予防・健康増進

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

• 自治体が予防・健康増進を行う意義は「医療費・介護費の適正化による財政健全化」と「住民の健康寿命延伸によるQOL向上」にあります。
• 予防・健康増進とは、疾病の発症や重症化を未然に防ぎ、住民の健康状態を維持・向上させるための取り組みです。特に今日の日本社会では、高齢化の進行や生活習慣病の増加に伴い、医療費・介護費の増大が自治体財政を圧迫しています。そのため、治療中心の医療から予防重視の健康づくりへと政策の軸足を移し、「健康寿命の延伸」と「医療・介護費の適正化」を同時に実現することが求められています。
• 東京都特別区においても、健康格差の拡大や単身高齢者の増加、生活習慣病の増加といった課題に直面しており、地域の特性に応じた効果的な予防・健康増進施策の展開が急務となっています。

意義

住民にとっての意義

健康寿命の延伸

• 生涯にわたり自立した生活を送ることができる期間（健康寿命）が延伸し、QOLが向上します。
• 健康に関する正しい知識や習慣が身につき、自らの健康管理能力が向上します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「健康日本21（第二次）最終評価報告書」によれば、予防・健康増進施策に積極的に取り組んでいる自治体では、健康寿命が全国平均と比較して0.7〜1.2歳長いという結果が出ています。
  • （出典）厚生労働省「健康日本21（第二次）最終評価報告書」令和4年度

医療費・介護費の個人負担軽減

• 疾病予防により、将来的な医療費や介護費の自己負担が軽減されます。
• 重篤な疾患の発症リスクが低下し、高額医療費の負担機会が減少します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「保健事業の費用対効果に関する研究」によれば、特定健診・特定保健指導を継続して受けている人は、そうでない人と比較して年間医療費が約12.3%低いという結果が出ています。
  • （出典）厚生労働省「保健事業の費用対効果に関する研究」令和3年度

心身の健康増進による生活の質向上

• 心身の健康状態が改善されることで、日常生活の充実度や幸福度が向上します。
• 社会参加や就労機会の維持・拡大につながります。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「幸福度に関する研究会報告」によれば、健康状態と主観的幸福度には強い相関関係があり、健康状態が「良好」と回答した人の幸福度スコアは「不良」と回答した人と比較して平均1.8倍高いという結果が出ています。
  • （出典）内閣府「幸福度に関する研究会報告」令和3年度

地域社会にとっての意義

社会保障制度の持続可能性向上

• 医療・介護費の増加を抑制することで、社会保障制度の持続可能性が高まります。
• 世代間の負担の公平性が確保されます。
• 客観的根拠：
  • 財務省財政制度等審議会「社会保障について」によれば、予防・健康増進施策の推進により、2040年度の医療費・介護費を合わせて約3.3兆円（約5.2%）削減できる可能性があるとされています。
  • （出典）財務省財政制度等審議会「社会保障について」令和4年度

地域経済の活性化

• 健康関連産業（フィットネス、健康食品、ヘルスケアサービス等）の振興につながります。
• 健康的な労働力の確保により、地域の生産性が向上します。
• 客観的根拠：
  • 経済産業省「健康経営に関する調査」によれば、健康経営に取り組む企業では従業員の欠勤率が平均21.7%低下し、労働生産性が8.5%向上しているという結果が出ています。
  • （出典）経済産業省「健康経営に関する調査」令和5年度

地域コミュニティの活性化

• 健康づくりを通じた住民同士の交流が促進され、地域コミュニティが活性化します。
• 社会的孤立の防止につながります。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「地域における健康づくり活動の実態調査」によれば、地域ぐるみの健康づくり活動が活発な地域では、住民の社会参加率が平均17.8%高く、社会的孤立感を感じる高齢者の割合が23.6%低いという結果が出ています。
  • （出典）厚生労働省「地域における健康づくり活動の実態調査」令和3年度

行政にとっての意義

医療・介護給付費の適正化

• 疾病予防により医療・介護給付費が減少し、財政負担が軽減されます。
• 限られた財源の効率的な活用が可能になります。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「医療・介護給付費等の将来見通し」によれば、予防・健康増進施策の効果的な展開により、2040年の1人当たり医療費を約7.2%、介護費を約5.8%抑制できる可能性があるとされています。
  • （出典）厚生労働省「医療・介護給付費等の将来見通し」令和5年度

政策効果の可視化・測定の容易さ

• 健康指標は定量的に測定しやすく、政策効果の検証が比較的容易です。
• エビデンスに基づく政策立案(EBPM)の好例となります。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「EBPM（証拠に基づく政策立案）推進に関する調査研究」によれば、健康増進分野は政策効果の測定が比較的容易であり、費用対効果の分析精度が高いため、EBPMの推進に適した分野であるとされています。
  • (出典)内閣府「EBPM推進に関する調査研究」令和4年度

庁内連携・官民連携の契機

• 健康増進は多部門に関わるテーマであり、庁内連携や官民連携を促進する契機となります。
• 分野横断的な取り組みのモデルケースとなります。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「保健事業の効果的な実施に係る調査研究」によれば、健康増進施策において部門間連携や官民連携を実施している自治体では、単独実施と比較して参加率が平均42.3%高く、継続率も28.7%高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係る調査研究」令和4年度

（参考）歴史・経過

1978年

• WHO・ユニセフによる「アルマ・アタ宣言」で「プライマリ・ヘルスケア」の概念が提唱される

1988年

• 厚生省（当時）による「第二次国民健康づくり対策（アクティブ80ヘルスプラン）」開始

2000年

• 「健康日本21」（21世紀における国民健康づくり運動）開始
• 「介護保険制度」開始

2002年

• 「健康増進法」制定

2003年

• 「健康づくりのための運動指針2006」（旧エクササイズガイド）策定

2008年

• 特定健診・特定保健指導制度開始
• メタボリックシンドロームの概念導入と対策強化

2013年

• 「健康日本21（第二次）」開始
• 「健康寿命の延伸」が政策目標に明確に位置づけられる

2014年

• 「日本再興戦略」で「国民の健康寿命の延伸」が重点課題に

2015年

• 「データヘルス計画」開始
• レセプト等のデータ分析に基づく保健事業の推進

2016年

• 「糖尿病性腎症重症化予防プログラム」策定

2018年

• 「高齢者の保健事業と介護予防の一体的実施」の制度設計開始

2020年

• 新型コロナウイルス感染症の拡大により、健康二次被害（運動不足、社会的孤立等）への対応強化
• オンラインでの健康増進事業の拡充

2023年

• 「第3期データヘルス計画」ガイドライン策定
• 健康無関心層へのアプローチ強化と行動変容に焦点を当てた施策の推進

2024年

• 「健康日本21（第三次）」開始
• 新たな国民の健康づくり運動として、健康格差の縮小、社会環境の整備、未病対策に重点

予防・健康増進に関する現状データ

人口動態と健康指標の現状

• 東京都特別区の高齢化率は平均23.3%（令和5年1月時点）で、区によって18.7%〜29.6%と格差があります。2015年（19.8%）と比較して3.5ポイント上昇しています。
• 東京都の平均寿命は男性81.4歳、女性87.3歳（令和4年）で全国平均を上回りますが、健康寿命との差（不健康期間）は男性9.2年、女性12.5年と依然として大きい状況です。
• （出典）東京都福祉保健局「東京都保健医療計画」令和5年度

