介護施設のAI活用｜記録業務を減らすモデルケース

【本記事について】 本記事は実在する特定企業の事例ではありません。複数の相談内容をもとに構成したモデルケースであり、記載の数値は本文中「試算の前提」に基づく試算です。実際の効果は業務内容や現状の標準化度合いにより変動します。

「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」――介護の現場では、こうした声が職員から聞かれるケースが少なくありません。

この記事では、従業員25名の介護施設を想定し、音声入力とAI要約で記録業務を70%削減できるかを試算します。介護の質は削減率だけで判断せず、記録の正確性、引継ぎ漏れ、利用者・職員への影響を測って評価します。

モデルケースの前提（想定施設像）

地方都市にある中規模の介護施設を想定します。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るという設定です。

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）

日勤帯の介護職員の典型的な1日を想定すると、以下のようになります。

1日のうち、約2時間（120分）が記録業務に費やされる想定です。8時間の勤務時間の25%にあたります。

記録業務の具体的な内訳

記録業務が生み出しやすい3つの「痛み」

痛み1：記録の質にバラつきが出やすい

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す。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やすい点です。

痛み2：記録のタイミングが遅れやすい

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す。結果、「あれ、利用者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起こりやすくなります。

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りやすい

もっとも深刻になりやすいのがこの問題です。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」が削られやすいという構造です。

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。

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試算です。

AI導入のきっかけと意思決定（想定シナリオ）

きっかけ

施設長が危機感を持つとすれば、介護職員の離職が続いたことがきっかけになりやすいでしょう。退職面談で複数の職員が「記録業務が多すぎて、利用者と関わる時間が取れない」と話すというのは、多くの介護施設で見られるパターンです。

「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る、というのが典型的な流れです。

検討のプロセス（想定）

施設長は以下のような手順で導入を検討するケースが多く見られます。

1. 情報収集: 介護×AIの事例を調査（2週間程度）
2. 30分無料相談の申し込み: オンラインで対象業務と対応範囲を確認する
3. 現場ヒアリング: 介護主任と現場職員数名に意見を聞く
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

特に重要になりやすいのは、現場職員の声を聞くことです。「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いほど、導入への後押しになります。

導入プロセス（想定）：3つのフェーズ

全フェーズに共通する入力・承認・測定の条件

利用者名、要配慮個人情報を含む記録を生成AIに入力する前に、利用目的、委託先、学習利用の有無、アクセス権限、保存期間を確認します。厚生労働省の介護分野のガイダンスと個人情報保護委員会の注意喚起を踏まえ、AIは記録・申し送り・アラートの候補作成に限定します。ケア判断、緊急時対応、ケアプランと介護報酬請求の確定は、介護職員、看護職員、介護支援専門員などの責任者が行います。

運用は「ケア直後の入力→AIの整形候補→認識不能・状態変化などの例外表示→職員の確認・承認→介護記録ソフトへの保存→記録時間・修正率・引継ぎ漏れの測定」の順とします。

Phase 1：音声入力による記録のAI化（1〜2ヶ月目）

導入するもの: 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. 「利用者A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、笑顔で会話あり」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、認識不能・状態変化・数値の誤りを修正
5. 職員が承認してから介護記録ソフトへ保存

ポイント: 記録を「ケアの直後」に行えるようになることで、記憶が鮮明なうちに正確な記録を残しやすくなります。

Phase 1の導入効果（試算）:

Phase 2：申し送りのAI自動生成（3ヶ月目）

Phase 1の成果を確認したうえで、次のステップとして申し送り記録の自動生成に取り組む想定です。

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の候補を生成
4. 介護主任が内容を確認・補足・承認し、緊急事項は口頭でも確実に引き継ぐ

Phase 2の導入効果（試算）:

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から状態変化の確認候補を提示
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候補を提示し、介護支援専門員等が判断
4. 介護報酬請求に必要な記録の確認候補を表示し、請求責任者が確定

Phase 3の導入効果（試算）:

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試算される成果：数字で見るBefore / After

全体の効果まとめ（試算）

導入開始から6ヶ月後に見込まれる成果を、数字で試算します。

表の時間・件数・削減率は、本文の想定施設に置いたモデル入力です。個別の成果を示すものではなく、記録・確認・修正・例外対応を同じ範囲で実測して置き換えます。

施設全体で月425時間の記録業務削減を置いた試算です。これは常勤職員約2.5名分の労働時間に相当しますが、承認・修正・例外対応の時間を含む実測値で再評価します。

個別見積と実測で判断する費用

| 項目 | 導入前後で確認する内容 | |---|---|---| | 記録業務 | 記録・確認・修正・例外対応を含む実測時間 | | 請求関連 | 記録漏れの件数と、責任者の確認時間 | | 職員定着 | AI導入だけに帰属させず、採用・配置・勤務条件と分けて確認 |

