連合総研

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テクノロジーは介護の未来を変えることができるか

テクノロジーは介護の未来を変えることができるか
介護分野におけるテクノロジーの活用と介護の質向上に向けた調査研究報告書

2024年 8月

ISSN

2759-2316

連合総合生活開発研究所

連合総研調査研究報告書 2024年第２号

公益財団法人

連合総合生活開発研究所

まえがきテクノロジーが我々の社会生活を変え、社会課題の解決に資してきたことは歴史が証明しており、近年は、その変革のスピードが加速していると言っても過言ではない。それは介護×テクノロジーの分野においても当てはまる。本報告書のタイトルは「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」となっている。介護ロボットは近年実用化が進んでおり、世界の中でも日本が最先端にあるとされている。しかしながら、介護ロボットに関する研究はほとんど行われておらず、その実態や導入効果については明らかになっていない。
第１章は「介護ロボット導入に向けて：介護労働を取り巻く状況」と題し、まもなく労働力人口が減
少局面に入り、介護人材確保がより一層困難になる一方、介護ニーズが2040年ごろまで増大することについて、データから確認している。こうした需給ギャップの解決策として期待されている介護ロボットについて、その現在地を概観している。
第２章は「介護ロボットの導入と関連する介護事業所の特性に関する分析」であり、pooled crosssectional dataから介護ロボットの導入要因を明らかにし、いかにすれば介護ロボットの導入が図られるかについて、政策的な視座を与えるものである。
第３章は「介護ロボット導入が介護労働に与える影響に関する分析」であり、24自治体の事業所パネ
ルデータから、介護ロボットの導入効果、つまり、介護ロボットの導入により介護職員数や労働時間に与える影響について明らかにしている。
最後に、介護ロボット工学の第一人者である東京大学の本田幸夫先生から「超高齢化社会と介護ロボ
ットイノベーション-国家プロジェクト活動10年間の成果と今後の展望-」と題し、これまで携わられた
プロジェクトや今後の展望について、特別寄稿をいただいている。
また、本報告書の作成にあたり、北九州市保健福祉局先進的介護システム推進室の馬場宗一郎様、社会福祉法人善光会の前川遼様、地方自治体の介護ロボット導入支援に携わっておられるご担当者の皆様、
厚生労働省のご担当者の皆様には、多大なる支援をいただき、この場を借りて深く御礼申し上げたい。

2024年８月

公益財団法人 連合総合生活開発研究所
所 長 市川 正樹

連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

ⅰ介護分野におけるテクノロジーの活用と介護の質向上に向けた調査研究（所内研究プロジェクト）
介護保険制度創設から20年以上が経過し、介護サービス市場の拡大とともに介護サービス従事者も増加してきたが、依然として、人手不足が想定される。同時に、後期高齢者比率の上昇により、要介護度の全体的な上昇が見込まれる中で、質の高い介護サービスを提供するための体制整
備も重要な課題である。しかし、介護は比較的離職率の高い職種であるが、これは低い賃金水準のほかに、介護労働者の身体的・精神的負担が大きいことなどが背景にあるため、就業環境の改善が求められている。
このような状況下で、ＩＣＴやＡＩなどのテクノロジーの活用による「介護の質の維持・向上」、「生産性の向上」への取り組みは不可避であるが、介護の現場では、介護ロボット等のテクノロ
ジーの導入は進んでいない。
このため、所内研究プロジェクトとして、統計データを収集し、日本で活用されている介護テクノロジーの体系的整理、介護事業所における介護テクノロジーの活用状況の実態把握と介護テ
クノロジーを導入している介護事業所において、職員の負担軽減やサービスの効率化を通じて、介護労働の生産性に及ぼす影響について、実証分析を行ってきた。

研究期間：2022年10月〜2024年８月
ヒアリング先〇公益財団法人 テクノエイド協会（2022年10月）〇国立研究開発法人 産業技術総合研究所（2022年10月）○社会福祉法人 善光会（2023年８月）○北九州市役所保健福祉局先進的介護システム推進室（2023年８月）○社会福祉法人 青森社会福祉振興団（2023年11月）

所内研究プロジェクト体制
伊藤

彰久

副所長

遠坂

佳将

前主任研究員(～2024年６月)、現厚労省老健局企画官
主担当

第１章から第３章執筆

特別寄稿
本田

ⅱ

幸夫

東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター

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目

次

まえがき ······························································· ⅰ
研究体制 ······························································· ⅱ

第１部
第１章

介護ロボットの導入に関する分析 ····························· １
介護ロボット導入に向けて：介護労働を取り巻く状況 ··········· １
介護サービスを取り巻く環境 ······································ １
日本の介護ロボット ·············································· ４
介護ロボット導入の現状 ·········································· ６
コラム① ························································ 10
介護ロボット活用による業務効率化の好事例：北九州モデル

コラム② ························································ 13
介護ロボット活用による業務効率化の好事例：善光会モデル

第２章

介護ロボットの導入と関連する介護事業所の特性に関する分析 ··· 16

第３章

介護ロボット導入が介護労働に与える影響に関する分析 ········· 27

第２部

特別寄稿

超高齢社会と介護ロボットイノベーション―国家プロジェクト活動10年間の成果と今後の展望― · 38

要旨 ···························································· 38
１．はじめに
２．介護ロボット開発普及の国家プロジェクト
３．まとめ

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ⅲ

第１部

介護ロボットの導入に関する分析
遠坂 佳将
前連合総研主任研究員、厚労省老健局企画官

第１章 介護ロボット導入に向けて：介護労働を取り巻く状況
介護サービスを取り巻く環境
高齢化に伴う労働力人口の減少、介護ニーズの増大はいまや世界共通の課題となっている。
その中で、日本は高齢化のトップランナーの位置にある、いわゆる「高齢化先進国」である。ゆえに今後高齢化に直面する多くの国は日本の取組に注目している。本報告書では「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」と題し、様々なデータを活用した定量的な分析を通じて、日本の介護ロボット導入の取組や状況について洞察する。
日本の介護保険制度は2000年に施行され、以来、介護サービス基盤の整備、介護従事者の確保などが進められ、日本の高齢化を支えてきた。総務省「労働力調査」から、介護サービス職業従事者数の推移をみると、2010年の約140万人から2024年には約190万人と、この15年ほどで約50万人増加した。しかしながら、これまで増加してきた介護従事者数は、2010年代前半は約10％の増加率であったが、2020年代になると約５％の増加率となり、近年はその増加ペースが落ち着いてきている（図１）。
図１ 介護サービス従事者数の推移（備考）総務省「労働力調査」より作成。太線は12か月移動平均を表す。

（備考）総務省「労働力調査」より作成。

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1

我が国では、製造業を中心に多くの産業で就業者数が減少しているが、介護分野ではこれまで多くの人材を確保してきた。しかしながら、今後もこれまでのような形で、必要な介護サービスを提供するための人材を確保できる保証はない。我が国では、近年、女性や高齢者を中心に労働力化が進められてきた結果、全体の労働力人口及び就業者数を維持してきたが、まもなく日本の労働力人口は減少局面に入ることが予想される（図２）。また、介護サービス従事者についても、全産業に占める割合をみると、2015
年ごろまで増加傾向にあったが、近年は３％弱の水準で横ばいで推移しており、伸び悩んでいる（図３）。

図２ 労働力人口の推移と見通し（備考）１．総務省「労働力調査」、国立社会保障人口問題研究所「将来推計人口」より作成。
２．将来の労働力率は、ＪＩＬＰＴ「労働力需給の推計－労働力需給モデル（2018年度版）による将来推計－」のベースライン・労働参加漸進シナリオに基づき、労働力人口（推計）を試算した。

図３ 全産業就業者に占める介護サービス従事者の割合
全産業就業者に占める介護従事者割合

（％）
3.0
2.9
2.8
2.7
2.6
2.5
2.4
2.3
2.2
2.1
2.0

1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1 5 9 1
2010

2011

2012

2013

2014

2015

2016

2017

2018

2019

（備考）総務省「労働力調査」より作成。太線は12か月移動平均を表す。

2

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2020

2021

2022

2023 2024

こうした状況を重ね合わせてみると、介護サービスを支える人材の確保が、今後はますます厳しくなってくる。その一方で、介護ニーズは今後も増加することが見込まれている。今後も高齢化が進むなかで、高齢者のなかでも後期高齢者の割合が増加することにより、要介護度の高い高齢者の増加が見込まれる。足元（2021年）の年齢別の要介護認定率を基に、要介護３以上1の認定者数を推計すると、2021年は約230万人であるが、2040年ごろには約350万人にまで増加する（図４）。特別養護老人ホームなどの施設サービスの定員数は、有料老人ホームやサービス付き高齢者住宅の整備が進められたことなどから、
近年増加しており、増大する介護ニーズに対応しようとしている。将来的な介護ニーズの増大を踏まえると、今後さらにサービス基盤を拡充させていく必要があるが、前述のとおり、これまでのように介護サービス基盤を整備し、そのサービスを提供するための介護人材を確保できるかは、極めて不透明といえる。そこで、増大する介護ニーズに対応するための方策の一つとして注目され、現在、開発・導入が進められているのが「介護ロボット」である。介護職員の負担を軽減し、サービスの質・量を維持していくためにも、介護ロボットが今後の介護サービスの提供に果たす役割は極めて大きいと言えよう。

図４ 要介護３以上の認定者数と施設サービス定員数（備考）１．認定者数は、厚生労働省「介護保険事業状況報告（年報）」より作成。
２．認定者数の推計値は、国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（令和５年推計）」の年齢別推計人口に、2021年の年齢別認定率を乗じて計算した。
３．2021年の年齢別認定率は、「令和３年度介護保険事業状況報告」の認定者数を年齢別の将来推計人口
で除して計算した。
４．介護施設等の定員数は、厚生労働省「介護サービス施設・事業所調査」より作成。
介護施設等には、介護老人福祉施設、介護老人保健施設、介護医療院、介護療養型医療施設、認知症
対応型共同生活介護、養護老人ホーム、軽費老人ホーム、有料老人ホーム、サービス付き高齢者向け住宅を含む。

1

特別養護老人ホームについては、限られた資源の中で、より入所の必要性の高い方々が入所しやすくなるよう、居宅での生活が困難な中重度の要介護高齢者を支える施設としての機能に重点化が図られており、新たに入所する方について、原則要介護３以上とされている。

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3

日本の介護ロボット
介護ロボットとは、「①情報を感知（センサー系）、②判断し（知能・制御系）、③動作する（駆動系）、
この３つの要素技術を有する、知能化した機械システムが応用され、介護現場の生産性向上、利用者の自立支援、介護者の負担の軽減に役立つ介護機器」と定義される。介護ロボットを効率的・効果的に活用することで、介護職員の業務負担を軽減し、介護サービスの質を向上させることが期待されている。
現在は、ロボット技術の介護利用における重点分野として、６分野13項目が定められている2。

（１）移乗介助・ ロボット技術を用いて介助者のパワーアシストを行う装着型の機器（中腰姿勢を介護ロボットにより補助されることで、職員の腰の筋肉への負担が減少する。
）

・ ロボット技術を用いて介助者による抱え上げ動作のパワーアシストを行う非装着型の機器（抱え上げる動作が不要となることで、職員の腰への負担が減少する。体格の大きな利用者等、職員２人での移乗支援が１人で可能となり、業務効率化に寄与する。
）

2

4https://www.amed.go.jp/content/000021895.pdf

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（２）移動支援・ 高齢者等の外出をサポートし、荷物を安全に運搬できるロボット技術を用いた歩行支援機器
・ 高齢者等の屋内移動や立ち座りをサポートし、特にトイレへの往復やトイレ内での姿勢保持を支援するロボット技術を用いた歩行支援機器
・ 高齢者等の外出等をサポートし、転倒予防や歩行等を補助するロボット技術を用いた装着型の移動支
援機器（３）排泄支援・ 排泄物の処理にロボット技術を用いた設置位置の調整可能なトイレ
・ ロボット技術を用いてトイレ内での下衣の着脱等の排泄の一連の動作を支援する機器
・ ロボット技術を用いて排泄を予測し、的確なタイミングでトイレへ誘導する機器（４）見守り・コミュニケーション
・ 介護施設において使用する、センサーや外部通信機能を備えたロボット技術を用いた機器のプラット
フォーム（夜勤職員の定時巡回を減らすことで、職員の負担軽減に寄与。インカムと組み合わせて活用することで、同時発報時等、他の職員とのスムーズな連携を可能とし、利用者を待たせることなくケアが可能になる。
）
・ 高齢者等とのコミュニケーションにロボット技術を用いた生活支援機器
・ 在宅介護において使用する、転倒検知センサーや外部通信機能を備えたロボット技術を用いた機器のプラットフォーム

