2022 年度調査研究事業

保険者等からみたデータヘルスに関する審査支払機関の関わり方について

東京大学未来ビジョン研究センター
データヘルス研究ユニット

一般財団法人医療保険業務研究協会

目 次頁
１ 調査研究の背景および目的 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ １２ 調査研究の対象および方法 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ２（１） 「データヘルス計画」の運営を通じた保険者機能発揮の課題および方向性（２） 持続可能な国民皆保険制度に資する医療・健康ソリューションの開発及び検証の課題および方向性（３） 審査支払機関の役割と関わり方

３ 結果（１） 「データヘルス計画」の運営を通じた保険者機能発揮の課題
および方向性 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・

３

ア データヘルス・ポータルサイトを用いた分析結果①

健康保険組合における健康課題 ・・・・・・・・・・・・・・・・

４②

保健事業の評価指標（アウトカム指標、アウトプット指標） ・・・

６③

保健事業の方法・体制に関する要素 ・・・・・・・・・・・・・・

８

イ 健康保険組合へのアンケート結果 ・・・・・・・・・・・・・・・・・ １０（２） 持続可能な国民皆保険制度に資する医療・健康ソリューションの開発
及び検証の課題および方向性 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ １７①

製薬 A 社・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ １９②

保険 B 社・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ２５③

データ基盤 C 社④

保険者団体保険者団体（健康保険組合連合会）

・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ２７
・・・・・・・・・ ３０（３）審査支払機関の役割と関わり方 ・・・・・・・・・・・・・・・・・・ ３４

１ 調査研究の背景および目的
超高齢化の進展を背景に、政府の日本再興戦略（2013 年）により、国民の健康寿命の延伸を図るための新たな予防・健康管理の仕組みとして、医療保険者による「データヘルス計画」の策定及び運営が掲げられた。レセプト・健診情報などを活用して職場や地域の健康課
題を可視化し、科学的なアプローチを可能にする「データヘルス計画」は、保険者機能を発揮するプラットフォームとして期待されている。しかしながら、健康保険組合など保険者の多くは、小規模な職員体制で、データの利活用や保健事業の設計及び運営に関する知見を有しておらず、効果的なデータヘルスを進めるための支援や医療・健康ソリューションが必要となっている。また、今後の政策評価としても、データヘルスによる健康課題の解決や医療費の構造に与える影響などを検証するための基盤整備が不可欠である。
一方、審査支払機関に関しては、社会保険診療報酬支払基金法の改正（2020 年施行）などにより、レセプト・健診情報のほか、国民の保健医療の向上及び福祉の増進に資する情報の収集、整理及び分析並びにその結果の活用の促進を通じた機能強化の方向性が明示された。
このような背景のもと、本調査研究では、①「データヘルス計画」の運営を通じた保険者機能の発揮と、②持続可能な国民皆保険制度に資する医療・健康ソリューションの開発及び検証に不可欠となる審査支払機関の役割と関わり方を明らかにすることを目的とした。なお、調査研究結果は、政府をはじめ関係省庁、保険者、自治体等に周知・提言する。
[調査研究内容の要点と期待される成果]
本調査研究は、国民の健康寿命の延伸を実現するために、審査支払機関が果たすべき役割と具体的な関わり方を提言することを目的にしている。国民皆保険制度下に「データヘルス計画」が導入されたことは公衆衛生の視点からも意義が大きいが、健康課題を解決するためのデータヘルスの知見の抽出や効果の検証は今後の課題である。したがって、レセプト・健診情報などのデータと、医療・健康に関するステークホルダとのネットワーク、関連人材を持つ審査支払機関への期待は大きい。今回の調査研究は、医療保険者および保険者団体、民間事業者との協創で東京大学が蓄積するデータヘルスに関する量的・質的、双方の情報を活用することに特長を有する。
データヘルスに関する審査支払機関の関わり方が明示されることで、「データヘルス計画」
をプラットフォームとした保険者機能の発揮や民間事業者による医療・健康ソリューションの開発に向けたアクションが促され、持続可能な国民皆保険制度の実現に資することが期待される。

1

２ 調査研究の対象および方法（１）「データヘルス計画」の運営を通じた保険者機能発揮の課題および方向性
ア 全国の健康保険組合が活用している「データヘルス・ポータルサイト1」等を用いて、以下の①、②、③を抽出し、効果的なデータヘルスを進めるための課題を整理した上で、今後の方向性を検討した。
① 健康保険組合における健康課題② 保健事業の評価指標（アウトカム指標、アウトプット指標）③ 保健事業の方法・体制に関する要素
イ データヘルス・ポータルサイトを通じて、全国の健康保険組合にアンケートを実施し、以下の項目について把握した。
・組合の属性・データヘルス計画の運営に関して、社会保険診療報酬支払基金に期待したいこと
・データの利活用に関する課題について・共同事業について（２）持続可能な国民皆保険制度に資する医療・健康ソリューションの開発及び検証の課題および方向性
代表的な医療・健康ソリューションとして想定される以下の①、②、③それぞれの分野の民間事業者から、効果的なデータヘルスを進めるために必要な基盤やデータ利活用、実証のための課題をヒアリング調査から整理した上で、今後の方向性を検討する。また、これまで健保組合を支援してきた健康保険組合連合会からのヒアリングも踏まえることとする。
① 製薬
② 保険
③ データ基盤④ 保険者団体（３）審査支払機関の役割と関わり方（１）（２）の結果を踏まえて、審査支払機関の役割と関わり方を整理する。保健事業の効果検証や政策の評価に必要な基盤整備についても言及する。なお、検討にあたっては、審査支払機関の強みであるデータ管理や保険医療機関とのネットワーク、人材といったインフラの活用を前提としながら、医療保険者、自治体、大学、民間事業者との協創による新たな付加価値の創造を意識する。

1

健康保険組合によるデータヘルス計画の策定及び運営の支援と標準化を進める目的で、厚生労働省、健康保険組合連合会と協力して、東京大学が開発し、運営してきた。第２期データヘルス計画の策定
から全国の健康保険組合で活用されている。2022 年からは社会保険診療報酬支払基金に移管された。
https://datahealth-portal.jp/

2

３ 結果
（１）「データヘルス計画」の運営を通じた保険者機能発揮の課題および方向性
ア データヘルス・ポータルサイトを用いた分析結果
第 2 期データヘルス計画策定時（平成 30 年度） および中間評価・見直し後（令和 3 年度）
集計概要および集計結果を以下に示す。
＜集計概要＞【集計対象組合】○ 以下の条件に該当する 1,372 組合（平成 30 年度データ）
平成 30 年度データヘルス計画実績を確定・提出済（令和 4 年末日時点）



平成 30 年度データヘルス計画 STEP3 において保健事業が 1 つ以上登録されている組合○ 以下の条件に該当する 1,361 組合（令和 3 年度データ）


令和 3 年度データヘルス計画実績を確定・提出済（令和 4 年末日時点）



令和 3 年度データヘルス計画 STEP3 において保健事業が 1 つ以上登録されている組合【集計の方法】○ 健康課題、保健事業それぞれについて、集計対象の組合単位で集計○ 健康課題と保健事業の紐づけは、健康課題・保健事業単位で集計※結果の解釈における留意点
データヘルス・ポータルサイトに登録されている健康課題数、保健事業数は組合によるばらつきが大きい（（例）平成 30 年度 健康課題；1～33 課題、保健事業；1～58 事業）
ため、健康課題・保健事業単位の集計では、健康課題・保健事業を多く登録している組合の影響が強く反映してしまうことに留意が必要。

3

＜集計結果＞① 健康保険組合における健康課題（1）データヘルス計画 STEP2 で設定された１組合あたりの健康課題数
「健康課題」の設定数は 4 個の組合が最も多く、平均 6.4 個、最小 1 個、最大 31 個。



