「記録を書く時間があったら、その分だけ利用者さんのそばにいたい」――ある介護施設の職員がこぼしたこの一言が、AI導入のきっかけでした。

この記事では、従業員25名の介護施設が音声入力とAI要約を活用して記録業務の時間を70%削減し、同時に介護の質を向上させた事例をご紹介します。導入前の課題、具体的なプロセス、そして導入後に起きた「予想外の変化」まで、現場の声を交えてお伝えします。

※本事例は、プライバシー保護のため施設名・個人名を伏せ、数値は一部加工しています。ただし、課題や成果の本質は実際の事例に基づいています。

導入施設のプロフィール

項目 内容
施設種別 住宅型有料老人ホーム
定員 40名
従業員数 25名(常勤18名、パート7名)
職種構成 介護福祉士10名、介護職員8名、看護師3名、事務2名、施設長1名、管理者1名
平均要介護度 2.8
運営歴 12年

地方都市にある中規模の介護施設です。開設から12年が経ち、利用者の重度化が進む中で、記録業務の負担が年々増大していました。

導入前の課題:記録に追われる介護現場

介護職員の1日のスケジュール(Before)

日勤帯の介護職員D氏の典型的な1日です。

時間 業務内容
7:00〜7:30 申し送り確認、1日の計画確認
7:30〜9:00 モーニングケア(起床介助、着替え、移動介助)
9:00〜9:30 記録作業(モーニングケアの記録)
9:30〜12:00 入浴介助、レクリエーション
12:00〜13:30 食事介助、口腔ケア
13:30〜14:00 記録作業(午前の記録)
14:00〜15:30 個別ケア、散歩介助、おやつ
15:30〜16:00 記録作業(午後の記録)
16:00〜16:30 夕方のバイタル測定
16:30〜17:00 申し送り記録の作成

1日のうち、約2時間(120分)が記録業務に費やされていました。8時間の勤務時間の25%です。

記録業務の具体的な内訳

記録の種類 1件あたりの所要時間 1日あたりの件数 1日の合計時間
バイタル記録 3分 8件(担当利用者分) 24分
食事・水分摂取記録 2分 8件 16分
排泄記録 2分 16件(1人2回想定) 32分
入浴記録 3分 4件 12分
ケア実施記録(個別) 5分 4件 20分
申し送り記録 10分 1件 10分
ヒヤリハット報告 15分 0.3件(月10件/施設) 約5分
合計 - - 約119分

記録業務が生み出す3つの「痛み」

痛み1:記録の質にバラつきがある

ベテラン職員の記録は具体的で要点が整理されている一方、経験の浅い職員の記録は「入浴済み」「食事摂取」のように情報量が少ないケースが多く見られました。記録の質が人によって大きく異なることは、ケアの引き継ぎや事故発生時の記録確認で問題になります。

痛み2:記録のタイミングが遅れる

忙しい時間帯には、ケアの実施と記録の作成の間に1〜2時間のタイムラグが発生することがありました。結果、「あれ、田中さんの昼食は全量だったか半量だったか…」と記憶が曖昧になり、正確性が損なわれるケースも。

痛み3:記録に時間を取られ、利用者とのコミュニケーションが減る

もっとも深刻だったのがこの問題です。記録業務に追われるあまり、利用者との何気ない会話や、表情の変化への気づきといった「人にしかできないケア」が削られていたのです。

コストの試算

記録業務にかかるコストを試算すると、その規模が見えてきます。

項目 月間コスト
記録業務の人件費(日勤帯・時給1,400円 × 2時間 × 20日 × 15名) 約840,000円
夜勤帯の記録業務 約120,000円
記録の修正・差し戻し対応 約50,000円
合計 約1,010,000円/月

年間にすると約1,200万円。これは「記録を書く」という業務だけのコストです。

AI導入のきっかけと意思決定

きっかけ

施設長のE氏が危機感を持ったのは、介護職員の離職が続いたことがきっかけでした。退職面談で複数の職員が「記録業務が多すぎて、利用者さんと関わる時間が取れない」と話していたのです。

「このままでは人が辞め続ける。でも新しい人を採用するのも難しい。やり方を変えるしかない」――そう考えた施設長が、AI業務代行のサービスについて調べ始めたのが2025年の初めでした。

