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ケアマネジャーが作ったケアプランの原案をアセスメントと照らし、抜けている課題と表現の確認点を返す

実装ステータス:構成例 技術的に実現可能な構成として設計したもの。自社未検証

ケアマネジャーが作ったケアプランの原案を、同じ利用者のアセスメントの記録と照らします。アセスメントで課題として見えていたのに計画で取り上げられていない項目と、目標やサービス内容の書き方の確認点を、会議の前に担当者へ返します。

サマリー
生成AI
ChatGPT/Claude/Gemini
連携・自動化
Google Apps Script/Make/Power Automate
対象業界
介護/医療/自治体
対象部門
総務
対象業務
内容確認・チェック
主な課題
人手が足りない/属人化している/確認ミスが多い
AIで行う処理
校正
主な効果
品質標準化/工数削減/教育コスト削減
導入難易度
★★★☆☆
実装レベル
半自動化
費用感
API連携(中)
人間の確認
条件付き
現在工数
30h/月
AI導入後
12h/月
想定削減
60%
年間削減
216h
モデル条件による試算値です。実在企業の実績ではありません。

01導入前 / 導入後の業務フロー

導入前(Before)
  1. 担当の介護支援専門員が、アセスメントの結果を介護ソフトに入力する
  2. 同じ担当者が、第1表(意向・総合的な援助の方針)と第2表(ニーズ・目標・サービス内容)の原案を作る
  3. 原案を印刷するか画面で開き、管理者か主任介護支援専門員に点検を頼む
  4. 点検する人が、アセスメントの画面と原案を並べ、課題が計画に入っているかを目で追う
  5. 目標の期間、サービス種別、頻度、家族の援助の記載を1行ずつ見る
  6. 気づいた点を付箋か口頭で返す
  7. 担当者が直し、サービス担当者会議にかける
導入後(After)
  1. 人担当者が原案を作り、介護ソフトのステータスを「点検待ち」にする
  2. 人担当者が、アセスメント・第1表・第2表・支援経過を書き出し、点検用のフォルダに置く
  3. 自動フォルダへの保存をきっかけに処理が動き、氏名・住所・電話番号を仮の記号に置き換える
  4. 自動期間と認定の有効期間、必須の欄の空きを、プログラムが規則で確かめる
  5. 自動Claude API が、アセスメントの23項目と第2表を照らし、取り上げられていない課題の候補を挙げる
  6. 自動同じく、目標・サービス内容・意向の書き方の確認点を、記載要領に沿って挙げる
  7. 自動指摘ごとの根拠の一文が、元の記録に本当にあるかをプログラムで照合する
  8. 自動点検結果を一覧にして、担当者と点検する人に通知する
  9. 人担当者が指摘を読み、直すか、直さない理由を書く
  10. 人主任介護支援専門員が、担当者の判断と直した原案を確かめる
  11. 人サービス担当者会議にかける
各工程の詳しい説明を読む
  1. 担当の介護支援専門員が、アセスメントの結果を介護ソフトに入力する
  2. 同じ担当者が、第1表(意向・総合的な援助の方針)と第2表(ニーズ・目標・サービス内容)の原案を作る
  3. 原案を印刷するか画面で開き、管理者か主任介護支援専門員に点検を頼む
  4. 点検する人が、アセスメントの画面と原案を並べ、課題が計画に入っているかを目で追う
  5. 目標の期間、サービス種別、頻度、家族の援助の記載を1行ずつ見る
  6. 気づいた点を付箋か口頭で返す
  7. 担当者が直し、サービス担当者会議にかける

(a)アセスメントの課題が計画から落ちる。 課題分析標準項目は23あり、口腔、排泄、服薬、家族の負担といった項目は、本人の主訴が強い項目の陰に隠れやすいものです。点検する人が4番で突き合わせても、急いでいると同じ見落としをします。

(b)指摘が人によって違う。 「短期目標が抽象的」と言うかどうか、「家族の援助も書く」を求めるかどうかが、点検する人によって違います。担当者は、誰に見てもらったかで直す量が変わると感じています。

(c)書き方の指摘が口頭で消える。 6番の指摘は付箋か口頭で、記録に残りません。同じ担当者に、翌月も同じことを言っています。 何をどう直したかが残らないので、新人の育成にも使えません。

