投稿者 global-ai-media 
ChatGPTをはじめとする生成AIが、個人の健康相談や医療情報の検索に利用されるケースが急増しています。しかし、AIが「自信満々に嘘をつく」リスクは、人命に関わるヘルスケア領域では致命的です。本記事では、グローバルな動向を踏まえつつ、日本の法規制や商習慣において企業が生成AIをヘルスケア分野で活用する際の重要ポイントを解説します。
パーソナライズされた健康情報の可能性と「もっともらしさ」の罠
生成AI（Generative AI）の最大の強みは、膨大な情報の中からユーザーの文脈に合わせた回答を即座に生成できる点にあります。元記事でも触れられている通り、ChatGPTのようなツールは、一般的な健康アドバイスをパーソナライズして提供する可能性を秘めています。例えば、ユーザーの年齢や生活習慣に基づいた食事メニューの提案や、軽微な体調不良に対する一般的な対処法の提示などにおいて、AIは強力なアシスタントとなり得ます。
しかし、ここで最大の障壁となるのが、大規模言語モデル（LLM）特有の現象である「ハルシネーション（幻覚）」です。AIは確率的に「次に来るもっともらしい言葉」を紡いでいるに過ぎず、医学的な真偽を理解しているわけではありません。AIが提示する回答は、非常に流暢で自信に満ちているように見えるため、ユーザーがその誤情報を鵜呑みにしてしまうリスクがあります。特に医療情報の民主化が進む一方で、専門知識を持たない一般ユーザーが誤った自己判断を下す危険性は、AI活用における最大の懸念点です。
データのプライバシーと学習バイアスの課題
実務的な観点では、プライバシー保護と学習データのバイアスも無視できません。ヘルスケア情報は極めて機微な個人情報（センシティブ情報）です。パブリックなAIモデルに個人の症状や既往歴を入力することは、情報漏洩のリスクを伴います。企業が自社サービスにAIを組み込む場合、Azure OpenAI Serviceのようなエンタープライズ版を利用し、データがモデルの学習に再利用されない環境を構築することは、「推奨」ではなく「必須」の要件と言えます。
また、現在主流のLLMの多くは、英語圏のデータセットを中心に学習されています。そのため、欧米人の体質や医療制度を前提としたアドバイスが生成される可能性があり、これが日本人の体質や日本の国民皆保険制度といったコンテキストに合致しないケースも散見されます。これを防ぐためには、日本国内の信頼できる医療情報ソースを参照させるRAG（検索拡張生成）などの技術的な工夫が不可欠です。
日本の法規制：医師法と「医療行為」の境界線
日本国内でヘルスケアAIを展開する際、最も意識すべきは「医師法」との兼ね合いです。日本では、医師以外が診断や治療方針の決定を行うことは「医行為」として法律で禁じられています。AIが「あなたは〇〇という病気です」と断定したり、「この薬を飲むべきです」と指示したりすることは、未承認医療機器プログラムとみなされるリスクや、医師法違反に抵触する恐れがあります。
したがって、日本企業がこの領域でサービス開発を行う場合、AIの役割はあくまで「一般的な健康情報の提供」や「ウェルネス（健康増進）」の範囲に留めるか、あるいは医師の業務を支援する「診断支援ツール」として、最終判断は必ず医師が行う設計（Human-in-the-Loop）にする必要があります。この境界線を曖昧にしたままリリースすることは、コンプライアンス上の重大なリスクとなります。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルなリスクと日本の事情を踏まえ、日本企業は以下の指針を持ってAI活用を進めるべきでしょう。
1. 利用範囲の明確な定義と期待値コントロール
「診断」ではなく「情報整理」や「一般論の提示」であることをUI/UX上で明確に示してください。免責事項（ディスクレーマー）を置くだけでなく、AIが断定的な表現を避けるようプロンプトエンジニアリングやガードレール（出力制御）機能で調整することが実務上求められます。
2. 信頼できるデータソースへのグラウンディング（Grounding）
LLMの知識だけに頼らず、厚労省のガイドラインや信頼できる医学論文データベースを検索し、その根拠に基づいて回答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）の仕組みを導入することで、回答の正確性と透明性を高めることができます。
3. ガバナンス体制の構築
AIの出力結果に対する責任の所在を明確にし、定期的に医学的観点から出力精度をモニタリングする体制が必要です。AIガバナンスは、開発エンジニアだけでなく、法務・コンプライアンス部門、そして医療専門家を巻き込んだチームで取り組むべき経営課題です。
ヘルスケア領域でのAI活用は大きな社会的意義を持ちますが、それは「信頼」の上に初めて成り立ちます。技術的な新しさよりも、安全性と法的整合性を優先する姿勢こそが、日本市場で受け入れられる鍵となるでしょう。