(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の実施者により実施される共通の業務について、この業務における複数の実施対象項目毎に、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目を、それぞれ前記実施者別に集計し、予め定めたモデル実施者グループとの比較により、その実施結果を分析する業務分析システムであって、
過去に実施された前記業務の実施対象項目毎の各実施結果項目の数値が、前記モデル実施者グループ及び個別実施者別に集計された業務実施結果データを保持する業務実施結果データ記憶手段と、
この業務実施結果データ記憶手段に保持された前記モデル実施者グループと個別実施者との前記実施対象項目毎の前記実施結果項目別の数値を用いて、前記モデル実施者グループと個別実施者との数値のずれの程度を表すカイ二乗値を各個別実施者についてそれぞれ求めるカイ二乗演算手段と、
このカイ二乗演算手段で求められたカイ二乗値をあらかじめ設定された有意水準を用いて検定し、前記個別実施者毎に前記モデル実施者グループとのずれの程度をそれぞれ求めるカイ二乗検定手段と、
前記個別実施者の前記実施対象項目における各実施結果項目の、全実施結果項目の合計値に対する比率を、モデル実施者グループの対応する実施結果項目の、全実施項目の合計値に対する比率と対比させる項目対比手段と、
を備えたことを特徴とする業務分析システム。
【請求項２】
複数の実施者により実施される共通の業務について、この業務における複数の実施対象項目毎に、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目を、それぞれ前記実施者別に集計し、予め定めたモデル実施者グループとの比較により、その実施結果を分析する機能をコンピュータに実現させる業務分析プログラムであって、
過去に実施された前記業務の各実施結果項目の数値が、前記モデル実施者グループ及び個別実施者別に集計され、業務実施結果データ記憶手段に保持されたデータを用い、前記モデル実施者グループと個別実施者との前記実施対象項目毎の前記実施結果項目別の数値をカイ二乗演算手段に与えて、前記モデル実施者グループと個別実施者との数値のずれの程度を表すカイ二乗値を各個別実施者についてそれぞれ求めさせ、
このカイ二乗演算手段で求められたカイ二乗値を、カイ二乗検定手段に与えて、あらかじめ設定された有意水準による検定により、前記個別実施者毎に前記モデル実施者グループとのずれの程度をそれぞれ求めさせると共に、
前記個別実施者の前記実施対象項目における各実施結果項目の、全実施結果項目の合計値に対する比率を、項目対比手段により、モデル実施者グループの対応する実施結果項目の、全実施結果項目の合計値に対する比率と対比させる
ことを特徴とする業務分析プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば介護保険事業において実施される各業務の実施結果を分析することができる業務分析システム及び業務分析プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ある共通の業務を複数のグループが実施する場合、これら複数のグループを管理監督する部門では、各グループの実施結果を把握しておく必要がある。このような共通の業務を複数のグループが実施する事業の一例として、全国的に実施されている介護保険事業がある。この介護保険事業は、各市区町村が保険者となり介護保険事業を運営している。
【０００３】
この介護保険事業は、図１２で示すプロセスで実施されている。図の左側から順次その流れを説明すると、まず、市区町村の住民が介護サービスの利用を希望する場合、希望者は市区町村に要介護認定の申請を行う。申請があると、認定調査機関の認定調査員が身体状況などについて認定調査を行う。この認定調査は、調査員が要介護認定申請者を訪問し、予め設定された複数の認定調査項目について、各項目に設定された選択肢を選択することにより行う。また、各項目の選択肢では表現し切れないことについては、特記事項として調査員が自由記載を行う。同時に市区町村は主治医に意見書の作成を求める。
【０００４】
認定調査員は、厚労省発行の認定調査員テキストの理解・修得に基づき認定調査を行う必要がある。同一の心身状態（障害や認知症の状態等）を有する認定申請者に対しては、どの調査員が調査を行っても同一の調査結果が得られること（認定調査の平準化）が理想として求められる。また自治体（保険者）職員及び認定調査機関の代表者等は、各調査機関や各調査員の認定調査結果の状況や傾向等を定量的に把握した上で、上記調査方法の理解度向上と認定調査結果の平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。
【０００５】
認定調査結果はコンピュータに入力され、樹形図を用いた所定の一次判定プログラムにより要介護認定等基準時間が算出され、この算出された要介護認定等基準時間に基づく要介護度（非該当、要支援１、２、要介護１〜要介護５までの各段階）が一次判定結果として出力される。
【０００６】
この後、保健・医療・福祉の専門家からなる介護認定審査会で、一次判定結果、認定調査結果、主治医意見書及び特記事項の内容を総合的に確認し、二次判定が行われ、介護を要するかどうか、また、介護を要する場合はどの程度の介護を要するかについての判定を行う。そして、この介護認定審査会の判定に基づき、保険者である市区町村が要介護認定を行う（例えば、特許文献１参照）。
【０００７】
認定審査員は、厚労省発行の認定審査会委員テキストの理解・修得に基づき認定審査を行う必要がある。同一の心身状態（障害や認知症の状態等）を有する認定申請者に対しては、どの合議体（各認定審査会に出席する数名の審査員から構成されるグループ）が審査を行っても同一の認定審査結果が得られること（認定審査の平準化）が理想として求められる。また自治体（保険者）職員及び認定審査会委員長や合議体長は、各合議体や各審査員の認定審査結果の状況や傾向等を定量的に把握した上で、上記審査方法の理解度向上と認定審査結果の平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。
【０００８】
要介護認定が行われると居宅介護支援事業所や地域包括支援センターにより、認定された要介護度を含む心身状態や、介護力、経済力等を加味したケアプランが作成され、このケアプランに基づいてサービスの利用が開始される。すなわち、要介護認定において、介護が必要と認定された人は、要支援１、２と要介護１〜５の７つの区分（要介護度）のいずれかに認定され、この区分に応じたサービスを受けることができる。
【０００９】
居宅介護支援事業所や地域包括支援センターのケアマネージャは、厚労省発行のケアプラン作成テキスト等の理解・修得に基づきケアプランを作成する必要がある。同一の状態像（要介護度や心身状態（障害や認知症の状態等）、介護力、および経済力等の組み合わせ）を有するサービス利用希望者に対しては、どのケアマネージャがケアプランを作成しても同一のケアプランが作成されること（ケアマネジメントの平準化）が理想として求められる。また自治体（保険者）職員及び居宅介護支援事業所・地域包括支援センターの代表者等は、各ケアマネ機関（居宅介護支援事業所・地域包括支援センター）や各ケアマネージャのケアプランの作成状況や傾向等を定量的に把握した上で、上記ケアプラン作成方法の理解度向上とケアプランの平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。
【００１０】
サービス提供内容は、在宅介護サービス（訪問介護、訪問看護、通所介護等）、在宅予防サービス、施設サービス、地域密着サービス等からなり、その種類は５０種類を超える。各サービス事業者は、ケアマネージャの作成したケアプランに忠実に従ってサービスを提供する。各サービスは給付明細コードという６桁のコードで細かく分類されており、そのコードの種類数は２０，０００を超える。たとえば在宅介護サービスの一つである訪問介護サービスの場合は、身体介護や家事援助等に分類され、さらにそれらのサービス提供時間ごとなどに細分類され、それぞれのサービス明細単位ごとに報酬単価（サービス提供事業者が月次請求して得られる報酬）が決められている。ケアマネージャは、サービス利用者の状態像（要介護度（要介護度ごとにサービス利用額上限が決まる）、心身状態、介護力、さらに経済力（自己負担限度額）等の組み合わせ）を参考にして、上記サービス明細単位ごとの合算費用がサービス利用限度額を超えないように考慮しながらケアプランの作成を行う。これに基づき各サービス提供事業者は、指定のサービス内容を忠実に提供することになる。
【００１１】
同一の状態像（要介護度や心身状態（障害や認知症の状態等）、介護力、および経済力等の組み合わせ）を有するサービス利用者に対しては、ケアマネージャによらず同一のサービス内容が提供されること（サービス提供の平準化）が理想として求められる。また自治体（保険者）職員は、各種サービス提供事業者のサービス提供内容を定量的に把握（細分類内容レベルでの把握等）した上で、サービス提供の平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。
【００１２】
一方自治体（保険者）の介護保険部門の職員（主として計画担当）は、認定者（要介護認定された者）や受給者（介護保険サービスを利用している者で、認定者よりも数は少ない）の実態把握に努める必要がある。実態把握業務の具体的な内容としては、自治体全体や自治体の中の複数の生活圏域における、認定者／受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力（世帯構成等）・経済力（保険料段階等）などの構成や、生活圏域間の比較、さらに経時変化等の把握を行う。また上記実態把握の結果については、次に説明する事業計画を策定する上での基本資料としても活用される。
【００１３】
自治体職員は、自治体全体や生活圏域ごとに、認定者／受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力・経済力などの構成に関して、その突出の有無やその具体的な箇所等についてタイムリーかつ定量的に把握した上で、事業計画の見直し等を的確かつ効果的に行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や事業計画へのフィードバック等が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。
【００１４】
また事業計画業務としては、上記の実態把握の結果を踏まえて、自治体全体や各生活圏域について、介護保険サービスをサービスインフラとしてとらえて、各サービスをどのように整備していくか（サービス提供量とその事業費用等）の具体的な計画を立てる。介護保険では３年に一度事業計画を全自治体が策定し、各期に住民の中の被保険者から徴収する保険料を算定することになっている。具体的には、２０００〜２００２年度が第１期介護保険事業計画、２００３〜２００５年度が第２期、２００６〜２００８年度が第３期、２００９〜２０１１年度が第４期となっている。
【００１５】
この事業計画策定にあたっては、保健医療福祉分野や社会経済分野等の有識者からなる審議会を組織する必要があり、実態把握結果等に基づき慎重な議論を重ねて策定を行う。また、各年度や半期ごとに各種サービスインフラの整備状況（事業実績）の進捗管理も行う必要があり、事業計画と事業実績とのずれの原因特定やその解消に向けても上記審議会にて審議していく必要がある。
【００１６】
自治体職員は、自治体全体や生活圏域ごとに、サービス種類ごとの整備状況についてその進捗の遅れや過度な整備の有無等についてタイムリーかつ定量的に把握した上で、上記審議会への報告や事業計画の見直し等を的確かつ効果的に行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や審議会への的確な報告や事業計画へのフィードバック等が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。
【００１７】
さらに、昨今の給付適正化の流れの中で、介護保険サービスの費用対効果を定量的に把握する必要も出てきている。具体的には、ある時点で「要支援」であった対象者を１２ヶ月や２４ヶ月にわたって追跡し、その経時変化の状況を「悪化率」として定義する。また、その間に利用されたサービス全体の「費用」を介護給付実績データ（レセプトデータ）から計算し、その比率を費用対効果（悪化率／費用）として算出する。費用対効果算出にあたっては、「要支援」だけでなく全ての要介護区分ごとに行ってもよいし、全区分や予防給付（要支援１・２）と介護給付（要介護１〜５）に分けて行ってもよい。これらの費用対効果について、自治体内の生活圏域ごと、居宅介護支援事業所や地域包括支援センターごと、さらにケアマネージャごとに比較分析し指導することができれば、より具体的な費用対効果の改善につなげられる可能性がある。
【００１８】
自治体（保険者）職員は、生活圏域ごと、各ケアマネ機関（居宅介護支援事業所・地域包括支援センター）やケアマネージャごとに、介護保険サービスの費用対効果の状況や傾向等を定量的に把握した上で、費用対効果の高いケアプラン作成方法の抽出や標準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。しかし現状は、上記のような状況・傾向把握や教育・指導が満足いく形で実施されているとは言えず、期待される成果も十分に上がっていない状況にある。
【００１９】
このような介護保険事業において、前述したように管理監督者である自治体（保険者）は、上述した認定調査業務、認定審査業務、ケアマネジメント業務、サービス提供業務、実態把握業務、事業計画業務、費用対効果分析業務等の実施結果について詳細に把握しておく必要がある。
【００２０】
さらに、介護保険事業を統括する厚生労働省も、統括管理監督者として、各自治体の各事業実施結果（認定調査管理、認定審査管理、ケアマネジメント管理、サービス提供管理、実態把握、事業計画、費用効果分析等）を、詳細に把握しておく必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２１】
【特許文献１】特開２００１−５８８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２２】
しかしながら、これまで共通の業務を複数の実施者が実施した場合に、これら複数の実施者の実施結果を客観的な立場から分析し、その内容を把握するようなシステムがなく、これら業務の結果分析が強く求められていた。また上記分析結果に基づき、各実施者に的確な形で教育・指導できる情報提供資料の作成についても強く求められていた。
【００２３】
情報提供資料の具体例として、認定調査業務に関しては、調査機関や調査員に対する認定調査結果（調査項目別選択結果分布等）の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。認定審査業務に関しては、合議体や審査員に対する認定審査結果（重軽度変更率等）の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。ケアマネジメント業務に関しては、ケアマネ機関（居宅介護支援事業所や地域包括支援センター）やケアマネージャに対するケアプラン作成結果（サービス種類別一人当たり平均給付額分布等）の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。サービス提供業務に関しては、各サービス提供事業者対するサービス提供結果（各サービス種類の細分類サービス内容ごとの一人当たり平均給付額分布等）の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。実態把握業務に関しては、自治体全体や生活圏域ごとの認定者／受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力・経済力などの構成の傾向分析に基づく事業計画へのフィードバック資料等の作成が求められていた。事業計画関連業務に関しては、サービス種類ごとの整備状況についてその進捗状況等の分析に基づく審議会への報告資料や事業計画へのフィードバック資料等の作成が求められていた。費用対効果分析業務に関しては、生活圏域、ケアマネ機関（居宅介護支援事業所や地域包括支援センター）、及びケアマネージャに対する介護保険サービスの費用対効果（悪化率と費用の比率等）の傾向分析に基づく教育・指導資料の作成が求められていた。
【００２４】
さらに、介護保険事業を統括する厚生労働省においても、各自治体の各事業実施結果（認定調査管理、認定審査、ケアマネジメント管理、サービス提供管理、実態把握、事業計画、費用効果分析等）の傾向分析に基づく、各種業務適正化実現に向けての全自治体向け教育・指導資料の作成が求められていた。
【００２５】
本発明の目的は、複数グループによる業務の実施結果を集計し、予め定めたモデルグループとの比較により、客観的な立場で各実施者の業務実績結果を分析して詳細に把握することができ、また上記分析結果に基づいて各実施者向けの的確な情報提供資料（教育・指導資料）の作成を行うことができる業務分析システム及び業務分析プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２６】
