16 福祉

地域包括ケアシステムの推進

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(地域包括ケアシステムを取り巻く環境)

  • 自治体が地域包括ケアシステムの推進を行う意義は、「高齢者の尊厳の保持と自立生活の支援」と「持続可能な社会保障制度の構築」にあります。
  • 地域包括ケアシステムとは、高齢者が重度な要介護状態となっても、可能な限り住み慣れた地域で自分らしい暮らしを人生の最後まで続けることができるよう、医療、介護、介護予防、住まい及び生活支援が一体的に提供される体制を指します。
  • 東京都特別区は、国全体の超高齢社会という大きな潮流に加え、単身高齢者世帯の急増や伝統的な地域コミュニティの希薄化といった大都市特有の課題に直面しており、このシステムの構築と深化は喫緊の政策課題となっています。

意義

住民にとっての意義

住み慣れた地域での生活継続
家族の介護負担の軽減
切れ目のないサービスの提供
  • 医療と介護の連携が強化されることで、急性期病院からの退院、回復期リハビリ、在宅療養、そして看取りまで、高齢者の状態の変化に応じたサービスが途切れることなく提供されます。

地域社会にとっての意義

地域コミュニティの活性化
地域資源の有効活用

行政にとっての意義

社会保障制度の持続可能性の確保

(参考)歴史・経過

地域包括ケアシステムに関する現状データ

急速に進む高齢化と将来推計
  • 日本の総人口に占める65歳以上の割合(高齢化率)は、令和6年10月1日時点で29.3%に達する見込みです。これは過去最高を更新し続けています。
  • 特に75歳以上人口は2,078万人(令和6年推計)となり、65~74歳人口(1,547万人)を大きく上回り、より手厚い医療・介護ニーズを持つ後期高齢者が増加していることを示しています。
  • 将来推計では、令和52年(2070)年には、2.6人に1人が65歳以上、約4人に1人が75歳以上という、極めて深刻な超高齢社会が到来すると予測されています。
東京都特別区の特異な人口構造
急増する要介護者と単身高齢者世帯
膨張する介護費用と財政への圧力
危機的な介護人材不足
弱体化する地域コミュニティ
  • 地域包括ケアシステムの重要な基盤である「互助」を担う地域コミュニティの弱体化が顕著です。
  • 特別区の町会・自治会加入率は、平成24年の64.2%から令和4年には53.7%へと10年間で10ポイント以上も低下しています。
  • 「近所づきあいがほとんどない」と回答した世帯の割合も増加しており、住民同士の自発的な支え合いの基盤が失われつつあります。

課題

住民の課題

深刻化する家族の介護負担と介護離職
  • 要介護者の増加と専門職不足により、介護の負担が家族、特に高齢の配偶者や子に集中しています。これは「老老介護」や、働き盛りの世代が介護のために仕事を辞めざるを得ない「介護離職」といった深刻な社会問題に直結しています。
    • 客観的根拠:
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察:
      • 介護者の心身の健康悪化や経済的困窮が広がり、家族単位での共倒れリスクが増大します。
在宅生活の継続困難と社会的孤立
医療と介護の連携不足によるサービス分断

地域社会の課題

「互助」を担う地域コミュニティの機能不全
多様な担い手の不足と高齢化
  • 介護専門職だけでなく、地域の支え合い活動を担うボランティアや民生委員なども不足・高齢化しており、地域活動の持続可能性が脅かされています。
    • 客観的根拠:
    • この課題が放置された場合の悪影響の推察:
      • 地域の支え合い活動が縮小・消滅し、地域全体のセーフティネット機能が著しく低下します。

行政の課題

増大し続ける費用と介護保険財政の持続可能性
危機的な介護人材の確保・定着
地域包括支援センターの機能不全と業務過多
  • システムの司令塔であるべき地域包括支援センターが、相談件数の増大や業務範囲の拡大により、本来の役割である地域マネジメント機能を十分に発揮できていません。

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、複数の課題解決や多くの住民への便益につながる施策を高く評価します。
    • 実現可能性
      • 現在の法制度、予算、人員体制の中で実現可能な施策を優先します。既存の仕組みを活用できる施策は優先度を高めます。
    • 費用対効果
      • 投入する経営資源(予算・人員等)に対し、将来的な財政負担軽減効果も含めた長期的便益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幅広い住民に便益が及び、一時的では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
      • 政府資料や先行事例等で効果が実証されている、エビデンスに基づいた施策を最優先します。

