第 50 回中期経済予測
予測期間: 2023-2035 年度
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AI

AI の活⽤、国内産業の⾼付加価値化を―新しい技術、問われる⼈間⼒―渡辺奈央

⽇本経済は今後、少⼦⾼齢化が⼀層加速し労働⼒⼈⼝は 2024 年度をピークに減少に転じる⾒通しだ（図表２−２−１左）。労働⼒不⾜を補うため AI 活⽤を推進し⽣産性を⾼めていく必要があるが、⽇本経済研究センターの調査によると AI を導⼊済みの企業はわずか 15%で、実際に業務内で AI を活⽤している労働者は全体の７％であった（図表２―２−１右）。
AI は⼈間の業務を補完・代替することによって、⼈⼿が不⾜する産業にプラスの効果をもたらすことができるのか。本稿では、有識者へのヒアリングをもとに⽇本における AI の現状と課題を整理する。特に⼈⼿不⾜が深刻化する介護業界について AI 活⽤の現場の取り組みを紹介しつつ、AI 活⽤のあり⽅を検討する。
図表２−２−１ 労働⼒⼈⼝の推移（左）、企業への AI 導⼊の現状と個⼈使⽤有無（右）（資料）総務省『労働⼒調査』、⽇本経済研究センター推計

１．⽇本における AI 活⽤の現状（1）AI を活⽤した新サービスが続々
Chat（チャット）GPT(⽶ OpenAI 社)等の⽣成 AI ブームの⾼まりを受けて、⽇本企業もAI を活⽤した新サービスを続々と展開している。2023 年 10 ⽉の『AI・⼈⼯知能 EXPO』には、ディープラーニングや機械学習、⾃然⾔語処理など AI に関するサービスが⼀堂に出展された。なかでも⾔語⽣成技術や画像認識の技術を使ったサービスが⽬⽴った。

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予測期間: 2023-2035 年度「LegalForce キャビネ」（株式会社 LegalOn Technologies）は、締結後の契約書をすばやくデータ化し契約管理の⼿間を軽減する。閲覧権限の設定や変更覚書との紐づけができるほか、AI が契約書の更新期限を⾃動的にメールでリマインドする。
また、Loglass（株式会社ログラス）は社内に散らばる経営データを⼀元管理できるサービ
スで、社内データ収集などに掛かる時間を短縮させるうえ、集めたデータを⽐較・分析し、経営会議レベルの広範で⾼精度の情報を⽣成する。これによりデータ収集、統合に掛かる時
間を約 70%削減できるという。チャット GPT を使⽤しているが、データをマスキング（匿名化）することによってデータ漏洩のリスクを防いでいる。
建設業や製造業で有⽤な画像認識 AI サービスの Deeptector（NTT コムウェア株式会社）
は、⼈の⽬に代わって AI が判定や判別作業を担う。特にトンネルや建物などのインフラ劣化
診断、製造業における外観検査などの分野で導⼊が進み、AI が⼈間の仕事を補完し⾃動化・省⼈化を可能にする。そのほかにも企業の AI 導⼊⽀援や⼈間の脳波を学習させて不良品の検知ができる技術など、幅広い産業や現場に AI サービスの展開が広がっている。

（2）教育業界の AI 活⽤、現状は限定的
⼀⽅、AI を活⽤した新たなサービスの浸透のスピードは産業によって異なり、特に教育業界では限定的だという指摘がある1 。2023 年７⽉に⽂部科学省が発表した『初等中等教育段階における⽣成 AI の利⽤に関する暫定的なガイドライン』では⽣成 AI について、「限定的な利⽤から始めることが適切」と記載されているが、多くの学校では教員の多忙により、教師の側にも⼀定程度必要だと⾔われる AI リテラシーまで⼿が回らないのが実情だ。
こうした中、⽂部科学省は⽣成 AI による授業⾰新を探り、全国のパイロット校約 50 校で、⽣成 AI を英会話の相⼿としたりディベートでの意⾒作りに⽣かしたりする施策を推進している。学⽣向け授業動画アプリ「スタディサプリ」を展開する株式会社リクルートも、「スタ
ディサプリ学校向けサービス」を提供している。⽣徒の学習の取り組み状況や宿題配信をシ
ステムで⼀元化・可視化する。
教育現場に AI を導⼊すると、学年をまたいだ先取り学習や学び直しが可能になり、個別習
熟度別の学習を促すことが出来る。また外国語学習においては、継続や反復学習などが効率的にできることから⼈間よりも AI やロボットに優位性があると⾔われる。
ただ学校で教えることは国語や数学だけでなく、コミュニケーションや⼈間性、道徳⼼など多岐に渡る。教育のすべてを AI に置き換えるのではなく、⼈間ならではの五感を使い、英知を養うような教育の重要性も増す。教師の役割の再検討、学びの再定義が求められている。

