投稿者 global-ai-media 
海外で「ChatGPT」を活用した医療アドバイスアプリが登場し、その利便性が注目される一方で、医療専門家からはプライバシーや安全性に対する強い懸念が示されています。本記事では、このニュースを起点に、日本国内でヘルスケアや機微な情報を扱うAIサービスを展開する際に直面する「ハルシネーション」「法規制（医師法・薬機法）」「プライバシー」の課題と、日本企業が取るべき現実的なアプローチについて解説します。
海外で高まる「AIドクター」への期待と懸念
米国をはじめとする海外市場では、生成AI（Generative AI）を個人の健康相談や初期診断に活用しようとする「AIヘルスケアアプリ」のリリースが相次いでいます。ユーザーにとっては、病院の予約を待たずに手軽にアドバイスを得られる利点がある一方で、医療専門家からは深刻な懸念の声が上がっています。主な懸念点は、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」による誤診リスクと、極めてセンシティブな個人の医療データがどのように処理・学習されるかというプライバシーの問題です。
日本国内における法的ハードル：医師法と薬機法
日本国内で同様のサービスを検討する場合、技術的な課題以前に、非常に厳格な法的制約を理解する必要があります。まず「医師法」第17条により、医師免許を持たない者が医業を行うことは禁止されています。AIが自律的に特定の個人の病状を診断し、具体的な治療方針を提示する行為は、現行法では「無資格診療」とみなされるリスクが高いと言えます。
また、診断や治療を目的としたプログラムは「医療機器プログラム（SaMD）」として、医薬品医療機器等法（薬機法）に基づく承認が必要です。汎用的なLLM（大規模言語モデル）をそのままバックエンドに使用したチャットボットが、医療機器としての安全性や有効性の基準（再現性や説明責任など）をクリアすることは、現状の技術特性上、極めてハードルが高いのが実情です。
「要配慮個人情報」の取り扱いとガバナンス
データプライバシーの観点でも、日本には独自の厳格さがあります。個人の病歴や身体的特徴、障害に関する情報は、個人情報保護法における「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取得や第三者提供に厳格な同意プロセスが求められます。
企業がパブリックなLLM APIを利用してサービスを構築する場合、ユーザーが入力した健康データがAIモデルの再学習に利用されない設定（ゼロデータリテンション方針など）を徹底することは最低条件です。さらに、万が一の情報漏洩が起きた際のレピュテーションリスクは、日本社会においては特に甚大であることを認識しておく必要があります。
日本企業が目指すべき「現実解」とは
では、日本のヘルスケア領域で生成AIは活用できないのでしょうか。答えは「No」ですが、その適用範囲（ユースケース）を見極める必要があります。直接的な「診断」ではなく、以下のような領域ではすでに実用化が進みつつあります。
- 医療従事者の業務支援： 電子カルテの入力補助、紹介状の要約作成、最新論文の検索・サマリーなど、医師の判断をサポートする「副操縦士（Copilot）」としての活用。
- ウェルネス・予防領域： 特定の疾病の診断ではなく、生活習慣の改善提案や食事メニューの考案、メンタルヘルスのセルフケア支援など、医療行為に抵触しない範囲でのアドバイス。
- 一般情報の提供とトリアージ： 「この症状なら何科に行くべきか」といった一般論の提示や、緊急度判定のサポート（あくまで受診勧奨にとどめる）。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ChatGPT Health」アプリへの懸念から、日本のビジネスリーダーが得るべき示唆は以下の通りです。
1. 「AIの限界」をUXに組み込む
AIは確率的に言葉を紡ぐものであり、事実を保証するものではありません。特にヘルスケアや金融などの重要領域では、「AIの回答は参考情報であり、最終判断は専門家が行う」という免責を明示するだけでなく、ユーザーが誤認しないようなUI/UX設計が求められます。
2. 「Human-in-the-Loop」の徹底
リスクの高い領域では、AIが完結するのではなく、必ず人間（医師や専門家）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、品質保証と法的リスク回避の両面で必須となります。
3. 領域特化型モデルとRAGの活用
汎用LLMの知識だけに頼るのではなく、信頼できる医学ガイドラインや社内ナレッジベースを参照するRAG（検索拡張生成）技術の導入や、特定のドメイン知識でチューニングされたモデルの採用により、ハルシネーションを抑制する技術的アプローチが不可欠です。
日本企業には、技術的な先進性だけでなく、こうした「安全性への配慮」と「法規制への適合」を両立させた、信頼性の高いAIサービス開発が求められています。