介護業界での生成AI活用方法を解説！導入メリットや具体例も紹介

人手不足や業務負担の増大に悩む介護業界において、生成AIの活用が新たな希望となっています。介護記録の作成やケアプランの立案、シフト表の作成など、多くの業務を効率化できる生成AIは、単なる省力化のツールを超え、より質の高いケアを実現するための強力な味方です。

本記事では、介護業界における生成AIの具体的な活用方法や導入メリット、そして導入のための5つのステップをわかりやすく解説します。現場の負担を減らしながらサービスの質を高める、生成AIの可能性を探ってみましょう。

介護業界で生成AIを活用するメリット

介護業界は現在、深刻な人手不足や業務負担の増大といった課題に直面しています。厚生労働省の調査によると、介護職員の離職理由として「労働時間・休日・勤務体制が合わない」が20.0%を占め、業務の負担が大きな問題となっています。このような状況の中、生成AIの活用は介護現場に革命をもたらす可能性を秘めています。

生成AIを活用することで、書類作成などの間接業務を大幅に効率化でき、介護スタッフは本来の業務である利用者との直接的なケアに集中することができます。

書類作成周りの業務効率化

介護現場では、日々の介護記録をはじめ、ケース記録、モニタリング記録、サービス提供記録、ヒヤリハット報告書など、膨大な量の書類作成が求められます。

生成AIを活用することで、この書類作成業務を劇的に効率化できます。例えば、日々の介護記録では、簡単なキーワードや短い文章を入力するだけで、AIが自動的に適切な表現や必要な情報を含んだ詳細な記録を生成します。「Aさんの入浴介助を行った。自立度は先週より向上」といった簡潔な入力から、具体的で充実した記録に自動変換されるのです。

さらに、音声入力機能と組み合わせることで、手を使わずに記録を作成することも可能になります。移動中や他の作業をしながら記録を残せるため、業務の流れを中断せずに記録を作成できます。

プラン立案の効率化

介護サービスの要となるケアプラン。その作成には利用者のアセスメント、目標設定、サービス内容の検討など、多くの要素を考慮する必要があります。一人分のケアプラン作成に平均2〜3時間を要することも珍しくなく、多忙な業務の中でプランの個別化や最新の知見の反映が難しいケースも少なくありません。

生成AIを活用することで、このプラン立案のプロセスを大きく効率化できます。利用者の基本情報（年齢、性別、ADL状況、既往歴、生活歴など）を入力するだけで、AIが適切な目標設定やサービス内容を含む詳細なケアプラン案を短時間で生成します。これにより、ケアマネジャーやサービス提供責任者は生成されたプラン案を土台にして微調整や個別化を行うことができます。

重要なのは、生成AIはあくまでも「提案者」の役割を担うということです。最終的な判断や調整は、利用者との信頼関係や現場の状況を熟知した人間の専門性に基づいて行われます。AIと人間の専門性が組み合わさることで、より質の高いケアプランを効率的に作成できるのです。

介護業界で生成AIを活用してできること

介護業界における生成AIの活用は、単なる作業の自動化にとどまらず、ケアの質向上や職場環境の改善にまで及びます。ここでは、実際に生成AIを活用して「何ができるのか」という点に焦点を当て、具体的な活用方法を紹介します。

介護記録作成の自動化と効率化

介護記録の作成は、介護職員にとって日々の大きな負担となっています。利用者一人ひとりの状態や提供したサービス内容を詳細に記録する必要があり、これが残業の主な原因の一つとなっています。また、記録の質にばらつきがあり、職員間での表現の違いや記入漏れなどが問題になることもあります。

生成AIを活用することで、介護記録作成の自動化と効率化を実現できます。例えば、キーワードからの記録生成では、「15時、排泄介助。自立度向上」といった簡潔なキーワードから、「15時に排泄介助を実施。前回より自力での下着の上げ下ろしがスムーズになり、声掛けのみの支援で完了できた」といった詳細な記録を自動生成できます。

こうした生成AIの活用によって、記録時間を最大70%削減できた事例も報告されています。同時に、記録の標準化・均質化が進み、情報の充実度も高まります。施設全体での情報共有の質が向上し、チームケアの実現にも大きく貢献するのです。

ケアプラン作成支援と個別化対応

ケアプランは介護サービスの基盤となる重要な文書です。しかし、利用者一人ひとりに最適化されたケアプランを作成するには、多くの時間と専門知識が必要です。生成AIを活用することで、このケアプラン作成プロセスを大きく改善し、より個別化された対応が可能になります。

生成AIによるケアプラン作成支援は、まずアセスメント情報からの自動プラン生成が可能です。利用者の基本情報と詳細なアセスメント結果を入力することで、AIがそれらを統合・分析し、適切な目標設定からサービス内容までを含むケアプラン案を自動で生成します。

また、個別化対応の強化も大きなメリットです。AIは膨大な介護事例や専門知識を学習しており、利用者の特性や希望に沿った個別化されたプランを提案できます。例えば「認知症の症状がある独居高齢者で、趣味の園芸を継続したい」といった具体的な情報から、その方の生活様式や希望に合わせたきめ細かなプランを生成することが可能です。

