投稿者 global-ai-media 
OpenAIが健康・医療情報の取扱いに特化した「ChatGPT Health」を発表しました。データの隔離と暗号化を前提としたこのプラットフォームは、これまでプライバシー懸念から生成AIの導入に慎重だった医療・ヘルスケア業界に一石を投じるものです。本稿では、この発表の意義と、日本の法規制や商習慣を踏まえた企業における活用の勘所を解説します。
「隔離」と「暗号化」によるプライバシーの担保
OpenAIが発表した「ChatGPT Health」の最大の特徴は、従来の汎用的なChatGPTとは異なり、ヘルスケアデータのために完全に隔離された環境（Siloed Environment）を提供している点です。これまで企業が生成AI、特にパブリッククラウド上のLLM（大規模言語モデル）を利用する際、最大の障壁となっていたのが「入力データがモデルの学習に利用される懸念」や「他ユーザーへの情報漏洩リスク」でした。
今回導入された仕組みでは、ユーザーの健康に関するチャットデータは暗号化され、OpenAIのメインモデルのトレーニングデータから切り離されることが明示されています。これは、機微な情報を扱う上での「最低限の衛生要因」が、プラットフォーマー側の標準機能として提供され始めたことを意味します。
日本における「要配慮個人情報」とAI活用の壁
日本の個人情報保護法において、病歴や診療情報などは「要配慮個人情報」に該当し、通常の個人情報よりも厳格な取得・管理が義務付けられています。また、医療機関においては「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」への準拠が求められます。
これまで日本の医療現場やヘルスケア企業では、オンプレミス（自社運用）環境や専用の閉域網でのLLM構築を模索する動きが主流でした。しかし、自前でのLLM運用はコストと技術的難易度が高く、実証実験（PoC）止まりになるケースも少なくありません。「ChatGPT Health」のようなSaaS型でありながらデータガバナンスを効かせられるソリューションの登場は、コストを抑えつつ最新モデルの性能を享受したい現場にとって、現実的な選択肢の一つとなり得ます。
診断ではなく「支援」と「効率化」への活用
重要かつ注意すべき点は、この技術が「医師の代替」ではないということです。生成AIにはハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）のリスクが依然として残ります。したがって、日本国内での活用においては、医師法等の規制を遵守し、「診断・治療」そのものをAIに行わせるのではなく、周辺業務の効率化に焦点を当てるべきです。
具体的には以下のようなユースケースが考えられます。
- 問診情報の要約・構造化： 患者との会話や事前問診の内容を整理し、電子カルテへの入力支援を行う（医師の確認必須）。
- 患者向け説明資料の作成： 専門用語が多い検査結果や病状説明を、患者のリテラシーに合わせて分かりやすく翻訳・平易化する。
- 予防ヘルスケア・メンタルウェルネス： 医療行為に至らない範囲での健康相談チャットボットや、生活習慣改善のアドバイス（特定保健指導の支援など）。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ChatGPT Health」の事例は、医療業界に限らず、金融や人事など機微情報を扱うすべての日本企業に対して、以下の重要な示唆を与えています。
1. データ分類と「隔離」の徹底
全ての業務データを同じAIモデルに投入するのではなく、データの機密性に応じて環境を使い分けるアーキテクチャが標準となります。自社のデータガバナンスにおいて、「パブリックAIで扱えるデータ」と「隔離環境（またはローカル）で扱うべきデータ」の境界線を明確に定義し直す必要があります。
2. 「Human-in-the-Loop（人間による確認）」のプロセス化
特に人命や健康、個人の権利に関わる領域では、AIのアウトプットをそのまま最終決定とするのではなく、必ず専門家や担当者が確認・修正するプロセスを業務フローに組み込むことが、リスク管理およびコンプライアンス（法令遵守）の観点から不可欠です。
3. バーティカル（特化型）AIへのシフト
汎用的なAIであらゆる業務をこなす時代から、特定のドメイン（領域）に特化し、その領域特有のセキュリティ要件や知識を備えたAIを使いこなすフェーズへと移行しています。ベンダー選定やシステム設計において、「そのAIは自社の業界特有の規制要件（ガイドライン等）に対応できる仕様か」という問いが、これまで以上に重要になるでしょう。