投稿者 global-ai-media 
米国NPRで報じられた「ChatGPTの助言により深刻な病状を発見できた」という事例は、医療におけるAI利用の潮目が変わりつつあることを示しています。患者によるセルフチェックの高度化と、医師による診断支援ツールの普及。この二つの潮流の中で、日本企業は法規制やリスクをどう捉え、ヘルスケアサービスにAIを実装していくべきか解説します。
「ドクター・グーグル」から「AIコンサルテーション」への移行
かつて、体調不良を感じた人々は検索エンジンで症状を検索し、断片的な情報から自己診断を試みる「ドクター・グーグル（Dr. Google）」という現象が一般的でした。しかし、米国NPRが報じた「ChatGPTが患者に即時の出血リスクを警告し、命を救った」という事例は、この行動様式が「対話型AIによるコンサルテーション」へと進化していることを示唆しています。
大規模言語モデル（LLM）は、単なるキーワードマッチングではなく、複数の症状や文脈を統合して推論する能力を持っています。これにより、患者はより具体的かつ緊急度の高いアドバイスを受け取れるようになりました。一方で、医師側もまた、複雑な症例の鑑別診断（複数の可能性から病気を特定すること）の壁打ち相手として、あるいは膨大な医学論文の要約ツールとして生成AIを活用し始めています。
ハルシネーションとプライバシーのリスク
しかし、生成AIを医療分野に適用する上での最大のリスクは、もっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」です。LLMは確率的に次の単語を予測しているに過ぎず、医学的な正しさを保証するものではありません。誤った助言が患者の不安を煽ったり、逆に重篤なサインを見落とさせたりするリスクは依然として高い状態にあります。
また、プライバシーの問題も深刻です。一般公開されているチャットボットに個人の病歴や検査値を入力することは、機微な個人情報の漏洩につながります。企業がサービスとして提供する場合は、学習データへの利用を遮断したセキュアな環境（Enterprise版の利用やAPI経由でのアクセスなど）の構築が必須となります。
日本国内における法規制と「医行為」の壁
日本国内でヘルスケアAIを展開する場合、最も注意すべきは「医師法」および「医薬品医療機器等法（薬機法）」との兼ね合いです。
日本では、医師法第17条により、医師以外の者が「医行為（診断・治療など）」を行うことは禁止されています。したがって、AIが断定的に「あなたは〇〇病です」と診断を下すようなサービスは、無資格診療とみなされるリスクが高く、違法となる可能性があります。
現在、日本国内で実用化が進んでいるAIサービスの多くは、「診断」ではなく「情報提供」や「医師の支援」という立ち位置を明確にしています。例えば、問診前の症状整理（トリアージ支援）や、電子カルテの入力補助、画像診断における「異常の疑いがある箇所の提示」などがこれに該当します。最終的な判断権限は常に医師（人間）にあるという「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」の設計が、コンプライアンス上不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルトレンドと日本の事情を踏まえ、医療・ヘルスケア領域でAI活用を検討する日本企業への示唆をまとめます。
1. 「診断」ではなく「支援・効率化」に焦点を当てる
AIを「医師の代替」として位置づけるのではなく、医師不足や長時間労働が課題となっている日本の医療現場を支える「業務効率化ツール」として位置づけるべきです。カルテ作成の自動化、紹介状の要約、患者向け説明資料の生成など、非診断業務におけるニーズは膨大です。
2. ガバナンスとUXによるリスクコントロール
ユーザー（患者や医師）がAIの回答を過信しないよう、UX（ユーザー体験）設計上の工夫が必要です。「これは診断ではありません」「必ず医師に相談してください」といった免責事項を単に表示するだけでなく、回答の根拠となる情報ソースを明示するRAG（検索拡張生成）技術の導入や、回答の不確実性を伝えるインターフェース設計が求められます。
3. シャドーAI対策と組織的な導入
現場の医師やスタッフが、個人の判断で汎用的な生成AIに患者データを入力してしまう「シャドーAI」のリスクが高まっています。医療機関やヘルスケア企業は、使用を禁止するだけでなく、安全に利用できる認可済みのAI環境を整備し、適切なプロンプトエンジニアリングや倫理ガイドラインの研修を行うことが、結果としてガバナンス強化につながります。