(d)点検が会議に間に合わない。 月60件を2名で読むと、1件30分で月30時間です。自分の担当の訪問と記録の合間に読むため、締め切りが重なる月は点検が省かれます。

  1. 【人】 担当者が原案を作り、介護ソフトのステータスを「点検待ち」にする
  2. 【人】 担当者が、アセスメント・第1表・第2表・支援経過を書き出し、点検用のフォルダに置く
  3. 【自動】 フォルダへの保存をきっかけに処理が動き、氏名・住所・電話番号を仮の記号に置き換える
  4. 【自動】 期間と認定の有効期間、必須の欄の空きを、プログラムが規則で確かめる
  5. 【自動】 Claude API が、アセスメントの23項目と第2表を照らし、取り上げられていない課題の候補を挙げる
  6. 【自動】 同じく、目標・サービス内容・意向の書き方の確認点を、記載要領に沿って挙げる
  7. 【自動】 指摘ごとの根拠の一文が、元の記録に本当にあるかをプログラムで照合する
  8. 【自動】 点検結果を一覧にして、担当者と点検する人に通知する
  9. 【人】 担当者が指摘を読み、直すか、直さない理由を書く
  10. 【人】 主任介護支援専門員が、担当者の判断と直した原案を確かめる
  11. 【人】 サービス担当者会議にかける

10番目が、この設計の分かれ目です。 主任介護支援専門員は原案を最初から読み直すのではなく、指摘と担当者の返事を読み、気になったところだけ原案に戻ります。 AIが挙げた指摘を見て判断するのは人で、点検の責任は変わりません。

9番目で「直さない理由」を書かせるのも意図してのことです。 AIの指摘には、本人が望まないので取り上げていないものも混ざります。その判断を一言残せば、次の点検でも同じ指摘に答えられます。

02今回想定するシステム構成

構成図
介護ソフト(アセスメント・第1表・第2表・支援経過)
   │  担当者がPDFかCSVで書き出す
   ▼【トリガー】点検用フォルダへの保存
Google Apps Script
   ├──▶ 氏名・住所・電話番号を仮の記号に置き換え
   ├──▶ 期間・必須欄の規則チェック(AIを使わない)
   ▼
Claude API ── 構造化出力でJSON
   │   ① 取り上げられていない課題の候補
   │   ② 目標・期間・サービス内容の書き方の確認点
   │   ③ 意向・方針の書き方の確認点
   ▼
Google Apps Script ── 根拠の一文が元の記録にあるかを照合
   ▼
点検結果の一覧(共有ドライブ)と通知
   ▼
【担当者が返事を書く → 主任介護支援専門員が確かめる】
   ▼
介護ソフトの原案を担当者が直す(この構成からは書き込まない)
役割想定する製品代替候補
処理Claude API(原案とアセスメントの照合、書き方の確認点の作成。構造化出力)OpenAI API、Gemini API
連携Google Apps Script(置き換え、規則チェック、根拠の照合、一覧への書き出し)Power Automate、Make
保管事業所の共有ドライブ(書き出したファイル、点検結果、ログ)SharePoint、Google ドライブ
記録の本体既存の介護ソフト各社の介護ソフト

介護ソフトは新しく足すものではありません。 この構成は書き出されたファイルを読んで点検結果を返すだけで、原案の修正は担当者が介護ソフトで行います。 書き込む経路を作らないので、AIの誤りが計画そのものに入ることはありません。

土台になる基準は、厚生労働省の通知です。 「介護サービス計画書の様式及び課題分析標準項目の提示について」(平成11年老企第29号)は、令和5年10月16日の老認発1016第1号で課題分析標準項目が改正され、基本情報9項目と課題分析14項目、あわせて23項目になっています。口腔内の状況、排泄の状況、家族等の状況といった項目には、何を書くかの例が細かく示されています。

第2表の書き方も、同じ通知の記載要領に決まりがあります。 東京都の資料に載っている記載要領では、ニーズは原則として優先度合いが高いものから順に書くこと、目標は抽象的な言葉ではなく誰にもわかりやすい具体的な内容で書くこと、期間は認定の有効期間も考慮すること、サービス内容にはできるだけ家族による援助も明記すること、福祉用具を位置付けるときはその理由が明らかになるように書くこととされています。この構成の点検項目は、ここから組み立てます。

