AIG 総研インサイト #05

2020 年 3 月

企業健保と連携したヘルスデータサイエンス「コラボヘルス・プラス」の可能性～WLAQ 調査で得られた成果と課題～
AIG 総合研究所 主任研究員
藤居 学

概要
健康に関する各種データを活用した科学的・統計的な調査・分析、ヘルスデータサイエンスについては、産学官でさまざまな取組みが進められていますが、健康に関するデータをゼロから新たに取得するアプローチをとろうとした場合、コストや網羅性を確保するために資金の潤沢な大型研究プロジ
ェクトとして立ち上げる必要があり、実施は容易ではありません。
これに対し、企業の健康保険組合が保有する健康診断・レセプト等のヘルスデータを出発点としてそこに付加的なデータを新たに取得して結合したデータを活用するというアプローチであれば、質が高く網羅性のあるヘルスデータを低コストで得られるため、これらの問題を比較的容易にクリアできます。
一方、企業健保や事業主の側においても、健診・レセプトデータの完全電子化と健保経営の効率化への強い要請などを背景に、健保組合が所管する医療・健康データを資源として活用する「データヘルス」、なかでも健保組合と事業主が連携して従業員の健康増進や病気の予防を実現し、健康経営に取組む「コラボヘルス」への機運が高まっています。
このような背景から、低コストで質の高いヘルスデータを活用した研究を行ないたい研究者と、所管する健康・医療データを高度に活用して従業員の健康増進や経営効率化につなげたい企業健保組合と事業主が連携して共同研究を行なう、従来型のコラボヘルスの取組みからさらに一歩進んだ先進的なヘルスデータサイエンス（「コラボヘルス・プラス」）の動きが広がっています。
AIG 総研では今般、このようなコラボヘルス･プラスの具体的な取組みとして、労働安全衛生総合研究所（以下、「JNIOSH」と呼びます。
）および AIG 健康保険組合（以下、「AIG 健保」と呼びます。
）と連携し、いわゆる「座りすぎ」リスクと健康との関係を分析する共同研究を実施しました。調査に参加した従業員は 2,000 名以上にのぼり、「座りすぎ」をはじめとする生活習慣と医療・健康との関係を分析するために十分なサンプル数と精度のデータを得ることができました。
本稿は、今回の調査を実施した経験として、共同研究協定の構成、要配慮情報の取扱い、データ提供への同意の取得、データの匿名化、社内コミュニケーション等のさまざまな事前準備や、回答率をはじめとする成果、残された課題といった実践から得られた知見をまとめ、今後の「コラボヘルス・プラス」の発展に資することを期待するものです。

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第一部 コラボヘルス・プラスという取組み
ヘルスデータサイエンスの動き
ヘルスデータサイエンスとは、保健、医療、介護といった人々の健康に関するさまざまな課題を、データを統計的に分析する科学的アプローチを通じて解決していく取組みです。近年、このヘルスデータサイエンスが注目されていますが、その背景として、大きく２つの要因があると考えられます。
一つは、IT や医療に関する技術の進展によって、健康に関するより精緻で膨大なデータが統計的に処理が容易な電子データの形で入手可能になったこと、またそれらのデータを蓄積し、分析するに足る能力を備えたコンピュータを低コストで利用可能になったことです。ここには、昨今話題となっている人工知能（AI）の技術革新も含まれます。
そしてもう一つは、少子高齢化の進展によって高齢者が劇的に増加する一方、それを支える労働者
人口が減少したことで、健康保険制度や介護保険制度が財政的危機に直面しており、病気を予防し健康なまま長生きできるようにすること（健康寿命延伸）や、医療・介護インフラの効率化などが喫緊の課題として浮上していることです。
ヘルスデータサイエンスのニーズに高まりに呼応して、公立大学法人横浜市立大学は、2020 年度より同大学院に「ヘルスデータサイエンス専攻」を開設 1し、ヘルス領域におけるデータサイエンティス
トの育成に乗り出しています。また、経団連は 2018 年に発表した“Society 5.0 時代のヘルスケア” 2で、ヘルスデータを活用する新しい時代のヘルスケアについて提言しています。そのなかでは、未来のヘルスケアは以下の３つの特徴をもつようになるとされています。ヘルスデータサイエンスとは、
これら新時代のヘルスケアを実現するための具体的なアプローチであると言っていいでしょう。
① 未病ケア・予防へのシフト
ヘルスケアの重心が、病気の治癒を中心とする「医療」から、「病気」の前段階の「未病」段階のケアや「予防」にシフトする。
「ヘルスケア」の範囲は拡大し、個人が健康に生活できる期間も長くなる。
② 個別化されるヘルスケア
平均的な患者、症状に対する画一的な治療が、グループ別や個別のものになる。あらゆる個人が適切なタイミングに必要な予防・未病ケア・治療・介護を受けられるようになる。
③ 個人の主体的な関与
個人の健康や病気のケアに個人が主体的に関与する。個人が自らの意思に基づき IT やデータを活用し、ライフコースにわたって自身の健康を管理する。
データヘルス計画とコラボヘルス
医療制度改革の中長期戦略として平成 14 年に策定された「医療制度改革大綱 3」において、平成 23
年度当初よりレセプト電子化を完全義務化する方針が示されました。この結果、現在では医療機関に1

