2026.03.01

【国保年金課】特定健診・保健指導・データヘルス計画策定推進完全マニュアル

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はじめに
特定健診・保健指導およびデータヘルス計画策定推進の意義と全体像
法的根拠と条文解釈
- 高齢者の医療の確保に関する法律における規定
- 国民健康保険法に基づく保健事業とデータヘルス計画
実務の詳解と応用・特殊事例対応
東京と地方の比較分析および特別区固有の状況
- 東京都・特別区と地方自治体の制度的・環境的差異
- 特別区（23区）における相対的位置付けと地域特性
最新の先進事例とデジタルトランスフォーメーション
- 東京都・特別区における先進的取組
- 業務改革と民間活力の導入
生成AIの業務適用可能性
- 受診勧奨および広報業務におけるAI活用
- データヘルス計画策定および評価でのAI活用
実践的スキルとPDCAサイクルの構築
- 組織レベルにおけるPDCAサイクルの実践
- 個人レベルにおけるPDCAサイクルの実践
他部署連携と情報共有のノウハウ
- 庁内関係部署との重層的な連携体制
- 外部関係機関との連携および情報共有
総括と自治体職員へのエール
- 全体のまとめ
- 職員へのメッセージ

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。
※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。

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業務別完全マニュアル

特定健診・保健指導およびデータヘルス計画策定推進の意義と全体像

業務の意義と目的

　国民健康保険（国保）における特定健康診査（特定健診）および特定保健指導、ならびにそれらの結果とレセプトデータを分析して策定する「データヘルス計画」の推進は、被保険者の健康寿命の延伸と、膨張し続ける医療費の適正化を図るための最重要戦略です。国保加入者は、被用者保険（企業の健康保険など）の加入者と比較して年齢層が高く、生活習慣病のリスクを抱える割合が高い傾向にあります。生活習慣病は自覚症状がないまま重症化し、人工透析や脳血管疾患などの重篤な状態に陥ることで、被保険者のQOL（生活の質）を著しく低下させるとともに、国保財政に莫大な医療費負担をもたらします。本業務は、単に健康診断を実施するだけでなく、健診結果と医療データを科学的に分析し、一人ひとりの健康状態に応じた的確な保健介入（アウトリーチ）を行うことで、疾病の重症化を未然に防ぎ、持続可能な医療保険制度を未来へつなぐという極めて重い社会的使命を帯びています。

歴史的変遷と制度の成り立ち

　かつての市町村における保健事業は、老人保健法に基づく基本健康診査が中心であり、病気の早期発見・早期治療に主眼が置かれていました。しかし、医療費の増大を背景に、予防重視へのパラダイムシフトが求められ、平成二十年に「高齢者の医療の確保に関する法律」が施行されました。これにより、内臓脂肪型肥満（メタボリックシンドローム）に着目した特定健診・特定保健指導が医療保険者（市区町村等）の義務として導入されました。さらに、平成二十年代後半からは、ICTの進化に伴い、国保連合会が保有するレセプトデータや健診データを一元的に分析する「KDB（国保データベース）システム」が整備されました。これを活用し、健康課題を客観的データに基づいて抽出し、PDCAサイクルに沿って効果的かつ効率的な保健事業を実施するための「データヘルス計画（国民健康保険法に基づく保健事業の実施等に関する指針）」の策定が全保険者に義務付けられ、経験や勘に頼らない「データ駆動型」の保健行政へと実務のあり方が劇的に進化しています。

標準的な年間および月次業務フロー

　本業務は、対象者の抽出から健診の実施、結果の分析、そして次年度の計画策定に至るまで、一年を通じて計画的に進行するサイクル業務です。

新年度の健診受診券発送と体制構築期

　三月から四月にかけて、四月一日現在の国保加入者データから、当該年度に四十歳から七十四歳に達する対象者を正確に抽出します。五月以降、対象者に対して特定健診の受診券と案内用パンフレットを一斉に郵送します。この時期は、区内の医師会や委託先医療機関との契約更新、単価の決定、実施体制の協議など、健診を円滑に実施するための基盤構築が業務の中心となります。

