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（介護認定審査会を取り巻く環境）

• 自治体が介護認定審査会を運営する意義は「介護保険サービスの必要量を公平・公正に判定する制度的根幹を担うこと」と「個々の高齢者の尊厳ある生活を支えるための適切なサービス利用を実現すること」にあります。
• 介護認定審査会（以下「審査会」）は、介護保険サービスの利用希望者に対し、どの程度の介護が必要かを審査・判定するため、介護保険法に基づき市町村（特別区を含む）に設置される附属機関です ¹, ²。
• 介護認定のプロセスは、公平性と客観性を担保するために二段階で構成されています。
  • 一次判定: 全国の市町村で共通の「要介護認定ソフト」を使用し、認定調査員による訪問調査の結果（74項目の基本調査）を基に、コンピューターが客観的な「要介護認定等基準時間（介護の手間を時間に換算したもの）」を算出します ¹, ³, ⁴。
  • 二次判定: 審査会がこの一次判定の結果と、認定調査員が記入した「特記事項」、そして申請者の主治医が作成した「主治医意見書」を総合的に勘案し、最終的な要介護度を判定します。コンピューターでは捉えきれない個々の状況や、介護の質的な手間を専門的見地から評価する重要な役割を担っています ¹, ⁵, ⁶。
• 審査会の委員は、保健・医療・福祉の各分野における学識経験者（医師、看護師、保健師、社会福祉士、介護支援専門員など）の中から、区市町村長が任命します。委員は非常勤の特別職地方公務員という位置づけになります ¹, ⁷, ⁸。

意義

住民にとっての意義

適切な介護サービスの利用

• 審査会による公平な判定を通じて要介護度が決定されることで、住民は自身の心身の状態に応じた適切な介護保険サービス（訪問介護、通所介護、施設入所など）を利用できます。これにより、本人及び家族の身体的・精神的・経済的負担の軽減が図られます ⁶, ⁹。

公平性の担保

• 全国一律の基準に基づく一次判定に加え、保健・医療・福祉の専門家からなる合議体での二次判定を経ることで、特定の調査員や担当者の主観に偏らない、公平・公正な判定が担保されます。これにより、住民は誰もが客観的な基準で審査を受けられるという安心感を得ることができます ³, ⁴。

不服申立ての仕組み

• 審査会による判定結果（市町村の認定処分）に不服がある場合、住民は各都道府県に設置されている第三者機関「介護保険審査会」に審査請求（不服申立て）を行うことができます。この仕組みは、行政処分の適正性を担保し、住民の権利を保護する上で重要な役割を担っています ¹, ⁶, ¹⁰。

地域社会にとっての意義

介護保険制度の信頼性維持

• 審査会が公平・公正な判定を継続的に行うことは、国民が納める保険料と税金で運営される介護保険制度全体の信頼性を支える根幹です。適正な審査が行われているという信頼が、制度の安定的な運営に不可欠です ¹¹。

社会的介護基盤の適正な配分

• 審査会の判定は、地域における介護サービスの需要量を決定づけるため、訪問介護事業所や介護老人福祉施設といった限られた社会資源の適正な配分に間接的に影響を与えます。正確なニーズ把握が、効果的な地域包括ケアシステムの構築につながります。

行政にとっての意義

介護給付の適正化

• 審査会による厳正な審査は、真にサービスを必要とする人へ、必要な分だけ給付を限定するゲートキーパーの役割を果たします。これにより、増大し続ける介護給付費を抑制し、介護保険財政の持続可能性を確保するという極めて重要な機能を持っています ¹²。

法的義務の履行

• 介護保険法により、保険者である市町村は審査会を設置し、要介護認定を行うことが義務付けられています。審査会の適正な運営は、自治体が果たすべき法的な責務です ²。

