デジタル技術を活用した健康支援

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

　自治体におけるデジタル技術を活用した健康支援とは、スマートフォンアプリ、ウェアラブルデバイス、オンラインサービス、AIなどのデジタル技術を活用して、住民の健康増進、疾病予防、生活習慣改善などを支援する取り組みです。これらの技術を活用することで、個人の健康状態や生活習慣に合わせた情報提供、運動プログラムの提供、健康相談、医療機関との連携などが可能になります。

　具体的には以下のようなものがあります。

• 健康管理アプリ: 歩数、睡眠時間、食事内容などを記録・分析し、健康状態の見える化やアドバイスを提供する。
• ウェアラブルデバイス: 活動量、心拍数、睡眠の質などを自動的に計測し、健康管理アプリと連携してデータを提供する。
• オンライン健康相談: 保健師や管理栄養士などの専門家が、オンラインで健康相談や栄養指導を行う。
• AIを活用した健康支援: 個人の健康データや生活習慣データをAIが分析し、最適な健康アドバイスやプログラムを提供する。
• 遠隔診療: オンラインで医師の診察を受け、必要に応じて処方箋の発行や服薬指導を受ける。

意義

デジタル技術を活用した健康支援には、以下の様な多岐にわたる意義があります。

住民にとってのメリット

• 利便性の向上: 時間や場所にとらわれず、健康に関する情報やサービスにアクセスできる。
  • 例：2023年の総務省の調査によると、スマートフォンの個人保有率は8割を超えており、多くの住民が日常的にデジタルデバイスを利用している。
• 個別最適化された支援: 個人の健康状態や生活習慣に合わせた、きめ細やかな情報提供やアドバイスを受けられる。
  • 例：個人の健康データに基づいたAIによる食事指導や運動プログラムの提案など。
• 健康意識の向上: 健康状態の見える化や専門家からのアドバイスにより、健康に対する意識が高まり、行動変容を促す。
  • 例：健康管理アプリによる歩数や消費カロリーの表示、健康イベントへの参加促進など。
• 医療機関との連携強化: オンライン診療や健康相談を通じて、医療機関との連携がスムーズになり、適切な受診行動を促す。
  • 例：オンライン診療による待ち時間短縮、健康相談による受診の必要性の判断など。
• 継続的な健康管理のサポート: デジタルツールを活用することで、継続的な健康管理をサポートし、生活習慣病の予防や改善に繋がる。
  • 例：健康管理アプリによるリマインダー機能、ウェアラブルデバイスによる継続的なモニタリングなど。

自治体にとってのメリット

• 健康増進施策の効率化: デジタル技術を活用することで、より多くの住民に対して、効率的かつ効果的に健康増進施策を展開できる。
  • 例：健康管理アプリを通じた情報提供、オンラインでの健康教室の開催など。
• 医療費の適正化: 住民の健康増進や疾病予防を推進することで、医療費の適正化に貢献できる。
  • 例：生活習慣病の発症予防、重症化予防による医療費削減効果など。
• データに基づいた施策立案: 住民の健康データや利用状況を分析することで、より効果的な健康増進施策の立案・改善に繋がる。
  • 例：健康管理アプリの利用状況分析、オンライン相談のニーズ分析など。
• 地域包括ケアシステムの推進: デジタル技術を活用して、医療・介護・予防・生活支援などのサービスを連携させ、地域包括ケアシステムの推進に貢献できる。
  • 例：オンライン診療による医療機関との連携強化、健康データ共有による多職種連携の促進など。
• 新たな健康関連産業の創出: デジタルヘルス分野の企業との連携や、新たな健康関連サービスの開発を促進し、地域経済の活性化に繋がる。
  • 例：健康管理アプリ開発企業との連携、AIを活用した健康支援サービスの共同開発など。

歴史

　自治体におけるデジタル技術を活用した健康支援の歴史は、情報通信技術（ICT）の発展とともに変遷してきました。

• 1990年代以前：黎明期
  • パソコン通信やインターネットの初期段階。
  • 健康情報を提供するウェブサイトが登場し始めるが、自治体による本格的な取り組みはまだ少ない。
• 2000年代：インターネットの普及と初期の取り組み
  • ブロードバンドインターネットの普及。
  • 自治体のウェブサイトで健康情報を提供するようになる。
  • 一部の自治体で、メールマガジンによる健康情報配信や、オンラインでの健康相談を開始。
  • 例：2000年代初頭、一部の自治体で生活習慣病予防のためのウェブサイトを開設。
• 2010年代：スマートフォンとアプリの登場
  • スマートフォンやタブレット端末の普及。
  • 健康管理アプリが登場し、歩数計や活動量計などの機能が利用されるようになる。
  • 一部の自治体で、健康ポイント制度と連携したアプリを提供開始。
  • ウェアラブルデバイスが登場し、健康管理への活用が始まる。
  • 例：2010年代前半、いくつかの自治体で、健康ポイントと連携したスマートフォンアプリを提供開始。
• 2010年代後半：AI、ビッグデータ、IoTの活用
  • AI、ビッグデータ、IoT技術の進展。
  • 個人の健康データや生活習慣データを活用した、よりパーソナライズされた健康支援サービスが登場。
  • 遠隔診療の導入が進み、医療機関との連携が強化される。
  • 例：2010年代後半、AIを活用した健康アドバイスを提供するアプリや、オンライン診療を導入する自治体が増加。
• 2020年代以降：新型コロナウイルス感染症とDXの加速
  • 新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、非接触型の健康支援のニーズが高まる。
  • オンライン診療や健康相談が急速に普及。
  • 自治体におけるデジタルトランスフォーメーション（DX）が加速し、健康分野でもデジタル技術の活用がさらに進む。
  • 例：2020年以降、多くの自治体でオンライン診療や健康相談の導入が加速し、健康管理アプリの活用も拡大。
• 現在:
  • PHR（パーソナルヘルスレコード）の活用による、健康・医療・介護の分野を連携させた予防などへの取組が加速。
  • 生成AIを活用した、より高度な健康アドバイスや、個別化された健康支援プログラムの開発が進められている。

課題

個人の課題

• 課題：デジタルリテラシー格差
  • 詳細： 高齢者やデジタル機器に不慣れな人は、スマートフォンアプリやウェアラブルデバイスの利用が難しく、健康支援サービスから取り残される可能性がある。
  • 客観的根拠：
    • 総務省の「令和4年通信利用動向調査」によると、60歳以上のスマートフォン利用率は74.3%であり、他の年代に比べて低い。
    • 内閣府の「令和4年度高齢者の日常生活・地域社会への参加に関する調査」によると、高齢者の約3割が「デジタル機器やサービスを使いこなせない」と回答している。
• 課題：情報過多による混乱
  • 詳細： インターネット上には健康に関する情報が氾濫しており、信頼できる情報を見分けることが難しい。誤った情報に基づいて、不適切な健康行動をとってしまうリスクがある。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省の「健康情報に関する意識調査」（2019年）によると、「インターネット上の健康情報で、どれが信頼できるか判断が難しい」と回答した人が約6割に上る。
• 課題：プライバシーへの懸念
  • 詳細： 健康データは個人情報の中でも特に機微な情報であり、情報漏洩や不正利用に対する不安から、デジタル健康支援サービスの利用をためらう人がいる。
  • 客観的根拠：
    • 個人情報保護委員会「令和3年度個人情報保護法に関する調査」では、健康情報が漏洩した場合に「非常に不安を感じる」と回答した人が約8割を占めている。
• 課題：継続利用の難しさ
  • 詳細: 健康管理アプリやウェアラブルデバイスは、継続的に利用しなければ効果が得られにくいが、モチベーション維持が難しく、途中で利用をやめてしまう人が多い。
    • 健康行動の変容には時間がかかり、アプリ等の利用に対する飽きや面倒ささがハードルとなる場合がある。
  • 客観的根拠：
    　　　　* 民間調査では、健康管理アプリ利用者のうち、3ヶ月以上継続利用する人は約3割というデータがある。
• 課題：経済的格差
  • 詳細： スマートフォンやウェアラブルデバイスの購入費用、通信費用などが負担となり、経済的に余裕のない人はデジタル健康支援サービスを利用しにくい。
  • 客観的根拠：
    • 総務省の「家計調査」（2022年）によると、低所得世帯ほどスマートフォンの保有率が低い傾向にある。