https://www.yokohama-cu.ac.jp/ds/news/fsnbt50000000bpp-att/20190624_hds.pdf visited on Oct 29, 2019https://www.keidanren.or.jp/policy/2018/021.html visited on Oct 29, 2019
3 https://www.kantei.go.jp/jp/kakugikettei/2001/1129syakai.html visited on Dec 19, 2019
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おけるほぼすべてのレセプトが電子化されています。これと並行して、健診の結果についても電子的に管理されることが一般化し、健保組合は組合員の健康状況および医療機関の受診状況・医療費状況を、電子化されたデータによって容易かつ正確に把握することができるようになりました。
データヘルス計画とは、このような状況の変化をふまえ、健保組合が設定する、健診・レセプトデ
ータの分析に基づいて保健事業を PDCA サイクルで効果的・効率的に実施するための事業計画であり、健保組合の中期経営計画です。

データヘルス計画の PDCA サイクル（厚生労働省「データヘルス・健康経営を推進するためのコラボヘルスガイドライン 4」（平成 29 年）より）

政府が平成 25 年に発表した「日本再興戦略」において提唱され、すべての健保組合が作成することとなったデータヘルス計画は、平成 27～29 年度の第Ｉ期に続き、現在は平成 30～令和 5 年度を対象とする第 II 期に移行し、第Ｉ期以上に具体的な成果をあげることが求められる段階に入っています。
データヘルス計画策定にあたって、政府が推進している取組みのひとつが、「コラボヘルス」です。
コラボヘルスとは、健保組合がその組合員の所属する組織の事業主と連携し、健康増進のための取組みをともに推進していくことを指しており、「健康保険法に基づく保健事業の実施等に関する指針 5（平成 16 年 7 月 30 日厚生労働省告示第 308 号）」では、次の６点が求められています。

4 「“ データヘルス・健康経営を推進するためのコラボヘルスガイドライン」を公表します” https://www.mhlw.go.jp/
5stf/houdou/0000170819.html visited on Oct 29, 2019https://www.mhlw.go.jp/web/t_doc?dataId=84aa6295&dataType=0&pageNo=1 (visited on Dec 16,2019)3

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2020 年 3 月① 事業主等に対して加入者の健康状況や健康課題を客観的な指標を用いて示すことなどにより、保健事業の必要性についての理解を得るよう努めること② 事業主等に保健事業の内容・実施方法・期待される効果等を事前に十分に説明した上で、保健事業に参加しやすい職場環境を醸成すること③ 事業主等から加入者に保健事業への参加勧奨をしてもらうこと等について、事業主等の協力が得られるよう努めること④ 場内禁煙等、加入者が健康づくりに自主的に取り組みやすい環境が職場において実現するよう、事業主等に働きかけること⑤ 事業主等と役割分担等を含めて十分な調整を行い、効率的な実施に努めること⑥ 事業主が実施する労働安全衛生法に基づく事業との積極的な連携に努めること
つまり、単なる健康保険制度の管理・運営を越え、事業主と連携した積極的な健康維持・増進、疾病予防への関与を健保組合に求めているのがコラボヘルスです。厚生労働省は、コラボヘルスを推進するため、「データヘルス・健康経営を推進するためのコラボヘルスガイドライン（以下「ガイドライン」と呼びます。
）」を公表しています。
このガイドラインの名称からもわかるとおり、コラボヘルスとは、健保がもつ各種データを活用したデータヘルスの取組みの一環であるだけでなく、事業主サイドで近年注目を集めている「健康経営」
とも関連し、健保組合が健康経営に積極的に関与していくことまで含んだ概念です。実際、データヘルス計画の推進を担当する日本健康会議は、健康経営の認定・表彰を行なっている組織でもあります。
コラボヘルス・プラスという取組み
現在、AIG 総研は AIG 健保とともに JNIOSH との間に共同研究協定を締結 6し、AIG グループの従業員を対象とした職場における健康増進の取組みについての共同研究を実施しています。
本稿でとりあげる「WLAQ 調査」は、その共同研究の一環として実施されたもので、従業員に「座りすぎ」リスクに関するアンケート（WLAQ）調査に回答してもらい、あわせて健診・レセプトデー
タの提供を受けることによって、両者を結合し、「座りすぎ」をはじめとする生活習慣（アンケートにより取得）と血圧や血糖値をはじめとする健康指標や年間の医療費等（健診・レセプトデータより取得）との関係を分析する研究となります。
この調査・分析は、AIG 健保からは、コラボヘルスの派生的な取組みと位置づけられるでしょう。
所管する健診・レセプトデータを活用し、AIG 総研をハブとしてグループ各社の事業主とも連携して、従業員の健康意識の向上や有益な健康情報の提供を行なう取組みとなっているからです。
加えて本研究は、JNIOSH からは、
「座りすぎ」リスクに関する新たな知見を得るための学術的な研究という意味をもっています。そして、利用するデータとしては AIG 健保が所管している健診・レセ
プトデータのみに留まらず、新たに取得するアンケートへの回答が含まれており、従来型のコラボヘ
ルスの枠組みを越えた、新たな可能性、付加価値を生むものとなっています。

