介護業界のAI活用事例 - 人材不足を解決する最新テクノロジー

2025年、日本は「2025年問題」の渦中にあります。団塊の世代がすべて75歳以上の後期高齢者となり、医療・介護ニーズが急増する一方で、介護人材の不足は危機的な状況に達しています。

この課題を解決する鍵として注目されているのが、AI（人工知能）とロボティクスです。見守りセンサー、生成AIによるケアプラン作成支援、コミュニケーションロボットなど、介護現場でのAI活用は急速に進展しています。

本記事では、介護業界におけるAI活用の現状、具体的な導入事例と効果データ、そして今後の展望について、最新の情報を基に徹底解説します。

介護業界の現状と課題

深刻化する高齢化と人材不足

総務省統計局の最新データによれば、2024年9月時点での日本の高齢化率（65歳以上人口の割合）は29.3%と過去最高を更新しました。2025年には高齢者人口が3,619万人に達し、高齢化率は29.4%へ上昇すると予測されています。

特に問題なのは、75歳以上の後期高齢者が2,124万人を超え、重度介護を必要とする層が急増することです。

介護人材の必要数（厚生労働省推計）:

生産年齢人口が減少する日本において、これだけの人材を従来の人力だけで確保することは極めて困難です。テクノロジーによる「省力化」と「生産性向上」が不可欠な命題となっています。

介護現場が抱える3つの課題

介護現場では、以下の課題が深刻化しています：

1. 身体的負担: 移乗介助による腰痛は介護職の職業病とも言われ、離職の主要因の一つ
2. 精神的負担: 夜間の見守り、認知症ケアなど、24時間の緊張感による燃え尽き
3. 事務負担: 介護記録、ケアプラン作成など、ドキュメンテーション業務の煩雑さ

これらの課題に対し、AIは具体的な解決策を提供し始めています。

AI活用の主要領域

介護現場におけるAI活用は、大きく4つの領域に分類されます。

1. 見守り・安全管理AI

最も導入が進んでいる領域が、見守り・安全管理AIです。事故防止と夜間業務の負担軽減に大きく寄与しています。

主要な技術:

• 画像認識・行動解析AI: 居室内のカメラ映像をAIが解析し、「起き上がり」「端座位」「離床」などの動作を検知。シルエット画像解析により、プライバシーを保護しつつ誤検知を削減
• 転倒検知・予測: 骨格検知技術や深度センサーを用い、転倒のリスクが高い動作（ふらつき等）を予兆段階で検知
• バイタルモニタリング: ベッドのマットレス下に設置した非接触型センサーで、呼吸、心拍、睡眠深度を常時測定し、急変時にアラートを発信

従来システムとの違い:

従来のナースコール連動マット等は誤報が多く、スタッフの「アラート疲れ」を招いていました。AIによる行動解析は、状況を文脈的に理解することで誤検知を大幅に減少させています。

2. 介護記録・業務効率化AI（生成AIの台頭）

2024年から2025年にかけて最も注目されているのが、生成AI（LLM）を活用したドキュメンテーション業務の革新です。

音声入力・自動記録:

介護職員がスマートフォンやインカムに向かって発話した内容をAIがテキスト化し、介護記録ソフトに自動転記します。「食事介助、全量摂取」といった専門用語も文脈理解により正確に記録されます。

ケアプラン作成支援:

アセスメントデータや利用者の基本情報を入力すると、AIがケアプラン（居宅サービス計画書）の第1表・第2表の原案を自動生成します。ケアマネジャーの思考を補助し、作成時間を大幅に短縮します。

3. 介護ロボット

AIを搭載したロボットは、物理的支援と精神的ケアの両面で進化しています。

移乗支援ロボット:

• 装着型（パワーアシストスーツ）: 介護者が装着し、腰への負担を軽減
• 非装着型: ベッドから車椅子への移乗を支援する機器

センサーが力の方向を感知し、適切なアシストを行うことで、介護者の腰痛予防に寄与しています。

コミュニケーションロボット:

「LOVOT」や「PARO」などが代表的です。AIが対話パターンを学習し、利用者の感情に寄り添う反応をします。認知症患者のBPSD（行動・心理症状）緩和に効果が報告されています。

4. 認知症ケアAI

認知症ケアにおいても、AIの活用が進んでいます。

BPSD予測:

スマートフォンアプリなどで、認知症患者の行動パターンやバイタルデータから、不穏や徘徊などの周辺症状（BPSD）が発生する確率を予測し、ケアスタッフに事前の対応を促します。

早期発見:

