投稿者 global-ai-media 
米国の大学などで、学生がChatGPTをメンタルヘルスの相談相手として利用するケースが増加しています。24時間いつでも利用でき、人間相手のような気兼ねがいらない利便性がある一方で、誤情報の提供や緊急時の対応には重大なリスクも潜んでいます。本稿では、この事例を端緒に、日本企業がヘルスケアや相談業務といったセンシティブな領域で生成AIを活用する際の要諦とリスク管理について解説します。
「AI相談相手」の台頭とユーザー心理
米国フロリダ大学の学生新聞「The Independent Florida Alligator」の記事によると、メンタルヘルスのサポートツールとしてChatGPTを利用する学生が増えているといいます。カウンセラーの予約が取れない、あるいは対人面談に対する心理的ハードルが高い人々にとって、生成AIは「ジャッジ（批判・評価）されない」「いつでも即答してくれる」という点で、心理的安全性の高い対話相手となり得ています。
この現象は日本国内でも無視できません。特に若手社員を中心に、上司や産業医への相談を躊躇し、代わりにAIチャットボットに悩みを打ち明けるケースは容易に想像できます。大規模言語モデル（LLM）は、あたかも共感しているかのような自然な対話生成能力を持っているため、ユーザーがAIに対して擬人化された信頼を寄せてしまう「ELIZA効果」が発生しやすいのです。
専門領域におけるハルシネーションと責任分界点
しかし、企業がプロダクトとしてこのようなサービスを提供する場合、技術的・法的なリスクは極めて高くなります。最大の懸念はハルシネーション（もっともらしい嘘）です。LLMは確率的に次に来る単語を予測しているに過ぎず、医学的な正確性を保証するものではありません。
日本の法規制、特に医師法や薬機法（医薬品医療機器等法）の観点からは、AIによる回答が「診断」や「治療行為」とみなされることは違法となるリスクがあります。また、ユーザーが自殺念慮などの緊急性の高いシグナルを発した際、AIが不適切な励ましを行ったり、適切な専門機関へ誘導できなかったりすれば、深刻な事態を招きかねません。AIの「共感的な振る舞い」は癒やしになる一方で、専門的な介入が必要なタイミングを遅らせる副作用も孕んでいるのです。
ガードレール構築と「Human-in-the-Loop」の重要性
日本企業が相談業務やヘルスケア領域でLLMを活用する場合、単にAPIを繋ぎこむだけでは不十分です。厳格な「ガードレール（AIの出力を制御する仕組み）」の実装が不可欠です。例えば、特定のキーワード（希死念慮や犯罪示唆など）を検知した場合、LLMの生成を中断し、予め用意された定型文で専門窓口（「いのちの電話」や企業の産業医など）へ誘導するルールベースの処理を優先させる設計が求められます。
また、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用い、回答のソースを信頼できる公的機関や社内規定のドキュメントに限定することも、ハルシネーション対策として有効です。しかし、最終的な責任をAIに負わせることはできません。重要な判断局面では必ず人間が介在する「Human-in-the-Loop」の体制を維持し、サービス利用規約において「これは医療行為ではない」という免責事項を明確に提示し、ユーザーの同意を得るUX設計が必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のメンタルヘルスの事例は、あらゆる専門相談業務（人事、法務、顧客対応など）へのAI導入に通じる教訓を含んでいます。日本企業の実務担当者は以下の点を考慮すべきです。
- 「支援」と「代行」の明確な線引き：AIはあくまで情報の整理や一次受け（トリアージ）のツールとして位置づけ、最終的な専門的判断（診断、法的助言など）は人間が行うプロセスを設計すること。
- 日本特有のコンテキスト理解とデータプライバシー：日本の商習慣や「空気を読む」文化において、AIの直球なアドバイスが不快感を与える可能性があります。また、相談内容は要配慮個人情報を含むことが多いため、学習データに利用されないセキュアな環境（Azure OpenAI ServiceやAWS Bedrockのプライベート環境など）の構築が前提となります。
- 健康経営・ウェルビーイングへの応用：リスクはありますが、産業医不足やメンタルヘルス対策は日本企業の喫緊の課題です。過度な期待を煽らず、日々のストレスチェックや雑談相手としての「ライトな活用」から始め、異常検知時に速やかに人間へエスカレーションする仕組みがあれば、従業員エンゲージメント向上に寄与する有力なツールとなり得ます。