17 健康・保健

健康づくり推進

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(健康づくりを取り巻く環境)

  • 自治体が健康づくりを推進する意義は「住民の健康寿命の延伸と生活の質の向上」と「社会保障制度の持続可能性の確保」にあります。
  • 超高齢社会が深化する東京都特別区において、健康づくりは個人の幸福追求にとどまらず、増大する医療・介護給付費を抑制し、地域社会の活力を維持するための最重要政策課題の一つです。
  • 本記事では、最新のデータに基づき現状と課題を分析し、実効性のある行政支援策を提案します。

意義

住民にとっての意義

生活の質(QOL)の向上
経済的負担の軽減
  • 健康を維持することで、医療費や介護サービスの自己負担が減少し、経済的な安定につながります。
  • 健康増進への取り組みは、将来の医療・介護費用の増大という、住民、自治体、国全体の負担増に対する有効な対策となります。

地域社会にとっての意義

社会経済的活力の向上
持続可能な社会の実現

行政にとっての意義

医療費・介護給付費の適正化
政策効果の最大化

(参考)歴史・経過

明治期~戦前(感染症対策の時代)
戦後~1960年代(公衆衛生体制の再構築と国民皆保険)
1970年代~1980年代(生活習慣病への着目)
2000年代(健康日本21と健康増進法の制定)
  • 2000年(平成12年)から「21世紀における国民健康づくり運動(健康日本21)」が開始されました。
  • 2002年(平成14年)には「健康増進法」が制定され、生活習慣病の一次予防が国の重要政策として明確に位置づけられました。
2010年代(データヘルスの推進)
2020年代(誰一人取り残さない健康づくりへ)

健康づくりに関する現状データ

健康寿命と平均寿命の乖離
  • 国の状況
    • 令和元年時点で、日本の健康寿命は男性72.68年、女性75.38年です。
    • 平均寿命(男性81.41年、女性87.45年)との差である「不健康な期間」は、男性で8.73年、女性で12.06年存在します。
    • 平成22年からの約10年間で健康寿命は男性で2.26年、女性で1.76年延伸しており、平均寿命の延びを上回っていますが、依然として大きな乖離があります。
  • 東京都の状況
主要な生活習慣の状況(全国・東京都)
メンタルヘルスの課題
高齢化と要介護認定者の増加
  • 認定者数の推移
    • 全国の要介護(要支援)認定者数は一貫して増加しており、介護保険制度が開始された平成12(2000)年度の約256万人から、令和5(2023)年3月末には約694万人へと約2.7倍に増加しています。
  • 認定率の推移
    • 第1号被保険者(65歳以上)に占める認定者の割合(認定率)も上昇傾向にあり、令和4年3月末の18.9%から、令和5年3月末には19.0%へと上昇しています。
      • (出典)(https://wm-research.jp/blog/3159/)
都内における健康格差
  • 地域間・社会経済的格差
    • 特別区内において、平均寿命に最大で3.1年、健康寿命に最大で4.5年の差が存在します。
    • 所得水準と健康状態の関連も顕著で、東京都の調査では、世帯年収300万円未満の層と700万円以上の層で健康寿命に約2.8年の差が見られます。
  • 特定健診結果に見る格差

課題

住民の課題

健康意識と行動のギャップ
健康無関心層へのアプローチ不足
  • 従来の画一的な情報提供や啓発活動では、健康への関心が低い層(健康無関心層)に届かず、行動変容を促すことが困難です。
    • 客観的根拠:
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察:
      • 健康格差がさらに拡大し、社会全体の医療費負担が増加する主要因となります。
メンタルヘルス不調と社会的孤立の増大

地域社会の課題

社会経済的要因による健康格差の固定化
  • 所得や居住地域、雇用形態といった社会経済的要因が健康状態に大きく影響し、その格差が固定化・再生産される構造的な問題を抱えています。
    • 客観的根拠:
      • 特別区内における健康寿命の格差(最大4.5年)や、所得階層別の健康寿命の差(約2.8年)を示すデータが複数存在します。
      • こうした格差は、食生活や運動習慣、健診受診行動の違いとして現れ、その背景には経済的余裕や健康リテラシーの違いがあると考えられます。
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察:
      • 社会全体の分断が進み、公平性を損なうとともに、特定の地域や層に医療・介護負担が集中します。

