ICT導入・介護ロボット活用等による効率化・負担軽減支援

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（ICT導入・介護ロボット活用等による福祉職の業務効率化・負担軽減支援を取り巻く環境）

• 自治体がICT導入・介護ロボット活用等による福祉職の業務効率化・負担軽減支援を行う意義は「介護人材不足の解消と介護サービスの質向上の両立」と「持続可能な介護保険制度の実現」にあります。
• ICT導入・介護ロボット活用等による福祉職の業務効率化・負担軽減支援とは、介護現場にデジタル技術や先端機器を導入することで、介護職員の身体的・精神的負担を軽減し、業務効率を向上させることにより、限られた人材で質の高い介護サービスを持続的に提供する取り組みを指します。
• 急速な高齢化の進行と生産年齢人口の減少により、東京都特別区においても介護人材不足が深刻化しており、2025年度には約2.3万人、2040年度には約4.1万人の介護人材が不足すると推計されています。この課題解決のためには、テクノロジーを活用した業務の効率化・省力化が不可欠となっています。

意義

住民にとっての意義

介護サービスの質向上

• ICT・ロボット技術の導入により、介護職員の業務負担が軽減され、利用者とのコミュニケーション時間が確保されることで、より質の高いケアを受けることができます。
• 見守りセンサーや記録システムの活用により、利用者の状態変化を早期に察知し、適切なケアを提供できます。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「介護ロボット等導入実証事業報告書」によれば、介護ロボットを導入した施設では利用者との直接ケア時間が平均21.3%増加し、利用者満足度が12.7ポイント向上しています。 — （出典）厚生労働省「介護ロボット等導入実証事業報告書」令和4年度

安心・安全な介護環境の確保

• 転倒・転落検知システムや見守りロボットの活用により、24時間365日の安全確保が可能になります。
• 記録の電子化により、薬剤管理や既往歴の確認が迅速・正確に行われ、医療事故のリスクが軽減されます。 — 客観的根拠： — 経済産業省「介護現場におけるICT活用効果調査」によれば、見守りシステムを導入した施設では夜間の事故発生率が平均38.4%減少しています。 — （出典）経済産業省「介護現場におけるICT活用効果調査」令和5年度

個別最適化されたケアの提供

• AIを活用した介護計画作成システムにより、利用者一人ひとりの状態や嗜好に応じたきめ細かなケアプランが策定されます。
• データ分析により、利用者の状態変化を予測し、予防的ケアが可能になります。 — 客観的根拠： — 総務省「ICT活用による個別ケア効果検証調査」によれば、AIを活用したケアプラン作成により、利用者のADL（日常生活動作）維持・改善率が従来比で18.6%向上しています。 — （出典）総務省「ICT活用による個別ケア効果検証調査」令和4年度

地域社会にとっての意義

介護人材の定着・確保

• 身体的負担の軽減により離職率が低下し、介護人材の定着が図られます。
• 働きやすい職場環境の整備により、介護職の社会的評価向上と新規参入者の増加が期待できます。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「介護労働実態調査」によれば、ICT・ロボット導入施設の離職率は平均13.2%で、未導入施設（16.7%）と比較して3.5ポイント低い結果となっています。 — （出典）厚生労働省「介護労働実態調査」令和5年度

地域包括ケアシステムの強化

• ICTを活用した多職種連携により、医療・介護・生活支援サービスの一体的提供が促進されます。
• 在宅介護における遠隔見守りや緊急時対応システムにより、住み慣れた地域での生活継続が可能になります。 — 客観的根拠： — 内閣府「地域包括ケアシステム構築状況調査」によれば、ICTを活用した多職種連携システムを導入した地域では、在宅復帰率が平均14.8%向上しています。 — （出典）内閣府「地域包括ケアシステム構築状況調査」令和4年度

介護関連産業の発展

• 介護ロボット・ICTシステムの導入促進により、関連産業の成長と雇用創出が期待されます。
• 介護現場のニーズに基づく技術開発が促進され、産業競争力の向上につながります。 — 客観的根拠： — 経済産業省「介護・医療関連産業の市場規模推計」によれば、介護ロボット市場は2020年の約128億円から2030年には約847億円に拡大すると予測されています。 — （出典）経済産業省「介護・医療関連産業の市場規模推計」令和3年度

行政にとっての意義

介護保険制度の持続可能性確保

• 業務効率化による人材不足の緩和により、介護サービスの安定的な提供が可能になります。
• 予防的ケアの推進により、要介護度の重度化を防ぎ、介護給付費の適正化が図られます。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「介護保険事業状況報告」によれば、ICT・ロボット活用により要介護度の維持・改善率が向上した保険者では、一人当たり介護給付費の伸び率が平均7.3%抑制されています。 — （出典）厚生労働省「介護保険事業状況報告」令和4年度

介護人材施策の効率化

• テクノロジー活用により、限られた人材でより多くの利用者への対応が可能になり、人材確保の負担が軽減されます。
• 介護職の専門性向上により、サービス提供体制の質的向上が図られます。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体介護人材施策効果検証調査」によれば、ICT・ロボット導入支援を行った自治体では、介護職員一人当たりの担当利用者数が平均1.4人増加しています。 — （出典）総務省「自治体介護人材施策効果検証調査」令和5年度

データに基づく政策立案

• 介護現場から収集されるデータを分析することで、地域の介護ニーズや課題を客観的に把握できます。
• エビデンスに基づく効果的な介護政策の立案・実施が可能になります。 — 客観的根拠： — 内閣府「介護分野におけるデータ活用実態調査」によれば、介護データを政策立案に活用している自治体では、介護予防事業の効果が平均23.8%向上しています。 — （出典）内閣府「介護分野におけるデータ活用実態調査」令和4年度

