介護記録AI自動化システムとは？選び方・費用対効果・導入手順の解説【2026年最新】

介護記録AI自動化システムとは、記録入力・ 申し送り・転記・集計・既存ソフト連携を自動化する仕組みです。

こんな課題はありませんか？

これらの課題は、介護記録AIで部分的に解決できます。ただし、ツールを入れるだけでは解決しないケースも多くあります。

施設規模、職員のITリテラシー、既存の介護ソフト、個人情報の管理体制、導入後の教育設計によって、向いているシステムは変わります。

この記事では、厚生労働省、公益財団法人介護労働安定センター、個人情報保護委員施設管理者・法人本部の方が、自施設で何を確認すべきかを判断できる内容にしました。

なお、複数施設の既存システム連携やAI導入の業務分析を相談したい場合は、Lion AIが業務分析・選定・連携設計・定着支援までを一貫支援しています。

結論｜介護記録AIは「課題の種類」で選ぶ

介護記録AI自動化システムは、製品名から選ぶよりも、施設で起きている課題から選ぶべきです。

課題	優先して見るべきタイプ	判断のポイント
記録文の表現が職員ごとにばらつく	文例選択・入力支援型	記録の標準化、専門用語の扱い、教育負担
介助直後に記録できず、後から思い出して入力している	音声入力型	騒音環境、誤認識の確認、スマホ・ヘッドセット運用
紙・Excel・介護ソフトの二重入力が多い	介護記録ソフト一体型	既存ソフトとの置き換え範囲、料金、サポート
複数施設・複数ソフトのデータを本部で集約したい	既存システム統合型	API/CSV/RPA連携、権限設計、ダッシュボード化
どこからAI化すべきか分からない	業務分析・導入支援	現状業務の棚卸し、費用対効果、段階導入

小規模施設では、まず入力負担が大きい業務に絞って試すのが現実的です。

複数施設や本部管理まで含む法人では、単体ツールの導入だけでなく、既存システムとの接続やデータ集約まで設計する必要があります。

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介護記録業務の実態｜なぜ記録AIが検討されているのか

介護現場で記録AIが注目される背景には、人手不足、記録・申し送りの負担、複数システムへの転記、監査対応、職員教育の難しさがあります。

公益財団法人介護労働安定センターの令和6年度「介護労働実態調査」では、訪問介護員・介護職員2職種計の離職率は12.4%でした。これは「介護職の離職率が全産業平均の2倍」という状況ではありません。

一方で、従業員が不足していると回答した事業所は65.2%にのぼります。人材確保と職場定着は依然として大きな課題です。

同調査では、ICT機器等・介護ロボットの導入効果として「昼間の業務負担の軽減」「夜間の業務負担の軽減」に効果があると回答した事業所が約半数ありました。

つまり、介護記録AIの価値は「離職率を劇的に下げる」と断定するよりも、現場の業務負担を減らし、記録の抜け漏れや転記作業を減らすための手段として捉えるのが適切です。

介護記録AIを検討すべき典型的な状況は、次のようなケースです。

重要なのは、AI化の前に「どの記録業務が、どれだけ負担になっているか」を測ることです。

記録作成そのものが重いのか、転記が重いのか、確認・承認が重いのか、集計が重いのかで、選ぶべきシステムは変わります。

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介護記録AI自動化システムの主な種類と比較

介護記録AI自動化システムは、大きく4つに分けられます。

種類	主な機能	向いている施設	注意点
音声入力型	介助内容を音声で入力し、記録化する	その場入力を増やしたい施設	騒音、専門用語、確認フローの設計が必要
文例選択・入力支援型	文例や候補を選び、記録文を作成する	記録表現を標準化したい施設	自由記述が多い運用には調整が必要
介護記録ソフト一体型	記録、申し送り、計画、集計を一体管理する	紙・Excelから移行したい施設	既存システムとの重複に注意
既存システム統合型	既存ソフト、CSV、API、RPA等をつないで自動化する	複数施設・複数システムを持つ法人	要件定義と個別開発の設計が重要