社会の課題

• 課題：健康格差の拡大
  • 詳細： デジタル技術を活用した健康支援は、デジタルリテラシーの高い人や経済的に余裕のある人に利用が偏りやすく、健康格差を拡大させる可能性がある。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省の「健康日本21（第二次）」では、健康格差の縮小が目標として掲げられているが、デジタル化の進展により、新たな格差が生じる可能性が指摘されている。
• 課題：医療費増大の可能性
  • 詳細： デジタル技術を活用した健康支援は、必ずしも医療費削減に繋がるとは限らない。
  • 客観的根拠：
    • 健康意識の向上によって、これまで受診していなかった人が医療機関を受診するようになる場合や、高額な医療技術やサービスが利用されるようになる場合もある。
      • 予防医療の観点からは一次予防は重要であるが、二次予防・三次予防も適切に行われることで、結果的に医療費が削減される可能性がある。
• 課題：地域間格差
  • 詳細: デジタルインフラの整備状況や、医療機関・介護施設の連携体制には地域差があり、デジタル技術を活用した健康支援の提供体制に格差が生じる可能性がある。
  • 客観的根拠:
    • 総務省の「通信利用動向調査」によると、ブロードバンド回線の普及率には地域差がある。
    • 厚生労働省の「地域包括ケアシステム構築状況調査」によると、地域包括ケアシステムの構築状況には地域差がある。
• 課題：過剰な医療への依存
  • 詳細: デジタル技術を活用した健康支援によって、健康状態の自己管理が容易になる一方で、過剰に医療に依存するようになる可能性もある。
  • 客観的根拠:
    • セルフチェックやオンライン診療が普及することで、軽微な症状でも医療機関を受診する人が増える可能性がある。

行政の課題

• 課題：財源確保の難しさ
  • 詳細： デジタル健康支援システムの導入・運用には、初期費用や維持費用がかかる。自治体の財政状況によっては、十分な予算を確保できない場合がある。
  • 客観的根拠：
    • 地方交付税の減額や、高齢化による社会保障費の増大などにより、多くの自治体で財政状況が厳しさを増している。
• 課題：専門人材の不足
  • 詳細: デジタル技術を活用した健康支援を推進するためには、IT技術、データ分析、医療・保健に関する専門知識を持つ人材が必要だが、自治体にはこれらの人材が不足している場合が多い。
  • 客観的根拠：
    • 総務省の「地方公共団体におけるICT人材育成に関する調査研究会報告書」（2021年）によると、多くの自治体でICT人材が不足している。
• 課題：関係機関との連携
  • 詳細: デジタル技術を活用した健康支援を効果的に行うためには、医療機関、介護施設、民間企業、NPOなど、様々な関係機関との連携が必要だが、調整に時間と労力がかかる。
  • 客観的根拠:
    • 厚生労働省の「地域包括ケアシステム構築に向けた連携推進に関する調査研究」によると、関係機関との連携が十分に進んでいない自治体が多い。
• 課題：効果測定の難しさ
  • 詳細: デジタル技術を活用した健康支援の効果を客観的に評価することは難しい。効果測定の方法を確立し、継続的に改善していく必要がある。
  • 客観的根拠:
    • 健康増進効果は、様々な要因が複合的に影響するため、デジタル技術の活用による効果だけを抽出することが難しい。
• 課題：法制度の整備
  • 詳細: デジタル技術を活用した健康支援は、個人情報保護法、医療法、医師法など、様々な法規制との関係を整理する必要がある。新たな技術やサービスが登場する中で、法制度の整備が追いついていない場合がある。
  • 客観的根拠:
    • オンライン診療やAIを活用した医療機器など、新たな技術やサービスに対する法規制の整備が進められているが、まだ十分とは言えない。
• 課題:縦割り行政の弊害
  • 詳細: 健康増進は、保健、医療、福祉、教育など、様々な分野に関わるため、自治体内の関係部署間の連携が不可欠だが、縦割り行政の弊害により、連携が円滑に進まない場合がある。
  • 客観的根拠:
  • 部署ごとに予算や目標が設定されているため、部署間の協力体制を構築しにくい場合がある。

これらの課題を放置した場合の推察

個人の課題を放置した場合

1. デジタルリテラシー格差の放置
   • 結果：
     • 高齢者やデジタル機器に不慣れな人々が、健康情報やサービスから取り残され、健康状態が悪化するリスクが高まる。
     • 健康格差がさらに拡大し、社会的な不平等が助長される。
     • 健康リテラシーの低い層が、不正確な情報に踊らされ、不適切な健康行動をとる可能性が高まる。
     • 結果として、これらの人々の医療費や介護費が増大し、社会全体の負担が増加する。
2. 情報過多による混乱の放置
   • 結果：
     • 住民が、健康に関する正しい情報と誤った情報を見分けられず、不適切な健康行動を選択し、健康を害するリスクが高まる。
     • インターネット上のデマやフェイクニュースを信じ込み、適切な医療を受ける機会を逃す可能性がある。
     • 健康不安を煽る情報に過剰に反応し、不必要な医療機関受診が増加し、医療リソースを圧迫する。
3. プライバシーへの懸念の放置
   • 結果：
     • 住民が、個人情報漏洩や不正利用を恐れて、デジタル健康支援サービスの利用を避け、健康増進の機会を逃す。
     • 自治体やサービス提供者に対する不信感が高まり、行政サービスの利用全体が低下する可能性がある。
     • 個人情報保護に関する問題が発生した場合、自治体やサービス提供者が法的責任を問われ、多額の賠償金を支払うことになる可能性がある。
4. 継続利用の難しさの放置
   • 結果：
     • デジタル健康支援サービスの効果が十分に発揮されず、住民の健康状態が改善しない。
     • 自治体が、サービス導入にかけた費用や労力が無駄になる。
     • 健康増進への取り組みに対する住民のモチベーションが低下し、他の健康増進施策への参加も減少する可能性がある。
5. 経済的格差の放置
   • 結果：
     • 経済的に困窮している人々が、デジタル健康支援サービスを利用できず、健康格差がさらに拡大する。
     • 低所得者層の健康状態が悪化し、医療費や生活保護費が増大し、自治体の財政を圧迫する。
     • 社会的な不平等感が増大し、社会不安を引き起こす可能性がある。

社会の課題を放置した場合

1. 健康格差の拡大の放置
   • 結果：
     • デジタル技術を活用できる人とできない人の間で、健康状態に大きな差が生じ、社会的な不平等が固定化される。
     • 健康格差が、経済格差や教育格差など、他の格差と複合的に絡み合い、社会の分断を深める。
     • 健康状態の悪い人々が増加し、社会全体の生産性が低下する。
2. 医療費増大の可能性の放置
   • 結果：
     • デジタル健康支援が、必ずしも医療費削減につながらないことが認識されず、非効率な医療サービスが提供され続ける。
     • 医療費が増大し、自治体の財政を圧迫し、他の行政サービス（教育、福祉など）への予算配分が減少する。
     • 国民健康保険料や介護保険料が引き上げられ、住民の負担が増加する。
3. 地域間格差の放置
   • 結果：
     • デジタルインフラや医療・介護体制が整っていない地域で、デジタル健康支援サービスが提供されず、都市部との健康格差が拡大する。
     • 地域間の不公平感が高まり、地方の過疎化がさらに進行する。
     • 地方の医療・介護提供体制が崩壊し、住民が適切な医療・介護サービスを受けられなくなる。
4. 過剰な医療への依存の放置
   • 結果:
     • 軽微な症状でもすぐに医療機関を受診する人が増え、医療リソースが逼迫する。
     • 本当に医療が必要な人が、適切なタイミングで医療を受けられなくなる。
     • 医療費が増大し、自治体の財政を圧迫する。
     • 待ち時間の増加などにより、医療の質が低下する。

