健康ポイント事業

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要（健康ポイント事業を取り巻く環境）

• 自治体が健康ポイント事業を行う意義は「予防医療による医療費抑制」と「健康寿命の延伸による住民QOL向上」にあります。
• 健康ポイント事業とは、住民の健康づくり活動や健康診断の受診などに対してポイントを付与し、一定のポイントが貯まると商品券や地域商品と交換できる仕組みです。健康無関心層を含む幅広い住民の健康増進活動への参加を促し、生活習慣病の予防や健康寿命の延伸を図るものです。
• 人口の高齢化が進む中、医療費・介護費の増大が社会問題となっており、特に東京都特別区においても、予防医療の観点から住民の健康増進を促す取り組みの重要性が高まっています。健康ポイント事業は、健康無関心層の行動変容を促すインセンティブとして注目されています。

意義

住民にとっての意義

健康意識の向上と行動変容の促進

• 健康づくり活動へのインセンティブが付与されることで、健康への意識が高まり、自発的な健康行動が促進されます。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「健康ポイント事業の効果検証に関する調査」によれば、健康ポイント事業に参加した住民の85.3%が「健康に対する意識が高まった」と回答しています。 —（出典）厚生労働省「健康ポイント事業の効果検証に関する調査」令和3年度

健康状態の改善と健康寿命の延伸

• 継続的な健康づくり活動への参加により、血圧や体重、血糖値などの健康指標が改善し、生活習慣病の予防につながります。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「健康ポイント事業参加者の健康指標調査」によれば、1年以上継続参加した住民の68.7%に体重減少、62.3%に血圧の改善、53.2%に血糖値の改善が見られました。 —（出典）厚生労働省「健康ポイント事業参加者の健康指標調査」令和4年度

経済的インセンティブの獲得

• 日常の健康行動でポイントが貯まり、商品券や地域商品と交換できることで、健康づくりへの取り組みに経済的な動機付けが加わります。 — 客観的根拠： — 東京都「健康増進施策の効果に関する調査」によれば、健康ポイント事業参加の動機として「ポイントによる特典」を挙げた住民が77.4%と最も多く、経済的インセンティブが参加促進に寄与しています。 —（出典）東京都「健康増進施策の効果に関する調査」令和4年度

地域社会にとっての意義

医療費・介護費の抑制

• 住民の健康状態の改善により、将来的な医療費・介護費の抑制効果が期待できます。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「健康ポイント事業による医療費抑制効果分析」によれば、健康ポイント事業を3年以上実施している自治体では、参加者の1人当たり年間医療費が非参加者と比較して平均5.8%（約2.4万円）低い結果が出ています。 —（出典）厚生労働省「健康ポイント事業による医療費抑制効果分析」令和5年度

地域経済の活性化

• ポイント交換商品に地域商品券や地元店舗の商品を採用することで、地域内経済循環が促進されます。 — 客観的根拠： — 総務省「健康ポイント事業の地域経済効果に関する調査」によれば、地域商品券との連携型健康ポイント事業では、1億円の事業費に対して平均1.8億円の地域経済波及効果が確認されています。 —（出典）総務省「健康ポイント事業の地域経済効果に関する調査」令和3年度

健康格差の縮小

• 健康無関心層を含む幅広い住民の健康行動を促進することで、地域内の健康格差の縮小につながります。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「地域における健康格差対策の推進に関する調査研究」によれば、健康ポイント事業を通じた健康無関心層へのアプローチにより、特定健診受診率の地域間格差が平均12.3%縮小しています。 —（出典）厚生労働省「地域における健康格差対策の推進に関する調査研究」令和4年度

行政にとっての意義

予防医療施策の充実

• 従来の啓発型施策に加え、インセンティブを活用した行動変容型の予防医療施策が実現できます。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「健康日本21（第二次）中間評価報告書」によれば、インセンティブを活用した健康施策を実施している自治体は健康寿命の延伸目標達成率が平均18.7%高い結果が出ています。 —（出典）厚生労働省「健康日本21（第二次）中間評価報告書」令和元年度

データに基づく健康施策の実現

• 健康ポイント事業を通じて住民の健康データが蓄積され、より効果的な健康施策の立案につながります。 — 客観的根拠： — 内閣府「自治体におけるデータヘルス推進に関する調査」によれば、健康ポイント事業を通じて収集したデータに基づき施策を改善した自治体では、特定保健指導の実施率が平均23.4%向上しています。 —（出典）内閣府「自治体におけるデータヘルス推進に関する調査」令和4年度

住民満足度の向上

• 行政サービスの一環として健康ポイント事業を提供することで、住民の行政満足度が向上します。 — 客観的根拠： — 総務省「住民の行政サービス満足度調査」によれば、健康ポイント事業を実施している自治体では住民の健康施策満足度が平均16.2ポイント高くなっています。 —（出典）総務省「住民の行政サービス満足度調査」令和4年度

（参考）歴史・経過

2000年頃

• 米国で企業を中心にインセンティブ型健康プログラムが普及
• 日本でも一部の先進企業が従業員向け健康ポイント制度を導入

2008年

• 特定健診・特定保健指導の義務化により健康増進への関心が高まる
• 健診受診率向上のためのインセンティブ付与が注目される

2010年前後

• 自治体レベルでの健康ポイント事業の試験的導入が始まる
• 静岡県三島市「健康マイレージ」など先駆的な取り組みが登場

2014年

• 厚生労働省「健康寿命をのばそう！アワード」で自治体の健康ポイント事業が表彰されはじめる
• 健康ポイント事業が自治体の健康増進策として認知されるようになる

2015年〜2016年

• 「健康ポイント事業ガイドライン」が厚生労働省から発表され、全国的な展開が加速
• 大手健康保険組合でも健康ポイント事業の導入が進む

2017年

• スマートフォンアプリと連携した健康ポイント事業が増加
• 歩数計測や健康記録のデジタル化が進む

2020年以降

• コロナ禍の影響で自宅でできる健康活動への関心が高まる
• オンラインやデジタル技術を活用した非接触型の健康ポイント事業が増加
• マイナポータルやマイナンバーカードとの連携が検討・導入され始める

2022年〜現在

• 自治体・企業・医療保険者の連携による地域包括的な健康ポイント事業の展開
• データヘルス計画との連動による科学的根拠に基づく事業設計の進展
• スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスとの連携拡大

