インフォデミックとAI時代のヘルスリテラシー入門

現代社会は、健康や医療を取り巻く情報環境の、まさに根本的な変化の只中にあります。かつて、医療に関する情報は、医師や研究者といった専門家から人々へ一方的に提供されるのが常でした。しかし、インターネットが社会の隅々にまで浸透した今日、誰もが情報の発信者であり、同時に受信者にもなりうる時代が到来しました。この変化は、私たち一人ひとりが自らの健康について考え、行動するための多くの選択肢と機会をもたらしました。その一方で、情報の真偽を確かめることの難しさや、専門家が発信する正確な情報と一般の人々が求める情報との間に生じる認識の隔たりといった、これまでにない新たな課題も生み出しています ¹。

本記事は、この複雑化した現代の情報社会を航海し、すべての人が健やかな生活を送るために必要不可欠な「ヘルスコミュニケーション」のあり方をご紹介するものです。現代社会が直面する情報の質的な変化は、もはや単なる「情報不足」の問題ではなく、「情報過多による混乱」という新たな局面を迎えています。これは、解決策もまた、単純な情報提供から、情報の洪水の中で人々を助ける「ナビゲーションの支援」へと、その質を変えていく必要があることを意味します。

本記事で取り扱うテーマ

• インフォデミック
• ヘルスリテラシー
• 医療広告
• 人工知能（AI）

情報の洪水と信頼の危機 ― インフォデミック

インフォデミックの定義と影響

現代の情報社会が直面する深刻な課題の一つに、「インフォデミック」という現象があります。この言葉は、「情報（Information）」と「感染症の爆発的流行（Epidemic）」を組み合わせた造語です。世界保健機関（WHO）はこれを、正確であるか否かにかかわらず情報が過剰に氾濫し、特に公衆衛生の危機的状況において人々の間に混乱を引き起こし、信頼できる情報源や専門家の指針を見つけにくくする状態と定義しています ³。近年の新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは、ウイルスそのものの拡散と同時に、このインフォデミックがいかに深刻な脅威となりうるかを白日の下に晒しました ⁶。

インフォデミックがもたらす影響は、単なる混乱にとどまりません。それは人々の生命や健康に直接的な危害を及ぼすことがあります。例えば、海外では高濃度のアルコール摂取が新型コロナウイルスに有効であるという誤情報が広まり、それを信じて工業用メタノールを摂取した結果、多数の死者を出すという悲劇が起こりました ⁸。日本国内においても、特定の食品やうがい薬が感染予防に効果があるといった根拠のない情報がテレビやSNSで拡散され、トイレットペーパーをはじめとする特定商品の買い占め騒動が社会的な混乱を引き起こしたことは記憶に新しいでしょう ⁸。さらに、インフォデミックは、特定の国や人種に対する差別や偏見を助長し、社会の分断を深めるという側面も持っています ¹³。緊急時において人々は、不安な状況下で他者の助けになりたいという善意から、真偽を確かめずに情報を広めてしまうことがあります ¹⁵。このように、インフォデミックは悪意だけでなく、善意によっても加速される複雑な現象なのです。

なぜ誤情報は拡散するのか：エコーチェンバーとフィルターバブル

インフォデミックがなぜこれほどまでに強力な影響力を持つのかを理解するためには、その背景にある現代の情報環境の構造的な問題を深く見つめる必要があります。その鍵となるのが、「エコーチェンバー」と「フィルターバブル」という二つの現象です。

「エコーチェンバー」とは、ソーシャルメディア（SNS）などの閉鎖的な空間において、自分と似た興味や関心、価値観を持つユーザー同士がつながり合うことで、特定の意見や思想ばかりが反響し、増幅されていく状態を指します ¹⁶。この反響室のような空間の中では、同じ意見が繰り返し共有されることで、それが客観的な事実であるかのように信じ込まれ、異なる意見は排除されるか、あるいは届かなくなってしまいます。

一方、「フィルターバブル」は、Googleなどの検索エンジンやSNSのアルゴリズムによって、無意識のうちに作り出される情報の泡（バブル）のことです ¹⁶。これらのプラットフォームは、ユーザーの過去のクリック履歴や検索履歴を分析し、その人が関心を持ちそうな情報を優先的に表示するように設計されています。このパーソナライズ機能は、利用者が求める情報に効率的にたどり着く手助けとなる一方で、知らず知らずのうちに自分とは異なる多様な視点や情報から隔離されてしまうという副作用を生み出します。

これらの現象は、人間の「確証バイアス」という心理的な特性と結びつくことで、さらにその影響を強めます ¹⁶。確証バイアスとは、人が自らの信念や仮説を支持する情報を優先的に探し、それに反する情報を無視したり軽視したりする傾向のことです。フィルターバブルによって自分の考えに近い情報ばかりが提供され、エコーチェンバーの中でその考えが肯定され続けると、確証バイアスは極度に増幅されます。その結果、一度誤った情報がこのサイクルの中に入り込むと、それが誤りであると指摘する外部の声は届かず、集団内で急速に拡散し、固く信じられてしまうのです ¹⁹。このように、インフォデミックは単なる個人の注意不足から生じるのではなく、現代のデジタルプラットフォームの構造と、人間の普遍的な心理特性が相互に作用することで必然的に生み出される、根深い問題であると言えます。

情報を受け取る力 ― ヘルスリテラシーの本質と日本の課題

ヘルスリテラシーとは何か

情報の洪水ともいえる現代社会において、氾濫する健康・医療情報の中から自分にとって本当に必要で信頼できるものを見つけ出し、それを自らの健康を守るための行動へとつなげていく能力が、これまで以上に重要になっています。この能力こそが「ヘルスリテラシー」です。

