投稿者 global-ai-media 
海外メディアKOATなどの報道によると、体調不良時に医師ではなくChatGPTなどのAIチャットボットにアドバイスを求める事例が増加しています。しかし、その信頼性には依然として大きな議論があります。本稿では、このグローバルトレンドを起点に、大規模言語モデル（LLM）が抱える技術的課題、そして日本の法規制や商習慣において企業がヘルスケアAIをどう実装すべきかを解説します。
「AIドクター」への期待と技術的な現実
生成AIの普及に伴い、日常的な健康相談の相手としてチャットボットを利用するユーザーが増えています。24時間365日、即座に応答が得られる利便性は、医療アクセスに課題を抱える地域や、病院に行くほどではないと判断される軽微な症状において大きな魅力です。
しかし、大規模言語モデル（LLM）の本質は「確率的に尤もらしい次の単語を予測するマシン」であり、医学的な真偽を理解しているわけではありません。もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクは、一般的なビジネス文書作成なら修正で済みますが、人命や健康に関わる医療領域では致命的な欠陥となり得ます。AIが自信満々に提示した誤った処置法をユーザーが鵜呑みにするリスクは、サービス提供者にとって最大級の懸念事項です。
日本における「医師法」とAI活用の境界線
日本国内でヘルスケアAIサービスを展開する場合、避けて通れないのが「医師法」の壁です。医師法第17条により、医師でない者が医業を行うことは禁止されています。AIによる「診断」や「具体的な治療方針の決定」は、現行法上、無資格診療とみなされるリスクが高い領域です。
厚生労働省のガイドラインにおいても、プログラム医療機器（SaMD）としての承認を得ない限り、診断・治療を目的としたアドバイスはできません。したがって、企業が提供できるAIサービスの範囲は、あくまで「一般的な医学情報の提供」「受診勧奨（トリアージ）」「生活習慣改善の提案」といった、診断に至らない手前のフェーズ、あるいは医師の判断を支援する補助的な役割に留める必要があります。
国内ニーズの高い活用領域：診断ではなく「業務効率化」
リスクの高い「診断」領域に踏み込まずとも、日本国内にはAIが貢献できる巨大なマーケットが存在します。それは医療現場の「業務効率化」です。
日本の医療現場は、医師の長時間労働や人材不足が深刻な社会問題となっています。ここで注目されているのが、LLMによる「医療事務の自動化」や「問診の高度化」です。例えば、患者の話をリアルタイムで聞き取りカルテの下書きを作成する生成AIや、複雑な医学論文からの情報抽出、紹介状の要約などは、ハルシネーションのリスクを医師の最終確認（Human-in-the-loop）で担保しやすく、かつ現場の負担軽減に直結するため、国内でも導入が進んでいます。
ガバナンスとプライバシーの重要性
ヘルスケアデータは、個人情報保護法における「要配慮個人情報」に該当します。商用LLMのAPIを利用する場合、入力された患者データがAIモデルの学習に再利用されない設定（ゼロデータリテンション方針など）を確実に適用する必要があります。
また、AIの出力に対する免責事項（ディスクレイマー）を単に利用規約に書くだけでなく、UI（ユーザーインターフェース）上で「これは医療診断ではありません」と明確に、かつ繰り返し伝えるUX設計が求められます。ユーザーがAIを過信しないよう誘導することも、プロダクト責任者の重要な責務です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本のヘルスケア領域でAI活用を目指す企業への示唆を整理します。
1. 「診断」ではなく「支援」に徹する
AIを医師の代替としてではなく、医師や患者をサポートする「高機能な検索・要約エンジン」として位置づけることが、法規制リスクを低減し、実用化を早める鍵となります。
2. Human-in-the-loop（人間による確認）をプロセスに組み込む
AIの回答をそのまま最終決定とするのではなく、必ず医師や専門家、あるいはユーザー自身の判断を介在させるワークフローを設計してください。AIはあくまで「草案作成」や「気づきの提供」を行うツールです。
3. 期待値コントロールと透明性
AIにできること、できないことを明確にユーザーへ伝えてください。特に「誤情報の可能性がある」という前提を共有し、最終的な責任の所在をあいまいにしないガバナンス体制が、企業の信頼を守るために不可欠です。