行政の課題を放置した場合

1. 財源確保の難しさの放置
   • 結果：
     • デジタル健康支援システムの導入・運用が十分に行われず、住民がサービスを利用できない。
     • 既存のシステムが老朽化し、セキュリティ上の問題が発生するリスクが高まる。
     • 新たな技術やサービスに対応できず、住民のニーズに応えられない。
2. 専門人材の不足の放置
   • 結果：
     • デジタル健康支援システムの適切な運用・管理ができず、トラブルが発生する。
     • 住民からの問い合わせや相談に、適切に対応できない。
     • データ分析に基づいた効果的な施策立案ができない。
     • 新たな技術やサービスを導入できず、住民のニーズに応えられない。
3. 関係機関との連携の不足の放置
   • 結果：
     • 医療機関、介護施設、民間企業などとの連携が不十分で、効果的な健康支援サービスを提供できない。
     • 住民が、必要なサービスをスムーズに利用できない。
     • 関係機関の間で情報共有が不十分で、重複したサービスが提供されたり、必要なサービスが提供されなかったりする。
4. 効果測定の難しさの放置
   • 結果：
     • デジタル健康支援の効果が検証されず、非効率な施策が継続される。
     • 税金の無駄遣いに対する住民の批判が高まる。
     • 施策の改善が進まず、住民の健康状態が改善しない。
5. 法制度の整備の遅れの放置
   • 結果：
     • 個人情報漏洩や不正利用などの問題が発生し、住民が被害を受ける。
     • 自治体やサービス提供者が法的責任を問われ、多額の賠償金を支払うことになる可能性がある。
     • 新たな技術やサービスを導入する際に、法的な制約が障壁となる。
6. 縦割り行政の弊害の放置
   • 結果：
     • 関係部署間の連携が取れず、効果的な健康増進施策が実施できない。
     • 住民が、どの部署に相談すればよいかわからず、不便を感じる。
     • 部署間で重複した事業が行われ、税金の無駄遣いが発生する。

　これらの課題を放置すると、個人の健康状態悪化、健康格差の拡大、医療費の増大、社会的な不平等、自治体の財政悪化など、多岐にわたる深刻な問題を引き起こす可能性があります。これらの問題は相互に関連し、悪循環を生み出すことも考えられます。

　したがって、自治体はこれらの課題に早期に対応し、デジタル技術を活用した健康支援を効果的に推進していく必要があります。

行政が可能なあらゆる支援策と優先度の検討

　それぞれの支援策について、内容、理由、具体例、KGI（最終目標指標）・KSI（成功要因指標）・KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標及びアウトプット指標を提示し、優先度を付与します。本内容は生成AIの企画立案機能を活用し、政策立案に資するアイデアを得ることを目的にしています（政策立案に活用するエビデンス集（客観的根拠）とは目的を別にしています）。

優先順位の考え方

• 即効性・波及効果: 短期間で成果が見えやすく、多くの住民に効果が及ぶ施策
• 実現可能性: 行政が主体となって実施しやすく、予算や人員の制約を受けにくい施策
• 費用対効果: 投入する資源に対して得られる効果が大きい施策
• 公平性・持続可能性: 特定の住民だけでなく、広く住民全体にメリットがあり、長期的に継続可能な施策
• 客観的根拠の有無: 効果が期待できる根拠となるデータや先行事例が存在するか

全体像と優先順位

優先度【高】

1. デジタル健康支援に関する情報提供・相談体制の整備
2. デジタルデバイド対策（講習会、機器貸出）
3. 民間サービスとの連携促進

優先度【中】

4. 健康ポイント制度の導入・拡充
5. PHR（パーソナルヘルスレコード）の活用促進
6. AIを活用した個別最適化された健康支援

優先度【低】

7. 自治体独自の健康管理アプリ開発
8. ウェアラブルデバイス購入費用の補助
9. 遠隔診療の導入支援

各支援策の詳細

優先度【高】の支援策

1. デジタル健康支援に関する情報提供・相談体制の整備

• 内容:
  • デジタル技術を活用した健康支援に関する情報を、ウェブサイト、広報誌、SNSなどで多角的に提供。
  • 健康増進施設や保健センターなどに相談窓口を設置し、専門職（保健師、管理栄養士など）が対面、電話、オンラインで相談に対応。
  • 地域の医療機関や薬局とも連携し、情報提供や相談体制を構築。
• 理由:
  • 即効性・波及効果: 多くの住民が、デジタル健康支援に関する正しい情報を得ることができ、利用を促進できる。
  • 実現可能性: 既存の資源（ウェブサイト、広報誌、相談窓口など）を活用できるため、比較的容易に実施できる。
  • 費用対効果: 情報提供は、比較的低コストで広範囲の住民にリーチできる。
  • 公平性・持続可能性: 全ての住民が、必要な情報にアクセスできる。
  • 客観的根拠: 厚生労働省の「健康情報拠点薬局（仮称）のあり方に関する検討会」報告書（2016年）では、薬局を健康情報の拠点とすることの有効性が示されている。
• 具体例:
  • 自治体のウェブサイトに、デジタル健康支援サービス（アプリ、ウェアラブルデバイスなど）の紹介ページを作成。
  • 保健師や管理栄養士が、健康相談会でデジタル健康支援ツールの活用方法をアドバイス。
  • 地域の医療機関や薬局に、デジタル健康支援に関するパンフレットを設置。
• KGI（最終目標指標）:
  • デジタル健康支援サービスの認知度向上（例: 2023年時点で30% → 2028年までに70%）
  • デジタル健康支援サービスの利用者数増加（例: 2023年時点で10% → 2028年までに40%）
• KSI（成功要因指標）:
  • 情報提供の多様性（ウェブサイト、広報誌、SNS、イベントなど）
  • 相談体制の充実度（相談窓口数、専門職の配置数、相談対応時間など）
  • 関係機関との連携状況（医療機関、薬局、NPOなど）
• KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標:
  • ウェブサイトのアクセス数、SNSのフォロワー数、広報誌の配布部数
  • 相談件数、相談内容、相談者の満足度
  • デジタル健康支援サービスの利用開始率
• KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標:
  • 情報提供資料の作成数、配布数
  • 相談窓口の設置数、相談対応時間
  • 関係機関との連携会議の開催数

2. デジタルデバイド対策（講習会、機器貸出）

• 内容:
  • 高齢者やデジタル機器に不慣れな人を対象に、スマートフォンやタブレット端末の操作に関する講習会を開催。
  • 経済的な理由でデバイスを所有できない人を対象に、一定期間、無償または低額でデバイスを貸し出す。
  • 講習会や機器貸出の利用者を対象に、個別のサポートを提供する。
• 理由:
  • 即効性・波及効果: デジタルリテラシーの向上により、デジタル健康支援サービスの利用者を増やせる。
  • 実現可能性: 地域の公民館やNPOなどと連携することで、比較的容易に実施できる。
  • 費用対効果: 機器貸出は費用がかかるが、講習会は比較的低コストで実施できる。
  • 公平性・持続可能性: デジタルデバイドを解消し、全ての住民がデジタル健康支援サービスを利用できるようにする。
  • 客観的根拠: 総務省の「デジタル活用支援推進事業」は、高齢者等のデジタルデバイド解消を目的として、講習会などの取り組みを支援している。
• 具体例:
  • 公民館やコミュニティセンターで、スマートフォン操作講習会を開催。
  • NPOと連携し、デジタル機器の操作に不慣れな高齢者への個別訪問サポートを実施。
  • 自治体が所有するタブレット端末を、一定期間、住民に無償で貸し出す。
• KGI（最終目標指標）:
  • デジタル機器の操作に不安を感じる住民の割合減少（例: 2023年時点で40% → 2028年までに10%）
  • デジタル健康支援サービスの利用者数増加（特に高齢者層）
• KSI（成功要因指標）:
  • 講習会の開催頻度、参加者数、内容の充実度
  • 機器貸出の利用状況、利用者の満足度
  • サポート体制の充実度（サポートスタッフの人数、対応時間など）
• KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標:
  • 講習会参加者のデジタル機器操作スキル向上度（講習会前後のテスト結果比較）
  • 機器貸出利用者のデジタル健康支援サービス利用率
• KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標:
  • 講習会の開催数、参加者数
  • 機器の貸出台数、貸出期間
  • サポートの提供回数、対応時間

