居宅介護支援事業所で手書きされるアセスメント票を読み取り、ADL・IADL・生活の状況を介護ソフトの入力項目にそろえて、空欄と前回からの変化を拾う

処理の起点を決める

スキャンした PDF が保管先（Azure Blob Storage）に入ったことを起点にします。 ケアマネジャーは訪問から戻ったときに、その日の票をまとめてスキャンします。スキャンから数分で入力項目の案がそろえば、記憶が新しいうちに確かめられます。

起点の仕組みは Azure Functions の Blob Storage のトリガーです。公式のページでは、イベント方式とポーリング方式があり、遅れの小さいイベント方式が推奨され、ポーリング方式は従量課金のプランで最大10分の遅れが出うるとされています。記憶が新しいうちに確かめたいので、イベント方式にします。 ファイル名の先頭に利用者の番号とアセスメントの日付を入れる決まりにします。 介護ソフトの利用者の番号と照らすためで、氏名をファイル名に入れないことも決まりに含めます。

前回のアセスメントのデータは、介護ソフトから書き出したものを使います。 書き出しの方法は製品によるので、利用者ごとの最新の課題分析を、毎晩または必要なときに書き出す段取りを、事業所の介護ソフトの機能に合わせて決めます。

入力データを集める

質を決めるのは、欄と項目の対応表です。 票の「健康状態」の欄が、介護ソフトのどの項目に当たり、課題分析標準項目の何番に当たるかを、1欄ずつ書きます。この表が無いと、空欄を拾うことも、記述を振り分けることもできません。

課題分析標準項目は、令和5年10月16日の介護保険最新情報 Vol.1178 で一部改正されています。 基本情報に関する項目（No.1〜9）と課題分析に関する項目（No.10〜23）の名前と主な内容の例が示されているので、対応表は改正後の項目名で作ります。 たとえば No.13 は「認知機能や判断能力」、No.14 は「コミュニケーションにおける理解と表出の状況」、No.18 は「口腔内の状況」です。

データの取得方法を決める

読み取りは、Azure Functions からカスタム テンプレート モデルを呼ぶだけです。モデルの学習には、事業所の票で、選択欄に印の付いたもの・付いていないもの、自由記述が多いもの・少ないものを混ぜた見本を使います。

選択欄は「1つの項目に4つの選択マーク」としてラベル付けします。 「歩行」なら、自立・見守り・一部介助・全介助の4つです。公式のページでは、選択マークの項目については、項目の信頼度と選択マークの信頼度をあわせて見ることが全体の確からしさをよく表すとされています。4つのうち2つに印がある、どれにも無い、という状態も、ここで拾います。

AIへ渡す前に整形する

1. ページの確認 … 4枚そろっているか、順番が合っているかを確かめます。欠けていれば人へ回します
2. 向きと寸法の確認 … 画像は50×50〜10,000×10,000ピクセル、文字の最小の高さは1024×768の画像で12ピクセル（150dpiで約8ポイント）です。自由記述は小さな字で詰めて書かれがちなので、300dpiでそろえます
3. ファイルの大きさとページ数 … 有料（S0）レベルで500MB、PDF は2,000ページまで、無料（F0）レベルは最初の2ページだけです。試すときに無料のレベルを使うと、3枚目と4枚目が読まれません
4. 利用者の番号の照合 … ファイル名の利用者の番号が介護ソフトの書き出しにあるかを確かめます
5. 氏名などの欄の扱い … 生成AIに渡す前に、氏名・住所・電話番号の欄の文字を外します

5番目は、第13章の扱いと対になる前処理です。 振り分けに要るのは自由記述の内容で、氏名や住所は要りません。 読み取りの結果のうち、基本情報の欄は生成AIへ渡さず、介護ソフトの書き出しの値と照らすだけにします。

AIに処理させる

読み取りのモデルにさせるのは、選択欄の状態と自由記述の文字を返すことだけです。 生成AIにさせるのは、自由記述の文を介護ソフトの入力項目に振り分けることだけです。空欄の照合と前回との比較は、プログラムで行います。

振り分けは「文を移す」だけで、書き換えはさせません。 健康状態の欄に書かれた「血圧の薬を朝夕。飲み忘れあり、娘が週末に確認」を、服薬に関する内容として「健康状態」の項目の服薬の部分に入れるのが振り分けです。「服薬管理に課題あり」と要約させると、ケアマネジャーが聞き取った具体的な状況が消えます。

2行目がいちばん起きやすい失敗です。 今回の票で口腔内の状況の欄が空のとき、前回の記述を入れておけば、介護ソフトの画面は埋まります。埋めた瞬間、今回は聞いていないことが「今回のアセスメントの結果」として残ります。 空欄は空欄のまま、空欄の一覧に出します。

指示内容を固定する

あなたは居宅介護支援事業所で、ケアマネジャーが手書きしたアセスメント票の記述を、
介護ソフトの課題分析の入力項目に振り分ける補助をします。
渡すのは、票の自由記述の欄から読み取った文字列と、入力項目の一覧だけです。
書かれていることを入力項目に振り分けて写してください。推測で補わないでください。

【入力項目の一覧】{target_items}
（例：health / adl_note / iadl_note / cognition / communication / daily_rhythm /
 excretion / hygiene / oral / eating / social / family / housing / special_notes）

