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介護ロボット・ICT活用推進

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目次
  1. はじめに
  2. 介護ロボット・ICT活用に関する現状データ
  3. 課題
  4. 行政の支援策と優先度の検討
  5. 先進事例
  6. 参考資料［エビデンス検索用］
  7. まとめ

はじめに

※本記事はAIが生成したものを加工して掲載しています。
※各施策についての理解の深度化や、政策立案のアイデア探しを目的にしています。
※生成AIの進化にあわせて作り直すため、ファクトチェックは今後行う予定です。
※掲載内容を使用する際は、各行政機関の公表資料を別途ご確認ください。

概要（介護ロボット・ICT活用を取り巻く環境）

  • 自治体が介護ロボット・ICT活用を推進する意義は「介護現場の生産性向上による人材不足への対応」と「科学的根拠に基づく介護（科学的介護）の実現によるケアの質の向上」にあります。
  • 介護ロボットの定義
    • 厚生労働省の定義に基づき、介護ロボットとは「情報を感知（センサー系）」「判断（知能・制御系）」「動作（駆動系）」の3つの要素技術を有する知能化された機械システムであり、利用者の自立支援や介護者の負担軽減に役立つ介護機器とされています。
  • 介護分野におけるICTの定義
    • ICT（Information and Communication Technology）は「情報通信技術」を指します。介護現場では、介護記録ソフト、情報共有ツール（インカム等）、見守りセンサー、ケアプラン連携システムなど、情報の作成・管理・共有をデジタル技術で効率化し、コミュニケーションを円滑にする技術全般を指します。
      • （出典）(https://www.mhlw.go.jp/stf/kaigo-ict.html)
  • 政策動向の転換
    • 近年の国の政策は、物理的な動作を支援する「ロボット」単体から、ICT機器やデータ連携基盤を含む、より広範な「介護テクノロジー」の活用へと重点が移行しています。
    • この変化は、介護現場の課題が身体的負担だけでなく、記録・情報共有といった間接業務の非効率性にもあること、そして「科学的介護情報システム（LIFE）」とのデータ連携によるケアの質の向上への期待が高まっていることを反映しています。

意義

住民にとっての意義

  • QOL（生活の質）の向上と自立支援
    • 移乗や移動、排泄などの動作を支援するロボットは、利用者の残存能力を最大限に活かし、自立した生活を維持・促進します。
    • また、見守りセンサーは、夜間の巡回による睡眠の妨げを減らし、利用者の生活リズムを改善することで、生活の質の向上に直接的に貢献します。
      • （出典）(https://mitte-x-img.istsw.jp/roushikyo/file/%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9/%E4%BB%8B%E8%AD%B7%E4%BA%8B%E6%A5%AD%E9%81%8B%E5%96%B6%E3%81%AE%E3%83%8E%E3%82%A6%E3%83%8F%E3%82%A6/ICT%E3%83%BB%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88/20230203%E6%9C%80%E7%B5%82%E5%A0%B1%E5%91%8A%E6%9B%B8__%E5%85%AC%E9%96%8B%E7%89%88.pdf)
  • 尊厳の保持と心理的負担の軽減
    • 排泄予測システムや自動処理装置の活用は、失禁による不快感や羞恥心を軽減し、利用者の尊厳を守ることに繋がります。
    • 調査によれば、利用者は「介護をする人に気を遣わなくても良い」という点に心理的なメリットを感じており、テクノロジーが介在することで精神的な負担が軽くなることが示されています。

地域社会にとっての意義

  • 介護職員の身体的・精神的負担の軽減
  • 生産性向上と人材定着
    • ICTによる記録・情報共有業務の効率化は、職員が本来注力すべき利用者との対話や直接的なケアの時間を創出します。
    • このような業務負担の軽減は、働きやすい職場環境を実現し、介護業界の大きな課題である高い離職率の低下に寄与することで、深刻な人材不足の緩和に繋がります。
      • （出典）(https://qol.konicaminolta.jp/hitomeq/column/2109-01)
  • 科学的介護（LIFE）の実践とケアの質の標準化・向上
    • ICT機器を通じて収集された利用者の睡眠状態、活動量、バイタルサインなどの客観的データを分析し、その情報をLIFEへ提出することで、エビデンスに基づいたケアプランの作成や改善が可能となります。
    • これにより、個々の職員の経験や勘に頼るのではなく、施設全体として標準化された質の高いケアを提供できるようになります。
      • （出典）(https://www.jri.co.jp/file/column/opinion/pdf/2304_mhlwkrouken_report12_01.pdf)

