投稿者 global-ai-media 
OpenAIが医療記録のレビュー機能「ChatGPT Health」を展開するというニュースは、生成AIが汎用的なチャットボットから、機密性の高い専門領域へと本格的に足を踏み入れたことを意味します。この動きは、医療分野に限らず、金融や人事など「要配慮個人情報」を扱うすべての日本企業にとって、AI活用の深度とリスク管理を再考する重要な契機となります。
汎用AIから「専門特化型」エージェントへの進化
OpenAIが「ChatGPT Health」として個人の医療記録をレビューする機能に着手したという報道は、大規模言語モデル（LLM）の活用フェーズが新たな段階に入ったことを示唆しています。これまで多くのユーザーにとってChatGPTは、文章作成やコーディング支援、一般的な知識の検索といった「汎用的なアシスタント」でした。しかし、個人の健康診断書や診療記録といった具体的かつ極めて機密性の高いデータを読み込み、それを解釈・要約するという機能は、AIがより深い「垂直統合型（バーティカル）」の領域へ踏み込んだことを意味します。
この動きは、単に医療相談ができるようになったという話にとどまりません。非構造化データである「医師の所見」や「検査数値」を、AIが文脈を理解して構造化し、ユーザーに分かりやすい形で提示する能力が実用レベルに達しつつあるという技術的な自信の表れでもあります。
「要配慮個人情報」をAIに預けるというハードル
今回のニュースで最も注目すべき点は、OpenAI側がデータプライバシーについて「airtight（完璧、隙がない）」であると強調している点です。医療情報は、日本の個人情報保護法においても「要配慮個人情報」に分類され、取得や取り扱いに際して最も厳格な管理が求められるデータです。
日本企業がこのトレンドを自身のビジネスに取り入れようとする際、最大の障壁となるのがこのプライバシー問題です。「クラウド上のLLMに顧客の機密データを送信しても良いのか」という議論は、多くの企業のコンプライアンス部門で今なお続いています。OpenAIのようなプラットフォーマーが医療レベルのセキュリティ基準（米国ではHIPAAなど）への準拠を前面に押し出すことで、今後は「AIを使わないリスク」と「情報漏洩のリスク」の天秤が変化していく可能性があります。しかし、日本では依然としてオンプレミス環境や、学習データとして利用されないことが保証された環境（Azure OpenAI Serviceの利用やVPC内でのSLM運用など）が好まれる傾向にあり、セキュリティアーキテクチャの選定は極めて慎重に行う必要があります。
日本の法規制と「診断」の境界線
医療分野におけるAI活用で、日本特有の難しさとして挙げられるのが医師法（特に第17条）との兼ね合いです。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。
したがって、もし日本国内で同様のサービスやプロダクトを展開する場合、「AIが診断を下す」のではなく、「AIはあくまで医療情報を整理・要約し、医師や患者の意思決定を支援するツールである」という位置づけを徹底する必要があります。ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクがゼロではない現状において、AIの出力結果をユーザーが「確定的な診断」と誤認しないようなUX（ユーザー体験）設計や、免責事項の明示、そして最終的な判断を人間に委ねる「Human-in-the-Loop」の仕組みが不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
OpenAIの医療分野への進出は、ヘルスケア業界のみならず、日本の全産業に対して以下の重要な示唆を与えています。
- 機密データ活用の解像度を上げる：
「社外秘だからAIには渡せない」で思考停止するのではなく、PII（個人を特定できる情報）のマスキング処理や、エンタープライズ版の契約、ローカルLLMの活用など、技術と契約の両面で安全策を講じ、高価値なデータこそAIに分析させる検討を始める時期に来ています。 - 「支援」と「代行」の明確な線引き：
特に規制産業（医療、金融、法律）において、AIは専門家を代替するものではなく、専門家の判断をサポートする「副操縦士」として設計するべきです。日本市場では、過度な自動化よりも、プロフェッショナルの業務効率化やミス防止という文脈の方が受け入れられやすい傾向にあります。 - 説明責任と透明性の確保：
AIがなぜその結論（要約やアドバイス）に至ったのか、参照元データ（この場合は医療記録のどの部分か）を明示できる機能（Grounding）の実装が、信頼獲得の鍵となります。ブラックボックスな回答は、日本の実務現場ではリスクとして忌避されます。
技術の進化は待ってくれませんが、実務への適用には冷静なガバナンスが必要です。今回の事例を他山の石とし、自社の保有する「重いデータ」をどのように価値に変えるか、法規制と技術の両輪で戦略を練ることが求められています。