1

株式会社リクルート スタディサプリ教育 AI 研究所所⻑の⼩宮⼭理恵⼦⽒によると、教育現場における AI の利活⽤は学校や⾃治体によって程度の差はあるものの、教員の多忙等により業界全体としては限定的だと話す。
教育現場で AI を活⽤していくにあたって、すべてのことを再定義していくことになるという。学びとは、教員とは、学校とは。今まで当たり前だった先⽣が⽣徒に教えるという構図から、AI の活⽤によって先⽣の役割も変わっていく。⽣徒からも学ぶことがあるというリバースメンターシップの考え⽅など、教員のマインドセットが重要になる、と語る。

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予測期間: 2023-2035 年度（3）AI は QOL 上げる⼿段
東京理科⼤学の学⽣を中⼼として 2023 年４⽉に結成された学⽣団体 SpecTech では、学⽣のキャリア⽀援を⽬的にした教育プログラムを提供・運営している。教育プログラムは社会のニーズから逆算して設定した「データサイエンスコース」「⽣成 AI コース」など４コース
で、学⽣は無料で受講できる2 。2023 年 12 ⽉時点では東京⼤学や早稲⽥⼤学など他⼤学の学⽣も含めて 35 名ほどが所属している。
代表の宮﨑海光⽒（⼯学部情報⼯学科・２年⽣）は、⾃⾝のインターシップや留学などの経験の中で⼈間がやらなくても良いようなタスクが多いと感じ、友⼈らと SpecTech を⽴ち上げた。
「AI や IT はある種⼿段であって、その⼿段を使って⼈間が本来やるべき仕事にフォーカスし、全体の QOL（⽣活の質）を上げることは可能だと考えている。現在の働き⽅やワ
ークライフバランスを変⾰し、若者が 10 年、20 年先の⻑い⽬で⾃分たちの⼈⽣を考えられるような社会にしていきたい」と語る。
仕事における AI 活⽤が進むことで、⼤規模⾔語モデル（LLM）を開発し、チューニングできる⼈材やこれらを理解して扱うことができるプロンプトエンジニアリングという領域のニーズが拡⼤すると⾔われる。AI を上⼿く使い成果を⽣み出せる AI ⼈材の需要が⾼まることで、⼤学教育やキャリア形成のあり⽅も変容していくとみられる。

２．AI は⼈間の敵か、⼈間⼒が問われる AI 活⽤（1）AI への親和性⾼く、メリットが⼤きいと⾔われる⽇本
⽣成 AI はホワイトカラーの仕事を⼤きく効率化する可能性が近年指摘されている。例えば
⽇本における AI 導⼊は、今後 10 年間で⽣産性伸び率を年率約 1.5%ポイント押し上げるとの試算もある。これは⾹港、イスラエルに続く３番⽬に⾼い推定値で、世界平均や⽶国を上回る⾒通しだ3（ゴールドマン・サックス（2023）、図表２−２−２）。
スイスの国際経営開発研究所（IMD）が発表した「世界デジタル競争⼒ランキング 2023」
では 64 か国・地域の中で 32 位と 2017 年の調査以来最低の順位となった（IMD（2023））。
国際的なデジタルスキルを持った⼈材の不⾜やビッグデータの活⽤機会の少なさなどデジタル化の遅れが⽬⽴つが、⽇本は AI との親和性が⾼いという指摘もある4 。⽇本⼈に⻑く愛されてきたアニメ「ドラえもん」や「鉄腕アトム」など、ロボットや AI と⼈間が共⽣する光景
を国⺠の多くが共有してきたため、⼈間のように⾔葉を操る AI を受け⼊れやすいという。

2

学⽣団体の運営にあたっては、スポンサーを募り優秀な学⽣と企業との⼈材マッチングや画像解析・⾃動化アプリの受託開発などで企業への価値提供をすることで資⾦を調達している。
3

当中期予測の改⾰シナリオでは、AI 活⽤の加速は全要素⽣産性（TFP）伸び率で⾒て 0.5%ポイントの押し上げ効果を持つと想定している。
4

内閣府総合イノベーション戦略推進会議『AI に関する暫定的な論点整理（案）』- 57 -

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また、AI に対しての切実なニーズもある。⽇本は少⼦⾼齢化によって労働⼒⼈⼝が減少していく中で、AI と⼈間が補完し合い⼈⼿不⾜に対応していくことが急務である。⽣成 AI や
LLM が⽂章を作る仕事や精神的に負担の⼤きい労働を軽減することは⼤きなメリットであり、AI を上⼿に活⽤し、⼈が本来やるべきことに時間やエネルギーを注ぐことができるようになれば⽣産性向上にもつながるだろう。
図表２−２−２