行政にとっての意義

  • 持続可能な介護保険制度の構築
    • 生産性の向上による人材不足の緩和は、増大する介護需要に対するサービスの安定供給を担保する上で不可欠です。
    • また、テクノロジー活用による利用者の自立支援や重度化防止は、中長期的に見て介護給付費の伸びを抑制する効果が期待でき、制度の持続可能性を高めます。
  • EBPM（証拠に基づく政策立案）の推進
    • LIFE等を通じて全国から集積される介護に関するビッグデータを分析することで、地域ごとの課題や、どのような支援が利用者の状態改善に効果的であるかを客観的に把握できます。
    • これは、より効果的な介護政策の立案や、実施した支援策の効果を科学的に検証するEBPMの推進に繋がり、行政施策の質を向上させます。

（参考）歴史・経過

  • 2013年（平成25年）頃：開発支援の本格化
  • 2014年～2017年（平成26年～29年）：重点分野の拡大
    • 介護現場の多様なニーズを反映し、重点分野が段階的に拡大されました。2014年には「移動支援（屋内）」「見守り（在宅）」「入浴支援」が追加。さらに2017年には、利用者との対話を支援する「コミュニケーション」や、記録・情報共有業務を効率化する「介護業務支援」などが追加され、より現場の実態に即した6分野13項目へと再編されました。
      • （出典）(https://www.amed.go.jp/content/000126744.pdf)
  • 2018年（平成30年）頃～：導入支援とICT化の推進
    • 機器の開発支援に加え、開発された機器を介護現場へ普及させるための「導入支援」が本格化しました。厚生労働省による「ICT導入支援事業」などが開始され、補助金を通じて介護記録ソフトやタブレット端末、インカムといったICT機器の導入が全国的に推進されるようになりました。
      • （出典）(https://www.mhlw.go.jp/stf/kaigo-ict.html)
  • 2021年（令和3年）頃～：科学的介護（LIFE）との連携
    • 科学的介護情報システム「LIFE」の運用が開始されたことは、大きな転換点となりました。ICT機器で収集した客観的なデータをLIFEに連携・提出することで、PDCAサイクルに基づいたケアの質の評価と改善を目指す動きが加速し、データ活用の重要性が一層高まりました。
      • （出典）(https://www.wiseman.co.jp/column/welfare/27242/)
  • 2024年（令和6年）：『介護テクノロジー』への転換
    • 重点分野の名称が「ロボット技術の介護利用における重点分野」から「介護テクノロジー利用の重点分野」へと変更されました。これは単なる名称変更ではなく、政策の大きな方向転換を示すものです。新たに「機能訓練支援」「食事・栄養管理支援」「認知症生活支援・認知症ケア支援」というデータ活用が前提となる3分野が追加され、9分野16項目に拡大。物理的なロボットだけでなく、ICTやデータ利活用を包括的に推進する姿勢が明確化されました。

