masashi0025
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(介護保険制度を取り巻く環境)
- 自治体が介護保険制度の安定的運営に取り組む意義は、「高齢者の尊厳を保持し、自立した生活を地域で継続できる社会の実現」と「将来世代に過度な負担を残さない持続可能な社会保障制度の構築」にあります。
- 介護保険制度は、2000年の施行以来、高齢者の介護を社会全体で支える仕組みとして社会に定着しました。しかし、団塊の世代が75歳以上となる2025年、さらには高齢者人口がピークを迎える2040年を見据え、制度の持続可能性が最大の課題となっています。
- 特に、人口が集中し、多様なライフスタイルが混在する東京都特別区においては、急増する介護需要、深刻な人材不足、地域コミュニティの希薄化といった課題が複合的に絡み合っており、地域の実情に即した戦略的な対応が急務となっています。
意義
住民にとっての意義
安心できる老後の保障
- 必要な時に、必要な質の介護サービスを、過度な経済的負担なく利用できる体制が維持されることは、住民が安心して年齢を重ねられる社会の基盤となります。
- 利用者負担は原則としてかかった費用の1割ですが、現役世代並みの所得がある場合は3割、一定以上の所得がある場合は2割を負担する仕組みとなっており、この負担能力に応じた公平な制度設計が、幅広い層の安心につながっています。
介護離職の防止と家族負担の軽減
- 公的な介護サービスが安定的に提供されることで、家族が介護に専念するために仕事を辞める「介護離職」を防ぎ、現役世代の経済的基盤とキャリアの継続を守ります。
- 介護を社会全体で支え合うという制度の理念に基づき、介護を行う家族の身体的・精神的・経済的な負担を軽減し、家族関係の維持にも寄与します。
地域社会にとっての意義
地域包括ケアシステムの実現
- 介護保険制度の安定運営は、高齢者が要介護状態となっても、医療・介護・介護予防・住まい・生活支援サービスを一体的に受けながら住み慣れた地域で暮らし続けることを目指す「地域包括ケアシステム」の根幹をなすものです。
- このシステムの推進は、地域コミュニティの活力を維持し、多世代が共生する社会の実現に不可欠です。
介護関連産業の健全な発展と雇用創出
- 安定した介護報酬制度と持続可能な制度運営は、多様な介護サービス事業者の経営基盤を支え、サービスの質の向上に向けた投資やイノベーションを促進します。
- 2024年度改正で介護事業者の財務諸表等の公表が義務化されたように、経営の透明性を高め、健全な市場競争を促すことも重要です。
- 介護分野は、地域における重要な雇用の受け皿でもあり、制度の安定は地域経済の活性化にも貢献します。
行政にとっての意義
持続可能な行財政運営の実現
- 介護給付費の伸びを適切に管理し、給付と負担のバランスを最適化することは、区財政の硬直化を防ぎ、子育て支援や防災対策など、他の重要な行政サービスに必要な財源を確保することにつながります。
- 3年に一度の介護保険事業計画の策定と制度改正を通じて、社会経済情勢の変化に的確に対応し、計画的な行財政運営を行うことが可能となります。
社会保障制度全体への信頼確保
- 住民にとって最も身近な社会保険制度の一つである介護保険を安定的に運営し、将来にわたって信頼できる制度として維持・発展させていくことは、国や自治体に対する住民の信頼を確保する上で極めて重要です。
(参考)歴史・経過
- 介護保険制度の歴史は、高齢者を取り巻く社会の変化に対応し、理念と現実の間で常に最適解を模索してきた過程そのものです。
~1990年代:措置制度の時代
- 1963年に老人福祉法が制定され、長らく行政が必要性を判断しサービス内容を決定する「措置」制度が中心でした。しかし、利用者の選択の自由がない、所得に応じた負担が重いといった課題がありました。
- (出典)(https://www.sompocare.com/contents/insurance-service/nursing-care-insurance-act/)
2000年:介護保険制度の創設