本発明の業務分析システムは、複数の実施者により実施される共通の業務について、この業務における複数の実施対象項目毎に、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目を、それぞれ前記実施者別に集計し、予め定めたモデル実施者グループとの比較により、その実施結果を分析する業務分析システムであって、過去に実施された前記業務の実施対象項目毎の各実施結果項目の数値が、前記モデル実施者グループ及び個別実施者別に集計された業務実施結果データを保持する業務実施結果データ記憶手段と、この業務実施結果データ記憶手段に保持された前記モデル実施者グループと個別実施者との前記実施対象項目毎の前記実施結果項目別の数値を用いて、前記モデル実施者グループと個別実施者との数値のずれの程度を表すカイ二乗値を各個別実施者についてそれぞれ求めるカイ二乗演算手段と、このカイ二乗演算手段で求められたカイ二乗値をあらかじめ設定された有意水準を用いて検定し、前記個別実施者毎に前記モデル実施者グループとのずれの程度をそれぞれ求めるカイ二乗検定手段と、前記個別実施者の前記実施対象項目における各実施結果項目の、全実施結果項目の合計値に対する比率を、モデル実施者グループの対応する実施結果項目の、全実施項目の合計値に対する比率と対比させる項目対比手段とを備えたことを特徴とする。
【００３９】
本発明の業務分析プログラムは、複数の実施者により実施される共通の業務について、この業務における複数の実施対象項目毎に、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目を、それぞれ前記実施者別に集計し、予め定めたモデル実施者グループとの比較により、その実施結果を分析する機能をコンピュータに実現させる業務分析プログラムであって、過去に実施された前記業務の各実施結果項目の数値が、前記モデル実施者グループ及び個別実施者別に集計され、業務実施結果データ記憶手段に保持されたデータを用い、前記モデル実施者グループと個別実施者との前記実施対象項目毎の前記実施結果項目別の数値をカイ二乗演算手段に与えて、前記モデル実施者グループと個別実施者との数値のずれの程度を表すカイ二乗値を各個別実施者についてそれぞれ求めさせ、このカイ二乗演算手段で求められたカイ二乗値を、カイ二乗検定手段に与えて、あらかじめ設定された有意水準による検定により、前記個別実施者毎に前記モデル実施者グループとのずれの程度をそれぞれ求めさせると共に、前記個別実施者の前記実施対象項目における各実施結果項目の、全実施結果項目の合計値に対する比率を、項目対比手段により、モデル実施者グループの対応する実施結果項目の、全実施結果項目の合計値に対する比率と対比させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００４５】
本発明によれば、複数の実施者が実施した業務の実施結果を集計して予め定めたモデル実施者グループの実施結果と比較することにより、これら実施者の管理監督部門は、各実施者の業務実施内容を詳細に分析し具体的に把握することが可能となり、実施者に対する質と効率の高い指導・教育などが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明による業務分析システムの一実施の形態を説明するブロック図である。
【図２】本発明の一実施の形態におけるカイ二乗演算手段を説明する機能ブロック図である。
【図３】本発明の一実施の形態におけるカイ二乗検定手段を説明する機能ブロック図である。
【図４】本発明の一実施の形態における特異な年齢構成の調査機関を除外するための動作を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態における各調査機関の調査対象年齢構成を表形式で表す図である。
【図６】本発明の一実施の形態における認定調査の調査項目「移動」での選択肢別の件数及び比率を、（ａ）は表形式で、（ｂ）は帯グラフ形式で表す図である。
【図７】本発明の一実施の形態におけるずれ項目特定手段により出力される調査機関別のずれ項目一覧表を示す図である。
【図８】本発明の一実施の形態における項目対比手段により出力されるモデル平均との項目対比グラフを示す図である。
【図９】本発明の一実施の形態における状態変化対比手段により出力される効果分析対比グラフを示す図である。
【図１０】本発明の一実施の形態における認定審査の審査項目「全区分」での審査結果別の件数及び比率を、（ａ）は表形式で、（ｂ）は帯グラフ形式で表す図である。
【図１１】本発明の一実施の形態におけるずれ項目特定手段により出力される合議体別のずれ項目一覧表を示す図である。
【図１２】一般的な介護保険事業における業務の流れを説明する図である。
【図１３】管理監督者が自治体の場合の業務別比較（認定調査、認定審査）を表す図である。
【図１４】管理監督者が自治体の場合の業務別比較（ケアマネジメント、サービス提供）を表す図である。
【図１５】管理監督者が自治体の場合の業務別比較（実態把握、事業計画）を表す図である。
【図１６】管理監督者が自治体の場合の業務別比較（費用対効果分析）を表す図である。
【図１７】管理監督者が厚労省の場合の業務別比較（認定調査、認定審査）を表す図である。
【図１８】管理監督者が厚労省の場合の業務別比較（ケアマネジメント、サービス提供）を表す図である。
【図１９】管理監督者が厚労省の場合の業務別比較（実態把握、事業計画）を表す図である。
【図２０】管理監督者が厚労省の場合の業務別比較（費用対効果分析）を表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
以下、本発明の一実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００４８】
図１は、この実施の形態における業務分析システムの構成を示している。この業務分析システムは、例えば、ある自治体が介護保険事業の保険者となり、その自治体が所管する認定調査機関や認定調査員が実施する認定調査、合議体が実施する認定審査、居宅介護支援事業者、地域包括支援センターおよびケアマネージャが実施するケアマネジメント、サービス提供事業者が実施するサービス提供、自治体（保険者）が自治体全体や生活圏域ごとに実施する実態把握や事業計画および費用対効果分析等の業務の実施結果を分析するものである。すなわち、これらの実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目を、それぞれ実施者別に集計し、予め定めたモデル実施者グループとの比較により、その実施結果を分析する業務分析システムである。
【００４９】
以下、この業務分析システムの概略を説明する。ここでは、上述のように介護保険事業を例にとり、まず、複数の実施者により実施される共通の業務が、複数の認定調査機関により実施される認定調査である場合について説明する。この場合、この業務における複数の実施対象項目が認定調査項目であり、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目は、認定調査結果における選択肢別の件数となる。
【００５０】
なお、以下に説明する各手段は、コンピュータ及び記憶装置などの周辺機器により機能として実現され、予め設定されたプログラムにより、所定の処理が実行される。
【００５１】
図１において、業務実施結果データ記憶手段１１は、過去に実施された認定調査業務における認定調査項目毎の、調査結果である選択肢別の件数が、モデル調査機関グループ及びそれ以外の複数の個別調査機関別に集計されたデータを保持する。なお、モデル調査機関グループとは、例えば、調査員に対する教育指導が徹底され、適切な認定調査が行われていることが事前に検証されている調査機関であり、管理監督機関により予め選抜された調査機関のことである。
【００５２】
カイ二乗演算手段１２は、この業務実施結果データ記憶手段１１に保持されたデータ、すなわち、モデル調査機関グループと個別調査機関との調査項目毎の選択肢別の数値を用いて、モデル調査機関グループと個別調査機関との調査結果のずれの程度を調査項目別に表すカイ二乗値を、個別調査機関のそれぞれついて求める。
【００５３】
カイ二乗検定手段１３は、カイ二乗演算手段１２で求められたカイ二乗値をあらかじめ設定された有意水準を用いて検定し、個別調査機関毎にモデル調査機関グループとの調査結果のずれの程度をそれぞれ求める。また、このカイ二乗検定手段１３に、複数の有意水準を設定しておけば、検定対象のカイ二乗値が、これら複数の有意水準により定まる複数の範囲のいずれかに入るかを検定し、その結果に応じてずれの程度を求めることができる。このカイ二乗検定手段１３による検定結果は、カイ二乗検定結果記憶手段１４に保持される。
【００５４】
ずれ項目特定手段１５は、カイ二乗検定手段１３により検定された各調査機関の、調査項目別のカイ二乗値のデータを用い、カイ二乗値が予め設定した有意水準の閾値を超える認定調査項目を特定する。また、このずれ項目特定手段１５は、カイ二乗検定手段１３により検定されたデータが、複数の有意水準により検定されたデータであれば、これら複数の有意水準により定まるずれの程度ごとに、それらの範囲に入っている認定調査項目をそれぞれ特定する機能を有する。
【００５５】
項目対比手段１６は、個別調査機関の認定調査項目の選択肢別の、全選択肢の合計値に対する比率を、モデル調査機関グループの対応する認定調査項目の選択肢別の、全選択肢の合計値に対する比率と対比させる機能を有する。
【００５６】
状態変化対比手段１７は、項目対比手段１６により特定された認定調査項目の選択肢別の数値を、同じ個別調査機関の、所定期間前に実施された同じ認定調査項目の選択肢別の数値対比させる機能を有する。
【００５７】
前記カイ二乗検定結果記憶手段１４、ずれ項目特定手段１５、項目対比手段１６、状態変化対比手段１７からは、実施結果分析表１８、ずれ項目一覧表１９、モデルとの対比グラフ２０、効果分析対比グラフ２１をそれぞれデータ出力することができる。
【００５８】
以下、詳細に説明する。保険者である各自治体には介護保険事業に関して過去に実施された各種業務のデータが蓄積されており、業務分析に当たっては、この蓄積データから分析対象のデータを収集する。次に、この収集されたデータに対してフィルタリングを行い、分析に適さないデータ、例えば、データ数が少ない実施者のデータ、介護保険対象者の年齢構成が特異なデータなどを除外する。
【００５９】
このフィルタリングの過程を、認定調査を対象として、図４のフローチャートにより説明する。
【００６０】
自治体（ＸＸ市とする）が保有する過去の介護保険事業に関する各種業務データから収拾した認定データについて、まず調査機関別にグループ分けを行なう（ステップ４０１）。ここで、調査機関が持つデータのサンプル数が少なかったり、調査対象者が著しく高齢であったりすると、これらに依存して突出値が発生する可能性がある。例えば、調査対象に高齢者が著しく多い場合、必然的に要介護認定基準時間が高くなることがあげられる。そこで、このようなデータは除外する。
【００６１】
そのために、予めサンプル数の閾値をｘ件以上と設定し、各調査機関について認定データのサンプル数がｘ件以上か否かを判断する（ステップ４０２）。その結果、ｘ件に満たない調査機関は除外する（ステップ４０２：Ｎｏ）。これに対し、ｘ件以上と判断された（ステップ４０２：Ｙｅｓ）調査機関の認定データについては、年齢構成について除外対象かをチェックする。
【００６２】
先ず、６５歳以上の人口比率及び標準測度を算出し（ステップ４０３）、図５で示すように、それらの一覧を作成する（ステップ４０４）。図５では、最上行において、ＸＸ市の特定年齢（ここでは６５歳）以上の平均年齢と、特定年齢（６５歳）以上の年齢階級毎の人口（件数）、及びその比率とが、それぞれ示されている。また、第２行以下は、ＸＸ市における各調査機関０１〜２０のデータが示されている。各調査機関０１〜２０についても、図示左側の欄から、特定年齢（６５歳）以上の平均年齢、ＸＸ市の平均年齢と該当調査機関の平均年齢との平均比、該当調査機関の標準測度、特定年齢（６５歳）以上の年齢階級別の人口（件数）及びその比率がそれぞれ示されている。なお、最下行の欄外には、各平均年齢に対する標準偏差の値が示されている。
【００６３】
各調査機関０１〜２０の標準測度は、次のようにして求める。すなわち、調査機関０１〜２０の平均年齢データ（ｘｉとする。但し、ｉ＝１〜２０）を用いて全調査機関（母集団）の平均値μを算出すると共に、標準偏差σを算出する。このようにして算出された全調査機関（母集団）の平均年齢μ及び標準偏差σと、各調査機関の平均年齢ｘｉとから、下記式（１）により標準測度ｔｉをそれぞれ算出する。
【００６４】
ｔｉ＝（ｘｉ−μ）／σ                    ・・・（１）
次に、このようにして算出された各調査機関０１〜２０における標準測度ｔｉが、予め設定した閾値の範囲外かを判断する（ステップ４０５）。すなわち、調査機関０１〜２０毎の平均年齢の標準測度ｔｉを閾値（ここでは、±１．９６σ）と比較し、予め設定した範囲から外れる標準測度ｔｉの調査機関を、年齢構成が特異な調査機関として検出する。
【００６５】
図５の例では、閾値±１．９６σに対して、調査機関６が標準測度２．０８であり、上方に外れており、調査機関１８が標準測度−２．５１であり、下方に外れておりこれらは除外される。
【００６６】
上記の例では、年齢を例にとったが、それ以外の例として、性別を対象としても、また年齢と性別の組み合わせ等を対象としてもよい。
【００６７】
このようにして特異データを除外した認定データについて、図１で示した業務分析システムにより認定調査結果を分析する。したがって、図１における業務実施データ記憶手段１１に保持されたデータは、特異データが除外された認定データである。
【００６８】
ここで、認定調査は、前述のように、調査員が要介護認定申請者を訪問し、予め設定された複数の認定調査項目（認定２００９では第１群から第５群までの５５項目）について調査し、各項目に設定された選択肢を選択することにより行う。したがって、これらの認定調査項目別に各調査機関の調査結果（選択肢別の件数）をモデル調査機関グループとのずれの程度により分析する。ここでモデル調査機関グループとは、認定調査員マニュアルに精通し正しい認定調査ができる調査機関を選抜して登録するものとする。
【００６９】
図６は、認定調査における実施結果分布表（名称例として、「調査項目別・調査機関別調査結果分布表」と名付けられる）を表しており、認定調査項目のうちの一つである「移動」についての調査結果及びそのカイ二乗値を表している。すなわち、図６には図１で示したカイ二乗演算手段１２による演算結果及びカイ二乗検定手段１３による検定結果が示されているが、以下これらの演算過程及び検定過程を詳細に説明する。
【００７０】
図１の業務実施データ記憶手段１１に保持されたデータは、前述のように、過去に実施された認定調査業務における認定調査項目毎の、調査結果である選択肢別の件数が、モデル調査機関グループ及びそれ以外の複数の個別調査機関別に集計されたデータである。図６（ａ）の左から第１列は、分析対象である調査機関を示している。
【００７１】
この第１列において、モデル平均とは、複数のモデル調査機関グループの平均値を表す。モデル調査機関グループについては前述のとおり適切な認定調査が行われていることが事前に検証されている調査機関である。また、このモデル調査機関グループ以外の個別調査機関として、ここでは調査機関０１から調査機関１０を例示している。これら調査機関０１から調査機関１０は、前述した手法によって特異データ（特異な調査機関）を除外したものとする。このうち、調査機関０１は、自治体が運営するいわゆる直営機関であり、調査機関０２から調査機関１０は民間の事業体が運営する民間機関である。
【００７２】
自治体平均は、この自治体が管轄する調査機関０１〜１０の平均であり、上記調査機関０１〜１０の合計値が示される。また、民間平均は、直営の調査機関０１を除いた民間の調査機関０２〜１０の平均であり、民間調査機関０２〜１０の合計値が示される。
【００７３】
図６の第２列には、上述した各機関における調査件数の合計値を示している。第３列乃至第１０列には、実施結果項目である選択肢１〜４の調査結果の件数とその比率がそれぞれ示されている。図６では、実施対象項目である認定調査項目が「移動」であるため、実施結果項目である選択肢は、選択肢１が「介助されていない」であり、選択肢２が「見守り等」であり、選択肢３が「一部介助」であり、選択肢４が「全介助」である。そして、これら選択肢毎に、各調査機関の調査員が、要介護認定申請者に対して行った認定調査結果の件数とその比率が示されている。
【００７４】
カイ二乗演算手段１２は、これらの数値を図１の業務実施データ記憶手段１１から読み出し、図２で示す演算機能により、図６の第１１列に示すカイ二乗値を、分析対象である自治体平均、民間平均、及び各調査機関０１〜１０別に算出する。図２において、カイ二乗演算手段１２は、業務実施データ記憶手段１１から読み出したデータのうち、モデル調査機関グループ（モデル実施者グループ）実測データ（ここでは、モデル平均の各数値とする）と、分析対象である個別調査機関（個別実施者）の実測データ（ここでは、自治体平均、民間平均、調査機関０１〜１０の各数値）とを用いる。
【００７５】
以下、カイ二乗値を演算する場合の基本機能を説明する。カイ二乗値を演算するに当たっては、実施結果項目である選択肢にそれぞれidを付与する。すなわち、ここではidは選択肢１、選択肢２、選択肢３、選択肢４となる。そして、このid別の発生度数（実測度数）と、理論度数とから、ずれの程度をカイ二乗値Ｘ＾２として算出する。
【００７６】
このとき、カイ二乗演算手段１２は、まず、認定データ記憶手段１１から読み出した個別実施者の実測データから、id別の実測度数抽出部121により、分析対象別に、id別の実測度数Ａ［id］を抽出する。次に、モデル調査機関グループのid別実測度数を用いて、id別理論度数算出部122により、分析対象のid別の理論度数Ｂ［id］を算出する。
