令和３年度 老人保健事業推進費等補助金（老人保健健康増進等事業）

データを活用した PDCA サイクルに沿った
介護予防の取組に関する調査研究事業

令和 ４ 年 3 月
一般社団法人 日本老年学的評価研究機構

目次
報告書概要..................................................................................................................................... 1
1.

目的 ..........................................................................................................................................1

2.

調査方法 ...................................................................................................................................1

3.

調査結果 ...................................................................................................................................3

3.1.

ヒアリング結果 .................................................................................................................3

3.2.

保険者共同研究会 ..............................................................................................................7【青森県参加自治体対象保険者共同研究会（令和 3 年度実施）】 ...................................83.3.

調査結果のまとめ ..............................................................................................................84.

提言 ..........................................................................................................................................95.

「伴走的支援」の定義の提案 ................................................................................................ 10

1.

目的と背景 ........................................................................................................................... 112.

調査方法 ............................................................................................................................... 12

3.

2.1.

検討委員会の設置 .............................................................................................................. 12

2.2.

ヒアリング対象自治体の選定 ............................................................................................ 14

2.3.

ヒアリング内容の検討 ....................................................................................................... 14

調査結果 ............................................................................................................................... 15
3.1.

ヒアリング結果 .................................................................................................................. 15

3.1.1.

県事業 .............................................................................................................................. 20

岐阜県................................................................................................................................................... 20
岡山県................................................................................................................................................... 23

3.1.2.

一般介護予防事業 ............................................................................................................ 26

青森県南部町 ........................................................................................................................................ 26
愛知県名古屋市 .................................................................................................................................... 29
兵庫県神戸市 ........................................................................................................................................ 32
奈良県生駒市 ........................................................................................................................................ 37
福岡県福岡市 ........................................................................................................................................ 39
長崎県松浦市 ........................................................................................................................................ 42

3.1.3.

高齢者の保健事業と介護事業の一体的実施 .................................................................... 45岐阜県大垣市 ........................................................................................................................................ 45
東京都東村山市 .................................................................................................................................... 48
長崎県平戸市 ........................................................................................................................................ 51

3.1.4.

PFS・SIB ......................................................................................................................... 55

愛知県豊田市 ........................................................................................................................................ 55
大阪府堺市 ........................................................................................................................................... 58
岡山県岡山市 ........................................................................................................................................ 61

3.2.

保険者共同研究会 .............................................................................................................. 64

3.2.1.

保険者共同研究会概要..................................................................................................... 64

3.2.2.

全国の参加自治体対象保険者共同研究会........................................................................ 65

3.2.3.

青森県参加自治体対象保険者共同研究会（令和 3 年度実施） ....................................... 653.3.

調査結果のまとめ .............................................................................................................. 66

3.3.1.

データを活用した PDCA サイクルに基づく介護予防事業 ............................................. 66

3.3.2.

一般介護予防事業／高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施／PFS・SIB におけるデータ活用 ............................................................................................................ 71

3.3.3.
4.

5.

専門家活用の利点・困難な点 .......................................................................................... 75

ヒアリング結果を踏まえた提言 ............................................................................................ 80
4.1.

データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた実施面の提言 ........... 81

4.2.

データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた実施体制面の提言 .... 86

4.3.

データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた専門家活用の提言 .... 88

4.4.

データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業における都道府県の役割 ....... 89「伴走型支援」の定義の提案................................................................................................ 90

別添資料 1：ヒアリング結果
別添資料 2：2021 年度「健康とくらしの調査」保険者共同研究会アンケート結果
別添資料 3：2021 年青森県保険者共同研究会アンケート結果

報告書概要1. 目的
本調査報告書は、効果的・効率的に介護予防に資する事業を実施するため、データを活用した PDCA サイクルに沿った 1）一般介護予防事業、2）高齢者保健事業と介護予防の一体的実施、3）介護予防分野における PFS /SIB、を研究者等専門家の支援を得ながら試みている市町村に対しヒアリングを実施し、他市町村の参考となるよう、自治体内外の体制や具体的なデータの活用方法、支援内容等を整理し、まとめることを目的としている。

2. 調査方法
本調査研究事業では、その目的を達成するためこれまでにデータを活用した PDCA サ
イクルに沿った介護予防事業に専門家を活用した自治体に対しヒアリングを行った。
ヒアリングに先立ち、ヒアリング対象自治体の選定やヒアリング内容の検討、またそれらの結果をまとめる報告書の方向性を検討するため、検討委員会を設置し議論を行った。
検討委員会の委員は以下の通りであり、委員会での議論の結果、14 の県・市町村に対してヒアリングを行うこととなった。

【委員】
名前

所属

役職

相田 潤

東京医科歯科大学／JAGES 機構

教授・理事

尾島 俊之

浜松医科大学／JAGES 機構

教授・理事◎近藤 克則千葉大学予防医学センター／JAGES 機構

教授・代表理事近藤 尚己

京都大学／JAGES 機構

教授・理事

斉藤 雅茂

日本福祉大学／JAGES 機構

准教授・理事佐藤 恭子

青森県南部町地域包括支援センター

主任保健師

澤辺 誠

奈良県生駒市地域包括ケア推進課予防推進係

船越 厚男

福岡県福岡市保健福祉局 総務企画部

ICT 管理係長

三上 幸生

青森県南部町福祉介護課介護保険班

主幹

宮國 康弘

国立長寿医療研究センター/JAGES 機構

特任研究員/業務執行理事（敬称略、50 音順） ◎は座長

【オブザーバー】
厚生労働省 老健局 老人保健課
【事務局】
1

名前

所属

役職

藤並 祐馬

JAGES 機構

事務局長

前田 梨沙

JAGES 機構／千葉大学予防医学センター

方

恩知

JAGES 機構

研究員

山口 大輔

JAGES 機構

ｱｼｽﾀﾝﾄｺｰﾃﾞｨﾈｰﾀｰ

坂本 香奈

JAGES 機構

コーディネーター

ｺｰﾃﾞｨﾈｰﾀｰ／技術補佐員

ヒアリング実施自治体一覧
都道府県
岐阜県

岡山県

市町村
青森県南部町

東京都東村山市

岐阜県大垣市

愛知県名古屋市

愛知県豊田市

大阪府堺市

兵庫県神戸市

奈良県生駒市

岡山県岡山市

福岡県福岡市

長崎県平戸市

長崎県松浦市（自治体コード順）

2

3. 調査結果
3.1. ヒアリング結果
14 自治体にヒアリングを行った結果の概要は以下の通りである。

自治体別ヒアリング実施結果概要
【県事業】
自治体

実施体制

PDCA

専門家活用概要
・ 県下希望市町村の KDB データとニーズ調査データの「見える化」

岐阜県
人口

・ 参加市町村ごとの「見える化」結果の考・ 保健医療課か ら専門家

1,978,742 人

への委託

P

（2020 年）察・ 「見える化」結果の報告会（参加市町村
職員対象）
・ データヘルスに関する講演（県職員対象）・ 県が市町村に行った支援事業の効果評価
・ 効果評価を行った結果を基にした今後県

岡山県
人口1,888,432 人（2020 年）・ 県長寿社会課 から市町村への介護予 防事業に係る専門家の活用
・ 県長寿社会課 から専門

下市町村で効果評価を広めるための助言
C からAへ

家への委託等・ 効果評価の重要性や手法に関する市町村担当者向け講演・ パイロット市町村における県事業効果評
価結果の報告会（県下全市町村対象）
・ 効果評価の実施を希望する市町村へのコ
ンサルテーション【一般介護予防事業】
自治体

実施体制

PDCA

・ 高齢者の健康状態や社会参加状態など

青森県南部町
人口17,342 人（2021 年

専門家活用概要をみる「健康とくらしの調査」の実・ 福祉介護課から専門家への委託

P

施・調査結果の分析
・ 調査結果の「見える化」

10 月 1 日）

3

・ 「健康とくらしの調査」の実施・調査
結果の分析
・ 調査結果の「見える化」

愛知県名古屋市
人口2,328,138 人

・ 地域ケア推進課から専門家への委託P+D・ 「見える化」結果の読み解き方、活用の仕方に関するワークショップ（市職員対象）（2020 年）

・ 科学的根拠に基づく介護予防施策に関する助言
・ 「健康とくらしの調査」の実施・調査
結果の分析
・ 調査結果の「見える化」
・ 「見える化」結果を用いた市内小地域

・ 介護保険課から研究者

間比較による地域間格差の把握とそのへの調査フィールドの結果に基づくパイロット地域の選定、提供

パイロット地域におけるサロンの立ち・ 地域保健課から専門家上げ支援にワークショップ
兵庫県神戸市・ パイロット地域とその他の地域の格差

・ 地域保健課のワークシ

人口

ョップをきっかけに、

1,522,948 人

介護保険課から専門家（2021 年に、調査、分析、効果

2 月 1 日）評価などの委託の経年変化の観察（評価）PDCA・ 複数の課を巻き込んで「見える化」結
果を活用したワークショップ
・ 医療・介護・健康分野データを統合したデータベースの構築
・ データベースを活用した市の高齢者の・ 区職員や地域包括支援

健康や医療費・介護費、サロンづくり

センター職員、防災担の効果検証などに関する分析

当職員を巻き込んだワ・ データベースのデータを活用した個人

ークショップの 健 康 に 関 す る 記録 （PHR: Personal
Health Data）を利活用しながら社会参
加や身体活動を促すアプリの開発
・ 介護予防施策に資する調査の実施・調査結果の分析

奈良県生駒市
人口
119,011 人

・ 地域包括ケア推進課による専門家への委託

・ 調査結果の「見える化」
P（2020 年 10 月
1 日）

4

・ 福岡市が独自に構築したデータベース
福岡県福岡市・ 保健福祉局総務企画部

人口政策推進課から専門家

1,564,178 人

への委託に格納されているデータを使った分析
P・ 介護予防施策に資する調査の実施・調査結果の分析

（2021 年）

・ 調査結果の「見える化」
・ 介護予防施策に資する調査の実施・調査結果の分析

長崎県松浦市
人口・ 調査結果の「見える化」
・ 長寿介護課から専門家

21,700 人

・ 「見える化」結果の読み解き方、活用への委託の仕方に関するワークショップ（市職（2021 年員対象）

12 月 31 日）

・ 科学的根拠に基づく介護予防施策に関する助言【高齢者の保健事業と介護事業の一体的実施】
自治体

実施体制

PDCA

専門家活用概要
・ KDB データとニーズ調査データの一体

岐阜県大垣市人口・ 高齢福祉課による専門家への委託

159,784 人

・ 県国保連に委託して必（2022 年

要な KDB データを取得

的な「見える化」
P・ 「見える化」結果を踏まえた市職員等を対象とした専門家の講演

4 月 1 日）・ 健康増進課と介護保険

・ KDB データとニーズ調査データの一体

課協力のもと、介護保的な「見える化」

険課から専門家へ委託
東京都東村山・ 「見える化」結果の報告会（市職員対・ 都国保連と協定を締結

市

し都国保連協力の下、人口必要な KDB データを取

151,575 人

得（2021 年・ 後期高齢者広域連合と

1 月 1 日）は事業前から締結して

象）・ 「見える化」結果の読み解き方、施策
P＋Dへの活用の仕方に関するコンサルテー
ション

いる協定に基づいて協力

5・ KDB データとニーズ調査データの一体・的な「見える化」

市職員で通いの場の効
果評価などデータの活用を試みたが、専門家でないためその妥当性などの判断が困難

・ 医療・介護・保健の一体的実施等でもデータの活用を試みるものの、データが集約されていないなど、活用が困難
・ 事業の効果評価や費用対効果、地域の現状把握などを行い、その結長崎県平戸市果を関係者と共有する

人口ことで効果的・効率的

29,855 人

な事業の実施が目標（2021 年・ そのためには専門家の10 月 1 日）

P

活用が必要と判断し、
令和 3 年度から専門家との協力を開始
・ KDB データの活用につ
いては、小地域ごとに状況の把握を行うために突合 CSV データの活用が必要だが、令和 2
年 11 月以前は突合 CSV
データに小地域コードがついていない、各種関係機関との調整に時間がかかる、などを経験

6

【PFS・SIB】
自治体

実施体制

PDCA

専門家活用概要
・ SIB における評価指標及び評価枠組み

愛知県豊田市
人口420,022 人（2021 年に関する助言・ 政策企画課未来都市推進課から専門家への委C託・ 成果の評価に必要な調査に係る助言
・ 成果指標に基づく効果評価

10 月 1 日）
・ SIB における評価指標及び評価枠組み
大阪府堺市
人口

に関する助言・ 長寿支援課から専門家

821,598 人への委託

C・ 成果の評価に必要な調査に係る助言
・ 成果指標に基づく効果評価（2021 年
9 月末）
・ SIB における評価指標及び評価枠組み
岡山県岡山市
人口
720,300 人（2020 年に関する助言・ 保健管理課健康寿命延伸室から専門家への委託

10 月 1 日）

C・ 成果の評価に必要な調査に係る助言
・ 成果指標に基づく効果評価
・ SIB で得られた評価結果を基にした介護予防施策に関する助言（団体コード順）

3.2. 保険者共同研究会
本調査研究事業では、青森県で JAGES 機構が実施する「健康とくらしの調査」に参加した自治体を対象に、保険者共同研究会を開催した。保険者共同研究会は、3 年に 1 度実施
する「健康とくらしの調査」参加自治体を対象に、調査結果をフィードバックするとともに、参加市町村間でそれら結果をどのように今後の施策に活かすかを議論する場を提供することを目的に実施している。通常は「健康とくらしの調査」実施翌年度に行なっているが、令和 3 年度は青森県下の参加市町村で集まって調査結果の活用について議論したいとの要望が寄せられたため、青森県下の参加自治体を対象に実施した。
本調査研究事業で検討した保険者共同研究会の概要は以下の通りである。

7

【「健康とくらしの調査」参加自治体向け保険者共同研究会】
開催日時2021 年 5 月 25 日(火)及び 5 月 31 日(月)場所

ウェブ（Zoom）

参加市町村

49 保険者**一部保険者は、市町村単位ではなく広域連合単位で参加

保険者共同研究会終了後、参加者に保険者共同研究会に関するアンケートを実施した。
その結果、以下のような事柄について複数の回答が寄せられた。詳細なアンケート結果（抜粋）は、別添資料 2 のとおりである。

【青森県参加自治体対象保険者共同研究会（令和 3 年度実施）】
開催日時

2021 年 7 月 12 日(月)場所

青森県南部町健康センター

参加市町村

11 保険者

全国版同様、青森県での保険者共同研究会でも、研究会終了後にアンケートをとった。
その結果、以下のような事柄について複数の回答が寄せられた。詳細なアンケート結果（抜粋）は、別添資料 3 のとおりである。

3.3. 調査結果のまとめ
ヒアリングにおいて、PDCA 各フェーズで挙げられていた課題は以下の通りである。

PDCA サイクルの段階別課題概要
・ 異なる部署間のデータ統合の難しさ
データベースの構築 （5）・ データベース構築に向けたデータ抽出の難しさ
・ 時代によって変わるニーズへの対応の難しさ
・ どういったデータをどのように集めるかの判断のP：データ収集とデータ分析 (5)難しさ
・ 適切な「評価」に向けた分析の難しさ

D：データ分析結果の施策への活用

・ 自治体が集めたデータの分析結果の活用の難しさ(5)・ 科学的根拠を施策に活かすことの難しさ

C：結果の評価（アウトカム評価）

・ 技術的側面の課題：統計学の手法を用いた評価の＝統計学的な手法を用いた評価(6)

難しさ
・ 財政的側面の課題：評価への予算配分の難しさ
8

A：評価結果を受けた事業の横展

・ 「効果が想定よりも小さい」という評価結果を受開・修正・代替案の検討

けた代替案検討の難しさ（カッコ内は、ヒアリングでそれぞれの段階の課題を言及した自治体数）
また、一般介護予防事業、高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施、PFS・SIBの事業の種類別に挙げられていた課題等は以下の通りである。

事業の種類別課題・特徴概要
一般介護予防事業

・ 「健康な高齢者の健康が維持されたのは介護予防事業の成果」を説明する難しさ
・ 成果が見られるのに 3〜5 年はかかる介護予防事業
において単年度で事業を行う難しさ

高齢者の保健事業と介護予防事 ・ 庁内体制構築の難しさ
業の一体的な実施

・ 庁外調整の難しさ
・ 使うデータの性質による難しさ：医療データにおける代表性の問題や KDB データの小地域分析の難しさ、データが膨大故の処理の難しさ

PFS・SIB・ 統計学的手法を用いた評価実施の難しさなど PDCA
サイクルの C と同様の難しさ
・ 枠組みの活用：関係者が多いことを活用した地域の活性化、評価が必要な枠組みを活用した評価への予
算配分等

4. 提言
以上を踏まえ、本報告書では以下の提言を行う。

データに基づく PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた 12 の提言概要
データを集める目的の明確化
データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた実施面の提言事業立案と同時に評価デザインを協議する
個人識別できる形でのデータ収集
評価後の Action：横展開・修正・代替案の検討
長期的視点に立った介護予防事業

データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた実施体制面の提言

評価への予算措置
必要な専門家へのアクセス支援
継続的な専門家の活用への予算措置
9マニュアルの作成
データを活用した PDCA サイクル

「継続性・一貫性」の担保に向けた専門家の活用に沿った介護予防事業に向けた専門家活用の提言「連携」への事業枠組みや専門家の活用

データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業における都都道府県の役割

道府県の役割に関する提言

5. 「伴走的支援」の定義の提案
最後に、本報告書では「伴走型支援」の定義について提案を行う。現在、保健分野の事業においても様々な場面で「伴走型支援」の言葉が使われているが、厚生労働省が定めた定義などは存在しない。このため、時として使う人によってその内容が異なるケースもあり、話し手、聞き手双方ともに「伴走型支援」という言葉を使いつつも、その言葉が示す内容が微妙に異なり、コミュニケーションに支障が生じる可能性も考えられる。
「伴走型支援」については例えば、日本医療研究開発機構「地域包括ケア推進に向けた
地域診断ツールの活用による地域マネジメント支援に関する研究」班がまとめた「地域包括ケアの推進に向けたまちづくり支援ガイド」、特定非営利活動法人ホームレス支援全国
ネットワークがまとめた「厚生労働省委託事業 伴走型支援推進に関する検討会等開催業務「伴走型支援普及に関するパンフレット」、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研究所がまとめた「介護予防・日常生活支援総合事業及び生活支援体制整備事業の効果的な推進方法に関する調査研究事業報告書」を参考に、本調査研究におけるヒアリングでも、専門家の活用において、「自治体の事情に合わせた「継続的な」サポートが有効であったとの声が上がっていることを踏まえ、「伴走型支援」の定義を「課題解決（事業の目的達成）に向けて対象者の主体性や自己決定を尊重しながら、（1 年度の事業であってもその事業年度内で）継続的に対話を行いながら支援する手法」のことを「伴走型支援」と呼ぶことを
提案する。