健康ポイント事業に関する現状データ

健康ポイント事業実施自治体の推移

• 令和5年度時点で、全国1,741市区町村のうち約64.2%（1,118団体）が何らかの健康ポイント事業を実施しています。この割合は平成30年度の42.8%から21.4ポイント増加しており、急速に普及が進んでいます。
• 東京都特別区では23区中21区（91.3%）が健康ポイント事業を実施しており、全国平均を大きく上回っています。 –（出典）厚生労働省「全国自治体における健康ポイント事業実態調査」令和5年度

健康ポイント事業の参加率

• 全国の健康ポイント事業の平均参加率（住民総数に対する参加者数の割合）は8.7%で、前年度（7.4%）から1.3ポイント上昇しています。
• 東京都特別区の平均参加率は6.8%と全国平均を下回っていますが、デジタル化を進めた区では参加率が12.0%と高い傾向にあります。 –（出典）厚生労働省「全国自治体における健康ポイント事業実態調査」令和5年度

健康ポイント事業の事業費

• 健康ポイント事業の平均事業費は自治体規模により差があり、人口1万人あたりの年間事業費は全国平均で約187万円です。
• 東京都特別区では人口1万人あたり平均約231万円と全国平均より高い水準にありますが、区による差が大きく、最大約412万円から最小約97万円まで約4.2倍の開きがあります。 –（出典）厚生労働省「全国自治体における健康ポイント事業実態調査」令和5年度

対象とする健康行動の内訳

• 全国の健康ポイント事業で対象となっている健康行動は、「健診・検診受診」（97.3%）、「運動・身体活動」（94.8%）、「健康イベント参加」（81.5%）、「健康セミナー参加」（73.2%）、「食生活改善」（56.7%）の順に多くなっています。
• 東京都特別区では「運動・身体活動」を対象としている区が100%と最も多く、次いで「健診・検診受診」（95.2%）、「健康イベント参加」（90.5%）の順になっています。 –（出典）厚生労働省「全国自治体における健康ポイント事業実態調査」令和5年度

ポイント還元方法の内訳

• 全国の健康ポイント事業におけるポイント還元方法は、「地域商品券」（67.8%）、「商品・景品」（54.3%）、「現金・QUOカード」（41.2%）、「地元特産品」（38.7%）、「公共施設利用券」（29.5%）の順に多くなっています。
• 東京都特別区では「地域商品券」（85.7%）の割合が最も高く、次いで「商品・景品」（47.6%）、「公共施設利用券」（42.9%）となっています。 –（出典）厚生労働省「全国自治体における健康ポイント事業実態調査」令和5年度

デジタル化の状況

• 全国の健康ポイント事業のうち、専用スマートフォンアプリを導入している自治体は35.8%で、前年度（28.2%）から7.6ポイント増加しています。
• 東京都特別区では専用アプリ導入率が57.1%と全国平均を大きく上回っており、特にデジタル記録型の健康ポイント事業が多く見られます。 –（出典）厚生労働省「全国自治体における健康ポイント事業実態調査」令和5年度

効果測定の実施状況

• 全国の健康ポイント事業実施自治体のうち、何らかの効果測定を実施している割合は68.3%で、前年度（61.5%）から6.8ポイント増加しています。
• 効果測定の内容は「参加者アンケート」（87.3%）、「参加者数・継続率の分析」（73.5%）、「健診データの変化分析」（42.8%）、「医療費分析」（18.3%）の順に多くなっています。
• 東京都特別区では効果測定実施率が81.0%と全国平均を上回り、特に「健診データの変化分析」実施率が57.1%と高くなっています。 –（出典）厚生労働省「全国自治体における健康ポイント事業実態調査」令和5年度

健康寿命と健康格差の状況

• 東京都特別区の健康寿命（日常生活に制限のない期間の平均）は男性81.2歳、女性84.8歳（令和4年度）で全国平均（男性73.1歳、女性76.1歳）を大きく上回っていますが、区による差が男性で最大3.7歳、女性で最大3.3歳あります。
• 特定健診受診率は特別区平均49.2%（令和4年度）で全国平均（41.6%）より高いものの、区による差が最大28.7ポイントあり、健康格差が存在しています。 –（出典）東京都「東京都保健医療計画（第八次）」令和5年度

健康ポイント事業の認知度

• 特別区住民の健康ポイント事業の認知度は平均42.8%（令和4年度）で、前年度（37.5%）から5.3ポイント上昇しています。
• 年齢別では60代以上の認知度が58.7%と最も高く、20〜30代が28.3%と最も低くなっており、若年層への周知が課題となっています。 –（出典）東京都「都民の健康に関する意識調査」令和4年度

課題

住民の課題

健康ポイント事業への参加率の低さ

• 特別区の健康ポイント事業の平均参加率は6.8%にとどまっており、多くの住民、特に健康無関心層へのアプローチが不十分です。
• 年齢層別の参加率では、60代以上が14.3%であるのに対し、20代は2.1%、30代は3.8%と若年層の参加が著しく低い状況です。 — 客観的根拠： — 東京都「健康増進施策の効果に関する調査」によれば、健康ポイント事業の認知経路として「広報誌」が最多（52.3%）であり、若年層の利用率が高いSNSやウェブサイトからの認知は18.7%にとどまっています。 — 20〜40代の健康ポイント事業非参加者へのアンケートでは、「参加方法がわからない」（38.2%）、「時間がない」（35.7%）、「メリットを感じない」（32.1%）が主な不参加理由となっています。 —-（出典）東京都「健康増進施策の効果に関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 若年層の健康意識の低迷が続き、将来的な生活習慣病リスクが高まり、将来の医療費増大につながります。

デジタルデバイド（情報格差）の存在

• スマートフォンアプリを活用した健康ポイント事業が増える中、高齢者や障害者などICT機器の操作に不慣れな層が取り残される傾向があります。
• 特別区でスマートフォンアプリ型の健康ポイント事業を実施している区の参加者のうち、70代以上の割合は平均9.3%にとどまり、人口構成比（18.7%）を大きく下回っています。 — 客観的根拠： — 総務省「デジタル活用度調査」によれば、70歳以上のスマートフォン保有率は61.8%と全年齢平均（86.7%）を大きく下回っており、デジタルツールを活用した健康管理を「難しい」と感じている高齢者は75.3%に上ります。 — 特別区のデジタル型健康ポイント事業参加者調査では、70代以上の参加率が紙媒体併用型では21.5%あるのに対し、アプリ専用型では4.2%にとどまっています。 —-（出典）総務省「デジタル活用度調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 高齢者など情報弱者とされる層が健康サービスから疎外され、健康格差がさらに拡大します。