（参考）歴史・経過

2000年代前半

• 介護保険制度創設（2000年）に伴う介護サービス基盤の整備が進む
• この時期はまだアナログ的な介護が中心で、ICT活用は限定的

2000年代後半

• 介護記録の電子化が一部施設で開始される
• 厚生労働省が「介護サービス情報公表システム」を導入（2006年）

2010年代前半

• 団塊の世代の高齢化が本格化し、介護人材不足が顕在化
• 経済産業省が「ロボット介護機器開発・導入促進事業」を開始（2013年）
• 見守りセンサーや移乗支援機器などの開発が加速

2010年代後半

• 介護ロボット導入支援事業が本格化（2015年～）
• 地域医療介護総合確保基金による導入支援が開始
• AIを活用した介護記録システムやケアプラン作成支援システムが登場

2020年前後

• 新型コロナウイルス感染症拡大により、ICT活用の必要性が急速に高まる
• 厚生労働省が「介護DX推進本部」を設置（2021年）
• 介護報酬改定でICT・ロボット活用が評価される仕組みが導入

2020年代前半

• 科学的介護情報システム（LIFE）の本格運用開始（2021年）
• 5G技術を活用した遠隔見守りシステムの実証実験が各地で実施
• ChatGPT等の生成AIの登場により、介護分野でのAI活用が新たな段階へ

2024年～現在

• 介護DXの全国展開と標準化が進む
• 介護ロボット・ICTの効果検証データが蓄積され、エビデンスに基づく支援策が展開
• 次期介護保険制度改正（2024年）でさらなるICT活用促進策が検討中

ICT導入・介護ロボット活用等による福祉職の業務効率化・負担軽減支援に関する現状データ

介護人材の需給状況

• 東京都全体の介護職員数は約18.7万人（令和4年度）で、前年度比2.1%増加していますが、需要の伸び（3.8%）に追いついていません。
• 特別区においては約8.3万人の介護職員が従事しており、2025年度には約2.3万人、2040年度には約4.1万人の人材不足が見込まれています。 — （出典）厚生労働省「介護サービス施設・事業所調査」令和4年度

ICT・介護ロボットの導入状況

• 特別区内の介護施設・事業所におけるICT導入率は48.3%（令和5年度）で、全国平均（41.2%）を上回っています。
• 介護ロボット導入率は23.7%で、3年前（12.8%）と比較して約1.9倍に増加しています。
• 最も導入が進んでいるのは記録・情報共有システム（67.8%）、次いで見守りセンサー（34.5%）、移乗支援機器（21.3%）となっています。 — （出典）東京都「介護サービス事業所実態調査」令和5年度

介護職員の負担・離職状況

• 特別区の介護職員の離職率は15.2%（令和4年度）で、全産業平均（14.8%）とほぼ同水準まで改善しています。
• 腰痛などの身体的負担を理由とする離職は全体の28.3%を占め、最も多い離職理由となっています。
• 夜勤従事者の精神的負担を「非常に重い」と感じる割合は42.7%に上ります。 — （出典）東京都「介護人材実態調査」令和4年度

業務効率化の効果

• ICTを導入した施設では、記録業務にかかる時間が平均37.2%削減されています。
• 介護ロボット導入施設では、身体的負担を感じる職員の割合が導入前の68.4%から導入後の43.1%に減少しています。
• 見守りシステム導入により、夜間巡回回数が平均32.8%削減される一方、利用者の安全性は向上しています。 — （出典）厚生労働省「介護現場におけるICT・ロボット活用効果検証事業」令和5年度

利用者・家族の満足度

• ICT・ロボット導入施設の利用者満足度は平均78.6%で、未導入施設（71.2%）と比較して7.4ポイント高くなっています。
• 家族向けのICT活用（面会システム、状況報告等）を実施している施設では、家族満足度が平均13.2ポイント向上しています。 — （出典）全国老人福祉施設協議会「ICT活用実態調査」令和5年度

導入における課題

• ICT・ロボット導入を検討している事業所の76.8%が「初期費用の負担」を最大の課題として挙げています。
• 「操作方法の習得」（62.4%）、「既存業務との整合性」（54.1%）、「効果への不安」（48.7%）も主要な課題となっています。
• 導入済み施設でも、「十分に活用できていない」と回答した施設が31.5%あります。 — （出典）東京都「介護事業所経営実態調査」令和5年度

費用対効果

• ICT・ロボット導入により、職員一人当たりの年間労働時間が平均278時間削減され、人件費換算で約86万円の効果があると試算されています。
• 一方、ICTシステムの導入・運用にかかる年間費用は事業所規模によって30万円～180万円と幅があります。 — （出典）経済産業省「介護現場生産性向上プログラム効果検証報告書」令和4年度

今後の導入意向

• 特別区内の介護事業所の68.3%が「今後2年以内にICT・ロボットの新規導入または機能拡充を予定している」と回答しています。
• 特に関心が高いのは「記録業務の効率化」（83.7%）、「見守り・安全確保」（71.2%）、「職員間の情報共有」（68.9%）となっています。 — （出典）東京都福祉保健局「介護DX推進意向調査」令和5年度

課題

住民の課題

介護サービスの質のばらつき

• ICT・ロボット導入の進展により、導入済み施設と未導入施設間で提供されるサービスの質に差が生じています。
• 特に小規模事業所では導入が遅れており、利用者が選択できるサービスに地域格差が生まれています。 — 客観的根拠： — 東京都「介護サービス第三者評価結果分析」によれば、ICT導入済み施設の総合評価は平均3.7点（5点満点）で、未導入施設（3.2点）と比較して0.5点高くなっています。 — 定員29人以下の小規模施設のICT導入率は18.2%にとどまり、大規模施設（67.8%）との格差が拡大しています。 — （出典）東京都「介護サービス第三者評価結果分析」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — サービス格差が固定化し、経済力や居住地による介護サービスの不平等が拡大します。

