサービス設計が、当面の成功の鍵となるでしょう。