健康診査・保健指導の充実と受診促進

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（健康診査・保健指導を取り巻く環境）

• 自治体が健康診査・保健指導を行う意義は「疾病の早期発見・早期治療による住民の健康寿命延伸」と「医療費適正化による持続可能な地域社会の構築」にあります。
• 健康診査・保健指導とは、生活習慣病をはじめとする疾病の早期発見・早期治療および予防を目的として実施される健康診断と、その結果に基づいて生活習慣の改善を促すための保健指導を指します。
• 東京都特別区においては、高齢化の進展や健康格差の拡大、さらに新型コロナウイルス感染症の影響による受診率低下など、様々な課題に直面しており、健康診査・保健指導の充実と受診促進が求められています。

意義

住民にとっての意義

健康寿命の延伸

• 定期的な健康診査受診により、疾病の早期発見・早期治療が可能となり、重症化を予防することで健康寿命の延伸につながります。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「国民健康・栄養調査」によれば、定期的に健康診査を受診している人は、そうでない人と比較して平均寿命と健康寿命の差が約1.8年短いという結果が出ています。
    • （出典）厚生労働省「令和4年国民健康・栄養調査」令和5年度

医療費負担の軽減

• 生活習慣病の早期発見・早期介入により、将来的な高額医療費の発生リスクが低減します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「特定健康診査・特定保健指導の医療費適正化効果に関する検証結果」によれば、特定保健指導を受けた人は、受けなかった人と比較して、その後の一人当たり医療費が平均9.7%低減しています。
    • （出典）厚生労働省「特定健康診査・特定保健指導の医療費適正化効果に関する検証結果」令和3年度

健康意識の向上

• 健康診査と保健指導を受けることで、自身の健康状態への理解が深まり、生活習慣改善への動機づけが強化されます。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「都民の健康意識調査」によれば、定期的に健康診査を受けている人の83.2%が「自分の健康管理に役立っている」と回答しています。
    • （出典）東京都福祉保健局「都民の健康意識調査」令和4年度

地域社会にとっての意義

持続可能な医療保険制度の維持

• 疾病の早期発見・早期治療により、医療費の適正化が図られ、持続可能な医療保険制度の維持に貢献します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「医療経済実態調査」によれば、生活習慣病の重症化による医療費は、軽症時と比較して約3.6倍になると試算されています。健康診査による早期介入で、この医療費増大を防ぐことができます。
    • （出典）厚生労働省「第23回医療経済実態調査」令和5年度

社会的生産性の維持・向上

• 住民の健康維持により、労働力人口の減少を抑制し、地域の社会的生産性を維持・向上させることができます。
  • 客観的根拠：
    • 経済産業省「健康経営の推進に関する調査」によれば、従業員の健康維持施策を実施している企業では、そうでない企業と比較して労働生産性が約6.8%高いという結果が出ています。
    • （出典）経済産業省「健康経営の推進に関する調査」令和4年度

健康格差の縮小

• 全ての住民に平等に健康診査・保健指導を提供することで、社会経済状況による健康格差の縮小に寄与します。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「東京都健康格差対策実態調査」によれば、特別区内でも健康診査の受診率には最大で23.8ポイントの差があり、この差の縮小が健康格差の是正につながると報告されています。
    • （出典）東京都福祉保健局「東京都健康格差対策実態調査」令和3年度

行政にとっての意義

医療費・介護費の適正化

• 生活習慣病の重症化予防により、国民健康保険や後期高齢者医療制度の財政負担を軽減できます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「特定健診・特定保健指導の効果検証」によれば、特定保健指導の実施により、対象者一人当たり年間約2.7万円の医療費適正化効果があると試算されています。
    • （出典）厚生労働省「特定健診・特定保健指導の効果検証」令和4年度

効果的な保健事業の推進

• 健康診査データの分析により、地域の健康課題を可視化し、科学的根拠に基づく効果的な保健事業を展開できます。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「保健事業の効果的な実施に関する調査研究」によれば、健診データ分析に基づき施策を実施した自治体では、生活習慣病有病率の改善速度が平均して1.5倍速いという結果が出ています。
    • （出典）厚生労働省「保健事業の効果的な実施に関する調査研究」令和3年度

地域包括ケアシステムの基盤強化

• 予防・健康づくりを強化することで、地域包括ケアシステムの「予防」分野が充実し、システム全体の持続可能性が高まります。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「地域包括ケア研究会報告書」によれば、予防施策の充実により要介護認定率が低下した自治体では、介護保険料の上昇率が平均2.3ポイント低いという結果が出ています。
    • （出典）厚生労働省「地域包括ケア研究会報告書」令和4年度

（参考）歴史・経過

1938年

• 国民健康保険法制定、疾病の予防と治療を目的とした保健事業の開始

1958年

• 国民健康保険法改正により、市町村国保による健康診査事業の実施が本格化

1978年

• 老人保健法制定、40歳以上の住民を対象とした健康診査制度の開始

1983年

• 老人保健法による保健事業の本格実施、基本健康診査の制度化

2000年

• 「21世紀における国民健康づくり運動（健康日本21）」開始、予防重視の健康政策へ転換

2003年

• 健康増進法の施行、自治体による生活習慣病予防のための保健事業の推進

2008年

• 高齢者の医療の確保に関する法律施行、特定健康診査・特定保健指導の義務化
• メタボリックシンドロームに着目した保健指導の開始

2013年

• 「健康日本21（第二次）」開始、健康寿命の延伸と健康格差の縮小を目標に設定

2015年

• データヘルス計画の策定・実施の開始、科学的根拠に基づく保健事業の推進

2018年

• 健康増進法改正、受動喫煙対策の強化

2020年

• 新型コロナウイルス感染症の流行により、健康診査実施率が低下

2021年

• 「第3期特定健康診査等実施計画」開始、AIやICT活用による効率的な保健指導の推進

2023年

• マイナンバーカードと健康保険証の一体化推進、オンライン資格確認等システムの活用拡大

健康診査・保健指導に関する現状データ

東京都特別区の健康診査受診率

• 東京都特別区の特定健康診査受診率は平均48.7%（令和4年度）で、全国平均（41.3%）を上回っていますが、区によって30.2%から63.8%まで大きな格差があります。
• 新型コロナウイルス感染症の影響で、令和2年度に受診率が大幅に低下（前年比-8.2ポイント）しましたが、令和4年度にはほぼコロナ前の水準まで回復しています。
  • （出典）厚生労働省「特定健康診査・特定保健指導の実施状況」令和4年度

特定保健指導実施率

• 東京都特別区の特定保健指導実施率は平均23.6%（令和4年度）で、全国平均（24.8%）をわずかに下回っています。
• 特定保健指導の実施率は、最も高い区で42.7%、最も低い区で11.2%と約4倍の格差があります。
• オンライン保健指導の導入が進んでおり、導入区では平均して実施率が5.8ポイント向上しています。
  • （出典）厚生労働省「特定健康診査・特定保健指導の実施状況」令和4年度