音声バイオマーカーを用い、会話のトーンや発話間隔から認知症やうつ病の兆候を早期に検知する研究も進んでいます。

国内の具体的な導入事例と成果

日本国内では、補助金制度の後押しもあり、先進的な社会福祉法人や企業による導入事例が増加しています。

事例1: 生成AIによる生産性60%向上（青森社会福祉振興団）

青森県むつ市の社会福祉法人青森社会福祉振興団は、独自に開発した生成AIシステムをケアプラン作成業務に本格導入しました（2025年2月より本格運用）。

導入内容:
利用者の歩行状態、排泄自立度、認知症状などのアセスメント情報を入力すると、AIが生活課題や長期目標を提示し、ケアプラン原案を作成。

成果データ:

事例2: ケアプラン作成時間の劇的短縮（CareFran × 高知県香美市）

株式会社CareFranは、高知県香美市と連携し、生成AIを活用した「となりの辺見さんプロジェクト」を実施しました。

導入内容:
ケアマネジャーと利用者の面談内容を録音し、そのデータをAIが即座に解析してケアプランを出力。

成果データ:

• 従来、新規利用者のプラン作成には約4時間30分を要していた
• 本実証ではアセスメントから下書き完成までを即日（数時間以内）で完了
• 初回検証では、13:30開始で16:30には2名分のアセスメントとプラン下書きが完成

事例3: 夜間巡視の適正化（A.I.Viewlife導入施設）

エイアイビューライフ株式会社の見守りシステム「A.I.Viewlife」を導入した施設では、明確な業務負担軽減が示されています。

成果データ:

訪室前に映像で状況を確認できるため、準備や判断が迅速化しました。また、転倒・転落事故についても、予兆検知による駆けつけが可能になったことで、重篤な事故の減少や青あざの減少といった効果が報告されています。

事例4: AI議事録作成（元気村グループ）

社会福祉法人元気村グループ（足立翔裕園）では、AI記録作成ツール「noman」を導入し、会議の議事録作成や申し送り業務を自動化しました。

成果:

• 紙文化・押印文化からの脱却
• 外国人スタッフでも正確な日本語記録が作成可能に
• 特定の職員への業務偏重が解消

海外の先進事例

海外では、特に米国とシンガポールにおいて、データドリブンな介護モデルが構築されています。

シンガポール: 「Smart Nation」とロボティクス

シンガポールは急速な高齢化（2030年に4人に1人が65歳以上）に対応するため、国家主導で「Smart Nation」構想を推進しています。

SoundKeepersプロジェクト:
国立ヘルスケアグループなどが推進するプロジェクトで、高齢者の声をAI解析し、うつ病の早期兆候（亜症候性うつ病）を検知。600人以上の高齢者を対象に実証実験が行われています。

Dexie（ヒューマノイドロボット）:
認知症ケアに特化したロボット「Dexie」が、介護施設で導入されています。多言語対応で、運動指導やビンゴゲームの進行を行い、入居者の社会的孤立を防ぐ役割を果たしています。導入により、認知症患者の徘徊減少や運動への参加率向上が報告されています。

米国: 転倒予防AIの標準化

米国では、訴訟リスクの回避や保険コスト削減の観点から、AIによる転倒予防が進んでいます。

VirtuSense:
AIと深度センサーを用いた転倒予測システム。ベッドからの起き上がり動作を検知し、ナースコールを鳴らす前にスタッフへ通知。スキルドナーシング施設において、ベッドサイドでの転倒を80%削減したとのデータがあります。

SafelyYou:
AIカメラが転倒を検知した際、直前の映像を解析して「なぜ転倒したか」を特定。これにより、再発防止策（環境改善や薬の調整）の精度を高め、救急搬送を削減しています。

欧州: 遠隔モニタリングと疼痛管理

PainChek（英国・豪州）:
認知症など言葉で痛みを伝えられない患者のために、AIが顔の表情筋を解析して痛みのレベルをスコアリングするアプリ。ケアホームでの導入が進んでおり、鎮痛剤の適正使用に貢献しています。

政府の介護AI推進政策と補助金制度

日本政府（厚生労働省、経済産業省）は、介護テクノロジーの導入支援を強化しています。

介護テクノロジー導入支援事業

厚生労働省は、従来の「介護ロボット導入支援事業」と「ICT導入支援事業」を統合・再編し、より使いやすい補助金制度を展開しています。

パッケージ型導入:
複数の機器（見守りセンサー＋インカム＋介護記録ソフトなど）を組み合わせて導入し、オペレーション変革を行う場合、補助率や上限額が優遇されます。

補助率・上限額:

一定の要件には、生産性向上計画の策定、賃上げへの還元などが含まれます。見守りセンサー等の導入には、機器購入費だけでなく、Wi-Fi環境整備費も補助対象となります。