【００７７】
ここで、理論度数Ｂ［id］とは、モデル調査機関グループのid別の実測度数（度数分布）の合計値を、比較対象となる対象調査機関のid別の実測度数Ａ［id］の合計値に一致させることで算出される、分析対象の期待される度数分布である。この理論度数Ｂ［id］は次式（２）で求められる。
【００７８】
分析対象のid別理論度数Ｂ[id]＝
分析対象のid別実測度数Ａ［id］の合計値×
(モデル調査機関グループのid別実測度数/モデル調査機関グループのid別実測
度数の合計値）                                      ・・・(２)
id別カイ二乗値算出部123は、上記id別の実測度数Ａ［id］と、id別の理論度数Ｂ［id］とを用いて、id別カイ二乗値Ｘ＾２［id］を次式（３）で算出する。
【００７９】
Ｘ＾２［id］＝（Ａ［id］−Ｂ［id］）＾２／Ｂ［id］        ・・・（３）
カイ二乗値算出部124は、上式（３）により求められたid別カイ二乗値Ｘ＾２［id］を合計することにより、カイ二乗値Ｘ＾２を得る。
【００８０】
次に、このようなカイ二乗演算手段１２の基本機能により、図６で示したモデル平均と、分析対象(カイ二乗値を算出する対象 である自治体平均、民間平均、調査機関０１〜１０)とのずれの程度を表すカイ二乗値を算出する場合を説明する。
【００８１】
カイ二乗演算手段１２は、図２で示したid別の実測度数抽出部121により、分析対象（例えば、調査機関０２とする)におけるid別の実測度数Ａ［id］(選択肢１：６６４、選択肢２：１７７、選択肢３：８３、選択肢４：１４７)を抽出する。また、モデル調査機関グループ（モデル平均）のid別実測度数(選択肢１：２５８、選択肢２：７６、選択肢３：２８、選択肢４：５５)、モデル調査機関グループ（モデル平均）のid別実測度数の合計値：４１７、及び分析対象（調査機関０２)のid別実測度数Ａ［id］の合計値：１０７１を用いて、id別理論度数算出部122により、分析対象（調査機関０２)のid別理論度数Ｂ[id]を、前述した式（２）で算出する。
【００８２】
そして、id別カイ二乗値算出部123により、分析対象（調査機関０２)におけるid別の実測度数Ａ［id］と、id別の理論度数Ｂ［id］とを用いて、id別カイ二乗値Ｘ＾２［id］を前述した式（３）で算出する。さらに、カイ二乗値算出部124により、id別カイ二乗値Ｘ＾２［id］を合計することにより、分析対象（調査機関０２)のカイ二乗値（ここでは、Ｘ＾２：３．６４１１３４となる）を算出する。
【００８３】
上記演算を他の調査機関０１，０３，〜１０、自治体平均、及び民間平均のそれぞれについても行い、図６（ａ）の「カイ二乗値」の列に示す値を得る。
【００８４】
ここで、直営調査機関０１は、調査結果が図６（ａ）で示すようにモデル平均と同じ値（ずれがない）であるものとする。このようにモデル平均とのずれがない場合はカイ二乗値は「０」となる。また、上述した民間調査機関０２を含む民間平均のカイ二乗値は「２８．３７５３６」と比較的大きな値となる。自治体平均は、ずれのない直営調査機関０１を含むためそのカイ二乗値は「２６．２０５０５」となり、民間平均よりやや小さな値となる。
【００８５】
このようにして得られた各分析対象の、カイ二乗値は、カイ二乗検定手段１３により、あらかじめ設定された有意水準を用いて検定され、個別調査機関である分析対象毎にモデル調査機関グループによるモデル平均とのずれの程度をそれぞれ求める。
【００８６】
カイ二乗検定手段１３は、設定した仮説について検定をおこなう。仮説としては、帰無仮説（モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれはない）と、対立仮説（モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれが存在する）とが設定されており、モデル調査機関グループと個別調査機関との実施結果の分布にずれが存在するか、の検定を行う。すなわち、カイ二乗演算手段１２によって、得られたデータが理論値とどの程度ずれているかをカイ二乗値Ｘ＾２として算出しているので、その数値が発生する確率が極めて小さければ帰無仮説を棄却し対立仮説（証明したい仮説、本音）を採択する。
【００８７】
このカイ二乗検定手段１３には、図３で示すように、自由度ｎと有意水準αとが設定される。自由度ｎは、とり得るカテゴリ数（ここでは、idの数）から−１した値である。すなわち、一方が決まった場合、残りの自由に動かせる数である。有意水準αは、上記自由度ｎによって決まるカイ二乗分布（図３中の曲線で表される。自由度ｎが変わればカイ二乗分布（曲線の形）も変わる）において、カイ二乗値Ｘ＾２がどれくらいの確率で発生するかを判定する。すなわち、カイ二乗値Ｘ＾２の発生確率が有意か（前記帰無仮説を採択する）、棄却するかを判断するための基準である。例えば、有意水準を１％（α＝０．０１）とした場合、横軸で表すカイ二乗値Ｘ＾２が発生する確率が１％未満であれば帰無仮説は棄却される。すなわち、カイ二乗検定手段１３は、カイ二乗演算手段１２により求められたカイ二乗値Ｘ＾２と、予め設定された有意水準αとから、モデル平均と分析対象とのデータにずれはあるか、を判断する。
【００８８】
カイ二乗検定手段１３には、図３で示したように、自由度ｎと有意水準αとが設定されている。図６の例では、id（選択肢）の数が４個あるため自由度ｎは３となる。有意水準αは、２５％（α＝０．２５）、１０％（α＝０．１）、５％（α＝０．０５）、１％（α＝０．０１）を設定し、それぞれの有意水準に対して、前記帰無仮説が棄却されるか、採択されるかを検定する。すなわち、分析対象のカイ二乗値が、これら有意水準と自由度により決まる閾値を超えると、帰無仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれはない」は棄却され、対立仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれが存在する」が採択される。また、対立仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれが存在する」が採択された場合、どの有意水準の閾値を越えたかによりずれの程度が判明する。
【００８９】
ここで、自由度が３の場合、検定用の閾値は、有意水準が１％では１１．３４である。図６の例では、例えば、調査機関０５のカイ二乗値は１２．２２３７５であり、上記閾値を超えているので対立仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれが存在する」が採択される。この場合、カイ二乗値が出現する確率であるＰ値は０．７％であり、有意水準１％以下なので、Ｐ値が有意水準１％以下であること（予め設定した有意水準１％に対応したカイ二乗値の閾値を超えること）を表すマーク★１が付されている。調査機関０８のカイ二乗値は１６．３０５４５であり、やはり上記閾値を超えているので上記対立仮説が採択される。そしてＰ値は０．１％で、有意水準１％より小さい（予め設定した有意水準１％に対応したカイ二乗値の閾値を超える）ので、同様にマーク★１が付されている。また、自治体平均、民間平均、調査機関０３，０４，０９の各カイ二乗値は、上記閾値を大きく超えており、上記対立仮説が採択される。そしてＰ値は０．０％となるので、これらにもマーク★１が付されている。
【００９０】
調査機関１０のカイ二乗値は１０．６９２１であり、有意水準１％での閾値は超えていないが、有意水準５％での閾値７．８１５は超えているので、やはり対立仮説が採択される。また、Ｐ値は１．４５％であり、Ｐ値が有意水準５％以下であること（予め設定した有意水準１％に対応したカイ二乗値の閾値と同５％の閾値の間にあること）を表すマーク★２が付されている。
【００９１】
その他の調査機関０１．０２．０６，０７のカイ二乗値は、有意水準２５％での閾値を超えないので、帰無仮説「モデル調査機関グループと個別調査機関とにずれはない」が採択される。すなわち、調査機関０１．０２．０６，０７とモデル平均との間にずれはないことが判明する。
【００９２】
図６（ｂ）は、モデル平均、自治体平均、民間平均、１０箇所の調査機関の選択肢比率を帯グラフ（図の下から選択肢１，２，３，４の順に配列）で表している。 これによって直感的にモデル平均と調査機関の分布の差を見ることができる。
【００９３】
上記説明は、実施対象項目である認定調査の「移動」について、その実施結果項目である選択肢別の調査結果を分析したが、認定調査項目は前述のように認定２００９では第１群から第５群までの５５項目あり、このような分析を５５項目のすべてについておこなう。その結果、自治体は、所管する調査機関の調査内容を詳細に分析することができ、的確な指導助言を行うことができる。
【００９４】
図７は、ずれ項目特定手段１５の出力データである、ずれ項目一覧表１９（名称例として、「調査機関別・ずれ調査項目一覧表」と名付けられる）を示している。このずれ項目一覧表１９は、認定調査項目の全て（認定２００９では第１群から第５群までの５５項目）についてカイ二乗値により分析した結果を纏めたもので、個別調査機関（調査機関０１〜１０）別に、モデル平均とのずれがあると検定された項目を抽出したものである。すなわち、ずれ項目特定手段１５は、カイ二乗検定手段１３により検定された各実施者（調査機関０１〜１０）の、実施対象項目（調査項目）別のカイ二乗値のデータを用い、カイ二乗値が予め設定した有意水準の閾値を超える実施対象項目を特定する。そして、この特定した項目を図７で示すようなずれ項目一覧表１９として出力する。
【００９５】
ここで、カイ二乗検定手段１３には、複数の有意水準（１％、５％、１０％、２５％）が設定されており、この有意水準（予め設定した有意水準に対応したカイ二乗値の閾値）に従って、有意水準１％以下（予め設定した有意水準１％に対応するカイ二乗値の閾値以上）を「ずれが極めて大」、有意水準５％以下（予め設定した有意水準１％に対応するカイ二乗値の閾値と同５％に対応する閾値の間にあること）を「ずれが大きい」、有意水準１０％以下（予め設定した有意水準５％に対応するカイ二乗値の閾値と同１０％に対応する閾値の間にあること）を「ずれあり」、有意水準２５％以下（予め設定した有意水準１０％に対応するカイ二乗値の閾値と同２５％に対応する閾値の間にあること）を「少しずれあり」と区分し、検定対象のカイ二乗値が、これら複数の有意水準により定まる複数の閾値範囲のいずれかに入るかを検定するので、その結果に応じてずれの程度が判明する。したがって、ずれ項目特定手段１５も、上述したいずれかの区分に収まる調査項目を、この区分別に特定し、図７のように出力している。
【００９６】
図７において、調査機関０７は、調査項目１-３（第１群の３番目の項目を意味する:以下、他も同じ）「寝返り」はモデル平均との「ずれが極めて大」（有意水準１％以下＝予め設定した有意水準１％に対応するカイ二乗値の閾値以上）であり、調査項目２-６「排便」はモデル平均と「ずれあり」（有意水準１０％以下＝予め設定した有意水準５％に対応するカイ二乗値の閾値と同１０％に対応する閾値の間にある）であり、調査項目２-１１「ズボン等の着脱」はモデル平均と「少しずれあり」（有意水準２５％以下＝予め設定した有意水準１０％に対応するカイ二乗値の閾値と同２５％に対応する閾値の間にある）であることを表している。
【００９７】
また、括弧内の数値及び符号は、ずれありと特定された調査項目の選択肢とモデル平均との差の方向を表している。例えば、調査機関０３において「ずれが極めて大」と特定された調査項目２-２「移動」（２▲，３▲，４▽）では、選択肢２（見守り等）の件数比率がモデル平均の比率と比較して大きい、選択肢３（一部介助）の件数比率がモデル平均の比率と比較して大きい、選択肢４（全介助）の件数比率がモデル平均の比率と比較して小さい、ことを表している。
【００９８】
なお、上記比較においては、大と小（以上と以下）を判断するための閾値比率をあらかじめ設定しておき、「以上」を判断するための閾値比率を超えたら▲、「以下」を判断するための閾値比率を下回ったら▽を出力させてもよい。
【００９９】
このようにデータを構成すると、管理監督者である自治体は、認定調査について、どの調査機関のどの認定調査項目がモデル平均に対してずれているのかが、ずれの程度とともに判明する。すなわち、各調査機関に対する指導対象調査項目を一覧で明確にすることができる。
【０１００】
なお、有意水準やＰ値は「発生確率」を意味しており、本来「ずれ」の大きさを意味するものではない。しかし、図７、及び以下に説明する図８、図９、図１１では、有意水準１％以下（★１マーク）を「ずれが極めて大（極大）」、同５％以下（★２マーク）を「ずれが大きい」、同１０％以下（★３マーク）を「ずれあり」、同２５％以下（★４マーク）を「少しずれあり」と表現している。これは、各有意水準に対応するカイ二乗値の閾値とＰ値に対応する個々のカイ二乗値との比較結果であると読み替えることで、またカイ二乗値自体は「ずれ」の大きさを表すことから、上記のような表現を採用している。また一方で、調査機関等の実施者に対して教育・指導する場合における理解の容易さ等を配慮しても、「発生確率」的な表現よりも「ずれ」という表現のほうが運用にあっていると考えられるためである。
【０１０１】
図８は、各調査機関に対し、各認定調査項目がモデル平均の対応する項目とどのような関係になっているかを提示するデータを示している。すなわち、項目対比手段１６の出力データである、モデル平均とのずれ項目対比グラフ２０（名称例として、「個別調査機関向け・モデルとの調査結果対比資料」と名付けられる）を示している。項目対比手段１６は、個別実施者（各調査機関）の、実施対象項目（認定調査項目）における各実施結果項目の数値、すなわち、各選択肢別の、全選択肢の合計件数に対する比率を、モデル実施者グループの対応する選択肢の、全選択肢の合計件数に対する比率と対比させている。
【０１０２】
図８の例では、ある調査機関（例えば、図7における調査機関１０とする）の、調査項目２-１「移乗」、調査項目５-３「日常の意思決定」、調査項目６-１「障害高齢者自立度」の各項目について、その各選択肢の、全選択肢の合計に対する比率を、モデル平均の対応する選択肢の、全選択肢の合計に対する比率と、円グラフ状に対応させている。また、各調査項目には、カイ二乗検定手段１３により判定された、モデル平均とのずれの程度を表すマーク★１、★２、★３、★４が付されている。すなわち、調査項目２-１「移乗」は、モデル平均とのずれの程度が「ずれあり」であるためマーク★３が付され、調査項目５-３「日常の意思決定」は、モデル平均とのずれの程度が「ずれが大きい」であるためマーク★２が付され、調査項目６-１「障害高齢者自立度」は、モデル平均とのずれがないとカイ二乗検定されたため、何のマークも付されていない。
【０１０３】
このようなデータ構成とすることにより、各調査機関に対し、その各調査項目についてモデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を知らせることができ、しかも各選択肢の比率をモデル機関と対比させてグラフ状に提示できる。このため、細かな数値を検討するまでもなく、モデル平均とのずれの程度が一目瞭然となり、各調査機関に対する個別アドバイスを的確に行うことができる。
【０１０４】
なお、図８は３つの調査項目について図示したが、もちろん他の調査項目についてもデータ出力することができる。すなわち、ある調査機関が実施した５５の調査項目について、全てデータ出力してもよいし、或いは、ずれ項目特定手段１５により特定された項目を中心にデータ出力してもよい。
【０１０５】
図９は、状態変化対比手段１７の出力データである、効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別調査機関向け・適正化施策実施前後の調査結果効果分析対比資料」と名付けられる）の内容を示している。状態変化対比手段１７は、ずれ項目特定手段１５により特定された個別実施者（各調査機関）の実施対象項目（調査項目）における各実施結果項目の数値、すなわち、各選択肢別の、全選択肢の合計件数に対する比率を、同じ個別実施者（調査機関）の、所定期間前に実施された同じ選択肢別の、全選択肢の合計件数に対する比率と対比させる。このように対させると、適正化施策（調査機関又は調査員に対する教育や指導）の実施前と実施後をおける効果の度合いを分析することができる。
【０１０６】
図９の例では、調査機関１０での、調査項目２-１「移乗」、調査項目５-３「日常の意思決定」、調査項目６-１「障害高齢者自立度」の各項目について、それぞれの選択肢の数値（比率）を、円グラフにより適正化施策実施前（図示左側）と実施後（図示右側）とについて対比している。また、モデル平均とのずれの程度を表すマーク★１、★２、★３、★４を図の例では、適正化施策実施前（図示左側）と実施後（図示右側）とにそれぞれ付し、ずれの程度の改善状態も表している。
【０１０７】
例えば、調査項目２-１「移乗」については、適正化施策実施前は、モデル平均とのずれの程度は「ずれがあり」のマーク★３が付されていたが、実施後では、モデル平均とのずれはないとカイ二乗検定されているため、ずれの程度を表すマークマークは付されていない。また、調査項目５-３「日常の意思決定」については、適正化施策実施前は、モデル平均とのずれの程度は「ずれが大きい」のマーク★２が付されていたが、実施後では、モデル平均とのずれの程度は「ずれが少しあり」のマーク★４が付されている。すなわち、これらの調査項目については、適正化施策実施後において、モデル平均とのずれが減少したり或いは無くなったりしているという改善が見られる。しかも、どの選択肢において改善されているかを確認することも可能となる。これらのことから、適正化施策が適切に実施されたことが判明する。
