日本企業が抱える従業員の健康課題とAIへの期待日本企業では、従業員の高齢化やメンタル不調、人手不足などを背景に、健康経営への関心が年々高まっています。一方で、健康支援の現場は不調が出てからの事後対応に偏りがちで、日々の小さな変化までは追いきれないのが実情です。専任の担当者を置きにくい企業ほど、「何から手をつければよいのか」が悩みになります。そこで期待されているのが、毎日のデータから一人ひとりの変化をとらえ、早めに後押しできるAIの活用です。事後対応から「予兆の段階での支援」へと、健康への向き合い方を変える糸口になります。【参考記事】従業員の健康管理が重要な理由とは？ヘルスケア課題を解決する取組例も紹介AIは従業員の健康をどう支えるのかAIは、生体データや行動データを解析し、不調の予兆段階で一人ひとりに合った健康習慣のアドバイスやナッジ（行動のきっかけとなる小さな後押し）を届けることで、従業員の健康を支えることができます。従来の健康支援は、年1回の健康診断や体調を崩したあとの対応が中心でした。しかし健康は本来、毎日変化するものです。AIは、心拍や睡眠、活動量といった日々のデータの変化をとらえ、「最近、睡眠の質が下がっているかもしれない」といった兆しを早めに見つけ、本人に合った無理のない一歩を提案することができます。AIが代わりに健康を管理するのではなく、本人が自分で気づき、続けやすくするための後押しをする、という点が大切です。日々の健康習慣を支えるアプリの全体像は、次の記事も参考になります。【参考記事】ウェルビーイングアプリとは？種類・機能から導入メリットと事例まで紹介企業がAIを健康支援に活用する3つの領域企業がAIを健康支援に使う場面は、大きく「予防」「行動変容のナッジ」「パーソナライズド・コーチング」の3つに整理できます。それぞれ役割が異なるため、自社の課題に合わせて優先順位を考えるのがおすすめです。①予防（予兆の早期発見）予防は、不調になる前の段階で兆しを見つけることを指します。AIが心拍変動や睡眠、活動量などのデータの変化を継続的に見ることで、本人が自覚する前に「いつもと違う」状態に気づきやすくなります。早い段階で気づければ、休息や生活習慣の見直しなど、軽い対応で済むことも増えます。②行動変容のナッジ（続けやすくする）健康によい習慣は「分かっていても続かない」ものです。AIによるナッジは、一人ひとりのタイミングや好みに合わせて、小さなきっかけを届けます。たとえば「あと少し歩けば目標達成」「今日は少し早めに休みませんか」といった声かけです。強制ではなく、本人が選べる形で背中を押すことが、継続のポイントになります。③パーソナライズド・コーチング（一人ひとりへの最適化）同じアドバイスでも、合う人と合わない人がいます。AIは、その人の状態や行動の傾向をふまえて、内容やタイミングを一人ひとりに最適化します。運動が苦手な人には軽いストレッチを、睡眠に課題がある人には就寝リズムの提案を、といった具合です。画一的ではない支援が、結果として「自分ごと」として続けやすくなります。この3領域を整理すると、次のようになります。領域何をするか企業のメリット留意点①予防（予兆の早期発見）生体・行動データの変化から不調の兆しを早めに検知する重症化や長期離脱の予防につながりやすい本人同意とプライバシー配慮が前提。診断ではない②行動変容のナッジ一人ひとりに合った小さな後押しを適切なタイミングで届ける健康習慣の定着・継続を支援できる押しつけにならない設計が必要③パーソナライズド・コーチング状態や好みに応じて内容を最適化する「自分ごと」化して納得感が高まるデータの偏りによる不公平に注意AIによる健康支援の進め方中小企業がAIによる健康支援を始める際は、いきなり大きく導入するのではなく、段階的に進めるのがおすすめです。次の4ステップを目安にしてください。現状を棚卸しする：いまの健康・福利厚生施策を振り返り、どこに課題があるか、従業員がどれだけ活用しているかを確認します。重点課題を絞る：既存の勤怠や健康関連のデータをもとに、睡眠・運動不足・メンタル面など、効果が出やすそうな領域を見極めます。