【厳守事項】
- 文の単位で振り分け、原文を original にそのまま写してください。
  要約・言い換え・語尾の整えをしないでください。
- 1つの文が複数の項目に当たる場合は、それぞれの項目に同じ原文を写し、
  multi_assigned を true にしてください。
- どの項目にも当たらない文は unassigned に入れてください。無理に振り分けないでください。
- 読めない文字は「■」に置き換え、unreadable を true にしてください。
  前後から推測して埋めないでください。
- 書かれていない項目は、空の配列のままにしてください。
  一般的な内容や、ありそうな内容で埋めないでください。
- 課題・ニーズ・望ましいサービス・リスクの評価は書かないでください。
- source_field には、その文が書かれていた票の欄の名前を入れてください。

【票の欄ごとの読み取り結果】{fields_text}
【読み取りの信頼度】{fields_confidence}

「どの項目にも当たらない文は無理に振り分けない」を明記しないと、どこかに押し込みます。 雑談の中で聞いた「孫が来月結婚する」を「家族等の状況」に入れるか、記録に残さないかは、ケアマネジャーが決めることです。 unassigned に残しておけば、本人が判断できます。

source_field を残させるのは、確かめを速くするためです。 票のどの欄から来た文かが分かれば、画像の該当箇所をすぐに開けます。

記述の変化の並べ方も、同じ形で指示します。 前回の項目ごとの記述と、今回振り分けた原文を渡し、内容が変わったと読める項目について、両方の原文を並べるだけにさせます。「悪化」「改善」といった評価の言葉は書かせません。

出力形式を固定する

生成AIの振り分けは、Azure OpenAI の構造化出力で受け取ります。 公式のページでは、response_format に json_schema を指定して strict: true にし、すべての項目を必須にして、オブジェクトに additionalProperties: false を付ける必要があるとされています。読み取りと比較の結果と合わせて、利用者1件ごとに次の形にまとめます。

{
  "assessment_id": "U0217_2026-10-09",
  "user_no": "U0217",
  "reason": "renewal",
  "adl": [
    { "item": "walking", "level": "watch | partial | full | independent | unclear",
      "previous": "watch", "changed": false, "confidence": 0 }
  ],
  "assigned": [
    { "target": "health", "original": "", "source_field": "",
      "multi_assigned": false, "unreadable": false }
  ],
  "unassigned": [ { "original": "", "source_field": "" } ],
  "blank_standard_items": [ { "no": 18, "name": "口腔内の状況" } ],
  "text_changes": [
    { "target": "eating", "previous_original": "", "current_original": "" }
  ],
  "verdict": "ready | check"
}

1つ目の理由は、level に unclear を持てることです。 4つの選択マークのうち2つに印がある、どれにも無い、信頼度が低い、のどれかなら unclear にします。段階を推測で決めずに、ケアマネジャーに選んでもらいます。

2つ目は、blank_standard_items に標準項目の番号と名前を出せることです。 「18番の口腔内の状況の欄が空」と出れば、次の訪問で何を聞けばよいかがそのまま分かります。

3つ目は、text_changes で前回と今回の原文を並べられることです。 評価の言葉を入れず、2つの原文を並べるだけにしておけば、変化の意味を読むのはケアマネジャーのままです。

システムへ連携する

介護ソフトへは、確かめる前に入れません。 課題分析のデータはケアプランと給付管理の元になるので、読み取りや振り分けの誤りがそのまま入ると、後の書類まで誤りが広がります。

人が確認する

記入したケアマネジャー本人が、全件を確かめます。 打ち込みは無くなりますが、確かめを省く設計にはしません。

1. unclear の選択欄を画像で見て、段階を選ぶ
2. unassigned と multi_assigned の文を見て、入れる項目を決める
3. 振り分けの案を票の画像と並べて流し読みする … 原文がそのまま写っているので、読み違いの文字だけを直します
4. 変化の一覧を見る … 選択欄の段階の変化と記述の変化を、課題の分析の材料として手元に置きます
5. 空欄の標準項目の聞き取りを段取りする … 電話で聞くか、次の訪問で聞くかを決めます
6. 確かめた案を介護ソフトに入れる

全件を確かめても時間が減るのは、打ち込みと見比べが無くなるからです。 確かめは「票の画像と案を並べて流し読みし、迷いだけを決める」作業で、画面に1項目ずつ打ち込む作業より短く済みます。

例外に対処する

3行目は、手書きの票では必ず起きます。 話の流れで欄の外に書き足すのは自然なことです。確かめのときに画像の全体を一度見ることを、手順に入れておきます。

最後の行は、Azure Functions の仕組みで受けます。 公式のページでは、Blob Storage のトリガーの関数が失敗すると既定で合計5回やり直し、すべて失敗すると上のキューにメッセージが入るとされています。このキューを見ずにいると、スキャンしたのに案が出てこない票が、本人が気づくまで放置されます。 同じファイルを二度処理しないための受領記録（blob receipts）も持つとされているので、読み直したい票は、その記録を消してやり直します。

記録を残す

• 票の画像と、スキャンした日時・ケアマネジャー
• 読み取りの結果の JSON の全文
• 生成AIの振り分けの結果と、そのとき使った対応表と入力項目の一覧の版
• ケアマネジャーが直した記録 … 振り分けの先を変えた、段階を選んだ、文字を直した
• 空欄の標準項目と、聞き取りを終えた日

紙の票は、これまでどおり事業所の決まりで保存します。 この構成の画像と読み取りの結果は、介護ソフトに入れるまでの作業用の写しとして扱い、保存の期間を決めて消します。