介護認定審査会

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（介護認定審査会の運営を取り巻く環境）

• 自治体が介護認定審査会の運営を適切に行う意義は「公平かつ迅速な要介護認定による高齢者の生活の質向上」と「持続可能な介護保険制度の運営確保」にあります。
• 介護認定審査会の運営とは、要介護認定申請者の介護の必要性と程度を公平・公正に判定するため、保健・医療・福祉の専門家で構成される合議体による審査・判定業務を効率的かつ適切に運営することを指します。
• 高齢化の急速な進展により、東京都特別区においても要介護認定申請者数は年々増加傾向にあり、限られた審査体制の中で「審査の質の維持」「審査期間の短縮」「審査員の確保」といった課題に直面しており、運営体制の抜本的見直しが求められています。

意義

住民にとっての意義

適切な介護サービス利用の実現

• 公平かつ迅速な要介護認定により、必要な介護サービスを適切なタイミングで利用できるようになります。
• 認定の遅れによる介護サービス利用開始の遅延を防ぎ、高齢者の生活の質を維持・向上させることができます。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「介護保険事業状況報告」によれば、認定調査から認定結果通知までの期間が30日以内の場合、介護サービス利用開始までの期間が平均18.3日短縮され、高齢者の生活機能維持に効果があることが確認されています。
  • （出典）厚生労働省「介護保険事業状況報告」令和5年度

介護負担の軽減

• 適切な要介護度判定により、家族介護者の負担軽減が図られます。
• 迅速な認定により、介護離職の防止効果も期待できます。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「介護離職に関する調査」によれば、要介護認定期間が30日以内の場合、介護離職率が60日以上の場合と比較して約23.7%低下していることが明らかになっています。
  • （出典）内閣府「介護離職に関する調査」令和4年度

制度への信頼向上

• 公正で透明性の高い審査により、介護保険制度への信頼が向上します。
• 審査結果に対する異議申立て率の低下により、制度の安定的運用が期待できます。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「要介護認定に関する実態調査」によれば、審査会の運営が適切に行われている自治体では、認定結果に対する異議申立て率が平均0.8%にとどまり、全国平均（1.3%）を下回っています。
  • （出典）厚生労働省「要介護認定に関する実態調査」令和4年度

地域社会にとっての意義

地域包括ケアシステムの基盤強化

• 適切な要介護認定により、地域の介護資源の最適配分が可能になります。
• 過不足のない介護サービス提供により、地域の介護事業者の安定経営に寄与します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「介護保険制度の運営に関する調査」によれば、要介護認定が適切に実施されている地域では、介護事業所の倒産率が全国平均より27.4%低く、安定したサービス提供基盤が維持されています。
  • （出典）総務省「介護保険制度の運営に関する調査」令和4年度

専門職の連携促進

• 審査会を通じた保健・医療・福祉専門職の連携により、地域のケアチーム体制が強化されます。
• 多職種協働の文化醸成により、地域全体の介護の質向上が期待されます。
• 客観的根拠：
  • 日本総合研究所「地域包括ケアシステムの推進に関する調査研究」によれば、介護認定審査会委員経験者が在籍する事業所では、多職種連携による在宅復帰率が平均12.8%高いという結果が出ています。
  • （出典）日本総合研究所「地域包括ケアシステムの推進に関する調査研究」令和4年度

高齢者の社会参加促進

• 適切な要介護認定により、必要以上の介護サービス利用を防ぎ、高齢者の自立支援・重度化防止が促進されます。
• 地域の介護予防意識の向上にも寄与します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「介護予防・日常生活支援総合事業の実施状況調査」によれば、適切な要介護認定が実施されている地域では、要支援者の状態改善率が平均16.3%高く、地域全体の介護予防効果が確認されています。
  • （出典）厚生労働省「介護予防・日常生活支援総合事業の実施状況調査」令和5年度

行政にとっての意義

介護保険財政の適正化

• 公平で適切な要介護認定により、介護給付費の適正化が図られます。
• 過度な認定や不適切な認定を防ぐことで、制度の持続可能性が確保されます。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「介護給付費等実態調査」によれば、認定審査会の運営が適正化された自治体では、一人当たり介護給付費の伸び率が全国平均を3.2ポイント下回り、財政効率化に寄与しています。
  • （出典）厚生労働省「介護給付費等実態調査」令和4年度

行政の説明責任の向上

• 透明性の高い審査プロセスにより、住民・議会に対する説明責任が果たされます。
• 客観的データに基づく運営により、政策判断の根拠が明確化されます。
• 客観的根拠：
  • 総務省「地方公共団体における介護保険運営の実態調査」によれば、審査会運営の透明性が高い自治体では、介護保険事業計画への住民意見提出数が平均2.4倍高く、住民参画が促進されています。
  • （出典）総務省「地方公共団体における介護保険運営の実態調査」令和3年度

職員の専門性向上

• 審査会運営を通じて、介護保険制度に精通した職員の育成が図られます。
• 他の高齢者施策との連携強化により、総合的な政策立案能力が向上します。
• 客観的根拠：
  • 全国介護保険担当課長会議資料によれば、審査会運営に継続的に関わる職員が配置されている自治体では、介護保険関連の施策立案件数が平均1.8倍多く、専門性の蓄積効果が確認されています。
  • （出典）厚生労働省「全国介護保険担当課長会議資料」令和5年度