生活習慣病の現状

• 東京都特別区の国民健康保険加入者における生活習慣病（高血圧、糖尿病、脂質異常症等）の医療費は全体の約37.2%を占め、年間約2,850億円に達しています。
• 特に糖尿病の有病者・予備群は特別区全体で約78万人と推計され、10年前と比較して約12.3%増加しています。
• （出典）東京都国民健康保険団体連合会「国民健康保険医療費分析報告書」令和5年度

特定健診・特定保健指導の実施状況

• 特別区における特定健診の平均受診率は48.3%（令和4年度）で、全国平均（41.8%）を上回るものの、区によって32.7%〜61.5%と大きな格差があります。
• 特定保健指導の実施率は平均23.1%（令和4年度）にとどまり、区による格差も10.3%〜42.8%と顕著です。
• 特定健診を継続受診している人の割合は全体の約32.5%で、約67.5%が不定期受診または未受診の状態です。
• （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

健康格差の実態

• 特別区間で平均寿命に最大3.2歳の差があり、健康寿命については最大4.1歳の差が生じています。
• 喫煙率、運動習慣、野菜摂取量などの健康関連指標も区によって大きな差があります（例：成人喫煙率は12.8%〜23.5%と約1.8倍の差）。
• 経済状況と健康状態には強い相関があり、生活保護受給世帯やひとり親世帯などでは健診受診率が平均より15.7ポイント低く、生活習慣病の有病率が1.4倍高い傾向があります。
• （出典）東京都福祉保健局「東京都民の健康・栄養状況」令和4年度

介護予防の現状

• 特別区の要介護・要支援認定者数は約20.7万人（令和5年3月時点）で、5年前と比較して約1.3倍に増加しています。
• フレイル（虚弱）の状態にある高齢者は65歳以上人口の約21.3%と推計され、その予備群を含めると約35.2%に達します。
• 介護予防事業への参加率は平均12.8%にとどまり、男性（8.3%）と女性（16.5%）で大きな差があります。
• （出典）東京都福祉保健局「介護保険事業状況報告」令和5年度

健康無関心層の存在

• 特別区の調査によれば、「健康に関心がない」または「あまり関心がない」と回答した住民の割合は全体の約31.2%存在します。
• 特に20〜40代男性では42.7%が健康無関心層であり、健康リスクへの認識が低い状況です。
• 健康無関心層は健診受診率が平均より23.5ポイント低く、生活習慣病のリスク因子保有率が1.6倍高い傾向があります。
• （出典）東京都特別区長会「特別区民の健康意識・健康行動に関する調査」令和5年度

コロナ禍による健康への影響

• コロナ禍による外出自粛等の影響で、特別区民の約42.3%が「身体活動量が減少した」と回答し、約27.8%が「体重が増加した」と回答しています。
• 高齢者の社会参加機会の減少により、フレイル状態の高齢者が5.2ポイント増加（16.1%→21.3%）しています。
• 健診受診控えにより、令和2年度は特定健診受診率が前年度比約7.3ポイント低下し、その後も完全には回復していません。
• （出典）東京都福祉保健局「新型コロナウイルス感染症の健康への影響調査」令和4年度

デジタルヘルスの普及状況

• 特別区民のうち健康管理アプリやウェアラブルデバイスを利用している割合は全体の28.3%で、年代別では20代が48.7%と最も高く、70代以上では9.2%と低くなっています。
• オンライン診療の利用経験がある区民は全体の16.5%で、コロナ禍前（3.7%）と比較して大幅に増加しています。
• PHR（パーソナル・ヘルス・レコード）の認知度は32.8%、実際の利用率は8.3%にとどまっています。
• （出典）東京都「都民のデジタルヘルスに関する意識調査」令和5年度

課題

住民の課題

健康リテラシーの不足

• 健康や疾病予防に関する正確な知識が不足しており、誤った健康情報に基づいた行動が見られます。
• 特に若年層や社会経済的弱者において、健康情報を適切に理解・活用する能力（ヘルスリテラシー）が低い傾向があります。
• 客観的根拠：
  • 東京都福祉保健局「都民の健康リテラシーに関する調査」によれば、健康リテラシーが「不十分」または「やや不十分」と判定された住民の割合は全体の57.3%に達し、特に20代では67.8%、低所得層では72.5%と高い割合を示しています。
  • 健康リテラシーが低い層では、健診受診率が平均より18.7ポイント低く、生活習慣病の発症リスクが1.8倍高くなっています。
  • （出典）東京都福祉保健局「都民の健康リテラシーに関する調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 誤った健康情報に基づく行動が広がり、予防可能な疾病の増加や重症化が進み、医療費の増大と住民QOLの低下を招きます。

健康無関心層の存在と行動変容の難しさ

• 健康への関心が低い層（特に若年・中年男性）に対して効果的にアプローチできておらず、予防施策の恩恵が届いていません。
• 知識があっても実際の行動変容につながらないケースが多く、継続的な健康行動の定着が困難です。
• 客観的根拠：
  • 東京都特別区長会「特別区民の健康意識・健康行動に関する調査」によれば、健康に「関心がない」または「あまり関心がない」と回答した住民は全体の31.2%で、特に40代男性では47.5%に達しています。
  • 健康無関心層の特定健診受診率は23.7%と、関心層（58.5%）と比較して34.8ポイント低くなっています。
  • 健康づくり教室等の参加者の約85.3%が元々健康意識の高い層であり、本当に支援が必要な層には届いていない状況です。
  • （出典）東京都特別区長会「特別区民の健康意識・健康行動に関する調査」令和5年度
• 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、医療・介護費用の増大と社会保障制度の持続可能性に深刻な影響を与えます。

