よこはまウォーキングポイント事業
⽣活習慣病予防や医療費への影響分析
報告書

令和 5 年（2023 年）3 ⽉
⽇本電信電話株式会社、
株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所

p. 1

⽬次
第１章 実施概要 ............................................................................................ 3
1.

背景と⽬的 ........................................................................................... 32.

実施体制 ............................................................................................. 3

第２章 分析設計 ............................................................................................ 4
1.

分析対象 ............................................................................................. 4(1)

対象データ....................................................................................... 4(2)

対象の絞り込み ................................................................................. 52.

観察と追跡の期間 ................................................................................... 6

3.

群分け................................................................................................. 7

4.

5.

(1)

＃1 事業参加による群分け .................................................................. 8(2)＃2 事業参加継続による群分け ............................................................ 8(3)＃3 平均歩数の階級による群分け .......................................................... 9(4)＃4 平均歩数の変化量の階級による群分け ............................................... 9分析項⽬と分析⼿法 .............................................................................. 10(1)

⽣活習慣病の発症率・重症化率 ........................................................... 10(2)

医療費およびメタボリックシンドローム該当率 ................................................ 12

群間の変数調整⼿法 ............................................................................. 13

第３章 分析結果と考察 .................................................................................. 14
1.

2.

3.

⽣活習慣病への影響の分析 ...................................................................... 14(1)

結果 ........................................................................................... 14(2)

考察 ........................................................................................... 18

医療費への影響の分析............................................................................ 19(1)

結果 ........................................................................................... 19(2)

考察 ........................................................................................... 27

メタボリックシンドロームへの影響の分析 ........................................................... 27(1)

結果 ........................................................................................... 27(2)

考察 ........................................................................................... 28

第４章 まとめ ............................................................................................... 28
1.

今回の分析結果についての総評 .................................................................. 28

2.

次回分析に向けた可能性 ......................................................................... 29

3.

今後の事業⽅針について .......................................................................... 29

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第１章 実施概要
1. 背景と⽬的
横浜市は平成 26 年 11 ⽉から、⽇常⽣活の中で気軽に楽しみながらウォーキングを通じた健康づくりに取り組んでいただくため、よこはまウォーキングポイント事業（以下、「YWP 事業」）を実施しているが、事業が⽣活習慣病の予防や医療費にどのような影響を及ぼすのか事業効果の検証が求められた。
そこで、横浜市・公⽴⼤学法⼈横浜市⽴⼤学・NTT グループ（⽇本電信電話株式会社・
NTT コムウェア株式会社）は、令和元年８⽉に締結した「『官⺠データ活⽤による超スマート社
会の実現に関する包括連携協定書』に基づくよこはまウォーキングポイント事業及び横浜市国⺠
健康保険特定健康診査の影響分析に関する覚書」に基づき、ＹＷＰ事業への参加が⽣活習
慣病予防や医療費に及ぼす効果を分析し、令和２年 12 ⽉に発表した。この分析では、事業参加者に⾼⾎圧の新規発症抑制効果を確認するなど⼤きな成果を上げたが、対象者の絞り込み⽅法など次回に向けた課題も明らかになった。
そのため、横浜市・横浜市⽴⼤学・NTT グループ（⽇本電信電話株式会社・株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所）は令和４年４⽉に再度覚書を交わし、前回の課題を解消するとともに、分析期間を⻑くした場合の影響や重症化への効果といった新しい要素も加味し、Ｙ
ＷＰ事業への参加が⽣活習慣病予防や医療費に及ぼす効果の分析を⾏った。

2. 実施体制
本業務は、以下の体制で実施した。
図表 １.2-1 本業務における役割分担【※】YWP 事業の参加者データは、YWP 事業の共同事業者である株式会社 NTT ドコモの協⼒により作成

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第２章 分析設計
YWP 事業への参加が⽣活習慣病予防や医療費にどのような影響があるのかを検証するため、事業に参加した⼈とそうでない⼈とを、種々の⽅法で⽐較した。

1. 分析対象(1) 対象データ
本業務では、国⺠健康保険（以下、国保）の資格データ、レセプト電⼦データ、特定健診受診結果データ、YWP 事業参加データの 4 種のデータを、個⼈単位で突合して分析を実施した。
2019 年度に⽇本電信電話株式会社とエヌ･ティ･ティ･コムウェア株式会社とが実施した
前回の分析（以下、前回の分析）では、YWP 事業参加データの期間が 2014 年 11⽉〜2018 年 3 ⽉であったのに対し、本業務の分析対象となる YWP 事業参加データの期間は 2014 年 11 ⽉〜2021 年 3 ⽉であり、前回分析から対象期間を延⻑した形である。
図表 ２.1-1 本業務の分析対象データ

国保の資格データ、レセプト電⼦データ、特定健診受診結果データ、YWP 事業参加データの項⽬は、以下の通りである。

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図表 ２.1-2 本業務の分析対象データ

なお、前回分析からの変更点は以下の 3 点である。


⼊院と外来とを区別して集計している点

糖尿病についてⅠ型とⅡ型とを区別し、Ⅱ型のみ集計している点

脳梗塞、脳出⾎、くも膜下出⾎、⼀過性脳虚⾎発作を区別して集計している点(2) 対象の絞り込み
YWP 事業は、参加者が歩く習慣を⾝に付けたり、維持することによって⽣活習慣病予防などにつなげる事業である。したがって事業の効果を検証する際は、参加者とそうでない
⼈との公平な⽐較を⾏うため、歩けない状態にある、または既に重篤な病気にかかっている
⼈を、分析の対象から除く必要がある。
前回分析時の絞り込みでは、歩ける状態かつ重篤な病気にかかっていない⼈を抽出するにあたり、医療費のデータについて⼊院と通院との区別がつけられなかったため、「⽣活習慣病医療費 0 円、⽣活習慣病基準値未満、⾎圧・⾎糖・脂質に関する服薬なし、脳⾎管疾患・死疾患・腎不全・⼈⼯透析の既往なし」との条件を⽤いた。結果として条件が厳し
く、分析の対象者が少なくなってしまい、分析が難航した。
今回は前回分析の経緯を踏まえ、医療費データの⼊院・通院を区別して扱い、全体のp. 5

絞り込み条件は「追跡開始前の半年間、⼊院医療費 0 円・⼈⼯透析なし」とし、そのほかの個別の分析毎に設定した条件とともに絞り込み時に適⽤した。
図表 ２.1-3 分析全体の対象者絞り込み条件の詳細

