介護のAI導入事例8件 記録・ケアプラン・訪問と送迎の予定・排泄ケアの業務別に、公表された結果と条件、加算と小規模事業所の例【2026年11月】
介護事業所や介護施設は、どの業務にAIを使い、どれだけ時間が減ったのでしょうか。厚生労働省は、必要な介護職員の数が2026年度に約240万人、2040年度に約272万人になると推計しています。
厚生労働省・自治体と会社の公式の発表を見ると、AIに任せている業務は5つに分かれます。介護記録の入力、ケアプランの作成、訪問と送迎の予定の作成、排泄ケア、記録を使った状態の把握です。介護職員5名の訪問介護事業所の例もあります。
この記事を読むと、自社の業務に近い事例の結果と条件を確かめ、最初に試す業務を決められます。事例は2026年11月14日に、厚生労働省・自治体・各社の公式ページで確認しました。この記事は、AIエージェントの開発と導入の支援をしている株式会社AITECHが書いています。
この記事の結論
- 背景：必要な介護職員の数は2026年度に約240万人、2040年度に約272万人（厚生労働省の推計）
- 事例の業務：介護記録の入力、ケアプランの作成、訪問と送迎の予定の作成、排泄ケア、記録を使った状態の把握の5つに分かれる
- 公表された結果：介護記録の時間が39分から17分に（実証・2025年3月）、送迎の予定の作成が週6.4時間から2.5時間に（2026年3月）など。測り方は事例ごとに違う
- 小規模な事業所：介護職員5名の訪問介護事業所と介護職員12名のデイサービスが、AIのツールで予定の作成の時間を減らした
- 加算と始め方：生産性向上推進体制加算の要件は見守り機器・インカム・介護記録ソフトなどの導入で、AIに限らない。困りごとを時間と件数で書き出し、1つの業務で試す
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介護のAI導入の背景
介護でAIの導入が進む背景は、介護職員の不足の見通しと、国による介護テクノロジーの導入の後押しです。国の数字と制度は次のとおりです。
| 項目 | 厚生労働省の資料の内容 |
|---|---|
| 必要な介護職員の数 | 2026年度に約240万人、2040年度に約272万人（2022年度の約215万人より約25万人・約57万人多い） |
| 介護テクノロジーの重点分野 | 2024年6月に改訂し、9分野16項目に。2025年4月から運用 |
| 重点分野の普及率 | 見守り・コミュニケーション30.0%、介護業務支援10.2%（令和3年度介護報酬改定の効果検証の調査） |
| 介護報酬の加算 | 2024年度の改定で、見守り機器などを入れて業務改善を続ける事業所への「生産性向上推進体制加算」を新設 |
介護テクノロジーとは、介護の現場で使うロボット・センサー・ソフトなどの機器とシステムです。厚生労働省と経済産業省は、見守り・排泄・移乗・介護業務支援などの分野を「介護テクノロジー利用の重点分野」として定めています（厚生労働省「ロボット技術の介護利用における重点分野の改訂について」）。厚生労働省の2021年の資料は、AIを使う機器の例を、見守り機器と介護業務支援に分けて挙げています（厚生労働省「介護分野におけるAI等の活用状況」）。
介護のAI導入事例8件の一覧
介護のAI導入事例は、介護記録の入力、ケアプランの作成、訪問と送迎の予定の作成、排泄ケア、記録を使った状態の把握の5つの業務に分かれます。表の8件は、厚生労働省・自治体の掲載か、事業者・開発会社の発表で、AIの使用と結果が書かれ、2026年11月14日に内容を確認できたものです。報道だけの事例と、結果の数字の無い製品の紹介は含みません。
| 業務・事業所 | AIに任せた作業 | 公表された結果 |
|---|---|---|