健康の社会的決定要因への対応不足

• 個人の努力だけでは解決できない健康の社会的決定要因（所得、教育、居住環境、社会関係等）への対応が不足しています。
• 特に社会経済的に不利な状況にある人々への効果的な健康支援策が限られています。
• 客観的根拠：
  • 東京都福祉保健局「健康格差の実態と要因に関する調査」によれば、世帯年収300万円未満の層と700万円以上の層では、健康寿命に約3.8歳の差があり、生活習慣病リスク因子保有率は1.7倍の差が生じています。
  • ひとり親世帯や生活保護受給世帯では、健診受診率が平均より21.3ポイント低く、喫煙率は1.6倍、肥満率は1.5倍高い状況です。
  • 社会的孤立状態にある人は、そうでない人と比較して健康状態が「不良」と回答する割合が2.7倍高くなっています。
  • （出典）東京都福祉保健局「健康格差の実態と要因に関する調査」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さらに拡大し、社会的公正性の低下と社会的分断が進行します。

地域社会の課題

地域間の健康格差

• 特別区間で健康指標に大きな格差があり、区の社会経済状況や政策優先度の違いが健康アウトカムの差につながっています。
• 同一区内でも地域により健康状態に差がある「区内健康格差」が存在します。
• 客観的根拠：
  • 東京都福祉保健局「東京都保健医療計画」によれば、特別区間で平均寿命に最大3.2歳（男性）、2.9歳（女性）の差があり、健康寿命については最大4.1歳（男性）、3.8歳（女性）の差が生じています。
  • 特定健診における血圧・血糖・脂質等の有所見率も区によって最大1.6倍の差があり、運動習慣のある人の割合にも17.3%〜38.5%と2.2倍の格差があります。
  • 同一区内でも町丁目別の分析では、平均寿命に最大5.7歳の差が確認されています。
  • （出典）東京都福祉保健局「東京都保健医療計画」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 地域による健康格差が固定化・拡大し、居住地による「健康の不平等」が社会問題化します。

地域コミュニティの希薄化と社会的孤立

• 都市部特有の匿名性の高さや単身世帯の増加により、社会的つながりが希薄化し、健康づくりの基盤となる地域コミュニティが弱体化しています。
• 特に単身高齢者の社会的孤立が課題となっています。
• 客観的根拠：
  • 東京都福祉保健局「高齢者の生活実態調査」によれば、65歳以上の高齢者のうち「近所づきあいがほとんどない」と回答した割合は28.7%で、5年前（23.5%）と比較して5.2ポイント上昇しています。
  • 特別区の高齢単身世帯のうち、週1回以上の外出をしていない「閉じこもり」状態の人の割合は17.5%に達し、10年前（12.3%）と比較して5.2ポイント上昇しています。
  • 社会的孤立状態にある高齢者はそうでない高齢者と比較して、うつ状態の割合が2.3倍、要介護認定率が1.7倍高くなっています。
  • （出典）東京都福祉保健局「高齢者の生活実態調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 社会的孤立の増加により、メンタルヘルスの悪化やフレイルの加速が進み、医療・介護需要が急増します。

健康的な環境整備の地域差

• 健康づくりを支援する物理的・社会的環境（運動施設、健康的な食環境、緑地・公園等）の整備に地域差があります。
• 特に都心部の高密度地域では、適切な運動空間の確保が難しい状況です。
• 客観的根拠：
  • 東京都「都市環境と健康に関する調査」によれば、特別区間で一人当たり公園面積に最大7.8倍の差（1.2㎡～9.4㎡/人）があり、徒歩圏内に運動できる施設がある住民の割合も37.2%～78.5%と大きな地域差があります。
  • 健康的な食品を購入できる店舗へのアクセスについても、「食料品店まで徒歩15分以上」の食料品アクセス困難人口の割合が0.8%～12.3%と区による差が大きくなっています。
  • 「健康的な食事」を提供する飲食店の認証店舗数は人口10万人あたり3.2～18.7店舗と約5.8倍の差があります。
  • （出典）東京都「都市環境と健康に関する調査」令和3年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 物理的環境による健康格差が固定化し、健康的な生活習慣の実践が困難な地域が「健康阻害環境」として固定化します。

行政の課題

予防・健康増進施策の縦割り構造

• 健康増進、疾病予防、介護予防等の施策が所管部署ごとに分断されており、一体的・包括的な取り組みになっていません。
• 特に国保部門と健康増進部門、介護予防部門の連携が不十分で、データや資源の共有が進んでいません。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「保健事業の実施状況に関する調査」によれば、特別区において国保部門と健康増進部門が同一組織となっているのは23区中8区（34.8%）にとどまり、両部門の定期的な連携会議を開催しているのは12区（52.2%）です。
  • 健診データとレセプトデータを統合分析している区は13区（56.5%）にとどまり、健康増進と介護予防の事業を連携して実施している区も11区（47.8%）と半数に満たない状況です。
  • 庁内の健康関連データを一元管理・分析するデータプラットフォームを構築している区はわずか4区（17.4%）にとどまっています。
  • （出典）厚生労働省「保健事業の実施状況に関する調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 施策の重複や非効率が続き、限られた資源が有効活用されず、施策の効果が最大化されません。

データ活用・EBPM(証拠に基づく政策立案)の不足

• 健康・医療・介護データの分析に基づく科学的アプローチ（データヘルス）が十分に浸透しておらず、効果的な政策立案・評価ができていません。
• 特に小規模自治体ではデータ分析のノウハウや人材が不足しています。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「データヘルス計画の評価・分析に関する調査」によれば、特別区におけるデータヘルス計画の進捗状況の「見える化」ができているのは10区（43.5%）にとどまっています。
  • 健康施策の費用対効果を定量的に分析しているのはわずか7区（30.4%）であり、科学的根拠に基づいて事業の優先順位付けを行っている区も9区（39.1%）と半数以下です。
  • データヘルス推進のための専門人材（データサイエンティスト等）を配置している区はわずか5区（21.7%）で、人材不足が課題となっています。
  • （出典）厚生労働省「データヘルス計画の評価・分析に関する調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 限られた資源が効果の低い施策に投入され続け、費用対効果の低い非効率な健康政策が継続します。

健康無関心層へのアプローチ不足

• 従来の健康増進策は健康意識の高い層に届きやすく、本当に支援が必要な健康無関心層に効果的にアプローチできていません。
• 特に若年・中年男性や社会経済的弱者層へのアプローチが課題です。
• 客観的根拠：
  • 東京都特別区長会「特別区民の健康意識・健康行動に関する調査」によれば、健康に関する区主催イベントやセミナーの参加者の約85.3%が「健康に関心がある」または「やや関心がある」と回答した層であり、無関心層の参加率はわずか7.2%にとどまっています。
  • 特に20～40代男性の健康事業参加率は5.3%と極めて低く、特定健診の受診率も31.7%と全体平均（48.3%）を大きく下回っています。
  • 区の健康増進事業の認知率も無関心層では27.3%と、関心層（68.5%）と比較して41.2ポイント低くなっています。
  • （出典）東京都特別区長会「特別区民の健康意識・健康行動に関する調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 「健康格差」が拡大し、将来的な医療費・介護費増大のリスク要因となる無関心層の健康課題が放置されます。