健康課題のうち「優先すべき課題」として設定した健康課題数は 3 個の組合が最も多く、平均 3.1 個、最小 0 個、最大 18 個であった。

図表 1 データヘルス計画 STEP2 で設定された健康課題数（H30 時点）

図表 2 データヘルス計画 STEP2 で設定された優先すべき課題数（H30 時点）

4

（2）健康課題の分類


健康課題には、「医療費・患者数」における「新生物」、「内分泌・栄養・代謝疾患」、「循環器系疾患」の課題、「健康状態（健診結果）」における「肥満」、「高血圧」、「高血糖」を挙げる組合が多かった。



優先すべき課題には、過半数の組合が「健康状況（健診結果）」を挙げていた。

図表 3 健康課題の分類（複数選択可）として選択した組合数（H30 時点）

5

② 保健事業の評価指標（アウトカム指標、アウトプット指標）（1）データヘルス計画 STEP3 で設定された 1 組合あたりの保健事業数


保健事業の設定数は、平均 19.3 事業、最小 1 事業、最大 59 事業であった。
図表 4

図表 5

1 組合当たり保健事業数（H30 時点）

1 組合あたり保健事業数（平均値）

19.3 事業

1 組合あたり保健事業数（最小値）

1 事業

1 組合あたり保健事業数（最大値）

59 事業

データヘルス計画 STEP3 で設定された保健事業数の分布（H30 時点）（2）保健事業と健康課題の関連付けの状況 （保健事業単位）


保健事業のうち、抽出した健康課題との関連付けがされていたものは全体の 7 割弱
であった。
図表 6

事業区分別、保健事業と健康課題の関連付けの状況(H30 時点）

6

（3）健康課題と保健事業の対応付けの状況 （健康課題単位）


抽出した健康課題のうち、対応する保健事業が設定されているものは 94.2%であった。



健康課題の中でも「優先すべき健康課題」は、対応する保健事業が設定されている割合が 95.9%と高くなっていた。
図表 7

健康課題別、対応する保健事業の設定状況(H30 時点）

7

③ 保健事業の方法・体制に関する要素（1）第 2 期データヘルス計画における中間評価・見直しの状況ポータルサイト上で実施した、中間評価・見直しにおけるアンケートに回答のあった
818 組合では約 80%弱の組合が「見直しを実施予定」と回答していた。

見直し内容は、計画全体に関しては「保健事業の追加」、個々の保健事業に関しては「目標値」の見直しが最も多かった。



総合健保は単一健保と比較して健康課題に関して見直す組合の割合が低い傾向にあった。
図表 8 中間評価・見直しの方針（中間評価・見直しにおけるアンケート結果） （n=818）（2）中間評価・見直しによる評価指標の変化


特定健診、特定保健指導関連の事業において、計画策定時と中間見直し後とでは、ア
ウトカム指標に“実施率”に関する指標が設定されている事業の割合が減少していた。
【特定健診関連事業】※事業の抽出条件


予算科目が「特定健康診査事業」



事業分類に「3-ア」を含む



事業名に「特定健診」または「特定健康診査」を含み、「受診率」「受診勧奨」
を含まない
8

図表 9 中間評価・見直し前後のアウトカム評価指標の変化（特定健診関連事業）【特定保健指導関連事業】※事業の抽出条件


予算科目が「特定保健指導事業」



事業分類に「４-ア」を含む



事業名に「保健指導」を含む

図表 10 中間評価・見直し前後のアウトカム評価指標の変化（特定保健指導関連事業）

9イ 健康保険組合へのアンケート結果
2023 年 1 月 23 日(月)～2 月 10 日（金）の期間、データヘルス・ポータルサイトを通じて、全ての健康保険組合を対象に「保険者等からみたデータヘルスに関する審査支払機関の関わり方について」というアンケート調査を実施した。
①

アンケートの案内画面およびアンケート画面

10

11

②

アンケート集計結果
アンケートには 497 組合から回答があり、うち 73.2％は単一健保、24.5％は総合健保であった。
「データヘルス計画の運営に関して、社会保険診療報酬支払基金に期待したいこと」については、「組合間の医療費・健康状況の比較」に「期待する」という回答が最も多く 84.1％であった。次いで「同じ業態の組合間での保健事業や医療費・健康状況の比較」が 83.1%と多く、組合間のデータ比較へのニーズの高さが示唆された。また、「データヘルス・ポータルサイトで健康課題の解決に有用な実施方法等を検索する仕組
み」「）データヘルス・ポータルサイトを通じた効果的な保健事業の知見の抽出」も 80％以上の組合が「期待する」と回答しており、ポータルサイトを通じた、保健事業に有用な知見の収集と共有の仕組みへのニーズの高さもうかがえた。

データの利活用に関しては、データの取得や活用に関して、「事業主と協定等を締結している」という組合は 48.3%、民間事業者への業務委託や大学・研究機関との共同研
究等で、「データの第三者提供を実施している」という組合は 53.1％であった。約半数程度の組合において、事業主とのデータ授受の体制や、データの第三者提供など、関係組織とのデータの利活用が進められていた。

データの第三者提供で、実際に配慮していることや想定する課題については、「デー
タ管理の方法・体制」が 68.2%と多く、共同事業としたい保健事業で最も多かったのは「データ分析（健康課題の同定、問題行動のモニタリング等）」で、58.4％であった。データの第三者提供には管理方法・体制の課題がありつつも、データ分析を自組合単独ではなく、他組合と共同で行いたいというニーズの高さがうかがえた。

１．組合の基本属性
（1）形態
回答数 計
形態

①単一

②連合

③総合

無回答

497

364

10

122

1

100％

73.2%

2.0%

24.5%

0.2%

（2）職員数
回答数 計

最小値

平均値

最大値

職員数 ①専従

497

0

11.0

921

職員数 ②兼務

497

0

3.3

815

被保険者数

497

5

12143.7

262,237

被扶養者数

497

1

9210.4

197,729

（3）業態
12

業態

組合数

01 農林水産業

1

02 鉱業、採石業、砂利採取業

003 建設業1404 食料品・たばこ製造業

20

05 繊維製品製造業

6

06 木製品・家具等製造業

3

07 紙製品製造業

3

08 印刷・同関連業

2

09 化学工業・同類似業

47

10 金属工業18

11 機械器具製造業

86

12 その他の製造業

21

13 卸売業35

14 飲食料品小売業

5

15 飲食料品以外の小売業

35

16 金融業、保険業

73

17 不動産業、物品賃貸業

2

18 運輸業26

19 情報通信業

28

20 電気・ガス・熱供給・水道業

8

21 宿泊業、飲食サービス業

7

22 医療、福祉

19

23 教育・学習支援業

6

24 複合サービス業

6

25 生活関連サービス業、娯楽業

3

26 労働者派遣業

027 学術研究、専門・技術サービス業

4

28 その他サービス業

15

29 公務

3

無回答

1

計

497

13

２．データヘルス計画の運営に関して、社会保険診療報酬支払基金に期待したいこと
回答数
計

①期待し
たい

②特に期 ③わから待しない ない

無回答

497

366

84

47

0

100.0%

73.6%

16.9%

9.5%

0.0%

497

418

63

16

0

100.0%

84.1%

12.7%

3.2%

0.0%

497

413

63

21

0

100.0%

83.1%

12.7%

4.2%

0.0%

497

247

155

94

1

100.0%

49.7%

31.2%

18.9%

0.2%

497

304

125

66

2

100.0%

61.2%

25.2%

13.3%

0.4%

497

289

138

70

0

100.0%

58.1%

27.8%

14.1%

0.0%

497

399

49

49

0

100.0%

80.3%

9.9%

9.9%

0.0%

497

409

54

34

0

100.0%

82.3%

10.9%

6.8%

0.0%

（１）保健事業の実績や効果を比較（２）組合間の医療費、健康状況の比較（３）同じ業態の組合間での保健事業
や医療費・健康状況の比較（４）事業主からデータを受け取って管理する仕組み（５）人間ドック等のデータを集約・管理する仕組み（６）保健事業の対象者の抽出（７）データヘルス・ポータルサイトを通じた効果的な保健事業の知見の抽出（８）データヘルス・ポータルサイトで
健康課題の解決に有用な実施方法
等を検索する仕組み

