肥満であるかどうかを判定する基準が、世界共通の指標BMI。このBMIをもとに厚生労働省では３年に１度、都道府県別のBMIランキングを男女別に発表している。日本人は全体的に痩せ型が多いので、BMIが最も高い地域と最も低い地域で大差は見られないものの、東北地方が上位を占めていることを踏まえると、やはり住んでいる地域の習慣・環境によって太りやすい・太りづらいはありそうだ。自分が住んでいる場所は肥満県？

肥満の定義と判定基準

肥満とは

肥満とは、脂肪組織が過剰に蓄積した状態のこと。肥満の判定にはBMIを用いる。BMIは国際的に用いられている肥満度を表す指標で計算方法は世界共通だが、判定基準が国で異なる。

日本では、疾病合併率が最も低い“BMI22”を標準値と定めており、“BMI≧25”で肥満と判定される。肥満に分類されるBMI≧25では、糖尿病、心臓病、脳卒中、高血圧症といった病気のリスクも高まる。

日本肥満学会ではBMI25以上の度合いに応じて「肥満１度」から「肥満４度」に分類している。一方WHOによる世界基準は日本の判定基準よりも高く、“BMI≧30”を肥満としている。

肥満と肥満症の違い

肥満による健康障害が起こっている、または内臓脂肪の蓄積が認められる場合は、肥満ではなく「肥満症」。肥満症とは、日本肥満学会が治療対象となる肥満かどうかを区別するために定義したもの。肥満は疾患ではないが、肥満症は減量治療を要するため疾患に区別される。日本肥満学会による肥満症の診断基準は以下の通り。

肥満と判定されたもの（BMI≧25）のうち，以下のいずれかの条件を満たすもの
1）肥満に起因ないし関連し，減量を要する（減量により改善する，または進展が防止される）健康障害を有するもの
2）健康障害を伴いやすい高リスク肥満
ウエスト周囲長のスクリーニングにより内臓脂肪蓄積を疑われ，腹部 CT検査によって確定診断された内臓脂肪型肥満
【出典】日本肥満学会「肥満症診断基準2016　表A」

また肥満症の判断基準となる健康障害（高血圧、痛風、月経異常など）や内臓脂肪の蓄積が見受けられないケースであっても、BMIが高ければ今後、健康障害が発生する可能性があるため、これについても治療対象となる。

他にも見た目には太っていなくとも内臓脂肪面積が大きく、「内臓脂肪型肥満」と診断されるケースもある。内臓脂肪型肥満にさらに高血糖・高血圧・脂質代謝異常が組み合わさった「メタボリックシンドローム」を引き起こす危険性もある。

肥満度を表す体格指数、BMIの計算方法

BMIは肥満度を表す体格指数のこと。計算式は、体重［kg］÷身長［m］の２乗。例えば160cm55kgの女性の場合、55÷(1.6×1.6)となり、BMIは21.48となる。女性の健康の包括的支援政策研究事業で運営されている「女性の健康推進室　ヘルスケアラボ」では、身長と体重を打ち込むだけでBMIを簡単に判定できるページが用意されている。

• ＜例＞
  ①　160cm＝1.6m
  ②　55[kg]÷（1.6×1.6）[m]
  ③　55÷2.56＝21.5（※小数点以下第2位を四捨五入）
  ④　BMI21.5の普通体重

日本人の肥満者の割合　〜性別・年齢別〜

日本における肥満者の割合は以下の通り（20歳以上、年齢階級別）。総数では女性が約５人に１人、男性が約３人に１人の割合で、各年代において女性よりも男性の肥満率が高い。男性は20代では17.8%と少数だったのに対し、30代以降では倍近くに上昇。そのまま50代まで増加し続けている。

一方女性は50代までは20%以下をキープしているものの、40代後半からゆるやかに増加していくことが特徴。ターニングポイントである40代は閉経前後の年齢でもあり、からだのホルモンバランスの変化による影響も考えられる。

【出典】厚生労働省「平成30年国民健康・栄養調査結果の概要」

肥満県はどこ？都道府県ランキング

厚労省が毎年行う国民健康栄養調査では、３年ごとに全国47都道府県のBMIをランキング化。各県の平均値を男女別に割り出している（以下の平成28年版では、震災の影響により熊本県を除いた結果）。

【出典】厚生労働省「結果の概要」1.BMIの平均値

健康関連の都道府県ランキングをマーケティングに活用

平均寿命、健康寿命、死亡率、野菜摂取量、塩分摂取量、歩数、ストレスレベルなど、健康に関する都道府県別ランキングは「肥満県」以外にも各所から発表されている。地域によって健康問題は異なるので、健康を軸にエリアマーケティングに取り組むなら、まずはマーケティング対象地域の健康問題からリサーチするのがおすすめ。なお生活者が健康に関するトピックをリサーチする際、「都道府県別ランキング」と「男女別ランキング」は特に高い関心を寄せるので、このようなランキングデータを積極的に活用したい。

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