AIの側の土台は、Claude API の構造化出力です。 output_config.format に type: "json_schema" とスキーマを渡すと、応答がスキーマに沿ったJSONになります。ただし公式の説明では、数値の範囲(minimum、maximum)や文字列の長さ(minLength、maxLength)はスキーマに書けません。期間の計算や件数の上限は、AIではなくプログラムの側で守らせます。

03どうやって実装するのか

Step1

処理の起点を決める

担当者が点検用のフォルダにファイルを置いたことを起点にします。 介護ソフトのステータスを外から読む方法は製品ごとに違うため、この構成では書き出しと保存を担当者の操作にしています。Google Apps Script の時間主導のトリガーで15分ごとにフォルダを見て、新しいファイルの組がそろったものから処理します。

1件の点検に必要なファイルは4つです。アセスメント、第1表、第2表、支援経過がそろうまでは処理を始めません。1つでも欠けた状態で動かすと、支援経過に書かれている「取り上げない理由」が見えず、抜けでない課題を抜けとして返すことになります。

処理が終わった組は処理済みのフォルダへ移します。移すのは点検結果の書き出しまで成功したときだけです。 点検用フォルダに残っている組の数が、そのまま点検待ちの数になります。

Step2

入力データを集める

データ中身取得元
アセスメント課題分析標準項目23項目の記録、今回のアセスメントの理由介護ソフトの書き出し
第1表利用者及び家族の生活に対する意向、総合的な援助の方針、認定の有効期間介護ソフトの書き出し
第2表ニーズ、長期目標・短期目標と期間、サービス内容、サービス種別、頻度・期間介護ソフトの書き出し
支援経過直近3か月の面接・電話・会議の記録介護ソフトの書き出し
事業所の点検基準記載要領をもとに事業所で決めた確認項目と、言い換えの例事業所で用意する文書

質を決めるのは支援経過と点検基準です。 支援経過が無いと「本人が口腔の訪問を断った」という記録が見えず、口腔の課題を抜けとして挙げます。点検基準が無いと、AIは一般論で「もっと具体的に」と言うだけになり、2名の点検者の基準をそろえるという目的が果たせません。

点検基準には、事業所で実際に返している指摘を集めます。 「安心して暮らせる」「見守る」のように具体性の無い目標の言い回し、「〜させる」のように主語が事業者側になった書き方、略語や専門用語。過去半年の付箋を集めるだけで、20〜30項目の一覧になります。

Step3

データの取得方法を決める

介護ソフトからの書き出しは、PDFかCSVのどちらかで行います。Claude API は PDF をそのまま読めますが、CSV で出せるならそちらを優先します。 表の行と列が崩れず、第2表のどの行のどの欄かを番号で指せるからです。

取るもの形式何に使うか
アセスメントCSVかPDF23項目ごとの記述を、項目番号付きのテキストにする
第2表CSVを優先行番号を振り、ニーズ・目標・サービス内容を行単位で渡す
第1表CSVかPDF意向・方針の文と、認定の有効期間を取る
支援経過CSVかPDF日付・相手・内容を1件ずつに分ける

PDFしか出せないソフトでも構成は組めます。 ただし表が画像のように書き出される帳票では、行の区切りが読み違えられることがあります。最初の10件は、第2表の行数が元の画面と合っているかを人が見ます。

Step4

AIへ渡す前に整形する

  1. ファイルの組の確認 … 4つのファイルが同じ利用者のものかを、利用者番号で確かめます
  2. 個人を特定する情報の置き換え … 氏名、住所、電話番号、家族の氏名を「本人」「長女」「A事業所」のような記号にします。置き換えの対応表は事業所の中だけに置きます
  3. 項目番号と行番号の付与 … アセスメントは標準項目の番号(1〜23)、第2表は行番号、支援経過は記録番号を振ります
  4. 規則で見られるものを先に見る … 短期目標の期間が長期目標の期間を超えていないか、期間が認定の有効期間に収まっているか、サービス種別・頻度の欄が空いていないかを、プログラムが確かめます
  5. 支援経過の絞り込み … 直近3か月分に絞り、長すぎる場合は古いものから落とします