14３．データの利活用に関する課題（1）データの取得や活用に関して、事業主と協定等を締結しているか【単一回答】
回答数 計

①締結済

③締結の予
定はない

②検討中

④わからない

無回答

497

240

89

135

32

1

100.0%

48.3%

17.9%

27.2%

6.4%

0.2%

（1）-2 （データの取得や活用に関して、事業主と協定等を締結済と回答した組合のみ）
データ取得や活用に関連した協定を締結していることは、組合の HP で公知しているか【単一回答】①ホームページ
で公知している

回答数 計③公知していな
い

②検討中

無回答

240

157

13

70

0

100.0%

65.4%

5.4%

29.2%

0.0%

（2）民間事業者への業務委託や大学・研究機関との共同研究等で、データの第三者提供は実施しているか【単一回答】
回答数 計①実施している②検討中③実施していない

無回答

497

264

12

218

3

100.0%

53.1%

2.4%

43.9%

0.6%

15

（3）データの第三者提供で、実際に配慮していること、あるいは想定する課題【複数回答】①データ活用範
囲の設定②データ管理の
方法・体制

497

288

339

24

100.0%

57.9%

68.2%

4.8%

回答数 計

③その他

（4）共同事業としたい保健事業【複数回答】①データ分析
（健康課題の回答数 計 同定、問題行動のモニタリ
ング等）

②データヘ
⑤事業の
③対象者 ④事業の
⑥レセプト
ルス計画の
評価（効
⑦その他
の抽出
実施
点検
策定
果検証）

497

290

185

90

205

203

95

22

100.0%

58.4%

37.2%

18.1%

41.2%

40.8%

19.1%

4.4%

16

（２）持続可能な国民皆保険制度に資する医療・健康ソリューションの開発及び検証の課題および方向性●インタビュー概要
・ 実施時期：2023 年 2 月～3 月
・ インタビュー対象企業・団体：①

製薬 A 社②

保険 B 社③

データ基盤 C 社④

保険者団体（健康保険組合連合会）

・ インタビュー時間・手法：各 1 時間、オンライン会議にて実施●インタビュー結果のまとめ
はじめに、審査支払機関のアセットのさらなる活用について、「共同レセプト管理に基づく共同保健事業・決済代行」や「ベンチマークデータを用いた DH 計画作成・実施」、「各種
マスタのモジュール化・共通化（診療報酬改定 DX）」などを当面の優先ニーズとして、取組を進めることの重要性が示唆された・ 共同レセプト管理に基づく共同保健事業・決済代行：支払基金がレセ管システムの機能を提供しながら、受診勧奨や重症化予防、人間ドック、予防接種などの特定健診以外の保健事業について、決済代行などの薄い関わり方から共同事業という濃い関わり方まで、支払基金が役割を担うことを期待する声があった。
・ ベンチマークデータを用いた DH 計画作成・実施：健康スコアリングレポートという形
で既に一部のベンチマークデータの提供が行われているが、これをより発展させて、データセットとしてきめ細かいベンチマークデータを提供してもらいたいという保険者のニーズがあった。加えて、健保連に対しても、より柔軟なレセの加工データの提供と共に、特定健診・保健指導のデータの加工・提供を求める声が大きかった。
・ 医療機関や健保組合・産業保健におけるアセット活用：既に診療報酬改定 DX の議論の中でカバーされているが、各種マスタのモジュール化・共通化ができることが望ましく、取組の着実な推進が期待されている
また、今後の検討を深めるべき、審査支払機関のアセット活用の重要なニーズもインタビ
ューを通じて指摘された。
・ 製薬業界における既存の利活用方法を踏襲した、より広範で自由度の高いデータ活用：
医薬品の臨床試験計画策定、認申請後の薬価収載における薬価算定根拠、市販後安全対策のための活用など、民間事業者の保有するレセプトデータが既に活用されている。そのため、既に国民データが集約された NDB が保有するデータを、学術研究以外の用途
で民間企業でも利用可能な状態となることに、強い期待感がある。
17

・ 製薬業界の創薬研究および臨床開発における将来的なデータ活用：ドラッグ・リポジシ
ョニングを含めた創薬プロジェクト推進時の仮説設定や確認、臨床開発における RWDを活用した臨床試験計画の適正化に資するデータ活用が期待されるが、必要な生体デー
タが必ずしも含まれていない等の理由により、いまだ探索段階である。構造化されて、品質が担保されたアウトカムデータはエビデンス創出にあたり強く求められる。また、疾患ごとの評価に必要なアウトカムを有する DB としては、各学会のレジストリに期待があるものの、データ構造や利用許諾範囲・手続き等が独自に設定されているため、第三者機関・団体等が二次利用手続きについて、一元的に取りまとめるようなことが考えられないか、という意見もあった。
・ 保険金支払いの効率化：保険金の支払いにあたり、紙ベースの診断書が必要な手続きとなっているが、支払基金のネットワークとレセプト情報を活用できれば、医療機関・保険会社双方にとってメリットがあり、一部の法改正、診療報酬改定 DX、電子レセプト
項目の改変、多数の医療機関による合意などのハードルはあるものの、今後の重要な検討課題ではないか。
・ 予防・健康づくりのアウトカムのエビデンス創出：予防・健康づくりのアウトカムのエ
ビデンス不足を解決するために、①民間企業における「予防・健康づくり」のための「ベンチマークデータの提供」と「レセプトデータと PHR データ紐づけ」の２つが必要であり、加えて、②「健康増進型保険」の設計のための超長期の医療費データと行動デー
タの蓄積が必要であるとの指摘があった。
・ 公共保健医療データの流通の仕組み構築：公共保健医療データの活用は大きく分けて、①診療現場のサービス高度化、②自治体・保険者、健康サービサーでのデータ活用、③
民間企業でのデータ活用、④政策立案、研究機関でのデータ活用が考えられる。こうしたデータ活用を促進するために、民間 PHR 事業者に公共保健医療データを提供し、オンライン請求ネットワークを民間企業に条件付きで開放することが、全体のブレイクス
ルーにつながるとの意見があり、今後の検討が求められる。
最後に、今後の検討ニーズとした「公共保健医療データの流通の仕組み構築」に関する考察として、バイタルデータやライフログデータが公共保健医療データと紐づく形で流通するようになると、今度はこうしたデータ様式の標準化が課題となる。競争的性質からも、民間企業同士では議論が進みづらい側面もあり、データの交換規約の作成などで、支払基金に大きな役割を期待することができるのではないか。