世界保健機関（WHO）をはじめとする多くの機関は、ヘルスリテラシーを、人々が健康を維持・増進するために、健康に関する情報にアクセスし（Access）、それを理解し（Understand）、内容を評価し（Appraise）、そして活用する（Apply）ための知識や意欲、能力であると定義しています ²²。これは、単に文章を読んだり書いたりできるという基本的な識字能力だけを指すのではありません。例えば、複数の治療法の選択肢が提示された際に、それぞれの長所と短所を比較検討し、自らの価値観に基づいて一つを選ぶといった、主体的な「意思決定」のプロセスまでをも含む、より広範で実践的な能力です ²⁴。

ヘルスリテラシーは、その能力の質によっていくつかの階層に分けて考えることができます ²⁶。最も基本的なレベルは、処方された薬の説明書を読んで用法・用量を理解するといった「機能的ヘルスリテラシー」です。次の段階は、医師や家族に必要な情報を伝えたり、多様な情報源から自分に必要な情報を探し出したりする「相互作用的（伝達的）ヘルスリテラシー」です。そして最も高度なレベルが、得られた情報が本当に正しいのかを批判的に吟味し、時には社会の健康問題の改善に向けて働きかけることまでを視野に入れた「批判的ヘルスリテラシー」です。このように、ヘルスリテラシーは個人のスキルであると同時に、より良い社会を築くための社会的な能力でもあります。

日本のヘルスリテラシーの課題

このように重要なヘルスリテラシーですが、残念ながら、日本の現状は決して楽観できるものではありません。近年行われた複数の国際比較調査において、日本の人々のヘルスリテラシーは、調査対象となった国々の中で低い水準にあることが繰り返し示されています ²⁸。ある調査では、日本、米国、英国、中国など6カ国を対象にヘルスリテラシーを自己評価してもらったところ、日本の平均スコアは他国に大きく水をあけられ、最下位という結果でした ³⁰。特に、健康に関する情報を「収集・判断する」能力や、それを具体的な「行動」に移すこと、さらにはデジタルツールを健康管理に「活用する」といった側面で、自信がないと感じている人が多い傾向が見られます ²⁸。

研究者たちは、日本人が情報の「入手」や「理解」はできても、その情報を批判的に「評価」し、自らの意思で「決定」する段階で特に困難を感じやすいと指摘しています ³³。この背景には、日本の社会文化的、歴史的な要因が深く関わっていると考えられます。日本の医療現場では、長らく専門家である医師が主導権を握り、患者はそれに従うという「パターナリズム（父権主義）」的な関係性が主流でした ³⁴。患者が自らの権利として情報を求め、治療方針の決定に主体的に関わるという「自己決定権」の考え方が社会に浸透し始めたのは、比較的最近のことです。こうした土壌が、人々が健康情報を主体的に評価し、活用する習慣を育む上で、一つの障壁となってきた可能性があります。

ヘルスリテラシーの低さは、具体的な健康問題としても現れます。例えば、ヘルスリテラシーが低い人々は健康診断の受診率が低い傾向にあることや、慢性的な痛みを感じていても「我慢できるから」と受診を控えてしまう割合が高いことが報告されています ²⁸。また、企業で働く人々の間では、ヘルスリテラシーの高さが、健康問題に起因する仕事のパフォーマンス低下を抑制することにも関連していることが分かっています ³⁶。ヘルスリテラシーは、もはや個人の知識の問題ではなく、社会全体の健康水準と生産性にも関わる重要な課題です。

ヘルスリテラシーと個人の意思決定

ヘルスリテラシーが低い状態では、なぜ不適切な健康上の意思決定に至りやすくなるのでしょうか。その背景には、人間の認知の仕組みが深く関わっています。私たちは健康に関する判断を下す際に、必ずしも合理的な情報処理だけを行っているわけではありません。直感や感情、あるいは無意識の思い込みである「認知バイアス」が、その決定に大きな影響を与えています ³⁷。例えば、自分の考えを支持する情報ばかりに目が行き、反対の情報を無視してしまう「確証バイアス」や、最近見聞きした印象的な情報に過度に影響されてしまう「利用可能性ヒューリスティック」などがその代表例です。ヘルスリテラシーが高い人は、こうした自らの認知の癖を意識し、情報を多角的に、批判的に吟味することで、バイアスの罠を回避しやすくなります。

さらに、多くの人が直面する問題として、「健康に良いと頭では分かっているのに、なかなか行動に移せない」という「意図と行動のギャップ」があります ⁴⁰。ある研究のメタ分析によれば、運動をしようという「意図」を持つ人のうち、実際に行動に移せる人は半分程度に過ぎないことが示されています ⁴¹。このギャップを埋める上で、ヘルスリテラシーは重要な役割を果たします。

このプロセスを説明するモデルの一つに「健康信念モデル」があります ⁴³。このモデルによれば、人が健康行動を起こすためには、「自分はその病気にかかりやすいかもしれない（罹患性）」、「その病気は深刻な結果をもたらすかもしれない（重篤度）」といった脅威の認識に加え、「その行動は効果がある（利益）」、「行動の妨げになるもの（障壁）は乗り越えられる」といった認識が必要です。そして、これら全ての土台となるのが、「自分ならその行動をうまく実行できる」という自信、すなわち「自己効力感」です ⁴⁵。ヘルスリテラシーを高めることは、単に知識を増やすだけでなく、健康情報を正しく評価し、実行可能な計画を立てることを通じて、この自己効力感を育むことに直結します。自信を持って一歩を踏み出し、小さな成功体験を積み重ねることこそが、意図を行動へと変えるための強力な原動力となるんですね。