- 1997年に介護保険法が成立し、2000年に施行。高齢者の介護を社会全体で支える「社会保険方式」へと歴史的な転換を遂げました。これにより、利用者自らがサービスを選択する「契約」制度となり、民間事業者を含む多様な主体がサービス提供に参入しました。
2006年度(2005年改正):介護予防の重視
- 制度開始後、要介護認定者、特に軽度者の増加が想定を上回ったため、要介護状態になることを防ぐ「介護予防」を重視するシステムへと転換が図られました。
- この改正で、地域における高齢者支援の拠点として「地域包括支援センター」が創設され、小規模多機能型居宅介護などの「地域密着型サービス」が導入されました。
2012年度(2011年改正):医療と介護の連携強化
- 高齢化の進展に伴い、医療と介護双方のニーズを持つ高齢者が増加したことを受け、両者の連携強化が大きなテーマとなりました。
- 24時間対応の「定期巡回・随時対応型訪問介護看護」が創設されるなど、在宅生活を支えるサービスが拡充されました。
2015年度・2018年度(2014年・2017年改正):負担能力に応じた負担の導入
- 団塊の世代が後期高齢者になり始める時期を前に、制度の財源問題が現実的な課題となり、初めて利用者負担に本格的な見直しが入りました。
- 2015年度改正で一定以上の所得がある方の利用者負担が2割に、2018年度改正ではさらに所得の高い層の負担が3割に引き上げられました。これは「負担の公平化」と同時に、厳しい財政状況に対応するための措置でした。
- 2018年度には、医療ニーズの高い要介護者の長期的な療養・生活の場として「介護医療院」が創設されました。
2021年度・2024年度(2020年・2023年改正):データ活用とDXの推進
- 財源と人材という二重の制約が深刻化する中、制度の持続可能性を高めるための鍵として「データ活用(DX)」と「経営の効率化」が浮上しました。
- 2021年度改正では、医療・介護のデータ基盤整備の推進が明記され、2024年度改正では、全国統一の「介護情報基盤」の整備や、全介護事業者への「財務諸表の公表義務化」が盛り込まれました。これらは、制度全体の生産性向上を目指す重要な布石です。
介護保険制度に関する現状データ
全国の動向:被保険者・認定者数の推移
第1号被保険者数と高齢化の構造変化
- 2023年(令和5年)3月末時点の第1号被保険者(65歳以上)数は約3,585万人です。前年度から約4万人減少しましたが、これは主に65~74歳の前期高齢者層の減少によるもので、75歳以上の後期高齢者層は約75万人増加しており、介護ニーズの高い人口層は拡大し続けています。
要介護(要支援)認定者数の増加
- 2023年(令和5年)3月末時点の要介護(要支援)認定者数は約694万人となり、前年度から約5万人(0.7%)増加しました。
- 2000年の制度開始時の約218万人から約3.2倍に増加しており、高齢者人口の増加を上回るペースで増え続けています。
認定率の上昇
- 第1号被保険者に占める認定者の割合である「認定率」は、2023年(令和5年)3月末時点で19.0%となり、上昇傾向が続いています。
- 年齢階級別に見ると、65~74歳では4.3%ですが、75歳以上では31.3%に急増し、加齢とともに介護が必要となるリスクが顕著に高まることがわかります。
全国の動向:介護費用と保険料の推移
介護費用の膨張
- 2022年度(令和4年度)の介護費用(利用者負担を含む費用額)は、累計で11兆3,778億円に達し、前年度比で940億円(0.8%)増加しました。
- 制度開始当初(2000年度)の約3.6兆円から約3.2倍に膨張しており、制度の財政を圧迫する最大の要因となっています。
第1号保険料の上昇
- 第1号被保険者が負担する介護保険料(基準月額)の全国加重平均は、3年ごとの改定のたびに上昇を続けています。
- 第9期計画期間(2024~2026年度)では月額6,225円となり、第8期(2021~2023年度)の6,014円から211円(3.5%)上昇しました。
東京都特別区の動向:被保険者・認定者数・給付費の状況
- 東京都特別区は、全国的に見ても高齢化が進行しており、介護需要が集中しています。以下は、2022年度(令和4年度)末時点のデータです。