支援策の全体像と優先順位

  • 地域包括ケアシステムの推進には、「①中核機能の強化」「②担い手の確保・育成」「③基盤のDX化」という3つの戦略的視点から、相互に関連させながら取り組むことが不可欠です。
  • 最優先で取り組むべきは「支援策①:地域包括支援センターの機能強化と多職種連携の推進」です。センターはシステムの司令塔であり、ここの機能不全はシステム全体の停滞に直結するため、基盤強化が全ての施策の前提となります。
  • 次に、システムの持続可能性を左右する最大のボトルネックである「支援策②:介護人材の確保・定着と地域住民(互助)の担い手育成」に注力します。人材なくしてサービスは提供できず、互助なくして地域は支えきれません。
  • これら2つの施策の効果を最大化し、将来的な需要増に対応するための鍵が「支援策③:介護DXの推進とデータ利活用によるケアの質の向上」です。これは業務効率化とサービス品質向上の両方を実現する強力なツールとなります。

各支援策の詳細

支援策①:地域包括支援センターの機能強化と多職種連携の推進

目的
主な取組①:専門職の増員と役割分担の明確化
  • 総合相談、権利擁護、ケアマネジメント支援等の業務量増大に対応するため、保健師・社会福祉士・主任ケアマネジャーの基準配置数を見直し、増員を支援します。
  • 事務作業や軽易な相談を担当する補助職員を配置し、専門職が専門業務に集中できる体制を構築します。
主な取組②:「地域ケア会議」の実質化と多職種連携ルールの策定
主な取組③:ICT導入による業務効率化と情報共有基盤の整備
  • 相談記録、ケアプラン、地域資源情報などを一元管理できる情報共有システムを導入し、センター内の情報共有と事務作業の効率化を図ります。
  • 国の「ケアプランデータ連携システム」の利用を促進し、居宅介護支援事業所とサービス事業所間の情報連携を円滑化します。
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 担当圏域の要介護認定率の上昇抑制(対前年度比で区平均上昇率を下回る)
      • データ取得方法: 介護保険事業状況報告(年報)の保険者別データ
    • 在宅看取り率の向上(現状値から3年間で5ポイント向上)
      • データ取得方法: 死亡診断書データ、医師会等との連携調査
  • KSI(成功要因指標)
    • 地域ケア会議からの政策提案・資源開発件数(年間5件以上)
      • データ取得方法: 各センターからの事業報告書
    • 多職種連携ルールに基づく情報共有シートの利用率(管内事業所の80%以上)
      • データ取得方法: センターによる連携先事業所へのアンケート調査
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 退院後30日以内の再入院率の低下(年間5%減)
      • データ取得方法: 連携病院の退院支援部門からのデータ提供
    • 担当ケアマネジャーの満足度(「連携が円滑になった」と回答する割合80%以上)
      • データ取得方法: センターが実施するケアマネジャーへの年次アンケート
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • 地域ケア会議の開催回数及び多職種参加者数(月1回以上、常時10職種以上参加)
      • データ取得方法: 各センターの会議議事録・出席者名簿
    • ICTシステムの導入センター率(3年間で100%)
      • データ取得方法: センターへの導入状況調査

