投稿者 global-ai-media 
OpenAIの最新レポートによると、ChatGPTユーザーの4人に1人が週に一度は健康関連の質問をしていることが明らかになりました。この高い利用率は、一般ユーザーのAI活用が単なる情報検索から、より個人的で深刻な「相談」へとシフトしていることを示唆しています。本記事では、このグローバルな動向を起点に、日本企業がヘルスケアや機微情報を扱うAIサービスを開発・導入する際に直面する法的課題、ハルシネーション（幻覚）リスクへの対応、そして実務的なガバナンスの勘所について解説します。
一般ユーザーの行動変容と「Dr. AI」への懸念
米国で報じられたOpenAIのレポートによれば、ChatGPTユーザーの約25%が、週に一度は医療や健康に関するプロンプト（指示・質問）を入力しています。これは、人々が病院に行く前の一次情報源として、あるいは医師の診断に対するセカンドオピニオンとして、生成AIを日常的に利用し始めている現状を浮き彫りにしています。
しかし、これに対し医療専門家は強い懸念を示しています。最大のリスクは、LLM（大規模言語モデル）特有の現象である「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。AIは確率的に言葉を紡ぐため、存在しない治療法や誤った服薬指導を自信満々に提示する可能性があります。ユーザーがAIの回答を鵜呑みにし、適切な医療機関への受診が遅れたり、誤った自己判断を下したりすることは、深刻な健康被害につながりかねません。
日本国内における「医療情報」とAI規制の壁
この動向を日本国内のビジネスに置き換えて考える際、最も注意すべきは法規制の壁です。日本では医師法第17条により、医師以外の者が業として医療行為（診断・治療など）を行うことが禁じられています。また、「プログラム医療機器（SaMD）」として薬機法の承認を得ていないソフトウェアが、特定の疾患名を挙げて診断のような回答をすることは、法的なリスクが極めて高い行為となります。
したがって、日本企業がヘルスケア関連のチャットボットや社内向けの健康相談AIを開発する場合、「一般的な健康情報の提供」と「個別具体的な診断」の境界線を厳密に設計する必要があります。例えば、「頭が痛い」というユーザーに対して、「あなたは偏頭痛です」と断定するのではなく、「一般的に頭痛の原因としては以下のようなものが考えられますが、正確な診断は医師にご相談ください」といった、あくまで情報提供に留めるガードレール（安全策）の実装が不可欠です。
信頼性を担保するための技術的アプローチ
企業がこうしたリスクを管理しつつ、AIの利便性を享受するためには、技術的な対策も重要です。単にLLMの学習データに頼るのではなく、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）と呼ばれる技術を活用し、信頼できる医療ガイドラインや自社のナレッジベースのみを参照して回答を作成させる仕組みが有効です。
また、生成AIからの出力に対して、出典元（Source）を明記させる機能や、回答の確信度が低い場合には「回答できません」と正直に返す設定を行うことも、プロダクトの信頼性を高める上で重要です。特に機微な情報を扱う場合、データの学習利用を拒否する設定（オプトアウト）や、国内リージョンでのデータ処理を保証するエンタープライズ版の契約など、情報セキュリティ面での配慮も求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ユーザーの4人に1人が健康相談をしている」という事実は、AIに対するニーズの高さを示す一方で、企業側には高い倫理観とリスク管理能力が求められていることを意味します。日本企業が取るべきアクションは以下の通りです。
- ユーザーの期待値とリスクのギャップを埋める：
ユーザーはAIに「正解」を求めがちですが、現状のLLMは万能ではありません。免責事項の明記だけでなく、UI/UXの設計段階で「これは医療診断ではない」ことを直感的に理解させる工夫が必要です。 - 「診断」ではない価値提供の模索：
直接的な診断は法的に困難でも、問診の要約作成による医師の業務効率化や、健康診断結果の一般的な用語解説、生活習慣改善のアドバイスなど、周辺領域には大きなビジネスチャンスがあります。 - ハルシネーション対策と人間による監督（Human-in-the-Loop）：
生命や健康に関わる領域では、AI任せにせず、最終的な判断や監修に専門家が介在するプロセスを組み込むことが、サービスの品質と企業のブランドを守る鍵となります。