介護ロボット・ICT活用に関する現状データ

  • 東京都の高齢化と介護需要の増大
    • 東京都の高齢化率は全国平均と比較すると低い水準にありますが、高齢者人口の絶対数は日本最大であり、その影響は甚大です。2025年には都民の4人に1人が65歳以上の高齢者になると見込まれています。
    • 特に、医療や介護の需要が急増する75歳以上の後期高齢者人口の割合が増加しており、2020年には65～74歳の前期高齢者人口を上回ると予測されていました。この後期高齢者層の増大が、介護サービスの需要を押し上げています。
    • 国全体のデータを見ても、令和4年度時点での要介護（要支援）認定者数は全国で681.4万人に達し、平成24年度の545.7万人から10年間で約136万人も増加しており、介護需要の増大が続いています。
  • 深刻な介護人材不足
  • 介護テクノロジーの導入状況
    • 全国の特別養護老人ホームを対象とした調査では、ICT機器と物理的な介護ロボットとで導入率に大きな差が見られます。
    • 東京都内の高齢者施設を対象とした、より詳細な調査では、機器の種類によって導入率だけでなく「活用率」にも大きな違いがあることが浮き彫りになっています。
      • 介護記録・請求ソフト：導入率は39.8%で、導入した施設のうち日常的に活用している割合は90.4%と高く、業務に定着していることがうかがえます。
      • 見守り機器（センサー等）：導入率は28.5%で、活用率は90.0%。導入した施設では効果的に使われています。
      • インカム等の情報共有機器：導入率は26.2%で、活用率は97.3%と極めて高く、導入した施設にとっては必須のツールとなっています。
      • 移乗支援機器（非装着型）：導入率は16.9%ですが、日常的に活用しているのはわずか**25.0%**です。導入した4施設のうち3施設では、十分に活用されていないという深刻な実態が明らかになりました。
      • 移乗支援機器（装着型）：導入率は12.0%で、活用率は79.4%。非装着型よりは活用が進んでいます。
      • 入浴支援機器：導入率は4.3%と低い上に、活用率も**25.0%**に留まっており、移乗支援（非装着型）と同様に、導入後の定着に大きな課題を抱えています。
  • 導入による効果の実績
    • テクノロジーの導入に成功した施設では、具体的な業務効率化の効果が報告されています。
    • 情報共有・連携の向上：国のICT導入支援事業に参加した事業所へのアンケートでは、実に90.3%が「職員間の情報共有が容易になった」と回答しており、コミュニケーションの円滑化に大きく貢献しています。
      • （出典）(https://www.mhlw.go.jp/content/12300000/001124036.pdf)
    • 記録・事務作業の負担軽減：
      • 全国のモデル事業では、ある施設で介護記録ソフトと音声入力システムを導入した結果、職員1人あたりの記録作成時間が37分から27分に減少しました。
      • 別の施設では、同様の取り組みにより記録作成時間が33分から17分へとほぼ半減した事例も報告されており、間接業務の時間を大幅に削減できることが示されています。
    • 夜間業務の負担軽減：
      • 見守り機器の導入は特に夜間業務の負担軽減に効果を発揮しています。ある施設では夜間の訪室回数が56.5%減少し、別の施設では夜勤職員の総歩数が14.9%減少したという定量的な成果が報告されています。
      • これにより、職員の身体的負担だけでなく精神的負担も軽減され、「夜間業務に精神的な余裕ができた」という肯定的な声が多数上がっています。

課題

住民の課題

  • デジタルデバイド（情報格差）
    • ICT機器の操作に不慣れな高齢の利用者やその家族が、テクノロジーを活用した情報共有（例：オンラインでのケア状況報告）やコミュニケーションの輪から取り残されてしまう可能性があります。
    • 客観的根拠：
      • 内閣府の調査によれば、高齢者は他の世代に比べてスマートフォンの利用率が依然として低く、デジタル機器の操作に対して不安を感じる層が一定数存在することが示されています。
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • テクノロジーの恩恵を受けられる層とそうでない層との間で、得られる介護サービスの質や情報量に格差が生じます。
  • ケアの非人間化への懸念
    • ロボットやセンサーに頼ることで、職員と利用者との直接的な触れ合いや温かみのあるコミュニケーションが減少し、ケア全体が機械的・非人間的なものになってしまうのではないか、という根源的な不安が存在します。
    • 客観的根拠：
      • 介護ロボット導入の成功事例では「利用者との会話が増えた」というポジティブな効果が報告されていますが、これは効率化で生まれた時間を対話に充てるという意識的な業務改革の結果です。導入プロセスを誤れば、逆にコミュニケーションが希薄化するリスクも指摘されています。
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 利用者の精神的な満足度が低下し、孤独感の増大やQOLの低下に繋がる恐れがあります。
  • プライバシーの保護
    • 見守りセンサーやカメラ、バイタルサインを24時間収集するICTシステムは、利用者の居室という極めてプライベートな空間の情報を収集します。そのため、情報漏洩や目的外利用に対する強い懸念が生じます。
    • 客観的根拠：
      • 厚生労働省が「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン」等を介護分野にも準用するよう求めていること自体が、プライバシー保護を極めて重要な課題として認識している証左です。
        • （出典）(https://www.mhlw.go.jp/stf/kaigo-ict.html)
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • プライバシー侵害への不安から、利用者本人や家族がテクノロジーの導入を拒否し、普及の妨げとなる可能性があります。