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（５）入浴支援・ ロボット技術を用いて浴槽に出入りする際の一連の動作を支援する機器（６）介護業務支援
・ ロボット技術を用いて、見守り、移動支援、排泄支援をはじめとする介護業務に伴う情報を収集・蓄積し、それを基に、高齢者等の必要な支援に活用することを可能とする機器

介護ロボット導入の現状
政府は、介護ロボットの導入をサポートするための様々な政策を実施している。介護テクノロジーの導入を支援するための資金面での補助事業として、「介護テクノロジー導入支援事業」を行っている。介護ロボット・ＩＣＴの導入やそれに伴う通信環境整備といった機器導入だけでなく、介護ロボットやＩＣＴ等を活用するためのＩＣＴリテラシー習得に必要な研修等の経費も補助の対象となっている。資金面の補助以外の取組も進めており、各都道府県に「介護生産性総合相談センター」という窓口を設け、介護事業者からの相談を受け付けている。

図５ 介護ロボット導入割合とＩＣＴ導入割合

6

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しかしながら、介護ロボットに対する期待が高いにも関わらず、現実として介護ロボットの導入はほとんど進んでいない。公益財団法人介護労働安定センター「令和４年度介護労働実態調査」の事業所調査データによると、介護記録ソフトや情報端末、通信環境整備などのＩＣＴ機器の導入は、約７割の介護事業所で進んでいる一方で、介護ロボットを導入している事業所は約1割にとどまっている（図５）。
介護ロボットを導入している事業所について、サービス種別ごとの割合をみると、介護老人福祉施設が最も多く、ロボット導入事業所の約４割（36.0％）を占めている。続いて、介護老人保健施設が9.4％、認知症対応型共同生活介護が7.6％、特定施設入居者生活介護が6.8％となっており、在宅・通所系サー
ビス事業所よりも、施設・入所系サービス事業所での導入が比較的進んでいることが分かる（図６）。導入されている介護ロボットの種類をみると、「見守り・コミュニケーション」が導入事業所の55.0％で導入されており、最も多い。続いて、「移乗介助」が24.9％、「介護業務支援」が23.7％の事業所で導入されている。
「移動支援」や「排泄支援」は比較的導入が進んでいないと言える（図７）。

図６ 介護ロボット導入事業所に占めるサービス種別割合（％）（Ｎ＝851）
介護老人福祉施設

36.0

介護老人保健施設

9.4

認知症対応型共同生活介護

7.6

訪問介護

7.5

通所介護

7.1

特定施設入居者生活介護

6.8

地域密着型介護老人福祉施設入所者生活介護

5.1

地域密着型通所介護

3.9

小規模多機能型居宅介護

3.3

短期入所生活介護

3.2

訪問看護

1.1

居宅介護支援0.8

地域密着型特定施設入居者生活介護

0.7

看護小規模多機能型居宅介護0.7

介護医療院（介護療養型医療施設）

0.6

通所リハビリテーション

0.6

認知症対応型通所介護

0.5

訪問入浴介護0.5

共生型通所介護0.4

第一号通所事業0.4

定期巡回・随時対応型訪問介護看護

0.4

共生型短期入所生活介護0.1

介護予防特定施設入居者生活介護

0.1

回答なし

3.5
0

10

20

30

40

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7

図７ 介護ロボット導入事業所で導入されている介護ロボットの割合（％）（ｎ＝851；複数回答）
見守り・コミュニケーション

55.0

移乗介助

24.9

介護業務支援

23.7

入浴支援

18.7

移動支援

7.2

排泄支援

5.6

その他

7.6
0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

60.0

介護ロボットの導入や利用についての課題をみると、「導入コストが高い」を挙げる事業所が最も多い。介護ロボット導入事業所の72.5％が導入コストの高さを感じており、未導入事業所の56.2％よりも多くなっている。これは実際に、高価な介護ロボットを購入した事業所は、その実費を負担していることによるものと考えられる（図８）。その課題が、実際の介護ロボットの導入の障壁となっているものとして、着目すべきは、「投資に見合う効果がない」「どのような機器があるかわからない」「ロボット活用に違和感を覚える」などであろう。これらは、介護ロボット導入事業所よりも、未導入事業所において、課題として挙げられている割合が高いものである。こうした課題を踏まえて、介護ロボット導入支援策を検討していくことが必要である。介護ロボットの導入要因については、次章で詳しく分析を行っている。
図表８ 介護ロボット導入の課題（％）

8

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今後、介護サービスを支える人材の確保が難しくなってくるなかで、介護ニーズの増大に対応し、必
要な介護サービスを提供していくためには、介護ロボットなどのテクノロジーを活用したケアにシフトしていく必要がある。実際に、介護ロボットを効果的に活用することにより、業務の効率化が図られ、業務時間の改善や、事務負担の軽減を実現している介護事業所も存在する（後述コラム参照）。しかし、
介護ロボットに対する抵抗感や高コストの問題もあり、なかなか普及が進んでいないのが現実である。
そこで、効果的な政策を講じていくためには、データ分析を通じて、介護ロボットの現在地を正確に把握することが重要である。介護ロボット導入の促進要因・阻害要因は何なのか、介護ロボット導入により現場にもたらされる効果はどの程度なのか、こうした点について科学的にエビデンスを明らかにしな
がら、政策形成の議論を進めていくことが求められている。
こうした問題意識に基づき、本報告書では、第２章で介護ロボットの導入と関連する介護事業所の特性を同定する分析を行った。第３章では、介護ロボット導入が介護労働のアウトカムに与える影響に関する分析を行った。介護ロボットについては、これまで大規模サンプルデータに基づいた定量的な分析がほとんど行われていないことから、本研究を契機として、介護ロボットに関する実証研究が進み、今後の介護ロボット導入促進ひいては社会課題の解決に向けた取り組みに資することを期待したい。

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コラム①

介護ロボット活用による業務効率化の好事例：北九州モデル
全国の多くの自治体と同様に、北九州市においても、少子高齢化に伴う生産年齢人口の減少、過酷な介護労働環境による職員の離職等を背景に、介護人材確保は喫緊の課題となっている。
同市では、これまで医療・保健・福祉政策に熱心に取り組んできたが、これに加えて、モノづくり都市としての技術力を活かし、学術研究機関（産業医科大学、九州工業大学など）とも連携し、国家戦略特区において、介護ロボットを活用した先進的介護モデルの構築に努めてきた。
北九州市が行った調査（2016年）によると、同市の特別養護老人ホームでは、直接利用者に接しない間接業務（※１）は全体の半分以上であった。そこで、間接業務は、極力テクノロジーに置き換え、直接業務（※１）はロボットによる補助や支援を行う介護の在り方について検討が進められた。
※１ 直接業務：移乗、移動、洗身・清拭、着脱衣、排泄、見守り、食事など
間接業務：記録・会議、居室清掃・リネン交換、洗濯など
こうして開発されたのが「北九州モデル」とされるテクノロジーを活用した業務改善手法である。
北九州モデルの目的は、業務時間（時間外勤務、夜勤）を削減し、職員が利用者とふれあう時間を確保するなかで、インシデントを減少させ、かつケアの質を向上させることである。
テクノロジーを単に導入するだけでは、その効果が見えにくい。
「北九州モデル」の肝は、①業務の見える化・業務仕分け、②ＩＣＴ・介護ロボットの選定、③業務オペレーションの整理、の３ス
テップである。
第一段階の「業務の見える化」では、介護施設で実施している業務を「介護業務」
「記録」
「見守
り」
「看護業務」等に分類し、分類した業務と配置人員を比較しながら、課題を抽出していく（図１）。
「業務仕分け」では、業務整理できるもの、外部委託できるもの、テクノロジーを活用するものに整理し、課題ごとに施設の実情にあった解決の方向性を議論する。
図１ 業務の見える化

10

連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8例えば、業務整理とは、記録が必要な情報の整理や業務実施時間帯の検討などが挙げられる。また、外部委託とは、パート、委託業者との業務分担整理などが挙げられる。活用するテクノロジー
としては、介護記録における記録システム、夜勤の巡回業務における見守り機器、職員間の連絡におけるインカムなどが挙げられる。
第二段階の「ＩＣＴ・介護ロボットの選定」では、業務仕分けを基に、施設の課題に沿った機器を導入するほか、非専門的業務のアウトソーシングの検討などを行う。
第三段階の「業務オペレーションの整理」では、テクノロジーを活用した新しい業務手順を整理する。そのうえで、時間帯ごとの業務バランスを考慮し、勤務シフトを調整する。
こうしたプロセスを踏まえた「北九州モデル」の実証事業の結果、介護・看護職の業務時間が35％削減された。削減された労働時間の内容としては、直接業務の時間は変動がなく、間接業務が減少した。見守り業務は62％削減された。夜間の居室定時巡回を廃止し、画像と生体センサーによる見守りに変更し、利用者の起床時に訪問しケアを行うようにした結果、睡眠の質も向上した（その一方で、センサーによる見守りは常時行われていることになる）。さらに、利用者との会話時間は2.5倍に増加し、利用者のＱＯＬに大きな変化はなかったなどの結果が見られた（図２）。

図２ 北九州モデルの実証結果

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112021年からは、毎年度市内５か所の介護施設に「北九州モデル」の導入支援を実施しており、システム導入と記録方法の見直しにより、介護記録に要する時間を最大で50％削減、センサー導入と夜間業務の見直しによる人員配置の適正化、直接業務及び間接業務、周辺業務のタスクシェア・タ
スクチェンジによる効率化で、月当たりの残業時間が当初見込みより約600時間抑制できた等の効
果があがっている。
さらに、北九州市では独自の相談・支援拠点として「介護ロボット導入支援・普及促進センター」
を2021年に設置した。介護施設や事業所からの相談対応のほか、専門人材育成のための講習（※２）
を実施しているほか、機器の体験展示、試用貸し出しや開発メーカーの支援も行っている。
※２ 介護ロボットマスター育成講習：機器の特性や使用方法を理解し、職場に適したロボット
を選択・活用できる専門人材の育成（入門編、実践編、管理編）。障害サービスにも拡大。

12

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コラム②

介護ロボット活用による業務効率化の好事例：善光会モデル
東京都の社会福祉法人善光会では「ハイブリッド特別養護老人ホームプロジェクト」と称して、サンタフェガーデンヒルズ特養フロース東糀谷を対象に、介護ロボットの集中的導入が行われている。そこでは、介護職員の業務を詳細に分析し、特に負担の大きい業務から集中的に改善に向けた検討が行われてきた。
具体的には、ある職員の１日の業務を観察・記録するタイムスタディを実施し、入浴介助や食事介助など利用者の身体に触れるなどして行う直接介助は「サービスの質向上をより優先的に考慮するもの」とし、見守り・巡回など利用者から離れた状況で行う間接介助については「サービスの質を担保したうえで、積極的に効率化するもの」、主に管理を目的とした間接業務を「積極的に効率化するもの」に整理し、業務の種別ごとに課題と改善の方向性について検討が行われる。その整理の上で、介護ロボットがカバーする領域を定め、職員が、いつ、どこで、どの機器を利用するかについて計画を定めている。こうしたプロセスを経て、介護ロボットの効果的・効率的な活用につながっている。