情報を届ける技術 ― ヘルスコミュニケーションの進化

ヘルスコミュニケーションの定義と目的

さきほど、情報を受け取る側の能力であるヘルスリテラシーの重要性について見てきました。それと対をなすのが、情報を発信する側に求められる技術、すなわち「ヘルスコミュニケーション」です。ヘルスコミュニケーションとは、単に健康に関する情報を一方的に伝えることではありません。米国疾病予防管理センター（CDC）やWHOは、これを「個人やコミュニティが健康に関する意思決定を行う際に、情報を提供し、影響を与えるためのコミュニケーション戦略の研究と実践」と定義しています ²²。その目的は、相手の考え方や感情、そして最終的には行動に変化を促すことにあり、情報伝達というよりも、むしろ「共有」や「説得」に近い、戦略的なプロセスなのです ⁴⁹。

どれほど優れた医療技術や予防法が存在したとしても、それを本当に必要としている人々に、その価値が理解できる形で届かなければ、何の意味もありません。ヘルスコミュニケーションは、この医療と人々との間の最後の架け橋を渡す、極めて重要な役割を担っています。その実践の場は、医師と患者との対話の場面に限りません。病院内での多職種間の円滑な連携（医療者対医療者）、同じ病を経験した仲間同士の支え合いであるピアサポート（患者対患者）、そして漫画やウェブサイトといったメディアを通じた社会全体への情報発信など、非常に多岐にわたります ⁵⁰。

医療における変遷：パターナリズムから患者中心の医療へ

現代のヘルスコミュニケーションを理解するためには、医療現場における医師と患者の関係性が歴史的にどのように変化してきたかを知ることが不可欠です。かつて、日本の医療において支配的だったのは「パターナリズム（父権主義）」と呼ばれる考え方でした ³⁴。これは、専門家である医師が、患者にとって最善と信じる治療を、いわば父親が子を思うように決定するという姿勢です。日本の封建的な社会構造の歴史も相まって、この権威主義的な関係性は長らく当然のものとされてきました ³⁵。

しかし、1970年代以降、主に米国において患者個人の価値観や選択を尊重する「自己決定権」という理念が生まれ、世界的な潮流となりました ⁵¹。日本でも、尊厳死をめぐる議論や、宗教上の理由による輸血拒否といった裁判例などを通じて、徐々に患者の権利意識が高まっていきました ⁵²。この流れの中で、医療者が治療方針について十分に説明し、患者が理解した上で同意するという「インフォームド・コンセント」が導入されたのです ³⁴。

ところが、日本ではこの言葉が「説明と同意」と訳されたことで、本来の理念である「患者の自己決定権の尊重」という核心部分が十分に理解されないまま、形式的な手続きとして定着してしまった側面があります ³⁴。依然として、患者本人よりも家族の意向が優先されたり、医師からの説明が一方的な情報提供に終始したりする場面も少なくありません ⁵⁴。パターナリズムから患者中心の医療への移行は、今なお道半ばにあると言えるでしょう。

現代のヘルスコミュニケーションモデル

インフォームド・コンセントの理念をさらに発展させ、真に患者中心の医療を実現するために、現代ではいくつかの新しいコミュニケーションモデルが提唱され、実践されています。

その代表格が「シェアード・ディシジョン・メイキング（SDM：共同意思決定）」です。これは、医療者と患者が対等なパートナーとして、科学的根拠に基づく最善の医療情報と、患者自身の価値観や人生の目標、好みといった個人的な情報を持ち寄り、対話を通じて共に治療方針を決定していくプロセスを指します ⁵⁵。実践には、診察時間が限られていることや、患者自身が決定をためらうといった障壁もありますが、SDMを通じて決定された治療は、患者の満足度や治療への積極的な参加（アドヒアランス）を高めることが期待されています ⁵⁷。

また、「ナラティブ・メディスン（物語医療）」というアプローチも注目されています。これは、病気を単なる生物学的なデータとして捉えるのではなく、患者が語る病いの「物語（ナラティブ）」に深く耳を傾けることを重視します ⁶⁰。患者がどのような人生を送り、病によって何を感じ、何を失い、何を望んでいるのか。その人独自の文脈を理解しようとする姿勢は、医療者に深い共感と自己省察を促し、患者との間に強固な信頼関係を築きます。そしてこの信頼関係こそが、治療効果そのものにも良い影響を与えることが、多くの研究で示唆されています ⁶²。

これらのモデルを支える基盤となるのが、「共感（Empathy）」と「文化的能力（Cultural Competency）」です。共感とは、相手の感情や視点を理解し、その理解を伝える能力のことであり、患者満足度や糖尿病患者の血糖コントロールといった具体的な臨床結果を改善させることが分かっています ⁶⁴。また、国際化が進む現代においては、患者の文化的背景が健康に関する信念や行動に与える影響を理解し、それに配慮したケアを提供する文化的能力が不可欠です ⁶⁶。例えば、東南アジアの一部で行われる「コイニング」という民間療法による痕を児童虐待と誤解してしまうような事例は、文化的な理解の欠如が深刻な誤解を招きうることを示しています ⁶⁸。優れたヘルスコミュニケーションは、こうした人間理解の深い洞察の上に成り立っているのです。