【０１０８】
これに対し、調査項目６-１「障害高齢者自立度」については、適正化施策実施前は、モデル平均とのずれがなしであったが、実施後では、モデル平均とのずれの程度は「少しずれあり」のマーク★４が付されている。すなわち、適正化施策実施後において、モデル平均とのずれが僅かではあるが増加していることが明らかとなる。
【０１０９】
これらのことから、図９で示すような効果分析データを出力することにより、適正化施策が適切に実施されたか、問題があるとすれば何かを具体的に分析することができる。
【０１１０】
以上は、業務実施者として認定調査機関を例にとったが、業務実施者を認定調査員とする場合についても、同様に適用することができる。
【０１１１】
その場合には、業務実施者以外は全て認定調査機関と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「調査項目別・調査員別調査結果分布表」、ずれ項目一覧表が「調査員別・ずれ調査項目一覧表」、モデルとの対比資料が「個別調査員向け・モデルとの調査結果対比資料」、および効果分析対比資料が「個別調査員向け・適正化施策実施前後の調査結果効果分析対比資料」と名付けることができる。図１３のＡ列にまとめを記載した。
【０１１２】
これまでの説明は、介護保険事業における認定調査業務について分析した場合を説明したが、介護保険事業は図１２で示したように、認定調査業務の他に認定審査業務、ケアマネジメント業務、サービス提供業務、実態把握業務、事業計画業務、費用対効果分析業務等があり、これの業務についても本業務分析システムは適用することができる。以上の対応関係を、図１３（認定調査、認定審査）、図１４（ケアマネジメント、サービス提供）、図１５（実態把握、事業計画）および図１６（費用対効果分析）に示す。
【０１１３】
図１０及び図１１は、本業務分析システムにより認定審査業務を分析する場合を示している。認定審査は、認定調査結果に基づいてコンピュータにより算出された要介護認定等基準時間に基づく要介護度（非該当、要支援１、２、要介護１〜要介護５までの各段階）の一次判定結果を審査して二次判定を行うものである。この審査は、保健・医療・福祉の専門家からなる介護認定審査会（以下、合議体と呼ぶ）で、認定調査結果、一次判定結果、主治医意見書及び特記事項の内容を総合的に確認し、介護を要するかどうか、また、介護を要する場合はどの程度の介護を要するかについての判定を行う。そして、この介護認定審査会の判定に基づき、保険者である自治体により要介護（要支援）認定が行われる。したがって、この認定審査業務は適切に行わなければならない。すなわち、合議体毎に審査結果がばらついたりすることのないように、その審査業務内容を分析し、分析結果によっては、合議体に対して、それを管理監督する立場の自治体から指導・助言を行うことも必要となる。
【０１１４】
認定審査業務によって生じる結果としては、要介護度の一次判定結果がそのまま二次判定結果となる「変更なし」と、一次判定結果より二次判定結果の要介護度のほうが軽くなる「軽度変更」と、一次判定結果より二次判定結果の要介護度のほうが重くなる「重度変更」とがあり、これらの結果の件数が、合議体毎にばらつくことは好ましくない。
【０１１５】
ここで、これら「変更なし」、「軽度変更」、「重度変更」の判定結果は、一次判定結果の要介護度毎に生じる。すなわち、一次判定結果としては、前述のように、非該当、要支援１、２、要介護１〜要介護５までの各段階があり、「変更なし」、「軽度変更」、「重度変更」の判定結果は上記各段階でそれぞれ生じる。例えば、「変更なし」の判定結果は全ての段階で生じる可能性がある。また、「軽度変更」は、非該当を除く他の全ての段階で生じる可能性がある。さらに、「重度変更」は要介護度５を除く他の全ての段階で生じる可能性がある。
【０１１６】
そこで、一次判定結果である、非該当、要支援１、２、要介護１〜要介護５までの各段階及びこれらを合計した全区分のそれぞれについて、「変更なし」、「軽度変更」、「重度変更」の判定結果を合議体毎に集計し、これら合議体の値とモデル平均とのずれをカイ二乗検定することで、この認定審査業務を詳細に分析することが可能となる。なお、モデル平均とは、複数のモデル合議体の平均値を意味する。モデル合議体とは、例えば、審査員に対する教育指導が徹底され、適切な認定審査が行われていることが事前に検証されている合議体であり、管理監督機関により予め選抜された合議体のことである。
【０１１７】
なお、図１０は認定審査における実施結果分布表（名称例として、「一次判定区分別・合議体別重軽度変更結果分布表」と名付けられる）を表しており、モデル平均の値として、便宜的に合議体０１〜１０の合計値を用いている。
【０１１８】
ここで、共通の業務である認定審査を実施する複数の実施者は複数の合議体である。図１０の例では、個別実施者として合議体０１〜１０が示され、複数のモデル合議体の平均値がモデル平均として示されている。複数の実施対象項目は、審査対象となる一次判定結果の区分で全区分、非該当、要支援１，２、要介護１，２，３，４，５のいずれかである。図１０の例では、実施対象項目が「一次判定:全区分」の場合が示されている。そして、その実施結果をそれぞれ数値で表す複数の実施結果項目としては、一次判定結果から二次判定結果への「軽度変更」件数、「変更なし」件数、「重度変更」件数、及びそれらの比率が、分析対象データとして、図１の業務実施結果データ記憶手段１１からカイ二乗演算手段１２に与えられる。
【０１１９】
カイ二乗演算手段１２では、前述と同じ手法により、モデル平均と各合議体とのずれの程度を表すカイ二乗値を演算する。ずなわち、先ず、実施結果項目である「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」にそれぞれidを付与する。すなわち、ここではidは「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」となる。そして、このid別の発生度数（実測度数）と、理論度数とから、id別の実測度数Ａ［id］を抽出する。次に、モデル平均のid別実測度数を用いて、分析対象のid別の理論度数Ｂ［id］を前記式（２）で算出する。
【０１２０】
その後、id別の実測度数Ａ［id］と、id別の理論度数Ｂ［id］とを用いて、id別カイ二乗値Ｘ＾２［id］を前記式（３）で算出する。さらに、上式（３）により求められたid別カイ二乗値Ｘ＾２［id］を合計することにより、合議体別のカイ二乗値Ｘ＾２を得る。
【０１２１】
このようにして得られた各合議体０１〜１０のカイ二乗値は、カイ二乗検定手段１３に送られ、あらかじめ設定された有意水準を用いて検定され、モデル平均とのずれの程度がそれぞれ求められる。
【０１２２】
カイ二乗検定手段１３には、前述のようにように、自由度ｎと有意水準αとが設定される。自由度ｎは、idの数から−１した値であり、図１０の例では、自由度ｎは２となる。有意水準αは、２５％（α＝０．２５）、１０％（α＝０．１）、５％（α＝０．０５）、１％（α＝０．０１）を設定し、それぞれの有意水準に対して、帰無仮説が棄却されるか、採択されるかを検定する。
【０１２３】
ここで、自由度が２の場合、閾値は、有意水準が１％では９．２１０である。図１０の例では、例えば、合議体０７のカイ二乗値は２４．８３４９１であり、上記閾値を超えているので対立仮説「モデル実施者グループと個別実施者とにずれが存在する」が採択される。この場合、カイ二乗値が出現する確率であるＰ値は０．０％であり、有意水準１％以下なので、Ｐ値が有意水準１％以下（予め設定した有意水準１％に対応したカイ二乗値の閾値以上）であることを表すマーク★１が付される。
【０１２４】
自由度が２、有意水準が５％での閾値は、５．９９１である。合議体０９のカイ二乗値は８．９２３２２８であり、有意水準１％での閾値は超えていないが、有意水準５％での閾値５．９９１は超えているので、やはり対立仮説が採択される。また、Ｐ値は１．２％であり、Ｐ値が有意水準５％以下であること（予め設定した有意水準１％に対応したカイ二乗値の閾値と同５％に対応する閾値の間にあること）を表すマーク★２が付される。
【０１２５】
自由度が２、有意水準が１０％での閾値は、４．６０５である。合議体０８のカイ二乗値は５．３９２９３３であり、合議体１０のカイ二乗値は５．３７６９５９である。これらは、有意水準５％での閾値は超えていないが、有意水準１０％での閾値４．６０５は超えているので、やはり対立仮説が採択される。また、Ｐ値は６．７％、６．８％であり、Ｐ値が有意水準１０％以下であること（予め設定した有意水準５％に対応したカイ二乗値の閾値と同１０％に対応する閾値の間にあること）を表すマーク★３がそれぞれ付される。
【０１２６】
その他の調査機関０１〜０６のカイ二乗値は、有意水準２５％での閾値を超えないので、帰無仮説「モデル実施者グループと個別実施者とにずれはない」が採択される。すなわち、合議体０１〜０６とモデル平均との間にずれはないことが判明する。
【０１２７】
図１０（ｂ）は、モデル平均、及び各合議体０１〜１０の認定審査結果を帯グラフ（図の下から「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」の順に配列）で表している。 これによって直感的にモデル平均と各合議体との分布の差を見ることができる。
【０１２８】
上記説明は、実施対象項目が、認定審査の「全区分」であり、その実施結果項目である認定審査結果「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」を分析したが、認定審査は前述のように全区分だけではなく、非該当、要支援１，２、要介護１，２，３，４，５の項目があるので、このような分析を上記すべての項目についておこなう。その結果、自治体は、所管する認定審査機関の審査内容を詳細に分析することができ、的確な指導助言を行うことができる。
【０１２９】
図１１は、ずれ項目特定手段１５の出力データである、ずれ項目一覧表１９（名称例として、「合議体別・ずれ重軽度変更項目一覧表［一次判定区分］」と名付けられる）を示している。図７で示した調査項目の場合と同様に、一次判定区分である全区分、非該当、要支援１，２、要介護１，２，３，４，５の全てについてカイ二乗値により分析した結果を纏め、個別実施者（合議体）別に、モデル平均とのずれがあると検定された項目を抽出したものである。すなわち、ずれ項目特定手段１５は、カイ二乗検定手段１３により検定された各実施者（合議体０１〜１０）について、カイ二乗値が予め設定した有意水準に対応する閾値を超える実施対象項目（審査項目）を特定する。そして、この特定した項目を図１１で示すようなずれ項目一覧表として出力する。
【０１３０】
カイ二乗検定手段１３には、複数の有意水準（１％、５％、１０％、２５％）が設定されており、この有意水準（予め設定した有意水準に対応したカイ二乗値の閾値）に従って、有意水準１％以下（予め設定した有意水準１％に対応したカイ二乗値の閾値以上）を「ずれが極めて大」、有意水準５％以下（予め設定した有意水準１％に対応したカイ二乗値の閾値と同５％に対応する閾値の間にあること）を「ずれが大きい」、有意水準１０％以下（予め設定した有意水準５％に対応したカイ二乗値の閾値と同１０％に対応する閾値の間にあること）を「ずれあり」、有意水準２５％以下（予め設定した有意水準１０％に対応したカイ二乗値の閾値と同２５％に対応する閾値の間にあること）を「少しずれあり」と区分した。検定対象のカイ二乗値が、これら複数の有意水準により定まる複数の閾値の範囲のいずれかに入るかによって求まるずれの程度にしたがって、ずれ項目特定手段１５では、上述したいずれかの区分に収まる審査項目を特定し、図１１のように出力している。
【０１３１】
図１１では、例えば、合議体０６は、審査項目「非該当」がモデル平均との「ずれが極めて大」（有意水準１％以下）であり、審査項目「要介護５」はモデル平均との「ずれあり」（有意水準１０％以下）であり、審査項目「要介護３」はモデル平均との「少しずれあり」（有意水準２５％以下）であることを表している。
【０１３２】
また、括弧内の数値及び符号は、ずれありと特定された審査項目における審査結果「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」とモデル平均との差の方向を表している。例えば、合議体０９において「ずれが極めて大」と特定された審査項目「非該当」での（変更なし▽、重度▲）は、「変更なし」の件数比率がモデル平均の比率と比較して小さい、「重度変更」の件数比率がモデル平均の比率と比較して大きい、ことを表している。
【０１３３】
このようにデータを構成すると、管理監督者である自治体は、認定審査について、どの合議体のどの審査項目がモデル平均に対して、ずれているのかが、ずれの程度とともに判明する。すなわち、各合議体に対する指導対象審査項目を一覧で明確にすることができる。
【０１３４】
この他、図示しないが、各合議体に対し、図８で示したデータ構成と同様にして、各認定審査項目がモデル平均の対応する審査項目とどのような関係になっているかを、提示するデータを作成することができる。すなわち、項目対比手段１６の出力データである、モデル平均とのずれ項目対比グラフ２０（名称例として、「個別合議体向け・一次判定区分別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」と名付けられる）を作成することができる。この場合、項目対比手段１６は、個別実施者（各合議体）の、実施対象項目（認定審査項目）における各実施結果項目の数値、すなわち、各認定審査結果（「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」）別の比率を、モデル合議体グループの対応する各認定審査結果（「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」）比率と対比させている。
【０１３５】
このようなデータ構成とすることにより、各合議体に対し、その各審査項目についてモデル平均とのずれの有無及びずれの程度を知らせることができ、しかも各審査項目の比率をモデル平均と対比させてグラフ状に提示できる。このため、細かな数値を検討するまでもなく、モデル平均とのずれの程度が一目瞭然となり、各合議体に対する個別アドバイスを的確に行うことができる。
【０１３６】
同じく図示しないが、状態変化対比手段１７の出力データである、効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別合議体向け・一次判定区分別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」と名付けられる）の内容を、前述した図９と同じデータ構成でつくることができる。この場合、状態変化対比手段１７は、ずれ項目特定手段１５により特定された個別実施者（各合議体）の実施対象項目（認定審査項目）における各実施結果項目の数値、すなわち、各認定審査結果（「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」）別の比率を、同じ個別実施者（合議体）の、所定期間前に実施された同じ認定審査結果（「軽度変更」、「変更なし」、「重度変更」）別の比率と対比させる。このように対比させると、適正化施策（合議体に対する助言や指導）の実施前と実施後をおける効果の度合いを分析することができる。そして、適正化施策が適切に実施されたか、問題があるとすれば何かを具体的に分析することができる。以上のまとめを、図１３のＢ列に記載した。
【０１３７】
以上は、複数の実施対象項目として「一次判定区分」を例にとったが、実施対象項目を「申請区分（新規、更新、変更等）」や「現在の状況（居宅、施設等）」とする場合についても、同様に適用することができる。
【０１３８】
その場合には、実施対象項目以外は全て前述と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「申請区分別・合議体別重軽度変更結果分布表」や「現在の状況別・合議体別重軽度変更結果分布表」、ずれ項目一覧表が「合議体別・ずれ重軽度変更項目一覧表［申請区分］」や「合議体別・ずれ重軽度変更項目一覧表［現在の状況］」、モデルとの対比資料が「個別合議体向け・申請区分別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」や「個別合議体向け・現在の状況別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」、および効果分析対比資料が「個別合議体向け・申請区分別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」や「個別合議体向け・現在の状況別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」と名付けることができる。図１３のＢ列にまとめを記載した。
【０１３９】
次に、この業務分析システムを、ケアマネジメント業務の分析にも用いる場合を説明する。
【０１４０】
