AIアナリティクス型アプリで得た気付きと離脱ポイント
最初の30日間は、AIが睡眠・栄養・活動量をスコアリングしレコメンドするアプリを中心に使用しました。良かったのは、蓄積データに応じて生活者の「パターン言語」を生成してくれる点です。「会議が連続する火曜日は睡眠負債が溜まる」「外食が1日2回以上になると血糖バランスが乱れる」といった気付きが、通知カードとして届きました。
一方で離脱要因になったのは、インサイトの粒度差です。アルゴリズムが十分なデータを得るまでに最低でも3週間必要で、初期は抽象的な提案が続きました。また、食事記録の入力が面倒で、写真解析の認識精度が日本語メニューに対応しきれていない課題も見えました。オンボーディングで期待値を明確にし、通知の粒度を最適化する仕組みが不可欠です。
医療連携型アプリが提供する安心感とガイドライン
次の30日間は、オンライン診療と連携するアプリに乗り換え、血液検査結果を取り込んで利用しました。医師監修のコメントが届く安心感は高く、生活習慣病リスクに直結する指標に集中できました。特に、HbA1cや中性脂肪の推移に合わせて食事や運動のプランを週次で提案してくれる点は、生活習慣が揺らぎがちなタイミングでもリカバリーしやすい設計でした。
企業連携時のチェックリスト
- PHR（パーソナルヘルスレコード）の取り扱いに関する契約条項
- 医療用アプリとしての認証とレビュー体制
- 従業員が安心して使えるカスタマーサクセス設計
ただし、医療監修が入ることで通知頻度が抑制され、日常的なモチベーション維持には別の工夫が必要でした。私はSlackにセルフリマインダーを設定し、アプリ内の週次レビューと連動させることで習慣化を後押ししました。
ゲーミフィケーション型の継続率とコミュニティ活用
最後の30日間は、ポイントやバッジで継続を促すゲーミフィケーション型を試しました。1日5分のチャレンジをクリアするとランクが上がり、社内メンバーと進捗を共有できる仕組みが功を奏しました。数字を見るのが苦手な同僚も巻き込みやすく、エンゲージメントは高水準で推移。
課題は、ポイント経済圏が生活導線から外れていると換金価値が伝わりにくい点です。私は福利厚生ポイントと連携させる提案を人事に持ち込み、アプリのAPI仕様と突合したところ、SAML連携で認証を統合できることが判明しました。企業導入時は、報酬設計を社内の既存制度とどう橋渡しするかが勝敗を分けます。
プロダクト改善と事業開発に向けた提案
3つのアプリを通して痛感したのは、「記録」「洞察」「行動支援」がバラバラに存在していると継続率が落ちることです。そこで以下の改善提案をまとめました。
- オンボーディング時に、ユーザーが選べる「指標パッケージ」を用意し、生活者が目標を持てるようにする
- 医療連携型では、生活者と医療者が合意するハンドオーバーメモをテンプレート化する
- ゲーミフィケーション型は、組織内のナレッジ共有プラットフォームと連携し、成功体験を番付化する
アプリ単体の改善に加えて、企業側の制度設計やKPI設計にどう橋渡しするかが次の焦点です。ウェルビーイング施策は、単なるヘルスケアの枠を超え、人的資本経営の指標として経営会議で議題化され始めています。生活者目線のログを起点に、施策のROIを明確化することが競争力の支点になるでしょう。