（6）レセプト情報・特定健診等情報データベースシステムの運用状況を大幅に改善し、生活習慣病予防対策として実施されている特定健診等が医療費適正化に及ぼす効果について、収集・保存されているデータを十分に活用した適切な評価を行うことができるようにするために、データの不突合の原因等を踏まえたシステムの改修等を行うなどの措置を講ずるよう意見を表示したもの

貴省は、高齢者の医療の確保に関する法律（昭和57年法律第80号。以下「高齢者医療確保法」という。）第8条の規定に基づき、医療に要する費用の適正化（以下「医療費適正化」という。）を総合的かつ計画的に推進するために、医療費適正化に関する施策についての基本的な方針（以下「基本方針」という。）を定めるとともに、5年ごとに、5年を1期として、医療費適正化を推進するための計画（以下「全国医療費適正化計画」という。）を定めることとなっている。また、都道府県は、高齢者医療確保法第9条の規定に基づき、基本方針に即して、5年ごとに、5年を1期として、医療費適正化を推進するための計画（以下「都道府県医療費適正化計画」といい、全国医療費適正化計画と合わせて「医療費適正化計画」という。）を定めることとなっている。

平成20年3月に定められた当初の基本方針及び24年9月改正後の基本方針では、医療費の急増を抑えていくための重要な政策の一つとして、生活習慣病予防対策が掲げられている。そして、都道府県は、これを踏まえて、都道府県医療費適正化計画において、医療保険制度の下における全国健康保険協会、健康保険組合、市町村（特別区を含む。以下同じ。）、共済組合等の保険者（以下「保険者」という。）が生活習慣病予防対策として実施する特定健康診査及び特定保健指導（以下、特定健康診査と特定保健指導を合わせて「特定健診等」という。）に関する目標を定めることとなっている。

また、貴省は、健康保険法（大正11年法律第70号）等の規定に基づき、保険者のうち全国健康保険協会、健康保険組合、市町村及び国民健康保険組合（以下「補助対象保険者」という。）に対し、全国健康保険協会特定健康診査・保健指導補助金等の国庫補助金（以下「国庫補助金」という。）を交付して、特定健診等の実施を助成している。補助対象保険者に対する国庫補助金の交付額は、20年度から26年度までの合計で1257億余円（見込み）となっている。

貴省及び都道府県は、高齢者医療確保法第12条の規定に基づき、医療費適正化計画の期間の終了の日の属する年度の翌年度において、当該計画に掲げる目標の達成状況及び施策の実施状況に関する調査及び分析を行い、当該計画の実績に関する評価を行うとともに、その結果を公表することとなっている。

また、貴省及び都道府県は、これらの評価を行うに当たっては、高齢者の医療の確保に関する法律施行規則（平成19年厚生労働省令第129号）第3条及び第4条の規定に基づき、医療費適正化計画に掲げる目標の達成状況及び施策の実施状況のほか、当該施策に要した費用に対する効果に係る調査及び分析を行うことなどとなっている。

貴省は、「医療サービスの質の向上等のためのレセプト情報等の活用に関する検討会」が20年2月7日に公表した報告書を踏まえて、全ての保険者から全ての特定健診等の内容等に関する電子情報（以下「特定健診等データ」という。）を、また、全ての保険者等（保険者のほか、都道府県の区域内の全ての市町村が加入する後期高齢者医療広域連合を含む。）から全てのレセプトの内容等に関する電子情報（以下「レセプトデータ」という。）を収集・保存した上で、生活習慣病予防対策として実施されている特定健診等が医療費適正化に及ぼす効果等について適切な分析を行うことなどを目的として、レセプト情報・特定健診等情報データベースシステム（以下「NDBシステム」という。）を構築し、21年4月からその運用を開始している。

