産業保健とAI——AIを活用した産業保健推進への可能性

AIの可能性を論じる前に、まず産業保健の現場が置かれている現状を正確に把握することが重要です。

厚生労働省の令和6年「労働安全衛生調査（実態調査）」によると、メンタルヘルス不調により連続1か月以上休業または退職した労働者がいた事業場の割合は12.8%にのぼります。また、精神障害による労災補償の請求件数・支給決定件数は近年継続的に増加しており、職場のメンタルヘルス対策は今や最重要の産業保健課題のひとつです。

一方でメンタルヘルス対策に取り組んでいる事業場の割合には規模間で大きな差があり、労働者50人以上規模では94.3%が取り組んでいる一方、10〜29人規模では55.3%にとどまっています。ストレスチェックも同様で、2025年5月に改正労働安全衛生法が公布され50人未満事業場への義務化が決定しましたが、小規模事業場においては専門職の確保や実施体制の整備に課題を抱えるケースが少なくありません。

参考情報：令和6年「労働安全衛生調査（実態調査）」の概況（厚生労働省）

産業医の選任義務がある事業場は労働者50人以上ですが、実際に常勤の産業医が配置されているのは大規模事業場に限られ、多くの中小事業場では嘱託産業医として月1〜2回の訪問にとどまっているのが実情です。保健師・看護師などの産業保健スタッフの配置も十分とはいえない事業場が多く、担当者ひとりがすべての産業保健業務を兼務するケースも珍しくありません。

このような構造的な人材不足のなか、増え続ける健康課題に対応するには、人的資源の限界を補う仕組みの整備が急務です。AIはこの課題に対して、一定の補助的機能を果たす可能性を持っています。

参考情報：ストレスチェック制度・メンタルヘルス対策（厚生労働省）

重要なのは、AIをどこに・どのように活用するかを、産業保健の専門家と組織が主体的に判断・設計することです。AIは万能ではなく、適切な使い方をしてはじめて意義ある成果につながります。

参考情報：デジタルメンタルヘルスの質の保証（産業医学レビュー、2024年Vol.36 No.3）

AIが産業保健の推進にどのような可能性をもたらすのか、4つの観点から整理します。

産業保健の現場では、健康診断の結果・ストレスチェックの集団分析・勤怠データ・残業時間記録・面談記録など、様々なデータが蓄積されています。しかしこれらのデータを担当者が統合的に分析してリスクの高い個人や部署を特定することは、現状では人的リソースの制約から十分に行えていないケースが多くあります。

AIはこのような複数のデータソースを統合・分析し、メンタルヘルス不調のリスクが高い労働者や高ストレス職場の予兆を早期に検知することが技術的に可能です。健康診断の結果から将来の生活習慣病リスクを予測するAIサービスも国内外で登場しており、健康経営の文脈での活用も広がっています。

ただし、AIの予測はあくまで確率論的なものであり、「AIが指摘した＝必ず問題がある」ではありません。AIの分析はあくまで産業医・保健師等の専門家が判断するための参考情報として活用することが前提です。

参考情報：医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン（厚生労働省・経済産業省）

スマートウォッチ・スマートリングなどのウェアラブルデバイスは、心拍数・睡眠の質・活動量・ストレス指標（HRV：心拍変動）などを継続的に計測する機能を持っています。AIがこれらの時系列データを解析することで、自覚症状が出る前の段階で体調変化の兆候を検知することが期待されています。

職場での健康管理においては、定期健康診断の「点」でのデータ取得から、ウェアラブルデバイスによる「面」での継続モニタリングへの転換が、予防的な産業保健の実現を後押しする可能性があります。

一方、常時モニタリングは労働者のプライバシーや心理的負担にも関わります。導入にあたっては労働者の十分な同意と理解、データの目的外使用の防止、監視的な運用に陥らないよう倫理的な設計が不可欠です。

メンタルヘルス不調を抱えていても、「誰かに相談するのはためらわしい」「産業医や保健師に話すのはハードルが高い」と感じる労働者は少なくありません。AIを活用したチャットボットやセルフケアアプリは、24時間・匿名で相談できる入口として機能し、専門家への相談につなぐ橋渡し的な役割を担うことが期待されています。

産業医学レビュー（2024年）の論文では、デジタルメンタルヘルス（DMH）サービスが産業保健の4つのケアのいずれの場面でも活用できるとされており、特に小規模事業場のようにセルフケアの促進が中心とならざるを得ない環境では、AIを活用したセルフケアツールの有効性が期待されます。

ただし、海外の研究では「AIチャットボットはうつ症状の軽減に一定の効果があるが、エビデンスの質は低〜中程度にとどまる」と指摘されています。深刻な症状を抱える労働者に対しては、人間の専門家による対応が優先されるべきであり、AIは軽症段階・予防段階での補助ツールとして位置づけることが適切です。

参考情報：デジタルメンタルヘルスの質の保証（産業医学レビュー、2024年Vol.36 No.3）

産業保健スタッフが日々行う業務には、面談記録の作成・衛生委員会の議事録作成・健康管理計画の立案・法令情報の収集・文書作成など、AIが補助しやすい定型的・情報処理的な作業が含まれています。生成AIを活用することで、これらの業務にかかる時間を削減し、産業医・保健師が本来注力すべき労働者との対話・専門的判断・職場環境改善の提案に時間を充てやすくなることが期待されます。

