投稿者 global-ai-media 
生成AIの普及に伴い、医療やヘルスケアに関する相談をChatGPT等に行うユーザーが増加しています。しかし、米国メディア『The Cut』の記事が指摘するように、AIによる回答がかえってユーザーの不安を増幅させるケースも報告されています。本稿では、人々の健康や人生に関わる「機微（センシティブ）領域」でAIを活用する際、日本企業が留意すべきリスクとガバナンス、そして設計思想について解説します。
「もっともらしい回答」が引き起こす新たな不安
米国で話題となっている記事『I Treat Pregnant Moms. I’ve Never Seen So Much Anxiety.』では、妊娠中の女性たちがChatGPTなどの生成AIに医療的なアドバイスを求め、その結果としてかえって不安（Anxiety）を募らせている現状が描かれています。熟練した小児科医や産科医であれば、医学的な事実を伝えるだけでなく、患者の表情や文脈を読み取り、不安を取り除くようなコミュニケーションをとることができます。しかし、AIにはその「文脈理解」と「共感」が欠如しています。
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、確率的に「次に来るもっともらしい言葉」を繋げているに過ぎません。そのため、医学的に正確に見える回答であっても、微妙なニュアンスが欠けていたり、稀なリスクを過度に強調してしまったりすることがあります。これが、ユーザー（患者）に対し、不要なパニックや過剰な心配を引き起こす要因となっています。いわゆる「ドクター・グーグル（検索による自己診断）」の問題が、「ドクターGPT」へと形を変え、より説得力を持って迫ってきているのです。
専門領域におけるハルシネーションと責任分界点
企業がヘルスケアや金融、法務といった専門性が高く、誤りが許されない領域でAIサービスを展開する場合、最大のリスク要因となるのが「ハルシネーション（幻覚）」です。これは、AIが事実に基づかない情報を、自信満々に生成してしまう現象を指します。
例えば、日本の医療現場において、AIが架空の治療法や、日本では未承認の薬剤を推奨した場合、それを信じたユーザーに健康被害が生じる可能性があります。技術的にはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの手法を用い、信頼できる医療ガイドラインやデータベースのみを参照させることでリスクを低減させることは可能です。しかし、それでも「100%の正確性」を保証することは困難です。
また、AIが「診断」に類似する行為を行った場合、日本では医師法（無資格医業の禁止）に抵触するリスクがあります。単なる健康アドバイスと医療行為の境界線は非常にデリケートであり、AIの回答がどちらに属するかをシステム的に制御することは、技術的にも法的にも高度な設計が求められます。
日本企業における「Human-in-the-loop」の重要性
こうした背景から、機微領域におけるAI活用では、AIを「完結したアドバイザー」としてではなく、「人間の専門家を支援するツール」あるいは「一次的な情報整理役」として位置づけることが現実的です。これを「Human-in-the-loop（人間が介在する仕組み）」と呼びます。
例えば、ユーザーからの相談内容をAIが要約し、関連する信頼性の高い文献を提示した上で、最終的なアドバイスは医師や専門家が行うというフローです。あるいは、AIチャットボットを提供する場合は、回答の冒頭に明確な免責事項（ディスクレーマー）を表示し、緊急時や不安が強い場合は必ず専門機関を受診するよう促すUX（ユーザー体験）設計が必須となります。
日本のユーザーは、欧米に比べて品質や正確性に対する要求レベルが高い傾向にあります。「AIだから間違えても仕方がない」という言い訳は、ブランド毀損に直結しかねません。したがって、技術的な精度向上だけでなく、ユーザーの期待値コントロールとリスク発生時のエスカレーションフロー（人間への引き継ぎ）を整備することが、サービス提供者の責任となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業が機微領域でAIを活用する際の要点は以下の通りです。
- 「診断」と「情報提供」の明確な峻別：
日本の法規制（医師法、薬機法など）を遵守するため、AIが断定的な診断や治療方針の決定を行わないよう、プロンプトエンジニアリングや出力フィルタリングで厳格に制御する必要があります。 - 「共感」の限界を知るUX設計：
AIは事実を列挙できても、ユーザーの不安をケアする能力は持ち合わせていません。メンタルヘルスや深刻な悩み相談においては、AIはあくまで「傾聴」や「整理」に徹し、解決策の提示は人間に委ねるハイブリッドな設計が推奨されます。 - 参照データの信頼性担保（RAGの活用）：
LLMが学習したインターネット上の膨大なデータに頼るのではなく、公的機関のガイドラインや自社で監修した正確なドキュメントのみを回答の根拠とするRAGの仕組みを導入し、回答の根拠（ソース）を明示することが信頼獲得の鍵となります。 - 過度な擬人化の回避：
AIに過度な人格を持たせすぎると、ユーザーはAIを「信頼できる人間」と錯覚し、無批判に回答を受け入れてしまうリスクが高まります。あくまでシステムであることを認識させる適度な距離感のデザインが、リスク管理上重要です。