| 介護記録の入力 上越市の2つの介護事業者（2025年3月） | 音声で話した内容の文字の校正と、記録の項目への仕分け | 介護士1人の1日の記録の時間が39分から17分に |
| 介護記録の入力 ケアマネジャーの面談の実証（2023年3月） | 高齢者との対話による健康状態などの聞き取り | 面談1回の面談と記録の時間が平均7.0分から2.2分に |
| ケアプランの作成 静岡県の13事業所（2025年3月） | 利用者の約1年後の状態の予測と課題の整理 | 回答した21名の62%が、目標の作成に「役に立った・少し役に立った」 |
| 訪問と送迎の予定の作成 社会福祉法人青祥会のアンタレスホームヘルパーステーション（2025年3月） | 訪問スケジュールの作成 | 作成・修正の時間が週27.3時間から22.1時間に |
| 訪問と送迎の予定の作成 ヘルパーステーション花紬（介護職員5名・2026年3月） | 訪問スケジュールの作成 | 作成・調整の時間が週9.5時間から5.8時間に |
| 訪問と送迎の予定の作成 しらぬい荘デイサービスセンター（介護職員12名・2026年3月） | 送迎スケジュールの作成 | 作成の時間が週6.4時間から2.5時間に |
| 排泄ケア 特別養護老人ホームサンシティ北条（2026年3月） | AI排泄ケアシステム | 夜間の1フロアの尿便漏れが週14回から2回に |
| 記録を使った状態の把握 ベネッセスタイルケアの31ホーム（2025年7月） | 介護記録のデータから入居者の状態を示す仕組み | 活用度の高いホームで「快」の記録の割合が増え、事故の件数が減った |
並び順は業務の順で、評価の順位ではありません。かっこ内の年月は公表の時期で、8件とも2023年3月から2026年3月の公表です。公表された結果の測り方・期間・人数は事例ごとに違い、各章の表の「条件」の行に書いています。
医療と介護の業務ごとのAIの使い方と進め方の全体は、AI企業ナビの医療・介護のAI導入ガイドにあります。物流業の工程ごとの事例は物流業のAI導入事例10件、製造業の事例は製造業のAI導入事例13件の記事にあります。建設業の事例は建設業のAI導入事例9件、小売業の事例は小売業のAI導入事例8件、不動産業の事例は不動産業のAI導入事例8件の記事にあります。
介護記録の入力のAI導入事例
介護記録の事例では、AIが職員の音声や高齢者との対話を文字にして記録にまとめ、記録と面談の時間が減っています。2件とも開発会社が参加した実証で、結果は実証の期間の数字です。
上越市の介護事業者の音声入力の実証
| 業務 | 介護記録の入力（バイタル・入浴・排泄・食事・レクやリハビリなど） |
|---|---|
| 導入前 | 介護士がパソコンのキーボードで介護システムに手入力していた |
| AIに任せた作業 | 介護士が音声で話した内容を、NTTの大規模言語モデル（文章を読み書きするAI）「tsuzumi」が文字に校正し、記録の項目に仕分ける |
| 公表された結果 | 介護士1人あたり1日の記録の時間が39分から17分に（56%の削減）。校正と仕分けの正答率は78% |
| 条件 | 新潟県上越市の2つの介護事業者の複数の介護士。2024年8月〜2025年3月の実証で、端末はスマートデバイスを模したノートパソコン |
ケアマネジャーの面談の対話AIの実証
| 業務 | 介護モニタリング（ケアマネジャーが高齢者の健康状態や生活の変化を確かめる面談と記録） |
|---|---|
| 導入前 | ケアマネジャーが訪問して聞き取り、記録していた |
| AIに任せた作業 | ぬいぐるみ型の端末とスマートフォンの対話AIが高齢者に質問し、答えを記録。ケアマネジャーは確認用のアプリで内容を確かめる |
| 公表された結果 | 面談1回あたりの面談と記録の時間が平均7.0分から2.2分に（約7割の短縮）。健康状態などの聞き取りの精度は約93% |