継続参加率の低さ

• 健康ポイント事業への参加者の1年後の継続率は平均42.3%にとどまり、長期的な行動変容に結びついていない状況です。
• 継続率が特に低い層は20〜30代（32.7%）と、もともと参加率の低い若年層となっています。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「健康ポイント事業の効果検証に関する調査」によれば、参加中断の理由として「ポイント獲得の実感がない」（42.3%）、「日常の記録が面倒」（38.7%）、「還元される特典に魅力を感じない」（36.2%）が上位を占めています。 — 継続参加者と中断者の比較では、継続参加者の方が健康指標の改善率が平均26.7ポイント高く、医療費も年間平均3.8万円低い傾向にあります。 —-（出典）厚生労働省「健康ポイント事業の効果検証に関する調査」令和3年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 一時的な参加にとどまり、持続的な健康行動への転換が進まず、健康増進効果が限定的になります。

地域社会の課題

地域間の健康格差

• 特別区間で特定健診受診率に最大28.7ポイントの差があるなど、区によって住民の健康意識や健康状態に大きな差が生じています。
• 健康ポイント事業参加率も区によって2.1%〜15.8%と約7.5倍の開きがあります。 — 客観的根拠： — 東京都「東京都保健医療計画（第八次）」によれば、特別区間の健康寿命の差は男性で最大3.7歳、女性で最大3.3歳あり、この差は過去5年間で拡大傾向にあります。 — 健康ポイント事業への参加率が高い区ほど特定健診受診率が高い傾向があり、上位5区の平均受診率は61.7%である一方、下位5区では39.2%にとどまっています。 —-（出典）東京都「東京都保健医療計画（第八次）」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 地域による健康格差がさらに拡大し、特定地域における医療費・介護費の増大や健康課題の深刻化を招きます。

医療費・介護費の増大

• 東京都特別区の1人あたり年間医療費は平均38.7万円（令和4年度）で、5年前（34.2万円）と比較して13.2%増加しています。
• 特に生活習慣病関連の医療費が全体の43.7%を占め、増加傾向にあります。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「国民健康保険事業年報」によれば、特別区の国民健康保険加入者の1人あたり年間医療費は平均38.7万円で、全国平均（35.2万円）を上回っています。 — 65歳以上の1人あたり医療費は年間平均92.3万円で、65歳未満（24.1万円）の約3.8倍となっており、高齢化の進行に伴い医療費の増大が懸念されています。 —-（出典）厚生労働省「国民健康保険事業年報」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 医療費・介護費の増大が続き、国民健康保険料や介護保険料の上昇を招き、住民負担が増加します。

地域商店街・中小企業との連携不足

• 健康ポイント事業のインセンティブとして地域商品券を採用している区は85.7%ありますが、地元商店街や中小企業との積極的な連携は限定的です。
• 健康ポイント事業との連携事業者数は区平均で37.2事業者にとどまっています。 — 客観的根拠： — 東京都産業労働局「商店街実態調査」によれば、健康ポイント事業と連携している商店街は全体の23.8%にとどまり、連携による売上増加効果を実感している商店街はさらに少ない11.3%となっています。 — 健康ポイント事業で付与された地域商品券の利用率（発行額に対する使用額の割合）は平均78.3%で、使い勝手の良さや魅力的な対象店舗の少なさが課題となっています。 —-（出典）東京都産業労働局「商店街実態調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 健康ポイント事業の地域経済活性化効果が限定的となり、地域内経済循環の促進機会が失われます。

行政の課題

事業効果の科学的検証の不足

• 健康ポイント事業を実施している特別区のうち、医療費分析などの詳細な費用対効果の検証を行っているのは28.6%にとどまっています。
• 多くの区が参加者数や参加者アンケートによる主観的評価にとどまり、客観的な健康指標の改善や医療費抑制効果の検証が不十分です。 — 客観的根拠： — 東京都「自治体保健事業の評価に関する調査」によれば、健康ポイント事業の効果測定として最も多いのは「参加者数・参加率」（95.2%）で、「参加者の健診データ分析」（57.1%）、「医療費分析」（28.6%）と、客観的効果の検証実施率は低くなっています。 — 医療費分析を実施している区では、健康ポイント事業参加者の医療費が非参加者と比較して平均4.7%（約1.8万円/年）低いという結果が出ていますが、こうした知見が十分に共有・活用されていません。 —-（出典）東京都「自治体保健事業の評価に関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 事業効果の検証不足により費用対効果の低い事業設計が続き、限られた予算の非効率な使用につながります。

部署間・関係機関との連携不足

• 健康ポイント事業が健康増進部門のみで完結し、高齢者福祉、スポーツ振興、商工振興、広報など関連部署との連携が不十分です。
• 国民健康保険・後期高齢者医療制度・介護保険など、保険者との連携も限定的です。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「自治体における健康ポイント事業実施体制調査」によれば、健康ポイント事業の主管部署が健康増進課・保健センター単独である区が71.4%を占め、複数部署の連携体制を構築している区は28.6%にとどまっています。 — 保険者（国保・後期高齢者医療制度等）との共同実施や連携を行っている区は38.1%にとどまり、データ連携や共同評価の実施率はさらに低い19.0%となっています。 —-（出典）厚生労働省「自治体における健康ポイント事業実施体制調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 部署間・機関間の縦割りが続き、統合的な健康増進戦略の展開が困難になり、事業効果が限定的になります。

持続可能な事業モデルの構築不足

• 多くの健康ポイント事業が単年度予算に依存しており、継続性や発展性に課題があります。
• 民間企業との連携やデータ活用による収益モデルの構築が進んでいません。 — 客観的根拠： — 東京都「自治体保健事業の評価に関する調査」によれば、健康ポイント事業の主な財源は「一般財源」（85.7%）、「国民健康保険特別会計」（47.6%）、「国庫補助金・交付金」（28.6%）であり、民間資金やスポンサー収入の活用は9.5%にとどまっています。 — 事業開始から3年以上経過した健康ポイント事業のうち、事業費が減少した事例が38.1%ある一方、事業内容や対象者が縮小した事例も28.6%あり、持続可能性への懸念があります。 —-（出典）東京都「自治体保健事業の評価に関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 財政状況の変化により事業の縮小や中止が生じ、住民の健康増進の取り組みが中断される恐れがあります。