AI 導⼊が今後 10 年間の各国の成⻑率に与える影響（資料）Goldman Sachs “Generative AI: hype, or truly transformative?”（2）AI によって「個」に合わせたサービスへ
AI 技術の進展とともにしばしば議論されるのが「AI は⼈間の仕事を奪うか」という懸念だ。AI の開発や社会実装のスピードは我々の想像よりもはるかに速く、数カ⽉の間にも⽬まぐるしく進化する。
国⽴研究開発法⼈産業技術総合研究所（以下、産総研）⼈⼯知能研究センター⻑の⽚桐恭
弘⽒は、⽇本が安く⼤量⽣産し皆で豊かになっていった時代に⽐べると⼈々の⽣活レベルが上がり、⼤量⽣産とは違う部分に価値を⾒出すようになってきた為、労働の仕組みもそれに併せて変化していく、と語る。AI に代替されにくいと⾔われる⼿作業労働であっても仕事の仕⽅は変わっていく。教育現場において AI が個別習熟度別学習を加速させるのと同様に、製造業や医療分野などのサービス業でも個⼈の属性に適応した財・サービスを供給する仕組みが作られていくだろう。AI によって作られた新しい供給体制の中で、社会をより良くする為に AI をどのように使うかを考えていく必要がある。

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予測期間: 2023-2035 年度（3）最終判断は⼈間
AI は安全⾯や倫理⾯での課題や能⼒に限界もある。英オックスフォード⼤学教授のマイケ
ル・オズボーン⽒は、⼈間が AI よりも勝っている部分としてクリエイティビティ（創造性）とソーシャルインテリジェンス（社会的知性）を挙げている5。
現段階での⽣成 AI は、使⽤において適切な指⽰が必要で、また⽣成 AI が出す様々なアウ
トプットに対して⼈間が適切な答えを取捨選択する必要がある。加えて、元々ある物を模倣して成果を出すことは出来るが、新しいイノベーションを⽣み出すことは AI にはできない。
感じたことや考えたことを⾔葉に落とし込むことは⼈間特有の知的な活動ともいえる。
また AI の進化に伴って、最終的な判断を⼈間がするか、AI がするかという議論も出てくるであろう。⾃動⾞の⾃動運転技術は、AI に最終判断を部分的に任せるということが起きている。⽶⾃動⾞技術会（SAE）が定義したレベル０〜５の６段階の⾃動運転レベルでは、運⾏の主体が「⼈」と「システム」に分かれるレベル２とレベル３が⼤きな分かれ⽬となるが、すでにレベル３〜４といった⾼度な⾃動運転技術の普及が始まっている。
AI の説明能⼒についても 2023 年から⾰命を迎えており、ある LLM に別の LLM を評価さ
せる LLM as a Judge といった⼿法も出てきている。アウトプットの説明可能性を別の AI が判断するという新しい概念で、⼈間の判断基準を AI が⼀部で超えるという研究もある（Chenet al. (2024), Zheng et al. (2023)）。
また⽶メタとニューヨーク⼤学の研究者らが発表した論⽂では、LLM が⾃分⾃⾝のアウト
プットに報酬を割り当て、その結果を学習、反復して訓練することで精度を向上させる「⾃⼰報酬型⾔語モデル」が提案されている（Yuan et al. (2024)）。
他⽅で医療画像診断の分野では AI の精度は⾮常に⾼いが、現在は最終的な診断を⼈間が⾏っている。最終判断を誰がするのか、それは AI 技術者や研究者が決めることではない、と産総研の⽚桐⽒は語る。⼈間が最終判断をする、という原則を社会が作り上げていくことが重要である。
加えて、安全⾯や倫理⾯の問題については⼈間が AI をどう使うか、が鍵になる。ハルシネーション（事実に基づかない情報を⽣成する現象）やフェイク画像の問題もあり、それらの問題を抑えたり判定したりする技術も開発されているが⼈間はそういったリスクがあることを承知のうえで AI を使う必要がある。様々な道具やインターネットと同様に、使い⽅を誤れば⼈を傷付ける凶器となる。AI を安全に使うかどうかは、我々の⼈間⼒が問われる。

52023 年 11 ⽉ 28 ⽇〜29 ⽇に開催された『Salesforce World Tour Tokyo』の『マイケル・オズボーンほか AI

リーダーが語る。AI との共創術、“信頼”の築き⽅』というセッションの中でマイケル・オズボーン⽒は、「AI で⾃動化されるもの/されないものは、⼈間が AI より優れているかどうかに関わる。優れているのは、クリエイテ
ィビティとソーシャルインテリジェンスで、それは『雇⽤の未来』を発表した 10 年前から変わっていない」と語った。

