投稿者 global-ai-media 
ChatGPTやClaudeなどの高度な生成AIが医療現場での活用を模索される中、ガバナンスと説明責任（アカウンタビリティ）が大きな課題として浮上しています。本記事では、ミスの許されないハイリスク領域でのAI導入議論をベースに、日本企業が直面する法的・倫理的課題と、実務的な解決策について解説します。
医療ITにおける生成AIの可能性と「Claude」の台頭
米国をはじめとするグローバル市場では、医療分野における生成AIの活用議論が急速に進んでいます。特に注目されているのは、医師や看護師の事務作業負担の軽減です。日本国内においても「医師の働き方改革」が喫緊の課題となる中、電子カルテの入力補助、問診の要約、論文検索といったタスクでの活用が期待されています。
ここで興味深いのは、OpenAI社のChatGPTだけでなく、Anthropic社の「Claude（クロード）」への言及が増えている点です。Claudeは「Constitutional AI（憲法AI）」という設計思想を持ち、有害な出力やバイアスを抑制する安全性に重きを置いています。また、一度に読み込めるテキスト量（コンテキストウィンドウ）が大きいため、膨大な医療記録や論文を処理する能力に長けています。実務の現場では、単に知名度だけでなく、こうした「安全性」や「処理性能」の特性に応じたモデル選定が進んでいることが伺えます。
「誰が責任を負うのか」という問い
元記事が提起する最大のテーマは「ガバナンスと説明責任」です。もしAIが誤った診断助言を行ったり、不適切な薬用量を提案したりした場合、その責任はAIベンダーにあるのか、医療機関にあるのか、それとも最終判断をした医師にあるのかという問題です。
日本の法規制やガイドライン（厚生労働省の方針など）に照らし合わせると、現時点でのAIはあくまで「診断支援」の位置付けであり、最終的な診断・治療の責任は医師（人間）にあります。しかし、AIの回答があまりに自然で説得力がある場合、専門家であっても無意識に依存してしまう「オートメーション・バイアス」のリスクは無視できません。生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）」が起きた際、それを人間の専門家が確実に見抜けるプロセスが担保されているかが、ガバナンスの核心となります。
シャドーAIとデータプライバシーの壁
組織としてもう一つ警戒すべきは「シャドーAI」の問題です。現場のスタッフが業務効率化を急ぐあまり、許可されていない個人アカウントの生成AIツールに患者情報や機密データを入力してしまうリスクです。
日本では個人情報保護法や医療情報の取り扱いに関する3省2ガイドラインなど、厳しい規制が存在します。便利だからといって、パブリックな環境のAIに機密データを流すことはコンプライアンス違反に直結します。そのため、企業や医療機関は単に利用を禁止するのではなく、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockのような、データが学習に利用されないセキュアなエンタープライズ環境を整備し、「安全な抜け道」を用意することが実務的な解となります。
日本企業のAI活用への示唆
医療分野での議論は、金融、製造、法務など、高い信頼性が求められるすべての日本企業にとって重要な示唆を含んでいます。
1. 「Human-in-the-loop（人間による介在）」の制度化
AIを完全自動化のツールとしてではなく、あくまで人間の判断を支援する「副操縦士（Copilot）」として定義すること。業務フローの中に、必ず人間が内容を査読・承認するプロセスを組み込み、最終責任者が人間であることを明文化する必要があります。
2. モデルの特性に応じた使い分け
知名度だけでツールを選ぶのではなく、タスクに応じてモデルを選定すること。例えば、創造的な文章生成にはChatGPT、長文の規約チェックや安全性が重視される要約にはClaudeといったように、適材適所の選定眼を持つことがエンジニアやPMには求められます。
3. ガバナンスは「禁止」ではなく「環境整備」で
リスクを恐れて全面禁止にすれば、現場は隠れて使い始めます（シャドーAI化）。日本企業の組織文化としては、トップダウンで「ここまではOK、ここからはNG」という明確なガイドラインを策定しつつ、セキュアなインフラを提供することで、現場の萎縮を防ぎながらイノベーションを促進するバランス感覚が不可欠です。