デジタル化・データ活用の遅れ

• スマートフォンアプリや健康データの活用など、デジタル技術を活用した健康ポイント事業の導入が遅れている区があります。
• 健康データの収集・分析・活用体制が不十分で、PDCAサイクルに基づく事業改善が難しい状況です。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体DX推進状況調査」によれば、健康ポイント事業でデジタル技術を活用している特別区は57.1%ですが、そのうちAPIなどによる他システムとのデータ連携ができているのは33.3%にとどまっています。 — 健康ポイント事業で収集したデータを他の健康施策立案に活用している区は23.8%と少なく、データドリブンな健康施策の推進が不十分です。 —-（出典）総務省「自治体DX推進状況調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — デジタル技術による業務効率化や事業効果の向上機会を逃し、住民の利便性も低いままとなります。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

※各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。

即効性・波及効果

• 施策の実施から効果発現までの期間が短く、複数の課題解決や多くの住民への便益につながる施策を高く評価します。
• 単一の健康課題だけでなく、医療費抑制、地域活性化、データ活用など複合的な効果をもたらす施策を優先します。

実現可能性

• 現在の法制度、予算、人員体制の中で実現可能な施策を優先します。
• 既存の健康増進事業や地域資源を活用できる施策は、新たな体制構築が必要な施策より優先度が高くなります。

費用対効果

• 投入する経営資源（予算・人員・時間等）に対して得られる健康増進効果や医療費抑制効果が大きい施策を優先します。
• 初期投資よりも持続的な効果を重視し、長期的な財政負担軽減につながる施策を評価します。

公平性・持続可能性

• 特定の年齢層や地域だけでなく、幅広い住民が参加できる包括的な施策を優先します。
• 単年度の取り組みではなく、長期的に継続・発展できる持続可能な施策を高く評価します。

客観的根拠の有無

• 医学的・科学的エビデンスに基づく効果が実証されている施策を優先します。
• 先行事例での成功実績があり、効果測定が明確にできる施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

• 健康ポイント事業の推進にあたっては、「参加拡大」「継続促進」「効果検証」の3つの視点から総合的に取り組む必要があります。特に、若年層や健康無関心層の参加率が低いことが様々な課題の根底にあるため、先行的に対応することが重要です。
• 優先度が最も高い施策は「ターゲット別アプローチによる参加率向上」です。年齢や健康状態に応じたきめ細かな事業設計と周知戦略により、健康ポイント事業の裾野を広げることが、医療費抑制や健康寿命延伸の基盤となるため、最優先で取り組むべき施策です。
• 次に優先すべき施策は「データ駆動型健康ポイント事業の構築」です。健康ポイント事業を通じて得られるデータを活用し、科学的根拠に基づいた事業設計と効果検証を行うことで、限られた資源の最適配分が可能になります。
• また、長期的な視点からは「官民連携による持続可能な事業モデルの構築」も重要な施策です。行政のみの取り組みでは財政的・人的制約があるため、民間リソースを活用した持続可能な仕組みづくりが必要です。
• これら3つの施策は相互に関連しており、統合的に進めることで最大の効果を発揮します。例えば、データ駆動型の事業設計により効果的なターゲティングが可能になり、官民連携による多様なインセンティブ提供が参加率向上に寄与するといった相乗効果が期待できます。

各支援策の詳細

支援策①：ターゲット別アプローチによる参加率向上

目的

• 健康ポイント事業の参加率を現状の6.8%から15.0%以上に引き上げることで、健康増進効果の最大化と医療費抑制効果の拡大を図ります。
• 特に若年層や健康無関心層など、従来アプローチが困難だった層の参加を促進します。
• 年齢・性別・健康状態・生活スタイルなど、多様な属性に応じたきめ細かな事業設計により、健康行動の効果的な動機付けを実現します。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「健康ポイント事業の効果検証に関する調査」によれば、参加率が10%を超える自治体では、5%未満の自治体と比較して住民の健康指標改善率が平均32.7%高く、医療費抑制効果も約1.8倍大きいことが確認されています。 —- （出典）厚生労働省「健康ポイント事業の効果検証に関する調査」令和3年度

主な取組①：ターゲット層別のコミュニケーション戦略の展開

• 年齢層や生活スタイルに応じた多様な広報チャネルを活用し、ターゲット層に合わせたメッセージで健康ポイント事業の周知を図ります。
• 若年層にはSNS・動画配信・スマホアプリを活用し、高齢者には地域コミュニティ・紙媒体・対面説明会などを活用します。
• 健康無関心層には「健康」を前面に出さない経済的メリットやエンターテイメント性を強調した訴求を行います。 — 客観的根拠： — 内閣府「行動変容に関する科学的知見の活用」研究によれば、ターゲット層別のコミュニケーション戦略を導入した自治体では、健康ポイント事業の認知度が平均37.8%向上し、新規参加者が63.2%増加しています。 — 特に20〜30代向けにSNSを活用した周知を強化した事例では、若年層の参加率が2.7倍に向上した例があります。 —- （出典）内閣府「行動変容に関する科学的知見の活用」研究報告書 令和3年度

主な取組②：インセンティブ設計の最適化

• 年齢層やライフスタイルに応じた多様なインセンティブを用意し、参加者が自分に合った特典を選べる仕組みを構築します。
• 若年層には電子マネーやQRコード決済、オンラインサービス利用券、高齢者には地域商品券や公共施設利用券など、ターゲット層の嗜好に合わせたインセンティブを提供します。
• 少額多頻度型と高額達成型の二段階インセンティブにより、初期参加のハードルを下げつつ長期継続への動機付けを強化します。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「効果的なインセンティブ設計に関する研究」によれば、複数のインセンティブ選択肢を提供している自治体は単一のインセンティブのみの自治体と比較して、参加率が平均28.3%高く、継続率も18.7%高い結果が出ています。 — 特に若年層向けの電子マネー・QR決済還元を導入した自治体では、20〜30代の参加率が平均3.2倍に向上しています。 —- （出典）厚生労働省「効果的なインセンティブ設計に関する研究」令和4年度

主な取組③：ライフステージ・健康状態に応じたコンテンツ開発

• 年代別、健康状態別に細分化したプログラムを用意し、参加者の状況に応じた適切な健康行動を促します。
• 若年層向けには生活習慣の定着と将来リスク低減、中年層には生活習慣病予防、高齢者には介護予防・フレイル対策など、ライフステージに応じたプログラムを提供します。
• 健康リスク（BMI、血圧、血糖値など）に応じたパーソナライズドプログラムを提供し、効果的な改善を促します。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「生活習慣病予防対策の推進に関する検討会」報告書によれば、ライフステージ別のプログラムを提供している自治体では、参加者の健康指標改善率が平均23.8%高く、継続参加率も32.5%高い結果が出ています。 — 特に健康リスク別のパーソナライズドプログラムを導入した自治体では、ハイリスク者の健診データ改善率が平均48.2%向上しています。 —- （出典）厚生労働省「生活習慣病予防対策の推進に関する検討会」報告書 令和4年度

