生活保護世帯の子どもにテーラーメイド型支援を

貧困は、子どもの健康や社会生活に悪影響を及ぼします。生活保護世帯の子どもたちは、健康や生活に関して多様なニーズを抱えており、個々の生活背景に応じた支援が求められています。また、効果的な支援方法も個々の生活背景によって異なります。

そこで、京都大学 大学院医学研究科 社会疫学分野の上野 恵子 特定助教らの研究グループは、生活保護世帯の子どもたちを生活背景に応じて類型化するために、１，２７５名が回答した質問紙調査から得た情報を用いて、機械学習の手法（ソフトクラスタリング）で生活背景の異なる小集団（セグメント）に類型化しました。

次に、この分析で得られた結果をもとに、複雑な支援ニーズを持つ子どもたちを支援する専門家（ＮＰＯ職員、児童精神科医、保健師、スクールカウンセラーなど。以下、専門家）へのインタビュー調査を実施し、各セグメントの生活背景や特性（人物像）を把握するとともに、それぞれに適した健康・生活支援策について意見を収集しました。その結果、特徴的なセグメントが抽出され、専門家が納得する５つのセグメントが得られました：「自分で何でもできる子ども」（セグメント１）、「施設にいる子ども」（セグメント２）、「引きこもりの子ども」（セグメント３）、「抽象的な質問に答えるのが面倒だと思う子ども」（セグメント４）、「生活保護利用の世代間連鎖がある世帯の子ども」（セグメント５）。

さらに、専門家へのインタビュー調査の結果から、身体的健康にとどまらず、社会的健康（周囲の人々と関わり合いがあること、他者から必要とされることなど）・精神的健康を支える多様な支援策が示唆されました：「高等教育進学への経済的支援」（セグメント１）、「多様で豊かな楽しみを経験するための支援」（セグメント２）、「継続的に交流できる家族以外の大人の存在」（セグメント３）、「自身のことを一緒に考えてあげる支援」（セグメント４）、「家族全体への支援」（セグメント５）。

本研究の成果をもとに、現在、各セグメントに適した支援プランの提示を行うテーラーメイド型支援システムの開発を進めています。

本成果は、２０２５年４月１６日付（現地時間）で「Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｆｏｒ Ｅｑｕｉｔｙ ｉｎ Ｈｅａｌｔｈ」にオンライン掲載されました。