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http://www-510.aig.co.jp/assets/documents/press-release/2019/2019-05-28-joint-research-on-health-promotionja.pdf (visited on Dec 9th, 2019)4

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外部研究機関との連携のもと、健保データに新たなデータを追加することによって新たな付加価値を生みだす、このような派生形コラボヘルスの取組みを、本稿では「コラボヘルス・プラス」と呼び、以下その意義や可能性について議論していきます。
なお、今回の WLAQ 調査の実施により得られた実践面における知見と課題については第２部で詳しく解説することとし、まずは「コラボヘルス・プラス」とはどのようなものであるのかを整理することとします。
コラボヘルス・プラスの枠組み
ここで想定している「コラボヘルス・プラス」とは、以下のような三者が連携するヘルスデータサ
イエンスの取組みです。
1) 企業の健保組合
2) 事業主（人事部門・経営企画部門・R&D 部門等）
3) 外部の研究機関
そして、取り扱うデータは、以下のものになります。
a) 健保組合所管の健診データ・レセプトデータb) アンケート・IoT 機器・追加の検査等で取得する新たなデータa) 健診・レセ
プトデータ「プラス」部分

健診・レセプトデータの提供

1) 健保組合
三者間連携

3) 外部
研究機関

データ取得

b) 新たに
取得する
データ

結合

分析マスター（結合データ）2) 事業主
従業員

分析・研究
研究成果を事業主・健保組合へフィードバック

高付加価値のヘルスデータサイエンス研究

コラボヘルス・プラスの枠組みイメージ
コラボヘルス・プラスの特徴は、上記の 3) と b) の存在にあります。
通常のコラボヘルスによるヘルスデータ活用では、既存の健診データのみを利用し、分析を外部委
託業者等に委託し分析した結果を事業主や従業員に共有するといった形態が主ですが、コラボヘル
ス・プラスにおいては健診データのみの直接的な分析は主たる目的とはならず、追加で取得されるデ5