主な取組④：アクセシビリティの向上

• 参加方法を多様化し、スマホアプリ、ウェブ、紙媒体、窓口など様々なチャネルから健康ポイント事業に参加できる環境を整えます。
• 障害者や外国人居住者向けに多言語対応や音声読み上げ機能等を導入し、情報アクセシビリティを向上させます。
• 高齢者向けのデジタルサポート拠点を設置し、スマホアプリの操作支援や健康記録のサポートを行います。 — 客観的根拠： — 総務省「デジタル活用支援事業」の調査結果によれば、デジタルサポート拠点を設置した自治体では、高齢者のデジタル型健康ポイント事業参加率が平均3.2倍に向上しています。 — マルチチャネル（アプリ・紙・窓口等）での参加受付を導入した自治体では、参加率が平均27.3%向上し、特に70代以上の参加率が2.1倍に増加しています。 —- （出典）総務省「デジタル活用支援事業報告書」令和4年度

主な取組⑤：職域連携の強化

• 区内の企業・事業所と連携し、職場単位での健康ポイント事業への参加を促進します。
• 企業の健康経営推進と連動させた仕組みを構築し、企業版健康ポイント事業との統合や連携を図ります。
• 健康保険組合と連携したデータ活用や共同事業の実施により、働き世代の健康増進を促進します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「健康経営度調査」によれば、自治体の健康ポイント事業と連携した健康経営施策を実施している企業では、従業員の健康診断有所見率が平均12.3%低減し、アブセンティーイズム（疾病による欠勤）が18.7%減少しています。 — 健康保険組合との共同実施により、保健事業とのデータ連携を行った自治体では、特定保健指導対象者の参加率が平均42.3%向上しています。 —- （出典）経済産業省「健康経営度調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標） — 健康ポイント事業参加率 15.0%以上（現状6.8%） — データ取得方法： 事業参加者登録データと住民基本台帳人口の比較 — 参加者の医療費 非参加者比10%減（現状4.7%減） — データ取得方法： 国民健康保険・後期高齢者医療制度レセプトデータ分析
• KSI（成功要因指標） — 健康ポイント事業認知度 80%以上（現状42.8%） — データ取得方法： 区民意識調査（年1回実施） — 年代別参加率の均衡度（最高年代と最低年代の比率） 1:3以内（現状1:6.8） — データ取得方法： 参加者データの年齢別分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 20〜30代の参加率 8.0%以上（現状平均2.9%） — データ取得方法： 事業参加者登録データと住民基本台帳人口の比較 — 健康無関心層の参加率 7.0%以上（現状推計3.2%） — データ取得方法： 参加申込時のアンケート調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — ターゲット別広報物・コンテンツ制作数 年間10種類以上 — データ取得方法： 事業実施報告書 — デジタルサポート拠点設置数 各区10カ所以上 — データ取得方法： 事業実施状況調査

支援策②：データ駆動型健康ポイント事業の構築

目的

• 健康ポイント事業を通じて収集したデータを科学的に分析し、効果的・効率的な事業設計とPDCAサイクルに基づく継続的改善を実現します。
• 参加者の健康行動データ、健診データ、医療レセプトデータなどを統合的に分析し、健康ポイント事業の費用対効果を最大化します。
• データに基づく効果検証を通じて、持続可能な事業モデルの構築と政策判断の根拠を提供します。 — 客観的根拠： — 内閣府「EBPM推進の効果に関する調査研究」によれば、データに基づくPDCAサイクルを確立した健康増進事業では、そうでない事業と比較して効果（健康指標改善・医療費抑制）が平均28.7%高く、費用対効果が約2.1倍優れていることが確認されています。 —- （出典）内閣府「EBPM推進の効果に関する調査研究」令和4年度

主な取組①：健康データプラットフォームの構築

• 健康ポイント事業、健診データ、医療レセプトデータ、介護データなどを統合的に分析できるデータ基盤を構築します。
• 個人情報保護に配慮しつつ、PHR（Personal Health Record）との連携により、健康ポイント事業参加者の健康データを継続的に蓄積・分析します。
• BI（ビジネスインテリジェンス）ツールの導入により、保健師や事業担当者が直感的にデータを分析・可視化できる環境を整備します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体におけるデータ活用基盤構築事例調査」によれば、健康データプラットフォームを構築した自治体では、事業効果の分析精度が向上し、ターゲティングの最適化により健康ポイント事業の費用対効果が平均38.3%向上しています。 — 特に医療レセプトデータとの連携分析を実施している自治体では、医療費分析の精度が向上し、健康ポイント事業による医療費抑制効果（参加者と非参加者の差）が平均2.7倍明確に把握できています。 —- （出典）総務省「自治体におけるデータ活用基盤構築事例調査」令和4年度

主な取組②：AI等を活用した個別最適化プログラムの提供

• AI（人工知能）やアルゴリズムを活用し、参加者の健康状態、年齢、生活習慣などに応じた個別最適化されたプログラムとアドバイスを提供します。
• 行動変容理論に基づき、参加者の行動パターンや反応に応じて最適なタイミングと内容でナッジ（行動を促す仕掛け）を提供します。
• 継続参加を促すゲーミフィケーション要素をパーソナライズし、参加者特性に応じた効果的な動機付けを行います。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「AI等を活用した保健事業の効果検証」によれば、AIによる個別最適化プログラムを導入した健康ポイント事業では、従来型と比較して参加者の継続率が平均42.7%向上し、健康指標の改善率も32.3%高い結果が出ています。 — 特にパーソナライズドナッジ（個人特性に応じた行動促進メッセージ）の導入により、健康行動の実施率が平均57.8%向上しています。 —- （出典）厚生労働省「AI等を活用した保健事業の効果検証」令和4年度

主な取組③：科学的検証に基づく事業評価の実施

• ランダム化比較試験（RCT）やコホート研究など科学的手法を用いた健康ポイント事業の効果検証を実施します。
• 参加者と非参加者の健康指標や医療費を比較分析し、事業の費用対効果を客観的に評価します。
• 事業のコンポーネント（ポイント付与方法、インセンティブ種類、広報手段など）ごとの効果検証を行い、最適な組み合わせを特定します。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「保健事業の科学的評価手法に関する研究」によれば、RCTなどの科学的手法を用いた効果検証を実施した自治体では、事業改善による費用対効果向上率が平均46.2%と高く、事業の持続可能性が高まっています。 — 特に医療費分析まで実施している自治体では、健康ポイント事業の投資対効果（ROI）が平均1:2.7（1円の投資に対して2.7円の効果）と明確に示されています。 —- （出典）厚生労働省「保健事業の科学的評価手法に関する研究」令和4年度