また、法令改正や最新ガイドラインの確認・文書のリーガルチェックの補助・多言語対応など、専門性を補完する用途でも生成AIは有用性を発揮します。担当者ひとりで対応範囲が広い中小事業場の産業保健担当者にとって、AIは「知識と時間を補う相棒」として機能する可能性があります。

産業保健の実務においてAIを活用できる具体的な場面を整理します。

AIの可能性は大きい一方で、産業保健の文脈でAIを活用する際には慎重に向き合うべき重要な留意点があります。以下の4点は、AIを導入・活用するすべての事業場・担当者が把握しておくべき基本的な視点です。

日本医師会がまとめた「AIの臨床利用に関する検討委員会答申」（2026年4月）でも指摘されているとおり、AIが医師・産業医・保健師などの専門家の判断を代替することはできません。AIは参考情報・補助ツールとして活用するものであり、最終的な判断・支援・対応は必ず人間の専門家が担うべきです。

特にメンタルヘルスに関する支援においては、危機状態にある労働者に対してAIが不適切な応答をすることで状況を悪化させるリスクもあります。AIが「警戒すべき状態」を検知した場合に、いかに人間の専門家へとスムーズにバトンタッチするかの設計（ヒューマン・イン・ザ・ループ）が極めて重要です。

参考情報：AIの臨床利用に関する検討委員会答申（日本医師会、2026年4月）

健康診断の結果・ストレスチェックの回答・面談記録などの健康情報は、個人情報保護法上の「要配慮個人情報」に該当し、特に慎重な取り扱いが求められます。AIサービスにこれらのデータを入力・学習させる際には、本人の同意の取り方・データの匿名化・仮名化の方法・クラウドサービスのセキュリティ基準・データの第三者提供の可否などを事前に確認し、法令・ガイドラインに沿った運用体制を整備することが不可欠です。

厚生労働省・経済産業省が2024年に公表した「医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン」では、医療情報を利活用した製品開発における適切な法的根拠の確認と、仮名加工情報の作成・運用に関する手順が示されています。産業保健の現場でAIを導入する際も、このガイドラインの考え方を参考にすることが求められます。

参考情報：医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン（厚生労働省・経済産業省）

AIを活用した健康管理・メンタルヘルスツールは急速に増加していますが、その効果に関するエビデンスの質・量には大きなばらつきがあります。産業医学レビュー（2024年）では、日本においてアプリ開発に効果評価が重視されていない場合が多いことが課題として指摘されています。

AIツールを選定する際は、効果に関する科学的な根拠が示されているか、開発プロセスに産業保健の専門家が関与しているか、プライバシー保護の仕組みが整っているかなどを確認することが重要です。「AIを使っているから安心」という思い込みを避け、導入後も効果を継続的に評価するPDCAを回すことが必要です。

AIやデジタルツールの活用が進むなかで見落とされやすいのが、デジタルに不慣れな労働者への配慮です。高齢労働者・外国人労働者・デジタル機器を持たない労働者など、AIツールへのアクセスが難しい方々への代替手段を確保せずにAIに依存すると、産業保健の恩恵を受けられる人とそうでない人の格差（デジタルデバイド）が生じかねません。

産業医学レビュー（2024年）でも「DMHサービスが社会的に不利な立場にある者に届きにくいままならば、精神健康の格差を一層拡大することにつながる懸念がある」と指摘されています。AIツールはあくまで既存の対面支援・電話相談・書面での案内などの手段を補完するものとして位置づけ、すべての労働者がアクセスできる複線的な支援体制の設計が求められます。

AIは産業保健の「代替」ではなく「拡張」の手段です。産業医・保健師・心理専門職などの人間の専門家が持つ対話力・倫理的判断・信頼関係の構築は、AIには代替できません。しかし、データ分析・早期リスク検知・情報提供・文書作成補助といった領域でAIを積極的に活用することで、限られた人的資源の中でも産業保健の質と到達範囲を広げることができます。

当解説記事を通じて提言したいことは以下の3点です。

まず、「まず知ること」から始めてください。AIに対する過度な期待も、根拠のない不安も、いずれも適切な活用を妨げます。AIの基本的な仕組みと限界を理解したうえで、自社の産業保健の課題と照らし合わせて「どこで活用できるか」を考える姿勢が大切です。

次に、「人を中心に設計する」ことを忘れないでください。AIツールの選定・導入・運用のすべての段階で、「最終的に労働者の健康と安心を守るために機能しているか」を問い続けることが重要です。AIが生み出すリスク（誤検知・プライバシー侵害・デジタルデバイド）にも目を向けながら、産業医・保健師等の専門家と連携して体制を構築してください。

そして、「PDCAを回し続ける」ことが持続的な改善につながります。AIツールの導入は終点ではなく、起点です。効果の評価・運用の改善・最新情報のキャッチアップを継続的に行い、産業保健の現場に本当に役立つ形でAIを育てていく姿勢が求められます。

AIという新しい道具を手に、産業保健の可能性を広げていただければと思います。

参考リンク：

• 令和6年「労働安全衛生調査（実態調査）」の概況（厚生労働省）
• ストレスチェック制度・メンタルヘルス対策（厚生労働省）
• 医療デジタルデータのAI研究開発等への利活用に係るガイドライン（厚生労働省・経済産業省）
• AIの臨床利用に関する検討委員会答申（日本医師会、2026年4月）
• デジタルメンタルヘルスの質の保証（産業医学レビュー、2024年 Vol.36 No.3）
• ストレスチェック制度等のメンタルヘルス対策に関する検討会（厚生労働省）