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３．⽇本の AI 産業の成⻑のカギは「特定領域 LLM」
（1）独⾃モデルの開発で⽣産性向上を図る
チャット GPT は学習させるデータの量とアウトプット（⽣成・分析・予測などを経て出⼒されるデータ）の量で料⾦が決まる仕組みで、膨⼤なデータを読み込ませるとコストが掛かる。⽣成 AI ブーム以前から⾃社で従来型 AI を開発し活⽤していた株式会社 XAION DATA
（以下、ザイオンデータ）では、独⾃モデルとチャット GPT を組み合わせて効果を上げている。同社の取締役で最⾼技術責任者（CTO）を務める⽯崎優⼈⽒は、⽣成 AI の出現で既存のAI が不要になると思われることが多いが、実際はチャット GPT ではカバーできない範囲を別の AI が補うことでさらに成果を出しやすくなった、と語る。⾃社で開発する独⾃モデルについては、企業ごとに最適化された AI によって⽣産性の向上が実現できれば、投資価値は⼗分にある、という⾒解もある。
2020 年創業のザイオンデータは、オープンデータ収集・統合化の特許技術を使って、独⾃のデータプラットフォーム基盤を構築し、⼈材紹介や⼈材を検索できるサービスを展開している6。オープンデータを基にシステムで幅広く⼈材を探し、効率的な採⽤を⽬指す⼿法は「ソーシャル・リクルーティング・オートメーション」と呼ばれ、個別に SNS で探して連絡を取る場合に⽐べ、⼀連の作業を⼤幅に短縮できる。
2023 年から上場企業の⼈的資本開⽰が義務化され、ダイバーシティ採⽤の領域の重要性が増したことを受けて、採⽤戦略におけるレコメンドや検索ワードにヒットするだけでなくランキングで可視化できるような⾼度なマッチング機能や転職希望者のレジュメ（履歴書、職務経歴書）の⾃動⽣成など、様々な機能を実装した。個⼈の価値を最⼤化する最適なマッチ
ングによって、⼀社終⾝雇⽤の概念が根強く⼈材の流動性が低い⽇本の採⽤市場を変⾰するねらいだ。

（2）「特定領域 LLM」で⾼付加価値化
ザイオンデータの例のように、⾃社での LLM 開発はコスト⾯やアウトプットの質の⾯、情報セキュリティの⾯などでメリットが⼤きい。しかし計算資源が膨⼤になる為、深い知識を有した開発者が必要で、技術⾯でのハードルが⾼いのも事実だ。例えばチャット GPT に代表される誰もが使いやすい汎⽤的な LLM は数千億〜兆パラメータ規模を学習させ、数億〜数⼗億円のコストが掛かっている。そこで、特定の領域に特化して学習させた「特定領域 LLM」の開発の動きが広がっている。
実際に⾜元で多くの⼤学や研究機関、企業が⽇本語に特化した⽇本語 LLM を公開、または開発に着⼿すると公表している（図表２−２−３）。NTT や NEC は業界や業務ごとに「カスタマイズ」して使うことができる国産 LLＭを開発した。
tsuzumi（NTT）は、学習データの質を⾼める「クリーニング」を施してから学ばせること
で、パラメータ数を数億〜数⼗億に抑え学習コストを OpenAI 社「GPT-３」と⽐べて約 25
6

23 年１⽉ 25 ⽇

⽇本経済新聞電⼦版『採⽤テック「転職予備軍」に的』- 60 -

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分の１〜300 分の１程度まで削減することが可能になった。また、業界や業務ごとに調整しやすい設計で、様々な⽬的や⽤途を持った多様な領域の顧客のニーズに応えることが出来る。
tsuzumi は、電⼦カルテの構造化データ（列と⾏の概念を持つデータで、集計が容易にできる
為データ解析・分析に最も適している）の⽣成によって投薬による効果や副作⽤などの医療データの分析が容易になったり、コールセンターの損害保険事故対応においてオペレーターが顧客との通話後にする事務作業の時間を⼤幅に削減したりするなど、幅広い場⾯での利⽤が期待される。
政府も国産の⽣成 AI 開発⼒強化に前向きだ。経済産業省は 2024 年２⽉２⽇、⽣成 AI の開発に取り組むスタートアップ企業や研究機関を対象に、Goolge がクラウドサービス上で提供するスーパーコンピュータの利⽤料を半年間補助すると発表した7。また、16 ⽇にはマイクロソフト社の Microsoft Azure の利⽤料を補助すると発表した8。助成額は３カ⽉間程度の事
業期間全体かつ採択事業者の合計で 10 億円以内（予算措置によって上振れの可能性あり）の⾒込みだ。
固有表現が多く複雑だと⾔われる⽇本語に特化した LLM や、企業や業界レベルの深いデータを学習させた LLM を開発することによって、⽇本の産業にさらなる付加価値をつける
ことや LLM ⾃体を輸出することが期待できる。国内の技術⼒強化を国家的な戦略として投資を推進し、国全体として「特定領域 LLM」の開発に取り組んでいくことが⽇本の AI 産業の活路になるだろう。

7

24 年２⽉２⽇

8

読売新聞オンライン『⽣成 AI 開発、グーグルのスパコン利⽤料を補助』

経済産業省ニュースリリース『GENIAC における計算資源の提供⽀援について、計算資源提供者として

Microsoft 社を選定し、追加公募を開始しました』- 61 -

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図表２−２−３ ⽇本における国産 LLM の開発動向（資料）各種報道、各社 HP- 62 -

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４．介護業界における AI 活⽤の可能性
⾼齢化により特に⼈⼿不⾜の深刻化が懸念される介護業界における AI 活⽤の可能性について、ケアの質の向上や省⼈化を実現するサービスを⼿掛ける２社の取り組みを紹介する。

