介護・福祉事業所をClaude Code/Codexで自動化した事例10選

介護記録、申し送り、シフト、請求、家族連絡、行政書類 — 介護・福祉事業所では、利用者対応そのものだけでなく、現場で起きたことを記録に落とし込み、家族や関係機関、行政へ正確に伝える作業が日々積み上がります。この「ケアの周りにある事務作業」が、介護職・相談員・管理者の時間を奪い続けます。

近年、Claude Code/Codex をはじめとした生成AIをこの「記録・連絡・確認・書類づくりの山」に当てて、職員1人あたり月20〜40時間規模の作業時間を取り戻している介護事業所が増えました。

本記事は、介護・福祉事業所の自動化を業務カテゴリ別に10個へ整理した事例集です。いずれも AI鬼管理が支援を想定するモデル事例 で、A事業所・B法人などの名称や担当者名は仮名・再構成ですが、業務の構造、現場で起きること、改善前後の変化はすべて介護現場の実態にもとづいて紹介します。

この記事を最後まで読んでいただければ、

• 介護・福祉事業所のどの業務がAIに任せやすいかの全体像が理解できる
• 介護記録・シフト・請求・家族連絡など10業務それぞれのBefore/Afterがイメージできる
• 自事業所への適用を、規模別・優先順位付きで判断できる
• AIに任せる範囲と人(管理者・専門職)が必ず確認する範囲の線引きが分かる
• 介護記録・シフトなど個別業務の詳細記事へ進む地図が手に入る

00 CONCEPT 介護・福祉事業所でAI自動化が効く全体像と3つの理由 なぜいま介護現場でAI活用が効くのか

本セクションでは、まず「なぜ介護・福祉事業所でAI自動化が効くのか」を3つの理由で整理します。次のCASE 01以降で扱う10事例の前提となる、業界全体の構造を押さえてください。

理由1: 記録・連絡・確認の作業量が多い。介護記録の整理、申し送り、シフトづくり、請求前チェック、家族連絡、研修資料、行政書類 — いずれも「判断そのものは単純だが、量が多くて時間がかかる」作業です。これらは入力情報と出力フォーマットがある程度決まっているため、AIが下書き・要約・抜け漏れ候補の抽出を担い、人が確認する形に切り替えやすい領域です。

理由2: 入力情報がすでに現場の手元にある。日々の介護記録、面談メモ、ヒヤリハット・事故メモ、利用実績、過去の申請資料、研修資料 — 介護・福祉事業所が日々扱う情報は「AIが読み取れる素材」として現場に揃っています。紙やチャット、記録システム、Excelに散らばってはいても、利用者ごと・業務ごとにまとめれば、AIで整理・下書きする出発点になります。

理由3: 人手不足とケアの質・処遇のプレッシャー。介護職も相談員も採用が難しい中で、利用者の安全とケアの質を保ちながら日々の運営を回さなければなりません。人を増やして対応するのが難しい以上、記録・整理・連絡にかかる時間を圧縮し、職員が利用者対応とケアに集中できる状態を作るのが現実解です。本記事の10事例はすべて、この「人を増やさずに現場と事務を回す」を狙ったものです。

では、具体的にどの業務がどう変わるのか。介護記録から行政提出書類まで、10の事例を順番に見ていきましょう。

01 CASE 01 介護記録と申し送り整理の自動化 紙メモと記録システムと口頭申し送りが分かれるA通所介護

介護記録は、現場のケア品質と引き継ぎを支える重要な業務です。ただ、職員ごとの書き方の違い、夕方の記録集中、家族連絡事項の拾い漏れが起きやすく、現場負担になりがちです。同じ出来事でも記録の粒度や表現がばらつき、食事・服薬・転倒リスク・家族連絡が長文の中に混ざると、次勤務者や管理者が重要事項を拾うのに時間がかかります。

AIに任せるのは、長い記録を利用者ごと・日付ごとに短く要約すること、次勤務者や管理者が確認すべき内容を「申し送り候補」として整理すること、そして事業所の記録ルールに照らして「未記入候補・確認が必要な項目」を一覧化することです。

