投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTの機能を拡張し、個人の医療記録や健康データの整理・管理に踏み込もうとしています。単なる「医療相談」から「パーソナル・ヘルス・レコード（PHR）の統合」へと役割を変えつつある生成AIの現状は、日本のヘルスケア産業や企業の人事・労務管理にも大きな示唆を与えます。本稿では、このグローバルな潮流を解説しつつ、日本の法規制や商習慣に照らした実務的なリスクと活用指針について考察します。
チャットボットから「医療コンシェルジュ」への転換
米国メディアKTLAなどの報道によれば、OpenAIはChatGPTに対し、ユーザーの健康記録を整理・管理する機能の強化を図っています。すでに多くのユーザーがChatGPTを健康相談に利用していますが、今回の動きは、AIが受動的に質問に答えるだけでなく、散在する検査結果や診断データを能動的に構造化し、ユーザーの健康管理を支援する「エージェント」へと進化しようとしていることを示唆しています。
この背景には、マルチモーダル技術（テキストだけでなく画像やPDFなども理解する技術）の向上があります。たとえば、紙で渡された血液検査の結果や、断片的な診療記録を写真に撮ってアップロードするだけで、AIが時系列にデータを整理し、異常値の傾向や医師への質問事項を提案するといったユースケースが現実味を帯びています。これは、医療情報の非対称性を解消し、患者自身のヘルスリテラシーを向上させる大きなメリットがあります。
精度とプライバシー：実務運用における最大のリスク
一方で、生成AIを医療データに適用する際には、依然として解決すべき深刻な課題が存在します。第一に「ハルシネーション（幻覚）」の問題です。AIがもっともらしい嘘をつくリスクは、一般的なビジネス文書の要約であれば修正可能ですが、医療の文脈では誤った助言が生命に関わる危険性があります。そのため、現段階ではあくまで「情報の整理」や「一般論の提示」に留め、診断行為は行わないという線引きが重要です。
第二に、データプライバシーの問題です。個人の医療情報は極めて機微なデータであり、これをクラウド上のLLM（大規模言語モデル）に入力することへの抵抗感は根強いものがあります。OpenAI等のベンダーは、エンタープライズ版や特定のオプトアウト設定において「ユーザーのデータを学習には使わない」と明言していますが、ユーザー側の誤操作や設定漏れのリスクはゼロではありません。
日本市場特有のハードル：法規制と「要配慮個人情報」
ここから視点を日本国内に移します。日本において同様のサービスを展開、あるいは社内で活用する場合、法的なハードルは米国以上に複雑です。日本の個人情報保護法において、病歴や診療記録は「要配慮個人情報」に該当し、取得や第三者提供には本人の同意が厳格に求められます。
また、日本国内では「3省2ガイドライン」（厚生労働省、総務省、経済産業省による医療情報取り扱いに関する指針）の遵守が求められるため、企業が従業員の健康診断結果をAIで分析させたり、ヘルスケア事業者がユーザーのデータをLLMで処理させたりする場合、サーバーの所在地やデータ契約の内容について厳密な監査が必要となります。米国発のSaaSをそのまま日本の医療現場や健康経営に導入するには、こうしたコンプライアンスのギャップを埋める作業が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動きは、将来的には「個人の健康データは個人がAIと共に管理する」というパラダイムシフトを予感させます。日本企業および実務担当者は、以下の3点を意識して準備を進めるべきです。
1. ヘルスケア領域における「伴走型AI」の可能性
新規事業としてヘルスケアアプリやサービスを開発している企業にとって、LLMの組み込みは差別化要因になります。ただし、AIに診断をさせるのではなく、「難解な検査結果を翻訳する」「生活習慣改善のコーチングを行う」といった、医師法に抵触しない範囲でのUX（ユーザー体験）設計が求められます。
2. 社内データの取り扱いガイドラインの再徹底
従業員が自身の判断で、会社の健康診断結果やストレスチェックの結果をChatGPT等のパブリックなAIに入力してしまうリスクがあります。機密情報だけでなく、プライバシー情報（特に要配慮個人情報）の入力に関する禁止事項や、安全な環境（企業内専用環境など）の整備を急ぐ必要があります。
3. 医療DXにおける「紙文化」の打破
日本の医療現場は依然として紙やFAXが主流です。今回のような「画像を読み取って構造化するAI」は、日本の医療DXにおいて強力な武器になり得ます。OCR（光学文字認識）とLLMを組み合わせたデータ入力の自動化など、バックオフィス業務の効率化においては、リスクをコントロールしながら早期に導入効果を狙える領域と言えるでしょう。