介護・医療の生成AI活用ユースケース

介護・医療の現場で生成AIが効くのは、専門職の判断そのものではありません。効くのは、専門職の頭の中にある内容を「読みやすく書く」「短くまとめる」「別の言い方に整える」という、いわば下書き作業です。ここを任せると、記録や文書に取られていた時間が軽くなり、人にしかできないケアや判断に時間を回せます。

やってはいけない——診断・治療・アセスメント判断のAI委任

逆に、AIに委ねてはいけない領域がはっきりあります。診断、治療方針の決定、要介護度やリスクのアセスメント判断——人の健康や生命に直接かかわる判断（いわゆるYMYL領域）です。生成AIは、もっともらしい誤りを自信たっぷりに出すことがあります。これらの判断は必ず有資格の専門職が行い、AIは使わない、と最初に線を引いておくのが安全です。AIはあくまで「書く・まとめる」の補助にとどめます。

3カテゴリの全体像

現場で使える「書く・まとめる」業務は、大きく次の3つに整理できます。この記事はこの3カテゴリに沿って、具体例・プロンプトの型・情報の扱いを説明します。

• ① 記録の整形——申し送りの要約、文体の統一、専門用語の平易化。
• ② 家族向け・対外文書——家族への説明文、行事案内、同意文書のたたき台。
• ③ レク・企画——季節レクの案、進行台本、物品リスト。個人情報を使わず最も安全に始められる入口。

「どの業務に使えて、どこまで情報を入れてよいか」を1枚にまとめました。いちばん右の列（要配慮個人情報の可否）が事故防止の要です。迷ったら、この列に沿って判断してください。

早見表で「使える業務」が分かっても、実際に最初の1回を動かせるかどうかは事業形態と職種で変わります。訪問介護とデイサービスでは、記録が生まれる場所も、書く人の職種も、詰まる場所も違うからです。ここでは「結局うちはどこから手をつけるのか」を、事業形態別・職種別に分けて示します。

事業形態別｜最初に効く1業務は同じではない

同じ「介護のAI活用」でも、入所・通所・訪問で最初に効く業務は変わります。自分の事業形態の行だけ読んでください。

具体例：申し送り要約・文体統一・専門用語の平易化

記録や申し送りは、書く人によって長さも文体もバラバラになりがちです。生成AIは、走り書きのメモを読みやすい記録文に整える、複数人の記録の文体をそろえる、家族に伝えるために専門用語をやさしく言い換える——といった整形が得意です。事実を作り出すのではなく、すでにある内容を整えるだけなので、下書き補助として相性がよい領域です。

プロンプトの型（役割・目的・対象・条件）

指示は「役割・目的・対象・条件」の4点をそろえると安定します。下の型をコピーし、〔　〕を自分の状況に置き換えてください。

具体例：家族向け説明文・行事案内・同意文書たたき台

家族への説明文、行事の案内、同意書やお知らせの文面——こうした対外文書は、丁寧さと分かりやすさの両立に神経を使い、意外と時間がかかります。生成AIにたたき台を作らせ、人が事実確認と最終調整をする形にすると、ゼロから書くより速く、文面のばらつきも減らせます。あくまで下書きで、送付前に必ず人が確認する前提です。

プロンプトの型（役割・目的・対象・条件）

対外文書は「誰が読むか（対象）」と「入れてはいけない固有名詞」を明示するのがコツです。

具体例：季節レク案・進行台本・物品リスト

レクリエーションや行事の企画は、生成AIが最も気軽に使える領域です。季節に合わせたレクの案出し、進行台本、必要な物品リストまで、まとめて下書きを作れます。しかも個人情報を一切入れずに済むため、「まず1回、安全にAIを試してみる」最初の一歩に最適です。出てきた案を現場の状況に合わせて選び、手直しして使います。

プロンプトの型（役割・目的・対象・条件）

参加者の状態像（要介護度の幅、車いすの有無など）を「対象」で伝えると、現場で使える案が出やすくなります。個人名は不要です。

難しいルールを並べても現場は動けません。私が研修で必ず伝えるのは、たった2つの合言葉です。この2つだけでも、事故の大半は防げます。

• ① 学習データ保持（会話の学習利用）をオフにする。ツールによっては、入力した内容がAIの学習に使われる設定があります。業務で使う前に、設定画面で「学習に使わない」に切り替えます（法人向けプランでは既定でオフのものもあります）。
• ② 普段、他人に軽々しく言わない情報は入力しない。氏名、クレジットカード番号、そして病歴や要介護状態のような機微な情報——「初対面の人に口頭で言うか？」を基準にすると、現場の誰でも判断できます。

要配慮個人情報とは（病歴・要介護状態など）

個人情報保護法では、本人の人種・信条・病歴など、取り扱いに特に配慮を要する情報を「要配慮個人情報」と定めています。病歴（かかった病気・診断・検査結果など）はこれに含まれ、介護・医療の記録の多くは、こうした機微な情報と隣り合わせです。個人情報保護委員会は2023年6月2日に、生成AIサービスの利用について注意喚起を公表し、そのなかで要配慮個人情報の取り扱いに注意を促しています（下記出典）。医療・介護の事業者については、個人情報保護委員会・厚生労働省が「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」を公表しており、随時改正されています。個別の判断は、これら公的資料の最新版と、必要に応じて専門家の確認をあわせてください（本記事は一般的な整理であり、断定的な法解釈を示すものではありません）。

詳しい社内ルールの作り方

「入れてよい情報・だめな情報」を組織のルールとして明文化しておくと、判断が個人任せにならず、安心して使えます。作り方の手順とそのまま使えるひな形は、別記事にまとめています。

生成AI社内ガイドラインの作り方（必須項目・ひな形）を見る →

苦手なこと：事実の捏造・最新制度・個別医学判断

生成AIは万能ではありません。とくに次の3つは苦手なので、任せてはいけません。

• 事実の捏造。存在しない出典や、それらしい数字・固有名詞を作ることがあります。事実は必ず人が確認します。
• 最新の制度・報酬改定。介護報酬・診療報酬や加算要件などは頻繁に変わり、AIの回答が古いことがあります。制度は必ず公式情報で確認します。
• 個別の医学的判断。診断・治療・服薬・アセスメントの判断は、有資格の専門職の領域です。AIには委ねません。

最初のつまずきは「使うイメージが湧かない」

導入支援の現場で最初にぶつかる壁は、技術ではなく「うちの仕事のどこで使えるのか、イメージが湧かない」という声です。多くの職員さんにとって、生成AIは「便利らしいが自分の業務と結びつかない」もの。ここを越えるには、汎用的な説明ではなく、目の前の業務で下書きが出てくる様子を実際に見せること、そして最初の数回を伴走することが要ります。だからこそ研修では、その場で申し送りやレクの下書きを作るデモを行い、職種ごとのプロンプト集を特典としてお渡しし、持ち帰ってすぐ使える状態を目指しています。

いきなり全部門で使おうとすると続きません。安全設定→ルール→小さく試す→広げるの順で、無理なく現場に馴染ませます。