機械学習によるメンタルヘルス不調者の予測と産業保健サービスの有効性に関する研究

• 研究課題/領域番号: 24K20153
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
• 研究機関: 福島学院大学短期大学部
• 研究代表者: 小野 舟瑛 福島学院大学短期大学部, その他部局等, 講師 (30966156)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2027-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円); 2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2025年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2024年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 産業保健 / 従業員支援プログラム（ＥＡＰ） / ストレスチェック / 職業性ストレス / 機械学習

研究開始時の研究の概要

企業が従業員に提供する産業保健サービスの一つに従業員支援プログラム（EAP）がある。本研究ではEAPの有効性を測る指標の開発と，EAPのサービスの有効性について検討する。研究Ⅰでは，EAPの効果指標の一つとして，前年のストレスチェックの結果から翌年のメンタルヘルス不調を予測するモデルを機械学習の手法を用いて作成する。研究Ⅱでは，パネルデータを用いてEAP未契約の方に調査をおこない，EAP契約企業の結果と比較する。また，企業の内部データ（休職率, 復職率等）を活用し，EAPで提供するサービスが休職率などにどのような影響を及ぼしているか検討する。