AIケアプランって今のところどうなの？：ケアマネスキルアップ【70】

「骨太の方針2018」 (2018年6月 閣議決定)

基礎的財政収支の黒字化は2025年度を目指す。

社会保障費用の抑制の目安は、高齢化による増加分に相当する伸びに収める (数値目標は示さず)。

「全世代型社会保障の構築」に向け、少子高齢化対策や社会保障に対する安定財源を確保するとともに、現役世代の不安等に対応し、個人消費の拡大を通じて経済活性化につなげるためには、 2019年10月に予定されている 消費税率の引き上げを実現する必要がある。

「人づくり革命」: 介護離職ゼロに向けた介護人材確保のため、介護職員のさらなる処遇改善を進める。

「生産性革命」「新たな外国人材の受け入れ」「第4次産業革命」「ケアマネジメントの質の向上と利用者負担の導入」「介護施設・事業所の大規模化｣ ｢介護保険の利用者負担増」

《見える化、技術革新を活用した業務イノベーション、先進・優良事例の横展開等 》

科学的介護を推進し、栄養改善を含め自立支援・重度化防止等に向けた介護の普及等を推進する。 特に、 自立支援・重度化防止等に 資する AIも活用した科学的なケアプランの実用化に向けた取組を 推進するとともに、ケアマネジャーの質の向上の観点から、その業務の在り方を検討する。

『骨太方針2020』 (2020年7月)の介護制度改革の論点

感染症、災害、救急等の対応に万全を期すためにも、医療・介護分野におけるデータ利活用やオンライン化を加速し、PHR の拡充も含めたデータヘルス改革を推進する。

感染症の下､介護・障害福祉分野の人手不足に対応するととも に対面以外の手段をできる限り活用する観点から、生産性向上に重点的に取り組む。

ケアプランへのAI活用を推進するとともに、介護ロボット等の導入について、効果検証によるエビデンスを踏まえ、次期介護報酬改定で人員配置の見直しも含め後押しすることを検討する。

介護予防サービス等におけるリモート活用、文書の簡素化・標準化･ICT化の取組を加速させる。

医療・介護分野のデータのデジタル化と国際標準化を着実に推進する。

『財政健全化に向けた建議』 抜粋(財政制度等審議会・2021年5月21日)

ア）利用者負担の見直し

2024年度に開始する第9期介護保険事業計画期間からの実施に向けて、サービス の利用者負担を原則2割とすることや2割負担の対象範囲の拡大を図ることを検討する必要がある。

イ) 介護人材確保の取組とICT化等による生産性向上

・サービスの質を確保しつつ、より少ない労働力でサービスが提供できるよう､配置基準 の緩和等も行いながら、 業務のICT化等による業務効率化を進めていく必要がある。

・社会福祉連携推進法人制度の積極的な活用を促すなど、 経営主体の統合・再編等に よる介護事業所・施設の運営効率化を促す施策もあわせて講じていく必要がある。

ウ) ケアマネジメントの在り方の見直し

2024年度に開始する第9期介護保険事業計画期間から、ケアマネジメントに利用 者負担を導入すべきである。 また、 福祉用具の貸与のみを行うケースについては 報酬の引下げを行うなどサービスの内容に応じた報酬体系とすることも、あわせ 31 て2024年度) 報酬改定において実現すべきである。

「標準化」とは

高野說 専門的技術における「判断」や「手法」が「根拠」に基づいて体系化されており、属人的ではなく、信頼性・妥当性に足るものであること。再現性が期待できるとともに、同じ判断と同じ 手法によって同様のアウトカムも期待できるもの。

新経済・財政再生計画 改革工程表 2021 (2021年12月23日 内閣府) より ③

No.46 ケアマネジメントの質の向上

i. Alも活用した科学的なケアプランの実用化

●2022年度

a. 2019年度の調査研究事業においては、ケアマネジメントの質の向上や業務効率化に対して一定程度の効果があるとの結論を得た一方で、AIに学習させるべき教師データが不十分である等の課題も明らかになったことを踏まえ、2020年度以降、居宅介護支援事業所のケアマネジメントのデータ分析などを通して、AIの思考過程を明らかにすることや、教師データのさらなる収集・学習等の実証検証などについて、引き続き調査研究を進める。

b. 取組の進捗状況を踏まえ、より適切な実施に向けてKPI（数値目標）の設定等を検討する。

●2023年度

a. 2021年度介護報酬改定の検証等を通じて、より効果的なケアマネジャーの業務の在り方に関して、科学的介護の取組も踏まえ2024年度介護報酬改定等に向けて必要な対応を検討。

人工知能 (Artificial Intelligence)とは

・推論：蓄積した知識をもとに、 新しい結論を得ること

・学習：取得した情報から将来使えそうな 知識を見つけること

ケアマネジメントにおけるAI技術の活用に向けて 出典:「AIを活用したケア作成支援の実用化に向けた調査研究事業報告書」 野村総合研究所 2020

(1) ケアプラン作成AIの仕様・機能面

(2) ケアプラン作成AIの普及･促進に向けた取り組み

上記のような取り組みを進めながら、 介護現場での実際の使い勝手や業務効率化･ 質向上の検証を、 現場での日常業務での活用を通じて行っていくことがわが国におけるケアプラン作成支援AIの普及に向けて重要ではないかと考えられる。

【ICFのイメージ】

AIの得意分野：「健康状態」「心身機能・身体構造」「活動」

AIの苦手分野：「参加」「環境因子」「個人因子」

CDIは、 国内初のAIを用いたケアプラン作成支援ソフトの提供を開始。 レーダーチャートによる容態予測によりケアプラン作成を支援する。

ウェルモは、 自然言語処理技術と機械学習を用いたケアプラン作成支援ソフトを開発中 アセスメント、 ケアプラン作成から地域資源の提案まで一気貫通のサービスを提供予定。

NECは、ホワイトボックス型AIによるケアプラン作成支援ソフトを開発中。 アウトプットの “なぜ” (根拠)を提示し、 ケアマネジャーが理解・学習できるサービスを提供予定。

AIは「生産性向上」のためのツール

AIは「標準化」のためのひとつのシステム

AIは「心身機能の改善・悪化防止、その予測」の 有力なツール

ケアマネジャーは「相談支援」「目標設定」 「エンパワメント」「経済状況」「居住環境」「人間関係」 「社会参加｣ などに関連することは、対人援助職としてのケアマネジャーの役割が重要