業務種別ごとの業務時間割合

善光会ではこれまで多くの介護ロボットを試験的に導入し、現在は20種類ほどの介護ロボットが稼働している。
一例として、夜間の見守りのための定期巡回を取り上げる。介護ロボット導入以前では、利用者の睡眠状態に関係なく、決められたタイミングで居室を巡回するなど、介護職員の経験に基づく画一的な対応が行われていた。このため、トイレに行くタイミングでない場合にも排泄介助が行われたり、逆に、失禁しているにもかかわらず排泄介助に入れなかったりするなど、利用者の状況に合わせた適切なケアが必ずしも行われていなかった。その結果、利用者の睡眠が妨げられていたとも考えられる。

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13そこで、眠りの質や呼吸、脈拍を測定できる見守りセンサーを全床に設置し、超音波で尿量を検知する排泄支援ロボットなどを活用することで、夜間の定期巡回が大きく変わった。こうした機器を通じて、利用者の状況をデータで把握し、適切なタイミングで適切な介入が可能になったのである。その結果、介護職員は無駄な巡回が減り、空振り介助がなくなるとともに、利用者にとっては、
適切なタイミングで介助を受けられ、十分な睡眠が確保されるようになった。こうした定量的なデータに基づく科学的介護により、サービス品質の向上と職員の業務負担軽減の両立が実現できるのである。
見守りセンサーの導入により、利用者の就寝中の状況を知ることができ、訪室タイミングの調整や、ナースコールへの対応などがスムーズになったことなどにより、職員の負担が軽減されたとの声が挙がっている。特に巡視やおむつ交換において負担軽減を実感する職員が多かった。

眠りＳＣＡＮ導入前に感じていた不安負担軽減を実感した業務

また、善光会ではこうした各種情報を集約できるプラットフォームとして「ＳＣＯＰ」という介護業務支援の機器を導入し、各職員がリアルタイムで把握し、必要な対応を即座に行うことができるようになった。介護ロボット情報の集約化により、介護職員がさらに効率的かつ効果的に介護ロボットを使用できるようになるとともに、介護記録のデータベース化により、介護職員の負担軽減が実現している。こうした取り組みの結果、夜間業務は37％、記録業務は76％、申し送り・伝達業
務が74％の効率化を実現している。

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さらに、善光会では「スマート介護士」と称して、最新のテクノロジーや介護ロボット・センサ
ー機器を効果的に活用して、介護の質の向上と介護業務の効率化を実現できる介護士を養成すべ
く、2019年３月に「スマート介護士」資格のオンライン講義や資格試験を実施している。これまで
約6,000名が受験しており、善光会のノウハウを広く展開すべく取り組んでいる。

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第２章 介護ロボットの導入と関連する介護事業所の特性に関する分析
背景
世界の多くの国が、人口減少・高齢化に伴う介護需要の増大と介護従事者不足の問題に直面することは必然である。一方で、介護ロボット技術は急速に進歩している。介護ロボットは介護職員の負担軽減
だけでなく、サービスの質向上にも寄与すると期待されている。今まさに、介護とテクノロジーを融合した新しい介護モデルを構築すべき段階にある。
比較的安価でシンプルなＩＣＴ機器の導入は進む一方で、介護ロボットへの期待は高いものの、その導入が遅れているのが現実である。そして介護ロボットの導入に影響を与える要因についてはほとんど知られていない。このため、介護ロボット導入の要因分析が急がれる。
介護ロボットの導入要因に関する先行研究はあまり多くないものの、高齢者や介護職員を対象とした、
個人レベルでの介護ロボットの受け入れ（acceptance）についての研究はいくつかみられる。それらの研究では、受け入れに影響する要因として、ロボット技術の特性や、ロボットの使用者である介護職員の属性に着目している。介護ロボットの特性については、ロボット技術の有用性、使いやすさ、技術的
頑健性、安全性、コストなどが受け入れに影響するとされている［１－８］。一方で、介護職員の属性については、職員の年齢・勤続年数が低いこと、技術への親しみ・使用経験があること、教育レベルが高いことなどが、介護ロボットの受け入れの促進要因であった［９］。また、テクノロジー活用への抵抗感があることも介護ロボットの導入に影響する［10］。
先行研究には大きく二つの問題が存在している。一つは、先行研究では、高齢者や介護職員など個人レベルでの介護ロボットの受け入れ要因を理解することに焦点が当てられており、介護ロボットが介護事業所など組織レベルでどのように統合されるかについて調査された研究が不足している［４, ５］。
介護ロボット導入の最終的な意思決定は、介護事業所が行うものである。介護ロボットの実装（implementation）に向けて、高齢者や介護職員などの個人レベルでの受け入れ（acceptance）についての要因を明らかにするだけではなく、介護ロボット導入（adoption）に影響を及ぼす組織要因についても調べる必要がある。次に、先行研究の多くは、研究デザインにいくつかの課題を抱えている。先行研究は、観察研究や実地試験、アンケートに基づく質的研究が多く、サンプル数が少ない。このため、いくつかのシステマティックレビューは、介護ロボットの導入に関する研究の大半は、比較的低いエビ
デンスレベルで実施されていると示唆している［４, 11］。また、多くの過去の研究は、介護ロボット
導入前段階の要因を調査した質的分析に基づいており、導入後の状況を踏まえた分析は少ない［２］。
これは、多くの国で介護ロボットの導入は始まったばかりであり、介護ロボット導入前の関係者へのア
ンケート調査などに調査方法が限られたためと考えられる。このため、実際にどのような事業所で介護ロボットが導入されているか明らかではない。
したがって、十分にデザインされた多施設を対象とした大規模研究が重要になってくる。日本は世界

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の中でも介護ロボットの導入が進んでいることから、日本の介護事業所に関するデータを活用すること
で、これらの課題を解決できる可能性がある。本研究の目的は、大規模なpooled cross-sectional dataを用いて、介護ロボットの導入に影響する要因を特定することである。介護ロボットを導入している事
業所と未導入の事業所を比較し、介護ロボットの導入に影響しうる事業所の特性を定量的に明らかにした。また、こうした事業所の特性は、導入するロボットの種別によって違いがあるのかについても確認する。さらに、介護ロボットの導入において事業所が抱える課題が、実際の導入にどの程度影響を及ぼしているのかを明らかにする。今回の研究は、全国の介護事業所を対象とした十分なサンプル数に基づ
くエビデンスレベルが高い分析と言える。このため、介護ロボット導入要因について、より精緻に把握することができ、導入に向けた具体的な事業者への支援につなげることができる。

方法（研究デザイン）本研究は、一般的に利用可能な日本の横断面調査データを用いた。介護ロボットの導入に影響を及ぼす介護事業者の要因を探索するために、複数年の調査データを用いて、pooled cross-sectional studyを
行った。

（データ）
本研究で用いるデータは、公益財団法人介護労働安定センターが毎年実施する「介護労働実態調査」の事業所調査データである。当該調査の目的は、介護分野で働く労働者の労働環境の問題点を明らかにし、介護事業所による雇用管理改善のための基礎資料を得ることである。
当該データは、全国約21万事業所が対象である「介護サービス情報公表システム」のデータベースから18,000事業所を無作為抽出し、調査の対象としている。2022年度調査の有効回収数は8,708件（回収率は50.8％）であった。2020年度から2022年度の介護労働実態調査の事業所データを利用し、pooled
cross-sectional dataを作成した。

（分析の対象）本研究の対象は、介護ロボットの導入が一定程度進んでいる施設・入所系サービス1を提供する事業所とした。介護ロボットの導入要因を調査するためには、一定程度、介護ロボットが導入されている事
業所にフォーカスする必要がある。第１章でみたとおり、現時点において、在宅系サービスや通所系サービスの事業所には介護ロボットはほとんど導入されていない。また、在宅系サービスや通所系サービスの利用者は、施設・入所系サービスの利用者と比べて要介護度が軽度の高齢者が多いため、ケアの内
容や事業所のサービス提供体制も異なることから、本分析からは除外することとした。
1

本研究では、施設・入所系サービスとして、以下の３類型を対象とした。
・ 施設系サービス：介護老人福祉施設、介護老人保健施設、介護医療院、特定施設入居者生活介護・ 地域密着型サービス：地域密着型介護老人福祉施設、地域密着型特定施設入居者生活介護、認知症対応型共同生活介護
・ 宿泊系サービス：短期入所生活介護、短期入所療養介護連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

17介護労働実態調査における2020年度から2022年度の総事業所数は26,761であった。このうち施設・入所系サービス事業所は6,696であった。分析で活用する変数のうち、欠測のあるものを除外すると、分析対象となるサンプル数は4,688となった（図１）。
図１ フローチャート（着目する変数）
介護ロボットの導入に影響を及ぼしうる事業所の特性を探索するために、本研究では、以下の変数に着目した。その変数は、介護ロボットが導入されたことによって、変更されることがない事業所の特性であるものを選定した。
・ ＩＣＴ機器導入の有無：ここでのＩＣＴ機器とは、パソコン、介護記録システム、介護保険請求シ
ステム、勤怠管理システム、タブレット端末などが含まれる。
・ 介護事業の開始後経過年数：介護事業年数の多寡とロボット導入の関連性をみる。
・ 介護従事者数：介護従事者には、介護職員、看護職員のほか管理者、事務職などを含む。
・ 雇用管理責任者の有無：雇用管理責任者とは、介護労働者の雇用管理の改善への取組、介護労働者からの相談への対応などの管理業務を担当する者である。政府は、介護事業所における雇用管理責
任者の設置を推奨しており、雇用管理責任者の研修費用などを補助している。
・ 介護従事者の平均年齢：介護従事者の年齢とロボット導入の関連性をみる。各事業所の介護従事者の平均年齢を用いる。
また、介護労働実態調査では、各事業所に対し、介護ロボットの導入や利用の際に、どのような課
題・問題があるかについても尋ねている。事業所が抱える介護ロボット導入の課題が、実際に介護ロボットの導入に影響を及ぼしているのかをみるために、調査項目となっている以下の変数に着目する。
・ 介護ロボットの導入コストが高い
・ どのような介護ロボットがあるかわからない18

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・ ケアに介護ロボットを活用することに違和感を覚える
・ 介護ロボットを技術的に使いこなせるか心配である・ 介護ロボットの誤作動の不安がある
・ 介護ロボットの設置や保管に場所を取られてしまう・ 介護ロボットの維持管理が大変である
・ 介護ロボットは投資に見合うだけの効果がない
・ 介護現場の実態に適う介護ロボットがない（アウトカム）本分析での主要なアウトカムは、「介護ロボットの導入の有無」である。以下の介護ロボットのうち少なくとも１つでも導入されていれば「介護ロボット導入事業所」とし、いずれの介護ロボットも導入されていなければ「未導入事業所」とする。本研究で分析の対象とする介護ロボットは、政府の重点支援分野である６分野13項目とする。
（１）移乗介助・ ロボット技術を用いて介助者のパワーアシストを行う装着型の機器
・ ロボット技術を用いて介助者による抱え上げ動作のパワーアシストを行う非装着型の機器（２）移動支援・ 高齢者等の外出をサポートし、荷物等を安全に運搬できるロボット技術を用いた歩行支援機器
・ 高齢者等の屋内移動や立ち座りをサポートし、特にトイレへの往復やトイレ内での姿勢保持を支援するロボット技術を用いた歩行支援機器
・ 高齢者等の外出等をサポートし、転倒予防や歩行等を補助するロボット技術を用いた装着型の移動支援機器（３）排泄支援・ 排泄物の処理にロボット技術を用いた設置位置の調整可能なトイレ
・ ロボット技術を用いて排泄を予測し、的確なタイミングでトイレへ誘導する機器
・ ロボット技術を用いてトイレ内での下衣の着脱等の排泄の一連の動作を支援する機器（４）見守り・コミュニケーション
・ 介護施設において使用する、センサーや外部通信機能を備えたロボット技術を用いた機器のプラッ
トフォーム
・ 在宅介護において使用する、転倒検知センサーや外部通信機能を備えたロボット技術を用いた機器のプラットフォーム
・ 高齢者等とのコミュニケーションにロボット技術を用いた生活支援機器