（参考）歴史・経過

• 2000年
  • 介護保険制度が創設され、サービスの必要度を判定する仕組みとして、介護認定審査会による要介護認定制度が導入されました ²。
• 2009年
  • 身体的な能力低下だけでなく、認知症の症状等も適切に評価できるよう、認定調査項目や一次判定ロジックが見直されました。これにより、主治医意見書や特記事項の重要性が増し、審査会での総合的な判断がより重視されるようになりました ³。
• 2018年
  • 要介護認定の更新申請者のうち、状態が安定していると見込まれる一定の要件を満たす者について、審査会の手続きを簡略化できる仕組みが導入されました。これは、審査会の事務負担を軽減するための最初の大きな一歩でした ³, ¹³。
• 2020年代
  • 新型コロナウイルス感染症の拡大を契機に、感染防止の観点から審査会のオンライン開催が特例的に認められました。これが、認定業務全体のデジタル化（DX）を本格的に検討するきっかけとなりました ¹⁴, ¹⁵。
• 2023年以降
  • 認定申請件数の増加と審査会委員の確保難が全国的な課題となる中、国や自治体は、認定業務の効率化と持続可能性の確保に向け、AI活用を含めたDXの推進を本格的に模索・導入し始めています ¹⁶, ¹⁷。

介護認定審査会に関する現状データ

全国の要介護（要支援）認定者数の増加

• 全国の要介護（要支援）認定者数は一貫して増加傾向にあります。令和5年3月末時点で694万人に達し、前年度から約5万人（0.7%）増加しました ¹⁸, ¹⁹。
• 最新の暫定値である令和6年11月時点では、さらに増加し723.3万人に達しています ²⁰。
• 第1号被保険者（65歳以上）に占める認定者の割合（認定率）も上昇しており、令和4年3月末時点の18.1%から、令和6年11月には19.8%へと上昇しています。これは、高齢者人口の約5人に1人が何らかの介護を必要とする状態にあることを示しており、審査会が対応すべき案件が構造的に増え続けていることを意味します ¹⁸, ²⁰, ²¹。

東京都特別区における認定者数の推移

• 東京都特別区においても、全国と同様に認定者数は増加傾向にあります。例えば、政府統計の総合窓口（e-Stat）で公表されている「介護保険事業状況報告」によると、各区で認定者数が年々増加していることが確認できます。
• この認定者数の増加は、審査会が審査・判定すべき件数の増加に直結します。高齢化の進展というマクロな人口動態の変化が、各区の審査会の現場における具体的な業務負荷の増大として現れているのです。

介護給付費の増大

• 認定者数の増加に伴い、介護保険の給付費も増大しています。令和6年11月の1か月間だけで、全国の介護給付費は9,353億円に上りました ²⁰。
• 介護費用は要介護度によって大きく異なり、例えば要介護1の認定者一人当たりの年間給付費が約115万円であるのに対し、最も重い要介護5では約348万円と約3倍に膨らみます ¹²。
• このデータは、審査会の判定が個人の生活だけでなく、自治体の財政に極めて大きな影響を与えることを示しています。判定のわずかな違いが、数百万単位の公費負担の差につながるため、審査の公平性と正確性の両立が強く求められます。

認定処理日数の長期化

• 介護保険法では、申請から原則30日以内に認定結果を通知することが定められていますが、この規定を遵守できている自治体は極めて少ないのが現状です。
• 令和4年度下半期の全国調査では、申請から認定までの平均日数は40.2日と、法定期間を10日以上超過しています ¹⁶。
• 自治体間の差も大きく、最長の自治体では78.7日と、2ヶ月半以上も待たされるケースが存在します ¹⁶。
• 全国の市町村のうち、平均日数が30日以内に収まっているのは、わずか5.6%（97市町村）に過ぎません ¹⁶。
• この「30日ルール」の形骸化は、もはや一部の自治体の問題ではなく、制度全体が抱える構造的な課題であることを示しています。申請者が適切なタイミングでサービスを開始できない現状は、介護保険制度の根幹を揺るがす事態と言えます。