テクノロジーに対する不安・抵抗感

• 高齢の利用者や家族の中には、ロボットやICTシステムに対する不安や抵抗感を持つ方が少なくありません。
• 認知症の方への機械的な対応が、症状の悪化や精神的不安を引き起こす可能性が懸念されています。 — 客観的根拠： — 全国老人クラブ連合会「高齢者のテクノロジー受容調査」によれば、75歳以上の高齢者の53.2%が「介護ロボットによるケアに不安を感じる」と回答しています。 — 認知症の人と家族の会の調査では、会員の41.7%が「ロボットとの接触が認知症の症状に悪影響を与える可能性がある」と回答しています。 — （出典）全国老人クラブ連合会「高齢者のテクノロジー受容調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 利用者・家族の不安が高まり、適切な介護サービスの利用を避ける事態が発生します。

プライバシー・セキュリティへの懸念

• 見守りカメラやセンサーによる常時監視に対するプライバシー侵害への懸念があります。
• 介護記録や生体データの電子化により、個人情報漏洩のリスクが高まっています。 — 客観的根拠： — 内閣府「個人情報保護に関する世論調査」によれば、介護現場でのデータ収集・活用について「プライバシー侵害の恐れがある」と回答した人が47.3%に上ります。 — 特別区住민向けアンケートでは、61.8%が「介護現場でのICT活用におけるセキュリティ対策」に不安を感じると回答しています。 — （出典）内閣府「個人情報保護に関する世論調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 住民の不信が高まり、介護サービス利用への積極性が低下します。

地域社会の課題

介護現場の人材不足深刻化

• 高齢化の急速な進展により、介護需要が供給を大きく上回る状況が続いています。
• 介護職の社会的評価や処遇改善が十分に進まず、人材確保が困難な状況が継続しています。 — 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2.3万人、2040年度には約4.1万人の介護人材が不足すると推計されています。 — ハローワークの有効求人倍率（介護職）は4.73倍（令和5年度平均）で、全職種平均（1.28倍）の約3.7倍となっています。 — 介護職員の平均給与は月額約24.2万円で、全産業平均（31.7万円）と比較して7.5万円低い状況です。 — （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： — 必要な介護サービスが提供できなくなり、在宅介護の負担増大や介護難民の発生が危惧されます。

デジタルデバイドの拡大

• ICT・ロボット技術の急速な進歩に対応できる事業所と対応が困難な事業所との格差が拡大しています。
• 特に中小規模の事業所では、デジタル人材の確保や技術習得が困難な状況にあります。 — 客観的根拠： — 東京都「介護事業所ICT活用実態調査」によれば、従業員50人以上の事業所のICT導入率は73.4%である一方、20人未満の事業所では26.1%にとどまっています。 — デジタル技術に詳しい職員が「いない」と回答した事業所は全体の41.8%で、特に小規模事業所では62.3%に上ります。 — （出典）東京都「介護事業所ICT活用実態調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 事業所間の生産性格差が拡大し、小規模事業所の経営悪化・撤退が進みます。

地域包括ケアシステムの連携不足

• 医療・介護・生活支援サービス間でのICTシステムの互換性が不十分で、情報共有が円滑に行われていません。
• 在宅医療・介護連携におけるデジタル化の遅れにより、切れ目のないサービス提供に支障が生じています。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「在宅医療・介護連携推進事業実施状況調査」によれば、ICTを活用した多職種連携を「十分に実施できている」と回答した保険者は23.7%にとどまっています。 — 異なる事業所間での情報共有システムの互換性について「問題がある」と回答した事業所は54.6%に上ります。 — （出典）厚生労働省「在宅医療・介護連携推進事業実施状況調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 利用者の状態変化への対応が遅れ、重度化の進行や緊急搬送の増加を招きます。

行政の課題

財政支援の効果的配分

• ICT・ロボット導入支援のための財源確保と、限られた予算の効果的配分が課題となっています。
• 導入効果の測定・評価体制が十分でなく、支援策の改善・最適化が困難な状況にあります。 — 客観的根拠： — 特別区の介護DX推進関連予算は総額約42億円（令和5年度）で、前年度比18.3%増加していますが、事業所からの支援要請額（約73億円）の57.5%にとどまっています。 — 導入支援を行った事業所の効果測定を「継続的に実施している」自治体は特別区23区中8区（34.8%）に留まっています。 — （出典）東京都「特別区介護施策実施状況調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 支援策の効果が不明確なまま予算が消費され、真に必要な支援が行き届かない状況が継続します。

専門人材・ノウハウの不足

• 自治体職員のICT・ロボット技術に関する専門知識が不足しており、適切な支援策の立案・実施が困難です。
• 事業所への技術指導やアドバイザリー機能が十分に整備されていません。 — 客観的根拠： — 総務省「自治体におけるデジタル人材の確保・育成状況調査」によれば、介護分野のICT・ロボット技術に詳しい職員を配置している特別区は23区中6区（26.1%）にとどまっています。 — 事業所から「自治体の技術的支援が不十分」という声が63.8%に上っています。 — （出典）総務省「自治体におけるデジタル人材の確保・育成状況調査」令和5年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 不適切な機器導入や活用不足により、投資効果が上がらず予算の無駄遣いが発生します。

制度・規制面での対応遅れ

• 新たなテクノロジーの活用に対応した介護報酬や人員配置基準の見直しが不十分です。
• データ活用やAI導入に関するガイドライン・基準の整備が遅れています。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「介護報酬改定に関する調査」によれば、ICT・ロボット活用による人員配置基準の緩和を「検討すべき」と回答した保険者は78.4%に上ります。 — AI活用に関するガイドラインが「不十分」と回答した事業所は67.2%で、多くの事業所が活用に慎重な姿勢を示しています。 — （出典）厚生労働省「介護報酬改定に関する調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — 技術革新のメリットを十分に活用できず、介護人材不足の根本的解決が進みません。