東京都全体の状況
- 第1号被保険者数:3,163,013人
- 要介護(要支援)認定者数:650,865人
- 認定率:20.6%(全国平均19.0%を上回る)
- 保険給付費(費用額):1兆3,745億4,800万円
特別区(23区)合計の状況
- 第1号被保険者数:2,190,443人
- 要介護(要支援)認定者数:440,336人
- 認定率:20.1%
- 保険給付費(費用額):9,185億1,900万円
特別区別の状況(一部抜粋)
- 千代田区
- 第1号被保険者数:13,296人
- 要介護(要支援)認定者数:2,171人
- 認定率:16.3%
- 保険給付費(費用額):46億8,500万円
- 中央区
- 第1号被保険者数:31,237人
- 要介護(要支援)認定者数:5,270人
- 認定率:16.9%
- 保険給付費(費用額):121億3,100万円
- 港区
- 第1号被保険者数:47,449人
- 要介護(要支援)認定者数:8,935人
- 認定率:18.8%
- 保険給付費(費用額):219億6,000万円
- 新宿区
- 第1号被保険者数:69,568人
- 要介護(要支援)認定者数:14,310人
- 認定率:20.6%
- 保険給付費(費用額):357億9,600万円
- 世田谷区
- 第1号被保険者数:205,821人
- 要介護(要支援)認定者数:42,755人
- 認定率:20.8%
- 保険給付費(費用額):941億6,500万円
- 大田区
- 第1号被保険者数:165,658人
- 要介護(要支援)認定者数:35,148人
- 認定率:21.2%
- 保険給付費(費用額):771億4,700万円
- 練馬区
- 第1号被保険者数:171,942人
- 要介護(要支援)認定者数:33,831人
- 認定率:19.7%
- 保険給付費(費用額):673億5,100万円
- 足立区
東京都特別区の動向:第9期介護保険料(基準月額)
- 第9期計画期間(2024~2026年度)における特別区の介護保険料(基準月額)は、区の高齢化率やサービス利用見込み量に応じて異なっています。
- 世田谷区: 7,230円
- 大田区: 6,990円
- 足立区: 6,850円
- 練馬区: 6,690円
- このように、同じ特別区内であっても保険料には数百円の差が生じており、これが「介護格差」の一因ともなっています。
介護人材の需給動向
極めて高い有効求人倍率
- 介護サービスの職業の有効求人倍率は全国的に高い水準で推移していますが、特に東京都は突出しています。最新のデータでは7倍を超える水準にあり、これは全職業の平均を大きく上回り、極めて深刻な人手不足を示しています。
- 求職者1人に対して7件以上の求人がある「売り手市場」であり、事業所間の人材獲得競争が激化しています。
事業所の強い人材不足感
- 公益財団法人介護労働安定センターの調査によると、介護事業所の64.7%が従業員の不足を感じています。
- 特に、在宅介護の要である「訪問介護員」については不足感が8割を超えており、サービス提供体制の維持が困難な状況にあります。
離職率の動向と課題
- 介護職員全体の離職率は近年低下傾向にあり、2023年度(令和5年度)は13.1%でした。
- しかし、依然として勤続3年未満の早期離職者が多いという課題があり、人材の定着が大きな経営課題となっています。
課題
住民の課題
増大する保険料負担と利用者負担
- 高齢化に伴う介護費用の増大は、住民が納める保険料の上昇に直結しています。第9期計画では全国平均で月額6,225円となり、公的年金から天引きされる保険料は高齢者世帯の家計を圧迫しています。
- 客観的根拠:
- この課題が放置された場合の悪影響の推察:保険料の滞納や、必要なサービス利用を経済的な理由で控える「受診抑制」が増加し、高齢者の心身の状態悪化や社会的孤立を招きます。
サービス利用における地域間・所得間格差
- 保険者である特別区ごとに財政力や高齢化率が異なるため、保険料額や区独自の加算サービスに差が生じ、住む場所によって受けられるサービスに格差が生まれています。
