「データホライゾンはやばい」は事実と異なる！やめとけといわれる評判の理由を徹底解説

データホライゾンはどんな会社？

データホライゾンは、1982年に設立された日本のデータヘルス分野を牽引する医療情報サービス企業です。連結売上高51億4,109万9,000円（2026年3月期）、連結従業員数365人の事業基盤を持ち、「感謝・感恩・感動」の理念のもとで医療費適正化や国民皆保険制度の維持に貢献しています。約700の自治体と築いた深い信頼関係や年間約8.5億件に及ぶレセプト分析情報といった膨大な資産を活かし、SDGsの推進や健康経営を通じた持続可能な社会の実現を目指しています。

代表的なプロダクトである「ジェネリック医薬品差額通知サービス」や「糖尿病重症化予防サービス」、DeNAグループと連携したヘルスケアアプリ「kencom」など、医療現場や自治体・健保組合の課題を解決する多彩なソリューションを市場に提供しています。

本記事では、公式データと客観的な事実から評判の真相を徹底解明します。

データホライゾンがやばいといわれている理由とは？

データホライゾンが「やばい」といわれている理由には、「業績悪化で株価が急落した」「ノウハウ流出で市場での優位性が低下する」などさまざまな内容があるようです。ただし、憶測やイメージから噂が広がっている場合もあるため、公式情報から「データホライゾンがやばいといわれている理由」と「その真偽」を確かめていきましょう。

データホライゾン

やばいといわれている理由

子会社の減損損失で業績が悪化し、株価が急落したから？

ノウハウ流出による市場での優位性低下が懸念されるから？

特許・政策依存で将来性を不安視されているから？

残業が多く、激務だから？

平均年収が低いから？

離職率が高いから？

子会社の減損損失で業績が悪化し、株価が急落したから？

「子会社の減損損失で業績が悪化し、株価が急落したからやばい」という噂は、業績の急悪化に伴い株価が大きく下落したという点において一部事実といえます。ただし、この大幅赤字は子会社に関する一時的な会計上の処理（減損損失）によるものであり、本業全体の収益力が継続して破壊されたわけではないのが実態です。直近の2026年3月期にかけては業績・財務状況とも回復に向かっており、「やばい」状況が続いているとは言い切れません。

有価証券報告書（2026年3月期）によると、データホライゾンは第45期（2025年3月期）に連結子会社（DeSCヘルスケア）に関するのれん等の減損損失（特別損失約24億4,800万円）を計上しました。これにより親会社株主に帰属する当期純損失は29億6,415万円まで拡大し、自己資本比率も2.5%へ急低下したため、一時的に「継続企業の前提に関する疑義」が注記される事態となりました。

株価も下表のとおり同時期に大きく下落しています。

出典：データホライゾン「有価証券報告書」

しかし、直近の第46期には親会社株主に帰属する当期純利益2億6,799万9,000円と黒字転換を達成し、自己資本比率も6.2%まで回復しました。主要金融機関や親会社からの借入枠も確保されており、資金繰りへの深刻な懸念は薄れています。

噂が広まった背景には、決算期変更のタイミングで巨額の減損損失と株価急落が重なったことがあると考えられます。すでに財務の立て直しを果たしているため、過去の一時的な悪化をもって直近の経営状態を過度に不安視する必要はないでしょう。

参考： 
データホライゾン「有価証券報告書」 
データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」

ノウハウ流出による市場での優位性低下が懸念されるから？

「ノウハウ流出で市場での優位性が低下する」という噂は、元従業員による不正持ち出しに対して会社側が法的措置等の対応を行った点において一部事実といえます。しかし、実際に優位性が低下した事実や業績への重大な悪影響を示すデータは存在せず、実態とは異なります。

公式サイトの公表（2023年12月22日）によると、競合（JMDC）に在籍する元従業員が営業秘密を不正持ち出しした可能性があるとして、警察への相談やJMDCへの利用停止を申入れました。なお、持ち出された情報に顧客の個人情報は含まれておらず、元従業員には個人情報へのアクセス権限自体がなかったことも明記されています。

有価証券報告書（2026年3月期）の「事業等のリスク」等に本件による重大な影響の記載はなく、データ利活用サービスの取引社数は94社（前年同期69社）へ拡大し、顧客あたりの取引額も前年同期比25%増加するなど事業は堅調に推移しています。また、データホライゾンは「プライバシーマーク」認証やISMS（情報セキュリティマネジメントシステム）を維持しており、管理体制の強化も継続されています。