導入費用は、既存の介護記録ソフト、連携方式、権限管理、研修範囲で変わります。個別見積と、記録時間・修正率・引継ぎ漏れの実測値をそろえてから費用対効果を判断します。

試算の前提

• 対象業務: 日々の記録業務（バイタル・食事・排泄・入浴・ケア実施・申し送り等）
• 記録業務の月間工数: 約600時間 → 約175時間（71%削減）と仮定
• 人件費単価: 導入前後で同じ社内単価を用いる
• 離職・収入への影響: 参考値として分け、AI導入単独の効果には含めない
• 導入費用: 既存ソフト、連携、情報管理、研修の個別見積を用いる ※ 実際の効果は施設規模・利用者の要介護度分布により変動します。

定性面で見込まれる変化：介護の質への影響

数字に表れにくい変化として、次のようなことが期待できます。

変化1：利用者とのコミュニケーション時間が増える可能性

記録業務が1日あたり85分短縮されると仮定すると、その時間を利用者との関わりに振り向けられる余地が生まれます。記録を急いで書く代わりに、ケアの合間に会話や見守りの時間を確保しやすくなるという効果が見込めます。

変化2：利用者の小さな変化に気づきやすくなる可能性

記録をケア直後に音声で残せるようになることで、「いつもより反応が鈍い」「食事の様子が少し変わった」といった微細な変化も記録に残りやすくなります。これが早期の状態変化の検出につながる可能性があります。

変化3：スタッフの心の余裕につながる可能性

「記録に追われる焦り」が軽減されることで、職員の負担感が和らぐ効果が期待できます。仮に業務負担に関する満足度調査を行った場合、記録業務の効率化前後でスコアが改善する余地は大きいと考えられます。

変化4：離職率への影響

「働きやすさの改善」は一般に離職防止に寄与する要因とされており、記録業務の負担軽減がその一助になる可能性があります。ただし離職率はAI活用単独ではなく複合的な要因で決まるため、この点は参考情報として捉えてください。

導入で想定される苦労と対処法

モデルケースとして紹介していますが、実際には次のような論点が想定されます。

想定される苦労1：高齢の職員への教育

60代のパート職員が、スマートフォンの操作に不慣れで苦労するケースは珍しくありません。

対処法: 「操作マニュアル」だけに頼らず、介護主任が「一緒にやってみる」方式で個別サポートする進め方が有効です。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することで、2週間程度で自力での操作に慣れていくことが見込まれます。

想定される苦労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想定されます。

対処法: 介護専門用語の辞書を追加登録し、カスタム辞書を設定することで、数週間のチューニングで実用レベルへの到達が見込めます。

想定される苦労3：既存の介護ソフトとの連携

施設で使用している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るケースがあります。

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連携の開発を進める方法が現実的です。暫定対応でも一定の効果が見込めるため、本格連携は数ヶ月後の完了を目安にします。

このモデルケースから学べる3つのポイント

1. 「記録の効率化」は「介護の質向上」につながりやすい

記録業務の効率化は、利用者との関わりや引継ぎを改善する余地を作ります。ただし、介護の質はAI出力の量では測れません。記録の修正率、引継ぎ漏れ、ヒヤリハット、利用者・職員の声を導入前後で確認します。

2. 音声入力は介護現場との相性が良い

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傾向があります。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しやすいのが音声AIの強みです。

3. 現場の「痛み」から逆算して導入する

このモデルケースでは、「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の導入領域を決めています。「AIで何ができるか」ではなく「現場の何を解決したいか」から出発することが、高い定着率につながりやすいポイントです。

導入を検討している方へ

介護の現場でAI活用を検討する際は、AIが出した候補をそのまま記録・判断に使わないことが前提です。間接業務の候補作成を補助し、職員が利用者の状態を確認して記録とケアを確定する運用にします。

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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参考にした一次資料

• 厚生労働省：介護分野における生産性向上
• 厚生労働省：医療・介護関係事業者における個人情報の取扱い
• 個人情報保護委員会：生成AIサービスの利用に関する注意喚起等