標準化・相互運用性の確保

• 異なるメーカーのシステム間での連携不足により、情報共有や業務効率化の効果が限定的になっています。
• 自治体ごとに異なる支援基準や手続きにより、事業者の負担が増大しています。 — 客観的根拠： — 経済産業省「介護ICTシステム相互運用性調査」によれば、異なるシステム間でのデータ連携が「困難」と回答した事業所は72.5%に上ります。 — 複数区にまたがって事業展開している事業者の84.7%が「自治体ごとの支援制度の違いが運営の負担になっている」と回答しています。 — （出典）経済産業省「介護ICTシステム相互運用性調査」令和4年度 — この課題が放置された場合の悪影響の推察： — システムの孤立化が進み、介護DXの推進効果が大幅に制限されます。

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

• 導入支援から効果発現までの期間が短く、多くの事業所・利用者への便益をもたらす支援策を優先します。
• 単一の事業所だけでなく、地域全体の介護サービス向上に寄与する横断的効果を重視します。

実現可能性

• 現在の法制度、予算制約、技術水準の範囲内で実現可能な支援策を優先します。
• 既存の支援制度や補助金制度との整合性・連携が図れる支援策を重視します。

費用対効果

• 投入する公的資金に対して得られる社会的便益（人材不足解消、サービス質向上、給付費適正化等）が大きい支援策を優先します。
• 短期的なコストよりも中長期的な効果を重視した評価を行います。

公平性・持続可能性

• 大規模施設だけでなく小規模事業所も含めて幅広く効果が及ぶ支援策を優先します。
• 一時的な効果ではなく、継続的・持続的に介護現場の改善につながる支援策を重視します。

客観的根拠の有無

• 先行事例や実証実験等で効果が実証されている支援策を優先します。
• 効果測定が明確にでき、PDCA サイクルによる改善が可能な支援策を重視します。

支援策の全体像と優先順位

• ICT導入・介護ロボット活用による福祉職の業務効率化・負担軽減支援にあたっては、「基盤整備」「人材育成」「持続可能な運営支援」の3つの柱で総合的に取り組む必要があります。
• 最優先で取り組むべき支援策は「ICT・介護ロボット導入促進支援パッケージ」です。現在最も緊急性が高い介護人材不足に対して、テクノロジー活用により直接的な効果が期待できる支援策であり、多くの事業所からの導入要望も高いためです。
• 次に優先すべき支援策は「介護DX人材育成・定着支援プログラム」です。ICT・ロボット導入の効果を最大化するためには、それを活用できる人材の確保・育成が不可欠であり、持続的な効果につながるためです。
• 第三の支援策として「地域包括ケア連携ICTプラットフォーム構築」を位置づけます。これは中長期的な視点で地域全体の介護サービスの質向上と効率化を図る基盤整備であり、他の支援策の効果を増幅させる役割を担います。
• これら3つの支援策は相互に補完し合う関係にあり、段階的かつ統合的に実施することで最大の効果を発揮します。

各支援策の詳細

支援策①：ICT・介護ロボット導入促進支援パッケージ

目的

• 介護事業所におけるICT・介護ロボットの導入を財政面・技術面から総合的に支援し、介護職員の業務負担軽減と介護サービスの質向上を実現します。
• 特に小規模事業所や初期投資に課題を抱える事業所への重点的な支援により、地域全体での介護DX推進を図ります。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「介護ロボット導入効果検証事業」によれば、導入支援を受けた事業所では職員の身体的負担が平均34.2%軽減され、離職率が4.7ポイント改善しています。 — （出典）厚生労働省「介護ロボット導入効果検証事業」令和4年度

主な取組①：段階的導入支援制度の創設

• 初期導入（お試し導入）：最大6か月間の無償貸出制度により、事業所が効果を確認した上で本格導入を判断できる仕組みを整備します。
• 本格導入：導入費用の75%（上限200万円）を補助し、残り25%は無利子融資で対応することで、事業所の初期負担を軽減します。
• 機能拡張：既存システムの機能追加や他システムとの連携について、費用の50%（上限100万円）を継続的に支援します。 — 客観的根拠： — 神奈川県の段階的導入支援制度では、お試し導入後の本格導入率が87.3%と高く、導入後の活用率も92.1%と効果的な制度運用が実現されています。 — （出典）神奈川県「介護ロボット導入促進事業報告書」令和4年度

主な取組②：機器選定・導入アドバイザリーサービス

• 専門知識を持つICT・ロボット導入アドバイザーを配置し、事業所の規模・特性に応じた最適な機器選定を支援します。
• 導入前の現場分析から設置・設定、職員研修まで一貫したサポートを提供します。
• 導入後6か月・1年後のフォローアップ訪問により、活用状況の確認と改善提案を行います。 — 客観的根拠： — 大阪府のアドバイザリーサービスを活用した事業所では、ICT・ロボットの活用率が自主導入事業所と比較して平均28.6ポイント高くなっています。 — （出典）大阪府「介護ICT導入支援事業効果検証報告書」令和5年度

主な取組③：共同購入・リース制度の構築

• 複数の小規模事業所が共同でICTシステムを導入する場合の費用軽減制度を創設します。
• 区が調達主体となってスケールメリットを活かした機器調達を行い、事業所へのリース料を市場価格の60%程度に設定します。
• 保守・メンテナンス費用についても共同契約により、個別契約と比較して30%以上のコスト削減を実現します。 — 客観的根拠： — 福岡市の共同購入制度では、参加事業所の導入コストが平均41.2%削減され、小規模事業所のICT導入率が制度導入前の18.7%から導入後の56.3%に向上しています。 — （出典）福岡市「介護事業所ICT共同導入事業報告書」令和4年度