3. 民間サービスとの連携促進

• 内容:
  • 民間のデジタル健康支援サービス（アプリ、ウェアラブルデバイス、オンラインサービスなど）に関する情報を収集し、住民に提供。
  • 民間事業者と連携し、健康イベントやキャンペーンを共同で開催。
  • 民間サービスと自治体の健康ポイント制度を連携させる。
• 理由:
  • 即効性・波及効果: 多様な民間サービスとの連携により、住民のニーズに合ったサービスを提供できる。
  • 実現可能性: 自治体が独自にサービスを開発するよりも、既存のサービスを活用する方が容易。
  • 費用対効果: 民間のノウハウや技術を活用することで、費用を抑えつつ効果的な支援が可能。
  • 公平性・持続可能性: 多様なサービスとの連携により、住民の選択肢を広げられる。
  • 客観的根拠: 経済産業省の「ヘルスケア産業政策」では、民間事業者との連携によるヘルスケアサービスの創出が推進されている。
• 具体例:
  • 自治体のウェブサイトに、民間事業者の健康アプリやオンラインサービスのリンク集を作成。
  • 民間事業者と共同で、健康ウォーキングイベントを開催し、参加者にウェアラブルデバイスを体験してもらう。
  • 自治体の健康ポイント制度と、民間フィットネスクラブのポイント制度を連携させる。
• KGI（最終目標指標）:
  • デジタル健康支援サービスの利用者数増加（特に民間サービス利用）
  • 住民の健康状態改善（健康診断結果、生活習慣調査など）
• KSI（成功要因指標）:
  • 連携している民間サービスの種類、数
  • 共同イベントやキャンペーンの開催頻度、参加者数
  • ポイント制度の連携状況
• KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標:
  • 民間サービスの利用者数、利用頻度
  • 共同イベントやキャンペーンの参加者の満足度
  • ポイント交換の実績
• KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標:
  • 連携協定の締結数
  • 共同イベントやキャンペーンの開催数
  • ポイント連携システムの構築状況

優先度【中】の支援策

4. 健康ポイント制度の導入・拡充

• 内容:
  • 健康診断の受診、健康イベントへの参加、歩数目標の達成など、健康増進に関する活動に対してポイントを付与。
  • 貯まったポイントを、地域の商店街で使える商品券や、健康グッズなどと交換できるようにする。
  • スマートフォンアプリと連携させ、ポイントの付与や管理を容易にする。
• 理由:
  • 波及効果: 住民の健康増進への取り組みを促進し、健康状態の改善に繋がる。
  • 費用対効果: ポイントの原資は、健康増進による医療費削減効果の一部を充当できる。
  • 公平性・持続可能性: 全ての住民が参加でき、継続的な健康増進を促せる。
  • 客観的根拠: 多くの自治体で健康ポイント制度が導入されており、一定の効果が報告されている。
• 具体例:
  • 特定健診の受診で1000ポイント、1日8000歩達成で50ポイント付与。
  • 貯まったポイントは、地域の商店街で使える商品券や、健康グッズと交換可能。
  • スマートフォンアプリで、ポイントの付与状況や交換履歴を確認できる。
• KGI（最終目標指標）:
  • 健康ポイント制度の参加者数増加（例: 2023年時点で5% → 2028年までに30%）
  • 住民の健康状態改善（健康診断結果、生活習慣調査など）
• KSI（成功要因指標）:
  • ポイント付与対象となる活動の種類、数
  • ポイント交換商品の魅力度
  • ポイント制度の周知度
• KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標:
  • 健康診断の受診率、特定保健指導の実施率
  • 健康イベントへの参加者数
  • 歩数計アプリの利用者数、平均歩数
  • ポイント交換実績
• KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標:
  • ポイント付与対象となる活動の数
  • ポイント交換商品の種類、数
  • 広報活動の実施状況（ウェブサイト、広報誌、SNSなど）

5. PHR（パーソナルヘルスレコード）の活用促進

• 内容:
  • 住民が自身の健康情報を一元的に管理・活用できるPHRの利用を促進。
  • PHRと連携した健康相談や保健指導を実施。
  • PHRデータを活用した地域全体の健康課題の分析。
• 理由:
  • 波及効果: 住民が自身の健康状態を把握し、主体的な健康管理を促せる。
  • 実現可能性: 民間のPHRサービスを活用できる。
  • 費用対効果: PHRを活用することで、より効果的な保健指導が可能になる。
  • 客観的根拠: 厚生労働省は「PHRの推進に関する検討会」を設置し、PHRの利活用を推進している。
• 具体例:
  • 自治体が推奨するPHRサービスを紹介。
  • 保健指導の際に、PHRの記録内容を参考にしながらアドバイス。
  • PHRデータを匿名加工し、地域全体の健康課題を分析。
• KGI（最終目標指標）:
  • PHRの利用者数増加
  • 住民の健康状態改善（健康診断結果、生活習慣調査など）
• KSI（成功要因指標）:
  • PHRサービスの使いやすさ、機能の充実度
  • PHRと連携したサービスの提供状況
  • 個人情報保護に関する対策
• KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標:
  • PHRの利用開始率、継続利用率
  • PHRを活用した保健指導の実施件数、対象者の満足度
• KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標:
  • 推奨PHRサービスの選定数
  • PHRに関する情報提供資料の作成数、配布数
  • PHRデータの分析結果の公表

6. AIを活用した個別最適化された健康支援

• 内容:
  • AIを活用し、個人の健康状態や生活習慣に合わせた情報提供やアドバイス。
  • AIチャットボットによる健康相談。
  • AIによる健康リスク予測。
• 理由:
  • 波及効果: より効果的な健康支援が可能になる。
  • 実現可能性: 民間のAI技術を活用できる。
  • 費用対効果: 24時間365日対応可能なAIチャットボットは、人的コストを削減できる。
  • 客観的根拠: 近年、AIを活用した健康支援サービスが急速に発展している。
• 具体例:
  • 健康診断結果や生活習慣アンケートの回答に基づいて、AIが個別の健康アドバイスを提供。
  • AIチャットボットが、24時間365日、健康に関する質問に回答。
  • AIが、健康診断結果から将来の疾病リスクを予測し、早期受診を促す。
• KGI（最終目標指標）:
  • AIを活用した健康支援サービスの利用者数増加
  • 住民の健康状態改善（健康診断結果、生活習慣調査など）
• KSI（成功要因指標）:
  • AIの精度、信頼性
  • AIを活用したサービスの使いやすさ、分かりやすさ
  • 個人情報保護に関する対策
• KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標:
  • AIによるアドバイスの実行率、継続率
  • AIチャットボットの利用回数、質問内容、解決率
  • AIによるリスク予測に基づく受診勧奨の実施件数、受診率
• KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標:
  • AIを活用したサービスの開発状況
  • AIチャットボットの導入状況
  • AIによるリスク予測モデルの構築状況

優先度【低】の支援策

7. 自治体独自の健康管理アプリ開発

• 内容: 自治体独自の健康管理アプリを開発し、住民に提供する。
• 理由: 地域の特性に合わせた機能やコンテンツを盛り込むことができる。
• 具体例:
  • 歩数計、活動量計、食事記録などの基本機能に加え、地域の健康イベント情報や健康マップなどを掲載。
  • 自治体の健康ポイント制度と連携。
• KGI（最終目標指標）:
  • アプリのダウンロード数
  • アプリの利用者数、利用頻度
  • 住民の健康状態改善（健康診断結果、生活習慣調査など）
• KSI（成功要因指標）:
  • アプリの使いやすさ、機能の充実度
  • アプリのコンテンツの魅力度
  • アプリの継続的な改善
• KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標:
  • アプリの利用開始率、継続利用率
  • アプリを通じた健康イベントへの参加者数
  • アプリ利用者の健康状態の変化
• KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標:
  • アプリの開発完了
  • アプリのダウンロード数、インストール数
  • アプリのアップデート回数

