投稿者 global-ai-media 
OpenAIが医療情報に特化した「ChatGPT Health」の立ち上げを計画していることが報じられました。この動きは、汎用的なLLMから特定領域（バーティカル）への深化を象徴するものであり、同時に「AIに機微な個人情報を預けられるか」という信頼性の問いを突きつけています。日本の法規制や商習慣の観点から、この動向が持つ意味と企業が取るべきスタンスを解説します。
汎用モデルから「バーティカルAI」への転換点
OpenAIによる「ChatGPT Health」の展開は、これまでの「何でも答えられるチャットボット」から、特定の専門領域に特化した「バーティカルAI」への戦略的シフトを明確に示すものです。医療分野は、金融や法律と並び、誤情報の許容度が極めて低い「ハイリスク・ハイリターン」な領域です。
これまで企業が生成AIを導入する際、汎用モデル（General Purpose Models）を自社データでファインチューニングしたり、RAG（検索拡張生成）で補強したりするのが一般的でした。しかし、プラットフォーマー側が特定の業界特化型モデルやポータルを提供し始めることで、エコシステムの構造が変わる可能性があります。日本企業としては、自社でゼロから構築する領域と、プラットフォーマーの提供機能を活用する領域の「見極め」が、今後のIT投資における重要な論点となるでしょう。
「信頼」とデータガバナンス：日本における高いハードル
今回のニュースで特筆すべきは、「医療情報を企業（OpenAI）に預ける意思がある人々」を対象としている点です。これは、AIの能力以上に「データプライバシーと信頼」が最大の障壁であることを示唆しています。
日本において、個人の医療・健康情報は個人情報保護法における「要配慮個人情報」に該当し、極めて厳格な取り扱いが求められます。また、クラウドサービス上で医療情報を扱う場合、厚生労働省・総務省・経済産業省による「3省2ガイドライン」への準拠が事実上の必須要件となります。海外ベンダーのクラウドサービスに機微な情報を預けることに対する心理的・実務的な抵抗感は、欧米以上に強いのが日本の現状です。
企業がこうしたサービスを活用する場合、あるいは類似の社内サービスを開発する場合、データの保管場所（データレジデンシー）や学習への利用拒否（オプトアウト）設定はもちろんのこと、万が一の情報漏洩時の責任分界点を明確にする必要があります。
医師法第17条と「診断」の境界線
日本の商習慣と法規制を考える上で、絶対に避けて通れないのが「医師法第17条」です。日本では、医師以外の者が医業（診断や治療方針の決定など）を行うことは禁止されています。
AIがどれほど高度化しても、現状の法解釈では、AIはあくまで「医師の判断を支援するツール」または「一般的な健康情報の提供」に留める必要があります。例えば、AIが「あなたは〇〇という病気の可能性が高いです」と断定的な出力を行うことは、無資格診療のリスクを孕みます。
日本企業がヘルスケア領域でAIを活用する場合、プロダクトのUI/UXにおいて「診断ではない」ことを明示する免責事項（ディスクレーマー）の設置や、回答を「一般論」や「受診勧奨」に留めるよう制御するガードレールの設計が、技術開発と同等以上に重要になります。
日本企業のAI活用への示唆
OpenAIのヘルスケア進出は、今後のAI活用における重要な指針を日本企業に与えています。
1. ドメイン特化の加速に備える
今後、人事・法務・製造など、各領域に特化したAIポータルが増加すると予想されます。すべてを自前主義で開発するのではなく、特化型ツールのAPI連携を前提としたシステム構成（コンポーザブルなアーキテクチャ）への移行を検討すべきです。
2. 「Human-in-the-Loop」の徹底
医療と同様、企業の意思決定や顧客対応においても、AIはあくまで「案」を出す存在と定義し、最終的な判断や責任は人間が負うプロセス（Human-in-the-Loop）を業務フローに組み込むことが、日本の品質基準とコンプライアンスを守る鍵となります。
3. 従業員の健康管理（健康経営）への応用
医療現場だけでなく、一般企業における「健康経営」の文脈でもAIの活用余地があります。ただし、従業員の健康データを扱う際は、人事評価への悪用を防ぐなどの社内ガバナンスと、従業員からの「信頼（トラスト）」獲得が、技術導入の大前提となることを忘れてはなりません。