ケアマネジメントは、認定された要介護度に基づいて居宅介護支援事業所や地域包括支援センター（以下、ケアマネ機関と呼ぶ）がケアプランを作成する。すなわち、要介護申請者の心身状態や介護力経済力の組合わせからなる状態像別に、「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問看護」、・・・などのサービスの要否及びその一人当たりのサービス利用費（給付費）を含むプランを作成する。居宅介護支援事業所や地域包括支援センターのケアマネージャは、厚労省発行のケアプラン作成テキスト等の理解・修得に基づきケアプランを作成する必要がある。同一の状態像（要介護度や心身状態（障害や認知症の状態等）、介護力、および経済力等の組み合わせ）を有するサービス利用希望者に対しては、どのケアマネージャがケアプランを作成しても同一のケアプランが作成されること（ケアマネジメントの平準化）が理想として求められる。また自治体（保険者）職員及び居宅介護支援事業所・地域包括支援センターの代表者等は、各ケアマネ機関（居宅介護支援事業所・地域包括支援センター）や各ケアマネージャのケアプランの作成状況や傾向等を定量的に把握した上で、上記ケアプラン作成方法の理解度向上とケアプランの平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０１４１】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には状態像が該当し、業務実施結果項目には上述した各サービス項目が該当し、その結果を表す数値としては一人当たりの平均サービス利用費（平均給付費）を用いる。
【０１４２】
上記状態像は、心身状態や介護力および経済力の組合せからなるが、心身状態とは、要介護度、認知症高齢者自立度、障害高齢者自立度等からなり、介護力は、独居・高齢者夫婦のみ・同居家族の有無などにより決定され、経済力は予め定められた保険料段階等に基づき決定される。このような状態像を複数設定し、これら状態像毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、各ケアマネ機関と、複数のモデルケアマネ機関のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により算出する。ここでモデルケアマネ機関グループとは、ケアプランマニュアルに精通し正しいケアプランが作成できるケアマネ機関を選抜して登録するものとする。
【０１４３】
すなわち、図６及び図１０と同様に、状態像毎に、モデル平均（モデルケアマネ機関の平均値）と分析対象となるケアマネ機関とを縦軸にとり、横軸に「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問看護」、・・・などのサービス種類を配置し、モデル平均及び各ケアマネ機関の、前記サービス種類ごとの一人当たり平均給付費及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、モデル平均に対する各ケアマネ機関のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０１４４】
このようにして算出したケアマネ機関毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、サービス種類数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度をケアマネ機関毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「状態像別・ケアマネ機関別・サービス種類別一人当たり平均給付費分布表」と名付けられる）を得ることができる。
【０１４５】
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段１５により、ケアマネ機関毎のずれ項目（状態像）を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「ケアマネ機関別・ずれサービス種類一覧表」と名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６によりモデル平均とのサービス項目別数値を比較したモデル平均との対比グラフ２０（名称例として、「個別ケアマネ機関向け・モデルとのケアプラン結果対比資料［サービス種類版］」と名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じケアマネ機関における適正化施策実施前と実施後におけるサービス項目別数値を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別ケアマネ機関向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料［サービス種類版］」と名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１４のＣ列に記載した。
【０１４６】
以上は、実施結果項目として「サービス種類」を例にとったが、実施結果項目を「サービス種類別サービス細分類項目（訪問介護の場合の身体介護、家事援助等）」とする場合についても、同様に適用することができる。
【０１４７】
その場合には、実施結果項目以外は全て前述と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「状態像別・ケアマネ機関別・サービス種類別・サービス細分類項目別一人当たり平均給付費分布表」、ずれ項目一覧表が「ケアマネ機関別・サービス種類別・ずれサービス細分類項目一覧表」、モデルとの対比資料が「個別ケアマネ機関向け・モデルとのケアプラン結果対比資料［サービス細分類版］」、および効果分析対比資料が「個別ケアマネ機関向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料［サービス細分類版］」と名付けることができる。図１４のＣ列にまとめを記載した。
【０１４８】
さらに以上では、業務実施者としてケアマネ機関を例にとったが、業務実施者をケアマネージャとする場合についても、同様に適用することができる。以下でモデルとはモデルケアマネージャグループのことで、ケアプランマニュアルに精通し正しいケアプランが作成できるケアマネージャを選抜して登録するものとする。
【０１４９】
その場合には、業務実施者以外は全てケアマネ機関と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「状態像別・ケアマネージャ別・サービス種類別一人当たり平均給付費分布表」や「状態像別・ケアマネージャ別・サービス種類別・サービス細分類項目別一人当たり平均給付費分布表」、ずれ項目一覧表が「ケアマネージャ別・ずれサービス種類一覧表」や「ケアマネージャ別・ずれサービス細分類項目一覧表」、モデルとの対比資料が「個別ケアマネージャ向け・モデルとのケアプラン結果対比資料［サービス種類版］」や「個別ケアマネージャ向け・モデルとのケアプラン結果対比資料［サービス細分類版］」、および効果分析対比資料が「個別ケアマネージャ向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料［サービス種類版］」や「個別ケアマネージャ向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料［サービス細分類版］」と名付けることができる。図１４のＣ列にまとめを記載した。
【０１５０】
次に、この業務分析システムを、サービス提供業務の分析にも用いる場合を説明する。
【０１５１】
サービス提供内容としては、在宅介護サービス（訪問介護、訪問看護、通所介護等）、在宅予防サービス、施設サービス、地域密着サービス等からなり、その種類は５０種類を超える。各サービス事業者は、ケアマネージャの作成したケアプランに忠実に従ってサービスを提供する。各サービスは給付明細コードという６桁のコードで細かく分類されており、そのコードの種類数は２０，０００を超える。たとえば在宅介護サービスの一つである訪問介護サービスの場合は、身体介護や家事援助等に分類され、さらにそれらのサービス提供時間ごとに細分類され、それぞれのサービス明細単位ごとに報酬単価（サービス提供事業者が月次請求して得られる報酬）が決められている。ケアマネージャは、サービス利用者の状態像（要介護度（要介護度ごとにサービス利用額上限が決まる）、心身状態、介護力、さらに経済力（自己負担限度額）等の組み合わせ）を参考にして、上記サービス明細単位ごとの合算費用がサービス利用限度額を超えないように考慮しながらケアプランの作成を行う。これに基づき各サービス提供事業者は、指定のサービス内容を忠実に提供することになる。同一の状態像（要介護度や心身状態（障害や認知症の状態等）、介護力、および経済力等の組み合わせ）を有するサービス利用者に対しては、ケアマネージャによらず同一のサービス内容が提供されること（サービス提供の平準化）が理想として求められる。また自治体（保険者）職員は、各種サービス提供事業者のサービス提供内容を定量的に把握（細分類内容レベルでの把握等）した上で、サービス提供の平準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０１５２】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には状態像が該当し、業務実施結果項目には上述したサービス種類ごとのサービス細分類項目が該当し、その結果を表す数値としては一人当たりの平均サービス利用費（平均給付費）を用いる。
【０１５３】
上記状態像は、心身状態や介護力および経済力の組合せからなるが、心身状態とは、要介護度、認知症高齢者自立度、障害高齢者自立度等からなり、介護力は、独居・高齢者夫婦のみ・同居家族の有無などにより決定され、経済力は予め定められた保険料段階等に基づき決定される。このような状態像を複数設定し、これら状態像毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、各サービス提供事業者と、複数のモデルサービス提供事業者のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により、算出する。ここでモデルサービス提供事業者グループとは、モデルケアマネ機関またはモデルケアマネージャのケアプランの下にほぼ全てのサービス提供がなされている事業者等を選抜して登録する。
【０１５４】
すなわち、図６及び図１０と同様に、状態像毎に、モデル平均（モデルサービス提供事業者グループの平均値）と分析対象となるサービス提供事業者とを縦軸にとり、横軸に訪問介護の場合であれば、「身体介護」、「家事援助」、・・・などのサービス細分類項目を配置し、モデル平均及び各サービス提供事業者の、前記サービス細分類項目ごとの一人当たり平均給付費及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、モデル平均に対する各ケアマネ機関のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０１５５】
このようにして算出したサービス提供事業者毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準（有意水準に対応するカイ二乗値の閾値）と、サービス細分類項目数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度をサービス提供事業者毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「状態像別・サービス提供事業者別・サービス細分類別一人当たり平均給付費分布表」と名付けられる）を得ることができる。
【０１５６】
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段１５により、サービス提供事業者毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「サービス提供事業者別・ずれサービス細分類項目一覧表」と名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６によりモデル平均とのサービス細分類項目別数値を比較したモデル平均との対比グラフ２０（名称例として、「個別サービス提供事業者向け・モデルとのサービス提供結果対比資料」と名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じサービス提供事業者における適正化施策実施前と実施後におけるサービス細分類項目別数値を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別サービス提供事業者向け・適正化施策実施前後のサービス提供効果分析対比資料」と名付けられる）を出力したりすることができる。図１４のＤ列にまとめを記載した。
【０１５７】
次に、この業務分析システムを、自治体職員が行う実態把握業務の分析にも用いる場合を説明する。
【０１５８】
自治体（保険者）の介護保険部門の職員（主として計画担当）は、認定者（要介護認定された者）や受給者（介護保険サービスを利用している者で、認定者よりも数は少ない）の実態把握に努める必要がある。実態把握業務の具体的な内容としては、自治体全体や自治体の中の複数の生活圏域における、認定者／受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力（世帯構成等）・経済力（保険料段階等）などの構成や、生活圏域間の比較、さらに経時変化等の把握を行う。また上記実態把握の結果については、次に説明する事業計画を策定する上での基本資料としても活用される。自治体職員は、自治体全体や生活圏域ごとに、認定者／受給者の年齢・性別・要介護度・障害自立度・認知症自立度・介護力・経済力などの構成に関して、その突出の有無やその具体的な箇所等についてタイムリーかつ定量的に把握した上で、事業計画の見直し等を的確かつ効果的に行っていく必要がある。
【０１５９】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には年齢階級及びと性別のいずれか、またはそれらの組み合わせ等が該当し、業務実施結果項目には上述した要介護区分、障害自立度区分、認知症自立度区分、介護力区分、および経済力区分等が該当し、その結果を表す数値としては上述の各区分の対象者人数を用いる。
【０１６０】
このような年齢階級と性別の組み合わせを複数設定し、これらの組み合わせ毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、自治体内の各生活圏域と、あらかじめ設定したモデルグループである自治体全体平均、所属都道府県平均、および全国平均のいずれかとのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により算出する。
【０１６１】
すなわち、図６及び図１０と同様に、年齢階級と性別の組み合わせ毎に、平均（自治体全体平均等）と分析対象となる生活圏域とを縦軸にとり、横軸に要介護区分であれば「非該当、要支援１，２、要介護１〜５」などの各区分、障害自立度であればその各区分、認知症自立度であればその各区分、介護力であれば「独居老人、高齢者夫婦のみ、高齢者以外の同居者あり」などの各区分、および経済力であれば保険料段階の各区分を配置し、平均及び各生活圏域の、各区分ごとの対象者人数及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、平均（自治体全体平均等）に対する各ケアマネ機関のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０１６２】
このようにして算出した生活圏域毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、各業務実施結果項目（要介護区分など）の区分数から決まる自由度に基づき、平均（自治体全体平均等）とのずれの有無、及びずれの程度を生活圏域毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「年齢階級＆性別組合せ別・生活圏域別・要介護度分布表」、「年齢階級＆性別組合せ別・生活圏域別・障害自立度分布表」、「年齢階級＆性別組合せ別・生活圏域別・認知症自立度分布表」、「年齢階級＆性別組合せ別・生活圏域別・介護力分布表」、および「年齢階級＆性別組合せ別・生活圏域別・経済力分布表」などと名付けられる）を得ることができる。
【０１６３】