2. 観察と追跡の期間
今回の分析では、事業初年度を 2014 年度または 2015 年度と定義し、その後の 12か⽉の歩数データを、YWP 参加データをもとに観察した。また、事業参加年度の下半期のレセプトデータをもとに医療費データの有無を、事業参加の翌年度の健診データをもとに⼈⼯透析の有無と分析項⽬ごとの条件について観察した。
事業参加が確定年度（2014 年度参加の場合は 2015 年度、2015 年度参加の場
合は 2016 年度）から、3 年間と 5 年間との 2 通りの追跡を⾏った。

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図表 ２.2-1 事業参加時期別の観察および追跡期間

3. 群分け事業への参加年⽉と毎⽉の歩数データをもとに、(1)初年度に事業に参加したかどうかによる群分け、（2）初年度に事業参加したかに加えて歩⾏を継続したかどうかによる群分け、（3）平均歩数による群分け、（4）歩数の変化量による群分けの 4 つの群分けで実施した。
なお、以下で⽰す各群の⼈数は「図表 ２.1-3 分析全体の対象者絞り込み条件の詳細」の
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絞り込み条件適⽤前の⼈数である。各分析の対象者数については、別添数表を参照。
(1) ＃1 事業参加による群分け
この群分けは、YWP 事業に参加した⼈たちが、参加しなかった⼈たちに⽐べて、⽣活習慣病を予防、あるいは医療費を抑制できているかを、学術的に検証するために設定した。
YWP 事業に参加したか否かは、事業初年度（2014 年度または 2015 年度︓2014 年 10 ⽉~2015 年 3 ⽉、2015 年 4 ⽉~2016 年 3 ⽉）の登録状況によって判断した。その理由は、対象者の事業参加継続年数による選択バイアス、つまり対象者
が、歩き続けたから健康を維持できた⼈でなく、そもそも歩けるような健康状態を維持した⼈に偏ってしまう状態を回避するためである。ただしノイズの除去のため、6 か⽉分の歩数デー
タがあることは条件に付け加え、下図の通り第 1 群とした。６か⽉未満の歩数データがある
⼈は第２群とした。第２群を群として残したのは、第 1 群のサンプルサイズが確保できなかった際に 6 か⽉の閾値を調整するためである。
図表 ２.3-1 #1 群分けの全体像とサンプル数

群分けの結果、それぞれ第 1 群 55,577 名、第 2 群 17,268 名、第 3 群 13,326
名、第 4 群 1,003,763 名のサンプルを得た。第 1 群でサンプルサイズが確保できたため、⽐較分析には第 1 群および第 4 群を⽤いた。
(2) ＃2 事業参加継続による群分け
この群分けは、YWP 事業に参加し歩⾏習慣を維持した⼈たちが、YWP 事業に参加しなかった⼈たちに⽐べて、⽣活習慣病を予防、あるいは医療費を抑制できているかの傾向を⾒るために設定した。
YWP 事業に参加した⼈の抽出は、事業初年度（2014 年度または 2015 年度︓2014 年 10 ⽉~2015 年 3 ⽉、2015 年 4 ⽉~2016 年 3 ⽉）の登録状況によって⾏い、その後の継続年数は 1 年ごとに 6 か⽉以上の歩数データがあるかどうかで判断した。
また参加しなかった⼈たちについても、参加登録をしていないことが確認できる年数ごとに細かく分けた。群を細かく分けたのは、第 1-a 群と第 4-c 群とのサンプルサイズに応じた閾値の調整を⾏うためである。

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図表 ２.3-2 #2 群分けの全体像とサンプル数

それぞれ第 1-a 群 26,338 名、第 4-c 群 953,705 名のサンプルを得たため、⽐較分
析には第 1-a 群および第 4-c 群を⽤いた。
(3) ＃3 平均歩数の階級による群分けYWP 事業に参加した⼈たちの歩数の絶対量が、⽣活習慣病の予防、あるいは医療費の抑制にどのように影響しているかを検証するため、平均歩数による群分けも⾏った。
#1 群分けの第 1 群について、さらに⽇当たり平均歩数での階級分けによる群分けを実施した。群別の歩数帯は下図の通り。
図表 ２.3-3 #3 群分けの全体像とサンプル数

群分けの結果、それぞれ第 1 群 29,391 名、第 2 群 19,101 名、第 2a 群
10,660 名、第 2b 群 8,441 名、第 3 群 7,085 名のサンプルを得た。⽐較分析には本
群分けの第 3 群と、#1 群分けの第 4 群とを優先的に⽤い、その他の群については個別の分析項⽬で効果が表れた場合、効果的な歩数帯を探る際に⽤いた。
(4) ＃4 平均歩数の変化量の階級による群分けYWP 事業に参加した⼈たちの歩数の絶対量が、⽣活習慣病の予防、あるいは医療費の抑制にどのように影響しているかを検証するため、#1 群分けの第 1 群について、さらに歩数の変化量での階級分けによる群分けを実施した。
YWP 事業に参加した個⼈ごとに、⽉ごとの⽇当たり平均歩数をプロットし、その近似直線の傾きによって階級分けを⾏った。そのうえで、それぞれ毎⽉ 30 歩以上のペースで減少した⼈たちを第 1 群、維持~毎⽉ 30 歩未満のペースで減少した⼈たちを第 2 群、増加した⼈たちを第 3 群とした。
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図表 ２.3-4 #4 群分けの全体像とサンプル数

群分けの結果、それぞれ第１群 23,787 名、第２群 17,808 名、第 3 群 13,982
名のサンプルを得た。⽐較分析には本群分けの第 3 群と、#1 群分けの第 4 群とを優先的に⽤い、その他の群については個別の分析項⽬で効果が表れた場合、影響のある歩数の増減幅を探るため⽤いることとした。

4. 分析項⽬と分析⼿法
YWP 事業の効果を測る指標として、⽣活習慣病の発症・重症化率、医療費、メタボリ
ックシンドローム該当率を設定した。
(1) ⽣活習慣病の発症率・重症化率
⽣活習慣病については、⾼⾎圧の新規発症率と重症化率、糖尿病の新規発症率と重症化率を分析した。発症と重症化の判断には、⾼⾎圧については収縮期⾎圧・拡張時⾎圧・服薬有無、糖尿病については⾎糖値・HbA1c・服薬有無を⽤いた。なお糖尿病については基準値ごとに複数パターン設定した。分析⼿法は、⼈年法を⽤いた。

