介護施設の生成AI導入事例｜公開されている取り組みから見える進め方と失敗しやすい所

介護施設の生成AI導入事例は、公開資料でどこまで確かめられるのか

確かめられるのは、国が活用の例として載せているものまでです。厚生労働省の省力化投資促進プラン（介護、令和7年6月13日）は、介護現場のAI技術の活用事例として、次のものを挙げています。

• 音声入力による記録。インカム等で音声を入力するとき、AIが介護記録に関連する言葉だけを読み取って記録し、介護記録にかかる時間を削減します。
• ケアプランの作成。生成AIを活用したケアプラン作成システムの利用により、ケアプラン作成時間を削減します。
• 家族への情報提供。AIの活用により介護記録データの要約を家族等に提供する事例があります。図では担当者がチェックする流れになっています。
• 見守り。呼吸、心拍、睡眠の情報や画像認識のデータをAIが分析し、職員に起床、離床、転倒を通知します。これは生成AIではなく、センサーのAIです。

どの事例にも、減った時間の数字は載っていません。同じ資料は、令和7年度の実証でAIを活用した介護記録ソフトの実証を行うとしています。その結果は、この記事を書いた時点で確認できていません。民間企業や個別の法人が公表している導入事例は、第三者による検証が確認できないため、この記事では扱いません。

業務別に何が分かっていて何が分かっていないかは、福祉のAI導入事例を業務別に読むに表でまとめています。この記事は、その先の、進め方と失敗しやすい所を扱います。

数字が出ている実証は、何を示しているのか

省力化投資促進プランには、令和6年度の実証として、訪問介護のAI訪問スケジュール作成ツールの結果が載っています。訪問スケジュールの作成と修正に要する時間は、導入前の週27.3時間から導入後の週22.1時間に減りました。訪問介護員として利用者を訪問する時間は、週8.0時間から週17.1時間に増えています。

この数字から言えることは限られます。生成AIではなくスケジュールを自動で作るツールであり、調査は7日間の自己記入式で、職員アンケートの回答者は4人です。生成AIを入れた介護施設の効果として引用することはできません。数字の使い方は、他の施設の数字を見込みに置くのではなく、御法人が前後を測る方法の参考にするところまでです。

国のガイドラインは、導入の進め方をどう示しているのか

厚生労働省の「介護サービス事業における生産性向上（業務改善）に資するガイドライン」（令和6年度改訂版、各サービス共通冊子）が、介護施設の業務改善の標準的な進め方を示しています。このガイドラインは介護ロボットやICTを含む介護テクノロジー全般を対象にしており、確認した共通冊子には、AIや生成AIの言葉は出てきません。生成AIにも当てはめられるのは、進め方の部分です。書かれていることを、順に挙げます。

• 準備。プロジェクトチームを作り、プロジェクトオーナーは経営層や施設長等、リーダーは主任等、メンバーは介護従事者やICT機器に慣れている職員等とする例が示されています。経営層が全職員に、取組で目指すものを伝えることも求めています。
• 見える化。職員の気づきを集め、業務時間調査で、誰がどの業務にどのくらいの時間をかけているかを数字でつかみます。
• 実行計画。ゴールは、あとで定性的にも定量的にも測れる内容にします。計画は、長くとも3か月程度の期間で考えるとされています。
• やりながら直す。当初の計画に固執せず、計画を練り直してPDCAを回し続けることを勧めています。

ガイドラインは、取組がうまくいかないときは準備の段階まで立ち戻ることも有効だと書き、準備8割を合言葉にするよう呼びかけています。生成AIの導入事例を探す前に、この準備ができているかを確かめるほうが、法人の判断には役立ちます。

失敗しやすいのは、どこなのか

ここからは、先に挙げた資料の記述から、導入が止まりやすい所を5つに分けて読みます。資料に失敗の統計が載っているわけではありません。資料が注意を促している箇所と、載っていない箇所から、私が整理しました。

• 道具の選定から入る。ガイドラインは、準備と課題の見える化をおろそかにしないよう求めています。生成AIの事例を見て製品を探し始めると、御法人の課題が何かを決める前に話が進みます。
• 現場を動かす人が入っていない。ガイドラインの体制の例では、リーダーに主任等の介護従事者層が入ります。決裁者だけで決めると、使う職員に伝わりません。心理的安全性についても、わからないことを質問しやすい雰囲気づくりを意識するよう示しています。
• 最初の落ち込みで止める。ガイドラインは、不慣れな業務や技術の導入には試行錯誤が生じ、業務の効率が一時的に下がるのは自然だと説明しています。生成AIの出力を確かめる手間も、始めた直後は作業の増加として現れることがあります。
• 測る数字がない。公開されている生成AIの活用例には、減った時間の数字が載っていません。他の施設の数字で効果を説明できないため、御法人で測っていない限り、続けるか止めるかを決める根拠がなくなります。
• 個人情報の入力と、出力の確認が決まっていない。個人情報保護委員会は、個人情報を含む入力をする場合に利用目的を達成するために必要な範囲内かを確認することと、出力に不正確な内容が含まれるリスクがあることを示しています。