8. ウェアラブルデバイス購入費用の補助

• 内容: 住民がウェアラブルデバイスを購入する際に、費用の一部を補助する。
• 理由: ウェアラブルデバイスの普及を促進し、健康データの収集・活用を推進する。
• 具体例:
  • 自治体が指定するウェアラブルデバイスの購入費用の一部（例: 50%）を補助する。
  • 補助対象となるデバイスの種類や、補助額の上限を設定する。
• KGI（最終目標指標）:
  • ウェアラブルデバイスの普及率向上
  • 住民の健康状態改善（健康診断結果、生活習慣調査など）
• KSI（成功要因指標）:
  • 補助対象となるデバイスの種類、数
  • 補助額の適切性
  • 補助制度の周知度
• KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標:
  • ウェアラブルデバイスの利用者数、利用頻度
  • ウェアラブルデバイスで収集された健康データの活用状況
• KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標:
  • 補助金の申請件数、採択件数
  • 補助金の支給額

9. 遠隔診療の導入支援

• 内容:
  • 医療機関への遠隔診療システムの導入費用補助。
  • 住民向けの遠隔診療利用相談窓口の設置。
  • 遠隔診療に関する情報提供（ウェブサイト、広報誌など）。
• 理由: 通院負担の軽減、医療アクセスの改善。
• 具体例:
  • オンライン診療システムの導入費用を一部補助（例: 50%、上限50万円）。
  • 保健センターに遠隔診療利用相談窓口を設置し、利用方法を案内。
  • 自治体ウェブサイトに遠隔診療に対応している医療機関一覧を掲載。
• KGI（最終目標指標）:
  • 遠隔診療の利用件数増加
  • 住民の医療アクセス改善（通院時間短縮、受診率向上など）
• KSI（成功要因指標）:
  • 遠隔診療に対応している医療機関数
  • 遠隔診療システムの使いやすさ、機能の充実度
  • 住民の遠隔診療に対する認知度、理解度
• KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標:
  • 遠隔診療の利用回数、利用者数
  • 遠隔診療利用者の満足度
  • 通院時間、交通費の変化
• KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標:
  • 遠隔診療システム導入医療機関数
  • 相談窓口の設置数、相談対応時間
  • 情報提供資料の作成数、配布数

ＫＧＩ・ＫＳＩ・ＫＰＩのデータ取得に向けて

KGI（最終目標指標）のデータ収集方法

1. デジタル健康支援サービスの認知度向上

• 住民アンケート調査:
  • 定期的な住民アンケート（郵送、オンライン、街頭など）で、デジタル健康支援サービスの名称や内容の認知度を尋ねる。
  • 無作為抽出や年齢層別の層化抽出など、統計的な手法を用いて対象者を選定する。
  • 調査票の設計、配布、回収、集計、分析は、専門業者に委託することも検討する。
• ウェブサイトアクセス解析:
  • 自治体ウェブサイトのデジタル健康支援サービス関連ページのアクセス数、ページビュー数、滞在時間などを分析する。
  • Google Analyticsなどのアクセス解析ツールを活用する。
  • どの情報源（検索エンジン、SNS、広報誌など）からのアクセスが多いか分析する。
• 広報効果測定:
  • 広報誌やSNSでの情報発信後、住民からの問い合わせ件数や反応（いいね数、シェア数など）を記録する。
  • メディア掲載（新聞、テレビ、ラジオなど）の効果を測定する。

2. デジタル健康支援サービスの利用者数増加

• サービス提供事業者からのデータ提供:
  • 連携している民間サービス事業者から、匿名化された利用者数、利用頻度などのデータ提供を受ける。
  • データ提供に関する契約を締結し、個人情報保護に配慮する。
  • API連携などを活用し、効率的にデータを収集する。
• アプリダウンロード数・利用状況:
  • 自治体が提供するアプリのダウンロード数、アクティブユーザー数、利用頻度などを把握する。
  • アプリストア（App Store、Google Play）のダッシュボードで確認する。
  • アプリ内にデータ分析ツール（Firebase Analyticsなど）を組み込む。
• アンケート調査:
  • 住民アンケートで、デジタル健康支援サービスの利用状況（利用しているサービス名、利用頻度など）を尋ねる。

3. 住民の健康状態改善

• 特定健診・がん検診等の受診率:
  • 国民健康保険のデータベースから、特定健診、がん検診などの受診率を集計する。
  • 受診勧奨の対象者を抽出し、効果的な受診勧奨策を実施する。
• 医療費データ分析:
  • 国民健康保険のレセプトデータ（診療報酬明細書）を分析し、生活習慣病関連の医療費の変化を把握する。
  • 匿名加工されたレセプトデータを活用し、個人情報保護に配慮する。
  • 専門業者にデータ分析を委託することも検討する。
• 生活習慣アンケート調査:
  • 定期的な住民アンケートで、運動習慣、食生活、睡眠、喫煙、飲酒などの生活習慣に関する質問を行う。
  • 無作為抽出や年齢層別の層化抽出など、統計的な手法を用いて対象者を選定する。
  • 健康増進イベントや健康教室の参加者にアンケートを実施する。

KSI（成功要因指標）のデータ収集方法

1. 情報提供の多様性

• 情報提供チャネルのリストアップ:
  • 自治体が利用している情報提供チャネル（ウェブサイト、広報誌、SNS、イベント、窓口など）をリストアップする。
  • 各チャネルの利用状況（アクセス数、配布部数、フォロワー数、参加者数など）を記録する。
• 住民アンケート調査:
  • 住民がどの情報チャネルからデジタル健康支援サービスを知ったか尋ねる。
  • 住民が利用しやすい情報チャネルを尋ねる。

2. 相談体制の充実度

• 相談窓口の設置状況:
  • 相談窓口の設置場所、開設時間、相談対応スタッフの人数、専門性（保健師、管理栄養士など）を記録する。
  • 相談方法（対面、電話、オンライン）の種類を記録する。
• 相談記録:
  • 相談件数、相談内容、相談時間、相談対応スタッフなどを記録する。
  • 相談者の属性（年齢、性別、居住地区など）を記録する（個人が特定されない範囲で）。
  • 相談対応マニュアルを作成し、相談対応の質を均一化する。

3. 関係機関との連携状況

• 連携機関リスト:
  • 連携している医療機関、薬局、NPO、民間企業などのリストを作成する。
  • 各機関との連携内容（情報提供、イベント共催、サービス連携など）を記録する。
• 連携会議の記録:
  • 連携会議の開催日時、参加者、議題、決定事項などを記録する。
  • 連携会議での意見や課題を共有し、改善策を検討する。

KPI（重要業績評価指標）_アウトカム指標のデータ収集方法

• 各種調査の実施:
  • 上記のKGI, KSIの収集方法で記載した各種調査から必要なデータを適宜収集する。
  • ウェブサイトのアクセス数、SNSのフォロワー数、広報誌の配布部数
  • 相談件数、相談内容、相談者の満足度
  • デジタル健康支援サービスの利用開始率
  • 講習会参加者のデジタル機器操作スキル向上度（講習会前後のテスト結果比較）
  • 機器貸出利用者のデジタル健康支援サービス利用率
  • 民間サービスの利用者数、利用頻度
  • 共同イベントやキャンペーンの参加者の満足度
  • ポイント交換の実績
  • 健康診断の受診率、特定保健指導の実施率
  • 健康イベントへの参加者数
  • 歩数計アプリの利用者数、平均歩数
  • PHRの利用開始率、継続利用率
  • PHRを活用した保健指導の実施件数、対象者の満足度
  • AIによるアドバイスの実行率、継続率
  • AIチャットボットの利用回数、質問内容、解決率
  • AIによるリスク予測に基づく受診勧奨の実施件数、受診率
  • アプリの利用開始率、継続利用率
  • アプリを通じた健康イベントへの参加者数
  • アプリ利用者の健康状態の変化
  • ウェアラブルデバイスの利用者数、利用頻度
  • ウェアラブルデバイスで収集された健康データの活用状況
  • 遠隔診療の利用回数、利用者数
  • 遠隔診療利用者の満足度
  • 通院時間、交通費の変化