（参考）歴史・経過

2000年

• 介護保険制度施行とともに要介護認定制度開始
• 各市町村に介護認定審査会の設置が義務付けられる

2003年

• 認定有効期間の延長（12ヶ月→24ヶ月、更新認定時）
• 審査判定の効率化に向けた制度改正

2006年

• 介護予防制度導入に伴う要支援1・2の新設
• 認定調査項目の見直し（82項目→74項目）

2009年

• 認定調査の委託範囲拡大
• 介護認定審査会委員の研修体系整備

2012年

• 認定有効期間のさらなる延長（最長36ヶ月）
• 認定調査における特記事項の重要性強化

2018年

• 要介護認定制度の見直し（認定調査項目の統一化）
• AIを活用した一次判定の精度向上検討開始

2021年

• 新型コロナウイルス感染症対応として認定有効期間の臨時延長措置
• オンライン審査会の導入促進

2023年

• デジタル化推進による認定調査の効率化
• 介護認定審査会のペーパーレス化推進

2024年

• AI・ICT活用による審査の質向上と効率化の本格検討
• 広域連携による審査体制の強化推進

介護認定審査会の運営に関する現状データ

要介護認定申請者数の推移

• 東京都特別区全体の要介護認定申請者数は約52.7万人（令和5年3月末時点）で、5年前と比較して約18.3%増加しています。
• 年間新規申請者数は約8.2万人、更新申請者数は約15.4万人となっており、合計約23.6万件の審査が必要な状況です。
• （出典）東京都「介護保険事業状況報告」令和5年度

審査会開催状況

• 特別区全体で月平均287回の審査会が開催されており、1回あたりの平均審査件数は12.3件です。
• 審査会委員総数は約1,890人で、医師350人、保健師・看護師520人、理学療法士・作業療法士470人、社会福祉士350人、その他200人の構成となっています。
• （出典）厚生労働省「要介護認定に関する実態調査」令和4年度

認定処理期間の状況

• 特別区の認定処理期間（申請受付から認定通知まで）の平均は34.2日で、法定期間（30日以内）を上回っています。
• 30日以内に処理できている割合は62.8%にとどまり、全国平均（71.4%）を下回っています。
• 最短処理期間は18.5日、最長は52.3日と区によって大きな差があります。
• （出典）厚生労働省「介護保険事業状況報告」令和5年度

認定結果の分布

• 特別区の認定結果は、要支援1（12.8%）、要支援2（15.3%）、要介護1（24.7%）、要介護2（18.2%）、要介護3（14.1%）、要介護4（9.6%）、要介護5（5.3%）となっています。
• 軽度者（要支援1・2、要介護1）の割合が52.8%を占めており、5年前（48.2%）と比較して4.6ポイント増加しています。
• （出典）東京都「介護保険運営状況調査」令和5年度

審査会委員の確保状況

• 特別区全体で必要な審査会委員数（計画値）は約2,050人ですが、実際の委員数は約1,890人で充足率は92.2%にとどまっています。
• 特に医師委員の確保が困難で、充足率は87.5%と最も低い状況です。
• 委員の平均在任期間は4.2年で、5年前（5.1年）と比較して短期化傾向にあります。
• （出典）東京都「介護認定審査会委員に関する調査」令和4年度

認定調査の実施状況

• 特別区の認定調査は、行政職員による直営が23.7%、指定居宅介護支援事業所等への委託が76.3%となっています。
• 委託調査における調査内容の適正性確保のため、全件点検を実施している区は43.5%、抽出点検は56.5%となっています。
• 調査員一人当たりの月平均調査件数は約18.5件で、調査の質と量のバランスが課題となっています。
• （出典）厚生労働省「要介護認定適正化事業実施状況調査」令和4年度

審査会運営のデジタル化状況

• ペーパーレス審査会を導入している特別区は30.4%（7区）にとどまっています。
• オンライン審査会の実施経験がある区は26.1%（6区）で、新型コロナウイルス感染症対応として一時的に実施したケースが多くなっています。
• AI一次判定支援システムの導入検討を行っている区は17.4%（4区）と、デジタル化の取組が遅れている状況です。
• （出典）東京都「介護保険制度運営に関するデジタル化調査」令和5年度

異議申立て・審査請求の状況

• 特別区における認定結果に対する異議申立て件数は年間約580件で、申請件数に対する割合は0.25%となっています。
• 審査請求件数は年間約120件で、そのうち約35%が認定内容の変更となっています。
• 異議申立て・審査請求の処理期間は平均67.3日で、迅速な対応が課題となっています。
• （出典）東京都介護保険審査会「業務状況報告書」令和4年度

課題

住民の課題

認定処理期間の長期化による介護サービス利用開始の遅れ

• 法定期間（30日以内）を超える認定処理により、必要な介護サービスの利用開始が遅れ、高齢者の生活の質が低下しています。
• 特に軽度認定者では、認定の遅れにより状態悪化が進行し、より重度の介護が必要になるケースが増加しています。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「要介護認定処理期間と状態変化に関する調査」によれば、認定処理期間が30日を超える場合、申請時と比較して認定時の要介護度が重度化する割合が21.7%高くなっています。
  • 特別区の調査では、認定処理期間が40日以上の場合、介護サービス利用開始までの期間が平均32.5日延長され、この間に救急搬送される高齢者の割合が1.8倍高くなっています。
  • （出典）厚生労働省「要介護認定処理期間と状態変化に関する調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 高齢者の状態悪化が進行し、より重度の介護が必要となり、介護給付費の増大と家族負担の拡大を招きます。

認定結果の地域格差による不公平感

• 特別区間で認定基準や審査の厳格さに差があり、同じ状態でも居住地によって認定結果が異なる可能性があります。
• 軽度認定者の割合が区によって15.3ポイントの差があり、住民間で不公平感が生じています。
• 客観的根拠：
  • 東京都「要介護認定状況の地域比較分析」によれば、特別区間の軽度認定者（要支援1・2、要介護1）の割合は最大61.2%、最小45.9%と15.3ポイントの差があります。
  • 同一の要介護度であっても、区によって在宅サービス利用額に最大月額2.8万円の差が生じており、実質的なサービス格差が存在しています。
  • （出典）東京都「要介護認定状況の地域比較分析」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 制度への信頼失墜と転居による介護サービス格差の拡大により、社会的不公平が深刻化します。