エビデンスに基づいた提案も生成AIの強みです。最新の介護研究や成功事例をもとに、科学的根拠に基づいたケア内容をプランに盛り込むことができます。これにより、より効果的なケアの実現と同時に、科学的介護の推進にも貢献します。

シフト管理と業務スケジューリングの最適化

介護施設の運営において、シフト管理と業務スケジューリングは非常に重要かつ複雑な業務です。職員の希望や能力、利用者のニーズ、業務の優先順位など、多くの要素を考慮する必要があります。生成AIを活用することで、このシフト管理と業務スケジューリングを大幅に効率化できます。

生成AIによるシフト管理では、まず公平で効率的なシフト表の自動生成が可能です。スタッフの希望休や得意分野、資格情報などの条件を入力すると、AIがそれらを考慮した上で最適なシフト表を提案します。例えば「土日の出勤を均等に分散させながら、各シフトに経験者を必ず1名以上配置する」といった複雑な条件も処理できます。

また、業務の優先順位付けと適切な人員配置も実現します。日々の業務内容や利用者の状態変化に応じて、AIが重要度や緊急度を分析し、最適な業務分担を提案することが可能です。さらに、急な欠勤や予定変更にも柔軟に対応でき、AIが即座に代替案を提案し、業務の再分配や人員の再配置を最適化します。

生成AIを活用したシフト管理システムを導入した施設では、シフト作成時間が約60%削減されただけでなく、職員の満足度も向上したという報告があります。公平な勤務割り当てが実現し、個人の希望がより反映されやすくなったことが要因として挙げられています。

通所介護計画書の作成

通所介護計画書は、利用者一人ひとりの状態やニーズに応じたサービス内容を明確化するための重要な文書です。しかし、その作成には多くの時間と労力がかかり、特に利用者数が多い施設では大きな業務負担となっています。生成AIを活用することで、この通所介護計画書の作成プロセスを大幅に効率化できます。

具体的な活用例として、まず利用者の基本情報とアセスメント結果をAIに入力します。例えば「85歳女性、要介護2、右片麻痺あり、自宅での入浴が困難、社会的交流を望んでいる」といった情報を提供します。次に、AIに対して「上記の利用者に対する通所介護計画書を作成してください。特に入浴介助と社会的交流の機会の提供に重点を置き、具体的な支援内容、頻度、期待される効果を含めてください」というように具体的な指示を与えます。

すると、AIは提供された情報を分析し、適切な目標設定、具体的なサービス内容、提供方法、頻度、期待される効果などを含む計画書案を生成します。この生成された案は、専門的な表現や適切な構成を持ち、さらに利用者の個別性を反映した内容となります。

さらに、計画書の修正や更新も容易になり、モニタリング結果や状態変化を入力するだけで、AIが関連部分を適切に更新した計画書案を再生成してくれます。

介護業界での生成AI導入5ステップ

生成AIの導入は、方法を間違えると効果が半減したり、現場に混乱をもたらしたりする可能性があります。特に介護業界では、利用者の安全やプライバシーに関わる問題も考慮する必要があるため、計画的かつ段階的なアプローチが重要です。ここでは、介護事業者が生成AIを導入する際の効果的な5つのステップを紹介します。

STEP1.効率化すべき業務の洗い出しと特定

生成AI導入の第一歩は、現状の業務を棚卸しし、どの業務が効率化の対象となるかを特定することです。介護現場には多種多様な業務がありますが、全てをAI化することは現実的ではありません。まずは「効果が高く、導入がしやすい」業務から着手することが重要です。

具体的な洗い出し方法としては、まず現場スタッフへのヒアリングやアンケートを実施します。「どの業務に最も時間がかかっているか」「どの業務が負担に感じるか」といった質問を通じて、現場の声を拾い上げます。現場スタッフは日々の業務の中で感じている課題を持っていますので、その声を聞くことが重要です。

次に、業務の分類と分析を行います。各業務を「直接ケア」と「間接業務」に分類し、さらに間接業務の中でも「定型的な作業」と「判断を要する作業」に分けていきます。一般的に、定型的な間接業務は生成AIによる効率化の効果が高いとされています。

洗い出した業務は、「効果（時間短縮効果の大きさ）」と「導入の容易さ」の2軸でマッピングすると優先順位が明確になります。例えば、「効果が大きく導入も容易」な業務からスタートし、徐々に「効果は大きいが導入にやや工夫が必要」な業務へと拡大していくアプローチが一般的です。

STEP2.実際にかかっている工数の把握

効率化すべき業務を特定したら、次はそれらの業務に実際にどれだけの時間や人的リソースが費やされているかを正確に把握することが重要です。この数値化されたデータは、導入効果の測定や投資対効果の試算に不可欠な基礎情報となります。

工数把握の方法としては、まず業務時間の実測調査を行います。特定の期間（例えば1週間）、対象となる業務の所要時間を記録してもらいます。例えば、介護記録の作成に1日平均何分かかっているか、シフト表の作成に月にどれだけの時間を費やしているかなどを計測します。

