投稿者 global-ai-media 
OpenAIが医療記録と連携し、個人の健康相談に応じる「ChatGPT Health」のような専用体験の提供を模索しています。これは汎用LLMが個人の機微情報（センシティブデータ）と深く結合し、より個別化された価値を提供する流れを象徴しています。本稿では、このグローバルな動向を起点に、日本企業がヘルスケアや機密データをAIに連携させる際に直面する「法規制」「技術的信頼性」「UX設計」の課題と、その解決策を解説します。
汎用チャットボットから「文脈を持つパートナー」への進化
OpenAIが展開を始めた「ChatGPT Health」のような動きは、生成AIのトレンドが「汎用的な知識検索」から「個別の文脈（コンテキスト）に基づいた課題解決」へとシフトしていることを明確に示しています。従来、ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）は、インターネット上の一般的な医療知識を回答することはできても、ユーザー個人の「直近の血液検査の結果」や「既往歴」を踏まえたアドバイスは不可能でした。
今回報じられているような、ユーザーの医療記録（EHR/PHR）とAIを接続するアプローチは、技術的にはRAG（検索拡張生成）やFunction Calling（機能呼び出し）の高度な応用と言えます。これにより、AIは単なる検索エンジン代わりではなく、個人のデータを理解した「健康パートナー」として振る舞うことが可能になります。
しかし、この進化は同時に、企業に対して極めて高いレベルのデータガバナンスとリスク管理を要求することになります。
「要配慮個人情報」を扱う際のリスクとセキュリティ
日本国内において、ヘルスケアデータを扱う企業がまず直面するのが、個人情報保護法における「要配慮個人情報」の取り扱いです。病歴、身体障害、健康診断の結果などは、通常の個人情報よりも厳格な管理が求められます。
AIモデルにこれらのデータを入力する場合、以下の点が実務上の懸念点となります。
- データの学習利用：ユーザーの機微情報が、AIモデルの再学習（トレーニング）に使われないことを技術的・契約的に保証できるか。
- アクセス制御：RAG構成において、本来アクセス権限のないデータ（他人のカルテなど）をAIが誤って参照・回答しないためのガードレールが構築されているか。
- ハルシネーション（もっともらしい嘘）：医療分野において、数値や診断名の捏造は許されません。生成AI特有のハルシネーションリスクをどこまで低減できるかが、実用化の鍵となります。
日本の法規制と「医療行為」の境界線
日本市場特有のハードルとして、医師法第17条に基づく「医療行為」の定義があります。日本では、医師以外の者が診断や治療方針の決定を行うことは禁止されています。
AIが「あなたの症状は〇〇病の可能性が高いです」と断定したり、具体的な投薬指示を出したりすることは、無資格診療（いわゆる「デジタル赤ひげ」問題）に抵触するリスクがあります。そのため、日本国内で同様のサービスや社内システムを開発する場合、AIの役割はあくまで「情報の整理」や「一般論の提示」、「医師の判断支援」に留める必要があります。
例えば、AIは「診断」をするのではなく、「ユーザーの健康診断データを読み解き、生活習慣改善の一般的なアドバイスを行う」あるいは「受診すべき診療科を提案する（トリアージ支援）」といった、ウェルネス（健康増進）領域での活用が現実的な着地点となります。
日本企業のAI活用への示唆
OpenAIのヘルスケア領域への進出は、医療業界のみならず、顧客データ活用を目指す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. 自社データとLLMのセキュアな統合（RAGの高度化）
汎用モデルの性能競争はプラットフォーマーに任せ、事業会社は「自社が持つ独自データ（顧客ログ、マニュアル、専門知識）」をいかに安全にLLMに渡すかに注力すべきです。特に機微情報を扱う場合は、Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどの、データが学習に利用されないプライベート環境での構築が必須となります。
2. 「Human-in-the-loop」の設計
医療や金融など、ミスが許されない領域（High-Stakes領域）では、AIが完結するのではなく、最終的に人間（医師や専門家）が確認・判断するプロセス（Human-in-the-loop）をワークフローに組み込むことが重要です。AIは「下書き作成」や「要約」に徹し、責任は人間が負う構造にすることで、リスクを管理しながら効率化を図れます。
3. ユーザーへの透明性と期待値コントロール
プロダクト担当者は、UI/UXを通じて「AIができること・できないこと」を明確に伝える必要があります。「これは医療診断ではありません」という免責事項（ディスクレーマー）を目立つ場所に配置するだけでなく、AIの回答根拠（参照元データ）を明示する機能を実装し、ユーザー自身が情報の正確性を検証できる仕組みを提供することが、信頼獲得への近道です。