18

①製薬 A 社
インタビュイー：：製薬 A 社
インタビュワー：東京大学 古井特任教授、VOLVE 吉井【概要】
・ 創薬研究における将来的な活用方法：ドラッグ・リポジショニングを含めた創薬プロジ
ェクト推進時の仮説設定や確認に資するデータ活用が期待されるが、必要な生体データが必ずしも含まれていない等の理由により、いまだ探索段階である。
また、治療効果や安全性の評価に必要とされる、有効性を直接的に示すアウトカムや安
全性評価のための有害事象データの多くは欠如しているか、テキスト情報の一部に含まれており解析可能な状態で入手できないことが多い。構造化されて、品質が担保された
アウトカムデータはエビデンス創出にあたり強く求められるため、後述の活用方法においても共通する主要な課題である。
・ 臨床開発における既存の活用方法：臨床試験計画時に、対象患者の選択除外基準の検討
で基準を変更した際にどの程度対象患者の母数が変わってしまうかを把握するなど、実施可能性を評価するのに使っている。
・ 臨床開発における将来的な活用方法：希少疾患においては、必要な被験者の特定やリク
ルートメントが難しく、臨床試験にかかわる時間・費用が非現実的な水準となるケース
や、承認後に総コストの回収が困難と判断されるケースが起こり得る。RWD を活用することで臨床試験計画の適正化（規模の縮小または RWD のみでの解析、観察期間の短縮、被験者特定の効率化）が期待されるが、上述のように直接的なアウトカムをはじめとした必要なデータが不足するケースが多く、まだハードルが高い。
疾患ごとの評価に必要なアウトカムを有する DB としては、各学会のレジストリに期待があるものの、データ構造や利用許諾範囲・手続き等が独自に設定されているため、第三者機関・団体等が二次利用手続きについて、一元的に取りまとめるようなことが考えられないか。
・ 承認申請後の薬価収載における既存の活用方法：承認申請後の薬価収載において、薬価算定根拠として、データベース事業者を通じて購入したレセプトなどのデータを活用している。
・ 安全性監視・メディカルアフェアーズにおける活用方法：市販後安全対策のための活用方法として、製造販売後調査における製版後 DB 調査の実施を筆頭に、特定されたリス
ク/潜在的なリスクの検証、未知のリスクの検出、適正使用状況のモニタリング（基礎疾患・併用処方等）など、リスク最小化計画に基づく安全性対策のため、企業が収集する
有害事象情報と共に事業者から購入したレセプトデータ・電子カルテデータ等を使用している。
メディカルアフェアーズにおいては、有効性・安全性双方のエビデンス創出を目的とし
19

て複数のデータベース研究を実施しており、レセプトデータ・電子カルテデータ・レジ
ストリデータを活用している。
・ その他の将来的な活用方法：これまでは基本的に、医薬品をどのように開発し、世の中に提供し、リスクを監視し適正に使用するかという医薬品製造販売業者の既存ビジネスプロセスの中でのデータ活用を検討してきた。一方で、データを用いた医療サポートへの活用も検討しており、臨床意思決定サポートツール(CDS：Clinical Decision Support)
もその一つである。
・ 今後のデータ利活用環境整備の方向性：電子カルテデータ等から新たなデータを提供するという期待感はあるが、複数の企業・団体が取り組んでいる分野であり、活動の重複やサービスのサイロ化が懸念される。
一方で、審査支払機関として管掌する医療費請求データとして、既に国民データが集約された NDB が保有するデータを、学術研究以外の用途で民間企業でも利用可能な状態となることに、強い期待感がある。国民ほぼ全ての医療行為が悉皆性高く把握でき、同一患者で医療施設間の情報が統合でき Patient Journey 分析ができるようなデータは、世界にも類を見ない。現在は公開された集計データで不十分な場合、学術目的かつ審査に時間を要するため民間企業での活用が難しい状況であるが、データ分析を通じ国民医療の向上および医療費財政の健全化に貢献するという目的のため利活用範囲を拡大し、日本の国民皆保険制度による利点を活かすことで欧米中など諸外国よりも高いレベル
での医療情報分析・医療情報活用を推し進めることが、早期の実現性や利用成果の大きさ・広さも加味した際の強力なニーズである。
・ 将来像の検討スキーム：現状ではデータを持っている側と、データを使いたい側が、お互いの状況を推測しながら検討をしており、民間企業と公共セクターの双方が直接対話して検討できることが望ましい。
【詳細内容】
創薬研究における将来的な活用方法：ドラッグ・リポジショニングを含めた創薬プロジェク
ト推進時の仮説設定や確認に資するデータ活用が期待されるが、必要な生体データが必ずしも含まれていない等の理由により、いまだ探索段階である。
また、治療効果や安全性の評価に必要とされる、有効性を直接的に示すアウトカムや安全性評価のための有害事象データの多くは欠如しているか、テキスト情報の一部に含まれており解析可能な状態で入手できないことが多い。構造化されて、品質が担保されたアウトカム
データはエビデンス創出にあたり強く求められるため、後述の活用方法においても共通する主要な課題である。
・ データの使い方としては、研究本部であれば仮説生成や医薬品コンセプトの検討、メディカルアフェアーズであれば医薬品の利用指針・診断指針につながるような具体的なエビデンス創出に用いる・ 製薬では、次世代遺伝子検査に基づく、個別の患者の特性に応じた治療指針の策定が具20

体的な候補として挙げられ、強い期待があるが、後に詳述するアウトカムデータや診断
根拠・検査結果データの欠如によりまだ将来の話である。
臨床開発における既存の活用方法：臨床試験計画時に、対象患者の選択除外基準の検討で基準を変更した際にどの程度対象患者の母数が変わってしまうかを把握するなど、実施可能性を評価するのに使っている。
臨床開発における将来的な活用方法：希少疾患においては、必要な被験者の特定やリクルー
トメントが難しく、臨床試験にかかわる時間・費用が非現実的な水準となるケースや、承認後に総コストの回収が困難と判断されるケースが起こり得る。RWD を活用することで臨床試験計画の適正化（規模の縮小または RWD のみでの解析、観察期間の短縮、被験者特定の効率化）が期待されるが、上述のように直接的なアウトカムをはじめとした必要なデータが不足するケースが多く、まだハードルが高い。
疾患ごとの評価に必要なアウトカムを有する DB としては、各学会のレジストリに期待があるものの、データ構造や利用許諾範囲・手続き等が独自に設定されているため、第三者機関・団体等が二次利用手続きについて、一元的に取りまとめるようなことが考えられないか。
・ データ利活用の目指す主要な用途の 1 つとして、特に患者さんが希少である場合や、観察に長期間を要する場合など RCT で臨床試験をすることが困難な際に、既存のデータを活用して標準治療群を比較対照として生成して、新規医薬品の優位性を示唆するような結果が得られれば、臨床試験の規模を小さくして早く上市することができるのではな
いかと考えている①

希少がんを中心にレジストリを使って少しずつ事例が増えてきている。

②

がんであれば、無増悪生存期間（PFS）や治療成功期間（TTF）などの指標で比較評価を行うことになる③

がん以外でも、検査値のみでアウトカムを評価できる糖尿病や高脂血症などの疾患であれば同じようなことができるかもしれないが、こうした疾患でも希少疾患ではない場合は当局から従来の臨床試験をやるよう指示が出るのではないか④

結論として、新たな薬剤ニーズの高い疾病でありなおかつ患者が希少な疾患でなければ、あえて RWD を用いる対象疾病にはならないかもしれない・ しかしながら、標準治療群のデータがレセプトや DPC のデータだけでは、有効性や安全性のアウトカムのデータがほとんどない。PFS の代替として、治療方法が切り替わるまでの期間で有効性の評価をすることもあるが、それまでの治療が奏功して腫瘍が小さくなったのか否かは分からず、また、使用していた医薬品が効かなかったのか、重篤な副作用が発生したのかといった治療方法が変わった理由も特定できない。そのような状
況下ではエビデンスとして認められづらいこともハードルである
・ 理想的には臨床試験のエンドポイントになるようなデータが構造化されて入っているとよいが、電カルデータではテキストデータとして保持されており構造化されていない
21