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ータ（上記 b））と健診データ・レセプトデータとを結合することによって、健康についての新たな知
見・洞察を得ることが最大の目的となります。
そして、その追加で取得されるデータとは、外部の研究機関（上記 3））が研究を行なっていたり、技術を持ったりしている、新奇性のある先進的なデータであることが想定されます。当該研究機関は、健保の組合員を対象に当該追加データを取得し、健保組合が提供する健診・レセプトデータと結合することによって、当該追加データによって示される状態が、健診・レセプトデータによって示される
健康状況や医療機関受診・投薬状況とどのように関係しているのかを分析することができます。
そして事業主（上記 2））は研究機関と健保組合の間に入り、このコラボヘルス・プラスの取組みを統括・主導し、得られた結果を従業員の健康増進・健康経営に役立てていく役割を担います。
コラボヘルス・プラスのメリット
コラボヘルスの枠組みを拡張し、外部研究機関と健保組合、そしてその事業主が連携してヘルスデータサイエンスを推進するコラボヘルス・プラスには、一般的なコラボヘルスやヘルスデータサイエ
ンスプロジェクトと比較し、以下のようなメリットが想定されます。
1) 研究者（研究機関）にとってのメリット
ヘルスデータを活用したデータサイエンスのプロジェクトは数多く存在しており、そのいくつかは国家レベルの大プロジェクトとして運営されています。
そういったプロジェクトに参加してデータサイエンスの研究を行なう最大のメリットは、言うまでもなく潤沢かつ先進的なデータにアクセスできることにあるでしょう。しかしながら、ヘルスデータサイエンスに関心のあるすべての研究者がそういった大規模プロジェクトに参加できる
わけではなく、また研究テーマによっては、そこまでの大きなプロジェクトの下で研究を行なう
必然性がなく、規模の大きさゆえにかえって費用対効果が悪化するケースも少なくないでしょう。
そこで検討の対象となりうるのが、コラボヘルス・プラスの枠組みによるヘルスデータサイエ
ンス研究です。
組合員数が数千から数万人におよぶ大企業の健保組合と連携して共同研究を組むことができれば、精度が高く網羅性のあるヘルスデータ（全対象者の均質な健診データ、自由診療を除くすべての保険診療レセプトデータ）をベースに、研究に必要な追加情報を調査票や機器による計測といった形で取得し、両者を組み合わせて研究を行なうことができます。
既存の健保データと研究の直接の対象となる追加調査を結合させることによって、医療や健康に関する相応の規模の質の高い分析データを低いコストで得られること、これが研究者サイドにとってのコラボヘルス・プラスの最大のメリットとなります。
加えて、複数年にわたるデータ取得による横断的研究（パネルデータ研究）を実施する場合に、参加者の脱落率を低く抑えられる点もメリットとなります。参加者が当該企業を退職しない限り
健診・レセプトデータは毎年安定して入手できますし、追加データの取得のために個別にコンタクトをとることも容易です。仮に「健診イベント」のようなものを実施してヘルスデータを取得するような手法をとった場合、そのイベントに５年間毎年通ってもらうように働きかけるのは大変なことですが、コラボヘルス・プラスであればコストを抑えつつ最小限の脱落率で複数年データを取得することが期待できます。
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2) 事業主・健保組合にとってのメリット
健保組合のもつヘルスデータを活用したコラボヘルス事業として、健診での各種測定値の意味
をわかりやすく解説したり、過去の数値との比較によって測定値の変化を表示したりといった健診データの活用や、レセプトデータに基づく医療機関受診や投薬などの推移を示したりといった形での従業員への情報提供が広く行なわれています。
しかしながら、これらはあくまでも既に取得済みの健診データ・レセプトデータを再構成したものにすぎず、分かりやすい情報提供を通じた健康への意識向上といった効果以上の付加価値を生み出すことは容易ではありません。また、このような情報提供事業は一般に外部委託業者がパッケージ化されたソリューションとして提供している場合が多く、独自性に乏しい平凡なアウト
プットともなりがちです。
これに対し、外部研究機関と連携し、健保所管のデータに加えて新たなデータを取得して実施するコラボヘルス・プラスの場合には、外部研究機関の専門性や独自に取得される追加データによって、従業員のみならず事業主・健保組合にとっても大きな付加価値のある先進的な成果物を得られる可能性があります。
加えて、事業主、健保組合、所属する従業員が一丸となって外部研究機関と連携し、社会的にも意義のある研究成果を共同作業で生み出すことによって、従業員の健康に対する意識や健保への関心、さらには企業に対する帰属意識を大きく高める効果も期待できるでしょう。
コラボヘルス・プラス実施における留意点
このように、研究者にとっても事業主・健保組合にとってもメリットの多いコラボヘルス・プラスの枠組みですが、実施にあたってはいくつか留意しておくべき事項も存在します。
1)

追加取得するデータが相対的に小規模なものとなること
コラボヘルス・プラスにおける、低廉な実施コストというメリットを最大限に享受するためには、新たに追加データを取得するための調査は相対的に小規模で低コストで実施できるものに留める必要があります。もしも追加調査の構成割合が大きくなり、その部分のコストが増大してしまうと、健保データを低コストで利用することによるコスト低減メリットが薄まり、その結果、最適化された調査をゼロから構成しすべての必要なデータを新たに取得するほうが有効であるケースも生じてくるものと考えられます。

2)

健保データの母集団には偏りがあること
健保のデータベースから得られるのは、その健保組合に所属している組合員のデータです。つまり、特定の企業で働く、概ね健康な 20 代から 50 代を中心にした人々と、その家族が対象となります。当然ながら年少者や高齢者、自営業者等は含まれておらず、さらには職種ごとの構成割合や年齢構成・男女比などについても、連携する企業の特質によって大きく異なってくると想定されます。レセプトデータについては、被扶養者のデータまで見ることによって「働いていない層」の情報がある程度は取得できる可能性がありますがそれでも完全ではありませんし、「サラリーマンの家族」に限られるという明確な偏りが生じます。また、健診データについては被扶養者
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2020 年 3 月分については原則的に含まれません。
コラボヘルス・プラスの枠組みを活用して研究を実施する際には、このような母集団の偏りについて事前に留意しておく必要があります。
ただ、このような対象者の偏りについては、プラスにはたらくケースも少なくないと考えられます。特に有効なケースとしてあげられるのが、研究の対象が「労働者の健康や医療」である場合です。仮にこのような研究において、入手したい健康データを「健診イベント」を平日昼間に開催することで新たに獲得するといった研究デザインをとった場合、日中仕事をしていないような高齢者・主婦・学生層などばかりがイベントに参加して、本来入手したい労働者層のデータが十分に取得できない可能性が出てきますので、企業健保のデータを活用することに積極的な意義が生まれてきます。
先に「メリット」の項でもふれたとおり、コラボヘルス・プラスは横断的パネルデータ分析に向いたスキームですので、国民の健康についての全体像をスナップショットでみるような研究ではなく、ある特定の集団を中長期にわたって追跡して相対的変化をみるような研究を行なうのが望ましいといえます。
3)