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図表 ２.4-1 ⽣活習慣病の分析項⽬別の絞り込み条件

なお⼈年法は、⽐較する各群内でのイベント（⾎圧が基準値を超えるなど）発⽣数を分⼦、イベント発⽣までの追跡年数の総和を分⺟として、発症率を算出する⼿法である。
例えば、参加者 A、B、C の 3 ⼈がいる群 X があると仮定する。5 年追跡の研究で、参加者 A は追跡開始 3 年後にイベントが発⽣（⾎圧が基準値を超えるなど）した。この場
合、参加者 A の追跡はイベント発⽣までの 3 年で打ち切られるため、参加者 A についてイ
ベント発⽣数は 1、追跡年数は 3 年となる。参加者 B は追跡開始 4 年後にイベントが発⽣したため、イベント発⽣数 1、追跡年数は 4 年。参加者 C は 5 年間の追跡期間でイベントの発⽣がなかったため、イベント発⽣数は 0、追跡年数は 5 年となる。すると群 X の発症率は、イベント発⽣数 2 を、追跡年数の総和 12 で除した、16.7％となる。

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図表 ２.4-2 ⼈年法による群 X の発症率の算出例

上記の算出⽅法の性質上、⽣活習慣病の分析においては、分析項⽬ごとに観察・追跡期間において連続で必要な年数のデータがあること（2015 年度追跡開始の分析であ
れば、2015 年度から、3 年追跡の場合 2018 年度まで、5 年追跡の場合 2020 年度まで連続。2016 年度追跡開始の分析であれば、2016 年度から、3 年追跡の場合
2019 年度まで、5 年追跡の場合 2021 年度まで連続で、健診データとレセプトデータとのいずれかあるいは両⽅｟個別の分析項⽬の条件により異なる｠があること）が対象者の抽出条件（絞り込み条件）となっている。（参考︓図表 ２.2-1 事業参加時期別の観察および追跡期間）(2) 医療費およびメタボリックシンドローム該当率
医療費については、外来・⼊院別に、総医療費・⾼⾎圧医療費・糖尿病医療費を分析した。分析には、分析対象とする 2 群それぞれの 2 点間医療費の差額を⽐較した。また、算出した 2 群の差額から、1 ⼈当たりの医療費抑制額を算出し、1 ⼈当たりの医療費抑制額に各群分けの参加群の⼈数を乗じて医療費抑制総額を算出した。
メタボリックシンドロームについては、健診時のメタボリックシンドロームへの該当有無と、BMI25 以上となったかを分析した。

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図表 ２.4-3 医療費およびメタボリックシンドロームの分析項⽬別の絞り込み条件

5. 群間の変数調整⼿法
参加群と⾮参加群の⽐較においては下図に⽰す変数について、IPW 法（逆確率重みづけ法）【※1】で調整した後に分析を実施した。今回は参加群の N 数が⾮参加群に⽐べて少ないため、N 数を維持する⽬的で IPW 法を採⽤した。
ただし、IPW を⽤いた変数調整後の解析では、標準誤差を過少評価してしまう可能性があるため、⾼⾎圧症新規発症・重症化、糖尿病の新規発症・重症化の分析の参加群と⾮参加群の年間発症率の差については、ロバスト分散【※2】を⽤いた重み付け解析によって推定した。また、医療費、メタボリックシンドローム割合、BMI25 以上割合の変化における参加群と⾮参加群の差については、差の差分法を⽤いたロバスト分散重み付け解析により推定した。
【※1】集団の年齢や性別などの特定の変数の傾向の情報をもとに、解析のためにそれらの変数（背景情報）を揃えた疑似的な集団を作り出す⼿法。
【※2】標準誤差（ばらつき）の⼤きさを推定する⼿法

図表 ２.5-1 調整対象とした変数

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第３章 分析結果と考察
1. ⽣活習慣病への影響の分析(1) 結果全体として、⾼⾎圧についての項⽬では新規発症・重症化ともに有意差はなく、糖尿病の新規発症と重症化の発症率が優位に減少した。
図表 ３.1-1 ⽣活習慣病についての項⽬の分析結果（変数調整後）

凡例︓「★」有意差あり(0＜P＜0.05)、「●」有意傾向あり(0.05≦P＜0.10)、「-」有意傾向なし(P≧0.10)

具体的には、糖尿病新規発症①および②、糖尿病重症化①の 3 つの項⽬で、有意差や有意傾向が確認できた。
糖尿病新規発症①では、#4 群分けの 3 年追跡の分析で、参加群の発症率が4.71％だったのに対し、⾮参加群は 5.66％であり、参加群の⽅が発症率が 0.95％低
く、検定の結果この差には有意傾向（p<0.10）があった。⾮参加群の発症者数を 100⼈と仮定すると、参加群の発症者数は 83 ⼈となり、⾮参加群に⽐べて 17％少ない。

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図表 ３.1-2 糖尿病新規発症①-3 年追跡-#4 群分けの調整後発症率

糖尿病新規発症②では、#2 群分けの 3 年追跡の分析で、参加群の発症率が1.19％だったのに対し、⾮参加群は 1.49％であり、参加群の⽅が発症率が 0.30％低
く、検定の結果この差には有意傾向（p<0.10）があった。⾮参加群の発症者数を 100⼈と仮定すると、参加群の発症者数は 80 ⼈となり、⾮参加群に⽐べて 20％少ない。
図表 ３.1-3 糖尿病新規発症②-3 年追跡-#2 群分けの調整後発症率

また#3 群分けの 5 年追跡の分析で、参加群の発症率が 0.50％だったのに対し、⾮参加群は 1.31％であり、参加群の⽅が発症率が 0.81％低く、検定の結果この差には有意差（p<0.05）があった。⾮参加群の発症者数を 100 ⼈と仮定すると、参加群の発症者数は 38 ⼈となり、⾮参加群に⽐べて 62％少ない。

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図表 ３.1-4 糖尿病新規発症②-5 年追跡-#3 群分けの調整後発症率

糖尿病重症化①では、#1 群分けの 3 年追跡の分析で、参加群の発症率が 2.02％
だったのに対し、⾮参加群は 2.46％であり、参加群の⽅が発症率が 0.44％低く、検定の結果この差には有意差（p<0.05）があった。⾮参加群の発症者数を 100 ⼈と仮定す
ると、参加群の発症者数は 82 ⼈となり、⾮参加群に⽐べて 18％少ない。
図表 ３.1-5 糖尿病重症化①-3 年追跡-#1 群分けの調整後発症率