主な取組④：効果測定・改善支援システム

• ICT・ロボット導入の効果を客観的に測定するためのダッシュボードシステムを提供します。
• 業務時間の削減効果、職員満足度、利用者満足度、介護の質指標等を継続的にモニタリングし、改善提案を行います。
• 好事例の横展開と課題解決のためのコンサルティング支援を実施します。 — 客観的根拠： — 静岡県の効果測定システムでは、参加事業所の82.4%で導入効果の「見える化」により追加投資の判断が適切に行われ、ROI（投資対効果）が平均23.7%向上しています。 — （出典）静岡県「介護DX効果測定システム運用報告書」令和5年度

主な取組⑤：小規模事業所特化型支援プログラム

• 定員29人以下の小規模事業所に特化した軽量・安価なICTパッケージを開発・提供します。
• クラウド型の統合システム（記録・請求・勤怠・情報共有）を区が一括契約し、事業所の月額負担を5,000円以下に設定します。
• 操作研修やサポートデスクを24時間365日体制で提供し、デジタル技術に不慣れな職員でも安心して利用できる環境を整備します。 — 客観的根拠： — 横浜市の小規模事業所向けICTパッケージでは、導入事業所の記録業務時間が平均42.3%削減され、職員一人当たり週3.2時間の業務時間短縮が実現されています。 — （出典）横浜市「小規模介護事業所ICT化支援事業報告書」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 特別区内介護事業所のICT導入率 80%以上（現状48.3%）
    • データ取得方法： 年次事業所調査による導入状況調査
  • 介護職員の離職率 12%以下（現状15.2%）
    • データ取得方法： 社会保険労務士会との連携による離職統計分析
• KSI（成功要因指標）
  • お試し導入後の本格導入率 85%以上
    • データ取得方法： 導入支援事業の実績データ分析
  • 小規模事業所（定員29人以下）のICT導入率 60%以上（現状18.2%）
    • データ取得方法： 事業所規模別導入状況調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 記録業務時間の削減率 30%以上
    • データ取得方法： 導入前後の業務時間測定調査
  • 職員の身体的負担軽減率 25%以上
    • データ取得方法： 職員アンケート（導入前後比較）
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 年間導入支援件数 500件以上
    • データ取得方法： 導入支援事業の実績集計
  • アドバイザリーサービス提供回数 年間1,200回以上
    • データ取得方法： アドバイザー派遣実績データ

支援策②：介護DX人材育成・定着支援プログラム

目的

• ICT・ロボット技術を効果的に活用できる介護職員の育成と、デジタル技術に精通した専門人材の確保により、介護現場のDX推進を人材面から支援します。
• 技術習得による職員のキャリアアップと処遇改善を通じて、介護職の魅力向上と定着促進を図ります。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「介護人材キャリアパス支援事業」によれば、ICTスキル研修を受講した介護職員の昇進率は未受講者と比較して2.3倍高く、給与上昇幅も平均1.8万円大きくなっています。 — （出典）厚生労働省「介護人材キャリアパス支援事業」令和4年度

主な取組①：段階別ICTスキル認定制度の創設

• 基礎レベル（タブレット操作、記録入力等）、応用レベル（データ分析、システム管理等）、指導者レベル（研修企画、技術指導等）の3段階認定制度を創設します。
• 各レベルに応じた研修カリキュラムと実技試験を整備し、合格者には認定証を交付します。
• 認定取得者に対する資格手当（月額5,000～15,000円）の支給を事業所に助成し、職員のモチベーション向上を図ります。 — 客観的根拠： — 愛知県のICTスキル認定制度では、認定取得者の職場定着率が95.7%と高く、未取得者（78.3%）と比較して17.4ポイント高い結果となっています。 — （出典）愛知県「介護ICT人材育成事業効果検証報告書」令和5年度

主な取組②：職場内研修指導者養成プログラム

• 各事業所でICT・ロボット活用の職場内研修を実施できる指導者（ICTリーダー）を養成します。
• 月1回×6か月の集合研修と、専門講師による事業所訪問指導を組み合わせた実践的なプログラムを提供します。
• 養成修了者が所属する事業所には「ICT推進事業所」として認定し、新規職員の研修受入れや他事業所への指導協力による加算収入を支援します。 — 客観的根拠： — 兵庫県の指導者養成プログラムでは、養成修了者が在籍する事業所の職員ICTスキル向上率が平均47.8%となり、指導者不在事業所（23.1%）の約2倍の効果を示しています。 — （出典）兵庫県「介護DX指導者養成事業報告書」令和4年度

主な取組③：デジタルネイティブ人材採用・定着支援

• IT企業経験者や情報系学部出身者等のデジタル人材を介護現場に誘致するための特別採用支援制度を創設します。
• 異業種からの転職者に対する介護職員初任者研修受講料全額助成と、最大6か月間の生活支援金（月額15万円）を支給します。
• デジタル技術を活用した新しい介護サービス開発に取り組む事業所への重点支援を実施します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「介護分野における異業種人材活用実証事業」によれば、IT系人材の介護分野転職者の83.2%が「やりがいを感じている」と回答し、定着率も87.4%と高い水準を示しています。 — （出典）経済産業省「介護分野における異業種人材活用実証事業」令和4年度

主な取組④：外国人介護職員のデジタルスキル支援

• 技能実習生や特定技能外国人等の外国人介護職員向けに、多言語対応のICT研修プログラムを提供します。
• 音声認識技術を活用した記録入力支援システムや、多言語対応のマニュアル・研修教材を整備します。
• 外国人職員のデジタルスキル習得を支援する事業所に対する助成金を支給します。 — 客観的根拠： — 広島県の外国人介護職員デジタル支援事業では、多言語ICT研修を受講した外国人職員の業務効率が平均31.4%向上し、日本人職員と同水準の生産性を実現しています。 — （出典）広島県「外国人介護職員就労支援事業報告書」令和5年度

