投稿者 global-ai-media 
OpenAIやAnthropicが個人の健康データとAIの連携機能を強化するなど、ヘルスケア情報の取得プロセスが従来の「検索」から「対話」へと大きく転換しつつあります。グローバルで進行するこのパラダイムシフトは、医療・ヘルスケア分野におけるユーザー体験をどう変えるのか。日本の厳格な法規制や組織文化を踏まえ、事業者が押さえるべき実務的な論点とリスク対応について解説します。
「検索して自己判断」から「データに基づくAI助言」へ
長年、私たちは体調に不安を感じるとGoogle検索に症状を打ち込み、表示されるWebページを読み比べて自己判断を行う「Dr. Google」の時代を生きてきました。しかし、生成AIの進化とウェアラブルデバイスの普及により、この行動様式は過去のものになろうとしています。
米国ではOpenAIやAnthropicといった主要ベンダーが、スマートウォッチやフィットネストラッカーなどの個人の健康データ（PHR：Personal Health Records）をAIチャットボットに同期させる機能を発表・強化しています。これにより、AIは単なる一般論としての医学知識を返すだけでなく、「あなたの昨晩の睡眠データと心拍数の変動に基づくと」といった、高度にパーソナライズされた助言を行うことが可能になります。
これは、断片的な情報をユーザー自身が統合しなければならなかった従来の検索体験に対し、AIがコンテキスト（文脈）を理解した上で情報を咀嚼し、提示してくれるという大きな利便性をもたらします。
利便性と表裏一体の「ハルシネーション」リスク
しかし、この技術革新は深刻なリスクも孕んでいます。最大の問題は、生成AI特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。マーケティングのコピー作成やアイデア出しであれば、多少の誤りは許容されるか、人間が修正することで価値を生みます。しかし、人命や健康に関わるヘルスケア領域において、誤った情報は致命的な結果を招きかねません。
現在のLLM（大規模言語モデル）は、確率論的に「次に来るもっともらしい言葉」を紡いでいるに過ぎず、医学的な正しさを論理的に検証しているわけではありません。信頼性の低い情報源を学習データとして含んでいる可能性や、特定の文脈を誤解して不適切なアドバイスをするリスクは依然として残っています。
日本の法規制：医師法と個人情報保護法の壁
日本国内でこのトレンドを展開する場合、グローバル基準の技術をそのまま適用することはできません。特に留意すべきは「医師法」と「個人情報保護法」です。
日本では、医師法第17条により、医師以外の者が医業（診断・治療など）を行うことが禁じられています。AIが具体的な症状に基づいて病名を断定したり、具体的な治療薬を指示したりする行為は「診断」とみなされ、違法となる可能性が極めて高いです。したがって、日本国内のサービスでは、あくまで「一般的な医学情報の提供」や「受診勧奨（トリアージ支援）」の範囲に留める設計が求められます。
また、健康・医療に関するデータは、個人情報保護法における「要配慮個人情報」に該当します。これらをLLMに入力する場合、学習データとして再利用されない設定（オプトアウト）の徹底や、データの保管場所（データレジデンシー）に関する厳格なガバナンスが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流を受け、日本企業がヘルスケア領域でAIを活用する際には、以下の3つの視点が重要になります。
1. 「診断」ではなく「行動変容の支援」に注力する
法的なリスクを回避するため、AIの役割を診断の代替とするのではなく、日々の生活習慣（食事、運動、睡眠）の改善提案や、適切な医療機関への接続支援に位置づけるべきです。「未病」や「予防」の領域は、生成AIの対話能力が法規制に抵触せず、かつユーザーメリットを最大化しやすいスイートスポットです。
2. RAG（検索拡張生成）による信頼性の担保
汎用的なLLMの知識だけに頼るのではなく、厚生労働省のガイドラインや信頼できる学会の論文など、根拠の確かなドキュメントを外部知識として参照させるRAGの構築が不可欠です。回答には必ず出典を明記させ、ユーザーが元情報を確認できるUIを設計することが、信頼獲得への第一歩です。
3. リスクコミュニケーションと免責の設計
プロダクトのUXとして、「AIは誤る可能性があること」「緊急時は必ず医師に相談すること」をユーザーに適切に伝える必要があります。過度な期待値をコントロールしつつ、それでも利用したくなるような体験価値（例えば、複雑な健診結果をわかりやすく要約するなど）をどのように設計するかが、プロダクトマネージャーの腕の見せ所となります。