健康は生活の礎です。そのため、生活保護の受給者など、福祉的支援を受けている方の健康を守ることは特に重要です。日本では、令和３年より生活保護受給者向けの「被保護者健康管理支援事業」の実施が福祉事務所へと義務化されました。そのような健康づくり支援を効率的かつ効果的に行うために、この度、マーケティングの手法を応用した新しいテーラーメイドな支援手法を開発しました。
マーケティングでは、サービスの対象者をその特性により分類（セグメンテーション）し、優先すべき対象者を特定して、その特徴に合わせたサービスをデザインします。これを応用して、今回、65歳以上の生活保護受給者の属性情報データを用いて、ソフトクラスタリングという機械学習の手法により、5つの特徴的なセグメントを抽出しました。次いで、福祉事務所のケースワーカーへのインタビュー調査により、抽出したセグメントが実在する生活保護受給者とどの程度類似しているかを検討しました。その結果、複数のセグメントが、ケースワーカーが実在すると感じられるものでした。また、ケースワーカーが今まであまり意識しなかった特徴を持つセグメントも抽出できました。
この結果に基づき、現在各セグメントに適した支援プランの提示を行うテーラーメイド型の健康づくり支援システムの開発を進めています。
本研究成果は、「International Journal for Equity in Health」に掲載されました。
論文: Ueno, K., Nishioka, D., Saito, J. et al. Identifying meaningful subpopulation segments among older public assistance recipients: a mixed methods study to develop tailor-made health and welfare interventions. Int J Equity Health 22, 146 (2023).