【2026年】体調管理IoTソリューションのおすすめ10製品（全17製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

体調管理IoTソリューションの基礎知識

体調管理IoTソリューションとは、IoT(モノのインターネット)技術を活用して従業員や個人の健康・体調をリアルタイムに可視化・管理する仕組みのことです。

このソリューションは、ウェアラブルデバイスやセンサー機器とクラウドシステムを連携させ、温度・脈拍・血圧・睡眠・ストレスなどのバイタルデータを自動で収集・分析することにより、体調変化の兆候を早期に察知し、健康リスクを低減できるのが大きな特徴です。

社員の健康維持を通じた労働生産性の向上や、過重労働・感染症拡大の抑止といった企業のリスクマネジメントとしても活用が広がっており、具体的な活用例としては以下のようなケースが挙げられます。

• 建設現場における熱中症リスク管理
  → 作業員の体温と外気温を連動してリアルタイム監視。閾値を超えた場合は即時にアラートを出して休憩を促進。
• 在宅勤務者のメンタルヘルス把握
  → ウェアラブルデバイスでストレス値や睡眠の質を可視化し、長期的な心身の変調を予測。
• 高齢者施設におけるバイタル監視
  → 血圧や心拍の変化を遠隔モニタリングし、介護スタッフの見守り業務を補助。

このように、体調管理IoTはヘルスケアとITを融合させた新しい労務・健康経営の実現手段として、多様な業界・シーンで注目を集めています。

体調管理IoTソリューションの定義
現場で働く作業員の熱中症予防を目的とし、以下の機能を有する
・体温・気温などのデータの取得と分析
・熱中症の危険性のある作業員の把握・通知の送信

体調管理IoTソリューションの機能一覧

基本機能

体調管理IoTソリューションの比較ポイント

①：対応する健康データの種類

②：リアルタイム性と通知機能

③：デバイスの装着感・互換性

④：クラウド管理と分析機能

⑤：セキュリティとプライバシー対策

体調管理IoTソリューションの選び方

①：自社の解決したい課題を整理する

②：必要な機能や選定基準を定義する

③：定義した機能から製品を絞り込む

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

体調管理IoTソリューションの価格・料金相場

初期費用に含まれるもの

ランニングコスト（月額費用）の構成

体調管理IoTソリューションの導入メリット

生産性の向上と健康経営の実現

労災リスクの低減と予防医療の推進

業務効率の可視化と管理の高度化

体調管理IoTソリューションの導入デメリット

初期導入と維持にコストがかかる

従業員のプライバシー配慮が必要

活用のために運用体制構築が必要

体調管理IoTソリューションの導入で注意すべきポイント

対象者に無理な導入を強要しない

導入後のサポート体制を確認する

他のシステムとの連携性を検討する

体調管理IoTソリューションの最新トレンド

生成AIとの連携による予兆検知

メンタルヘルス特化型の台頭

非接触・無拘束型デバイスの普及

体調管理IoTソリューションの機能一覧

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基本機能

機能	解説
体温・気温などのデータの取得と分析	現場で働く作業員の体温や心拍数（バイタルデータ）などをリストバンド型センサで取得し、人体に影響を与える湿度、気温などの環境データと照らし合わせ、作業員の体調を可視化できる
緊急アラートの発信	取得したデータから、危険な数値を示す作業員の位置情報の取得、緊急アラートを表示・発信することが可能

体調管理IoTソリューションの比較ポイント

体調管理IoTソリューションの比較ポイント

• ①：対応する健康データの種類
• ②：リアルタイム性と通知機能
• ③：デバイスの装着感・互換性
• ④：クラウド管理と分析機能
• ⑤：セキュリティとプライバシー対策