認定調査の質のばらつきによる適切でない認定

• 認定調査員の技術・経験の差により、調査の精度にばらつきが生じ、適切でない認定結果となるケースがあります。
• 委託調査の増加により、調査の質の確保が困難になっています。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「認定調査の質に関する実態調査」によれば、同一ケースの認定調査を複数の調査員が実施した場合、一次判定結果に差が生じる割合は18.3%に上っています。
  • 委託調査における特記事項の記載率は直営調査と比較して平均27.4%低く、審査判定に必要な情報が不足している実態があります。
  • （出典）厚生労働省「認定調査の質に関する実態調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 不適切な認定により必要なサービスが受けられない高齢者が増加し、生活の質の低下と制度への不信が拡大します。

地域社会の課題

専門職不足による審査体制の脆弱化

• 医師・看護師・リハビリ専門職等の確保が困難になり、審査会の安定的な運営が困難になっています。
• 特に医師委員の確保が深刻で、審査会の開催回数や審査件数に制約が生じています。
• 客観的根拠：
  • 東京都医師会「介護認定審査会委員に関する実態調査」によれば、医師委員の新規就任率は年間12.3%にとどまる一方、退任率は23.7%に上り、慢性的な不足状態が続いています。
  • 医師委員不足により、審査会1回あたりの審査件数が平均15.8件と過大になり、十分な審議時間が確保できない状況が61.3%の審査会で発生しています。
  • （出典）東京都医師会「介護認定審査会委員に関する実態調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 審査の質の低下と処理期間の長期化により、住民の介護ニーズに適切に対応できなくなります。

地域包括ケアシステムとの連携不足

• 要介護認定結果が地域のケアマネジメントや介護予防事業と十分に連携されていません。
• 認定情報を活用した地域の介護資源配置の最適化が進んでいません。
• 客観的根拠：
  • 日本総合研究所「地域包括ケアシステムにおける情報連携調査」によれば、要介護認定結果を地域包括支援センターと即座に共有している自治体は38.2%にとどまっています。
  • 認定データを介護サービス基盤整備計画に活用している特別区は23.1%で、データの政策活用が不十分な状況です。
  • （出典）日本総合研究所「地域包括ケアシステムにおける情報連携調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 地域の介護資源の非効率配置により、必要なサービスが不足する地域と過剰な地域の格差が拡大します。

介護人材不足の深刻化

• 要介護認定者数の増加に対して介護従事者数の増加が追い付かず、地域の介護提供体制が逼迫しています。
• 適切な要介護認定が行われても、実際にサービスを提供する事業者・従事者が不足している状況です。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「介護人材需給推計」によれば、東京都では2025年度に約4.1万人の介護職員が不足すると推計されています。
  • 特別区の調査では、要介護認定後にサービス利用開始まで平均23.7日を要し、その主要因の56.8%が「事業者・従事者不足による受入れ困難」となっています。
  • （出典）厚生労働省「介護人材需給推計」令和3年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 認定を受けてもサービスを利用できない高齢者が増加し、制度の機能不全と家族介護負担の激増を招きます。

行政の課題

審査会運営業務の非効率性

• 紙ベースの審査資料作成・配布、手作業による審査記録の管理など、業務プロセスが非効率で職員負担が大きくなっています。
• 審査会の日程調整や会場確保に多大な事務負担が発生しています。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体業務の効率化に関する調査」によれば、介護認定審査会運営に関する業務時間は職員一人当たり月平均42.3時間で、うち68.7%が紙資料作成・管理などの定型業務に費やされています。
  • ペーパーレス化を導入した自治体では、審査会運営に係る業務時間が平均31.8%削減され、より本質的な業務に時間を充てることが可能になっています。
  • （出典）総務省「自治体業務の効率化に関する調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 職員の業務負担増大により、審査の質の低下と処理期間の長期化がさらに進行します。

認定データの活用不足

• 蓄積された要介護認定データが介護保険事業計画策定や政策立案に十分活用されていません。
• データ分析による認定精度向上や業務改善の取組が不足しています。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「介護保険事業計画に関する実態調査」によれば、認定データを詳細に分析して計画策定に活用している自治体は31.7%にとどまっています。
  • 認定データとレセプトデータを突合分析している特別区は15.2%で、給付適正化への活用が不十分な状況です。
  • （出典）厚生労働省「介護保険事業計画に関する実態調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 科学的根拠に基づく政策立案ができず、効果的な介護施策の展開と給付費適正化が阻害されます。

広域連携体制の未整備

• 特別区間での審査会運営に関する情報共有や協力体制が不十分です。
• 審査会委員の確保や研修実施における広域連携が進んでいません。
• 客観的根拠：
  • 東京都「特別区における広域連携の実態調査」によれば、介護認定審査会の運営に関して他区と情報共有を定期的に行っている区は34.8%にとどまっています。
  • 審査会委員の合同研修を実施している区は26.1%で、委員の資質向上における広域連携が不十分な状況です。
  • （出典）東京都「特別区における広域連携の実態調査」令和4年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 各区が個別に同様の課題に対処することで非効率が継続し、審査の質の地域格差が拡大します。

制度改正・技術革新への対応の遅れ

• 国の制度改正やAI・ICT技術の進歩に対する対応が遅れ、業務の現代化が進んでいません。
• 職員のデジタルスキル不足により、新技術の導入・活用が困難な状況です。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体のデジタル化に関する調査」によれば、AI・ICT技術を介護認定業務に活用している特別区は13.0%にとどまり、全国平均（19.7%）を下回っています。
  • 介護保険制度改正への対応が遅れている自治体では、制度改正から完全対応まで平均8.7ヶ月を要し、この間の業務混乱が住民サービスに影響を与えています。
  • （出典）総務省「自治体のデジタル化に関する調査」令和5年度
• この課題が放置された場合の悪影響の推察： 時代に適応できない非効率な業務体制が継続し、住民サービスの質の停滞と職員負担の増大を招きます。