4番目をAIにさせないのは意図してのことです。 日付の前後や空欄はプログラムで確実に見られます。AIに任せると、たまに見落とすか、計算を誤ります。 AIには、文章を読まなければ分からないことだけを渡します。

5番目で直近3か月に絞るのは、古い記録が今の判断を引きずらないようにするためです。 退院前の記録には「歩行は不可」と書かれていても、今は杖で歩けていることがあります。古い記録を渡すと、すでに解決した課題を抜けとして挙げます。 今回のアセスメントの理由が「退院」のときは、退院日より前の記録を落とします。

2番目は、外へ出す情報を減らすためです。 心身の状態や病歴は要配慮個人情報で、置き換えても内容は残ります。氏名と連絡先を外すのは最低限の手当てで、これで外部に出してよくなるわけではありません。 扱いは第13章で書きます。

Step5

AIに処理させる

させるのは、3種類の確認点を根拠付きで挙げることだけです。

見るもの確かめ方出す内容
取り上げられていない課題アセスメントで支障や困りごとが書かれた項目が、第2表のどのニーズにも対応していないか項目番号、根拠の一文、支援経過に取り上げない理由があるか
目標の書き方抽象的な言い回し、達成を確かめられない書き方、ニーズと目標の対応のずれ第2表の行番号、該当の文、言い換えの例
サービス内容の書き方短期目標との対応、家族による援助の記載、福祉用具の理由第2表の行番号、足りない点
意向・方針の書き方本人と家族の意向が異なるのに区別されていない、方針がニーズと対応していない第1表の該当の文、確認点

右端の列のうち、いちばん大事なのは「取り上げない理由があるか」です。 理由が支援経過に見つかれば reason_found、見つからなければ reason_not_found とします。前者は参考として一覧の下に、後者は確認してほしい点として上に並べます。

させないこと理由
ニーズの優先順位を決める利用者・家族との合意で決まる。介護支援専門員の判断
入れるべきサービスを提案する選定は介護支援専門員の業務。AIが挙げると、それが既定の答えになる
原案を書き直した全文を出す書き直しを貼り付けるだけの運用になり、点検にならない
本人の状態を推し量って課題を足す記録に無いことを課題にしない
計画の妥当性を点数にする点数が独り歩きし、担当者の評価に使われる

3行目を禁じるのがいちばん効きます。 全文の書き直しを出させると、担当者は読まずに貼り替えます。返すのは確認点と、1行ずつの言い換えの例までにします。

Step6

指示内容を固定する

あなたは居宅介護支援事業所で、ケアプランの原案を会議の前に点検する立場です。
渡された記録だけを根拠にしてください。記録に無いことを推測で補わないでください。

【点検すること】
A. アセスメントで支障や困りごとが書かれている項目のうち、
   第2表のどのニーズにも対応していないもの
B. 第2表の目標・期間・サービス内容の書き方の確認点
C. 第1表の意向・総合的な援助の方針の書き方の確認点

【Aの扱い】
- 対応していない項目を見つけたら、支援経過に「取り上げない理由」が
  書かれているかを探してください。
- 理由が見つかれば reason_found、見つからなければ reason_not_found とし、
  理由の文を reason_quote にそのまま写してください。
- 見つからないことを「おそらく本人が望まない」などと補わないでください。

【Bの見方】
- 目標が抽象的な言葉だけで、達成したかを確かめられないものを挙げる
- 短期目標が長期目標に向かう段階になっていないものを挙げる
- サービス内容が短期目標と対応していない行を挙げる
- 家族による援助が書かれていない行は「確認」として挙げる
- 福祉用具を位置付けた行で、必要な理由が読み取れないものを挙げる
- 言い換えの例は1行で出し、元の意図を変えないこと

【厳守事項】
- evidence には、根拠にした文を元の記録からそのまま写してください。
  要約したり言い換えたりしないでください。
- どのサービスを入れるべきか、どの課題を優先すべきかは書かないでください。
- 原案の全文を書き直さないでください。
- 期間・日付の計算はしないでください(別の仕組みで確かめています)。
- 判断がつかないものは severity を check にしてください。

【事業所の点検基準】{facility_rules}
【アセスメント(項目番号付き)】{assessment}
【第1表】{plan_1}
【第2表(行番号付き)】{plan_2}
【支援経過(記録番号付き)】{progress_notes}