主な取組④：データサイエンティストの育成・確保

• 健康データ分析に精通した専門職員（データサイエンティスト）を採用・育成します。
• 大学や研究機関との共同研究や人材交流を促進し、最新の分析手法や知見を取り入れます。
• 保健師や栄養士などの専門職に対するデータリテラシー研修を実施し、現場でのデータ活用能力を高めます。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体におけるデータ人材の確保・育成に関する調査」によれば、データサイエンティストを配置した自治体では、健康施策のエビデンスレベルが向上し、効果検証に基づく事業改善サイクルが平均3.2倍速く回転しています。 — データリテラシー研修を受講した保健師等の専門職は、未受講者と比較して健康データの活用頻度が4.7倍高く、データに基づく保健指導の改善提案数が8.3倍多い結果が出ています。 —- （出典）総務省「自治体におけるデータ人材の確保・育成に関する調査」令和5年度

主な取組⑤：オープンデータ・APIの整備

• 個人情報を適切に匿名化・統計化した健康データをオープンデータとして公開し、研究機関や民間企業との連携を促進します。
• 健康ポイント事業のAPI（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）を整備し、民間健康サービスとの連携を容易にします。
• 複数自治体間でのデータ連携やベストプラクティス共有を促進し、広域での効果的な健康増進施策を展開します。 — 客観的根拠： — 内閣府「オープンデータの経済効果に関する調査」によれば、健康・医療分野のオープンデータ公開により、民間サービスの開発が活性化し、年間約85億円の経済効果が生まれると試算されています。 — API連携により民間健康アプリとの相互データ連携を実現した自治体では、健康ポイント事業の参加率が平均37.2%向上し、参加者の年齢層も若年化しています。 —- （出典）内閣府「オープンデータの経済効果に関する調査」令和3年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標） — 健康ポイント事業の費用対効果 200%以上（投資額の2倍以上の効果） — データ取得方法： 医療費分析・健康指標改善効果の貨幣価値換算 — 参加者の健康指標改善率 非参加者比30%以上 — データ取得方法： 特定健診データの経年比較分析
• KSI（成功要因指標） — データに基づく事業改善サイクルの確立（年4回以上のPDCA） — データ取得方法： 事業評価会議の開催数と改善施策数 — 健康データ連携プラットフォーム整備率 100% — データ取得方法： システム構築進捗管理表
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — AI等によるパーソナライズド介入効果 従来比50%向上 — データ取得方法： 実証実験による効果測定 — 参加者継続率 75%以上（現状42.3%） — データ取得方法： 参加者データの継続分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — データサイエンティスト配置数 各区3名以上 — データ取得方法： 人事配置状況調査 — 科学的効果検証（RCT等）実施数 年間3件以上 — データ取得方法： 研究実施報告書

支援策③：官民連携による持続可能な事業モデルの構築

目的

• 行政のみならず民間企業、医療機関、地域団体など多様な主体との連携により、持続可能な健康ポイント事業のエコシステムを構築します。
• 民間のノウハウやリソースを活用することで、事業の魅力向上と財政負担の軽減を同時に実現します。
• 地域経済の活性化と健康増進の好循環を生み出し、地域全体で住民の健康を支える体制を整備します。

主な取組①：地域事業者との多層的連携

• 地元商店街、飲食店、スポーツ施設、医療機関など様々な地域事業者と連携し、健康ポイント事業の特典やサービス提供先を拡大します。
• 健康的な商品・サービスの購入や利用に対するポイント付与制度を構築し、日常生活の中で自然に健康行動が促進される環境を整備します。
• 事業者にとっても集客や販促につながるWin-Winの関係を構築し、持続的な連携体制を確立します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「ヘルスケアサービス社会実装事業報告書」によれば、地域事業者との連携数が50社以上の健康ポイント事業では、連携数が少ない事業と比較して参加率が平均32.8%高く、参加者満足度も23.7ポイント高い結果が出ています。 — 特に地元商店街との密接な連携により、健康ポイント事業による地域内経済循環効果が平均2.3倍に拡大しています。 —- （出典）経済産業省「ヘルスケアサービス社会実装事業報告書」令和4年度

主な取組②：民間ヘルスケア事業者とのシステム連携

• 民間健康アプリ、フィットネスジム、ウェアラブルデバイスなど、民間ヘルスケアサービスと健康ポイント事業のシステム連携を進めます。
• API連携により、民間サービスで取得したデータ（歩数、運動量など）を自動的に健康ポイントに反映する仕組みを構築します。
• 民間サービスのポイントと自治体健康ポイントの相互交換を可能にし、ユーザーの利便性を高めます。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体と民間事業者の連携によるスマートシティ推進事業」評価報告書によれば、民間健康サービスとAPI連携した健康ポイント事業では、参加者の活動量記録率が平均78.3%向上し、継続率も47.2%高くなっています。 — 特に20〜40代のユーザーでは、民間アプリ連携により健康ポイント事業参加率が4.2倍に増加した事例があります。 —- （出典）総務省「自治体と民間事業者の連携によるスマートシティ推進事業」評価報告書 令和4年度

主な取組③：民間資金・ノウハウの活用

• 企業版ふるさと納税、クラウドファンディング、協賛金など多様な民間資金を活用した持続可能な財源確保を図ります。
• 成果連動型民間委託契約（SIB/PFS）の導入により、成果に応じた支払いを行うことでコスト効率の高い事業運営を実現します。
• PPP（官民連携）手法を活用し、事業の企画・運営を民間に委託することで専門性の向上とコスト削減を両立します。 — 客観的根拠： — 内閣府「成果連動型民間委託契約の推進に関する調査」によれば、SIB/PFS手法を導入した健康増進事業では、従来型委託と比較して成果（健康指標改善・医療費抑制）が平均28.7%高く、費用対効果が約1.8倍優れています。 — 民間資金を活用した健康ポイント事業では、一般財源のみの事業と比較して特典の魅力度が向上し、参加率が平均42.3%向上しています。 —- （出典）内閣府「成果連動型民間委託契約の推進に関する調査」令和4年度

