投稿者 global-ai-media 
米国ではがん患者が医学的アドバイスを求めてChatGPTを利用する事例が増えており、専門家がその利用法について警鐘と助言を行っています。この潮流は、ヘルスケア領域におけるAI活用の可能性と、誤情報や幻覚（ハルシネーション）が招く重大なリスクを浮き彫りにしています。本記事では、このグローバルな動向を起点に、日本の法規制や医療現場の実情を踏まえた上で、企業が「人の生命や健康に関わるAI」をどう設計・運用すべきかを解説します。
「Dr. Google」から「Dr. ChatGPT」への変化とリスク
かつて患者が自身の症状を検索エンジンで調べる行為は「Dr. Google」と呼ばれましたが、現在それは対話型AIによる「Dr. ChatGPT」へと移行しつつあります。元記事が指摘するように、がん患者のような深刻な病状を抱える人々が、複雑な医学用語の解説や治療法のセカンドオピニオン的な情報をAIに求めるケースが増えています。
大規模言語モデル（LLM）は、難解な医療情報を平易な言葉に翻訳したり、膨大な文献から一般的な知見を要約したりすることには長けています。しかし、ここには致命的なリスクも潜んでいます。LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。標準治療として存在しない薬剤を推奨したり、誤った予後予測を提示したりする可能性はゼロではありません。医療というミスが許されない領域において、確率論で言葉を紡ぐ生成AIをどのように位置づけるかは、技術的な課題であると同時に、倫理的・法的な重要課題です。
日本の法規制と「診断」の壁
日本国内でヘルスケアAIサービスを開発・導入する際、最も意識しなければならないのが「医師法」と「薬機法（医薬品医療機器等法）」です。特に医師法第17条により、医業（診断・治療など）は医師のみに許された行為と定められています。
したがって、AIがユーザーの個別の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機能を持たせることは、原則として違法となるリスクが高いと言えます。日本のスタートアップや企業がこの領域に参入する場合、AIの役割はあくまで「一般的な医学情報の提供」や「受診勧奨（トリアージ支援）」、あるいは「医師の業務支援」に留める必要があります。
例えば、Ubieなどの症状検索エンジンが成功しているのは、AIが診断を下すのではなく、「適切な診療科への案内」や「問診の事前聴取」に徹し、最終的な判断を医師やユーザー自身に委ねる設計を徹底しているためです。この「境界線」の設計こそが、日本におけるヘルスケアAIの生命線となります。
医療現場におけるAIの現実的な勝ち筋
では、日本企業はどのようにAIを活用すべきでしょうか。患者への直接的なアドバイス（B2C）はリスク管理が極めて難しい一方で、医療従事者支援（B2B）には大きなチャンスがあります。
日本の医療現場は、少子高齢化による患者増と医療従事者の過重労働という構造的な課題を抱えています。ここで生成AIが発揮できる価値は「情報の整理と要約」です。例えば、電子カルテの記載補助、紹介状の自動下書き作成、あるいは患者向け説明資料の平易化などは、ハルシネーションのリスクを人間（医師）のチェックで低減しつつ、業務効率を劇的に改善できる領域です。
また、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を用い、信頼できる医学ガイドラインや論文のみを参照元として回答を生成する仕組みを構築することで、汎用LLMの不確実性を抑制するアプローチも実務では必須となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本の企業・組織が得るべき示唆は以下の3点に集約されます。
1. 「診断」と「情報提供」の厳格な区分け
ヘルスケア関連のプロダクトを開発する場合、AIが個別の診断を行っていると誤認されないUI/UX設計が必須です。「これは診断ではありません」という免責文言だけでなく、ユーザーの入力に対して断定的な回答を避けるガードレール（安全策）をシステムレベルで組み込む必要があります。
2. Human-in-the-Loop（人間による介入）の前提化
人命や健康に関わる領域では、AIによる完全自動化は時期尚早です。最終的な確認者は必ず「人間（医師や専門家）」であるというワークフローを構築してください。AIはあくまで判断材料を提供する「副操縦士」であるという位置づけが、法的リスクと社会的信用の両面で安全です。
3. 参照データの信頼性担保（RAGの活用）
ChatGPTのような汎用モデルの知識に頼り切るのではなく、自社で保有する信頼性の高いデータベースや、公的機関のガイドラインを参照して回答させるRAGの仕組みを取り入れるべきです。これにより、回答の根拠を明示（グラウンディング）できるようになり、ユーザーや導入企業からの信頼獲得につながります。