噂の背景には、不祥事の発生から「独自のノウハウが失われ、競合に優位性を奪われるのではないか」という懸念が一人歩きしたことが挙げられます。実際には顧客基盤・売上ともに拡大傾向にあり、優位性が損なわれているとはいえないでしょう。

参考： 
データホライゾン「新着情報｜当社元従業員による営業秘密の不正な持ち出しについてのお知らせ（2023年12月22日）」 
データホライゾン「有価証券報告書」 
データホライゾン「個人情報保護・品質保証」

特許・政策依存で将来性を不安視されているから？

「特許や国の政策に依存しており将来性が不安」という噂は、政策動向の影響を受けやすい点では一部事実といえます。ただし、主要特許の満了までには十分な期間があるうえ、データホライゾンの強みは特許そのものよりも独自のデータ基盤と分析技術にあるため、特許切れによって将来性が失われるという懸念は誤りです。

有価証券報告書（2026年3月期）の「事業等のリスク」において、国の「保険者努力支援制度」など補助金・支援方針の変更が業績に影響を与える可能性があると明記されており、行政・制度への依存リスク自体は事実といえます。

一方、同資料や特許公報情報によると、データホライゾンが保有する主要特許の存続期間は以下のとおりです。

出典： 
データホライゾン「有価証券報告書」 
特許庁公報情報「JP5203481B2」 
特許庁公報情報「JP5992234B2」

特許権の存続期間は原則出願日から20年間（特許法第67条第1項）であり、主要特許の満了までにはまだ猶予があります。さらに競合優位性の源泉として、特許単体ではなく「長年培った医療関連データベースとレセプト分析技術」を挙げています。事業計画（2026年3月期）でも、約700自治体との基盤と1,900万人超のビッグデータを活かした「受診確率予測AI」などの展開を進めており、収益構造の高度化を図っています。

噂の背景には、制度依存の事業構造に対する警戒感や、特許出願からの年月による連想からネガティブな憶測が生まれたと考えられます。しかし、独自のデータ資産とAI活用により進化を続けており、「将来性がなくてやばい」という懸念は実態に即していません。

参考： 
データホライゾン「有価証券報告書」 
データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」 
特許庁公報情報「JP5203481B2」 
特許庁公報情報「JP5992234B2」 
INPIT（独立行政法人工業所有権情報・研修館）「FAQ｜登録・移転（特許）」

残業が多く、激務だから？

「残業が多く、激務だ」という噂は、必ずしも事実とはいえません。残業削減に向けた方針と労働環境の整備については公表されているものの、平均残業時間そのものを示す具体的な数値や激務を裏付けるデータは公式情報からは確認できないためです。

女性の活躍推進企業データベース内の一般事業主行動計画（2024年4月～2027年3月）によると、「時間外・休日労働を20%削減」という目標を掲げ、月間80時間を超過する社員が発生しないよう社内の意識啓発を行うとともに、各部署の管理職への問題点のヒアリングと業務改善案の検討・実施を進めるとしています。

また、募集要項によれば、勤務時間はコアタイムを10時00分〜15時00分とするフレックスタイム制度（標準労働時間8時間／日）であり、休日は完全週休2日制（土日祝）で年間休日は125日（2023年度実績）と明記されています。健康宣言ページでも、「柔軟な働き方」の実践項目としてフレックスタイム制の導入・活用と業務効率化に向けた目標設定を行い、個人のライフスタイルに応じた柔軟な働き方を提供するとしています。

噂が広がった背景には、公式な残業時間が数値として開示されていないことや、自治体向け業務特有の納期集中（繁忙期）から「激務ではないか」という憶測が先行したと考えられます。しかし、残業削減に向けた体制構築や柔軟な勤務体制が整えられていることから、過度な長時間労働が常態化しているわけではないでしょう。就業を検討する際は、面接時に配属予定部署の繁忙期や残業の実態について確認することをおすすめします。

