投稿者 global-ai-media 
ChatGPTの週間アクティブユーザーは2億3000万人に達し、その多くが自身の健康状態や検査結果の解釈についてAIに相談しています。グローバルで加速する「ポケットドクター」化の潮流に対し、日本の法規制や商習慣の中で企業はどのようにこの技術を活用し、リスクを管理すべきかを解説します。
「検索」から「相談」へ：一般消費者の行動変容
かつて身体の不調を感じた際、人々は検索エンジンにキーワードを打ち込み、Webサイトを閲覧していました。しかし現在、その行動は「AIへの相談」へと急速にシフトしています。ChatGPTのような生成AIに対し、「背中が痛いのはなぜ？」「血液検査のこの数値は正常？」といった具体的な問いを投げかけ、即座に回答を得る体験が日常化しつつあります。
この背景には、医療機関の予約の煩わしさやコスト、そして「今すぐ安心したい」という心理があります。生成AIは24時間365日、専門用語を平易な言葉で解説してくれるため、患者のリテラシー向上や不安解消に寄与する側面は間違いなく存在します。しかし、これは同時に「医療情報の正確性」と「プライバシー」という巨大なリスクを孕んでいます。
利便性の裏にある「ハルシネーション」とプライバシーリスク
企業がヘルスケア領域でLLM（大規模言語モデル）を活用する際、最大の懸念事項となるのが「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」です。AIは確率的に言葉を繋いでいるに過ぎず、医学的な正しさを保証しません。誤ったアドバイスが健康被害につながった場合、サービス提供者の責任問題に発展する可能性があります。
また、プライバシーの観点も重要です。ユーザーが自身の血液検査結果や詳細な症状をクラウド上のAIに入力することは、極めて機微な個人情報を企業のサーバーに送信することを意味します。グローバルではこの点に対する懸念が高まっており、プラットフォーマー側も学習データへの利用をオプトアウトする設定などを設けていますが、ユーザー側のリテラシーに依存しているのが現状です。
日本国内のハードル：医師法と「診断」の壁
日本企業がこのトレンドを取り入れる際、避けて通れないのが「医師法」の存在です。日本では、医師以外が診断や治療を行うことは医師法第17条で禁じられています。AIが「あなたは〇〇病の可能性があります」と断定することは、「診断」とみなされるリスクが高く、違法となる可能性があります。
そのため、国内のヘルスケアAIサービスは、あくまで「一般論としての情報提供」や「受診勧奨（トリアージ）」、あるいは「生活習慣のアドバイス」という位置付けに留める必要があります。「診療」と「健康相談」の境界線を明確に引く設計が、プロダクト開発における最重要のコンプライアンス要件となります。
「要配慮個人情報」としてのデータガバナンス
日本の個人情報保護法において、病歴や診療記録などは「要配慮個人情報」に該当し、取得には本人の同意が必須であるほか、厳格な管理が求められます。特に海外製のLLM APIを利用する場合、データが国境を越える可能性があるため、越境データ移転に関する説明と同意取得も必要になるケースがあります。
企業内で従業員の健康管理にAIを導入する場合や、コンシューマー向けアプリを開発する場合、単に「便利なチャットボット」を入れるだけでなく、入力されたデータが学習に使われない環境（エンタープライズ版の契約やローカルLLMの活用など）を整備することが、信頼獲得の前提条件となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルの潮流と日本の特殊性を踏まえ、企業が取るべきアクションは以下の3点に集約されます。
1. 「診断」ではなく「支援」へのフォーカス
AIを医師の代替（Doctor）としてではなく、医療従事者の支援や、患者が医師にかかる前の情報の整理役（Assistant）として位置づけるべきです。例えば、問診票の自動生成や、難解な検査結果の「翻訳」などは、法的なリスクを抑えつつ高いユーザー価値を提供できる領域です。
2. 透明性とガードレールの設計
「AIは誤る可能性がある」「これは診断ではない」という免責事項（ディスクレーマー）をUI上で明確に示すだけでなく、システム側で医学的な助言を断定的に行わないようプロンプトエンジニアリングやガードレール（出力制御）を実装することが不可欠です。
3. センシティブデータの隔離と保護
ヘルスケアデータを扱う場合、汎用的なパブリッククラウドのAIに直接データを流すのではなく、匿名化処理を挟むか、セキュアな環境下で動作する専用モデルの利用を検討してください。セキュリティとプライバシーへの投資は、ヘルスケア事業においてコストではなくブランドを守るための資産となります。