地域社会の課題

  • 高額な導入・維持コスト
    • 介護ロボットやICTシステムの導入には、数百万円から数千万円規模の初期投資が必要となる場合があり、これは特に経営基盤の弱い中小規模の事業者にとって極めて大きな負担です。また、導入後も保守費用やクラウドサービスの月額利用料といったランニングコストが継続的に発生し、経営を圧迫する要因となります。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 事業者の経営体力によってテクノロジー導入の可否が決まってしまい、施設間のサービス内容や職員の労働環境の格差がさらに拡大します。
  • 導入・活用のノウハウ不足と現場ニーズとのミスマッチ
  • 職員のITリテラシーと研修負担
    • 介護現場では、若手からベテランまで多様な年齢層の職員が働いており、デジタル機器への習熟度には大きな個人差があります。そのため、全職員が最低限のレベルで機器を使いこなせるようにするための研修が不可欠ですが、日々の多忙な業務の中で、その研修時間を確保し、継続的な教育体制を構築すること自体が現場にとって大きな負担となっています。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 一部のITが得意な職員しか機器を使いこなせず、業務効率化の効果が限定的になるばかりか、職員間の業務負担に新たな不公平感を生み出します。
  • 費用対効果の不明確さ
    • 「導入コストに対して、職員の負担が具体的にどれだけ減ったのか」「ケアの質が客観的にどれだけ向上したのか」といった導入効果を定量的に測定・評価する手法が確立されていません。そのため、経営層は多額の投資に対するリターンを明確に予測できず、導入の意思決定に踏み切れない状況にあります。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 経営層が投資リスクを過大に評価してしまい、テクノロジー活用が一部の先進的な事業者に留まり、業界全体への普及が停滞します。

行政の課題

  • 補助金頼みで自走しない導入支援
    • 現在の行政支援策は、機器の購入費用を補助する「入口支援」に偏る傾向があります。しかし、現場の真の課題は、導入後の「定着」と「活用」にあります。補助金を交付して終わりではなく、事業者が自らPDCAサイクルを回し、継続的に業務改善を行えるようにするための、長期的な伴走型支援のモデルが不足しています。
    • 客観的根拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 補助金が切れれば取り組みが頓挫し、持続的な生産性向上やケアの質の改善に繋がらない「一過性の支援」に終わってしまいます。
  • データ連携・標準化の遅れ
    • 多くの事業者が、それぞれ異なるメーカーの介護ソフトやICT機器を導入しているため、事業者間や、地域の医療機関とのスムーズなデータ連携が困難な状況にあります。データの形式が標準化されていないため、LIFEへのデータ提出も手作業での再入力（二度手間）が発生するなど、ICT化によるメリットを最大限に享受できていません。
    • 客観的根拠：
      • 厚生労働省は「ケアプランデータ連携標準仕様」などを策定し、データ連携の重要性を掲げていますが、現場レベルでの浸透はまだ道半ばです。
        • （出典）(https://www.mhlw.go.jp/stf/kaigo-ict.html)
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 収集された貴重なケアデータが各施設内に「サイロ化（孤立）」し、地域全体での効果的なケア提供体制の構築や、EBPMの推進が大きく阻害されます。
  • 支援の担い手（専門人材）の不足
    • 介護現場のDX（デジタルトランスフォーメーション）を的確に指導・支援できる、「介護現場の実務」と「IT・データ活用の知識」の両方に精通した専門人材が、行政・民間ともに圧倒的に不足しています。これにより、テクノロジー導入を検討する事業者からの専門的な相談に対応したり、導入プロセスを支援したりする体制が全く追いついていません。
    • 客観的根-拠：
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
      • 導入意欲のある事業者がいても適切な支援を受けられず、自己流での導入に失敗するリスクが高まり、結果として業界全体の普及の大きな足かせとなります。