KPI（重要業績評価指標）_アウトプット指標のデータ収集方法

• 活動記録の徹底:
  • 各支援策の実施状況を詳細に記録する。
  • 情報提供資料の作成数、配布数
  • 相談窓口の設置数、相談対応時間
  • 関係機関との連携会議の開催数
  • 講習会の開催数、参加者数
  • 機器の貸出台数、貸出期間
  • サポートの提供回数、対応時間
  • 連携協定の締結数
  • 共同イベントやキャンペーンの開催数
  • ポイント連携システムの構築状況
  • ポイント付与対象となる活動の数
  • ポイント交換商品の種類、数
  • 広報活動の実施状況（ウェブサイト、広報誌、SNSなど）
  • 推奨PHRサービスの選定数
  • PHRに関する情報提供資料の作成数、配布数
  • PHRデータの分析結果の公表
  • AIを活用したサービスの開発状況
  • AIチャットボットの導入状況
  • AIによるリスク予測モデルの構築状況
  • アプリの開発完了
  • アプリのダウンロード数、インストール数
  • アプリのアップデート回数
  • 補助金の申請件数、採択件数
  • 補助金の支給額
  • 遠隔診療システム導入医療機関数

データ収集・活用のポイント

• 目的の明確化: 何のためにデータを収集し、どのように活用するのか、目的を明確にする。
• 個人情報保護: 個人情報保護法を遵守し、データの取り扱いには十分注意する。
• データの可視化: 収集したデータをグラフや表などで可視化し、関係者間で共有する。
• PDCAサイクル: データに基づいて計画（Plan）を立て、実行（Do）し、評価（Check）し、改善（Act）するPDCAサイクルを回す。
• 専門家の活用: データ分析や統計処理など、専門的な知識が必要な場合は、専門家（大学、研究機関、コンサルタントなど）の協力を得る。
• システム導入: 効率的なデータ収集・管理のために、専用のシステム（顧客管理システム、データ分析ツールなど）の導入を検討する。
• 現場の負担軽減: 過度なデータ収集は現場の負担となるため業務効率化を考慮する。

先進事例

東京23区の先進事例

1. 東京都 渋谷区「SHIBUYA HEALTH TECH」

• 概要: 渋谷区は、民間企業と連携し、「SHIBUYA HEALTH TECH」というプロジェクトを推進しています。このプロジェクトでは、区民の健康データを収集・分析し、個々に最適化された健康支援サービスを提供することを目指しています。
• 先進的な内容:
  • データ連携基盤の構築: 区民の同意を得た上で、健康診断データ、ウェアラブルデバイスから得られるデータ、生活習慣に関するアンケートデータなどを収集し、安全に管理・連携できるデータ連携基盤を構築しています。
  • AIを活用した健康リスク予測: 収集したデータをAIで分析し、将来の疾病リスクを予測。リスクの高い区民に対して、早期に介入（受診勧奨、保健指導など）を行います。
  • 民間サービスとの連携: 民間のヘルスケアアプリやオンラインサービスと連携し、区民の多様なニーズに対応した健康支援を提供しています。
  • PHR（パーソナルヘルスレコード）の活用: 区民が自身の健康データを一元的に管理・活用できるPHRの導入を推進しています。
• 先進的な理由（事業効果）:
  • 健康寿命の延伸: AIを活用したリスク予測と早期介入により、生活習慣病などの重症化を予防し、健康寿命の延伸に貢献することが期待されます。
  • 医療費の適正化: 疾病の早期発見・早期治療により、医療費の適正化に繋がることが期待されます。
  • 区民の健康意識向上: データに基づいた個別最適化された情報提供により、区民の健康意識向上と行動変容を促進することが期待されます。

2. 東京都 港区「みなと健康ナビ」

• 概要: 港区は、区民向けの健康ポータルサイト「みなと健康ナビ」を運営しています。このサイトでは、区の健康情報、健康イベント情報、健康相談窓口の案内などを提供しています。また、AIを活用したチャットボットによる健康相談も提供しています。
• 先進的な内容:
  • AIチャットボットによる健康相談: 24時間365日、いつでも気軽に健康相談ができるAIチャットボットを導入。区民の健康に関する疑問や不安に迅速に対応しています。
  • オンライン健康講座: 健康に関する様々なテーマのオンライン講座を定期的に開催し、区民の健康リテラシー向上を図っています。
  • 健康ポイント制度: 区の健康イベントへの参加や、健康目標の達成などに応じてポイントを付与し、区内施設で利用できる特典と交換できる制度を導入しています。
  • パーソナライズされた情報提供: 区民の年齢、性別、興味関心などに応じて、パーソナライズされた健康情報を提供しています。
• 先進的な理由（事業効果）:
  • 区民の利便性向上: いつでもどこでも健康に関する情報やサービスにアクセスできる環境を整備し、区民の利便性を向上させています。
  • 健康増進への取り組み促進: 健康ポイント制度により、区民の健康増進への取り組みを促進しています。
  • 相談体制の充実: AIチャットボットの導入により、相談体制の充実と、保健師等の業務負担軽減に貢献しています。

3. 東京都 足立区「あだち ベジタベライフ」

• 概要: 足立区は、「あだち ベジタベライフ」というプロジェクトを推進し、区民の野菜摂取量の増加と、健康的な食生活の定着を目指しています。
• 先進的な内容:
  • AIを活用した食事指導アプリ: 区民がスマートフォンで食事の写真を撮影すると、AIが栄養バランスを分析し、アドバイスを提供するアプリを開発・提供しています。
  • 地域連携: 区内の飲食店やスーパーマーケットと連携し、野菜を多く使ったメニューの開発や、野菜の販売促進キャンペーンを実施しています。
  • 食育イベント: 子どもから高齢者まで、幅広い世代を対象とした食育イベントを定期的に開催しています。
  • データに基づいた施策展開: 区民の野菜摂取量に関するデータを定期的に収集・分析し、施策の改善に活かしています。
• 先進的な理由（事業効果）:
  • 区民の野菜摂取量増加: 食事指導アプリや地域連携の取り組みにより、区民の野菜摂取量増加に貢献することが期待されます。
  • 健康的な食生活の定着: 食育イベントなどを通じて、区民の健康的な食生活の定着を促進することが期待されます。
  • 生活習慣病予防: 野菜摂取量の増加は、生活習慣病予防に繋がることが期待されます。

全国自治体の先進事例

4. 福岡県 福岡市「福岡100」

• 概要: 福岡市は、「人生100年時代」を見据え、市民が心身ともに健康で自分らしく暮らせる社会の実現を目指す「福岡100」というプロジェクトを推進しています。
• 先進的な内容:
  • 100のアクション: 健康、医療、介護、社会参加など、様々な分野で100のアクションを設定し、産学官民連携で取り組んでいます。
  • データ活用: 健康診断データや介護保険データなどを分析し、エビデンスに基づいた施策を展開しています。
  • フレイル予防: 高齢者のフレイル（虚弱）予防に力を入れており、AIを活用したフレイルチェックや、地域での予防教室などを実施しています。
  • 認知症支援: 認知症の人とその家族を支援する「認知症未来プロジェクト」を推進し、早期発見・早期対応、共生社会の実現を目指しています。
• 先進的な理由（事業効果）:
  • 健康寿命の延伸: フレイル予防や認知症支援などの取り組みにより、健康寿命の延伸に貢献することが期待されます。
  • 地域包括ケアシステムの深化: 多様な主体との連携により、地域包括ケアシステムの深化に貢献しています。
  • 市民のWell-being向上: 健康だけでなく、社会参加や生きがいづくりなど、多角的な視点から市民のWell-being向上を目指しています。