特定保健指導の実施とデータ集約期

　六月以降、医療機関で特定健診を受診した被保険者の結果データが順次区へ送られてきます。このデータに基づき、メタボリックシンドロームのリスクに応じて「動機付け支援」と「積極的支援」の対象者を階層化（スクリーニング）します。抽出された対象者に対して、保健師や管理栄養士による特定保健指導の利用勧奨を行い、初回面接および継続的な支援を実施します。また、健診未受診者に対しては、ハガキや電話による再勧奨（リコール）を定期的に実施し、受診率の底上げを図ります。

データヘルス計画の評価と次年度施策の策定期

　秋から冬にかけては、集積された健診結果データと、国保連合会から提供される月々のレセプトデータを掛け合わせて分析を行います。「区の特定の地域で糖尿病の重症化リスクが高い」「特定の年代で健診未受診のまま人工透析に移行する割合が高い」といった健康課題を抽出し、実施中の保健事業の費用対効果を評価します。この評価結果を、学識経験者や医師会で構成される運営協議会に報告し、次年度の保健事業計画（データヘルス計画の改定・推進）へと反映させる高度な企画立案業務が行われます。

法的根拠と条文解釈

高齢者の医療の確保に関する法律における規定

　特定健診および特定保健指導の実施は、医療保険者に対する法的な義務として明確に規定されています。

特定健康診査の実施義務と対象者

　高齢者の医療の確保に関する法律第十八条において、保険者は、四十歳以上の加入者に対し、毎年度、特定健康診査等実施計画に基づき、特定健康診査を行うものとされています。対象となるのは、当該年度末において四十歳から七十四歳となる国保被保険者です。健診項目は、身体計測、血圧、血中脂質、血糖、肝機能検などに法定されており、これらのデータは将来の心疾患や脳血管疾患の発症リスクを予測するための客観的指標として極めて重要な意味を持ちます。

特定保健指導の実施義務と階層化

　同法第二十四条は、特定健康診査の結果により健康の保持に努める必要がある者に対し、特定保健指導を行うことを保険者に義務付けています。実務上は、健診結果に基づく腹囲の基準（男性八十五センチ、女性九十センチ）に加え、血糖、脂質、血圧の追加リスクの数、さらには喫煙歴の有無を点数化し、対象者を「情報提供」「動機付け支援」「積極的支援」の三つのレベルに機械的に階層化します。この階層化のロジックを正確に理解し、対象者に「なぜあなたが指導の対象になったのか」を論理的かつ説得力を持って説明する法令知識が不可欠です。

国民健康保険法に基づく保健事業とデータヘルス計画

　データヘルス計画は、法定された保健事業を科学的根拠に基づいて展開するためのマスタープランです。

保健事業の実施指針とデータヘルス計画の法的位置付け

　国民健康保険法第八十二条は、市町村は被保険者の健康の保持増進のために保健事業を行うよう努めなければならないと定めています。これに基づき厚生労働大臣が定める「国民健康保険法に基づく保健事業の実施等に関する指針」において、各保険者が健康・医療データを活用してPDCAサイクルに沿った保健事業の実施計画（データヘルス計画）を策定することが求められています。本計画は、単なる努力目標ではなく、国からの補助金交付の要件や、後期高齢者支援金の加算・減算制度（インセンティブ制度）の評価指標と直接的に連動しており、区の財政に多大な影響を与える法的な重みを持っています。

実務の詳解と応用・特殊事例対応

特定健診受診率向上のための実務と工夫

　特定健診の受診率は、保健事業の全ての出発点でありながら、向上させることが最も困難な指標の一つです。

未受診者への受診勧奨とナッジ理論の活用

　毎年受診券を送るだけでは、健康無関心層を動かすことはできません。実務においては、行動経済学の「ナッジ理論（そっと後押しする手法）」を取り入れた案内文の改善が必須です。「受診しないと将来の医療費が高くなります」といった脅し文句（損失回避性）や、「あなたと同じ年代の〇割の人が既に受診しています」といった同調バイアスに訴えかけるメッセージなど、対象者の年代や性別、過去の受診歴に応じてアプローチの手法を変える、精緻なマーケティング的思考が求められます。