組合員から別途同意を取得するスキームが前提となること
コラボヘルス・プラスの取組みにおいては、健保組合に所属する組合員の健診・レセプトデー
タを、外部研究機関が別途新たに取得したデータとの関係を分析することを目的として利用することとなり、またその結果については事業主も参照し活用します。
このような利用形態が、それぞれの健保組合が公表しているプライバシー・ポリシーで定める健保データの第三者利用の範囲に含まれていると判断することは必ずしも自明であるとは言えないケースが少なくないと思われますので、たとえその研究が健保組合の保健事業として妥当なものであったとしても、健保データの提供にあたっては、組合員から個別に同意を取得することが前提となると考えたほうが安全です。
幸い、コラボヘルス・プラスの実施にあたっては、追加データを新たに取得するというプロセスが必ず含まれるため、その追加データ取得のタイミングで健保データの提供についての同意を取得するというという手順を組み込むことは困難ではありません。

4)

追加調査への参加率次第で十分なサンプル数が得られないリスクがあること
コラボヘルス・プラスは、健保データだけをそのまま利用するのではなく、アンケートや機器による測定、運動プログラムや食事プログラムへの参加など、何らかの追加データを取得すること、またその際に健保データ提供についての同意を取得することを前提としています。
そのため、追加データ取得のためのアンケートやイベント等に参加する従業員が少ないと、期待されたサンプル数のデータが得られず、調査・分析がうまくいかないという可能性があります。
このような事態を避けるため、組合員に対する事前および実施中の社内コミュニケーションが重要になります。事業主サイドのトップや管理職を巻き込み、全社一丸となってコラボヘルス・
プラスに取組む姿勢を従業員に示すことが求められます。

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利害関係の調整と事業主の役割について
コラボヘルス・プラスが従来のコラボヘルスと異なるポイントとして、外部の研究機関がアカデミックな研究成果をあげることを目的として共同研究に参加するスキームである、という点があげられます。
従来型のコラボヘルスにおいて外部研究機関が参画するケースでは、外部研究機関は健保組合からの業務委託先と位置づけられることが一般的です。そのようなスキームでは、外部機関は委託を受けて健保組合が意図する調査や分析を遂行する役割となりますので、健保組合との間に研究目的のずれが生じることはありません。
しかしながら、コラボヘルス・プラスのスキームにおいては、外部研究機関は単なる業務委託先ではなく、主体的な目的をもって参画する共同研究当事者となります。このため、「外部研究機関がやりたいこと」は必ずしも「企業・健保組合の期待する成果」と同一とはならず、両者の目的や利害を調整する必要が生じてきます。
たとえば、有効な結果が得られず仮説が棄却されることは、アカデミックな領域における新たな知見を得るための研究では一般的に発生します。しかし、コラボヘルス・プラスの共同研究の結果として当初の仮説が棄却されるだけで終わってしまうことは、具体的な成果を期待する健保組合や企業側の期待を裏切ることにつながるでしょう。また、研究テーマがあまりにニッチなものであるために、研究成果が企業・健保組合側にとって理解困難であったり事後に成果を活用しにくい場合にも、共同研究の実現は難しくなると想定されます。
逆に、企業・健保組合側の期待する研究成果があまりにも常識的・陳腐な範囲に留まり、それ以上の冒険が許されないような状況では、外部研究機関にとっては新しい知見が得られず、共同研究を行なう意味が失われるといったことも想定されます。
コラボヘルス・プラスの取組みを実現するにあたり、このような思惑のずれや利害関係の葛藤を解消し、それぞれの当事者にとって有益な成果があげられるよう調整するのは、三者間連携というスキームの中で、特に「事業主」に期待される役割です。
「事業主」として共同研究に参画する企業担当者は、外部研究機関と健保組合を「つなぐ」役割を担っています。共同研究に対する両者の目的・動機や期待される成果、さらには自らの所属する企業としての利害もふまえたうえで、共同研究の研究デザインやスコープを外部研究機関と協議し具体化していくことは、「事業主」の最大の役割の一つです。
コラボヘルス・プラスにおける共同研究には、新奇性があり学術的に意味のある研究（仮説が棄却される可能性があっても可）と、新奇性はそれほどなくても確実に結果が得られ、その結果が研究に参加する健保組合員や企業への有益な情報提供につながるような研究、その双方を含んだものになっていることが求められます。もちろん、前者にあたる研究が健保やその組合員にとっても有益なものであったり、後者にあたる研究が外部研究機関にとってもデータ収集などの観点から価値があるような研究デザインができれば、より望ましいと言えます。