行政の課題

構造的な社会保障費の増大
  • 高齢化の進展と生活習慣病の蔓延により、医療費・介護給付費は構造的に増大し続けており、区財政を圧迫しています。
    • 客観的根拠:
      • 要介護(要支援)認定者数は令和5年3月末で694万人に達し、制度開始から約2.7倍に増加しています。これは、団塊の世代が後期高齢者になり始める2025年以降、さらに加速することが確実視されています。
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察:
      • 他の住民サービス(教育、インフラ整備等)への投資が抑制され、行政サービス全体の質の低下を招きます。
従来の画一的なアプローチの限界
  • 多様化する住民のライフスタイルや価値観に対し、行政主導の画一的な健康づくり事業では、ニーズに応えきれず効果が頭打ちになっています。
    • 客観的根拠:
      • 国の「健康日本21(第二次)」の最終評価では、多くの目標が未達成に終わり、特に自治体単独では取り組みにくい社会環境整備などの課題が指摘されました。これは、個人の努力だけに頼るアプローチの限界を示しています。
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察:
      • 費用対効果の低い事業が継続され、限られた行政資源が無駄に使われてしまいます。
分野横断的な連携(健康の社会決定要因への対応)の不足

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。
    • 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。
    • 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(医療費削減効果、QOL向上など)が大きい施策を優先します。
    • 公平性・持続可能性:
      • 特定の層だけでなく、幅広い住民に便益が及び、かつ長期的に継続可能な仕組みを持つ施策を高く評価します。
    • 客観的根拠の有無:
      • 先進事例や研究等で有効性が示されている、エビデンスに基づいた施策を最優先します。

支援策の全体像と優先順位

  • これまでの課題分析を踏まえ、従来の「情報提供・啓発中心」のアプローチから脱却し、「行動変容の促進」「社会環境の整備」「データに基づく個別化」を3つの柱とする支援策を提案します。
  • 優先度【高】:支援策①:行動科学とパーソナライズによる「健康行動の習慣化」支援
    • 最大の課題である「健康無関心層」と「意識と行動のギャップ」に直接アプローチし、既存の健診事業等の効果を底上げする即効性と波及効果が期待できるため、最優先で取り組みます。
  • 優先度【中】:支援策②:「自然に健康になれる」社会環境の戦略的整備
    • 個人の意識や努力だけに頼らず、誰もが健康的な選択をしやすい環境を構築するもので、中長期的に最も持続可能で公平性の高い効果が見込めるため、次に優先します。
  • 優先度【中】:支援策③:データヘルス改革による「健康格差の是正」
    • 他の2つの施策の基盤となり、施策の効果を最大化し公平性を担保するために不可欠です。①②と並行して着実に進める必要があります。

各支援策の詳細

支援策①:行動科学とパーソナライズによる「健康行動の習慣化」支援

目的
主な取組①:ナッジ理論を活用した受診勧奨・行動変容アプローチの導入
主な取組②:健康ポイント制度のゲーミフィケーション化とインセンティブの強化
主な取組③:習慣化アプリ等を活用したフレイル・生活習慣病予防プログラムの展開
  • 民間企業等が開発する習慣化アプリやウェアラブル端末を活用し、高齢者のフレイル予防や現役世代の生活習慣改善を支援します。
  • 5人1組のチームで励まし合いながら目標達成を目指すアプリなどを導入し、社会的孤立の解消と健康行動の継続を両立させます。
主な取組④:PHR(パーソナルヘルスレコード)の活用推進と個別化された情報提供
  • 住民が自身の健診結果や医療情報をスマートフォン等で一元管理できるPHRの導入を支援します。
  • PHRのデータに基づき、「あなたの健康リスクは同年代より高いです」といった個別化された情報や、個人の状態に応じた健康アドバイスを提供します。
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 特定健診・がん検診の受診率:国の目標値(60%)達成
      • データ取得方法: 国保・後期高齢者医療広域連合の健診データ、福祉保健局のがん検診実施状況報告
  • KSI(成功要因指標)
    • 健康づくりアプリ・ポイント事業の参加率(40歳以上人口の20%)及び継続率(1年後60%)
      • データ取得方法: 事業委託先からの実績報告、システムログデータ
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 運動習慣者(1日8000歩以上)の割合:10%向上
      • データ取得方法: 住民健康意識調査(定期実施)、健康アプリのデータ
    • メタボリックシンドローム該当者・予備群の割合:5%減少
      • データ取得方法: 特定健診結果データ
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • ナッジ導入受診勧奨の実施回数:全対象者に対し年1回以上
      • データ取得方法: 事業実施記録
    • 健康ポイント事業のインセンティブ交換総額・件数
      • データ取得方法: 事業実績報告