かかりつけ医との連携と情報提供

　風邪や高血圧などで日常的にクリニックを通院している被保険者に対し、そのかかりつけ医から直接「ついでに特定健診も受けていきませんか」と勧奨してもらうことが最も高い効果を生みます。そのため、区の担当者は医師会を通じて区内の開業医に対し、特定健診の重要性や区の保健事業の方向性を繰り返し説明し、診療の現場での声かけを依頼するという、医療機関との強固なパートナーシップ構築に奔走する必要があります。

特定保健指導の実施率向上とアウトリーチ

　特定保健指導の対象となっても、実際に面談に応じる被保険者は一握りであり、脱落を防ぐための伴走支援が不可欠です。

初回面接のハードル低下とICT面談の導入

　平日日中に区役所や保健センターへ出向くことは、多くの被保険者にとって高いハードルとなります。そこで、対象者が健診を受けたその日のうちに、医療機関の別室でそのまま初回面接を実施してしまう「同時実施」の手法や、スマートフォンを活用したビデオ通話による「ICT面談」を積極的に導入し、対象者の時間的・物理的な負担を極限まで引き下げる環境整備が実務の要となります。

対象者のモチベーション喚起と継続支援

　保健指導は、対象者に生活習慣の改善を強要するものではなく、自ら気づきを得て行動変容を起こすための支援です。保健師や管理栄養士は、対象者の日々の食事内容や運動習慣を否定せず、実現可能な小さな目標（スモールステップ）を共に設定します。その後も三ヶ月から六ヶ月にわたり、電話やメール、アプリのメッセージ機能を通じて継続的に寄り添い、挫折しそうな対象者を励まし続けるという、高度なコーチングスキルと対人援助技術が現場で展開されています。

応用知識と特殊事例対応

　国保の加入者は多様であり、画一的なアプローチではカバーできない特殊な事例が多数存在します。

治療中（通院中）の者に対する健診案内の取り扱い

　すでに生活習慣病で医療機関に毎月通院し、血液検査等を受けている被保険者から「病院で検査しているから区の健診は不要だ」とクレームが入ることがあります。しかし、特定健診の目的はメタボリックシンドロームの判定であり、通常の診療検査だけでは必要な項目（腹囲の測定など）が網羅されていない場合があります。担当者は、かかりつけ医の検査結果を特定健診のデータとして代用する「みなし健診（情報提供）」の制度を丁寧に案内し、主治医にデータ提供の同意書を書いてもらうよう誘導する柔軟な対応が求められます。

外国人被保険者への多言語アプローチ

　特別区には多数の外国人被保険者が存在しますが、日本の「予防医学」や「健診」の文化に馴染みがない場合が多く、受診率は極めて低調です。日本語の案内文を送るだけでは意味を成さないため、英語、中国語、ベトナム語等に翻訳された問診票や案内文を用意するだけでなく、特定健診の意義を図解した動画コンテンツを作成し、区のホームページやSNSで発信するといった、文化の壁を越えるための多文化共生の視点に立ったアウトリーチが不可欠となっています。

東京と地方の比較分析および特別区固有の状況

東京都・特別区と地方自治体の制度的・環境的差異

　データヘルス事業の展開において、特別区の医療環境は地方自治体とは根本的に異なる特徴を持っています。

医療機関の圧倒的多数と健診委託調整の複雑さ

　地方の市町村においては、地域の拠点病院や数カ所の診療所に健診を委託する、あるいは公民館等での「集団健診」を実施することで効率よく受診率を稼ぐことができます。しかし特別区においては、区内に数百、数千のクリニックが密集しており、被保険者は自由に医療機関を選択する「個別健診」が絶対的な主流となります。この膨大な数の医療機関と個別に委託契約を結び、請求書や健診データのやり取りを行う事務量は天文学的であり、医師会を介した一括契約スキームや、データ伝送の標準化といった、大都市特有の重厚なシステム運用体制が必要不可欠です。

広域的な通勤圏と受診機会の多様化

　特別区の国保加入者は、区外の企業でパートタイムとして働く者や、区をまたいで活動する個人事業主が多く、日中は居住地にいないことが一般的です。そのため、「自分の住んでいる区内の医療機関でしか健診を受けられない」という制限は、受診率低下の大きな要因となります。これを解消するため、東京都内の医師会等と連携し、都内のどの区市町村の医療機関でも特定健診を受診できる広域的な乗り入れ制度の運用が極めて重要な意味を持ちます。

