領域横断でのデータ活用サイクルの確立がデータの価値をさらに高める【第6回】

　第5回で紹介した疾患レジストリの事例では、データ活用サイクルが回っているものの、資金面では課題が残っていました。データ活用サイクルを継続して回し続けるためには、第1回で説明した経済合理性を確保する必要があります。

経済合理性の確保策の1つはコスト削減のための投資

　経済合理性を確保するための分かりやすい考え方は、「コストを削減するために投資する」というものです。例えば、煩雑な処理を手作業で実施しており、システム導入によって人件費の削減が期待できる場合、「このシステムを500万円で導入すると、1000万円の人件費（コスト）削減が期待でき、500万円の投資対効果が得られる」といった具合です。

　この考え方では、投資対効果をある程度算出できるため、多くの場合、投資リスクはシステムを発注する側が負ってきました。しかし、データ活用で目指す社会価値の創造に向けた取り組みでは、投資対効果が不明確であるだけでなく、必ずしも直接的なコスト削減に結びつくとは限りません。そこでコスト削減を訴えたとしても信頼性を疑われ、投資の承諾を得られない場合も多くあります。

　そこで近年注目されているのが、成果連動（PFS：Pay For Success）型のビジネスモデルです。成果連動型の経済合理性は、「成果に対して支払う」という考え方です。例えば、「ある取り組みで1000万円の成果が出たら、システムの利用料金として500万円を支払う」といった具合です。

　このモデルは、発注側と受注側が利益とリスクを共有することから、「レベニューシェア」とも呼ばれます。現れた成果に対して支払いをするため、受注側は相応の成果を出す必要がありますが、発注側が取り組みを進めやすくなるというメリットがあります。

　コスト削減のための投資におけるデータ分析の必要性を、自治体における医療費・介護費を通じて考えてみます。

　昨今、高齢化に伴い医療や介護を必要とする住民が増え、自治体の予算を圧迫し始めています。経済産業省は、疾患分野別に予防対策を講じた場合、2034年に60歳以上の医療費は710億円、介護費は3兆2000億円の減少が見込めると試算しています。ただ各自治体等にすれば、予防対策のための十分な予算を獲得しなければなりません。

　十分な予算を獲得するためには、その経済合理性を確保する必要があります。介護予防の取り組みは、自治体職員の労力を多く必要としますが、労力には限りがあります。業務効率化で人件費などのコストを削減していくとともに、より多くの住民の参加を促し、効果の最大化を目指す必要があります。

　加えて、コスト削減と参加住民数の増加という二律背反する要求に応えなければなりません。住民1人当たりの医療費や介護費の減少額が分かれば全体の効果を算出できますが、そのためには、信頼性の高いデータを高精度で分析する必要があるのです。

エビデンスの構築と住民の継続的な参加も重要

　介護予防への取り組みにおいては、経済合理性の確保に加え、（1）取り組みに対するエビデンス（証拠）の構築、（2）住民の継続的な参加、が大きな課題になります。