デジタル技術活用の遅れ

• PHR（パーソナル・ヘルス・レコード）やウェアラブルデバイス、AI等のデジタルヘルス技術の活用が遅れており、効率的・効果的な予防施策の展開ができていません。
• 特に高齢者等のデジタルデバイド（情報格差）への対応が課題です。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体におけるデジタルヘルス活用状況調査」によれば、健康増進施策にデジタル技術を積極的に活用している特別区は8区（34.8%）にとどまり、PHRの活用は5区（21.7%）、AIによる健康リスク予測の導入は3区（13.0%）と低水準です。
  • デジタルヘルスサービスの利用率は全体で28.3%ですが、65歳以上では12.7%にとどまり、デジタルデバイドが顕著です。
  • デジタルヘルス推進のための専門人材が「不足している」と回答した区は78.3%に達しています。
  • （出典）総務省「自治体におけるデジタルヘルス活用状況調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察：
  • 効率的な健康管理手法の導入が遅れ、特にデジタルネイティブ世代の健康意識向上の機会を逃します。

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、複数の健康課題に横断的に効果を及ぼす施策を優先します。
• 特定の年齢層や地域だけでなく、広範な住民に便益が及ぶ施策の優先度を高く設定します。

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。
• 既存の体制・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）に対して得られる健康増進効果や医療費・介護費削減効果が大きい施策を優先します。
• 初期投資が大きくても、長期的な費用対効果が高い施策は優先的に検討します。

公平性・持続可能性

• 健康格差の是正に寄与し、社会的公正性を高める施策を優先します。
• 一時的な効果ではなく、長期的・継続的に健康増進効果が持続する施策を高く評価します。

客観的根拠の有無

• 政府資料や学術研究等のエビデンスに基づく効果が実証されている施策を優先します。
• 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

• 予防・健康増進施策の推進にあたっては、「包括的アプローチ」「データドリブン」「ソーシャルマーケティング」の3つの視点から総合的に取り組む必要があります。特に、健康無関心層へのアプローチと健康格差の是正は最重要課題です。
• 優先度が最も高い施策は「データ駆動型健康施策の推進」です。健康・医療・介護データの一元的分析に基づく科学的アプローチ（データヘルス）は、限られた資源の効果的・効率的な配分を可能にし、他の全ての施策の基盤となります。
• 次に優先すべき施策は「健康無関心層へのアプローチ強化」です。従来の健康増進施策では届かなかった層への効果的なアプローチなくして、健康格差の解消や医療費・介護費の適正化は実現できません。
• また、「予防・健康増進の一体的推進」も重要な施策です。縦割りを打破し、生涯を通じた切れ目ない予防施策を展開することで、より効果的な健康増進が期待できます。
• 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最大の効果を発揮します。例えば、データ分析により健康無関心層の特性を把握し、効果的なアプローチ方法を開発・実施するといった相乗効果が期待できます。

各支援策の詳細

支援策①：データ駆動型健康施策の推進

目的

• 健康・医療・介護データの統合分析に基づく科学的アプローチ（データヘルス）を推進し、効果的・効率的な健康増進施策を展開します。
• 健康リスクの可視化とターゲティングによる「ピンポイント予防」を実現します。
• 施策の効果検証を徹底し、PDCAサイクルによる継続的な改善を図ります。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「データヘルス・予防サービス見本市」成果報告によれば、データに基づくターゲティング型の保健指導を実施した自治体では、医療費適正化効果が従来型と比較して平均2.3倍高く、特定保健指導の効果持続率も1.8倍高いという結果が出ています。
  • （出典）厚生労働省「データヘルス・予防サービス見本市」成果報告 令和4年度

主な取組①：健康医療介護データの一元化・分析基盤構築

• 特定健診データ、医療レセプト、介護レセプト、健康づくり事業参加データ等を統合した「健康データプラットフォーム」を構築します。
• AIを活用した健康リスク分析により、医療費・介護費の適正化につながる効果的な介入ポイントを特定します。
• 地理情報システム（GIS）と連携し、健康課題の地域分布（健康マップ）を可視化します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「保健事業の効果的な実施に係る調査研究」によれば、健康・医療・介護データを一元化して分析している自治体では、健康課題の明確化と政策立案の精度が向上し、保健事業の費用対効果が平均37.2%向上しています。
  • AIによる健康リスク予測モデルを導入した自治体では、ハイリスク者の早期発見率が約2.8倍向上し、重症化予防の効果が1.7倍高まっています。
  • （出典）厚生労働省「保健事業の効果的な実施に係る調査研究」令和4年度

主な取組②：科学的根拠に基づく施策立案（EBPM）の強化

• 健康課題の優先順位付けと施策の選定をデータに基づいて実施します。
• 先行研究や成功事例のエビデンスを体系的に収集・分析し、効果的な介入方法を特定します。
• 施策の費用対効果分析を徹底し、限られた資源の最適配分を図ります。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「EBPM推進に関する調査研究」によれば、健康増進施策にEBPMを導入した自治体では、従来型の施策と比較して約23.5%の費用削減効果が確認され、健康アウトカムの改善度も平均18.7%向上しています。
  • 費用対効果分析を予算編成に連動させている自治体では、施策の見直し率が2.3倍高く、効果の低い事業から効果の高い事業への予算シフトが進んでいます。
  • （出典）内閣府「EBPM推進に関する調査研究」令和4年度

主な取組③：PHR（パーソナル・ヘルス・レコード）の活用促進

• 健診結果や医療情報等を個人が一元管理できるPHRの導入・活用を推進します。
• スマートフォンアプリと連携し、日常的な健康管理と健康づくりをサポートします。
• 自身の健康データに基づくパーソナライズされた健康アドバイスを提供します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「PHR利活用推進事業」の調査によれば、PHRを導入した自治体では特定健診の受診率が平均8.3ポイント向上し、生活習慣改善の取組率が12.7ポイント高まっています。
  • 健康データの可視化により、約42.3%のユーザーが「健康への関心が高まった」と回答し、健康行動の変容につながっています。
  • PHRと連携した健康ポイント制度を導入した自治体では、健診受診率の向上（+15.2ポイント）と医療費適正化（約3.8%減）の効果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5年度