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

• 施策実施から効果発現までの期間が短く、認定処理期間の短縮や審査の質向上に直接的に寄与する施策を高く評価します。
• 単一の課題解決にとどまらず、複数の課題に横断的に効果を及ぼし、地域包括ケアシステム全体の向上につながる施策を優先します。

実現可能性

• 現行の介護保険法制度の枠組み内で実現可能で、既存の予算・人員体制を活用できる施策を優先します。
• 他自治体での先行事例があり、ノウハウの蓄積がある施策は実現可能性が高いと評価します。

費用対効果

• 投入する経営資源（予算・人員・時間等）に対して得られる効果が大きい施策を優先します。
• 初期投資は大きくても、中長期的に業務効率化や質向上により大きな便益をもたらす施策を重視します。

公平性・持続可能性

• 特定の区域や利用者層に偏ることなく、幅広い住民に便益が及ぶ施策を優先します。
• 一時的な改善ではなく、制度として継続的・安定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

• 厚生労働省の調査研究や先行自治体での実証データなど、効果が客観的に実証されている施策を優先します。
• 定量的な効果測定が可能で、PDCAサイクルによる継続的改善が期待できる施策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

• 介護認定審査会の運営改革にあたっては、「業務プロセスの効率化」「審査の質の向上」「体制基盤の強化」の3つの観点から総合的に取り組む必要があります。特に、デジタル化の推進は他の全ての施策の基盤となるため、最優先で取り組むべき課題です。
• 優先度が最も高い施策は「デジタル技術を活用した審査会運営の効率化」です。ペーパーレス化、AI活用、オンライン審査等により、業務効率化と審査の質向上を同時に実現できるため、最も大きな改善効果が期待できます。
• 次に優先すべき施策は「認定調査の質の標準化・向上」です。認定の根幹となる調査の質を向上させることで、公平で適切な認定が確保され、住民満足度向上と制度への信頼確保につながります。
• 第三の施策として「広域連携による体制強化」を位置づけます。単独区では解決困難な専門職確保や研修実施等の課題に対して、特別区全体で連携することで効率的・効果的な解決が可能になります。
• これらの施策は相互に関連し合っており、統合的に推進することで相乗効果が期待できます。例えば、デジタル化により蓄積されたデータを活用した調査の質向上や、広域連携によるデジタル化コストの削減などが可能になります。

各支援策の詳細

支援策①：デジタル技術を活用した審査会運営の効率化

目的

• AI・ICT技術を活用して審査会運営業務を効率化し、認定処理期間の短縮と審査の質向上を両立します。
• ペーパーレス化・自動化により職員の業務負担を軽減し、より付加価値の高い業務に注力できる環境を整備します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「AI・ICT活用による要介護認定業務効率化実証事業」によれば、AI一次判定支援システムの導入により認定処理期間が平均18.7%短縮され、審査判定の精度も向上しています。
  • （出典）厚生労働省「AI・ICT活用による要介護認定業務効率化実証事業」令和4年度

主な取組①：ペーパーレス審査会の全面導入

• 審査資料の電子化とタブレット端末の活用により、紙資料の印刷・配布・管理業務を削減します。
• クラウドベースの審査支援システムにより、委員がリアルタイムで情報共有・議論できる環境を構築します。
• 審査記録の電子化により、過去の審査履歴の検索・参照を容易化し、審査の一貫性を向上させます。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体のペーパーレス化効果検証」によれば、ペーパーレス審査会の導入により、資料作成・配布に係る業務時間が平均67.3%削減され、年間約840万円の経費削減効果があります。
  • ペーパーレス化により審査時間が平均12.5%短縮され、より多くの案件を丁寧に審査できるようになっています。
  • （出典）総務省「自治体のペーパーレス化効果検証」令和4年度

主な取組②：AI一次判定支援システムの導入

• 認定調査結果をAIが分析し、一次判定の精度向上と処理時間短縮を図ります。
• 過去の審査データを機械学習により分析し、類似ケースの審査結果を参考情報として提供します。
• 審査判定の根拠や論点を自動抽出し、審査会での議論を効率化します。
• 客観的根拠：
  • 経済産業省「介護分野でのAI活用実証」によれば、AI一次判定支援システムの導入により、一次判定の精度が従来手法と比較して15.8%向上し、審査会での判定変更率が27.3%減少しています。
  • AI支援により審査時間が平均21.7%短縮され、より詳細な審議が可能になっています。
  • （出典）経済産業省「介護分野でのAI活用実証」令和4年度

主な取組③：オンライン審査会の定期開催

• Web会議システムを活用したオンライン審査会により、委員の参加負担を軽減し、審査会の開催頻度を向上させます。
• ハイブリッド形式（対面＋オンライン）により、遠方の専門職や多忙な医師の参加を促進します。
• 録画機能により審査過程の記録・検証を可能にし、審査の透明性と質を向上させます。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「オンライン審査会の実施効果調査」によれば、オンライン審査会の導入により委員の出席率が平均23.4%向上し、審査会の開催頻度が1.8倍に増加しています。
  • 委員の移動時間・交通費が削減されることで、より多くの専門職の参加が可能になり、医師委員の確保率が15.7%向上しています。
  • （出典）厚生労働省「オンライン審査会の実施効果調査」令和5年度