①：対応する健康データの種類

取得できるバイタルデータの種類が豊富であることは、ソリューションの柔軟性を左右する重要な比較軸です。

心拍数、体温、血圧、睡眠の質、ストレス値、血中酸素濃度、姿勢情報など、取得できるデータの種類が多いほど、詳細な健康状態の把握が可能になります。

例えば、建設現場向けのソリューションでは体温・脈拍・加速度センサーを活用して、熱中症・転倒・過労といった複合的なリスクを同時に監視できます。一方で、在宅勤務向けではストレス状態や睡眠の質が重視される傾向にあります。

導入目的に合わせて、必要な生体データが適切に取得できる製品を選定することが大切です。

②：リアルタイム性と通知機能

体調変化の兆候を「その場で」検知できるかは、導入効果の大きさを左右します。

体調管理IoTは単にデータを記録するだけでなく、異常があればすぐに通知し、対応を促せるリアルタイム性が重要です。

例えば、一定のストレス値を超えると管理者にアラートが届く機能や、現場作業員のバイタル異常時に自動で休憩を促す仕組みは、健康被害の未然防止に大きく貢献します。

リアルタイム通知には、スマートフォンへのプッシュ通知、管理画面でのアラート表示、音声・振動での通知など様々な手段があるため、運用シーンに適した通知設計の柔軟性も確認すべきポイントです。

③：デバイスの装着感・互換性

IoTデバイスが日常的に装着されることを前提にするなら、装着感の快適さや長時間使用に耐えられる設計が不可欠です。

多くの体調管理IoTソリューションでは、スマートウォッチ型やクリップ型のウェアラブルデバイスが採用されていますが、サイズ感、重量、バッテリー持続時間、肌への負担など、現場での利用に支障がないかを事前に確認する必要があります。

また、他のシステム（勤怠管理、入退室管理、業務管理ツールなど）とのデータ連携が可能かも重要です。API連携やCSV出力対応の有無により、他システムとの統合性が変わるため、ITインフラ全体の運用効率にも影響します。

④：クラウド管理と分析機能

収集したデータをクラウド上で一元管理し、AIや統計によって分析できる機能の有無が、体調管理IoTの価値を決定づけます。

クラウド型の管理ダッシュボードでは、社員一人ひとりの体調推移を時系列で可視化できるほか、グループ単位・拠点単位での異常傾向を把握しやすくなります。

加えて、AIによる予兆検知や傾向分析、レコメンド機能などが搭載されたサービスでは、従来のヘルスチェック以上の予防医療的な活用が可能となります。

過去データをもとにリスクスコアを自動算出し、メンタル疾患の予兆検出などにも活用できる事例が増えています。

⑤：セキュリティとプライバシー対策

バイタルデータというセンシティブな情報を扱う以上、万全なセキュリティと個人情報保護への対応が必須条件です。

具体的には、以下のような機能・体制が重要視されます。

• 通信経路の暗号化（SSL/TLS）
• 管理画面のアクセス制御・ログ取得
• データ保存時の暗号化（AES256など）
• デバイス紛失時のリモートロック機能
• プライバシーポリシーと取得同意の徹底

また、労働法や個人情報保護法、労働安全衛生法との整合性を考慮し、社内規定や運用ルールも明文化しておくことが求められます。これにより従業員の信頼を得て、スムーズな導入・運用が可能になります。

体調管理IoTソリューションの選び方

体調管理IoTソリューションの選び方

• ①：自社の解決したい課題を整理する
• ②：必要な機能や選定基準を定義する
• ③：定義した機能から製品を絞り込む
• ④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ
• ⑤：無料トライアルで使用感を確認する

①：自社の解決したい課題を整理する

体調管理IoTソリューションの導入では、まず「どのような健康リスクを予防したいか」を明確にすることが第一歩です。

建設業や製造業では熱中症や過労による事故防止が主目的である一方、ホワイトカラー職場ではメンタルヘルス対策やプレゼンティーズム（出勤しているが能力低下）改善などが重視されます。