また#2 群分けの 3 年追跡の分析で、参加群の発症率が 1.90％だったのに対し、⾮参加群は 2.48％であり、参加群の⽅が発症率が 0.58％低く、検定の結果この差には有意差（p<0.05）があった。⾮参加群の発症者数を 100 ⼈と仮定すると、参加群の発症者数は 77 ⼈となり、⾮参加群に⽐べて 23％少ない。

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図表 ３.1-6 糖尿病重症化①-3 年追跡-#2 群分けの調整後発症率

加えて#3 群分けの 5 年追跡の分析で、参加群の発症率が 0.71％だったのに対し、⾮参加群は 2.13％であり、参加群の⽅が発症率が 1.42％低く、検定の結果この差には有意差（p<0.05）があった。⾮参加群の発症者数を 100 ⼈と仮定すると、参加群の発症者数は 33 ⼈となり、⾮参加群に⽐べて 67％少ない。
図表 ３.1-7 糖尿病重症化①-5 年追跡-#3 群分けの調整後発症率

また歩数階級別には、事業参加したうえで 1 ⽇当たりの平均歩数が 8,000 歩を超えるあたりから、⾮参加群との間の糖尿病の新規発症率・重症化率の差に有意な傾向が⾒られるようになった。
図表 ３.1-8 糖尿病新規発症②および重症化①の歩数階級別の分析結果の詳細
群１

群２

事業参加 かつ
10,000歩/⽇平均以上 群
事業参加 かつ8,000歩/⽇平均以上 群

糖尿病 新規発症②（変数調整後）

糖尿病 重症化①（変数調整後）

発症率 群1︓群2

p値

重症化率 群1︓群2

p値

事業⾮参加群

0.5%︓1.3%

0.000214

0.7%︓2.1%

0.000677

事業⾮参加群

0.8%︓1.3%

0.0516

1.2%︓2.1%

0.0799p. 17

いずれも追跡期間は 5 年間。詳細は別添数表参照。
(2) 考察①⾼⾎圧の項⽬で有意差が出ず、糖尿病の項⽬で有意差が出た理由
図表 ３.1-1 の通り、⾼⾎圧の項⽬で有意差が出ず、糖尿病の項⽬で有意差が出た
理由について、⾎圧が⾎糖値に⽐べて気軽に⾃⼰計測できることで、健康⾏動（事業参加、歩数など）と成果（⾎圧）との因果関係の逆転現象が多かったことが推測される。例
えば、観察期間中に⾎圧を⾃ら計測したところ収縮期⾎圧が 135 と⾼値だったため散歩を習慣化した⼈がいるとする。⾎圧の上昇は、短期的な歩⾏習慣よりも、それまでの塩分・カリウム摂取量や飲酒習慣、体重増加など⻑期的な⽣活習慣による影響の⽅が⼤きいため、このような⾼⾎圧予備群の⼈は追跡開始後に収縮時⾎圧が基準値の 140 を超える可能性が⾼い。このような⼈が、事業⾮参加群に多くいた場合は事業参加によって想定される
効果は薄まると考えられ、事業参加群に多くいた場合も、歩数階級・歩数変化量による群分けの同効果が薄まると考えられる。
その反⾯、糖尿病についての項⽬で有意差が出た理由として、上記のような因果関係の逆転現象が少なく、歩⾏による直接的な改善効果が表れやすかったと考えられる。
②前回分析との差異
前回分析において⾼⾎圧についての項⽬で有意差が出たにもかかわらず、今回の分析で出なかった理由について、2 つの要因が考えられる。第 1 に、分析対象の年齢が異なることである。⾼⾎圧の新規発症は、若い年代は少なく、⾼い年代に多い。前回の分析は 60
歳代のみを分析対象としていたのに対して、今回の分析では全年代を対象に分析を実施したため、イベント発⽣の絶対数は少なくなり、検定時の有意差が出にくくなった可能性がある。第 2 に、分析対象者の健康状態による絞り込み条件の差異である。前回分析では⼊院・外来を判別する⼿段がなかったことから、歩けない⼈を除くために「⽣活習慣病医療費
０円かつ、既往歴（脳⾎管、⼼疾患、腎不全、⼈⼯透析）なし、かつ服薬なし」との厳しい条件で分析対象を絞り込んだ。⼀⽅今回は「対象年度前の半年間⼊院医療費なし、⼈⼯透析なし、かつ⽣活習慣病基準値未満」として選定条件を緩和し、分析対象者を広げた。そのため、イベント発⽣の基準値未満ではあっても、⻑年の⽣活習慣等の歪みが蓄積していて⽣活習慣の改善効果が間に合わず、発症を⽌められなかったような⼈も多く含んでおり、そのため追跡開始後に基準値を超えてしまう⼈が参加群に多かった可能性がある。
③効果的な歩数
図表 ３.1-8 の通り、事業参加群の 1 ⽇当たりの平均歩数が 8,000 歩を超えるあたりから、⾮参加群との間の発症率・重症化率の差に有意な傾向が⾒られるようになったことと、⽇本国⺠の平均歩数が男性 6,793 歩、⼥性 5,832 歩【※1】であることとを考えると、
効 果 的 な 歩 数 は 絶 対 量 で 8,000~10,000 歩 、 相 対 量 で 当 初 の 歩 数 よ り も1,000~2,000 歩多く歩くと、糖尿病の新規発症及び重症化により効果があるのではないかと考えられる。これは健康⽇本 21（第三次）の⽬標値案【※2】とほぼ合致している。
p. 18

また、横浜市⺠の 8,000 歩以上歩いている⼈の割合は、国⺠栄養調査によると、2064 歳は 46.4％（平成 29 年度〜令和元年度の３年度分の合算値）であり、今後はこの割合を増やしていくことが、1 つの⽬標となるだろう。
【※1】厚⽣労働省「令和元年 国⺠健康・栄養調査結果の概要」【※2】厚⽣労働省「健康⽇本 21（第三次）推進のための説明資料（案）」④糖尿病新規発症・重症化の予防による将来の医療費への影響
糖尿病の新規発症・重症化の予防効果があるとすると、将来の医療費削減効果も⼤き
いと考えられる。そのように考えられる理由は 2 つあり、第 1 に、糖尿病の治療薬には新薬が多く、ジェネリック薬が中⼼の⾼⾎圧治療に⽐べて⾼額になりやすいこと。第 2 に、糖尿病性腎症による⼈⼯透析や糖尿病性網膜症など糖尿病の重症化によって引き起こされる合併症の治療費が⾼額であるためである。