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第２部 コラボヘルス・プラスとしての WLAQ 調査実施報告
本 WLAQ 調査の概要
先に述べたとおり、現在 AIG 総研と AIG 健保、JNIOSH は従業員の健康増進に関する共同研究協定を結んでおり、今回の WLAQ 調査はその一環と位置づけられるものです。
AIG 健保の組合員は、JNIOSH で開発された「座りすぎリスク」（座位姿勢を長く続けることが生
活習慣病や心疾患のリスク要因となる仮説）と生活習慣についての調査票「WLAQ」に回答します。
そして AIG 総研が回収した WLAQ の回答を、AIG 健保が当該回答者の健診・レセプトデータをそれ
ぞれ JNIOSH に提供し、JNIOSH にて両者を結合して、座りすぎと健康との関係について多面的な分析を行なう、というのが本調査の大きな流れとなります。
また、この共同研究は複数年にわたる中期プロジェクトとなっており、WLAQ 調査と健診・レセプ
トデータの分析は今後も継続的に実施され、パネルデータ分析への拡張が予定されています。
今回の共同研究は、座りすぎリスクの研究を進めており、同リスクと健康指標との関係について中期的な調査・分析を実施したいと考えていた JNIOSH と、従業員の健康を「問題が顕在化する前に低減すべき重要なリスク」ととらえ、さまざまな健康増進の取組みを通じて企業の健康経営にむけた提言を行なっている AIG 総研、データヘルス計画の一環として自らの管理するヘルスデータのさらなる活用やコラボヘルスの推進を目指す AIG 健保の三者のニーズが合致したことで実現したものです。
健診・レセプトデータ提供

AIG健保

データ授受方法について協議・連携

JNIOSH

共同研究協定（三者間）

組合員

WLAQ調査実施

AIG総研

データ結合・
分析

WLAQ回答データ提供

レポート・
成果物

（参考）WLAQ 調査の基本的枠組み
共同研究協定について
本調査の前提となる共同研究を開始するにあたって最初に直面した課題は、一般的な共同研究や業
務委託よりも当事者関係が複雑になるために、共同研究協定を一から起筆する必要が生じた点です。
今回の共同研究では、調査・分析の主体は JNIOSH ならびに AIG 総研の二者ですが、扱うデータには AIG 健保が管理する健診・レセプトデータが含まれます。このため、共同研究協定は JNIOSH、
AIG 総研ならびに AIG 健保による三者間協定というやや特殊な形態をとることとなりました。ただ、特殊ではあるものの、コラボヘルス・プラスの枠組みで共同研究を実施する際にしばしば発生する、
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一般的な問題でもあると考えられます。
もちろん、外部の研究機関と連携する場合であっても、企業側（従業員側）のプロセス管理や枠組
みの構築、共同研究内容の企画、各種交渉や追加調査の実施サポートなどをすべて健保組合だけで対応できるのであれば、研究機関と健保組合との二者間のみでの共同研究（協定締結）も理論的には可能ですが、実際には健保組合内部にそのような企画運営ができるだけのリソースがあることは稀だと思われます。
それらの役割を、健保組合が所属する企業の人事部門や R&D 部門等の専門スタッフが受け持つことでこの問題は解決しますが、その代償として、共同研究の当事者が三者以上となり、協定（契約）の内容が複雑化します。
多くの企業や研究機関においては、業務委託や共同研究のための契約書のひな形として二者間のものしか用意されていないため、このような三者間以上の共同契約を準備するにあたって、ひな形を大幅に書き換える必要が生じます。今回の協働契約協定についても、構成や条文については既存のひな形を参考にしたものの、実際の協定についてはすべて新規に書き起こし、社内の法務部門によるレビ
ューを繰り返して完成させました。
なお、共同研究協定をシンプルなものにするため、具体的な研究計画については協定から外して別途文書にて合意しています。また、データ提供時のセキュリティや匿名化を担保するため、SLA（サービスレベルアグリーメント）もあわせて別途締結しています。
同意の取得についての判断
コラボヘルス・プラスの実施にあたっては、健診・レセプトデータの提供に際し、組合員から個別の同意を取得することを原則とするのが望ましいということは既に述べたとおりです。
AIG 健保は組合員の健診データ、レセプトデータを取得し管理しており、これらデータの利用範囲・内容については、同健保の Web サイトにて公開されているプライバシー・ポリシーによって定められています。今回の共同研究での健保データの利用は、当該プライバシー・ポリシーに掲げられている「加入者の健康の保持・増進など加入者にとって有益と思われる目的のため」という使用目的に該当
するとは言えるものの、扱うデータの性格と、追加で取得するアンケートの結果と結合するという新たな試みを含んでいることなどを鑑み、やはり改めて個別に同意を得ることとしました。
WLAQ アンケート実施の流れ
今回の WLAQ 調査では、社内のイントラネットにおいてサービスとして提供されているアンケートツールを使用しました。アンケートの質問項目については JNIOSH が監修し、それを AIG 総研がイ
ントラネットに実装して調査を実施し、回答を回収するという形をとっています。
調査の実施については、健保組合員に対するメーリングリスト（健保組合所管）や、イントラネッ
ト上の社員向けニュースという形で対象者に告知し、その文面にアンケートページの URL リンクを掲載しました。
その URL をクリックすると WLAQ アンケートのトップページに誘導され、トップページからアンケートに入ると最初に同意書画面のページが表示されます。