課題

住民の課題

自治体による認定結果の「ばらつき」

• 全国共通のコンピューターソフトで一次判定が行われるにもかかわらず、最終的な要介護度が居住する自治体によって変わる「認定格差」が生じています。
• ある調査では、全国の市区町村の99%が二次判定の際に一次判定の結果を変更しており、その変更率は自治体によって0%から最大で41%と、極めて大きなばらつきがあることが明らかになりました。平均でも9.7%の申請で一次判定が変更されています ²²。
  • 客観的根拠：
    • （出典）日本経済新聞「要介護度 ばらつく認定 判定、99%の自治体が変更 独自の裁量 住民に見えず」2020年（厚生労働省への情報公開請求に基づく）
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 「認定のロトリー（くじ引き）化」が進み、居住地によって受けられるサービスに格差が生じ、介護保険制度の公平性への信頼が根本から損なわれます。

認定の遅延によるサービス利用開始の遅れ

• 全国平均で40.2日、長い場合は2ヶ月半以上もかかる認定の遅れは、緊急に介護を必要とする住民にとって深刻な問題です ¹⁶。
• 認定を待つ間、状態が悪化したり、家族が仕事を休んで介護せざるを得なくなったりするケースも少なくありません。これは、介護不安を軽減するという制度の目的とは逆行する事態です。
  • 客観的根拠：
    • （出典）社会保障審議会・介護保険部会 資料 2023年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 在宅介護の限界から「介護離職」が増加し、また必要なサービスを受けられないことによる高齢者の重度化を招きます。

認定プロセスへの不信感

• 審査会の議事は、個人情報保護の観点から原則非公開とされており ⁸, ²³, ²⁴、住民から見れば、どのような議論を経て結論が出されたのかが不透明な「ブラックボックス」に感じられることがあります。
• この不透明性に加え、前述の「ばらつき」や「遅延」が重なることで、「自分の状態を正しく評価してもらえなかったのではないか」という不信感につながっています。実際に、認定調査時の状況確認が不十分だったという具体的な苦情も寄せられています ¹⁰, ²⁵。
  • 客観的根拠：
    • （出典）東京都国民健康保険団体連合会「介護保険サービスに関する苦情白書」令和元年度
    • （出典）厚生労働省「介護認定審査会運営の手引き」
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 不服申立てや区分変更申請の増加を招き、さらなる行政コストの増大と事務の遅延という悪循環に陥ります。

地域社会の課題

審査需要の増大と制度の持続可能性

• 高齢化の進展により、要介護（要支援）認定者数は2040年には988万人に達すると推計されています ²⁶。
• このように審査需要が構造的に増え続ける一方で、審査を担う専門職の確保はますます困難になっています。この需要と供給のギャップは、制度の持続可能性そのものを脅かす重大な課題です。
  • 客観的根拠：
    • （出典）経済産業省「令和4年度商取引・サービス提供環境の適正化に係る事業 介護分野及び福祉機器産業の将来像とロードマップ策定等に関する調査報告書」2023年度
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 保険料の上昇や給付の抑制に繋がり、制度そのものの持続が困難になる可能性があります。

行政の課題

審査会委員の確保難と高齢化

• 多くの自治体で、審査会の委員、特に中核となる医師の確保が極めて困難な状況にあります。人口あたりの医師数が全国で最も少ない埼玉県に属するさいたま市では、この問題が特に深刻で、申請件数の増加に対応するための合議体の増設が事実上不可能な状態です ¹⁷。
• 委員は本業の傍らで地域貢献として活動しているケースが多く、適切な報酬設定や負担軽減策がなければ、成り手の確保は今後さらに難しくなります ²⁷。
  • 客観的根拠：
    • （出典）内閣府 規制改革推進会議「第4回 医療・介護・感染症対策ワーキング・グループ 議事次第」2024年
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 審査会の開催回数が減少し、認定の遅延がさらに深刻化するほか、委員の専門性のバランスが崩れ、審査の質の低下を招きます。