そのため、対象従業員の職種・勤務形態・業務特性に応じた「健康課題の洗い出し」が最も重要なプロセスとなります。

例：

- 現場作業員：熱中症・脱水症・転倒リスク

- 在宅勤務者：ストレス・睡眠の質の低下

- 高齢者社員：生活習慣病の兆候把握

目的が定まれば、求めるソリューションの方向性も明確になります。

②：必要な機能や選定基準を定義する

体調管理IoTを導入するうえで、必要な機能と選定基準を事前に明文化しておくことが、失敗のない製品選びに直結します。

取得したいバイタル情報の種類、リアルタイム通知の有無、クラウド分析機能の搭載有無、連携可能な外部システム、管理者の操作性など、業務や利用者の特性に応じて「必須」「あれば望ましい」など優先順位を付けた要件定義を行うことが重要です。

具体的には以下のような観点で定義します。

• バイタル取得項目（心拍、温度、ストレス値 など）
• デバイスの形状・装着性・耐久性
• 通知方法（アラート音、メール、プッシュ通知）
• 管理画面での一元モニタリング可否
• APIによる外部システムとの連携性

こうした条件を整理しておけば、候補となる製品を効率的に比較検討する際の判断軸となります。

③：定義した機能から製品を絞り込む

要件定義をもとに、製品候補を段階的に絞り込むことで、無駄な比較検討に時間をかけずに最適なソリューション選定が可能になります。

例えば、建設現場での熱中症対策がメインなら「屋外環境でも安定動作し、体温と湿度を同時に計測できる機種」にフォーカスするべきですし、メンタルヘルス重視の場合は「ストレス値・睡眠ログの分析精度」が重要な指標になります。

候補が複数ある場合は、価格帯・機能数・導入実績・サポート体制などの比較表を作成し、定量的に評価するのが有効です。また、第三者機関の評価や規格（ISO、医療機器認証など）の取得状況も参考になります。

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

自社と類似する業種や業態での導入事例は、製品選定の大きな参考になります。

特に「自社と同じ業務環境でどのような効果が出たか」「従業員からの受け入れはどうだったか」といった具体的な声は、カタログやスペック表からは得られない貴重な情報源です。

ITreviewなどの比較サイトや、ベンダーの公式サイトに掲載されているインタビュー記事・事例資料などを確認し、良い点だけでなく課題点や改善要望などの“ネガティブレビュー”にも注目すると、より現実的な判断ができます。

また、セミナー・展示会などで導入企業の声を直接聞くことも非常に有効です。

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

体調管理IoTソリューションは、実際の運用現場での“使いやすさ”や“フィット感”が成否を分けます。

そのため、無料トライアル期間を設けて、実際にデバイスを装着して使用感や通知反応、クラウド画面の操作性などを確認することが重要です。

短期間でも、従業員からのフィードバックを集めておけば、本導入後の活用度や浸透率を高めるための改善ポイントを洗い出すことができます。

特に「デバイスが邪魔で作業に支障が出る」「通知が煩雑でストレスになる」といった声が多い場合は、製品の見直しや導入対象者の再設定が必要となります。

体調管理IoTソリューションの価格・料金相場

体調管理IoTソリューションの費用は、初期導入費と月額利用料の組み合わせが基本となります。以下のようなタイプ別に相場をまとめました。

タイプ	初期費用の目安	月額費用の目安	主な特徴
小規模向け	5万～30万円	1,000～3,000円/人	安価で導入可能。必要最低限の機能を搭載
中規模企業向け	30万～100万円	2,000～5,000円/人	分析や通知など機能が豊富
大規模・多拠点型	100万円以上	3,000～7,000円/人	カスタマイズや複数拠点対応が可能