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（５）入浴支援・ ロボット技術を用いて浴槽に出入りする際の一連の動作を支援する機器（６）介護業務支援
・ ロボット技術を用いて、見守り、移動支援、排泄支援をはじめとする介護業務に伴う情報を収集・蓄積し、それを基に、高齢者等の必要な支援に活用することを可能とする機器（分析手法）
記述統計では、連続変数は平均値と標準誤差を、カテゴリー変数は数と割合を用いて、分析対象となる介護事業所の特徴を示した。主要な分析は、二値変数である「介護ロボットの導入の有無」を被説明変数とし、事業所特性を表す説明変数を「ＩＣＴ機器導入の有無」、「介護事業の開始後経過年数」、「介
護従事者数」、「雇用管理責任者の有無」、「介護従事者の平均年齢」とし、多項ロジスティック回帰分析を行った。また、導入する介護ロボットの種類によって、事業所の特性が異なるかについても検証を行った。さらに、介護事業所が介護ロボットを導入する際に直面する障壁はいくつも挙げられているが、これらのうち、介護ロボットの実際の導入に影響を与えるものを特定し、どの程度影響しているのかを明らかにするために、「介護ロボットの導入の有無」を被説明変数、介護ロボット導入時の課題を説明変数とし、多項ロジスティック回帰分析を行った。

結果（観察データ）
表１のとおり、分析対象の4,688事業所のうち、介護ロボット導入事業所数は1,250（約26.7％）、未導入事業所数は3,438（約73.3％）である。ＩＣＴ機器を導入している事業所数は3,712（約79.2％）、Ｉ
ＣＴ機器未導入の事業所数は976（約20.8％）であり、介護ロボットよりも導入が進んでいることがうかがえる。介護事業の経過年数をみると、全体の平均で17.63年であり、介護ロボット導入事業所は
19.27年、未導入事業所は17.03年である。介護従事者数をみると、全体の平均は事業所あたり47.13人
であり、介護ロボット導入事業所では63.96人、未導入事業所では41.01人である。雇用管理責任者を選任している事業所は、全体で1,939事業所（約41.4％）、介護ロボット導入事業所のうち659事業所（約52.7％）、未導入事業所のうち1,280事業所（約37.2％）である。介護従事者の平均年齢をみると、全体で47.91歳、介護ロボット導入事業所は46.31歳、未導入事業所は48.50歳である。4,688事業所のうち、施設系サービスの事業所数は2,834、地域密着型サービスの事業所数は1,598、宿泊系サービスの事業所
数は256であった。

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表１ 介護ロボット導入の有無でみた介護事業所の概況（2020－2022年度）（介護事業所の特性と介護ロボット導入の関係性）
介護ロボット導入と関連する事業所特性を明らかにするために、施設・入所系サービス事業所を対象に分析を行ったところ、結果は表２のとおりであった。ＩＣＴ機器の有無は有意に正であり、ＩＣＴ機器を活用している事業所の方が、介護ロボットを導入している可能性が高い。他の変数よりオッズ比。介護（OR）が高く、その関連性の強さがうかがえる（OR 3.11, 95％ CI 2.45, 3.95; p-value <0.001）
従事者数及び雇用管理責任者の有無の係数は有意に正であった。介護従事者数が多くなるほど、介護ロ。また、雇用管理責
ボット導入の可能性が高くなる（OR 1.008, 95％ CI 1.006, 1.010; p-value <0.001）
任者を選任している事業所の方が、介護ロボットを導入する可能性が高い（OR 1.61, 95％ CI 1.40,。介護従事者の平均年齢は有意に負であった。介護従事者の平均年齢が低くなる
1.85; p-value <0.001）。地域密ほど、介護ロボット導入の可能性が高くなる（OR 0.95, 95％ CI 0.94, 0.97; p-value <0.001）
着型サービスおよび宿泊系サービスのダミー変数は有意に負であった。施設系サービスに比べて、介護ロボットの導入が進んでいない。介護事業の経過年数は、介護ロボットの導入と関連性は見られなかった。
次に、６種類の介護ロボットのそれぞれに着目し、導入する介護ロボットの種類によって、介護事業所の特性が異なるのかを分析した結果が表３である。
「移乗介助」、「見守り・コミュニケーション」、「介護業務支援」を導入する事業所の特徴は、表２の結果と同様であった。
「移動支援」、「排泄支援」、「入浴支援」については、有意ではない変数もあったが、係数の符号は同じであり、全体の傾向は、表２の結果と同じであった。

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表２ 介護事業所の特性と介護ロボット導入の関係性

表３ 介護事業所の特性と介護ロボット導入の関係性（介護ロボット種別）

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さらに、介護事業所が介護ロボットを導入する際に直面する課題・問題が、実際の介護ロボットの導入にどの程度影響するのかを明らかにした。結果は表４のとおりである。
「どのような機器があるかわ
からない」、「ロボットの活用に違和感を覚える」、「投資に見合う効果がない・必要ない」などの課題は、
介護ロボットの導入にネガティブに関連していた。一方で「介護ロボットの導入コストが高い」という課題は、介護ロボットの導入にポジティブに関連していた。
表４ 介護ロボット導入の課題と実際の導入との関係性

考察
本研究では、施設・入所系サービス4,688事業所を対象に定量的分析を行い、介護ロボットの導入に関連する事業所の特性を明らかにした。その特徴とは、「ＩＣＴ機器を導入している」、「介護従事者数が多い」、「介護職員の年齢が若い」、「雇用管理責任者を設置している」であった。介護ロボットの種類によって、こうした介護事業者の特性に違いがあるか調べたところ、全体としてみると、介護ロボットによって、関連する介護事業者の特性に違いはなかった。また、介護ロボット導入において介護事業者が直面する課題はたくさんあるが、その中から、実際の導入と関連する課題として、介護ロボットに対する違和感や、介護ロボットの効果への疑問などが特定された。
介護ロボットの導入要因に関するこれまでの研究では、コストや有用性など介護ロボットの特性に着目したものや、介護職員の属性について検証が行われてきた。例えば、従業員の年齢が高くなるにつれ、
自己効力感の減退を通じて、介護ロボットの導入にマイナスの影響を及ぼすことが示されている［９,12, 13］。他には、従業員のテクノロジーの利用経験や習熟度が高いことが、介護ロボット導入の促進要因となることが示されていた［４, ６, ９］。本研究でも、介護職員の年齢が若い事業所ほど、介護ロボットが導入されていた。若い職員ほどケアに介護ロボットを活用する抵抗感が小さく、テクノロジ
ーへの自信が高いと考えられる。また、ＩＣＴ機器を活用している事業所では、介護ロボットの導入が進んでいることが示唆された。ＩＣＴ機器は、介護ロボットと比較して、すでに多くの介護事業所で導連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

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入が進んでいる。ＩＣＴ機器をすでに活用している介護事業所では、介護業務にテクノロジーを活用する環境が整っており、介護ロボットとの親和性が高いと考えられる。ただし、先行研究は、介護ロボット導入前の個人の状況に焦点を当てた観察的なデータに基づいた質的な研究が多い。本研究は、介護事業所データを用いて、介護ロボット導入事業所と未導入事業所を比較し、定量的分析により、介護ロボ
ット導入事業所の特徴を明らかにしており、これまでの研究を補完し、そのエビデンスをさらに強固にするものである。
本研究の結果から、介護ロボット導入のメカニズムについて、いくつかの仮説が考えられる。まず、従事者数が多い介護事業所では、介護ロボットの導入が進んでいることが示唆された。介護ロボットは高価であるため、従事者数の少ない規模の小さな事業所では、導入コストが高くなると考えられる。次に、介護事業所の雇用管理改善の意識の高さを測る指標として、雇用管理責任者の選任に着目した。雇用管理責任者がいる介護事業所では、介護ロボットの導入が進んでいる。つまり、雇用管理改善の意識の高い事業所では、介護職員の業務負担を軽減するために、介護ロボットの導入が進められていると考えられる。最後に、「どのような機器があるかわからない」、「ロボットの活用に違和感を覚える」、「投資に見合う効果がない・必要ない」などの課題を抱える事業所では、介護ロボットの導入が進んでいなかった。一方で、「導入コストが高い」と感じているものの、実際には介護ロボットを導入していることが示唆された。これは、実際に介護ロボットを導入した事業者は、その実費を負担していることから、
その負担感をより大きく感じるためと考えられる。
本研究は、介護ロボット導入事業所の特性を明らかにすることで、事業所の特性を踏まえた介護ロボット導入支援に資すると考える。本研究結果から導かれるインプリケーションについて述べたい。一つ目は、ＩＣＴの活用などテクノロジーとの親和性を高めることが、介護ロボット導入の促進につながること、また、ロボットへの違和感が、介護ロボット導入の阻害要因となっていることを踏まえると、介護業務でのテクノロジーの活用をサポートするための従業員向けの研修を、特にベテランの職員を中心に行うことが効果的と考えられる。関連として、令和６年度の介護報酬改定において、必要な安全対策等を講じることを要件に、見守り機器等のテクノロジーを活用する施設における人員配置基準の特例的な柔軟化が盛り込まれた。ここでの安全対策として、機器の不具合の定期チェックの実施や、職員に対する必要な教育の実施などが挙げられている。こうしたことからも、テクノロジーとの親和性を高めるための取組が重要であると言える。二つ目は、多くの事業所が介護ロボット導入の高コストに直面している現状を考慮すれば、介護ロボット導入のための財政支援は不可欠である。特に小規模事業所への配慮は重要である。例えば、小規模事業所への補助率を優遇するなどの措置が考えられるのではないか。
三つ目は、「どのような機器があるかわからない」「投資に見合う効果がない・必要ない」と考える事業
所では介護ロボットが導入されていない状況を踏まえると、各事業所において、介護業務の標準化や雇用管理改善の取組の中で、ロボット活用の検討を促していくことが重要である。介護ロボットの導入決
定は、法人の理事長や施設長などのマネージャー層が行うケースが多いことから、こうしたところへの働きかけが効果的ではないか。さらには、現場のニーズに即した新技術の開発も引き続き行っていくことが求められる。

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（研究の限界）
第一に、本研究は、横断的な研究デザインであるため、変数間に観察された関係について因果関係を推論することができない。因果関係を特定するためにはパネルデータによる分析が必要である。第二に、本分析は2020年から2022年のデータを使用しているため、介護事業所の経営はCOVID-19の影響を受けている可能性がある。実際に、在宅系サービスや通所サービスの事業所はCOVID-19の影響により、介護職員が利用者の自宅に訪問ができなくなったり、利用者が事業所に通所できなくなったりするなど、事業経営に大きな影響があった。一方で、本分析の対象である施設・入所系サービス事業所については、同じような経営を中止するような大きな影響はなかったとみられる。実際に、施設系サービス事業所の人
員増減の傾向に変化は見られなかった。第三に、本分析では、pooled cross-sectional dataを利用しているため、サンプルに同一事業所が複数年にわたり重複で選ばれた場合、サンプルにバイアスが生じることになる。ただし、単年の介護労働実態調査において、21万事業所のうち9,000事業所がサンプルに含まれる確率は4.2％であり、複数年にわたり同一事業所がサンプルに含まれる可能性は低い。また、単年度ごとのロジスティック回帰を行っても、結果は変わらなかった。

結語本研究では、介護ロボットの導入に影響を及ぼす介護事業所の特性を明らかにした。今後、多くの介護事業所で介護ロボットの導入を進めていくためには、それぞれの事業所の特性を踏まえた効果的な支援策を講じていくことが重要である。また、介護ロボットは現在も開発途上にあることから、在宅系サービスや通所系サービスにおいても活用ニーズが広がっていくことが想定される。その際、介護事業所の特性はより広範になるため、引き続き、介護ロボットの導入に関連する要因を探索し、導入支援につなげていくことが必要である。

本研究は、Tosaka et al. Factors Associated with the Adoption of Care Robots: Insghts from a 3-Year Pooled
Cross-sectional Study. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4466833/v1を引用している。