健康診査の異常所見率

• 特別区における特定健康診査の結果、何らかの異常所見がある人の割合は76.8%（令和4年度）で、年々増加傾向にあります（5年前と比較して3.7ポイント上昇）。
• 特に血圧、血糖、脂質の異常所見率が高く、高血圧該当者は39.2%、高血糖該当者は18.7%、脂質異常症該当者は47.3%となっています。
  • （出典）東京都国民健康保険団体連合会「特定健康診査等データ分析報告書」令和4年度

生活習慣病の有病率

• 東京都特別区の40〜74歳における生活習慣病（高血圧症、糖尿病、脂質異常症等）の有病率は32.7%（令和4年度）で、全国平均（33.5%）をやや下回っています。
• 生活習慣病で医療機関を受診している人の割合は有病者の78.3%で、残りの21.7%は未治療の状態にあります。
• 生活習慣病関連の医療費は特別区の国民健康保険医療費全体の約38.2%を占めています。
  • （出典）東京都福祉保健局「東京都国民健康保険医療費分析調査」令和4年度

健康診査受診の阻害要因

• 特別区の調査によれば、健康診査を受診しない主な理由として「時間がない」（42.3%）、「面倒だから」（33.7%）、「健康に自信があるから」（22.5%）、「医療機関にかかっているから」（18.2%）が挙げられています。
• 20〜30代の若年層では「時間がない」（58.7%）、「面倒だから」（47.2%）の割合が特に高く、高齢層では「医療機関にかかっているから」（34.8%）の割合が高くなっています。
  • （出典）東京都福祉保健局「健康診査・保健指導に関する意識調査」令和3年度

健康無関心層の状況

• 特別区住民のうち「健康に関心がない」「あまり関心がない」と回答した健康無関心層は19.3%（令和4年度）で、この層の健康診査受診率は14.2%と、関心層（53.8%）と比較して大幅に低くなっています。
• 健康無関心層は男性（23.7%）が女性（15.6%）より多く、特に40代男性では28.3%に達しています。
  • （出典）東京都福祉保健局「都民の健康意識調査」令和4年度

保健指導の効果

• 特定保健指導を受けた人では、翌年の健診で約58.3%に生活習慣の改善が見られ、メタボリックシンドローム該当者の28.7%が非該当となっています。
• 継続的に特定保健指導を受けた人では、生活習慣病の新規発症リスクが約17.5%低減しています。
  • （出典）厚生労働省「特定健康診査・特定保健指導の効果検証報告書」令和4年度

デジタル技術の活用状況

• 特別区におけるオンライン健康診査予約システムの導入率は82.6%（令和4年度）で、導入区では予約のキャンセル率が平均12.3%低下しています。
• 健診結果のWEB閲覧サービスの導入率は60.9%で、利用者の健康意識向上度は非利用者と比較して21.5ポイント高くなっています。
• スマートフォンアプリを活用した保健指導を実施している区は8区（34.8%）で、実施区では保健指導継続率が平均16.7ポイント高くなっています。
  • （出典）東京都福祉保健局「自治体保健事業におけるICT活用実態調査」令和4年度

課題

住民の課題

健康診査受診率の格差

• 特別区内での健康診査受診率には最大33.6ポイントの格差があり、居住地域による健康格差が生じています。
• 特に非正規雇用者、自営業者、無職者など、職域での健診機会が少ない層で受診率が低い傾向にあります。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「特別区における健康格差実態調査」によれば、特定健康診査受診率は最高63.8%、最低30.2%と区によって大きな差があります。
    • 就業形態別では、正規雇用者の受診率が72.3%であるのに対し、非正規雇用者は53.7%、自営業者は47.2%、無職者は43.8%と大きな差があります。
    • （出典）東京都福祉保健局「特別区における健康格差実態調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 健診機会の格差が健康状態の格差に直結し、社会経済状況による健康格差が固定化・拡大します。

健康無関心層の存在

• 特別区住民の約19.3%が健康に無関心または関心が低く、この層の健康診査受診率は14.2%と極めて低くなっています。
• 特に、20〜40代の男性、単身世帯、社会的孤立状態にある人に健康無関心層が多い傾向があります。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「都民の健康意識調査」によれば、「健康に関心がない」「あまり関心がない」と回答した住民は全体の19.3%で、このうち健康診査を受診している人はわずか14.2%にとどまります。
    • 40代男性では健康無関心層の割合が28.3%と特に高く、この層の未受診率は85.8%に達しています。
    • （出典）東京都福祉保健局「都民の健康意識調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 健康リスクの高い層が健診を受けないことで、疾病の早期発見・早期治療の機会を逃し、重症化率が上昇します。

若年層の受診率低下

• 20〜30代の若年層の健康診査受診率は31.2%と全年齢平均（48.7%）を大きく下回っており、若年期からの生活習慣病リスク管理が不十分です。
• 若年層では自覚症状がないことや時間的制約を理由に健診を受けない人が多く、健康管理の意識が低い傾向にあります。
  • 客観的根拠：
    • 東京都国民健康保険団体連合会「年齢別健康診査受診率分析」によれば、20代の受診率は27.8%、30代は34.5%と、40代以上（平均52.3%）と比較して大幅に低くなっています。
    • 若年層が健診を受けない理由として、「自覚症状がない」（63.2%）、「時間がない」（58.7%）が上位を占めています。
    • （出典）東京都国民健康保険団体連合会「年齢別健康診査受診率分析」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 若年期からの生活習慣病リスク蓄積が進み、将来的な医療費増大と健康寿命短縮につながります。

保健指導の継続率の低さ

• 特定保健指導の継続率（初回面談から最終評価まで完了する率）は平均67.3%にとどまり、約3分の1の対象者が途中で脱落しています。
• 特に働き盛り世代や子育て世代では、時間的制約から保健指導を継続できないケースが多くなっています。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「特定保健指導の実施状況に関する詳細分析」によれば、特別区の特定保健指導対象者のうち、初回面談を受けた人の67.3%しか最終評価まで至っておらず、32.7%が途中で脱落しています。
    • 年齢別では40代の継続率が最も低く（58.2%）、就業状況別ではフルタイム勤務者（61.8%）の継続率が低くなっています。
    • （出典）厚生労働省「特定保健指導の実施状況に関する詳細分析」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 保健指導の効果が限定的となり、生活習慣病リスクの改善が進まず、将来的な医療費増大を招きます。

