17 健康・保健

生活習慣改善支援

masashi0025

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(生活習慣改善を取り巻く環境)

  • 自治体が生活習慣改善支援を行う意義は「住民の健康寿命の延伸と生活の質(QOL)の向上」と「増大する社会保障費(医療・介護費)の抑制による持続可能な行財政運営の実現」にあります。
  • 生活習慣病は、不適切な食生活、運動不足、喫煙、過度の飲酒、ストレスなどの生活習慣が深く関与して発症・進行する疾患群の総称です。
  • 東京都特別区においても、高齢化の進展と社会環境の変化に伴い、生活習慣病の罹患者やその予備群は増加傾向にあり、個人のQOL低下だけでなく、区財政を圧迫する大きな要因となっています。
  • このため、従来の知識普及を中心としたアプローチから一歩進み、住民一人ひとりが自然に健康的な行動を選択できる社会環境の整備と、個人の行動変容を効果的に後押しする仕組みづくりが急務となっています。

意義

住民にとっての意義

##### 生活習慣病の予防と健康寿命の延伸
##### こころの健康の維持・向上

地域社会にとっての意義

##### 健康格差の是正
##### コミュニティの活性化と社会的孤立の防止

行政にとっての意義

##### 持続可能な社会保障制度の構築
##### 政策の費用対効果の向上

(参考)歴史・経過

##### 昭和53年~:国民健康づくり対策(第一次~第二次)
  • 健康診査の充実や、栄養・運動・休養を中心とした健康づくりの普及啓発が始まりました。
##### 平成12年~:健康日本21(第一次)
##### 平成25年~:健康日本21(第二次)
##### 令和4年:健康日本21(第二次)最終評価
  • 健康寿命は男女ともに延伸し、がんや循環器病の死亡率も減少するなど、一部の目標は達成されました。
  • しかし、肥満、高リスク飲酒、睡眠、野菜摂取量など、根幹となる生活習慣に関する指標の多くが「変わらない」または「悪化」と評価されました。
  • この結果は、医療技術の進歩により病気の治療は進む一方で、その根源である生活習慣の改善に向けた公衆衛生政策が十分な成果を上げていないという、構造的な課題を浮き彫りにしました。
##### 令和6年~:健康日本21(第三次)

生活習慣改善支援に関する現状データ

##### 死因:生活習慣病が依然として上位を占める
##### 肥満とやせ:二極化する体型の課題
##### 栄養・食生活:目標に届かない摂取状況
##### 身体活動・運動:減少する歩数と運動機会の不足
  • 1日の平均歩数は、男性6,628歩、女性5,659歩であり、過去10年間で男女ともに有意に減少しています。
  • 特別区では「徒歩20分以内に気軽に利用できる運動施設がある」と回答した住民は37.2%にとどまり、物理的な環境の制約も運動不足の一因となっています。-(https://ai-government-portal.com/%E7%94%9F%E6%B4%BB%E7%BF%92%E6%85%A3%E6%94%B9%E5%96%84%E6%94%AF%E6%8F%B4/)
##### 喫煙・飲酒:明暗が分かれる嗜好習慣
##### 睡眠とこころの健康:見過ごせない現代的課題
##### 高齢者の健康:延伸する不健康期間

課題

住民の課題

##### 習慣化の壁と健康無関心層の存在
  • 多くの住民、特に「健康無関心層」と呼ばれる約2〜3割の人々は、健康への関心は口にするものの、具体的な行動に移すための動機付けが不足しています。これは、生活習慣病のリスクが長期間を経て顕在化するため、日々の生活の中での優先順位が低くなりがちなためです。
##### こころの健康問題の深刻化

