投稿者 global-ai-media 
汎用的な生成AIを医療・ヘルスケア領域に適用することのリスクについて、海外の専門家から深刻な懸念が示されています。緊急性の高い症例の見落としや、自殺念慮の兆候を検知できないといった事例は、AIの社会実装における「ガードレール」の重要性を浮き彫りにしています。本稿では、この警告を起点に、日本の法規制や医療現場の実情を踏まえ、企業がヘルスケアAIに取り組む際の指針を解説します。
汎用モデルは「医師」ではない：確率論的生成の限界
海外のニュースメディア「Health Tech World」などが報じた通り、ChatGPTのような汎用大規模言語モデル（LLM）が、ユーザーの緊急な医療ニーズを正確に特定できず、時には自殺念慮の兆候さえ見落とす可能性があるという警告がなされています。これは、生成AIの根本的な仕組みである「次に来る単語の確率的予測」と、医療現場で求められる「事実に基づいた生命に関わる判断」との間に、依然として大きな乖離があることを示唆しています。
汎用LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータから学習していますが、それは必ずしも医学的に検証された知識体系とは限りません。特に、文脈の機微を読み取り「今すぐ救急車を呼ぶべきか」を判断するトリアージ（重症度判定）のようなタスクにおいて、汎用モデルをそのまま使用することは、利用者を不必要な危険、最悪の場合は死に至らせるリスクを内包しています。
日本の法規制と「診断」の壁
この問題は、日本国内でヘルスケアAIを開発・導入しようとする企業にとって、極めて重要な示唆を含んでいます。日本では医師法第17条により、医師以外が医業を行うことが禁じられています。AIが特定の個人の症状に基づいて病名を断定したり、具体的な治療方針を指示したりすることは「診断」に該当する可能性が高く、医療機器（プログラム医療機器：SaMD）としての承認を得ていない限り、違法となるリスクがあります。
汎用LLMがもっともらしく回答を生成してしまう現象（ハルシネーション）は、この法的な境界線を不用意に越えてしまう原因となり得ます。たとえば、ユーザーが「胸が痛い」と入力した際、AIが「それは逆流性食道炎です」と断定してしまうと、本来疑うべき心筋梗塞などの重大な疾患が見逃される恐れがあります。日本の商習慣やコンプライアンス意識の高さを考慮すれば、このようなリスクは企業の信頼を根幹から揺るがす事態になりかねません。
リスク低減のための技術的・運用的アプローチ
では、企業はAIの活用を諦めるべきなのでしょうか。答えは否ですが、アプローチを根本から見直す必要があります。単にプロンプト（指示文）だけで制御しようとするのではなく、以下のような多層的な対策が求められます。
まず、RAG（検索拡張生成）の活用です。信頼できる医学ガイドラインや検証済みのデータベースのみを参照元として回答を生成させることで、根拠のない発言を抑制します。次に、意図理解モデルの併用です。LLMに入力する前に、ユーザーの発話に「死にたい」「激しい痛み」といった緊急性の高いワードが含まれていないかを別の特化型モデルで検知し、該当する場合はLLMを通さず、即座に専門相談窓口や救急対応を案内するフロー（ハードコードされたルール）を構築することが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例から、日本企業や組織のリーダーが持ち帰るべき実務的な示唆は以下の3点です。
1. 「汎用」と「専用」の使い分け
ChatGPTのような汎用モデルは、あくまで要約や一般的な健康情報の整理に留めるべきです。診断支援やトリアージに関わる領域では、医療データでファインチューニング（追加学習）され、かつ薬機法等の規制をクリアした専用モデル、あるいは医師の監修を経たシステムを使用する必要があります。
2. 「免責」に依存しない設計思想
利用規約に「医療アドバイスではありません」と書くだけでは、実質的なリスク回避にはなりません。ユーザーインターフェース（UI）レベルで、AIの回答が診断ではないことを明示しつつ、自殺念慮や救急事案に対しては、機械的な対話ではなく、確実に人間（医師やカウンセラー）につなぐ「エスカレーションフロー」を最優先で設計してください。
3. ガバナンス体制の構築
ヘルスケアAIにおいては、エンジニアだけでなく、法務・コンプライアンス部門、そして医療専門家を初期段階からプロジェクトに巻き込むことが不可欠です。精度の検証は、一般的なAI指標だけでなく、医療安全の観点から「偽陰性（病気があるのにないと判断すること）」をいかにゼロに近づけるかという視点で行う必要があります。