特別区（23区）における相対的位置付けと地域特性

　23区という巨大都市の人口動態は、保健事業のターゲット設定に多大な影響を与えます。

単身世帯の多さと健康無関心層の厚さ

　特別区は単身世帯の割合が突出して高く、家族から「健診に行きなさい」「食事に気をつけなさい」と促される機会がない住民が多数を占めます。孤独な環境下で不規則な食生活や過度な飲酒に陥りやすく、かつ行政からの通知物を一切開封しない「健康無関心層」が極めて分厚いという特徴があります。この層に対し、いかにして区の保健サービスを認知させ、行動を起こさせるかが、特別区における最大の難関となっています。

区ごとの健康格差と疾病構造の偏り

　都心部の区と周辺部の区では、所得水準や生活環境が大きく異なり、それに伴う「健康格差」が存在します。KDBシステムで分析すると、特定の区では糖尿病の新規透析導入率が異常に高い、あるいは別の区では精神疾患と生活習慣病の合併率が高いといった、地域ごとの疾病構造の偏りが明確に表れます。特別区の国保担当者は、全国平均や東京都全体のデータと比較するだけでなく、「自区のどの地域、どの属性にリスクが集中しているか」をミクロの視点で分析し、区独自の実情に合わせたローカライズされたデータヘルス計画を立案する能力が問われます。

生成AIの業務適用可能性

受診勧奨および広報業務におけるAI活用

　生成AIの強力な言語処理能力は、対象者の心を動かす受診勧奨の文面作成において絶大な効果を発揮します。

対象者セグメント別の最適化された案内文生成

　特定健診の案内文を作成する際、「四十代・自営業・男性」「六十代・無職・女性」といった異なる対象者セグメントの属性情報を生成AIに入力し、「それぞれの層が健診に行きたくなるような、ナッジ理論を取り入れたキャッチコピーと案内文を三パターンずつ作成して」と指示します。AIは瞬時に、若年層には「将来の事業リスク回避」を、高齢層には「孫と長く遊べる健康維持」を訴求するような、パーソナライズされた刺さる文章のドラフトを生成し、広報業務の質とスピードを劇的に向上させます。

多言語対応と健康リテラシーに応じたコンテンツ作成

　外国人住民向けの案内文や、医療用語に馴染みのない区民向けのパンフレットを作成する際、「HbA1c」や「脂質異常症」といった難解な医療用語を、生成AIを用いて小学生でも分かるレベルの平易な表現に翻訳させます。さらに、文化的な背景が異なる外国人向けには、日本の健診制度のメリットを母国語で分かりやすく解説する長文コンテンツを瞬時に生成させ、多様な住民の健康リテラシーに応じたきめ細やかな情報提供体制を構築します。

データヘルス計画策定および評価でのAI活用

　膨大なデータの海から意味のある相関関係を見つけ出すプロセスにおいて、AIは強力な分析アシスタントとなります。

膨大なレセプトデータからの健康課題の自動抽出

　匿名化された数十万件のレセプトデータと健診結果データを、セキュアな環境下で生成AI（または高度な機械学習モデル）に読み込ませます。「区内の特定の町丁において、過去三年間で医療費が急増している疾患群とその要因を分析して」と指示することで、人間では見落としがちな微細なデータの変化や、複数の生活習慣と疾病発症の隠れた相関関係（例えば、特定の健診項目の悪化が三年後の重症化に直結している等）をAIが自動抽出し、データヘルス計画の根拠となる客観的なインサイトを提示させることが可能となります。

保健指導の効果予測とパーソナライズ化支援

　特定保健指導を実施する際、対象者の過去の健診データや問診結果（食事や運動の傾向）を生成AIに入力し、「この対象者が三ヶ月後にメタボを解消するための、最も成功率の高い指導アプローチと目標設定を提案して」と指示します。AIは過去の成功事例の膨大なデータベースから、その対象者の性格や生活リズムに最も合致した指導シナリオ（例えば、食事制限よりも週末のウォーキングを強調するなど）をサジェストし、保健師の面談指導を科学的な裏付けを持って強力にサポートします。