検討のプロセス

施設長は以下の手順で導入を検討しました。

  1. 情報収集: 介護×AIの事例を調査(2週間)
  2. 無料診断の申し込み: オンラインで30分のAI活用診断を受ける
  3. 現場ヒアリング: 介護主任と現場職員3名に意見を聞く
  4. トライアル提案の検討: まず1フロア(利用者20名分)で試す計画を策定
  5. 経営判断: 費用対効果を試算し、導入を決定

特に重要だったのは、現場職員の声を聞いたことです。「記録が楽になるなら大歓迎」「音声入力なら書くより速そう」というポジティブな反応が多く、導入への後押しになりました。

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導入プロセス:3つのフェーズ

Phase 1:音声入力による記録のAI化(1〜2ヶ月目)

導入したもの: スマートフォン+音声入力アプリ × AI要約・整形システム

使い方:

  1. ケアの直後に、スマートフォンの録音ボタンを押す
  2. 「佐藤さん、12時の昼食、ご飯は全量摂取、おかずは半量、汁物は全量。むせ込みなし。水分はお茶を150ml。食欲あり、笑顔で『おいしい』とおっしゃっていた」と話す
  3. AIが音声をテキスト化し、介護記録のフォーマットに自動整形
  4. 職員がスマートフォンの画面で内容を確認し、必要に応じて修正
  5. 「保存」ボタンを押して完了

ポイント: 記録を「ケアの直後」に行えるようになったことで、記憶が鮮明なうちに正確な記録を残せるようになりました。

Phase 1の導入効果:

項目 Before After
1件あたりの記録時間 3〜5分 1〜1.5分
1日あたりの記録時間(1人) 約120分 約40分
記録の情報量 バラつき大 均一化(AIが必要項目を網羅)
記録のタイムラグ 1〜2時間 ケア直後(5分以内)

Phase 2:申し送りのAI自動生成(3ヶ月目)

Phase 1の成果を確認した後、次のステップとして申し送り記録の自動生成に取り組みました。

仕組み:

  1. 日勤帯に各職員が記録した内容をAIが自動集約
  2. 利用者ごとの変化点・注意事項を自動抽出
  3. 夜勤帯への申し送り事項としてサマリーを自動生成
  4. 介護主任が内容を確認し、必要に応じて補足

Phase 2の導入効果:

項目 Before After
申し送り記録の作成時間 10〜15分 2〜3分(確認のみ)
申し送りの情報漏れ 月3〜5件 ほぼゼロ
口頭申し送りの時間 15〜20分 10分(要点が整理済み)

Phase 3:ケアプラン連動とレセプト支援(4〜6ヶ月目)

仕組み:

  1. AIが日々の記録データを分析し、利用者の状態変化を自動検出
  2. 「食事摂取量が2週間連続で減少傾向」「排泄パターンに変化あり」などのアラートを生成
  3. ケアプランの見直し時期の提案
  4. 介護報酬請求に必要な記録の自動チェック

Phase 3の導入効果:

項目 Before After
利用者の状態変化の検出 月次のモニタリング時 リアルタイムアラート
ケアプラン見直しの提案 人の気づき頼み データに基づく提案
レセプト関連の記録漏れ 月5〜8件 月1件以下

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導入後の成果:数字で見るBefore / After

全体の効果まとめ

導入開始から6ヶ月後の成果を、数字で総括します。

項目 Before After 改善率
記録業務の時間(1人1日) 120分 35分 71%削減
記録業務の月間工数(施設全体) 約600時間 約175時間 71%削減
申し送りの情報漏れ 月3〜5件 ほぼゼロ 95%以上改善
レセプト関連の記録漏れ 月5〜8件 月1件以下 85%以上改善
記録の情報量 バラつき大 均一化 -

施設全体で月425時間の記録業務削減。これは、常勤職員約2.5名分の労働時間に相当します。

金額ベースの効果

項目 月間効果 年間効果
記録業務の人件費削減 約595,000円 約7,140,000円
レセプト記録漏れの解消(収入増) 約30,000円 約360,000円
離職防止効果(採用コスト節約) 推定100,000円 推定1,200,000円
効果合計 約725,000円 約8,700,000円