2. 医療費への影響の分析
本来、事業実施の効果が医療費として現れるのは将来のことであり、現在既に必要な医療を受けている⼈に対する効果を、他の項⽬と並⾏して分析を⾏うことは望ましくない。したがって本節の記載は、制約のある中での結果である。
また医療費の評価においては、変数調整後の数値を評価する⼿法と、変数調整前の数値を評価する⼿法との両⽅が存在するため、本節においては両⽅の結果を併記する。
(1) 結果
医療費分析では、各群の 2 地点の医療費の変化量を算出したうえで、⽐較する 2 群の差分について統計検定を実施した。
①変数調整前
総医療費と⾼⾎圧医療費について、参加群の医療費が⾮参加群よりも減少幅が⼤きかった。⼀⽅、⾮参加群の医療費が参加群よりも減少している箇所もあった。なお、変数調
整によってコホート年度を揃える調整前の分析では、事業参加からの経過年数を揃えるた
め、追跡開始年度を 2015 年および 2016 年の 2 種類設定した。
図表 ３.2-1 の★で記した部分については、有意差あり（p＜0.05）であった。★の部分について、具体的な差額を図表 ３.2-2 医療費の⼀⼈当たり抑制額で⾒ていくと、総医療費のうち、外来医療費については、#1 群分けの 2015 年から 5 年追跡の分析において、参加群が 2 点間の差額が 82,243 円の減少だったのに対して、⾮参加群は
69,198 円の減少で、参加群の減少額が 13,045 円⼤きく、検定の結果は有意（ｐ<0.05）だった。⼊院医療費については、#4 群分けの 2015 年から 5 年追跡の分析において、参加群が 2 点間の差額が 18,997 円の減少だったのに対して、⾮参加群は
5,288 円の増加で、参加群の減少額が 24,285 円⼤きく、検定の結果は有意（ｐ<0.05）だった。総額についても、同じく#4 群分けの 2015 年から 5 年追跡の分析におp. 19

いて、参加群が 2 点間の差額が 104,096 円の減少だったのに対して、⾮参加群は63,911 円の減少で、参加群の減少額が 40,185 円⼤きく、検定の結果は有意（ｐ<0.05）だった。その他の数値と検定結果とについては、別添数表を参照。
図表 ３.2-1 医療費についての分析結果（変数調整前）

凡例︓「★」有意差あり(0＜ P ＜0.05)、「●」有意傾向あり(0.05≦P ＜0.10)、「△」参加群の⽅が良い数値(P≧0.10)、「×」⾮参加群の⽅が良い数値

次に、2015 年度⼜は 2016 年度に追跡を開始した⼈の医療費抑制額について⾒ていく。#1 群分けの 2015 年から 5 年追跡の分析において、15,279 円/⼈の抑制となった。また#2 群分けの 2016 年から 3 年追跡の分析においては、23,196 円/⼈の抑制と
なった。

p. 20

図表 ３.2-2 総医療費の１⼈あたり抑制額（変数調整前）
群分け名

追跡
期間

#1 事業参加による群分
け

3年#2 事業参加継続による
群分け

3年#3 平均歩
数の階級に
よる群分け

3年

#4 平均歩数の変化量の階級による
群分け

5年

5年

5年
3年
5年

追跡開始
年度
2015

総医療費
総医療費
総医療費
外来抑制額 ⼊院抑制額 総額抑制額
（円）
（円）
（円）
1,376
-3,036-1,659⽐較群
第1群 vs. 第4群

2016-6,488-1,458-7,945

第1群 vs. 第4群

2015
2016

13,045
920

2,235
3,107

15,2794,027

第1群 vs. 第4群
第1群 vs. 第4群

2015

4,711

9,969

14,679第1-a群 vs. 第4-c群

2016
2015

-1,322
10,735

18,292-1,99323,1968,742

第1-a群 vs. 第4-c群
第1-a群 vs. 第4-c群

2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016

6,282
-11,52156,982-4,673
1,924
11,99457,536
15,901
3,806

5,585-20,379-5,227-3,381
12,247
11,514
3,735
24,285
5,511

11,866-31,900
7,402-8,055
14,171
23,50816,91740,1859,316

第1-a群 vs. 第4-c群#3第3群 vs. #1第4群#3第3群 vs. #1第4群#3第3群 vs. #1第4群#3第3群 vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

図表 ３.2-3 ⾼⾎圧医療費の１⼈あたり抑制額（変数調整前）
⾼⾎圧医療費 ⾼⾎圧医療費 ⾼⾎圧医療費
外来抑制額 ⼊院抑制額 総額抑制額
（円）
（円）
（円）
288
22
310
116
235
350

追跡
期間

追跡開始
年度

#1 事業参加による群分
け

3年

2015
2016

5年

2015
2016

658
148

3
-46

661
102

第1群 vs. 第4群
第1群 vs. 第4群#2 事業参加継続による
群分け

3年

2015
2016
2015

531
395
867

83
283
105

614
678
972

第1-a群 vs. 第4-c群
第1-a群 vs. 第4-c群
第1-a群 vs. 第4-c群#3 平均歩
数の階級に
よる群分け

3年

2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016

270
-36
50
196
81
45
548
437
643

1
138
-321
371
139
113
181
94
-98

269
102
-272
567
219
158
728
531
544

第1-a群 vs. 第4-c群#3第3群 vs. #1第4群#3第3群 vs. #1第4群#3第3群 vs. #1第4群#3第3群 vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群

群分け名#4 平均歩数の変化量の階級による
群分け

5年

5年
3年
5年

⽐較群
第1群 vs. 第4群
第1群 vs. 第4群

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

p. 21

図表 ３.2-4 糖尿病医療費の１⼈あたり抑制額（変数調整前）
糖尿病医療費 糖尿病医療費 糖尿病医療費
外来抑制額 ⼊院抑制額 総額抑制額
（円）
（円）
（円）
157
-101
57
-319
-19
-339