主な取組④：ウェアラブルデバイス・IoTの活用

• 活動量計や血圧計等のウェアラブルデバイス・IoT機器を活用した健康づくりを推進します。
• 客観的データに基づく効果検証と、即時フィードバックによる行動変容を促進します。
• 健康無関心層へのアプローチツールとして活用します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「IoT等を活用した健康増進モデル事業」の結果、ウェアラブルデバイスを活用した健康づくり事業では、従来型と比較して参加率が平均23.7ポイント高く、特に40代男性の参加率が3.2倍向上しています。
  • デバイス利用者の平均歩数は非利用者と比較して約1,850歩/日増加し、6か月後の体重減少率も1.7倍高い結果となっています。
  • 継続率についても従来型の健康教室（3か月後継続率35.2%）と比較して、デバイス活用型（3か月後継続率67.8%）が明らかに高くなっています。
  • （出典）厚生労働省「IoT等を活用した健康増進モデル事業報告書」令和4年度

主な取組⑤：データヘルス人材の育成・確保

• データ分析・活用のできる職員の育成と専門人材（データサイエンティスト等）の採用を推進します。
• 複数区での共同採用や外部専門家の活用等、小規模自治体でも実現可能な体制を構築します。
• 庁内データリテラシーの向上に向けた研修を実施します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体におけるデータ人材の確保・育成に関する調査」によれば、データ分析専門人材を配置した自治体では、健康施策のターゲティング精度が平均32.7%向上し、保健事業の費用対効果が23.5%改善しています。
  • データリテラシー研修を全職員に実施した自治体では、各部署からのデータ分析依頼が平均47.3%増加し、組織全体のデータ活用文化が醸成されています。
  • （出典）総務省「自治体におけるデータ人材の確保・育成に関する調査」令和5年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 特定健診有所見者の減少率 15%以上（5年間） — データ取得方法： 特定健診データ分析 — 生活習慣病関連医療費の適正化 10%以上（5年間） — データ取得方法： 国保・後期高齢者医療レセプト分析

–KSI（成功要因指標） — 健康データプラットフォームの構築・活用率 100%（全区での導入） — データ取得方法： システム導入状況調査 — PHR・健康アプリ等の普及率 30%以上（成人人口比） — データ取得方法： アプリ登録者数の集計

–KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標 — データに基づく保健指導の効果向上率 30%以上 — データ取得方法： 保健指導効果の前後比較分析 — 健康リスク高値者の早期発見率 40%向上 — データ取得方法： 未受診者対策等の検証データ

–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ターゲティング施策数 年間10件以上 — データ取得方法： 施策立案プロセスの記録 — データヘルス分野の研修受講率 職員の80%以上 — データ取得方法： 研修参加記録

支援策②：健康無関心層へのアプローチ強化

目的

• 従来の健康増進施策では届かなかった「健康無関心層」に効果的にアプローチし、行動変容を促進します。
• ナッジ理論や行動経済学の知見を活用し、「気づかないうちに健康になる」環境を整備します。
• 特に若年・中年男性や社会経済的弱者など、健康リスクが高いにもかかわらず支援が届きにくい層への効果的アプローチを開発します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「健康無関心層へのアプローチ手法開発事業」によれば、ナッジ理論等を活用した健康施策を導入した自治体では、健康無関心層の特定健診受診率が平均18.7ポイント向上し、生活習慣改善の取組率も23.5%増加しています。
  • （出典）厚生労働省「健康無関心層へのアプローチ手法開発事業報告書」令和4年度

主な取組①：ナッジ理論を活用した行動変容促進

• 行動経済学・ナッジ理論に基づく「選択アーキテクチャ」を設計し、自然な行動変容を促します。
• 健診案内や保健指導の通知等をナッジ理論に基づいて改善し、反応率を高めます。
• 自治体のインフラ（階段、歩道等）をナッジ的に活用し、自然に身体活動が増える環境を整備します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「健康寿命延伸のための行動変容を促す取組に係る研究事業」によれば、ナッジ理論を活用した健診案内の導入により、従来の案内方法と比較して受診率が平均12.5ポイント向上し、特に健康無関心層での効果が顕著（+18.2ポイント）でした。
  • 階段利用促進のナッジ介入（案内表示やデザイン変更等）により、エレベーターからの切り替え率が37.8%向上した事例があります。
  • （出典）厚生労働省「健康寿命延伸のための行動変容を促す取組に係る研究事業報告書」令和5年度

主な取組②：インセンティブプログラムの導入

• 健康行動や成果に対し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。
• ゲーミフィケーション要素を取り入れ、楽しみながら健康づくりに取り組める仕掛けを提供します。
• 地域通貨等と連携し、健康づくりが地域経済の活性化にもつながる好循環を創出します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「健康ポイント等を活用した健康づくりに係る効果検証事業」によれば、健康ポイント制度を導入した自治体では、健診受診率が平均8.7ポイント向上し、参加者の医療費が非参加者と比較して平均7.3%低い傾向が確認されています。
  • 特に従来の健康事業に参加しなかった層（40代男性等）の参加率が2.7倍向上し、健康無関心層へのアプローチとして効果的であることが示されています。
  • （出典）厚生労働省「健康ポイント等を活用した健康づくりに係る効果検証事業報告書」令和4年度

主な取組③：ソーシャルマーケティングの活用

• 民間マーケティング手法を応用し、対象者の特性・ニーズに応じたセグメント別アプローチを実施します。
• 健康に関心がない層に届く訴求方法や媒体を選定し、効果的なコミュニケーションを展開します。
• 健康以外の価値（趣味、仲間づくり、経済的メリット等）を前面に出した間接的アプローチを開発します。
• 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施策の推進事業」によれば、ターゲット層の特性に応じたメッセージ開発とチャネル選定を行った自治体では、健康事業の認知率が平均32.5ポイント向上し、参加率も18.7ポイント増加しています。
  • 特に「健康」を前面に出さない間接的アプローチ（趣味活動や地域活動と連携した健康づくり）では、健康無関心層の参加率が3.5倍向上しています。
  • （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施策の推進事業報告書」令和4年度

主な取組④：健康の社会的決定要因への介入

• 所得、教育、居住環境等の社会的決定要因に配慮した健康支援策を展開します。
• 社会経済的弱者に対する健診・保健指導のアクセス障壁を除去します（休日夜間実施、交通費補助、託児サービス等）。
• 雇用・住宅・教育等の関連部署と連携し、健康格差の根本要因に対する包括的アプローチを推進します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「健康格差対策の推進に関する研究」によれば、社会経済的要因に配慮した健康支援（無料送迎、夜間・休日実施等）を導入した自治体では、低所得層の健診受診率が平均21.3ポイント向上し、健康格差の縮小につながっています。
  • 複数部署が連携して包括的支援を行った自治体では、支援対象者の生活習慣改善率が単独部署の支援と比較して2.1倍高くなっています。
  • （出典）厚生労働省「健康格差対策の推進に関する研究報告書」令和3年度

