投稿者 global-ai-media 
米国の医療現場における混乱を背景に、個人の患者がChatGPTに自身の医療データを入力し、助言を求めるケースが出てきています。この現象は、AIの利便性がプライバシーの懸念を上回る瞬間を示唆しています。本記事では、このトレンドを起点に、日本企業がヘルスケア領域で生成AIを活用する際に避けて通れない法規制、ガバナンス、そして実務的なアプローチについて解説します。
米国で起きている「AIへの医療相談」の実態
紹介した記事の背景にあるのは、米国の複雑かつ分断された医療・保険システムに対する生活者の疲弊です。医師や病院が保険適用外になったり、専門的な医療データが難解で理解できなかったりする際、患者は「翻訳者」あるいは「セカンドオピニオン」としてChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）に頼り始めています。
ここで注目すべきは、ユーザーが非常にセンシティブな「自身の病歴データ」を、自らの意思でAIに入力しているという点です。通常、企業側がこのようなデータを扱う場合、極めて慎重な取り扱いが求められますが、ユーザー側は「目の前の課題解決（難解な医療情報の理解や事務手続きの効率化）」を優先し、AIの利便性を享受しようとしています。
日本国内における法規制と「要配慮個人情報」
この動きを日本国内に置き換えて考える際、最も重要なのが「個人情報保護法」における「要配慮個人情報」の扱いです。病歴、診療記録、身体障害などの情報は、本人の同意なく取得・利用することが原則として禁止されており、一般の個人情報よりも厳格な管理が求められます。
日本企業がヘルスケア領域でAIサービスを開発する場合、以下の2つの壁に直面します。
第一に、データの取得と学習利用の壁です。LLMの精度向上のためにユーザーデータを学習に利用することは、プライバシーポリシーで明確な同意を得ない限り、コンプライアンス違反となるリスクが高いです。特に医療データは、匿名加工情報としても扱うハードルが高く、実務上は「学習利用しない（ゼロデータリテンション）」設定のAPI経由での利用が基本となります。
第二に、「プログラム医療機器（SaMD）」との境界線です。AIが診断や治療方針を決定するような出力を行う場合、それは「医療機器」として薬機法の規制対象となります。一般的なヘルスケアアプリとして提供する場合は、「診断」ではなくあくまで「参考情報の提供」や「健康管理の支援」に留める必要があり、プロンプトエンジニアリングや出力制御（ガードレール）による厳密なリスク管理が不可欠です。
「シャドーAI」化する医療相談と企業の役割
個人が勝手にパブリックなChatGPTに医療データを入力してしまう現状は、企業にとっては「シャドーAI」のリスクとも捉えられます。従業員が自身の健康診断結果をAIに入力して分析させたり、医療従事者が患者のデータを匿名化したつもりで入力したりすることは、情報漏洩の観点から深刻な懸念材料です。
しかし、裏を返せばそこには強力なニーズが存在します。日本企業が目指すべきは、このニーズに対して「セキュアでガバナンスの効いた環境」を提供することです。
例えば、以下のような活用が現実的な解となります。
- 医療従事者の事務負担軽減： 電子カルテの要約や紹介状の作成支援（閉域網内でのRAG活用）。
- 患者向けのリテラシー向上支援： 難解な検査結果を、平易な言葉に翻訳して解説するサービス（診断を含まない形での情報提供）。
- 製薬・保険業界での活用： 膨大な論文や約款の検索・要約による業務効率化。
日本企業のAI活用への示唆
米国の事例と日本の法規制を踏まえ、意思決定者や実務担当者は以下のポイントを押さえてプロジェクトを進めるべきです。
1. ガバナンス・バイ・デザインの徹底
企画段階から法務・コンプライアンス部門を巻き込み、「要配慮個人情報」をAIモデルに学習させないアーキテクチャ（Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどのエンタープライズ機能の利用）を採用してください。入力データがモデルの学習に使われないことを技術的・契約的に担保することが、ユーザー（患者・医療従事者）の信頼獲得の第一歩です。
2. 「診断」と「支援」の明確な線引き
生成AIの出力には「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクが伴います。医療領域ではこれが致命的になりかねません。AIの回答には必ず根拠となるソース（信頼できるガイドラインや論文）を明示させるRAG（検索拡張生成）の仕組みを導入し、最終判断は必ず人間（医師やユーザー本人）が行う「Human-in-the-Loop」のフローを設計に組み込む必要があります。
3. ユーザー体験（UX）としての安心感の提供
記事にあるように、ユーザーは「自分のデータを託しても大丈夫か」という不安と常に隣り合わせです。「当サービスは入力データをAIの学習に利用しません」というメッセージをUI上でわかりやすく提示するなど、技術的な安全性だけでなく、心理的な安全性を高めるUXライティングやコミュニケーション設計が、日本市場での普及には不可欠です。