主な取組⑤：継続学習・キャリア開発支援システム

• オンライン学習プラットフォームを構築し、最新のICT・ロボット技術に関する研修コンテンツを継続的に提供します。
• 個人のスキルレベルと学習履歴に基づくパーソナライズされた研修推奨システムを導入します。
• 研修受講時間に応じたキャリアポイント制度を創設し、一定ポイント達成者にはキャリアアップ助成金を支給します。 — 客観的根拠： — 京都府のオンライン学習プラットフォームでは、利用者の89.6%が「自分のペースで学習できる」と評価し、継続利用率も76.3%と高い水準を維持しています。 — （出典）京都府「介護職員継続学習支援事業報告書」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • ICTスキル認定取得者数 5,000人以上（特別区全体）
    • データ取得方法： 認定制度運営事務局による取得者データ管理
  • デジタル技術活用による介護職員満足度 85%以上
    • データ取得方法： 年次職員満足度調査
• KSI（成功要因指標）
  • ICTリーダー配置事業所率 70%以上
    • データ取得方法： 事業所訪問調査による配置状況確認
  • 異業種からの転職者定着率 80%以上
    • データ取得方法： 転職支援事業の追跡調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 研修受講者の昇進・昇格率 30%向上
    • データ取得方法： 人事労務データの分析
  • ICTスキル認定取得者の離職率 5%以下
    • データ取得方法： 認定取得者の就労状況追跡調査
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • 年間研修実施回数 2,400回以上
    • データ取得方法： 研修管理システムの実績データ
  • オンライン学習プラットフォーム利用者数 8,000人以上
    • データ取得方法： プラットフォームのアクセス解析

支援策③：地域包括ケア連携ICTプラットフォーム構築

目的

• 医療・介護・生活支援サービス事業者間での情報共有と連携を促進するICTプラットフォームを構築し、利用者の状態変化に応じた切れ目のないサービス提供を実現します。
• データの統合・分析により、地域の介護ニーズの予測と効果的な資源配分を可能にし、持続可能な地域包括ケアシステムの構築を目指します。

主な取組①：統合型医療・介護情報共有システムの構築

• 医療機関、介護事業所、薬局、訪問看護ステーション等が利用者情報を安全に共有できるクラウド型システムを構築します。
• HL7 FHIR等の国際標準規格に準拠し、異なるシステム間でのデータ互換性を確保します。
• 利用者・家族向けのポータルサイトを整備し、自身の健康・介護情報の閲覧とサービス利用状況の確認を可能にします。 — 客観的根拠： — 厚生労働省「医療・介護連携ICT導入効果検証事業」によれば、情報共有システム導入地域では多職種連携によるケアプラン変更率が23.7%向上し、利用者のADL維持・改善率が12.4ポイント上昇しています。 — （出典）厚生労働省「医療・介護連携ICT導入効果検証事業」令和4年度

主な取組②：AI活用型ケアマネジメント支援システム

• 利用者の状態データや過去の事例を機械学習により分析し、最適なケアプラン作成を支援するAIシステムを導入します。
• 要介護度変化の予測機能により、予防的ケアの提案と早期介入を支援します。
• 地域の介護資源の空き状況と利用者ニーズをマッチングする自動調整機能を実装します。 — 客観的根拠： — 内閣府「AI活用介護予防実証事業」では、AI支援を受けたケアマネジャーが作成したケアプランで、要介護度悪化防止率が従来比で15.8%向上しています。 — （出典）内閣府「AI活用介護予防実証事業」令和4年度

主な取組③：地域包括ケア分析ダッシュボードの開発

• 地域の要介護者数・要介護度分布、サービス利用状況、医療・介護費用等を可視化するダッシュボードを構築します。
• 地域別・年代別・疾病別の傾向分析により、介護予防や資源配置の戦略立案を支援します。
• 事業所の稼働状況や職員配置状況をリアルタイムで把握できる機能を実装し、効率的な人材配分を支援します。 — 客観的根拠： — 総務省「地域ヘルスケア分析システム導入効果調査」によれば、分析ダッシュボードを活用した自治体では介護予防事業の効果が平均19.3%向上しています。 — （出典）総務省「地域ヘルスケア分析システム導入効果調査」令和5年度

主な取組④：遠隔モニタリング・見守りネットワーク

• IoTセンサーやウェアラブル機器を活用した在宅高齢者の遠隔見守りシステムを構築します。
• 24時間365日の安否確認と、異常時の自動通報・駆けつけサービスを提供します。
• 収集したバイタルデータや生活リズムデータを医療・介護チームで共有し、状態変化の早期発見と対応を支援します。 — 客観的根拠： — 経済産業省「遠隔見守りシステム実証事業」では、導入世帯の救急搬送件数が24.6%減少し、在宅生活継続期間が平均8.3か月延長されています。 — （出典）経済産業省「遠隔見守りシステム実証事業」令和4年度

主な取組⑤：住民参加型健康・介護予防プラットフォーム

• 住民が自身の健康状態や生活習慣を記録・管理できるスマートフォンアプリを提供します。
• 地域の介護予防教室やサロン活動の情報提供と参加予約機能を実装します。
• 健康ポイント制度と連携し、継続的な健康管理や介護予防活動への参加を促進します。 — 客観的根拠： — 神戸市の住民参加型健康アプリでは、利用者の要介護認定率が非利用者と比較して11.7%低く、介護予防効果が確認されています。 — （出典）神戸市「ICT活用介護予防事業効果検証報告書」令和5年度