参考： 
女性の活躍推進企業データベース「データホライゾン」 
データホライゾン「募集要項（中途採用）営業｜採用情報」 
データホライゾン「健康宣言」

平均年収が低いから？

「データホライゾンは平均年収が低い」という噂は、同業他社の平均年収との比較において下回るという点では、一部事実といえます。データホライゾンの平均年間給与571万1,000円は、全国平均396万4,800円・情報通信業平均469万2,000円と比べるといずれも高い水準にある一方、同業の競合であるJMDCの平均年間給与822万7,757円と比べると下回っており、比較対象によって評価が分かれる状況です。

有価証券報告書（2026年3月期）によると、データホライゾンの平均年間給与は571万1,000円です。厚生労働省の調査によれば、全国の平均年収は396万4,800円、情報通信業の平均年収は469万2,000円であり、データホライゾンの水準は全国平均の約1.4倍、情報通信業平均の約1.2倍に達しています。

一方、医療データ分析を手がける同業の競合であるJMDCの有価証券報告書（2026年3月期）によると、平均年間給与は822万7,757円であり、データホライゾンはこれを251万6,757円下回っています。

噂の背景には、こうした大手競合との給与差に加え、2025年4月に実施された人事制度改訂の影響も考えられます。年功要素を排し、役割や成果に応じた評価・報酬制度へ移行した直後であるため、評価の定着に対する不安や印象がネガティブな噂につながった可能性があります。特定の大手企業のみと比較するのではなく、新・人事制度のもとでの評価基準や市場価値を踏まえて総合的に判断するとよいでしょう。

参考： 
データホライゾン「有価証券報告書」 
厚生労働省「令和６年賃金構造基本統計調査 結果の概況」 
JMDC「有価証券報告書」

離職率が高いから？

「離職率が高い」という噂は、必ずしも事実とはいえません。データホライゾンは離職率そのものを公式に開示していないためです。代わりの指標である平均勤続年数8.0年は、全国平均12.4年・情報通信業平均11.9年をいずれも下回っているものの、勤続年数は離職率を直接示す指標ではなく、これだけで離職率が特別に高いと結論付けるのは難しいといえます。

有価証券報告書（2026年3月期）によると、提出会社の平均勤続年数は8.0年です。厚生労働省の調査によると、全国平均の勤続年数は12.4年、情報通信業の平均勤続年数は11.9年であり、データホライゾンの水準はこれらを4.4年、3.9年それぞれ下回っています。

また、同資料によると、提出会社の単体従業員数は2022年6月期の279人をピークに、2023年6月期264人、2024年6月期259人、2025年3月期253人、2026年3月期239人と4期連続で減少しています。ただし、これらは決算期変更や事業構造改革に伴う採用抑制など別の要因も考えられることから、これだけで離職率が高いとは断定できません。

噂の背景には、平均勤続年数が全国・業界平均より短く、従業員数も右肩下がりで推移していることが、「人の入れ替わりが激しく離職率が高いのではないか」という噂につながったと考えられます。平均勤続年数や人員減少がそのまま高い離職率を意味するとは限らないため、就業を検討する際は、面接時に部署ごとの在籍年数や退職理由の傾向について質問してみるとよいでしょう。

参考： 
データホライゾン「有価証券報告書」 
厚生労働省「令和６年賃金構造基本統計調査 結果の概況」

データホライゾンに向いている人の特徴

データホライゾンに向いている人は、自治体と健康保険組合の両方をカバーする医療ビッグデータを使って、全世代の医療課題解決に携わりたい人です。行政特有の意思決定プロセスを理解しながら中長期の提案営業に向き合える人や、データ分析だけでなく現場の保健指導までを一気通貫で支援したい人も、データホライゾンで力を発揮しやすいでしょう。

医療ビッグデータを使って、全世代の医療課題解決に携わりたい人

自治体・公的機関向け行政DXのPMを経験したい人

予防医療・保健指導プロセスのDXコンサルタントを目指す人

医療ビッグデータを使って、全世代の医療課題解決に携わりたい人

データホライゾンに向いているのは、自治体（国民健康保険・後期高齢者医療制度）と健康保険組合の両方をカバーする医療ビッグデータを使って、全世代の医療課題解決に携わりたい人です。

なぜならデータホライゾンは、47都道府県の自治体（国民健康保険・後期高齢者医療）に強い基盤を持ちながら、DeNAグループのDeSCヘルスケアが持つ健保組合向け基盤とも統合しており、若年層から高齢者まで全世代を一貫してカバーする医療ビッグデータを用いたコンサルティングを展開できる体制を築いているからです。

