生成AI時代の健康経営・ウェルビーイング経営 - 企業が押さえるべき戦略的ポイントとは？【2025年最新版】
- 山崎 広治
- 22 時間前
- 読了時間: 13分
2020年代前半から中盤にかけて、「人的資本経営」「ウェルビーイング経営」「健康経営」といったキーワードが、日本企業の間で急速に広まりました。
これらは単なる人事施策ではなく、経営戦略の中核として位置づけられ、企業の持続的成長に欠かせない経営資源＝"人"への投資として認識されつつあります。
人的資本経営は現在「開示元年」から「実践元年」へと移行しており、2025年の人的資本経営は「メカニズムの考察」段階に入っています。企業には開示だけでなく、より実践的で効果的な取り組みが求められているのです。
しかし、その一方で現場からはこうした声も聞こえてきます。
「どこから手をつければいいのかわからない」
「取り組んでみたけど形骸化している」
「イベントで終わってしまい、継続性がない」
「評価指標や成果の"見える化"が難しい」
「現場の巻き込みがうまくいかない」
「ROIの測定方法が確立できない」
このような課題に対し、今、新しい解決策として注目されているのが生成AI（Generative AI）の活用です。生成AIは、単なる業務効率化のツールではなく、「健康経営」や「ウェルビーイング経営」の戦略化・定着化・最適化を支えるインテリジェンスとして機能します。
１. 健康経営・ウェルビーイング経営とは何か？
まずは、この2つの概念を明確に区別し、それぞれの進化について理解しておきましょう。
１−１. 健康経営とは？
経済産業省による定義では、「従業員等の健康保持・増進の取組が、将来的に収益性等を高める投資であるとの考えの下、健康管理を経営的視点から考え、戦略的に実践すること」。対象は主に、身体的な健康リスクの低減、生活習慣の改善、医療費削減、生産性向上などが含まれます。
＜2025年度の最新動向＞
健康経営優良法人認定制度では、中小規模法人部門で「ブライト500」の下位に「ネクストブライト1000」が新たに追加され、より裾野の広い企業が健康経営に取り組むことを後押ししています。また、評価のポイントが「量から質へ、そして成果へ」とより厳格化されており、単なる施策の実施ではなく、その効果と継続性が重視されるようになっています。
具体的な健康経営施策の例：
定期健康診断の受診率向上
喫煙率の低下・禁煙サポート
メタボ対策の推進
睡眠・運動・食事習慣の改善支援
ストレスチェックの導入と活用
PHR（Personal Health Record）データの活用環境整備
メンタルヘルス不調の早期発見・対応システム構築
職場環境改善（照明、温度、騒音等）
１−２. ウェルビーイング経営とは？
一方で、ウェルビーイング経営は、より広い意味での"人間の幸福"を追求する経営です。 身体的健康だけでなく、以下のような多面的な要素を含みます。
精神的な充実（メンタルヘルス、自己肯定感、レジリエンス）
社会的なつながり（チームとの関係性、信頼、帰属意識）
経済的安定（報酬・評価制度、将来への安心感）
意義や目的（パーパス、社会貢献、仕事の意味）
キャリアの成長（学び・挑戦の機会、自己実現）
ワークライフバランス（時間の自律性、多様な働き方への対応）
つまり、健康経営は"健康リスクの低減"が中心であるのに対し、ウェルビーイング経営は"人がその人らしく働ける状態"を目指す概念と言えます。ウェルビーイング経営は従業員視点での取り組みであり、健康経営は企業視点での戦略という視点の違いもあります。
１−３. 両者の統合的アプローチの重要性
現在の先進企業では、健康経営とウェルビーイング経営を統合的に捉え、相互補完的な戦略として展開する動きが見られます。これにより、短期的な健康改善効果と長期的な人材価値向上の両方を実現できるのです。
２. 生成AIが健康経営やウェルビーイング経営で注目される理由
２−１. 健康経営とウェルビーイング経営の共通課題
社員の状態が見えにくい（働き方の多様化／リモートワークの普及）
パーソナライズされた支援が難しい（人手・時間・ノウハウの不足）
施策が属人的になりがち（担当者の感覚に依存）
評価・改善サイクルを回せない（KPIが曖昧）
部門間の連携不足（人事・総務・健保・産業医の情報分断）
エビデンスベースの施策立案の困難さ（データ分析スキルの不足）
この状況で生成AIを導入すると、"情報のインテリジェント化"と"運用の自動化"を同時に進められるという大きな利点があります。
たとえば、以下のような問いに対しても、AIはスピーディかつ精度高く応答してくれます。
「この部署に多い不調傾向は？その要因として考えられることは？」
「今注目されている健康経営施策の費用対効果は？」
「この社内アンケートから読み取れる本質的な課題と対策の優先順位は？」
「今月のエンゲージメントが低下した理由と改善アクションプランは？」
「類似企業の成功事例から学べるポイントは？」
２−２. 生成AI活用のビジネスインパクト
企業が生成AIを健康経営・ウェルビーイング経営に活用することで期待できる効果は主に下記の５つです。