（1）AI 活⽤で⾃⽴⽀援と業務負担軽減を
介護業界で AI の活⽤を加速させ克服すべき課題としては、「⾼齢者の⾃⽴⽀援の促進」と「介護者の業務負担軽減」が挙げられる9。
⾃⽴⽀援とは、単に⾼齢者の⾝の回りの世話をすることを超えて、⾼齢者の⾃⽴を⽀援す
ることが理念である。65 歳以上の者のいる世帯は 2022 年時点で 2747 万 4000 世帯と、全世
帯（5431 万世帯）の過半数（50.6%）を占める。核家族化により世帯構造も⼤きく変化した。
65 歳以上の者のいる世帯の中で、三世代世帯の割合は 1980 年の 50.1％から 2022 年には7.1％に低下し、代わりに単独世帯が 31.8%に上昇した（図表２−２−４）。⾼齢化が進む中で、要介護者がその能⼒に応じた⾃⽴した⽇常⽣活を営むことができるような⽀援や、介護予防などの取り組みを加速していくことが求められる。
図表２−２−４

65 歳以上の者のいる世帯数と全世帯に占める割合、世帯属性別構成⽐（注）2020 年は新型コロナウイルスの影響により調査が中⽌された。
（資料）厚⽣労働省『厚⽣⾏政基礎調査」（昭和 60 年以前）、『国⺠⽣活基礎調査」（昭和 61 年以降）

また、介護者の⾼齢化や処遇も課題だ。介護⽀援専⾨員（ケアマネージャー）や訪問介護従事者などの介護に関わる４職種10の平均年齢は 47.5 歳で、全産業の 43.7 歳より⾼い傾向にある。介護労働センターの 2022 年度『介護労働実態調査』によると、65 歳以上の労働者が「いる」と回答した事業所は 69.1%だった。職種別では、65 歳以上の労働者の割合が最も⾼いのが訪問介護員で 26.3%。職種別の従業員で不⾜感が最も強いのが訪問介護員で 83.5%だ
った（図表２−２−５）。
910厚⽣労働省『保健医療分野における AI 活⽤推進懇談会報告書』（平成 29 年 6 ⽉ 27 ⽇）
厚⽣労働省『令和４年賃⾦構造基本統計調査』より、企業規模 10 ⼈以上の企業における介護⽀援専⾨員、その他の社会福祉専⾨職業従事者、介護職員（医療・福祉施設等）、訪問介護従事者の４区分の男⼥計の平均年齢より算出した。

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加えて厚⽣労働省『令和４年賃⾦構造基本統計調査』によると、企業規模 10 ⼈以上の企業における介護職員の所定内給与額は男⼥平均が 24 万 5500 円と全産業の 31 万 1800 円よりも６万 6300 円低い。⾮正規雇⽤の割合や勤続年数などの要因もあり⼀概には⽐べられないが、介護労働者の多くが「⼈⼿が⾜りない」「賃⾦⾯」「腰痛等の⾝体的負担」「精神的負担」に不安や不満を感じている。
図表２−２−５ 65 歳以上労働者の割合と従業員の不⾜感（職種別）
介護保険法の指定を受けた訪問介護事業所で働き、高齢者等の家庭を訪問して家事などの生活援助、入浴などの身体介護を行う者。
訪問介護計画の作成や利用者の状態変化、訪問介護員の業務の実施状況の把握・業務管理・研修・技術指導等を行う者。
訪問介護以外の介護保険の指定介護事業所で働き、直接介護を行う者。
保健師、助産師、看護師および准看護師のことで、施設入居者等の健康管理や医療行為を行う者。
主に高齢者施設において入所者の相談や援助、関係機関との連絡・調整を行う者。
ＰＴ（理学療法士）、ＯＴ(作業療法士)、ＳＴ(言語聴覚士)等の機能訓練指導員。
高齢者等の相談や心身の状況に応じるとともに訪問介護などのサービスを受けられるようにケアプラン（介護サービス等の提供についての計画）の作成や市町村・サービス事業者・施設等との連絡・調整を行う者。ケアマネージャー。

26.3

訪問介護員

83.5
10.8

サービス提供責任者

37.2
11

介護職員

69.3
14.2

看護職員

47.2
4.9

生活相談員

23.3
1.8

PT・OT・ST等

30.3
65歳以上労働者の比率

12.3

介護支援専門員

従業員の不足感

37.7
0

10

20

30

40

50

60

70

（％）
80

90

（資料）介護労働センター『令和４年度介護労働実態調査」

厚⽣労働省の「第８期介護保険事業計画に基づく介護職員の必要数について」によると、介護職員の必要⼈数は 2025 年度には約 243 万⼈（約 32 万⼈が不⾜）、2040 年度には約 280
万⼈（約 69 万⼈が不⾜）に達する⾒通しだ。現場のニーズに基づいた AI やロボットを導⼊し介護労働者の業務負担を軽減させ省⼈化や離職予防につなげる必要がある。