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第３章 介護ロボット導入が介護労働に与える影響に関する分析
背景
将来的な介護人材不足は、高齢化に直面する多くの国の課題であり、介護ロボットなどのテクノロジ
ーはこうした問題解決に貢献すると期待されている［１, ２］。介護ロボットは労働時間を節約し、不必
要な作業負担を軽減することで、介護労働者に利益をもたらす可能性がある［３］。しかしながら、介護ロボットの普及は遅れており、増大する介護ニーズに介護ロボットが対応できるのか、必ずしも明らかではない。概念的には、介護ロボットは、介護労働を補完するか、代替するかのいずれかであり、介護ロボットが人員配置等に与える影響は、実証的に明らかにすべき命題である［４］。
ロボットが労働市場に与える影響に関する研究は近年増えてきたものの、そのほとんどが製造業における産業用ロボットの活用に焦点を当てたものであり［５－７]、介護などのサービス分野におけるロボットの影響分析はほとんど行われていない［４］。介護ロボットが介護の現場でどのような役割を果たしているのか、実態を明らかにする必要がある。
本研究の目的は、介護ロボットの導入が介護労働に与える影響を検証することである。政府が助成金を通じて介護ロボットの導入を促進している日本のデータを用いて、介護ロボットの導入効果を測定する。2022年から2050年の間に、61の国・地域の人口が１％以上減少すると予測されており、人口減少に直面する国は近年増え続けている［８］。高齢化先進国の日本の総人口はすでに減少に転じており、ロボット技術と高齢社会の関係性を研究する上で、日本は最適な条件にあると言える。本研究は、介護とテクノロジーを融合した新しい介護モデルの構築に向けた議論に貢献するだけでなく、人口減少社会におけるテクノロジーが果たす役割をめぐる議論の一助にもなるであろう。

方法（研究デザイン）本研究は、2015年から2023年の日本の介護老人福祉施設のパネルデータを用いて、介護ロボットの導入が介護労働に及ぼす効果について定量的に分析した。

（データ）① 介護サービス情報公表システムデータ
介護労働に関するデータは、厚生労働省「介護サービス情報公表システム」のデータを活用した。介
護サービス情報公表制度は、介護サービスを利用しようとする際の、事業所選択を支援することを目的として、介護保険法に基づき、2006年から開始された。日本全国の約21万か所の介護サービス事業所の情報を、都道府県がインターネット等により公表するしくみである。当該データには、事業所名、サービスの種類、法人格、住所、事業開始年月日、従事者数（職種別、雇用形態別）、１週間のうち常勤従事者が勤務すべき時間数、職員１人当り入所者数、夜勤時の平均人数、採用者数・退職者数（職種別、雇連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

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用形態別）、介護報酬の加算状況、入所者数（年齢別、性別、要介護度別）、退所者数、平均入所日数な
どの情報が含まれている。
② 介護ロボット導入支援事業データ
一方で、介護ロボットについては、いつ、どこで、何が導入されたか等、介護ロボット導入の実態を把握できる統計データが存在しない。そこで本研究は、「介護ロボット導入支援事業」に着目した。介護ロボット導入支援事業は、介護ロボットを活用した介護事業所の生産性向上の取組を通じてケアの質の維持・向上や職員の負担軽減等を目的とした補助事業である。介護ロボットの導入支援（補助上限額１
機器30万円、移乗支援・入浴支援ロボットに関しては補助上限額100万円）、見守りセンサーの導入に伴う通信環境整備（wi-fi、インカム等）（上限750万円）を補助対象としており、2015年から実施されている。実施主体は都道府県であり、申請件数は年々増加傾向にある。本研究では、全国24の地方自治体の2015年から2022年の介護ロボット導入支援事業を申請した事業所データを活用した。
③ 独自のパネルデータセットの構築
本研究では、①介護サービス情報公表システムの事業所データと、②介護ロボット導入支援事業の事
業所データを接続し、介護事業所における介護ロボットの導入状況と、当該介護事業所の労働時間や介護職員数などの介護労働の状況を同時に把握可能な独自のパネルデータセットを構築した。

（研究対象）
介護ロボットの導入効果を測定するには、介護ロボット導入事業所と未導入事業所を比較し分析する
ため、一定程度介護ロボットの導入が進んでいる介護サービスを分析対象とする必要がある。2022年度の介護労働安定センター「介護労働実態調査」によると、介護事業所全体でみると、介護ロボット導入
事業所は１割に満たないが、介護老人福祉施設では、介護ロボットを導入している事業所の割合は約４割となっている。このため本研究の分析対象は、介護老人福祉施設にフォーカスすることとした。本研
究では、介護ロボットデータの活用が可能な24自治体の介護老人福祉施設約4,000事業所を対象に、2015
年から2023年の９年分のパネルデータを作成し分析を行った。

（処置変数）
本研究では、介護ロボット導入支援事業を申請し、補助を受けた事業所は、介護ロボットを導入したとみなし、「介護ロボット導入事業所」と定義する。調査期間中に一度も当該事業を申請しなかった事業
所は「未導入事業所」とする。本研究で対象とする介護ロボットは、介護ロボット導入支援事業の補助対象となっている６分野に該当するものとした。具体的には、移乗介助、移動支援、排泄支援、見守り・
コミュニケーション（見守りセンサーの導入に伴う通信環境整備を含む）、入浴支援、介護業務支援の介
護ロボットである。

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（アウトカム変数）
本研究で着目する介護労働のアウトカムは、①介護職員数、②介護職員一人当たりの週労働時間、③
介護職員の非常勤比率、④夜勤職員の平均人数である。仮に、介護ロボットが介護労働と代替的な関係にあれば、介護ロボット導入により、介護職員数は減少する可能性がある。一方で、介護ロボットが介
護労働と補完的な関係にある場合は、介護職員数が減少することはないと考えられる。また、介護ロボットを導入することにより、介護職員の負担軽減や業務効率化が図られた場合、一人当たりの労働時間は減少する可能性がある。一方で、介護ロボットを導入したことにより、これまでのケアよりも追加的に手間や時間を要するようになると、一人当たりの労働時間は増加する可能性がある。また、介護ロボットを導入することにより、介護職員数に変化がある場合、それは常勤職員・非常勤職員のどちらに相対的な影響が及んでいるのかを確認するために、非常勤職員比率の変化に着目する。さらに、2021年度
より、介護施設内の全床に見守り機器を導入した場合、夜間の人員配置基準を緩和できることになっていることを踏まえ、夜勤職員の体制に影響を与えている可能性について検証する。

（分析手法）
介護ロボット導入支援事業は2015年から開始されたため、本研究では、
介護ロボット導入の初回は2015年となる。それ以降、経年的に介護ロボット導入事業所数は増加している。本分析のスキームでは、「介
護ロボット導入」という処置（treatment）は、ある特定の年にのみ生じる事象ではなく、2015年から断続的に、それぞれの事業所で異なるタイミングで生じていることを考慮する必要がある。処置タイミン
グが単一であり処置直後の効果を推定するのであれば、差の差分析（DID：Difference in Difference
analysis）が用いられることがあるが、処置タイミングが複数あり、動的な効果を測りたい場合は、Two
Way Fixed Effect RegressionやStaggered DIDなどの拡張したモデルを用いて、推計を行う必要がある。

Two-way fixed effect regression model（TWFE）
TWFEでは、「グループ固定効果」と「時間固定効果」の２つの固定効果を考慮するモデルである。
（）

は被説明変数であり、上記で設定したアウトカムとなる介護労働の変数（①介護職員数、②介護職員一
人当たりの週労働時間、③非常勤職員比率、④夜勤職員の平均人数）とした。
（ ）はグループ固定効果
であり、介護ロボット導入事業所と未導入事業所に分けられる。介護ロボットを導入している事業所は１、未導入事業所は０が付される。
（ ）は時間固定効果であり、介護ロボットの導入時期が多期間ある
ため、それぞれの導入年について時間ダミーを設定し、介護ロボットを初回導入した年ごとにグループ分けする。具体的には、2015年に導入した事業所は１、2016年に導入した事業所は２…2022年に導入した事業所は８が付される。
（ ）は各事業所における介護ロボット導入開始からの期数であり、導入初年
度は０、その翌年は１、前年は－１が付される。
（ ）は介護ロボット導入開始からの期数ごとの導入効果であり、本分析で着目すべき係数となる。TWFEは（１）を推定する。

（１）

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Staggered DID model
TWFEでは、介護ロボットの効果の大きさと導入タイミングに関連があるときに、推定された にバイアスが生じる可能性がある。例えば、導入効果が大きそうな事業所から順に導入が進められた場合や、後年度につれて効果的なロボットが導入される場合などが考えられる。
そこで処置効果の異質性を考慮したStaggered DIDの手法を用いる。これには複数の手法があるが、本研究では、「コーホート×導入開始からの期数」ごとに推定し、それを集約するSun and Abraham（2021）［９］の手法に基づき、介護ロボットの導入効果を推定する。
（ ）はコーホート×介護ロボット導入開始からの期数ごとの導入効果であり、本分析で着目すべき係数となる。Staggered DIDは（２）を推定する。
（２）

上記（１）及び（２）で介護ロボット導入の介護労働への効果を推定する際に、事業所の定員数、全職員数、勤務年数10年以上の職員割合、要介護５の入所者割合等をコントロール変数とした。

結果（観察データ）
本研究の分析対象は24自治体の介護老人福祉施設であり、2015年時点では3,700事業所のうち介護ロ
ボット導入事業所の割合はわずか0.3％であった。その後、介護ロボット導入事業所は経年的に増加を続け、2019年には15.8％、2020年には24.2％となり、2022年には3,999事業所のうち介護ロボット導入事業
所の割合は37.6％となっている（図１）。なお、2022年の介護労働安定センター「介護労働実態調査」でみた介護老人福祉施設の介護ロボット導入割合も約４割となっており、同水準であることから、本研究において、介護ロボット導入支援事業の申請事業所を介護ロボット導入事業所とみなすことについて、一定程度の整合性が確保されていると考えることができる。
図１ 介護ロボット導入事業所割合の推移（24自治体）（％）

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次に、導入された介護ロボットの件数をロボットの種別ごとに推移をみる（図２）。介護ロボット導入
件数は、2015年の11件から徐々に増加し、2020年は612件、2021年は717件、2022年は589件となっている（2022年に増加率が鈍化したのは、介護老人保健施設やグループホーム、特定施設など介護老人福祉施設以外のサービス事業所についても、補助事業が幅広く行われるようになったためと考えられる。
）。最も多く導入が行われている介護ロボットの種類は、見守り・コミュニケーションであった。2020年からは見守りセンサーの導入に伴う通信環境整備のための機器の導入も増えており、これらを合わせると、導入される介護ロボットの約８割を占めている。このほかには、移乗介助が約１割を占めている。
図２ 介護ロボット種類別にみた導入件数（24自治体）

次に、2023年時点における、介護ロボット導入事業所と未導入事業所の介護労働や事業所の属性に関するデータを比較した（表１）。ロボット導入事業所の介護職員の平均人数は35.3人（SD＝15.0）、未導入事業所では33.4人（SD＝14.1）となっており、介護ロボット導入事業所の方が未導入事業所よりも職員数は多くなっている。労働時間についてみると、ロボット導入事業所における職員の週平均労働時間は35.1時間（SD＝3.6）、未導入事業所は35.2時間（SD＝3.6）となっており、ほぼ変わらなかった。その他、夜勤職員の平均人数（介護ロボット導入事業所3.8人：未導入事業所3.7人）、退職率（介護ロボット
導入事業所13.4％：未導入事業所14.0％）などをみても、2023年時点で、介護ロボット導入事業所と未導入事業所の介護労働に関するアウトカムはほぼ同水準であった。入所定員数、入所者の平均年齢、要介護度別の入所者割合など施設利用者の状況についても、介護ロボットの有無で大きな違いは見られなかった。

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表１ 介護ロボット導入事業所と未導入事業所の概要（2023年）

