投稿者 global-ai-media 
OpenAIが健康・医療関連の質問に特化した機能「ChatGPT Health」の展開を開始したとの報道がありました。この動きは、これまでの「汎用的なチャットボット」から、特定の業界・業務知識に深く根差した「バーティカルAI（特化型AI）」へのシフトを象徴しています。本記事では、この事例を端緒に、高リスク領域でのAI活用におけるリスク管理と、日本の法規制・商習慣を踏まえた実務的アプローチについて解説します。
汎用モデルから「領域特化型」への進化
OpenAIによるヘルスケア領域への特化機能の提供は、生成AIの進化における重要な転換点を示唆しています。これまでの大規模言語モデル（LLM）は、詩の作成からプログラミングまで幅広く対応する「万能型」が中心でしたが、ビジネスの実装フェーズにおいては、特定の専門知識や正確性が求められる「領域特化型（ドメインスペシフィック）」なモデルへの需要が急増しています。
特に医療や金融、法務といった専門性が高く、かつミスが許されない領域（ハイステークス領域）では、汎用モデルの「それらしい回答」だけでは不十分であり、専門用語の正確な理解や、最新のガイドラインに基づいた根拠のある回答が不可欠です。今回の動きは、AIベンダー側も「広さ」から「深さ」へと競争軸を移しつつあることを意味しています。
「ハルシネーション」と責任分界点のリスク管理
ヘルスケア領域でのAI活用において最大の懸念点は、事実に基づかない情報を生成してしまう「ハルシネーション（幻覚）」のリスクです。健康相談において誤ったアドバイスを生成することは、ユーザーの健康被害に直結するだけでなく、サービス提供企業の法的責任やブランド毀損につながります。
実務的な観点では、AIの回答をそのままユーザーに提示するのではなく、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）などの技術を用いて、信頼できる医療機関や公的機関のデータベースのみを回答の根拠とする仕組みの構築が必須となります。また、あくまで「情報提供」であり「診断」ではないことをUI/UX上で明確にし、最終的な判断は専門家やユーザー自身に委ねるという「責任分界点」の設計も、プロダクト開発において極めて重要です。
日本の法規制と商習慣における留意点
日本国内で同様のサービスや社内システムを構築する場合、さらに慎重な検討が必要です。日本では医師法第17条により、医師以外による医業（診断や治療方針の決定など）が禁止されています。したがって、AIがユーザーの症状に対して断定的な病名を告げたり、具体的な薬を処方するような振る舞いをしたりすることは、法律に抵触するリスクがあります。
また、個人情報保護法の観点からも、健康情報は「要配慮個人情報」に該当するため、取得や管理には通常の個人データよりも厳格な同意取得とセキュリティ管理が求められます。日本企業がこの領域に参入する場合、「AIによる診断」ではなく、「一般論としての健康情報の提示」や「受診勧奨（トリアージ）のサポート」という位置づけを厳守し、利用規約や免責事項を法務部門と綿密に詰める必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOpenAIの事例は、ヘルスケア業界に限らず、すべての日本企業に対して以下の3つの実務的示唆を与えています。
1. 「汎用」から「特化」への戦略転換
社内導入やサービス開発において、単にChatGPTを導入するだけでなく、自社の業界用語や社内規定、過去のトラブル事例などを学習・参照させた「自社特化型モデル」の構築を目指すべきです。これにより、業務適合率が飛躍的に向上します。
2. 「Human-in-the-Loop（人間参加型）」のプロセス設計
AIを完全自動化の道具としてではなく、人間の専門家を支援する「コパイロット（副操縦士）」として位置づけることが重要です。特に日本企業特有の「品質へのこだわり」や「説明責任」を果たすためにも、最終確認プロセスに人間を介在させる設計が、現時点での最適解と言えます。
3. ガバナンスとコンプライアンスの先行対応
新しい技術を導入する際、技術検証（PoC）と並行して、法務・知財・セキュリティ部門を巻き込んだリスク評価を行う必要があります。特に規制産業においては、AIのリスクを正しく恐れ、適切なガードレール（安全策）を設けることが、結果として競争優位につながります。