利用方法

健康資産について

健康資産とはどのようなサービスでしょうか?

株式会社MILIZEが提供する「健康資産」を測定するサービスです。

健康資産のサービスの特徴はどのようなものでしょうか?

3つの特徴があります。

  • 健康の価値がわかる
  • レコメンドがもらえる
  • コインがもらえる*1

健康の価値がわかる

このアプリで計算される健康の価値は平均的な医療費から将来かかる医療費を差し引いた金額を健康資産と呼びます🏃

レコメンドがもらえる

入力されたあなた自身の状態や健康診断結果の内容により、オススメのアクション🚴(運動や生活習慣の変化)をあなた自身が行うことで健康資産の向上を目指します🏃

コインがもらえる

そして、健康資産が増えることで、ご褒美🎁としてコインをもらうことができます*
* 現在、コインを貯めて商品(リワード)などと引き換えるサービスは未実装となります。

ご利用について

最初はどこから入れば良いでしょうか?

https://milize.jp/kenko-shisan/ がエントランスとなります。
ご登録をしてもしなくてもご利用可能ですが、ご登録いただくと入力したデータを保存することができます。

登録内容の変更について

左上のハンバーガーメニューにある、「登録情報アーカイブ」より変更が可能です。

退会するにはどうしたら良いでしょうか?

左上のハンバーガーメニューにある、「マイページ」より退会の手続きが可能です。
なお、退会をすると、ただちにあなたの記録した情報はすべて削除され、ログインができなくなります。情報は復旧することができません。

どのような情報を入力し、どのようなメリットがあるのですか?

大きく3つの情報入力を行います。

  • 基本情報の入力
  • VOL1アンケート
  • 健康診断結果の入力

基本情報の入力

4つのステップで簡単入力。あなたの、身長、体重、年齢などの基本的な事柄を入力できます。

VOL1アンケート

あなた自身をより深く知ることの出来る8つのアンケート項目を用意しました。普段の生活の状況の入力で、より詳細な健康資産の測定が可能になります。また、登録した方には「カイゼンPOINT!」のアドバイスが受けられます。また、追加アンケートとしてVOL2アンケートもご用意しています。
※VOL1アンケートは回答後30日経過して再度回答が可能となります。

健康診断結果の入力

医療機関での健康診断結果表に記載されている各数値の入力により、さらに詳細な測定と「おすすめチャレンジ」などのアドバイスを受けられます。また、あなたの健康診断結果と基準値との比較ができます。(このサービスは登録後にご利用可能です)

入力したデータはどのように扱われますか?

弊社の個人情報保護方針に則り、適切に管理いたします。

仮想人体生成モデルについて

花王「仮想人体生成モデル」API(VITA NAVI®)プラットフォームとはなんでしょうか?

花王「仮想人体生成モデル」API(VITA NAVI®)プラットフォームは、健康診断などで得られる身体👬に関する項目から、ライフスタイル(食事、運動、睡眠など)や性格傾向、嗜好性、ストレス状態、月経などの日常生活において関心の高い項目まで、幅広く多種多様な1,800以上の項目を網羅的に備え、これらがどのようなパターンで現れるのかを示すことができる統計モデル*1です。

健康資産の利用データと算出方法について

健康資産ってなんですか?また、どのように算出しますか?

「平均的な余生の医療費」から「あなたの予想医療費」を差し引いた値が「健康の価値」(健康資産)です。

「平均的な余生の医療費」とはどのように算出しますか?
  1. 性別、年齢のみを花王API(VITA NAVI®)にインプットし、その性年齢の平均年間レセプト発行回数を推定します
  2. 年齢階級(*1)毎に年間のレセプト発行回数を算出します
  3. 年間のレセプト発行回数と平均医療費(*2)を掛け合わせます
年齢階級別の予想医療費を自己負担割合(*3)で調整し、合計した値が予想医療費です。この予想医療費が「平均的な余生の医療」となります。

「あなたの予想医療費」とはどのように算出しますか?

「平均的な余生の医療費」と同様の算出方法ですが、性別、年齢だけでなく身体情報や健康診断結果などのデータを花王APIにインプットします。

算出された予想医療費が「あなたの予想医療費」となります。

計算をするために使用しているデータはどのようなデータでしょうか?

厚生労働省の医療給付実態調査(平成30年度)報告書の情報を利用しています。

  • 入院における性別 × 年齢階級別 × 疾病分類別のレセプト件数 × 医療費データ
  • 入院外における性別 × 年齢階級別 × 疾病分類別のレセプト件数 × 医療費データ
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