5. 千葉県 柏市「柏市版 地域包括ケアシステム データ連携基盤」

• 概要: 柏市は、医療・介護・健康情報を連携させる「柏市版 地域包括ケアシステム データ連携基盤」を構築し、地域包括ケアシステムの深化を目指しています。
• 先進的な内容:
  • データ連携基盤の構築: 市内の医療機関、介護事業所、薬局などが持つ情報を、本人の同意を得た上で連携できるプラットフォームを構築しています。
  • 多職種連携の促進: 医療・介護従事者が、患者・利用者の情報を共有し、連携してケアにあたれるよう支援しています。
  • ケアプラン作成支援: AIを活用し、データに基づいて最適なケアプラン作成を支援するシステムを開発しています。
  • 救急医療支援: 救急隊が、患者の過去の病歴やアレルギー情報などを迅速に確認できるシステムを導入しています。
• 先進的な理由（事業効果）:
  • 医療・介護の質の向上: 多職種連携の促進やケアプラン作成支援により、医療・介護の質の向上に貢献することが期待されます。
  • 業務効率化: 情報共有の効率化により、医療・介護従事者の業務負担軽減に貢献しています。
  • 救急医療の迅速化: 救急医療における情報連携の迅速化により、救命率向上に貢献することが期待されます。

行政が支援策を展開する上での注意点

　「計画段階」「実施段階」「運用・評価段階」の3つの段階に分け、さらにそれぞれを細分化して構造的に示します。

計画段階

　計画段階では、支援策の土台となる部分を慎重に検討する必要があります。

1-1. 現状分析とニーズ把握

• 住民の健康状態・健康課題の把握:
  • 注意点: 特定健診・がん検診等の受診率、生活習慣病の有病率、要介護認定率、健康に関するアンケート調査など、多様なデータソースを用いて、地域全体の健康状態・健康課題を多角的に把握する。高齢化率、所得格差、地域特性なども考慮する。
• 住民のデジタルリテラシー・利用環境の把握:
  • 注意点: 高齢者やデジタル機器に不慣れな人、経済的に困窮している人など、デジタルデバイドが生じやすい層の状況を重点的に把握する。インターネット利用率、スマートフォン保有率、通信環境などを調査する。
• 既存の健康増進施策の評価:
  • 注意点: 既存の健康増進施策（健康教室、イベント、相談事業など）の効果や課題を分析し、デジタル技術を活用することで改善できる点、連携できる点を見つける。
• 医療・介護・福祉関係機関との連携可能性の検討:
  • 注意点: 地域の医療機関、介護事業所、薬局、NPOなどとの連携可能性を探り、情報共有やサービス連携の基盤を構築する。各機関の役割分担、連携方法、個人情報保護に関するルールなどを明確化する。
• 民間サービス・技術の調査:
  • 注意点: 最新のデジタルヘルス技術（アプリ、ウェアラブルデバイス、AIなど）や、民間企業の提供する健康支援サービスに関する情報を収集し、活用可能性を検討する。費用対効果、安全性、信頼性などを評価する。

1-2. 目標設定と計画策定

• 具体的かつ測定可能な目標設定:
  • 注意点: 健康寿命の延伸、生活習慣病の予防、医療費の適正化など、具体的な目標を設定し、目標達成度を測るための指標（KGI、KPI）を明確にする。目標は、現状分析の結果を踏まえ、実現可能な範囲で設定する。
• 対象者と提供サービスの明確化:
  • 注意点: 全住民を対象とするのか、特定の層（高齢者、生活習慣病リスクの高い人など）を対象とするのかを明確にする。対象者層のニーズに合ったサービス内容、提供方法（アプリ、ウェブサイト、対面など）を検討する。
• 費用対効果の検証:
  • 注意点: 各支援策の費用対効果を事前に検証し、限られた予算を有効活用する。導入・運用コストだけでなく、効果測定にかかる費用も考慮する。
• 段階的な導入計画:
  • 注意点: 最初から大規模に展開するのではなく、実証実験などを通じて効果や課題を検証しながら、段階的に導入範囲を拡大していく。
• リスクアセスメントと対策:
  • 注意点: 個人情報漏洩、システム障害、利用者の健康被害など、想定されるリスクを洗い出し、対策を講じる。セキュリティ対策、緊急時対応体制、相談窓口の設置などを検討する。

1-3. 関係者との連携体制構築

• 庁内関係部署との連携:
  • 注意点: 保健、医療、福祉、情報システム、広報など、庁内の関係部署との連携体制を構築し、情報共有や役割分担を明確にする。
• 医療・介護・福祉関係機関との連携:
  • 注意点: 地域の医療機関、介護事業所、薬局、NPOなどとの連携体制を構築し、情報共有やサービス連携のルールを定める。各機関の役割分担、連携方法、個人情報保護に関するルールなどを明確化する。
• 民間事業者との連携:
  • 注意点: アプリ開発事業者、デバイスメーカー、通信事業者、データ分析事業者など、民間事業者との連携体制を構築する。各事業者の役割分担、費用負担、成果の帰属などを明確にする。
• 住民への情報提供と意見聴取:
  • 注意点: 計画段階から住民への情報提供を行い、意見や要望を聴取する機会を設ける。説明会、アンケート調査、ワークショップなどを開催する。

1-4. 法令遵守と倫理的配慮

• 個人情報保護法等の遵守:
  • 注意点: 個人情報保護法、医療情報に関するガイドラインなどを遵守し、個人情報の適切な取り扱いを徹底する。匿名加工情報の活用も検討する。
• セキュリティ対策:
  • 注意点: 情報セキュリティに関する専門家の助言を得ながら、適切なセキュリティ対策を講じる。システムへの不正アクセス、データ漏洩、改ざんなどを防ぐための対策を講じる。
• 倫理的配慮:
  • 注意点: デジタル技術の活用が、健康格差を拡大させたり、過剰な医療依存を招いたりしないよう、倫理的な配慮を行う。

実施段階

2-1. 弾力的な事業実施

• 進捗状況のモニタリング:
  • 注意点: 定期的に事業の進捗状況をモニタリングし、計画とのずれがないか確認する。KPIの達成状況、利用者の反応、現場の意見などを収集する。
• 計画の見直し・修正:
  • 注意点: 必要に応じて計画を見直し、軌道修正する。状況の変化や新たな課題に対応できるよう、柔軟性を持たせる。ただし、頻繁な変更は現場の混乱を招くため、慎重に判断する。
• 関係機関との情報共有:
  • 注意点: 進捗状況や課題について、関係機関と定期的に情報共有を行う。連携会議の開催、情報共有ツールの活用などを検討する。

2-2. 利用者サポート

• 相談窓口の設置:
  • 注意点: デジタル健康支援サービスに関する相談窓口を設置し、利用者からの問い合わせや疑問に丁寧に対応する。電話、メール、チャット、対面など、多様な相談方法を用意する。
• 操作方法の説明:
  • 注意点: アプリやデバイスの操作方法について、わかりやすい説明資料（マニュアル、動画など）を作成する。高齢者やデジタル機器に不慣れな人には、個別サポートや講習会を実施する。
• トラブルシューティング:
  • 注意点: システム障害や操作ミスなど、トラブルが発生した場合の対応手順を事前に定めておく。利用者への迅速な情報提供、原因究明、復旧作業を行う。

2-3. 広報・普及啓発

• ターゲット層に合わせた広報:
  • 注意点: 全住民向け、高齢者向け、子育て世代向けなど、ターゲット層に合わせた広報戦略を展開する。広報誌、ウェブサイト、SNS、イベント、口コミなど、多様な媒体を活用する。
• メリットの強調:
  • 注意点: デジタル健康支援サービスを利用するメリット（利便性、健康改善効果、ポイント付与など）を具体的に伝える。成功事例や利用者の声を紹介する。
• 継続的な情報発信:
  • 注意点: 一度きりの広報ではなく、継続的に情報発信を行い、利用者の関心を維持する。