支援策②:「自然に健康になれる」社会環境の戦略的整備

目的
主な取組①:「歩きたくなるまちづくり」の推進
主な取組②:食環境づくりのための地域連携強化
  • 地域の飲食店、スーパー、コンビニ、社員食堂等と連携し、野菜摂取量を増やせるメニュー(ベジ増し)や減塩メニューの提供を促進します。「健康づくり協力店」として認証し、マップ作成や広報支援を行います。
    • 客観的根拠:
      • 足立区の「あだちベジタベライフ」では、協力店の拡大等の取り組みを通じて区民の推定野菜摂取量が増加(平成22年217g→令和4年233g)し、健康寿命の延伸にも寄与しています。
主な取組③:職場における健康経営の普及促進
主な取組④:受動喫煙防止対策の徹底
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 区民の平均歩数:1,000歩/日 増加
      • データ取得方法: 住民健康意識調査、健康アプリのデータ
    • 区民の平均野菜摂取量:50g/日 増加
      • データ取得方法: 住民健康意識調査、給食データ等
  • KSI(成功要因指標)
    • 健康づくり協力店(飲食店・販売店)の登録数:各区300店舗以上
      • データ取得方法: 保健所・担当課による登録管理
    • 健康経営優良法人認定企業数:50%増加
      • データ取得方法: 経済産業省の公表データ、商工会議所等との連携調査
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • ウォーキングコースの利用者数:対前年比20%増
      • データ取得方法: 定点カメラやカウンターでの計測、イベント参加者数
    • 協力店における健康メニューの注文割合:10%向上
      • データ取得方法: 協力店へのアンケート調査、POSデータ提供協力依頼
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • ウォーキングコースの整備距離:年間10km延伸
      • データ取得方法: 土木・公園担当部署の事業実績
    • 健康づくり協力店への広報支援回数:年4回以上(広報誌、Webサイト等)
      • データ取得方法: 広報担当部署の実施記録

支援策③:データヘルス改革による「健康格差の是正」

目的
  • 健診データ、医療レセプト、介護レセプト等のデータを統合・分析し、地域や個人の健康課題を科学的に「見える化」します。
  • そのエビデンスに基づき、ハイリスク層への重点的アプローチや施策の最適化を行い、健康格差の是正を図ります。
主な取組①:保健医療介護データの統合分析基盤の構築
  • 国保、後期高齢者、介護保険の各データを個人単位で連結・分析できるセキュアな基盤を構築します。
  • GIS(地理情報システム)と連携させ、地域ごとの疾病有病率や医療費、生活習慣リスク等を地図上で可視化し、地域診断に活用します。
主な取組②:ハイリスクアプローチの高度化
  • データ分析に基づき、生活習慣病の重症化リスクが高い層(例:血糖値や血圧が基準値を大幅に超えている未治療者)や、特定の疾病リスクが集中している地域を特定します。
  • 保健師や管理栄養士による訪問指導や受診勧奨、専門プログラムへの誘導など、資源を集中投下するハイリスクアプローチを重点的に実施します。
主な取組③:政策効果の客観的評価(EBPM)の徹底
  • 全ての健康づくり事業に明確なアウトカム指標を設定し、実施前後での健康指標や医療費の変化をデータに基づき評価します。
  • 効果の低い事業は抜本的に見直すか廃止し、効果の高い事業に資源を再配分するPDCAサイクルを確立します。
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 区内の健康寿命の地域間格差:20%縮小
      • データ取得方法: 介護保険事業状況報告等から算出される市区町村別健康寿命の比較分析
    • 糖尿病・高血圧の重症化による新規透析導入患者数:10%減少
      • データ取得方法: 医療レセプトデータの分析
  • KSI(成功要因指標)
    • ハイリスク者に対する保健指導実施率:80%以上
      • データ取得方法: 特定保健指導の実施データ
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 特定健診結果における有所見率の地域間格差:30%縮小
      • データ取得方法: 特定健診結果データのGIS分析
    • ハイリスク者の医療費適正化効果:対照群比で一人当たり年間5%の医療費抑制
      • データ取得方法: 介入群と非介入群のレセプトデータ比較分析
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • データ分析に基づく地域診断レポートの作成・公表:年1回
      • データ取得方法: 担当部署の業務実績
    • ハイリスク者への個別介入(電話・訪問等)件数:年間目標値を設定
      • データ取得方法: 保健師等の活動記録

