健保組合のシステム更新
- レセプト連携や統計レポートの検証に活用
- 異常値の混在を再現し、アラートの閾値を検証
- 世代・性別別の集計レポートを自動テスト
健診ダミーデータの活用シーン
健診データは個人情報の中でもセンシティブな項目が多く、テストデータの準備に時間がかかりがちです。以下のユースケース を念頭に、標準化されたスキーマを活用しましょう。
医療データ分析
- 研究用データマートの ETL パイプラインテスト
- 匿名化後のデータ品質を統計的に評価
- グラフ表示やダッシュボードの UI テスト
eKYC・健康経営サービス
- 健康指標を用いたスコアリングロジックの検証
- 本人同意管理や通知フローの自動テスト
- 外部委託先へのデータ提供手続きを標準化
健診スキーマのサンプル
健診スキーマでは生体指標や面談結果など複数のカテゴリをカバーします。以下は主要フィールドと参照ガイドラインの例です。
| フィールド名 | 説明 | 参考ガイドライン |
|---|---|---|
| examination_date | 受診日（YYYY-MM-DD） | 労働安全衛生法 第66条の4 |
| age | 受診者年齢（20-74） | 特定健康診査 基本的な実施要領 |
| bmi | 体格指数（18.5-40.0） | 日本肥満学会 肥満度判定基準 |
| blood_pressure_systolic | 収縮期血圧（90-180） | 日本高血圧学会 診療ガイドライン2024 |
| lifestyle_advice_level | 生活習慣改善指導レベル（要指導/要支援/継続） | 特定保健指導 基本的な進め方 |
| follow_up_flag | 要精密検査フラグ（true/false） | 労働安全衛生規則 第51条 |
匿名化された健診データでも医療データの二次利用に関するガイドライン（厚生労働省）を確認し、再識別リスクを抑える よう統計加工やノイズ付与を組み合わせることが推奨されます。
運用における注意点
1
同意情報の確認
受診者本人の同意ステータスをフィールドとして保持し、テストデータでも削除フローを確認します。
2
匿名加工の再現
年齢幅の丸めや稀少疾患のノイズ付加など、匿名加工のルールをテストデータにも反映させましょう。
3
データ連携の検証
レセプト・電子カルテとの連携インターフェースを想定し、フォーマットや必須項目の整合性を確認します。
4
廃棄とログ管理
保管期間を明文化し、生成・利用・廃棄の操作ログを残すことで、内部監査への対応力が高まります。
FAQ
Q. 健診ダミーデータで統計分析はどこまで可能ですか？
A. テスト用途向けに標準的な分布を再現しているため、BI ダッシュボードの動作確認や異常値検出のテストには十分です。 実際の保健事業の意思決定には本番データで検証してください。
Q. 保険者固有の項目を追加できますか？
A. DataGen Pro は OSS なので、JSON Schema を編集するだけで項目の追加・制約変更が可能です。Pull Request での共有 も歓迎しています。
Q. 医療機関とのデータ共有に利用して問題ありませんか？
A. 共有は可能ですが、実患者に紐づく情報ではないことを明示し、混在しない運用手順を整備してください。必要に応じ て NDA や委託契約にテストデータの範囲を定義しましょう。
健診ダミーデータでテストを加速
健診データ特有のルールを盛り込んだサンプルを数クリックで生成。CSV/JSON/REST API に対応し、QA・データ分析・委託先 共有まで幅広く活用できます。