投稿者 global-ai-media 
OpenAIによると、毎週2億人以上がChatGPTを利用し、その多くが健康やウェルネスに関する助言を求めているといいます。しかし、個人の健康情報という極めてセンシティブなデータを汎用チャットボットに入力することは、プライバシーとセキュリティの観点から重大なリスクを孕んでいます。本稿では、グローバルな懸念として指摘される生成AIへの機微情報入力の問題を起点に、日本の個人情報保護法や企業コンプライアンスの観点から、組織が講じるべき対策とガバナンスのあり方を解説します。
利便性の裏に潜む「データ学習」のリスク
The Vergeの記事でも指摘されているように、多くのユーザーが医師に相談するような感覚で、自身の症状や健康データを生成AIに入力しています。これは生成AIの自然言語処理能力が高まり、専門的な文脈も理解できるようになったことの裏返しでもありますが、セキュリティの専門家から見れば懸念すべき事態です。
最大の問題は、一般的な無償版の生成AIサービスにおいて、入力されたデータが「モデルの再学習（トレーニング）」に利用される可能性がある点です。ユーザーが入力した機微情報が、将来的に他のユーザーへの回答として予期せぬ形で出力されるリスクはゼロではありません。また、クラウド上のログ保存期間や、OpenAIなどのプロバイダー内でのデータアクセス権限の範囲も、一般ユーザーには不透明な部分が残ります。
日本の法規制と「要配慮個人情報」
この問題を日本企業の視点で捉え直すと、より深刻なコンプライアンス・リスクが浮き彫りになります。日本の個人情報保護法において、個人の病歴や身体的特徴、障害に関する情報は「要配慮個人情報」と定義され、取得や第三者提供において特に厳格な管理が求められます。
もし、ヘルスケア関連企業や保険会社の従業員が、業務効率化を意図して顧客の診断書や問診データをそのままパブリックな生成AIに入力してしまった場合、これは単なる「社内規定違反」にとどまらず、法的な「情報の目的外利用」や「不適切な第三者提供」に抵触する恐れがあります。日本企業においては、欧米以上にこの法的リスクを重く受け止める必要があります。
「禁止」ではなく「安全な環境」の提供を
しかし、リスクがあるからといってAI利用を全面的に禁止することは、実務的ではありません。いわゆる「シャドーAI（会社が許可していないAIツールを従業員が勝手に利用すること）」を助長し、かえってガバナンスが効かなくなるからです。重要なのは、入力データが学習に利用されない「オプトアウト設定」が適用された環境や、API経由でデータが保護されるエンタープライズ版の契約を組織として整備することです。
また、技術的な対策として、プロンプトに入力される前に個人情報（PII）を自動的に検出し、マスキング（匿名化）するミドルウェアやゲートウェイソリューションの導入も進んでいます。特に金融や医療など、機密性の高い情報を扱う日本企業では、こうした「ガードレール」の構築が必須要件となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「ヘルスケア情報の入力リスク」というテーマから、日本の実務者が学ぶべき点は以下の3点に集約されます。
- データ分類とルールの明確化： 社内のどのデータが「入力不可（要配慮個人情報など）」で、どのデータなら「入力可」なのか。抽象的なガイドラインではなく、具体的な事例を用いたルール策定が必要です。
- セキュアなインフラへの投資： 「無料版で試す」フェーズは終わりつつあります。業務で利用する以上、入力データが学習されないエンタープライズ契約や、Azure OpenAI Serviceのような閉域網に近い環境への投資は、セキュリティコストとして正当化されるべきです。
- 従業員のリテラシー教育： 「AIは便利だが、裏側でデータがどう扱われているか」を理解させる教育が急務です。特に日本では「匿名化すれば大丈夫」という誤解も多いため、再識別リスクを含めた正しい知識の啓蒙が求められます。
AIによる業務変革を進める上で、ブレーキ（ガバナンス）の性能を高めることは、結果としてアクセル（活用）を強く踏むための前提条件となります。リスクを正しく恐れ、適切な技術とルールで対処することが、日本企業のAI活用における競争力となるでしょう。