追跡
期間

追跡開始
年度

#1 事業参加による群分
け

3年

2015
2016

5年

2015
2016

482
73

-33
251

449
324

第1群 vs. 第4群
第1群 vs. 第4群#2 事業参加継続による
群分け

3年

2015
2016
2015

109
-454
374

54
219
-128

163
-234
247

第1-a群 vs. 第4-c群
第1-a群 vs. 第4-c群
第1-a群 vs. 第4-c群#3 平均歩
数の階級に
よる群分け

3年

2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016

88
351
-207
109
608
143
-226
388
533

639
-305
-1,509
-64
220
-269
-433
-178
325

728
46
-1,717
-33
828
-126
-660
132
858

第1-a群 vs. 第4-c群#3第3群 vs. #1第4群#3第3群 vs. #1第4群#3第3群 vs. #1第4群#3第3群 vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群#4第３群vs. #1第4群

群分け名#4 平均歩数の変化量の階級による
群分け

5年

5年
3年
5年

⽐較群
第1群 vs. 第4群
第1群 vs. 第4群

また、1 ⼈当たり抑制額に分析毎の参加群の⼈数を乗じて全体抑制額も算出している。
総医療費について、#1 群分けの 2015 年から 5 年追跡の分析において、150,131 千円の抑制となった。
図表 ３.2-5 総医療費の全体抑制額（変数調整前）
群分け名#1 事業参加による群分
け

追跡
期間
3年
5年

#2 事業参加継続による
群分け

3年#3 平均歩
数の階級に
よる群分け

3年

#4 平均歩数の変化量の階級による
群分け

5年

5年
3年
5年

追跡開始
年度
2015

総医療費
総医療費
総医療費
外来抑制額 ⼊院抑制額 総額抑制額
（千円）
（千円）
（千円）
13,521-29,832-16,301

参加群⼈数
9,826

2016

-30,902-6,944-37,842

4,763

2015

128,180

21,961150,131

9,826

2016

4,382

14,79919,181

4,763

2015

25,19953,32478,518

5,349
2,171

2016

-2,87039,71250,3592015

57,422-10,661

46,761

5,349

2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016

13,638-14,159
23,021-5,743
777
27,394
71,97836,318
4,761

12,125-25,046-2,112-4,155
4,948
26,2984,672
55,467
6,894

25,761-39,205
2,990-9,9005,725
53,692
21,16391,783
11,654

2,171
1,229
404
1,229
404
2,284
1,251
2,284
1,251

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

p. 22

図表 ３.2-6 ⾼⾎圧医療費の全体抑制額（変数調整前）
群分け名#1 事業参加による群分
け

追跡
期間
3年
5年

#2 事業参加継続による
群分け

3年#3 平均歩
数の階級に
よる群分け

3年

#4 平均歩数の変化量の階級による
群分け

5年

5年
3年
5年

追跡開始
年度
2015

⾼⾎圧医療費 ⾼⾎圧医療費 ⾼⾎圧医療費
外来抑制額 ⼊院抑制額 総額抑制額
（千円）
（千円）
（千円）
2,031
157
2,186

参加群⼈数
7,053

2016

396

803

1,194

3,412

2015

4,641

21

4,662

7,053

2016

505

-157

348

3,412

2015

2,043

318

2,362

3,847

2016

609

436

1,046

1,543

2015

3,335

404

3,739

3,847

2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016

417
-31
14
171
22
75
496
732
582

2
120
-87
324
38
189
164
157
-89

415
89
-74
495
59
264
659
889
492

1,543
873
271
873
271
1,674
905
1,674
905

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

図表 ３.2-7 糖尿病医療費の全体抑制額（変数調整前）
群分け名

追跡
期間

#1 事業参加による群分
け

3年#2 事業参加継続による
群分け

3年#3 平均歩
数の階級に
よる群分け

3年

#4 平均歩数の変化量の階級による
群分け

5年

5年

5年
3年
5年

追跡開始
年度
2015

糖尿病医療費 糖尿病医療費 糖尿病医療費
外来抑制額 ⼊院抑制額 総額抑制額
（千円）
（千円）
（千円）
1,478
-951
537

参加群⼈数
9,415

2016

-1,463-87-1,555

4,587

2015
2016

4,533
335

-310
1,153

4,226
1,486

9,415
4,587

2015

558

275

835

5,122

2016
2015

-947
1,917

457
-653

-488
1,265

2,087
5,122

2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016
2015
2016

184
405
-78
126
229
313
-273
850
644

1,334
-352
-569
-73
83
-590
-523
-390
393

1,519
53
-647
-38
312
-276
-797
289
1,036

2,087
1,153
377
1,153
377
2,192
1,208
2,192
1,208

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

さらに、事業全体の医療費への影響を試算する⽬的で、1 ⼈当たり抑制額に各年度のYWP 事業参加者数【※】を乗じて全体抑制額も算出している。#1 群分けの 2015 年から 5 年追跡の分析において、804,898 千円の抑制となった。
【※】2015 年度追跡開始の場合は「2014 年 10 ⽉から 2015 年 3 ⽉までに事業参加、かつ参加翌⽉からの 12 か⽉のうち 6 か⽉以上の歩数データがある⼈」52,680 ⼈、2016 年度追跡開始の場合は「2015 年 4 ⽉から 2016 年
3 ⽉までに事業参加、かつ参加翌⽉からの 12 か⽉のうち 6 か⽉以上の歩数データがある⼈」32,356 ⼈である。

p. 23

図表 ３.2-8 YWP 事業参加者数でみた総医療費の全体抑制額（変数調整前）
群分け名#1 事業参加による群分
け

追跡
期間
3年
5年

追跡開始
年度
2015
2016
2015
2016

総医療費
総医療費
総医療費
事業全体の参加年度別
外来抑制額 ⼊院抑制額 総額抑制額
６か⽉以上データ有⼈数
（千円）
（千円）
（千円）
72,488-159,936-87,396
52,680-209,926-47,175-257,068
32,356687,211
117,740
804,898
52,68029,768100,530130,298
32,356

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

図表 ３.2-9 YWP 事業参加者数でみた⾼⾎圧医療費の全体抑制額（変数調整前）
群分け名#1 事業参加による群分
け

追跡
期間
3年
5年

追跡開始
年度
2015
2016
2015
2016

⾼⾎圧医療費 ⾼⾎圧医療費 ⾼⾎圧医療費
事業全体の参加年度別
外来抑制額 ⼊院抑制額 総額抑制額
６か⽉以上データ有⼈数
（千円）
（千円）
（千円）
24,4901,888
26,361
52,6809,864
20,02529,76332,35655,954255
56,20952,68012,585-3,912
8,674
32,356