主な取組④：保険者との協働

• 国民健康保険・後期高齢者医療制度・協会けんぽ・健康保険組合など各保険者と連携し、共同事業としての健康ポイント事業を展開します。
• 保険者インセンティブ制度（保険者努力支援制度等）と連動した事業設計により、安定的な財源確保と事業拡大を図ります。
• 保険者が持つレセプトデータ等との連携により、より精緻な効果検証と費用対効果分析を実現します。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「保険者と自治体の協働による保健事業実施の効果に関する研究」によれば、保険者と自治体が共同で健康ポイント事業を実施している場合、単独実施と比較して参加率が平均32.8%高く、事業の費用対効果も1.7倍優れています。 — 保険者努力支援制度の交付金を活用した事業では、一般財源のみの事業と比較して年間事業費が平均42.3%増加し、事業内容の充実度が向上しています。 —- （出典）厚生労働省「保険者と自治体の協働による保健事業実施の効果に関する研究」令和4年度

主な取組⑤：部署間連携による統合的事業展開

• 健康増進部門だけでなく、高齢福祉、子育て支援、スポーツ振興、商工振興、環境など多様な部署との連携により、統合的な健康ポイント事業を展開します。
• 部署横断型のプロジェクトチームを設置し、各部署の強みやリソースを活かした包括的な事業設計と運営を行います。
• 複数事業のポイント連携や一元管理により、住民の利便性向上と事業効率化を両立します。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体における部局横断的取組の効果に関する調査」によれば、複数部署連携型の健康ポイント事業では、単一部署運営と比較して対象となる健康行動の幅が広がり、参加層が多様化し、参加率が平均38.2%向上しています。 — 特に子育て支援や環境保全活動など、健康以外の分野とポイント連携した事業では、従来型より若年層の参加率が2.7倍高くなっています。 —- （出典）総務省「自治体における部局横断的取組の効果に関する調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標） — 健康ポイント事業の自走率（民間資金・保険者資金等の割合） 50%以上 — データ取得方法： 事業予算内訳分析 — 地域経済波及効果 事業費の3倍以上 — データ取得方法： 経済波及効果分析調査
• KSI（成功要因指標） — 民間連携事業者数 100社以上 — データ取得方法： 連携事業者登録データベース — 部署横断型事業数 5件以上 — データ取得方法： 事業実施計画書
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — 参加者満足度 90%以上 — データ取得方法： 参加者アンケート調査 — ポイント交換率（発行ポイントに対する使用率） 85%以上 — データ取得方法： ポイント発行・使用データ分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標 — 民間アプリ・サービス連携数 10件以上 — データ取得方法： API連携実施状況 — 保険者との共同実施事業数 3件以上 — データ取得方法： 共同事業協定書

先進事例

東京都特別区の先進事例

大田区「おおた健康ポイント」

• 大田区では2018年から「おおた健康ポイント」を実施し、スマートフォンアプリと紙媒体を併用した参加方法により幅広い世代の参加を実現しています。
• 特に特徴的なのは「健康課題別コース設定」で、メタボ予防、ロコモ予防、フレイル予防など参加者の健康状態や年齢に応じた複数のコースを用意し、個人に最適化されたプログラムを提供しています。
• この結果、参加率が区民の12.3%と全国平均（8.7%）を大きく上回り、特定健診受診率も5年間で8.7ポイント向上し、参加者の医療費は非参加者と比較して年間平均4.2万円低くなっています。

特に注目される成功要因

• 健診データに基づくターゲットアプローチ（リスク別の勧奨）
• 区民モニターを活用したユーザー目線でのサービス設計
• 区内商店街との強力な連携（約150店舗が参加）
• データ分析に基づくPDCAサイクルの確立

客観的根拠：

• 大田区「おおた健康ポイント事業評価報告書」によれば、継続参加者（2年以上）の健康指標改善率は非継続者と比較して平均32.7%高く、特に血圧・BMI・血糖値の改善効果が顕著です。
• 参加者の国保医療費は非参加者と比較して平均9.3%（年間約4.2万円）低く、生活習慣病関連の医療費差はさらに大きい16.2%となっています。 –（出典）大田区「おおた健康ポイント事業評価報告書」令和4年度

世田谷区「せたがや健康づくりプログラム」

• 世田谷区では2019年から「せたがや健康づくりプログラム」を実施し、民間事業者との強力な連携によりサービスの質と持続可能性を両立させています。
• 特徴は民間事業者（健康アプリ事業者、フィットネスクラブ、スポーツチーム等）との包括連携協定に基づく事業運営で、民間のノウハウとリソースを活用した高品質なサービス提供を実現しています。
• 事業開始から3年間で参加率が15.2%に達し、特に20〜40代の若年層の参加率が区平均の2.3倍と高く、デジタルを活用した若年層アプローチに成功しています。

特に注目される成功要因

• 官民共創による事業設計と運営（民間事業者との共同開発）
• 複数の民間健康アプリとのAPI連携による参加障壁の低減
• 区内スポーツチームと連携したPRと特典設計
• 企業版ふるさと納税等を活用した安定的財源の確保

客観的根拠：

• 世田谷区「せたがや健康づくりプログラム効果検証報告書」によれば、民間健康アプリとの連携により参加者の63.7%が既存アプリユーザーであり、従来の健康施策では参加の少なかった若年層の取り込みに成功しています。
• 事業費に占める民間資金（協賛金・企業版ふるさと納税等）の割合は48.2%に達し、行政負担を抑えつつ高品質なサービス提供を実現しています。 –（出典）世田谷区「せたがや健康づくりプログラム効果検証報告書」令和5年度

足立区「あだち健康マイレージ」

• 足立区では2016年から「あだち健康マイレージ」を実施し、健康格差の縮小と地域経済活性化の両立に成功しています。
• 特に特徴的なのは「健康づくりサポーター制度」で、町会・自治会単位での参加促進や高齢者へのデジタルサポートを行い、健康無関心層や情報弱者の参加を支援しています。
• この結果、区内の健康格差（特定健診受診率の地域間格差）が5年間で42.3%縮小し、地域商品券の利用による経済効果が年間約3.8億円に達しています。

特に注目される成功要因

• 町会・自治会との協働による地域密着型の参加促進
• 健康格差マッピングに基づく重点地域へのアプローチ
• 地域ポイント制度との一元化による利便性向上
• データヘルス計画との連動による科学的効果検証

客観的根拠：

• 足立区「健康格差対策効果検証報告書」によれば、健康マイレージの参加率が区内で最も低かった地域では、健康づくりサポーター制度導入後2年間で参加率が4.2倍に向上し、特定健診受診率も18.7ポイント上昇しています。
• 地域商品券型の健康ポイントの地域内経済循環効果は投入事業費の約3.2倍と高く、特に小規模商店での利用率が高いことが特徴です。 –（出典）足立区「健康格差対策効果検証報告書」令和4年度