AI業務代行の月額費用は25万円、初期費用は60万円。年間の導入コストは約360万円に対し、効果は約870万円。年間で約510万円の純効果です。

予想外の変化:介護の質が向上した

数字に表れない変化として、施設長と現場職員が最も驚いたのは、介護の質そのものが向上したことでした。

変化1:利用者とのコミュニケーション時間が増えた

記録業務が1日あたり85分短縮されたことで、その時間が利用者との関わりに振り向けられました。「食事の記録を急いで書く代わりに、食事中の利用者と一緒にテレビを見ながら会話する時間ができた」(介護職員D氏)

変化2:利用者の小さな変化に気づけるようになった

記録をケア直後に音声で残せるようになったことで、「あれ、今日はいつもより反応が鈍かった」「食事のときの箸の使い方が少し変わった」といった微細な変化も記録に残るようになりました。これが早期の状態変化の検出につながり、3件の体調悪化を早期発見できたケースがありました。

変化3:スタッフの心の余裕が生まれた

「記録に追われる焦り」がなくなったことで、職員の表情が明るくなったという声が、利用者のご家族からも上がりました。介護職員の仕事満足度アンケートでは、「業務負担」の項目が5段階中2.1から3.8に改善しています。

変化4:離職率の改善

導入前の1年間で4名だった離職者が、導入後の半年間ではゼロ。もちろんAI導入だけが理由ではありませんが、「働きやすさの改善」が離職防止に寄与していることは明らかです。

導入で苦労した点と対処法

苦労1:高齢の職員への教育

60代のパート職員2名が、スマートフォンの操作に不慣れで苦労しました。

対処法: 介護主任が「操作マニュアル」ではなく「一緒にやってみる」方式で個別サポート。録音ボタンを押す → 話す → 確認する、の3ステップだけを繰り返し練習。2週間で全員が自力で操作できるようになりました。

苦労2:介護専門用語の音声認識精度

「褥瘡(じょくそう)」「嚥下(えんげ)」「拘縮(こうしゅく)」などの専門用語が正しく変換されないケースがありました。

対処法: 介護専門用語の辞書を追加登録。さらに、「じょくそう」と言えば「褥瘡」に自動変換されるカスタム辞書を設定。3週間のチューニングで実用レベルに到達。

苦労3:既存の介護ソフトとの連携

施設で使用していた介護記録ソフトとのデータ連携に、当初想定より時間がかかりました。

対処法: CSV形式でのデータ連携を暫定対応とし、並行してAPI連携の開発を進めました。暫定対応でも十分な効果が得られたため、本格連携は2ヶ月後に完了。

この事例から学べる3つのポイント

1. 「記録の効率化」は「介護の質向上」につながる

一見すると矛盾するようですが、記録業務を効率化することは、介護の質を下げるのではなく上げるのです。記録に費やしていた時間が利用者との関わりに変わり、ケア直後の正確な記録が引き継ぎの質を高めるからです。

2. 音声入力は介護現場との相性が極めて良い

介護の現場では、両手がふさがっている場面が多くあります。音声入力なら、手が空いていなくても記録ができます。また、文章を書くことに苦手意識のある職員でも、「話す」ことには抵抗が少ない。1人社長のAI活用と同様に、ITリテラシーに関係なく効果を発揮できるのが音声AIの強みです。

3. 現場の「痛み」から逆算して導入する

この事例では、「記録に時間がかかりすぎる」という現場の痛みから逆算してAIの導入領域を決めました。「AIで何ができるか」ではなく「現場の何を解決したいか」から出発したことが、高い定着率につながっています。

導入を検討している方へ

この事例の施設長E氏は、導入を振り返ってこう語っています。

「正直、最初は不安でした。『介護にAIなんて冷たい』と思われないかと。でも実際に導入してみると、AIが書類を引き受けてくれたおかげで、うちの職員はより温かい介護ができるようになった。AIは人の代わりじゃなくて、人が人らしく働くための道具なんだと実感しています」

介護施設のAI活用についてさらに詳しく知りたい方は、「介護事業所のAI業務効率化ガイド」もあわせてご覧ください。AI導入の費用についても、事前に把握しておくと検討がスムーズです。

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