[海外事例にみる継続支援アプローチ編]はじめてでもわかる！生成AIの活かし方

こんにちは。脇本和洋です。

本メルマガでは、海外のヘルスケアサービスの最新動向をチェックしています。
今回は、2025年上半期の本編を振り返り、注目動向を確認します。

特集：海外事例にみる継続支援アプローチ編

本編の2025年前半では、「行動継続×生成AI」をテーマに

• 今さら聞けない「機械学習型AI」と「生成AI」との違い（5月）
• 生成AIをヘルスケアサービスに活用する際のメリット（3月、4月）
• 生成AIをヘルスケアサービスに活用する時の課題（1月、2月）

といった内容でお届けしました。

今回はその中から、ヘルスケアサービスに生成AIを活用する際のメリットと課題を振り返りつつ、さらに掘り下げて解説します。

※参考＞本編のバックナンバー

１）生成AIをヘルスケアサービスに活用する際のメリット

ヘルスケアサービスに生成AIを活用する際、まずどんなメリットがあるかをイメージしておくことが必要です。
これにより最短コースで成果をあげることができます。

本編では6つのメリットを紹介しました。

■生成AIをヘルスケアサービスに活用する際のメリット

• メリット1：商品の購入継続率の向上
• メリット2：専門家が短時間でパーソナルな指導を行える
• メリット3：既存アプリでのフィードバックの強化

• メリット4：パーソナルな動機づけをする
• メリット5：専門家の文章作成時間の短縮化
• メリット6：対象者本人が気づきにくい点を気づかせてあげる

メリットは複数ありますが、ビジネス数値に直結するのはメリット1「商品の継続率の向上」です。
例えば、健康食品の通販の場合、お試し商品購入者に生成AIを活用したアドバイスサービスを提供し、定期購入への確率を高めるといった使い方です。

■パーソナルな動機づけへの生成AI活用とは？（掘り下げ）

健康行動の動機づけの手法としては、本人にとってのメリットを具体的に示すことが効果的ですが、一人ひとりに合うメリットを考えるのは難しいのが現状です。
しかし生成AIを活用すれば、その人のプロフィールに合わせてパーソナライズされた動機づけが可能になります。

単に痩せることを目標にするのでなく、例えば、プロフィールに合わせ、痩せた後に「趣味のスキューバダイビングのスーツが楽に着られるようになる」など、人それぞれの動機づけのアイデアを生成AIが数多く提示できます。

さらに、生成AIは画像で表現する能力が飛躍的に向上しており、このような「なりたい姿」を画像で簡単に表現できるのです。

また、生成AIの高度な文章作成力を活用すれば、なりたい姿が実現した様子を5行程度の文章で表現もできます。
その表現も利用者の性別や年代に合わせて変えるとともに、自己肯定感を増す表現をアレンジして加えることもできます。

「なりたい姿」をさらに膨らませて、動機づけができるようになる。
今後の活用メリットとして注目したいです。

２）生成AIをヘルスケアサービスに活用する時の課題

ヘルスケアサービスに生成AIを活用する際、メリットだけでなく「課題」まで理解しておくと、実現期間が想定でき、成果をあげるためのイメージが鮮明になります。

本編では6つの課題を紹介しました。

■生成AIをヘルスケアサービスに活用する際の課題（要約）

課題1：生成AIとの対話は無限に続くが、それで問題ないのか？
課題2：生成AIの出力は安全なのか？
課題3：生成AIらしさを発揮できているか？

課題4：生成AIとのやりとりだけで、人は動くか？
課題5：費用対効果は本当にいいのか？
課題6：社内にどう説明したらいいか？

課題は複数ありますが、ビジネス数値に直結するのは課題5「費用対効果は本当にいいのか？」です。
これは実際には、既存の方法との比較となります。
仮に生成AIを活用したアドバイスサービスの費用が既存の方法より高くとも、効果が大きければ積極的に検討する対象となり得ます。

■生成AIの出力は安全なのか？（掘り下げ）

企業として生成AIを活用してヘルスケアサービスを作るには、生成AIの出力に一定の責任をもつ必要があります。

生成AIは常に学習しているので、同じ質問をしても出力結果が同じということは少ないです。
また、健康づくりに反する内容を出力するようでは、企業としてリスクが大きく、利用は難しいでしょう。

ただ、海外ではこれらの課題を解決しつつ、サービスを提供する事例（例：WHOが2024年に発表したSarahという健康アドバイス生成AI）がでています。
解決の方向性はいくつかあります。

基本的なポイントを紹介します。

・ポイント1：よい方向を学習させる

生成AIに自由にアイデアを出させると、内容が拡散しすぎてしまいます。
アイデアとして出してよい方向とその例を学ばせておくことで、成果に結び付きやすく安全な出力が可能になります。

・ポイント2：悪い方向を学習させる

よい方向だけでなく、出してはいけない方向も学習させます。
そうすることで、特に健康づくりに反するようなアイデアの出力を防ぎます。

・ポイント3：AIの運営監視体制を整える

ポイント1、2のような安全な表示の工夫はもちろんのこと、実際の運用の際には表示テストを定期実施したり、ユーザーのログとAI対応の記録を確認したり、不適切な表示が起きた時に都度対応するしくみを準備します。

その他にもポイントはありますが、WHOのSarahのように安全性を高めるノウハウはすでに存在しており、それをどう磨いていくかが今後必要とされていることなのです。

※参考＞WHOが2024年に発表したSarahという健康アドバイス生成AI

生成AI活用のメリット・課題をリアルに知るには？

今回の振り返りはいかがでしたか。
ヘルスケアサービスでの生成AI活用のメリット・課題の全体感をつかんでいただけましたでしょうか。

今後も行動継続を促す手法にAIを活用していく流れはさらに強くなっていくでしょう。
米国でヘルスケアサービスへの生成AI活用が大きく進む2025年、日本では研究を始めるベストタイミングと言えます。
この時期に研究を始めることで、先行者利益を得られます。

研究開始の際には、今回の内容を是非参考にしてください。

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