投稿者 global-ai-media 
OpenAIは先日、ChatGPTがユーザーのメンタルヘルスに関わる繊細な瞬間にどう対応するか、そのセーフガードを強化する方針を示しました。この動きは、単なる機能改善にとどまらず、企業が生成AIを社会実装する際に直面する「倫理的・法的リスク」への対応がいかに重要かを示唆しています。本稿では、この動向を起点に、日本の法規制や商習慣を踏まえたAIの安全性確保とガバナンスについて解説します。
「繊細な瞬間」におけるAIの振る舞い
OpenAIが言及した「メンタルヘルスに関連する取り組み」は、生成AIの社会実装において最も難易度が高い領域の一つです。大規模言語モデル（LLM）は、流暢に人間らしい対話を行いますが、そこには本質的な「共感」や「責任能力」は存在しません。ユーザーが精神的な危機や不安を吐露した際、AIが不用意な励ましや、誤った医学的アドバイス、あるいは冷淡すぎる反応を返せば、ユーザーに実害を与える可能性があります。
LLM開発企業にとって、こうした「センシティブな状況」を検知し、適切な専門機関への誘導や、害のない慎重な回答を行わせる「ガードレール（安全策）」の構築は、技術的にも倫理的にも急務となっています。
日本における法的リスク：医師法とAIヘルスケアの境界線
日本企業がこの文脈で特に注意すべきは、日本の法規制、特に「医師法」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）を行うことは禁止されています。
例えば、社内の従業員向けメンタルヘルスチャットボットや、一般消費者向けの健康相談AIを開発する場合、AIが「うつ病の可能性があります」「この薬を飲むべきです」といった断定的な回答を生成してしまうと、医師法に抵触するリスクが生じます。また、厚生労働省のガイドライン等に基づき、AIはあくまで「情報の提供」や「生活習慣への助言」に留め、診断に類する行為は行わないよう厳密に制御する必要があります。
OpenAIのような基盤モデル提供者が安全対策を強化することは歓迎すべきですが、アプリケーション層を開発する日本企業側でも、独自のフィルタリングやシステムプロンプトによる制御が不可欠です。
「ハルシネーション」とブランド毀損のリスク
メンタルヘルスに限らず、顧客からのクレーム対応や深刻な悩み相談において、AIが事実に基づかない情報をもっともらしく語る「ハルシネーション（幻覚）」は、企業のブランドを大きく毀損する要因となります。
日本の商習慣では、企業に対して高い信頼性と正確性が求められます。「AIが勝手に言ったこと」という言い訳は、消費者や取引先には通用しません。特に繊細なトピックにおいては、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）を用いて信頼できる公的機関や自社マニュアルの情報のみを回答の根拠とするなど、生成の自由度を意図的に制限するアーキテクチャが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
OpenAIの動向は、AIが単なる効率化ツールから、人間の内面や社会的な安全に関わる領域へと深く入り込んでいることを示しています。日本企業がAIを活用する際は、以下の点を意思決定の軸に据えるべきです。
1. 「AIに任せる領域」と「人間が介入すべき領域」の明確な線引き
メンタルヘルスや法的判断など、高リスクな領域では完全自動化を目指さず、AIはあくまで一次受け付けや情報の整理に留め、最終的には専門家（産業医、カウンセラー、オペレーター）につなぐ「Human-in-the-loop」の設計を前提とすること。
2. 独自のガードレールの実装
基盤モデルの安全性に依存しすぎず、日本独自の文脈や自社のコンプライアンス基準に合わせた入力・出力フィルタリングを実装すること。特に「死にたい」「辛い」といった特定のキーワードを検知した場合、生成AIの回答をバイパスし、固定の案内（相談窓口の提示など）を表示するようなルールベースの処理を組み合わせることが有効です。
3. 透明性とユーザーへの周知
対話相手がAIであることを明示し、その回答には限界があること、医学的な助言ではないことを利用規約やUI上で明確に伝えること。これはユーザーの期待値を調整し、トラブルを防ぐための第一歩です。