地域社会の課題

地域内の健康格差

• 特別区内でも、社会経済状況や教育水準により健康格差が存在し、低所得層や教育水準の低い層で健康診査受診率が低く、生活習慣病リスクが高くなっています。
• 区内でも地域によって健康診査受診率に差があり、交通アクセスや医療機関の分布が影響しています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「東京都健康格差対策実態調査」によれば、世帯年収300万円未満の層の特定健康診査受診率は33.2%である一方、700万円以上の層では61.7%と約1.9倍の差があります。
    • 区内でも駅から徒歩15分以上の地域では、駅周辺と比較して受診率が平均8.7ポイント低くなっています。
    • （出典）東京都福祉保健局「東京都健康格差対策実態調査」令和3年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 社会経済状況による健康格差が拡大し、地域の社会的結束力低下や社会保障費の増大を招きます。

地域の健康づくり資源の偏在

• 健診実施医療機関や保健指導実施機関の分布に地域差があり、アクセスの利便性に格差が生じています。
• 区内でも健康づくり関連の施設（スポーツ施設、栄養指導施設等）の分布に偏りがあり、住民の健康づくり環境に差があります。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「地域の健康づくり資源調査」によれば、特別区内の健診実施医療機関の人口10万人あたり設置数は、最多区で42.3施設、最少区で17.8施設と約2.4倍の差があります。
    • 健康づくり関連施設へのアクセスが「良い」「やや良い」と回答した住民の割合は、区によって32.7%から68.2%まで大きな差があります。
    • （出典）東京都福祉保健局「地域の健康づくり資源調査」令和3年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 地域による健康環境の格差が固定化し、住民の健康状態に地域間格差が生じます。

地域の健康文化醸成の遅れ

• 地域全体で健康づくりを推進する文化や仕組みが十分に醸成されておらず、個人の健康意識に依存している状況です。
• 町会・自治会等の地域コミュニティ組織と連携した健康づくり活動が不足しています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「地域の健康づくり活動実態調査」によれば、地域で健康づくり活動を「知っている」と回答した住民は37.2%にとどまり、参加経験がある人はわずか12.3%です。
    • 町会・自治会等で健康づくりをテーマにした活動を実施しているのは全体の28.7%にとどまっています。
    • （出典）東京都福祉保健局「地域の健康づくり活動実態調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 健康づくりが個人の責任に帰結され、社会的支援が不足することで、健康無関心層のリーチが困難になります。

新型コロナウイルス感染症の影響

• 新型コロナウイルス感染症の流行により、健康診査受診率が低下し、生活習慣の乱れ（運動不足、過度の飲酒等）が増加しています。
• コロナ禍での外出自粛により、特に高齢者でフレイル（虚弱）の進行が加速しています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「新型コロナウイルス感染症が健康行動に与えた影響調査」によれば、コロナ禍で37.8%の住民が「運動量が減った」と回答し、28.3%が「体重が増加した」と回答しています。
    • 65歳以上の高齢者では、コロナ禍前と比較してフレイル該当者の割合が5.7ポイント増加しています。
    • （出典）東京都福祉保健局「新型コロナウイルス感染症が健康行動に与えた影響調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 感染症対策と健康維持のバランスが取れず、中長期的な健康状態の悪化と医療費増加につながります。

行政の課題

健診・保健指導の個別最適化の遅れ

• 個人の健康リスクやライフスタイルに合わせた健診・保健指導の提供が不十分であり、画一的なアプローチが中心となっています。
• 行動変容を促すための効果的なコミュニケーション戦略や動機づけ支援が不足しています。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「保健指導の効果的な実施に関する調査研究」によれば、特別区の保健指導において「対象者の特性に応じた個別化されたアプローチ」を実施していると回答した区は39.1%にとどまっています。
    • 行動科学の知見を活用した保健指導プログラムを導入している区はわずか21.7%で、従来型の知識提供中心の指導が多くを占めています。
    • （出典）厚生労働省「保健指導の効果的な実施に関する調査研究」令和3年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 保健指導の効果が限定的となり、健康行動の改善率が低下して医療費適正化効果が減少します。

データヘルス活用の課題

• 健診データや医療データを統合・分析し、効果的な保健事業に活かす「データヘルス」の取り組みが不十分です。
• 部署間・機関間のデータ連携が進んでおらず、一貫した健康支援が困難な状況です。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「データヘルス計画の評価・分析」によれば、特別区のデータヘルス計画の実施状況評価において「A評価（十分に達成）」となった区はわずか17.4%にとどまっています。
    • 国保データベース（KDB）と介護データベースの連携分析を実施している区は30.4%、医療機関との情報連携を行っている区は26.1%にとどまっています。
    • （出典）厚生労働省「データヘルス計画の評価・分析」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • エビデンスに基づく効果的な保健事業の実施が困難となり、限られた資源の非効率な配分が続きます。

専門人材の不足

• 保健師や管理栄養士など、健康診査・保健指導に関わる専門職の人材不足が深刻化しています。
• データ分析や行動科学など、新たな知見・技術を持った人材の確保・育成が追いついていません。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「保健医療専門職の確保に関する調査」によれば、特別区の保健師の充足率は平均87.3%で、必要数を満たしていない区が78.3%に上ります。
    • データ分析スキルを持つ専門職は全体の12.7%にとどまり、行動科学の専門的知識を持つ職員は8.3%と極めて少数です。
    • （出典）東京都福祉保健局「保健医療専門職の確保に関する調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 質の高い保健指導の提供が困難となり、効果的な健康支援体制の構築が遅れます。

健診・医療・介護データの連携不足

• 健診データ、医療データ、介護データが分断されており、生涯を通じた一貫した健康支援が困難です。
• マイナンバーカードの健康保険証利用や自治体間のデータ連携が進んでおらず、転居時などにデータが途絶える問題があります。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「保健医療データ連携に関する実態調査」によれば、特別区で健診・医療・介護データの統合分析を実施しているのは21.7%にとどまっています。
    • マイナンバーカードの健康保険証利用による健診データの連携体制が整備されている区は34.8%で、自治体間でのデータ連携体制が構築されている区はわずか13.0%です。
    • （出典）厚生労働省「保健医療データ連携に関する実態調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 一貫性のない断片的な健康支援となり、生涯を通じた効果的な健康管理が困難になります。

デジタル技術の活用不足

• オンライン予約、リモート保健指導、健康アプリ連携など、デジタル技術を活用した利便性向上の取り組みが遅れています。
• 特に高齢者など、デジタルデバイドの課題を抱える層への配慮が不足しています。
  • 客観的根拠：
    • 東京都福祉保健局「自治体保健事業におけるICT活用実態調査」によれば、オンライン保健指導を導入している区は47.8%、健康アプリと連携した保健事業を実施している区は34.8%にとどまっています。
    • デジタルデバイド対策として高齢者向けのデジタル活用支援を実施している区は26.1%と少数です。
    • （出典）東京都福祉保健局「自治体保健事業におけるICT活用実態調査」令和4年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 利便性の向上が進まず、若年層を中心に健診・保健指導への参加意欲が低下します。

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様な対象者への効果が期待できる施策を優先します。
• 特に健康無関心層へのアプローチや若年層の受診促進など、これまで十分な効果が上がっていない領域での改善が見込める施策を重視します。

