投稿者 global-ai-media 
各国で進められてきた「データを構造化し、一元管理する」という従来のデジタルヘルス戦略が、ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）の登場によって根本的な見直しを迫られています。システム中心から真のユーザー中心へと転換する中で、日本の医療DXやヘルスケア事業者はAIをどう位置づけるべきか、技術的・法的な観点から解説します。
構造化データへの過度な依存からの脱却
元記事では、「ChatGPTは我々のデジタルヘルス戦略の大部分を不要にしたのではないか？」という挑発的な問いが投げかけられています。これまでの医療ITやデジタルヘルス戦略は、電子カルテ（EHR）のデータをいかに標準化（HL7 FHIRなどの規格適用）し、システム間で連携させるかという「構造化」に多大なコストを費やしてきました。
しかし、LLMの最大の強みは、医師の経過記録や問診票といった「非構造化データ」を人間以上の精度で読み解き、文脈を理解して要約や回答を作成できる点にあります。もしAIが散在するデータをつなぎ合わせ、患者に分かりやすく説明できるのであれば、完璧に整備された統合データベースや複雑なポータルサイトを巨額の投資で構築する必要性は薄れるかもしれません。これは医療に限らず、日本の金融や行政システムにおいても、「データ整備が終わるまでAIは使えない」という固定観念を崩す重要な視点です。
「患者中心」インターフェースの再定義
日本の医療DXにおいても「患者中心（Patient-Centric）」という言葉が多用されますが、実態は「病院のシステムを患者が見られるようにしただけ」というケースが少なくありません。専門用語が並ぶ検査結果の羅列は、患者にとって真の価値とは言い難いものです。
生成AIの活用により、このインターフェースは劇的に変化します。患者が「私の血糖値の傾向はどうなっていますか？何に気をつければいいですか？」と自然言語で問いかけ、AIが個人の医療記録に基づいて平易な言葉で回答する――これこそが真の「患者中心」です。日本企業が今後ヘルスケアアプリやサービスを開発する場合、既存のUI（ユーザーインターフェース）を磨くのではなく、LLMを介した対話型インターフェース（CUI）を前提とした設計へとシフトする必要があります。
ハルシネーションリスクと日本の法規制
一方で、医療分野における生成AI活用には、依然として高いハードルが存在します。最も懸念されるのは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクです。誤った医療情報の提供は、患者の健康被害に直結します。
日本国内の実務においては、医師法第20条（無診察治療の禁止）との兼ね合いが極めて重要です。AIが診断や具体的な治療方針を断定的に伝えることは、現行法上許容されません。したがって、サービス設計においては、AIはあくまで「情報の整理・要約・一般的な医学情報の提供」に留め、最終的な判断は医師が行うという「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の構築が不可欠です。また、個人情報保護法や次世代医療基盤法に基づき、学習データへの利用許諾や、Azure OpenAI Serviceなどのセキュアな環境（入力データを学習に利用させない設定）での運用が、企業コンプライアンスとして求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな議論と日本独自の環境を踏まえ、日本企業がとるべきアクションを以下に整理します。
1. 「完璧なデータ整備」を待たないアプローチへの転換
データクレンジングや完全な構造化を待っていては、AI活用の波に乗り遅れます。LLMは不完全なデータや非構造化データ（テキスト、PDF、画像）からも価値を抽出できます。既存のドキュメント資産をRAG（検索拡張生成）技術を用いてAIに参照させるなど、今のデータ状態で何ができるかから着手すべきです。
2. 「AIガバナンス」を競争優位の源泉にする
医療や金融などの規制産業では、AIのリスク管理（ハルシネーション対策、バイアス除去、プライバシー保護）そのものがプロダクトの品質となります。単に「AIを使っています」とアピールするのではなく、「どのように安全性を担保しているか」を透明性高く説明できる企業が、日本市場では信頼を勝ち取ります。
3. 既存システムの「API化」と「AIラッパー」の視点
既存のレガシーシステムを全て捨て去る必要はありません。既存システムをAIが操作・参照できるようにAPIを整備し、その上にAIという「薄いが賢い層（ラッパー）」を被せることで、ユーザー体験を刷新する戦略が現実的かつ効果的です。