茨城県日立市と日立製作所、日立システムズ、沢井製薬は、市民約7万人分の健康データを集約・分析した実証と、AIによる疾病発症予測機能を備えた健康アプリを活用した実証の成果を発表した。
高血圧傾向の可視化や健康アプリの効果検証を通じ、データ駆動型の健康政策を推進する。
7万人規模の健康データを統合分析
2026年5月25日に公表された本実証は、日立市と日立製作所が進めるスマートシティ共創プロジェクトの一環として行われた。
テーマは「住めば健康になるまち」であり、自治体と企業、保険者が連携して健康データを横断分析し、政策立案へ活用する取り組みである。
「日立市内の各保険者の健康データの集約・分析(実証1)」では、国民健康保険や後期高齢者医療制度、協会けんぽなど複数保険者の健診データやレセプト情報を集約した。
対象は40〜79歳人口の約75％にあたる約7万人であり、自治体単位としては全国でも前例の少ない大規模分析となった。
分析の結果、市全体で高血圧の発症傾向が強いことが判明した。
「健康管理アプリケーション『SaluDi』を活用した市民健康意識の醸成、健康行動促進（実証2）」では、市民305人が「SaluDi」を利用、本人同意のもと健診データを登録することで、AIによる疾病発症予測の結果をアプリケーション上で確認できるようにした。
アプリケーションの利用前後のアンケート調査を通じて健康行動に対する意識の変化を分析した結果、一部参加者のヘルスリテラシー向上が確認されたという。
これらの実証結果に基づき、2026年度中には、疾病傾向の高い高血圧予備群への支援や健康アプリへの機能拡充など新たな施策を立案予定であるという。
また日立市と日立製作所は、実証結果を踏まえてEBPM（※1）を推進し、データに基づく健康施策の展開を通じて、市民の健康寿命の維持・延伸に貢献する考えを示している。
※1 EBPM：Evidence Based Policy Makingの略。統計や客観データを基に政策を立案・実行する行政手法。
自治体AI医療の可能性と課題
今回の取り組みは、自治体医療DXのモデルケースとなる可能性がある。
従来は保険制度ごとに分断されていた健康情報を横断的に分析できるようになれば、地域単位で疾病傾向を把握しやすくなるだろう。
特に高血圧のような生活習慣病は早期介入の効果が大きいため、予防医療による医療費抑制にもつながる可能性がある。
また、PHR（※2）とAIを組み合わせることで、市民が自身の健康状態を日常的に把握しやすくなる点もメリットと言える。
従来の健康施策は健診後の単発的な指導に留まりやすかったが、アプリを通じた継続支援が実現すれば、健康行動の定着率向上も期待できる。
一方で、健康データは極めて機微性の高い情報であるため、匿名加工や管理体制への信頼確保は不可欠となるだろう。
AIによる疾病予測も統計的傾向を示すものであり、診断そのものではない。この違いが十分共有されなければ、不安や誤認を招くリスクもある。
とはいえ今後の成果次第では、他自治体にも同様の取り組みが広がるかもしれない。
自治体主導のAIヘルスケアが全国へ広がるかどうかは、医療費削減や健康寿命延伸の成果を示せるかにかかっていると言える。
※2 PHR：Personal Health Recordの略。個人の健診・医療・生活習慣データを本人主体で管理・活用する仕組み。
日立市・日立製作所・日立システムズ・沢井製薬 プレスリリース
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