審査の質のばらつきと標準化の遅れ

• 一次判定からの変更率が自治体によって0%から41%まで大きく異なるという事実は、審査会の判断基準に明確な「ものさし」がなく、委員の経験や合議体の文化に依存している部分が大きいことを示唆しています ²²。
• 本来、審査の平準化を担うべき審査会事務局の機能も自治体によって差があり、合議体間の判断基準の共有や調整が十分に行われていないケースが見られます ⁵, ¹¹。
  • 客観的根拠：
    • （出典）日本経済新聞「要介護度 ばらつく認定 判定、99%の自治体が変更 独自の裁量 住民に見えず」2020年
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 審査の公平性が担保できなくなり、住民からの不服申立てが増加し、行政の信頼性が低下します。

非効率な事務プロセスとDXの遅れ

• 多くの自治体では、依然として大量の紙資料を印刷・郵送し、審査会を開催するという非効率な事務プロセスが残っています。これは時間とコストの浪費であるだけでなく、個人情報漏洩のリスクも伴います ¹³, ²⁸。
• 2018年に導入された「簡素化」の仕組みも、形式的な手続きが求められるため、期待されたほどの業務削減効果を上げていないとの指摘もあります ¹⁷。
  • 客観的根拠：
    • （出典）厚生労働省「介護保険最新情報Vol.1150 認定審査会の簡素化の取組状況について」2023年
    • （出典）jichitai.works「【セミナーレポート】事例紹介で分かる！ 介護認定審査会におけるデジタル化解説セミナー」2023年
  • この課題が放置された場合の悪影響の推察：
    • 人的リソースが非効率な事務作業に割かれ、本来注力すべき審査の質の向上や住民対応がおろそかになります。

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、認定遅延の解消や委員の負担軽減など、複数の課題解決に横断的に貢献する施策を高く評価します。
• 実現可能性
  • 現行の法制度や予算、人員体制の中で着手可能であり、技術的な障壁が低い施策を優先します。特に、国の通知等で既に実施が認められている施策は優先度が高くなります。
• 費用対効果
  • 投入するコスト（予算、人員）に対し、事務負担の軽減や将来的な財政支出の適正化など、得られる効果が大きい施策を優先します。
• 公平性・持続可能性
  • 特定の層だけでなく、全ての申請者や委員に便益が及び、将来にわたって安定的に運用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
  • 国の調査研究や他の自治体での成功事例など、効果が客観的なエビデンスに裏付けられている施策を優先します。

支援策の全体像と優先順位

• 審査会が直面する課題は、申請件数の増加、委員の確保難、非効率な事務プロセスが相互に絡み合って深刻化しています。したがって、これらの課題に統合的に対応する改革が必要です。
• 中でも、**最優先で取り組むべきは「支援策①：認定審査プロセスのDXによる迅速化・効率化」**です。DXは、単なる業務効率化に留まらず、委員の負担軽減（支援策③）や、データ活用による審査の質の向上（支援策②）の基盤となる、全ての改革の要です。認定遅延という住民への直接的な不利益を解消する上で最も即効性が高く、波及効果も大きいため、最優先と位置づけます。
• 次に、DXで整備された基盤を活用し、**「支援策②：審査の公平性・質の向上」と「支援策③：審査会委員の確保と負担軽減策」**を並行して推進します。DXによる効率化で生まれた時間や人的リソースを、研修の充実や広域連携といった質の向上策に再投資することで、改革の相乗効果を最大化します。

各支援策の詳細

支援策①：認定審査プロセスのDXによる迅速化・効率化

目的

• 申請から認定までの処理期間を抜本的に短縮し、法定期間である30日以内の通知を恒常的に達成することを目指します。
• 審査会運営に係る事務作業を大幅に削減し、職員と委員の負担を軽減します。
  • 客観的根拠
    • 東京都東久留米市では、東京都のデジタル化支援事業を活用し、BPR（業務改革）を通じて認定期間を42日から短縮する具体的な取り組みが進行中です ²⁹。
    • 国の規制改革推進会議でも、認定調査や審査会のデジタル化が期間短縮に有効であると指摘されています ³⁰。