効果的なコミュニケーションの実践例

理論的なモデルに加え、日々の臨床現場や社会では、情報を効果的に届け、受け取るための様々な実践的な工夫が行われています。

情報の「伝え方」においては、専門用語を避け、平易な言葉で要点を絞って伝えることが基本です ⁶⁹。近年では、医療情報を漫画やイラストを用いて親しみやすく解説する試みが成功を収めています。例えば、体内の細胞を擬人化した漫画『はたらく細胞』は、楽しみながら体の仕組みを学べるとして幅広い層から支持を得ました ⁷¹。また、製薬会社が運営するウェブメディアが、イラストを多用して健康情報を発信し、多くの読者を獲得している事例もあります ⁷²。国立がん研究センターの「がん情報サービス」のように、ウェブサイトの設計そのものを工夫し、スマートフォンからでも利用者が求める情報に直感的にたどり着けるように配慮することも、現代において極めて重要です ⁷³。

一方、患者から情報を「聞き出す」際には、安心して本音を話せる環境づくりが何よりも大切です。医療者が真摯に耳を傾ける「傾聴」の姿勢を示し、患者の言葉に共感的に応じることで、信頼関係が育まれます ⁷⁶。限られた診察時間で効率的に対話を進めるためには、患者側が事前に聞きたいことをメモにまとめたり、医療機関が症状や希望を整理するための質問票を用意したりすることも有効な方法です ⁷⁹。

さらに、医療者と患者という関係性だけでなく、同じ病気や悩みを抱える患者同士が支え合う「ピアサポート」も、非常に価値のあるコミュニケーションの形です ⁵⁰。がんや難病の患者会などで行われるピアサポートは、同じ経験をした仲間だからこそ分かち合える感情の共有を通じて、孤独感を和らげ、治療に向き合う自信や希望を与えてくれます ⁸³。近年では、地理的な制約を超えて繋がることができるオンラインでのピアサポート活動も活発化しており、より多くの人々にとって重要な支えとなっています ⁸⁶。これらの実践は、ヘルスコミュニケーションが、単一の正解があるスキルではなく、状況や相手に応じて様々な手法を組み合わせる統合的な知恵であることを示しています。

ルールのメリットとデメリット ― 医療広告規制と健康格差

医療広告の特殊性と規制の目的

一般の商品やサービスと異なり、医療に関する広告はなぜ厳しく規制される必要があるのでしょうか。その理由は、医療が持つ二つの大きな特殊性にあります。第一に、医療は人の生命や身体の安全に直接関わるサービスであり、万が一、誤った情報に基づいて不適切な治療を選択した場合の被害が計り知れないほど大きいことです。第二に、医療は極めて専門性が高く、情報を受け取る患者と提供する医療者との間に大きな知識の差（情報の非対称性）が存在するため、患者が広告内容の妥当性を自ら判断することが非常に困難であることです ⁸⁸。

こうした背景から、日本の医療法に基づく広告規制は、患者が虚偽や誇大広告に惑わされて不適切な医療に誘引されることを防ぎ、自らの意思で適切な選択ができるよう支援することを根本的な目的としています ⁸⁹。この規制の対象となるのは、チラシや看板といった伝統的な媒体に限りません。医療機関のウェブサイトやSNS、メールマガジンなど、患者の受診を誘引する意図（誘因性）があり、どの医療機関のものかが特定できる（特定性）表示は、すべて「広告」と見なされ、規制の対象となります ⁸⁹。

広告規制の具体的な内容：保険診療と自由診療

医療広告では、患者に誤解を与えかねない様々な表現が具体的に禁止されています。例えば、科学的根拠なく「絶対安全な手術」や「100%完治する」とうたうことは「虚偽広告」にあたります。また、客観的な根拠なく「日本一の治療実績」などと他院と比較して優良であると見せかける「比較優良広告」や、効果を過剰にうたう「誇大広告」も認められていません ⁸⁹。特に注意が必要なのは、個人の感想に過ぎない「患者の体験談」を医療機関自らが広告として掲載することや、費用を過度に強調したキャンペーン告知など、医療の品位を損なう表現も厳しく制限されている点です ⁸⁸。

この広告規制を理解する上で最も重要なのが、公的医療保険が適用される「保険診療」と、適用されない「自由診療」とで、ルールのあり方が大きく異なるという点です。保険診療で用いられる医療用医薬品の広告は極めて厳格に規制されています。一方で、美容医療や一部のがん免疫療法、未承認医薬品を用いた治療といった自由診療については、「限定解除」という特別な仕組みが設けられています ⁹³。これは、医療機関のウェブサイトなど、患者が自ら情報を求めてアクセスする媒体に限り、治療に伴う主なリスクや副作用、標準的な費用などを明確に記載することを条件として、保険診療では認められていない詳細な治療内容などの広告を例外的に許可するものです ⁹²。

この制度的な違いは、結果として、私たちが日常的に目にする医療情報に大きな偏りを生じさせています。規制の厳しい保険診療に関する地道で客観的な情報は目立ちにくく、一方で、営利目的の強い自由診療クリニックによる、魅力的な言葉や画像で飾られた広告がインターネット上には溢れかえるという構造が生まれているのです。科学的根拠が乏しいにもかかわらず高額な費用がかかるがん免疫療法や、痩身効果をうたう美容医療などが、その典型例と言えるでしょう ⁹⁶。

この日本の状況を、諸外国と比較することで、その特徴はより鮮明になります。例えば、アメリカは先進国では例外的に、製薬会社が消費者に対して直接、医療用医薬品を宣伝する「DTC広告（Direct-to-Consumer advertising）」を許可しています ⁹⁹。これは、患者が自ら情報を得て治療選択に参加することを促すという考え方に基づきますが、効果と副作用の情報を公平に伝える「フェアバランス」の義務が課されています ¹⁰¹。一方で、ヨーロッパの多くの国々は日本と同様にDTC広告を原則禁止しています ¹⁰¹。日本の規制は、DTC広告を禁止する点でヨーロッパと共通しつつも、「自由診療」という領域においては、限定解除の要件さえ満たせば、アメリカのDTC広告のように、あるいはそれ以上に自由度の高い広告が可能となる、特異な二重構造を持っているのです。この構造が、消費者の適切な医療選択を困難にしている大きな要因の一つと考えられます。