| 条件 | サービス付き高齢者向け住宅などや自宅で暮らす高齢者179名が計927回面談。2022年6月28日〜2023年1月28日の実証。時間は質問10問（面談約1回分）にそろえて比べた |
KDDIの実証では、AIが聞き取った内容をケアマネジャーが確認用のアプリで確かめています。上越市の実証の正答率78%のように、AIの出力には誤りが残るため、職員が確かめる手順を先に決めます。
特別養護老人ホームと介護老人保健施設が記録と申し送りにAIを使う例は、AI企業ナビの特養・老健のAI活用ガイドにあります。
架空の音声メモ12件で試した仕分けの結果
音声メモを記録の項目に仕分ける作業を、生成AIで試しました。条件は次のとおりです。
- 誰が：株式会社AITECHの編集局（AITECH編集局）
- いつ：2026年11月14日
- 何を：Claude Sonnet 5.5（Anthropic社の生成AI）に、指示文と架空の音声メモ12件を1回で渡した
- どう比べたか：送る前に編集局が決めた正解15行と、項目と「看護職員への報告」の判定を1行ずつ比べた
音声メモは架空の特別養護老人ホームの内容で、実在の利用者の情報は使っていません。指示文で渡した項目と決まりは次のとおりです（表の列の指定は省きました）。
- 項目は、食事・水分／排泄／入浴・清潔／バイタル／睡眠・様子／転倒・事故の6つ
- 1つのメモに2つ以上の項目があれば、項目ごとに行を分ける
- 記録の文はメモに書かれた事実だけで書き、推測や評価を足さない
- 体温37.5度以上・血圧の上160以上・転倒やけが・半分未満の食事・新しい皮膚の傷や赤みは、看護職員への報告を「はい」にする
| 評価の項目 | 結果 |
|---|---|
| 項目の仕分け | 正解15行中15行が一致 |
| 看護職員への報告の判定 | 正解15行中15行が一致（「はい」は5行） |
| 正解に無い行 | 1行（正解では体温の行に含めた「だるい」を、AIは睡眠・様子の行に分けた） |
| メモに無い事実の追加 | 0行（記録の文を編集局が1行ずつ読んで確認） |
正解に無い1行は、本人の「だるい」という訴えを、体温の行とは別の様子の行に分けたものです。記録の書き方の決まりで1行にまとめるかを決めておけば、AIへの指示に足せます。12件では例外の種類が限られるため、本番で使うかは自社の過去の記録で同じように測って決めます。
ケアプランの作成のAI導入事例
ケアプランの事例では、AIが利用者の約1年後の状態を予測し、ケアマネジャーが目標を立てるときの材料にしています。結果は、時間の測定ではなく、使ったケアマネジャーへのアンケートです。
静岡県のケアマネジメント業務AI導入実証事業
| 業務 | アセスメント（利用者の状態と課題の把握）とケアプランの作成 |
|---|---|
| 導入前 | 事前の調査で、約8割のケアマネジャーが短期・長期の目標の設定に難しさを感じていた |
| AIに任せた作業 | ケアマネジメント支援システム「SOIN」が、利用者の約1年後の状態と要介護度を予測し、課題の整理表を出す |
| 公表された結果 | 目標の作成にAIの分析が「役に立った・少し役に立った」は62%（21名）。初回のアセスメントの情報収集や課題分析の時間が短くなったとの回答もあった |
| 条件 | 裾野市・長泉町の13事業所・24アカウント。2024年9月〜2025年3月の7か月。県がシーディーアイに委託 |
ケアプランとは、介護保険のサービスを使う人ごとに、目標と使うサービスを定めた計画です。
ケアプランのAIが出すのは予測と課題の整理で、計画を決めるのはケアマネジャーです。効果を時間で測るなら、使う前と後で同じ業務の時間を記録しておきます。
居宅介護支援事業所がケアプランの文書や支援経過記録にAIを使う例は、AI企業ナビの居宅介護支援事業所のAI活用ガイドにあります。
訪問と送迎の予定の作成のAI導入事例
