投稿者 global-ai-media 
生成AIの進化により、医療分野での活用が急速に進んでいますが、同時に「AIのバイアス」や「診断の正確性」という重大な課題も浮き彫りになっています。グローバルの最新動向とリスク評価の視点を踏まえつつ、日本の厳格な法規制や医療現場の実情において、企業や組織がどのようにAIと向き合い、実装を進めるべきかを解説します。
医療現場における生成AIの浸透と期待
ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）の登場以降、医療・ヘルスケア分野におけるAI活用は、単なる研究対象から実用フェーズへと急速に移行しつつあります。海外では、患者の問診対応、医学論文の要約、さらには診断推論のサポートに至るまで、医師の業務負荷を軽減するツールとしての導入が進んでいます。
日本国内においても、「医師の働き方改革」に伴う労働時間規制や、慢性的な医療人材不足を背景に、AIによる業務効率化への期待はかつてないほど高まっています。電子カルテの入力補助や、問診票からの情報構造化といった「ノンクリニカル（非医療行為）」領域での活用は、すでに多くの医療機関やヘルステック企業で実装が始まっています。
「学習データの偏り」が招くバイアスのリスク
一方で、元記事でも指摘されている通り、医療AIにおける最大のリスクの一つが「バイアス（偏見・偏り）」の問題です。現在の主要なLLMの多くは、欧米のデータセットを中心に学習されています。人種、性別、社会経済的地位、そして医療保険制度の違いが、AIの回答に予期せぬ偏りをもたらす可能性があります。
日本企業にとって、これは対岸の火事ではありません。欧米人の生理学的データや商習慣に基づいて学習されたモデルを、そのまま日本人の診療支援や健康相談に適用することは、誤った判断を誘導するリスクを孕んでいます。例えば、特定の疾患の発症率は人種によって大きく異なるため、グローバルモデルが提示するリスク評価が、必ずしも日本の患者に当てはまるとは限らないのです。
幻覚（ハルシネーション）と責任の所在
生成AI特有の「もっともらしい嘘をつく」現象、いわゆるハルシネーション（Hallucination）も、人命に関わる医療分野では致命的な欠陥となり得ます。どれほどAIが進化しても、現時点では「情報の正確性」を100%保証することはできません。
日本の法規制、特に医師法第17条（医師のみが医業をなすことができる）の観点からも、AIはあくまで「支援ツール」という位置づけです。最終的な診断や治療方針の決定権は医師にあります。しかし、AIの推奨を医師が過信してしまう「オートメーション・バイアス」への懸念もあり、プロダクト開発側には、AIの確信度を可視化したり、参照元（エビデンス）を明示したりするUI/UXの設計が強く求められます。
日本企業のAI活用への示唆
以上のグローバルな議論と国内の現状を踏まえ、医療・ヘルスケア領域でAI活用を目指す日本企業や組織への示唆を整理します。
1. 日本独自のデータセットによるチューニング
グローバルな基盤モデルをそのまま利用するのではなく、日本の医療ガイドライン、日本語の医学用語、そして日本人の体質や生活習慣に即したデータセットを用いたファインチューニング（追加学習）やRAG（検索拡張生成）の構築が必須です。これが競争優位性であると同時に、安全性担保の基盤となります。
2. 「SaMD」と「非医療機器」の境界線を見極める
AIプロダクトを開発・導入する際、それが薬機法上の「プログラム医療機器（SaMD）」に該当するのか、それとも「ヘルスケアアプリ（非医療機器）」の範疇に留めるのかを戦略的に決定する必要があります。診断を直接行うのではなく、事務作業の効率化や、患者への一般的な情報提供にフォーカスすることで、法的なリスクを抑えつつ現場の課題解決に貢献するアプローチも有効です。
3. ガバナンスと「Human-in-the-Loop」の徹底
AIの出力結果をそのままユーザー（医師や患者）に届けるのではなく、必ず専門家による確認プロセスを挟む、あるいはAIの限界を明確に免責事項として提示するなどのガバナンス体制が不可欠です。「人間がループの中にいる（Human-in-the-Loop）」設計思想は、日本の高い品質基準を満たし、社会的な信頼を獲得するための前提条件となります。