主な取組①：介護認定審査会の完全オンライン化・ペーパーレス化

• 全ての審査会を、セキュリティが確保されたWeb会議システムで実施することを原則とします。これにより、委員の移動負担がゼロになり、参加のハードルが大幅に下がります。
• 審査資料（一次判定結果、特記事項、主治医意見書など）を全てデジタル化し、委員に貸与するタブレット端末等で安全に閲覧できるシステムを構築します。これにより、年間数万枚に及ぶ紙の印刷、郵送、回収、廃棄といった膨大な事務コストと時間を削減します。
  • 客観的根拠
    • 厚生労働省は、新型コロナウイルス禍の特例措置であったオンライン審査会を恒久的な取り組みとして正式に認めており、法的な障壁はありません ¹⁴。
    • ある自治体の試算では、審査会のペーパーレス化により、資料準備にかかる作業が年間約26日から約2日に短縮され、印刷枚数も年間42,000枚削減されたという効果が報告されています ²⁸。

主な取組②：認定調査プロセスのデジタル化

• 全ての認定調査員にタブレット端末を配備し、訪問先で直接、調査内容を入力できる体制を整備します。
• これにより、帰庁後のデータ再入力作業が不要となり、転記ミスを防ぎ、調査から一次判定までの時間を大幅に短縮します。入力漏れや矛盾をその場でチェックする機能も搭載し、調査の精度を高めます。
  • 客観的根拠
    • 福岡市や高松市など、既に訪問調査用のモバイルシステムを導入し、業務効率化と調査精度の向上を実現している先進事例があります ³¹。

主な取組③：主治医意見書のオンライン提出・連携

• 医師が主治医意見書をオンラインで作成・提出できる、セキュアなポータルサイトを構築・導入します。
• 現在、郵送でのやり取りに平均17.8日もかかっている意見書の取得期間を劇的に短縮し、認定プロセス全体の迅速化に貢献します ³⁰。
  • 客観的根拠
    • 国の規制改革推進会議において、認定期間短縮のための重要施策として主治医意見書の電子化が挙げられており、国レベルでの後押しも期待できます ³⁰。

主な取組④：AI活用による一次判定の精度向上と審査支援

• 過去の認定データ（認定調査票、特記事項、二次判定結果等）をAIに学習させ、新規案件の審査時に、論点となりうる項目や過去の類似事例を提示する「審査支援AI」を導入します。
• これはAIが判定を代替するのではなく、委員がより深く議論すべき点に集中できるよう支援するものです。これにより、審査の効率化と判断の平準化（ばらつきの抑制）を両立させます。
  • 客観的根拠
    • さいたま市は、AI活用による一次判定の精度向上が審査会の負担軽減と迅速化に繋がるとして、国に財政支援を要望するなど、先進自治体で具体的な検討が進んでいます ¹⁷。
    • 厚生労働省も「ICT・AIを用いた要介護認定審査のあり方に関する調査研究」を進めており、将来的な活用の方向性が示されています ³²。

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 認定処理期間の平均日数：30日以内
    • データ取得方法： 介護保険システムから申請受付日と認定通知日を抽出し、平均値を算出（毎月）。
• KSI（成功要因指標）
  • 審査会資料の完全ペーパーレス化率：100%
    • データ取得方法： DX推進担当課による実施状況の確認（四半期ごと）。
  • 認定調査員のタブレット端末利用率：100%
    • データ取得方法： 介護認定担当課による利用実績の確認（毎月）。
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 審査会1回あたりの平均審査件数：20%向上
    • データ取得方法： 審査会開催記録から、施策導入前後の平均審査件数を比較。
  • 主治医意見書の平均取得日数：5日以内（現状17.8日）
    • データ取得方法： 介護保険システムから意見書依頼日と受領日を抽出し、平均値を算出。
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • オンライン審査会の開催率：95%以上
    • データ取得方法： 審査会開催記録から算出（毎月）。
  • 主治医意見書オンライン提出システムの医師登録率：80%以上
    • データ取得方法： システム利用登録者数を医師会名簿等と比較。

