投稿者 global-ai-media 
OpenAIがユーザーの医療記録に基づいて健康相談に応じる新機能「ChatGPT Health」の展開を視野に入れています。これは単なる新機能にとどまらず、汎用LLMが個人の機微なデータ（PHR）と直接連携する「パーソナライズドAI」への重要なシフトを意味します。本稿では、このグローバルな動向を解説しつつ、日本の厳格な法規制や商習慣の中で、企業が機微情報を扱うAIサービスをどう設計・活用すべきかを考察します。
汎用チャットから「個人の文脈」を理解するAIへ
OpenAIが「ChatGPT Health」という名称で、ユーザーの医療記録（Medical Records）を参照しながら健康に関する質問に回答する専用機能を準備していることが報じられました。これまでChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の膨大な知識に基づいた「一般論」を返すことには長けていましたが、個人の具体的な健康状態や過去の診療データを踏まえた回答には、ユーザーがプロンプト（指示文）に都度詳細を入力する必要がありました。
この新機能が示唆しているのは、AIが「一般的な医学知識」と「個人のヘルスケアデータ」を安全に接続し、パーソナライズされたアドバイスを提供する未来です。技術的には、RAG（検索拡張生成）などの手法を用い、AIの知識ベースに加え、ユーザー固有のデータを参照させるアプローチが一般化しつつあります。これは医療に限らず、金融や法律など、個別の文脈が極めて重要な領域において、AI活用が次のフェーズに進んでいることを意味します。
日本国内における法規制と「医療行為」の壁
この機能を日本市場の文脈で捉える際、最も大きなハードルとなるのが「医師法」および「個人情報保護法」です。日本では、医師法第17条により医師以外の者による医業が禁止されています。AIが具体的な病名を診断したり、治療方針を断定したりする行為は「診断」とみなされ、違法となるリスクがあります。
日本国内でヘルスケアAIを展開する場合、AIの役割はあくまで「情報提供」や「健康管理の支援」に留め、最終的な判断は医師またはユーザー自身に委ねるという設計が必須です。例えば、「この症状は○○病です」ではなく、「一般的にこのような症状では○○科の受診が推奨される場合があります」といった表現への制御（ガードレール）が、技術的にも法的にも求められます。
また、医療データは「要配慮個人情報」に該当するため、取得や利用には本人の明確な同意が必要です。グローバルプラットフォームに機微なデータを預けることに対する心理的な抵抗感も、日本においては欧米以上に強い傾向があります。
データプライバシーとガバナンスの課題
「無料で使える」という点はユーザーにとって魅力的ですが、企業や開発者の視点では「データがどう扱われるか」を注視する必要があります。一般的に無料版のAIサービスでは、入力データがモデルの再学習（トレーニング）に利用される可能性があります。医療データのような極めてセンシティブな情報が学習データに含まれてしまうことは、プライバシーの観点から重大なリスクとなります。
企業が自社サービスとして同様の機能を開発・提供する場合、Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockのような、データが学習に利用されないセキュアな環境でLLMをホスティングし、個人情報の匿名化処理やアクセス制御を徹底する「AIガバナンス」の構築が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動きは、日本企業にとっても以下の3点において重要な示唆を含んでいます。
1. 「一般論」から「個別最適化」へのシフト
今後のAIサービスの競争優位性は、モデルの賢さそのものよりも、「どれだけ自社独自のデータやユーザーのコンテキスト（文脈）をAIに安全に渡せるか」に移行します。社内ナレッジや顧客データをLLMと連携させる基盤（データパイプライン）の整備が急務です。
2. 専門特化型（Vertical AI）の可能性
汎用的なChatGPTですべてを解決するのではなく、「ChatGPT Health」のように特定のドメインに特化した体験（UX）を提供する流れが加速します。日本企業においても、自社の業界（製造、金融、小売など）に特化したデータとルールを学習・参照させた「特化型AIアシスタント」の開発が、業務効率化や新規事業の鍵となります。
3. リスクベース・アプローチの徹底
医療や金融などミスが許されない領域では、AIの回答精度100%を目指すのではなく、「AIが間違えることを前提とした人間参加型（Human-in-the-loop）のプロセス」を設計すべきです。特に日本では「安心・安全」がブランド価値に直結するため、AIの限界を明示し、過度な期待をさせないコミュニケーション設計が信頼獲得につながります。