実践的スキルとPDCAサイクルの構築

組織レベルにおけるPDCAサイクルの実践

　データヘルス計画を「絵に描いた餅」に終わらせないためには、課全体で事業の進行を管理する確固たるマネジメントが不可欠です。

データヘルス計画に基づくKPIの設定と施策立案（Plan）

　計画の初年度に、KDBデータに基づき「糖尿病性腎症による新規人工透析導入者を年間〇人に抑える」「特定保健指導の実施率を〇％に引き上げる」といった明確で測定可能なKPI（重要業績評価指標）を設定します。この目標を達成するために、重症化予防プログラムの外部委託や、対象者を抽出するためのアルゴリズムの定義といった具体的なアクションプランを立案し、予算を確保します。

対象者抽出と保健事業の確実な実行（Do）

　策定した計画に基づき、システムから毎月の対象者を抽出し、保健指導や重症化予防の受診勧奨案内を発送します。この際、発送して終わりにするのではなく、委託先の事業者や保健師と密に連携し、対象者が確実にプログラムに参加しているか、途中で脱落していないかという日々のオペレーションの進捗を厳格に管理します。

レセプトデータ等を用いた事業効果の定量評価（Check）

　年度末に、実施した保健事業の効果を定量的に測定します。保健指導を受けたグループと受けなかったグループの翌年の健診結果（腹囲や血糖値の改善度合い）を比較分析し、さらにレセプトデータを用いて、指導を受けたことによって一人当たりの医療費が実際に抑制されたのかどうかという、極めてシビアな費用対効果（コストパフォーマンス）の検証を行います。

事業の統廃合および次期計画への反映（Act）

　検証の結果、多額の予算を投入したにもかかわらず医療費の抑制効果が見られなかった事業については、次年度においてアプローチの手法を抜本的に見直すか、あるいは勇気を持って事業を廃止する（サンセットさせる）決断を下します。成功した事業にはリソースを集中させ、得られた知見を次期データヘルス計画の改定に反映させることで、組織全体の保健事業の精度を永続的に高めていきます。

個人レベルにおけるPDCAサイクルの実践

　国保の担当職員として、医療データの読解力と企画立案能力を磨き上げるための自己研鑽のプロセスです。

医療知識のインプットと分析スキルの習得（Plan）

　自身の業務に着手する前に、メタボリックシンドロームの基準、HbA1cやLDLコレステロールといった主要な健診項目の意味、および糖尿病や高血圧がどのようなメカニズムで重症化するかという基礎的な医学知識を自発的に学習します。同時に、KDBシステムの操作マニュアルを熟読し、必要なデータを自らの手で抽出・クロス集計できるデータリテラシーを習得する計画を立てます。

対象者との面談および受診勧奨の実践（Do）

　窓口や電話において、区民に対して特定健診の受診や保健指導の利用を直接勧奨します。この際、単に「無料で受けられますから」と案内するのではなく、自身のインプットした医学知識を活用し、「このままの血糖値が続くと、目が見えなくなったり人工透析になったりする危険がありますよ」といった、相手の心に響く具体性を持った説得を実践します。

自身のアプローチ手法の振り返りと効果測定（Check）

　自身が作成した勧奨ハガキの文面や、電話での説明話法によって、実際に何人の対象者が健診に足を運んだのか（コンバージョン率）を集計し、客観的に評価します。「専門用語を使いすぎて相手が引いてしまったのではないか」「脅し文句が強すぎてクレームになってしまった」など、自身のコミュニケーションの失敗や効果の薄さを冷徹に振り返ります。

コミュニケーションスキルとデータ読解力の向上（Act）

　振り返りで見つかった課題を克服するため、保健師や外部の専門家が行う上手な面談の様子を観察してコミュニケーションスキルを盗む、あるいは統計学の基礎を学んでより説得力のあるデータの見せ方を習得するといった行動を起こします。自らの働きかけによって区民の行動が変わり、それがデータの改善として表れる喜びを糧として、保健事業のプロフェッショナルとしての成長を継続します。