訪問と送迎の予定の事例では、AIのツールが利用者の事情や移動時間を考えて予定を作り、作成の時間が週に3.7〜5.2時間減っています。3件とも厚生労働省の事例集に載る実証で、導入から2〜3か月後に測った数字です。
アンタレスホームヘルパーステーションの訪問の予定
| 業務 | 訪問介護のスケジュールの作成・修正 |
|---|---|
| 導入前 | Excelで作成。複雑な個別の事情を考えて作るため時間がかかり、新規の依頼を受けられないこともあった |
| AIに任せた作業 | 個別の事情や移動時間を考えた訪問スケジュールの作成（AIのツール） |
| 公表された結果 | サービス提供責任者の作成・修正の時間が週27.3時間から22.1時間に。訪問介護員として訪問する時間は週8.0時間から17.1時間に増えた |
| 条件 | 滋賀県長浜市の訪問介護（サービス提供責任者4名・介護職員16名・利用者130名）。導入直後は習熟が足りず効果が見られなかった |
ヘルパーの半数が60歳以上で、AIが作った予定表への切り替えには丁寧な説明が要りました。
ヘルパーステーション花紬の訪問の予定（介護職員5名）
| 業務 | 訪問介護のスケジュールの作成・調整 |
|---|---|
| 導入前 | スプレッドシートで管理し、変更のたびに介護記録ソフトにも訪問時間を入力し直していた |
| AIに任せた作業 | 訪問スケジュールの作成（AIのツール・介護記録ソフトと連携） |
| 公表された結果 | 作成・調整の時間が週9.5時間から5.8時間に（作成4.8→4.0時間・調整4.7→1.8時間） |
| 条件 | 三重県津市の訪問介護（サービス提供責任者2名・介護職員5名・利用者46名）。測ったのは2名 |
花紬は、タブレットで外出先から予定を操作できるようになり、訪問の後に事業所へ戻らずに帰れるようになったとしています。
しらぬい荘デイサービスセンターの送迎の予定
| 業務 | デイサービスの送迎スケジュールの作成 |
|---|---|
| 導入前 | 前日の夕方に名札をボードに並べて送迎表を作っていた。経験で作るため、作れる職員が限られていた |
| AIに任せた作業 | 送迎スケジュールの作成とルートの提案（AIのツール） |
| 公表された結果 | 作成の時間が週6.4時間から2.5時間に。アセスメントなどの時間は週2.0時間から2.8時間に増えた |
| 条件 | 熊本県宇城市の通所介護（送迎スケジュールの作成者2名・介護職員12名・定員40名）。測ったのは2名 |
しらぬい荘は、送迎表を長く作っていた職員が退職しても、ほかの職員が作れるようになったとしています。介護の送迎ルートの作成などにAIを使った中小企業の例は、中小企業のAI活用事例9件の記事にあります。
予定の作成は、ツールに利用者・職員・車両の条件を登録し、従来の予定表と並べて試します。3件とも導入直後より2〜3か月後に時間が減っているため、効果は慣れた後に測ります。
訪問介護事業所が計画書や訪問記録の整理にAIを使う例は、AI企業ナビの訪問介護事業所のAI活用ガイドにあります。
排泄ケアと状態の把握のAI導入事例
排泄ケアと状態の把握の事例では、AI排泄ケアシステムや記録を分析するAIを使い、尿便漏れや事故の件数が減ったと公表されています。1件は厚生労働大臣の表彰、もう1件は事業者の学会発表です。
特別養護老人ホームサンシティ北条の排泄ケア
| 業務 | 夜間の排泄ケア |
|---|---|
| AIに任せた作業 | AI排泄ケアシステムの導入（製品名と仕組みは資料に記載なし） |
| 公表された結果 | 夜間の対応の回数が減った。表彰の指標として、夜間帯の1フロアあたりの尿便漏れが週14回から2回に |
| 条件 | 愛媛県松山市の介護老人福祉施設。資料に、測った期間・製品名・AIの導入の前後の比較かどうかの記載なし。ノーリフティングケアにも取り組み、腰痛が減ったとしている |