行政の支援策と優先度の検討

優先順位の考え方

※各支援策の優先順位は、以下の要素を総合的に勘案し決定します。

  • 即効性・波及効果
    • 施策の実施から効果発現までの期間が短く、単一の課題解決に留まらず、複数の課題（負担軽減、ケアの質向上、人材定着など）に横断的に好影響を与える施策を高く評価します。
  • 実現可能性
    • 現在の法制度や予算、人員体制の中で、比較的速やかに着手できる施策を優先します。既存の仕組み（例：地域包括支援センター、業界団体）を活用できる施策は優先度が高くなります。
  • 費用対効果
    • 投入する行政コスト（予算、人員）に対して、介護現場の生産性向上や将来的な社会保障費の抑制効果など、得られるリターンが大きい施策を優先します。
  • 公平性・持続可能性
    • 特定の事業者だけでなく、区内の多様な介護事業者（特に中小規模）が広く活用できる施策を優先します。一過性の支援でなく、事業者が自走できる仕組みを構築する施策を高く評価します。
  • 客観的根拠の有無
    • 国の白書や調査研究で有効性が示唆されている、または先進事例で成功実績があるなど、エビデンスに基づいた施策を優先します。

支援策の全体像と優先順位

  • 介護テクノロジーの普及は、「①導入の壁」「②活用の壁」「③発展の壁」という3つの障壁を乗り越える必要があります。これに対応するため、以下の3つの支援策を段階的かつ統合的に推進します。
  • 優先度【高】：支援策① 導入プロセスの包括的支援と成功事例の横展開
    • 最も多くの事業者が直面する「導入の壁」（コスト、ノウハウ不足、ミスマッチ）を直接的に解消する施策であり、即効性と波及効果が最も高いため、最優先で取り組みます。この施策が成功しなければ、他の施策の効果も限定的になります。
  • 優先度【中】：支援策② データ利活用基盤の整備と科学的介護（LIFE）連携強化
    • 「活用の壁」を乗り越え、導入したテクノロジーの価値を最大化する施策です。支援策①で導入が進んだ後に、その効果を質的向上へと転換させるために不可欠です。国の政策方向性とも合致しており、中長期的な視点で重要です。
  • 優先度【低→高】：支援策③ 地域一体でのDX人材育成とキャリアパス構築支援
    • 「発展の壁」に対応し、持続可能なエコシステムを構築するための根幹的な施策です。効果の発現には時間がかかりますが、長期的に見れば最も重要な投資です。まずはモデル事業から開始し、徐々に規模を拡大していくことを想定します。

