「記録を早く終わらせてケアに集中したい」はずなのに、AIの修正に追われ、かえって業務が増えたと感じていませんか？
この悩みは、AIの性能不足ではなく選び方のミスマッチも一因かもしれません。現場の混乱を防ぎ、楽になるための使い分けについて解説します。
この記事を読むと分かること
- 無料版と特化型AIの大きな違い
- 目的に応じた適切なツールの選び方
- AIの誤りを減らす安全な運用ルール
- コストを抑えて記録を楽にする手順
一つでも当てはまったら、この記事が役に立ちます
AI導入で失敗しないための「現実的な使い分け」
「AIで楽になる」と言われても、現場はそんなに単純ではないと感じることもあります。
「結局、間違いがないか確認するのに時間がかかる」「私の施設のマニュアルとは違うことばかり書かれる」。
そんな現場のジレンマに関しては、「高価なシステム」ではなく、目的と道具の相性も重要だと考えられます。
「文章の下書き」だけなら汎用AIで十分
日々の記録業務で時間がかかるのは、ゼロから文章を考えることではないでしょうか。
文章の「要約」「校正」「アイデア出し」といった作業の効率化が目的なら、高価なシステムは必ずしも必要ありません。
ChatGPTなどの汎用的な生成AI（無料版など）でも、一定の効果が期待できます。
ただし、汎用AIは一般的な情報を広く浅く学習しているため、あなたの施設の細かな事情までは把握しきれない場合があります。
あくまで「一般的な日本語のサポート役」として割り切り、機密情報を入れずに使うのが一つの方法です。
出典元の要点（要約）
独立行政法人 情報処理推進機構テキスト生成 AIの導入・運用のガイドライン
日本企業が AI 活用で差別化を図るには、汎用 AI ではなく深い専門性や秘匿性を持つ業界に特化した生成 AI の構築が鍵となる。現時点のデータを整理・分類することは、将来的に特化型 AI の構築をスムーズに行うことに繋がると見込まれる。
経済産業省
生成 AI 時代の DX 推進に必要な人材・スキルの考え方 2024
https://www.meti.go.jp/press/2024/06/20240628006/20240628006-b.pdf
生成 AI の普及に伴い、国内では業界を問わず多様な利活用事例が創出されており、今後も進展が見込まれる。特に業務効率化にとどまらず、企業・産業の競争力を高めるためには、生成 AI を活用したトランスフォーメーションの実現が重要となる。
「施設のルール」を守らせたいならRAG（特化型）が必要
一方で、「新人の記録レベルを揃えたい」「施設のマニュアル通りに書いてほしい」という悩みには、汎用AIでは十分とは言えない場合があります。
なぜなら、汎用AIはあなたの職場の内部ルールを前提としていないことがあるからです。
こうした課題には、組織内部の特定データを参照させるRAG（検索拡張生成）といった技術が検討される場合があります。
- 過去の優良な記録
- 施設独自のマニュアル
- ケアプランの定型文
これらをAIに「カンニング」させながら回答させることで、組織の方針に沿ったアウトプットを目指せます。
記録の標準化を目指すなら、RAG機能を持つツールの導入を検討することもあります。
出典元の要点（要約）
独立行政法人 情報処理推進機構テキスト生成 AIの導入・運用に関するガイドライン
日本企業が AI 活用で差別化を図るには、汎用 AI ではなく深い専門性や秘匿性を持つ業界に特化した生成 AI の構築が鍵となる。現時点のデータを整理・分類することは、将来的に特化型 AI の構築をスムーズに行うことに繋がると見込まれる。
デジタル庁
行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
要求事項20から22の対策例が示されている。要求事項20では「生成 AI システム」出力の「流暢性スコア」等の測定を求めている。要求事項21では想定外入力の拒否など「目的外利用」の防止策を、要求事項22では「個人情報、プライバシー、知的財産」の適切な取扱いを求めている。特に「RAG」においては、検索先のアクセス権限設定に不備がないか等の対策を講じる必要がある。
どんなに高性能でも「人の確認」は絶対に省けない
重要なことは、どんなに高価なAIを使っても100%正しいとは限らないという点です。
生成AIは確率に基づいて言葉をつなげているため、もっともらしい嘘（ハルシネーション）をつくるリスクがあります。
そのため、最終的な記録の責任は人間が持つべきです。
AIはあくまで「下書き作成」のアシスタントです。
「出力された内容は必ず職員が目視で確認する」という運用ルールを徹底することが、事故の防止に向けた重要な手段です。
出典元の要点（要約）
経済産業省生成 AI 時代の DX 推進に必要な人材・スキルの考え方 2024
https://www.meti.go.jp/press/2024/06/20240628006/20240628006-b.pdf
令和6年6月、デジタル時代の人材政策に関する検討会は、「生成 AI 時代の DX 推進に必要な人材・スキルの考え方 2024 ～変革のための生成 AI への向き合い方～」と題する資料を取りまとめた。
介護現場で起きている「AI活用のすれ違い」
「AIを入れたけどうまくいかなかった」。そうした現場では、似たような失敗パターンが見られる場合があります。