主な取組⑤：デジタルチャネルの活用

• SNSやスマートフォンアプリ等、若年・中年層に親和性の高いデジタルチャネルを活用した健康情報発信を強化します。
• パーソナライズされた健康情報の提供により、関心度と行動変容率を高めます。
• オンライン健康相談やAIチャットボット等、気軽に健康相談できる窓口を整備します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体保健事業におけるデジタルチャネル活用調査」によれば、SNSを活用した健康情報発信を行っている自治体では、20〜40代の健康情報到達率が平均37.2ポイント向上し、健診受診率も8.5ポイント高くなっています。
  • パーソナライズされたプッシュ通知機能を持つ健康アプリを導入した自治体では、健康行動の実践率が従来型の情報提供と比較して2.3倍高くなっています。
  • （出典）総務省「自治体保健事業におけるデジタルチャネル活用調査報告書」令和5年度

KGI・KSI・KPI

–KGI（最終目標指標） — 健康無関心層の割合 15%以下（現状31.2%） — データ取得方法： 住民健康意識調査 — 健康格差（区間・区内）の縮小率 20%以上 — データ取得方法： 健康指標の地域間格差分析

–KSI(成功要因指標) — 健康無関心層の特定健診受診率 40%以上(現状23.7%) — データ取得方法: 特定健診データの層別分析 — 健康ポイントプログラム参加率 30%以上（成人人口比） — データ取得方法： 健康ポイントシステム登録者数

–KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標 — 健康情報の認知度(無関心層) 60%以上(現状27.3%) — データ取得方法: 定期的な住民アンケート調査 — ナッジ等を活用した健康行動促進効果 25%以上 — データ取得方法: 行動変容率の比較分析

–KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標 — ターゲット別健康アプローチ種類数 10種類以上 — データ取得方法: 施策実施状況の記録 — デジタルチャネルでの健康情報発信数 週3回以上 — データ取得方法: SNS等の投稿・配信記録

支援策③：予防・健康増進の一体的推進

目的

• 健康増進、疾病予防、介護予防の縦割りを打破し、全ライフステージを通じた切れ目のない予防・健康増進体制を構築します。
• 各種データの一元管理とPDCAサイクルの確立により、科学的根拠に基づく効果的な予防施策を推進します。
• 多様な主体（自治体、医療機関、民間企業、住民組織等）の協働による持続可能な健康づくり体制を構築します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「高齢者の保健事業と介護予防の一体的実施の効果検証」によれば、一体的実施に取り組んだ自治体では、フレイル該当者の改善率が従来の取組と比較して平均18.7%向上し、医療費・介護費の伸び率抑制効果も確認されています。
  • （出典）厚生労働省「高齢者の保健事業と介護予防の一体的実施の効果検証報告書」令和5年度

主な取組①：組織・体制の再構築

• 健康増進・疾病予防・介護予防を所管する組織を統合または連携強化し、一体的な事業推進体制を構築します。
• 庁内横断的な「健康寿命延伸推進本部」等を設置し、多部門連携による包括的アプローチを推進します。
• 予防・健康増進施策の司令塔となる専門人材（最高健康責任者：CHO等）を配置します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「保健事業の実施体制に関する調査」によれば、健康増進部門と国保部門を統合または連携強化した自治体では、保健事業の重複が78.3%解消され、事業効率が平均23.7%向上しています。
  • 庁内横断組織を設置した自治体では、多部門連携事業が平均3.2倍増加し、住民の健康課題へのアプローチが多角化しています。
  • （出典）厚生労働省「保健事業の実施体制に関する調査」令和4年度

主な取組②：データに基づく健康課題の「見える化」と共有

• 健康・医療・介護データを総合的に分析し、自治体全体および地区別の健康課題を「見える化」します。
• 庁内各部署や関係機関（医療機関、薬局、介護事業者等）とデータおよび課題認識を共有します。
• オープンデータとして公開し、住民や民間企業等の多様な主体による課題解決を促進します。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「自治体における健康課題の見える化と政策立案に関する調査」によれば、健康課題の地域診断結果を庁内外で共有している自治体では、関係機関との連携事業が平均2.7倍増加し、地域資源の活用度が向上しています。
  • 健康データをオープンデータとして公開している自治体では、民間企業等による健康関連サービスの創出が平均3.8件/年増加し、官民協働の促進につながっています。
  • （出典）内閣府「自治体における健康課題の見える化と政策立案に関する調査」令和4年度

主な取組③：ライフステージに応じた切れ目ない予防施策

• 妊娠期から高齢期まで生涯を通じた健康支援体制を構築します。
• ライフイベント（入学、就職、転居、退職等）を捉えた効果的な予防介入を実施します。
• 世代別の健康課題と特性に応じた予防プログラムを開発・提供します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「生涯を通じた健康づくり支援体制の構築に関する調査研究」によれば、ライフステージに応じた切れ目ない支援体制を構築した自治体では、各世代の健康指標が平均8.7%改善し、特に若年期からの生活習慣病予防効果が顕著です。
  • ライフイベントに合わせた介入（例：退職者向け健康教室）を実施した自治体では、健康行動の継続率が2.2倍高くなっています。
  • （出典）厚生労働省「生涯を通じた健康づくり支援体制の構築に関する調査研究」令和3年度

主な取組④：多様な主体との協働体制構築

• 医療機関、薬局、民間企業、NPO、住民組織等との協働による健康づくりネットワークを構築します。
• 民間の健康経営推進企業と連携し、働き盛り世代へのアプローチを強化します。
• 地域の健康づくりリーダー（健康マイスター等）を育成し、住民主体の健康づくり活動を促進します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「地域・職域連携による健康づくりの推進に関する調査研究」によれば、多様な主体との協働体制を構築した自治体では、健康づくり事業の参加率が平均27.3%向上し、特に働き盛り世代のアプローチ成功率が2.5倍高くなっています。
  • 健康づくりリーダーを育成・活用している自治体では、住民主体の健康活動数が平均3.7倍増加し、健康づくりの裾野拡大につながっています。
  • （出典）厚生労働省「地域・職域連携による健康づくりの推進に関する調査研究」令和4年度

