なぜ日本の介護現場でAI活用が進まないのか。構造的な原因と食わず嫌いの解消

「ICT導入で楽になるはずが、逆に入力作業が増えた」「議事録作成に追われて、本来やりたいケアの時間が削られる」。そんな理想と現実のギャップに、現場では多くの職員が葛藤を抱えていると考えられます。

高度なシステム連携や全業務の自動化は難しくても、まずは目の前の「書く業務」だけでもAIに頼ってみませんか。全部を変えるのは無理でも、ここだけ押さえる現実的な一歩が、あなたの時間を守る一助になると考えられます。

この記事を読むと分かること

• 今の業務量でもAIを使う理由
• 議事録作成時間を短縮する手順
• 失敗を減らす導入の第一歩と進め方
• 文書作成で手が止まる時間の削減法

一つでも当てはまったら、この記事が参考になる場合があります

• 記録業務で残業が減らない
• 文章作成で手が止まりがち
• IT導入に苦手意識がある
• 新しいことを覚える余裕がない

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結論：生成AIは「全自動ロボット」ではなく「優秀な下書き係」と捉えられます

「AIなんて高度な技術、現場で使いこなせるわけがない」「日々のケアで手一杯で、新しいことを覚える余裕なんてない」。

そう感じるのは当然だと考えられます。

しかし、もしAIが「面倒な仕事を奪うロボット」ではなく、「あなたの代わりに下書きを用意してくれる後輩」だとしたらどうでしょうか。

ここでは、現場の負担を増やさずに、書く業務だけを楽にするための「現実的な着地点」をお伝えします。

実は「食わず嫌い」？ 日本の利用率は低水準

「周りも使っていないし、まだ様子見でいい」と思っていませんか。

実は、日本のビジネスパーソンにおける生成AIの利用率は32%にとどまり、世界平均の75%と比べて低いのが現状です。

これは能力の問題ではなく、単に「触ったことがない」という食わず嫌いが一因と考えられます。

今始めれば、それだけで周りと差がつく可能性があります。

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

日本の生成 AI の利用率は、個人での利用を含めても 32%程度と、諸外国と比較しても低い水準にある（例えば、米国は 73%、インドは 92%、世界平均は 75%）。

プログラミングは不要。「いつもの言葉」で指示出し

AIを使うために、難しいプログラミング言語を覚える必要はありません。

ChatGPTなどの生成AIは、私たちが普段使っている自然言語（日本語）で指示を出せることが特徴の一つです。

メールの作成、議事録の要約、アイデア出しなど、日常的な事務作業のアシスタントとして使うことから始めるのも一案です。

高度な連携を目指すのではなく、「文章作成のたたき台を作らせる」ことが、現場導入の一つの方法です。

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

生成 AI は、自然言語による指示で、文章、画像、プログラムコードなど多様なコンテンツを生成できる AI である。代表的なサービスには ChatGPT などがある。

全員でやらなくていい。「得意な一人」に任せる戦略

「職員全員に研修をして、使いこなせるようにする」のは、忙しい現場では非現実的かもしれません。

まずは、事業所内でITに比較的強い職員をデジタル中核人材として位置づけ、その人が中心となって活用を進める方法が有効な場合があります。

全員が同じレベルを目指すのではなく、得意な人がチームを牽引する体制を作ることで、現場の混乱を防ぎながらDXを進められる場合があります。

出典元の要点（要約）

厚生労働省

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

介護現場における生産性向上を推進するためには、その旗振り役となる「デジタル中核人材」の育成・確保が重要である。

生成AIは「仕事を奪う敵」ではなく、「面倒な下書きを代行してくれる味方」と捉えられます。日本の利用率が低い今こそ、食わず嫌いをやめて文書作成の補助から始めることが、現場の時間確保につながる選択肢の一つです。

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「書く業務」で消耗していませんか？ よくある現場の3つのケース

「利用者さんと話している時間は楽しいけれど、その後の記録業務が憂鬱」「定時で帰りたいのに、日誌が終わらなくてサービス残業」。

現場からは、ケアそのものよりも、それに付随する事務作業の負担を嘆く声が聞かれることがあります。

ここでは、多くの介護現場で起きている「非効率な書く業務」の事例と、それをAIでどう変えられるかについて、具体的なケースを見ていきましょう。

事例1：会議の録音を聞き直して、残業時間が伸びていく

会議や委員会で「議事録係」になると、1時間の会議音声を何度も聞き直し、2時間以上かけて文字起こしをしていませんか。

記録を残すことは大切ですが、そのために職員が疲弊してしまっては本末転倒だと感じられることがあります。

生成AIの文章生成機能を活用すれば、箇条書きのメモや音声認識テキストから、短時間で要約を作成できる場合があります。

人間は「AIが作った要約」に間違いがないかを確認するだけで済む場合があり、拘束時間の短縮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 は、自然言語による指示で、文章、画像、プログラムコードなど多様なコンテンツを生成できる AI である。代表的なサービスには ChatGPT などがある。