情報格差から健康格差へ

広告規制の歪みによってもたらされるような、人々が触れる情報の質や量の差、すなわち「情報格差」は、最終的に人々の健康状態の差である「健康格差」へと直結する深刻な問題です。

現代社会における情報格差の大きな要因の一つが、デジタルデバイドです。インターネットやスマートフォンを使いこなす能力の差は、特に高齢者などにおいて、必要な健康情報へのアクセス機会そのものを奪い、社会からの孤立を深め、健康状態の悪化を招く可能性があります ¹⁰⁴。また、所得や居住地域といった社会経済的な格差も、健康格差をより深刻なものにしています ²。経済的な余裕のなさが、適切な医療へのアクセスを妨げたり、あるいは逆に、科学的根拠の乏しい高額な自由診療に最後の望みを託さざるを得ない状況に人々を追い込んだりすることもあります。

このように、情報格差と社会経済的格差が複雑に絡み合い、健康格差を再生産していくという負の連鎖を断ち切るためには、社会全体での多角的な取り組みが不可欠です。その柱となるのが、地域住民が孤立することなく、住み慣れた場所で医療や介護、生活支援を一体的に受けられるようにする「地域包括ケアシステム」の構築です ¹⁰⁷。このシステムの中では、医師や看護師、薬剤師、ケアマネジャー、介護士といった多様な専門職が、それぞれの専門性を活かしながら情報を共有し、連携して一人の患者を支える「多職種連携」が鍵となります ¹⁰⁹。また、自治体が主体となって、住民が気軽に集える健康教室や交流の場を設けたり ¹¹¹、NPOや民間企業がオンライン診療や情報提供サービスを通じて医療へのアクセスを支援したりする ¹¹³ といった、官民一体となった重層的なセーフティネットを築いていくことが求められています。

AIの可能性と倫理的課題

AIが変えるヘルスコミュニケーション

近年、急速な発展を遂げている人工知能（AI）は、ヘルスコミュニケーションのあり方を根底から変える可能性を秘めています。その活用範囲は多岐にわたり、すでに様々な分野で実用化が始まっています。

一つは、個人に最適化された情報提供の実現です。スマートフォンに内蔵されたセンサーや日々の活動記録（ライフログ）といった膨大なデータをAIが解析し、個人の健康状態や生活習慣、将来の疾病リスクを予測した上で、その人に合った健康アドバイスを届けるサービスが登場しています ¹¹⁴。これにより、画一的ではない、一人ひとりの状況に寄り添ったきめ細やかなサポートが可能になります。

二つ目は、医療従事者の業務負担の軽減です。例えば、AIが診察中の医師と患者の会話をリアルタイムで認識し、自動でカルテを作成する技術が開発されています ¹¹⁷。また、退院時に必要なサマリーや他院への紹介状といった医療文書の草案をAIが自動生成することで、医師は煩雑な事務作業から解放され、その分の時間を患者との対話という、本来最も重要であるべき業務に充てることができるようになります ¹¹⁸。実際に、AI問診システムを導入した病院では、患者の待ち時間が短縮され、入力ミスも削減されるといった具体的な効果が報告されています ¹¹⁷。

三つ目は、患者を直接支援するツールの進化です。AIを搭載したチャットボットが、24時間365日、患者からの基本的な質問に答えたり、対話を通じて患者の感情を認識し、孤独感や不安を和らげる話し相手になったりする研究も進んでいます ¹¹⁵。AIは、医療の効率化だけでなく、コミュニケーションの質そのものを向上させるパートナーとなりうるのです。

AIがもたらす新たなリスク

AIがもたらす恩恵は計り知れませんが、その一方で、私たちはその負の側面、特にヘルスコミュニケーションを深刻に脅かす新たなリスクにも目を向けなければなりません。

最大の脅威は、偽情報の高度化と大量生産です。文章や画像を自動生成する「生成AI」は、もっともらしい医学論文を偽って引用したり、専門家が語っているかのような説得力のある文章を創作したりすることで、専門家でさえ真偽の判別が困難なほど精巧な偽情報を、極めて短時間のうちに大量に作り出す能力を持っています ¹²¹。ある研究では、生成AIを用いて、わずか65分間で100本以上の偽情報ブログ記事が作成されたと報告されています ¹²³。さらに、人物の映像や音声を合成するディープフェイク技術が悪用されれば、著名な医師が誤った医療情報を語る偽の動画が拡散されるといった事態も起こりかねません。これは、インフォデミックの脅威を、これまでとは比較にならないレベルにまで引き上げる危険性をはらんでいます。

もう一つの深刻な問題が、「アルゴリズム・バイアス」です。AIは、学習に用いたデータに含まれる偏りを、そのまま学習・再生産してしまいます ¹²⁴。例えば、過去の医療データの大半が白人男性のものであった場合、そのデータで学習したAIは、有色人種や女性の疾患の診断精度が低くなる可能性があります ¹²⁵。このように、AIは中立で公平な判断を下すとは限らず、社会に存在する既存の差別や格差を、意図せずして固定化し、さらに増幅させてしまうリスクを内包しているのです ¹²⁷。