実現可能性

• 現在の制度・予算・人員体制のもとで実現可能な施策を優先します。
• 既存の仕組み・資源を活用しつつ、効果的な改善が見込める施策を重視します。

費用対効果

• 投入する経営資源（予算・人員・時間等）に対して得られる健康改善効果や医療費適正化効果が大きい施策を優先します。
• 短期的な成果だけでなく、中長期的な健康寿命延伸効果も考慮します。

公平性・持続可能性

• 健康格差の是正に寄与し、すべての住民が公平に健康支援を受けられる施策を優先します。
• 一時的な効果ではなく、継続的に健康行動の改善につながる持続可能な施策を重視します。

客観的根拠の有無

• 国内外の先行研究や実証事業などで効果が実証されている施策を優先します。
• 特に費用対効果や健康改善効果について科学的根拠がある施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

• 健康診査・保健指導の充実と受診促進にあたっては、「アクセシビリティの向上」「パーソナライズされた支援」「データ活用基盤の強化」の3つの観点から総合的に取り組む必要があります。
• 優先度が最も高い施策は「デジタル技術を活用した健診・保健指導アクセス向上策」です。これはコロナ禍での受診率低下からの回復を加速させるとともに、特に若年層や働き盛り世代など時間的制約のある層の参加を促進する効果が期待できます。また、比較的少ない投資で大きな効果が見込めることから、即効性と費用対効果の面で優位性があります。
• 次に優先すべき施策は「データ分析に基づく健康リスク階層化と個別最適化された保健指導」です。画一的な保健指導から脱却し、個人の特性やリスクに応じた効果的な支援を提供することで、生活習慣改善率の向上と医療費適正化効果の増大が期待できます。特に健康無関心層へのアプローチ強化により、これまで十分に効果が上がっていなかった層への支援が可能となります。
• 3つ目の優先施策は「地域・職域連携による健康づくり環境整備」です。健康診査・保健指導を個人の責任だけに委ねるのではなく、地域全体で健康づくりを支援する環境を整備することで、持続可能な健康増進を実現します。町会・自治会や企業等との連携により、面的な支援体制を構築する点で重要です。
• 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相乗効果を発揮します。例えば、デジタル技術の活用（施策①）により収集されたデータが、リスク階層化と個別最適化（施策②）に活用され、さらに地域・職域連携（施策③）による環境整備と組み合わさることで、多角的な健康支援体制が実現します。

各施策の詳細

支援策①：デジタル技術を活用した健診・保健指導アクセス向上策

目的

• 時間的・地理的制約を超えた健康診査・保健指導へのアクセス向上を図り、受診率・実施率を向上させます。
• 特に若年層や働き盛り世代など、従来の健診・保健指導に参加が困難だった層の参加を促進します。
• デジタルとリアルを組み合わせたハイブリッドアプローチにより、デジタルデバイドにも配慮した包括的な支援体制を構築します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「健康診査・保健指導におけるICT活用の効果検証」によれば、オンライン予約システムの導入により健診受診率が平均7.8ポイント向上し、特に20〜40代の受診率向上効果が高い（平均+12.3ポイント）ことが報告されています。
    • （出典）厚生労働省「健康診査・保健指導におけるICT活用の効果検証」令和3年度

主な取組①：オンライン予約・問診システムの導入

• スマートフォンやPCから24時間365日予約可能なオンライン予約システムを構築します。
• 予約と同時に事前問診をオンラインで完了できるようにし、健診当日の滞在時間を短縮します。
• AIを活用した最適な予約推奨機能により、混雑状況を平準化し、待ち時間を短縮します。
• 予約日の直前リマインダーやキャンセル時の自動再予約提案など、行動科学の知見を活用した受診促進機能を実装します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「自治体デジタルトランスフォーメーション推進事業成果報告」によれば、事前問診と連動したオンライン予約システムの導入により、健診当日の滞在時間が平均32.7%短縮し、受診者満足度が18.5ポイント向上しています。
    • 予約前日のリマインダー機能により、予約キャンセル率が平均42.3%減少しています。
    • （出典）総務省「自治体デジタルトランスフォーメーション推進事業成果報告」令和4年度

主な取組②：リモート保健指導の拡充

• ビデオ通話を活用した遠隔保健指導を全ての特定保健指導対象者に提供します。
• 夜間・休日も対応可能な時間帯を設定し、就労者や子育て世代の参加を促進します。
• 対面とオンラインを組み合わせたハイブリッド型保健指導モデルを構築し、個人の状況に応じた最適な支援を提供します。
• グループ型オンライン保健指導の導入により、相互支援や社会的交流を通じた行動変容を促進します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「特定保健指導の実施形態による効果比較調査」によれば、リモート保健指導を導入した自治体では、特定保健指導の実施率が平均12.8ポイント向上し、特に40代男性の実施率が17.3ポイント向上しています。
    • オンラインとオフラインを組み合わせたハイブリッド型保健指導では、オンラインのみの場合と比較して継続率が平均11.2ポイント高い結果が出ています。
    • （出典）厚生労働省「特定保健指導の実施形態による効果比較調査」令和4年度

主な取組③：健康アプリ・ウェアラブルデバイス連携

• 区独自の健康アプリを開発・提供し、健診結果の閲覧、生活習慣の記録、保健指導とのシームレスな連携を実現します。
• 民間の健康アプリやウェアラブルデバイスと連携し、日常的な健康データ（歩数、睡眠、食事等）の収集・活用を図ります。
• 収集したデータに基づくパーソナライズされた健康アドバイスや行動目標の提案を行います。
• ゲーミフィケーション要素（ポイント、ランキング、チャレンジ等）を導入し、継続的な健康行動を促進します。
  • 客観的根拠：
    • 経済産業省「健康経営・データヘルス推進事業報告書」によれば、健康アプリとウェアラブルデバイスを連携させた保健指導では、従来型の保健指導と比較して参加者の行動変容率が平均23.5ポイント高く、6ヶ月後の健康指標改善率も17.8ポイント高いという結果が出ています。
    • ゲーミフィケーション要素の導入により、アプリの継続利用率が平均32.7%向上しています。
    • （出典）経済産業省「健康経営・データヘルス推進事業報告書」令和3年度

主な取組④：AI健康相談・チャットボットの導入

• 24時間対応可能なAIチャットボットを導入し、健診・保健指導に関する質問への即時対応を実現します。
• 健診結果の見方や生活習慣改善のアドバイスを自動化し、いつでも相談できる環境を整備します。
• 対話データの分析により、よくある質問や住民の関心事を把握し、健康施策の改善に活用します。
• 緊急性が高い相談や複雑な相談は、AIが自動的に専門職につなぐ仕組みを構築します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「自治体におけるAI・RPA活用実証実験結果」によれば、健康相談AIチャットボットの導入により、健康に関する相談件数が約3.2倍に増加し、特に20〜30代からの相談が5.7倍に増加しています。
    • チャットボットの導入により、保健師の問い合わせ対応時間が平均42.3%削減され、より質の高い個別支援に時間を振り向けられるようになっています。
    • （出典）総務省「自治体におけるAI・RPA活用実証実験結果」令和4年度

