投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTの医療健康分野での活用（ChatGPT Health）について、患者による「スキャン画像の解釈」や「医師への質問準備」といった具体的なユースケースを提示しました。これはAI活用が「医師の業務支援」から「患者のエンパワーメント」へと拡大していることを示しています。本記事では、このグローバルトレンドを解説しつつ、日本の法規制や医療現場のリアリティを踏まえた企業の実務的対応について論じます。
医療AIの焦点は「医師」から「患者」へ
これまで医療分野におけるAI活用といえば、医師の診断支援（画像診断AIによる病変検出など）や、電子カルテの入力補助といった「医療従事者の業務効率化」が主流でした。しかし、今回のOpenAIの動きは、その焦点が「患者（生活者）」に広がりつつあることを明確に示しています。
記事によれば、ChatGPTは患者が自身の医療スキャン画像をアップロードして解釈の補助を得たり、診察時に医師に聞くべき質問をブレインストーミングしたりする用途が想定されています。これは、大規模言語モデル（LLM）がテキストだけでなく画像を理解する「マルチモーダル化」したことで実現した、一種の「患者エンパワーメント」です。
患者自身がAIを使って予備知識を得ることで、限られた診察時間を有効に使えるメリットがある一方で、AIが提示する情報の正確性や、患者が誤った解釈をしてしまうリスクも同時に高まります。
日本の法規制と「診断」の境界線
日本国内で同様のサービスや機能を展開する場合、最も高いハードルとなるのが「医師法」および関連ガイドラインとの整合性です。
日本では医師法第17条により、医師以外が医業（診断・治療）を行うことが禁じられています。AIがスキャン画像を読み取り、「あなたは◯◯病です」と断定的な出力をした場合、それは「診断」とみなされ違法となる可能性が極めて高くなります。厚生労働省のガイドラインでも、AIはあくまで「支援」の位置づけであり、最終判断は医師が行うことが原則とされています。
したがって、日本企業がコンシューマー向けにヘルスケアAIを提供する場合は、出力結果が「診断」ではなく「一般的な医学情報の提供」や「健康管理のアドバイス」に留まるよう、厳密なガードレール（安全策）を設ける必要があります。単なる免責事項（ディスクレーマー）の表示だけでは不十分であり、プロンプトエンジニアリングや出力制御による技術的な制約が求められます。
プライバシーとデータガバナンスの壁
もう一つの重要な論点は、データプライバシーです。医療データや健康診断結果は、個人情報保護法における「要配慮個人情報」に該当します。
グローバルなLLMサービスを利用する場合、ユーザーがアップロードした機微な医療データが、AIモデルの再学習に利用されるか否かは極めて重要な問題です。一般消費者向けの無料版ツールでは、入力データが学習に回される設定になっていることが多く、企業が自社サービスにLLMを組み込む際は、API経由でのデータ利用規約（ゼロリテンションポリシーなど）を徹底的に確認する必要があります。
また、日本の商習慣として、患者は「AIによる自動判定」よりも「医師による対面の説明」に高い信頼を置く傾向があります。AIの回答が医師の見解と異なった場合、現場で無用な混乱を招くリスクもあり、UX（ユーザー体験）設計においては「AIの限界」をユーザーに正しく認識させる工夫が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の動向を踏まえ、ヘルスケア領域でAI活用を検討する日本企業や組織への実務的な示唆を以下に整理します。
- 「診断」ではなく「受診勧奨」や「準備支援」に特化する
AIに病名を特定させるのではなく、「医師に詳しく相談すべきポイントを整理する」「専門用語をわかりやすく解説する」といった、診察の前後を埋めるサポート機能に活路があります。これにより法的なリスクを低減しつつ、患者と医療機関双方の負担を減らすことができます。 - ハルシネーション対策と出典の明示
生成AIはもっともらしい嘘（ハルシネーション）をつく可能性があります。医療分野ではこれが致命的になるため、RAG（検索拡張生成）技術を用い、信頼できる日本の医学ガイドラインや公的機関の情報をソースとして回答を生成する仕組みの構築が必須です。 - 「医師・専門家」を巻き込んだ開発体制
技術者だけで開発を進めず、企画段階から医師や法務専門家を巻き込むことが重要です。「現場で本当に役立つか」「法的にホワイトか」を常に検証しながらアジャイルに開発を進める体制が、成功の鍵となります。