生活保護受給者（以下、受給者）は健康、住居、労働などさまざまな生活課題を抱えており、受給者の生活課題への支援は多様化しています。 そこで、東京大学大学院医学系研究科 近藤尚己准教授（研究当時、現：京都大学大学院教授）、上野恵子 同博士課程学生（研究当時、現：京都大学大学院助教）らの研究グループは、健康・生活支援の提供の必要性が高い高齢者を、年齢・性別・居住環境などの情報を用いて機械学習の手法（ソフトクラスタリング）で特徴の異なる小集団（セグメント）に類型化しました。 次いで、ケースワーカーへのインタビュー調査により、作成したセグメントが実在する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、男女それぞれ特徴が異なる5つのセグメントが作成されました。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だったことが分かりました。 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。 本研究の成果に基づき、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。 本成果は、2023年8月3日に「International Journal for Equity in Health」にオンライン掲載されました。
令和4年度 厚生労働省社会福祉推進事業「被保護者健康管理支援事業における対象者の標準評価項目及び事業目標設定に関する調査研究」報告書
令和元年度厚生労働省社会福祉推進事業「生活保護受給者の受診行動に関連する要因への効果的な支援に関する調査研究事業」報告書
平成30年度厚生労働省社会福祉推進事業「社会的弱者への付き添い支援等社会的処方の効果の検証および生活困窮家庭の子どもへの支援に関する調査研究」報告書