実際に、約700自治体との信頼関係に基づき蓄積された1,900万人超のヘルスビッグデータを基盤に、糖尿病性腎症等重症化予防事業や重複投薬・多剤投与の適正化指導、ジェネリック医薬品差額通知サービスなど、データヘルスのPDCAサイクル全体をカバーするソリューションを提供しています。

このように、単一の年代や保険者区分にとどまらず、全世代の医療保険者データを横断的に扱うコンサルティング経験を積みたい人にとって、データホライゾンは適した環境といえるでしょう。

参考： 
データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」 
データホライゾン「サービス紹介」

自治体・公的機関向け行政DXのPMを経験したい人

データホライゾンに向いているのは、行政・自治体特有の意思決定プロセスを理解したうえで、中長期の提案営業やプロジェクトマネジメントを経験したい人です。

なぜなら、データホライゾンは全国の自治体・後期高齢者医療広域連合との長年の取引実績を積み重ね、行政の意思決定プロセスを熟知した提案活動を確立しているからです。

実際に、営業職の募集要項では、自治体向け提案からデータヘルス計画の策定支援まで、行政の意思決定フローに沿って中長期で関係構築を行う営業スタイルが紹介されており、地域社会の医療課題解決に向けた提案を息長く進められるポジションが確立されています。

このように、単発の商談ではなく、行政特有のプロセスを踏まえた中長期の提案や大規模な行政DXのプロジェクトマネージャー（PM）を担いたい人にとって、データホライゾンは専門性を存分に発揮できる環境といえます。

参考：データホライゾン「募集要項（中途採用）営業｜採用情報」

予防医療・保健指導プロセスのDXコンサルタントを目指す人

データホライゾンに向いているのは、データ分析やシステム開発だけでなく、予防医療・保健指導プロセスのDXコンサルタントとしてキャリアを築きたい人です。

なぜなら、データホライゾンには薬剤師や看護師などの医療専門職が社内に在籍しており、データ分析・システム開発と現場の保健指導・受診勧奨などのオペレーション支援を一括で提供する体制を築いているからです。

実際に、開発職の募集要項では、データ分析結果を現場の保健事業に落とし込むまでを担う開発職の役割が紹介されており、テクノロジーと専門職オペレーションを組み合わせた実効性の高いDXを推進できる環境が示されています。

このように、システム開発やデータ分析にとどまらず、現場の専門職と連携しながら予防医療・保健指導領域のDXコンサルタントを目指す人にとって、データホライゾンは力を発揮しやすい環境といえるでしょう。

参考：データホライゾン「募集要項（中途採用）開発｜採用情報」

データホライゾンに向いていない人の特徴

データホライゾンに向いていない可能性があるのは、医療機関（病院）内部の経営課題解決やDPC分析に携わりたい人です。また、製薬企業向けの大規模リアルワールドデータ分析や、患者・生活者が日常的に触れるC向けプロダクト開発を専門にしたい人も、データホライゾンの事業構造とは馴染みにくいでしょう。

医療機関（病院）向けの経営コンサルやDPC分析に専念したい人

製薬企業向け大規模RWDのデータマーケティングを専門にしたい人

生活者・患者向け（C向け）アプリのPMを経験したい人

医療機関（病院）向けの経営コンサルやDPC分析に専念したい人

データホライゾンに向いていない可能性があるのは、医療機関（病院）内部の経営課題解決やDPCデータ分析に基づくコンサルティング業務を主軸にしたい人です。

なぜなら、データホライゾンの主要顧客は自治体（国民健康保険）や健康保険組合などの「保険者」であり、事業の軸はレセプト分析を通じた医療費適正化やデータヘルス計画支援にあるため、医療機関内部の経営課題解決や院内ワークフローに深く入り込むソリューション経験を積む機会は限定的だからです。

実際に、競合となるメディカル・データ・ビジョン（MDV）などは、全国の急性期病院を中心に電子カルテや経営支援システムを直接導入しており、病院向け事業を主軸とする企業とデータホライゾンとでは、関わる顧客層や業務内容が明確に異なります。

このように、医療機関の経営層やDPCデータ分析に基づいたコンサルティング業務を主軸としたい人にとっては、データホライゾンでは携われる業務範囲にギャップが生じる可能性があります。