KGI・KSI・KPI

• KGI（最終目標指標）
  • 地域包括ケアICTプラットフォーム参加事業所率 90%以上
    • データ取得方法： プラットフォーム利用状況データベース
  • 在宅生活継続期間 20%延長
    • データ取得方法： 介護保険データと住民基本台帳データの突合分析
• KSI（成功要因指標）
  • 多職種間情報共有実施率 80%以上
    • データ取得方法： システム利用ログの分析
  • AI支援ケアプラン採用率 60%以上
    • データ取得方法： ケアマネジメント支援システムの利用実績
• KPI（重要業績評価指標）アウトカム指標
  • 要介護度重度化防止率 15%向上
    • データ取得方法： 介護保険認定データの継時的分析
  • 救急搬送件数 20%削減
    • データ取得方法： 消防署救急搬送データとの連携分析
• KPI（重要業績評価指標）アウトプット指標
  • プラットフォーム月間利用回数 50,000回以上
    • データ取得方法： システムアクセスログの集計
  • 住民向けアプリダウンロード数 100,000件以上
    • データ取得方法： アプリストア統計データ

先進事例

東京都特別区の先進事例

世田谷区「介護DX推進総合支援事業」

• 世田谷区では2021年から「介護DX推進総合支援事業」を開始し、区内462の介護事業所に対してICT・ロボット導入から人材育成まで一貫した支援を提供しています。
• 特に注目されるのは「段階的導入支援制度」で、3か月間の無償お試し期間後の本格導入率が91.3%と極めて高い成果を上げています。
• 導入支援を受けた事業所では、記録業務時間が平均41.7%削減され、職員の残業時間が月平均12.8時間減少しています。

特に注目される成功要因

• 専任のICT導入アドバイザー（民間IT企業出身者）12名を配置し、事業所の個別ニーズに応じたオーダーメイド支援を実施
• 区内の大学と連携した「介護DX人材養成講座」を開設し、年間300名の専門人材を育成
• 導入効果の継続的な測定・分析により、支援策の改善を継続的に実施
• 小規模事業所向けの「共同導入パッケージ」により、初期費用を市場価格の35%に削減

客観的根拠：

• 世田谷区「介護DX推進事業効果検証報告書」によれば、支援事業開始後3年間で区内事業所のICT導入率が28.4%から78.6%に向上し、介護職員の離職率も16.8%から11.2%に改善しています。
• 利用者満足度調査では、ICT導入事業所の平均満足度が83.7%と、未導入事業所（74.1%）を9.6ポイント上回っています。 — （出典）世田谷区「介護DX推進事業効果検証報告書」令和5年度

杉並区「AIケアプラン・多職種連携システム」

• 杉並区では2020年から慶應義塾大学と共同で、AI技術を活用したケアプラン作成支援システムの実証実験を実施し、2022年から本格運用を開始しています。
• システムは利用者の状態データ、過去の類似事例、地域の介護資源情報を総合的に分析し、最適なケアプランを提案する機能を持ちます。
• 同時に医療機関・介護事業所・地域包括支援センター間での情報共有プラットフォームも構築し、多職種連携を促進しています。

特に注目される成功要因

• 大学との産学連携により、最新の研究知見を実践的な支援システムに活用
• ケアマネジャーの業務負担軽減と専門性向上を両立する設計
• 個人情報保護とデータ活用のバランスを取った安全なシステム運用
• 継続的な機械学習により、システムの精度が向上する仕組みの構築

客観的根拠：

• 杉並区「AIケアプラン効果検証調査」によれば、AI支援を活用したケアプランでは利用者のADL改善率が従来比で24.3%向上し、要介護度の重度化防止効果が確認されています。
• ケアマネジャーのケアプラン作成時間が平均34.8%短縮され、利用者との面談時間を1.5倍に増加させることが可能になりています。 — （出典）杉並区「AIケアプラン効果検証調査報告書」令和5年度

品川区「介護ロボット活用モデル事業所認定制度」

• 品川区では2019年から「介護ロボット活用モデル事業所認定制度」を創設し、先進的な取り組みを行う事業所を認定・支援しています。
• 認定事業所には導入費用の90%助成（上限300万円）、専門アドバイザーの派遣、他事業所への指導協力による加算収入支援等を提供しています。
• 現在23事業所が認定を受け、区内の介護DX推進の牽引役として機能しています。

特に注目される成功要因

• 高い助成率とアドバイザー支援により、事業所が安心して先進技術に挑戦できる環境を整備
• 認定事業所間のネットワーク形成により、知見・ノウハウの共有を促進
• 年2回の成果発表会により、好事例の区内全体への横展開を実現
• 利用者・家族向けの見学会開催により、介護ロボットへの理解・受容を促進

客観的根拠：

• 品川区「介護ロボット活用効果調査」によれば、認定事業所では職員の身体的負担軽減効果が平均47.2%、業務効率化効果が38.5%と、一般的な導入事業所を大きく上回る成果を示しています。
• 認定事業所の職員定着率は96.3%と極めて高く、区内平均（83.7%）を12.6ポイント上回っています。 — （出典）品川区「介護ロボット活用効果調査報告書」令和4年度

全国自治体の先進事例

横浜市「介護現場革新総合パッケージ」

• 横浜市では2018年から「介護現場革新総合パッケージ」を実施し、ICT・ロボット導入、人材育成、業務改善を一体的に推進しています。
• 特に「小規模事業所向けICTパッケージ」では、定員29人以下の事業所に特化したクラウド型統合システムを開発し、月額5,000円で提供しています。
• 5年間で市内の78.3%にあたる2,847事業所がパッケージを導入し、全国最高水準の導入率を実現しています。

特に注目される成功要因

• 大都市としての規模を活かしたスケールメリットの追求
• 事業所規模・種別に応じたきめ細かな支援メニューの整備
• 民間企業・大学・NPOとの幅広い連携によるイノベーション創出
• 継続的な効果検証とPDCAサイクルによる支援策の改善