次に、介護ロボット導入事業所と未導入事業所のそれぞれの介護労働のアウトカム変数の推移をみた（図３）。介護職員数は近年ほぼ横ばいで推移している。介護ロボット導入の有無でみると、介護ロボット導入事業所の方がわずかに多い状況で推移している。2020年から未導入事業所が減少傾向にある一方で、介護ロボット導入事業所は横ばいで推移している。労働時間は2015年から2020年にかけてわずかに減少傾向で推移していたが、2020年以降は横ばいで推移している。介護ロボットの導入の有無で見た場合、介護ロボット導入事業所の方がわずかに少ない状況で推移しているが、2020年から若干増加傾向にある。介護職員の非常勤比率は、介護ロボット導入事業所、未導入事業所ともに2015年から2020年にかけて上昇傾向で推移してきたが、それ以降は横ばいで推移している。2015年から2020年の労働時間の減
少は非常勤比率の上昇と軌を一にしている。夜勤職員の平均人数は近年横ばいで推移している。介護ロ
ボット導入の有無別にみると、介護ロボット導入事業所の方がわずかに多い状況で推移しているが、わずかに低下傾向にある。

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図３ 介護ロボット導入事業所と未導入事業所の比較
介護職員数の推移

週労働時間の推移

非常勤比率の推移

夜勤職員数の推移（主な分析結果）
こうした状況からは、介護ロボット導入が介護労働に及ぼす効果は見えにくい。介護ロボットの効果を測定するためには、介護ロボットの導入前後での介護労働アウトカムの差と、同じ時点での未導入事
業所の介護労働アウトカムの差を比較する必要がある。さらに、介護ロボットは2020年以降から導入件数が大きく増加していることから、時期による処置効果が異なる可能性がある。
介護ロボットの導入が介護労働のアウトカム（①介護職員数、②介護職員一人当たりの週労働時間、③非常勤比率、④夜勤職員の平均人数）に与える効果を測定するために、（１）TWFEと（２）Staggered
DIDの手法を用いて推計を行った（図４）。また、Staggered DIDの推計結果から、介護ロボット導入の平均処置効果 (Average Treatment for the Treated：ATT)を見たものが表２である。介護ロボットの導入が介護職員数に与える影響についてみると、導入以降わずかにマイナスの影響はみられるものの、95％
有意水準でみると、統計的に有意ではなかった。介護ロボット導入の介護職員数へのＡＴＴは、-0.09（SE＝0.10）となっており、有意ではないが、わずかにマイナスの影響があることが示された。労働時間への影響については、ロボット導入以降、わずかにマイナスになっているものの、導入５年後にはプ

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ラスに転じている。労働時間に対する介護ロボットのＡＴＴは-0.09（SE＝0.07）とわずかではあるがマイナスの効果がみられたものの、統計的には有意ではなかった。介護ロボットの導入が非常勤比率に与える効果ついては、ロボット導入以降、わずかに非常勤比率の上昇がみられる。介護ロボット導入のＡ
ＴＴは0.09であり、有意ではないものの正の効果がみられた。介護ロボットの導入が夜勤職員の平均人数に及ぼす効果をみると、介護ロボット導入後も夜勤職員の人数はほとんど変わっていないことが示された。介護ロボット導入のＡＴＴはマイナスではあるものの、-0.007とかなり小さな値となっており、統計的にも有意ではなかった。
図４ 介護ロボット導入が介護労働に与える影響

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介護職員数への影響

介護職員一人当たりの週労働時間への影響

非常勤比率への影響

夜勤職員の平均人数への影響

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表２ 介護ロボット導入の平均処置効果（Staggered DID）

考察
本研究では、介護ロボットの導入が介護労働に与える影響を分析するために、介護老人福祉施設約4,000事業所を対象に、2015年から2023年のパネルデータを用いて、TWFE及びStaggered DIDの手法を用いて分析を行った。その結果、介護ロボットの介護労働への効果はいずれもわずかなものであり、統計的に有意ではなかった。しかしながら、介護ロボット導入効果の方向性は示唆されており、介護職員数
や労働時間を減少させる可能性がある。また、こうした介護職員数や労働時間の減少は、非常勤比率の増加を伴って生じる可能性も窺われた。一方で、夜勤職員の平均人数は介護ロボット導入の影響をほとんど受けていなかった。
分析の結果を踏まえ、介護ロボット導入が介護労働に及ぼす影響のメカニズムについて、いくつかの仮説を検討したい。介護職員数や労働時間への影響については、例えば、移乗介助の介護ロボットを導入することで、これまで２人介助で行っていたケアが１人介助でも可能となり、省力化が図られていることが考えられる。また、介護業務支援のロボット導入により、介護記録をスマートフォンで音声入力できるようになり、時間短縮化が図られると考えられる。さらに、介護ロボットは使い方を習得すれば、経験値によらずケアの提供ができるため、非常勤職員の活躍の場が広がっている可能性が考えられる。
夜勤体制については、見守りセンサーなどにより遠隔での見守りを実践することで、夜間の定期巡回の頻度を減らし、職員の負担が軽減されてはいるものの、夜勤職員の人数を減らすまでには至っていないと考えられる。今回の分析結果から推察できることは、介護ロボットは現時点では、介護労働の代替的な役割を果たすまでには至っていないが、その効果の方向性は介護労働を代替し、介護職員の負担を軽減する可能性を示していると言える。
次に、介護ロボット導入にむけたインプリケーションについて考察したい。現状では、介護老人福祉施設のうち約４割が介護ロボットを導入しているが、実際には、介護ロボットを導入しても様々な理由
で機器を使いこなせず、効果を挙げられずに終わってしまう場合もある。そこで、導入した介護ロボッ
トを有効活用し、効果を最大限発揮するための取組が求められる。介護ロボットを活用し、実際に介護職員の負担軽減を実現している事業所では、介護ロボット導入前に、介護ロボットに任せる業務、職員が行う業務を整理し、組織内で意思統一を図り、明確なビジョンをもって導入を進めている事例が見受けられる（前述コラム参照）。政府は、介護事業所内に生産性向上を目的とした委員会の設置を進めている。介護ロボットの導入ありきではなく、それぞれの介護事業所において、現場の課題を抽出・分析し、連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

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それを改善するにはどういった機器が必要か、介護サービスの質の確保及び職員の負担軽減に資する方策について検討するプロセスが必要である。
また、
介護ロボットを使いこなせる人材育成も重要である。
2019年度の介護福祉士養成課程のカリキュラム改定により、介護ロボット・ＩＣＴを活用する知識・技術などを習得することが生活支援技術の教育に含むべき事項に明記され、介護ロボットやＩＣＴに関する教育が求められている。しかし、介護ロボットやＩＣＴの教育内容や時間数は各養成校に委ねられており、手探りの中、教育を進めているのが現状である。介護ロボットを活用したケアの在り方を前提として、今後の介護人材を養成していく必要がある。特に、介護ロボットの広がりとともに、常勤・非常勤に関わらず、介護ロボットを安全に適切に使いこなせるようにするための職員に対する研修は不可欠であると言える。さらに、介護ロボットの導入による介護労働の代替効果はわずかなものであったが、これは介護ロボット導入支援事業のインパクトが小さいことによる結果とも言える。介護ロボット導入支援事業には補助金額の上限額が設定されているため、事業所によっては複数年に分けて介護ロボットを導入しているケースも見受けられる。このため、各事業所が必要と考える介護ロボットを導入できるだけの十分な支援があれば、介護ロボット導入効果はより大きくなることが想定される。

（研究の限界）第一に、介護ロボットを導入する事業所と未導入事業所の間には、経時的に変化し、かつ観測されないが介護労働のアウトカムに影響を及ぼす要因（交絡因子）の存在を調整できていない。例えば、介護職員の雇用管理改善のために、最新のテクノロジーの導入に前向きな社会福祉法人の理事長が運営する施設であれば、介護ロボットの導入に関係なく、労働時間が短く、離職率は低くなるかもしれない。こうした「理事長の雇用改善に対する意識」はデータで捉えることが困難である。これらの要因を調整するためには、例えば、介護ロボット導入支援事業の交付がランダムに決定されるような自然実験の状況
下で、介護ロボット導入事業所と未導入事業所の介護労働アウトカムを比較することにより、介護ロボットの導入効果の正確なパスを捉えることができるだろう。
第二に、介護ロボット導入支援事業を申請した事業所を「介護ロボット導入事業所」としているが、補助金を申請せずに介護ロボットを導入する事業所もあれば、介護ロボットを導入しても使われていな
い事業所もあるため、本研究の結果は過小推計となることに留意が必要である。より正確な政策効果を測るためには、実際の介護ロボットの活用実態を把握するためのデータ整備を進めることが今後必要となってくる。
第三に、介護ロボットがケアの質に与える影響など介護ロボットの効果を多面的に測定するためのデータを収集し、さらに研究を深めていく必要がある。例えば、介護ロボットの導入により、ヒヤリハッ
ト事例が減少している可能性がある。介護ロボットの活用により、職員の腰痛やストレスが軽減されている可能性がある。全体の労働時間が変わらなかったとしても、夜勤時の負担が軽減することで、日中のケアを充実できる可能性がある。こうした職員の負担軽減は、介護労働の質を向上させる可能性があり、職員の離職防止など介護ロボットが介護労働に及ぼす影響についてさらに詳細に把握していく必要がある。他には、介護ロボット導入事業所は若い職員が多い傾向にあることから、若い人材の採用に与

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えるポジティブな影響なども想定される。
最後に、介護ロボットが長期的な介護労働アウトカムに与える影響を分析していく必要がある。介護老人福祉施設において介護ロボットの導入が進んできたのは2020年以降であり、それでもまだ4割程度の事業所でしか導入が進んでいない。今後、介護ロボットの長期的な効果が表れる可能性があるため、引き続き導入効果を見ていく必要がある。

結語
今後、介護人材の不足が見込まれる中で、テクノロジーを活用した効率的で効果的な介護サービスの在り方を検討していくことは避けられない。その際には、精度の高いエビデンスに基づいた政策的支援が望まれる。しかしながら、これまでのところ、介護サービス分野におけるロボットの労働市場への影
響に関する研究はほとんど行われていない。そのような中で、本研究は、日本の事業所データを活用し、介護ロボットの導入効果を定量的に分析した数少ない研究であると言える。ただし、本研究においてもデータ上の制約から、十分な因果効果を推定できていないことから、今後は介護事業所のケアの質に対する介護ロボットの影響に焦点を当てた分析など、テクノロジーがサービス部門の雇用と生産性にどのような影響を与えるかについての全体像を明らかにするための研究を行っていくことが重要である。

参考文献
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２. Mori I, Blake M, Lambert C, Burkitt R, Hills D, Tuhou L, et al. NHSX Adult Social Care Technology andDigital Skills Review.
３. Zhao Y, Rokhani FZ, Sazlina S-G, Devaraj NK, Su J, Chew B-H. Defining the concepts of a smart nursing home
and its potential technology utilities that integrate medical services and are acceptable tostakeholders: a scoping review. BMC Geriatr. 2022;22:787.
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Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research; 2021.
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９. Sun L, Abraham S. Estimating dynamic treatment effects in event studies with heterogeneous treatment
effects. J Econom. 2021;225:175–99.