AI時代の倫理とガバナンス

AIという強力な両刃の剣を、人々の健康と幸福のために安全に活用していくためには、技術開発と並行して、倫理的な原則に基づいた社会的なルール、すなわち「AIガバナンス」を構築していくことが急務です。

その中心的な課題の一つが、プライバシーとデータの保護です。医療情報は個人の情報の中でも特に機微なものであり、AIの学習データとして利用する際には、個人情報保護法などの法令を遵守し、患者からの適切な同意を得ることが大前提となります ¹²⁸。万が一の情報漏洩は、患者の権利利益に深刻な侵害をもたらしかねません ¹²⁹。

次に、透明性と説明責任の確保が求められます。AIの判断プロセスは、しばしば人間には理解できない「ブラックボックス」となりがちです ¹²⁷。しかし、医療という生命に関わる領域においては、AIがなぜその診断や治療の推奨に至ったのかを、人間が理解できる形で説明できる「説明可能性」が不可欠です。また、AIの判断によって患者に不利益が生じた場合、その法的な責任は開発者、医療機関、あるいは使用した医師の誰が負うのか、という難しい問題も解決されなければなりません ¹³⁰。

そして最も重要なのは、いかなる場合においても「人間中心」の原則を貫くことです。AIはあくまで人間を支援するためのツールであり、最終的な意思決定の主体は、医療者と患者でなければなりません ¹³¹。AIの導入によって、患者が意思決定のプロセスから疎外されたり、医療者が自らの臨床判断を放棄したりすることがあってはならないのです ¹³³。幸い、日本でも厚生労働省や関連学術団体などが、こうした課題に対応するためのガイドラインの策定を進めており、社会全体でルールを構築していこうという動きが始まっています ¹²⁸。AIは、私たちに効率性や利便性をもたらすだけでなく、医療における倫理とは何か、人間にとっての健康とは何かという、より本質的な問いを改めて突きつけているのです。

おわりに：誰もが最適な健康を選べる社会へ

本記事では、現代社会におけるヘルスコミュニケーションの複雑な様相を、多角的に見てきました。情報の洪水である「インフォデミック」、情報を受け取る側の力である「ヘルスリテラシー」、情報を届ける側の技術である「ヘルスコミュニケーション」、そしてそれらを取り巻く社会の仕組みである「広告規制」や「健康格差」、さらには未来を形作る技術としての「AI」。これら五つの要素は、それぞれが独立して存在するのではなく、互いに深く絡み合いながら、現代の課題を形成しています。

この複雑な課題を乗り越え、情報格差が健康格差に直結することのない、より公正で健やかな社会を実現するためには、私たち一人ひとり、そして社会を構成するすべての主体が、それぞれの役割を果たしていく必要があります。

まず個人として私たちにできることは、情報の受け手としてのスキルを磨くことです。発信源が不明確な情報や、あまりに断定的な表現には注意を払い、できる限り一次情報にあたる習慣を身につけることが重要です ⁶。また、日頃から何でも相談できる「かかりつけ医」を持ち、自らの健康状態や治療に関する希望を主体的に対話する姿勢が、より良い医療を受けるための第一歩となります ¹³⁶。

次に、医療従事者や医療機関には、継続的な学びと実践が求められます。患者を対等なパートナーとみなし、共に意思決定を行うSDMや、患者の物語に耳を傾けるナラティブ・メディスンといった患者中心のコミュニケーションスキルを習得し、実践することが不可欠です ⁷⁹。また、多職種が連携し、ウェブサイトの情報を分かりやすく整備したり、ピアサポート活動を支援したりするなど、組織全体で患者を支える体制を構築していく必要があります ¹⁰⁷。

企業もまた、社会の重要な一員として大きな役割を担っています。自社の従業員のヘルスリテラシー向上を支援する「健康経営」を推進することは、従業員の幸福だけでなく、企業の持続的な成長にも繋がります ³⁶。また、IT企業や食品会社、旅行会社といった異業種が、その知見を活かしてヘルスケア分野に参入し、革新的なサービスを生み出すことも大いに期待されます ¹⁴¹。

そして、行政や国は、これら全ての活動を支える社会基盤を整備する責務を負っています。不適切な医療広告から消費者を守るための監視体制を強化し ⁹¹、国民のヘルスリテラシーを国の重要な健康指標と位置づけ、学校教育の段階から体系的な育成プログラムを導入することが求められます ¹⁴⁴。さらに、AIの利活用に関しては、倫理的・法的なガイドラインの整備を急ぎ、技術の恩恵を誰もが安全に享受できる環境を整えなければなりません ¹²⁸。

最後に、ヘルスリテラシーとヘルスコミュニケーションは、どちらか一方だけでは機能しない、いわば車の「両輪」であることを改めて強調したいと思います。情報の受け手が賢くなり、送り手が巧みになる。そして、社会の仕組みがその両者の健全な関係を後押しする。この三者が一体となって初めて、私たちは情報の洪水に惑わされることなく、一人ひとりが自分自身の価値観に基づき、最適な健康を主体的に選択できる社会へと、着実に歩を進めていくことができるでしょう。