「見つからないことを補わない」を書かないと、理由を作ります。 支援経過に何も無くても、「本人の意向により」と書いて reason_found にしてしまいます。理由は記録から写すものに限り、写せなければ無いものとして扱わせます。

「期間の計算はしない」と書くのは、前処理で見ているからです。 書かないと、AIも期間を計算して、プログラムと違う結果を出すことがあります。同じことを2か所で判定させないのが、結果を読みやすくするこつです。

Step7

出力形式を固定する

次の形のJSONで受け取ります。

{
  "case_id": "",
  "assessment_reason": "初回 | 更新 | 区分変更 | 退院 | その他",
  "uncovered_items": [
    { "item_no": 0, "item_name": "", "evidence": "",
      "reason_status": "reason_found | reason_not_found",
      "reason_quote": "", "reason_record_no": "" }
  ],
  "writing_points": [
    { "table": "1 | 2", "row": "", "category": "goal_abstract | goal_step | service_link | family_support | equipment_reason | intention_mixed | policy_link | wording",
      "severity": "fix | check", "evidence": "", "comment": "", "suggestion": "" }
  ]
}

1つ目の理由は、抜けと書き方を分けて受け取れることです。 uncovered_items は担当者が利用者と話して決め直すことが多く、writing_points は担当者がその場で直せることが多いものです。一覧でも別の欄に並べ、読む順を分けます。

2つ目は、evidence を機械で照合できることです。 AIが写した根拠の文が、元の記録に文字どおりあるかをプログラムが確かめます。見つからない指摘は「根拠未確認」として一覧の最後に回し、そのまま担当者には見せません。 根拠の無い指摘を見せると、担当者はAIの指摘全体を信用しなくなります。

3つ目は、category で傾向が数えられることです。 担当者ごとに goal_abstract が多い、family_support が多い、と分かれば、主任介護支援専門員の個別の助言がそこに絞れます。

一覧の並び中身
1. 規則チェックの結果期間の超過、空欄(前処理で見たもの)
2. reason_not_found取り上げない理由が見つからない課題
3. severity: fix書き方を直したほうがよい点
4. severity: check確認してほしい点
5. reason_found と根拠未確認参考
Step8

システムへ連携する

つなぎ先方式内容
点検用フォルダGoogle Apps Script の時間主導トリガー新しいファイルの組を見つける
Claude APIUrlFetchApp から Messages API を呼ぶ照合と確認点の作成
点検結果の一覧スプレッドシートへの書き出し利用者ごとに1シート、事業所全体の一覧に1行
担当者への通知メール一覧のリンクだけを送り、本文に利用者の情報を書かない
介護ソフトなし原案の修正は担当者が画面で行う

介護ソフトへは書き込みません。 点検結果を介護ソフトに取り込むと、AIの指摘が記録の一部に見えてしまいます。記録に残すのは、担当者が直した原案と、会議の記録だけです。

通知の本文に利用者の情報を書かないのも、同じ考えです。 メールは転送されます。リンク先は事業所のアカウントでしか開けない場所に置きます。

Step9

人が確認する

AIの指摘は、すべて人が読んでから使います。 そのまま担当者へ「直してください」と返す運用にはしません。

  1. 担当者が先に読む … 指摘ごとに「直した」「直さない(理由)」「分からない」を書きます
  2. reason_not_found は必ず答える … 取り上げない理由が記録に無かったものです。理由があるなら支援経過に書き足し、無いなら計画に入れるかを考えます
  3. 主任介護支援専門員が返事を読む … 「直さない」の理由が妥当か、「分からない」に助言が要るかを見ます
  4. 気になった行だけ原案に戻る … 原案を最初から読み直すのは、新人の初回の計画と、指摘が10件を超えたものに限ります

2番目を飛ばさないでください。 アセスメントで拾った課題を計画で取り上げないこと自体は誤りではありませんが、理由が記録に無いと、後から見た人には抜けと区別がつきません。 運営指導で問われるのもここです。

主任介護支援専門員の1件あたりの時間は、指摘と返事を読む数分が中心です。 担当者の返事を見て問題がなければ、原案を開かずに終わります。

「分からない」と返ってきた指摘は、助言の機会として扱います。 たとえば「口腔内の状況に義歯の破損とあるが、どのニーズにも対応していない」という指摘に担当者が答えられないときは、アセスメントの取り方そのものに迷いがあることが多いものです。その場で主任介護支援専門員が一緒に記録を読み、どう聞き取るかを話します。 付箋で返していたころには、この会話が生まれる場所がありませんでした。