業務効率化：ルーチンワークの自動化により、戦略立案により多くの時間を割ける
意思決定の高度化：データに基づいた客観的な判断が可能
個別最適化：一人ひとりに合わせたきめ細かい支援の実現
継続性の確保：仕組み化により属人的でない持続可能な運用
コスト削減：効果的な施策への集中によるROI向上
これらの効果により、健康経営・ウェルビーイング経営は「費用のかかる取り組み」から「価値を生み出す投資」へと変貌を遂げます。単なる福利厚生ではなく、企業の競争力向上と持続的成長を支える戦略的投資として位置づけられ、経営層からの理解と支援も得やすくなるでしょう。
３. 生成AIでできること｜実践例とツールの紹介
① 健康経営・ウェルビーイングの"ナレッジ参謀"になる
活用ツール： ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity AI
社内に専門家がいなくても、ChatGPTのような生成AIに次のような指示を出せば、自社に合った施策案を提案してくれます。
◾️プロンプト例：
「社員30名のIT系スタートアップで導入できる健康経営施策を3つ、予算50万円以内で教えて」
「メンタルヘルスをテーマにした社内研修企画案を、参加者20名、時間2時間で作って」
「経産省の健康経営優良法人の認定基準を、弊社の現状と照らし合わせて要約して」
「リモートワーク中心の会社でのウェルビーイング向上策を、海外事例も含めて提案して」
こうした"即レス・要約・提案力"が、企画担当者の業務負荷を劇的に下げます。
◾️高度な活用テクニック：
業界特化型の情報を学習させたカスタマイズAIの構築
社内の過去の成功事例をデータベース化し、AIが参照できる環境の整備
外部コンサルタントの知見をAIに学習させることによる内製化の推進
② アンケート・エンゲージメント調査の分析を自動化
◾️活用ツール： Excel + ChatGPT API, Notion AI, NotebookLM、Genspark
社員アンケートの自由記述欄、ストレスチェック後の感想、Slackの投稿ログ、1on1面談記録など。テキストベースの大量データも、AIが分類・集計・サマリーし、課題の可視化や要因分析に使えます。
◾️具体的な分析例：
「ポジティブ／ネガティブな発言の分類と感情スコアリング」
「頻出ワードからの感情傾向分析とトレンド変化の把握」
「部署ごとの不調訴求の差異分析と相関関係の発見」
「離職リスクの早期発見アラート機能」
「エンゲージメント向上施策の効果測定と改善点の提示」
これにより、データから感情を読み解く"組織のセンサー"が誕生します。
◾️導入のポイント：
個人情報保護を徹底した匿名化処理の実施
継続的なデータ収集による時系列分析の充実
複数のデータソースを統合した多角的分析の実現
③ 社内向けコンテンツの自動作成＆配信
◾️活用ツール：
Canva AI, Gamma, LINE bot + GPT連携、Slack Bot
◾️実践例：
LINE社内アカウントでの"おやすみストレッチ"自動配信
Googleカレンダーに連動した「立ち上がって歩こう」通知bot
ChatGPTで作った食事・睡眠・運動チェックリストをWeb上で公開
季節やイベントに合わせたウェルビーイング情報の自動配信
個人の健康データに基づくパーソナライズされた健康アドバイス配信
これにより、社員教育や健康啓発が属人的でなく、仕組み化・習慣化されます。
◾️コンテンツ制作の効率化：
AIによる画像や動画、インフォグラフィックの自動生成
複数言語での同時配信によるダイバーシティ対応
A/Bテストによる効果的なコンテンツ形式の特定
④ 相談対応・メンタルサポートの"入口"を担うAIチャットボット
◾️活用ツール： Dify, Chatbase, NotebookLM、RAG連携
生成AIは、一次対応としての"傾聴型チャットボット"を設計するのに適しています。
◾️対話例：
「それはつらかったですね。詳しく教えていただけますか？」
「最近、休養は取れていますか？睡眠時間はいかがでしょう？」
「産業医や外部相談窓口につなぎましょうか？」
「似たような悩みを持つ方向けのセルフケア情報をご紹介しますね」
といった温かく、かつ中立的な対話ができます。さらにFAQベースで「メンタル休職制度の仕組み」などを即答する機能も加えると、人事部門の対応工数も削減可能です。
◾️重要な配慮事項：
緊急性の高いケースの適切な人間への引き継ぎ機能
相談履歴の守秘義務を徹底した管理システム
定期的な専門家によるAI応答品質のチェック体制
⑤ データドリブンな施策立案支援
◾️活用ツール： 各種BIツール + 生成AI連携、Tableau + ChatGPT Plugin
生成AIは大量のデータから傾向を発見し、施策立案を支援することもできます。
◾️活用シーン：
健康診断結果と生産性データの相関分析から最適な投資領域の特定
他社ベンチマークデータとの比較による改善ポイントの洗い出し
予算配分の最適化シミュレーション
ROI予測に基づく施策の優先順位付け
４. 実際のサービス事例：生成AI × 健康経営の最前線
４−１. NTTPCの「健康経営アドバイザーAI」
