投稿者 global-ai-media 
患者が検索エンジンで症状を調べる「Dr. Google」の時代から、対話型AIに相談する「Dr. ChatGPT」の時代へと移行が進んでいます。英国の医療政策シンクタンクThe King's Fundの研究員が指摘するこの変化は、医療従事者の行動変容と患者のリテラシーに大きな影響を与えます。本稿では、この世界的潮流を解説しつつ、日本の法規制や医療現場の現状を踏まえ、企業がヘルスケアAIに取り組む際の実務的なポイントを考察します。
検索から対話へ：情報の非対称性の変化
かつて患者はGoogle検索を通じて断片的な医療情報収集を行っていました。しかし、ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM）の普及により、患者は自身の症状を入力し、体系化された「診断のような回答」を即座に得られるようになりました。これは情報のアクセシビリティを高める一方で、AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」による誤情報の拡散リスクも孕んでいます。
生成AIは、膨大な医学論文やガイドラインを学習データとして持っている可能性がありますが、それらは確率的に生成されたテキストであり、事実に基づいた診断ではありません。しかし、ユーザー体験（UX）があまりに自然であるため、患者がAIの回答を「医師の診断」と同等、あるいはそれ以上に信頼してしまう「過剰信頼（Over-reliance）」の問題が浮上しています。
医療従事者に求められる「AIとの協働」と負担軽減
この変化は、臨床現場の医師や看護師の行動にも変容を迫ります。患者がAIによる予備知識を持って来院するケースが増えるため、医療従事者は単に診断を下すだけでなく、「AIが提示した情報の真偽を検証・説明する」という新たなコミュニケーションタスクを負うことになります。
一方で、生成AIは日本の医療現場が抱える「医師の働き方改革」や人手不足に対する強力なソリューションにもなり得ます。電子カルテの要約、紹介状のドラフト作成、問診の事前処理などにLLMを活用することで、事務作業時間を大幅に削減する取り組みが国内でも始まっています。重要なのは、AIを「診断の代替者」ではなく「業務支援のアシスタント」として位置づけることです。
日本国内の法規制と開発・運用のポイント
日本でヘルスケアAIを開発・導入する場合、最も注意すべきは「医師法第17条（医業の独占）」との兼ね合いです。AIが特定の個人の病状に対して診断・治療方針の決定を行うことは「医業」に該当する可能性が高く、医師免許を持たないAI（およびその提供事業者）が行えば違法となります。
企業がコンシューマー向けにサービスを提供する場合は、「診断」ではなく「一般的な医学情報の提供」や「受診勧奨」に留める厳密なガードレール設計が必要です。また、医療機器プログラム（SaMD）としての承認を目指すのか、あくまで健康雑貨・ヘルスケアアプリとして展開するのかによって、薬機法（医薬品医療機器等法）上の対応も大きく異なります。
技術的には、汎用的なLLMをそのまま使うのではなく、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用いて、信頼できるガイドラインや自社データベースのみを参照して回答させる仕組みが不可欠です。これにより、ハルシネーションを抑制し、回答の根拠（出典）を明示することが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の実情を踏まえると、意思決定者や実務担当者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「診断」と「支援」の境界線を明確化する
サービス設計段階で、医師法や薬機法のリスクをリーガルチームと綿密に詰める必要があります。AIの回答には必ず「これは診断ではありません」という免責だけでなく、UXレベルで誤認させない設計（言い切りの回避、出典の明示）を組み込むことが求められます。
2. 院内・社内データの整備とRAGの活用
生成AI活用の成否は「参照データの質」に依存します。医療機関や企業が保有する独自データ（過去の症例、ナレッジベース、マニュアル）を、AIが読み取れる形式に整備・構造化することが、競争優位性の源泉となります。クローズドな環境でのRAG構築は、セキュリティと精度の両面で現実的な解となります。
3. AIリテラシー教育とガバナンス体制の構築
「Dr. ChatGPT」時代において、最終的な責任は人間が負う必要があります。医療従事者や従業員に対し、AIの限界（バイアスや誤り）を理解させる教育プログラムと、AIの出力を人間がチェックする「Human-in-the-loop」の運用体制を確立することが、持続可能なAI活用の前提条件です。