既存の仕組みと組み合わせる：AIによる支援は、いまある制度や福利厚生サービスを置き換えるものではなく、補い合うものとして設計します。従業員が支援に早く気づける「入り口」として位置づけると効果的です。結果を見ながら調整する：利用状況や反応を見て、声かけの内容や頻度を少しずつ見直します。一度決めて終わりにせず、継続的に改善していきます。既存の健康アプリの管理機能を活用すると、利用状況の把握や改善がしやすくなります。【参考記事】企業向け健康アプリの管理機能とは？人事担当者による活用のポイントAIで従業員の健康を支える企業・サービスの例AIを活用した従業員の健康支援は、複数の企業が取り組んでいます。アプローチはさまざまで、自社の課題に合うものを選ぶ視点が大切です。各社の公表情報をもとに整理しました。企業・サービスAIの活用のしかた主な対象・特徴富士通（セルフケアAI支援／データドリブン健康経営）健康データや心電図データをAIで解析し、疾患リスク評価や行動変容を支援。因果AIを用いてウェルビーイング戦略づくりも支援大企業・組織単位のデータドリブンな健康経営NEC（メンタルウェルビーイング支援）AIチャットボットで日常的にメンタル面をサポート。慶應義塾大学・前野隆司研究室とAIによるウェルビーイング向上を共同研究メンタル・幸福度の領域に強みYuLife（健康増進・リワードアプリ／予防的AI）健康行動をゲーム感覚で促し継続を後押し。UK・グローバルでは行動データから予兆段階で支援する予防的AI（Preventative AI）を発表日常的な利用・継続のしやすさが特徴（月次利用率91%*）各社の位置づけは異なります。「データドリブンな健康経営の基盤」を重視するなら富士通、「メンタル・幸福度」への対応ならNEC、「日々使われる健康習慣の定着」ならYuLife、というように、目的に応じて選ぶのが現実的です。それぞれの取り組みを、もう少し詳しく見ていきます。*日常的にアプリを利用した中小企業ユーザーの割合。2ヶ月間のテスト導入に参加した中小企業3社(対象人数136名)の調査結果。月間アクティブユーザー数／総ダウンロード数で定義富士通：データドリブンな健康経営とセルフケアAI富士通は、健康データをAIで解析し、疾患の予防・早期発見から行動変容までを支援するセルフケアAI支援サービスを提供しています。たとえば心電図データからAIが心疾患リスクを評価したり、因果AIを用いて従業員のウェルビーイング向上の戦略づくりを支援したりする取り組みが公表されています。組織単位でデータドリブンに健康経営を進めたい大企業に向いたアプローチです。NEC：メンタルウェルビーイングとAIチャットボットNECは、AIチャットボットを活用して従業員のメンタル面を日常的にサポートするサービスを提供しています。あわせて、幸福学研究で知られる慶應義塾大学・前野隆司研究室と、AIがウェルビーイング向上に果たせる役割について共同研究を行ってきました。メンタルや幸福度の領域から従業員のウェルビーイングにアプローチしたい企業にとって参考になります。YuLife：健康習慣の定着を支える設計と予防的AIYuLifeは、ウォーキングや睡眠などの健康行動をゲーム感覚で促し、日々の習慣として続けやすくする福利厚生アプリです。そんなYuLifeアプリの仕組みの一つに、「予防的AI」（Preventative AI、2025年発表）というものがあります。AIを使って不調の予兆段階から一人ひとりの健康習慣を後押しする設計を指します。毎日の終わりに簡単な健康アンケートに回答すると、予防的AIが日々の行動インサイトを解析し、不調の予兆を早い段階でとらえます。そのうえで、パーソナライズされた健康習慣のナッジやライフスタイル支援を届けるという考え方が紹介されています。プライバシーについては、個人を特定しないことを前提とした設計が重視されており、データを一箇所に集めず、手元で学習する仕組み（フェデレーテッドラーニング）などによる配慮が挙げられています。