参考： 
データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」 
メディカル・データ・ビジョン「公式サイト」

製薬企業向け大規模RWDのデータマーケティングを専門にしたい人

データホライゾンにあまり向いていない可能性があるのは、製薬企業をメインターゲットとした大規模なリアルワールドデータ（RWD）分析を専門にしたい人です。

なぜなら、データホライゾンは保険者支援や自治体向けソリューションを事業の軸としており、製薬企業向けのデータ利活用事業も進めているものの、蓄積されたヘルスビッグデータの多くは、保険者側施策に紐づくもの（国民健康保険・健康保険組合のデータ）が中心だからです。

実際に、JMDCなどは数千万人規模の連結レセプトデータベース（保険者・健診・薬局等）を構築し、製薬企業に対する薬剤開発・安全性評価・大規模マーケティング解析などを事業の根幹に据えており、製薬企業向けデータ分析の規模・専門性という点でデータホライゾンとは異なる立ち位置にあります。

このように、RWDにおける主力データや収益構造の重心という点で、製薬企業をメインターゲットとした高度なデータアナリティクスを専門にしたい人にとって、データホライゾンは思い描くキャリア像や業務内容との間にズレを感じる可能性があります。

参考： 
データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」 
JMDC「公式サイト」

生活者・患者向け（C向け）アプリのPMを経験したい人

データホライゾンにあまり向いていない可能性があるのは、生活者・患者が日常的に直接操作するC向け（BtoC）プロダクト開発を専門にしたい人です。

なぜなら、データホライゾンのコア技術やプロダクトは、保険者の課題解決やデータ分析、システム構築に特化したBtoB/BtoG領域にあり、エンドユーザーである一般生活者・患者自身が日常的に直接操作するC向けプロダクト開発の比率は低いからです。

実際には、グループ会社であるDeSCヘルスケアが開発・提供する健康増進アプリ「kencom」などのPHR（パーソナルヘルスレコード）プロダクトはグループ全体の強力なアセットとして存在するものの、データホライゾン本体の「開発職」が主に担うのは、自治体の保健事業や効果測定を技術面から支える「社内分析システム」や「データ抽出基盤」の構築です。

このように、生活者視点のプロダクトマネジメントスキルを追求したい人にとって、データホライゾンは求めている開発経験やスキルセットが得られにくい可能性があります。

参考： 
データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」 
データホライゾン「サービス紹介」 
データホライゾン「募集要項（中途採用）開発｜採用情報」

データホライゾンによくある質問

データホライゾンへの転職でよくある質問を洗い出しました。「異業界からの転職でも採用されるか」「選考フローはどうなっているか」「福利厚生は充実しているか」など、気になることがある方はチェックしてみましょう。

異業界からの転職でも採用されますか？

医療業界の未経験者も積極的に採用されています。データホライゾンの開発職の募集要項には「対象業界問わず」と明記されており、医療・ヘルスケア分野の業界知識がなくても、ITエンジニアとしての実務経験があれば応募が可能です。営業職についても業界経験は問わず、一般的な「営業・販売経験（大卒以上）」が求められています。ただし、各職種とも実務経験（開発経験や営業経験）自体は重視される傾向にあるため、「完全な職種未経験」というよりは「ヘルスケア（医療×IT）業界の未経験者」を広く歓迎しているのが実態です。

参考： 
データホライゾン「募集要項（中途採用）開発｜採用情報」 
データホライゾン「募集要項（中途採用）営業｜採用情報」

中途採用の選考フローはどうなっていますか？

書類選考を経て、一次面接・最終面接の2段階で進む面接構成が基本です。実例では書類提出から一次選考通過まで約2週間、一次選考から最終選考まで約10日、内定連絡は最終選考当日という日程で進んでいます。なお、選考プロセスの詳細は応募経路や時期によって異なる場合があるため、応募段階での確認が必要です。

福利厚生制度は充実していますか？

上場企業として標準的な制度が整っています。社会保険完備はもちろんのこと、財形貯蓄制度や社員持株会、確定拠出年金（DC）制度が完備されているほか、扶養手当や月5万円までの通勤交通費の支給など、生活をサポートする各種手当も用意されています。さらに完全週休2日制（土日祝）で年間休日は125日（2023年度実績）を確保しており、フレックスタイム制の活用を推進するなど、働きやすいワークライフバランスの実現に向けた取り組みも進んでいます。