支援策②：審査の公平性・質の向上

目的

• 自治体間や、同一自治体内の合議体間における認定結果の「ばらつき」を是正し、どこで申請しても公平な判定が受けられる体制を構築します。
• 審査の根拠とプロセスを明確化し、住民からの信頼性を高めます。
  • 客観的根拠
    • 全国の市区町村の99%で一次判定が変更され、その変更率に最大41%もの開きがあるという事実は、審査基準の解釈や適用に地域差・個人差があることを強く示唆しており、標準化が急務です ²²。

主な取組①：特別区共通の審査会委員向け標準研修プログラムの導入

• 特別区が連携し、新規・現任の全委員を対象とした標準研修プログラムを開発・実施します。
• 制度論や審査手順といった基礎知識に加え、判断が難しいとされる認知症や精神障害等の事例を用いたグループワークを導入し、委員間の「判断のものさし」を揃えることに重点を置きます。
  • 客観的根拠
    • 国は、都道府県が実施主体となる「介護認定審査会委員等研修実施要綱」を定めており、この趣旨に基づき、特別区の実情に合わせた、より実践的な研修プログラムを構築することが可能です ³³。

主な取組②：事務局機能の強化とナレッジマネジメント

• 審査会事務局を、単なる会議運営係ではなく、審査の「品質管理センター」として位置づけます。
• 事務局が各合議体の判定傾向（一次判定からの変更率、特定疾病の判断等）をデータ分析し、著しいばらつきが見られる場合は当該合議体にフィードバックを行い、平準化を促す役割を担います。
• 判断に迷った過去の事例や国の通知等をデータベース化し、全委員がいつでも参照できるナレッジマネジメントシステムを構築します。
  • 客観的根拠
    • 厚生労働省は「要介護認定の平準化の観点から、介護認定審査会事務局は、審査判定の手順や基準が各合議体で共有・遵守されるよう積極的に関与することが求められる」と明記しており、事務局の機能強化は国の指針にも合致しています ³, ¹¹。

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 住民からの認定結果に関する不服申立件数：30%削減
    • データ取得方法： 介護保険審査会への審査請求件数を集計。
• KSI（成功要因指標）
  • 特別区内の一次判定変更率の標準偏差：50%縮小
    • データ取得方法： 各区の介護保険事業報告から一次判定変更率を収集し、統計的に分析。
  • 全委員の標準研修プログラム受講率：100%
    • データ取得方法： 研修事務局による受講記録の管理。
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 同一区内の合議体間における認定結果のばらつき（類似ケースでの判定一致率）：20%改善
    • データ取得方法： 事務局が抽出したモデルケースに対する各合議体の判定結果を比較分析。
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 標準研修の年間開催回数：4回以上（新規・現任向け各2回）
    • データ取得方法： 研修事務局の実施記録。
  • ナレッジデータベースへの新規事例登録数：年間50件以上
    • データ取得方法： 事務局による登録実績の集計。

支援策③：審査会委員の確保と負担軽減策

目的

• 医師をはじめとする専門職の委員を安定的かつ十分に確保し、審査会の質の高い運営を維持します。
• 委員の活動が過度な負担とならないよう、魅力的で継続しやすい環境を整備します。

主な取組①：多様で柔軟な開催形式の導入

• 全面オンライン開催に加え、一部の委員が集合し、他の委員が遠隔で参加するハイブリッド形式も選択可能とします。
• 診療や業務で日中の参加が難しい委員のために、夜間（例：19時以降）の審査会を定例開催します。
  • 客観的根拠
    • 千葉県医師会が実施したアンケート調査では、審査会の開催時間について「午後7時台以降」を希望する意見が多く、開催時間の柔軟化が委員確保に有効であることを示唆しています ²⁷。