代表的なサービスを以下にまとめます。料金や連携可否は変更される可能性があるため、最終判断前に必ず公式サイトまたはベンダーへ確認してください。

項目	Lion AI	記録NAVI	CareViewer	ハナスト
サービス内容	業務自動化AI導入・開発・連携設計	AI入力予測・文例選択ツール	介護記録ソフト	AI音声入力ソフト
確認できた特徴	施設の業務、課題に沿ったオーダーメイドシステムをご提案	文例を選択して介護記録を作成。専門用語の「よみ」表示あり	スマホ・PCで介護記録、音声入力にも対応と説明あり	話すだけで介護記録入力、インカム・情報共有にも対応
公式料金情報	企業規模・業務範囲・開発有無に応じた個別見積り	端末1台あたり月額1,000円（税込1,100円）、初期費用0円	要確認	要確認
向いているケース	既存ソフト連携、複数施設展開、独自業務フロー対応	記録文の標準化・入力負担軽減	介護記録ソフト自体を見直したい	介助中や移動中の音声記録を増やしたい
導入前の確認点	連携対象、開発範囲、運用ルール	既存記録システム上での動作、端末数、運用ルール	既存ソフトとの役割分担、料金、サポート範囲	対応端末、音声環境、連携先、個人情報管理

ここで避けたいのは「小規模ならこの製品一択」「大規模ならこの製品が最強」と決めつけることです。

施設ごとに記録様式、職員構成、既存ソフト、監査対応、予算が異なるため、正しい比較軸は「自施設の課題に合うか」になります。

例えば、記録文のばらつきが課題なら記録NAVIのような文例選択型が候補になります。介助直後の入力漏れが課題ならハナストのような音声入力型が候補になります。

施設ごとに異なる既存システムを使っていて、本部でデータ集約したい場合は、個別連携を設計できるLion AIのような支援会社に相談する価値があります。

なお、製造業や小売業でも同じく在庫・需要予測などの自動化が進んでいます。AI自動化全体の考え方は、在庫管理AI導入で実現する自動化の全体像も参考になります。

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LIFE連携と補助金｜介護DXの公的フレームを押さえる

介護記録AIの導入を検討する際は、公的フレームを押さえると判断が早くなります。特に重要なのが、科学的介護情報システム（LIFE）と、ICT・補助金制度です。

LIFE（科学的介護情報システム）との接続

LIFEは厚生労働省が運用する、介護事業所のケアデータを集約・フィードバックするシステムです。データ提出は「科学的介護推進体制加算」など、複数の加算の算定要件になっています。

介護記録AIを選ぶ際は、次の点を確認してください。

LIFE対応を後付けで設計するより、最初から対応した記録運用を組むほうが、加算算定と業務負担の両面で有利になります。

補助金・支援制度の活用

介護施設で記録AI・ICTを導入する際に活用できる公的制度には、次のようなものがあります。年度や対象は変更されるため、必ず公式情報を確認してください。

• IT導入補助金

  （独立行政法人中小企業基盤整備機構）：中小企業のソフトウェア導入を補助

• 介護ロボット導入支援事業・ICT導入支援事業

  （厚生労働省・都道府県）：介護現場へのICT・ロボット導入を支援

• 各自治体の独自助成：自治体ごとに介護DX関連の補助メニューがある場合あり

これらは「使える前提」ではなく「使える可能性がある前提」で動くのが安全です。

申請には、業務分析、見積、効果見込み、運用計画の整理が必要なため、導入支援会社と並行して進めると現実的です。

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施設規模別ROI試算｜費用対効果はどう考えるべきか

介護記録AIの費用対効果は、次の式で概算できます。

ここでは、年収320万円、年間労働時間2,080時間、時間単価約1,538円として試算します。年収320万円は説明を簡単にするための仮定です。

実際には施設の給与水準、賞与、処遇改善加算、残業代、夜勤手当を含めて計算してください。

また、削減率は導入製品や運用設計で大きく変わります。以下は「判断のたたき台」であり、特定製品の効果保証ではありません。

10名規模グループホームの試算

項目	仮定
職員数	5名
1人1日の記録関連時間	1.5時間
月間記録関連時間	5名 × 1.5h × 22日 = 165時間
削減率	40%
月間削減時間	66時間
月間削減効果	66h × 1,538円 = 約101,500円

