投稿者 global-ai-media 
欧米を中心に、汎用的な大規模言語モデル（LLM）からメンタルヘルスケアなどの「機微な機能」を法的に切り出し、専門特化型アプリケーションへ移行させる議論が浮上しています。この動きは、AIの安全性と責任分界点を明確にするための重要な転換点です。本稿では、このグローバルな潮流を解説しつつ、日本の法規制や商習慣において企業がどのようにリスク管理とプロダクト開発に向き合うべきかを考察します。
「何でもできるAI」から「餅は餅屋」への回帰
生成AI、特にChatGPTのような汎用大規模言語モデル（LLM）は、これまで「あらゆる問いに答える」ことを目指して進化してきました。しかし、ここに来て「特定の専門領域、特に人の生命や精神に関わる機能は、汎用モデルから切り離すべき（Carve Out）」という議論が強まっています。元記事で触れられているメンタルヘルス領域はその最たる例です。
汎用モデルは、ウェブ上の膨大なテキストデータから学習しているため、一般的な会話は得意ですが、医学的に妥当なカウンセリングを行える保証はありません。むしろ、もっともらしい嘘（ハルシネーション）をついたり、不適切な助言を行ったりするリスクが常に潜在しています。そのため、メンタルヘルスのようなセンシティブな領域については、汎用モデルの機能として提供するのではなく、厳格なデータセットで調整され、専門家の監修を受けた「特化型AI（Therapist Apps）」に役割を移譲すべきだという考え方が、法規制の文脈でも議論され始めています。
日本における法的リスク：医師法とAIの境界線
この議論を日本国内に置き換えた場合、最も注意すべきは「医師法」との兼ね合いです。日本では、医師以外の者が診断・治療・投薬などの医行為を行うことは医師法第17条で禁止されています。AIがユーザーの悩みに対して「うつ病の可能性があります」「この薬を飲むべきです」といった具体的な診断や指示を行った場合、開発・提供企業が法的な責任を問われる可能性があります。
グローバルの動向が「汎用AIからの機能切り出し」に向かっている背景には、こうしたリーガルリスクを回避する狙いもあります。日本企業がAIを活用したヘルスケアサービスや社内向けの相談ボットを開発する際も、「AIはあくまで情報提供や壁打ち相手に留め、診断行為は行わせない」という明確な線引き（ガードレール）をシステム的に実装することが不可欠です。
企業内AIにおける「意図せぬカウンセリング」のリスク
メンタルヘルスサービスを開発している企業だけでなく、社内の業務効率化のためにAIチャットボットを導入している一般企業にとっても、この問題は無関係ではありません。例えば、社員が業務用のAIチャットに対して、業務上の悩みやハラスメント、精神的な不調を相談し始めるケースが想定されます。
もし汎用AIが、不適切なアドバイス（例：極端な行動を促す、誤った法的解釈を伝えるなど）をした場合、企業としての安全配慮義務やガバナンスが問われる事態になりかねません。「汎用モデルからメンタルヘルス機能を切り出す」という考え方は、企業内AIにおいても「業務外の深刻な相談には回答せず、しかるべき専門窓口（産業医や人事部）を案内する」という制御を徹底することの重要性を示唆しています。
「信頼」を担保するための特化型AIの可能性
一方で、メンタルヘルスやウェルビーイング領域でのAI活用ニーズ自体は日本でも非常に高いものがあります。ストレスチェック制度の義務化や人的資本経営への関心の高まりを受け、テクノロジーで従業員のメンタルケアをサポートしたいという需要は増え続けています。
ここで重要になるのが、元記事でも言及されている「LLM Therapist Apps（特化型アプリ）」のアプローチです。汎用モデルをそのまま使うのではなく、RAG（検索拡張生成）技術を用いて信頼できる医療ガイドラインのみを参照させたり、日本の商習慣や対人コミュニケーションの機微（空気を読む、断定を避けるなど）を学習させた専用モデルを構築したりすることで、リスクを最小限に抑えつつ価値を提供することが可能です。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルで進む「汎用AIと専門AIの機能分離」の議論を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の3点を意識する必要があります。
- 汎用AIへの過信を捨て、ガードレールを設計する：
社内導入するAIや自社プロダクトにおいて、AIが回答すべき領域と、回答を拒否して人間にエスカレーションすべき領域を明確に定義してください。特に健康・法律・金融に関するトピックは、プロンプトエンジニアリングやフィルタリング技術で厳格に制御する必要があります。 - 「日本版」コンプライアンスの遵守：
海外製のAIモデルは現地の法規制や文化をベースにしていることがあります。日本で展開する場合は、医師法、薬機法、個人情報保護法などの国内法に準拠しているか、法務部門と連携して確認プロセスを組み込むことが必須です。 - 特化型AIによる差別化と信頼構築：
「何でも答えられる」ことよりも、「特定の領域において、正確かつ安全に答えられる」ことの価値が高まっています。メンタルヘルスや教育など、高い倫理観が求められる分野でビジネスを行う場合は、汎用モデルのAPIをただ叩くのではなく、独自データと専門家の知見を組み込んだ「特化型AI」としてのブランディングと実質的な安全性の担保が、競争優位性と社会的信頼につながります。