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段１５により、生活圏域毎のずれ項目（年齢階級と性別の組み合わせ別の要介護区分、障害自立度区分、認知症自立度区分、介護力区分、および経済力区分）を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「生活圏域別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ要介護区分一覧表」、「生活圏域別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ障害自立度区分一覧表」、「生活圏域別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ認知症自立度区分一覧表」、「生活圏域別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ介護力区分一覧表」、および「生活圏域別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ経済力区分一覧表」などと名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６により平均（自治体全体平均等）との要介護区分別などの対象者人数を比較した平均との対比グラフ２０（名称例として、「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級＆性別組合せ別・要介護区分対比資料」、「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級＆性別組合せ別・障害自立度対比資料」、「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級＆性別組合せ別・認知症自立度対比資料」、「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級＆性別組合せ別・介護力対比資料」および「個別生活圏域向け・自治体全平均との年齢階級＆性別組合せ別・経済力対比資料」などと名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ生活圏域における各区分の対象者人数の最新事業計画期間と前回事業計画期間を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別生活圏域向け・年齢階級＆性別組合せ別・要介護区分の履歴変化資料」、「個別生活圏域向け・年齢階級＆性別組合せ別・障害自立度の履歴変化資料」、「個別生活圏域向け・年齢階級＆性別組合せ別・認知症自立度の履歴変化資料」、「個別生活圏域向け・年齢階級＆性別組合せ別・介護力の履歴変化資料」および「個別生活圏域向け・年齢階級＆性別組合せ別・経済力の履歴変化資料」などと名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１５のＥ列に記載した。
【０１６４】
次に、この業務分析システムを、自治体職員が行う事業計画業務の分析にも用いる場合を説明する。
【０１６５】
事業計画業務としては、上記の実態把握の結果を踏まえて、自治体全体や各生活圏域について、介護保険サービスをサービスインフラとしてとらえて、各サービスをどのように整備していくか（サービス提供量とその事業費用等）の具体的な計画を立てる。介護保険では３年に一度事業計画を全自治体が策定し、各期に住民の中の被保険者から徴収する保険料を算定することになっている。具体的には、２０００〜２００２年度が第１期介護保険事業計画、２００３〜２００５年度が第２期、２００６〜２００８年度が第３期、２００９〜２０１１年度が第４期となっている。事業計画策定にあたっては、保健医療福祉分野や社会経済分野等の有識者からなる審議会を組織する必要があり、実態把握結果等に基づき慎重な議論を重ねて策定を行う。また各年度や半期ごとに各種サービスインフラの整備状況（事業実績）の進捗管理も行う必要があり、事業計画と事業実績とのずれの原因特定やその解消に向けても上記審議会にて審議していく必要がある。自治体職員は、自治体全体や生活圏域ごとに、サービス種類ごとの整備状況についてその進捗の遅れや過度な整備の有無等についてタイムリーかつ定量的に把握した上で、上記審議会への報告や事業計画の見直し等を的確かつ効果的に行っていく必要がある。
【０１６６】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目にはサービス大分類（居宅介護サービス、予防サービス、施設サービスなど）が該当し、業務実施結果項目には上述した各サービス大分類別のサービス種類項目が該当し、その結果を表す数値としてはサービス種類別の回数または給付費の実績値の事業計画値に対する比率としての事業進捗率を用いる。
【０１６７】
これらのサービス大分類毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、各サービス種類別の回数または給付費の事業計画値に対する比率としての事業進捗率と、事業計画上の理想的な進捗率（１００％）とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により、算出する。
【０１６８】
すなわち、図６及び図１０と同様に、サービス大分類毎に、理想的進捗状況と分析対象となる生活圏域とを縦軸にとり、横軸に「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問介護」、・・・などのサービス種類項目を配置し、理想的な進捗率（１００％）及び各生活圏域の、前記サービス種類別の回数または給付費の実績値とそれらの事業計画に対する比率としての事業進捗率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、理想進捗率に対する各生活圏域のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０１６９】
このようにして算出した生活圏域毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、サービス種類数から決まる自由度に基づき、理想進捗率とのずれの有無、及びずれの程度を生活圏域毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「サービス大分類別・生活圏域別・サービス種類別事業計画進捗率分布表」と名付けられる）を得ることができる。
【０１７０】
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段１５により、生活圏域毎のずれ項目（進捗の遅れたサービス種類等）を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「生活圏域別・サービス大分類別・ずれサービス種類一覧表」と名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６により理想進捗率（事業計画値）とのサービス種類別進捗率を比較した対比グラフ２０（名称例として、「個別生活圏域向け・サービス大分類別・事業計画値との対比資料」と名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ生活圏域における事業計画適正化施策実施前と実施後におけるサービス種類別進捗率を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別生活圏域向け・サービス大分類別・サービス種類別回数／費用の履歴変化資料」と名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１５のＦ列に記載した。
【０１７１】
次に、この業務分析システムを、自治体職員が行う費用対効果分析業務の分析にも用いる場合を説明する。
【０１７２】
昨今の給付適正化の流れの中で、介護保険サービスの費用対効果を定量的に把握する必要が出てきている。具体的には、ある時点で「要支援」であった対象者を１２ヶ月や２４ヶ月にわたって追跡し、その経時変化の状況を「悪化率」として定義し、またその間に利用されたサービス全体の「費用」を介護給付実績データ（レセプトデータ）から計算し、その比率を費用対効果（悪化率／費用）として算出する。費用対効果算出にあたっては、「要支援」だけでなく全ての要介護区分ごとに行ってもよいし、全区分や予防給付（要支援１・２）と介護給付（要介護１〜５）に分けて行ってもよい。またこれらの費用対効果について、自治体内の生活圏域ごと、居宅介護支援事業所や地域包括支援センターごと、さらにケアマネージャごとに比較分析し指導することができれば、より具体的な費用対効果の改善につなげられる可能性がある。自治体（保険者）職員は、生活圏域ごと、各ケアマネ機関（居宅介護支援事業所・地域包括支援センター）やケアマネージャごとに、介護保険サービスの費用対効果の状況や傾向等を定量的に把握した上で、費用対効果の高いケアプラン作成方法の抽出や標準化等に向けて、的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０１７３】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には年齢階級と性別の組み合わせ等が該当し、業務実施結果項目には要介護区分別費用対効果分析項目が該当し、その結果を表す数値としては評価開始時点における要介護区分ごとの所定評価期間における悪化率や費用対効果（＝悪化率／累積給付費）を用いる。なお下記において、「／」の区切りごとにそれぞれの内容が対応しているものとする。
【０１７４】
年齢階級と性別の組み合わせ毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、自治体内の各生活圏域／各ケアマネ機関／ケアマネージャと、自治体全体平均／複数のモデルケアマネ機関のモデル平均／複数のモデルケアマネージャのモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により算出する。
【０１７５】
すなわち、図６及び図１０と同様に、年齢階級と性別の組み合わせ毎に、自治体全体平均／モデルケアマネ機関平均／モデルケアマネージャ平均と分析対象となる生活圏域／ケアマネ機関／ケアマネージャとを縦軸にとり、横軸に「全区分」、「予防給付」、「介護給付」、「要支援１、２」、「要介護１〜５」などの要介護区分等を配置し、自治体全体平均／モデルケアマネ機関平均／モデルケアマネージャ平均及び各生活圏域／各ケアマネ機関／各ケアマネージャの、評価開始時点における要介護区分ごとの所定評価期間における悪化率や費用対効果（＝悪化率／累積給付費）をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、自治体全体平均／モデルケアマネ機関平均／モデルケアマネージャ平均に対する各生活圏域／各ケアマネ機関／各ケアマネージャのカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０１７６】
このようにして算出した生活圏域／ケアマネ機関／ケアマネージャ毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、要介護区分数から決まる自由度に基づき、自治体全体平均／モデルケアマネ機関平均／モデルケアマネージャ平均とのずれの有無、及びずれの程度を生活圏域／ケアマネ機関／ケアマネージャ毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「年齢階級＆性別組合せ別・生活圏域別・評価開始時点における要介護区分別悪化率分布表」、「年齢階級＆性別組合せ別・ケアマネ機関別・評価開始時点における要介護区分別悪化率分布表」、および「年齢階級＆性別組合せ別・ケアマネージャ別・評価開始時点における要介護区分別悪化率分布表」などと名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「年齢階級＆性別組合せ別・生活圏域別・評価開始時点における要介護区分別費用対効果分布表」、「年齢階級＆性別組合せ別・ケアマネ機関別・評価開始時点における要介護区分別費用対効果分布表」および「年齢階級＆性別組合せ別・ケアマネージャ別・評価開始時点における要介護区分別費用対効果分布表」などと名付けられる）を得ることができる。
【０１７７】
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段１５により、生活圏域／ケアマネ機関／ケアマネージャ毎のずれ項目（年齢階級と性別の組み合わせ別の要介護区分等）を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「生活圏域別・ずれ年齢階級＆性別＆ずれ要介護区分一覧表［悪化率］」、「ケアマネ機関別・ずれ年齢階級＆性別＆ずれ要介護区分一覧表［悪化率］」、および「ケアマネージャ別・ずれ年齢階級＆性別＆ずれ要介護区分一覧表［悪化率］」などと名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「生活圏域別・ずれ年齢階級＆性別＆ずれ要介護区分一覧表［費用対効果］」、「ケアマネ機関別・ずれ年齢階級＆性別＆ずれ要介護区分一覧表［費用対効果］」および「ケアマネージャ別・ずれ年齢階級＆性別＆ずれ要介護区分一覧表［費用対効果］」などと名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６により自治体全体平均／モデルケアマネ機関平均／モデルケアマネージャ平均との要介護区分別数値を比較した対比グラフ２０（名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「個別生活圏域向け・自治体平均との年齢階級＆性別別・要介護区分別悪化率対比資料」、「個別ケアマネ機関向け・モデルとの年齢階級＆性別別・要介護区分別悪化率対比資料」、および「個別ケアマネージャ向け・モデルとの年齢階級＆性別別・要介護区分別悪化率対比資料」などと名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「個別生活圏域向け・自治体平均との年齢階級＆性別別・要介護区分別費用対効果対比資料」、「個別ケアマネ機関向け・モデルとの年齢階級＆性別別・要介護区分別費用対効果対比資料」および「個別ケアマネージャ向け・モデルとの年齢階級＆性別別・要介護区分別費用対効果対比資料」などと名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ生活圏域／ケアマネ機関／ケアマネージャにおける適正化施策実施前と実施後における要介護区分別数値を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「個別生活圏域向け年齢階級＆性別別・要介護区分別悪化率の履歴変化資料」、「個別ケアマネ機関向け・適正化施策実施前後の年齢階級＆性別別・要介護区分別悪化率の履歴変化資料」、および「個別ケアマネージャ向け・適正化施策実施前後の年齢階級＆性別別・要介護区分別悪化率の履歴変化資料」などと名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「個別生活圏域向け年齢階級＆性別別・要介護区分別費用対効果の履歴変化資料」、「個別ケアマネ機関向け・適正化施策実施前後の年齢階級＆性別別・要介護区分別費用対効果の履歴変化資料」および「個別ケアマネージャ向け・適正化施策実施前後の年齢階級＆性別別・要介護区分別費用対効果の履歴変化資料」などと名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１６のＧ列に記載した。
【０１７８】
以上これらの結果、管理監督者である自治体は、現場部門である認定調査機関や認定調査員、認定審査を行う合議体、ケアマネ機関やケアマネージャ、サービス提供事業者、また自身の実態把握、事業計画、費用対効果分析等の各業務実施結果をそれぞれ詳細に分析することができ、その分析結果にしたがって教育・指導・助言などの適正化施策を適切に実施することができる。
【０１７９】
なお、以上の発明の説明は、管理監督者が自治体であり、その傘下の現場部門の業務実施結果を分析し、現場部門への教育・指導向け資料を作成するものとしたが、介護保険事業を統括する厚生労働省を管理監督者とし、各自治体の事業実施結果を分析し、全自治体への教育・指導向け資料を作成することも可能である。管理監督者が厚生労働省の場合の、各介護保険事業における本発明に係る対応関係を、図１７（認定調査、認定審査）、図１８（ケアマネジメント、サービス提供）、図１９（実態把握、事業計画）および図２０（費用対効果分析）に示す。
【０１８０】
以下では、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体（全保険者）が運用管理する認定調査業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。
【０１８１】
各自治体では、前述のように、認定申請があると、認定調査機関の認定調査員が身体状況などについて認定調査を行う。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体の認定調査業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、認定調査の理解向上と適正化（平準化等）に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０１８２】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には認定調査項目（認定２００９では第１群から第５群までの５５項目）／障害自立度／認知症自立度／一次判定等が該当し、業務実施結果項目には上述した各認定調査結果を表す選択肢／２つの自立度の各区分／一次判定の各区分が該当し、その結果を表す数値としては認定調査結果の選択肢別／２つの自立度区分／一次判定区分の各件数を用いる。
【０１８３】
これらの認定調査項目の各選択肢や２つの自立度または一次判定の各分毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、各自治体と、複数のモデル自治体のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により、算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体が認定調査業務に精通し、管轄下の認定調査機関や認定調査員への指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。
【０１８４】