人(管理者・専門職)が確認するのは、記録された事実関係と表現、そして状態評価やケア変更といった介護判断です。AIは状態判断を行わず、記録の整理と確認候補の抽出までに留めます。また利用者氏名・健康状態・家族情報は要配慮個人情報として扱い、必要に応じて匿名化してから入力します。

「介護記録と申し送り整理」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】介護記録と申し送り整理をAIで効率化する方法

02 CASE 02 シフト作成の自動化 希望休・資格・夜勤・送迎をExcelで調整するB法人

介護・福祉事業所のシフト作成は、単なる勤務表づくりではありません。希望休、資格、経験、夜勤、送迎、利用者との相性、急な欠勤対応まで考える必要があり、管理者の負担が大きくなりがちです。希望休が紙・チャット・口頭で集まると転記ミスが起き、資格者や経験者に負荷が偏ると、休みづらい雰囲気にもつながります。

AIに任せるのは、提出された希望休・勤務可能日・勤務制限を一覧化すること、資格者配置・送迎担当・夜勤対応などの条件を見える化すること、そして管理者確認用のシフト案と、調整が必要な箇所・負荷の偏り候補を出すことです。

人(管理者)が確認するのは、配置基準・資格要件・利用者対応上の相性・職員の体調配慮といった現場判断です。AIのシフト案はあくまでたたき台で、最終決定は管理者が行います。また家庭事情や健康情報は慎重に扱い、シフト作成に必要な情報だけを使います。

「シフト作成」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】シフト作成をAIで効率化する方法

03 CASE 03 送迎ルート整理の自動化 毎週ルート表を手作業で直すCデイサービス

送迎ルート整理は、介護・福祉事業所の日々の運営を左右する業務です。欠席、追加利用、時間変更、車椅子対応、家族連絡が重なると、送迎表の作り直しに時間がかかります。乗降場所や声かけなどの注意事項が担当者の記憶に残りがちで、変更点が口頭で伝わると確認漏れが起きやすくなります。

AIに任せるのは、利用開始・終了時刻や曜日ごとの違いを整理すること、車椅子対応・乗車人数・同乗職員・送迎担当などの車両条件をまとめること、そしてドライバーへ伝える変更点と注意事項(共有メモ)、家族への変更連絡文を下書きすることです。

人(管理者・ドライバー)が確認するのは、運行可否・安全面・道路事情・利用者状態といった安全に直結する判断です。AIに安全判断を任せることはできません。また住所・電話番号・家族連絡先は機微性が高いため、入力範囲・閲覧権限・保存場所を限定し、不要な情報はマスキングします。

「送迎ルート整理」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】送迎ルート整理をAIで効率化する方法

04 CASE 04 請求前チェックの自動化 実績と記録の突合が属人化するD法人

介護請求の前には、実績、サービス提供記録、加算に関係する記録、利用者負担、変更情報などを確認する必要があります。利用日・時間・サービス内容・欠席変更を請求前に確認する作業は、件数が多いほど負担になり、不足記録に気づくのが締め日直前になると、請求担当者と現場の確認往復が一気に増えます。

AIに任せるのは、提供実績と記録のずれを「差異候補」として一覧化すること、記録が必要そうな箇所や確認が必要な箇所を「不足記録候補」として洗い出すこと、そして現場職員へ確認する内容を短い依頼文に下書きすることです。

人(請求担当者・管理者)が確認するのは、加算算定の可否・請求内容の最終判断・差異の可否です。AIが出すのは確認候補や不足候補までで、加算算定の最終判断は、公式情報(介護報酬改定など)と記録をもとに人が行います。請求データと記録は個人情報を含むため、閲覧者と保存場所を限定します。

「請求前チェック」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】請求前チェックをAIで効率化する方法