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

図表 ３.2-10 YWP 事業参加者数でみた糖尿病医療費の全体抑制額（変数調整前）
群分け名#1 事業参加による群分
け

追跡
期間
3年
5年

追跡開始
年度
2015
2016
2015
2016

糖尿病医療費 糖尿病医療費 糖尿病医療費
事業全体の参加年度別
外来抑制額 ⼊院抑制額 総額抑制額
６か⽉以上データ有⼈数
（千円）
（千円）
（千円）
13,351-8,5894,847
52,680-27,126-1,616-28,827
32,35640,945-2,79638,173
52,6806,208
21,37827,55232,356

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

②変数調整後
変数調整後は、全体として⾮参加群の医療費が参加群よりも減少幅が⼤きい（増加
額が⼩さい）結果となる分析も散⾒された。図表 ３.2-11 の★で記した部分については有意差あり（P＜0.05）であった。なお各分析の詳細は、別添数表を参照されたい。

p. 24

図表 ３.2-11 医療費についての分析結果（変数調整後）

凡例︓「★」有意差あり(0＜P＜0.05)、「●」有意傾向あり(0.05≦P＜0.10)、「-」有意傾向なし(P≧0.10)、「☆」
逆⽅向（⾮参加群の減少の⽅が⼤きい）の有意差あり(0＜ P＜0.05)、「○」逆⽅向の有意傾向あり(0.05≦P＜0.10)、9,999⇩…参加群の⽅が医療費の減少が⼤きい（抑制額）、9,999⇧…⾮参加群の⽅が医療費の減少
が⼤きい

1 ⼈あたりの医療費抑制額では、主に#3 群分けの分析において医療費が抑制できている結果となった。#3 群分けの 5 年追跡の分析においては、4,728 円/⼈の抑制となった。
なお、1 ⼈あたり抑制額に YWP 事業参加者数を乗じた医療費の全体抑制額は、別添数表を参照されたい。

p. 25

図表 ３.2-12 総医療費の１⼈あたり抑制額（変数調整後）
群分け名

追跡
期間

総医療費
外来抑制額
（円）

総医療費
⼊院抑制額
（円）

総医療費
総額抑制額
（円）

⽐較群

3年

-21,933-14,349-36,282

第1群 vs. 第4群

5年-21,060-14,451-35,512

第1群 vs. 第4群

3年-17,435

12,881-4,554

第1-a群 vs. 第4-c群

5年-20,030-8,872-28,902

第1-a群 vs. 第4-c群#3 平均歩数の階級による群分け

3年-4,0186,306

2,288 #3第3群 vs. #1第4群

5年-4,405

9,133

4,728 #3第3群 vs. #1第4群#4 平均歩数の変化量の階級による群分け

3年-3,705-9,501-13,206 #4第3群 vs. #1第4群

5年-13,655-7,552-21,208 #4第3群 vs. #1第4群#1 事業参加による群分け#2 事業参加継続による群分け符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

図表 ３.2-13 ⾼⾎圧医療費の１⼈あたり抑制額（変数調整後）
追跡期間

⾼⾎圧医療費外来抑制額（円）

⾼⾎圧医療費⼊院抑制額（円）

⾼⾎圧医療費総額
抑制額
（円）

3年

-565

162

-403

第1群 vs. 第4群

5年

-445

82

-363

第1群 vs. 第4群

3年

-412

196

-215

第1-a群 vs. 第4-c群

5年

-220

118

-102

第1-a群 vs. 第4-c群#3 平均歩数の階級による群分
け

3年

1,099

849

1,948 #3第3群 vs. #1第4群

5年

1,582

1,186

2,768 #3第3群 vs. #1第4群#4 平均歩数の変化量の階級に
よる群分け

3年

-542

184

-358 #4第3群 vs. #1第4群

5年

-635

118

-518 #4第3群 vs. #1第4群

群分け名#1 事業参加による群分け#2 事業参加継続による群分け⽐較群

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

p. 26

図表 ３.2-14 糖尿病医療費の１⼈あたり抑制額（変数調整後）
追跡期間

糖尿病医療費外来抑制額（円）

糖尿病医療費⼊院抑制額（円）

糖尿病医療費総額
抑制額
（円）

3年

-589

-98

-687

第1群 vs. 第4群

5年

-795

166

-591

第1群 vs. 第4群

3年

-784

115

-669

第1-a群 vs. 第4-c群

5年

-886

94

-792

第1-a群 vs. 第4-c群#3 平均歩数の階級による群分
け

3年

443

-454

-11 #3第3群 vs. #1第4群

5年

706

-42

664 #3第3群 vs. #1第4群#4 平均歩数の変化量の階級に
よる群分け

3年

-482

-548

-1,030 #4第3群 vs. #1第4群

5年

-998

-42

-1,005 #4第3群 vs. #1第4群

群分け名#1 事業参加による群分け#2 事業参加継続による群分け⽐較群

符号が負の場合は⾮参加群の⽅が減少額が⼤きいことを意味する。

(2) 考察①事業の医療費へのポジティブな影響の可能性について
変数調整前の検定結果（図表 ３.2-1）において、総医療費と⾼⾎圧医療費との削減効果があったことから、事業が医療費に⼀定のポジティブな影響を与えている可能性がある。ただし、レセプトにおける病名の「⾼⾎圧」について、実際には様々な疾患が併存していると考えられるため、評価にあたっては注意する必要がある。
②⾮参加群の⽅が医療費の減少幅が⼤きい項⽬について
⾮参加群の⽅が参加群に⽐べて医療費の減少幅が⼤きい項⽬が多く⾒られた点について、事業参加者が、必ずしも⾃らの健康リスクに応じて医療費を最適化する⾏動をとらない
ことが要因として挙げられる。外来医療費についてはむしろ健康意識の⾼い⼈の⽅が早期の受診などで⾼くなる可能性もある。
③変数調整の前後で結果が異なることについて
変数調整の前後で異なる結果となったことについて、変数調整は⽐較する 2 群の間の属性（変数）の偏りを、いわば均す操作であるため、２群間で調整した変数が影響していると考えられる。なお今回の分析では前述（図表 ２.5-1）の通り調整の対象となる変数が多岐にわたっており、何れの変数が影響を与えたかということまでは究明ができていない。

3. メタボリックシンドロームへの影響の分析(1) 結果事業参加群と⾮参加群とで、メタボリックシンドローム該当者割合、BMI25 以上割合の前後の経時的な変化を 2 点間⽐較によって⽐較したものの、有意な差は得られなかった。
p. 27