地域社会の課題

##### 特別区間における深刻な健康格差
  • 居住する区によって、健康寿命や一人当たりの医療費に大きな格差が生じています。これは個人の努力だけの問題ではなく、所得水準や都市基盤、コミュニティの状況といった社会経済的要因が、住民の健康状態に強く影響していることを示唆しています。
##### 健康づくりを支えるコミュニティ機能の脆弱化
  • 都市部特有の人間関係の希薄化や、地域活動への参加率の低下により、かつて健康維持の基盤となっていた共助の仕組みが弱体化しています。これにより、特に高齢者などが社会的に孤立し、心身の不調に陥るリスクが高まっています。
    • 客観的根拠:
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察:
      • 災害時の要援護者支援の遅れや、孤独・孤立に起因する心身の不調者が増加します。

行政の課題

##### 増大し続ける医療費・介護給付費による財政圧迫
  • 団塊の世代が後期高齢者となり始める「2025年問題」を目前に控え、社会保障給付費は構造的に増大し続けています。現状のまま対策を講じなければ、将来的には他の重要な住民サービス(教育、防災、まちづくり等)の財源を圧迫し、持続可能な行政運営そのものが困難になります。
##### 従来型アプローチの限界と費用対効果の低さ
  • これまで行政が主に行ってきた講演会やパンフレット配布といった「普及啓発」中心の事業は、もともと健康意識の高い層にしか届かず、最も介入が必要な健康無関心層には響かないという構造的な問題を抱えています。結果として、投じた予算に見合う効果が得られていないケースが散見されます。

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、健康改善だけでなく、コミュニティ活性化や医療費抑制など、複数の課題解決に横断的に効果を及ぼす施策を高く評価します。
  • 実現可能性:
    • 現在の法制度、予算、人員体制の中で、比較的速やかに着手・実行できる施策を優先します。既存の仕組み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)に対して得られる効果(健康寿命の延伸、医療費抑制効果など)が大きい施策を優先します。短期的なコストだけでなく、将来的な財政負担の軽減効果も考慮します。
  • 公平性・持続可能性:
    • 特定の地域・年齢層だけでなく、健康無関心層や若年層、高齢者など、幅広い住民に便益が及び、一過性でなく長期的に効果が持続する仕組みを重視します。
  • 客観的根拠の有無:
    • 国の白書や先行自治体の実証データなど、効果が客観的に示されている施策を最優先します。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

  • 本報告書では、従来の「個人への啓発」中心のアプローチから、「個人の行動変容を促す仕組み」と「健康的な選択がしやすい環境整備」へと政策の軸足を移すことを提案します。この考え方に基づき、以下の3つの支援策を優先度の高い順に位置づけます。
  • 優先度:高【支援策①:デジタルとナッジを活用した行動変容促進プログラム】
    • 低コストで導入可能でありながら、即効性と高い費用対効果が期待できます。特に、従来の啓発が届きにくかった若年層や就労世代、健康無関心層へのアプローチに有効であるため、最優先で取り組むべき施策です。
  • 優先度:高【支援策③:データヘルスに基づく重症化予防と健康無関心層へのアプローチ強化】
    • 医療費増大の主要因である生活習慣病の重症化を直接的に防ぐ、費用対効果が極めて高い施策です。国保・健保データを活用し、ハイリスク者を特定して集中的に介入するため、即効性があります。
  • 優先度:中【支援策②:「歩きたくなるまち」を核とした自然に健康になれる環境整備】
    • 全住民が半永久的に恩恵を受ける持続可能性の高い施策です。ただし、都市計画との連携や整備コストが必要となるため、中長期的な視点で着実に進めるべき施策と位置づけます。

