本邦の優れた社会保障制度を将来にわたり持続可能なものとするため、自治体等医療保険者には被保険者の健康に対する責任体制を確立すると共に医療費増大に対する抑制戦略を明確にすること、即ち「データヘルス計画」の実施が求められている。本研究では、データヘルス計画の支援およびレベル向上を目的に、人工知能（AI）を用いた以下の２つのシステムの構築を行った。１）データヘルス計画策定支援システム開発のコンセプトは、医療保険者が自ら、被保険者全体の健康課題の分析、費用対効果の高い保健事業の立案と対象者の抽出、目標達成度の経年変化が可視化できること、である。まず①自治体等医療保険者の有する健診、医療・介護レセプトデータ等を用い、被保険者全体の医療費の使われ方、疾病構造といった現状の健康課題を可視化する「現状分析」の実装を行った。次いで、②機械学習等によるAI技術を用いて、被保険者個々の将来の重症化リスクを予測する「重症化リスク予測AI」の開発を行った。また今後AIの判定に付加していく因子して、重症化リスクに紐づく地域特性を抽出した。汎用性や医療保険者による即時使用可能性を考慮し、システムに用いるインポートデータは、レセプト電算ファイルと健康診断ファイルとした。２）保健指導支援システム開発のコンセプトは、「新人看護師・保健師が本システムの支援によって、エキスパート看護師・保健師の保健指導（重症化予防指導、行動変容支援）に近づくことができること」である。このシステムでは、①対象者が有する重症化危険因子とその介入優先度の決定を支援する「介入目的決定支援AI」の開発と、②エキスパートの臨床推論や保健指導対象者の行動変容や関係構築を促すコミュニケーション技法を基盤に用いて、対象者の行動変容を促し、効果的な生活習慣改善に導く助言を行う保健指導問診・介入ロジックを構築し、システムを実装した。今後、重症化リスク判定に地域特性を付加していく。またシステムのさらなる改良を進めた後、参画自治体の保健事業（重症化予防事業）で実証実験を行い、本システムの利便性、システムを活用した保健指導の効果の検証を行う計画である。