10

1. 目的と背景
我が国では、令和 2 年 10 月 1 日現在で高齢化率が 28.8％となり、65 歳から 74 歳の人
口が総人口に占める割合が 13.9％、75 歳以上の人口が総人口に占める割合が 14.9％と年々高齢化が進んでおりi、社会構造の変化とともに新しい社会の形が求められている。
同時に、保健事業においてデータを活用した PDCA サイクルを実施するインフラ整備なども進んでいる。こうした状況を踏まえ、平成 29 年 9 月には「データヘルス計画作成の手引き（改訂版）」が出され、健康保険組合や市町村がより質の高い計画を作成し、PDCA サイクルによって保健事業の実効性を高めることを目指している。
こうした中、令和 2 年 6 月 12 日に公布された「地域共生社会の実現のための社会福祉法等の一部を改正する法律」では、一般介護予防事業等の地域支援事業を実施するに当
たっては、介護関連データを活用し、PDCA サイクルに沿って効果的・効率的に行うことを市町村の努力義務とされ、令和元年に実施された一般介護予防事業等の推進方策に関する検討会においては、「PDCA サイクルに沿った取組を推進するための評価の在り方」を掲げており、市町村等の介護保険者は、一般介護予防事業等のモニタリングや事業評価が求められている。
また高齢者の健康に関しては、一般介護予防事業を単独で捉えるのではなく、医療な
どとも一体的に実施していくことも求められている。平成 30 年 6 月 15 日に閣議決定された「経済財政運営と改革の基本方針 2018」では、「高齢者の通いの場を中心とした介護予防・フレイル対策は生活習慣病との疾病予防・重症化予防、就労・社会参加支援を都道府県等と連携しつつ市町村が一体的に実施する仕組みを検討する」とされ、令和元年 5月 22 日に公布された「医療保険制度の適正かつ効率的な運営を図るための健康保険法等の一部を改正する法律」においては、市町村は医療・健診・介護情報等を一括して把握できるよう規定の整備を行うとされ、市町村において医療・健診・介護に関連するデー
タを一体的に管理・活用することが求められている。
一般介護予防事業や高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施に加え、介護予防・保健分野における成果連動型民間委託契約方式（PFS: Pay For Success）／ソーシャ
ル・インパクト・ボンド（SIB: Social Impact Bond）の導入も進められている。令和 4 年
2 月 16 日現在、内閣府がホームページ上で公開している「PFS 事業事例集」iiによると、
医療・健康分野では 15 事例、介護分野で 11 事例が紹介されている一方で、その他の分
野で紹介されている事例は 8 事例となっており、保健分野における導入が進んでいることが窺える。PFS/SIB では、事業の評価を行い、その結果に応じて報酬等が支払われる仕組みとなっているが、このためデータに基づいた客観的な評価が求められる。
こうした状況を踏まえ、本調査報告書では、効果的・効率的に介護予防に資する事業を実施するため、データを活用した PDCA サイクルに沿った 1）一般介護予防事業、2）
高齢者保健事業と介護予防の一体的実施、3）介護予防分野における PFS /SIB、を研究者
11等専門家の支援を得ながら試みている市町村に対しヒアリングを実施し、他市町村の参考となるよう、自治体内外の体制や具体的なデータの活用方法、支援内容等を整理し、まとめる。
2. 調査方法
本調査研究事業では、その目的を達成するためこれまでにデータを活用した PDCA サ
イクルに沿った介護予防事業に専門家を活用した自治体に対しヒアリングを行った。
なお、ヒアリングに先立ち、ヒアリング対象自治体の選定やヒアリング内容の検討、またそれらの結果をまとめる報告書の方向性を検討するため、検討委員会を設置し議論を行った。

2.1. 検討委員会の設置
自治体に対してデータを活用した介護予防事業において自治体との継続的な協働を実施したことがある学識経験者及び専門家を活かし、データを活用した PDCA サイクルによる高齢者の保健事業を試みている／試みようとしている自治体職員による検討委員会を設置した。委員会の構成は図表 1 の通りである。
委員会では、ヒアリング及び報告書の取りまとめに向けて、以下の点について議論を行った。

・ ヒアリングを実施する自治体の選定
・ 自治体におけるデータを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防の取り組みに資するデータ及び指標の検討
・ ヒアリング内容の検討
・ ヒアリング結果の検討
・ 報告書の方向性の検討

図表 1 検討委員会委員構成
【委員】
名前

所属

役職

相田 潤

東京医科歯科大学／JAGES 機構

教授・理事

尾島 俊之

浜松医科大学／JAGES 機構

教授・理事◎近藤 克則千葉大学予防医学センター／JAGES 機構

教授・代表理事近藤 尚己

京都大学／JAGES 機構

教授・理事

斉藤 雅茂

日本福祉大学／JAGES 機構

准教授・理事佐藤 恭子

青森県南部町地域包括支援センター

主任保健師
12

澤辺 誠

奈良県生駒市地域包括ケア推進課予防推進係

船越 厚男

福岡県福岡市保健福祉局 総務企画部

ICT 管理係長

三上 幸生

青森県南部町福祉介護課介護保険班

主幹

宮國 康弘

国立長寿医療研究センター/JAGES 機構

特任研究員/業務執行理事（敬称略、50 音順） ◎は座長

【オブザーバー】
厚生労働省 老健局 老人保健課

【事務局】
名前

所属

役職

藤並 祐馬

JAGES 機構

事務局長

前田 梨沙

JAGES 機構／千葉大学予防医学センター

方

恩知

JAGES 機構

研究員

山口 大輔

JAGES 機構

ｱｼｽﾀﾝﾄｺｰﾃﾞｨﾈｰﾀｰ

坂本 香奈

JAGES 機構

コーディネーター

ｺｰﾃﾞｨﾈｰﾀｰ／技術補佐員

図表 2 検討委員会の実施概要
回

実施日

第1回

令和 3 年 10 月 29 日(金)議題・ ヒアリング方法の検討
・ ヒアリング対象候補市町村の検討
・ ヒアリング内容の検討

第2回

令和 3 年 11 月 29 日(月)・ ヒアリング候補自治体への打診状況報告
・ データを活用した PDCA サイクルに沿った
介護予防の取り組みに資する指標の検討

第3回

令和 4 年 2 月 7 日(月)・ ヒアリング実施状況の報告
・ ヒアリング結果のまとめ報告・ ヒアリング結果を踏まえた報告書内容の検討

第4回

令和 4 年 3 月 3 日(木)・ 事務局作成の報告書案の検討
・ 報告書最終版の内容を座長及び事務局に一任

13

2.2. ヒアリング対象自治体の選定
ヒアリング対象候補自治体の検討は検討委員会で行った。JAGES 機構を専門家として活用した市町村のうち、市
町村の規模や地域なども考慮した上で、20 市町村を候補市町村として選定
し、各市町村へのヒアリングの打診を行った。打診の結果、スケジュール等が合わなかった自治体を除き、14 自治体に対してヒアリングを行った。

図表 4 ヒアリング実施自治体一覧
都道府県
岐阜県

岡山県

市町村
青森県南部町

東京都東村山市

岐阜県大垣市

愛知県名古屋市

愛知県豊田市

大阪府堺市

兵庫県神戸市

奈良県生駒市

岡山県岡山市

福岡県福岡市

長崎県平戸市

長崎県松浦市（自治体コード順）

2.3. ヒアリング内容の検討
各自治体が地域の高齢者の現状を把握するためのデータの活用について、自治体でどのような問題を抱えており、データを活用した PDCA サイクルを回すために専門家を活用することでそれらの問題をどのように解決できるかを探るため、以下のような点についてヒアリングを行った。
・ 専門家の活用を行った事業の概要及び専門家の活用を行うに至った状況
・ 専門家の活用を行う際に専門家に期待したこと
・ 専門家の活用によって解決できたこと
・ 専門家を活用してみて難しかった点、改善が必要な点

14

3. 調査結果
本調査研究事業では、市町村におけるデータを活用した PDCA による介護予防事業の実施状況と、それら事業を実施する際にどのように専門家を活用しているか、その事例を集めた。

3.1. ヒアリング結果
ヒアリング調査は、14 の自治体に対して 2021 年 12 月から 2022 年 2 月にかけて行われた。14 自治体のうち、名古屋市、東村山市、平戸市については直接面会の上ヒアリン
グを行った。それ以外の 11 自治体に関しては、新型コロナウィルス感染症の感染拡大を受けた蔓延防止措置の適用などを受け、ウェブ会議を通じてのヒアリングとなった。
各自治体のヒアリング結果は、以下本文で示す通りであるが、ヒアリングを行った自治体及びそれら自治体が実施した専門家活用の概要は図表 5 の通りである。また、詳細なヒアリング結果は別添資料 1 の通りである。

図表 5 自治体別ヒアリング実施結果概要
【県事業】
自治体

実施体制

PDCA

専門家活用概要
・ 県下希望市町村の KDB データとニーズ調査データの「見える化」

岐阜県
人口1,978,742 人

・ 参加市町村ごとの「見える化」結果の考・ 保健医療課か ら専門家への委託

P（2020 年）察・ 「見える化」結果の報告会（参加市町村
職員対象）
・ データヘルスに関する講演（県職員対象）・ 県が市町村に行った支援事業の効果評価
・ 効果評価を行った結果を基にした今後県

岡山県
人口1,888,432 人（2020 年）・ 県長寿社会課 から市町村への介護予 防事業に係る専門家の活用
・ 県長寿社会課 から専門家への委託等下市町村で効果評価を広めるための助言
C からAへ

・ 効果評価の重要性や手法に関する市町村担当者向け講演・ パイロット市町村における県事業効果評
価結果の報告会（県下全市町村対象）
・ 効果評価の実施を希望する市町村へのコ
ンサルテーション15

【一般介護予防事業】
自治体

実施体制

PDCA

専門家活用概要
・ 高齢者の健康状態や社会参加状態など

青森県南部町
人口17,342 人をみる「健康とくらしの調査」の実・ 福祉介護課から専門家への委託

P

施・調査結果の分析
・ 調査結果の「見える化」（2021 年
10 月 1 日）
・ 「健康とくらしの調査」の実施・調査
結果の分析
・ 調査結果の「見える化」

愛知県名古屋市
人口2,328,138 人

・ 地域ケア推進課から専門家への委託P+D・ 「見える化」結果の読み解き方、活用の仕方に関するワークショップ（市職員対象）（2020 年）

・ 科学的根拠に基づく介護予防施策に関する助言
・ 「健康とくらしの調査」の実施・調査結果の分析

・ 介護保険課から研究者

・ 調査結果の「見える化」

への調査フィールドの・ 「見える化」結果を用いた市内小地域間

提供

比較による地域間格差の把握とその結果に基づくパイロット地域の選定、パイロ

・ 地域保健課から専門家
兵庫県神戸市
人口
1,522,948 人（2021 年2 月 1 日）ット地域におけるサロンの立ち上げ支援にワークショップ

・ パイロット地域とその他の地域の格差の・ 地域保健課のワークシ
ョップをきっかけに、
介護保険課から専門家に、調査、分析、効果評価などの委託・ 区職員や地域包括支援センター職員、防災担
当職員を巻き込んだワ
ークショップ

経年変化の観察（評価）PDCA・ 複数の課を巻き込んで「見える化」結果を活用したワークショップ
・ 医療・介護・健康分野データを統合した
データベースの構築
・ データベースを活用した市の高齢者の健康や医療費・介護費、サロンづくりの効果検証などに関する分析
・ データベースのデータを活用した個人の健 康 に 関 す る 記 録 （ PHR: Personal
Health Data）を利活用しながら社会参
加や身体活動を促すアプリの開発

16

・ 介護予防施策に資する調査の実施・調査
結果の分析

奈良県生駒市・ 地域包括ケア推進課に

人口119,011 人

よる専門家への委託

・ 調査結果の「見える化」

P（2020 年 10
月 1 日）
・ 福岡市が独自に構築したデータベースに福岡県福岡市人口・ 保健福祉局総務企画部
政策推進課から専門家

1,564,178 人

格納されているデータを使った分析
・ 介護予防施策に資する調査の実施・調査

P

結果の分析

への委託

（2021 年）

・ 調査結果の「見える化」
・ 介護予防施策に資する調査の実施・調査
結果の分析
・ 調査結果の「見える化」

長崎県松浦市・ 長寿介護課から専門家

人口21,700 人

・ 「見える化」結果の読み解き方、活用の仕方に関するワークショップ（市職員対

への委託

象）

（2021 年

・ 科学的根拠に基づく介護予防施策に関す

12 月 31 日）

る助言【高齢者の保健事業と介護事業の一体的実施】
自治体
岐阜県大垣市人口実施体制
・ 高齢福祉課による専門

・ 県国保連に委託して必（2022 年

要な KDB データを取体的な「見える化」
P

得・ KDB データとニーズ調査データの一課協力のもと、介護保体的な「見える化」

険課から専門家へ委託

・ 「見える化」結果の報告会（市職員

・ 都国保連と協定を締結

人口し都国保連協力の下、

151,575 人

必要な KDB データを（2021 年取得

1 月 1 日）・ 「見える化」結果を踏まえた市職員等を対象とした専門家の講演

・ 健康増進課と介護保険

東京都東村山市

専門家活用概要
・ KDB データとニーズ調査データの一家への委託

159,784 人
4 月 1 日）PDCA

対象）
・ 「見える化」結果の読み解き方、施P＋D策への活用の仕方に関するコンサル
テーション

・ 後期高齢者広域連合とは事業前から締結している協定に基づいて協
力
17

・

市職員で通いの場の・ KDB データとニーズ調査データの一効果評価などデータ体的な「見える化」の活用を試みたが、専門家でないためその妥当性などの判断が困難
・ 医療・介護・保健の一体的実施等でもデータの活用を試みる
ものの、データが集約されていないな
ど、活用が困難・ 事業の効果評価や費用対効果、地域の現状把握などを行い、長崎県平戸市
人口29,855 人（2021 年
10 月 1 日）

その結果を関係者と共有することで効果的・効率的な事業の実施が目標

P・ そのためには専門家の活用が必要と判断し、令和 3 年度から専門家との協力を開始・ KDB データの活用については、小地域ごとに状況の把握を行うために突合 CSV データの活用が必要だ
が、令和 2 年 11 月以
前は突合 CSV データに小地域コードがついていない、各種関係機関との調整に時間がかかる、などを経験

18

【PFS・SIB】
自治体

実施体制

PDCA

愛知県豊田市
人口

専門家活用概要
・ SIB における評価指標及び評価枠組み

・ 政策企画課未来都市推420,022 人

進課から専門家への委（2021 年

託に関する助言C・ 成果の評価に必要な調査に係る助言
・ 成果指標に基づく効果評価

10 月 1 日）
・ SIB における評価指標及び評価枠組み
大阪府堺市
人口

に関する助言・ 長寿支援課から専門家

821,598 人への委託

C・ 成果の評価に必要な調査に係る助言
・ 成果指標に基づく効果評価（2021 年
9 月末）
・ SIB における評価指標及び評価枠組み
岡山県岡山市
人口
720,300 人（2020 年に関する助言・ 保健管理課健康寿命延伸室から専門家への委託

10 月 1 日）

C・ 成果の評価に必要な調査に係る助言
・ 成果指標に基づく効果評価
・ SIB で得られた評価結果を基にした介護予防施策に関する助言（団体コード順）

19

3.1.1. 県事業
岐阜県

20

ヒアリング結果概要
専門家との協力前・ 国がデータヘルス推進の方針を掲げ、岐阜県としても推進を進めていた。
・ 岐阜県健康増進計画(第 3 次ヘルスプランぎふ 21)において、市町村に対するデータを使った健康施策への支援が明記されていた。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ 市町村に対してデータを使った健康施策の支援を行っていたところ、JAGES 機構の講演を聞き、ニーズ調査データを活用して高齢者の健康施策を考える活動を知り、県の方向性にも合致すると考え依頼することとなった。
・ 当初はニーズ調査データを使った事業を想定していたが、事業内容を検討していく
過程で、ニーズ調査データと共に KDB データも併せて、一体的に「見える化」することとなった。
専門家との協力の体制
・ 県保健医療課が JAGES 機構に委託して実施。
・ 県内市町村の首長にニーズ調査データを活用した健康施策の運営について説明を行い、参加の意思を示した 15 市町村と共に実施。
・ KDB データに関しては、市町村が保有するデータ様式ではニーズ調査データとの突合ができなかったため、市町村の KDB データを管理している県国保連に委託して、必要なデータの準備を行った。県国保連との調整の際は、国保連中央会とも連携した。
専門家と協力した活動の内容
・ KDB データとニーズ調査データの一体的な「見える化」
・ 参加市町村向け中間報告及び最終報告会：専門家による分析結果の報告と、「見える化」の結果の読み解き方の説明・ワーク
専門家の活用によって得られた成果／明らかになった事柄
・ 疾病や医療費といった健康状態を表す KDB データと、高齢者の生活や活動などについての情報が得られるニーズ調査データを一体的に「見える化」し、高齢者の生活状況なども加味しながら健康施策を考えられる体制ができた。
・ 行政職員の視点だけでなく、専門家の見地からも意見をもらいながら地域の特徴把握などを進められた。また、専門家の研究成果なども踏まえながら、「見える化」の読み解き方などを考えることができた。
・ 事業実施中も途中で複数回の打ち合わせの機会を専門家と持つことで、途中経過を知ることができ、また必要に応じて軌道修正などもできた。参加自治体に対しても、中間報告、最終報告と折に触れて報告ができ、市町村のモチベーションにつながったと思われる。
21

・ 市町村が保有する KDB データではニーズ調査データとの突合ができなかった。県国保連に業務を委託することで事業が実施できたが、調整等に時間を要し、苦慮した。
・ 小地域分析では、岐阜県では市町村合併が多かった影響で、旧市町村での小地域の区割りがそのまま残っていたり、旧市町村の範囲がそのまま小地域になっている例などもあり、小地域の分析を行う状況に差があった。
PDCA サイクル
・ PDCA サイクルの各段階の中では、行政にとっては C の評価が特に難しい。行政職員が行える評価は経年変化など限定的であり、分析に広がりがない。
・ 評価に必要なデータの収集や集めたデータの分析、分析結果を活かした施策など、その流れの中で専門家との協力が必要では。
・ 健診データや医療費データだけでなく、住民の生活や意識などに関するデータも集め、それらを突合して分析することは重要。
まとめ
岐阜県では、データを使った健康施策に関する市町村支援を行っていたところに、ニーズ調査データを活用した介護予防施策の立案・運営に関する専門家の話を聞き、健康に関するデータだけでなく、住民（ニーズ調査の場合は高齢者）の生活や活動様式などに関するデータも活用する必要性を感じ、市町村への支援に生かした事例である。
市町村の首長に働きかけることで 15 市町村が参加して、それまであまり行われていな
かった健康状態を示す KDB データと、高齢者の生活や社会参加などの状況を示すニーズ調査データを一体的に分析する事業を実施した。県の事業で新しい試みを行い、その結
果、KDB データとニーズ調査データを一体的に活用するためには県国保連との連携が必要なことや、小地域レベルで分析するためには小地域の設定も考慮する必要があるなど、データ活用に向けた新しい知見も得ることができた。そして、県の事業終了後も 2 つの市
町村が継続して KDB データとニーズ調査データの一体的な「見える化」を継続することとなった。このように、県が市町村支援の中で新しい試みを提示し、市町村と共に新しい知見を得ることで、市町村の自立した新しい取り組みにつなげた事例である。