支援策②:介護人材の確保・定着と地域住民(互助)の担い手育成

目的
主な取組①:介護職員の処遇改善とキャリアパス構築支援
  • 国の処遇改善加算に加え、区独自の家賃補助や奨学金返済支援制度を創設し、経済的負担を軽減します。
  • 介護福祉士等の資格取得支援や、リーダー職・管理職向けの研修機会を体系的に提供し、魅力あるキャリアパスを提示することで定着を促進します。
    • 客観的根拠:
      • 介護人材の不足は、制度の持続可能性を脅かす大きな要因です。処遇改善とキャリアアップ支援は、人材確保の根幹をなす施策です。
      • (出典)(https://www.nri.com/jp/knowledge/publication/chitekishisan_202007/07.html) 37, 財務省「財政制度等審議会資料」2024年度 10
主な取組②:多様な人材の参入促進(潜在介護士・外国人材・元気高齢者)
  • 離職した潜在介護福祉士の復職支援研修や、短時間勤務・兼業など柔軟な働き方を導入する事業所への助成を行います。
  • 外国人介護人材の受け入れ支援(住居・日本語教育)や、定着に向けた相談体制を強化します。
  • 元気な高齢者が生活支援サービス(ゴミ出し、買い物代行等)の担い手となる「有償ボランティア制度」を創設し、生きがいづくりと介護予防を両立させます。
    • 客観的根拠:
      • 高齢者の就業意欲は高まっており、「働けるうちはいつまでも」と考える高齢者が増加しています。こうした意欲を地域の支え合いに繋げることが重要です。
      • (出典)内閣府「令和7年版 高齢社会白書」2025年度 15
主な取組③:住民ボランティア・NPO活動の支援拠点整備
  • 広島県尾道市のように、住民参加を核とした地域づくりを参考に、地区のまちづくりセンター等を「地域支えあい活動サポート拠点」として位置づけ、活動場所の提供、団体設立の相談、活動保険の助成などを行います。
  • 生活支援コーディネーター(地域支え合い推進員)を増員配置し、支援を必要とする住民と地域の活動団体を繋ぐマッチング機能を強化します。
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 介護職員の充足率 90%以上(現状値から3年間で10ポイント向上)
      • データ取得方法: 区内介護サービス事業所への年次調査
    • 住民による支え合い活動の参加率 20%以上
      • データ取得方法: 区民意識調査(年1回実施)
  • KSI(成功要因指標)
    • 介護職員の離職率の低下(全国平均値を下回る水準)
      • データ取得方法: 雇用保険データ、事業所調査
    • 地域支え合い活動団体数(3年間で50団体増)
      • データ取得方法: 生活支援コーディネーターによる活動団体登録数
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 介護サービスの利用者満足度(「満足」と回答する割合85%以上)
      • データ取得方法: 介護サービス利用者への年次アンケート調査
    • 生活支援サービス利用者数(年間利用者数30%増)
      • データ取得方法: 有償ボランティア制度等の利用実績集計
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • 区独自の処遇改善制度の利用者数(年間500人以上)
      • データ取得方法: 各助成制度の申請・交付実績
    • 地域支えあい活動サポート拠点の相談件数(年間1,000件以上)
      • データ取得方法: 各拠点からの活動報告

支援策③:介護DXの推進とデータ利活用によるケアの質の向上

目的
  • デジタル技術とデータの活用により、介護現場の業務負担を軽減し、創出された時間でケアの質を向上させます。また、客観的データに基づく科学的なケアマネジメント(EBPM)を推進し、個々の利用者に最適化されたサービスを提供します。
主な取組①:介護ロボット・ICT機器の導入支援
  • 見守りセンサー、移乗支援ロボット、インカム、介護記録ソフト等の導入にかかる費用を補助する区独自の助成制度を拡充します。
  • 導入効果を最大化するため、機器選定から運用定着までを支援する専門アドバイザーを派遣します。
    • 客観的根拠:
      • 政府は「介護テクノロジー利用の重点分野」を定め、導入を推進しています。自治体による導入支援がその成否を分けます。
      • (出典)(https://www.tkfd.or.jp/research/detail.php?id=4705) 40
主な取組②:地域医療・介護情報連携ネットワークの構築
  • 区内の医療機関、介護事業所、薬局、地域包括支援センター等が、本人の同意に基づき、必要な情報を安全に共有できるプラットフォームを構築します。
  • 重複する検査や投薬の防止、退院時カンファレンスの効率化、緊急時対応の迅速化を図ります。
主な取組③:データ分析に基づくケアプランの最適化支援(EBPMの実践)
  • 利用者の状態変化(ADL、IADL、認知機能等)に関するデータを匿名化して集積・分析し、どのようなケアが自立支援や重度化防止に効果的かというエビデンスを構築します。
  • 分析結果をケアマネジャーにフィードバックし、科学的根拠に基づいたケアプラン作成を支援する研修を実施します。
    • 客観的根拠:
      • 介護保険事業計画のPDCAサイクル推進において、ロジックモデル等の活用によるデータに基づいた評価・改善の重要性が指摘されています。
      • (出典)(https://www.ihep.jp/publications/elderly-search/) 42
KGI・KSI・KPI
  • KGI(最終目標指標)
    • 介護職員一人当たりの直接ケア提供時間の割合(3年間で15%向上)
      • 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
    • 利用者の要介護度の維持・改善率(3年間で5ポイント向上)
      • データ取得方法: 介護保険事業状況報告の認定者データ分析
  • KSI(成功要因指標)
    • 介護ロボット・ICT導入事業所率(3年間で区内事業所の70%)
      • データ取得方法: 助成金交付実績及び事業所調査
    • 地域医療・介護情報連携ネットワークへの参加機関数(3年間で300機関)
      • データ取得方法: ネットワーク運営主体からの登録データ
  • KPI(重要業績評価指標)アウトカム指標
    • 介護職員の残業時間の削減(月平均5時間削減)
      • データ取得方法: 導入事業所へのアンケート調査
    • ケアプランの目標達成度(目標達成したプランの割合10%向上)
      • データ取得方法: ケアプランデータ分析
  • KPI(重要業績評価指標)アウトプット指標
    • ICT導入支援の助成件数(年間100件以上)
      • データ取得方法: 助成制度の申請・交付実績
    • データ活用研修のケアマネジャー参加率(対象者の80%以上)
      • データ取得方法: 研修の参加者名簿