ここでは、多くの施設で直面しがちな「すれ違い」の事例と、そこから学ぶべき視点を紹介します。
事例1：無料AIに事実を聞いて「嘘」を書かれた
記録作成を急ぐあまり、一般に、汎用AIはその利用者のことを知り得ません。
しかし、AIは質問に答えようとして、「入浴介助を行いました」といったもっともらしい嘘（ハルシネーション）を生成することがあります。
汎用AIは「事実」を知っている検索エンジンとは必ずしも同じではありません。
あくまで「文章を整える道具」と割り切り、事実は人間が入力するという原則を守ることが重要です。
出典元の要点（要約）
独立行政法人 情報処理推進機構テキスト生成 AIの導入・運用のガイドライン
日本企業が AI 活用で差別化を図るには、汎用 AI ではなく深い専門性や秘匿性を持つ業界に特化した生成 AI の構築が鍵となる。現時点のデータを整理・分類することは、将来的に特化型 AI の構築をスムーズに行うことに繋がると見込まれる。
デジタル庁
行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
AI 関連技術は日々発展し、産業におけるイノベーション創出や社会課題解決に向けた活用が進展している。
事例2：マニュアルを守ってくれない
「ウチの施設ではこの表現は禁止」というルールがあるのに、AIが一般論で書いてしまい、修正に時間がかかるケースです。
汎用AIに毎回細かく指示を出すのは、現場にとって負担になることがあります。
独自のルールや専門用語を反映させたい場合は、汎用AIに頼るのではなく、内部情報を参照できる特化型の仕組み（RAG）が適する場合があります。
「道具の選び方」を変えるだけで、修正の手間は減らせる場合があります。
出典元の要点（要約）
独立行政法人 情報処理推進機構テキスト生成 AIの導入・運用のガイドライン
日本企業が AI 活用で差別化を図るには、汎用 AI ではなく深い専門性や秘匿性を持つ業界に特化した生成 AI の構築が鍵となる。
事例3：高機能すぎて現場が使わない
経営層がトップダウンで最新システムを導入したものの、機能が多すぎて現場が混乱し、結局使われなくなるケースです。
「今の業務フローを変えたくない」という現場の抵抗感は根強いとされます。
いきなり全てを変えるのではなく、まずは負担の大きい業務に絞って小さく導入することが有効な場合があります。
成功事例では、現場の課題に合わせて段階的に活用範囲を広げている場合があります。
出典元の要点（要約）
厚生労働省 老健局介護人材確保と職場環境改善・生産性向上、経営改善支援等
https://www.mhlw.go.jp/content/12300000/001586129.pdf
生産性向上の機運を盛り上げる目的で「生産性向上推進フォーラム」が開催されており、事業所による取組報告や機器展示が行われている。令和6年度は参加者4,232人、事例発表数20、出展企業数37であった。
失敗の多くは、AIの性能そのものではなく「適材適所」ができていないことに起因すると考えられます。汎用AIの限界を知り、目的に合ったツールや導入方法を選ぶことが、現場の負担を減らす一つの方法です。
なぜ、現場のAI活用は「空回り」するのか
「魔法のように書類が完成すると思ったのに、実際は修正ばかり」。現場ではそんな徒労感が漂うこともあります。
忙しい業務の合間を縫って導入したのに、なぜうまくいかないのでしょうか。
その原因は、AIの性能ではなく、私たちがAIに求めている「仕事のレベル」と、AIの「本来の仕組み」における構造的なギャップにもあると考えられます。
AIは「意味」を理解せず「確率」で書いている
私たちはAIを「言葉の意味を理解している」と思いがちですが、そうではないと考えられます。
生成AIは、大量のデータから「次にどの単語が来る確率が高いか」を計算して文章をつなげているに過ぎません。
そのため、事実確認をする機能はなく、確率的にありそうな文章であれば、嘘（ハルシネーション）をついてしまうことがあります。
「正確な記録」を求める介護現場と、「確率的な生成」を行うAIの特性の違いを理解することが重要です。
出典元の要点（要約）
デジタル庁行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
AI 関連技術は日々発展し、産業におけるイノベーション創出や社会課題解決に向けた活用が進展している。
汎用AIにとって、あなたの職場は「未知の世界」
ChatGPTなどの汎用AIは、インターネット上の一般的な情報を学習しています。
しかし、あなたの施設にある「暗黙のルール」や「利用者様ごとのケア手順」は学習していません。
AIにとってあなたの職場は未知の世界であり、一般論でしか答えられないのは自然なことだと考えられます。
施設独自の回答を求めるならば、汎用AIではなく、内部データを参照できる特化型の仕組み（RAG）が必要になる場合があります。
出典元の要点（要約）
独立行政法人 情報処理推進機構テキスト生成 AIの導入・運用のガイドライン
日本企業が AI 活用で差別化を図るには、汎用 AI ではなく深い専門性や秘匿性を持つ業界に特化した生成 AI の構築が鍵となる。
「人間が責任を持つ」という大前提の欠如
AIを導入すれば自動的に業務が回るという期待は、落とし穴になり得ます。
AIはあくまでツールであり、その出力結果に対する責任を負うことはできません。