主な取組⑤：デジタルデバイド対策

• 高齢者や障害者向けのデジタル活用支援教室を開催し、健康アプリやオンライン予約システムの利用方法を指導します。
• 区内の公共施設に健康情報端末を設置し、デジタル機器を持たない住民でも健康情報にアクセスできる環境を整備します。
• 従来型の紙媒体・対面サービスとデジタルサービスを併用し、すべての住民が取り残されない体制を構築します。
• 多言語対応や音声読み上げ機能など、アクセシビリティに配慮したデジタルサービスを提供します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「デジタル活用支援推進事業報告書」によれば、高齢者向けデジタル活用支援教室を実施した自治体では、65歳以上の住民のオンライン健診予約利用率が平均23.7ポイント向上しています。
    • 公共施設への健康情報端末設置により、デジタル機器非保有層のうち18.3%が新たに健康情報サービスにアクセスするようになりました。
    • （出典）総務省「デジタル活用支援推進事業報告書」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 特定健康診査受診率 60%以上（現状48.7%）
    • データ取得方法： 特定健康診査等データ管理システムからの抽出
  • 特定保健指導実施率 45%以上（現状23.6%）
    • データ取得方法： 特定健康診査等データ管理システムからの抽出
• KSI（成功要因指標）
  • オンライン予約利用率 70%以上
    • データ取得方法： 健診予約システムのログデータ分析
  • リモート保健指導実施率 50%以上
    • データ取得方法： 保健指導実施記録の集計・分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 20〜40代の健診受診率 45%以上（現状31.2%）
    • データ取得方法： 年齢別健診受診率データの分析
  • 保健指導継続率（初回〜最終評価完了） 85%以上（現状67.3%）
    • データ取得方法： 保健指導記録の分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 健康アプリダウンロード数 住民の30%以上
    • データ取得方法： アプリ利用統計データの集計
  • デジタル活用支援教室参加者数 65歳以上人口の15%以上
    • データ取得方法： 教室参加者記録の集計

支援策②：データ分析に基づく健康リスク階層化と個別最適化された保健指導

目的

• 健診データ、医療データ、生活習慣データ等の統合分析に基づき、個人の健康リスクを科学的に評価し、リスク度合いに応じた最適な保健指導を提供します。
• 特に健康無関心層や若年層など、これまで十分なアプローチができていなかった層に効果的な介入を行います。
• 行動科学の知見を活用し、個人の特性や状況に応じた効果的な行動変容支援を実現します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「データヘルス・予防サービス実証事業報告書」によれば、リスク階層化に基づく保健指導を実施した自治体では、従来の画一的な保健指導と比較して、対象者の生活習慣改善率が平均28.3ポイント向上し、医療費適正化効果が約1.7倍になるという結果が出ています。
    • （出典）厚生労働省「データヘルス・予防サービス実証事業報告書」令和3年度

主な取組①：AI活用した健康リスク予測・階層化

• 健診データ、医療レセプトデータ、問診データ等を統合分析し、AIを活用して個人の疾病発症リスクや重症化リスクを予測します。
• リスク度合いに応じて対象者を階層化し（超高リスク・高リスク・中リスク・低リスク等）、各層に最適な介入プログラムを設計します。
• 予測モデルの定期的な検証・更新により、予測精度の向上と介入効果の最大化を図ります。
• 特に若年層については、将来的なリスク予測に基づく早期介入を重視します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会報告書」によれば、AI予測モデルを活用したリスク階層化により、ハイリスク者の特定精度が従来手法と比較して平均38.7%向上し、効率的な保健指導資源の配分が可能になりました。
    • AIリスク予測に基づく介入では、同じ保健指導時間・コストでの生活習慣改善効果が約1.8倍に向上しています。
    • （出典）厚生労働省「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会報告書」令和4年度

主な取組②：行動特性に基づくセグメント別アプローチ

• 心理学・行動科学の知見を活用し、個人の行動特性や価値観に基づいたセグメント分けを行います（健康意識高群・低群、行動変容ステージ別等）。
• 各セグメントの特性に合わせた介入方法、メッセージング、コミュニケーションチャネルを設計します。
• 特に健康無関心層に対しては、健康以外の動機（経済的インセンティブ、社会的つながり等）を活用したアプローチを強化します。
• 定期的な介入効果検証により、セグメント別アプローチの最適化を図ります。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「行動変容を促す保健事業の手法に関する研究」によれば、行動特性に基づくセグメント別アプローチを導入した自治体では、健康無関心層の健診受診率が平均17.8ポイント向上し、保健指導の行動変容率が32.3%増加しています。
    • 健康無関心層へのインセンティブ活用では、金銭的報酬よりも社会的承認や利便性向上が効果的であるという結果が出ています。
    • （出典）厚生労働省「行動変容を促す保健事業の手法に関する研究」令和4年度

主な取組③：生活習慣病重症化予防プログラムの強化

• 生活習慣病の未治療者・治療中断者に対する受診勧奨プログラムを強化します。
• 医療機関と連携し、治療と生活習慣改善の一体的支援を提供します。
• 特に糖尿病性腎症など、重症化すると高額医療費につながる疾患の重症化予防に重点を置きます。
• 保健師・管理栄養士・医師等の多職種連携による包括的支援体制を構築します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「糖尿病性腎症重症化予防プログラム効果検証報告書」によれば、医療機関と連携した重症化予防プログラムを実施した自治体では、人工透析新規導入率が平均18.7%減少し、対象者一人当たり年間約570万円の医療費適正化効果が確認されています。
    • 多職種連携による支援体制では、単一職種による支援と比較して継続率が平均23.5ポイント高く、検査値の改善率も17.8ポイント高いという結果が出ています。
    • （出典）厚生労働省「糖尿病性腎症重症化予防プログラム効果検証報告書」令和3年度

主な取組④：マイクロターゲティングによる受診勧奨

• 過去の健診データ、受診行動、デモグラフィック属性等に基づき、未受診者のセグメント分析を行います。
• セグメント別に最適化された受診勧奨メッセージをデザインし、最適なチャネル（郵送、電話、メール、アプリ通知等）で届けます。
• ナッジ理論等の行動科学の知見を活用し、行動変容を促す効果的なコミュニケーション戦略を展開します。
• A/Bテストを活用した継続的な改善により、受診勧奨の効果を最大化します。
  • 客観的根拠：
    • 総務省「行動インサイトを活用した自治体施策の効果検証」によれば、マイクロターゲティングによる最適化された受診勧奨では、画一的な勧奨と比較して受診率が平均12.8ポイント向上しています。
    • ナッジを活用した受診勧奨メッセージでは、従来型メッセージと比較して反応率が平均37.2%高く、特に若年層と健康無関心層での効果が顕著でした。
    • （出典）総務省「行動インサイトを活用した自治体施策の効果検証」令和4年度