- また、利用者負担も2015年に2割、2018年に3割負担が導入され、対象者の拡大が常に議論されています。低所得の高齢者にとっては、高額介護サービス費制度があるものの、自己負担が壁となり、必要なサービスを十分に利用できない可能性があります。
- 客観的根拠:
- この課題が放置された場合の悪影響の推察:居住地による「介護格差」が固定化し、特別区内での社会的な分断を助長する恐れがあります。
認知症高齢者への支援体制の不足
- 認知症高齢者数は今後も増加が見込まれる一方、専門的なケアを提供できる人材や、認知症高齢者グループホームといった専門的なサービスの受け皿が需要に追いついていません。
- 認知症の方が地域で尊厳を保ちながら生活を続けるためには、医療・介護の専門的支援だけでなく、地域での見守りや早期発見、家族への支援など、包括的な支援体制の構築が急務です。
- 客観的根拠:
- この課題が放置された場合の悪影響の推察:認知症高齢者本人やその家族が地域から孤立し、介護負担の増大による共倒れや虐待のリスクが高まります。
地域社会の課題
地域包括ケアシステムの構築の遅れ
- 医療、介護、予防、住まい、生活支援の5つの要素を地域で一体的に提供する「地域包括ケアシステム」の構築は、制度上の大きな目標ですが、その実現は道半ばです。
- 特に人口が密集し、住民の流動性も高い都市部では、関係機関の連携不足、地域資源(特に在宅サービス)の偏在、地縁の希薄化などにより、システムの深化が進みにくい構造的課題を抱えています。
- 客観的根拠:
- この課題が放置された場合の悪影響の推察:高齢者が状態変化に応じた切れ目のない支援を受けられず、在宅生活の継続が困難になり、特別養護老人ホーム等への入所待機者がさらに増加します。
深刻化する介護人材不足
- 介護需要の増加に対し、担い手である介護人材の供給が全く追いついていません。特に有効求人倍率が7倍を超える東京都では、人材不足がサービスの提供体制そのものを揺るがす危機的な状況です。
- 処遇改善加算による賃金改善は進められてきましたが、離職理由のトップが「職場の人間関係」であることは、金銭的な待遇改善だけでは解決できない、労働環境やマネジメントにおける根深い問題があることを示唆しています。
- 客観的根拠:
- この課題が放置された場合の悪影響の推察:人材不足による介護事業所の倒産やサービス提供の縮小(訪問介護など)が相次ぎ、必要な介護を受けられない「介護難民」が発生します。
単身・高齢者のみ世帯の増加と社会的孤立
- 特別区では、全国平均を上回るペースで単身高齢者世帯や高齢者のみの夫婦世帯が急増しており、従来の家族による支え合い(インフォーマルケア)機能が期待できなくなっています。
- 地域コミュニティとの関係が希薄な高齢者も多く、介護サービスの利用に至る前の段階での見守りや、ゴミ出し・買い物といった軽微な生活支援の担い手も不足しています。
- 客観的根拠:
- この課題が放置された場合の悪影響の推察:孤独死やセルフネグレクト(自己放任)が増加し、個人の尊厳が損なわれるだけでなく、地域全体の安全・安心が脅かされます。
行政の課題
制度の持続可能性を脅かす財政圧迫
- 高齢化による介護給付費の自然増は避けられず、保険料収入と公費(税金)だけでは制度を支えきれない構造的な財政問題を抱えています。
- 介護保険財源の約半分は公費で賄われているため、介護費用の増大は、子育て支援、教育、防災といった他の基礎自治体の重要施策の予算を直接的に圧迫します。
- 客観的根拠:
- この課題が放置された場合の悪影響の推察:財政破綻を避けるために給付の大幅な抑制や保険料の急激な引き上げが不可避となり、制度そのものへの信頼が失墜します。
介護現場の生産性向上の遅れとDXの未浸透
- 多くの介護事業所、特に中小規模の事業所では、依然として記録や情報共有が紙ベースで行われるなど、非効率な業務プロセスが残存しています。これが職員の不要な負担を増やし、人材定着を妨げる一因にもなっています。
- 見守りセンサーや介護ロボット、ICTツールの導入は、その有効性が認められているものの、導入コストや職員のITリテラシー不足、費用対効果への不安などから、現場への普及は十分に進んでいません。
- 客観的根拠:
- この課題が放置された場合の悪影響の推察:人材不足がさらに深刻化する中で、サービスの質と量の両方を維持することが不可能になり、制度が機能不全に陥ります。
複雑化する制度と事務負担の増大
- 3年ごとの度重なる制度改正により、介護報酬の算定要件や各種加算の仕組みが極めて複雑化しています。これにより、利用者への説明、事業所の請求事務、行政の指導・監査にかかる事務負担が増大しています。
- 2024年改正で導入された介護情報基盤の活用や財務諸表の公表義務化は、長期的には効率化に資するものの、短期的には行政・事業者双方のシステム対応や新たな事務負担を増加させます。
- 客観的根拠:
- この課題が放置された場合の悪影響の推察:本来、利用者のケアに割くべき時間や資源が過剰な事務処理に費やされ、行政・事業者ともに疲弊し、制度全体のパフォーマンスが低下します。
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、人材不足の解消や財政負担の軽減など、複数の課題解決に好影響を与える施策を高く評価します。
- 実現可能性: 大規模な法改正を伴わず、現行制度の枠組み内で実施可能な施策や、現在の予算・人員体制の中で現実的に着手できる施策を優先します。
- 費用対効果: 投じるコスト(予算・人員)に対し、得られる効果(財政負担の軽減、住民満足度の向上、業務効率化の時間)が大きい施策を優先します。
- 公平性・持続可能性: 特定の事業者や住民層だけでなく、広く区内の住民や事業者に恩恵が及び、一過性でなく長期的に効果が持続する施策を高く評価します。
- 客観的根拠の有無: 国のガイドラインや他自治体の成功事例など、効果を示すエビデンスが存在し、効果測定が明確にできる施策を重視します。
支援策の全体像と優先順位
- 介護保険制度の安定運営には、「①財政の持続可能性確保」「②サービス供給体制の強化」「③地域共生社会の実現」という3つの側面からの統合的なアプローチが不可欠です。
- これらは相互に関連していますが、特に「サービス供給体制の強化」の中核をなす**「介護DXの推進による生産性向上」は、財政問題と人材不足という二大課題に同時に働きかける**ことができるため、最も優先度が高い施策と位置づけます。生産性向上なくして、持続可能な財政も、質の高いサービス提供も実現し得ません。
- 次いで、制度の土台である**「持続可能な財源確保と負担の最適化」**に向け、給付費の適正化に取り組むことが重要です。
- 同時に、制度の最終目標である**「地域共生社会を実現する地域包括ケアシステムの深化」**を推進し、専門職だけでなく地域全体で高齢者を支える体制を構築します。
- この3つの施策をバラバラに進めるのではなく、一体的に推進することで、相乗効果を最大化することを目指します。
各支援策の詳細
支援策①:持続可能な財源確保と負担の最適化
目的
- 給付と負担のバランスを最適化し、将来世代に過度な負担を先送りしない、持続可能な財政基盤を構築します。
- 負担能力に応じた公平な負担のあり方を追求し、制度への住民の信頼を確保します。
主な取組①:科学的介護に基づく重度化防止の徹底
- 高齢者の自立支援に資する効果的な介護予防プログラム(運動器機能向上、栄養改善、口腔機能向上など)を、データに基づき効果検証しながら拡充します。
- 特に、住民主体が運営する「通いの場」への専門職派遣や活動支援を強化し、高齢者の社会参加を促進します。
- 客観的根拠:
主な取組②:ケアプランの質の向上と給付の適正化
- AIなどを活用したケアプラン作成支援システムや、国が推進する「LIFE(科学的介護情報システム)」の活用を事業所に促し、データに基づく客観的で質の高いケアマネジメントを支援します。
- 利用者の自立支援に資するケアプランを作成し、状態改善に繋げたケアマネジャーや事業所に対し、インセンティブ(加算など)を付与する区独自の仕組みを検討します。
- 客観的根拠:
主な取組③:軽度者向けサービスの見直し
- 要介護1・2の利用者に対する訪問介護(生活援助)や通所介護について、市町村の「介護予防・日常生活支援総合事業」への移行が国の審議会で議論されている動向を注視します。