情報も多く、客観的にデータの品質を保証する手段も不十分なところがある。一般的な血液検査以外のたとえば遺伝子パネル検査などは全ての結果が電子カルテに入るものでもないため、検査結果が入手できないことも課題である。品質が担保されて、構造化されたアウトカムデータをどう分析可能な状態で確保するかという課題がある
・ アメリカだと電カル由来のデータベースを提供する事業者として Flatiron Health が有名である。症例数も多く、フリーテキスト部分の記載から必要な項目が構造化されていて、なおかつ一定の品質が担保されている
・ 必要な項目は疾患によって異なり、全てのデータを構造化することは難しい。また重点疾患領域は企業によって異なるため業界としてどの項目から構造化するべきかという点で足並みをそろえることも難しい点もハードルになっている。
・ 学会がレジストリとしてほしい情報は、製薬メーカーが欲しいアウトカムのデータともかなり重なっているため、そういったレジストリが一元化され、二次利用可能な選択肢
として運用されるとよいのかもしれない。ただ、レジストリに医師が情報を登録するのは現状既に多くの労力がかけられており、製薬企業としてはデータ整備のために医療現場に更なる負担を与えることは考えていない
承認申請後の薬価収載における既存の活用方法：承認申請後の薬価収載において、薬価算定根拠として、データベース事業者を通じて購入したレセプトなどのデータを活用している。
・ 医薬品の開発戦略策定や事業性評価、どの領域にどれくらいの患者がいるかの市場調査などの評価での、ソースデータとしても使っている
・ 薬価収載時の検討の際にも、類似薬効の医薬品との比較のためのエビデンスデータとしても活用している
安全性監視・メディカルアフェアーズにおける活用方法：市販後安全対策のための活用方法
として、製造販売後調査における製版後 DB 調査の実施を筆頭に、特定されたリスク/潜在的なリスクの検証、未知のリスクの検出、適正使用状況のモニタリング（基礎疾患・併用処方等）など、リスク最小化計画に基づく安全性対策のため、企業が収集する有害事象情報と共に事業者から購入したレセプトデータ・電子カルテデータ等を使用している。
メディカルアフェアーズにおいては、有効性・安全性双方のエビデンス創出を目的として複数のデータベース研究を実施しており、レセプトデータ・電子カルテデータ・レジストリデータを活用している。
医薬品ビジネス以外における将来的な活用方法：
・ 法令上個人情報も限られていることもあり、インサイトビジネスをどう実現するのかというのはなお検討中
・ キュアアップなどのようなデジタルセラピューティクスについても情報収集しているが会社としてはまだ検討が進んでいない22

その他の将来的な活用方法：これまでは基本的に、医薬品をどのように開発し、世の中に提供し、リスクを監視し適正に使用するかという医薬品製造販売業者の既存ビジネスプロセ
スの中でのデータ活用を検討してきた。一方で、データを用いた医療サポートへの活用も検討しており、臨床意思決定サポートツール(CDS：Clinical Decision Support)もその一つである。
①

臨床現場で、Clinical Decision Support(CDS)と呼ばれる、最適医療を目指して医師の判断をサポートするツールを作ろうとした際に、その根拠情報として RWDが使える可能性がある。

今後のデータ利活用環境整備の方向性：電子カルテデータ等から新たなデータを提供するという期待感はあるが、複数の企業・団体が取り組んでいる分野であり、活動の重複やサービスのサイロ化が懸念される。
一方で、審査支払機関として管掌する医療費請求データとして、既に国民データが集約された NDB が保有するデータを、学術研究以外の用途で民間企業でも利用可能な状態となることに、強い期待感がある。国民ほぼ全ての医療行為が悉皆性高く把握でき、同一患者で医療施設間の情報が統合でき Patient Journey 分析ができるようなデータは、世界にも類を見ない。現在は公開された集計データで不十分な場合、学術目的かつ審査に時間を要するため民間企業での活用が難しい状況であるが、データ分析を通じ国民医療の向上および医療費財
政の健全化に貢献するという目的のため利活用範囲を拡大し、日本の国民皆保険制度による利点を活かすことで欧米中など諸外国よりも高いレベルでの医療情報分析・医療情報活用を推し進めることが、早期の実現性や利用成果の大きさ・広さも加味した際の強力なニーズである。
・ 既存のデータでまとめて手に入るのはレセプトと DPC であるが、データの規模が大きく国内医療行為が悉皆性高く網羅されていること、かつ、審査がフィードバックされているために、審査に関わるデータの品質もある程度保証されていること、患者が転院してもデータを追うことができること、従来の健康保険組合データでは難しかった高齢者・後期高齢者の医療分析が可能であることが強み。その際に、健診データなど病気になる前からのデータがあると、より付加価値が高まる。
・ 既存のデータサービスだと高齢者のデータがないことや転院等で情報が途切れてしまうことが課題になるが、審査支払機関であれば、そこを悉皆のデータで提供できる可能性があることが強みではないか。国民ほぼ全てのデータがとれるデータベースは、他国と比べても強力な特徴であり、医療費審査にかかわる品質も担保されているという強みがある。従来の臨床試験や RWD での解析では、抽出されたデータから母集団を推定する際に内的妥当性や外的妥当性を検証して一般化するという手法下で議論されるが、データの悉皆性が高ければ解析結果の事実ベースで一般化した議論を行うことができると考えられる23

・ NDB については、現状のようなオープンデータの公開だけでは用途が限られており、個別研究の申請手続のハードルも高く、データのポテンシャルが活かされていないと考える。個別研究の審査基準を緩和し手続きを効率化するなど使いやすくする体制を整えることで、製薬業界のニーズの多くは充足できるのではないかと考えている
・ 電子カルテの非構造化部分から追加のデータを取り出すには、規制及び技術的な課題があり、非構造化部分を含めても必要な情報のすべては揃っていない可能性も高いことから、早々に解決できるものではないと考えている
将来像の検討スキーム：現状ではデータを持っている側と、データを使いたい側が、お互いの状況を推測しながら検討をしており、民間企業と公共セクターの双方が直接対話して検討できることが望ましい。
その他：上市後に薬剤の安全性上の懸念が挙がった際に、第三者・中立の立場から評価する
ようなことができないか

24②保険 B 社
インタビュイー：保険 B 社
インタビュワー：東京大学 古井特任教授、VOLVE 吉井【概要】
・ 保険金支払いの効率化：保険金の支払いにあたり、紙ベースの診断書が必要な手続きとなっているが、支払基金のネットワークとレセプト情報を活用できれば、医療機関・保険会社双方にとってメリットがあり、一部の法改正、診療報酬改定 DX、電子レセプト
項目の改変、多数の医療機関による合意などのハードルを乗り越えたい・ 予防・健康づくり：予防・健康づくりのアウトカムのエビデンス不足を解決するために、①民間企業における「予防・健康づくり」のための「ベンチマークデータの提供」と「レセプトデータと PHR データ紐づけ」の２つが必要であり、加えて、②「健康増進型保険」の設計のための超長期の医療費データと行動データの蓄積が必要である【詳細内容】
保険金支払いの効率化：保険金の支払いにあたり、紙ベースの診断書が必要な手続きとなっているが、支払基金のネットワークとレセプト情報を活用できれば、医療機関・保険会社双方にとってメリットがあり、一部の法改正、診療報酬改定 DX、電子レセプト項目の改変、多数の医療機関による合意などのハードルを乗り越えたい・ 自動車対人保険（任意保険・自賠責保険）の保険金の支払いには、通常、医療機関の診断書が必要となるが、現在は紙ベースの郵送が大半であり、医療機関・保険会社間において非効率が生じている。支払基金のネットワークとレセプト情報を活用することで、医療機関・保険会社双方にとってメリットがある①

現状では、事案ごと（被害者単位）に医療機関から保険会社に診断書等（紙ベース）が送付され、1 件ごとに保険金（医療費）の振り込みを行っている②

支払基金のネットワークとハブ機能を活用して電子レセプトを一括して授受することによって、医療現場の負担軽減、保険会社の事務効率化ができないか。

・ これらを実現するためには、法改正（基金法、自賠責法）、診療報酬 DX（算定モジュー
ルへの取り込み）、電子レセプト項目の改変、多数の医療機関による合意が必要となる①