引用文献

1. 「情報的健康」を知れば、情報社会の荒波を少しは乗り越えやすくなるという話｜Yuya Suzuki, https://note.com/yuya_suzuki/n/n8a9d564a2488
2. 注力する3つの社会課題テーマ ～ヘルスケア～ – SIIF, https://www.siif.or.jp/approach/50760/
3. 新型コロナウイルス感染拡大下の日本人の情報収集行動～デジタル空間での「インフォデミック」抑止にも注力を～ | レポート | 野村総合研究所(NRI), https://www.nri.com/jp/service/souhatsu/library/20200409.html
4. WHOとユニセフ : インフォデミック ・ マニュアルを発表 | 公益社団法人 日本ＷＨＯ協会, https://japan-who.or.jp/news-releases/2307-16/
5. Infodemic - World Health Organization (WHO), https://www.who.int/health-topics/infodemic
6. インフォデミックって、どなげなこと？ | 健康づくりかわら版, https://www.jpm1960.org/kawara/01/202204.html
7. インフォデミックとフェイクニュース - まえだ循環器内科, インフォデミックとフェイクニュース | まえだ循環器内科
8. インフォデミックとは・意味 | 世界のソーシャルグッドなアイデアマガジン - IDEAS FOR GOOD, https://ideasforgood.jp/glossary/infodemic/
9. インフォデミック｜リスク管理Navi [用語集] - ニュートン・コンサルティング, https://www.newton-consulting.co.jp/bcmnavi/glossary/infodemic.html
10. 新型コロナウイルスの事例から見るSNS時代のデマについて - Spectee, https://spectee.co.jp/report/disinfo_of_coronavirus_in_sns_era/
11. インフォデミック（infodemic）とは？【意味を簡単に】問題点 - カオナビ人事用語集, https://www.kaonavi.jp/dictionary/infodemic/
12. インフォデミックとは？ コロナ禍で浮き彫りになった問題点と意味・影響 - ELEMINIST, https://eleminist.com/article/678
13. 【新型コロナ】“インフォデミック”の仕組みを解説、情報の真偽を確認し冷静な行動を, https://www.sbbit.jp/article/cont1/37829
14. インフォデミックとは？意味や問題点をわかりやすく解説 | ビジネスチャットならChatwork, https://go.chatwork.com/ja/column/efficient/efficient-699.html
15. 「「SNSによるデマ拡散」問題の本質とは」第89号 - NII Today / 国立情報学研究所, https://www.nii.ac.jp/today/89/4.html
16. 令和5年版 情報通信白書｜フィルターバブル、エコーチェンバー - 総務省, https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/ja/r05/html/nd123120.html
17. 【3分解説】「エコーチェンバー現象」とは～その意味と対策について解説 - Sports for Social, https://sports-for-social.com/3minutes/echo-chamber/
18. 【エコーチェンバー効果（心理学用語）】｜社員研修なら未来マネジメント, 【エコーチェンバー効果（心理学用語）】｜社員研修なら未来マネジメント
19. フィルターバブルとは・意味 | 世界のソーシャルグッドなアイデアマガジン | IDEAS FOR GOOD, https://ideasforgood.jp/glossary/filterbubble/
20. フィルターバブルとエコーチェンバー：情報社会に潜む教育への影響とは？ - note, https://note.com/kazuki_edu/n/nb6315a07fa33
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27. 従業員のヘルスリテラシーを高める方法とは？健康経営推進に役立つ取組を紹介 | Sanpo Navi, https://sanpo-navi.jp/column/employee-health-literacy/
28. 「ヘルスリテラシー」に関する国際調査で日本は最下位 健康診断やがん検診の受診控えが課題に, https://tokuteikenshin-hokensidou.jp/news/2024/012791.php
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81. 医療機関の上手なかかり方 - 群馬県ホームページ(医務課), https://www.pref.gunma.jp/page/1987.html
82. 問診にコツはある？診断の精度を高めるために覚えておきたいこと | CLIUS クリニック開業マガジン, https://clius.jp/mag/2021/08/27/monshin-knack/
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85. がん医療フォーラム 2023 活用しよう！相談と支え合いの場 【第2部】パネルディスカッション 企業内がん経験者コミュニティーの活動と意義について～サッポロビールの取組事例から - UMIN PLAZAサービス, https://plaza.umin.ac.jp/homecare/action/20231126/20231126_muramoto.html
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88. 【2024年最新】医療広告ガイドラインに抵触しないWebサイト制作, 【2024年最新】医療広告ガイドラインに抵触しないWebサイト制作
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94. 今更聞けない！？クリニックや歯科の広告に関わるなら知っておくべき「医療広告ガイドライン」, https://asue.jp/blog/?p=31594
95. 医療広告ガイドライン遵守について - KNOT CLINIC AOYAMA(ノットクリニック青山)｜表参道駅から徒歩3分｜皆様の美をトータルプロデュースします。, 医療広告ガイドライン遵守について - KNOT CLINIC AOYAMA(ノットクリニック青山)｜表参道駅から徒歩3分｜皆様の美をトータルプロデュースします。
96. 不適切な医療WEB広告の通報等増加、エビデンスない「がん免疫療法」等もあり早急是正を―医療情報提供内容検討会 | GemMed | データが拓く新時代医療, https://gemmed.ghc-j.com/?p=34804
97. メディア、医療界にも問題多々 - 勝俣範之・日本医大武蔵小杉病院腫瘍内科教授に聞く Vol.4, https://www.m3.com/news/open/iryoishin/222667
98. がん治療や美容効果うたう医療広告に差し止め請求訴訟 - m3.com, https://www.m3.com/news/iryoishin/1232732
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101. 【DTC広告とは？】広告用語集 - ビジプリ, https://visipri.com/ad-dictionary/996-DTC-Advertising.php
102. アメリカの医薬品広告規制― 日本と何が違うの？「事前審査」の観点も含めて解説！ - note, https://note.com/yoheikijima/n/n5cf9bcec9e5b
103. 諸外国における医療の広告規制に関する研究, https://mhlw-grants.niph.go.jp/project/2855
