投稿者 global-ai-media 
OpenAIが医療記録へのアクセスを伴う「ChatGPT Health」の展開を模索しているという報道は、汎用LLMから特定領域（バーティカル）特化型AIへのシフトを象徴しています。本記事では、この動向が示唆するAI活用の未来と、特に日本国内において医療データや機微情報を扱う際に企業が留意すべき法規制・ガバナンスの要点を解説します。
汎用チャットボットから「医療特化型」への必然的進化
生成AIの普及以降、多くのユーザーがChatGPTなどの汎用LLM（大規模言語モデル）に対し、健康相談や医療的な助言を求めてきました。しかし、汎用モデルはインターネット上の広範な情報を学習しているものの、医学的な正確性が保証されているわけではなく、時として「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」を出力するリスクを孕んでいます。
今回報じられたOpenAIによる「ChatGPT Health」の動きは、こうした「不確実なアドバイス」から脱却し、信頼性の高い「医療特化型AI」へと舵を切る重要なステップと捉えられます。これはAI業界全体のトレンドである「ホリゾンタル（汎用）からバーティカル（特化型）へ」の流れに沿ったものであり、金融、法務、そして医療といった専門性が高くミスが許されない領域でのAI実装が、次のフェーズに入ったことを示唆しています。
「医療記録へのアクセス」が意味するものとリスク
特化型AIが真価を発揮するためには、教科書的な知識だけでなく、個々の患者の文脈、すなわち「個人の医療記録（EHR/EMR）」へのアクセスが不可欠となります。記事で言及されている「医療記録へのアクセス」は、AIによる診断支援や個別化医療（プレシジョン・メディシン）の実現には避けて通れない道です。
しかし、これには極めて高いリスクが伴います。機微情報（センシティブデータ）である医療情報を外部のAIベンダーのモデルにどう渡すのか。データの匿名化は十分か、再識別化のリスクはないか、そしてAIが学習に利用するのか推論のみに利用するのか。これらの透明性が確保されなければ、社会的な受容を得ることは困難です。
日本における法的・文化的ハードル
この動向を日本国内に置き換えて考える際、法規制と商習慣の違いを無視することはできません。
まず法規制の観点では、日本の個人情報保護法において医療情報は「要配慮個人情報」に該当し、本人の同意なしでの取得や第三者提供が原則禁止されています。「次世代医療基盤法」などの枠組みにより、匿名加工された医療ビッグデータの活用は進みつつありますが、特定の患者の診断支援のために、AIがリアルタイムで生データにアクセスするハードルは、米国以上に高いと言えます。
また、日本の医療現場やビジネス文化においては「ゼロリスク」を求める傾向が強く、AIによる誤診や不適切なアドバイスに対する責任分界点（誰が責任を負うのか）の議論が、技術導入のスピードを上回るケースが多々あります。医師法第20条（無診察治療等の禁止）との兼ね合いも含め、AIはあくまで「医師の支援ツール」であるという位置づけを、プロダクト設計段階から厳密に定義する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
OpenAIの医療分野へのアプローチは、医療業界のみならず、専門的なデータを保有するすべての日本企業にとって重要な示唆を含んでいます。
1. 自社データの「整備」から「権利整理」へのシフト
多くの企業がデータのデジタル化（DX）を進めていますが、これからは「そのデータをAIに食わせてよいか」という権利関係の整理が急務です。特に機微情報を扱う場合、利用規約やプライバシーポリシーの見直し、顧客からの明確な同意取得（オプトイン）のプロセスをUXに組み込む必要があります。
2. 汎用モデルと特化型モデルの使い分け
すべての業務に汎用的なChatGPTを使うのではなく、社内文書や特定ドメインのデータでファインチューニング（追加学習）したモデルや、RAG（検索拡張生成）技術を用いたシステム構築が、実務レベルでは主流になります。特に正確性が求められる日本市場では、根拠となるドキュメントを提示できるRAGのアプローチが信頼獲得の鍵となります。
3. AIガバナンス体制の構築
「AIを使えるか」だけでなく「AIを安全に統制できるか」が問われます。ハルシネーション対策、データ漏洩対策、バイアス（偏見）の排除など、技術的な対策と運用ルールをセットにした「AIガバナンス」を経営課題として捉える組織が、最終的に市場で生き残ることになるでしょう。