投稿者 global-ai-media 
OpenAIがヘルスケア領域に特化した「ChatGPT Health」の展開に際し、入力された健康情報をモデルの学習に利用しない方針を明確にしました。この動きは、医療分野に限らず、金融や人事などの「要配慮個人情報」や機密情報を扱う日本企業にとって、生成AI活用の新たな基準となる可能性があります。
ヘルスケア領域への進出と「データプライバシー」の壁
OpenAIが「ChatGPT Health」という新たな枠組みを展開し、そこで扱われるユーザーの健康情報を将来のモデル学習に使用しないと明言しました。これまで生成AIの導入において、多くの企業や医療機関が懸念していた最大の障壁は「入力データが学習され、意図せず他者への回答として流出するリスク」でした。
特に医療情報は、個人のプライバシーの中でも最も保護されるべき機微なデータです。今回の発表は、汎用的なLLM（大規模言語モデル）ベンダーが、特定のバーティカル（垂直）領域において、性能向上よりも「データの秘匿性」と「コンプライアンス」を優先する姿勢を明確に打ち出した点に大きな意義があります。
日本国内の法規制と「要配慮個人情報」の扱い
日本のビジネス環境において、このニュースはどのように解釈すべきでしょうか。日本の個人情報保護法では、病歴や診療情報などは「要配慮個人情報」として定義され、取得や第三者提供において厳格なルールが課されています。
これまで、日本の医療機関やヘルスケア関連企業がパブリックな生成AIサービスを利用することには、コンプライアンス上の高いハードルがありました。しかし、プラットフォーマー側が「学習利用なし（Zero Data RetentionまたはOpt-out）」をシステムレベルで保証する動きは、国内の「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン（いわゆる3省2ガイドライン）」への対応を検討する上でも、重要な判断材料となります。
もちろん、OpenAIが学習しないと言ったからといって、直ちに日本の法規制をクリアできるわけではありません。しかし、クラウドサービス利用におけるリスクアセスメントの前提条件が変わりつつあることは確かです。
「学習させない」がエンタープライズAIの標準に
この動きはヘルスケアに留まりません。金融機関の取引データ、製造業の技術ノウハウ、人事部門の評価データなど、企業には「外部に出せないが、AIで解析したいデータ」が山積しています。
OpenAIの今回の方針は、エンタープライズ（法人）向けプランでは既に実装されている「データコントロール機能」を、よりセンシティブな特定領域向けにパッケージ化したものと捉えることができます。今後、リーガルテックや金融テックなどの分野でも、同様に「ドメイン特化かつ学習利用なし」を前提としたサービス設計が標準化していくでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動向を踏まえ、日本企業の実務担当者が意識すべきポイントを整理します。
- データの「学習利用」と「推論利用」の峻別
AI活用を検討する際、「入力データがAIの賢くなる材料として使われるのか（学習）」、単に「その場での処理に使われるだけか（推論）」を明確に区別してベンダーを選定する必要があります。特に機微情報を扱うプロジェクトでは、学習利用を技術的・契約的に遮断できるサービスを選ぶことが必須です。 - 社内ガイドラインの再定義
「生成AIへの機密情報入力は一律禁止」という初期の厳格なルールから、一歩進める時期に来ています。「学習利用されない環境（オプトアウト設定済み環境）であれば、特定の機密情報の扱いを許可する」といった、リスクベースのアプローチへ移行することで、業務効率化の幅が広がります。 - 「人の介在（Human in the Loop）」の維持
AIがプライバシーを守る仕様になったとしても、医療診断や金融アドバイスのような重要判断をAI任せにすることには、ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクが残ります。特に日本の商慣習や説明責任の観点からは、AIはあくまで支援ツールであり、最終判断は人間が行うというガバナンス体制を崩さないことが重要です。