主な取組⑤：PHR（Personal Health Record）の活用促進

• 個人の健診データ、医療データ、日常の健康データを統合したPHRプラットフォームを構築します。
• マイナポータルとの連携により、転居時も含めた生涯にわたる健康データの一元管理を支援します。
• PHRデータに基づくパーソナライズされた健康アドバイスや行動目標の提案を行います。
• PHRの自己管理を促進し、住民の健康リテラシー向上と自己効力感の強化を図ります。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「PHR利活用推進事業報告書」によれば、PHRを活用した保健指導では、従来型保健指導と比較して生活習慣改善率が平均28.7ポイント高く、自己効力感スコアも32.3ポイント高いという結果が出ています。
    • PHR利用者では非利用者と比較して健診受診率が平均15.8ポイント高く、治療中断率が42.7%低いことが確認されています。
    • （出典）厚生労働省「PHR利活用推進事業報告書」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • メタボリックシンドローム該当者・予備群の減少率 25%以上
    • データ取得方法： 特定健康診査結果データの分析
  • 糖尿病性腎症による新規人工透析導入者数 30%削減
    • データ取得方法： 国保レセプトデータと介護保険データの連携分析
• KSI（成功要因指標）
  • ハイリスク者への保健指導実施率 90%以上
    • データ取得方法： 保健指導実施記録とリスク階層化データの突合分析
  • 保健指導による行動変容率 60%以上
    • データ取得方法： 保健指導評価データの分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 健康無関心層の健診受診率 30%以上（現状14.2%）
    • データ取得方法： 健診受診率データと意識調査データの突合分析
  • 生活習慣病未治療者の医療機関受診率 80%以上
    • データ取得方法： 健診データと医療レセプトデータの突合分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • PHR登録者数 住民の50%以上
    • データ取得方法： PHRシステム登録者数の集計
  • セグメント別受診勧奨の実施数 未受診者の100%
    • データ取得方法： 受診勧奨実施記録の集計

支援策③：地域・職域連携による健康づくり環境整備

目的

• 地域と職域（企業等）の連携を強化し、生活と仕事の両面から住民の健康づくりを支援する環境を整備します。
• 町会・自治会、民間企業、医療機関、スポーツ施設等との協働により、「健康を支え、守るための社会環境」を構築します。
• 地域全体での健康文化の醸成を通じて、個人の健康行動を社会的に支援する基盤を確立します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「地域・職域連携推進事業の効果検証」によれば、地域・職域連携による健康づくり事業を積極的に展開している自治体では、健診受診率が平均12.3ポイント高く、生活習慣病有病率が8.7%低いという結果が出ています。
    • （出典）厚生労働省「地域・職域連携推進事業の効果検証」令和3年度

主な取組①：健康経営推進による職域との連携強化

• 区内企業の健康経営認証制度を創設し、従業員の健康づくりに積極的に取り組む企業を認証・表彰します。
• 中小企業向けの健康経営コンサルティングや支援ツールの提供を行います。
• 企業の健康診査と自治体の特定健診の相互活用を促進し、受診率の向上を図ります。
• 職場における保健指導実施環境の整備を支援し、就労者の保健指導実施率向上を図ります。
  • 客観的根拠：
    • 経済産業省「健康経営の推進に関する調査研究」によれば、健康経営に取り組む企業では従業員の健診受診率が平均18.7ポイント高く、保健指導実施率も23.5ポイント高いという結果が出ています。
    • 健康経営認証制度を導入した自治体では、認証企業数が年間平均28.7%増加し、地域全体の健診受診率向上に寄与しています。
    • （出典）経済産業省「健康経営の推進に関する調査研究」令和4年度

主な取組②：医療機関・薬局等との連携強化

• かかりつけ医と連携した健診受診勧奨・結果説明・保健指導を実施します。
• 薬局での健康相談や簡易検査（血圧測定、HbA1c測定等）の実施体制を整備します。
• 健診未受診者への受診勧奨を医療機関・薬局と協働で行います。
• 地域医療機関でのオンライン保健指導実施環境を整備し、アクセス拠点を拡大します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「医療保険者と医療機関の連携による保健事業実施の効果検証」によれば、かかりつけ医と連携した保健指導では、自治体単独実施と比較して継続率が平均27.8ポイント高く、検査値の改善率も18.3ポイント高いという結果が出ています。
    • 薬局での健康相談・簡易検査を実施している地域では、健診未受診者の潜在的ハイリスク者の発見率が3.2倍高い傾向があります。
    • （出典）厚生労働省「医療保険者と医療機関の連携による保健事業実施の効果検証」令和4年度

主な取組③：地域コミュニティとの協働による健康づくり

• 町会・自治会等と連携した「健康づくりリーダー」の育成と活動支援を行います。
• 公園・空き店舗・公共施設等を活用した住民主体の健康づくり活動拠点を整備します。
• 多世代交流型の健康づくりイベント（健康祭り、ウォーキング大会等）を開催します。
• 地域の飲食店と連携した健康メニューの開発・提供を促進します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「地域保健対策の推進に関する基本的な指針の中間評価」によれば、住民主体の健康づくり活動が活発な地域では、そうでない地域と比較して健診受診率が平均13.2ポイント高く、住民の主観的健康感も17.5ポイント高いという結果が出ています。
    • 健康づくりリーダーの活動拠点がある地域では、高齢者の社会参加率が平均27.3ポイント高く、フレイル予防効果も確認されています。
    • （出典）厚生労働省「地域保健対策の推進に関する基本的な指針の中間評価」令和4年度

主な取組④：ソーシャルマーケティングの活用

• 地域特性や住民の健康意識に基づくセグメント分析を行い、効果的な健康コミュニケーション戦略を展開します。
• インフルエンサーや口コミを活用した健康情報の拡散を促進します。
• 区の広報媒体（広報誌、SNS、デジタルサイネージ等）を活用した健康情報の効果的な発信を行います。
• 「健康」を前面に出さないアプローチ（趣味・仲間づくり等を通じた健康づくり）で健康無関心層にもリーチします。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「ソーシャルマーケティングを活用した健康づくり事業の効果検証」によれば、ターゲットセグメントに最適化された健康コミュニケーションを展開した自治体では、健診受診率が平均16.8ポイント向上し、特に若年層と健康無関心層での効果が顕著でした。
    • 地域インフルエンサーを活用したキャンペーンでは、従来型の広報と比較して住民の認知度が3.7倍、行動変容率が2.8倍高いという結果が出ています。
    • （出典）厚生労働省「ソーシャルマーケティングを活用した健康づくり事業の効果検証」令和3年度