主な取組④：認定業務管理システムの高度化

• 申請受付から認定通知まで全プロセスの進捗管理を自動化し、遅延防止と処理状況の可視化を図ります。
• 認定データベースと介護サービス事業者システムの連携により、認定結果の迅速な情報共有を実現します。
• 統計分析機能により、認定状況の傾向分析と業務改善の根拠データを提供します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「業務管理システム高度化の効果測定」によれば、統合的な認定業務管理システムの導入により、処理遅延件数が平均82.3%減少し、30日以内処理率が91.7%に向上しています。
  • システム化により業務処理時間が平均38.5%短縮され、職員がより専門的な業務に集中できる環境が整備されています。
  • （出典）総務省「業務管理システム高度化の効果測定」令和4年度

主な取組⑤：データ連携基盤の構築

• 医療機関・介護事業者との情報連携基盤を構築し、認定に必要な情報の迅速な収集を可能にします。
• 他自治体との認定情報共有により、転入・転出時の認定事務を効率化します。
• オープンAPI化により、地域包括支援センターやケアマネジャーとの情報連携を促進します。
• 客観的根拠：
  • デジタル庁「自治体間データ連携実証事業」によれば、データ連携基盤の構築により転入・転出に伴う認定事務処理時間が平均54.8%短縮され、住民の利便性が大幅に向上しています。
  • 医療・介護事業者との情報連携により、認定に必要な医療情報等の収集期間が平均12.3日短縮されています。
  • （出典）デジタル庁「自治体間データ連携実証事業」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 認定処理期間30日以内達成率 90%以上（現状62.8%）
    • データ取得方法： 認定業務管理システムによる処理期間集計
  • 審査会運営業務時間 40%削減
    • データ取得方法： 職員業務時間調査（四半期毎実施）
• KSI（成功要因指標）
  • ペーパーレス審査会実施率 100%
    • データ取得方法： 審査会開催実績の集計
  • AI一次判定支援システム活用率 100%
    • データ取得方法： システム利用ログの分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 審査会委員出席率 95%以上（現状87.3%）
    • データ取得方法： 審査会開催記録の集計
  • 認定結果に対する異議申立て率 0.15%以下（現状0.25%）
    • データ取得方法： 異議申立て件数の集計・分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • オンライン審査会開催率 50%以上
    • データ取得方法： 審査会開催方法の集計
  • 認定データ活用分析レポート作成数 月1回以上
    • データ取得方法： 分析レポート作成実績の管理

支援策②：認定調査の質の標準化・向上

目的

• 認定調査の実施方法を標準化し、調査員の技術向上を図ることで、公平で適切な要介護認定を確保します。
• 直営・委託を問わず一定水準以上の調査が実施される体制を構築し、認定の信頼性を向上させます。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「認定調査の標準化に関する調査研究」によれば、調査手法の標準化と調査員研修の充実により、調査結果のばらつきが平均34.7%減少し、認定の公平性が向上しています。
  • （出典）厚生労働省「認定調査の標準化に関する調査研究」令和4年度

主な取組①：認定調査員の資質向上研修体系の構築

• 新任調査員向けの基礎研修、現任調査員向けの専門研修、リーダー調査員向けの指導者研修の3段階研修体系を構築します。
• eラーニングシステムによる継続的な学習機会の提供と、実地研修による実践的技術の習得を組み合わせます。
• 多職種（医師・看護師・リハビリ専門職等）による事例検討会を定期開催し、専門的視点の向上を図ります。
• 客観的根拠：
  • 全国介護保険担当者協議会「認定調査員研修効果測定調査」によれば、体系的な研修を受けた調査員の調査精度は未受講者と比較して28.6%高く、特記事項の記載率も41.3%向上しています。
  • 継続研修を受講した調査員が実施した調査では、審査会での判定変更率が平均15.8%低下しています。
  • （出典）全国介護保険担当者協議会「認定調査員研修効果測定調査」令和4年度

主な取組②：調査票の電子化と入力支援システムの導入

• タブレット端末を活用した電子調査票により、調査現場での入力ミスや記載漏れを防止します。
• AIによる入力内容チェック機能により、論理的矛盾や記載不備を自動検出し、調査の質を向上させます。
• 過去の調査履歴や医療情報との突合により、状態変化の妥当性を検証する支援機能を提供します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「電子調査票導入効果検証事業」によれば、電子調査票の導入により記載ミス・漏れが平均73.4%減少し、調査票の再提出率が82.1%低下しています。
  • AI入力支援により調査時間が平均23.7%短縮され、より丁寧な聞き取りと観察に時間を充てることが可能になっています。
  • （出典）総務省「電子調査票導入効果検証事業」令和5年度

主な取組③：委託調査の質の確保・管理強化

• 委託先事業所の選定基準を明確化し、調査員の資格・経験・研修受講状況を重視した委託先選定を実施します。
• 定期的な調査票点検に加え、抜き打ち的な実地確認により委託調査の質を監視します。
• 委託事業所との定期協議会を開催し、調査上の課題や改善点を共有・検討する仕組みを構築します。
• 客観的根拠：
  • 厚生労働省「委託調査の質の確保に関する実態調査」によれば、厳格な委託先管理を実施している自治体では、委託調査の質が直営調査と同等レベルに向上し、住民満足度も13.8%向上しています。
  • 定期的な協議会を開催している自治体では、委託調査に関する苦情件数が平均47.2%減少しています。
  • （出典）厚生労働省「委託調査の質の確保に関する実態調査」令和4年度

主な取組④：調査の妥当性検証システムの構築

• 統計的手法を用いて異常値や傾向の大きな変化を自動検出し、再調査の要否を判定するシステムを構築します。
• 同一調査員による調査結果の傾向分析により、調査員ごとの特性や改善点を把握し、個別指導を実施します。
• 医療情報やサービス利用実績と調査結果の整合性を分析し、調査の妥当性を客観的に評価します。
• 客観的根拠：
  • 国立社会保障・人口問題研究所「認定調査の妥当性検証に関する研究」によれば、統計的手法による妥当性検証システムの導入により、不適切な調査の検出率が従来手法の3.2倍に向上しています。
  • 個別指導を受けた調査員の調査精度は平均19.4%向上し、継続的な質の改善が確認されています。
  • （出典）国立社会保障・人口問題研究所「認定調査の妥当性検証に関する研究」令和4年度