（2）ユーザー数 1 万 2000 ⼈、⾃⽴⽀援型ケアプラン作成システム
AI を活⽤してケアプランの⾼付加価値化につなげている事例を紹介する。
「SOIN（そわん）」（株式会社シーディーアイ（以下、CDI））は、介護⽀援専⾨員（ケアマネージャー）向けシ
ステムで⾼齢者の⾃⽴⽀援を促すケアプランの作成を AI が⽀援する。SOIN は⾼齢者の個々の状況や状態を分析し、具体的な⽀援内容11を提案する。また、⻑期・短期⽬標の設定やケアプランの作成における⽂章表現のサポート、状態予測を踏まえたプランの⽐較も可能だ（図表２−２−６）。これまで勘と経験で進めてきたプロセスを根拠を持って進めることで、⾼齢者やその家族への説明の際にもデータに基づいた提案ができるようになり、ケアマネージャ
ーを中⼼にユーザー数は 2017 年の設⽴から 6 年あまりで 1 万 2000 ⼈を突破した。システムには、ケアマネージャーがマニュアルとして⽤いる厚⽣労働省の『適切なケアマネジメント

11

SOIN が提案する⽀援内容は、例えば⾷事摂取の維持におすすめの⽀援内容として「⾷事環境の⽀援（⾷べる

姿勢の調整やきざむ⼤きさなどを考慮する）」、「誤嚥の予防（とろみ⾷の検討や⾷事内容の指導を⾏う）」、「栄養バランスを考慮した⾷事の⽀援（塩分量やカロリー試算など栄養管理を⾏う）」等、⾼齢者の状況に応じて表⽰される- 64 -

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⼿法』の内容に加えて、AI 技術によって何⼗万⼈もの⾼齢者の症例データが蓄積されることによってケアプランやケアマネージャーの業務の質の向上につなげている。
SOIN の導⼊について、CDI 社⻑の濵岡邦雅⽒は⼀番重要な部分はシステムを使うケアマ
ネージャーの意識をどう変えていくかにあった、という。介護領域、特にケアマネージャー
は⾼齢の労働者も多く AI に対する拒絶反応も⼤きかった。だからこそ製品としての良さを追求し、より使いやすいものを作ろうと考えた。製品は３か⽉に１回のペースでバージョンア
ップ、その都度⾃社の取り組みをプレスリリースや新聞などで公表した。2022 年にチャット
GPT が公開され⽣成 AI 分野が世界の注⽬の的になったことも追い⾵に、⽇本においても現場での AI 活⽤が求められるようになった。AI 導⼊の程度は産業間や職種間で差がある。CDIのこうした取り組みは介護業界に限らず、AI を幅広い産業に普及させるポイントになるだろう。
また⾼齢者の⾃⽴⽀援は、介護職員の業務負担を軽減させるだけでなく利⽤者の家族の⽣
活や仕事を守ることにもつながる。CDI はケアマネージャー向けの SOIN にとどまらず、介護⽤品のレンタル事業者向けのシステムや家族のケアプランを作成できるセルフケアプラン
システムなどを検討中だ。将来的には DX（デジタル・トランスフォーメーション）化の遅れ
が⽬⽴つ介護業界全体を⽀援するような AI ソリューションを提供することを⽬指している。

図表２−２−６

ケアマネジメント業務の流れと SOIN の機能のイメージ（資料）CDI 提供資料より作成- 65 -

第 50 回中期経済予測
予測期間: 2023-2035 年度（3）夜間シフトを３⼈から１⼈に株式会社インフィック・コミュニケーションズが開発した介護施設⽤デジタル⾒守りシス
テム「LASHIC（ラシク）」は、センサーによって部屋の温度や湿度、⾼齢者の⼼拍などを計測し異常時にアラートを出すことで、介護職員の夜間の訪室業務等の効率化・省⼈化を可能にした。また AI による離床可能性を予測するシステムを実装し、注視すべきタイミングを予測することで職員の精神的ストレスを軽減し離職予防につなげている。
住宅型有料⽼⼈ホームや介護付き有料⽼⼈ホームと呼ばれる⺠間の介護施設を中⼼とした
約 100 施設に導⼊し 50 ⼈の⼊居者に対し３名の介護職員が必要だった夜間勤務が、訪室業務が不要になったことで、介護職員１名で充⾜するようになった。介護職員の業務タスクのうち 14.8%を占めていた夜間の⾒守りを１％まで削減できる試算だ。安否確認の義務から⾏っていた２時間に１回の夜間訪室業務をシステムで効率化し業務のやり⽅が変わる事で夜勤明けの残業が減ったり、夜間の業務負荷が下がることによって昼間の業務を夜勤に回すことが可能になったりと、施設全体の時間と⼼のゆとりが⽣まれることでケアの質の向上にもつながっている。
また、⽣活動態の分析によって新たな付加価値の提供にもつなげている。同社社⻑の花島
⼀誠⽒は「病院や学校と違い介護施設は 24 時間お部屋で暮らしていただくことが価値提供。
それゆえに⼊居者の⽣活動態が掴みにくい」と語る。本⼈へのヒアリングでしか得られなかった情報や介護職員の経験値によってばらつきのあった⼊居者の状態確認の情報を⼊居者の部屋やベッドに設置した LASHIC でデータを取得することで⽣活リズムや変化を読み取ることが可能になった。センシングデータから⼊居者の昼夜逆転に気付けたことで、認知症の悪化が予測できた事例もあるという。
介護業界は、介護保険法によって施設のサービスの質に関わらず⼀律の保険点数が定められていることから、業界全体として投資に向かないモラル・ハザードが⽣まれやすい傾向にある。また利益が出るまでに時間が掛かる側⾯もあり、予算等の関係から１年区切りの実証事業では⼗分な効果が出ないという指摘もある。花島⽒は「介護業界における本当の課題は、将来の⾼齢者増加や⼈⼿不⾜に対して、⻑期を⾒据えた先⾏投資をする事業者が少なすぎることだ」と訴える。介護の現場の道具としてシステムや AI が存在していることに慣れてもらうことで業界全体の技術⾰新を牽引し、LASHIC には利⽤者が思わず使いたいと⾶びついてしまうような⽬⽟機能を実装し現場のオペレーションを変⾰したい、と意気込みを語った。