22

岡山県

23

ヒアリング結果概要
専門家の活用に至った経緯
・ 介護サービスから総合事業への移行や通いの場のさらなる普及が求められていたが、思ったほどの進展が見られない状態であった。
・ 総合事業への移行や通いの場の普及を促す方法として、通いの場等が高齢者の健康や介護費抑制につながっていることを示す事業（効果評価）を実施することとなった。
・ 専門家を活用することで、より職員の負担を軽減しつつ迅速に効果評価が実施できると考え、専門家の活用に至った。
・ 専門家の選定に際しては、当時の担当職員が過去の厚生労働省勤務時代の経験から、JAGES 機構が最適だと考え、JAGES 機構と協力することとなった。
専門家を活用した活動の内容
・ 市町村が効果評価を実施し、その結果を活かして介護予防事業を行えるよう、県が一定期間支援する。
・ 岡山県保健福祉部長寿社会課が JAGES 機構に依頼して実施。
・ 平成 30 年度は、1 町における通い場等の事業の効果評価を実施。
・ 令和元年度は、平成 30 年度に実施した 1 町を含む 4 市町における通いの場等高齢者の社会参加事業の効果評価を実施。
・ 令和 2 年度は、県と JAGES 機構とで、県下の市町村にニーズ調査を使った効果評価の重要性を広めるための方策などに関する対面、電話、メールによる協議（不定期：単発ではなく継続的に実施）などを実施。
・ 令和 3 年度には、「介護予防効果の分析・活用研修会」で JAGES 機構に講師を依頼。これまでの県委託事業の報告も踏まえ、「ニーズ調査結果を用いた介護予防効果の評価と PDCA サイクル」という演題で実施。
・ 上記に加え、上記研修会を踏まえて個別支援を希望する市町村に対し、JAGES 機構
が希望市町村に対してニーズ調査データを使った効果評価などに関するヒアリングを実施。
専門家の活用によって得られた成果
・ 平成 30 年度に、1 町で通いの場等の効果評価が実施でき、かつその効果が確認できた。
・ 通いの場等の効果評価を複数の市町村に拡大する過程で、想定以上に市町村がニーズ調査を効果評価に使える形で実施していないことが確認できた。
・ 当初は効果評価を行うためには多くのサンプル数が必要であり、人口規模の大きい市町村に絞って効果評価を考えていた。しかし、そういった市町村では効果評価を行うためのもう一つの条件である縦断データを構築していないケースがあった。一24

方で、人口規模が小さい市町村は全数調査を行なっており自然と縦断データが構築され、効果評価に使えるデータを持っている可能性があることが確認できた。
・ パイロット地区の結果をまとめ、県下の市町村に対して講演会等を開くことで、ある特定の市町村で行ったことの結果を当該市町村だけでなく、広く県下の市町村に裨益させることができる可能性があることを確認できた。
・ 県と市町村が同じ報告や説明を聞きその課題や今後向かうべき方向性を共有できたことで、県と市町村のコミュニケーションの方向性もはっきりし、円滑になった。
・ ニーズ調査データは活用の幅が広いことがわかり、それらを活用することの重要性を市町村に対して説明できるようになった。
まとめ
岡山県では、将来的に市町村が自立してニーズ調査データを活用した効果評価を実施
し、その結果を踏まえながら介護予防事業が実施できる体制を整えるべく、市町村の支援を行なっている。
総合事業や通いの場等の介護予防事業を促進する方策として、市町村が実施しているそ
れら介護予防事業の効果評価を行い、その効果を示すことで市町村の介護予防事業推進へのモチベーションを高めることを目指していた。
しかしながら、平成 30 年度、令和元年度と事業を実施する中で、市町村の中にはニーズ調査を介護予防事業等の効果評価に使える形で実施していない自治体も想定以上にある
ことがわかり、まずはニーズ調査データを効果評価に活用できる体制を整える必要がある
ことがわかった。
そこで、事業の主な内容を実際に効果評価を行うことから、市町村において効果評価の必要性を認識し、効果評価実施へのモチベーションを高め、効果評価を行うための体制を作る支援を行うことへと転換した。
平成 30 年から令和 3 年にかけて行われた上記の一連の流れの中で、専門家を活用して、①効果評価を行い既に効果評価ができる市町村で行った効果評価の結果を見せることで「効果評価を行うことでこんなことがわかるようになる」ということを具体的に示すとともに、②市町村において効果評価を実施するために必要なデータやそのデータの集め方、集めたデータの活用の仕方なども具体的に示し、市町村の効果評価に対するモチベー
ションの向上を図っている。それらを通じて、将来的には県の支援なしでも市町村が効果評価を実施し、その結果に基づき介護予防事業を推進していけるようになることを目指し
ている。

25

3.1.2. 一般介護予防事業
青森県南部町26

ヒアリング結果概要
専門家との協力前・ 2013 年度まではニーズ調査の実施を職員で行っていたが、業務負担が重く、効率化も考え、調査の外部委託を新たに行っていた。
・ ニーズ調査の結果をうまく活用できず、地域診断、分析やワークショップを開催す
るには専門知識が必要と感じていた。
・ 2016 年のニーズ調査では外部の業者に委託したが、集計結果の冊子の納品までだったため、より専門的な分析までしてくれるところを探していた。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ JAGES の研究者が行った健康格差の講演会に参加し、その中で紹介された JAGESの取り組みを活用したいと思った。
・ このため、その後 JAGES が主催する「健康とくらしの調査説明会」に参加し、町のニーズに合致すると思い、参加することとした。
・ ニーズ調査の結果分析を進める中で、分析する人によって捉え方が違うことも問題と感じ、専門家の活用を検討した。
専門家と協力した活動の内容
・ 高齢者の健康状態や社会参加状態などを見る「健康とくらしの調査」への参加と、調査結果を市町村間、町内の小地域間で比較した結果「見える化」。
専門家との協力体制
・ 福祉介護課が専門家と協力を行っている。
・ 近隣の「健康とくらしの調査」に参加した自治体と協力し、JAGES の研究者と共同で青森県保険者共同研究会を実施した。
専門家の活用によって得られた成果
・ 「健康とくらしの調査」の結果を第 8 期介護保険事業計画策定に活用した。
・ より専門的な分析結果が得られた。
・ 病院職員の研修会で南部町の現状を紹介するのに活用できている。
・ 県内の近隣市町村が一緒に参加したことで、県内参加市町村間の情報共有などが促進された。近隣市町村との情報共有などつながりが希薄になっていたと感じていたが、同じ調査を実施することで、共同で年 2、3 回ワークショップを開催するなど
し、相互に担当者を知り、情報を共有できるようになった。
・ 複数の市町村が参加している調査に参加したことで他市町村との比較が可能となり、その比較を通じて多くの気づきが得られた。
専門家の活用によって得られた成果の今後の活用
・ 住民への結果返しは十分にできていないと感じており、関係各所の専門職に「見える化」の結果からどういった地域課題があるかを周知し、その次に住民に伝える工27

夫をしたい。
・ 通いの場で調査結果を説明したい。
・ 継続的に調査に参加することで、経年による現状分析ができるようになることを期待している。経年による分析で、事業の効果なども数字で表れてくるのではないかと期待している。
・ 近隣市町村と実施しているワークショップも好評で、予算が取れれば町内の保健師の研修会も行いたいと考えている。
・ 広報誌などにも結果を掲載し、結果の周知を進めていきたい。
・ オンラインでの会議なども一般化されつつあるので、今後は通いの場をウェブで繋ぎ、直接専門家にも通いの場の現場に入っていただくなどしたい。
データ活用・専門家活用の改善点
・ 「見える化」の結果は職員には有効だが、住民向けとしては理解が難しい資料と感じる。特徴や課題がピックアップされた改善への手がかりや、比較しての現状な
ど、よりわかりやすく情報が抽出された住民向けの資料があると良い。
・ 保健師が広報への掲載や教室・通いの場に訪問し活用することで、担当が変わっても説明が変わらない状況を作るためにも、15-20 分程度で説明できる地区ごとのス
ライドなどがあると良い。
・ 青森県の県南エリアからの参加自治体は増えているが、下北、津軽などからは参加がないため、県内からの参加が増えるとさらに活用の幅が広がると思われる。
まとめ
南部町では、ニーズ調査結果をいかに活用するか、ということを起点に、専門家の活用に至り、専門家と協力した調査の実施を行い、その活用を始めているところである。2019
年に参加した「健康とくらしの調査」の結果を介護保険事業計画策定に活用するなど、その活用も始まり、また住民に向けての発信を準備するなど、今後「見える化」の結果を活用しながら住民を含む町内関係者間での活用に向けて動き出しているところである。
また南部町の特徴の一つが、県内から参加した他市町村との連携を深めている点である。それまでは希薄になりがちだった近隣他市町村との情報共有や連携が、専門家が複数の自治体と協力する調査に参加することで、担当者間の連携が促進されている。
このように、南部町は「専門家（専門家が実施する調査）の活用を基点として、町内及び近隣他地域との連携を促進」している事例である。

28

愛知県名古屋市29

ヒアリング結果概要
専門家との協力前
・ 以前より、市内および市周辺の大学や研究機関などと協力し、施策立案や運営にあたって外部専門家からなる諮問機関を設置するなどの体制が整っていた。
・ データの分析が難しいと感じていた。データを集計して単純比較などであれば職員でもできるが、統計学的な手法を用いて本格的な分析を行うとなると難しいと感じていた。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ 平成 22 年度に新しい介護予防事業を検討していたところ、日本福祉大学より介護予防に関する調査協力依頼があり、JAGES の調査に参加することになったことがJAGES の専門家との協力のきっかけ。
専門家と協力した活動の内容
・ 高齢者の社会参加や健康状態を訪ねる「健康とくらしの調査」への参加及びその結果の「見える化」
・ 市・区役所職員、区保健福祉センター職員などを対象とした「見える化」の結果を活用したワークショップ
専門家の活用によって得られた成果
・ 施策の立案や実施に専門家の意見を入れることで、関係者の理解も深まり、また対
外的な説明もより専門的に、説得力をもって行えた。
・ 国の動向や他市町村の事例なども提供してもらえた。
・ 継続的に専門家との会議などを開くことで、その場で必要な質問ができ、また追加で分析が必要な場合もタイムリーに依頼をすることができた。
・ 分析結果のフィードバックだけでなく、その結果をどう活用するかの助言があることも助かった。ワークショップなどで、専門家から研究成果をどのように実際の施策や日々の業務に活用するかの助言を得られる。
専門家との協力で得られた知見
・ JAGES の調査に参加することで、市や市内小地域の課題が明らかになり、市・区役
所で地域分析ができるようになった。
・ JAGES はプレスリリースを分析結果の解釈やグラフをわかりやすく掲載し発表しているので、職員にも使いやすく、様々な場面で科学的な根拠を活用できるようになった。
・ 専門的な分析結果を得られ、かつその活用についても助言を得られ、科学的根拠の施策への活用ができるようになった。
・ 市職員は定期的に異動があるが、このため継続的に調査に参加した際の準備が難しい。データに慣れていない職員が担当になった場合、まずはデータに慣れる必要も30

あり、過去の情報を紐解きながら準備を進める必要がある。この作業に時間がかかる。引き継ぎの資料として、過去の情報を参照する必要がある内容などをまとめておくといいと思われる。
・ データを活用して専門家と協力する場合、データをデータベースなどから抽出する必要がある。データの管理は業者に委託しているが、業者にデータ抽出を依頼する
際は、どのデータをどのように抽出する必要があるかを指示する必要がある。適切な指示が出せるよう、データ抽出のノウハウも引き継ぐ工夫が必要と思われる。
まとめ
名古屋市では、周辺に大学や研究機関が多くあることもあり、以前より行政の施策において専門家と協力する土壌が整っていた。そのような中、新しい一般介護予防事業の検討を行っていたところ、日本福祉大学より JAGES の調査への協力依頼があり、JAGES との協力を始めた。
JAGES の調査には 2010 年から参加し、市町村間比較や市内小地域間比較による現状分
析を進めつつ、経年で参加することで経年変化も含めた分析を行なってきた。調査の実施やワークショップの実施の他にも、継続的に専門家との打ち合わせを行うことで、必要な時に助言を得ながら介護予防事業の推進を進めてきた。このように、名古屋市は「継続的な専門家との協力を通じたデータを活用した PDCA サイクルを回している」事例である。

31

兵庫県神戸市32

ヒアリング結果概要
専門家との協力前
・ 健康寿命の延伸、健康格差の縮小を目指した市の計画づくりに向けて、この分野で助言を得られる専門家を探していた。
・ 各課でデータを集めていたものの、集めるデータが膨大であったこともあり、デー
タの活用は進んでおらず、必要な指標を絞った上でデータを活用する必要があるとの認識があった。
・ また、公衆衛生の専門家もおらず、他の業務で忙しいのもあり、データの分析が十分に行えていなかった。
・ それまでの経験から、データを示して健康改善を促しても効果が上がらないこともあり、別のアプローチによる健康増進策が必要ではないかとの認識があった。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ 専門家から介護保険課に、フィールドとして調査への参加依頼があった。
・ 同時期に、地域保健課で健康寿命の延伸、健康格差の縮小について助言できる専門家を探していたところ、介護保険課が参加した調査の研究者が健康寿命の延伸、健康格差の縮小を専門としている専門家であった。
・ 地域保健課が、介護保険課が参加した調査の結果をみたところ、計画策定などに使えると判断し、専門家との協力を開始した。
・ 地域保健課が専門家と協力して開催したワークショップに介護保険課からも参加者があり、介護保険課でも介護保険計画策定などに使えるという認識となり、介護保険課と研究者の協力も始まった。
専門家と協力した活動の内容
・ 高齢者の健康状態や社会参加状態などを見る「健康とくらしの調査」への参加と、調査結果を市町村間、市内小地域間で比較した結果「見える化」。
・ 2010 年度、13 年度、16 年度、19 年度の「健康とくらしの調査」実施と経年でのデータ比較。
・ 市内小地域間比較による地域間格差の把握とその結果に基づくパイロット地域の選定、パイロット地域へのサロン立ち上げ支援。
・ パイロット地域とその他の地域の格差の経年変化の観察（評価）・ 複数の課を巻き込んで「見える化」結果を活用したワークショップ
・ 医療・介護・健康分野データを統合したデータベースの構築
・ データベースを活用した市の高齢者の健康や医療費・介護費、サロンづくりの効果検証などに関する分析
・ データベースのデータを活用した個人の健康に関する記録（PHR: Personal HealthData）を利活用しながら社会参加や身体活動を促すアプリの開発
33

専門家との協力体制
・ 当初は地域保健課が専門家との協力を行い、介護保険課を含む他の課も巻き込んで、専門家と一緒にワークショップを実施。
・ その後、介護保険課も専門家との協力を開始。区職員へのワークショップや、介護予防通所サービス参加者へフィードバックを行うアプリの開発などを専門家と行う。
・ データベースの構築にあたっては、介護保険課が中心となって関係各課からデータを集める調整を行い、専門家と協力を行った。
データ活用における部署間連携・ 局長がデータの連携が重要であるとの認識を持っており、局長のイニシアティブのもと、複数の部署が保有するデータを集めたデータベースの構築ができた。
・ データベースの構築に際しては、各課でベンダーが異なりデータ様式が違うなどの困難さはみられたものの、各課にシステムに強い職員がおり、その職員と協力しながらデータの統合を進めた。
・ 国の方針を実現するためには保健師が必要という認識のもと主要な課に保健師のポストを設け、保健師課長など管理職を配置し、データを使った介護予防に関する連
携がとりやすい体制になっていた。
・ 当初複数の課を集めたワークショップを主導したのは地域保健課であったが、地域保健課は計画を立てる部署であり、各課に連携を呼びかけやすい部署であった。
専門家の活用によって得られた成果
・ 他都市、特に大都市との比較や、他都市の事例も踏まえながら専門家の助言を得ることができた。
・ 介護予防に資する指標が明確になり、その指標間の関係などを見ることで、感覚的に因果関係を想像していることに科学的根拠を加えて判断できることから、自信を持って市民への発信や施策への反映ができるようになった。
・ 介護予防通所サービス参加者へフィードバックを行うアプリ（要支援・要介護認定を受けるリスクが増えている／減っているかを示すアプリ）を開発し、参加者からも好評であった。
・ アプリの開発によって要支援・要介護認定を受けるリスクを測るための質問を 10 に絞ることができ、それまでの基本チェックリストの 25 項目から減らすことができた。
・ 調査結果を「見える化」するだけでなく、それら「見える化」の結果をどのように活用するかなど調査後の事業についても助言を得られた。
・ 指標のモニタリングなどで、どの指標を見るべきか、同じ指標をずっとみ続けていいのかなどの助言を得られた。
34

・ 継続的にミーティングなどを持ったことで、各ミーティングの議題に関する情報だ
けでなく、折に触れて他都市の状況、最新の研究情報、など必要とする情報の提供を受けられたり、介護予防施策に対する助言・方向性の確認をすることができた。
また、行政側にも分析に際してどのような点が重要でどのようなデータが必要かな
どのノウハウを蓄積できた。
専門家との協力のポイント
・ 研究者が自身の研究デザインにこだわりすぎず、行政の事情にも配慮した活動が重要。行政側で「難しい」となった点について、研究者から「ではこれはどうです
か」と代替案などが提案されるとやりやすい。
・ 定期的な打ち合わせ、メールでの返信、市役所でデータ分析を行う、若手も含めて複数の専門家がかかわる、などの体制が作られると行政側も専門家に相談しやすい。相談・質問してもなかなか回答がない、小さな事柄も日程調整が必要、となると敷居が高くなる。
・ 専門家を活用したいとなった時に、そもそも専門家と繋がりがない場合がある。また、特に最初に専門家に相談する際に、費用が必要かどうか（いくらでどこまで頼んでいいのか）も含めて分からず敷居が高い。弁護士の「法テラス」のような、まずは気軽に相談できる場があるといい。
・ 「データを活用した PDCA サイクル」と言っても、具体的に何をしたらいいか分からないという自治体もあるのではないか。まずは、自治体のどのデータを分析したらどう言った解決の糸口が掴めそうか、などの説明を受ける場が必要ではないか。
・ 市の職員からも、専門家に対して希望や提案を伝えるなど、主体的に動くことが重要と思われる。
・ データを専門家に扱ってもらうための自治体側の手続きが煩雑である。個人情報保護審査会や倫理審査などを通す必要があり、それらに時間を要する。

まとめ
神戸市では、2010 年の調査参加をきっかけに、12 年にわたって専門家との協力のもと、データを活用しながらその時々の必要性に応じて介護予防事業をおこなってきた。そうした年度ごとの活動が積み重なった結果、PDCA サイクルに沿った介護予防事業の実施につながった。
また、「健康とくらしの調査」という介護データだけでなく、保健・医療データも統合
したデータベースを構築し、より詳細な高齢者の現状把握や事業の効果評価などを進めているところである。
そして、そうした研究者と協力したデータ活用において、介護保険課の研究者へのフィールド提供をきっかけとして地域保健課での活用が始まり、地域保健課の呼びかけで複数
35

の課がワークショップにあつまり、それをきっかけに介護保険課での活用が活発化し、その中で、新たに研究者と協力して複数の課のデータを統合したデータベースの構築や、複数の課が参加するワークショップの実施へとつながって行っているのも特徴である。
このように「データの活用が PDCA サイクルに沿った介護予防事業」につながった事例
であり、「部署間連携がデータ活用を促進、促進されたデータ活用が新たな部署間連携を促進した」事例である。