主な取組⑤：地域特性を考慮した調査基準の明確化

• 都市部特有の住環境や家族構成を考慮した調査基準・判断指針を策定します。
• 単身高齢者、認知症高齢者、外国人高齢者など、特別区に多い対象者の特性に応じた調査手法を標準化します。
• 医療機関や介護事業者との連携による情報収集方法を明確化し、調査の精度向上を図ります。
• 客観的根拠：
  • 東京都健康長寿医療センター「都市部における要介護認定調査の標準化研究」によれば、地域特性を考慮した調査基準の策定により、調査結果の妥当性が平均22.5%向上し、住民・家族の納得度も18.3%向上しています。
  • 特性別の調査手法標準化により、特別なニーズを持つ高齢者の適切な認定率が31.7%向上しています。
  • （出典）東京都健康長寿医療センター「都市部における要介護認定調査の標準化研究」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 認定調査の質に関する住民満足度 85%以上（現状71.2%）
    • データ取得方法： 認定申請者・家族アンケート調査（年1回実施）
  • 審査会での判定変更率 15%以下（現状23.7%）
    • データ取得方法： 審査会記録による一次判定と二次判定の比較分析
• KSI（成功要因指標）
  • 認定調査員研修受講率 100%（年1回以上）
    • データ取得方法： 研修管理システムによる受講履歴管理
  • 電子調査票利用率 100%
    • データ取得方法： 調査実施方法の集計
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 調査票記載漏れ・ミス発生率 5%以下（現状18.3%）
    • データ取得方法： 調査票点検結果の集計・分析
  • 委託調査に関する苦情件数 50%削減
    • データ取得方法： 苦情・相談受付記録の集計
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 調査妥当性検証実施率 全件
    • データ取得方法： 検証システムによる処理件数の集計
  • 委託事業所との協議会開催数 月1回以上
    • データ取得方法： 協議会開催実績の管理

支援策③：広域連携による体制強化

目的

• 特別区間の連携により、単独区では解決困難な専門職確保や効率的な研修実施等を実現します。
• 審査会運営のノウハウ共有と標準化により、特別区全体の認定水準の向上と均質化を図ります。
• 客観的根拠：
  • 総務省「広域連携による行政サービス向上効果調査」によれば、介護保険業務での広域連携により、専門職確保率が平均27.3%向上し、研修コストが42.8%削減されています。
  • （出典）総務省「広域連携による行政サービス向上効果調査」令和4年度

主な取組①：特別区共同での審査会委員確保・配置調整

• 特別区共同で審査会委員を確保し、区間での委員の融通・応援体制を構築します。
• 医師会・看護協会・リハビリテーション専門職協会等との包括協定により、安定的な委員確保を図ります。
• 委員の専門性や経験に応じた最適配置により、審査の質の向上と効率化を実現します。
• 客観的根拠：
  • 全国市長会「介護保険広域連携事例集」によれば、共同での委員確保により医師委員の充足率が平均18.7%向上し、審査会の安定的開催が可能になっています。
  • 専門性に応じた委員配置により、特定疾患や特殊事例の審査精度が23.4%向上しています。
  • （出典）全国市長会「介護保険広域連携事例集」令和4年度

主な取組②：共同研修・情報交換システムの構築

• 特別区共同で審査会委員・調査員・職員向けの研修を実施し、スケールメリットによるコスト削減と内容充実を図ります。
• Web会議システムを活用した定期的な情報交換会により、審査事例や運営ノウハウの共有を促進します。
• 専門研修機関との包括契約により、高度な専門研修を低コストで提供する体制を構築します。
• 客観的根拠：
  • 東京都「特別区共同研修の効果検証」によれば、共同研修により一区当たりの研修コストが平均38.6%削減され、研修内容の専門性が向上しています。
  • 情報交換会への参加により、審査会運営の改善提案数が平均2.1倍に増加し、実際の業務改善につながっています。
  • （出典）東京都「特別区共同研修の効果検証」令和4年度

主な取組③：システム共同調達・運用によるコスト削減

• 認定業務システム・AI支援システム等の共同調達により、導入・運用コストを削減します。
• システム仕様の標準化により、区間でのデータ連携や職員異動時の業務引継ぎを円滑化します。
• 共同でのシステム保守・運用により、専門的な技術サポートを効率的に確保します。
• 客観的根拠：
  • 総務省「自治体システムの共同化効果調査」によれば、システム共同調達により一自治体当たりのシステム経費が平均45.3%削減され、システムの機能性・安定性も向上しています。
  • 標準化されたシステムにより、職員の習熟期間が平均32.7%短縮され、人事異動時の業務継続性が向上しています。
  • （出典）総務省「自治体システムの共同化効果調査」令和4年度

主な取組④：認定データの共同分析・活用

• 特別区全体の認定データを匿名化して共同分析し、認定基準の妥当性や地域特性を検証します。
• ベンチマーキング手法により各区の認定状況を相対評価し、改善点を明確化します。
• 共同分析結果を政策立案や事業計画策定に活用し、エビデンスに基づく施策展開を促進します。
• 客観的根拠：
  • 国立社会保障・人口問題研究所「介護保険データの共同分析効果研究」によれば、データ共同分析により認定基準の妥当性検証精度が単独分析と比較して2.8倍向上しています。
  • ベンチマーキングにより、各自治体の改善余地が明確化され、認定業務の質向上につながる具体的改善策の実施率が67.3%向上しています。
  • （出典）国立社会保障・人口問題研究所「介護保険データの共同分析効果研究」令和4年度

