投稿者 global-ai-media 
OpenAIやAnthropicといったAI大手がついにヘルスケア領域へ本格参入を表明しました。しかし、そこには大規模言語モデル（LLM）の構造に起因する「致命的な欠陥」が存在すると指摘されています。本記事では、このグローバルな動向を紐解きながら、日本の法規制や医療現場の実情を踏まえ、日本企業が医療・ヘルスケア分野でAIをどう活用すべきか、そのリスクと現実的なユースケースを解説します。
テック巨人のヘルスケア参入と「致命的な欠陥」の正体
OpenAIやAnthropicが、一般消費者向けの健康相談ツールや医療特化型モデルの開発計画を発表するなど、ヘルスケア領域への進出を加速させています。しかし、ブルームバーグの記事でも指摘されているように、ここにはLLM（大規模言語モデル）の根本的な性質に関わる「致命的な欠陥（Fatal Flaw）」が存在します。
その欠陥とは、LLMが「事実」ではなく「確率」に基づいて言葉を紡ぐという点です。生成AIはもっともらしい文章を作成することには長けていますが、医学的な正確性を保証する機能は持ち合わせていません。いわゆる「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクは、クリエイティブな作業では許容されても、人の生命や健康に関わる医療分野では文字通り致命的となり得ます。どれほどモデルが高度化しても、確率論で動く以上、誤情報の可能性をゼロにすることは構造的に困難です。
日本の法規制と商習慣におけるハードル
この「信頼性」の問題は、日本市場においてより一層の重みを持ちます。日本には医師法第17条（医業の独占）が存在し、医師免許を持たないAIが診断や治療方針の決定を行うことは違法となる可能性が高いからです。
また、日本の医療現場や消費者は「ゼロリスク」を求める傾向が強く、一度でもAIが誤った医療アドバイスを行えば、そのサービスだけでなく企業全体のレピュテーション（社会的評価）が毀損するリスクがあります。米国では免責事項に同意させた上で実験的なサービスをリリースする文化がありますが、日本の商習慣では、未完成な技術を医療・ヘルスケア分野に投入することへの忌避感は非常に強いと言えます。
「診断」ではなく「支援」：日本企業が狙うべき現実的な勝機
では、日本企業はヘルスケアAIに関わるべきではないのでしょうか。答えは「No」です。重要なのは、AIに「医師の代わり（診断）」をさせるのではなく、「医療従事者の支援（業務効率化）」や「ヘルスケアの動機づけ（ウェルビーイング）」に活用することです。
現在、日本の医療現場は深刻な人手不足と「医師の働き方改革」による労働時間短縮のプレッシャーに晒されています。ここでLLMが発揮できる価値は計り知れません。例えば、以下のような領域です。
- 医療事務・ドキュメンテーション支援：電子カルテの入力補助、紹介状のドラフト作成、退院サマリーの要約など、医師がPCに向かう時間を減らし、患者と向き合う時間を増やす活用法。
- 一般向けの健康リテラシー向上：「診断」ではなく、一般的な健康情報の検索補助や、食事・運動メニューの提案など、医療行為に抵触しない範囲でのウェルビーイング支援。
- 創薬・研究開発の効率化：膨大な論文の解析や、治験データの整理など、バックオフィスおよびR&D領域での活用。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の特殊性を踏まえ、企業や組織の意思決定者は以下の3点を意識してプロジェクトを進めるべきです。
1. 「Human-in-the-Loop（人間による確認）」を前提とする
AIのアウトプットをそのまま患者や消費者に届けるのではなく、必ず専門家（医師や薬剤師）の確認プロセスを挟むワークフローを設計してください。完全自動化を目指すのではなく、専門家の能力を拡張するツールとして位置づけることが成功の鍵です。
2. 適用領域の「リスク区分」を明確にする
「診断・治療」といった高リスク領域（SaMD：プログラム医療機器としての承認が必要な領域）と、「業務支援・健康増進」といった低・中リスク領域を明確に区別しましょう。まずは法的なハードルが低く、かつ現場の負担軽減に直結する業務支援から着手するのが現実的です。
3. ガバナンスと透明性の確保
どのデータに基づいて回答が生成されたのか（出典の明記）、AIに何ができて何ができないのかを利用者に明示することが不可欠です。特にヘルスケア分野では、AIガバナンスへの取り組みそのものが、プロダクトの信頼性ブランドとなります。