レセプトの情報で必要な情報が網羅されているわけではなく、例えば、保険会社
番号の記載や自由診療としての点数単価の記載、特記事項欄への「自動車事故（仮）」などの記載、症状詳記欄への自賠責診断書用の症状詳記区分コードの記載が必要になったりするなど、レセプトの調整も必要にはなる。事務的な記載内容がほとんどで医師による記載が必要になる部分はあまりないが、診断書として医師がサインする必要がある②

全ての医療機関が参加しなければいけないわけではない
25

予防・健康づくり：予防・健康づくりのアウトカムのエビデンス不足を解決するために、①
民間企業における「予防・健康づくり」のための「ベンチマークデータの提供」と「レセプトデータと PHR データ紐づけ」の２つが必要であり、加えて、②「健康増進型保険」の設計のための超長期の医療費データと行動データの蓄積が必要である
・ 予防・健康づくりのアウトカムに関するエビデンスが不足していることが、予防サービスの提供や企業等における取組推進の障害となっている。全世代型社会保障会議でも「予防・健康づくり」が取り上げられているが、具体的な効果が見えにくい、エビデン
スが不十分、KPI の置き方が難しいと言われている。特に民間企業においては、予防活動に対する投資効果が見えにくいことが、取組の阻害要因になっている
・ 支払基金が有する個々人の経年的な医療費データや特定健診データを PHR データ等とリンクさせて分析することによって、予防活動とアウトカムの中長期的な関係が可視化されれば、①民間企業における「予防・健康づくり」の推進につながるとともに、これら取り組みの推進インセンティブとなりうる②「健康増進型保険」の設計が可能になるのではないか・ ①民間企業における「予防・健康づくり」については、ベンチマークデータの提供という点と、レセプトデータと PHR データ紐づけという点の 2 点が必要になる①

改善可能領域の可視化のための企業・業種ごとのベンチマークデータが必要となる。健康スコアリングレポートのようなイメージだが、それを、よりきめ細かく自由度高く集計してベンチマークデータとできることと、簡単な相関分析ができる
ことが望ましい②

レセプトデータを PHR データ等の他の企業データと結合するには、第三者提供の個人同意が必要と言われ始めていて、民間事業者ではできなくなる可能性があり、できれば紐づけに関する個人同意をマイナポータル（支払基金）でとるか、それが難しい場合は支払基金で紐づけしたデータを用いた分析を行いその結果を提供してもらえるとよい・ ②「健康増進型保険」の設計のためには、超長期の医療費データと NDB にはない行動
データの蓄積とその利活用が必要となる①

健康増進型保険というのは、例えばウォーキングの歩数に応じて、保険料が変動するような行動変容に応じて保険料が下がる仕組みの商品を指す②

画期的な商品で健康関心層を集めるというメリットは得られるものの、健康行動
でアウトカムを改善できるということの因果によって保険料を下げられるかどうかは分かっておらず、その部分が保険料に反映されていないものと考えられる③

その因果が分かれば、個別の行動を保険料に反映することも可能となる④

そのためには超長期の医療費データとともに NDB にはない行動データが必要

26

③データ基盤 C 社
インタビュイー：データ基盤 C 社
インタビュワー：東京大学 古井特任教授、VOLVE 吉井【概要】
・ 全体像：①診療現場のサービス高度化、②自治体・保険者、健康サービサーでのデータ活用、③民間企業でのデータ活用、④政策立案、研究機関でのデータ活用のそれぞれが進んでいくと考えられるが、民間 PHR 事業者にきちんとデータを載せていくということと、オンライン請求ネットワークを民間開放してもらうということができるとブレイ
クスルーにつながるのではないか
・ 医療機関や健保組合・産業保健におけるアセット活用：既に診療報酬改定 DX の議論の中でカバーされているが、各種マスタのモジュール化・共通化ができることが望ましく、
加えて、レセ・健診・カルテ系データのオプトアウトで収集されたデータが活用できるようになるとよい・ 自治体によるアセット活用：レセ・健診データを用いてハイリスク者を抽出して、それをかかりつけ医にフィードバックして重症化予防につなげられないか【詳細内容】
全体像：①診療現場のサービス高度化、②自治体・保険者、健康サービサーでのデータ活用、③民間企業でのデータ活用、④政策立案、研究機関でのデータ活用のそれぞれが進んでいくと考えられるが、民間 PHR 事業者にきちんとデータを載せていくということと、オンライ
ン請求ネットワークを民間開放してもらうということができるとブレイクスルーにつながるのではないか・ 国が構築をすすめるナショナルプラットフォームができると大きく４つの立場の利用が進むものと考えており、それぞれ、後述するユースケースが考えられるのではないか：①診療現場のサービス高度化、②自治体・保険者、健康サービサーでのデータ活用、③
民間企業でのデータ活用、④政策立案、研究機関でのデータ活用
・ ①診療現場のサービス高度化①

待ち時間ゼロ、完全オンライン診療②

平常時、発病、要介護時まで一気通貫で情報連携③

医療機関、医師が変わっても継続した診療を実現④

オンライン化により利便性向上と医療リソース有効活用を両立

・ ②自治体・保険者、健康サービサーでのデータ活用①

公共・民間・個人の組織を越えたデータ流通②

データを活用した健康政策の実現・サービスの高度化③

公的データ・パーソナルデータを活用した健康サービスの高度化
27

④

ナッジを促すインセンティブ制度

・ ③民間企業でのデータ活用①

民間保険会社との連携②

製薬・治験リクルーターと個人のマッチング③

ドナー提供のマッチング

・ ④政策立案、研究機関でのデータ活用①

データセットをまたいだ活用方法の具現化②

医療情報取扱事業者との連動、紐づけ③

研究者向け分析環境の強化④

EBPM 基盤によるデータドリブンな政策の実現

・ こうした世界を実現する上で民間 PHR 事業者を活用する必要があるが、現時点ではまだ４情報（特定健診、医療費、薬剤、診療情報）しかデータが来ていないので、基金でカルテ由来の 6 情報（①傷病名、②アレルギー、 ③感染症、④薬剤禁忌、⑤検査（救急、生活習慣病）、⑥処方）を追加するなら、ぜひそれも追加してもらいたい・ オンライン請求ネットワークを民間企業にも開放して、地域医療連携ネットワークでも使えるようにしてもらえれば、医療機関にとっても、回線を何個も引く手間が省けることに加え、オン資の履歴紐づけ機能を民間に提供できるようにもなる

医療機関や健保組合・産業保健におけるアセット活用：既に診療報酬改定 DX の議論の中でカバーされているが、各種マスタのモジュール化・共通化ができることが望ましく、加えて、
レセ・健診・カルテ系データのオプトアウトで収集されたデータが活用できるようになるとよい
28

・ 医療機関、健保組合、介護施設などの業務システムの担当をしているが、外部のものがないと動かないというものはない
・ 顧客に用意してもらう各種マスタ、医薬品マスタ、病名マスタ、健診項目マスタ、健診
施設マスタは外部から調達しており、このあたりをモジュール化・共通化されると便利だが、この論点については医療 DX の議論の中でカバーされている
・ レセプトや特定健診データは多くのユーザが入手したいと思うがなかなか手に入らない。マイナポが支払基金経由ということで、オプトアウトでよいレセ、健診、カルテ系
データをこのデータフローの中で入手できれば使いたいというユーザは多い。ただし、次世代医療基盤法との兼ね合いの部分はよく分からない。
・ 歩数・血圧などの PHR データがあると夢が広がるが、誰がそのデータをオーソライズ
するかという問題が生じる。Fitbit やタニタのデータまで扱うのは国だと難しいところがあり、パブリックデータとパーソナルデータの紐づけやそれぞれの時系列での個人紐づけは、被保険者番号を民間 PHR 事業者に登録して、履歴回答システムのような形で民間 PHR 事業者に対しても紐づけデータを返すような仕組みができるとよいのでないか。支払基金がその機能を担うことができることが望ましい
自治体によるアセット活用：地域医療連携ネットワークを活用したデータヘルスの分析提案を自治体にさせていただいている。レセ・健診データを用いてハイリスク者を抽出して、それをかかりつけ医にフィードバックして重症化予防につなげてもらうことが考えられな
いかと思っている