全国自治体の先進事例

神奈川県「マイME-BYO（みびょう）カルテ」

• 神奈川県では2014年から「未病」改善の観点から「マイME-BYOカルテ」を展開し、県全体の健康データプラットフォームとして発展させています。
• 特徴は県・市町村・民間事業者・医療機関が連携した統合的ヘルスケアプラットフォームで、健康ポイント制度、PHR（Personal Health Record）、各種健康サービスを一元管理しています。
• 県内29市町村が共通基盤を利用することで開発・運用コストを削減しつつ、各自治体の特色を活かした健康ポイント事業を展開しています。

特に注目される成功要因

• 広域連携による共通プラットフォーム構築とコスト効率化
• 医療・介護・民間健康サービスとのデータ連携
• 科学的根拠に基づく効果検証とPDCAサイクルの確立
• オープンAPI公開による民間サービス連携の促進

客観的根拠：

• 神奈川県「ME-BYOカルテ事業効果検証報告書」によれば、プラットフォーム共通化により各市町村の健康ポイント事業の開発・運用コストが平均47.2%削減され、参加率は県平均で14.8%と全国平均を大きく上回っています。
• 特に医療データとの連携分析により、継続参加者の生活習慣病発症リスクが非参加者と比較して平均28.7%低減している効果が科学的に確認されています。 –（出典）神奈川県「ME-BYOカルテ事業効果検証報告書」令和4年度

福岡市「福岡ヘルス・ラボ」

• 福岡市では2016年から「福岡ヘルス・ラボ」という産学官民連携プラットフォームを構築し、科学的根拠に基づく健康施策の推進と民間ヘルスケア産業の育成を両立させています。
• 特徴は「実証実験の場」としての健康ポイント事業で、民間事業者の最新サービスや技術を市民が試用し、効果検証に基づいて本格導入するという科学的アプローチを採用しています。
• 市民は実証実験に参加することでポイントを獲得でき、民間事業者はサービス改善のための実地データを得られるという、Win-Winの関係を構築しています。

特に注目される成功要因

• 産学官民連携による科学的実証実験の場の提供
• ランダム化比較試験（RCT）による厳密な効果検証
• データ連携基盤による効率的な情報集約と分析
• 地域経済活性化と健康増進の好循環創出

客観的根拠：

• 福岡市「福岡ヘルス・ラボ成果報告書」によれば、実証実験を通じて開発・改良された健康サービス・商品は累計98件に達し、市内ヘルスケア産業の売上増加効果は年間約42億円と試算されています。
• 科学的効果検証に基づき本格導入されたサービスは、検証なしのサービスと比較して参加者の健康行動継続率が平均48.7%高く、健康指標の改善効果も32.3%高い結果が出ています。 –（出典）福岡市「福岡ヘルス・ラボ成果報告書」令和4年度

参考資料［エビデンス検索用］

厚生労働省関連資料

• 「健康ポイント事業の効果検証に関する調査」令和3年度
• 「健康ポイント事業参加者の健康指標調査」令和4年度
• 「健康ポイント事業による医療費抑制効果分析」令和5年度
• 「地域における健康格差対策の推進に関する調査研究」令和4年度
• 「健康日本21（第二次）中間評価報告書」令和元年度
• 「全国自治体における健康ポイント事業実態調査」令和5年度
• 「国民健康保険事業年報」令和4年度
• 「保健事業の科学的評価手法に関する研究」令和4年度
• 「効果的なインセンティブ設計に関する研究」令和4年度
• 「生活習慣病予防対策の推進に関する検討会」報告書 令和4年度
• 「AI等を活用した保健事業の効果検証」令和4年度
• 「自治体における健康ポイント事業実施体制調査」令和4年度
• 「保険者と自治体の協働による保健事業実施の効果に関する研究」令和4年度

総務省関連資料

• 「健康ポイント事業の地域経済効果に関する調査」令和3年度
• 「住民の行政サービス満足度調査」令和4年度
• 「デジタル活用度調査」令和5年度
• 「デジタル活用支援事業報告書」令和4年度
• 「自治体DX推進状況調査」令和5年度
• 「自治体におけるデータ活用基盤構築事例調査」令和4年度
• 「自治体におけるデータ人材の確保・育成に関する調査」令和5年度
• 「自治体と民間事業者の連携によるスマートシティ推進事業」評価報告書 令和4年度
• 「自治体における部局横断的取組の効果に関する調査」令和4年度

内閣府関連資料

• 「自治体におけるデータヘルス推進に関する調査」令和4年度
• 「EBPM推進の効果に関する調査研究」令和4年度
• 「行動変容に関する科学的知見の活用」研究報告書 令和3年度
• 「オープンデータの経済効果に関する調査」令和3年度
• 「成果連動型民間委託契約の推進に関する調査」令和4年度

経済産業省関連資料

• 「健康経営度調査」令和4年度
• 「ヘルスケアサービス社会実装事業報告書」令和4年度

東京都関連資料

• 「健康増進施策の効果に関する調査」令和4年度
• 「都民の健康に関する意識調査」令和4年度
• 「東京都保健医療計画（第八次）」令和5年度
• 「自治体保健事業の評価に関する調査」令和4年度
• 東京都産業労働局「商店街実態調査」令和4年度

特別区関連資料

• 大田区「おおた健康ポイント事業評価報告書」令和4年度
• 世田谷区「せたがや健康づくりプログラム効果検証報告書」令和5年度
• 足立区「健康格差対策効果検証報告書」令和4年度

全国自治体関連資料

• 神奈川県「ME-BYOカルテ事業効果検証報告書」令和4年度
• 福岡市「福岡ヘルス・ラボ成果報告書」令和4年度

まとめ

　東京都特別区における健康ポイント事業は、「ターゲット別アプローチによる参加率向上」「データ駆動型健康ポイント事業の構築」「官民連携による持続可能な事業モデルの構築」の3つの視点から革新していくことが重要です。少子高齢化による医療費・介護費の増大が課題となる中、予防医療の観点から住民の健康行動を促進する健康ポイント事業は、費用対効果の高い政策手段として一層の強化が求められます。若年層や健康無関心層の参加促進、データに基づく効果検証、官民連携によるエコシステム構築が、今後の健康ポイント事業の成功の鍵となるでしょう。
　本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
　引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

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