事例2：報告書や計画書の「書き出し」で何十分も悩んでしまう

新人研修の資料やケアプランを作成する際、パソコンの真っ白な画面を前にして「何から書き始めよう」とフリーズしてしまうことはありませんか。

ゼロから文章をひねり出す作業は、心理的にも負担になる場合があります。

ここでも生成AIが役立つ場合があります。指示を出すだけでたたき台となる文章を短時間で生成してくれる場合があるからです。

「ゼロから書く」のではなく「AIが作った下書きを手直しする」作業に変えるだけで、着手へのハードルが下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 は、自然言語による指示で、文章、画像、プログラムコードなど多様なコンテンツを生成できる AI である。代表的なサービスには ChatGPT などがある。

事例3：「うちはアナログだから無理」と最初から諦めている

「現場の職員は年齢層も高いし、ITなんて無理」と、経営層や管理者が導入を諦めてしまうケースも見られます。

しかし、全職員が一斉に使いこなす必要はないと考えられます。

まずは事業所の中でITに抵抗がない職員をデジタル中核人材として任命し、その一人から小さく始めることが推奨されています。

特定の得意な人が成功事例を作ることで、「これなら私にもできるかも」という空気が徐々に広がっていく可能性があります。

出典元の要点（要約）

厚生労働省

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

介護現場における生産性向上を推進するためには、その旗振り役となる「デジタル中核人材」の育成・確保が重要である。

議事録も計画書も、もう人間がゼロから苦しんで書く必要はないと考えられます。AIに「下書き」を任せ、人間は「確認と修正」に集中する。この切り替えこそが、忙しい現場に残された現実的な解決策の一つです。

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なぜ現場では導入が進まないのか？ 立ちはだかる「3つの壁」

「何かあったら責任問題になる」「これ以上、新しい業務を覚える余裕はない」。

現場では、AIの便利さよりもリスクや手間への懸念が先に立ち、導入の話自体が後回しにされがちです。

なぜ日本の介護現場でこれほど活用が進まないのか、その背景にある構造的な原因を紐解いてみましょう。

1. 能力ではなく「経験」がないだけ

理由の一つはシンプルです。多くの人がまだ使ったことがないからです。

データが示す通り、日本の生成AI利用率は32%にとどまり、世界平均の75%と比較しても低い水準です。

これは日本人のIT能力が低いわけではなく、単に日常業務で「触れる機会」を作れていない食わず嫌いの状態が続いていることを意味すると考えられます。

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

日本の生成 AI の利用率は、個人での利用を含めても 32%程度と、諸外国と比較しても低い水準にある（例えば、米国は 73%、インドは 92%、世界平均は 75%）。

2. 「専門家しか使えない」という強い思い込み

「AIを使うには高度なITスキルが必要だ」と誤解していませんか。

実際は、私たちが普段話す言葉で指示を出せるツールですが、その「変革のための向き合い方」が浸透していないと考えられます。

難しく考えすぎて心理的なハードルを上げてしまっていることが、最初の一歩を重くしている要因の一つです。

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・スキルの一考 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。

3. 現場を引っ張る「旗振り役」の不在

「誰が教えるのか」「誰が責任を持つのか」が決まっていないことも問題になり得ます。

国はKPI（重要業績評価指標）を定めてデジタル中核人材の育成を進めていますが、現場レベルではまだその確保が追いついていません。

リーダーが不在のまま、現場の個々人に判断を委ねてしまっているため、組織としての導入が進みにくいと考えられます。

出典元の要点（要約）

厚生労働省

介護事業所における生産性向上推進事業

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。

原因はツールの「難しさを伴う」ことではなく、単なる「経験不足」と「リーダー不在」にあると考えられます。完璧な体制が整うのを待つのではなく、まずは触ってみる経験を増やすことこそが、この壁を壊す方法の一つです。

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よくある疑問と不安の解消

「本当にうちの現場でも使えるの？」「何かトラブルにならない？」

新しいことを始めるとき、不安はつきものです。導入前に現場から挙がりやすい疑問について、整理してお答えします。

新しいツールへの不安は、正しい知識を持つことで解消につながる場合があります。「高価な道具」も「全員のスキル」も必須ではない場合があります。まずは無料の範囲で、得意な人が小さな実験をしてみることから、現場の状況が変わり始める可能性があります。

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まずは「次の議事録」から。小さな一歩が現場を救う

ここまで、生成AIを活用した業務負担の軽減についてお伝えしてきました。

いきなり業務のすべてをデジタル化する必要はありません。明日作成する予定の会議の議事録、あるいは来月のお便りの挨拶文など、目の前の小さな業務から試してみてください。

「ゼロから文章をひねり出す苦しみ」を、「AIが作った下書きを手直しする作業」に変える。たったそれだけの変化で、気持ちが軽くなる可能性があります。

日本の利用率がまだ低い今だからこそ、食わず嫌いをやめて一歩踏み出すことが、あなたと現場の時間を守る一助となる可能性があります。

最後までご覧いただきありがとうございます。この記事が参考になれば幸いです。

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更新履歴

• 2026年1月28日：新規投稿

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