29

④保険者団体保険者団体（健康保険組合連合会）
インタビュイー：健康保険組合連合会
インタビュワー：東京大学 古井特任教授、VOLVE 吉井【概要】
・ 既存アセットを活かした健保組合のデータ管理・抽出：支払基金がいわゆるレセ管シス
テムを提供しながら、コスト削減、医療機関再審査のレセプト提出、受診勧奨・重症化予防の一体的サービス提供などが可能ではないか
・ 既存アセットを活かした健保組合のための共同事業：人間ドックや予防接種などの特定健診以外の保健事業について、決済代行などの薄い関わり方から共同実施というコミッ
トした関わり方まで、支払基金による共同実施の可能性があるのではないか
・ 新規アセットを前提とした健保組合のための共同事業：健保ごとの方向性の違いや基幹
システムベンダ―とのハレーションが想定されるが、支払基金が基幹システムも含めて提供することができるようになると、健保組合の保健事業だけではなく、適用・給付も含めて共同事業として行うことも考えられる・ 既存アセットを活かした健保組合へのデータ提供・分析（保険者別データ）：スコアリ
ングレポートという形で既に一部のベンチマークデータの提供が行われているが、これをより発展させて、必ずしもレポートという形式を取らずデータセットとしてきめ細かいベンチマークデータを提供してもらいたい・ 既存アセットを活かした健保組合へのデータ提供・分析（医療機関別データ）：手術件数などの医療機関の評価に資するデータへのニーズがあるものの、関係者との合意形成が困難と予想される・ 既存アセットを活かした健保連へのデータ提供・分析：健保連に対しては、よりきめ細かなレセデータの加工データ、特定健診・保健指導の加工データを提供してもらいたい・ 既存アセットを活かした健保組合向け研修事業：健保連や厚生労働省も名を連ねる形で、支払基金がレセプトデータ関連の研修をしてくれることもありがたい【詳細内容】
支払基金によるさらなる価値創出の前提：審査支払機関としての支払基金に対する不満・不信があることは忘れないでいただきたい・ 健保組合は支払基金に対して、大なり小なり、医療機関寄りではないかという不満・不信があることは事実である
・ 事業を委託するしないは是々非々の判断となることはもちろんであるが、感情的なものがあることも理解してもらいつつ、加えて、コスト面でのメリットが重要になるということも忘れないでもらいたい30

既存アセットを活かした健保組合のデータ管理・抽出：支払基金がいわゆるレセ管システムを提供しながら、コスト削減、医療機関再審査のレセプト提出、受診勧奨・重症化予防の一体的サービス提供などが可能ではないか
・ 現状としてはデータ管理・抽出については自前でやっているか、もしくは、レセ管業者に包括的に委託しているところもある
・ 既存の民間事業者に対する、担当者次第で対応が変わるとか、サービスごとにお金がかかる等の不満はよく聞く話である
・ 既に民間委託が行われている分野であるため、支払基金がこの領域で共同事業をするということであれば、例えば以下のような追加の付加価値が必要になる①

コストに関するスケールメリット②

医療機関再審査において保険者側でレセプトを探索・提出する業務の削減③

受診勧奨の通知まで含めた未受診者対策④

糖尿病の重症化予防について対象者の選定から勧奨、効果検証までの対策⑤

地域の優良な医療機関の紹介（さすがにそれは難しいか）・ 審査支払機関は保険者よりも早くレセを受け取っており、受診の有無の確認を早めることができると、効率化を越えた価値創出につながるのではないか
・ このような付加価値の提供について、愛知をはじめとする 10 都県ほどの国保連合会は既に課金ベースで事業をやっているところもある
既存アセットを活かした健保組合のための共同事業：人間ドックや予防接種などの特定健診以外の保健事業について、決済代行などの薄い関わり方から共同実施というコミットした関わり方まで、支払基金による共同実施の可能性があるのではないか
・ 健保連では特定健診の集合健診をやっているが、それ以外に、人間ドックや予防接種、新型コロナの感染症法上の位置づけが５類になった後の保険者保健事業としてのコロナの予防接種等、多くの保険者が実施する事業を一括して実施することはあり得るのではないか①

共同事業として支払基金が実施することはあり得るのではないか②

共同実施まで踏み込まずとも、実施は各保険者と事業者の間の契約のまま、決済代行だけを支払基金がやるということもあり得るのではないか③

予防接種については接種状況やその効果に関するデータのモニタリングも含めて支払基金ができると行政によるデータ管理としても望ましいのではないか

新規アセットを前提とした健保組合のための共同事業：健保ごとの方向性の違いや基幹シ
ステムベンダ―とのハレーションが想定されるが、支払基金が基幹システムも含めて提供することができるようになると、健保組合の保健事業だけではなく、適用・給付も含めて共同事業として行うことも考えられる
・ 支払基金が住所などを含めた基幹システムにある適用情報を持つがことができると、付31

加金の計算なども含めてやれることがもっと増える。ただし、住所情報については、単一健保組合は正確なデータを持っていないところも多く、また、被扶養者についてはよ
りその精度が下がるのが現状である
・ これを実行することを考えると、基幹システムベンダ―とのハレーションが生じることは避けられないが、マイナンバーの管理も含めて将来的には考えたほうが良いのではないか既存アセットを活かした健保組合へのデータ提供・分析（保険者別データ）：スコアリング
レポートという形で既に一部のベンチマークデータの提供が行われているが、これをより発展させて、必ずしもレポートという形式を取らずデータセットとしてきめ細かいベンチ
マークデータを提供してもらいたい
・ データを比較して提供してもらうことへのニーズが大きく、全健保や全単一・全総合との比較、同業他社との比較を行い、それらの分布における立ち位置を示してもらえるとありがたい・ 既に一部をスコアリングレポートで行われていると思うが、健保によってさまざまなニーズがあり、例えば、後発医薬品使用率や特定健診受診率の地域別・性年齢別データの比較であるとか、受診勧奨の成功率であるとか、レセプトと特定健診・保健指導のデー
タを用いて様々な切り口でデータを提供してもらえると、健保は現状の課題を把握することができ役に立つ・ このようなデータを提供してもらうことができたら、それを、ＤＨポータルサイトに掲載してもらえると便利である
・ 保健事業の効果は主張できるものがなく、事業主から冷たい目で見られて苦しいところであり、効果の見える化を大学や支払基金も含めて共創してもらえると嬉しい①

例えば、現役時代に健保・協会で健診を受けている加入者は、国保・後期に移った
後もきちんと対策を続ける割合が高く、こうした、保険者種別をまたいで生じる成果も可視化できないか②

こうした成果の可視化に基づいて、保険者種別をまたぐ財政調整の仕組みである
高齢者医療制度そのものやその上にある加算・減算制度も見直してもらいたい

既存アセットを活かした健保組合へのデータ提供・分析（医療機関別データ）：手術件数な
どの医療機関の評価に資するデータへのニーズがあるものの、関係者との合意形成が困難と予想される・ 手術件数などの医療機関の評価に資するデータを審査支払機関が出してくれるとありがたい・ かつて健保連でもやろうとしたが全データがないなどの理由もあり、ハードルが高かったが、審査支払機関が悉皆データでデータ提供できれば、医療機能評価機構よりよい質の高いデータを出せるのではないか32

