投稿者 global-ai-media 
英国では「医師よりもAIチャットボットへの相談を好む」人が7人に1人に上るという調査結果が発表され、AIによる誤った医学的アドバイスのリスクに懸念の声が上がっています。本記事ではこの動向をふまえ、日本国内でヘルスケアや専門領域でのAIサービス展開・業務効率化を目指す企業に向け、法規制への対応やAIガバナンスのあり方について解説します。
英国で浮き彫りになった「AIへの医療相談」の実態と懸念
近年、日常的な疑問解決から専門的な業務まで、AIチャットボットの利用が急速に広がっています。英ガーディアン紙が報じた調査結果によると、英国では7人に1人が「医師の診察を受けるよりもAIチャットボットに相談する方を好む」と回答しました。手軽にいつでも相談できる利便性が評価される一方で、現地の医師からは、患者がAIの不正確な医学的アドバイスを鵜呑みにすることへの強い懸念が示されています。
大規模言語モデル（LLM）をはじめとする生成AIは、もっともらしい文章を作成することに長けていますが、事実とは異なる情報を生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」という課題を抱えています。特に人命や健康に関わる領域での誤情報は、取り返しのつかない事態を招くリスクがあります。
日本における法的ハードル：医師法と薬機法
この英国の動向は、日本でヘルスケアAI事業やBtoCの相談サービスを検討する企業にとっても対岸の火事ではありません。日本国内で医療・ヘルスケアに関連するAIサービスを展開する場合、法規制、とりわけ「医師法」と「医薬品医療機器等法（薬機法）」への十分な配慮が不可欠です。
医師法では、医師以外の者が「診断」や「治療」などの医業を行うことを固く禁じています。AIチャットボットがユーザーの症状を聞き出し、「あなたは〇〇病の疑いがあります」と断定的に回答した場合、実質的な医療行為とみなされコンプライアンス上の重大な問題となる可能性があります。また、ソフトウェア自体が病気の診断・治療を目的とする場合は、薬機法上の「医療機器プログラム」として厳しい承認プロセスを経る必要があります。
「診断」ではなく「支援」へ：プロダクト設計の重要性
では、日本企業はヘルスケアなどの専門領域におけるAI活用を避けるべきなのでしょうか。結論から言えば、適切にリスクをコントロールし、AIの役割を再定義すれば、大きな価値を生み出すことが可能です。重要なのは、AIを「最終的な判断を下す主体」ではなく、「情報提供」や「業務の効率化」を支援するツールとして位置づけることです。
例えば、一般ユーザー向けのプロダクトであれば、症状から考えられる一般的な疾患情報の提示にとどめ、最終的には「必ず医療機関を受診してください」と誘導する安全対策（ガードレール）を設けることが考えられます。一方で、医療現場の業務効率化（BtoB向け）として、医師の問診メモから電子カルテのドラフトを作成したり、最新の医学論文を要約したりするなど、専門家である人間の判断を裏方としてサポートする形でのAI導入は、日本国内でも多くの企業が積極的に進めており、高いニーズがあります。
専門領域におけるAIガバナンスの考え方
医療に限らず、法律、税務、金融など、人々の生活や財産に重大な影響を与える領域（YMYL：Your Money or Your Life）においてAIを活用する際も、同様の慎重さが求められます。企業がこうした新規事業やサービスを開発する際は、AIの限界を理解し、安全に運用するための「AIガバナンス」の体制構築が急務となります。
システム面では、不適切なプロンプト（入力）を弾いたり、出力結果をフィルタリングしたりする技術的な対策が必要です。同時に、UI/UXの観点から「AIは誤る可能性があること」「最終的な判断は専門家に委ねるべきこと」をユーザーに分かりやすく明示し、過度な依存を防ぐ工夫が欠かせません。
日本企業のAI活用への示唆
英国の事例を踏まえ、日本企業が専門領域でAIサービスを構築・運用する際の要点と実務への示唆を整理します。
1. 関連法規の遵守と役割の明確化：医療であれば医師法・薬機法、法律であれば弁護士法など、業界特有の規制を早期に把握し、AIが「意思決定（診断など）」を行うのではなく、あくまで「情報提供」や「専門家の業務支援」にとどまるようサービスを設計することが不可欠です。
2. ガードレールの実装：AIが専門的な助言を求められた際に、断定的な回答を避け、適切な専門家への相談を促す仕組み（プロンプト制御やシステム的なフィルター）を組み込む必要があります。
3. ヒューマン・イン・ザ・ループの徹底：AIの出力は必ずしも正確ではないという前提に立ち、重要な意思決定には必ず人間（専門家）が関与し確認を行う「ヒューマン・イン・ザ・ループ」の仕組みを業務プロセスやプロダクトに組み込むことが、企業の信頼とブランドを守るAIガバナンスの要となります。