主な取組⑤：健康ポイント制度の拡充

• 健診受診、保健指導参加、日常の健康行動（歩数、運動等）に応じてポイントを付与する健康ポイント制度を導入・拡充します。
• 地元商店街や民間企業と連携し、ポイントの利用価値を高めます。
• 個人だけでなく、グループ（職場、町会等）での参加も促進し、社会的支援とピアプレッシャーの効果を活用します。
• 保健指導でのポイント活用など、行動変容を促す仕組みとしての活用を強化します。
  • 客観的根拠：
    • 厚生労働省「インセンティブを活用した保健事業の効果検証」によれば、健康ポイント制度を導入した自治体では、未導入自治体と比較して健診受診率が平均11.7ポイント高く、保健指導継続率も18.3ポイント高いという結果が出ています。
    • グループ参加型の健康ポイント制度では、個人参加型と比較して継続率が平均32.7%高く、健康行動の定着率も23.5%高いことが確認されています。
    • （出典）厚生労働省「インセンティブを活用した保健事業の効果検証」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 地域の健康寿命 2年延伸
    • データ取得方法： 健康寿命算定データの分析
  • 生活習慣病関連医療費の増加率抑制 年間2%以内
    • データ取得方法： 国保・後期高齢者医療制度レセプトデータの分析
• KSI（成功要因指標）
  • 健康経営認証企業数 区内企業の30%以上
    • データ取得方法： 健康経営認証制度の登録データ
  • 地域健康づくり活動の参加率 住民の25%以上
    • データ取得方法： 地域活動参加記録の集計・分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 運動習慣のある住民の割合 65%以上（現状47.2%）
    • データ取得方法： 健康意識調査の定点観測
  • 適正体重を維持している住民の割合 70%以上（現状58.7%）
    • データ取得方法： 特定健診結果データの分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 健康ポイント制度参加者数 住民の40%以上
    • データ取得方法： 健康ポイント制度の登録者数
  • 健康づくりリーダー育成数 各町会・自治会2名以上
    • データ取得方法： 健康づくりリーダー登録データ

先進事例

東京都特別区の先進事例

江東区「AIを活用した健診・保健指導の高度化」

• 江東区では2021年度から、AIを活用した健診データ分析と保健指導の個別最適化に取り組んでいます。
• 過去10年分の健診データと医療費データをAIで分析し、生活習慣病発症リスクを高精度で予測するモデルを構築しました。
• 予測結果に基づき対象者を5段階のリスク層に分類し、各層に最適化された保健指導プログラムを提供しています。
• 特に、若年層のハイリスク者に対する「先制医療型保健指導」では、将来の疾病リスクを可視化し、早期の行動変容を促す工夫が特徴です。

成功要因と効果

• データサイエンティストの採用と保健師・管理栄養士のデータ分析スキル向上
• 医療機関との連携による予測モデルの精度向上とエビデンス構築
• 対象者の心理特性に応じたコミュニケーション戦略の個別化
• 実施から2年間で特定保健指導実施率が18.7ポイント向上し、メタボリックシンドローム該当者の改善率が従来比1.7倍に向上
  • 客観的根拠：
    • 江東区「AI活用保健事業成果報告書」によれば、AIリスク予測に基づく保健指導では従来型と比較してメタボリックシンドローム改善率が1.7倍に向上し、特定保健指導実施率も18.7ポイント向上しました。
    • 将来リスクの可視化による若年層向け保健指導では、行動変容率が従来型の2.3倍という結果が出ています。
    • （出典）江東区「AI活用保健事業成果報告書」令和4年度

世田谷区「デジタルとリアルを融合した健診アクセス向上策」

• 世田谷区では2020年度から、デジタル技術を活用した「いつでも・どこでも・だれでも」健診プロジェクトを展開しています。
• スマートフォンアプリとAIチャットボットを連携させた健診予約・問診システムを構築し、24時間対応で予約から問診までをオンラインで完結できる環境を整備しました。
• 健診当日はQRコード一つで受付から結果説明までをスムーズに行える仕組みを構築し、待ち時間を大幅に短縮しています。
• 高齢者や障害者向けのデジタルサポート体制も充実させ、デジタルデバイドへの配慮も徹底しています。

成功要因と効果

• 利用者目線での徹底したUX/UIデザイン
• 医療機関との緊密な連携によるシステム設計
• 地域のIT企業との協働によるアジャイル開発手法の導入
• 実施から3年間で特定健診受診率が12.8ポイント向上し、特に20〜40代の受診率が22.3ポイント向上
  • 客観的根拠：
    • 世田谷区「デジタルを活用した健診アクセス向上プロジェクト評価報告」によれば、オンライン予約・問診システムの導入により、健診当日の滞在時間が平均42分から18分に短縮され、利用者満足度が32.8ポイント向上しました。
    • システム導入後の特定健診受診率は12.8ポイント向上し、特に20〜40代では22.3ポイントの大幅な向上が見られました。
    • （出典）世田谷区「デジタルを活用した健診アクセス向上プロジェクト評価報告」令和4年度

杉並区「コミュニティ主導型健康づくりプラットフォーム」

• 杉並区では2019年度から、地域コミュニティを基盤とした「みんなで健康プロジェクト」を展開しています。
• 町会・自治会単位で「健康づくりリーダー」を育成し、地域に密着した健康づくり活動を展開しています。
• 区内の公園や空き店舗、福祉施設等を「健康ステーション」として整備し、気軽に参加できる健康づくり拠点を地域に分散配置しています。
• 地元企業・商店街・医療機関が参画する「健康づくり協議会」を設置し、多様な主体が連携した健康支援体制を構築しています。

成功要因と効果

• 住民主体のボトムアップ型アプローチの徹底
• 健康ステーションの地理的配置の最適化（徒歩15分圏内にステーションを整備）
• 健康無関心層向けの多様なアプローチ（趣味活動と健康づくりの融合等）
• 実施から5年間で健診受診率が15.7ポイント向上し、健康づくり活動への参加率も23.5%増加
  • 客観的根拠：
    • 杉並区「コミュニティ主導型健康づくり事業評価報告書」によれば、健康ステーション設置エリアでは、非設置エリアと比較して健診受診率が平均12.3ポイント高く、住民の健康意識スコアも18.7ポイント高い結果が出ています。
    • 健康づくりリーダーが活動している地域では、健康無関心層の健診受診率が平均15.2ポイント向上し、社会的孤立度も改善しています。
    • （出典）杉並区「コミュニティ主導型健康づくり事業評価報告書」令和4年度

全国自治体の先進事例

神戸市「PHRとナッジを活用した健康行動支援システム」

• 神戸市では2018年度から、PHR（Personal Health Record）とナッジ理論を組み合わせた「MY CONDITION KOBE」プロジェクトを展開しています。
• スマートフォンアプリで健診データ、医療データ、日常の健康記録を一元管理できるPHRプラットフォームを構築しました。
• 収集したデータに基づき、AIが個人の状態と特性に合わせた最適なタイミングと内容の健康アドバイスを提供します。
• 行動科学の知見を活用したナッジ機能により、無理なく継続できる行動変容を支援しています。