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2020 年 3 月（参考）同意書画面イメージ
同意書画面には、このアンケートの趣旨、目的、実施主体、そしてアンケートと連動して取得される健保データ（健診データ、レセプトデータ）の個別項目名がホワイトリスト形式で（非包括的に）明示され、かつそれらのデータは匿名の ID によってのみ管理され、個人情報は提供されないことなどが表示されます。
また、いったん同意した後でもいつでも同意が撤回できること、撤回したい場合の連絡先についてもあわせて表示されます。事前に「同意撤回書」のフォームも事務局にて別途用意しました。
同意書画面下部には「データ提供に同意します。
」と表記されたチェックボックスが設置され、そのチェックボックスにチェックを入れた場合にのみ、「次へ」のボタンが有効化され、実際の WLAQ 調
査票に進むことができるようになっています。同意しない場合は、本画面でドロップアウトします。
データ提供に同意した回答者は、WLAQ 調査票への回答後、あわせて健康保険の保険証番号を入力します。それ以外の個人情報は入力しません。
データの匿名化とデータ提供の流れ
WLAQ 調査によって得られた回答データは、１件ごとに保険証番号から一定のロジックにて変換し、匿名化されたユニーク ID（以下、「ID」と呼びます）を AIG 総研にて採番します。この ID 生成ロジ
ックは AIG 総研のみが把握しており、JNIOSH および AIG 健保は知らないため、ID から保険証番号への変換は、JNIOSH および AIG 健保では不可能となっています。
そのうえで、AIG 総研から JNIOSH へは、保険証番号を削除し ID を追加した WLAQ 回答データ
を、AIG 総研から健保組合へは、WLAQ 回答者（データ提供同意者）の保険証番号およびそれに対応
する ID をセットにしたデータ（WLAQ アンケートの内容は含まない）を送信します。
健保組合では、AIG 総研から送信された保険証番号をもとに健診データとレセプトデータ（事前に同意書で同意された項目のみ）を抽出したうえで、保険証番号を削除し ID を追加した健診・レセプト
データを JNIOSH に送信します。
JNIOSH では、AIG 総研から送信された WLAQ アンケートと健保組合から送信された健診・レセ
プトデータを ID によって名寄せし、WLAQ アンケートの回答と健保データが一体となった匿名デー
タ（分析マスター）を得ます。この分析マスターに基づき、座りすぎをはじめとする生活習慣と健康との関係を分析し、最終的な成果物としての分析レポートを生成します。

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AIG 総研インサイト #05

IDつき健診・レセプトデータ
データ抽出 ・匿名化

2020 年 3 月

匿名化された健診データ・レセプトデータをIDつきで送信

AIG健保

JNIOSH

組合員

AIG総研

同意者IDつき
保険証番号
データ

WLAQ
回答データ
同意者のID採番

同意者IDつきWLAQ回答
匿名データ

匿名化されたWLAQ回答をIDつきで送信

同意者の保険証番号と対応するIDを送信

共同研究協定
（三者間）

IDにより
結合
WLAQ＋健診＋
レセプトデータ（分析マスター）分析
座りすぎ・生活習慣と健康との関係に関する分析レポート（研究成果物）（参考）WLAQ 調査 データ取得とデータ提供・匿名化の流れ
一見、複雑な流れとなっていますが、データセキュリティ上は以下の２点が重要です。
JNIOSH は、保険証番号を含む個人情報を受信しない。データ間の名寄せは ID により行な
うが、ID から保険証番号を復号することはできない。



