OpenAIは2026年1月7日、対話型AI「ChatGPT」において、健康とウェルネス管理に特化した新機能「ChatGPT ヘルスケア」を発表しました。
ChatGPT内に設けられる専用のスペースとして提供され、個人の健康関連情報を整理し、理解を支援することを目的としています。
この機能では、電子健康記録（EHR）やウェアラブルデバイス、フィットネスや食事管理アプリなどから得られる情報をもとに、検査結果の解説、診察に向けた準備支援、食事や運動に関するアドバイス、保険プランの比較支援などが行われます。
EHRとの連携は現時点では米国のみで、b.wellとの提携による提供とされていますが、Appleのヘルスケア関連機能をはじめ、MyFitnessPal、Peloton、Instacartなど複数の外部アプリとの連携も予定されています。
提供は少人数の初期ユーザーから開始され、数週間以内にWeb版およびiOS版の全ユーザーへ拡大される見通しです。利用にあたっては、順番待ちリストへの登録が可能とされています。
分散する健康情報と、整理を求めるニーズ
今回の発表の背景には、個人の健康情報が医療機関のポータルサイトや各種アプリ、PDF形式の検査結果などに分散し、全体像を把握しにくい状況があると考えられます。
OpenAIによれば、ChatGPTはすでに健康やウェルネスに関する質問で広く利用されており、主要な利用シーンの一つになっているとされています。
こうした利用実態を踏まえると、複雑な医療情報や制度をユーザー自身が整理・理解する負担を軽減したいというニーズが高まっていたと受け取れます。ChatGPT ヘルスケアは、そうした課題に対応する試みの一つとして位置づけられそうです。
専用スペースとしての分離設計が示す方向性
ChatGPT ヘルスケアの特徴として、他のチャットとは分離された「独立したスペース」として提供される点が挙げられます。
このスペースはヘルスケア専用のメモリを持ち、そこでの会話データは基盤モデルの学習には使用されないとされています。また、通常のChatGPTのチャットからヘルスケア内の情報に直接アクセスできない設計となっており、データの取り扱いを明確に分けている点がうかがえます。
開発と評価の過程では、60か国以上、260人を超える医師が2年以上にわたり関与してきたとされています。
一般的なベンチマークテストではなく、臨床現場の判断基準を反映した独自の評価フレームワークを採用している点も、医療分野向け機能としての慎重な姿勢を示しているように見えます。
暗号化についても、既存の仕組みに加えてヘルスケア専用の設計が導入されており、外部アプリとの連携に際しては追加のセキュリティ審査が行われるとされています。
生成AIの役割は、用途別に分かれ始めているのか
今回の取り組みは、生成AIが汎用的なチャットボットから、用途やデータ特性に応じて役割を分ける方向へ進みつつあることを示していると捉えられそうです。
単一のインターフェースであっても、扱う情報の機密性や専門性に応じて、メモリや保存領域、評価方法を切り替える設計思想が表れていると考えられます。
また、性能評価の軸が一般的な言語モデルの指標から、専門家による実務上の有用性や安全性へと移りつつある点も注目されます。
医療分野で採用されたこのアプローチは、今後、法務や金融など他の専門領域向けAIにも広がっていく可能性があると見る向きもあります。
さらに、AIが複数のSaaSやデータベースを横断的につなぐ「情報の集約点」としての役割を強めている点も、今回の発表から読み取れるポイントの一つです。
ITツール導入を考える際に意識しておきたい点
法人向けITやSaaSの文脈で見ると、機密性の高い情報を生成AIに扱わせる際の判断基準が変わりつつあることが示唆されます。
学習データとして利用されるかどうかだけでなく、メモリや暗号化領域がどのように分離されているかといった点が、今後の比較軸として意識されていく可能性があります。
また、医療やウェルネス分野のSaaSにとっては、AIプラットフォームとの連携そのものが新たな価値提供や顧客接点になり得る構造も見えてきます。
専門領域向けAIにおいて、信頼性をどのようなプロセスで担保しているかは、導入検討時に確認しておきたい要素の一つといえそうです。
まとめ：AIは判断を下す存在ではなく、理解を支える存在へ
ChatGPT ヘルスケアは、医療行為の代替ではなく、健康情報の整理や理解を支援する位置づけが明確にされています。
専用スペースとしての分離設計や評価手法からは、生成AIが専門領域に入り込む際の一つの方向性が示されていると受け取れます。
今後は、日本での展開や医療制度への対応、基盤モデルの刷新との関係など、引き続き注目すべき論点が残されています。生成AIをどのように活用するかに加え、「どの情報を、どの環境で扱わせるのか」という視点が、今後ますます重要になっていきそうです。