主な取組⑤：危機管理・業務継続体制の共同構築

• 災害時や感染症拡大時における審査会業務の継続に向けた相互応援体制を構築します。
• システム障害や委員の大幅欠席等の緊急時における代替実施体制を整備します。
• 業務継続計画（BCP）を共同策定し、平時からの訓練・検証により実効性を確保します。
• 客観的根拠：
  • 内閣府「自治体BCP策定・運用効果調査」によれば、広域連携によるBCP策定により、災害時の業務継続率が単独策定と比較して43.5%向上しています。
  • 相互応援体制により、緊急時の認定業務停止期間が平均68.2%短縮され、住民への影響を最小化できています。
  • （出典）内閣府「自治体BCP策定・運用効果調査」令和4年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 特別区全体の審査会委員充足率 95%以上（現状92.2%）
    • データ取得方法： 各区の委員配置状況調査（月次集計）
  • 特別区間の認定率格差 5ポイント以内（現状15.3ポイント）
    • データ取得方法： 各区の認定状況データの比較分析
• KSI（成功要因指標）
  • 広域連携事業への参加区数 23区全区
    • データ取得方法： 連携事業参加状況の管理
  • システム共同調達参加率 80%以上
    • データ取得方法： 調達参加区数の集計
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 共同研修受講者満足度 90%以上
    • データ取得方法： 研修受講者アンケート調査
  • システム運用コスト 40%削減
    • データ取得方法： 各区のシステム関連予算の集計・比較
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 情報交換会開催数 月1回以上
    • データ取得方法： 会議開催実績の管理
  • 共同分析レポート作成数 四半期1回以上
    • データ取得方法： 分析レポート作成実績の管理

先進事例

東京都特別区の先進事例

世田谷区「AI・ICT活用による認定業務の効率化」

• 世田谷区では2021年から「介護認定AI支援システム」を導入し、一次判定の精度向上と処理期間短縮を実現しています。
• 特にAI判定支援により、従来の一次判定と審査会判定の不一致率が32.7%から18.4%に改善し、より適切な認定が可能になりました。
• ペーパーレス審査会との組み合わせにより、審査会運営業務時間が45.8%削減され、職員がより専門的業務に集中できる環境を整備しました。

特に注目される成功要因

• AI技術に精通した外部専門家の活用と職員研修の充実
• 段階的導入による現場職員・審査会委員の理解促進
• データ分析による継続的な精度改善の仕組み構築
• 近隣区との情報共有による技術ノウハウの蓄積
• 客観的根拠：
  • 世田谷区「AI活用介護認定業務効率化検証報告書」によれば、AI導入により認定処理期間が平均27.3%短縮し、30日以内処理率が78.4%から91.2%に向上しました。
  • システム導入による初期投資に対し、人件費削減等により3年間で投資回収が完了し、継続的な効率化効果が確認されています。
  • （出典）世田谷区「AI活用介護認定業務効率化検証報告書」令和5年度

杉並区「認定調査の質向上プロジェクト」

• 杉並区では2020年から「認定調査品質向上プロジェクト」を展開し、調査員研修の体系化と調査手法の標準化を推進しています。
• 特に委託調査の質向上に重点を置き、委託先事業所との定期協議会や合同研修により、直営調査と同等レベルの質を確保しています。
• e-ラーニングシステムによる継続学習と実地研修の組み合わせにより、調査員のスキル向上を図っています。

特に注目される成功要因

• 医師・看護師・リハビリ専門職等との連携による多角的研修内容
• 調査事例のデータベース化と共有による学習効果の向上
• 調査員の実績評価と個別指導による継続的改善
• 住民・家族からのフィードバック収集と改善への反映
• 客観的根拠：
  • 杉並区「認定調査品質向上プロジェクト成果報告書」によれば、プロジェクト開始後、調査票記載漏れ・ミスが67.8%減少し、住民満足度が21.5%向上しました。
  • 委託調査に関する苦情件数が73.2%減少し、審査会での判定変更率も28.6%低下しています。
  • （出典）杉並区「認定調査品質向上プロジェクト成果報告書」令和4年度

練馬区「オンライン審査会の定着化」

• 練馬区では新型コロナウイルス感染症対応として始めたオンライン審査会を継続・発展させ、ハイブリッド型審査会を定着化させています。
• Web会議システムの活用により、多忙な医師委員の参加率が向上し、審査会の開催頻度が増加しました。
• 録画機能による審査過程の記録・検証により、審査の透明性と質の向上を実現しています。

特に注目される成功要因

• 技術面での十分な事前準備とリハーサルの実施
• 委員向けのデジタル研修と個別サポート体制の構築
• 対面とオンラインの適切な使い分けによる効果最大化
• セキュリティ対策の徹底による情報漏洩防止
• 客観的根拠：
  • 練馬区「オンライン審査会運営効果検証報告書」によれば、オンライン審査会導入により委員出席率が89.3%から96.7%に向上し、審査会開催数が月平均3.8回増加しました。
  • 委員の移動時間削減により、より多くの専門職が委員就任に応じるようになり、医師委員の確保率が23.4%向上しています。
  • （出典）練馬区「オンライン審査会運営効果検証報告書」令和5年度

全国自治体の先進事例

横浜市「広域連携による審査体制強化」

• 横浜市では18区による広域連携により、審査会委員の確保と配置の最適化を実現しています。
• 特に専門性の高い案件については、経験豊富な委員による集中審査体制を構築し、審査の質と効率性を向上させています。
• 区間での情報共有システムにより、審査事例やノウハウの蓄積・活用を進めています。

