投稿者 global-ai-media 
米国のサプリメント・ウェルネス企業Thorne（ソーン）が、AIを活用したウェルネスアドバイザーを導入し、顧客教育と購買転換率（コンバージョン）の向上に取り組んでいます。本記事では、この事例を起点に、健康や医療といった「高リスク・高信頼」が求められる領域で、企業がいかにして生成AIを安全かつ効果的に活用すべきか、日本の法規制や商習慣を踏まえて解説します。
カスタマーサポートから「プロアクティブな提案」への転換
米国のThorneが導入したAIウェルネスアドバイザーの事例は、生成AIの活用フェーズが単なる「コスト削減（問い合わせ対応の自動化）」から「収益創出（コンバージョン向上）」へとシフトしていることを象徴しています。従来のチャットボットは、配送状況の確認やFAQの提示といった受動的な対応が主でしたが、生成AI時代のアドバイザーは、顧客の曖昧な悩みや健康目標を言語化し、適切な製品へと導く「コンシェルジュ」の役割を担います。
特にウェルネスや美容、金融といった専門知識を要する分野では、顧客は「自分に何が必要か」を正確に把握していないケースが多々あります。AIが膨大な専門知識をもとに、顧客の状況に合わせて製品の意義を「教育（Education）」し、納得感を醸成することで購買へつなげるこのアプローチは、顧客体験（UX）の向上と売上拡大の両立を狙う日本企業にとっても重要なモデルケースとなります。
ハルシネーションリスクと情報の正確性担保
しかし、健康に関わる領域でのAI活用には重大なリスクが伴います。大規模言語モデル（LLM）特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、健康被害やブランド毀損に直結するためです。Thorneの事例でも、汎用的なChatGPTをそのまま使うのではなく、自社の持つ科学的根拠（エビデンス）に基づいたデータのみを参照させる仕組みが不可欠です。
技術的には、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの手法を用い、回答の根拠を自社データベースや信頼できる医学論文に限定する「グラウンディング」が必須となります。日本企業が同様のシステムを構築する場合、回答の正確性を担保するだけでなく、「AIが回答できない（回答すべきでない）質問」を明確に定義し、リスクの高い相談は有人対応へエスカレーションする設計が求められます。
日本市場における「薬機法」とAIガバナンス
日本国内でウェルネス・ヘルスケア領域のAIアドバイザーを展開する際、最大のハードルとなるのが「医薬品、医療機器等の品質、有効性及び安全性の確保等に関する法律（薬機法）」および「景品表示法」への対応です。米国とは法規制が異なるため、たとえ事実であっても、サプリメントや化粧品に対して医薬品的な効能効果（「治る」「効く」など）を謳うことは厳しく制限されています。
AIがユーザーとの対話の中で、意図せず薬機法に抵触する表現を生成してしまうリスクは軽視できません。したがって、日本企業におけるシステム開発では、単にまた医学的に正しい回答をするだけでなく、「日本の法規制に準拠した表現」にトーン＆マナーを調整するガードレール（防御壁）の実装が極めて重要です。これはプロンプトエンジニアリングやファインチューニングの段階で厳密に設計する必要があります。
日本人の高い品質意識と「おもてなし」のAI化
日本の消費者は、製品やサービスに対して高い品質と丁寧なコミュニケーションを求める傾向があります。単に正解を返すだけの無機質なAIでは、信頼を獲得しにくい側面があります。文脈を汲み取り、相手の不安に寄り添いつつ、押し売り感を与えずに提案を行う「接客の機微」をAIに再現させることが、日本市場での受容性を高める鍵となります。
また、プライバシーへの懸念も強いため、健康データなどの機微な個人情報をAIがどう扱うかについて、透明性の高い説明と堅牢なセキュリティ対策（個人情報保護法への準拠）を明示することが、サービスの利用率向上に直結します。
日本企業のAI活用への示唆
Thorneの事例と日本の現状を踏まえると、以下の3点が実務的なアクションとして浮かび上がります。
- ドメイン特化型RAGの構築：
汎用モデルに依存せず、自社の製品情報、マニュアル、コンプライアンス規定を厳格に参照させるRAG構成を採用し、ハルシネーションを抑制すること。 - 法規制対応のガードレール実装：
薬機法や景表法などの国内法規制を学習・指示させ、コンプライアンス違反となる回答をシステム的にブロックする仕組み（AIガバナンス）を開発初期から組み込むこと。 - 「教育」を主眼に置いたUX設計：
単なる検索窓の代替ではなく、顧客の潜在課題を言語化し、納得感のある提案を行うことで、信頼関係の構築とLTV（顧客生涯価値）向上を目指すこと。
AIは単なる自動化ツールから、顧客との信頼関係を築くインターフェースへと進化しています。リスクを正しく恐れ、適切なガバナンスを効かせながら、顧客に新たな価値を提供する攻めの姿勢が求められています。