主な取組②：広域連携による委員の共同確保・派遣

• 特別区間で連携し、「特別区介護認定審査会委員バンク」のような制度を創設します。
• 医師が豊富な区から不足している区へ、オンラインで審査に参加してもらうなど、委員を広域で融通しあう仕組みを構築します。これにより、全ての合議体で専門分野のバランスを確保します。
  • 客観的根拠
    • 国は、委員確保が困難な場合の対応策として、複数の合議体で委員を交代で出席させる方式を認めており、この考え方を自治体間の連携に応用するものです ³。

主な取組③：委員公募のDXと魅力発信

• 従来の医師会等への依頼に加え、各専門職団体のウェブサイトやSNS、専門職向けプラットフォームなどを活用したデジタル公募を積極的に行います。
• 公募の際には、DXによる負担軽減策や柔軟な参加形式など、委員として活動しやすい環境が整備されていることを具体的にアピールし、職務の魅力を高めます。

主な取組④：適切な委員報酬の見直し

• 高度な専門性と時間を要する職務に見合うよう、特別区間で連携して委員報酬の基準を見直し、適正化を図ります。
• 報酬が活動の主たる目的ではないものの、専門性に対する正当な評価を示すことは、委員の確保と意欲の維持において重要な要素です。
  • 客観的根拠
    • 委員報酬に関する調査では「どちらとも言えない」との回答が半数を占めており、報酬に対する満足度が決して高くない現状がうかがえます。これは改善の余地があることを示しています ²⁷。

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 審査会委員の欠員率：0%を維持
    • データ取得方法： 介護保険担当課が管理する委員名簿の定員と実員を照合（毎月）。
• KSI（成功要因指標）
  • 委員の再任率：90%以上
    • データ取得方法： 任期満了時の再任意向調査と任命実績を照合。
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 委員応募者数：対前年度比20%増
    • データ取得方法： 公募への応募者数を集計。
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 夜間開催の審査会数：全開催数の25%以上
    • データ取得方法： 審査会開催記録から集計。
  • 広域連携による委員派遣実績：年間50人・回以上
    • データ取得方法： 特別区間の連携実績を記録・集計。

先進事例

東京都特別区の先進事例

大田区「建物被害認定調査モバイルシステムの導入」

• 大田区は、災害時の建物被害認定調査において、紙ベースの調査からタブレット端末を活用したモバイルシステムへと移行しました。これは、調査員が現場で直接データを入力し、帰庁後の事務作業を大幅に削減することで、り災証明書の迅速な発行を目指すものです。この「現場での調査をデジタル化し、後工程の事務を効率化する」というモデルは、介護の認定調査にも全く同じように応用可能であり、特別区内での成功事例として極めて参考になります ³⁴, ³⁵, ³⁶。
  • 客観的根拠
    • （出典）大田区「区の災害対策の取組状況について」

江戸川区「全国初のメタバース区役所」

• 江戸川区は、高齢や障害、ひきこもり等の事情で来庁が困難な住民のため、仮想空間「メタバース」上に相談窓口を開設しました。アバターを通じて職員に相談できるこの取り組みは、行政サービスへのアクセスを抜本的に改善しようとする先進的な姿勢の表れです。この「利用者の状況に応じて多様なアクセス手段を提供する」という思想は、認定申請や相談業務のあり方を考える上で重要な示唆を与えます ³⁷, ³⁸, ³⁹。
  • 客観的根拠
    • （出典）江戸川区ウェブサイト、NTT東日本ニュースリリース 2023年

東京都の支援事業を活用した東久留米市の取組

• 認定処理に42日を要していた東久留米市は、東京都の「区市町村における行政手続デジタル化支援事業」に参加しました。この取り組みの特筆すべき点は、単にデジタルツールを導入するのではなく、まずBPR（ビジネス・プロセス・リエンジニアリング）の手法を用いて既存の業務フローをゼロベースで見直し、課題を徹底的に分析した上で、最適なデジタル化を設計したことです。「業務改革が先、ツールは後」というこのアプローチは、DXを成功させるための王道と言えます ²⁹, ⁴⁰。
  • 客観的根拠
    • （出典）大日本印刷株式会社「導入事例：東久留米市」2024年