各支援策の詳細

支援策①:デジタルとナッジを活用した行動変容促進プログラム

目的
  • スマートフォンアプリや行動経済学の知見(ナッジ)を活用し、住民が楽しみながら「気づかないうちに」健康的な行動を習慣化できる仕組みを構築します。
  • 特に、従来の行政アプローチが届きにくかった就労世代や健康無関心層の行動変容を促します。
主な取組①:健康づくりインセンティブアプリの導入・普及
  • 歩数、健診受診、健康イベント参加などを記録し、達成度に応じてポイントを付与するスマートフォンアプリを導入します。
  • 貯まったポイントは、地域商品券や公共施設利用券、健康グッズなどと交換可能とし、参加の動機付けを強化します。
  • 友人や企業単位でのランキング機能や目標共有機能を設け、ゲーミフィケーション要素と社会的なつながりを通じて継続を促します。
主な取組②:ナッジ理論を活用した健診受診勧奨・行動促進
  • 特定健診やがん検診の案内に、「あなたは無料対象者のうち、まだ受診していない最後の一人です」といった個別メッセージや、「昨年受診した近隣の〇〇%の人が今年も予約しています」といった社会的比較情報(ナッジ)を盛り込み、受診行動を後押しします。
  • 区役所の階段に消費カロリーや健康効果を表示したり、エレベーターの待ち時間を意図的に長く見せるデザインを導入したりして、階段利用を自然に促します。
主な取組③:オンラインによるパーソナライズ健康相談
  • ビデオ通話やAIチャットボットを活用したオンライン保健指導・健康相談体制を構築し、時間や場所の制約なく専門家のアドバイスを受けられるようにします。
  • 個人の健診データやアプリの活動記録に基づき、「〇〇さんには、あと1,500歩のウォーキングと、野菜を小皿一皿分追加することがお勧めです」といったパーソナライズされた情報を提供します。
    • 客観的根拠:
      • 民間サービスでは既にオンラインでのパーソナライズされた健康指導が普及しており、行政サービスにおいても住民の利便性向上と満足度向上が期待できます。-(https://ai-government-portal.com/%E7%94%9F%E6%B4%BB%E7%BF%92%E6%85%A3%E6%94%B9%E5%96%84%E6%94%AF%E6%8F%B4/)
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 区民一人当たり医療費の増加率を年率-1%抑制する。
      • データ取得方法: 国民健康保険事業年報、後期高齢者医療事業状況報告
    • 健康アプリ利用者の平均歩数を1日あたり1,000歩増加させる。
      • データ取得方法: 健康アプリのログデータ
  • KSI(成功要因指標)
    • 健康アプリのアクティブユーザー率を区民の20%以上にする。
      • データ取得方法: 健康アプリの管理画面データ
    • 特定健診・がん検診の受診率を5%向上させる。
      • データ取得方法: 国保データベース、福祉保健局のがん検診実施状況報告
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • ナッジ介入対象者の健診予約率・受診率
      • データ取得方法: 健診予約システムデータ、受診実績データ
    • オンライン健康相談の利用者満足度
      • データ取得方法: 相談後のアンケート調査
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • 健康アプリのダウンロード数、登録者数
      • データ取得方法: アプリストア、アプリ管理画面データ
    • ポイント交換協力店舗数、交換回数
      • データ取得方法: 事業委託先からの実績報告