- 移行を見据え、現行の総合事業において、NPOやボランティア、民間企業など多様な主体による生活支援サービスの育成・拡充を先行して進めます。
- 客観的根拠:
主な取組④:多床室の室料負担に関する国への働きかけ
- 介護老人保健施設や介護医療院の多床室について、居住費(室料)を利用者負担とすること(財政制度等審議会の建議)が、在宅サービスとの公平性や制度の持続可能性に資するとの立場から、国に対して早期の制度改正を継続的に働きかけます。
- 客観的根拠:
KGI・KSI・KPI
- KGI(最終目標指標)
- 被保険者1人当たり給付費の伸び率を、後期高齢者人口の伸び率以下に抑制する。
- データ取得方法: 介護保険事業状況報告の経年比較分析
- KSI(成功要因指標)
- 要支援・要介護1と認定された方のうち、1年後に状態が維持または改善した方の割合をX%向上させる。
- データ取得方法: 要介護認定データの縦断分析
- KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
- 介護予防事業参加者の1年後の新規要介護認定率を、非参加者よりYポイント低くする。
- データ取得方法: 事業参加者リストと認定者データの突合分析
- KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
- 住民主体の「通いの場」の箇所数と年間延べ参加者数を毎年Z%増加させる。
- データ取得方法: 地域包括支援センターからの活動報告の集計
支援策②:介護DXの推進による生産性向上と人材確保
目的
- ICTや介護ロボットの活用により、介護現場の業務負担を抜本的に軽減し、生産性を向上させます。
- 創出された時間を、利用者との対話など、本来の質の高いケアの提供に充てることで、働きがいのある職場環境を整備し、深刻な人材不足の解消と人材定着を図ります。
主な取組①:介護ICT・ロボット導入支援補助金の拡充と柔軟化
- 介護記録ソフト、インカム、見守りセンサー、移乗支援ロボット等の導入費用に対する区独自の補助制度を創設・拡充します。
- 補助対象を機器本体だけでなく、導入に伴うネットワーク工事費や職員研修費、月々の利用料(サブスクリプション費用)にも拡大し、事業者が活用しやすい制度設計とします。
- 客観的根拠:
主な取組②:介護事業所向けDX導入伴走支援事業の創設
- DXアドバイザー(IT専門家や導入経験のある介護事業者OB等)を区が委託契約し、事業所に無料で派遣する「伴走支援事業」を創設します。
- アドバイザーは、各事業所の課題分析から機器選定、導入計画策定、職員研修、導入後の効果測定までを一貫してサポートします。
- 客観的根拠:
主な取組③:介護情報のデータ連携基盤の活用促進
- 2024年改正で整備される国の介護情報基盤(LIFE等)の活用を前提に、区内の医療機関と介護事業所間の情報連携を促進する仕組み(例:共通の連絡ツール導入支援)を検討します。
- 利用者の同意のもと、ケアに必要な情報(アレルギー、服薬状況、ADL等)を関係者間で円滑に共有し、多職種連携の質とスピードを向上させます。
- 客観的根拠:
主な取組④:働きやすい職場環境づくりへの支援
- 離職率の低下や有給休暇取得率の向上、各種認証(ユースエール等)の取得など、働きやすい職場づくりで客観的な実績を上げた事業所を区が認証・公表し、補助金申請や事業者指定において優遇措置を講じます。
- 離職の最大理由である「職場の人間関係」の改善に向け、介護事業所の管理職を対象としたリーダーシップ研修や労務管理研修の受講費用を助成します。
- 客観的根拠:
KGI・KSI・KPI
- KGI(最終目標指標)
- 区内介護職員の離職率をX%まで低減させる(例:全国平均以下)。
- データ取得方法: 介護労働実態調査、区独自の事業者調査
- KSI(成功要因指標)
- 区内介護事業所の介護記録ソフト導入率をY%まで引き上げる。
- データ取得方法: 区独自の事業者向けICT導入状況調査
- KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
- 介護職員一人当たりの記録・申し送り等にかかる時間をZ%削減する。
