介護×AIの活用ガイド — 記録・見守り・ケアプラン・シフト作成をAIで効率化する方法

介護現場にAIが必要とされている理由

介護の現場で「AI」という言葉を聞くと、ロボットが利用者のお世話をするような光景を想像する方もいるかもしれません。でも、いま実際に現場で役に立ち始めているのは、もっと地味な部分です。記録を書く時間、夜間の巡視、シフト表づくり——介護そのものではなく、介護の「周辺業務」を減らすためにAIが使われています。

背景にあるのは深刻な人手不足です。厚生労働省が第9期介護保険事業計画をもとに公表した推計では、2026年度に必要な介護職員数は約240万人。2022年度の約215万人から約25万人の上積みが必要とされ、2040年度には約272万人が必要になる見込みです。介護関係職種の有効求人倍率は全職業平均を大きく上回る水準が続いており、「採用で何とかする」には限界があります。

現場の時間を奪っている「記録業務」

介護職員の方にお話を聞くと、真っ先に挙がるのが記録業務の負担です。食事・水分・排泄・バイタル・ケア内容・様子の変化。利用者一人ひとりについて毎日記録し、申し送りで共有し、月末にはモニタリングや請求のために集計する。手書きのメモをあとでPCに転記している事業所も、まだ少なくありません。

記録は介護保険の算定根拠にもなるので、省くわけにはいきません。だからこそ「書く手間」そのものを減らすことに、AIの価値があります。

介護でAIが使える5つの領域

1. 介護記録の音声入力・自動要約

スマートフォンやインカムに話しかけるだけで、AIが記録をテキスト化し、所定の項目に振り分けます。「14時、〇〇さん、おやつ全量摂取、水分150ml、表情おだやか」と話せば、食事・水分・様子の欄にそれぞれ入る、というイメージです。

さらに生成AIを組み合わせると、1日分・1か月分の記録から申し送り用の要約や、モニタリング報告の下書きを作ることもできます。記録を「書く」時間と「読む」時間の両方が減るのがポイントです。

2. 見守りセンサー・AIカメラ

ベッドセンサーやAIカメラで、離床・起き上がり・呼吸や心拍の変化を検知し、職員のスマートフォンに通知します。夜間は「全室を定時に巡視する」運用から、「通知があった部屋に駆けつける」運用に切り替えられるので、夜勤職員の負担と利用者の睡眠妨げの両方を減らせます。

AIカメラの場合、映像をそのまま記録するのではなく、骨格情報やシルエットだけを解析するタイプもあり、プライバシーへの配慮がしやすくなっています。

3. ケアプラン作成支援

ケアマネジャーのアセスメント情報や過去のケア記録をもとに、AIがケアプランの原案や課題整理を提案する仕組みです。厚生労働省も、ケアプランや担当者会議の議事録の原案作成に生成AIを活用することで業務効率化が期待できる、という方向性を示しています。

ただし、AIが出すのはあくまで「たたき台」です。利用者本人や家族の意向、生活歴を踏まえた最終判断はケアマネジャーが行う——この役割分担を崩さないことが前提になります。

4. シフト作成の自動化

夜勤の回数、資格者の配置基準、職員の希望休、連勤の上限……介護施設のシフト作成は条件が多く、管理者が毎月何時間もかけて組んでいるケースがよくあります。シフト作成AIは、こうした制約条件を入力しておけば、条件を満たす勤務表の案を自動で作ってくれます。

完璧な表がいきなり出てくるわけではありませんが、「ゼロから組む」のと「8割できた案を微調整する」のとでは、負担がまったく違います。

5. 転倒予測・リスク予測

見守りセンサーや介護記録のデータを蓄積し、AIが「転倒リスクが高まっている利用者」を予測する取り組みも進んでいます。歩行の様子、夜間の離床回数、服薬の変更、睡眠の質といったデータの変化から、事故が起きる前に職員が気づけるようにするものです。