参考： 
データホライゾン「募集要項（中途採用）開発｜採用情報」 
データホライゾン「健康宣言」 
女性の活躍推進企業データベース「データホライゾン」

データホライゾンの面接時に聞いておくべき質問

データホライゾンへ転職するにあたって、面接の最後にある「逆質問」はアピールの場であると同時に、あなた自身が企業を評価する貴重なチャンスです。ここでは、データホライゾンの面接時に聞いておくべき質問を4つご紹介します。

医療データ活用による新サービス開発について

聞き方のNG例

データホライゾンでは今後新しい医療サービスを開発する予定はありますか？

聞き方のお手本例

自治体向け保健事業支援で培った知見をもとに、今後注力される民間企業向け新サービスの構想を教えていただけますか？

面接で聞いておくべき質問の1つ目は、医療データ活用による新サービス開発に関する質問です。

NG例のように「今後新しい医療サービスを開発する予定はありますか」と聞くと、単に新規展開の有無を尋ねているにすぎず、企業研究不足や受け身な姿勢と受け取られてしまうリスクがあります。

一方で、お手本例は「自治体向け保健事業支援で強みを持ってきた」という実績を前提としたうえで、その知見が今後どのように民間企業向け等の新領域へ展開されていくのかという具体的な構想にまで踏み込んでいます。これにより、自ら企業理解を深めている姿勢を示せるだけでなく、データホライゾンの事業の未来像や成長戦略に対する関心の高さを効果的にアピールすることができます。

データホライゾンは、約700自治体との信頼関係に基づき蓄積された1,900万人超のヘルスビッグデータを基盤に、製薬企業向けのデータ利活用サービスやAI技術を用いた新プロダクトの開発を進めています。既存の強み（自治体向けサービス）と今後の展開（民間利活用など）を踏まえたうえで具体的な構想を尋ねることで、中長期的な事業成長や新規領域への展開に高い関心を持ち、事業の未来に当事者意識を持っている印象を面接官に与えられます。

参考：データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」

データ分析基盤・技術の進化について

聞き方のNG例

データ分析にはどのようなツールや最新技術が使われていますか？

聞き方のお手本例

レセプトデータの分析精度をさらに高めるため、AIやクラウド活用を今後どのように強化していくご予定ですか？

2つ目は、データ分析基盤・技術の進化に関する質問です。

NG例のように「データ分析にはどのようなツールや最新技術が使われていますか？」と聞くと、一般的な技術スタックの質問にとどまってしまい、自発的に調べる姿勢の欠如や、単に技術に興味があるだけ（企業への当事者意識不足）と受け取られてしまうリスクがあります。

一方で、お手本例はデータホライゾンのコア事業である「レセプトデータ分析」という業務内容を具体的に理解したうえで、精度向上という目的のためにAIやクラウドといった技術をどう活用していくのかという事業課題にまで踏み込んでいます。これにより、単なる技術的な興味・関心にとどまらず、データホライゾンの事業成長や技術革新に対する高い当事者意識と意欲を効果的にアピールすることができます。

データホライゾンは、年間約8.5億件のレセプト分析情報と約580万件のチェックデータベースを保有し、受診確率予測AIなどAI技術を用いた新プロダクトの開発を進めています。こうした技術的な蓄積を踏まえて分析基盤の今後の強化方針を尋ねることで、自身の専門性を活かして高度なデータ分析基盤の構築・運用に貢献しようとする成長意欲の高い候補者という印象を与えられます。

参考：データホライゾン「技術・データベース」

自治体・健保組合向け提案の課題について

聞き方のNG例

自治体や健康保険組合への提案営業で一番大変なことは何ですか？

聞き方のお手本例

自治体や健保組合ごとに異なる課題に対し、顧客の意思決定を後押しするうえで重視している点は何でしょうか？

3つ目は、自治体・健保組合向け提案の課題に関する質問です。

NG例のように「自治体や健康保険組合への提案営業で一番大変なことは何ですか？」と聞くと、抽象的な苦労話や愚痴を引き出すだけの質問になってしまい、仕事の難しさに不安を感じている受け身な印象や、企業研究不足と受け取られてしまうリスクがあります。

