我々は、誰しもが心身ともに元気に最期まで自宅で暮らせることを実現できる「次世代型社会保障体制／次世代型地域包括ケアシステムのデザイン」を目標課題として、これまで研究開発を進めている。

この目標課題に対し、「超高齢社会に向け、生涯現役を可能にする自立と社会参画を促し、誰もが排除されず、幸福な全世代型地域共生〈共創〉社会の実現」を目的として、主に、①より早期からの健康づくり・フレイル予防を目指したエビデンスに基づく生活総合支援産業の更なる活性化、②持続可能な社会保障制度に向けた定量的な評価に基づく医療・介護・社会参画の政策立案、という２点につき研究を推進している。

特に①では、「国保データベースなどの医療・介護データベースを横断的に活用した、より早期からの介護予防システム強化」を検討しており、フレイル状態になるリスクを予測する人工知能（AI）を検討している。実は、地域での高齢者の個体差が大きく存在するにも関わらず、個々人の特徴をあまり配慮せず同レベルの運動教室などが推奨されている現実もある。そこで我々は、ＡＩの出力と医学の専門的知見により、「住民の一人ひとりに合わせた、エビデンスベースのオーダーメイドのフレイル予防方法」を研究している。また②では、「GDPあたりの高齢者の医療・介護費」に向け、「地域高齢者データベースを活用したシミュレーションによる政策提言・評価」のアプローチを検討している。具体的には、FEM（Future Elderly Model）というモデルを活用し、11の慢性疾患（糖尿病、心疾患、がん等）と3つの状態（自立度、ロコモ度、認知度）の人口動態を数十年先まで予測可能なシミュレータを開発中である。これにより、疾病予防の施策はもとより、高齢者就労や社会参画に関連する税制や就労制度の効果を予測する方式を確立していきたい。

本研究では、以上①、②を柏市・柏の葉において実証を推進していく。