こうしたAIによる後押しが力を発揮するのは、人々が日々サービスに触れている場合です。YuLifeアプリでは月次利用率は91%*という結果も出ており、毎日の習慣として使われているからこそ、健康習慣の定着を重視する企業に向いた設計になっています。*日常的にアプリを利用した中小企業ユーザーの割合。2ヶ月間のテスト導入に参加した企業3社（対象人数136名）の調査結果。月間アクティブユーザー数／総ダウンロード数で定義【出典】富士通 セルフケアAI支援サービスNEC ウェルビーイングとAIの共同研究（NEC wisdom）YuLife「Reimagining Insurance with Preventative AI」※本記事で紹介したPreventative AIの内容は、いずれも英国・グローバル基準で公表された情報です。AIを健康支援に使うときの留意点AIによる健康支援には期待が集まる一方で、必ず押さえておきたい留意点があります。便利さだけでなく、公平性と安心の両面から考えることが大切です。本人同意が前提です。従業員の生体データや行動データを扱う場合、本人の同意を得ることが欠かせません。何のために、どのデータを使うのかを丁寧に説明する必要があります。プライバシーへの配慮が必要です。データは個人が特定されない形で扱い、人事担当者や経営層が個人を見分けられないようにする設計が望まれます。AIは医療の代わりにはなりません。AIは健康習慣の後押しをするものであり、医療診断や治療を行うものではありません。受診の代わりにはならない、という点は従業員にも明確に伝える必要があります。過信しないことも大切です。データには偏りが生じることもあります。AIの提案を絶対視せず、あくまで判断材料の一つとして使う姿勢が求められます。福利厚生ならYuLifeアプリここまで、AIによる健康支援の仕組みと進め方を見てきました。とはいえ、どんな仕組みも、従業員が日々使ってくれてはじめて意味を持ちます。YuLifeアプリは、健康習慣をゲーム感覚で楽しく促す福利厚生アプリです。歩く、休む、深呼吸するといった小さな行動が前向きな体験につながり、「続けたくなる」を後押しします。日々の習慣として定着しやすいからこそ、健康支援の土台になります。従業員の健康を前向きに支える福利厚生を検討している人事・総務のみなさまは、まずは概要や導入事例からご覧ください。YuLifeのサービス概要はこちらYuLife導入事例集はこちらよくある質問（FAQ）Q：AIで従業員の健康管理は何ができますか？A：生体データや行動データを解析し、不調の予兆段階で一人ひとりに合った健康習慣のアドバイスやナッジを届けることができます。具体的には、予防（予兆の早期発見）、行動変容のナッジ、パーソナライズド・コーチングの3領域で活用できます。ただしAIは健康習慣を後押しするものであり、健康そのものを管理・診断するものではありません。Q：従業員の生体データを使うのは個人情報の面で問題ありませんか？A：本人同意とプライバシー保護が前提であれば、適切に扱うことができます。何のためにどのデータを使うかを丁寧に説明し、本人の同意を得ることが欠かせません。データを一箇所に集めずに学習するフェデレーテッドラーニングのように、個人を特定しないための技術も活用されています。人事担当者や経営層が個人を見分けられない形で扱う設計が望まれます。Q：中小企業でもAIによる健康支援は使えますか？A：使えます。大規模なシステムを一度に導入する必要はなく、段階的に始められます。まずは現状の施策を棚卸しし、重点課題を絞り、既存の福利厚生や仕組みと組み合わせる形から始めるのが現実的です。結果を見ながら少しずつ調整していけば、無理なく取り入れられます。Q：AIは医師の診断の代わりになりますか？A：なりません。AIは健康習慣の後押しをするものであり、医療診断や治療を行うものではありません。受診の代替にはならないため、体調に不安がある場合は必ず医療機関を受診してください。AIの提案は、あくまで日々の健康づくりを支える参考情報として活用するものです。