次に、頻度と関与人数を調査します。その業務が日次・週次・月次のどのサイクルで行われているか、また何人のスタッフが関わっているかを把握します。これらの情報を基に、年間の総工数を算出します。例えば「1回の所要時間 × 頻度 × 関与人数 × 12か月」といった計算式で、年間にその業務に費やされている総時間を算出できます。

工数把握の際に注意すべき点として、「隠れた工数」も考慮する必要があります。例えば、介護記録の作成時間だけでなく、記録内容の確認や修正、情報共有のための時間なども含めた総合的な時間を把握することが重要です。

STEP3.専門家への相談

生成AIの導入にあたっては、技術的な知識だけでなく、介護業界の特性を理解した専門家のアドバイスを受けることが重要です。特に導入初期段階では、自社だけで全てを判断するのではなく、外部の知見を積極的に取り入れることで、より効果的かつスムーズな導入が可能になります。

専門家への相談は主に、適切なAIツールの選定のアドバイスを受けることが目的です。生成AIツールは多種多様であり、それぞれに特徴や得意分野が異なります。介護業界の特性を理解している専門家は、業界特有のニーズに合った製品を推奨してくれるでしょう。特に重要なのは、セキュリティやプライバシー保護の機能が充実しているかどうかです。

また、カスタマイズや実装方法についてのアドバイスも重要です。生成AIは、適切なプロンプト（指示）の設計や、既存システムとの連携方法によって、その効果が大きく変わります。専門家は、介護現場の業務フローに合わせた最適なカスタマイズ方法を提案してくれます。

相談方法は、オンラインでの相談会や、セミナーへの参加、個別コンサルティングの依頼など、様々な形態から選択できます。

STEP4.生成AI活用による費用対効果の試算

生成AI導入の判断を行うには、具体的な費用対効果を試算することが不可欠です。特に介護業界のように経営環境が厳しい中では、投資に対するリターンを明確にすることが重要です。費用対効果を適切に試算することで、経営層の理解を得やすくなり、また導入後の効果測定の基準にもなります。

費用対効果の試算は、まず導入コストを算出します。生成AIの導入にかかる費用には、AIサービスの利用料金（月額・年額）、初期設定費用（カスタマイズ、データ連携など）、教育・研修費用、運用・保守にかかる人件費などがあります。

次に、期待される効果を金額換算します。STEP2で把握した工数をもとに、生成AI導入によって削減できる時間を試算し、それを人件費に換算します。例えば「介護記録作成時間が50%削減され、スタッフ10名が1日30分ずつ時間を節約できる場合、年間でどれだけの人件費削減になるか」を計算します。

これらの情報をもとに、投資回収期間（ROI）を計算します。例えば「初期投資額÷年間の削減効果＝投資回収年数」という式で、どれくらいの期間で投資が回収できるかを算出します。一般的には、1〜2年以内で回収できる場合は投資価値が高いと判断されることが多いです。

STEP5.実証検証と本導入

費用対効果の試算で導入の妥当性が確認できたら、次は実際に小規模な実証検証を行い、その結果を踏まえて本格導入に移行するステップです。このアプローチにより、大きなリスクを取ることなく、自施設に最適な形での導入を実現できます。

実証検証は、まず検証の範囲と目標を明確に設定します。例えば「特定のユニットの介護記録作成にのみ生成AIを1か月間導入し、記録作成時間の30%削減を目指す」といった具体的な目標を立てます。範囲を限定することで、リスクを最小化しながら効果を検証できます。

次に、検証用のAIツールを選定し、必要に応じてカスタマイズを行います。実証検証の参加者には、十分な説明と簡単なトレーニングを提供し、新しいツールへの不安や抵抗感を軽減することが重要です。また、積極的に意見やフィードバックを出してもらえる雰囲気づくりも大切です。

検証期間中は、業務時間の削減効果、出力される成果物の質、スタッフの満足度や使用感、技術的な問題点や改善点などの指標を定期的に収集します。検証期間終了後は、これらのデータと参加者のフィードバックをもとに、総合的な評価を行います。

検証結果が良好であれば、本格導入の計画を立てます。全施設への展開スケジュール、必要なリソース、教育・研修計画などを具体的に策定します。検証で明らかになった課題や改善点を反映させ、より効果的な導入を目指します。

まとめ：介護業界の未来を変える生成AIの可能性

ここまで介護業界における生成AIの活用方法や導入ステップについて見てきました。生成AIは単なる業務効率化ツールを超え、介護のあり方自体を変革する可能性を秘めています。書類作成やシフト管理などの間接業務効率化により、スタッフは「利用者に寄り添うケア」に集中できるようになり、介護の本質的価値を高められるでしょう。また、データ活用の高度化により科学的根拠に基づく個別最適なケアの提供も可能になります。

導入障壁も低くなり、小規模な実証から始め、段階的に活用範囲を広げていく現実的なアプローチが可能です。ただし、プライバシー保護やセキュリティの確保は最重要課題。テクノロジーと人間の強みを最適に組み合わせながら、利用者とスタッフ双方にとってより良い未来を創造していきましょう。