20年9月に作成されたNDBシステムの入札仕様書（以下「入札仕様書」という。）によれば、NDBシステムに収集・保存するデータを活用して行われる分析の内容は、①レセプトデータに関する分析、②特定健診等データに関する分析及び③特定健診等データとレセプトデータとの突合データに関する分析とされている。このうち③の突合データに関する分析は、特定健診等を受診した全ての被保険者（被扶養者を含む。以下同じ。）の特定健診等データと同一人の全てのレセプトデータを突合した上で、追跡調査を行うなどして詳細な分析等を行い、生活習慣病予防対策が医療費適正化に及ぼす影響等について評価するものである。

そして、貴省は、30年度に予定されている第2期医療費適正化計画の実績に関する評価においては、生活習慣病予防対策として実施されている特定健診等が医療費適正化に及ぼす効果について、NDBシステムに収集・保存されているデータの十分な突合・分析等により得られる詳細な分析データに基づき適切な評価を行うことにしている。

図1のとおり、NDBシステムに収集・保存する特定健診等データについては全国の特定健診等の実施機関（以下「健診等実施機関」という。）が、レセプトデータについては医療機関又は薬局（以下「医療機関等」という。）が、被保険者（特定健診等については受診の対象となる被保険者。以下同じ。）の受診内容等のデータとともに、被保険者の加入する保険者の番号、被保険者証等記号・被保険者証等番号、生年月日、氏名等（以下「被保険者の個人情報」という。）を入力している。

そして、特定健診等データについては、健診等実施機関が「特定健診の電子的なデータ標準様式特定健診情報ファイル仕様説明書」（以下「仕様説明書」という。）に基づき入力することとなっている。一方、レセプトデータについては、従来、医療機関等が「オンライン又は光ディスク等による請求に係る記録条件仕様」等（以下「記録条件仕様等」という。）に基づき入力しているものである。

また、貴省は、NDBシステムの運用に当たり、保険者、健康保険組合連合会、社会保険診療報酬支払基金（以下「支払基金」という。）及び国民健康保険団体連合会（以下「国保連合会」といい、国保連合会と支払基金を合わせて「審査支払機関」という。）に対して、特定健診等データ及びレセプトデータにそれぞれ含まれる被保険者の個人情報については、これを匿名化する処理（以下「匿名化処理」という。）を行うよう通知するとともに、匿名化処理を行うためのシステムである匿名化・提供システムを提供している。匿名化処理は、被保険者の個人情報を疑似乱数化された別の文字列（以下「ハッシュ値」という。）に置き換えるものである。

保険者、健康保険組合連合会及び審査支払機関は、健診等実施機関又は医療機関等から送付された特定健診等データ及びレセプトデータについて匿名化処理を行い、生成された第1次ハッシュ値（ハッシュ値を生成した後、元の被保険者の個人情報を削除したもの。以下同じ。）をNDBシステムに送付している。そして、貴省は、送付された第1次ハッシュ値に再度の匿名化処理を行って第2次ハッシュ値を生成し、これをNDBシステムに保存している。

NDBシステムの構築、運用等に係る経費は、20年度から26年度までの間の累計で27億9734万余円となっている。

そして、NDBシステムには、27年2月末現在で特定健診等データ約1億2000万件及びレセプトデータ約87億8900万件が保存されている。

NDBシステムの運用における特定健診等データとレセプトデータの突合状況について、23、24両年度における各保険者の特定健診データ（特定健診等データから特定保健指導に関するデータを除いたもの。以下同じ。）のレセプトデータとの突合率（注2）により確認したところ、次のとおり、多数の保険者について、特定健診データをレセプトデータと突合できない状況となっていた。

すなわち、23年度では全3,420保険者のうち1,943保険者（56.8％）、24年度では全3,403保険者のうち1,667保険者（49.0％）の特定健診データをレセプトデータと突合することが全くできない状況となっていた。特に、これらの保険者のうち、全国健康保険協会については、23、24両年度ともに、特定健診データをレセプトデータと突合することが全くできない状況となっていた。また、健康保険組合についても、23、24両年度ともに、ほぼ全ての保険者について、すなわち、23年度では全1,429保険者のうち1,418保険者について、24年度では全1,412保険者のうち1,403保険者について、特定健診データをレセプトデータと突合することが全くできない状況となっていた（表1及び表2参照）。