ベネッセスタイルケアの「マジ神AI」
| 業務 | 入居者の状態の把握（介護記録のデータの活用） |
|---|---|
| AIに任せた作業 | 専門性の高い介護職のノウハウをもとに、記録のデータから入居者の状態を画面に示す |
| 公表された結果 | 活用度の高いホームでは、導入後に「快」の記録の割合が有意に多く、「不快」の記録の割合と事故の件数が有意に少なくなった。発表は「状態が向上する可能性が示唆された」 |
| 条件 | 先行導入の31ホーム。導入前の入居者231名と導入後の入居者244名の、入居から6か月のデータ |
「マジ神」は、ベネッセスタイルケアが認定する専門性の高い介護職の社内資格です。
排泄や状態の把握の事例は、時間ではなく尿便漏れや事故の件数で結果を出しています。ケアの質を測るなら、導入前の件数を記録から数えておきます。
介護のAI導入でAIに任せる作業と人が確認すること
公表事例では、AIが記録の下書き・予測・予定の案を作り、判断と例外の対応は職員に残っています。業務ごとの、試すのに必要なデータと人が確認することは次のとおりです。
| 業務 | 試すのに必要なデータ | 人が確認すること |
|---|---|---|
| 介護記録の入力 | 記録の項目の一覧と、過去の記録の文 | 文字の誤り・項目の誤り・メモに無い内容 |
| ケアプランの作成 | アセスメントの情報と過去のケアプラン | 目標とサービスの決定・利用者と家族への説明 |
| 訪問と送迎の予定 | 利用者・職員・車両の条件と移動時間 | 急な変更・利用者と職員の個別の事情 |
| 排泄ケア・状態の把握 | 排泄と状態の記録 | ケアの内容の変更・医療職への連絡 |
静岡県の実証では、AIの予測を参考にしてケアマネジャーが目標を立てています。アンタレスの事例では、ツールの予定表の見方をヘルパーに説明してから使い始めました。
利用者の情報をAIに入れるときは、厚生労働省の「医療・介護関係事業者における個人情報の適切な取扱いのためのガイダンス」（2026年4月1日最終改正）に沿って、事業所の取り扱いの決まりを先に作ります。
介護報酬の加算と補助金
対象のサービスの事業所は、見守り機器などを入れ、委員会の開催とデータの提出を含む業務改善を続けると生産性向上推進体制加算を算定でき、導入の費用には都道府県が行う補助の制度があります。加算の単位と要件は次のとおりです。
| 区分 | 単位と主な要件 |
|---|---|
| 加算（Ⅱ） | 月10単位。委員会を開いて安全対策を講じ、見守り機器等のテクノロジーを1つ以上導入。生産性向上ガイドラインに基づく改善を続け、年1回データを提出 |
| 加算（Ⅰ） | 月100単位。（Ⅱ）のデータで成果を確認。テクノロジーを3種類すべて導入し、職員間の役割分担（いわゆる介護助手の活用など）に取り組む |
| 算定の状況 | 全サービスで加算（Ⅰ）2.5%、加算（Ⅱ）21.8%（2025年5月審査分） |
要件のテクノロジーは、①見守り機器、②インカム等、③介護記録ソフト等の3種類です。対象は短期入所系・居住系・多機能系・施設系のサービスで、訪問系と通所系のサービスは対象の一覧にありません。
要件の文に「AI」の語はありません。AIを使う機器でも、使わない機器でも、3種類に当たれば要件の対象になります。令和7年度補正予算の「介護テクノロジー導入・協働化・経営改善等支援事業」では、導入の費用を国と都道府県が5分の4、事業者が5分の1負担します。この事業の実施主体は都道府県です。
加算（Ⅱ）は、対象のサービスで、委員会の開催と安全対策、テクノロジー1つ以上の導入、改善の継続、年1回のデータの提出がそろえば算定できます。見守り機器や介護記録ソフトをすでに使っている施設は、委員会とデータの提出の体制から確かめます。
介護に限らないAI導入の補助金の選び方は、AI導入の補助金の記事にあります。