主な取組⑤：健康を支援する地域環境の整備

• 運動しやすい環境（公園、ウォーキングコース等）や健康的な食環境（栄養表示、健康メニュー提供店舗等）の整備を推進します。
• 地域コミュニティの絆を深める交流の場を創出し、社会的孤立を防止します。
• 健康の社会的決定要因を考慮したまちづくりを推進します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「健康づくりを支援する環境整備に関する研究」によれば、運動環境の整備（ウォーキングコース整備等）を実施した地域では、住民の歩数が平均982歩/日増加し、定期的な運動習慣を持つ人の割合が12.7ポイント向上しています。
  • 健康的な食環境整備（栄養表示実施店舗の増加等）に取り組んだ地域では、野菜摂取量が平均48g/日増加し、メタボリック症候群該当者の割合が2.8ポイント減少しています。
  • （出典）厚生労働省「健康づくりを支援する環境整備に関する研究報告書」令和3年度

KGI・KSI・KPI

–KGI(最終目標指標) — 健康寿命の延伸 2.0歳以上(5年間) — データ取得方法： 東京都健康寿命（区市町村別）算定 — 医療費・介護費の適正化率 7%以上（5年間） — データ取得方法： 国保・後期高齢者医療・介護保険データ分析

–KSI(成功要因指標) — 一体的実施体制の構築率 100%(全区での体制整備) — データ取得方法: 組織体制調査 — 地域・職域連携推進事業数 年間15件以上 — データ取得方法: 事業実績報告書

–KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標 — フレイル該当者の改善率 30%以上 — データ取得方法： フレイルチェック結果の追跡調査 — 社会参加している高齢者の割合 70%以上（現状53.2%） — データ取得方法: 高齢者の生活実態調査

–KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標 — 多部門連携による健康施策数 年間20件以上 — データ取得方法: 事業計画・実績報告の分析 — 健康づくりリーダー養成数 人口1万人あたり10人以上 — データ取得方法: 養成講座修了者数の集計

先進事例

東京都特別区の先進事例

荒川区「データヘルス×ナッジで健康格差ゼロへ」

• 荒川区では2020年から「健康格差ゼロ作戦」を展開し、データ分析と行動科学の知見を活用した健康施策を推進しています。
• 特に「健診未受診者へのナッジ通知」では、過去の受診パターンや属性に応じた7種類のメッセージを開発・送付し、従来の一律通知と比較して受診率が28.7ポイント向上しました。
• また、GISを活用した「健康マップ」を作成し、健康課題の「見える化」と地域特性に応じた施策の展開を実現しています。

特に注目される成功要因

• データサイエンティストの採用と専門チームの設置
• 行動科学の専門家との連携による科学的アプローチ
• 小学校区単位できめ細かい健康課題分析と対策立案
• 成果連動型の民間連携(SIB:ソーシャル・インパクト・ボンド)の導入

客観的根拠：

• 荒川区「データヘルス推進事業効果検証報告書」によれば、ナッジ介入により特定健診の未受診者の受診率が平均28.7ポイント向上し、特に40代男性では38.2ポイントの改善が見られました。
• 地域別にターゲットを絞った保健指導の実施により、介入地域のメタボリックシンドローム該当者減少率が区平均の2.3倍となり、健康格差の縮小に寄与しています。
• （出典）荒川区「データヘルス推進事業効果検証報告書」令和4年度

足立区「あだちベジタベライフ～野菜を食べて、健康長寿のまちへ」

• 足立区では2015年から「健康寿命が23区ワースト1位」という現状を打破するため、「野菜摂取量の増加」を最重点課題として設定し、部門横断的に取り組んでいます。
• 特に「あだちベジタベライフ」プロジェクトでは、区内飲食店や小売店と連携し、野菜たっぷりメニューの開発・普及や「野菜を食べようキャンペーン」を展開。
• 区内全小学校での食育活動や健康イベントを通じて、若年層からの意識啓発にも力を入れています。

特に注目される成功要因

• 健康課題を「野菜摂取量の増加」に絞り込んだシンプルでわかりやすい目標設定
• 庁内24部署による横断プロジェクトチームの設置
• 地元商店街、スーパー、飲食店等と連携した官民協働の推進
• 健康に直接言及しない「美味しさ」「楽しさ」を前面に出したアプローチ

客観的根拠：

• 足立区「健康あだち21（第二次）中間評価報告書」によれば、区民の野菜摂取量は2015年の平均237g/日から2022年には285g/日へと48g増加し、目標の350g/日に向けて着実に改善しています。
• 「野菜たっぷりメニュー」提供店舗数は7年間で32店舗から187店舗へと5.8倍に増加し、区民の野菜摂取環境が大幅に改善しています。
• 野菜摂取量の増加に伴い、メタボリックシンドローム該当者の割合も3.2ポイント減少し、特定健診有所見率の改善にもつながっています。
• （出典）足立区「健康あだち21（第二次）中間評価報告書」令和4年度

江戸川区「フレイル予防大作戦」

• 江戸川区では2019年から「フレイル予防大作戦」を展開し、高齢者のフレイル（虚弱）予防を通じた健康寿命の延伸に取り組んでいます。
• 特に「えどがわフレイルチェック」では、タブレット端末を活用した簡易フレイルチェックを区内152箇所で実施し、早期発見・早期対応の体制を構築。
• 健康・医療・介護データを一元分析し、リスクの高い地域や対象者を特定した上で、集中的なアプローチを実施しています。

特に注目される成功要因

• 国保部門と介護予防部門の一体的実施体制の構築
• フレイルサポーター（住民ボランティア）の育成と活用（現在約420名が活動）
• 民間フィットネスクラブと連携したフレイル予防プログラムの開発・実施
• デジタル技術の活用（タブレット端末でのチェック、結果の即時フィードバック）

客観的根拠：

• 江戸川区「フレイル予防大作戦成果報告書」によれば、フレイルチェック参加者のうち68.7%がフレイル予防活動（運動、栄養改善、社会参加等）を開始し、6か月後のフォローアップでは85.3%が継続していました。
• フレイルチェックで「フレイル」または「プレフレイル」と判定された高齢者のうち、6か月後に改善が見られた割合は57.2%に達し、従来の介護予防事業（改善率32.5%）と比較して顕著な効果が確認されています。
• フレイル予防事業参加者の医療費・介護費は非参加者と比較して年間約12.8万円低く、費用対効果の高い取り組みとなっています。
• （出典）江戸川区「フレイル予防大作戦成果報告書」令和5年度

全国自治体の先進事例

神奈川県大和市「健康エントランス」

• 大和市では2018年から「健康エントランス」と呼ばれる健康データの一元管理・活用システムを構築し、科学的根拠に基づく健康施策を推進しています。
• 特に「市民PHR」では、健診データ、医療・介護レセプト、歩数・体重等のライフログを統合し、市民が自身の健康データをスマートフォンで確認・管理できる環境を整備。
• AIによる将来の健康リスク予測機能も搭載し、個人に最適化された健康アドバイスを提供しています。