仮に初期費用60万円、月額4万円のシステムなら、回収月数は次の通りです。

600,000 ÷ (101,500 - 40,000) = 約9.8ヶ月

仮に初期費用150万円、月額3.5万円の個別開発・連携支援なら、回収月数は次の通りです。

1,500,000 ÷ (101,500 - 35,000) = 約22.6ヶ月

小規模施設では、初期費用が大きいほど回収に時間がかかります。

そのため、まずは記録入力や申し送りなど、負担が大きい一点に絞ったスモールスタートが現実的です。

30名規模施設の試算

項目	仮定
職員数	12名
1人1日の記録関連時間	2時間
月間記録関連時間	12名 × 2h × 22日 = 528時間
削減率	45%
月間削減時間	約238時間
月間削減効果	238h × 1,538円 = 約366,000円

仮に初期費用220万円、月額6万円の個別連携を行う場合、回収月数は次の通りです。

2,200,000 ÷ (366,000 - 60,000) = 約7.2ヶ月

30名規模になると、記録時間の削減効果が大きくなります。既存システム連携や本部集計まで含めた投資も検討しやすくなります。

ただし、効果は「導入後に実際に使われるか」に左右されます。

50名規模以上の試算

項目	仮定
職員数	20名
1人1日の記録関連時間	2.5時間
月間記録関連時間	20名 × 2.5h × 22日 = 1,100時間
削減率	50%
月間削減時間	550時間
月間削減効果	550h × 1,538円 = 約846,000円

仮に初期費用300万円、月額8万円の個別連携を行う場合、回収月数は次の通りです。

3,000,000 ÷ (846,000 - 80,000) = 約3.9ヶ月

大規模施設や複数施設では、単なる入力時間の削減だけでなく、転記削減、記録品質の標準化、監査対応、本部集計の自動化まで含めてROIを考えるべきです。

科学的介護推進体制加算など、LIFE関連加算の算定可否もROIに影響します。

費用対効果を正確に見たい場合は、いきなり製品比較を始めるよりも、現在の記録業務を1週間だけ計測してください。

記録作成、転記、確認、申し送り、集計に分けて時間を測るだけで、導入すべき範囲がかなり明確になります。

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Lion AIが向いているケース｜既存システム統合と複数施設展開

Lion AIは、介護記録ソフトを単体で提供するサービスではありません。

「どの業務に、どんなAIを、どう組み込むか」を施設ごとに設計し、システム構築から職員トレーニングまで一括して支援する、オーダーメイド型のAI導入サービスです。

業務ヒアリング、業務フロー可視化、AI活用シナリオ作成、API/Webhook等を使ったAIと業務システムの連携基盤構築、導入後のトレーニングや効果測定までを支援しています。

そのため、Lion AIが特に向いているのは、既製品をそのまま入れるだけでは解決しにくいケースです。

複数施設で異なる記録・請求ソフトを使っている法人では、単体の介護記録AIを導入しても、本部集計や経営レポート作成が手作業のまま残ることがあります。

この場合、必要なのは「記録入力を楽にするツール」だけでなく「施設ごとのデータをどう集約し、誰が、いつ、何を確認するか」という統合設計です。

Lion AIに相談する際は、次の情報を用意しておくと、話が具体化しやすくなります。

事前に整理する情報	具体例
現在の記録方法	紙、Excel、介護ソフト、音声メモなど
既存システム	介護記録、請求、勤怠、会計、kintone、BIツール
課題の種類	入力時間、転記、集計、申し送り、監査対応、教育
対象範囲	1施設のみ、複数施設、本部まで含む
個人情報管理	アクセス権限、ログ、保存場所、委託先管理
成果指標	記録時間、残業時間、転記件数、記録漏れ、職員満足度

「どのAIツールを入れるか」から始めるより「どの業務を、どこまで自動化すべきか」から相談したほうが、失敗しにくくなります。

既存システム連携が必要だと判断した方へ

現状の記録フローと使用システム一覧を持参して、Lion AIの無料相談を予約できます。複数施設展開・LIFE対応・既存ソフト連携の設計まで、業務分析の段階から相談可能です。