一方で、お手本例は自治体や健保組合ごとに抱える課題や意思決定プロセスが異なるという「顧客特有の前提」を正しく捉えたうえで、その難しさをいかに乗り越え、顧客の意思決定を支援しているのかという具体的なアプローチ方法に踏み込んでいます。これにより、データホライゾンの提案営業におけるドメイン理解の深さを示すとともに、入社後を見据えて成果を出すための再現性を学ぼうとする高い当事者意識とプロ意識を効果的にアピールすることができます。

データホライゾンは、約700自治体との長年の取引実績をもとに、データヘルス計画書作成支援から重症化予防事業まで、自治体ごとに異なる医療費適正化のニーズに応じたソリューションを提供しています。こうした顧客特有の意思決定プロセスや課題の複雑性を踏まえて質問することで、地道な提案フェーズにも正面から向き合う覚悟がある候補者という印象を面接官に与えられます。

参考：データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」

データ分析結果の現場活用・運用定着について

聞き方のNG例

提供したデータ分析結果は自治体の現場でしっかり活用されていますか？

聞き方のお手本例

分析結果を自治体や保健師の方々の現場で使い倒してもらうために、どのような伴走支援を工夫されていますか？

4つ目は、データ分析結果の現場活用・運用定着に関する質問です。

NG例のように「提供したデータ分析結果は自治体の現場でしっかり活用されていますか？」と聞くと、サービスの実効性に対する疑念や否定的なニュアンスを含んでしまい、業界構造や自治体業務への配慮に欠ける印象を与えてしまうリスクがあります。

一方で、お手本例はデータを提供するだけでなく「現場で使い倒してもらう（＝実際の行動変容・保健指導につなげる）」ことが本質的な課題であると正しく理解したうえで、そのための伴走支援や工夫にまで踏み込んでいます。これにより、自治体や保健師といった現場のユーザーに寄り添う姿勢を示すとともに、単なるデータ提供にとどまらないデータホライゾンの真の価値提供（PDCAサイクルの回し込み）に対する深い洞察と当事者意識を効果的にアピールすることができます。

データホライゾンは、レセプトや特定健診データを用いた現状分析から計画策定、重症化予防・受診勧奨まで、データヘルスのPDCAサイクル全体を自治体とともに運営しています。自治体現場ではデータを受け取っても運用に落とし込めないケースがあることを踏まえて質問することで、「顧客の運用定着と最終的な成果創出」にまでこだわりを持って仕事に取り組む姿勢をアピールできます。

参考：データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」

データホライゾンについての詳細

データホライゾンは受託開発で培った独自技術とビッグデータを武器に日本の医療DXを牽引してきたヘルスケア企業です。医療費の適正化を通じて、「社会保障制度の持続可能性向上」に貢献するという使命感のもと、約11万件の傷病・診療行為辞書や約580万件のチェックDBといった高精度な医療関連情報を長年にわたり蓄積してきました。自社事業で生み出した成果を高齢者の健康寿命延伸や重症化予防へと還元し、SDGsへの賛同や健康経営の実践を通じて、社会とともに持続的に成長する好循環を築いています。

事業・仕事内容

データホライゾンは、保健事業を一貫支援する「データヘルス関連サービス」と、医療情報を創薬へ活かす「データ利活用サービス」を2大基盤として展開しています。広島県呉市での日本初となるジェネリック医薬品促進通知をはじめ、現在は親会社DeNAグループとの連携によりAIやヘルスケアアプリ「kencom」を融合させた新技術の開発を進め、人々の健康寿命延伸に取り組んでいます。

主力である「データヘルス関連サービス」では、自治体や健保組合等の保険者に対して糖尿病性腎症の重症化予防指導などを提供し、データヘルスのPDCAサイクルをトータルでサポートしています。さらに親会社DeNAやDeSCヘルスケアとのシナジーにより、受診確率予測AIなど高度なデジタル技術を取り入れたサービスの拡充も推進中です。一方で、長年培った医療情報資源を製薬企業等の研究開発支援へ繋げるデータ利活用サービスにも注力しており、ヘルスケア市場の次なる可能性を切り拓いています。

参考： 
データホライゾン「会社案内」 
データホライゾン「有価証券報告書」 
データホライゾン「決算短信補足説明資料」 
データホライゾン「事業計画及び成長可能性に関する事項｜決算説明会資料」

データホライゾンの会社概要