36

奈良県生駒市37

ヒアリング結果概要
専門家との協力前・ 通所型サービス C 利用終了した高齢者を追跡調査し、通所型サービス C の利用終了
後の状況把握を行なっている。
・ 状況把握を行った結果、通所型サービス C 利用終了後、その後の社会参加等への参加をやめる時期に傾向があることがわかった。
・ しかしながら、具体的にそうしたデータや分析結果を施策に活かせていない状況である。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ 職員だけではデータ収集の負担が増えており、またその活用も十分には行われていない状況。
・ そのような中、一般介護予防において、市民の現状を把握し、その結果を施策に活かしたいと思い、JAGES が実施する調査への参加を決めた。
専門家との協力で期待する点
・ 市町村比較による現状把握を期待している。この結果は、市民にも示していけるのではないか。
・ プレスリリースを含め、専門家が提供するエビデンスにも期待している。庁内での説明や、市民に対しての説明などにも使えると期待している。
・ PDCA サイクルを回す過程で、実施している事業の、全体の目的や方向性の中でどういう位置付けなのか、など示せるようになることを期待している。
・ 職員は定期的な異動があり、専門的な知識やノウハウを身につけるのは難しい。専門家と継続的に協力することで、継続的な PDCA サイクルに沿った施策運営を効率的に行えるようになるのではと期待している。
・ 専門家には意見を言うだけでなく、職員がわからない部分、思いつかない部分をフォローいただき、効率的に業務が行えるよう、一緒に事業を行なってもらいたい。
まとめ
生駒市では、事業への参加終了後に参加者をフォローアップし、参加者のその後の状況についてのデータを集めることで、事業終了後も継続して社会参加しているか、社会参加をやめた方はどのような傾向があるか、などの分析を進めていた。しかしながら、そうしたデータやデータを分析した結果を施策に活用できないでいた。
そこで、一般介護予防事業を PDCA サイクルに沿って実施できるよう、専門家が実施する調査に参加することとした。調査に参加することで、調査に参加している他市町村との比較を通じて市の住民の現状把握を進め、また専門家が提供するエビデンスなども活用しながら、効率的な介護予防事業の推進を図っているところである。
このように、生駒市は現状を踏まえながら専門家の活用を決め、「PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた第一歩」を踏み出した事例である。
38

福岡県福岡市39

ヒアリング結果概要
専門家との協力前・ 医療関係出身の幹部職員を中心に、データの収集や活用の重要性が認識されており、データを活用する土壌が造られていた。
・ 職員の経験則のみに基づく施策や広報啓発から、データに基づいた施策に向けて、地域包括ケアに関わるデータを統合した「福岡市地域包括ケア情報プラットフォー
ム」（以下、情報プラットフォーム）を構築していた。
・ 一方で、データ分析を十分に行える人材が市役所内にあまりいないという状況であった。
情報プラットフォーム構築
・ 医療関係出身の幹部職員を中心に、データの収集や活用の重要性が認識されており、データを活用する土壌が造られていた。
・ しかしながら、各部署が独自にデータの収集と活用を行なっており、連携が取れていなかった。
・ データを部署の枠を超えて活用できるようにすることで、データに基づいた施策立案が促進され、データを活用した住民啓発の方が市民の理解も深まるとの認識のもと、情報プラットフォームを構築した。
・ 各部署でデータレイアウトやベンダーが異なっており、ベンダーによってはデータ
レイアウトの開示交渉に時間がかかるなどし、データの統合に時間がかかった。
・ 情報プラットフォームの構築に時間がかかる中で、社会の状況なども変わり、デー
タ利用のニーズなども変化してきた。この変化に対する対応も必要になっている。
・ 新しいデータを載せる必要がある場合、データの追加にも費用がかかるので、費用対効果などを見極めながら行う必要がある。
・ 様々なニーズに対応するためには多くのデータを集める必要があるが、データが多くなるとどのデータを活用すべきかの判断が難しくなる。
・ 情報プラットフォームの構築に際しては、従前より ICT 活用などの重要性が高まっており、ICT に関連した職歴を持つ職員採用を増やしていたこともあり、それらの人材が情報プラットフォーム構築に貢献した。
専門家との協力体制
・ 総務企画部が、地域包括ケア関連部署のデータを取りまとめ、情報プラットフォー
ムの構築を推進。
・ 専門家の活用においても、総務企画部が窓口となり、専門家との協力が必要な部署に橋渡しをしながら実施。
・ 今後は、事業を主管する部署が直接専門家と協力できるような体制づくりを考えている。
40

専門家と協力した活動の内容
・ 健康とくらしの調査への参加と、調査結果の見える化
・ 情報プラットフォームのデータと「健康とくらしの調査」のデータを使った分析
専門家の活用によって得られた成果
・ ヒアリング時点で分析は進められているところであるが、中間報告などから、行政側の視点では出なかった分析や、行政職員では難しい統計学的な分析が行われた。
・ 事業所管課においても必要に応じて外部専門家に分析を依頼しており、引き続き職
員だけでは難しい、統計学的な手法を活用したデータ分析から科学的根拠に基づいた施策実施に向けた下地づくりが進むことを期待している。
・ 自身のデータに基づく分析結果だけでなく、専門家が公表している科学的根拠の活用などが進むことを期待している。
今後に向けて・ 専門家との協力を通じて職員が分析をしたり、分析結果を施策に落とし込む作業の経験を積んでいく必要がある。
・ 今後はさらに情報プラットフォームの運用段階に入っていく中で、施策担当の部署がニーズに応じてプラットフォームを活用し、データを分析し、施策を実施していく必要がある。
まとめ
福岡市では、独自に情報プラットフォームを構築した。情報プラットフォームの構築に際しては、各課のデータレイアウトやデータの管理を行うベンダーが違うなどの理由で時間がかかったが、ICT に強い人材の活用でそれを克服したなど、ビッグデータを構築する
際の知見が蓄積されている。
そして、情報プラットフォームを構築しそれを活用する段階に入ったところで、外部の専門家の活用をおこなっている。このように、福岡市は「外部専門家の活用によりビッグデータの活用の促進をはかる」事例である。

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長崎県松浦市42

ヒアリング結果概要
専門家との協力前・ 職員が経験則を基に業務を行なっており、データに裏付けされた取り組みを行う必要性を感じていた。
・ 必要性は感じながらも、データを活用するにはどうしたらいいのか、そうすることで何につながるのか、などがイメージできないでいた。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ 専門家から、調査に参加しないかとの声かけがあった。
専門家と協力した活動の内容
・ 高齢者の健康状態や社会参加状態などを見る「健康とくらしの調査」への参加と、調査結果を市町村間、市内小地域間で比較した結果を「見える化」。
・ 2010 年度、2013 年度、16 年度、19 年度の「健康とくらしの調査」実施と経年でのデータ比較（経年による評価）。
・ 「見える化」した結果を活用して- 市・地域包括支援センター内での課題と目標の共有- 市民への情報提供・意見交換- 地域ケア会議での情報提供・検討
・ 重点対象地域でのサロンの展開
・ 介護保険事業計画策定にも活用
専門家との協力体制
・ 当初は長寿介護課が専門家との協力を行い、調査への参加、調査結果の「見える化」、「見える化」結果の活用などを行なった。
・ 「見える化」結果の活用を行う中で、地域包括支援センター、市民、地域ケア会議などを巻き込みながら実施。
専門家の活用によって得られた成果
・ 実際にデータを取り、「見える化」し、「見える化」結果をどのように読み解き、活用するかを専門家が説明してくれ、具体的にデータ活用のイメージが湧くようになった。
・ 上記の一連の流れの中で、折に触れて専門家の説明を聞くことで、介護予防事業をエビデンスに基づいて行うことの必要性も理解できた。
・ データを「見える化」することで、日々業務の中で感じていたことが裏付けられた。
・ エビデンスを各種資料作成などに活用できるようになった。例えば、事業計画の策
定委員会の資料として提出するなどした。
・ PDCA を回す中で、それぞれの段階で必要な助言などは異なるが、継続的に専門家43

が関わってくれたおかげで、その時々で必要な助言を得られた。
・ 評価は職員だけで行うのが難しいが、専門家からその手法などについても助言を得られ、実際にデータを取った後もその解釈などについて助言を得られた。
・ 外部の専門家が様々なエビデンスを示してくれることで、説明資料などでそれらを活用し、より説得力を持つ資料となった。
・ 「見える化」の結果を住民にも示せたことで、「見える化」の結果に対する地域の方からの意見が寄せられるようになり、参考となる意見を得られた。
・ 地域の方と課題を話し合って、その地域で、自分たちでできることは何か、を話し合えるようになった。
・ 継続的に調査に参加することで、経年での変化をデータで示し、住民への報告会を行い、それらを繰り返すことで「地域が変わってきた」と住民の方に示すことがで
き、地域のモチベーションを上げることができた。
・ 継続的に専門家の助言を得、自分たちでも活用をする中で、データの見方や解釈、データに基づいて目標をどこに置くか、などについての知見を蓄積できた。
専門家との協力のポイント
・ 市職員には定期的な異動があるが、専門家が継続的に関わることで、市職員の異動による継続性の問題の解決の方策の一つとなりうる。
・ 専門家に住民との対話にも参加してもらったが、その場合は専門家と住民の方との信頼関係構築が重要。まず市職員と専門家の間で信頼構築を行い、市職員が住民の方に専門家を紹介することで、住民の方と専門家の信頼関係を構築した。
・ 研究者が行政の事情などを理解していることも、円滑な関係構築に重要。
・ 他市町村との比較は市単独では難しく、専門家との協力で実現できた。一方で、県内の他市町村との比較も重要であり、同一県内自治体の参加数を増やすことも重要。
まとめ
松浦市では、専門家との協力をきっかけにデータを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業を行なってきた。その際松浦市では、市職員だけでデータや「見える化」の結果を活用するのではなく、地域ケア会議や住民との会合でも活用し、多くの関係者との議論の活発化を図っている。
また、継続して調査に参加することで経年での評価を可能とし、継続して専門家と協力することで、データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業の実施に必要な知見を蓄積するなど、「継続的に」行なっていることで様々な成果を出している。
このように、松浦市は「データの活用により多くの関係者との議論を活発化させ、継続的にデータと専門家を活用することで様々な知見を蓄積した」事例である。

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3.1.3. 高齢者の保健事業と介護事業の一体的実施
岐阜県大垣市45

ヒアリング結果概要
専門家の活用前・ 総合事業のサービスを構築する上で、国の例をもとに実施し事業を組み立てたものの上手くいかないことがあった。
サービス B の実施では実施していただける団体等が中々見つからない。
サービス C の実施ではサービスを終了した高齢者は、旧介護予防相当のサービスに頼ることなく、地域活動に参加する等自助、互助等で健康を維持していただくことを目的としていたが、実際には多くの方がデイサービス等、その後も事業者が実施するサービスを利用してしまう方が多い。
・ 住民の「住民主体の介護予防」への参加意欲を促進するためには、介護予防に資する指標など、住民が「我が事」として考えるきっかけになるものが必要だと感じていた。
・ 老人クラブ、社協補助のサロン、介護予防・日常生活支援事業でのサービス B、一般介護予防事業の地域介護予防活動支援事業等、地域住民が主体となるものについて、自治体及び関連組織から支援を行っているが、その活動について、担い手不足
や地域間格差があった。
・ 新型コロナウイルス感染症で、地域の活動が縮小していく中で、保険者として地域にアプローチしにくい状況であったため、健康維持の取り組みの促進として、何か良いアプローチがないか検討していた。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ 岐阜県が JAGES 機構と協力して実施した KDB データとニーズ調査データの「見える化」の事業に参加したのがきっかけ。
・ JAGES 機構の「見える化」では介護予防に資する指標が提示されるなど、市が必要だと考えていたものが提示され、また地域の状況を把握できたことから、引き続き市でも JAGES 機構と協力するに至った。
・ これから特に、地域での健康増進を目的とした活動や、住民間互助が必要になってくるため、住民で既に取り組みを始められている方々には、自分自身はさることな
がら地域のためにも非常に良い取り組みであることを伝えること、まだ始めていな
い方や身の回りの方とこれから一緒に取り組んでいきたいと考えている方には、参考としていただき意識を高められるように、講演会という形で楽しく聞き入れてもらえることを第一に考えた。
専門家との協力体制
・ JAGES 機構の事業では、KDB データの突合 CSV データが必要であり、突合 CSV
データは県国民健康保険団体連合会（県国保連）が保有していることから、県国保連と調整を行い、データの提供を受けた。
46

・ 県国保連では、当初県内の市ごとに分割した CSV データを持っていないとのことであったが、継続的な協議の結果、市から県国保連の業務委託を行う形で、市の突合
CSV データを提供してもらえるようになった。
専門家と協力した活動の内容
・ KDB データとニーズ調査データの一体的な「見える化」
・ 市内の介護事業者向け講演会
・ 市内の老人クラブ参加者等住民向け講演会
専門家の活用によって得られた／今後期待される成果
・ 今回の事業で使用したニーズ調査データは、サンプル数が少ない、個人を紐づける
番号が付与されていない、回収されたデータに地域の偏りが見られる、などの問題があった。JAGES 機構から、他市町村の状況も聞きながら事業を行ったことで気づけたことである。今後改善の道を探っていきたい。
・ 市内の高齢者の現状や地域ごとの差が見えるようになった。今後は指標間の関連の解釈や市内地域間の差をどのように埋めるか等についての助言を期待している。
・ 新型コロナ感染症の流行により住民主体の介護予防活動が難しくなった。新しい形を模索する必要があり、それらについての助言を期待している。
・ 特に住民主体の活動の担い手を市職員が住民に働きかけた場合、上からの依頼になりがちである。外部の専門家が講演を行い、それを住民が聞いて「我が事」として主体的に取り組む機運が高まることを期待している。
今後に向けて・ 行政職員にはない視点を専門家から取り入れるのは有効であると考える。そのためには、市からの要望に沿って事業を行ってもらうだけでなく、一部は専門家がやりたいことをやってもらった方が効果的なこともあるのではないか。
・ 行政職員と住民との関係という点においても、行政職員が直接住民に働きかけるよ
りも、第三者である専門家の意見として伝えてもらう方がスムーズにいくこともあると思われる。
まとめ
大垣市では、もともと住民主体の活動を活性化させる必要があるという明確な課題意識があり、そのためには指標やそれに沿った地域の現状を地域住民に示す必要があるという認識があった。
そういった中で、県が行う事業に参加することで、その意識されていた課題の解決に資する外部専門家の事業と出会い、県の事業が終了した後も市の事業として継続しているケースである。また、行政職員の立場、住民の立場、外部専門家の立場を把握した上で、最もスムーズにいく道を辿るために、外部専門家をどのように活用するかを考えている例でもある。
47

このように、大垣市の事例は「県の事業をきっかけとして市のニーズに沿った専門家活用の開始と住民とのコミュニケーションへの専門家の活用」の事例である。

東京都東村山市48

ヒアリング結果概要
専門家との協力前・ データに基づく PDCA サイクルに沿った介護予防事業や保健・医療と介護の一体的分析事業などの必要性は認識していたものの、具体的にそれらをどう実施すればい
いか分からなかった。
・ KDB データとニーズ調査データは健康増進課と介護保険課がそれぞれ別々に管理し、相互にデータを閲覧できる状態ではなかった。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ 健康増進課長と介護保険課長が出席する東京都市町村高齢者・介護保険担当課長会（以下、担当課長会）において JAGES の説明を聞き、両課長ともにその有用性を実感したことがきっかけ。
専門家との協力体制
・ KDB データとニーズ調査データを主管する健康増進課と介護保険課で協力体制を構築。課長レベルでその必要性が認識され、実施することで合意されたことが 2 つの課で協力体制を構築する上で重要なきっかけとなった。
・ JAGES 機構の事業は介護予防を主眼に置いていることから、介護保険課が取りまとめ役となり、JAGES 機構とのやり取りや専門家との協力における庁内の取りまとめを行なっている。
・ 東京都では、KDB データを管理する東京都国民健康保険団体連合会（以下、都国保連）も含む市―都国保連―JAGES 機構の 3 者協定を結び、都国保連から突合 CSV
データの提供を受けた上で、専門家との協力を行う事業を実施している。
専門家と協力した活動の内容
・ KDB データとニーズ調査データの一体的な「見える化」
・ KDB データは毎年、ニーズ調査データは調査が 3 年に 1 度なので 3 年に 1 度、デー
タを「見える化」し、経年でのデータ比較
・ 「見える化」した結果の読み解き方に関するコンサルテーション（1）・ 「見える化」の結果を読み解いた結果を活用した施策立案に関するコンサルテーシ
ョン（2）（コンサルテーション（1）、（2）合わせて計年間 6 回）
＊東村山市では、当初データの「見える化」だけの実施であったが、「見える化」の結果を市職員だけで活用するには限界があると感じ、その活用の仕方のコンサルテーシ
ョンを依頼することとなった。
専門家の活用によって得られた成果
・ 介護予防に寄与することが科学的に実証されている指標、その他研究者が「介護予防に寄与する可能性が高い」と判断している指標の提供を研究者から受け、具体的な「見える化」につながった。
49

・ KDB データとニーズ調査データを一体的に「見える化」するシステムの提供を受け、それぞれ別々に管理し相互閲覧が不可であったデータが関係する 2 つの部署で相互に閲覧可能になった。
・ それまで小地域レベルで現状把握や施策立案を考えることは少なかったが、JAGES機構が提供する「見える化」ツールにより小地域ごとの結果が「見える化」され、小地域レベルで考えることができるようになった。
・ 「見える化」の結果とコンサルテーションを通して、それまで感覚だけで行っていた市の高齢者の現状理解をデータに基づいて行うことができるようになった。
・ 「データに基づいた PDCA サイクル」を実際に経験することで、どのようなデータをどのように扱えばいいか、具体的にイメージできるようになった。これにより、「庁内や住民への説明に使えそうだ」「庁内のデータを使ってこんな分析をしたい」という具体的なデータの活用方法が浮かぶようになった。
今後に向けて・ 「見える化」の結果などを施策立案だけでなく、庁内での説明や住民向けの説明の中で活用していきたい。
・ これまでの専門家との協力を通じて市の課題が明らかになり、またデータ活用のイ
メージもついたことから、新たに専門家に依頼して分析してもらいたいデータとテーマができた。今後はこうした分析も依頼し、より深い市の現状理解に繋げていきたい。
・ 施策を立案し事業を実施した後にはその効果評価も必要になると思われるが、今後は事業の効果評価に必要な視点やどのような準備が必要か、などのテーマでコンサ
ルテーションをお願いしたい。

まとめ
東村山市では、以前から「データに基づく PDCA サイクルによる介護予防」「保健・医
療と介護の一体的実施」の重要性は認識されながらも、具体的にそれをどう実施すればい
いかが分からず、実施されていない状況であった。
このため、まずは専門家を活用した事業として KDB データとニーズ調査データの「見える化」から始めたが、具体的に「見える化」がどういったものかが分かると、今度はそれをどう活用すればいいかが分からないという課題が明らかとなった。そこで、「見える化」における専門家の活用を継続しつつ、その「見える化」の結果をどう活用するかに関するコンサルテーションを受けた。
続いてコンサルテーションによってデータの読み解き方、活用の仕方など、そのやり方が具体的に分かるようになってくると、今度は「こんなデータに着目したらいいのではないか」「市のこういった状況もデータで読み解けるのではないか」といったデータの活用
50

方法が具体的に考えられるようになり、今後は新しい分析事業や効果評価などで専門家と協力することを活用する予定である。
このように、【単発の専門家の活用→継続的な専門家の活用→更なる新しい専門家の活用】、という「伴走支援が更なる新しい伴走支援を生む循環の形成」が行われた事例である。