104. デジタルと健康：誰もが健康になれるデジタル社会を目指して | 健康長寿ネット, https://www.tyojyu.or.jp/net/topics/tokushu/shizenni-kenkoninareru-kankyozukuri/dejitarutokenko-daremogakenkoninarerudejitarushakaiomezashite.html
105. デジタルデバイド（情報格差）とは？原因と問題点や解決策・高齢者支援として個人や企業が行う取り組み例を紹介 - - スペースシップアース, https://spaceshipearth.jp/digital-divide/
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110. 地域包括ケアと多職種連携とは | 【公式】MedicalCare POST（メディカルケアポスト）, 地域包括ケアと多職種連携とは
111. 健康格差対策としてのまちづくり | 健康長寿ネット, https://www.tyojyu.or.jp/net/topics/tokushu/koreisha-kenkokakusa/taisaku-machidukuri.html
112. 健康まちづくり事例集 - 国土交通省, https://www.mlit.go.jp/toshi/content/001616190.pdf
113. 健康格差をなくすには？ 今すぐできる5つの解消策と成功事例 - For Good, https://for-good.net/blog/news-and-blog/academy/123627
114. スマートフォンのデータとAIで、医療・ヘルスケア分野における社会課題解決にチャレンジ, https://journal.ntt.co.jp/article/25303
115. ヘルスケア業界のAI活用事例とは？拡大するヘルステック - SELF （セルフ）株式会社｜生成AI, https://self.systems/ai-news-healthcare-and-ai/
116. 実践事例集（健康関連データの活用）, https://www.well-being100.jp/wp/wp-content/uploads/2024/07/WG2_2023_Practical-case-collection_fin.pdf
117. 医療業界でのAI導入事例は？ヘルスケア・看護・病院での活用サービス・メリットを解説【2025年最新版】, https://ai-market.jp/industry/medical_ai/
118. 医療向け生成AIサービス10選。事例やできること、選び方は？ | アスピック｜SaaS比較・活用サイト, https://www.aspicjapan.org/asu/article/45724
119. ヘルスケアにおける生成AI：生成的人工知能が変えるヘルスケアの未来 - VTI, https://vti.com.vn/ja/generative-ai-in-healthcare-transforming-care-with-intelligence-that-creates
120. AIヘルスケア事例｜株式会社SI&C, https://www.siac.co.jp/services/ai-health-care
121. 主要AI、健康誤情報を精巧に生成 豪研究チームが安全性に警鐘 | Plus Web3 media, https://plus-web3.com/media/latestnews_1000_3945/
122. 「説得力のある」医療デマを作る生成AIの脅威 | サクッと1分！世界の医療NEWS - マイナビDoctor, https://doctor.mynavi.jp/mednews/1min-worldnews/news_list/p1656.html
123. 生成AIによる偽医療情報の作成検証 | 医療とAIのニュース・最新記事 - The Medical AI Times, https://aitimes.media/2023/11/14/14069/
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125. AIバイアスとは - IBM, https://www.ibm.com/jp-ja/think/topics/ai-bias
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127. 教育における生成AI活用のELSI（倫理的・法的・社会的課題）と未来展望 | 研究プログラム, https://www.tkfd.or.jp/research/detail.php?id=4664
128. 医療・ヘルスケア分野における生成AI利用ガイドライン（第2版）, https://haip-cip.org/assets/documents/nr_20241002_02.pdf
129. 医療デジタルデータの AI 研究開発等への 利活用に係るガイドライン - 厚生労働省, https://www.mhlw.go.jp/content/001310044.pdf
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132. プライマリ・ケアにおける AI 利用ガイドライン, https://www.primarycare-japan.com/files/news/news-625-1.pdf
133. 医療ＡＩの研究開発・実践に伴う 倫理的・法的・社会的課題に関する研究, https://mhlw-grants.niph.go.jp/system/files/download_pdf/2020/202004002A.pdf
134. ヘルスケア領域に特化した生成AI活用のガイドラインを策定 - 日本総研, https://www.jri.co.jp/page.jsp?id=107056
135. 【用語解説】医療AIの安全性確保と法規制の未来展望 - コトセラ, https://www.cotocellar.com/contents/detail/389
136. 上手な医療のかかり方 - 全国健康保険協会, https://www.kyoukaikenpo.or.jp/~/media/Files/kanagawa/cat080/jouzunairyo_leaflet.pdf
137. 上手な医療のかかり方 - 長野県, https://www.pref.nagano.lg.jp/iryo/iryo-kakarikata.html
138. 医療シミュレーション教育 - Vosaic™, https://www.vosaic.jp/medical-education/
139. ヘルスリテラシーとは？女性活躍・健康経営との関連性や企業事例を紹介 - パソナ, https://www.pasona.co.jp/clients/service/column/healthcare/what_is_healthliteracy/
140. 選定企業紹介レポート - 経済産業省, https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/healthcare/downloadfiles/meigara2024_report.pdf
141. ヘルスケアサービス 参入事例と事業化へのポイント - 経済産業省, https://www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/healthcare/downloadfiles/bisnessmodel.pdf
142. CSRの取り組み - NTTデータ九州, https://www.nttdata-kyushu.co.jp/company/csr.html
143. ウェブサイト医療広告の監視体制強化、来年度から - m3.com, https://www.m3.com/news/open/iryoishin/649355
144. 健康格差をなくすために必要な対策や取り組みは？ - gooddo（グッドゥ）, https://gooddo.jp/magazine/health/3352/
145. 本邦におけるヘルスリテラシーの現状、 政策や向上への取り組み - 製薬協, https://www.jpma.or.jp/opir/news/070/k9rmj2000000071r-att/70_9.pdf