- データ取得方法: モデル事業所におけるタイムスタディ調査(伴走支援事業の一環として実施)
- KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
- DX導入補助金の年間申請件数および交付総額。
- データ取得方法: 区の補助金交付実績管理システム
- DXアドバイザーの年間派遣回数および支援事業所数。
- データ取得方法: 区の委託事業実績報告
支援策③:地域共生社会を実現する地域包括ケアシステムの深化
目的
- 高齢者が要介護状態になっても、医療・介護の専門的サービスと地域によるインフォーマルな支え合いを組み合わせることで、住み慣れた地域で自分らしく暮らし続けられる社会を実現します。
- 医療・介護の専門職だけでなく、地域住民やNPO、企業など多様な主体が連携・協働し、高齢者を支える重層的な体制を構築します。
主な取組①:地域包括支援センターの機能強化と役割分担
- 複雑化・複合化する相談(8050問題、ヤングケアラー等)に対応するため、センターの相談体制を手厚くするとともに、多職種連携の中核拠点としてのコーディネート機能を強化します。
- 2024年改正で可能となった居宅介護支援事業所への介護予防支援業務の委託を、ケアマネジメントの質を担保しながら計画的に進め、センターがより困難ケースへの対応や地域資源の開発といった専門性の高い業務に注力できる環境を整備します。
- 客観的根拠:
主な取組②:在宅医療・介護連携の推進
- 地域の医師会、歯科医師会、薬剤師会、訪問看護ステーション等が参画する「在宅医療・介護連携推進協議会」を活性化させ、顔の見える関係づくりを促進します。
- 入退院時における病院とケアマネジャーの情報連携ルールや、在宅療養者の急変時対応マニュアルなどを地域の実情に合わせて作成・共有します。
- 客観的根拠:
主な取組③:多様な担い手による生活支援サービスの創出・マッチング
- NPO、ボランティア団体、民間企業、シルバー人材センターなど多様な主体と連携し、配食、見守り、買い物代行、ゴミ出し支援といった、介護保険サービスでは対応しきれない軽度な生活支援サービスを充実させます。
- 元気な高齢者が「支え手」として活躍できる「介護予防・日常生活支援総合事業」のメニューを拡充し、支援の担い手と受け手を結びつけるコーディネート機能を強化します。
- 客観的根拠:
KGI・KSI・KPI
- KGI(最終目標指標)
- 自宅での看取りを希望する区民の希望実現率をX%向上させる。
- データ取得方法: 区民意識調査、死亡診断書データ(死亡場所)の分析
- KSI(成功要因指標)
- 特別養護老人ホームの入所待機者数をY%削減する。
- データ取得方法: 区の入所申込状況調査
- KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
- 病院から退院後、直接自宅に復帰する高齢者の割合(在宅復帰率)をZ%向上させる。
- データ取得方法: 地域の基幹病院との連携によるデータ収集
- KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
- 在宅医療・介護連携に関する多職種研修の年間開催回数・延べ参加者数。
- データ取得方法: 区の事業実績報告
- 生活支援サービスの担い手(団体・個人)の登録数を年間A%増加させる。
- データ取得方法: 生活支援コーディネーターの活動報告
先進事例
東京都特別区の先進事例
世田谷区「都市型地域包括ケアシステムの多角的な展開」
- 世田谷区は、区独自の高齢者実態調査に基づき、医療・介護・予防・住まい・生活支援の5つの要素をバランス良く推進する、都市型地域包括ケアシステムの先進モデルとして知られています。
- 在宅医療推進のための「医療連携推進協議会」の設置や、約70の住民団体が連携する「せたがや生涯現役ネットワーク」による多様な生活支援活動の展開など、行政主導だけでなく官民連携による重層的な支援体制を構築している点が特徴です。
- さらに、2020年には全国に先駆けて「世田谷区認知症とともに生きる希望条例」を施行し、認知症になっても尊厳を持って暮らせる地域づくりを理念として掲げ、具体的な施策に繋げています。