長崎県平戸市51

ヒアリング結果概要
専門家との協力前・ 生活支援コーディネーターが日常的に関わりながら、専門職も関わり実施している通いの場について、各種データを突合して効果評価などを試みたが、うまくいかな
かった。
・ 在宅医療介護連携推進事業や高齢者保健事業と介護予防の一体的実施ではデータが集約されておらず、分析が難しい状態だった。
・ 在宅医療介護連携推進事業では、在宅医療介護連携推進委員からマンパワーの不足なども指摘されており、限られる資源を必要な人々に届けるために、現状を分析して共有する必要性を感じていた。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ すでに 82 ある通いの場について、通いの場を活用した生活支援を含めた地域づくりの検討や通いの場に通うことができなくなった方への参加しやすい通いの場づくりを行う必要があり、市は医療、介護、健康に関する様々なデータを有するが、デー
タの集約・一般的な分析ができていないため、健康課題の明確化や施策への活用、
また、小地域での分析を行い、それぞれの地域の実情に応じた地域づくりを展開してく必要や介護予防への住民の理解にデータを用いて分かりやすく説明する必要があった。
・ また、マンパワーにも限界があるので、活動の種類なども効果のあるものに絞って行う必要性を感じていた。
・ このため、市職員で通いの場のヒアリング結果と、認定情報、体力測定データを突合して分析を行ってみたが、思ったような結果が出ず、また調査手法などの妥当性などにも不明であった。
・ KDB データの分析も行ったが、通いの場参加者と非参加者での健診受診率の違い
や、医療費の状況などは比べられず、必要な情報が十分に得られていなかった。
・ このため、これらの評価等を実施するためには専門家との協力が必要と考え、通いの場の効果評価や地域ごとの分析、KDB データの「見える化」を行っている
JAGES 機構と協力することとした。
専門家との協力体制
・ 福祉部長寿介護課が専門家との窓口になっている。
・ 市内に 82 の通いの場があり、生活支援コーディネーターが日常的に関わりつつ、リ
ハ職等の専門職にも参加してもらいながら通いの場の活動を続けている。専門家の協力を得ながら、重点的に対応する地域や、実施する介護予防事業の効果評価、対費用効果の測定などを行い、生活支援コーディネーターや専門職の活動につなげて
いきたい。
52

・ 長寿介護課と健康保険課が協力して在宅医療介護連携推進事業と高齢者保健事業と介護予防の一体的実施を進めている。専門家との協力で KDB データとニーズ調査データを一体的に「見える化」し、それらのデータも活用しながら、長寿介護課が主管する通いの場でハイリスク者を発見した場合には健康保険課と連携し、または健康保険課が抽出した課題に対して、長寿介護課でも介護や介護予防の観点からアプ
ローチするなど、相互連携を深めていきたい。
専門家と協力した活動の内容
・ KDB データとニーズ調査データの一体的な「見える化」
専門家の活用を通じて期待すること・ まずはデータの「見える化」を行い、その結果を見ながら具体的な今後のデータの活用方法と専門家との協力方法を考えていきたい。
・ 「見える化」の結果を足がかりに、地域の実情に応じた根拠に基づく施策を展開しながら、PDCA サイクルによる事業の展開の基礎資料、介護予防の効果など費用対効果の結果も得られることを期待している。
・ 「見える化」データを他市町で比較できるようになり、また、市職員がデータ分析をしやすくなることを期待している。
・ 地域の健康課題を明らかにし、重点対策地域や健康格差等の地域格差を明確化したり、可視化により、住民の理解・介護予防への参加を得やすくすることを期待している。
・ 地域づくりに関わっている専門職等にも「見える化」結果を共有していきたいと考えているが、集計値だけなどでは市職員では読み解きが困難であり、「見える化」されることでより現場で使いやすいデータとなることを期待している。
・ 新型コロナの調査のように、実際に市職員だけでヒアリング調査などをしてみても専門知識を有していないため分析が十分に進められないなどもあり、専門家と協力することで調査研究が進み、市町にとって有益な成果が出ることを期待している。
データの活用について
・ KDB データを JAGES 機構へ提供するにあたり、県国民健康保険連合会（以下、国保連）や後期高齢者広域連合（以下、広域連合）との連携が必要であったが、長崎県内では初の事例であったため、その手続きや提供方法についての調整が必要であり、データ準備の段階で予想以上に時間がかかった。
・ 小地域ごとに分析するためには KDB データに小地域コードを振る必要があるが、KDB データに小地域コードを振り始めたのは令和 2 年 11 月分からであり、それ以前のデータについては小地域ごとの分析が困難。
まとめ
平戸市では、データを使って通いの場などの介護予防事業や、保健・医療・介護データ
53

の一体的な活用などを試みたものの、市職員だけでは十分な実施はできないとの判断か
ら、専門家の活用を始めたところである。すでに市職員単独でデータの活用を試みており、どのようにデータを活用したいかについては明確にその目標などが明らかになっている。
市職員だけでデータ活用を試みた結果、「その方法が妥当か判断できない」という結論を導き出し、専門家との協力を始めるにあたっても、KDB データ活用の困難な点など、周辺地域で初めてのケースであるからこその課題にも直面しているものの、逆に言えばデータの活用を始めるにあたっての課題も明らかになりつつあり、「県内他市町にとっても、データ活用を始める際の参考になる」事例である。

54

3.1.4. PFS・SIB
愛知県豊田市55

ヒアリング結果概要
専門家との協力前・ 高齢化が進む中で新型コロナウィルス感染症の流行もあり、職員の業務負担が増える中で、以前から「推進が必要」と認識された官民連携の重要性がさらに強く認識されるようになっていた。
・ そのような中、官民連携の一つの形である、SIB の導入検討に至った。
・ SIB の財源として企業版ふるさと納税を活用し、5 年間、総事業費 5 億 5 千万円（評価に関する費用込み）、目標の介護費削減額 10 億円で実施することとなった。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ SIB では、その枠組みから中間支援組織と第三者評価機関、事業に参加する企業など、外部の力を活用するものとなっており、このことから様々な専門家や民間との連携を行うこととなった。
・ 中間支援組織のドリームインキュベーター（DI）は、SIB への知見を有し、SIB 組
成の勉強会を行なっていたことから、組成後も中間支援組織として協力することとなった。
・ 第三者評価機関は、DI から JAGES 機構の紹介を受け、JAGES 機構から話を聞く中で、SIB を実施をする上で大きな懸念事項であった介護費抑制額の測定に関しても知見を有していることがわかり、JAGES 機構と協力することとなった。
専門家と協力した活動の内容
・ SIB の指標設定
・ SIB の効果を測定するための調査の実施
・ SIB の評価
専門家との協力体制
・ SIB 導入前から、官民連携を推進する「未来都市推進課」を設置しており、未来都
市推進課を中心に外部の専門家との協力を行っている。
・ SIB は庁内においても複数の部署が関わるが、庁内の部署間連携についても以前よりその重要性が認識されており、特に超高齢社会対応にとって重要となる保健・福祉・生涯活躍分野の部署に協力構築のキーマンを配置しており、庁内の連携もできていた。
専門家の活用によって得られた成果
・ 官民連携の重要性は認識されつつも、具体的にどうそれを実現するかは議論がされつつも具体策が出ない中、DI と協力を行うことで SIB という枠組みの導入に至り、官民連携を始めることができた。
・ 介護予防の分野では、それが「予防」であることから、予防に取り組んだ結果が将来本当にいい影響を与えるのか、介護費の削減につながるのか確証が持てないでい56

たが、JAGES 機構と協力することで、介護予防が介護費削減につながるエビデンスが示され、その懸念が解消された。
・ 社会参加が介護予防に効果があるとのエビデンスを専門家示してくれたことで、介護予防の意義が確認でき、介護予防分野における SIB 実施に向けた庁内の SIB の必要性や妥当性の説明に活用できた。
・ 「評価」の重要性を認識しつつも、それを実際に行える職員がいないため評価の実施が困難であったが、JAGES 機構と協力することで、評価手法の助言を得て、評価の枠組みを構築することができた。
専門家との協力のポイント
・ 専門家から提供される情報などが行政の職員にとってわかりやすいか、ということが重要。仮に専門家が必要な情報などを提供できても、専門用語の多用などで行政の職員に理解できないようでは協働が難しくなる。
・ 行政のニーズを的確に捉え、かつその説明等が専門的すぎないことは行政と専門家の協働を促進する上で重要。
・ 官民連携においては、行政と民間の相互理解が重要。行政と民間では実施スピードに差がある場合があるが、その差を埋める努力をするとともに、性質の違いからくる実施スピード等の違いにおいては、相互の理解が必要である。双方が Win-Win を目指すという姿勢が重要である。
・ 内部で専門家を持つことも重要と思われる。内部に専門家がいないと、外部の専門家からもたらされた情報が妥当かどうかの判断もできず、また必要な専門家へのアクセスも難しい。
その他
・ SIB では、10 億円の介護費削減を目指すこととなったが、仮に 10 億円削減できたとして、介護保険給付費の負担は被保険者、国、県、市が行なっており、仮に市が事業を実施して 10 億円削減しても負担者でその削減分を分配すれば市の減額分は限定的であり、市の対費用効果として十分かという議論があったが、企業版ふるさと納税を活用し、民間の資金を活用することで合理的に実施できるようになった。
・ SIB では様々な事業が実施されており、一部の所属に業務負担が集中することな
く、関連する部署それぞれで業務分配することで、不公平感を大きく感じることなく実施できている。これにより、それまでもその重要性が認識されていた部署間連携が進んだ。
まとめ
豊田市では、それまで市が抱えていた課題などを、SIB という枠組みを活用することで解決している。介護予防に割ける人的リソースの問題、介護保険給付費の仕組みからくる財源の問題、「介護予防の効果」に対する疑問、事業の効果評価、部署間連携、こうした57

諸問題を、企業や専門家、様々な部署との連携、そして評価の仕組みを取り入れた SIB という枠組みを導入することで解決している。
このように、豊田市は「事業の枠組みを活用して市の抱える課題の解決を行っている」
事例である。

大阪府堺市58

ヒアリング結果概要
専門家との協力前・ 要支援認定率が高いことが課題として認識されており、介護予防の重要性が認識されていた。
・ 介護予防活動にも課題があると認識しており、また事業の実施効果についてどのよ
うに検証するかということが課題となっていた。
・ 庁内で実施された SIB に関する説明会を聞き、SIB の仕組みが上記のような課題解
決につながると考え、SIB を組成することとなった。
・ SIB の事業実施事業者を公募した際、応募事業者が市の財源と民間資金の両方を活用するか、市の財源のみによる実施とするかを選択でき、市の財源のみでの実施を希望したため、PFS での実施となった。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ 従前より EBPM の重要性は認識されており、科学的根拠に基づいた施策立案や施策運営などが求められており、定期的に事業評価も実施されていた。
・ しかしながら、統計学的な手法を用いた専門的な評価は職員だけでは実施できず、
単純集計した結果を前後比較するなどの評価が行われていた。
・ 事業担当者の「経験」に基づき介護予防事業を企画、実施していたため、庁内の関係部署に対しその必要性などを説明する際に具体的な数値の根拠が不十分である、などと言われることがあった。
・ 介護予防は「予防」であり、基本的には元気な高齢者を対象にしていることから、参加者が健康なのはその事業に参加した効果なのかを判別しにくく、事業の効果についての説明も難しかった。
・ また、介護予防事業によって成果があったとしても、それが介護費削減につながっているのか、根拠となるデータが乏しく説明ができなかった。
・ そのような中、PFS 導入以前には、地元にキャンパスを持つ大学と協力し、保健データを活用した市内各県域の特徴分析などを行った。
・ PFS 導入に際しては、統計学を活用した評価手法を持っている JAGES 機構に依頼することとなった。
専門家と協力した活動の内容
・ 地元にキャンパスを持つ大学の協力のもと、市内各圏域の特徴分析
・ PFS の指標設定
・ PFS の効果を測定するための調査の実施
・ PFS の評価
・ JAGES 機構からのその他介護予防に関する助言

59

専門家との協力体制
・ PFS を所管する長寿社会部長寿支援課が専門家と協力している。
専門家の活用によって得られた成果
・ 地元大学との協力では、地域分析の結果を地域包括支援センターの職員にフィードバックし、各地域包括支援センターで圏域の特性を理解した上で地域活動の計画を立てたり、介護予防事業を実施するなどしていた。
・ どのような活動が介護予防に資するか、介護予防の取組が介護費削減に寄与することなどを科学的根拠を基に知ることができた。
・ 介護予防事業が高齢者の健康に資することや介護費の削減に資することなどのエビデンスを第三者から得られたことで、庁内での説明の説得力が増した。
・ 職員だけでは、必要としている科学的根拠を含む情報を得ることが難しい。
「介護予防事業は介護給付費の削減に寄与している」など、職員が必要な情報にアクセスできた。
・ 効果評価だけでなく介護予防の専門でもある専門家を起用したことで、介護予防に関する様々な疑問や課題について質問、相談でき、「介護給付費の削減」を目的とした「社会参加の促進による介護予防事業」を行う PFS の枠組みを作ることができた。
・ 職員だけでは、どのような指標を設定すれば測りたいことが測れるのか分からず、
仮に分かったとしてもそれを実際にどのように測定すればいいのかその手法も分からないが、専門家と協力することで、適切な指標を設定し、専門的に効果評価を実施できた。
継続的な専門家との協力によって得られた成果
・ PFS 事業の実施を通じて専門家と評価を実施する中で、評価の重要性や手順等をより具体的に理解できるようになり、庁内で実施されている事務事業評価シートについても円滑に記載できるようになった。
・ PFS の枠組み作りの段階から専門家と定期的に打ち合わせを行うことで、実施している事業以外の介護予防施策についても助言を得ることができた。
専門家との協力のポイント
・ 専門家の活用によって科学的根拠を得られて庁内での説明の説得力も増すことができるが、一方で時として専門家の使う用語が難しすぎて理解できないこともあった。
・ 専門家を活用したいと思っても、どこに必要な専門家がいるのか、どうその専門家と繋がれるのか、人脈等がない場合もある。
・ 庁内で統計や介護予防の専門家を配置することで、専門的内容の理解や必要な専門家へのアクセスを行いやすくするための方策の一つである可能性はあると思われ60る。
・ これまで評価に予算を計上するということはあまりなかったが、PFS という枠組みであったからこそ、専門家を活用した評価への予算がついた部分もある。
まとめ
堺市では、介護予防の促進と事業の効果評価という課題を PFS という枠組みを導入する
ことで解決を図っている。評価への予算配分がなされたことで専門家を起用でき、専門家を起用したことで PFS 以外の介護予防事業への助言も得られたことも含め、「枠組みの特性を活用して専門家との協働によるデータを使った PDCA を実施」した事例である。
岡山県岡山市61

ヒアリング結果概要
専門家との協力前
・ 健康寿命の延伸と医療費の抑制が課題であるとの認識のもと、それらを解決する方策として「健康ポイント事業」を平成 30 年度まで 2 期実施していた。
・ 2 期にわたる健康ポイント事業の結果として参加者の BMI の改善や医療費の抑制効
果が見られていた。
・ 成果が確認されたことから、より多くの市民を対象として事業規模を拡大した 3 期
目の健康ポイント事業の継続を検討していたが、規模を拡大しての実施が難しかったことから、民間の資金やノウハウを活用する SIB の枠組みを導入することとした。
専門家の活用に至ったきっかけ
・ 初期の健康ポイント事業においては、国の総合特区事業の実証実験に参加して健康ポイントを実施、専門家による効果評価を行った。
・ SIB においては、第三者評価機関などの外部の専門家の活用が必須の枠組みであり、このことから専門家を活用することとなった。
・ SIB の仕組みを研究する段階で、日本財団など SIB に関する知見を有する外部専門家と連携を行い、その中で第三者評価機関の候補として JAGES 機構があることを知った。
専門家と協力した活動の内容
・ SIB の指標設定
・ SIB を活用した事業の効果を測定するための調査の実施
・ SIB を活用した事業の評価
専門家との協力体制
・ SIB を所管する保健福祉部保健管理課が専門家と協力している。
・ 岡山市の SIB では、出資者、中間支援組織、第三者評価機関、サービス提供事業者などの関係者があるが、第三者評価機関以外は岡山市内の団体を中心に構成している。
専門家の活用によって得られた成果
・ SIB の準備を始めたところ、他都市の事例も参考にしながら準備を進めたが、岡山市が SIB の準備を始めた当時はポピュレーションアプローチによる健康増進事業における SIB の事例がほぼなく、指標の設定も苦労していた。JAGES 機構からの助言を得ることで、指標を固めていった。
・ 指標設定の際、JAGES からこれまでに研究者が出してきたエビデンスなども示してもらえ、指標の妥当性の補強を行いながら進めることができた。
・ SIB を活用した事業全体の効果評価を行うための研究デザインの構築をはじめ、評62

価を行うための調査においても、データの収集方法や対照群の取り方、医療費、健診データから読み取れることなど助言を得ており、効果評価に関連することやその結果の読み解き方など、様々な知見を得ている。
・ JAGES からは地元の大学に所属している研究者が参加しており、地元の大学の研究者と繋がれたことも大きい。
・ 第三者評価機関以外の関係者は地元の企業・組織が関わっているが、事業を実施する中で定期的に関係者が集まって協議する場を設けたことで、その場が接点となって SIB 事業以外で参加企業同士の新しい連携が生まれるなどの波及効果もあった。
専門家との協力のポイント
専門家に評価を依頼する際に必要なデータの抽出や加工、またデータ量が膨大な場合、専門家へのデータ提供に必要なデータ加工（マスキングなど）の処理に技術的な問題や、多くの時間が必要になることがある。
・ SIB では、指標の重要性などを関係者に理解してもらう必要があるが、成果指標が必要な理由や、それらが事業の活動にどう結びつくのかなどを説明するのが難しい場面もあった。こういったところで、評価や調査の専門家に直接説明してもらうという場を設定する方法もあるかもしれない。
・ 岡山市では、市民の健康課題に「オール岡山で取り組む」という目的があり、SIBの手法を活用したことで岡山市の関係者が幅広く関わる枠組みとした。このため、市内関係者が多く関わることができた。
まとめ
岡山市では、健康ポイント事業を継続するための方策として、SIB の活用を行った。SIB
活用の直接の目的は健康ポイント事業を継続させ市民の健康を促進することであるが、SIB の枠組みの性質上専門家をはじめ様々な外部関係者との連携と事業の効果評価が必要であり、専門家の助言を得ることで、事業の効果評価に必要な知見(指標設定やデータ収集の手法など)などを蓄積してきた。
また、SIB は通常複数年にわたって実施されるものであるが、岡山市のケースでも 3 年間とある程度継続して専門家や外部の関係者との連携が行われてきた。これにより、専門家から SIB の範囲内以外、医療費、健診データから読み取れることなど、の助言も得られたり、参加企業間の SIB 以外での連携が促進されるなど、継続して行ったからこそ得られた波及的な効果も見られている。
このように、岡山市は「SIB という枠組みの活用を通して、直接の事業目的だけでなく、様々な波及効果を生み出した」事例である。

