投稿者 global-ai-media 
AmazonやOpenAIなどの大手テック企業がヘルスケア特化型のAI製品を相次いで投入する中、最新の調査でチャットボットによる医療アドバイスの多くが不正確であるという課題が浮き彫りになりました。人命や健康に関わる「ハイリスク」な領域において、日本企業はAIの可能性とリスクをどう天秤にかけ、実装を進めるべきか解説します。
テック巨人の参入と「不正確さ」のジレンマ
The New York Timesが報じた通り、AmazonやOpenAIといった主要なAI企業は、ユーザーの健康に関する質問に答える製品の開発・提供を加速させています。しかし、最新の研究によると、現時点でのAIチャットボットが提供する医療アドバイスには多くの誤りが含まれていることが明らかになりました。
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「もっともらしい」言葉を繋ぎ合わせる能力には長けていますが、医学的な「正解」を導き出す論理的推論や事実確認のプロセスにおいては、依然として課題を抱えています。これは一般に「ハルシネーション（幻覚）」と呼ばれる現象で、AIがあたかも事実であるかのように嘘をつくリスクです。マーケティングコピーの作成などであれば修正が可能ですが、誤った服薬指導や病状判断がなされた場合、その代償は計り知れません。
日本の法規制と「医療行為」の壁
この問題を日本国内の文脈で考える際、最も重要なのが「医師法」および関連する規制との兼ね合いです。日本では、医師以外の者が医業（診断・治療など）を行うことは禁じられています。AIが特定の個人の症状に基づいて病名を断定したり、具体的な治療法を指示したりすることは、法的に「無資格診療」とみなされるリスクが高い領域です。
そのため、日本企業がヘルスケア領域でAIサービスを開発・導入する場合、「医療行為（診断）」と「ヘルスケアアドバイス（一般論や健康情報の提供）」の境界線を厳格に管理する必要があります。今回の報道にあるような「不正確なアドバイス」は、単なる機能不全だけでなく、コンプライアンス上の重大な違反につながる可能性があるのです。
「汎用モデル」の限界とRAGによる解決アプローチ
なぜ不正確な回答が生まれるのでしょうか。その一因は、汎用的なLLMがインターネット上の玉石混交のデータを学習している点にあります。これに対する技術的な解決策として、現在注目されているのが「RAG（検索拡張生成）」という手法です。
RAGは、AIが回答を生成する際に、信頼できる外部のデータベース（例えば、公的な診療ガイドライン、承認された医薬品情報データベース、自社の検証済みマニュアルなど）を検索し、その情報に基づいて回答を作成させる技術です。これにより、AIの回答を「事実」にグラウンディング（根拠付け）させることができ、ハルシネーションのリスクを大幅に低減できます。日本企業が実務で導入する際は、汎用モデルをそのまま使うのではなく、こうした専門知識データベースと組み合わせたアーキテクチャが必須要件となるでしょう。
日本企業における「協働型」AI活用の道
リスクがあるからといって、医療・ヘルスケア分野でのAI活用を全否定すべきではありません。重要なのは「AIに何をさせるか」というスコープの定義です。
例えば、最終的な診断やアドバイスをAIに一任するのではなく、医師や専門家が判断を下すための「下書き作成」や「情報整理」にAIを活用するケースです。電子カルテの要約、問診票からの予備情報の抽出、あるいは患者への一般的な生活習慣改善の提案などは、AIが高い効果を発揮する領域です。ここでは「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」を前提とし、最終責任は人間が持つというガバナンス体制を構築することが、日本の組織文化にも馴染みやすく、かつ安全なアプローチと言えます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の報道と技術動向を踏まえ、日本の意思決定者や実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 用途の明確な切り分け：「医療診断」と「健康支援・事務効率化」を明確に区別すること。法規制（医師法、薬機法）に抵触しない範囲でのサービス設計を徹底する。
- 技術的な安全策の実装：汎用LLMをそのまま専門領域に使わないこと。RAG（検索拡張生成）やファインチューニングを活用し、回答の根拠を信頼できる国内のガイドラインや一次情報に限定させる。
- リスクコミュニケーションと免責：ユーザーに対し「これは医療診断ではない」という免責事項を明確に伝えるUX設計を行うとともに、回答が誤っている可能性を前提とした二重三重のチェック体制（ガバナンス）を構築する。
- 医師・専門家の支援ツールとしての位置づけ：AIを「医師の代替」ではなく、「医師や医療従事者の時間を創出するアシスタント」として位置づけることで、現場の受容性を高めつつ、実質的な業務効率化を図る。