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導入後3ヶ月ロードマップ｜失敗しない進め方

介護記録AIの成否は、ツールの機能だけで決まりません。現場で使われる運用に落とし込めるかが重要です。

Week 1-2: 現状把握と小さな試験導入

最初の2週間でやるべきことは、全施設一斉導入ではなく、対象業務を絞った試験導入です。

音声入力の活用を検討する場合は、Whisperで文字起こしを無料でする方法で、認識精度や運用設計のポイントも併せて確認できます。

紙カルテやFAX受領票が残っている施設では、Amazon Textract完全ガイド｜OCRとの違い・5つのAPIで、紙からデジタル化する選択肢も整理できます。

この段階では、完璧なシステムを作る必要はありません。重要なのは、現場の抵抗感と実際の業務負担を把握することです。

Week 3-4: 並行運用と改善点の洗い出し

新しい仕組みだけに切り替えるのではなく、既存の記録方法と並行運用します。

介護記録は利用者の状態やケア内容に関わる重要情報です。AIが生成・補助した記録であっても、最終確認は職員側で行う前提にしてください。

Month 2: 運用ルールと連携範囲を固める

2ヶ月目は、現場で使えるルールへ落とし込む期間です。

RPAやワークフロー自動化で転記を減らしたい場合は、Power Automate使い方完全ガイドで、フロー設計の基本を確認できます。

kintoneやBIツールで本部集計まで含めたい場合は、Notion AI使い方完全ガイドも併せて参考になります。

この時点で、記録AI単体ではなく既存システムとの連携が必要だと分かった場合は、Lion AIのような開発・連携設計に対応できる会社へ相談すると、無理に現場運用で吸収するよりも早いことがあります。

Month 3: 効果測定と横展開判断

3ヶ月目は、導入を広げるか、範囲を見直すかを判断します。

効果が出た業務は横展開し、効果が弱い業務は原因を切り分けます。

ツールが合わないのか、運用設計が悪いのか、教育が足りないのかで、次の打ち手は変わります。

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既存介護ソフトとの連携で確認すべきこと

介護記録AIを導入しても、既存の介護ソフトや請求ソフトとの連携が不十分だと、転記作業が残ります。ここは導入前に必ず確認すべきポイントです。

確認項目は次の通りです。

確認項目	見るべきポイント
データ出力	CSV、Excel、PDF、APIなどで出力できるか
データ入力	既存ソフト側に取り込み機能があるか
API連携	公開APIがあるか、個別契約が必要か
権限管理	誰が閲覧・編集・承認できるか
ログ	誰が、いつ、何を記録・修正したか残るか
保存場所	国内外のクラウド、端末保存、バックアップ方針
委託先管理	AI事業者・クラウド事業者との契約、再委託の有無
障害時対応	システム停止時に記録をどう残すか
LIFE連携	提出データ形式・出力タイミング・修正フロー

特に医療・介護関係の情報は、個人情報保護法上の要配慮個人情報に該当し得ます。

個人情報保護委員会・厚生労働省「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」では、利用目的の特定、本人同意、安全管理措置、委託先管理などが重要とされています。

また、介護記録AIがクラウドや外部サービスと連携する場合は、厚生労働省「医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第6.0版」も参考になります。