Step10

例外に対処する

起きること対応
ファイルの組がそろわない処理せず点検用フォルダに残す。24時間そろわなければ担当者に知らせる
4つのファイルの利用者番号が違う処理を止め、担当者に戻す。別人の記録で点検しない
PDFの表の行数が元と合わない第2表をCSVで出し直してもらう
指摘の根拠が元の記録に無い「根拠未確認」として一覧の最後へ。担当者には見せない
指摘が20件を超える原案そのものが途中である可能性。担当者に完成を確かめる
APIが応答しない・エラーを返す3回まで間を空けて再送し、だめなら点検用フォルダに残して管理者に通知
置き換えの漏れ(氏名が残っている)送る前の検査で止める。置き換え表にない人名らしい語を見つけたら送らない

最後の行は、送る前に見ます。 家族の名前、近所の人の名前、かかりつけ医の名前は、置き換え表から漏れやすい語です。漏れを見つけたら処理を止め、置き換え表に足してからやり直します。

Step11

記録を残す

  • 書き出したファイルの名前と日時(置き換え前のファイルは事業所の中だけに置く)
  • Claude API に送った内容(置き換え後)と返ってきたJSON
  • 規則チェックの結果
  • 担当者の返事(直した/直さない理由/分からない)と、主任介護支援専門員のコメント
  • 根拠未確認になった指摘の件数
  • 使った点検基準の版

4つ目がいちばん役に立つログです。 「直さない」の理由が積み重なると、AIがくり返し外す指摘の型が見えます。 その型を点検基準に「指摘しない例」として書き足すと、翌月から指摘が減ります。

点検基準の版を残すのは、基準が変わるからです。 通知の改正や事業所の方針で基準を直すと、同じ原案でも指摘が変わります。いつの基準で見たかが分からないと、過去の点検結果を比べられません。

04実装レベルの3段階

最小構成:置き換えた記録をAIの画面に貼り、抜けと書き方の確認点を挙げさせる / 1件ごとの照合
半自動化:上記+点検用フォルダを起点に、置き換え・規則チェック・API呼び出し・根拠の照合・一覧への書き出しを自動で行う / 照合と一覧化
本格構成:上記+担当者の返事と主任のコメントを集計し、担当者ごとの傾向と点検基準の見直し案を月次で出す / 点検と育成の材料づくり

最小構成では件数がさばけません。 置き換えを手で行うため、1件に数十分かかります。確かめるための段階です。 本記事の想定は半自動化です。 1件30分の点検が12分になるのは、置き換え・規則チェック・照合が自動になり、人が読むのが指摘と返事に絞られるからです。本格構成は時間をさらに減らすというより、指摘の傾向から育成の手を打つための段階です。 段階を飛ばさないでください。 半自動化で3か月、担当者の返事を集めると、AIがくり返し外す指摘と、担当者がくり返し落とす課題が分かれて見えます。点検基準を直してから本格構成に進むほうが、集計の意味がはっきりします。

05工数削減シミュレーション

前提値(モデル条件)
対象人数
2 名
月間件数
60 件
1件あたり現在時間
30 分
1件あたり導入後時間
12 分
現在  60件 × 30分 ÷ 60 = 30 時間/月
導入後 60件 × 12分 ÷ 60 = 12 時間/月
月間削減時間
18h
削減率
60%
年間削減時間
216h
年間金額換算(時間単価3,000円)
65万円
モデル条件による試算であり、実際の効果は業務内容・運用方法によって異なります。

自社条件で導入効果を整理したい方へ

このユースケースを自社に当てはめた場合の前提値と削減見込みを、業務ヒアリングをもとに整理します。

AI活用について相談する

06向いている企業・向いていない企業

向いている
  1. 介護支援専門員が6〜10名ほどいて、管理者や主任介護支援専門員が原案を会議の前に読んでいる居宅介護支援事業所。アセスメントとケアプランを介護ソフトに入力しており、PDFかCSVで書き出せる場合。経験の浅い担当者の原案に同じ指摘を毎月くり返している場合。地域包括支援センターで介護予防の計画を多数点検している場合。
向いていない
  1. アセスメントが紙の手書きだけで、データとして取り出せない場合。担当者が1〜2名で、原案を読む人が作った本人しかいない場合。どのサービスを入れるか、どの課題を優先するかまでAIに決めさせたい場合。なお、課題の分析、目標の設定、サービスの選定は介護支援専門員の業務であり、この構成では代替できません。