各支援策の詳細

支援策①：導入プロセスの包括的支援と成功事例の横展開

  • 目的
  • 主な取組①：ワンストップ相談窓口の設置と専門家派遣
  • 主な取組②：「導入計画策定」を必須要件とする補助金制度
    • 機器購入費用の補助金申請の必須要件として、専門家の支援を受けて作成した「導入・活用計画書」の提出を義務付けます。
    • 計画書には、「①導入目的（KGI）」「②対象業務と導入機器」「③導入後の業務フロー図」「④職員への研修計画」「⑤効果測定の方法（KPI）」といった項目を具体的に明記させ、計画性のない安易な導入を防ぎます。
    • 客観的根拠：
      • 厚生労働省の「ICT導入支援事業」でも、導入計画の策定と効果報告が要件とされており、計画的な導入の重要性が国のレベルで示されています。
  • 主な取組③：導入後フォローアップと効果測定の支援
    • 補助金交付後、一定期間（例：3ヶ月後、1年後）に専門家が再度事業所を訪問し、計画通りに活用が定着しているかを確認し、運用上の課題解決を支援します。
    • 職員の残業時間、ヒヤリハット件数、利用者の睡眠時間など、計画書で定めたKPIの測定をサポートし、事業者が自ら「費用対効果の見える化」を行えるよう支援します。
    • 客観的根拠：
  • 主な取組④：成功事例のデータベース化と共有会・見学会の実施
    • この支援を通じて得られた区内事業者の成功事例（導入プロセス、費用対効果の生データ、活用の工夫や失敗談など）を匿名化した上でデータベース化し、区のウェブサイト等で広く公開します。
    • 定期的に事例共有会や、先進的な取り組みを行う施設への見学会（オンライン形式も含む）を企画し、事業者間のリアルな情報交換と学び合いの場を創出します。
    • 客観的根拠：
  • KGI・KSI・KPI
    • KGI（最終目標指標）
      • 区内介護事業所の労働生産性（職員一人当たりの付加価値額）を3年間で10%向上させる。
      • データ取得方法： 事業所への経営状況調査（年1回）
    • KSI（成功要因指標）
      • テクノロジーを導入した事業所のうち、導入後1年以内の活用率（日常的に活用していると回答した割合）を80%以上にする。（現状、機器により25%～97%と大きなばらつきがある）
      • データ取得方法： 補助金交付先へのフォローアップ調査（年1回）
    • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
      • 支援を受けた事業所の職員満足度（「働きがいがある」と回答した職員の割合）を20%向上させる。
      • データ取得方法： 支援前後での職員アンケート調査
    • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
      • ワンストップ相談窓口の年間相談件数：100件
      • 専門家派遣の実施事業所数：年間50事業所
      • 事例共有会の年間開催数：4回
      • データ取得方法： 区の事業実績報告

支援策②：データ利活用基盤の整備と科学的介護（LIFE）連携強化

  • 目的
    • 導入されたICT機器から得られるデータを、個々の事業所内での業務効率化に留めることなく、科学的根拠に基づくケア（科学的介護）の質の向上へと繋げます。
    • 異なるシステム間のデータ連携の障壁を取り除き、LIFEへのデータ提出業務を効率化することで、職員の事務負担を軽減しつつ、国の重要政策への対応を促進します。
    • 客観的根拠：
  • 主な取組①：LIFE連携対応・標準仕様準拠ソフト導入の重点支援
    • 補助金制度において、LIFEへのデータ連携機能を標準で搭載している、または国の定める「ケアプランデータ連携標準仕様」に準拠した介護ソフトを導入する場合に、補助率を上乗せする、あるいは補助上限額を引き上げるなどの明確なインセンティブを設けます。
    • 客観的根拠：
      • 厚生労働省は「ケアプランデータ連携標準仕様」を策定し、事業者間のデータ連携を国策として推進しています。行政としてこの動きを後押しすることは、地域全体の情報連携基盤を強化する上で合理的です。
  • 主な取組②：データ形式の変換・連携ツールの共同開発・導入支援
    • 既に異なる形式のソフトを導入済みの事業者が、データ連携の恩恵から取り残されないよう、主要な介護ソフト間のデータ形式を相互に変換するツールや、LIFEへのアップロード作業を自動化するRPAツール等の導入費用を支援します。
    • 区が主導し、複数の事業者で共同利用できる安価なクラウド型ツールを導入することも検討します。
    • 客観的根拠：
      • 現場では、記録、情報共有、請求業務でいまだに転記作業が発生しており、これを不要にする一気通貫のシステムが強く求められています。既存システム間の連携を支援することは、この課題に対する現実的な解決策の一つです。
  • 主な取組③：「地域ケアデータ分析レポート」の提供
    • 各事業者の同意を得た上で、区内のLIFE提出データ等を（個人が特定されない形で）集約・分析します。そして、区全体のケアの傾向（例：要介護度の変化、特定疾患の状況）や、自施設と他施設の数値を比較できる「地域ケアデータ分析レポート」を定期的にフィードバックします。
    • これにより、事業者は自施設のケアの強みや弱みを客観的に把握し、具体的な改善活動に繋げることができます。
    • 客観的根拠：
      • EBPMの推進は行政の重要課題です。現場から得られる貴重なデータを分析し、現場に還元することは、政策の質を高めると同時に、現場の改善意欲を向上させるという双方向のメリットがあります。
  • KGI・KSI・KPI
    • KGI（最終目標指標）
      • 区内事業所のLIFEへのデータ提出率を3年間で50%から80%に向上させる。
      • データ取得方法： 国民健康保険団体連合会からのデータ提供、事業所へのアンケート調査
    • KSI（成功要因指標）
      • LIFE連携対応ソフトを導入している事業所の割合を3年間で60%以上にする。
      • データ取得方法： 補助金交付実績、事業所アンケート調査
    • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
      • データ連携により、LIFEへの情報入力にかかる職員の作業時間が平均30%削減される。
      • データ取得方法： 対象事業所へのヒアリング、タイムスタディ等の業務時間調査
    • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
      • データ連携関連の補助金交付件数：年間30件
      • 地域ケアデータ分析レポートの発行回数：年2回
      • データ取得方法： 区の事業実績報告

