投稿者 global-ai-media 
OpenAIがヘルスケアプラットフォーム「b.well」と提携し、「ChatGPT Health」を通じて個人の医療記録に基づいた健康管理サポートを開始するというニュースは、生成AIの活用領域が「汎用」から「専門特化（バーティカル）」へと深化していることを象徴しています。本稿では、この動きを単なる新機能の発表としてではなく、要配慮個人情報（機密性の高い個人情報）を扱うAIシステムの先行事例として捉え、日本企業が直面する法的・倫理的課題と実務的な対応策について解説します。
汎用LLMから「個人の文脈」を理解するパートナーへ
OpenAIがb.well Connected Healthとの提携により立ち上げた「ChatGPT Health」は、ユーザーが自身の医療記録や保険データ、ウェアラブルデバイスのデータなどをアップロードし、それに基づいてChatGPTが健康管理のアドバイスや複雑な医療情報の解説を行うサービスです。
これまでChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、インターネット上の一般的な知識を返すことに長けていましたが、個人の具体的なコンテキスト（文脈）に踏み込むには、プライバシー保護とデータ連携の壁がありました。今回の動きは、LLMがユーザー個別の「PHR（Personal Health Record：個人の健康・医療・介護に関する記録）」を読み込み、高度にパーソナライズされた対話を行うフェーズに入ったことを意味します。これはヘルスケアに限らず、金融や人事など、機密性の高い個人データを扱うあらゆる業界にとって注視すべき事例です。
「要配慮個人情報」を扱うリスクと責任
医療情報は、AI活用において最もセンシティブな領域の一つです。ここには大きく分けて2つのリスクが存在します。
一つは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」による誤情報の提示です。一般的な文章作成であれば許容される小さなミスも、健康や生命に関わる領域では致命的になり得ます。LLMは確率的に次の言葉を予測する仕組みであり、医学的な正しさを本質的に保証するものではありません。「診断」ではなくあくまで「ナビゲーション」や「情報の整理」に留めるという線引きが、プロダクト設計上の生命線となります。
もう一つはデータプライバシーとセキュリティです。ユーザーがアップロードした病歴や処方薬の情報が、モデルの再学習に使われるのか、あるいは外部に漏洩しないかという懸念です。米国ではHIPAA（医療保険の携行性と責任に関する法律）への準拠が求められますが、この厳格な基準をクリアしつつ、AIの利便性を提供する基盤（今回の場合はb.wellのプラットフォーム）の重要性が浮き彫りになっています。
日本市場における「壁」：法規制とデータのサイロ化
このモデルをそのまま日本市場に適用しようとした場合、いくつかの高いハードルが存在します。
まず、法規制の壁です。日本の個人情報保護法において、病歴や診療記録は「要配慮個人情報」に分類され、取得や第三者提供には原則として本人の同意が必須となります。また、いわゆる「3省2ガイドライン」（厚生労働省、総務省、経済産業省による医療情報システムに関するガイドライン）への準拠も求められ、クラウドサービス上で医療情報を扱う際のセキュリティ要件は極めて厳格です。
次に、データのサイロ化（分断）です。米国の医療データは相互運用性の標準化（FHIRなど）が進みつつありますが、日本国内の電子カルテシステムは依然としてベンダーごとの独自規格が多く、患者自身が自分のデータをデジタルで一元管理し、APIを通じてAIサービスに渡すという環境はまだ発展途上です。技術的には可能でも、実社会の実装としてはインフラ整備が追いついていないのが現状です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動きは、日本企業にとって「機密情報を扱うAIサービス」を設計する上で重要なケーススタディとなります。実務的な示唆は以下の通りです。
1. ガバナンスとUXのバランス設計
要配慮個人情報を扱う場合、リスク回避のために利用規約で厳重に縛るだけでなく、UI/UX上で「AIができること・できないこと」を明示する必要があります。特に医療や金融などの領域では、AIのアウトプットを「最終決定」と誤認させないためのワーディングや、専門家（医師やファイナンシャルプランナーなど）への導線を確保する「Human-in-the-loop（人が介在する仕組み）」の構築が不可欠です。
2. 独自データの価値向上と標準化
汎用LLMはコモディティ化していますが、今回のように「特定の個人データ」と組み合わせることで独自の価値が生まれます。日本企業がAIで差別化を図るには、社内や業界内に散在する非構造化データ（紙の書類やバラバラのフォーマットのデータ）を、LLMが解釈可能な形式に整備・統合する「データエンジニアリング」への投資が、モデルの選定以上に重要になります。
3. 「診断」ではなく「支援」からのアプローチ
日本の医師法（第17条）など、独占業務に関わる法規制を遵守するためには、AIの役割を「業務の代替」ではなく「支援・効率化」や「患者（ユーザー）のリテラシー向上」に定義することが現実的な解となります。例えば、難解な検査結果をわかりやすく翻訳する、問診票の入力をサポートするなど、周辺業務から信頼を積み重ねるアプローチが推奨されます。