初期費用に含まれるもの

初期費用には、主にデバイス購入費・設定作業・管理画面の構築などが含まれます。

例えば、以下のような内訳になります。

• ウェアラブルデバイス本体（1台1万～3万円程度）
• 導入支援コンサルティング
• クラウド環境の初期構築
• システム連携の設定作業

導入規模やカスタマイズ度合いによって大きく変動するため、複数ベンダーから見積もりを取得し、比較検討することが不可欠です。

ランニングコスト（月額費用）の構成

ランニングコストは、基本的に「利用人数×1人あたり月額課金」で構成され、使用する機能や連携数によって価格が変動します。

例えば、以下のような要素が影響します。

• モニタリング対象人数
• 利用する機能の種類（AI分析、リアルタイム通知 など）
• システム連携オプションの有無
• デバイス交換保証などの保守費用

長期運用を前提とする場合は、トータルコストで5年間の支出を比較するのが適切です。また、国や自治体によっては健康経営に関する補助金が出るケースもあるため、活用を検討すると良いでしょう。

体調管理IoTソリューションの導入メリット

体調管理IoTソリューションの導入メリット

• 生産性の向上と健康経営の実現
• 労災リスクの低減と予防医療の推進
• 業務効率の可視化と管理の高度化

生産性の向上と健康経営の実現

従業員の体調データを可視化することで、健康リスクを早期に把握でき、生産性の向上と企業価値の向上を同時に達成できます。

体調不良の兆候がある従業員を早期にフォローすることで、プレゼンティーズム（体調不良によるパフォーマンス低下）の抑止につながり、チーム全体のパフォーマンスも安定します。

また、健康経営優良法人認定の取得や、採用ブランディング強化にもつながることから、人材戦略と経営戦略の双方に貢献するツールとして位置付けられます。

労災リスクの低減と予防医療の推進

体調変化をリアルタイムで把握できることで、重大事故や労災の未然防止が可能になります。

特に、過酷な作業環境下にある職場では、熱中症・過労・転倒といったリスクが高く、従業員の安全を守る仕組みとしてIoTの導入は有効です。

加えて、蓄積されたバイタル情報を分析することで、慢性的な疾患やメンタル不調の予兆を発見できるため、病気になる前の“予防医療”への移行が進みます。

業務効率の可視化と管理の高度化

体調データと勤怠・作業データを組み合わせることで、業務の負荷状況や組織の健康度を定量的に把握できます。

特定の部署でストレス値が高い、睡眠時間が短いなどの傾向が見られれば、マネジメント体制や業務設計の見直しにつながる示唆を得ることができます。

また、AIによる健康スコアリングやレコメンド機能を活用すれば、効果的な介入タイミングや人事施策の立案にも活かせます。

体調管理IoTソリューションの導入デメリット

体調管理IoTソリューションの導入デメリット

• 初期導入と維持にコストがかかる
• 従業員のプライバシー配慮が必要
• 活用のために運用体制構築が必要

初期導入と維持にコストがかかる

体調管理IoTの導入には、デバイス購入・システム構築・保守サポートなどに一定のコストが発生します。

特に多人数を対象にする場合、初期投資が大きくなりがちです。また、クラウド利用料やサポート契約なども発生するため、中長期でのコストシミュレーションが必要不可欠です。

加えて、定期的なデバイス交換や故障対応も必要となるため、導入後の維持費用も見込んでおくべきです。コストを抑えるには、スモールスタートで徐々に拡大する段階導入や、補助金制度の活用も検討すべき手段となります。