他部署連携と情報共有のノウハウ

庁内関係部署との重層的な連携体制

　国保加入者の健康課題は、医療の問題であると同時に、生活や労働の課題でもあり、庁内横断的なアプローチが不可欠です。

保健所および保健センターとの専門的連携

　国保年金課は事務のプロですが、医療のプロではありません。特定保健指導の実施やデータヘルス計画の分析において、区の保健所や保健センターに所属する医師、保健師、管理栄養士との日常的かつ緊密な連携が絶対条件となります。国保側が抽出した「医療費の高いハイリスク群」のデータを保健所の専門職に提供し、彼らの医学的知見に基づいた指導プログラムの監修を受けるという、事務職と専門職の強固なスクラムが事業の質を担保します。

福祉担当部署との連携による社会的処方の推進

　健診結果が悪化しているにもかかわらず受診を拒否する被保険者の中には、深刻な貧困、介護疲れ、社会的孤立といった複雑な福祉的課題を抱えているケースが多々あります。保健師の面談を通じてこれらの背景が判明した場合、直ちに生活保護の担当窓口や地域包括支援センターへ対象者をつなぎ、医療の枠を超えた「社会的処方（地域資源や福祉支援への接続）」を行うための庁内連携ネットワークの構築が、現代の保健事業における極めて重要なミッションとなっています。

外部関係機関との連携および情報共有

　保健事業を区の全域に波及させ、質の高い健診を提供するためには、地域医療の担い手との協働が不可欠です。

医師会および歯科医師会等との事業運営協議

　区内の医療機関を束ねる区医師会や歯科医師会は、特定健診の実施を直接担う最も重要なステークホルダーです。健診単価の交渉だけでなく、健診項目の見直しや、未受診者に対するかかりつけ医からの受診勧奨の協力依頼など、年間を通じて医師会の役員等と膝を突き合わせた協議を行います。行政の論理だけを押し付けるのではなく、医療現場の意見や負担感に耳を傾け、良好な信頼関係を築き上げることが、結果として区民へのスムーズな健診提供に直結します。

東京都国保連とのデータ共有と分析支援

　レセプトデータの審査・支払機関である東京都国民健康保険団体連合会（国保連）は、KDBシステムの運用主体であり、膨大な医療データの宝庫です。区の担当者は国保連が主催する研修会等に積極的に参加し、最新のデータ抽出手法や他自治体の成功事例を共有します。また、自区だけでは分析しきれない複雑な重症化リスクの予測などについて、国保連の専門スタッフにデータ分析の支援を依頼するなど、広域的な連携を活用してデータヘルス計画の精度を高めていきます。

総括と自治体職員へのエール

全体のまとめ

　本マニュアルでは、国民健康保険における特定健診・保健指導の実施から、膨大な医療データを分析して次なる打ち手を構築するデータヘルス計画の策定・推進に至るまで、特別区における保健事業の最前線を網羅的に解説いたしました。本業務は、単に健診の案内状を発送する定型事務ではありません。KDBシステムという巨大なデータの海から地域の健康課題を発見し、行動経済学や最新のデジタル技術を駆使して健康無関心層の心を動かし、医師会や保健師といった専門職と対等に渡り合いながらプロジェクトを推進する、極めて高度な企画立案とマーケティングの要素を持ったダイナミックな業務です。高齢化と医療費の増大という国家的な危機に対し、データに基づく科学的なアプローチで立ち向かうこの仕事は、持続可能な社会保障制度を次世代へ引き継ぐための最も重要かつクリエイティブな挑戦と言えます。

職員へのメッセージ

　日々の業務の中で、健診の受診率がわずか一パーセント向上することの重みや、何万件ものレセプトデータを前にして頭を抱える苦労は、決して区民の目に直接触れるものではありません。懸命に案内を送っても反応がないことに、徒労感を覚える日もあるでしょう。しかし、皆様がデータから一人の「糖尿病重症化リスク者」を見つけ出し、保健師の指導へとつなげたその地道な行動が、数年後、その区民が透析のベッドに縛り付けられることなく、家族と共に笑顔で日常を過ごす未来を確実につくり出しています。皆様が日々向き合っている数字の向こう側には、数百万の特別区民の命と、その家族の平穏な生活が存在しています。医療とデータ、そして人の心を繋ぐプロフェッショナルとして、区民の健康寿命を守り抜くという誇り高きミッションに、今後も自信を持って邁進されることを心より応援しております。