予測の精度は、蓄積されたデータの量と質に左右されます。まずは記録のデジタル化と見守りセンサーの導入でデータを貯めるところから始めるのが現実的です。

補助金を活用して導入コストを抑える

介護分野のテクノロジー導入には、手厚い補助制度があります。代表的なのが、厚生労働省の「介護テクノロジー導入支援事業」（地域医療介護総合確保基金を財源とした都道府県の事業）です。見守り機器、介護記録ソフト、タブレット、インカム、クラウドサービスなどが対象になり、補助率は原則1/2、一定の要件を満たすと3/4以上に引き上げられます。都道府県によっては4/5を設定しているところもあります。

令和8年度の国の要綱上の目安としては、介護ソフトやタブレットなどの「介護業務支援」は職員数に応じて100万〜250万円、見守り機器などは1台あたり30万円が上限とされています。ただし、補助率・上限額・公募時期は都道府県ごとに異なり、年度によって要件も変わります。申請先は国ではなく事業所がある都道府県なので、必ず最新の交付要綱を確認してください。

また、介護事業所も中小企業であれば、経済産業省の「デジタル化・AI導入補助金」（旧IT導入補助金）が使える場合があります。制度の基本はIT導入補助金の用語解説でも整理しています。

あわせて押さえておきたいのが、2024年度の介護報酬改定で新設された「生産性向上推進体制加算」です。見守り機器や介護記録ソフトなどのテクノロジーを活用し、生産性向上の取り組みを進めている施設系・居住系サービスなどが算定できます。補助金で導入し、加算で運用コストを回収する——という組み立てを最初から考えておくと、投資判断がしやすくなります。

導入の進め方——5つのステップ

Step 1：業務の棚卸し（2〜4週間） 記録、巡視、申し送り、シフト作成など、どの業務にどれだけ時間がかかっているかを数字で把握します。ここを曖昧にすると、導入後に効果を説明できません。

Step 2：課題の優先順位づけ 「一番しんどい業務」から手をつけます。多くの事業所では、記録業務か夜間の見守りが最初のテーマになります。

Step 3：ツール選定と試用（1〜2か月） 現場職員に実際に使ってもらい、操作性と精度を確かめます。音声入力なら、施設特有の言い回しや利用者の呼び名が正しく認識されるかが重要なチェックポイントです。

Step 4：補助金申請と本格導入 都道府県の公募スケジュールに合わせて申請します。公募期間が短い自治体もあるので、Step 1〜3は前年度のうちに進めておくのが理想です。

Step 5：運用の定着と効果測定 導入後3か月は、記録時間や残業時間の変化を定期的に測ります。「使われていない機能」や「かえって手間が増えた運用」を早めに見つけて直すことが、定着のカギです。

注意点——個人情報と「AI任せ」のリスク

介護記録には、利用者の心身の状態や家族構成など、要配慮個人情報が多く含まれます。AIを使うときは、次の点を必ず確認してください。

• データがどこに保存され、AIの学習に使われないか（契約・利用規約で確認）

• 汎用の生成AIチャットに、利用者の氏名や病歴をそのまま入力しない運用ルール

• アクセス権限の設定と操作ログの保存

• 厚生労働省の「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」など、関連ガイドラインへの準拠

もう一つ大切なのが、AIの出力をそのまま使わないことです。音声認識の誤変換や、要約で重要な変化が抜け落ちることはあり得ます。記録の最終確認は職員が行う、ケアプランの判断はケアマネジャーが行う。AIは「時間を生み出す道具」であって、専門職の判断を置き換えるものではありません。

Swaaabができること

Swaaabでは、介護記録の音声入力や要約の仕組みづくり、既存の介護ソフトやkintoneと連携した業務アプリの構築を、AI開発とDX推進支援の両面からご支援しています。紙の記録が多い場合は、AI OCRによる帳票のデジタル化から始めるのも一つの方法です。

「どこから手をつければいいかわからない」という段階でも大丈夫です。業務の棚卸しから一緒に進めます。医療・介護分野全体の取り組みは医療・介護のDX・AI導入、AI活用の全体像はAI業務効率化の始め方もあわせてご覧ください。