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第２部

特別寄稿
超高齢社会と介護ロボットイノベーション―国家プロジェクト活動10年間の成果と今後の展望―
本田 幸夫*
東京大学大学院

要旨
超高齢社会日本の大きな社会課題の一つに、少子高齢化に伴う人口動態の変化により介護を必要とす
る高齢者が増加する一方で、介護をする人材の不足という社会問題が顕在化していることがある。そこ
で、経済産業省と厚生労働省が中心になり、高齢者の自立支援（健康寿命の延伸）と介護者の負担軽減（ロボット技術による介護現場の生産性向上）を実現することを目的に、世界に先駆けロボット介護機器の開発・導入・普及プロジェクトが進められてきた。本論文は、参考資料１を大幅に加筆修正し、国家プロジェクト10年間の活動内容の成果と残された課題を総括し、介護ロボット・ＡＩという技術イノ
ベーションの社会実装に向けた今後の展望を述べている。

キーワード
介護ロボット、ロボット介護機器、移乗支援、歩行支援、排泄支援、入浴支援、見守り、行動変容、
社会実装、健康寿命、平均寿命、技術イノベーション

１．はじめに2024年現在、日本は65歳以上の人口比率が29％を超える世界一の超高齢国家となっており、2050年には１億人まで人口が減少すると予想されている（図１）。図２は総人口がほぼ一億人規模であった1970
年と2050年の人口動態を比較している。1970年代は高度成長末期で、15歳から64歳の生産年齢人口が多く、若年人口も多いことがわかる。一方、2050年は65歳以上の高齢者層の人口が多くなるため、経済を支える働き手が少なくなる逆ピラミッド構造になっている。その結果、介護を必要とする高齢者が増加するにも関わらず介護をする人の人手不足が大きな社会問題となっている（図３、４）。図５、６は国
家財政の状況を示した図である。一般会計歳出に占める社会保障費の割合は年々増加を辿っており、特に介護保険の支出額は、2000年から2008年までの間に倍増しており、2025年には16.4兆円まで増加すると予想されている。このデータから明らかなように、超高齢社会の一番の問題は高齢化そのものよりも*〒113-8656 東京都文京区本郷７-３-１ 東京大学大学院工学系研究科人工物工学研究センター
本田 幸夫
Tel：03-5841-6486
E-mail：honda@race.t.u-tokyo.ac.jp

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連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

元気な高齢者が減少していることにある。そこで、国が中心となり介護分野にＩＣＴを含めたロボット技術を導入することで高齢化に関わる社会問題を解決する活動を進めてきた。具体的には2013年閣議決
定された日本再興戦略に「ロボット介護機器開発５か年計画」が盛り込まれ活動が開始された１,２,３。
この国家プロジェクト活動では、ＩＣＴ・ＡＩを含めたロボット技術を介護ロボットとは呼ばずにロボット介護機器と命名して活動を進めている。その理由は、介護ロボットとするとロボットが自動的に人を物のように扱い介護するのではないかという誤った認識が広がることを懸念したことにある。人の尊厳を守るためには人のケアは人がすることが基本であり、ロボット技術はケアに関わる人手不足解消や身体的な負担の軽減、介護される人の自立を促進することを支援する、人間中心の思想で設計された賢い道具という意味を理解してもらうために介護ロボットではなくロボット介護機器と命名したのである。
しかし、一般的には介護ロボットという言い方が普及してきており、本稿では介護ロボットという名前も併用している。次章で国のロボット介護機器開発・導入促進プロジェクトの概要と10年間に及ぶ活動の成果、残された課題を明確にした上で、最終章でロボット技術と共存・共生する超高齢国家日本の今後の展望を述べている。

図１ 日本の総人口の変化

出所：1920年までは、国土庁「日本列島における人口分布の長期時系列分析」（1974年）、1920年からは、総務
省「国勢調査」、「人口推計年報」、「平成17年及び22年国勢調査結果による補間補正人口」、2015年から
は、国立社会保障・人口問題研究所「日本の将来推計人口（平成29年推計）」を基に作成連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

39図２ 1970年と2050年の人口構成比較

出所：1970年は総務省「国勢調査」
2050年は国立社会保障・人口問題研究所「将来人口推計（平成29年１月推計）」の出生中位・死亡中位
仮定による推計結果

図３ 要介護・要支援認定者数の推移

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連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

図４ 2025年までの介護人材の需給推計

図５ 一般会計歳出に占める主要経費割合の推移

連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.841図６ 高齢者増と介護保険総費用・国民医療費の推移

2025年
年予想16.4兆
兆円
2000年
年 3.6兆兆円

出所：厚生労働省

２．介護ロボット開発普及の国家プロジェクト
２．１．６分野13項目の開発内容
ロボット介護機器の開発・導入促進プロジェクトは、経済産業省と国立研究開発法人日本医療研究開発機構（以降ＡＭＥＤ：Japan Agency for Medical Research and development）が開発を担当し、現場での実証・普及は厚生労働省が支援して実用化を進めてきた。元気高齢社会を実現するために、自立支援
等による利用者の生活の質（ＱＯＬ：Quality of Life）の維持・向上と介護者の負担軽減（介護現場の生産性向上）の実現を目的としている。開発対象となる６分野13項目を図７に示す４。

図７ ６分野13項目のロボット介護機器分類

出所：経済産業省・厚生労働省ＨＰ

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連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

2012年のプロジェクト発足当初は図７の太い実線の枠で示す４分野５項目で開発支援が開始された。
2014年に太い点線の枠で示す入浴支援分野が追加され５分野８項目になり、2017年に太い一点鎖線で示す介護業務支援分野と５項目を追加し６分野13項目になっている。６分野とは、移乗支援、移動支
援、排泄支援、見守り・コミュニケーション（見守りロボットという）、入浴支援、介護業務支援の６
分野で、分野ごとに例えば移乗支援であれば、装着型と非装着型の２項目に分類分けされ６分野13項目となっている３。最後に追加した介護業務支援分野の設置目的を説明する。それまでに開発してきたロボット介護機器は介護に関わる業務の一つのタスクを支援する単機能のロボットが中心であった
ため、現場で実際に行われている一連の介護業務プロセスの中に組み込んで使用しないと有効性が発揮できない事がわかってきた。そこで、介護業務の中の一つのタスクを支援するだけではなく、ロボット介護機器に装備された各種センサーから収集したデジタルデータを介護記録システムにネットワークで繋ぐことで、科学的な介護を実現する活動に寄与することを目的に介護業務支援分野を追加している。また、従来の５分野に新たに追加した５項目は、被介護者の自立を支援する機器の開発を強化することが目的である。これは従来の５分野は、主として介護者の身体的な負担軽減を目的にロボット介護機器の開発を進めてきたが、図３に示すように年々介護を必要とする人が増加する現状の改善ができなければ、超高齢社会の本質的な課題解決にはならない。そこで、介護状態に陥らないように未然予防をすることで健康寿命を伸ばすことを目指している。本プロジェクトで商品化されたロボット介護機器の例を紹介する。図８は移乗支援のロボット介護機器である。ベッドから車椅子への移乗作業は、介護者にとっては二人以上の複数人での介助が必要なことも多く、また腰への負担が大き
く腰痛の原因にもなっている。そこで、一人で介助ができることで介護現場の生産性を向上させるとともに腰への負担軽減も可能な装着型と非装着型の二種類のロボット介護機器が開発され商品化されている。図９は移動支援のロボット介護機器になる。室内の移動や外出時の歩行の不安を軽減することが目的で、坂道を登るときにカートの重さを感じないようにアシストしてくれる機能や、反対に坂道を降りる場合等には自動でブレーキを掛けて転倒を予防する機能を装備している。また、椅子やベッドからの立ち上がり支援やトイレの便座への着座、離座を支援するロボット介護機器も開発されている。図10は排泄を支援するロボット介護機器である。排泄作業は介護現場でも負担の大きい仕事であるため、排泄後の汚物の処理を簡単にする機能や臭いを出さない機能などが装備された機器が開発されている。また、膀胱に溜まる尿量を自動で検知し、効率的にトイレ誘導ができる機器の商品化も進んでいる。図11は入浴支援機器である。入浴は日本の文化でもあり、体が不自由になってもお湯に浸かりたいという要望は多い。介護状態になっても、介護される人のＱＯＬ（Quality of Life）の維持・向上ができなくては良い介護とは言えない。しかし入浴を支援するのは、介護する側、介護をされる側双方にとって非常に重労働で危険も伴う。そこで、安心して安全に入浴できるロボット介護機器の商品化が進んでいる。図12は見守り・コミュニケーション支援のロボット介護機器になる。年々認知症を発症する人が増加しており、徘徊に伴う事故等が大きな問題になっている。特に介護者が少なくなる夜間のケアが課題で、被介護者のプライバシーを守りつつ、ベッドからの転落や転倒の未然予防の検知をするために赤外線カメラなどによる画像分析やベッドに敷くマットセンサーなど各種セ連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

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ンサーを利用した機器の開発・商品化が進んでいる。図13は健常者が介護状態にならないようにリハ
ビリテーション用途に加えて介護の未然予防を支援するロボットの事例になる５。このように10年に及ぶ開発プロジェクトで介護者の負担軽減に資する各種ロボット介護機器や介護状態の悪化防止と介護の未然予防を目的とした各種ロボット介護機器が開発・商品化され現場導入が進んでいる７，８。

図８ 移乗支援に関わるロボット介護機器の例

図９ 移動支援に関わるロボット介護機器の例

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連合総研「テクノロジーは介護の未来を変えることができるか」 2024.8

図10 排泄支援に関わるロボット介護機器の例

図11 入浴支援に関わるロボット介護機器の例

図12 見守り・コミュニケーション支援に関わるロボット介護機器の例

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45図13 移動支援（介護の未然予防）に関わる装着型ロボット介護機器の例

２．２．開発プロセスの標準化と安全性評価の基準
介護する人、介護される人を対象としたロボット介護機器を開発するうえで、安全設計基準を確立することが標準化と普及のためには非常に重要になる。そこで本プロジェクトでは、国立研究開発法人産業技術総合研究所が開発したロボット介護機器開発のＶ字モデルを標準化する活動と連動して開発が実施されてきた（図14）。Ｖ字モデルのコンセプトは、図15に示すＩＣＦ（International Classificationof Functioning，Disability and Health，国際生活機能分類）生活機能モデルの考え方をベースに、介護される人の視点に立って「している活動（日常生活でのひとまとまりの活動）」「参加（楽しみや意欲を持って行うより複合的な活動）」の活動量、質、バラエティーを増加・維持するために必要な機器設
計手順を明確にしている６，７，８，９。安全面については、商品化のために必要な一般的な電気安全・機械安全に加えて人体への影響を評価する基準策定も行っている。その成果が、サービスロボット（生活支援ロボット）の安全要求事項の国際規格ISO13482として制定された。このように、ロボット介護機器の開発には安全性に関するリスクアセスメントが重要であるため、詳細なマニュアルとしてまとめて公開されている６。ISO13482は移動作業、人間装着型、搭乗型のロボット介護機器関係のみ規格化されているため、６分野13項目すべての規格化に向けた取り組みが経済産業省・産業技術総合研究所・ＡＭＥ
Ｄ中心に継続的に行われている。

図14 ロボット介護機器開発のＶ字モデル

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図15

ＩＣＦ（International Classification of Functioning， Disability and Health，
国際生活機能分類）生活機能モデル

２．３．プロジェクトの成果
プロジェクトの成果としては、2013年から2019年までの７年間の開発支援で108件を採択し、25件が商品化されたことが挙げられる（図16）。また政策上の成果としては、前項で述べたようにサービスロ
ボットの国際的な安全規格としてISO13482を制定したことがある。また、厚生労働省との連携で2018年
度の介護報酬改定において介護施設における夜間の人員配置基準加算の算定条件に見守りロボットの利活用が認められたことも大きな成果である８。この人員配置基準加算というのは、見守りロボットを導入すればロボットが人の代わりをすることを認める世界的にも例がない画期的な制度である。介護人材の慢性的な人手不足の中で被介護者の尊厳を守りながらより良いケアを実現していくためには、手厚い見守り作業が必要である。見守りロボットは、人手不足の中であっても介護の質を落とさず、より良い
科学的なケアを実現する有効な解決策の一つであると考えられる。昨今、介護者が被介護者に不適切な行為をする、あるいはその逆など介護施設における様々なハラスメント行為が発生しており、それらを未然に予防する防犯機能としても見守りロボットを活用できる。このように見守りロボットは現場での必要性が増しており今後ますます普及が促進すると予想される。そこで国としても、介護現場での人員
配置基準加算率の拡大（2018年度10％、2021年度40％に拡大）や夜間から昼間への適用等様々な普及促
進の検討を進めている。このようなロボット介護機器の現場普及が進む政策が充実していけば、参入する企業も増加し量産効果による低価格化の促進が期待される。
図16 ロボット介護機器プロジェクト活動の結果