3つ目の落ち込みは、避けるより先に、計画へ織り込んでおく対象です。判断日を3か月以内の決まった日に置き、その日までの測定結果で判断すれば、落ち込みの最中に止めるか続けるかを気分で決めずに済みます。

失敗しやすい所ごとに、法人は何を決めればよいのか

5つの所を、資料が書いていることと、法人が先に決めることに分けて並べます。右の列は、資料の記述を御法人の運用に落とすための私の整理です。

表の左から右への流れは、どの行も同じです。資料の注意を、誰が、いつまでにという形に直します。ここまで決まっていれば、理事会で聞かれる問いのほとんどに答えられます。

着手前に、理事長と施設長が決めることは何か

決めるのは次の5つです。製品名は、この5つが決まってから選びます。

• 試す業務を1つ。個人情報を入れずに済むか、記号化で済み、毎週同じ形で出てくる業務を選びます。
• 責任者の氏名。役職名ではなく氏名で書きます。出力を確かめる人も同じです。
• 入れない情報の一覧。記号化の方法はAIに入れてよい情報とだめな情報にあります。
• 測る時間。その業務にかかる時間を、始める前に職員に記録してもらいます。介護DXは何から始めるかにも、最初の90日の考え方があります。
• 判断日。長くとも3か月程度の取組期間のうちに、続けるか見直すかを決める日を置きます。

進める順番と理事会への出し方は社会福祉法人が生成AIを入れる順番に、国の資料の活用例の読み方は介護・障害福祉の生成AI活用例を業務別ににまとめています。記録から試すなら、介護記録をAIで効率化する具体手順を先に読んでください。

よくある質問

介護施設の生成AI導入事例で、時間が減ったと確かめられているものはありますか。

この記事で確認した国の資料には、生成AIの活用例として、ケアプラン作成時間の削減や介護記録にかかる時間の削減が載っていますが、減った時間の数字は載っていません。数字が出ているのは訪問介護のスケジュール作成ツールの実証1件で、生成AIではありません。

事例が少ないうちは、導入を待ったほうがよいですか。

待つかどうかは、事例の数ではなく、御法人が測れるかで決められます。国のガイドラインは、取組の期間を長くとも3か月程度にし、ゴールを測定できる内容にするよう求めています。小さく始めて前後の時間を測れる業務があるなら、事例が少なくても試せます。個人情報を入れずに済むかどうかが先の条件です。

始めた直後に作業が増えたら、失敗でしょうか。

ガイドラインは、不慣れな業務や介護テクノロジーの導入では試行錯誤が生じ、業務の効率が一時的に下がるのが通常だと説明しています。これをU字の法則と呼んでいます。落ち込みの幅と期間を先に決めておき、判断日までは続けて測ります。

生成AIに利用者の情報を入力してもよいですか。

個人情報保護委員会は、個人情報を含む入力をする場合、利用目的を達成するために必要な範囲内かを確認するよう求めています。本人の同意なく個人データを入力し、出力の目的以外で扱われると、個人情報保護法に違反する可能性があるとも示しています。最初は、個人情報を入れずに済む業務か、記号化で済む業務から始めます。

まとめ

介護施設の生成AI導入事例は、公開資料で確かめられる範囲では活用の例にとどまり、減った時間の数字はありません。事例を増やして読むより、国のガイドラインが示す準備、見える化、3か月程度の実行計画を先に整えるほうが、失敗しやすい5つの所を避けられます。

今週やることを1つ選ぶなら、試す業務を1つ決め、その業務の責任者の氏名と判断日を紙に書くことです。

出典

• 厚生労働省「省力化投資促進プラン（介護）」（令和7年6月13日） https://www.cas.go.jp/jp/seisaku/atarashii_sihonsyugi/shouryokukatousi/10-1.pdf（2.5 AI活用の促進、介護現場におけるAI技術の活用事例、令和6年度の訪問介護のAI訪問スケジュール作成ツールの実証結果）
• 厚生労働省「介護サービス事業における生産性向上（業務改善）に資するガイドライン 令和6年度改訂版 各サービス共通冊子」 https://www.mhlw.go.jp/content/12300000/001545559.pdf（改善活動の標準的なステップ、体制の例、業務時間調査、実行計画の期間、Ｕ字の法則、心理的安全性）。掲載ページは https://www.mhlw.go.jp/stf/kaigo-seisansei-information.html
• 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について」（令和5年6月2日） https://www.ppc.go.jp/news/press/2023/230602kouhou/（報道発表資料のPDFは https://www.ppc.go.jp/files/pdf/230602_kouhou_houdou.pdf）

この記事は2026年10月28日時点で公開されている情報に基づいています。国の資料や実証の結果は更新されることがあります。民間企業や個別の法人が公表している導入事例は、第三者による検証が確認できないため、この記事では扱っていません。5つの失敗しやすい所は、上の資料の記述から筆者が整理したもので、資料自体が示す失敗の統計ではありません。実際に導入を決める際は、最新の資料と、御法人の個人情報の取扱いの規程でご確認ください。

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最終更新：2026-10-28