07最小構成で試す方法

  1. 先月会議にかけた原案から10件を選ぶ(うち数件は、点検で課題の抜けを指摘したものを入れる)
  2. 10件の氏名・住所・家族の名前を手で記号に置き換える
  3. 契約しているAIサービスの画面に、アセスメント・第2表・支援経過を貼り付ける
  4. 「アセスメントで支障が書かれている項目のうち、第2表のどのニーズにも対応していないものを、項目番号と根拠の文を写して挙げてください。支援経過に取り上げない理由があれば、その文も写してください。どのサービスを入れるべきかは書かないでください」と指示する
  5. 出てきた指摘を、当時の点検で付けた付箋と突き合わせる

10件で、当時の点検と同じ抜けが出るかを見ます。 出なければ、渡し方か指示を直します。

出てきた内容判断
当時指摘した抜けが同じように出た書き出しとAPIの連携に進む
取り上げない理由を作って埋めた指示の書き方で直る。構成は有効
根拠の文が元の記録に無い写させ方を直す。照合の仕組みは必須
一般論の指摘ばかりで役に立たない事業所の点検基準を先に作る

4行目が出ることは珍しくありません。 点検基準が無いままでは、AIは記載要領をなぞった指摘しか出せません。過去の付箋を集めて基準を作る作業は、AIを使わなくても点検をそろえるのに役立ちます。

08実装時につまずきやすいポイント

問題対策
本人が望まない課題まで抜けとして挙がる支援経過を渡し、取り上げない理由を探させる
取り上げない理由をAIが作って埋める理由は記録から写すものに限ると明記し、写した文を照合する
根拠の文が元の記録に無いプログラムで照合し、見つからない指摘は担当者に見せない
指摘が一般論ばかり事業所の点検基準を作り、言い換えの例まで渡す
期間の判定がAIとプログラムで食い違う期間と日付はプログラムだけで見る
全文の書き直しを貼り付けるだけになる書き直しを出させず、1行の言い換えの例までにする
家族や医師の名前が置き換えから漏れる送る前に人名らしい語を検査し、見つかれば止める
PDFの第2表の行がずれるCSVで書き出せるならCSVにする。最初の10件は行数を人が見る
担当者がAIの指摘を評価と受け取る点数を出さない。 指摘は点検の材料で、担当者の評価には使わない
指摘への返事を書かなくなる返事のない指摘が残る原案は会議にかけない、と決める

上の3行が、この構成の失敗のほとんどです。 どれも「記録に無いことをAIが補う」という同じ根から出ています。根拠を写させ、写した文を機械で照合する仕組みがあるかどうかで、担当者が指摘を信用するかが決まります。

下から2行目は、導入の最初に話しておきます。 AIの指摘の件数を担当者の評価に使うと、担当者は指摘が出にくい書き方を覚え、点検の意味がなくなります。

09セキュリティ・AIガバナンス上の注意点

この構成で扱うデータ: 利用者の心身の状態、病歴、服薬、認知機能、家族の状況、経済的な事情など、要配慮個人情報を多く含む記録です。

  1. 送る前に置き換え、送る範囲を絞る … 氏名・住所・電話番号・家族の名前を記号にし、支援経過は直近3か月に絞ります。置き換えても心身の状態は残るため、外部へ出すこと自体の扱いを先に決めます
  2. 個人情報保護委員会のガイダンスに沿って扱いを決める … 「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」(令和8年4月一部改正)は、居宅サービス事業などを行う事業者を介護関係事業者として対象にしています。外部のサービスに記録を渡すときの位置付け、利用目的の示し方、安全管理措置を、このガイダンスに照らして事業所で決めてください
  3. API の保持の扱いを確かめる … Claude API の公式ページでは、会話の内容は既定では保持しないとされていますが、30日の保持が必要な「Covered Models」があり、ZDR の対象外になります。 また Files API と Batch 処理は ZDR の対象外です。この構成では、記録をメッセージに直接入れて送り、Files API と Batch 処理は使いません
  4. AIの指摘を記録に残さない … 介護ソフトに取り込むのは担当者が直した原案だけです。AIの指摘は点検の材料で、計画の根拠ではありません
  5. 点検の責任は事業所にある … 原案の点検は管理者と主任介護支援専門員の仕事のままです。AIが指摘しなかったことは、問題が無いことを意味しません
  6. 担当者の評価に使わない … 指摘の件数を人事評価に使わないことを、導入の前に決めて伝えます