「AIが書いたから大丈夫」と過信せず、出力結果のリスク（誤情報や個人情報など）を人間が管理する体制が重要だと考えられます。
このガバナンス（管理体制）なしに導入を進めることが、事故や現場の混乱につながるおそれがあります。
出典元の要点（要約）
デジタル庁行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
要求事項20から22の対策例が示されている。要求事項21では想定外入力の拒否など「目的外利用」の防止策を、要求事項22では「個人情報、プライバシー、知的財産」の適切な取扱いを求めている。
うまくいかない原因は、AIが「事実を知らない」「現場を知らない」にも関わらず、過度な期待をしてしまう点にあると考えられます。この構造を理解し、人間が適切に介入することが活用の鍵だと考えられます。
現場の不安を解消する「よくある質問（FAQ）」
「便利なのは分かったけど、やっぱりまだ不安…」。
新しいことを始めるには、勇気がいることもあります。
ここでは、現場の皆様から寄せられる疑問について、公的なガイドライン等を参考にお答えします。
- Q無料のAIを業務に使ってもセキュリティ上の問題はないですか？
- A入力データに個人情報を含めない（匿名化する）、または学習に利用されない設定を行うことでリスクを低減できるとされています。行政のガイドラインでも、個人情報やプライバシーの適切な取り扱い（要求事項22）が求められており、このルールを守れば安全に活用できる可能性があります。
出典元の要点（要約）
デジタル庁
行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
要求事項22では「個人情報、プライバシー、知的財産」の適切な取扱いを求めている。
- Q「RAG（ラグ）」とは簡単に言うと何ですか？
- AAIにマニュアルや過去の記録などの「教科書」を参照させながら回答させる仕組みとされます。これにより、汎用AIでは難しい「その施設独自のルール」や「専門性」に沿った回答につながる可能性があります。
出典元の要点（要約）
デジタル庁
行政の進化と革新のための生成 AI の調達・利活用に係るガイドライン
特に「RAG」においては、検索先のアクセス権限設定に不備がないか等の対策を講じる必要がある。
独立行政法人 情報処理推進機構
テキスト生成 AIの導入・運用のガイドライン
日本企業が AI 活用で差別化を図るには、汎用 AI ではなく深い専門性や秘匿性を持つ業界に特化した生成 AI の構築が鍵となる。
- QAI導入で本当に残業は減りますか？
- A全ての業務がゼロになるわけではありませんが、文章の「下書き」や「アイデア出し」等に活用することで、業務効率化や生産性向上につながる可能性があります。特に、デジタル人材の育成とセットで進めることで、時短につながる可能性があります。
出典元の要点（要約）
経済産業省
生成 AI 時代の DX 推進に必要な人材・スキルの考え方 2024
https://www.meti.go.jp/press/2024/06/20240628006/20240628006-b.pdf
生成 AI の普及に伴い、国内では業界を問わず多様な利活用事例が創出されており、今後も進展が見込まれる。特に業務効率化にとどまらず、企業・産業の競争力を高めるためには、生成 AI を活用したトランスフォーメーションの実現が重要となる。
厚生労働省 老健局
介護人材確保と職場環境改善・生産性向上、経営改善支援等
https://www.mhlw.go.jp/content/12300000/001586129.pdf
デジタル行財政改革会議で示されたKPI（生産性向上方策の周知件数の増、デジタル中核人材の養成人数の増）を達成し、介護現場におけるデジタル化を加速化させるため、セミナーやフォーラム、デジタル活用に特化した人材養成研修を実施する。
最初から完璧を目指す必要はありません。まずは「個人情報を入れない」というルールだけを守り、無料のAIで文章作成を試してみる。そんな小さな一歩が、明日の業務を少しだけ楽にしてくれるはずです。
まとめ：明日から始める「無理のないAI活用」
いきなり高価なシステムを導入する必要はありません。
まずは、無料の汎用AIを使って「個人情報を伏せたメモ」を整文させることから試すこともできます。
「入力するのは事実だけ、整えるのはAI」と役割を分けるだけでも、文章作成の負担が軽くなることがあります。
ルールが守れない時は「道具」を見直す合図
もし、汎用AIでは「施設のルールが守れない」「手直しが多い」と感じたら、それは AIが悪いのではなく、道具を変えるタイミングかもしれません。
その時初めて、組織のデータを参照できるRAG（特化型）の導入を検討する余地があります。
大切なのは、最初から完璧を求めず、現場の課題に合わせて段階的に道具を選び直すことです。
最後は必ず「人」が守る
どのようなAIを使うにせよ、「出力結果は必ず人が確認する」というルールだけは、今日から徹底しましょう。
AIはあくまでアシスタントであり、利用者様への責任を持つのは、現場にいるあなた自身です。
この原則を守れば、AIはあなたの業務を助けるパートナーになり得ます。
最後までご覧いただきありがとうございます。この記事がお役に立てれば幸いです。
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更新履歴
- 2026年2月6日：新規投稿