2-4. 安全性確保

• 個人情報保護の徹底:
  • 注意点: 個人情報の取り扱いに関するルールを遵守し、漏洩、紛失、改ざんなどを防止する。利用者に対して、個人情報の取り扱いについて丁寧に説明し、同意を得る。
• システムセキュリティの強化:
  • 注意点: システムへの不正アクセス、ウイルス感染などを防ぐため、セキュリティ対策を強化する。定期的な脆弱性診断、ソフトウェアのアップデート、アクセス制限などを実施する。
• 健康被害への対応:
  • 注意点: サービス利用中に体調不良や事故が発生した場合の対応手順を事前に定めておく。医療機関との連携、緊急連絡体制の整備などを行う。

運用・評価段階

3-1. 効果測定と評価

• 多角的な指標による評価:
  • 注意点: KGI（最終目標指標）、KSI（成功要因指標）、KPI（重要業績評価指標）など、多角的な指標を用いて効果を測定する。定量的なデータだけでなく、定性的なデータ（利用者の声、満足度など）も収集する。
• 客観的な評価:
  • 注意点: 自己評価だけでなく、外部の専門家や評価機関による客観的な評価を受ける。
• 継続的な評価:
  • 注意点: 定期的に効果測定と評価を行い、PDCAサイクルを回す。

3-2. 改善策の実施

• 評価結果に基づく改善:
  • 注意点: 評価結果に基づき、サービス内容、提供方法、広報戦略などを改善する。利用者からの意見や要望を積極的に取り入れる。
• 技術のアップデート:
  • 注意点: 新しい技術やサービスが登場した場合は、積極的に導入を検討する。
• 関係機関との連携強化:
  • 注意点: 医療機関、介護事業所、民間事業者などとの連携を強化し、サービスの質を向上させる。

3-3. 持続可能性の確保

• 財源の確保:
  • 注意点: 長期的な視点で、安定的な財源を確保する。国の補助金、地方交付税、企業版ふるさと納税、民間資金などを活用する。
• 人材育成:
  • 注意点: デジタル技術に精通した人材、健康支援に関する専門知識を持つ人材を育成する。研修制度の充実、外部人材の活用などを検討する。
• 住民参加の促進:
  • 注意点: 健康づくりは、行政だけでなく、住民一人ひとりの主体的な取り組みが重要。住民が主体的に健康づくりに参加できる仕組みを構築する（健康づくりボランティアの育成、健康づくりサークルの支援など）。
• 地域包括ケアシステムとの連携:
  • 注意点: デジタル技術を活用した健康支援を、地域包括ケアシステムの中に位置づけ、他のサービスとの連携を強化することで包括的な支援を行う。

　これらの注意点を踏まえ、各自治体がそれぞれの状況に合わせて適切に対応することで、デジタル技術を活用した健康支援を効果的に推進できると考えます。

参考資料（エビデンス検索用）

　※以下は生成AIによる検索結果であり、ファクトチェックは未実施です。
　※今後、生成AIの検索機能の向上が見込まれているため試行実施しています。

1. 健康日本21（第二次）
   • 出典: 厚生労働省、2012年
   • 概要: 国民の健康増進の推進に関する基本的な方向性を示す計画。健康寿命の延伸、健康格差の縮小などが目標として掲げられている。デジタル技術の活用についても言及あり。
2. 「健康日本21（第二次）」最終評価報告書
   • 出典: 厚生労働省、2023年
   • 概要: 健康日本21（第二次）の目標達成状況や課題を評価した報告書。
3. 地域における保健師の保健活動に関する実態調査 報告書
   • 出典: 厚生労働省, 2023年度
   • 概要: 保健師の活動におけるICT活用状況と活用意向を把握するための調査結果がまとめられている。
4. 「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会」報告書
   • 出典: 厚生労働省、2018年
   • 概要: 保健医療分野におけるAI活用の可能性や課題について検討した報告書。
5. データヘルス改革推進計画
   • 出典: 厚生労働省、2020年
   • 概要: 国民の健康増進、医療・介護の質の向上、医療費の適正化などを目指し、データヘルス改革を推進するための計画。PHRの活用、データ連携基盤の構築などが盛り込まれている。
6. 地域包括ケアシステム強化のための介護保険法等の一部を改正する法律
   • 出典: 厚生労働省、2017年
   • 概要: 地域包括ケアシステムの強化を目的とした法律。ICT活用による情報連携の推進についても言及されている。
7. 地域におけるICT利活用に係る事業モデルの構築と展開に関する調査研究報告書
   • 出典: 厚生労働省, 2021年
   • 概要: 地方公共団体や医療機関等におけるPHRの利活用状況や課題、今後の方向性がまとめられている。
8. 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン
   • 出典: 厚生労働省、最新版を参照
   • 概要: 医療情報システムの安全管理に関するガイドライン。個人情報保護、セキュリティ対策などについて規定されている。
9. PHRの推進に関する検討会 報告書
   • 出典: 厚生労働省
   • 概要: PHRの利活用推進に向けた課題や対応策について検討した報告書。
10. デジタル社会の実現に向けた重点計画
    • 出典: デジタル庁、最新版を参照
    • 概要: デジタル社会の実現に向けた政府全体の計画。健康・医療分野におけるデジタル技術の活用についても言及されている。
11. 地方公共団体における情報セキュリティポリシーに関するガイドライン
    • 出典: 総務省、最新版を参照
    • 概要: 地方公共団体における情報セキュリティ対策の指針。
12. 通信利用動向調査
    • 出典: 総務省、最新版を参照
    • 概要: 世帯及び企業における情報通信サービスの利用状況に関する調査。スマートフォン保有率、インターネット利用状況、デジタルデバイドに関するデータなどが含まれる。
13. 地方公共団体におけるAI・RPA活用促進に関する調査研究報告書
    • 出典: 総務省
    • 概要: AIやRPAの活用事例、導入効果、課題などがまとめられている。
14. 高齢者の日常生活・地域社会への参加に関する調査
    • 出典: 内閣府、最新版を参照
    • 概要: 高齢者の生活状況、地域社会への参加状況、デジタル機器の利用状況などに関する調査。
15. 健康情報に関する意識調査
    • 出典: 厚生労働省、2019年
    • 概要: インターネット上の健康情報に対する信頼性や利用実態などが調査されている。
16. 個人情報保護法に関する調査
    • 出典: 個人情報保護委員会, 2021年度
    • 概要: 健康情報が漏洩した場合に「非常に不安を感じる」と回答した人が約8割を占めている調査結果がある。

東京都

1. 東京都デジタルヘルス推進戦略
   • 出典: 東京都
   • 概要: 東京都におけるデジタルヘルス推進の方向性や具体的な施策を示した戦略。
2. 東京都高齢者保健福祉計画
   • 出典: 東京都
   • 概要: 東京都における高齢者保健福祉施策の計画。ICT活用による健康増進、介護予防などについても言及されている。
3. 東京都における地域包括ケアシステム強化のための取組
   • 出典: 東京都
   • 概要: 東京都における地域包括ケアシステム強化に向けた取り組みを紹介。ICT活用による情報連携、多職種連携などについても言及されている。
4. 東京都福祉保健基礎調査
   • 出典: 東京都
   • 概要: 都民の健康状態、生活習慣、受療状況などに関する調査。
5. とうきょう健康ステーション
   • 出典: 東京都福祉局
   • 概要: 健康に関する情報をはじめ、健康づくりを支援するコンテンツや都内で行われるイベント情報などを掲載している。

まとめ

　自治体におけるデジタル技術を活用した健康支援は、住民の健康寿命延伸とQOL向上、ひいては医療費適正化に繋がる重要な取り組みです。スマートフォンアプリ、ウェアラブルデバイス、AIなどの技術を活用し、個人の健康状態や生活習慣に合わせた情報提供、運動プログラムの提供、オンライン相談などを実施します。

　この取り組みの意義は、住民の健康意識向上、行動変容の促進、医療機関との連携強化、そして健康格差の是正にあります。時間や場所にとらわれず、個別に最適化された健康支援を、より多くの住民に提供できる可能性を秘めています。

　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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