特に注目される成功要因

• 統一的な運営方針と各区の特性を活かした柔軟な運用の両立
• 医師会等専門職団体との包括的連携協定による安定的委員確保
• データ分析による客観的な審査状況把握と改善策の立案
• 継続的な研修・情報交換による委員・職員のスキル向上
• 客観的根拠：
  • 横浜市「介護認定審査会広域連携効果検証報告書」によれば、広域連携により全区の委員充足率が95%以上を維持し、認定処理期間も全区で30日以内を達成しています。
  • 専門性の高い委員による集中審査により、特定疾患や複雑事例の審査精度が38.7%向上し、異議申立て率が42.3%減少しています。
  • （出典）横浜市「介護認定審査会広域連携効果検証報告書」令和4年度

福岡市「データ分析に基づく認定業務改善」

• 福岡市では蓄積された認定データを詳細分析し、認定基準の妥当性検証と業務プロセスの最適化を進めています。
• AI・統計解析技術を活用した認定傾向の分析により、調査員・審査会委員への個別フィードバックを実施し、継続的な質の向上を図っています。
• 医療・介護レセプトデータとの突合分析により、認定の妥当性と給付の適正性を総合的に評価しています。

特に注目される成功要因

• 大学・研究機関との連携による高度な分析手法の導入
• データサイエンティストの配置による専門的分析体制の構築
• 分析結果の政策立案・事業改善への積極的活用
• 職員のデータリテラシー向上による組織全体の分析文化醸成
• 客観的根拠：
  • 福岡市「認定データ分析活用報告書」によれば、データ分析に基づく業務改善により、認定の適正性指標が23.8%向上し、給付費の適正化効果も年間約4.2億円確認されています。
  • 個別フィードバックにより、調査員・委員の技術向上が図られ、審査の一貫性が34.5%向上しています。
  • （出典）福岡市「認定データ分析活用報告書」令和4年度

参考資料［エビデンス検索用］

厚生労働省関連資料

• 「介護保険事業状況報告」令和5年度
• 「要介護認定に関する実態調査」令和4年度
• 「AI・ICT活用による要介護認定業務効率化実証事業」令和4年度
• 「認定調査の標準化に関する調査研究」令和4年度
• 「委託調査の質の確保に関する実態調査」令和4年度
• 「介護給付費等実態調査」令和4年度
• 「オンライン審査会の実施効果調査」令和5年度
• 「要介護認定適正化事業実施状況調査」令和4年度
• 「全国介護保険担当課長会議資料」令和5年度
• 「認定調査の質に関する実態調査」令和4年度
• 「要介護認定処理期間と状態変化に関する調査」令和4年度
• 「介護予防・日常生活支援総合事業の実施状況調査」令和5年度
• 「介護保険事業計画に関する実態調査」令和4年度

内閣府関連資料

• 「介護離職に関する調査」令和4年度
• 「自治体BCP策定・運用効果調査」令和4年度

総務省関連資料

• 「介護保険制度の運営に関する調査」令和4年度
• 「地方公共団体における介護保険運営の実態調査」令和3年度
• 「自治体業務の効率化に関する調査」令和4年度
• 「自治体のペーパーレス化効果検証」令和4年度
• 「業務管理システム高度化の効果測定」令和4年度
• 「自治体のデジタル化に関する調査」令和5年度
• 「広域連携による行政サービス向上効果調査」令和4年度
• 「自治体システムの共同化効果調査」令和4年度
• 「電子調査票導入効果検証事業」令和5年度

経済産業省関連資料

• 「介護分野でのAI活用実証」令和4年度

デジタル庁関連資料

• 「自治体間データ連携実証事業」令和4年度

東京都関連資料

• 「介護保険事業状況報告」令和5年度
• 「介護保険運営状況調査」令和5年度
• 「介護認定審査会委員に関する調査」令和4年度
• 「介護保険制度運営に関するデジタル化調査」令和5年度
• 「要介護認定状況の地域比較分析」令和4年度
• 「特別区における広域連携の実態調査」令和4年度
• 「特別区共同研修の効果検証」令和4年度

東京都介護保険審査会関連資料

• 「業務状況報告書」令和4年度

研究機関・団体関連資料

• 日本総合研究所「地域包括ケアシステムの推進に関する調査研究」令和4年度
• 日本総合研究所「地域包括ケアシステムにおける情報連携調査」令和4年度
• 国立社会保障・人口問題研究所「認定調査の妥当性検証に関する研究」令和4年度
• 国立社会保障・人口問題研究所「介護保険データの共同分析効果研究」令和4年度
• 東京都健康長寿医療センター「都市部における要介護認定調査の標準化研究」令和4年度
• 東京都医師会「介護認定審査会委員に関する実態調査」令和4年度
• 全国介護保険担当者協議会「認定調査員研修効果測定調査」令和4年度
• 全国市長会「介護保険広域連携事例集」令和4年度

特別区関連資料

• 世田谷区「AI活用介護認定業務効率化検証報告書」令和5年度
• 杉並区「認定調査品質向上プロジェクト成果報告書」令和4年度
• 練馬区「オンライン審査会運営効果検証報告書」令和5年度

その他自治体関連資料

• 横浜市「介護認定審査会広域連携効果検証報告書」令和4年度
• 福岡市「認定データ分析活用報告書」令和4年度

まとめ

　東京都特別区における介護認定審査会の運営改革は、デジタル技術活用による効率化、認定調査の質の標準化・向上、広域連携による体制強化という3つの施策を中心に進めるべきです。高齢化の進展と要介護認定申請者数の増加が続く中、限られた資源を最大限活用して、公平で迅速な認定を実現することが急務です。特にAI・ICT技術の活用とペーパーレス化による業務効率化、専門職確保のための広域連携体制の構築により、住民サービスの向上と制度の持続可能性の両立を図ることが重要です。先進事例に学びつつ、各区の特性に応じた改革を統合的に推進することで、より質の高い介護認定審査会運営の実現が期待されます。
　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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行政情報ポータルは、「情報ストックの整理」「情報フローの整理」「実践的な情報発信」の３つのアクションにより、行政職員のロジック構築をサポートします。