介護施設でも、利用者情報を扱うシステムでは、アクセス制御、認証、ログ、バックアップ、サイバーセキュリティの観点を外せません。

Lion AIに相談する価値が出るのは、このような連携・セキュリティ・業務設計をまとめて整理したい場合です。

単体ツールの比較だけでは見えない「既存業務との接続部分」を設計できるかが、導入後の成果を左右します。

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よくある質問

Q1. 音声入力だけで介護記録は完成しますか？

結論：完全自動で完成する前提にしないほうが安全です。

音声入力は記録作成を助けますが、利用者の状態変化、介助内容、申し送り事項は、職員が確認・修正する運用が必要になります。

音声入力を使う場合は、騒音、マイク、専門用語、利用者名の扱い、誤認識時の修正フローを事前に確認してください。

Q2. 介護専門用語は認識できますか？

結論：製品と運用次第で認識率は変わります。

「褥瘡」「嚥下」「臀部」「排泄」などの専門用語は、音声認識や変換で誤りが起きる可能性があります。

導入前には、施設で実際に使う用語を使ってテストしてください。必要に応じて、辞書、プロンプト、定型文、後処理ルール、確認フローで補正できるかを確認します。

Q3. ITが苦手な職員でも使えますか？

結論：ツール選定と教育設計次第で使えます。

音声入力が向いている職員もいれば、文例選択やタブレット入力のほうが安心できる職員もいます。

全員に同じ入力方法を強制するより、業務場面ごとに「音声入力」「文例選択」「手入力」を使い分ける設計のほうが定着しやすいケースがあります。

Notion AIなどを使った業務効率化の事例では、操作習熟の段階設計も参考になります。

Q4. 導入期間はどれくらいですか？

結論：既製品なら数週間、連携設計を含めれば1〜3ヶ月以上が目安です。

既製品を小さく試すだけなら、数週間で試験運用できる場合があります。

一方、既存介護ソフト、請求、勤怠、kintone、BIツールなどと連携する場合は、要件定義、設計、テスト、職員教育が必要です。

複数施設や本部集計まで含めるなら、1〜3ヶ月以上の導入計画を見ておくほうが現実的です。

Q5. 費用対効果が出ないケースはありますか？

結論：あります。原因は導入目的・連携設計・教育・運用ルールの不備です。

よくある原因は、導入目的が曖昧なまま製品を選ぶこと、既存システムとの転記が残ること、職員教育が不足すること、記録確認の運用が決まっていないことです。

費用対効果を出すには、導入前に「何時間削減したいのか」「どの転記をなくしたいのか」「誰の負担を減らしたいのか」を数値で決める必要があります。

Q6. 複数施設で導入する場合、最初から全施設に入れるべきですか？

結論：先行施設で試してから横展開するほうが安全です。

先行施設で記録様式、職員教育、個人情報管理、既存ソフト連携を検証し、その結果をもとに他施設へ展開します。

Lion AIのような支援会社に相談する場合も、最初から大規模開発に進むのではなく、業務棚卸し、PoC、段階導入、効果測定の順で進めるとリスクを抑えられます。

Q7. LIFE加算は介護記録AIで取りやすくなりますか？

結論：LIFE項目を入力支援する仕組みがあれば、加算算定の業務負担は下がります。

科学的介護情報システム（LIFE）へのデータ提出は、科学的介護推進体制加算などの算定要件です。

ADL、認知症、栄養、口腔、褥瘡などの項目を、日々の記録と連動して入力できるかが、加算算定と業務効率の分かれ目になります。

LIFE対応の入力テンプレート、提出データ生成、修正フローを、選定段階で確認してください。

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導入前チェックリスト

介護記録AIを導入する前に、最低限次の項目を確認してください。

このチェックリストに多くの未確認項目がある場合、製品を先に決めるよりも、業務分析から始めるほうが失敗しにくくなります。

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最後に｜介護記録AIは「ケアに時間を戻す」ために使う

介護記録AIの目的は、記録そのものを軽視することではありません。必要な記録を正確に残しながら、二重入力、転記、探す時間、集計作業を減らし、職員が利用者と向き合う時間を増やすことです。

既製品で解決できる課題なら、まずは小さく試すのが現実的です。

一方、複数施設、既存ソフト連携、本部集計、独自業務フロー、LIFE対応まで含めて改善したい場合は、ツール導入だけでは足りないケースがあります。

Lion AIは、業務分析、AIツール選定、既存システム連携、LIFE対応、定着支援まで含めて相談できます。

自施設の記録業務をどこから改善すべきか分からない場合は、現在の記録フローと使っているシステムを整理した上で相談すると、導入すべき範囲と費用対効果を具体化しやすくなります。

参考情報

• 厚生労働省｜介護テクノロジーの利用促進

• 公益財団法人介護労働安定センター｜令和6年度 介護労働実態調査結果の概要

• 厚生労働省｜令和6年 雇用動向調査結果の概要

• 科学的介護情報システム（LIFE）

• 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

• 厚生労働省｜医療情報システムの安全管理に関するガイドライン 第6.0版

• IT導入補助金（独立行政法人中小企業基盤整備機構）

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