誤りが起きた場合のリスクは、課題の抜けを見逃して計画が会議を通ることと、抜けでないものを抜けとして直させることの2つです。 前者は点検が人の目から外れたときに起き、後者は支援経過を渡していないときに起きます。どちらも、人が返事を書いて確かめる工程を残すことで防ぎます。

10まず何から始めるか

1週目:点検基準を集める

管理者と主任介護支援専門員が、過去半年に担当者へ返した指摘を集めます。付箋、メモ、口頭で言ったことを思い出して書き出します。記載要領の項目ごとに並べ、2名の基準の違いをここで話し合います。

2週目:10件で試す

先月の原案から10件を選び、手で置き換えてAIの画面に貼り付け、抜けの候補を挙げさせます。当時の点検と同じ抜けが出るか、理由を作って埋めていないかを最優先で見ます。

3週目:外へ出す範囲を決める

個人情報保護委員会のガイダンスに照らし、送る項目、置き換える項目、利用者への説明を決めます。法人の個人情報の担当者と一緒に決めます。 同時に、介護ソフトから何の形式で書き出せるかを確かめます。

4週目:フォルダから一覧までをつなぐ

Google Apps Script で、置き換え・規則チェック・API呼び出し・根拠の照合・一覧への書き出しを組みます。最初の1か月は、担当者には見せず、主任介護支援専門員だけが指摘を読みます。

2か月目: 担当者に一覧を返し、返事を書いてもらう運用を始めます。3か月目以降: 「直さない」の理由を集め、点検基準に「指摘しない例」を足します。1件30分が何分になったかを実測し、担当者ごとの指摘の傾向を育成に使い始めた時点で、この構成は完成です。


11関連ユースケース

12この仕組みを理解するための記事

13技術仕様の確認日・参考情報

技術仕様確認日:2026-10-14/最終更新:2026-10-15
確認した内容情報源確認日
令和5年10月16日の老認発1016第1号で「介護サービス計画書の様式及び課題分析標準項目の提示について」(平成11年老企第29号)の課題分析標準項目が改正されたこと。改正後の標準項目が基本情報(1〜9)と課題分析(10〜23)の23項目であること。口腔内の状況、排泄の状況、家族等の状況などの項目の主な内容の例厚生労働省: 介護保険最新情報 Vol.11782026-10-14
居宅サービス計画書記載要領で、ニーズを原則として優先度合いが高いものから順に書くこと、目標を抽象的な言葉ではなく具体的な内容で書くこと、期間で認定の有効期間を考慮すること、サービス内容にできるだけ家族による援助も明記すること、福祉用具の必要な理由を明らかにすること、利用者と家族の意向が異なる場合は区別して書くこと東京都福祉局: 居宅サービス計画書記載要領・課題分析項目・様式・記入例2026-10-14
「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」が令和8年4月に一部改正されていること。居宅サービス事業などを行う事業者が介護関係事業者として対象に含まれること個人情報保護委員会: 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2026-10-14
構造化出力を output_config.format に type: "json_schema" で指定すること。数値の範囲(minimum、maximum)や文字列の長さ(minLength、maxLength)が使えないことClaude Docs: Structured outputs2026-10-14
会話の内容が既定では保持されないこと。Covered Models は30日の保持が必要で ZDR の対象外であること。Files API と Batch 処理が ZDR の対象外であることClaude Docs: API and data retention2026-10-14

課題分析と計画の内容の判断は、介護支援専門員が行ってください。 本記事は上記の公開情報で確認できた範囲だけを扱っています。

実装ステータス:構成例。 公開仕様に基づいて設計した構成であり、当社で実際に構築・検証したものではありません。工数の数値はモデル条件による試算です。

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