特に注目される成功要因

• 民間IT企業との共同研究による先進的なデータ分析基盤の構築
• 健康部門と医療・介護・福祉部門のデータ連携による統合的アプローチ
• 市民PHRと連動した健康ポイント制度による行動変容の促進
• オープンイノベーションによる市内企業・大学との協働体制

客観的根拠：

• 厚生労働省「データヘルス改革推進事業成果報告書」によれば、大和市の健康エントランス導入により、特定健診受診率が導入前と比較して12.5ポイント向上し、国保医療費の伸び率が県平均と比較して2.3ポイント低くなっています。
• 市民PHR登録者の健康行動実践率は非登録者と比較して平均42.7%高く、特に40代男性の健康意識向上効果が顕著です。
• AIによる健康リスク予測と早期介入により、糖尿病重症化予防対象者の医療費が平均18.7%減少しています。
• （出典）厚生労働省「データヘルス改革推進事業成果報告書」令和4年度

兵庫県明石市「誰もが健康で長生きできるまちづくり」

• 明石市では2017年から「ソーシャルマーケティング」の手法を活用した健康施策を展開し、健康無関心層への効果的なアプローチを実現しています。
• 特に「プチ健診」では、商業施設や駅前等の人が集まる場所で5分程度の簡易健診を実施し、健診未受診者の掘り起こしに成功。
• 「健康あかしポイント」制度と連動させ、健康行動に対するインセンティブを提供するとともに、地域商店街との連携による経済活性化も実現しています。

特に注目される成功要因

• 行動科学とマーケティング手法を融合させた科学的アプローチ
• 健康無関心層の特性分析に基づく5つのターゲットセグメント別戦略
• 「健康」を前面に出さない間接的アプローチ（楽しさ、お得感等を重視）
• 地元商店街・企業と連携した「ウィンウィン関係」の構築

客観的根拠：

• 内閣府「健康寿命延伸に向けた先進的取組事例集」によれば、明石市の「プチ健診」参加者のうち78.3%が従来の特定健診未受診者であり、その後の特定健診受診率が42.7%と高い水準を達成しています。
• セグメント別アプローチの結果、特に健康無関心層とされる「若年・中年男性」の健康事業参加率が3.2倍に増加し、健診受診率も15.3ポイント向上しています。
• 「健康あかしポイント」制度の地域経済効果は年間約1.8億円と試算され、健康増進と地域活性化の好循環が生まれています。
• （出典）内閣府「健康寿命延伸に向けた先進的取組事例集」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

• 「健康日本21（第二次）最終評価報告書」令和4年度
• 「保健事業の費用対効果に関する研究」令和3年度
• 「保健事業の効果的な実施に係る調査研究」令和4年度
• 「健康寿命延伸のための行動変容を促す取組に係る研究事業報告書」令和5年度
• 「医療・介護給付費等の将来見通し」令和5年度
• 「特定健康診査・特定保健指導の実施状況」令和4年度
• 「地域における健康づくり活動の実態調査」令和3年度
• 「データヘルス・予防サービス見本市」成果報告 令和4年度
• 「PHR利活用推進事業報告書」令和5年度
• 「健康無関心層へのアプローチ手法開発事業報告書」令和4年度
• 「健康ポイント等を活用した健康づくりに係る効果検証事業報告書」令和4年度
• 「ソーシャルマーケティングを活用した健康施策の推進事業報告書」令和4年度
• 「高齢者の保健事業と介護予防の一体的実施の効果検証報告書」令和5年度
• 「保健事業の実施状況に関する調査」令和4年度
• 「データヘルス計画の評価・分析に関する調査」令和5年度
• 「健康格差対策の推進に関する研究報告書」令和3年度
• 「生涯を通じた健康づくり支援体制の構築に関する調査研究」令和3年度
• 「地域・職域連携による健康づくりの推進に関する調査研究」令和4年度
• 「健康づくりを支援する環境整備に関する研究報告書」令和3年度
• 「IoT等を活用した健康増進モデル事業報告書」令和4年度
• 「データヘルス改革推進事業成果報告書」令和4年度

東京都関連資料

• 東京都福祉保健局「東京都保健医療計画」令和5年度
• 東京都福祉保健局「東京都民の健康・栄養状況」令和4年度
• 東京都福祉保健局「介護保険事業状況報告」令和5年度
• 東京都福祉保健局「都民の健康リテラシーに関する調査」令和4年度
• 東京都福祉保健局「健康格差の実態と要因に関する調査」令和3年度
• 東京都福祉保健局「高齢者の生活実態調査」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の健康への影響調査」令和4年度
• 東京都「都民のデジタルヘルスに関する意識調査」令和5年度
• 東京都「都市環境と健康に関する調査」令和3年度

特別区関連資料

• 東京都特別区長会「特別区民の健康意識・健康行動に関する調査」令和5年度
• 東京都国民健康保険団体連合会「国民健康保険医療費分析報告書」令和5年度
• 荒川区「データヘルス推進事業効果検証報告書」令和4年度
• 足立区「健康あだち21（第二次）中間評価報告書」令和4年度
• 江戸川区「フレイル予防大作戦成果報告書」令和5年度

その他関連資料

• 内閣府「幸福度に関する研究会報告」令和3年度
• 内閣府「EBPM推進に関する調査研究」令和4年度
• 内閣府「自治体における健康課題の見える化と政策立案に関する調査」令和4年度
• 内閣府「健康寿命延伸に向けた先進的取組事例集」令和3年度
• 財務省財政制度等審議会「社会保障について」令和4年度
• 経済産業省「健康経営に関する調査」令和5年度
• 総務省「自治体におけるデジタルヘルス活用状況調査」令和4年度
• 総務省「自治体保健事業におけるデジタルチャネル活用調査報告書」令和5年度
• 総務省「自治体におけるデータ人材の確保・育成に関する調査」令和5年度

まとめ

　東京都特別区における予防・健康増進施策は、「データ駆動型健康施策の推進」「健康無関心層へのアプローチ強化」「予防・健康増進の一体的推進」の3つの柱を中心に展開すべきです。高齢化の進行や生活習慣病の増加に伴う医療・介護費の増大に対応するためには、治療中心から予防重視へと政策の軸足を移し、科学的根拠に基づく効果的な健康増進施策を推進することが不可欠です。特に健康格差の是正と健康無関心層へのアプローチは喫緊の課題であり、ナッジ理論や行動科学の知見を活用した新たな手法の導入が求められます。
　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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