投稿者 global-ai-media 
OpenAIが医療記録との連携機能を持つ「ChatGPT Health」を発表しました。生成AIが単なる対話ツールから、個人の機微な健康データ（PHR）を扱うプラットフォームへと進化する中、日本の医療DXや法規制の観点から、企業はこの動向をどう捉え、どのように活用やリスク管理を進めるべきかを解説します。
「検索」から「個別化された医療相談」へのシフト
OpenAIによる「ChatGPT Health」の発表は、生成AIの活用フェーズが新たな段階に入ったことを示しています。これまで一般的だった「一般的な医学知識をAIに尋ねる」という使い方から、ユーザー自身の医療記録（検査結果、投薬履歴、バイタルデータなど）をAIに読み込ませ、「私の健康状態に基づいたアドバイスを受ける」という、極めてパーソナライズされた体験へのシフトです。
この背景には、ウェアラブルデバイスの普及やPHR（Personal Health Record：個人の健康診断結果や服薬履歴等のデータ）のデジタル化が進み、LLM（大規模言語モデル）がそれらを解釈・統合するインターフェースとして機能し始めたという技術的潮流があります。しかし、これをそのまま日本市場に適用しようとする場合、いくつかの高いハードルが存在します。
日本市場における「壁」：法規制とデータ基盤
日本国内で同様のサービスを展開、あるいは企業のヘルスケア事業に生成AIを組み込む場合、最大の論点は「法規制」と「データ基盤」の2点です。
まず、個人情報保護法において、病歴や診療記録は「要配慮個人情報」に該当します。取得や第三者提供には本人の厳格な同意が必要であり、データの保管・処理に際しても高度なセキュリティ基準が求められます。特に、OpenAIのような海外事業者のクラウドサーバーへ機微な医療データをアップロードすることに対しては、企業のコンプライアンス部門や医療機関側の抵抗感は依然として根強いものがあります。
次に、データ基盤の問題です。米国では電子カルテの相互運用性（相互接続性）に関する標準化が進んでいますが、日本国内の医療機関はベンダーごとに仕様が異なる「オンプレミス型」の電子カルテが多く、データがサイロ化（分断）されています。ユーザーが自分の医療データを簡単にAPI経由でAIに連携できる環境は、日本ではまだ一般的とは言えません。
ハルシネーションリスクと責任分界点
実務的な観点では、LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスク管理が極めて重要です。マーケティングコピーの生成ミスとは異なり、医療健康分野での誤情報は、ユーザーの生命や健康被害に直結する恐れがあります。
日本では医師法第17条により、医師以外が診断や治療等の医療行為を行うことが禁じられています。AIが提示する回答が「一般的な健康情報の提供」の範囲を超え、「診断・治療の指示」と受け取られるような振る舞いをすることは、コンプライアンス上の重大なリスクとなります。サービス提供側は、AIの回答に対する免責事項を明記するだけでなく、システム側で回答範囲を厳格に制御するガードレールの実装が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの動きを踏まえ、日本の事業会社や開発者が意識すべきポイントは以下の通りです。
- 「医療行為」と「健康支援」の境界線の明確化：
診断支援ではなく、まずは予防、生活習慣の改善、あるいは医療従事者の事務作業負担軽減（カルテ要約や紹介状作成支援など）といった、法的なグレーゾーンを避けた領域からの導入が現実的です。 - ハイブリッドなデータガバナンス：
機微な個人情報は国内の閉域網やプライベートクラウドで管理し、個人を特定しない形に加工した上でLLMに推論させるなど、セキュリティと利便性を両立させるアーキテクチャ（RAG等の活用）の設計が求められます。 - PHR連携を見据えたエコシステム作り：
政府主導の「医療DX」により、今後は日本でもマイナポータル等を介したデータ連携が進むと予想されます。自社プロダクトが将来的に標準規格（HL7 FHIRなど）に対応できるよう、データ構造の柔軟性を確保しておくことが重要です。 - Human-in-the-loopの徹底：
AIの出力をそのままエンドユーザーに届けるのではなく、必ず専門家（医師や薬剤師）の監修が入るフロー、あるいはユーザー自身に最終判断を促すUI/UXの設計を徹底し、過度な依存を防ぐ仕組みが必要です。