すなわち、図６及び図１０と同様に、認定調査項目／２つの自立度／一次判定毎に、モデル平均（モデル自治体の平均値）と分析対象となる各自治体とを縦軸にとり、横軸に所定認定調査項目の選択肢／２つの自立度や一次判定の各区分を配置し、モデル平均及び各自治体の、前記選択肢や区分ごとの件数及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、モデル平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０１８５】
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、各調査項目の選択肢数／２つの自立度や一次判定の区分数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「調査項目別・自治体別調査結果分布表」と名付けられる）を得ることができる。
【０１８６】
また、ずれ項目特定手段１５により、自治体毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「自治体別・ずれ調査項目一覧表」と名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６によりモデル平均との認定調査項目別／２つの自立度や一次判定別の数値を比較したモデル平均との対比グラフ２０（名称例として、「個別自治体向け・モデルとの調査結果対比資料」と名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後における認定調査項目別／２つの自立度や一次判定別の数値を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別自治体向け・適正化施策実施前後の調査結果効果分析対比資料」と名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１７のＡ列に記載した。
【０１８７】
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体（全保険者）が運用管理する認定審査業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。
【０１８８】
各自治体における認定審査は、前述のように、保健・医療・福祉の専門家からなる介護認定審査会で、一次判定結果、認定調査結果、主治医意見書及び特記事項の内容を総合的に確認し、二次判定が行われ、介護を要するかどうか、また、介護を要する場合はどの程度の介護を要するかについての判定を行う。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体の認定審査業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、認定審査の理解向上と適正化（平準化等）に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０１８９】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には一次判定区分（全区分、予防給付区分、介護給付区分、要支援１・２、要介護１〜５）／申請区分（新規、更新、変更）／現在の状況（居宅、施設等）等が該当し、業務実施結果項目には上述した重軽度変更項目が該当し、その結果を表す数値としては軽度変更件数／変更無し件数／重度変更件数を用いる。
【０１９０】
上記の業務実施対象項目（一次判定区分、申請区分、現在の状況等）毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、各自治体と、複数のモデル自治体のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により、算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体が認定審査業務に精通し、管轄下の合議体への指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。
【０１９１】
すなわち、図６及び図１０と同様に、上記の業務実施対象項目毎に、モデル平均（モデル自治体の平均値）と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に「軽度変更」、「変更無し」、「重度変更」などの重軽度変更項目を配置し、モデル平均及び各自治体の、前記重軽度変更項目ごとの件数及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、モデル平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０１９２】
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、重軽度変更項目数（上記例では３個）から決まる自由度（２＝３−１）に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「一次判定区分別・自治体別重軽度変更結果分布表」、「申請区分別・自治体別重軽度変更結果分布表」および「現在の状況別・自治体別重軽度変更結果分布表」などと名付けられる）を得ることができる。
【０１９３】
また、前述した認定調査と同様に、ずれ項目特定手段１５により、自治体毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「自治体別・ずれ一次判定区分別＆ずれ重軽度変更項目一覧表」、「自治体別・ずれ申請区分別＆ずれ重軽度変更項目一覧表」および「自治体別・ずれ現在の状況別＆ずれ重軽度変更項目一覧表」などと名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６によりモデル平均との重軽度変更項目別数値（比率等）を比較したモデル平均との対比グラフ２０（名称例として、「個別自治体向け・一次判定区分別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」、「個別自治体向け・申請区分別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」および「個別自治体向け・現在の状況別・モデルとの重軽度変更結果対比資料」などと名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後における重軽度変更項目別数値（比率等）を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別自治体向け・一次判定区分別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」、「個別自治体向け・申請区分別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」および「個別自治体向け・現在の状況別適正化施策実施前後の重軽度変更効果分析対比資料」などと名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１７のＢ列に記載した。
【０１９４】
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体（全保険者）が運用管理するケアマネジメント業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。
【０１９５】
各自治体におけるケアマネジメントは、前述のように認定された要介護度に基づいて居宅介護支援事業所や地域包括支援センター（以下、ケアマネ機関と呼ぶ）がケアプランを作成する。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体のケアマネジメント業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、ケアマネジメントの理解向上と適正化（平準化等）に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０１９６】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には状態像が該当し、業務実施結果項目には上述した各サービス種類が該当し、その結果を表す数値としては一人当たりの平均サービス利用費（平均給付費）を用いる。
【０１９７】
上記状態像は、心身状態や介護力および経済力の組合せからなるが、心身状態とは、要介護度、認知症高齢者自立度、障害高齢者自立度等からなり、介護力は、独居・高齢者夫婦のみ・同居家族の有無などにより決定され、経済力は予め定められた保険料段階等に基づき決定される。なお現在、介護力や経済力は認定データとして厚労省へ送信されていないが、将来送信される場合を想定する。
【０１９８】
このような状態像を複数設定し、これら状態像毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、各自治体と、複数のモデル自治体のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により、算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体がケアマネジメント業務に精通し、管轄下のケアマネ機関（居宅介護支援事業所や地域包括支援センター）やケアマネージャへの指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。
【０１９９】
すなわち、図６及び図１０と同様に、状態像毎に、モデル平均（モデル自治体の平均値）と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問介護」、・・・などのサービス種類を配置し、モデル平均及び各自治体の、前記サービス種類ごとの一人当たり平均給付費及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、モデル平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０２００】
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、サービス種類数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「状態像別・自治体別・サービス種類別一人当たり平均給付費分布表」と名付けられる）を得ることができる。
【０２０１】
また、前述した認定調査及び認定審査と同様に、ずれ項目特定手段１５により、自治体毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「自治体別・ずれサービス種類一覧表」と名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６によりモデル平均とのサービス種類別数値を比較したモデル平均との対比グラフ２０（名称例として、「個別自治体向け・モデル自治体とのケアプラン結果対比資料［サービス種類版］」と名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後におけるサービス種類別数値を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別自治体向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料［サービス種類版］」と名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１５のＣ列に記載した。
【０２０２】
以上は、実施結果項目として「サービス種類」を例にとったが、実施結果項目を「サービス種類別サービス細分類項目（訪問介護の場合の身体介護、家事援助等）」とする場合についても、同様に適用することができる。
【０２０３】
その場合には、実施結果項目以外は全て前述と同一のものとなる。また各分析資料としては、それぞれ名称例として、実施結果分布表が「状態像別・自治体別・サービス種類別・サービス細分類項目別一人当たり平均給付費分布表」、ずれ項目一覧表が「自治体別・サービス種類別・ずれサービス細分類項目一覧表」、モデルとの対比資料が「個別自治体向け・モデル自治体とのケアプラン結果対比資料［サービス細分類版］」、および効果分析対比資料が「個別自治体向け・適正化施策実施前後のケアプラン効果分析対比資料［サービス細分類版］」と名付けることができる。図１８のＣ列にまとめを記載した。
【０２０４】
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体（全保険者）が運用管理するサービス提供業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。
【０２０５】
サービス提供内容は前述のとおりであるが、その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体のサービス提供業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、サービス提供の理解向上と適正化（平準化等）に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０２０６】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には状態像が該当し、業務実施結果項目には上述したサービス種類ごとのサービス細分類項目が該当し、その結果を表す数値としては一人当たりの平均サービス利用費（平均給付費）を用いる。
【０２０７】
上記状態像は、心身状態や介護力および経済力の組合せからなるが、心身状態とは、要介護度、認知症高齢者自立度、障害高齢者自立度等からなり、介護力は、独居・高齢者夫婦のみ・同居家族の有無などにより決定され、経済力は予め定められた保険料段階等に基づき決定される。上述のケアマネジメントと同様に、現在介護力や経済力は認定データとして厚労省へ送信されていないが、将来送信される場合を想定するものとする。
【０２０８】
このような状態像を複数設定し、これら状態像毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、各自治体と、複数のモデル自治体のモデル平均とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により、算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体がサービス提供業務に精通し、管轄下のサービス提供事業者への指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。ケアマネ業務のモデル自治体としてもよい。
【０２０９】
すなわち、図６及び図１０と同様に、状態像毎に、モデル平均（モデル自治体グループの平均値）と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に訪問介護の場合であれば、「身体介護」、「家事援助」、・・・などのサービス細分類項目を配置し、モデル平均及び各自治体の、前記サービス細分類項目ごとの一人当たり平均給付費及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、モデル平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０２１０】
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準（有意水準に対応するカイ二乗値の閾値）と、サービス細分類項目数から決まる自由度に基づき、モデル平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「状態像別・自治体別・サービス細分類別一人当たり平均給付費分布表」と名付けられる）を得ることができる。
【０２１１】
また、前述した認定調査、認定審査およびケアマネジメントと同様に、ずれ項目特定手段１５により、自治体毎のずれ項目を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「自治体別・ずれ状態像別＆ずれサービス細分類項目一覧表」と名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６によりモデル平均とのサービス細分類項目別数値を比較したモデル平均との対比グラフ２０（名称例として、「個別自治体向け・モデル自治体とのサービス提供結果対比資料」と名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後におけるサービス細分類項目別数値を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別自治体向け・適正化施策実施前後のサービス提供効果分析対比資料」と名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１８のＤ列に記載した。
【０２１２】
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体（全保険者）が運用管理する実態把握業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。
【０２１３】
