投稿者 global-ai-media 
オーストラリアで「ChatGPT Health」に対する医師からの懸念が報じられました。医療分野での生成AI活用は大きな可能性を秘める一方、ハルシネーション（もっともらしい嘘）や法的責任の問題が常に付きまといます。本記事では、この海外事例を起点に、日本の薬機法や医師法などの規制環境下で、企業がいかにして安全かつ効果的にAIをヘルスケア事業に組み込むべきかを解説します。
「もっともらしい誤情報」という医療AI最大のリスク
オーストラリアの医師たちが「ChatGPT Health」の利用に対して警鐘を鳴らしているという報道は、生成AIを実務、特に人命に関わる領域で利用する際の本質的な課題を浮き彫りにしています。生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「次の単語」を予測する仕組みであり、事実の正確性を保証するデータベースではありません。そのため、医学的に誤ったアドバイスを、さも専門家であるかのような自信に満ちたトーンで出力する「ハルシネーション」のリスクが排除できないのです。
医療現場において、誤った情報は致命的な結果を招きかねません。海外の事例ではありますが、これは日本国内でヘルスケアサービスや社内業務へのAI導入を検討している企業にとっても、決して対岸の火事ではありません。「便利さ」と「安全性」のトレードオフをどう解消するかが問われています。
日本の法規制と「診断」の壁
日本国内でAIを医療・ヘルスケア分野に応用する場合、超えなければならないハードルは技術的な精度だけではありません。法的な規制、特に「医師法」と「医薬品医療機器等法（薬機法）」の遵守が極めて重要です。
日本では、医師以外の者が診断・治療を行うことは医師法で禁じられています。AIチャットボットがユーザーの症状を聞き、「あなたは◯◯病です」「この薬を飲むべきです」と断定的な回答を生成した場合、それは無資格診療とみなされるリスクがあります。また、診断を目的としたプログラムは医療機器に該当するため、薬機法に基づき厚生労働省の承認を得る必要があります。
したがって、一般的なIT企業や事業会社がヘルスケアAIサービスを開発する場合、あくまで「一般的な健康情報の提供」や「受診勧奨（トリアージ）」の範囲に留める必要があります。AIの回答が「診断」と受け取られないよう、UI/UX上の工夫や免責事項の明示、そして出力内容のガードレール設定が不可欠です。
RAGと「Human-in-the-Loop」による現実解
では、リスクを回避しつつAIを活用するにはどうすればよいでしょうか。技術的なアプローチとして有効なのが、RAG（検索拡張生成）の活用です。LLMが持つ事前学習知識だけに頼るのではなく、信頼できる医学ガイドラインや自社の監修済みデータベースを検索し、その内容に基づいて回答を生成させる手法です。これにより、根拠のないでっち上げを大幅に抑制できます。
しかし、RAGも万能ではありません。最終的な安全網として重要なのが「Human-in-the-Loop（人の介在）」です。患者向けの直接的なアドバイス生成ではなく、まずは「医師や看護師の業務支援」としてAIを活用するアプローチが現実的です。例えば、電子カルテの要約、紹介状の下書き作成、最新論文の検索・要約など、最終確認を医療従事者が行うフローであれば、ハルシネーションのリスクを人間がカバーしつつ、業務効率化の恩恵を享受できます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の企業や組織がとるべきアクションは以下の通りです。
- 用途の明確な棲み分け：「医療行為（診断・治療）」と「ヘルスケア支援（情報提供・業務効率化）」の境界線を明確にする。特にBtoCサービスでは、診断と誤認されないための法務・コンプライアンスチェックを徹底する。
- 信頼できるデータソースの確保：汎用的なLLMをそのまま使うのではなく、信頼性の高い医療データやガイドラインを参照させるRAGの構築を前提とする。
- リスク許容度に応じた導入：人命に直結する領域での完全自動化は避け、まずは医療従事者の「副操縦士（Co-pilot）」としての活用から実績を積む。
- 継続的なモニタリング体制：AIモデルは更新されるものであり、出力傾向も変化する。リリース後も回答精度を専門家が定期的に監査する「AIガバナンス」の体制を構築する。
AIは医療・ヘルスケアの現場を劇的に変える可能性を持っていますが、それは「信頼」の上に成り立つものです。技術への過信を捨て、法規制と倫理に基づいた堅実な設計こそが、日本市場での成功の鍵となります。