63

3.2. 保険者共同研究会
本調査研究事業では、青森県で JAGES 機構が実施する「健康とくらしの調査」に参加した自治体を対象に、保険者共同研究会を開催した。保険者共同研究会は、3 年に 1 度実施する「健康とくらしの調査」参加自治体を対象に、調査結果をフィードバックするとともに、参加市町村間でそれら結果をどのように今後の施策に活かすかを議論する場を提供することを目的に実施している。通常は「健康とくらしの調査」実施翌年度に行なっているが、令和 3 年度は青森県下の参加市町村で集まって調査結果の活用について議論したいとの要望が寄せられたため、青森県下の参加自治体を対象に実施した。
本項では、令和 2 年度に実施した全国版の保険者共同研究会の結果も踏まえながら、このような自治体職員と専門家が協力して行う取り組みが、自治体職員にとってどのように感じられているかをみていきたい。

3.2.1. 保険者共同研究会概要
JAGES 機構は、3 年に 1 度の実施が推奨されているニーズ調査の実施年に合わせ、ニーズ調査の全項目と、研究者が健康長寿や地域共生社会づくりに資すると考える質問項目、参加市町村が追加する質問項目などを加えた「健康とくらしの調査」を実施している。
「健康とくらしの調査」では、調査のサンプリングや調査対象者の設定など調査の実施に関する支援を研究者が行うとともに、参加市町村によって集められたデータを「見える化」し、参加市町村に提供している。また、研究者が参加市町村から集まったデータを分析し、「見える化」以外に介護予防や健康長寿社会、地域共生社会づくりに資する分析結果の報告も行っている。また調査実施予定前年度には、次に行われる調査に参加を希望す
る自治体も含めて、同様に保険者共同研究会を実施している。
保険者共同研究会では、そうした各市町村の「見える化」の結果や、参加市町村全体のデータから得られた分析結果などを伝える「報告会」としての性質とともに、「見える化」の結果をどのように読み解くのかの講演や、保険者共同研究会参加者が実際に「見える化」の結果を見ながらその結果を読み解いたり、読み解いた結果からどのように施策を考えられるか、などのワークを行うワークショップの性質も持っている。
このように、「健康とくらしの調査」は調査の準備から結果の活用まで一貫して研究者が関わっている。「保険者共同研究会」は、その一連の流れの中で、調査・分析結果の施策への活用を促進することを目的として自治体職員と研究者によって行われる活動である。
令和 3 年度は令和 4 年度に予定されている「健康とくらしの調査」実施前年度となるた
め、保険者共同研究会を実施した。また全国版の保険者共同研究会とは別に、青森県の過去に参加した市町村と今後の参加を検討している市町村を集めた青森県保険者共同研究会を実施した。

64

3.2.2. 全国の参加自治体対象保険者共同研究会
2022 年に実施予定の「健康とくらしの調査」の説明会も兼ねて、過去に参加した自治体も含む、2022 年の調査に参加を検討している自治体担当者を集めて、保険者共同研究会を実施した。研究会は同内容で 2 回実施された。その概要は以下のとおりである。

開催日時

2021 年 5 月 25 日(火)及び 5 月 31 日(月)場所

ウェブ（Zoom）

参加市町村

49 保険者**一部保険者は、市町村単位ではなく広域連合単位で参加

保険者共同研究会終了後、参加者に保険者共同研究会に関するアンケートを実施した。
その結果、以下のような事柄について複数の回答が寄せられた。詳細なアンケート結果（抜粋）は、別添資料 2 のとおりである。

・ JAGES が提供する「見える化」結果の活用について
・ JAGES が提供する「見える化」の使いやすさについて
・ その他の感想

3.2.3. 青森県参加自治体対象保険者共同研究会（令和 3 年度実施）
全国版同様に青森県内で 2022 年実施予定の「健康とくらしの調査」への参加を検討する自治体職員を集め、保険者共同研究会を実施した。研究会の概要は以下のとおりである。

開催日時

2021 年 7 月 12 日(月)場所

青森県南部町健康センター

参加市町村

11 保険者

全国版同様、青森県での保険者共同研究会でも、研究会終了後にアンケートをとった。
その結果、以下のような事柄について複数の回答が寄せられた。詳細なアンケート結果（抜粋）は、別添資料 3 のとおりである。

・ JAGES が提供する「見える化」について
・ 地域課題の発見などについて
・ 重点支援対象地域の設定について・ 介入・対策の手がかりの発見について65

・ 介護予防計画の立案について・ PDCA サイクルに沿った介護予防の推進について
・ 地域診断の重要性と地域診断の見方について
・ コミュニティに介入する事例について
・ 全体の満足度
・ その他の意見

3.3. 調査結果のまとめ
以上、ヒアリング結果と令和 3 年度に行われた保険者共同研究会についてまとめてきた。
本調査研究事業では、「データに基づく PDCA サイクルに沿った介護予防事業」と「一般
介護予防事業／高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施／PFS・SIB」について受けた、専門家の活用についての調査を行った。このことから本稿では、1) PDCA サイ
クル、と 2）一般介護予防事業／高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施／
PFS・SIB、において、それぞれデータを使って行うことの困難な点や利点をまとめ、それらに専門家を活用することで、どのような「データに基づく介護予防事業」実施の改善や課題解決につながるのかについて考察していきたい。

3.3.1. データを活用した PDCA サイクルに基づく介護予防事業
ヒアリングを受け、ヒアリングで言及された課題を「PDCA」の各フェーズでまとめたものが別添資料 3 である。このように、自治体がデータを活用した PDCA サイクルに沿って介護予防事業を実施するとき、P、D、C、A、各段階でそれぞれ課題を抱えており、
特に P と C の段階で課題意識が強いことが示唆された。ここでは、PDCA 各段階で複数の自治体から聞かれた自治体職員だけでは実施が困難な点をまとめる。

図表 6

PDCA サイクルの段階別課題概要
・ 異なる部署間のデータ統合の難しさ

データベースの構築 （5）・ データベース構築に向けたデータ抽出の難しさ
・ 時代によって変わるニーズへの対応の難しさ
・ どういったデータをどのように集めるかの判断のP：データ収集とデータ分析 (5)難しさ
・ 適切な「評価」に向けた分析の難しさ

D：データ分析結果の施策への活用

・ 自治体が集めたデータの分析結果の活用の難しさ(5)・ 科学的根拠を施策に活かすことの難しさ

66

C：結果の評価（アウトカム評価）

・ 技術的側面の課題：統計学の手法を用いた評価の＝統計学的な手法を用いた評価

難しさ

(6)

・ 財政的側面の課題：評価への予算配分の難しさ

A：評価結果を受けた事業の横展

・ 「効果が想定よりも小さい」という評価結果を受開・修正・代替案の検討

けた代替案検討の難しさ（カッコ内は、ヒアリングでそれぞれの段階の課題を言及した自治体数）① PDCA の準備：データベースの構築
データに基づいて PDCA に沿った介護予防事業を行うには、まずはその元となるデー
タベースの構築が必要になる。本調査研究事業では、実際に地域包括ケアの実施に資するデータを統合したデータベースを構築した福岡市をはじめ、複数の市町村でデータベースの構築やその運用について聞き取りを行った。
その結果、データベースの構築や運用に関し、「異なる部署間でデータを統合することの難しさ」「データ活用に向けて必要なデータを抽出する際の難しさ」「時代によって変わるニーズへの対応の難しさ」などがあげられた。

【異なる部署間のデータを統合することの難しさ】
一つ目の点については、複数の部署のデータを統合したデータベースを構築する際に上がっていた難しさである。今回ヒアリングを実施した多くの市町村でも、すでに各部署で様々なデータを保有していた。しかしながら、それらのデータはそのデータを保有する課
単独での利活用が想定されており、他の部署の相互閲覧や他の部署のデータと組み合わせて活用することが想定されていなかった。その結果、各課がそれぞれの様式に沿ってデータを収集し、またデータベースの構築を外部に委託している場合、データベースの仕様も異なる状況となっている。こうした状況下、複数の部署のデータを統合しようとした場合、まずは様式を統一するところから始める必要があり、その作業に時間を要するということであった。
また各部署で保有するデータの様式が異なるだけでなく、各部署でデータベース構築のベンダー調達を行った結果、そのデータベースの仕様なども異なるとのことであった。加
えて、各データベースのデータを統合した、部署の垣根を越えたデータベースを構築しようとした際、契約内容によってはベンダーからデータ様式を提出してもらうのが難しいケースなどもあり、データを集める時の様式の違いに加え、各課が保有するデータベースの仕様やベンダーとの契約の違いによる難しさもあるとのことであった。

【データ活用に向けて必要なデータを抽出する際の難しさ】
67

二つ目の点については、「費用面」「データの選択」「抽出担当者への説明」の 3 つの点が主にあげられていた。「費用面」については、ベンダーとの契約によってはデータベース
からデータを抽出する際、別途抽出のための費用がかかる契約になっているケースもあるということであった。このため、いざデータを活用しようとしたところ、追加の予算が必要になるということがあったということである。
「データの選択」については、担当者がデータベースにあるデータを理解していなかったり、あるいは保有されているデータが多すぎてどれを使うべきかの判断が難しい、などがあげられていた。自治体では数年ごとの人事異動があるが、その際に引き継ぎは行われたとしても、新任の担当者がデータに馴染みのない職員であった場合、データベースにどのようなデータがあるかを理解するだけでも難しいというケースがあった。またデータの内容をよく理解できていたとしても、どのデータを使って何ができるかがわからず、データを使おうとしている目的を達成するためにはどのデータを使うべきかの判断が難しいというケースもあるということであった。
「抽出担当者への説明」については、それが庁内の担当職員の場合でもデータベースの構築を依頼した業者の担当者であったとしても、実際にデータを使う際には使いたいデー
タを使いたい形で抽出する必要がある。しかし、データ管理担当者は介護予防のではなく、また一方で介護担当者はデータの担当ではないことから、データ活用の目的に沿った適切な形でのデータ抽出が難しいケースもあるとのことであった。

【時代によって変わるニーズへの対応の難しさ】
三つ目の点については、「データベース構築終了後」と「継続してデータベースを活用」の 2 つの時間軸で困難さがあげられていた。
「データベース構築終了後」に関しては、一つ目の点と関連することであるが、データベースの構築に時間を要した場合、数年がかりで構築されるというケースもあるであろう。そうなった場合、データベース構築の計画を作成した時点とデータベースの構築が終了した時点で、データ活用に対するニーズが変化していることも想定される。
また、データベース構築後もデータ活用に対するニーズは変化していくと思われる。ニーズに対応していくには格納するデータの種類も柔軟に対応する必要があるが、新しいデータを追加するには費用もかかり、その対費用効果も見極めながら判断する必要があるとのことであった。また、データの種類を増やすと今度は「どのデータを使っていいかわからない」という二つ目の点であげられた問題点とのバランスへの考慮が必要になる。このように、データベース構築後の運用についても、課題があげられていた。

68

②

P：データ収集とデータの分析【データ収集】
データを活用するためにはまず、データを集めることが必要であるが、どのようなデータを、どのように集めたらいいかわからないという声が多かった。「どのようなデータ
を、どのように」という点については、そのデータをどのように使いたいのか、その目的によって決める必要があるが、「どの目的であればどのデータが必要か」、そして「そのデータをどのように集めればいいか」、という判断が難しいということであった。
例えば本調査研究事業では、「データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業」ということがテーマであり、PDCA を回すためには評価が必要となる。このため、評価に使うことができる形でデータを集める必要があるが、では実際にどういうデータをどういう取り方をすれば評価に使えるのか、わからないということであった。
データは集めたものの、そのデータを何に使うのかの具体策が示せず、データを集めている現場からもデータを集める負担ばかりが感じられ、データを集めることが何に繋がっているのかわからないという声が上がっているという話も聞いた。こうした事例も、何のためにデータを集め、それをどう使うか、が明確になっていれば防げることであろうと思われる。しかしながら、前述の通りその目的設定や、それに沿って集めるデータの種類、集める手法を決めること自体が難しいと感じられており、それがデータ収集の壁になっているようである。
その他、データを集める前段階として「どのような指標を設定したらいいかわからない」という声も上がっていた。そもそも、データを集めてもそれが具体的にどう使えるのかがわからない、という声も上がっていたが、「介護予防事業」に資するデータを集めるとなっても、まずはどう言った指標が介護予防に資するのか、という点においても難しさを感じていた。

【データ分析】
また仮にデータ収集ができたとしても、それをどう分析したらいいかがわからないという声も多かった。例えば、事業参加者にアンケート調査を行いその満足度を測ったり、あるいは事業開始時と終了時にアンケートをとりその比較を行ったり、ニーズ調査を経年で取りその結果を単純比較する、などはできるが、果たしてそれが「評価」と呼べるものなのか自信がないとのことであった。

③

D：データ分析結果の施策への活用
データの収集と分析が難しいという声とともに、データ分析結果の施策への活用が難しいという声もあがっていた。この分析結果の活用においては、主に「自身のデータの分析結果の活用」と、「科学的に実証されたエビデンスの活用」の 2 つがあげられていた。
69

【自身のデータの分析結果の活用】
データの活用が何につながるのかイメージがしにくい、という声が上がっていた。データやその活用性の重要性は漠然と理解しつつも、具体的に何をすれば「データの活用」
なのか、またデータを活用することで何につながるのか、などのイメージがつかないという声が聞かれた。
また「データ活用」という全体像が見えにくいという声とともに、具体的にデータ分
析の結果があったとしても、それが事業実施にどのように使えるのかのイメージがつかない、という声も聞かれた。例えば、JAGES 機構が提供する「健康とくらしの調査」では、データ収集が終わった後には「地域マネジメント支援システム」を提供しデータの「見える化」を行っているが、その「見える化」の結果をどう読み解き、どう施策に活
かすかが難しいという声があがっていた。これは専門家を活用することでデータを集め、分析できたとしても、その結果の活用で再び壁に阻まれるというケースであろう。

【科学的に実証されたエビデンスの活用】
また自身で集めたデータだけでなく、論文等その他の科学的に実証されたエビデンスを活用する方法もあるが、この点についても、科学は日進月歩で進歩しており、数年前に「正しい」と思われていたことが変わることもある、こうした中でどの時点の「科学的に実証されたエビデンス」を活用すればいいか、わからないという声も聞かれた。
またその他の科学的に実証されたエビデンスを活用する点については、論文はその数も膨大であり、また内容も専門ではないので読みづらく、どこに行けば論文が見つかるのかもわからず、また、自分が欲しい結論が書かれてある論文を探すのも、仮に論文が見つかってもその論文のどこを読めば自分の欲しい情報が手に入るのかが分かりにくいという声もあった。

④

C：結果の評価（アウトカム評価）＝統計学的な手法を用いた評価
結果の評価においては、「結果の評価が難しい」という技術的な側面と、「評価のための予算がつきにくい」という財政的な側面とで課題があげられていた。

【技術的側面の課題】
技術的側面では、疫学や統計の専門家がいないという課題があげられていた。結果を正確に評価するためには統計学的な手法が必要になる。また、統計学的な手法に耐える
データを集めるには、「同一人物の追跡」「前後比較ができるデータ」「参加者と非参加者を比べられるデータ」などの研究デザイン上いくつかの条件を整える必要がある。このように、まず結果の評価を行うために必要な研究デザインやデータ条件が何であるかがわかっている自治体職員は少なく、またそのことを理解していたとしても、具体的にそ70

ういったデータをどう集めるのかの技術もない、さらにデータを集められたとしても統計学の専門家が職員でいることは稀であり、データを統計学的手法を用いて分析できない、という声が多かった。

【財政的側面の課題】
技術的側面の課題ともつながってくるが、これまで評価に予算をつける前例があまりなかったことから、評価を行う必要性はわかるものの、評価に予算をあまりつけてこな
かったという声も聞かれた。自治体職員では技術的に評価が難しい場合、専門家の活用が選択肢として上がると思われるが、そのためには専門家に委託するための予算が必要になる。こうした予算をどのように確保するかというのも、評価を行う上での課題になると思われる。

⑤

A：評価結果を受けた事業の横展開・修正・代替案の検討
今回ヒアリングを行った自治体の多くが PDCA サイクルの P、D、C、のいずれかを行っている段階の自治体が多く、A を経験した自治体が少なかったことに加え、A を経験した自治体も「横展開」「修正」「代替案の検討」が比較的スムーズに行えた自治体が多かった。このため、A の段階における課題はヒアリングからはあまり聞き取れなかったが、検討委員会では A の重要性が指摘されていた。
特に評価の結果があまり好ましくなく、「代替案の検討」が必要になった場合、その判断が難しいことも多いのではないかという声が検討委員会で上がった。評価の結果が当初想定していたものでなかったとしても、そのことがわかり、代替案の検討ができること自体を評価の成果だと受け止め、必要な代替案の検討を行う雰囲気を醸成していく必要があるであろうとのことであった。

3.3.2. 一般介護予防事業／高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施／PFS・SIB
におけるデータ活用
ヒアリングでは、PDCA フェーズごとに見られる特徴的な課題や実施困難な点の他に、「一般介護予防事業／高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施／PFS・SIB」という事業の性質ごとに見られる特徴的な課題や実施困難な点等が挙げられていた。本稿
では、これら「一般介護予防事業／高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施／
PFS・SIB」の事業の種類ごとに「データ」、「専門家の活用」という観点からまとめる。

71

図表 7 事業の種類別課題・特徴概要
一般介護予防事業

・ 「健康な高齢者の健康が維持されたのは介護予防事業の成果」を説明する難しさ
・ 成果が見られるのに 3〜5 年はかかる介護予防事業
において単年度で事業を行う難しさ

高齢者の保健事業と介護予防事 ・ 庁内体制構築の難しさ
業の一体的な実施

・ 庁外調整の難しさ
・ 使うデータの性質による難しさ：医療データにおける代表性の問題や KDB データの小地域分析の難しさ、データが膨大故の処理の難しさ

PFS・SIB・ 統計学的手法を用いた評価実施の難しさなど PDCA
サイクルの C と同様の難しさ
・ 枠組みの活用：関係者が多いことを活用した地域の活性化、評価が必要な枠組みを活用した評価への予算配分等① 一般介護予防事業
一般介護予防事業において PDCA に沿った事業運営を行う上で難しい点として挙げられていたのが、その効果の説明という声が多かった。「介護予防」という性質上、対象者は元気な高齢者であり、目指すのは介護状態にならないこと、あるいは年齢による老化を考えれば、現状維持や緩やかな低下を目指すことになる。このため、もともと元気であった
高齢者が元気な状態を介護予防事業の成果と言えるのかその証明が難しく、関係者への説明も難しいということであった。
また介護予防の「成果」を示せたとして、一般的にその「成果」に至るまでに早くても3〜5 年かかる点が介護予防事業実施の難しさであるという声もあった。自治体の事業は基本的に単年度で計画されるが、事業の成果が出るまでに 3〜5 年かかるのであれば、初年度
や 2 年度は事業が終わる際に成果が示せないということになり、単年度ごとの実施と評価に馴染まないという声があった。

② 高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施
高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施では、保健・医療主管部署が担当する
国保データベース（KDB）データと、介護主管部署が保有するニーズ調査データを使ってデータ活用を試みた。この結果、「庁内体制」「庁外調整」「データの性質」の 3 つの点において困難な点が指摘された。

