投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）に対して、自殺念慮や精神的な苦痛を吐露するユーザーが世界的に急増しています。メンタルヘルスケアにおけるAIの可能性が注目される一方で、企業が開発・導入するAIチャットボットが「意図せずカウンセラーの役割」を担ってしまった際のリスクと、日本国内の法規制や組織文化を踏まえた対応策について解説します。
世界中で急増する「AIへの人生相談」
米国の心理学専門誌『Psychology Today』が取り上げた記事によると、ChatGPTをはじめとする対話型AIに対し、自殺念慮を含む深刻な精神的悩みを相談するユーザーが数百万単位で存在しているとされています。中には「人間のセラピストよりもAIの方が優れている」と評価する専門家の声さえ紹介されており、AIが従来のメンタルヘルスケアの隙間を埋める存在になりつつある現状が浮き彫りになりました。
なぜ、人々は人ではなくAIを選ぶのでしょうか。主な要因として、24時間365日の即時性、コストの低さ、そして何より「人間相手ではないため、評価や批判を恐れずに本音を話せる」という心理的安全性が挙げられます。特に日本においては、精神科や心療内科への通院に対する心理的ハードル（スティグマ）がいまだ根強く、誰にも相談できない「孤独」の受け皿としてAIが機能し始めている側面は無視できません。
企業・開発者が直面する「想定外」のリスク
この現象は、メンタルヘルス関連のサービス開発者に限った話ではありません。カスタマーサポート、社内ヘルプデスク、あるいはエンターテインメント目的のAIアバターであっても、ユーザーがAIとの対話に没入し、突如として深刻な個人的な悩みを打ち明けるケース（Unintended Use Cases）が発生し得ます。
ここで最大のリスクとなるのが、LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」や、不適切なアドバイスです。もし自社のAIが、自殺をほのめかすユーザーに対して肯定的な反応を示したり、誤った医学的助言を行ったりした場合、企業は深刻なレピュテーションリスクや法的責任を問われる可能性があります。また、ユーザーがAIに感情移入しすぎる「ELIZA効果」により、AIの回答を過度に信頼してしまう傾向も、リスクを増幅させる要因となります。
日本の法規制と「要配慮個人情報」の壁
日本国内でAIを活用する場合、特に注意すべきは「医師法」と「個人情報保護法」です。日本では医師以外の者が診断や治療を行うことは禁止されており、AIが医学的な診断と受け取られる回答を行えば、法令違反のリスクが生じます。あくまで「健康相談」や「情報提供」の範囲に留めるための厳格なガードレール（安全策）設計が不可欠です。
また、メンタルヘルスに関する情報は、個人情報保護法における「要配慮個人情報」に該当する可能性が高いデータです。クラウドベースのLLMを利用する場合、これらの機微な情報が学習データとして利用されないような契約形態（オプトアウトやエンタープライズ版の利用）や、匿名化処理の徹底が、一般の業務データ以上に厳格に求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の意思決定者やAI実務者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- ガードレールの実装とクライシス対応：自社のAIサービスがメンタルヘルス用でなくとも、自殺念慮や自傷行為に関するキーワードを検知した際に、AIの回答を中断し、専門機関（「いのちの電話」など）への案内を表示するような「セーフティレイヤー」を必ず実装すべきです。
- 「共感」と「解決」の分離：ユーザー体験（UX）として、AIに「共感的な対話」をさせることはエンゲージメント向上に有効ですが、深刻な悩みに対して具体的な「解決策」を提示させることは避けるべきです。日本の商習慣上、企業としての責任範囲を明確にする免責事項の明示も重要になります。
- 組織内AI活用におけるメンタルヘルス：社内AIチャットボットにおいても、従業員が業務上のストレスやハラスメント被害をAIに入力する可能性があります。これを単なるログとして扱うのではなく、匿名性を担保しつつ組織の健全性を測るシグナルとして活用する（産業医との連携など）仕組みづくりも、新しいAIガバナンスの形と言えます。