・ 医療提供者との関係で実現は難しいかもしれない（編注：ここで想定されているデータ分析は NDB を活用してできることでもあり、どちらかというと、関係者との合意形成の問題であるものと思料）
既存アセットを活かした健保連へのデータ提供・分析：健保連に対しては、よりきめ細かなレセデータの加工データ、特定健診・保健指導の加工データを提供してもらいたい・ 現状、レセプトデータは加工分析して提供してもらうことができているが、健診・保健指導のデータについては、法定外という理由で分析・提供してもらうことができない。
保険者協議会や自治体などの場でデータを出してもらいたいと言われることもあり、加入者の住所情報は完全ではないと思うが、健診機関の住所情報などで粗い精度のデータ提供ができるのではないか
・ レセプトのデータについても、個別の健保からデータをもらって分析をすることがほとんどで、本来なら支払基金にデータを貯めて、コロナの影響など、予め健保連でテーマ設定した切り口で分析できるようにしてもらえるとありがたい（NDB はデータベース
として経年で追うことがなかなか難しい）・ 例えば、前期納付金対策として、未受診者の情報を用いて、リスク者の多い健保組合を健保連にフィードバックしてもらうようなことから始められないか
既存アセットを活かした健保組合向け研修事業：健保連や厚生労働省も名を連ねる形で、支払基金がレセプトデータ関連の研修をしてくれることもありがたい33

（３）審査支払機関の役割と関わり方（１）（２）を踏まえて、データヘルスに関する審査支払機関の役割と関わり方について整理した。
●プラットフォーム機能の提供
審査支払機関は全保険者のレセプトデータ等を有するという悉皆性を活かして、全ての健保組合を対象とした保健事業の実績や医療費、健康状況の把握・評価が可能である。現在、「健康スコアリングレポート」という形で一部のベンチマークデータの提供が行われているが、今回の調査研究を通じて、これをより発展させたデータセットとして、きめ細かいベ
ンチマークデータを提供してもらいたいという保険者ニーズが示された。データセットの提供は、健保組合の業務負担の軽減や保健事業の質向上につながるだけでなく、保険者団体（健保連合会）による施策評価や組合格差是正のための支援にも有用と考えられる。なお、
レセプトデータに加えて、特定健診（標準的質問票を含む）
・特定保健指導のデータセット
に対するニーズも大きい。
健保組合によるデータ活用については、データの第三者提供を実施している組合は過半数を占める一方で、配慮していることや想定している課題として、「データ活用範囲の設定」を挙げた健保は 57.9％、「データ管理の方法・体制」は 68.2％にのぼっていた。データ活用のアカウンタビリティが疎かになることで、保険者、民間事業者と加入者との意識の乖離等が生じ、データヘルス発展の障害となる可能性も考えられる。そこで、データヘルスにおいてデータ活用を先行させるのではなく、加入者中心で本来の価値を創出できるよう、データ
ヘルスの推進におけるデータガバナンスの考え方を国や審査支払機関、学術機関等が協力してデータヘルスガバナンスガイドラインとして作成することも必要と考える。
健保組合は第２期データヘルス計画において、「データヘルス・ポータルサイト」の活用を通して、データを起点とした保健事業の設計や運営を始めている様子がうかがえたが、その一方で組合格差も顕在化した。社会保険診療報酬支払基金への期待としても、「効果的な保健事業の知見の抽出」や、「健康課題の解決策を検索する仕組み」と回答する健保組合は8 割超となっていた。
審査支払機関には、働き盛り世代の健康課題の解決を通じた労働生産性の向上や持続可
能な健康保険制度の構築に資するプラットフォーム機能の提供が求められている。
●データホルダとしてのアセットの活用
これまでのデータ運用に関するノウハウや人材、保険医療機関とのネットワークといっ
た審査支払機関の有するアセットに対しても、その活用ニーズが把握された。
製薬分野では、創薬を進める際の仮説設定や検証、臨床開発に資するデータ活用が期待されており、品質の高いアウトカムデータがエビデンス創出に不可欠となる。また、疾患ごとの評価に必要な学会のレジストリに関しては、データ構造や利用許諾範囲・手続きなどを標準化する視点から、二次利用手続きの一元的取りまとめを審査支払機関に期待するという34

意見もあった。なお、現在、医薬品の臨床試験計画策定、承認申請後の薬価収載における薬価算定根拠、市販後の安全性評価のために、民間事業者の保有する一部のレセプトデータが活用されているが、全国データが集約された NDB が保有するデータを民間企業でより柔軟に利用可能な状態となることにも期待感がある。
自賠責保険では、保険金の支払いについて、審査支払機関のネットワークとレセプトデー
タを活用できれば、必要な法改正、診療報酬改定 DX、電子レセプト項目の改変といった手続きを経て、医療機関・保険会社にとってメリットのある仕組みを実現できる可能性が示された。また、これは保険分野に限定されないが、予防・健康づくりのアウトカムに関するエ
ビデンス不足を解決するためには、民間事業者へのベンチマークデータの提供と、レセプト
データと PHR データとの紐づけが必要となる。民間保険分野では、「健康増進型保険」設計のための長期間のレセプトデータと行動データの蓄積が必要であるとの指摘があった。
長寿国・日本において革新的な健康ソリューションを開発し、課題解決を図ることができれば、これから高齢化が進む諸外国への適用にも生かせる。
公共保健医療データの活用に関しては、①診療現場のサービス高度化、②自治体・保険者・
民間事業者での活用、③適用事業所での活用、④政策立案、研究機関での活用が考えられ、国のデータヘルス改革による検討が進められているところである。今後、こうしたデータ活用を進めるには、データ流通を促す仕組みとその運用が重要になる。オンライン請求ネット
ワークを開放して、地域医療連携ネットワークに活用したり、オンライン資格確認等システ
ムを基盤とした被保険者番号履歴の照会・回答機能を民間事業者に提供したりすることが、全体のブレイクスルーにつながるとの意見もある。また、民間 PHR 事業者が公共保健医療
データとバイタルデータやライフログデータを紐づけるためには、データ様式の標準化や、そのためのデータ交換規約等が必要となる。標準化の推進においては民間事業者間で利害が対立する側面もあるため、審査支払機関の果たす役割があると考えられる。
●データヘルスへの関わり方の進化
審査支払機関によるデータヘルスへの関わり方は、実行性を担保する視点から、段階的に進めることが有用と考えられる。
まず、保険者機能の発揮を促すことは、企業の人的資本経営や健保組合による円滑な保険運営に直結することから、ステークホルダーの賛同を得られやすい取組である。前述のベン
チマークデータの提供は匿名データでも可能であり、その実行性は高い。まず、ベンチマー
クデータとそれに基づく分析ツールを提供しながら、受診勧奨や重症化予防、人間ドック、予防接種などの特定健診以外の保健事業について、決済代行から共同事業という関わり方まで、審査支払機関が役割を担うことを期待する声が挙がっている。既に診療報酬改定の議論の中では審査支払機関によって医療機関における各種マスタのモジュール化・共通化を進める方向性が示されており、これをきっかけとした取組の着実な推進が期待できる。
次に、医薬品の研究・開発・安全性監視、民間保険の保険金支払いの効率化・迅速化、公共保健医療データを活用したヘルスケアサービスの提供などは、中長期での社会実装が期35

待される取組として位置付けられるが、国民の利便性向上や新たな産業創出など社会的イ
ンパクトが大きく、明確な目標として掲げるに値する。

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保険者等からみたデータヘルスに関する審査支払機関の関わり方について
令和５年５月２０日 発行

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