先進事例

東京都特別区の先進事例

世田谷区「地域包括ケアの地区展開」

板橋区「板橋区版AIP(エイジング・イン・プレイス)の推進」

  • 板橋区は、国の地域包括ケアシステムを中核としつつ、「シニア活動支援」などを加えた独自の「板橋区版AIP」を策定・推進しています。
  • 成功要因は、「高齢者保健福祉・介護保険事業計画」において、介護予防から医療・介護連携、住まい、認知症施策、シニアの社会参加までを網羅した総合的な計画を立て、多角的な施策を一体的に展開している点です。特に「フレイル予防」をリーディング事業と位置づけ、住民参加型の健康づくりを強力に推進しています。
  • 効果として、高齢者の健康寿命延伸と社会参加を促進し、持続可能な地域づくりに貢献しています。

江戸川区「在宅療養支援における多職種連携」

  • 江戸川区は、医師会が中心となり、在宅医療・介護連携推進事業を積極的に展開しています。
  • 成功要因は、医師会、歯科医師会、薬剤師会、訪問看護、ケアマネジャー、行政などが参加する「在宅医療・介護連携推進事業会議」を定期的に開催し、顔の見える関係を構築。実際の困難事例を共有し、職種間の役割理解と連携強化を図っている点です。
  • 効果として、支援が困難なケースへの対応力が向上し、医療と介護の円滑な連携が促進されています。

全国自治体の先進事例

千葉県柏市「柏モデル(在宅医療・介護連携の推進)」

広島県尾道市「住民参加を核とした地域包括ケアシステム」

  • 尾道市(旧御調町)は、地域包括ケアシステム発祥の地とされ、公立みつぎ総合病院を核に、行政、医療、福祉、そして住民組織が一体となったシステムを構築してきました。
  • 成功要因は、「寝たきりゼロ作戦」から始まり、保健・医療・福祉の専門職と、保健福祉推進員や民生委員、ボランティアといった住民組織が、対等なパートナーとして連携・協働する文化を長年にわたり醸成してきた点です。住民自身が地域の担い手であるという意識が根付いています。
  • 効果として、専門職による「共助・公助」と、住民による「互助」が有機的に結びつき、持続可能で手厚い支援体制を実現しています。

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地域包括ケアシステムの推進は、超高齢社会を乗り越えるための最重要課題です。急増する高齢者、特に単身・認知症高齢者への対応、危機的な人材不足、そして地域コミュニティの希薄化という複合的な課題に直面する中、従来の延長線上の施策では限界があります。システムの司令塔である地域包括支援センターの機能強化、人材確保と住民参加の促進、そして介護DXの推進という3つの戦略を一体的に進めることが、持続可能で質の高いケア体制を構築する鍵となります。先進事例に学びつつ、各区の実情に応じた大胆な政策実行が今、求められています。
 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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