自治体（保険者）の介護保険部門の職員（主として計画担当）は、前述のように、認定者（要介護認定された者）や受給者（介護保険サービスを利用している者で、認定者よりも数は少ない）の実態把握に努める必要がある。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体の実態把握業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、実態把握の理解向上と適正化（平準化等）に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０２１４】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には年齢階級と性別の組み合わせ等が該当し、業務実施結果項目には上述した要介護区分、障害自立度区分、認知症自立度区分、介護力区分、および経済力区分等が該当し、その結果を表す数値としては上述の各区分の対象者人数を用いる。上述のケアマネジメントやサービス提供と同様に、現在介護力や経済力は認定データとして厚労省へ送信されていないが、将来送信される場合を想定するものとする。
【０２１５】
このような年齢階級と性別の組み合わせを複数設定し、これらの組み合わせ毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、自治体と、あらかじめ設定したモデルグループとしての所属都道府県平均および全国平均等とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により、算出する。
【０２１６】
すなわち、図６及び図１０と同様に、年齢階級と性別の組み合わせ毎に、各平均（所属都道府県平均および全国平均等）と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に要介護区分であれば「非該当、要支援１，２、要介護１〜５」などの各区分、障害自立度であればその各区分、認知症自立度であればその各区分、介護力であれば「独居老人、高齢者夫婦のみ、高齢者以外の同居者あり」などの各区分、および経済力であれば保険料段階の各区分を配置し、各平均及び各自治体の、各区分ごとの対象者人数及びその比率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、各平均（所属都道府県平均および全国平均等）に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０２１７】
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、各業務実施結果項目（要介護区分など）の区分数から決まる自由度に基づき、各平均（所属都道府県平均および全国平均等）とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「年齢階級＆性別組合せ別・自治体別・要介護度分布表」、「年齢階級＆性別組合せ別・自治体別・障害自立度分布表」、「年齢階級＆性別組合せ別・自治体別・認知症自立度分布表」、「年齢階級＆性別組合せ別・自治体別・介護力分布表」および「年齢階級＆性別組合せ別・自治体別・経済力分布表」などと名付けられる）を得ることができる。
【０２１８】
また、前述と同様に、ずれ項目特定手段１５により、自治体毎のずれ項目（年齢階級と性別の組み合わせ別の要介護区分、障害自立度区分、認知症自立度区分、介護力区分、および経済力区分）を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「自治体別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ要介護区分一覧表」、「自治体別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ障害自立度区分一覧表」、「自治体別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ認知症自立度区分一覧表」、「自治体別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ介護力区分一覧表」および「自治体別・ずれ年齢階級＆性別組合せ＆ずれ経済力区分一覧表」などと名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６により各平均（所属都道府県平均および全国平均等）との要介護区分別などの対象者人数を比較した平均との対比グラフ２０（名称例として、「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・要介護度対比資料」、「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・障害自立度対比資料」、「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・認知症自立度対比資料」、「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・介護力対比資料」および「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・経済力対比資料」などと名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ自治体における各区分の対象者人数の最新事業計画期間と前回事業計画期間を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・要介護度分布の履歴変化資料」、「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・障害自立度分布の履歴変化資料」、「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・認知症自立度分布の履歴変化資料」、「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・介護力の履歴変化資料」および「個別自治体向け・年齢階級＆性別組合せ別・経済力の履歴変化資料」などと名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１９のＥ列に記載した。
【０２１９】
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体（全保険者）が運用管理する事業計画業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。
【０２２０】
各自治体における事業計画業務としては、前述のように、上記の実態把握の結果を踏まえて、自治体全体や各生活圏域について、介護保険サービスをサービスインフラとしてとらえて、各サービスをどのように整備していくか（サービス提供量とその事業費用等）の具体的な計画を立てる。その際、厚労省の所轄部門においては、これらの全自治体の事業計画業務に対する運用管理状況や傾向および進捗状況等を定量的に把握した上で、事業計画の理解向上と適正化（平準化等）に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０２２１】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目にはサービス大分類（居宅介護サービス、予防サービス、施設サービスなど）が該当し、業務実施結果項目には上述した各サービス大分類別のサービス種類項目が該当し、その結果を表す数値としてはサービス種類別の回数または給付費の実績値の事業計画値に対する比率としての事業進捗率を用いる。
【０２２２】
これらのサービス大分類毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、各サービス種類別の回数または給付費の事業計画値に対する比率としての事業進捗率と、事業計画上の理想的な進捗率（１００％）とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により、算出する。
【０２２３】
すなわち、図６及び図１０と同様に、サービス大分類毎に、理想的進捗状況と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に「訪問介護」、「訪問入浴介護」、「訪問介護」、・・・などのサービス種類項目を配置し、理想的な進捗率（１００％）及び各自治体の、前記サービス種類別の回数または給付費の実績値とそれらの事業計画に対する比率としての事業進捗率をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、理想進捗率に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０２２４】
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、サービス種類数から決まる自由度に基づき、理想進捗率とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、「サービス大分類別・自治体別・サービス種類別事業計画進捗率分布表」と名付けられる）を得ることができる。
【０２２５】
また、前述と同様に、ずれ項目特定手段１５により、自治体毎のずれ項目（進捗の遅れたサービス種類等）を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、「自治体別・サービス大分類別・ずれサービス種類一覧表」と名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６により理想進捗率（事業計画値）とのサービス種類別進捗率を比較した対比グラフ２０（名称例として、「個別自治体向け・サービス大分類別・事業計画値との対比資料」と名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ自治体における事業計画適正化施策実施前と実施後におけるサービス種類別進捗率を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、「個別自治体向け・サービス大分類別・サービス種類別回数／費用の履歴変化資料」と名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図１９のＦ列に記載した。
【０２２６】
次に、この業務分析システムを、厚労省が行う全自治体（全保険者）が運用管理する費用対効果分析業務の全体分析や教育・指導にも用いる場合を説明する。
【０２２７】
各自治体では、前述のように、ある時点で「要支援」であった対象者を１２ヶ月や２４ヶ月にわたって追跡し、その経時変化の状況を「悪化率」として定義し、またその間に利用されたサービス全体の「費用」を介護給付実績データ（レセプトデータ）から計算し、その比率を費用対効果（悪化率／費用）として算出する。その際、厚生労働省（以下、「厚労省」と記す）の所轄部門においては、これらの全自治体の費用対効果分析業務に対する運用管理状況や傾向等を定量的に把握した上で、費用対効果分析の理解向上と適正化（平準化等）に向けて、全自治体に対して的確かつ効果的な教育・指導を行っていく必要がある。
【０２２８】
これらを本業務分析システムに当てはめると、業務実施対象項目には年齢階級と性別の組み合わせ等が該当し、業務実施結果項目には要介護区分別費用対効果分析項目が該当し、その結果を表す数値としては評価開始時点における要介護区分ごとの所定評価期間における悪化率や費用対効果（＝悪化率／累積給付費）を用いる。なお下記において、「／」の区切りごとにそれぞれの内容が対応しているものとする。
【０２２９】
年齢階級と性別の組み合わせ毎に、図６及び図１０と同様なデータ構成により、各自治体と、全国平均／所属都道府県平均／同一人口クラスに所属する自治体グループ平均／同一高齢化率クラスに所属する自治体グループ平均、あるいはモデル自治体（モデル保険者）グループの平均（モデル平均）とのずれをカイ二乗演算手段１２及びカイ二乗検定手段１３により算出する。モデル自治体とは、自治体担当職員全体がケアマネジメント業務に精通し、管轄下のケアマネ機関（居宅介護支援事業所や地域包括支援センター）やケアマネージャへの指導教育等が徹底されている自治体を選抜して登録する。
【０２３０】
すなわち、図６及び図１０と同様に、年齢階級と性別の組み合わせ毎に、全国平均／所属都道府県平均／同一人口クラスに所属する自治体グループ平均／同一高齢化率クラスに所属する自治体グループ平均、あるいはモデル自治体（モデル保険者）グループの平均（モデル平均）と分析対象となる自治体とを縦軸にとり、横軸に「全区分」、「予防給付」、「介護給付」、「要支援１、２」、「要介護１〜５」などの要介護区分等を配置し、上記各種平均及び各自治体の、評価開始時点における要介護区分ごとの所定評価期間における悪化率や費用対効果（＝悪化率／累積給付費）をマトリックス上に配置したデータを用いる。そしてこのデータから、カイ二乗演算手段１２により、上記各種平均に対する各自治体のカイ二乗値をそれぞれ算出する。
【０２３１】
このようにして算出した自治体毎のカイ二乗値をカイ二乗検定手段１３により、予め設定された有意水準と、要介護区分数から決まる自由度に基づき、上記各種平均とのずれの有無、及びずれの程度を自治体毎にそれぞれ検定する。図６（ａ）（ｂ）及び図１０（ａ）（ｂ）と同様な実施結果分布表（名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「年齢階級＆性別組合せ別・自治体別・評価開始時点における要介護区分別悪化率分布表」と名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「年齢階級＆性別組合せ別・自治体別・評価開始時点における要介護区分別費用対効果分布表」と名付けられる）を得ることができる。
【０２３２】
また、前述と同様に、ずれ項目特定手段１５により、自治体毎のずれ項目（年齢階級と性別の組み合わせ別の要介護区分等）を一覧表示したずれ項目一覧表１９（名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「自治体別・ずれ年齢階級＆性別＆ずれ要介護区分一覧表［悪化率］」と名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「自治体別・ずれ年齢階級＆性別＆ずれ要介護区分一覧表［費用対効果］」と名付けられる）を出力したり、項目対比手段１６により上記各種平均との要介護区分別数値を比較した対比グラフ２０（名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「個別自治体向け・各種平均との年齢階級＆性別別・要介護区分別悪化率対比資料」と名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「個別自治体向け・モデル自治体との年齢階級＆性別別・要介護区分別費用対効果対比資料」と名付けられる）を出力したり、状態変化対比手段１７により同じ自治体における適正化施策実施前と実施後における要介護区分別数値を対比した効果分析対比グラフ２１（名称例として、実施結果を表す数値が悪化率の場合には、「個別自治体向け・年齢階級＆性別別・要介護区分別悪化率の履歴変化資料」と名付けられ、また実施結果を表す数値が費用対効果の場合には、「個別自治体向け・年齢階級＆性別別・要介護区分別費用対効果の履歴変化資料」と名付けられる）を出力したりすることができる。以上のまとめを、図２０のＧ列に記載した。
【０２３３】
以上これらの結果、管理監督者である厚生労働省は、介護保険の保険者である自治体が運営・管轄する認定調査業務、認定審査業務、ケアマネジメント業務、サービス提供業務、実態把握業務、事業計画業務および費用対効果分析業務等の各運営・管轄状況をそれぞれ詳細に分析することができ、その分析結果にしたがって全自治体に対して教育・指導・助言などの適正化施策を適切に実施することができる。
【０２３４】
また以上の管理監督者が厚労省の場合は、複数の実施者として自治体のみを対象とした。自治体が保有する各種データ（認定調査の場合の認定調査機関データや認定調査員データ、認定審査の場合の合議体データ、ケアマネジメントや費用対効果分析の場合のケアマネ機関（居宅介護支援事業所や地域包括支援センター）データやケアマネージャデータ、サービス提供の場合のサービス提供事業者データ、および実態把握・事業計画・費用対効果分析の場合の自治体内の生活圏域データなど）が、厚労省に対して漏れなく送信される（集積される）ものと想定できる場合には、自治体が管理監督者の場合の図１３乃至図１６で記載した分析資料が、厚生労働省レベルでも提供できることになる。
【０２３５】
さらに、介護保険分野に限定して説明を行ったが、その他の分野（医療保険、健康診断、生活保護、民間保険、教育、農業、環境、および行政や企業による各種提供サービスなど）において、複数の実施者や実施対象が共通業務を展開する全てのケースについて、それらの適正化（平準化等）の実現を支援する手段として、同様に適用が可能である。
【符号の説明】
【０２３６】
１１…業務実施結果データ記憶手段
１２…カイ二乗演算手段
１３…カイ二乗検定手段
１４・・・カイ二乗検定結果記憶手段
１５・・・ずれ項目特定手段
１６・・・項目対比手段
１７・・・状態変化対比手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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