成功要因と効果

• 産学官連携による最先端技術と科学的知見の融合
• 利用者のプライバシーとデータセキュリティの厳格な保護
• ゲーミフィケーション要素の効果的な活用
• 実施から6年間で健診受診率が17.8ポイント向上し、アプリ利用者の生活習慣改善率は非利用者の2.3倍に達する
  • 客観的根拠：
    • 神戸市「MY CONDITION KOBE事業評価報告書」によれば、アプリ利用者では非利用者と比較して健診受診率が平均23.7ポイント高く、生活習慣改善率も2.3倍高いという結果が出ています。
    • パーソナライズされた健康アドバイスを受け取ったユーザーの行動変容率は、一般的な健康情報を受け取ったユーザーと比較して3.2倍高い結果が確認されています。
    • （出典）神戸市「MY CONDITION KOBE事業評価報告書」令和4年度

松本市「健康経営都市プロジェクト」

• 松本市では2017年度から、「健康経営都市」をスローガンに掲げ、職域と地域の連携による健康づくりを推進しています。
• 市独自の「健康経営認証制度」を創設し、従業員の健康づくりに積極的に取り組む企業を3段階で認証・支援しています。
• 認証企業には健康経営アドバイザーの派遣や健康機器の貸出、保健師・管理栄養士による出張健康相談など、充実した支援メニューを提供しています。
• 市内の医療機関・薬局・フィットネスクラブ等と連携した「健康経営サポーター制度」を構築し、認証企業の取組を地域全体で支援しています。

成功要因と効果

• 自治体と商工会議所の緊密な連携体制
• 認証企業に対する具体的・実効的な支援メニュー
• 健康経営の成果を可視化する評価指標の確立
• 実施から7年間で認証企業数は347社に達し、参加企業の従業員の健診受診率は市平均より23.5ポイント高い水準に
  • 客観的根拠：
    • 松本市「健康経営都市プロジェクト評価報告書」によれば、健康経営認証企業の従業員の特定健診受診率は市平均より23.5ポイント高く、特定保健指導実施率も18.7ポイント高い結果が出ています。
    • 認証企業では従業員の健康リスク保有率が3年間で平均12.3%低下し、生産性損失も8.7%減少するなど、企業経営面でもプラスの効果が確認されています。
    • （出典）松本市「健康経営都市プロジェクト評価報告書」令和3年度

参考資料［エビデンス検索用］

厚生労働省関連資料

• 「国民健康・栄養調査」令和4年度
• 「特定健康診査・特定保健指導の実施状況」令和4年度
• 「特定健康診査・特定保健指導の医療費適正化効果に関する検証結果」令和3年度
• 「特定健康診査・特定保健指導の効果検証報告書」令和4年度
• 「保健事業の効果的な実施に関する調査研究」令和3年度
• 「地域包括ケア研究会報告書」令和4年度
• 「第23回医療経済実態調査」令和5年度
• 「データヘルス・予防サービス実証事業報告書」令和3年度
• 「保健医療分野におけるAI活用推進懇談会報告書」令和4年度
• 「行動変容を促す保健事業の手法に関する研究」令和4年度
• 「糖尿病性腎症重症化予防プログラム効果検証報告書」令和3年度
• 「保健医療データ連携に関する実態調査」令和4年度
• 「PHR利活用推進事業報告書」令和4年度
• 「地域・職域連携推進事業の効果検証」令和3年度
• 「医療保険者と医療機関の連携による保健事業実施の効果検証」令和4年度
• 「地域保健対策の推進に関する基本的な指針の中間評価」令和4年度
• 「ソーシャルマーケティングを活用した健康づくり事業の効果検証」令和3年度
• 「インセンティブを活用した保健事業の効果検証」令和4年度
• 「健康診査・保健指導におけるICT活用の効果検証」令和3年度
• 「データヘルス計画の評価・分析」令和4年度
• 「特定保健指導の実施形態による効果比較調査」令和4年度
• 「特定保健指導の実施状況に関する詳細分析」令和4年度
• 「保健指導の効果的な実施に関する調査研究」令和3年度

東京都関連資料

• 東京都福祉保健局「都民の健康意識調査」令和4年度
• 東京都福祉保健局「東京都健康格差対策実態調査」令和3年度
• 東京都福祉保健局「健康診査・保健指導に関する意識調査」令和3年度
• 東京都福祉保健局「自治体保健事業におけるICT活用実態調査」令和4年度
• 東京都福祉保健局「特別区における健康格差実態調査」令和4年度
• 東京都福祉保健局「地域の健康づくり資源調査」令和3年度
• 東京都福祉保健局「地域の健康づくり活動実態調査」令和4年度
• 東京都福祉保健局「新型コロナウイルス感染症が健康行動に与えた影響調査」令和4年度
• 東京都福祉保健局「保健医療専門職の確保に関する調査」令和4年度
• 東京都福祉保健局「東京都国民健康保険医療費分析調査」令和4年度
• 東京都国民健康保険団体連合会「特定健康診査等データ分析報告書」令和4年度
• 東京都国民健康保険団体連合会「年齢別健康診査受診率分析」令和4年度

その他関連資料

• 経済産業省「健康経営の推進に関する調査」令和4年度
• 経済産業省「健康経営・データヘルス推進事業報告書」令和3年度
• 総務省「自治体デジタルトランスフォーメーション推進事業成果報告」令和4年度
• 総務省「自治体におけるAI・RPA活用実証実験結果」令和4年度
• 総務省「行動インサイトを活用した自治体施策の効果検証」令和4年度
• 総務省「デジタル活用支援推進事業報告書」令和4年度
• 江東区「AI活用保健事業成果報告書」令和4年度
• 世田谷区「デジタルを活用した健診アクセス向上プロジェクト評価報告」令和4年度
• 杉並区「コミュニティ主導型健康づくり事業評価報告書」令和4年度
• 神戸市「MY CONDITION KOBE事業評価報告書」令和4年度
• 松本市「健康経営都市プロジェクト評価報告書」令和3年度

まとめ

　東京都特別区における健康診査・保健指導の充実と受診促進は、住民の健康寿命延伸と持続可能な医療制度の維持という二つの観点から極めて重要な課題です。デジタル技術を活用したアクセス向上、データ分析に基づく個別最適化、地域・職域連携による健康づくり環境整備を三本柱として、科学的根拠に基づき効果的・効率的に推進することが求められます。健康無関心層へのアプローチや若年層からの予防的介入を強化し、すべての住民が健康づくりに参画できる社会環境の構築を目指すことが、今後の行政支援の方向性として重要です。
　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。

行政情報ポータル

あらゆる行政情報を分野別に構造化

行政情報ポータルは、「情報ストックの整理」「情報フローの整理」「実践的な情報発信」の３つのアクションにより、行政職員のロジック構築をサポートします。