（4）産業全体の DX 化が急務
AI を最⼤限活⽤するには学習させるデータの質と量が要になる。データの質と量を担保す
るには産業全体として DX 化が進んでいることが重要だが、医療、福祉業界における DX の取り組み状況は他の産業に⽐べて遅れが⽬⽴つ。

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第 50 回中期経済予測
予測期間: 2023-2035 年度

厚⽣労働省は介護サービスを提供するために事業者が地⽅⾃治体に届け出る⽅法を 2024
年度からデジタル申請に統⼀することを決めた12。⾃治体ごとにバラバラだった書式も共通化
し、介護分野に根強く残る紙⽂化を改め、⾏政の DX の加速につなげるねらいだ。
現状では、特別養護⽼⼈ホームの更新⼿続きに 100 枚以上の書類や対⾯での提出を求める
⾃治体もあるという。⾃治体ごとに異なるローカルルールを全廃するのは難しいが、法令でルールを細部まで定めるなど⾏政デジタル化を加速させていく必要がある。

（5）現場のリテラシーに合わせた技術開発を新しい技術の導⼊において、技術開発者と現場のニーズとのミスマッチは⾼い確率で起こる。現場のニーズに基づかずに開発された技術指向の AI では現場には普及しない。
製品としての良さを追求し利⽤者を増やす取り組みを⾏った CDI やインフィック・コミュ
ニケーションズはグループに介護施設等を有し、現場のニーズや課題をすぐにキャッチアッ
プできる。
「近くで⾒ているからこそ何が必要か分かるし、逆に何が不要かも分かる」と花島⽒は話す。機能が多すぎるサービスやあまりにも⾼機能な製品は、使う⼈を選び、やがて使
われなくなる。介護業界に限らず幅広い産業で、２社のようにより現場に根差した形で技術開発に取り組むことができる事業者が増え、現場のリテラシーに合わせた技術やサービスの開発をすることが市場全体の付加価値を⾼めることにつながるだろう。

《参考⽂献》
Chen, G. H., Chen, S., Liu, Z., Jiang, F., & Wang, B., 2024, “Humans or LLMs as the Judge? A
Study on Judgement Biases,” arXiv.
Frey, C. B., & Osborne, M. A., 2013, “The Future of Employment: How Susceptible are
Jobs to Computerisation?” Oxford Martin School Working Paper.
Goldman Sachs, 2023, “Generative AI: Hype, or Truly Transformative?” TOP OF MIND, issue 120.
IMD, 2023, “IMD World Digital Competitiveness Ranking 2023”
Yuan, W., Pang, R. Y., Cho, K., Li, X., Sukhbaatar, S., Xu, J., & Weston, J, 2024, “Self-Rewarding
Language Models,” arXiv.
Zheng, L., Chiang, W.-L., Sheng, Y., Zhuang, S., Wu, Z., Zhuang, Y., Lin, Z., Li, Z., Li, D., Xing, E.
P., Zhang, H., Gonzalez, J. E., & StoicAI., 2023, “Judging LLM-as-a-Judge with MT-Bench and チ
ャット bot Arena,” arXiv.