72

【庁内体制】
高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施をデータに基づいて行おうとしたとき、それぞれの部署が持つデータの相互閲覧などが必要になってくるが、現在の体制では情報セキュリティの観点から他課が持つデータを見ることができないなどの制限があり、それが一体的実施の難しさの一つであるとの声が聞かれた。
また、そもそも例えば本調査研究事業の専門家を活用しながら行った KDB データとニーズ調査データを一体的に見える化する事業に参加しようと思った場合、二つのデータを同時に専門家に提供する必要があるため、まずは KDB データを主管する課とニーズ調査
データを主管する課との協力体制を構築する必要がある。本調査研究事業のヒアリングも部署間連携の重要性や難しさを指摘する声が聞き取れているが、「部署間連携を行う体制づくり」ができたとしても「部署間でのデータ相互データ閲覧」が発生するという、庁内体制に関する 2 段階の難しさが確認された。

【庁外調整】KDB データの活用においては、そのデータの保有者と管理者が異なることによる難しさと、KDB データの様式による難しさの 2 点が指摘されていた。
保有者と管理者が異なることによる難しさとしては、国民健康保険団体連合会（国保連）との連携があげられていた。KDB データの場合、帳票 CSV データであれば市町村が持っているためすぐに活用できるが、帳票 CSV データは市町村レベルの集計結果であり、小地域レベルでの分析ができない。このため、小地域レベルでデータを見られる突合 CSV デー
タが必要になるが、突合 CSV データは都道府県の国民健康保険団体連合会（国保連）が保有しており、それを活用するには国保連との連携が必要になる（なお、後期高齢者の健診・医療データの保有者は後期高齢者医療広域連合（後期広域連合）であり、データの活用については後期広域連合との連携も必要である）。この国保連との連携や手続きで時間を要するケースも見られた。

【データの性質】
KDB データを活用して一体的実施を行うことの難しさもいくつか指摘されていた。一つ目はデータの代表性への懸念である。KDB データでは国保の健診データが収められているが、まず国保の加入率がそれほど高くなく、その時点で市町村の高齢者を代表しているデータと言えるのか、といった懸念が聞かれた。加えて、国保の中で健診を受けている高齢者の割合は少なく、さらにその代表性に疑問がある点が指摘されていた。
また、突合 CSV では小地域レベルでの集計が可能な状態で保管されているが、一方で各データに小地域コードが付与されていないケースが聞かれた。このため、ニーズ調査デー
タの介護保険被保険者番号(被保番)と KDB データの被保番を紐づけることで KDB データ
73

の小地域ごとの集計を行ったが、KDB データでは介護サービスを利用していない限り被保番が付与されておらず、ニーズ庁データと紐づけることができる KDB データの数が少なかった。
なお、KDB データの小地域コードについては、小地域コードを付与している都道府県の場合でも小地域コードは一つしか付与できないということであった。この場合、保健・医療主管課と介護主管課で小地域コードが異なる場合、やはりデータの紐付けに課題が生じる可能性がある。
その他、KDB データはデータの数が膨大であるため、庁内のパソコン上で作業を行うのが難しいという問題も聞かれた。データの見える化を行うために市町村からデータをいた
だく際、個人を紐づける番号を暗号化してから送ってもらうようにしている。その作業の中で、データ量が膨大で作業を行うパソコンの機能が十分でない場合、その暗号化作業に数日から 1 週間以上かかり、その間パソコンが 1 台使えなくなり、また担当者の手が塞がってしまうという声が聞かれた。またデータの数とともに種類も膨大であるが、前述の通り「どのデータをどのように使っていいか分からない」という声が上がっていることと併せて考えると、KDB データのどれを使うことで介護予防事業に資する情報が得られるのか、
その取捨選択も難しくなると思われる。

③ PFS・SIB
PFS・SIB においてデータを活用する部分は評価であり、このため PDCA サイクルの
C：評価の項であげたような課題が PFS・SIB でもあげられていた。また、介護予防を目指した PFS・SIB の場合、一般介護予防事業の項であげられていた課題などがやはり指摘されていた。
一方で評価の項で評価に予算がつかない点が課題として上がっていたが、この評価に予算をつけられる点が PFS・SIB の利点の一つであるという意見があった。PFS・SIB は第三者が評価を必ず行わなければならない枠組みとなっている。このため、第三者評価機関に評価を依頼することが前提であり、このことから評価に予算をつけられたという声が聞かれた。
また、特に SIB の場合は出資者あり、また一つの民間企業とのみ相対で協力するのではなく、複数の民間企業など事業者と協力する枠組みとなっている。このため、その特性を活かし地元のつながりを強化するという目的も持たせ、地元の出資者、地元の事業者でSIB・PFS 事業を行った結果、参加事業者間の連携やコミュニケーションが増えたという声も聞かれた。PFS・SIB はこれまでの枠組みにはない特性を持っているが、その特性をよく理解し、これをうまく活用することで、「介護予防事業の効果的・効率的な推進」という本来の目的の他に、評価への予算配分、民間との連携など、これまで課題とされていたことの解決につなげることができる点も PFS・SIB の特徴としてあげられていた。
74

3.3.3. 専門家活用の利点・困難な点
最後に、本稿では専門家を活用することで上記 2 つ（PDCA フェーズ別及び事業種類別）の課題や実施困難点を解決できたか、あるいは専門家と協力すること特有の難しさなどについてまとめる。

図表 8 専門家活用の利点・困難な点概要
・ 第三者による科学的根拠で説得性が増す
・ 介護予防の効果に関する科学的根拠がある
自治体の説明や主張の補強

・ 科学的根拠を一般の人でもわかりやすいように発表
している
・ 事業の方向性や内容に不安が生じたときも、それらを解決する情報を得られる
・ 分析結果の解釈・活用、事業運営などに関して専門

行政職員以外の視点の取り込み家としての視点からの助言
・ 国の動向、研究の動向、他市町村の事例などを踏まえた助言
・ どういったデータをどのように集めるのか、に関する助言

データ収集・分析

・ 介護予防に資するデータの種類や指標の提示
・ データ結果を活用するためのツールの提供（データの「見える化」）
・ 「見える化」結果の活用：地域ケア会議、介護計画策定、住民との協議などへの活用

データ活用のサポート

・ 市町村間比較、小地域間比較など、介護予防に資す
るデータ活用の方法の提示
・ 異なった部署のデータを一体的に「見える化」

・ 評価の枠組み作りから、採用すべき指標と評価手法、そのために必要なデータとそのデータの取り効果評価の実施方、データを取った後の分析と評価、などに関する助言
・ 統計学的手法を用いた成果評価の実施

75

・ 科学的根拠の活用による自治体職員の説明の一貫性、継続性の維持
継続性の担保・ 自治体職員の移動に伴う担当者の交代があっても、専門家や専門機関が継続的に関わることで、調査や調査結果の活用での一貫性が維持される
・ 継続的な専門家の関わりがあることで、必要な時に継続的な関わり

必要な情報を自治体職員が得ることができる
・ 委託している事業以外の介護予防に関わる事柄に関する相談も可能・ 必要な専門家へのアクセスが困難
・ 専門家の示す内容が妥当かの判断が自治体職員では困難
課題・ 専門家に頼りすぎることで、自治体職員の能力低下の懸念
・ 専門用語などの多用により自治体職員が理解しづらい・ かえって自治体職員の負担増になるケースも【説明や主張の補強】
専門家を活用することのメリットとして複数の自治体があげていたのが、第三者が創出した科学的根拠である、という点であった。庁内の調整や地元住民の方に事業の必要性などを説明する際、自治体の担当職員の言葉だけでは説得力欠けるが、介護予防の専門家が科学的根拠を示していることで、説明の説得力が上がるという声があがっていた。
また、「介護予防の効果」についての科学的根拠である点が重要であるとの指摘もあった。前述の通り、介護予防は自立した高齢者を対象とした事業のため、事業を行ったとしてもその成果が事業によるものなのか、もともと元気な高齢者だからなのか、その説明が難しいという声があった。しかしながら、長い年月をかけて「介護予防に資する活動（例
えば社会参加）の成果」であることを研究者が示していることで、介護予防に効果がある
ことの説明ができるようになるという声が聞かれた。なお、介護費の適正化などにも成果があることを証明した点なども評価されていた。
それら科学的根拠をわかりやすく、プレスリリースとして出されていることへの評価も高かった。D の項目でも言及があったように、論文などで自治体が必要とする科学的根拠を探すのは困難である。また、見つかったとしてもその内容を読み解くのは難しい。一方で、一般向けも意識した形で必要な箇所（重要な箇所）だけ抜き出しわかりやすいタイト76

ルもつけてプレスリリースを発表することで、自治体が必要な情報を得やすくなっているという声が聞かれた。
そして、日々の業務の中でその方向性や内容に職員が不安を感じた時に、こうした第三者の科学的根拠をもとに継続的に助言を受けることで、安心感につながるという声が聞かれた。

【行政職員以外の視点】
行政職員にはない視点を提供してもらえるというのも、複数の自治体から上がっていた専門家活用の利点である。行政職員と専門家では視点が異なるので、協議を行うことで行政職員だけでは気付けなかった点を指摘してもらえるという声があった。また、その専門家が行政の状況や現状に知見があれば、より現場に即した助言を得られるという声も聞かれた。
より具体的な意見としては、専門家は複数の自治体で助言を行っているので複数の自治体の事情を把握しており、他の自治体での経験も踏まえながら助言してもらえる、研究者
なので介護予防分野の研究の動向について助言がもらえる、などの意見があげられていた。
自治体の現場にも精通した専門家が、国の動向も踏まえながら、専門的見地から、他市町村の状況も踏まえながら助言を行うことで、市町村職員単独では得られない情報や視点が得られるということであろう。

【データ収集・分析】「健康とくらしの調査」やニーズ調査のコンサルテーションを受けることで、調査の方法やデータの集め方についての助言やサポートを受けることでデータ収集が実施できていた。
また、収集されたデータを「見える化」することで、どのデータや指標を使うことが介護予防に資するかが専門家から示され、データが「見える化」され、それにより市町村の高齢者の現状把握につながったという声が聞かれた。

【データ活用のサポート】
P 及び D に関する項目で課題として上がっていたように、データを集め分析することの難しさ、仮にデータ収集と分析ができたとしても次の障壁としてその分析結果をどのように日々の業務や介護予防事業に活かすことができるか、そういった点に難しさが感じられていた。
前述の通り、専門家の助言を得ることでデータ収集や分析、その結果の「見える化」が行えるようになった成果が実感されているが、「見える化」したことで活用の幅が広がったという声も聞かれた。例えば、データが「見える化」されることで地域ケア会議や介護計画策定会議、地域住民との課題協議の場などで活用できるようになったという事例も報77

告されている。
「見える化」については、市町村間比較と小地域間比較ができるようになったことが専門家活用の利点の一つとして挙げられていた。市町村が単独で調査を実施した場合、市町村比較は難しいが、専門家が実施する調査に参加することで、市町村比較が可能になったという声があった。また、小地域間比較についてはこれまで行ってこなったという声も複数聞かれ、小地域間比較によって市町村内の現状をより詳細に把握できるようになったという声も聞かれた。
高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施においては、上記の利点とともに、複数の部署のデータが一体的に「見える化」され、データの相互閲覧が可能になった点も利点として挙げられていた。「一体的に分析する」ことの重要性は認識されつつも、それを具体的にどうすればいいのか分からない中で、その一つの方法が示されたことで前に進んだとのことであった。
このように、データ活用を行うためのツール（「見える化」）が提供され、それに伴い介護予防に必要な視点＝指標や市町村間比較・小地域間比較が示されたことで、地域ケア会
議や介護計画策定会議、地域住民との話し合いなどへの活用へとつながっていった。

【効果評価の実施】
効果評価の難しさは、調査の難しさも評価の難しさに含めるとすると、ほとんどの自治体からあがっていた課題である。特に成果評価を行う場合、調査や統計分析などに専門的な知見が必要であり、自治体職員だけでは実施が難しいとの声が大半であった。
評価の実施においては、評価の枠組み作りから、採用すべき指標と評価手法、そのために必要なデータとそのデータの取り方、データを取った後の分析と評価、など各段階で専門家の助言を得ることで、より正確な評価が実施できるようになるということであった。
このように、評価においては各段階において専門家の知見が必要であり、継続的に専門家の関わりが必要であることがわかる。

【継続性の担保】専門家を活用することで、行政の継続性の担保に役立つという声も聞かれた。行政職員
は 3 年程度での異動が発生し、担当者が変わる。そのような中、事業の立案時から専門家が出した科学的根拠を使いながら事業を組み立て説明していくことで、事業担当者が変わってもその根拠となる科学的根拠などは変わらないので、一貫した説明ができるという声があがっていた。
また、事業担当者が変わっても活用する専門家や専門機関が変わらなければ、その専門家が過去の経緯を把握している場合もあり、そういった点においても継続性の担保に活用できるという意見もあった。
78

加えて、ニーズ調査データは 3 年に 1 度の実施であるが、職員も 3 年程度で異動するた
め、調査を実施する度に新しい担当者ということもありうる。新しい担当者がデータや調査に馴染みがない場合、ニーズ調査の実施を円滑に行うのは難しいであろうし、またせっかく調査を行なって経験を積んでも、次の調査の時には担当ではない、ということも起こりうる。3 年の間に 1 回の経験であれば、個人に知見を蓄積することが難しいということもあるであろう。特に経年でデータを見る時に継続した方法で調査を実施することが重要であるが、専門家を活用することで一貫した調査の実施も可能になるとのことであった。

【継続的な関わり】
今回の専門家の活用の特徴の一つとして、「継続性」に関する話が複数聞かれている。
単にデータを分析してその結果を返すだけでなく、データ収集の段階から助言を行い、分析結果が出た後も、その結果をどのように施策に活かすかについて継続的に議論を行っている。また、コンサルテーションやワークショップなどの実施を通じて、データの読み解き方や読み解いた結果の活用の仕方などについて継続的に議論を行っている。
この結果、「必要な時に必要な助言を受けられる」という利点が指摘されていた。日々の業務の中でデータ活用を行うことで、判断に迷うことや内容を確認したいこと、新しい疑問などが出てくることは容易に想像がつくであろう。そういった時に、定期的に、継続的に打ち合わせなどがもたれることで、仮にそれら疑問が議題になかったとしても、その機会を通じて専門家に確認することができる。例えば、事業の効果評価について継続的に打ち合わせを続ける中で、その他の介護予防事業についての助言を得ることができたケー
スなどはその好例であろう。
定期的に、継続的に関わりを持つことで、小さなことでも相談がしやすくなり、適時に適切な助言を得やすくなるということであった。

【課題】
以上、ここまで専門家活用の利点についてまとめてきたが、ここでは逆に専門家を活用することの難しさや、懸念点などをまとめていきたい。
まず、多くの自治体においてもデータに基づく PDCA サイクルに沿って介護予防事業を行う上で専門家の関わりが重要であるとの認識があったが、しかしながらその専門家へのアクセスの難しさをあげる自治体が複数あった。まず、「専門家の助言が必要だ」となった場合、それでは自分達に必要な助言を与えられる専門家がどこにいるか、という情報にアクセスが難しいという声があった。また、仮に専門家の存在は知っていても、その専門家にどのようにコンタクトを取ればいいかも分からないという声もあった。
自治体職員と専門家との間の知見の違いによる懸念点もあげられていた。専門家への助言を求める際は業務委託などをすることになるが、データに基づく PDCA サイクルという79

分野は一般的ではなく、自治体職員にデータや評価に関する知見が全くない場合、専門家が提示する見積もり金額や業務内容の妥当性などを判断が難しいとの声があった。また、あまりにも専門家に頼りすぎると、自治体職員の調査や分析能力の低下につながる可能性があるのではとの懸念も示されていた。
そして、専門家の活用に至った後でもその専門家の使う用語などが専門的すぎると、自治体職員にはその内容を理解できないこともあるという点も指摘されていた。また、専門家の活用の目的の一つは自治体職員の負担軽減であったり、自治体職員だけでやるよりも迅速にできる＝効率性であったりという部分もあり、そういったことにつながらない専門家の活用は、かえって自治体職員の負担増になるので避けたいという指摘もあった。

4. ヒアリング結果を踏まえた提言
ヒアリング結果及びその考察を踏まえ、本報告書では、データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業における、1. 技術面の提言 2. 実施体制面の提言、3. 専門家活用の提言、4. 都道府県の役割、の 4 つの視点から提言を行う。

図表 9 データに基づく PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた
12 の提言概要
データを集める目的の明確化
データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた実施面の提言事業立案と同時に評価デザインを協議する
個人識別できる形でのデータ収集
評価後の Action：横展開・修正・代替案の検討
長期的視点に立った介護予防事業

データを活用した PDCA サイク

評価への予算措置

ルに沿った介護予防事業に向けた必要な専門家へのアクセス支援

実施体制面の提言

継続的な専門家の活用への予算措置
マニュアルの作成

データを活用した PDCA サイクル

「継続性・一貫性」の担保に向けた専門家の活用に沿った介護予防事業に向けた専門家活用の提言「連携」への事業枠組みや専門家の活用

データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業における都都道府県の役割

道府県の役割に関する提言80

4.1. データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた実施面の提言【データを集める目的の明確化】
データは集めることが目的ではなく、それを活用することが目的であり、目的を達成するためのツールである。このため、「何のために」集めるのかを明確にする必要がある。
PDCA においてはその根幹となる評価のためにデータを集めることになるが、そのため、「何を評価するのか」が重要になる。それを明確化するための手法はいくつかあると思われるが、その一つにロジックモデルがある。ロジックモデルを作成することで最終的に目
指すべき目標が明らかになり、その過程でどのような活動が必要なのかが明らかになる。
そして、最終目標とそこに至るために必要な活動が明らかになれば、どのような事業を行い、何の評価を行うべきかが明確になる。
またロジックモデルは集めるべきデータを決定した後も活用できる。例えば、データを集める中で「何のためにデータを集めているのか」という声が現場からあがったという事
例が報告されているが、そういったケースにおいてもこうしたロジックモデルを提示することで、「〇〇という最終目標に向かって今△△の事業を行っており、このデータを取る
ことで△△の関連する高齢者の状況が把握でき、また将来的にはその事業の効果評価にも使える」といった説明が可能となる。ロジックモデルを作ることで、説明責任を果たす場
でも活用ができる。

81

【事業立案と同時に評価デザインを協議する】
前述の通り、事業の効果評価を行うためには、事業参加者・非参加者双方の、事業開始
前と実施後のデータが必要になる。これは言い換えれば、評価を行う段階（事業開始後数年経ってからや事業終了時）になって初めて評価デザインについて議論するのでは遅いことを意味している。効果評価実施手順は図表 12 の通りであるが、事業実施の前に事前調査を実施しておく必要がある。これらを踏まえ、事業を立案する際には評価までを考えて枠組みを考えていく必要があるであろう。そして、適切に評価を実施するためには、その段階から評価担当者（専門家等含む）を巻き込んでおくことが重要であると思われる。
なお、評価指標などを検討する際にロジックモデルの活用が有効であることは前述の通りであるが、ロジックモデルは事業の内容を検討するのにも使える。例えば、「介護予防におけるロジックモデル例」を例にすると、議論の結果、「健康寿命の延伸」を最終目標にするとしたとする。そうすると、逆算的に最終成果、中間成果、初期成果を考えることとなり、それら成果に与える要因に何があるかを検討する。それら全てが明らかになれば、成果に与える要因、初期成果、中期成果の中からどの部分で事業を実施するか、例えば「【社会的要因】の地域社会との結びつき」を促進する事業を行おう、などの判断が可能になる。事業の検討と評価枠組みの検討は表裏一体の部分もあり、同時に検討することで効率的に両者を行うことにつながると思われる。