支援策②:「歩きたくなるまち」を核とした自然に健康になれる環境整備

目的
主な取組①:ウォーキングロードの整備と魅力向上
  • 公園、緑道、河川敷などを結び、区内を周遊できるウォーキングコースを整備・指定します。
  • コース上に距離表示、消費カロリー表示、地域の歴史・文化を紹介する案内板、休憩用のベンチ、健康遊具などを計画的に配置します。
  • コース周辺の飲食店や商店と連携し、ウォーキングマップを配布したり、歩いてきた人向けの割引サービスを提供したりします。
主な取組②:公園の健康機能強化と利用促進
  • 区内の公園に、高齢者でも安全に使えるストレッチ器具や筋力トレーニング器具などの健康遊具の設置を推進します。
  • 公園を拠点とした住民運営のラジオ体操会やウォーキングクラブ、ヨガ教室などの自主的な健康づくり活動を支援(場所の提供、広報協力、専門家派遣など)します。
主な取組③:都市計画・交通政策との連携による歩行環境の抜本的改善
  • 駅前広場や幹線道路において、歩道拡幅、ベンチ設置、緑化などを進め、歩行者の安全性と快適性を向上させる(ウォーカブル推進)取組を強化します。
  • コミュニティバスやデマンド交通を整備し、自家用車に頼らなくても移動しやすい公共交通網を構築することで、過度な車依存から脱却し、歩行を促します。
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 区民の1日当たり平均歩数を5年間で500歩増加させる。
      • データ取得方法: 区民健康意識調査、健康アプリのデータ
    • ロコモティブシンドローム該当者・予備群の割合を10%減少させる。
      • データ取得方法: 特定健診の問診データ、体力測定会
  • KSI(成功要因指標)
    • 週1回以上ウォーキングを実践する区民の割合を10%増加させる。
      • データ取得方法: 区民健康意識調査
    • 整備されたウォーキングコースの利用満足度80%以上を達成する。
      • データ取得方法: 利用者アンケート調査
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 健康遊具設置公園の利用者数・滞在時間の増加率
      • データ取得方法: 現地での定点観測調査、Wi-Fiアクセスポイントデータ分析
    • ウォーキングイベントへの年間参加者数
      • データ取得方法: イベント申込・参加者数集計
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • 整備したウォーキングコースの総延長(km)
      • データ取得方法: 道路・公園管理台帳
    • 健康遊具を設置した公園数
      • データ取得方法: 公園管理台帳

支援策③:データヘルスに基づく重症化予防と健康無関心層へのアプローチ強化

目的
  • 国民健康保険・後期高齢者医療制度のレセプト(診療報酬明細書)や健診データを活用し、生活習慣病のハイリスク者や未治療・治療中断者を科学的に特定します。
  • 特定された対象者に対し、重症化する前に集中的かつ効果的な受診勧奨や保健指導を行い、将来の人工透析や脳・心血管疾患の発症を予防し、医療費を抑制します。
主な取組①:レセプト・健診データ分析によるハイリスク者の抽出
  • 糖尿病の治療中断者、高血圧や脂質異常症で未治療の者、複数の生活習慣病リスクを併せ持つ者などを、レセプト・健診データから自動的に抽出するシステムを構築します。
  • 抽出された対象者をリスクの高さに応じて階層化し、介入の優先順位を決定します。
    • 客観的根拠:
      • データヘルス計画は、全ての健康保険組合及び市町村国保に策定が義務付けられており、データに基づく科学的な保健事業の実施が国の方針として推進されています。
        • (出典)健康保険法、国民健康保険法
主な取組②:専門職(保健師・管理栄養士)によるアウトリーチ型支援
  • 抽出されたハイリスク者に対し、保健師や管理栄養士が電話や戸別訪問(アウトリーチ)を行い、医療機関への受診勧奨や生活習慣改善の個別指導を実施します。
  • かかりつけ医と連携し、服薬指導や治療方針の共有を図り、対象者が適切な医療を継続できるよう支援します。
    • 客観的根拠:
      • 多くの自治体でデータヘルス計画に基づく重症化予防事業が実施されており、ハイリスク者への個別介入が治療継続率の向上や医療費適正化に効果を上げている事例が報告されています。
        • (出典)各自治体のデータヘルス計画実績報告
主な取組③:健康無関心層に特化したポピュレーションアプローチ
  • 健診未受診者や保健指導を拒否する層に対し、ナッジを活用した受診勧奨通知を送付します(支援策①と連携)。
  • 地域の薬局と連携し、薬剤師が来局者に対して簡易な健康チェックや受診勧奨を行う「かかりつけ薬局」機能を強化します。
  • 職場や地域イベントなど、住民が日常的に集まる場所で「出張健康相談会」や簡易な体力測定会を実施し、健康への関心を喚起します。
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 糖尿病性腎症による新規透析導入患者数を年間10%減少させる。
      • データ取得方法: 国保・後期高齢者医療レセプトデータ分析
    • 脳・心血管疾患による入院医療費を年間5%削減する。
      • データ取得方法: 国保・後期高齢者医療レセプトデータ分析
  • KSI(成功要因指標)
    • ハイリスク者の治療継続率を20%向上させる。
      • データ取得方法: レセプトデータによる継続受診状況の追跡
    • 保健指導完了者のHbA1c、血圧、LDLコレステロール値の改善率
      • データ取得方法: 保健指導前後の健診データ比較
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 介入対象者の医療機関受診率
      • データ取得方法: レセプトデータによる受診履歴の確認
    • 保健指導プログラムの参加率・完了率
      • データ取得方法: 事業実績報告
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • データ分析により抽出したハイリスク者数
      • データ取得方法: データヘルス分析システム
    • 保健師・管理栄養士による電話・訪問指導の実施件数
      • データ取得方法: 業務日報、活動記録