12

23 年 10 ⽉ 26 ⽇

⽇本経済新聞電⼦版『介護事業、デジタル申請に- 67 -

書式統⼀し負担軽減』

第 50 回中期経済予測
予測期間: 2023-2035 年度《補論》
本稿の執筆にあたり、以下の７名の有識者に協⼒を得た。
また、本⽂中で紹介しきれなかったご⾒解を⼀部抜粋・意訳して掲載する。
・国⽴研究開発法⼈産業技術総合研究所

⼈⼯知能研究センター⻑

・株式会社リクルート スタディサプリ教育 AI 研究所所⻑
・株式会社 XAION DATA

取締役/CTO

⽚桐恭弘⽒

⼩宮⼭理恵⼦⽒

⽯崎優⼈⽒

・東京理科⼤学の学⽣を中⼼とした学⽣団体 SpecTech 代表・株式会社シーディーアイ 代表取締役社⻑

宮﨑海光⽒

濵岡邦雅⽒、取締役副社⻑

・株式会社インフィック・コミュニケーションズ 取締役社⻑

朝来野晃茂⽒

花島⼀誠⽒

（順不同）
■⾜元の AI の社会実装の現状についての⾒解は―。
⽚桐⽒：AI はあらゆる場⾯で使える情報技術で、社会の様々な場⾯に浸透していくだろう。
⼈⼯知能技術はある意味での効率化を極端に進展させることができるようになっている。特に効率化という部分において、AI 技術はこれまでも使われてきているし、今後は従来使われていなかったような分野にも浸透が期待できる。もう少し経てば⽇本の場合には⾼齢化の問
題がより顕著になり介護や保険、創薬や⽣物系の化学物質の合成などで AI が役に⽴つようになるだろう。
⽇本に関してはチャット GPT を活⽤するサービスが多くの⺠間企業で⾃由な発想で検討されている。これは歓迎すべきことだが、技術の内部が解明されていない部分もある為、技術的な解明も同時に進めていく必要がある。労働⼒不⾜への対処として AI を活⽤していくためには、AI が「使える AI」、「使いやすい AI」となっていくことが重要で、透明で分かりやすいものを作っていくことが技術者の使命である。
⽯崎⽒：チャット GPT の出現と後で、かなり状況が変わった。英語ではある程度精度の⾼いものもあったが、⽇本語でここまではなく、⾰新的。⾃然⾔語処理領域は、英語領域が情報量の多さからも圧倒的に⽇本は遅れをとっていたが、チャット GPT の出現によって⼤幅に活⽤が進んできているように感じられる。但し、そろばんから電卓に変わったように技術、
誰でも計算が簡単になったように、ますます、使い⼿の意思や使い⼿がどのように使うかの意識が重要になってくる。新しいテクノロジーを⼈がどのように使うか、本来やりたかった
仕事に時間を割くことができる。コンサル業務など、知的な案を出すことがチャット GPT の出現によってできるようになってきた。
■⽇本が AI の社会実装を進めていくにはどうしたら良いか。
⽚桐⽒：AI はあらゆる場⾯で使える可能性がある為、現場で使い⽅を探っていくようなメカ
ニズムをつくっていくことが重要。デジタルツインやセンサー、ロボットなどの「物理社会- 68 -

第 50 回中期経済予測
予測期間: 2023-2035 年度に埋め込まれた AI」のように社会に実装させていくべき。⼯場の AI 化などは⼀例で、完全なネットワークではなく、物理社会に実装させていくことが重要である。
■AI 活⽤が加速するにあたって必要性が増すのはどういった⼈材か。
⽚桐⽒：プログラミングの細かい部分よりもコンピュータを使って問題解決するプロセスを理解できる計算論的思考を持った⼈材や、情報が正しいかどうか判断が⾏える批判的思考やコミュニケーション⼒がある⼈材の必要性が増すと考えられる。
⼩宮⼭⽒：０から１を⽣み出すスキル（アントレプレナーシップ）が⾮常に重要になってくるだろう。チャット GPT は「中央値」を出すことは出来るが、社会が求めているのは「外れ値」である。「外れ値」を⽣み出すには、①問いを⽴て、②その問いを⾔語化して AI とコミュニケーションを取り、③返ってきた答えを評価し、④返ってきた選択肢から意思決定を⾏って選択できる能⼒が必要になる。
⽯崎⽒：AI がプログラミングなどを簡単にする為、エンジニアリングについての難易度は下がる可能性がある。DX ⼈材としては深いドメイン知識を持つことが必要になる。
■AI の活⽤によって教育格差の問題の改善は期待できるか。
⼩宮⼭⽒：教育格差には経済格差と地域格差の２つがある。どちらもスタディサプリを始めとした教育サービスなどで⼀定程度は改善できるだろう。しかしそういったツールを１⼈で継続して活⽤できる学⽣は数％ほどである為、周りにいる⼤⼈の存在が重要だ。親の⽬に⼊る範囲内で新しいテクノロジーは積極的に活⽤すべきである。
■AGI（Artificial General Intelligence）の実現可能性についてどう考えるか。
⽚桐⽒：AGI の定義の仕⽅によるが、チャット GPT についても技術者でさえ分からない能⼒があるのでどこまでいくのか未知数な部分はある。とはいえ、AI が感情を持って⼈間を⽀配する等という終末論には真剣に悩む必要はないと考える。つまりそれは AI 技術そのものではなく、AI を使う⼈の問題なのである。使い⽅を誤らなければ、AI が勝⼿に暴⾛するようなことは今は考えにくい。

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