82

【個人識別できる形でのデータ収集】
データベース構築、特に複数部署のデータベースを構築する際にあげられた課題に各部署で様式の異なる形でデータを収集していることがあげられている。そこで、必要最低限のデータ様式を定めることが必要であろう。
では、必要最低限のデータ様式の要件には何があるかを考える時、データを何に活用するのか、という点が重要になる。データに基づいた
PDCA サイクルに沿った介護予防事業を実施しようとする時、評価が一つの大きなポイントになる。このため、「データを活用した評価に使える」データベースにすることが重要であろう。「評価に使えるデー
タ」の最低限の要件は図表 13 に示した 4 つ、ないし評価デザインによっては 5 つである
83

が、これら 4 点、ないし 5 点を最低要件として各部署でデータを取っていくことが重要であると考える。

【評価後の Action：横展開・修正・代替案の検討】
PDCA サイクルにおいて、評価の後の行動も重要になる。まさに「サイクル」であり回し てい くこと が重 要で あり、 評
価 が終 わって 終
わ りで はない 。
ま ずは 評価の 結果 から 効果あ り（ また は期待 さ
れた成果あり）、
効 果な し（効 果は あっ たが期 待
し たほ どでは な
い 、費 用対効 果
か ら望 ましい ものではない、などを含む）を判定することになる。効果があった場合、特にそれがパイロット地域など限定された範囲で実施されたものであればそこから横展開が検討されると思84

われるが、その際には地域の特性などから、そのまま横展開が可能なのか、あるいは何か
しらの調整が必要なのか、などの検討は必要であろう。
プロセス評価・形成的評価とアウトカム評価・総括的評価とでは、目的も対象となるフェーズも異なり、集めるべきデータや評価の基準も異なる。事業のプロセスを評価するのが前者であり、効果を評価するのが後者である。効果があったかどうかは、アウトカム評
価でないとわからないが、効果が小さかったか大きかったかは、プロセスが決めるので、プロセス評価が重要となる。効果が小さかった場合には、その理由を、プロセスのどの段
階のどの側面にあったのかを掘り下げて評価することが必要になる。そのために、プロセ
ス評価には、アウトカム評価とは異なる独自の意義がある。

「効果なし」と判定された場合は、修正か代替案を考えるか、が必要になるであろう。
今回は「効果なし」の結果となったが、一部を修正することで効果が期待できるケースもある。修正よる成果の向上が見込めるのか、見込めないのか、冷静な判断が求められる。
修正によっても成果の向上が見込めない場合、代替案の検討が必要になる。代替案の検討に際しては「失敗」と捉えられ、後ろ向きな印象を持たれがちであるが、何事においても100％の成功はあり得ない。また、特に介護予防事業は成果が出るまでに時間がかかるが、事業開始当初と数年後で求められる成果が変わるということもあり得るであろう。今後あまり効果が期待できない（あるいは目指すべき目標（新しい目標含む）に到達できない）
ものを長期に行わずに済んだと前向きに捉え、適切な代替案を考えていく姿勢が重要であろう。
85

4.2. データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた実施体制面の提言【長期的視点に立った介護予防事業】
介護予防事業の難しさの一つとして、その成果が出るまでに早くても 3〜5 年はかかる点が指摘されていた。これは言い換えれば、事業開始 1 年目、2 年目は成果のないままに各年度の事業を終える必要があることは既に指摘しているところであるが、その介護予防の特性を理解した上で、3―5 年の中期的視点に立った介護予防事業の立案や実施、予算措置などが必要であろう。この後に述べる「継続性・一貫性」とも関連するが、長期的なデー
タベースの構築により介護予防の効果が証明された科学的根拠が多く出ている。こうした外部の情報も活用しながら、中・長期的な視点に立った事業計画と実施が望まれる。
また介護予防事業の成果が現れるまでに時間がかかるということは、介護予防事業における PDCA サイクルにおいても、PDCA 各段階を一通り行うのにそれ以上の時間がかかるということである。成果が出るまでに 3〜5 年かかることを考えると、事業の立案に 2〜3
年、事業の実施に 3〜5 年、評価のための調査と評価に 1〜2 年、評価結果の検討に 1〜2 年はかかると考えられ、少なくとも 10 年前後の時間がかかる。介護予防事業における PDCA
サイクルは、こうした時間軸で行われることを認識する必要があると思われる。
一方で、1―2 年目に成果が見えず、それでも 3 年、4 年、5 年と続けてみたが、やはり結果が現れないというケースもあり得、そうした可能性が不安となり、1 年目、2 年目に判断が難しくなるということもあるであろう。そういったリスクがあるからこそ、適切な時期に適切な評価を行い、結果によっては勇気を持って代替案を検討することが、介護予防
においては重要であろう。
また、現在では研究者によって約 3 年以内に要支援・要介護になるリスクiiiや、5 年後に認知症を発症するリスクiv、3 年以内に要支援・要介護リスクが上昇することで介護費がどの程度上昇するかv、などを予測する方法なども創出されており、「将来的にも成果がないから今成果が出ていないのか、将来的には成果が出るが今はまだ出ていないのか」を判断する際に活用できるツールもできてきている。こうしたツールも活用してリスクの低減を図りながら、中・長期的な視点に立った事業運営を行うことが望まれる。

【データベース構築への予算措置と業務委託契約の工夫】
データに基づいた PDCA サイクルに沿った介護予防事業の実施において、データベースの構築は不可欠である。特に、高齢者の保健事業と介護予防事業の一体的な実施のように、複数の部署を跨いで介護予防事業を行おうとした時、複数の部署のデータを統合したデー
タベースの構築が必要になる。しかしながら、ヒアリング結果でも示されている通り、現状ではこの部署を跨いだデータベースの構築には時間も費用もかかる。このことを理解し、データに基づく PDCA の根幹をなすデータベース構築に予算を配分する必要があるであろう。
86

また図表でも示した通り、例えば通いの場の効果評価をしようとした際、事業への参加の有無がわかるデータが必要である。しかしながら、この参加記録をデータで取っていな
い、データで取っているが他のデータと結合できる状態で取っていない、など評価に使えない形で保有しているケースも散見される。こうした、評価を行う対象事業の参加記録などをより簡易に、低価格で収集できるシステムの開発や導入も必要であろう。
そして、有効なデータベースを構築できたとしても、実際に効果評価を行うためには必要なデータのみをデータベースから抽出して分析を行う必要がある。しかし、データベースを構築した業者との契約によっては抽出の度に費用が発生するケースがあり、それがデータを使った分析の障壁にとなるケースがあることが確認された。自治体によっては、将来のデータ抽出を見越して「年間何回までのデータ抽出なら追加費用不要」といったような条項を入れた保守契約を結ぶことで、追加費用の手当が必要ない体制をとっているとのアイデアも聞かれた。こうした、評価を見越してデータベースの構築と保守契約が重要であると思われる。

【評価への予算措置】
PDCA サイクルを回すためには評価が不可欠である。しかしながら、まだ評価に必要な予算措置をするのが難しいという話も聞かれた。図表 13、図表 15 にある通り、評価を行うためには事前と事後の調査が必要となったり、評価をするための第三者への業務委託が必要であったりと、予算が必要になる。SIB という枠組みを使うことで評価への予算措置を実現した例などもあったが、こうした枠組みの活用なども行いながら、評価の重要性とそこにかかる費用を認識し、評価への予算措置を進めていく必要があるであろう。

【必要な専門家へのアクセス支援】
専門家の活用を行おうと思っても、必要としている内容に専門性を有する専門家がどこにいるのかわからない、また専門家が見つかったとしてもどうその専門家にアクセスしていいかわからない、などの声があがっていた。今回のヒアリングでは、専門家から自治体にアプローチを行ったケースと、当時の担当職員の過去の経験や知識をもとに専門家にアプローチを行ったケース、他部署等の協力を得て専門家にアプローチを行ったケースなどが報告されている。こうした自治体職員本人やその周囲の経験や伝手によってアプローチ
できる場合はいいが、そうでない場合の方策を考える必要があるであろう。後述する、県がサポートする方法もあると思われるし、またヒアリングの中では弁護士の「法テラス」のような場があればいいのでは、という案も出ていた。国や県の機関として、こうした専門家に最初に相談できる窓口を設けることも一つの方法かと思われる。

87

【継続的な専門家の活用への予算措置】
専門家の活用においては、「継続的」というのが一つのキーワードであった。継続的な専門家の活用があることで、適時に適切な助言を受けられたという声が複数聞かれた。また、継続した関わりがあることで、例えば SIB の効果評価を依頼している場合でも、その評価者が介護予防の専門家でもあった場合、介護予防の助言も得られたように、波及効果も期待できる。
また評価を行うためには事業開始前からの評価デザインが重要であることは既に述べたが、準備の段階から評価を行う専門家を巻き込むことが重要であり、準備から評価実施まで継続した関わりが必要でもある。
このように、専門家が継続的に関わることのメリットが今回のヒアリングからも見られており、コンサルティングも含めて、継続的な専門家の関わりへの予算措置も重要であろう。

【マニュアルの作成】
庁内での引き継ぎ内容の明確化も重要であると思われる。ヒアリングにおいて、異動してすぐに調査の準備が必要になったが、サンプリングをどうしているか、サンプルを何票に設定したか、それらの理由は何か、など引き継いだ資料から情報を集めるのに苦労したという声が聞かれた。今後は、引き継ぎの時に必要だった（あるいは、初めて調査を担当した時に必要だった）情報が何であるかを精査し、最低限まとめておく情報を明確にし、調査の度にそれらを書き留める様式と体制を構築することも重要であろう。複数の自治体において聞き取りを行い、そこから共通する事項をまとめる、などの事業も有効であると思われる。

4.3. データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業に向けた専門家活用の提言【「継続性・一貫性」の担保に向けた専門家の活用】「3 年前後での部署異動による担当職員の交代」を乗り越えて事業の継続性・一貫性を担保することは、自治体の大きなテーマであろう。特に介護予防において PDCA サイクルを回す場合、その効果が現れるのに早くても 3〜5 年かかることを考えると、複数の担当者が担当するケースが多いと思われる。その際、事業の継続性や一貫性が問題になる。ヒア
リングにおいても専門家活用の利点として継続性・一貫性を保つための助けになることが述べられているが、継続性や一貫性を担保する一つの方策として、継続的に専門家を活用することがあげられるであろう。

【「連携」への事業枠組みや専門家の活用】
介護予防に関連する要因は疾病や社会参加など保健分野に関することだけでなく、教育vi

や緑地vii、公園viii 、インターネットixなどのインフラ、災害xなど多岐に渡ることがわかっ88

ており、多くの部署と連携することが望ましい。また、福岡市で地域包括ケアシステムに資するデータプラットフォームを構築する際に様々な部署のデータを集める必要があった
ことからも分かる通り、複数の部署との連携が重要になっている。
また庁外においても、「通いの場」を運営するための住民との連携や、データベースの構築など企業との連携、KDB データ活用にかかる国保連や後期広域連合との連携など、官民の連携が重要になっている。
その他、岡山県の事例でも見られたように、県が市町村に支援を実施する場合、「県が市町村に向けて支援を行う」という県から市町村に矢印が向かう関係から、県と市町村が一緒に専門家の話を聞くことで同じ方向を向けるようになったり、自身が専門家と協力を行うことで市町村を支援を行う際の方法についても新しい発見があるなど、県と市町村の連携促進の触媒になることも可能であろう。
これらの連携を促すことは容易ではないものの、例えば SIB という枠組みを活用することで地域の企業などとの連携を深めた岡山市や豊田市の例や、KDB データとニーズ調査データを活用した事業への参加によって部署間連携を行った東村山市、データの見える化の結果を持って専門家と一緒に住民との話し合いを進めた松浦市の例などのように、そうしなければならない枠組みの活用や、専門家を活用することで促進できるケースもある。これらは「連携」が直接的な目的ではないものの、連携を促すきっかけとなっている。こうした波及効果が期待できる枠組みや人材を活用することで連携の促進を図ることも一つの方策であろう。

4.4. データを活用した PDCA サイクルに沿った介護予防事業における都道府県の役割【都道府県の役割】
以上見てきた通り、市町村が専門家を活用することの利点は多く見られた。しかし一方で、そもそも適切な専門家がどこにいるかわからない、専門家がいたとしてもどうアクセ
スしたらいいかわからないという声も聞かれた。そういったケースで、都道府県が専門家の情報を持っていれば、岡山県や岐阜県のケースのように、県を通じて専門家にアクセスできるようになる。
また、データの「見える化」の結果を、近隣市町村と比較して見てみたいという要望も複数の市町村からあがっていたが、市単独では近隣市町村への働きかけが難しい。一方で、都道府県が都道府県下の市町村に働きかけ複数の市町村で同じデータを集める機運を作る
ことができれば、市町村の「近隣市町村と比較したい」というニーズを満たすことにつながる。
加えて、ある市町村が単独で事業を行った場合その成果はその市町村にしか裨益しない。
一方で岡山県の事例のように、パイロットとなった市町村での成果を都道府県が主導して全市町村を集めた報告会を開くなどすることで、より多くの市町村にその成果を広めるこ89

とができる。
複数の市町村で、「専門家を活用する前はデータ活用や PDCA サイクルの重要性は認識していたが、具体的に何をすればいいかわからなかった」という声が聞かれた。専門家の助言を得ることでそれら具体的なイメージが湧くようになったということであったが、例
えば都道府県が専門家とつながり、都道府県下の市町村に研修や報告会を開いたり、専門家活用のモデル事業を実施することで、一つの都道府県が専門家とつながるだけで複数の市町村が専門家とつながるきっかけを掴める。
このように、データに基づく PDCA サイクルに沿った介護予防事業とその推進における専門家の活用において、都道府県が積極的に関わることで促進される面があることが確認できた。今後は、こうした都道府県と専門家の二人三脚による市町村への支援も推進が望まれるところである。

5. 「伴走型支援」の定義の提案
最後に、本報告書では「伴走型支援」の定義について提案したい。現在、保健分野の事業においても様々な場面で「伴走型支援」の言葉が使われているが、厚生労働省が定めた定義などは存在しない。このため、時として使う人によってその内容が異なるケースもあり、話し手、聞き手双方ともに「伴走型支援」という言葉を使いつつも、その言葉が示す内容が微妙に異なり、コミュニケーションに支障が生じる可能性も考えられる。
「伴走型支援」については例えば、日本医療研究開発機構「地域包括ケア推進に向けた
地域診断ツールの活用による地域マネジメント支援に関する研究」班がまとめた「地域包括ケアの推進に向けたまちづくり支援ガイド」xiでは、「伴走型支援とコーチング」という項目において、「伴走」の視点として「何かを一方的に授与するのではなく、対象者の主
体性や自己決定を尊重しながら、対話に基づく共同的な関係づくり」とし、そうした「伴走」の視点を取り入れた支援の手法を「伴走型支援」と呼んでいる。
また、特定非営利活動法人ホームレス支援全国ネットワークがまとめた「厚生労働省委
託事業 伴走型支援推進に関する検討会等開催業務「伴走型支援普及に関するパンフレット」」では、「「課題解決型支援」の目的が、「解決」である一方で、伴走型支援の目的は、「つながること」です。だから、「伴走型支援」において「相談を受ける」とは「解決する」ではなく、「孤立させない」ということになります。問題が解決できても、できなくても「つながる」。それが「伴走型支援」です」xiiと述べており、継続的なつながりを維持しながら行う支援を「伴走型支援」と呼んでいる。

90その他、株式会社エヌ・ティ・ティ・データ経営研
究所がまとめた「介護予防・日常生活支援総合事業
及び生活支援体制整備事業の効果的な推進方法に関する調査研究事業報告書」では、「伴走的支援」の特徴として「支援先市町村に赴くことで、支援先の複数の関係者とともに対話できることである」、「支援をする側（主に都道府県を想定）が、特定の市町村に継続的に寄り添うことで、市町村の実情を深く知り、学ぶことができる点である」 xiii と、「対話」と「継続的に寄り添う」
ことの 2 つをあげている。
本調査研究におけるヒア
リングでも、専門家の活用において、「自治体の事情に合わせた「継続的な」サポートが有効であったとの声が上がっている。そこで本報告書では、本調査研究で実施したヒアリングの結果も踏まえ、「伴走型支援」の定義を「課題解決（事業の目的達成）に向けて対象者の主体性や自己決定を尊重しながら、（1 年度の事業であってもその事業年度内で）継続的に対話を行いながら支援する手法」のことを「伴走型支援」と呼ぶことを提案する。言葉の定義を明確にすることで、話し手と聞き手の間の認識齟齬を回避し、よりスムーズなコミュニケーションへとつながると考えられる。
以上

i

内閣府. 令和 3 年版高齢社会白書(全体版)（PDF 版）. 2022 年 2 月 16 日アクセス

https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2021/zenbun/03pdf_index.html
ii

内閣府. PFS 事業事例集. 2022 年 2 月 16 日アクセス

https://www8.cao.go.jp/pfs/jirei.html
91辻 大士（筑波大学）. 全国版「要支援・要介護リスク評価尺度」開発 自治体の都市度をiii

問わず、10 問で要支援・要介護リスクを点数化. JAGES プレスリリース No: 152-18-15
竹田 徳則（星城大学）. 認知症リスクを点数か〜1 点に対し 7 点でリスク 10 倍〜.

iv

JAGES プレスリリース No: 074-16-04
v

斉藤 雅茂（日本福祉大学）. 要支援・要介護リスク評価尺度によってその後 6 年間の介護費が算出可能〜尺度 1 点につき 3.2 万円程度累積介護費が低い傾向〜. JAGES プレスリリ
ース No: 297-21-35
雨宮 愛理（東京大学）. 要介護状態の「改善」にも社会経済的な格差がある可能性〜教vi

育歴の短い人と比べて長い人は 2 倍改善しやすい〜. JAGES プレスリリース No: 267-21-5
西垣 美穂（千葉大学）. 緑地が多い地域に暮らす高齢者はうつが 10％少ない. JAGES

vii

プレスリリース No: 272-21-10
viii

埴淵 知哉（立命館大学）. 公園の近くに住む人は約 1.2 倍頻繁に運動する. JAGES プレ

スリリース No:大田 康博（日本福祉大学）. ネットによるつながりがあると健康な人が 1.6 倍―幸福な人ix

も 1.3 倍。高齢者約 2 万人を対象とした調査よりー. JAGES プレスリリース No: 217-20-8
x

佐藤 豪竜（東京大学）. 震災で地域の連帯感が損なわれるとうつ症状 2.4 倍 震災前に信頼と助け合いの豊かな地域ではリスク半減〜熊本地震の被災高齢者 828 名の調査〜. JAGES
プレスリリース No: 219-20-10xi

日本医療研究開発機構「地域包括ケア推進に向けた地域診断ツールの活用による地域マ

ネジメント支援に関する研究」班. 地域包括ケアの推進に向けたまちづくり支援ガイド.
2019 年 3 月
xii

特定非営利活動法人ホームレス支援全国ネットワーク. 厚生労働省委託事業 伴走型支援推進に関する検討会等開催業務「伴走型支援普及に関するパンフレット」. 2020 年 3 月
xiii

株式会社エヌ・ティ・ティデータ経営研究所. 介護予防・日常生活支援総合事業及び生活支援体制整備事業の効果的な推進方法に関する調査研究事業報告書. 2020 年 3 月

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