このほか、国民健康保険の保険者である市町村及び国民健康保険組合についてみると、23年度では全1,903保険者のうち488保険者（409市町村及び79国民健康保険組合）、24年度では全1,903保険者のうち227保険者（194市町村及び33国民健康保険組合）の特定健診データをレセプトデータと突合することが全くできない状況となっていた（表1及び表2参照）。

以上のことから、NDBシステムにおいて、収集・保存されている多数の保険者の特定健診等データをレセプトデータと突合できない事態が生じていることが判明した。

（注2）

突合率　突合率は次の算式により算出されるものである。
突合率（％）＝②／①×100
①：全ての特定健診データ（第2次ハッシュ値）の件数
②：①と突合できる全てのレセプトデータ（第2次ハッシュ値）について、同一の保険者における同一の被保険者を名寄せして個人単位のデータとした上で、これを集計したものの件数

表1　保険者別の特定健診データとレセプトデータの突合率の分布状況
平成23年度

平成24年度

注（1）

「共済組合等」の欄は、国家公務員共済組合、地方公務員共済組合、警察共済組合、公立学校共済組合、日本私立学校振興・共済事業団等の合計である。

注（2）

特定健康診査を受診しても医療機関等を受診しない者等がいることから、突合率が100％になることはない。

ア　特定健診等データ及びレセプトデータの入力形式等

イ　レセプト電算処理システム等における置換処理

ウ　匿名化・提供システムにおける置換処理

以上のように、同一の被保険者であっても、特定健診等データとレセプトデータとでは被保険者の個人情報の入力形式等が異なっている場合があり、その場合には、それぞれの匿名化処理の過程で異なるハッシュ値が生成され、NDBシステムには異なる第2次ハッシュ値が保存されることになる。そして、このことがNDBシステムにおいて、多数の保険者について両データを突合できない事態を生じさせている重要な要因となっていると認められた。

上記の事態について事例を示すと、次のとおりである。

入札仕様書によれば、NDBシステムにおいて実際に特定健診等データとレセプトデータを突合することができるかどうかについての検証（以下「突合検証」という。）は、設計・開発段階において、受託業者が模擬データを作成して行うこととされている。そして、貴省は、模擬データの作成については、受託業者が仕様説明書及び記録条件仕様等に基づき行ったとしており、突合検証は21年3月に行われている。

しかし、貴省は、被保険者の個人情報の入力形式等が特定健診等データとレセプトデータとで異なる場合があるなどのため、同一の被保険者の個人情報であっても両データで異なるハッシュ値が生成される場合があることなどについては想定しておらず、突合検証に当たり、受託業者と十分な協議を行っていなかった。このため、受託業者により作成された模擬データは、被保険者の個人情報の入力形式等が両データで異なる場合があるなどの実態を適切に反映したものとなっていなかったと認められる。

そして、貴省は、NDBシステムの運用開始された同年4月以降も、実際にNDBシステムに収集・保存されている特定健診等データ及びレセプトデータを用いた突合検証を一切行っていなかった。

また、貴省の「保険者による健診・保健指導等に関する検討会」（24年2月24日開催）の資料には、22年4月から23年3月までの間のNDBシステムにおける特定健診等データとレセプトデータとの突合率は男性で9.8％、女性で15.7％と記載されている。したがって、貴省は、遅くともこの24年2月の時点では、NDBシステムにおいて両データの不突合が生じている事態を把握していたことになる。

しかし、貴省は、当時、上記のような不突合が生じている原因について、被保険者の加入する保険者の変更等によるものではないかと推測したり、突合の精度には限界があると説明したりするなどしていて、事態の原因究明と改善に向けた調査等を速やかに実施していなかった。