先進事例

東京都特別区の先進事例

足立区「日本一おいしい給食プロジェクト」

  • 足立区では、「おいしい給食担当課」という専門部署を設置し、有名シェフの監修や天然だしを基本とした調理法を導入するなど、給食の質を徹底的に向上させています。単に栄養バランスを整えるだけでなく、食育を通じて子どもたちの味覚を育て、生涯にわたる健康な食習慣の基礎を築くことを目指しています。
  • 成功要因と効果:
    • この先進的な取組により、給食の食べ残し量が約15年間で7割以上削減(平成20年度の381トンから令和5年度には112トンへ)という劇的な成果を上げています。
    • 子どもたちが「給食がおいしいから学校に行く」と感じるようになり、食への関心が高まるだけでなく、家庭での食生活にも良い影響を及ぼすなど、大きな波及効果を生んでいます。
  • 客観的根拠:

江戸川区「SDGs健康アプリ(eito)を活用した健康増進」

世田谷区「住民調査に基づく地域密着型の健康づくり」

  • 世田谷区は、定期的に詳細な「区民の健康づくりに関する調査」を実施し、食生活、運動、こころの健康、喫煙・飲酒状況など、区民の健康意識と実態を詳細に把握しています。そのデータに基づき、地域ごとの課題に応じたきめ細やかな事業を展開しています。
  • 成功要因と効果:
    • 調査結果(例:朝食欠食率、運動実施率、ストレス状況など)を広く公開し、住民自身が地域の健康課題を客観的に認識するきっかけを提供しています。
    • エビデンスに基づいた政策立案(EBPM)を実践することで、施策の的確性と住民の納得感を高め、効果的な健康づくりを推進しています。
  • 客観的根拠:

全国自治体の先進事例

新潟県見附市「スマートウエルネスシティ(健幸都市)の推進」

  • 見附市は、「歩いて暮らせるまちづくり」を核に、ウォーキングを奨励するインセンティブ事業(健幸マイスター制度)や、快適な歩行空間の整備、公共交通の再編などを統合的に推進しています。市民は歩数計を持ち、歩数や体組成のデータに応じてポイントを獲得できます。
  • 成功要因と効果:
    • この取組により、運動習慣のなかった市民の歩数が大幅に増加し、行動変容に成功しました。
    • その結果、参加者の年間医療費が非参加者に比べて約5万円から10万円低くなるという明確な医療費抑制効果を実証しており、全国のモデルケースとなっています。
  • 客観的根拠:-(https://www.chisou.go.jp/tiiki/kankyo/teian/presen/sdgs_r1presen_15.pdf)、(出典)みんなの介護「【対談】久野譜也×稲田亮」令和元年、(出典)筑波大学久野研究室調査報告

大阪府高石市「アプラたかいし(健幸の駅)を拠点とした健康づくり」

参考資料[エビデンス検索用]

まとめ

 東京都特別区の生活習慣改善支援は、個人の努力任せの啓発から、デジタル技術やナッジを活用した行動変容の仕組みと、誰もが自然に健康になれる環境整備へと転換すべきです。データに基づきハイリスク者を支援する重症化予防と、健康無関心層を含めた全住民へのアプローチを両輪で進め、健康寿命の延伸と持続可能な社会保障制度の構築を目指します。
 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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