支援策③：地域一体でのDX人材育成とキャリアパス構築支援

  • 目的
    • 全ての介護職員の基本的なITリテラシーを底上げし、テクノロジーに対する漠然とした不安や抵抗感を払拭します。
    • 介護現場のDXを主体的に推進できる専門人材を地域内で育成・確保し、テクノロジー活用を一過性のイベントではなく、持続可能な文化として根付かせます。
    • 「介護×IT」という新たなキャリアパスを提示することで、介護職の専門性と魅力を高め、若手人材の確保・定着に繋げます。
    • 客観的根拠：
  • 主な取組①：階層別デジタルスキル研修プログラムの提供
    • 区内の介護事業所職員を対象に、誰でも無料で受講できる、eラーニングと集合研修を組み合わせた階層別の研修プログラムを提供します。
      • 基礎編（全職員対象）： PC・タブレットの基本操作、情報セキュリティの基礎知識、主要な介護ソフトの基本操作など。
      • 応用編（リーダー職対象）： 介護ソフトの応用機能（帳票作成等）、データ分析の初歩、テクノロジー導入を前提とした業務改善手法など。
      • 専門編： 下記の「介護テクノロジスト（仮称）」を育成するための専門コース。
  • 主な取組②：「介護テクノロジスト（仮称）」の認定・育成制度創設
    • 介護現場のDX推進役となる中核人材を「介護テクノロジスト」として区が独自に認定する制度を創設します。
    • 認定者は、自施設でのICT導入計画の策定・推進、職員への操作指導、メーカーとの調整役、データ分析に基づくケア改善提案などを担います。
    • 育成コースでは、プロジェクトマネジメント、データ分析手法、主要な介護テクノロジーに関する深い知識、チェンジマネジメント等のスキルを習得させます。
  • 主な取組③：DX推進加算とキャリアパス連動の奨励
    • 事業者が認定された「介護テクノロジスト」を正式に配置し、具体的なDX推進計画を実行した場合に、区独自の補助金（DX推進加算）を交付し、人件費増を補填します。
    • 各事業者に対し、介護テクノロジストの資格を役職手当の対象とするなど、昇進・昇給の要件に組み込み、処遇改善に繋げるよう積極的に働きかけます。
  • KGI・KSI・KPI
    • KGI（最終目標指標）
      • 区内の介護職員の離職率を3年間で10%低減させる。
      • データ取得方法： 雇用保険の資格喪失データ分析、事業者へのアンケート調査
    • KSI（成功要因指標）
      • 「介護テクノロジスト」を区内で100名育成・認定する。
      • データ取得方法： 認定制度の登録者数
    • KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
      • 研修受講後の職員の「テクノロジー活用への自信度」がアンケートで平均30%向上する。
      • データ取得方法： 研修前後のアンケート調査
    • KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
      • 階層別研修の年間受講者数：延べ500名
      • 介護テクノロジストを配置し、区の独自加算を受給する事業所数：30事業所
      • データ取得方法： 区の事業実績報告