小規模な介護事業所のAI導入
人数が分かる事例のうち、介護職員が12名以下の事業所の例は、花紬（介護職員5名）としらぬい荘（介護職員12名）の2件で、どちらも予定の作成です。予定の作成は、2件とも事業所の担当者が毎週行っていた業務です。
花紬としらぬい荘の数字は、それぞれ2名の職員の測定です。
2件とも、ベンダーの操作の説明を受け、従来のやり方と並べて練習しています。中小企業のAI導入の進め方の全体は、中小企業のAI導入の進め方の記事にあります。
小規模な事業所が最初に試すなら、担当者が毎週時間を使っている予定の作成です。試す前の1〜2週間、作成にかかった時間を記録しておくと、効果を比べられます。
介護事業所のAI導入の進め方
介護事業所のAI導入は、困りごとを時間と件数で書き出し、近い事例を選び、1つの業務で試して同じ方法で測る順に進めます。厚生労働省の事例集の手順も、課題の把握・計画・実行・振り返りの順です。
- 困りごとを書き出す業務ごとに、時間・件数・残業の時間で書く
- 近い事例を選ぶこの記事の8件から、同じ業務の事例を選ぶ
- 測る指標を決める時間か件数か、試す前に1つ決める
- 1つの業務で試す従来のやり方と並べて操作を練習する
- 2〜3か月後に測る試す前と同じ方法で時間と件数を比べる
事例集の実証では、導入の1〜2週間後（事後①）と2〜3か月後（事後②）の2回測っています。アンタレスの事例のように、導入直後は効果が出ないことがあるため、1回の測定で判断しません。
本格的に導入する前に小さく試して確かめる段階を、PoC（概念実証）と呼びます。PoCで決める評価の基準と、続けるか止めるかの判断の表は、AIのPoCの進め方の記事にあります。
記録・予定の作成など、AIに任せたい業務の候補があれば相談できます
株式会社AITECHに問い合わせる
まとめ
介護のAI導入事例は5つの業務に分かれ、公表された結果の測り方は事例ごとに違います。
- 必要な介護職員の数は、2026年度に約240万人、2040年度に約272万人と推計されています。
- 事例の業務は、介護記録の入力、ケアプランの作成、訪問と送迎の予定の作成、排泄ケア、記録を使った状態の把握の5つです。
- 公表された結果には、介護記録の時間の39分から17分への短縮（実証・2025年3月）があります。送迎の予定の作成は週6.4時間から2.5時間に減りました（2026年3月）。
- 小規模な事業所では、介護職員5名の訪問介護事業所と介護職員12名のデイサービスが、予定の作成にAIのツールを使っています。
- 生産性向上推進体制加算の要件は見守り機器・インカム・介護記録ソフトなどの導入で、AIに限っていません。
最初にやることは、業務ごとの困りごとを、時間と件数で書き出すことです。
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よくある質問
小規模な介護事業所でもAIを導入できますか？
導入できます。厚生労働省の事例集には、介護職員5名の訪問介護事業所と介護職員12名のデイサービスが、AIのツールで予定の作成の時間を減らした例があります。どちらも測ったのは2名の職員で、条件は事業所ごとに違います。
見守りセンサーはAIですか？
製品によって違います。厚生労働省の2021年の資料は、AIを使う見守り機器の例を挙げています。一方、2026年3月の事例集の見守りの事例には、AIの使用は書かれていません。導入する製品の説明で確かめます。
AIを導入すると介護報酬の加算を算定できますか？
AIの導入だけでは算定できません。生産性向上推進体制加算は、見守り機器・インカム・介護記録ソフトなどの導入に加えて、委員会の開催・改善の継続・年1回のデータの提出が要件です。対象のサービスも決まっています。
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