先進事例

東京都特別区の先進事例

足立区「あだちベジタベライフ~野菜からはじめる健康づくり~」

  • 区民の健康指標が都内で低い状況から脱却するため、「野菜摂取」に焦点を当てた包括的なキャンペーンを展開しました。飲食店やスーパーと連携した「ベジタベライフ協力店」の拡大、小中学校での食育、イベント等での普及啓発を多角的に実施しました。
  • 成功要因は、課題を「野菜」というシンプルで分かりやすいテーマに絞ったこと、行政の多様な部署(保健、教育、産業振興)と地域事業者が一体となった推進体制を構築したことです。
    • 客観的根拠:
      • この取り組みにより、区民の推定野菜摂取量は平成22年の217gから令和4年には233gに増加しました。また、健康寿命も約2歳延伸し、OECD報告書で「世界最高水準に近い」と評価されるなど、国内外で高く評価されています。

渋谷区「データヘルス計画に基づく健康格差対策」

  • 国保、後期高齢者、介護保険データを連携させ、地域ごとの健康課題を詳細に分析しました。これにより、特定健診の受診率に性別・年齢で大きな差があることや、特定の地域で医療費が高い傾向にあることなどを「見える化」しました。
  • 成功要因は、データという客観的根拠に基づき、取り組むべき健康課題とターゲット層を明確にした点です。これにより、限られた行政資源を効果的に配分し、エビデンスに基づいた保健事業を展開することが可能になりました。

世田谷区「せたがや Pay を活用した健康ポイント事業」

  • 国民健康保険加入者を対象に、ウォーキングや健診受診、自身で設定した健康目標の実践などに対してポイントを付与し、貯まったポイントに応じて地域通貨「せたがや Pay」のポイントが当たる抽選に参加できる事業を実施しています。
  • 成功要因は、地域で広く普及しているキャッシュレス決済サービスをインセンティブとして活用することで、参加への動機付けを高めている点です。また、歩数だけでなく多様な健康行動をポイント対象とすることで、個々の状況に応じた参加を促しています。

全国自治体の先進事例

八王子市「ナッジ理論によるがん検診受診率向上」

  • 大腸がん検診の未受診者に対し、「今年度受診しないと、来年度は検査キットを自宅に送付できません」という損失を意識させるメッセージ(損失回避フレーム)のはがきを送付しました。
  • 成功要因は、大きなコストをかけずに、人の心理的特性に働きかける「ナッジ」という手法で行動変容を促した点です。メッセージの文言を工夫するだけで、受診率に大きな差が生まれることを実証しました。

府中市「習慣化アプリを活用した高齢者のフレイル予防」

  • コロナ禍で希薄化した高齢者の社会参加と健康維持のため、民間企業の習慣化アプリ「みんチャレ」を導入しました。5人1組のチームで歩数などを報告し合うことで、孤立を防ぎながら楽しくフレイル予防を継続できる仕組みを構築しました。
  • 成功要因は、ICTの活用により、場所を選ばずに参加できる新たな「通いの場」を創出した点、ゲーミフィケーション要素で継続意欲を高めた点、地域包括支援センターが使い方講座を開くなど、デジタルデバイド対策を並行して行った点です。

参考資料[エビデンス検索用]

国(厚生労働省等)の白書・調査
東京都の計画・調査
特別区・その他自治体の計画・報告書
その他研究機関等

まとめ

 東京都特別区における健康づくり推進は、個人の努力を促す段階から、行動科学に基づき無関心層の行動を後押しし、誰もが自然に健康になれる社会環境を整備する新たなステージへと移行すべきです。データヘルス改革を基盤に、健康格差という根本課題に的を絞り、分野横断的な連携の下で施策を展開することが、住民の生活の質向上と、持続可能な社会保障制度の実現の両方を達成する鍵となります。
 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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