先進事例

東京都特別区の先進事例

  • #### 港区「介護ロボット導入支援事業」
    • 機器購入費用の補助（最大400万円）だけでなく、その前提として専門家による相談窓口の利用を必須としている点が特徴です。事業所の個別課題に応じた機器選定や導入計画策定を専門家が支援することで、導入後のミスマッチを防ぎ、活用の定着率を高めることを目指す、包括的な支援モデルです。
    • 客観的根拠：
  • #### 江戸川区「介護サービス供給体制の将来推計と人材確保」
  • #### 足立区「高齢者数・高齢化率の動向分析」
    • 団塊ジュニア世代が高齢期に入る今後の人口動態を詳細に見据え、高齢者数や高齢化率の推移を継続的に分析し、介護保険事業計画に反映させています。特に増大する後期高齢者への対応を念頭に、テクノロジーを活用した効率的なサービス提供体制の構築を計画的に進めています。データに基づき、将来を見越したインフラ整備を行う姿勢は他の自治体の参考になります。
    • 客観的根拠：

全国自治体の先進事例

  • #### 社会福祉法人善光会（東京都大田区発）「スマート介護（Suncare）の実践」
    • 個別の機器を導入するだけでなく、複数の介護ロボット・ICT機器をネットワークで連携させ、業務プロセス全体を根本から再設計した点が画期的です。見守りセンサーが利用者の離床を検知すると、インカムを通じて全職員に自動で通知され、最も近くにいる職員が駆けつけるといった「オペレーションの最適化」を実現。情報のデータ化と介護品質の標準化を高いレベルで両立させた、日本の介護DXのトップランナーです。
    • 客観的根-拠：
  • #### 全国老人福祉施設協議会「介護ICT導入モデル事業」
    • 全国のモデル施設で、見守り機器、介護記録ソフト、インカム等をパッケージで導入し、その効果を第三者機関が定量的に測定した画期的な事業です。例えば、ある施設では夜間の訪室回数が56.5%減少し、別の施設では記録作成時間が33分から17分に半減するなど、具体的な費用対効果データを全国に示しました。これらの客観的データは、これから導入を検討する他施設にとって、信頼性の高い貴重なエビデンスとなります。
    • 客観的根拠：
      • （出典）(https://mitte-x-img.istsw.jp/roushikyo/file/%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9/%E4%BB%8B%E8%AD%B7%E4%BA%8B%E6%A5%AD%E9%81%8B%E5%96%B6%E3%81%AE%E3%83%8E%E3%82%A6%E3%83%8F%E3%82%A6/ICT%E3%83%BB%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88/20230203%E6%9C%80%E7%B5%82%E5%A0%B1%E5%91%8A%E6%9B%B8__%E5%85%AC%E9%96%8B%E7%89%88.pdf)

参考資料［エビデンス検索用］

まとめ

　東京都特別区における介護分野の深刻な人材不足と増大する介護需要に対応するため、介護テクノロジーの活用推進はもはや選択肢ではなく、不可避の課題です。しかし、その普及は高額なコストやノウハウ不足といった根深い壁に直面しています。本質的な課題は、単なる機器の導入に留まらず、それを活用して業務プロセスを変革し、ケアの質向上に繋げる「実装」の難しさにあります。今後は、機器購入の補助金といった「入口支援」から脱却し、導入前のコンサルティング、導入後のフォローアップ、データ利活用基盤の整備、そしてDXを担う人材育成までを包括的に支援する、持続可能なエコシステムの構築へと舵を切るべきです。
　本内容が皆様の政策立案等の一助となれば幸いです。
　引き続き、生成AIの動向も見ながら改善・更新して参ります。

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