全国自治体の先進事例

さいたま市「医師不足に対応するWeb審査会とAI活用提案」

• 全国でも特に深刻な医師不足に悩むさいたま市は、Web会議システムを活用した審査会を積極的に拡大する一方、国の規制改革推進会議に対して、AI活用や安定ケースの「自動更新」導入など、認定業務を抜本的に効率化するための具体的な制度改正を提案しています。地域の厳しい実情を背景とした、現場からのボトムアップによる制度改革の働きかけは、他の自治体にとっても大いに参考になるモデルです ¹⁷。
  • 客観的根拠
    • （出典）内閣府 規制改革推進会議「第4回 医療・介護・感染症対策ワーキング・グループ 議事次第」2024年

福岡市・前橋市「認定調査・審査会業務のシステム化による効率化」

• 福岡市や前橋市は、認定調査員が使用するタブレットシステムと、審査会で使われるペーパーレス会議システムを連携させ、認定業務全体の効率化を実現している事例として挙げられます。前橋市では、タブレット導入により調査票作成後の点検の手間が大幅に削減され、ペーパーレス会議システムでは事前審査の意見集約機能を活用することで、議論の時間を短縮し、より本質的な議論に時間を割けるようになったと報告されています。これらの事例は、統合的なデジタル化がもたらす具体的な効果を示しています ³¹, ⁴¹。
  • 客観的根拠
    • （出典）富士通株式会社「導入事例」、株式会社日本ビジネスデータープロセシングセンター「自治体通信ONLINE掲載」

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（年報）」各年度 ¹⁸, ¹⁹, ⁴²
  • 「介護給付費等実態統計月報」各月 ⁴³, ⁴⁴
  • 「介護認定審査会運営の手引き」 ⁸
  • 「社会保障審議会・介護保険部会」関連資料 ¹⁶
  • 「ICT・AIを用いた要介護認定審査のあり方に関する調査研究事業 報告書」 ³²
• 内閣府関連資料
  • 「規制改革推進会議 医療・介護・感染症対策ワーキング・グループ」議事次第・資料 ¹⁷
• 経済産業省関連資料
  • 「介護分野及び福祉機器産業の将来像とロードマップ策定等に関する調査報告書」 ²⁶
• 東京都・特別区関連資料
  • 各特別区「高齢者保健福祉計画・介護保険事業計画」 ⁴⁵, ⁴⁶
  • 東京都国民健康保険団体連合会「介護保険サービスに関する苦情白書」 ²⁵
  • 東京都デジタルサービス局「区市町村における行政手続デジタル化支援事業」関連資料 ²⁹
• その他調査機関・報道資料
  • 日本経済新聞「要介護度 ばらつく認定 判定、99%の自治体が変更 独自の裁量 住民に見えず」2020年 ²²

まとめ

　介護保険制度の根幹を支える介護認定審査会は今、高齢者人口の急増に伴う審査需要の爆発的な増加と、審査を担う専門職の確保難という、構造的な課題の挟撃に遭い、重大な岐路に立たされています。その結果として生じている「認定の遅延」や「自治体間の判定のばらつき」は、住民のサービス利用権を脅かし、制度の公平性・信頼性を揺るがす深刻な事態です。これらの課題を克服し、持続可能な制度として未来に継承するためには、旧来の業務プロセスを前提とした小手先の改善ではなく、デジタル技術を最大限に活用した抜本的な業務改革、すなわちデジタルトランスフォーメーション（DX）の断行が不可欠です。認定調査から審査会運営、関係機関との連携に至るまで、全プロセスをデジタルで再構築し、徹底的な迅速化・効率化を図ることで、逼迫する人的資源を質の向上策へと再配分することが可能となります。
　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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