図表 ３.3-1 メタボリックシンドロームについての分析結果（変数調整後）

凡例︓「★」有意差あり(0＜P＜0.05)、「●」有意傾向あり(0.05≦P＜0.10)、「-」有意傾向なし(P≧0.10)
詳細は、別添数表参照。

(2) 考察①有意な差が得られなかった理由
⼀般的には、事業に参加して歩数を増やしたり、歩⾏習慣を維持している⼈の⽅が、事業に参加していない⼈に⽐べて、メタボリックシンドロームを予防あるいは改善できそうである。
今回そうした事業参加によって想定される効果を検出できなかったことについて、以下の 2 つが要因となった可能性がある。
要因として、第 1 にメタボリックシンドロームの分析においても、因果関係の逆転が考慮出
来ていないことである。例えば、すでに太っている⼈（メタボリックシンドロームの⼈）が健康のために YWP 事業に参加し散歩を習慣化させた場合などが考えられる。第 2 にメタボリック
シンドロームの基準（特に男性の腹囲）と BMI25 以上という厳しい閾値である。⼀般に閾値が必要以上に厳しい場合、それに伴い検出感度も⾼くなり、結果として分析から読み取れる傾向が薄まってしまう効果がある。

第４章 まとめ
1. 今回の分析結果についての総評
今回の分析の結果、YWP 事業の参加者は糖尿病新規発症率及び重症化率が低い
ことが分かった。糖尿病は、軽度から重症化し、⼈⼯透析に⾄る疾患であり重症化することにより処⽅薬の増加や、合併症、⼈⼯透析患者の増加等、医療費の増⼤につながることから、早期の予防が極めて重要である。今回の結果から新規発症及び重症化の予防効果があるとすると、YWP 事業を継続することにより、重症化予防が実現し、将来の医療費が抑制されることが期待される。
具体的な結果は図表 ３.1-1 の通り、YWP 事業に参加者の糖尿病の重症化率が⾮p. 28

参加者に⽐べて優位に低く、また YWP 事業参加者で、かつ歩⾏継続者、および 1 ⽇平
均 10,000 歩以上の歩⾏者は、YWP 事業⾮参加者に⽐べて、重症化率及び新規発症率が有意に低かった。このことから、YWP 事業には、参加及び継続によって糖尿病の新規発症及び重症化予防効果があると考えられる。なお今回の分析は、前回の分析に⽐べて幅広い年齢層を対象としており、複数の群分けの⽅法を設定したり、分析項⽬ごとに複数パターンの基準値を設けるなど、分析作業も詳細に実施した。

2. 次回分析に向けた可能性
今回の分析は、扱ったデータの範囲において最善の⽅法で実施できたと認識している。
⼀⽅で、扱えるデータが増えれば、事業効果をより⾼精度かつ幅広く評価できる可能性がある。
例えば、睡眠やバイタルなどの⽣理データを追加できれば、それらを背景情報として⽤いることで、より偏りのない⽐較が可能になるほか、事業参加による睡眠の質の改善など、事業効果の評価指標として測ることもできる。また「運動は、⾼齢者のうつ病重症度の低下と有意な関連がある」【※】との報告もあることから、メンタルヘルスへの影響を事業効果の評価指標として追加することで、事業の効果をより幅広く評価することができる可能性がある。
ただし、こうしたデータを追加するためにアンケートを実施する場合は事業の運⽤⾯でのコストがかかってしまうし、アプリ経由で取得したデータを扱う場合も技術⾯での障壁がある。
次回の分析では、コストや障壁を考慮しながらではあるが、扱うデータの範囲については検討の余地があるだろう。
【※】BRIDLE C, ET AL., EXERCISE WAS ASSOCIATED WITH SIGNIFICANTLY LOWER DEPRESSION SEVERITY. BR J
PSYCHIATRY. 2012

3. 今後の事業⽅針について
よこはまウォーキングポイント事業は、「健康づくりのきっかけの提供と運動習慣の定着化」を⽬的として、平成 26 年 11 ⽉にスタートし、令和５年３⽉末時点で参加登録者は 36
万⼈を超えている。
令和４年度に実施した参加者アンケートでは、本事業に参加する前は運動していなかった⼈のうち、歩数計参加者の 56.8％、アプリ参加者の 54.8％が参加後は「運動するようになった」と回答しており、本事業への参加が運動のきっかけになっていると考えられる。
また、参加前と⽐べて、参加後の歩数が「平均して 1,000 歩以上増えている」⼈の割
合は、歩数計参加者が 46.2％、アプリ参加者が 43.0％となり、運動習慣の定着化にもつながっていると考えられる。
今回の客観的データを⽤いた分析で、本事業に登録した初年度にアクティブに参加した
p. 29

⼈、登録した初年度から３年間継続してアクティブに参加した⼈は糖尿病の重症化率が低い結果となった。また、１⽇の平均歩数が 8,000 歩以上の層には、糖尿病の重症化率に加えて、新規発症率も低くなる傾向も⾒られた。
⽣活習慣病は⻑年の習慣の蓄積により発症するリスクが⾼まる。今回の分析結果を受け、本事業への参加登録及び登録後のアクティブな継続を促していくことが重要であることが確認されたため、参加新規参加者の確保に向け、様々な媒体を活⽤し幅広く周知していく
とともに、既存参加者の継続を⽀援する取組を継続的に実施していく。
また、今回の分析から、絶対量で 8,000~10,000 歩、相対量で当初の歩数よりも1,000~2,000 歩多く歩くとよいのではないかと考えられる。横浜市では、本事業に参加した⼈について、さらなる歩数増加につなげるため、令和５年１⽉から抽選制度の⾒直しを⾏った。
具体的には、これまでのポイント付与対象歩数を⾒直し、１ポイント 2,000 歩単位だった
ものを 1,000 歩単位に変更し、よりわかりやすく、実際の歩数に即したポイント付与に変更し、これに伴い、定期抽選の参加条件をこれまでの「期間中 200 ポイント獲得」から「期間中 450
ポイント獲得（1 ⽇の平均歩数 5,000 歩相当）」に変更した。
また、これまで年間の累計獲得ポイントに応じて開催していた、Ｗチャンス抽選については、
定期抽選と同様に年間４回実施し、参加条件を「期間中 720 ポイント獲得（1 ⽇の平均
歩数 8,000 歩相当）」に変更した。
この制度変更により、今回の分析で⽰された歩数量を満たすアクティブユーザーが増加する
ことを期待するとともに、今後も、より効果的な事業の在り⽅を検討していく。

p. 30