2025年1月から、NTTPCは「健康経営アドバイザーAI」の提供を開始しました。IoT技術と生成AIを組み合わせて従業員の心身の健康状態と職場の課題を可視化するサービスです。
◾️特徴：
センサーデバイスを通じて収集したデータから早期に従業員の心身の状態を把握
専門家の知見を学習したAIが最善の対策を提示
管理者向けチャットボットと従業員向けスマートフォンアプリを提供
従業員のセルフケア促進と企業の職場環境改善を同時実現
◾️革新的なポイント：
リアルタイムでの健康状態モニタリング
予防的介入による重篤化防止
個人と組織の両レベルでの包括的サポート
４−２. 大和総研の「KOSMO-ウェルビーイングナビ」
大和総研では、生成AIを活用した高度なデータ分析技術と専門知識を融合し、企業の開示情報から人的資本や健康経営の情報を抽出・分析する「KOSMO-ウェルビーイングナビ」を開発しています。
◾️特徴：
各種開示フレームワークに沿った情報を自動抽出
高度な比較分析および検索機能を提供
上場企業の人的資本情報開示および施策の実行を支援
競合他社との比較分析による戦略的示唆の提供
◾️ビジネス価値：
開示業務の大幅な効率化
データドリブンな戦略立案の実現
ステークホルダーとの対話品質向上
４−３. NTTデータの先進的ソリューション
NTTデータでは、生成AIを活用した従業員ウェルビーイング向上のソリューションを開発中です。
◾️開発中のサービス：
AI suite： オンライン会議やロールプレイで、自分が他人にどう見られているかを可視化
デジタルヒューマン： 営業トレーニングや社内プレゼンテーションの事前確認・練習に活用
従業員支援エージェント： 個人のキャリア開発やスキルアップをAIがサポート
◾️期待される効果：
コミュニケーションスキルの客観的向上
安全な練習環境での能力開発
個人の成長と組織目標の最適な連携
４−３. その他の注目企業・サービス
◾️国内外の先進事例：
Microsoft Viva： 従業員体験プラットフォームでのAI活用
Google Workspace： ウェルビーイング分析機能の統合
国内スタートアップ： 感情AI、バイタルデータ分析、メンタルヘルスケアプラットフォーム
５. 成功のポイント：AIを"導入するだけ"では変わらない
生成AIを活用する企業が成功するには、以下の視点が重要です。
５−１. 小さく始めて、成功体験を積み重ねる
まずは人事部門や総務部門だけで試験運用し、成果を見える化することで、社内の理解を得やすくなります。「健康アンケートの自動分析」や「相談対応の一次受付」など、比較的導入しやすい領域から始めることで、現場の抵抗感を減らし、具体的な効果を体感してもらうことが重要です。成功事例を社内で共有することで、次の展開への推進力を生み出せます。
５−２. "人とAIの協働"を設計する
AIに任せる部分と、人が対話・判断・共感でカバーする部分を明確に切り分けましょう。AIは万能ではなく、補完的な相棒です。データ分析や24時間対応、反復的な業務はAIが担い、複雑な判断や感情的なケア、創造的な企画立案は人間が担当するという役割分担を明確にすることで、効率的かつ温かみのある健康経営が実現できます。
５−３. リテラシー教育とルール整備を怠らない
AIの使い方研修（基本操作から効果的な活用法まで）
社内ポリシー（個人情報の入力禁止、適切な利用範囲の明示など）
利用ガイドラインの明文化（禁止事項と推奨事項の具体例）
を進めることで、トラブルの予防と継続利用が実現できます。特に、「どんな情報をAIに入力してはいけないか」「どのような用途で使うべきか」を具体例とともに示すことで、安全で効果的な活用が促進されます。
５−４. 効果測定と改善サイクルの構築
2025年度の健康経営優良法人認定では「成果」がより重視されるようになっています。AIを活用した施策についても、定量的な効果測定と継続的な改善が不可欠です。業務効率化の度合い、従業員満足度の変化、相談対応の品質向上など、複数の指標で効果を測定し、PDCAサイクルを回すことで、AI活用の価値を最大化できます。
まとめ｜"生成AI × 健康経営"は企業の未来をつくる新しいマネジメント
これからの健康経営・ウェルビーイング経営は、「がんばる担当者が頑張って回す」時代ではありません。AIと人が補完し合い、戦略的かつ継続可能な体制をつくることが不可欠です。
社員の体と心を支える取り組みが、生成AIによって「見える化」され、「続けられる仕組み」へと進化しはじめています。実際に、NTTPCや大和総研、NTTデータなどの先進企業では、理論ではなく実践的なサービスとして生成AI活用が始まっており、その成果が注目されています。
これまでの「制度はあるけど使われない」「いい取り組みなのに広まらない」といった課題は、AIというパートナーがいることで一つずつ乗り越えられるのです。
人的資本経営が「実践段階」に入った今、経営者や経営企画、人事・総務の担当者の皆さん。生成AIを"ツール"ではなく、"共に戦う右腕"として迎える時代が来ています。小さな一歩から、まずはスタートしてみてはいかがでしょうか？