投稿者 global-ai-media 
OpenAIが医療分野への展開を見せる中、個人の医療記録をAIに入力することに対する慎重論が米国で議論されています。この「利便性とプライバシー」のジレンマは、医療に限らず機微情報（センシティブデータ）を扱うすべての日本企業にとって、AIガバナンスの核心を突く重要なテーマです。
ChatGPTへの医療データ入力が波紋を呼ぶ背景
昨今、生成AIの活用領域は一般的なビジネス文書の作成から、より専門性の高い領域へと拡大しています。その最たる例がヘルスケア分野です。OpenAIが検討しているとされる「ChatGPT Health」のような機能は、ユーザーとの対話用に「サンドボックス化（隔離）」された環境で医療記録を扱うとされていますが、これに対し「自分の医療記録は渡さない」とする声が技術系メディアを中心に上がっています。
この拒否反応の根底にあるのは、OpenAI自身が「診断を目的としたものではない」と明言している点、そして何より、最もプライベートな情報である病歴や健康データを、クラウド上のAIモデルに委ねることへの根源的な不信感です。
「サンドボックス」でも払拭できないリスク
技術的な観点から見れば、サンドボックス環境はデータが他の学習データと混ざらないように隔離する安全策です。企業向けプラン（ChatGPT Enterpriseなど）でも、「データはモデルの学習に使われない」という仕様が標準化しています。
しかし、実務的な懸念点は「学習に使われるか否か」だけではありません。以下の2点が大きな障壁となります。
第一に、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクです。医療、法務、金融といった専門領域において、AIが事実と異なる回答を生成することは致命的です。AIが提示した健康アドバイスが医学的に誤っていた場合、その責任の所在は極めて曖昧になります。
第二に、データ漏洩とプライバシー侵害の懸念です。いかにサンドボックス化されていても、クラウドサービスである以上、サイバー攻撃のリスクや、プラットフォーム側の設定ミスによる漏洩リスクはゼロになりません。一度流出した医療データは、パスワードのように変更することができないため、不可逆的な損害となります。
日本の法規制と企業文化におけるハードル
この議論を日本国内に置き換えた場合、ハードルはさらに高くなります。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、取得や取り扱いには本人同意を含めた厳格な管理が求められます。
また、日本の商習慣や企業文化として、クラウドサービスへのデータ保管に対して依然として保守的な側面があります。特に、ヘルスケア、金融、人事情報などの機微情報を外部サーバー（特に海外リージョンのサーバー）に送信することに対し、コンプライアンス部門や法務部門が難色を示すケースは少なくありません。
「診断には使わない」という免責事項があったとしても、日本企業が顧客の健康データをAIに入力し、万が一誤った回答が出力され、それを顧客が信じてしまった場合、企業としての信頼失墜や法的責任（安全配慮義務違反など）を問われる可能性があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のChatGPT Healthを巡る議論は、医療業界に限らず、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. 「AIに任せる領域」と「人間が担う領域」の厳格な区分け
診断や最終的な意思決定といった「責任を伴うプロセス」をAIに丸投げしてはいけません。AIはあくまで要約、翻訳、検索補助などの「支援」に留め、最終確認は必ず専門家（人間）が行う「Human-in-the-Loop」の体制が不可欠です。
2. データの機密性に応じたアーキテクチャの選定
すべてのデータをパブリックなLLM（大規模言語モデル）に投げるのではなく、データの重要度に応じて環境を使い分ける必要があります。機微情報はオンプレミス環境や専用のプライベートクラウド内で動作する小規模モデル（SLM）で処理し、一般的な情報の処理には高性能なクラウド上のLLMを使用するといったハイブリッドな構成が、今後の現実解となるでしょう。
3. 免責事項に依存しない実質的な安全対策
「診断目的ではない」という免責は、サービス提供側の防衛策であって、ユーザーや企業を守るものではありません。RAG（検索拡張生成）技術を用いて参照元を明確にする、回答の根拠を提示させるなど、技術的なアプローチでハルシネーションを抑制し、信頼性を担保する実装が求められます。