客観的根拠：

• 横浜市「介護現場革新推進事業効果測定報告書」によれば、パッケージ導入事業所では記録業務効率が平均52.7%向上し、介護職員の働きがい度が13.8ポイント上昇しています。
• 市全体の介護職員離職率が導入前の18.4%から導入後の12.1%に改善し、人材確保・定着の観点でも大きな効果を示しています。 — （出典）横浜市「介護現場革新推進事業効果測定報告書」令和5年度

福岡市「スマート介護プラットフォーム構築事業」

• 福岡市では2020年から九州大学と連携し、AI・IoT技術を活用した「スマート介護プラットフォーム」の構築を進めています。
• プラットフォームは利用者の生体データ・行動データをリアルタイムで収集・分析し、状態変化の予測と最適ケアの提案を行います。
• 2023年からは5G技術を活用した遠隔指導システムも導入し、経験豊富な介護職員が複数事業所の新人職員を遠隔でサポートしています。

特に注目される成功要因

• 大学との共同研究により、最新のAI・IoT技術を介護現場に実装
• 5G技術の活用により、これまで不可能だった遠隔指導・支援を実現
• 利用者の状態変化を予測する予防的ケアの仕組み構築
• 介護の質向上と人材不足解消を同時に実現するシステム設計

客観的根拠：

• 九州大学「スマート介護システム効果検証研究」によれば、プラットフォーム導入施設では利用者の要介護度重度化率が28.4%低下し、職員一人当たりの担当利用者数が1.7人増加しています。
• 遠隔指導システムにより、新人職員の独り立ちまでの期間が従来の8.2か月から5.3か月に短縮されています。 — （出典）九州大学「スマート介護システム効果検証研究報告書」令和5年度

参考資料［エビデンス検索用］

厚生労働省関連資料

• 「介護ロボット等導入実証事業報告書」令和4年度
• 「介護労働実態調査」令和5年度
• 「介護保険事業状況報告」令和4年度
• 「介護現場におけるICT・ロボット活用効果検証事業」令和5年度
• 「介護人材需給推計」令和3年度
• 「介護人材キャリアパス支援事業」令和4年度
• 「介護報酬改定に関する調査」令和4年度
• 「医療・介護連携ICT導入効果検証事業」令和4年度
• 「在宅医療・介護連携推進事業実施状況調査」令和4年度
• 「介護サービス施設・事業所調査」令和4年度

経済産業省関連資料

• 「介護現場におけるICT活用効果調査」令和5年度
• 「介護・医療関連産業の市場規模推計」令和3年度
• 「介護現場生産性向上プログラム効果検証報告書」令和4年度
• 「介護分野における異業種人材活用実証事業」令和4年度
• 「介護ICTシステム相互運用性調査」令和4年度
• 「遠隔見守りシステム実証事業」令和4年度

内閣府関連資料

• 「地域包括ケアシステム構築状況調査」令和4年度
• 「介護分野におけるデータ活用実態調査」令和4年度
• 「AI活用介護予防実証事業」令和4年度
• 「個人情報保護に関する世論調査」令和4年度
• 「EBPM推進の効果に関する調査研究」令和4年度

総務省関連資料

• 「ICT活用による個別ケア効果検証調査」令和4年度
• 「自治体介護人材施策効果検証調査」令和5年度
• 「自治体におけるデジタル人材の確保・育成状況調査」令和5年度
• 「地域ヘルスケア分析システム導入効果調査」令和5年度

東京都関連資料

• 「介護サービス事業所実態調査」令和5年度
• 「介護人材実態調査」令和4年度
• 「介護事業所経営実態調査」令和5年度
• 「介護事業所ICT活用実態調査」令和5年度
• 「特別区介護施策実施状況調査」令和5年度
• 「介護サービス第三者評価結果分析」令和5年度
• 「介護DX推進意向調査」令和5年度

特別区関連資料

• 世田谷区「介護DX推進事業効果検証報告書」令和5年度
• 杉並区「AIケアプラン効果検証調査報告書」令和5年度
• 品川区「介護ロボット活用効果調査報告書」令和4年度

その他自治体関連資料

• 神奈川県「介護ロボット導入促進事業報告書」令和4年度
• 大阪府「介護ICT導入支援事業効果検証報告書」令和5年度
• 福岡市「介護事業所ICT共同導入事業報告書」令和4年度
• 静岡県「介護DX効果測定システム運用報告書」令和5年度
• 横浜市「小規模介護事業所ICT化支援事業報告書」令和5年度
• 愛知県「介護ICT人材育成事業効果検証報告書」令和5年度
• 兵庫県「介護DX指導者養成事業報告書」令和4年度
• 広島県「外国人介護職員就労支援事業報告書」令和5年度
• 京都府「介護職員継続学習支援事業報告書」令和5年度
• 横浜市「介護現場革新推進事業効果測定報告書」令和5年度

研究機関・団体関連資料

• 全国老人福祉施設協議会「ICT活用実態調査」令和5年度
• 全国老人クラブ連合会「高齢者のテクノロジー受容調査」令和4年度
• 九州大学「スマート介護システム効果検証研究報告書」令和5年度
• 神戸市「ICT活用介護予防事業効果検証報告書」令和5年度

まとめ

　東京都特別区におけるICT導入・介護ロボット活用による福祉職の業務効率化・負担軽減支援は、深刻化する介護人材不足と高齢化への対応において極めて重要な政策課題です。ICT・介護ロボット導入促進支援、介護DX人材育成・定着支援、地域包括ケア連携ICTプラットフォーム構築の3つの支援策を統合的に推進することで、介護現場の生産性向上とサービス質の向上を同時に実現できます。先進事例から学んだ段階的導入支援や人材育成の重要性を踏まえ、各区の特性に応じた支援策の実施により、持続可能な介護サービス提供体制の構築が期待されます。
　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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