AIG 総研は、健保データを受信しない。

社内コミュニケーションと回答率
今回の WLAQ 調査においては、社内のコミュニケーションとして多層的なアプローチをとり、社員への認知度向上と動機づけに努めました。
具体的には、以下のようなコミュニケーションを行い、調査を実施しています。
1) JNIOSH との共同研究協定締結のニュースリリースを、社内イントラネットでも紹介
2) 調査実施約１週間前に、調査対象者に対し調査実施の予告メールを送信
3) 調査開始日に、調査対象者に対し調査開始のメールを送信
4) 同日、社内イントラネットにおいて調査開始のニュース記事を配信
5) 調査開始翌日に、事業者トップの社内向けブログにて調査の意義・参加奨励のエントリを公開

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AIG 総研インサイト #05

2020 年 3 月（参考）WLAQ 調査参加を勧奨する CEO ブログ（左）と健保組合員向けメール（右）なお、今回の調査では回答者への特段のインセンティブは設定していません。調査開始を伝えるメールやイントラネット記事において、調査への参加には社会的にも意義があること、また調査に回答することによって自身の健康についての意識向上につながることなどをアピールし、参加を強く促すに留めています。
上記のような社内コミュニケーションが功を奏し、本調査の回答率は事前の想定を上回る高いものとなりました。
今回の WLAQ 調査の対象者は、AIG のアンケートツール（社内イントラネット）にアクセスでき、
かつ AIG 健保に加入している従業員ということになりますが、それは概ね「AIG 健保が把握している組合員の社内メールアドレスリスト」への掲載者と一致します。
その事実をふまえ、今回の調査における対象者の母数を、当該メールアドレスリストの件数とおいて計算した結果、回答率は以下のとおりとなりました。
アンケートページを開いた割合

25.0% (a)ドロップアウト率

1.2% (b)アンケート回答率

23.8% (c)=(a)-(b)

自明な回答不備率

0.2% (d)有効回答率23.6% (e)=(c)-(d)アンケートのスタートページ（同意書が表示されるページ）を開いた従業員の割合は、母数の 25.0%、
1/4 に達しました。これは、金銭的なインセンティブを提供しない任意のアンケートとしては、非常に高い割合だと言えます。
そこから、同意書に同意しなかったり、アンケートを最後まで終わらせずに終了したりしたケース
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AIG 総研インサイト #05

2020 年 3 月（1.2%）と、最後まで回答はしたものの、入力された保険証番号が誤っているなど、回答に自明な不備があったもの（0.2%）を除いた「有効回答率」は、23.6%となりました。
この有効回答とみなされた 23.6%分、約 2,100 件のデータが、今回の分析の対象となりました。
総評と今後の展望、課題
経営トップや社内人事部門、広報部門を含む事業主サイドの協力に加え、共同研究に加わった三者間の緊密な連携による十分な事前準備ができたこともあって、今回の WLAQ 調査には非常に多くの従業員が参加し、大きな成功を収めることができました。調査実施前の想定としては、有効回答数として 500 件から 1,000 件程度を目標としていましたが、実際にはその 2 倍以上を達成することができ、高い精度での分析が可能な量・質を備えた優良なデータが得られました。
本調査は単年度で終わるものではなく、複数年にわたり継続し、追跡調査（パネルデータ分析）によるさらなる付加価値向上を目指しています。今回の成功をふまえ、来年度以降も今回以上の参加者を目指していくこととなります。今回の調査の結果については、実施約２か月後に簡単な速報として参加者にフィードバックしており、今後、JNIOSH による論文がリリースされる際にも情報提供を行なうことで、調査に参加したことの意義を実感してもらい、次回以降の調査に継続参加する動機づけともしていく予定です。
一方、今回データ集計プロセスで判明した一つの課題として、調査データと健保データの同期のずれが挙げられます。WLAQ の調査票で聞く生活習慣は、調査実施時（今回のケースでは 2019 年 6 月）の現状であるのに対し、その回答と紐付けられる健保データは、原則として昨年度のものとなります。
特に、健診データについては年度単位で更新されていくため、年度の途中で全従業員の完全なデータを取得しようとすれば、必然的に昨年度のものを使わざるを得ません。
レセプトデータについては月次で集計可能なため直近のデータを得ることも可能ですが、そうすると今度は健診データとレセプトデータの同期がとれなくなります。
もちろん、アンケートを実施した年の健診データが出揃うのを待てば同期の問題は解決できますが、今度は分析できるタイミングがずっと後になってしまうという別の問題が発生します。
ただ、この問題は単年度調査の場合には配慮が必要ですが、調査を継続して複数年のデータが蓄積されていけば、最新のデータを取得しつつ、同期をとることが必要な場合は過去分のデータを参照することによって、結果的に解消されていくと考えられます。
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