従業員のプライバシー配慮が必要

バイタルデータは個人情報の中でも特にセンシティブな部類に入るため、従業員の理解と同意を得るプロセスが欠かせません。

例えば、「心拍やストレス値を会社に監視されている」といった不信感を抱かせると、逆にモチベーション低下や反発を招く可能性があります。

そのため、取得データの利用目的・保存範囲・閲覧可能な範囲を明文化し、従業員に丁寧に説明することが重要です。

プライバシーポリシーの制定や、同意の取得、個人ごとの通知設定など、制度面での整備も不可欠です。

活用のために運用体制構築が必要

体調管理IoTは、導入するだけでは効果を発揮せず、運用体制と活用ルールの整備が重要です。

例えば、「異常値が出たとき誰が確認し、どのように対応するか」が決まっていなければ、せっかくのデータも活かしきれません。

また、月次や週次での健康レポート作成や、AI分析結果をもとにした施策立案など、人事・産業医・マネジメント層の連携体制も不可欠です。

活用を習慣化させるには、担当者の育成やKPI設計、従業員への啓発なども重要な要素となります。

体調管理IoTソリューションの導入で注意すべきポイント

体調管理IoTソリューションの導入で注意すべきポイント

• 対象者に無理な導入を強要しない
• 導入後のサポート体制を確認する
• 他のシステムとの連携性を検討する

対象者に無理な導入を強要しない

IoTデバイスの装着を義務付けることで、従業員の不満や反発を招かないよう慎重な導入が求められます。

とくにプライバシー意識の高い職場では、「監視されている感覚」への抵抗が強くなる傾向にあります。

したがって、強制ではなく任意参加を基本とし、目的やメリットを丁寧に説明したうえでの信頼関係構築が重要です。

また、「ストレスチェック代替」「健康サポートツール」として位置づけることで、ポジティブな受け止め方を促す工夫も有効です。

導入後のサポート体制を確認する

導入時の支援だけでなく、トラブル時や機器更新などのフォロー体制が整っているかどうかは、長期運用の成否を左右します。

以下のようなサポート体制が整備されているかを事前に確認しましょう。

• 緊急時の問い合わせ窓口の有無
• 定期的な運用レポートの提供
• 専任担当者によるアフターサポート
• ファームウェアやソフトのアップデート情報

特に、現場に複数のIoT端末がある場合は、管理者の負荷軽減を考慮した運用設計が提供されるかも重要な視点です。

他のシステムとの連携性を検討する

体調データが孤立しないよう、既存の勤怠管理・人事システムとの連携可否を導入前に確認することが大切です。

API連携によって、例えば以下のような高度な運用が可能になります。

• 異常値の通知と同時に勤怠システムへ自動打刻
• 健康リスクの高い従業員に人事部からフォロー通知
• 月次の健康分析をBIツールに連携しレポート作成

このように、IoTで得た情報を業務データと統合して初めて“使える健康データ”となるため、システム全体のアーキテクチャに沿った連携設計が必要です。

体調管理IoTソリューションの最新トレンド

体調管理IoTソリューションの最新トレンド

• 生成AIとの連携による予兆検知
• メンタルヘルス特化型の台頭
• 非接触・無拘束型デバイスの普及

生成AIとの連携による予兆検知

体調管理IoTと生成AIの融合によって、リスクの“予測”と“個別最適化”が進んでいます。

例えば、過去のバイタル変化と勤怠履歴を組み合わせ、AIが「次の週に高ストレスになる可能性がある」といった予測を提示することで、先回りしたケアや面談が実施可能になります。

また、生成AIが面談時の話し方や表情からメンタル状態を判断するなど、定量データと定性データのハイブリッド活用も進化しています。

個人ごとのリスクスコアや行動リコメンドが提示されるようになれば、より的確な人事施策につながります。

メンタルヘルス特化型の台頭

近年では、心の健康に特化したIoTソリューションが急速に増加しています。

ストレス・睡眠・表情・発話トーンなどをセンシングし、“見えにくい不調”を可視化する技術が注目されています。

従来のストレスチェック制度では捉えきれなかった日々の変調を、IoTとAIで定量化することで、メンタルヘルス対策が大きく進化しつつあります。

特に、若手社員の離職防止や、ハラスメント・働きすぎの早期検知など、従業員エンゲージメントの向上に寄与するソリューションとして期待が高まっています。

非接触・無拘束型デバイスの普及

“身に付けない”体調管理という新たな潮流も始まっています。

ベッドマット型センサーや座席設置型の非接触センサーなど、業務中に一切装着しなくても心拍・呼吸・体動などを取得できる技術が登場しています。

このタイプは特に、シニア従業員や高齢者施設など「装着を嫌がる対象」において有効です。

さらに、画像解析によって表情や姿勢から健康状態を読み取るカメラ型IoTも普及が進んでおり、多様な働き方・年齢層に適したソリューションの選択肢が拡大しています。