北区「住民主体の介護予防と支え合い体制の構築」
- 北区は、高齢者自身が介護予防の担い手となる仕組みづくりに成功しています。具体的には、養成講座を受けた高齢者が地域で活動する「介護予防リーダー」制度や、高齢者のボランティア活動をポイント化し、貯まったポイントを換金できる「いきいきサポーター制度」を導入しています。
- これにより、高齢者の社会参加と生きがいづくりを促進すると同時に、地域の支え合い活動の担い手を確保するという一石二鳥の効果を生んでいます。
- また、「おたっしゃ教室」などの介護予防事業を区内各所で展開し、教室終了後も参加者が自主グループとして活動を継続できるよう支援することで、持続可能な住民主体の介護予防文化を醸成しています。
大田区「データに基づく第9期計画と2040年を見据えた戦略」
- 大田区は、第9期介護保険事業計画の策定にあたり、高齢者人口や認定者数の将来推計、日常生活圏域ごとの特性分析など、詳細なデータ分析に基づき施策の優先順位を明確に設定しています。
- 特に、団塊ジュニア世代が高齢期を迎え、介護需要が最大化する2040年を見据え、介護DXの推進による生産性向上や、医療・介護・住まいを一体的に提供できる複合型施設の整備などを重点施策として計画に位置付けており、EBPM(証拠に基づく政策立案)の実践例として注目されます。
全国自治体の先進事例
茨城県大子町「官民連携による介護事業所の生産性向上」
- 人口減少と高齢化が深刻な大子町は、社会福祉法人善光会や介護ベンチャー企業6社と連携し、町内の介護事業所にICT機器や介護ロボットを導入する大規模な実証事業を実施しました。
- この取り組みの成功要因は、単に機器を配布するだけでなく、導入コンサルティングや業務フローの見直し、職員研修を一体的に行った点にあります。結果として、夜間の巡視時間の短縮や職員の身体的負担の軽減といった具体的な成果を上げ、地方の小規模事業所におけるDXモデルを示しました。
青森県大鰐町「ローコード開発による認定業務のDX」
- 人口約8,500人の小規模自治体である大鰐町は、職員不足という課題に対し、NTT東日本から派遣されたデジタル専門人材の支援を受け、ローコード開発ツールを用いて要介護認定の訪問調査アプリや進捗管理ツールを自ら開発しました。
- これにより、従来は紙と電話が中心だったアナログな認定業務をデジタル化し、情報共有の迅速化と事務作業の大幅な効率化を実現しました。高額なシステム開発費用をかけずに、現場のニーズに即したツールを内製した好事例であり、職員のデジタルへの意識改革にも繋がっています。
- 客観的根拠:
- (出典)(https://business.ntt-east.co.jp/case/2024/n001/pdf/owanimachi.pdf) 40
参考資料[エビデンス検索用]
- 内閣府
- 財務省
- 厚生労働省
- 公益財団法人介護労働安定センター
まとめ
急速な高齢化と生産年齢人口の減少という構造的な課題に直面する中で、介護保険制度の安定的な運営は、東京都特別区にとって最重要の政策課題の一つです。本記事で見てきたように、増大する介護費用による財政圧迫、深刻な人材不足、そして地域包括ケアシステムの構築の遅れという課題は相互に絡み合い、悪循環を生み出しています。この複雑な課題群を解決するためには、対症療法的な施策の積み重ねではなく、統合的かつ戦略的なアプローチが不可欠です。その中核となるのが、ICTや介護ロボットの活用を軸とした「介護DXの推進による生産性向上」です。これにより、人材不足と財政問題という二大課題に同時に働きかけ、持続可能なサービス供給体制の基盤を築くことができます。これと並行して、科学的根拠に基づく給付の適正化と、多様な主体が連携する地域共生社会の実現を一体的に進めることが、将来にわたって誰もが安心して質の高い介護を受けられる社会の実現に繋がります。
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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