投稿者 global-ai-media 
豪ABC Newsによる「安全な」メンタルヘルスチャットボットの検証記事は、特化型AIと汎用LLM（ChatGPTなど）の挙動の違いを浮き彫りにしました。センシティブな領域でのAI活用は、日本企業にとっても大きなチャンスである一方、医師法などの規制や信頼性の毀損リスクと隣り合わせです。本記事では、海外の事例を起点に、日本国内でAIサービスを展開する際に考慮すべきリスク管理とガバナンスについて解説します。
「安全」を謳うAIと汎用LLMの挙動の違い
生成AIのブーム以降、特定の領域に特化した「バーティカルAI」が登場しています。特にメンタルヘルスは、世界的なセラピスト不足を補う手段として注目されていますが、ABC Newsの記事で取り上げられた事例は、実務家にとって興味深い示唆を含んでいます。
記事の検証によれば、メンタルヘルス特化を謳うチャットボット「MIA」と、汎用的な「ChatGPT」に同じ「不安を感じている」というプロンプトを与えた際、両者のアプローチは大きく異なりました。ChatGPTが比較的すぐに問題解決のアドバイス（ソリューション）を提示しがちだったのに対し、特化型AIはより深くユーザーの状況をヒアリング（深掘り）しようとしました。一見、後者の方が専門的に見えますが、AIが過度にユーザーの心理に踏み込むことは、かえって誤った誘導や、ユーザーの精神状態を悪化させるリスクも孕んでいます。「安全」とラベル付けされたAIであっても、その対話品質を完全に制御することは、現在の技術レベルでは依然として困難な課題です。
日本国内における「医師法」と「責任分界点」
日本企業がこの種のAIサービス、あるいは社内の従業員向け相談ボットなどを開発・導入する場合、最初に直面するのが法的ハードルです。特に日本では「医師法」の規制が厳格であり、AIが具体的な病名を特定したり、治療方針を断定したりする行為は「無資格者による医業」とみなされるリスクがあります。
米国のサービスでは「コーチング」や「カウンセリング」の文脈で比較的踏み込んだ対話が行われることがありますが、日本国内で同様のUX（ユーザー体験）を設計するのは危険です。実務的には、AIの回答に「これは医療診断ではありません」という免責（ディスクレーマー）を常時表示させるだけでなく、システムプロンプト（AIへの基本命令）レベルで「診断行為を行わない」「医療機関への受診を促すトリアージに徹する」といった厳格な制約（ガードレール）を設ける必要があります。
技術的なガードレールとその限界
AIの安全性担保には、技術的なアプローチが不可欠です。現在、NeMo GuardrailsやLlama Guardなどのツールを用いて、LLM（大規模言語モデル）の入出力を制御する手法が一般的になりつつあります。しかし、メンタルヘルスやハラスメント相談のような「文脈依存度が高い」領域では、キーワードフィルタリングのような単純なルールベースの制御だけでは不十分です。
例えば、「死にたい」という直接的な表現は防げても、「遠くへ行きたい」「消えてしまいたい」といった婉曲的な表現に対して、AIが不適切な励まし（例：「頑張って遠くへ行きましょう」など）をしてしまうリスクは完全には排除できません。これを「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」の一種として捉え、RAG（検索拡張生成）を用いて信頼できる公的機関のQ&Aのみを参照させるなど、生成の自由度を極端に下げる設計が、現時点での日本企業における現実解となることが多いでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
以上の海外動向と国内事情を踏まえ、日本企業がAIを活用する際の重要ポイントを整理します。
- 「特化型＝安全」ではないという認識：特定のドメインに特化したモデルであっても、ブラックボックス的な挙動は残ります。外部ベンダーの「安全です」という言葉を鵜呑みにせず、自社の基準でレッドチーミング（攻撃的テスト）を行い、エッジケースでの挙動を確認する必要があります。
- 法的・倫理的境界線の明確化：特にヘルスケア、金融、法律相談などの領域では、AIが「アドバイス」をするのか「情報提供」に留めるのか、その境界線を曖昧にしないことが重要です。UXを多少犠牲にしてでも、コンプライアンスを優先する設計が求められます。
- Human-in-the-Loop（人間による介入）の維持：AI完結型のサービスを目指すのではなく、リスクが高いと判断された会話は即座に有人窓口へエスカレーションする仕組みを組み込むべきです。AIはあくまで「一次受け（トリアージ）」や「壁打ち相手」として位置づけるのが、現時点での安全な着地点です。
- 期待値コントロールと透明性：ユーザー（または従業員）に対し、AIの能力の限界と、誤った情報を出力する可能性を正直に伝えることが、事故が起きた際のブランド毀損を最小限に抑えます。