介護報酬改定（2024年度）

2024年度の介護報酬改定では、「生産性向上推進体制加算」が新設されました。見守り機器等の導入と委員会設置などが算定要件となり、テクノロジー導入に対するインセンティブが強化されています。

導入効果とROI（費用対効果）

AIおよび介護ロボットの導入は、初期投資を要するものの、適切な運用により明確なROIを生み出しています。

業務効率化の数値効果

記録業務:
生成AIや音声入力の活用により、記録作成時間を50%〜60%削減可能。月間で数十時間の残業削減に相当し、人件費換算で大きなコスト削減効果があります。

夜間業務:
見守りAIの導入により、夜間の定時巡視を撤廃または回数を半減させることで、夜勤スタッフの配置基準緩和や精神的負担の軽減が可能。データ上、夜間業務工数の25%削減や巡視回数の40〜50%削減が報告されています。

コスト削減と質の向上

事故リスク低減:
転倒事故の減少は、利用者の骨折入院によるADL低下を防ぐだけでなく、施設側の賠償リスクや事故報告書作成にかかる時間を削減します。

離職防止:
「見守りロボットがあるから安心して夜勤ができる」という心理的安全性は、スタッフの離職率低下に寄与します。採用コスト（1人あたり数十万円〜100万円）の削減は、長期的なROIとして非常に大きいです。

導入における課題と対策

課題1: コストとインフラ

補助金はあるものの、ランニングコスト（クラウド利用料、保守費）は事業者負担となります。また、老朽化した施設ではWi-Fi環境の整備が障壁となる場合があります。

対策:

• パッケージ型補助金を最大限活用
• 段階的導入（まず見守りセンサーから）
• インフラ整備費用も補助対象となる制度を活用

課題2: ITリテラシーとオペレーション定着

現場スタッフ（特に高齢層）が新技術に適応できないケースがあります。「導入したが使いこなせない」事態を防ぐ必要があります。

対策:

• ベンダーによる伴走支援の活用
• 施設内でのリーダー育成
• 簡単な操作性を重視した機器選定

課題3: 倫理的課題とハルシネーション

生成AIによるケアプラン作成では、AIが事実と異なる内容を生成する（ハルシネーション）リスクがあります。最終的な責任はケアマネジャー等の人間が負う必要があります。

対策:

• AIはあくまで「下書き作成」と位置付け
• 人間によるチェック体制の構築
• 定期的な出力品質の検証

今後の展望（2025-2026年）

「科学的介護」の深化

AIが蓄積したデータ（LIFEデータ等）を解析し、どのようなケア介入が自立支援に効果的かをエビデンスに基づいて提案するシステムの普及が進みます。

生成AIの標準実装

2024年の実証段階を経て、2025年以降は主要な介護ソフトに生成AI機能（記録要約、プラン案作成）が標準搭載されるようになります。NTT DXパートナーとチャーム・ケア・コーポレーションは、2026年春に「AIケアプランナー」の現場投入を目指しています。

ハイブリッド・ケアの常態化

人が行うべき「感情労働・身体介護」と、AI・ロボットが行う「監視・記録・搬送」の役割分担が明確化し、人とテクノロジーが協働するケアモデルが標準化していきます。

まとめ

介護業界におけるAI活用は、もはや実験段階を超え、事業継続のための必須インフラとなりつつあります。特に2024年から2026年は、生成AIによる事務負担の劇的な軽減と、センシング技術による見守りの高度化が同時進行する重要な期間です。

事業者は、単なる機器導入にとどまらず、AIを前提とした業務フローの再構築（BPR）に取り組むことが、来るべき超高齢社会を乗り切る鍵となります。

AI COMMONでは、介護業界へのAIソリューション導入をトータルでサポートしています。 見守りAIの導入、生成AIによる業務効率化、介護ロボットの選定など、ご検討の方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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参考文献

本記事は、以下の情報源を参照して作成されました：

1. 総務省統計局 - 高齢者人口統計（2024-2025年）
2. 厚生労働省 - 第9期介護保険事業計画に基づく介護人材の必要数（2024年7月公表）
3. 厚生労働省 - 介護テクノロジー導入支援事業
4. 厚生労働省 - 介護サービス事業における生産性向上に資するガイドライン
5. 社会福祉法人青森社会福祉振興団 - 生成AI導入事例
6. 株式会社CareFran - となりの辺見さんプロジェクト
7. エイアイビューライフ株式会社 - A.I.Viewlife導入効果データ
8. VirtuSense（米国）- 転倒予防AI
9. SafelyYou（米国）- 転倒検知・分析AI
10. シンガポール国立ヘルスケアグループ - SoundKeepersプロジェクト