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２．４．普及に向けた課題
10年間に渡る国家プロジェクト活動における最大の課題は、普及促進が十分ではない事に集約される。
図17は2023年時点での各種介護ロボットの普及状況の調査結果を示している。見守りロボットの普及は30％ほどあり、今後も普及が期待されるが、それ以外のロボット介護機器の普及はほとんど進んでいない。その理由は様々な要因が考えられる。一つは導入費用の問題である。安い機器でも一台10万円以上するため、介護施設では入居者数を考慮すると複数台必要であり費用面での負担が大きく使いたくても簡単に利用できない問題がある。この点に関しては、国の購入補助制度や特定福祉用具の指定を受けることで購入費の最大９割まで介護保険から支給される制度などの公的な支援のほか、レンタルやリースなども充実してきており、今後ロボット介護機器単体の価格面での障害は小さくなっていくものと思われる。一方、介護施設はロボット介護機器を活用するための無線ＬＡＮなどのインフラ整備が不十分であり、介護ロボット導入の前にＩＣＴのインフラ整備を進める必要がある。介護現場ではＩＣＴの普及が遅れており、インフラの整備をする資金の手当も必要である。この点に関してもインフラ整備の各種補助制度が用意されてきているので資金面の問題は今後改善されていくと考えられる７，８。２つ目の大きな課題は、ロボット介護機器の導入は介護のやり方を変える介護現場のイノベーションであるため、忙しい現場においては現状を変えることへの大きな不安があり導入が進まないことがある。不安の最大の要因は、介護現場で働く人達は、ロボット介護機器やＩＣＴ機器を使うための基本的な技術リテラシ
ーが低いということにある。そもそもロボット介護機器に限らず、介護教育の現場ではテクノロジーを使った介護の教育がほとんどないため、技術リテラシーが高くなくロボット介護機器という新しい介護の道具を使ったケアに安全面での心理的な不安がある。これら現場の不安に関しては、厚生労働省が中心になって日本全国に10カ所以上のリビングラボ整備を進めており、ロボット介護機器の紹介や使い方などの講習などを実施することで不安の解消を図っている９。安全性に関しては、前項で説明をしたよ
うにサービスロボットの安全規格としてISO13482が制定され、家庭用の電気機器などと同じようにＪ
ＩＳや電気用品安全法などにも準拠して設計・製造されているので設計上の安全は担保されている。しかし、現場での運用上の安全まで含めた絶対安全という機能は担保されない。これは自動車や電化製品
等と同じである。安全面に注意をはらい設計・製造・運用しても事故が起こらないという保証はない。
そのため、ロボット介護機器に限らず不特定多数の人たちが使用することを想定する商品は、普及に伴い現場からのインシデントを収集し対策していく中で、商品の改良を進め法整備なども検討する必要がある。この安全性・安心に関する不安の解消は、使い方の研修や教育を通して現場と一体になって地道に進めていくしか方法はないと思われる。現場と一体になった運用を進めていく中で、漏れのないリス
クアセスメントのプロトコルを整備していくことも重要である。加えて、損害賠償保険などの整備も並行して行っていくこともリスクアセスメントの一環として不可欠である８～12。以上述べたように、人の介護に関わるテクノロジーの利活用には光と影の両面がある。例えば前項で今後見守りロボットの普及が進むと述べたが、見守りロボットにはカメラ機能を装備しているものもあり、現場での使い方によっては見守り機能を監視機能として利用することも可能になる。監視として利用することにはプラ
イバシーの侵害が危惧されるが、見守りなのか監視なのか明確な切り分けは難しい。そのため、ロボ48

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ット技術を利活用していく介護に関わるインフォームドコンセントや倫理観に関する議論が不可欠であり、法制面の整備等も視野に早急に国としての方向性を示していく必要がある11，12。
いずれにしても、ロボット介護機器を使用する人たちがリスクよりもベネフィットが大きいと実感できるロボット介護機器を実現することが普及促進のためには一番重要であると考える。

図17 ロボット介護機器の普及状況

出所：介護給付費分科会第215回資料２-５「（５）介護現場でのテクノロジー活用に関する調査研究事業」

３．まとめ
以上、10年に及ぶ国のロボット介護機器の開発・導入促進プロジェクトの活動とその成果、普及における課題を整理した。介護現場の人手不足の解消策としては、外国人労働者や女性活用など働き手を増加させる対策が考えられるが、総人口が減少する中で労働人口が大幅に減少している現状を鑑みると、移民政策を取らない日本においては本質的な改善にはならないと思われる。また、介護現場は賃金レベ
ルが低く、３Ｋ（きつい、汚い、危険）のイメージが強い職場であるので、このイメージを抜本的に変えていかないと働き手を確保することは難しい。そのため、ロボットやＡＩなどの最先端技術を利活用
して介護現場のイメージを変えるイノベーションを生み出すことは非常に重要である。一方、本文でも述べたように介護ロボットの普及は遅々として進んでいないことが問題であるが、図18に示すように新技術が社会に普及するのには時間がかかる。日本の介護ロボットの普及促進に関しては厚生労働省の活動が本格化してまだ数年であり、普及はこれから進んでいくと予想される。また、介護現場の生産性向上だけではなく、介護問題に関わる本質的な解決策として介護を必要とする人を少なくすることも重要であることを忘れてはいけない。図19に示すように医療技術の進歩で平均寿命は伸びているが、平均寿
命と健康寿命の差は縮まっていない13。その結果、認知症患者が大幅に増加し現場負担が増加しているという実態がある（図20）。図21は筆者たちが介護施設における入居者の心身の状況を調査したデータを示している。高齢化に伴う身体と精神機能の衰えは個人差が大きいが、全体的な傾向としては身体機能の衰えが精神機能を大幅に衰えさせるということを示唆している。つまり、外出やコミュニケーショ

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ンの機会など日常生活の活動量を多く取る人たちは、身体機能が衰えても精神機能の衰えが少ない傾向があることを意味している。現在、図22に示すように独居高齢者が増加しており、独居により外出やコ
ミュニケーションなどの日常生活の活動機会が減ることで、ますます介護を必要とする高齢者が増加す
る心配がある。介護を必要とする人が大幅に増加すれば、介護を受けたくても受けられない介護難民問
題が大きくなる懸念がある。これらの解決策としても介護ロボットやＡＩの技術を利活用して健康寿命を延伸させ元気超高齢国家を実現する活動は非常に重要である（図23）。
今後世界中の国が高齢化の問題に直面することになる。日本が世界に先駆け国家プロジェクトとして進めてきた人間中心の考えに基づいたロボット・ＡＩを利活用した介護イノベーション活動は、日本の介護問題を解決するだけではなく世界的な高齢社会問題の解決にとっても重要であり、介護ロボットを利活用した介護ソリューションをビジネス化できれば日本の新たな輸出産業になる可能性も期待される。
そのため、介護ロボットによる超高齢社会対策は介護イノベーションを新産業に育てるエコシステム視
点での国家プロジェクト推進がますます重要になっているといえる（図24）14，15。
最後に、昨今の生成ＡＩの技術の急速な進化・普及とロボット技術との融合についての私見を述べてまとめとしたい。今後生成ＡＩ技術を実装した介護ロボットの研究開発が進むことは確実であり、近い
将来ロボットが人に代わって高齢者を心身両面でケアする時代が来ると予想される。しかし、現状のＡＩは人が行うケアのように、多様な人それぞれの感情に臨機応変に対応する思いやりの心を持ったケ
アをする事はできないと思われる。ＡＩは統計学的に良いと思われるケアの方法を見つけ出す能力は優れていると考えられるが、人それぞれで異なる症状や感情など人の多様性に対応したケアが出来るかど
うかは現状不明である。そうすると、統計学的に良いというＡＩの指示だけに従って動作する介護ロボ
ットにケアをされて、人は幸福な感情を持てるのであろうかという疑問が生じる。ＡＩに限らずどのよ
うな素晴らしい技術にも良い面と課題があり、ＡＩを信じてケアをした結果、人の尊厳を傷つける危険がある事も考えられる。ＡＩやロボットなどの最先端技術とどのように付き合っていけば良いのかにつ
いては、世界的にも議論が始まったばかりであり明確な方向性は示されていない。介護ロボットの普及が遅々として進まない日本の現状は、日本人は現状を変える決断力がないという負の見方もあるが、技術の利活用と人間中心という考え方の両立を真剣に考えているからこそ拙速に先端技術に頼るのではな
く着実に開発・普及活動を進めてきたという見方もできる。世界に先駆け人と関わる介護ロボットの開発、普及を進めてきた日本には、最先端技術をどのように利活用すれば介護の生産性を向上させる事ができるかというノウハウに加えて、介護する人、介護を必要とする人、すべての関係者が健康で幸せに暮らすことができるのかを検討してきた経験とノウハウもある。この経験とノウハウを世界中に示すことができれば、これから超高齢社会を迎える世界中の人々に、先端技術を使って不安なく幸せに暮らすことが出来る夢と希望を与えることに貢献ができ、日本経済再生にも繋がる活動になると期待をしている。

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図18 新技術の普及スピード

図19 平均寿命と健康寿命

図20 認知症患者の推移

出所：内閣府「平成29年度版高齢社会白書」より

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図21 高齢化と身体機能・精神機能の関係

出所：1998年パナソニック社内介護施設との共同調査から高齢者総合機能評価（ＣＧＡ）と身体機能評価のスコアリングにより推測（サンプル数112）

図22 年齢別単身世帯数の推移

出所：国立社会保障・人口問題研究所「日本の世帯数の将来推計（全国推計）」（平成30年推計）
総務省「国勢調査」をもとに、国土交通省作成

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図23 ロボット技術の介入による健康レベルの向上

図24 技術イノベーションを社会実装するエコシステム

謝辞
本論文中の各種資料等は経済産業省、厚生労働省、日本医療研究開発機構、並びに関係各企業の皆様の活動から各種データなどを利用させていただきました。ここに深謝の意を表します。

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参考文献
１．本田幸夫：ロボット介護機器の開発・普及活動と今後の展望、バイオメカニズム学会誌、Vol.46(3), 139-144（2022）．
２．比留川博久：ロボット介護機器開発・導入促進プロジェクト，日本ロボット学会誌，34(4)，228-231,（2016）．
３．経済産業省：ロボット介護機器開発・導入促進事業（開発補助事業，基準策定・評価事業）研究基本計画，平成26年
３月.
４．厚生労働省，経済産業省：ロボット技術の介護利用における重点分野，平成24年11月策定，平成26年２月改訂，平成29年10月改訂．
５．本田幸夫，橋本稔，岸本一昭：健康寿命延伸を支援するロボットの開発と社会実装，システム制御情報，66(2)，6469，(2022)．
６．International Classification of Functioning，Disability and Health (ICF)，国際生活機能分類，WHO，(2001)．
７．介護ロボットポータルサイトhttp://robotcare.jp（2022/３/６確認）
８．厚生労働省介護ロボット関係のホームページ
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/0000209634.html（2022/３/６確認）
９．介護ロボットの開発・実証・普及のプラットフォーム
https://www.kaigo-pf.com/relation/（2022/３/６確認）
10．本田幸夫：サービスロボット新産業で必要になるデザイン思考を活用した技術戦略，日本ロボット工業会，ロボット，
230，pp. 5-10，2016-05．
11．本田幸夫：ロボット革命，祥伝社，2014．12．10
12．本田幸夫：介護ロボット，日本ロボット学会誌，38(2)，(2020)．
13．平成29年度高齢社会白書第1章第2節3 高齢者の健康・福祉
https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/w-2017/html/gaiyou/index.html（2022/２/15確認）
14．本田幸夫：新型コロナウィルス感染症に対応した高齢者の介護や子供の保育ケアに関わるエッセンシャルワークを支援する遠隔アバターロボット・ＡＩによる安心・安全な見守りケアの実用化に向けた研究，厚生労働科学特別研究事業，文献番号202006043A，2020.
15．本田幸夫：2040年を念頭に置いたロボット・ＡＩ等による医療福祉分野におけるイノベーション創出に向けた研究，
厚生労働科学特別研究事業，文献番号201906019A, 2019.

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テクノロジーは介護の未来を変えることができるか「介護分野におけるテクノロジーの活用と介護の質向上に向けた調査研究報告書」

連合総研調査研究報告書 2024年第2号
2024年8月発行

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テクノロジーは介護の未来を変えることができるか

テクノロジーは介護の未来を変えることができるか
介護分野におけるテクノロジーの活用と介護の質向上に向けた調査研究報告書

2024年 8月

ISSN

2759-2316

連合総合生活開発研究所

連合総研調査研究報告書 2024年第２号

公益財団法人

連合総合生活開発研究所