05 CASE 05 事故報告書の自動化 報告書作成が遅れ管理者修正が多いE入所施設

事故報告書は、正確な事実整理と再発防止に直結する重要な文書です。転倒、誤薬未遂、送迎中の接触などが起きたとき、現場は対応に追われ、報告書作成が後回しになりがちです。後から時系列を整理するのは大変で、誰が見たか・何時に何が起きたか・家族連絡は済んだかなど、未確認事項が残りやすくなります。

AIに任せるのは、発生前・発生時・発生後の対応を時系列に並べること、確認済み事実と不明点(追加聞き取りが必要な事項)を分けて整理すること、そして管理者確認前の報告書ドラフトと家族連絡文のたたき台を作ることです。

人(管理者・専門職)が確認するのは、事実関係・医療判断(受診判断や健康状態の評価)・責任判断・再発防止策の最終決定です。AIは責任の所在や原因を判断しません。事故報告は利用者・職員・医療情報を多く含むため、入力内容と共有範囲を限定します。

「事故報告書」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】事故報告書をAIで効率化する方法

06 CASE 06 家族連絡の自動化 連絡帳・電話メモ・LINE案内の文面がばらつくF事業所

家族連絡は、介護・福祉事業所の信頼を支える大切な業務です。ただ、日々の様子を伝える文章、持ち物の案内、体調に関する確認、面談調整などを職員が毎回作ると、時間も神経も使います。体調・食事・活動・次回持ち物などの連絡事項が記録から拾いにくく、他利用者情報や職員情報が混ざらないよう送信前確認に神経を使います。

AIに任せるのは、記録から家族へ伝える事実(連絡候補)を抽出すること、連絡帳・メール・LINE向けの文面を下書きすること、そして送信前に個人情報混入や未確認表現の候補を出すことです。

人(職員・管理者)が確認するのは、体調判断・ケア方針の説明・緊急性の判断と、他利用者情報や職員情報が混ざっていないかの最終チェックです。AIは文章を整える役割に留め、家族連絡は外部へ出る文書のため、送信前確認を必ず人が行います。

「家族連絡」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】家族連絡をAIで効率化する方法

07 CASE 07 相談員記録の自動化 面談記録が長文化するG相談窓口

相談員記録は、家族・本人・ケアマネ・医療機関・行政とのやり取りをつなぐ重要な記録です。面談内容が長くなるほど、課題・合意事項・次回対応・未確認事項を抜き出す作業が重くなります。関係者共有用と内部記録用の書き分けが担当者任せになり、相談経緯が長いと過去の合意事項を探しにくくなります。

AIに任せるのは、長い面談メモを短く要約すること、課題・確認事項・担当者・期限(ToDo)を分けて整理すること、そして内部共有用と外部共有用の文面を分けて下書きすることです。

人(相談員・管理者)が確認するのは、本人・家族の状況を踏まえた対応方針・ケア方針の最終判断と、心理状態や意向の解釈です。AIは候補整理までに限定します。相談内容はセンシティブ情報を含むため、入力範囲・匿名化・閲覧権限を設定します。

「相談員記録」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】相談員記録をAIで効率化する方法

08 CASE 08 研修資料の自動化 法定研修の資料更新が本部に集中するH法人

介護・福祉事業所では、虐待防止、身体拘束適正化、感染対策、事故防止、BCPなど、継続的な研修と記録管理が必要です。毎年同じ資料を使い回すと制度変更や法人ルールが反映されない可能性があり、一般論だけの研修になると職員が自分ごと化しにくく、参加者・理解度・未受講者フォローの管理も事業所ごとにばらつきます。

AIに任せるのは、既存資料や法人ルールをもとに研修資料(スライド案)を下書きすること、現場に近いケース問題と確認テストを作ること、そして参加者・実施日・未受講者フォローの受講管理表を整えることです。

人(管理者)が確認するのは、制度内容・倫理面・法人内ルールへの適合と、現場表現の妥当性です。AI出力をそのまま配布せず、制度や義務に関わる内容は公式情報と照合します。また事故やヒヤリハットを教材にする場合は、個人が特定されないよう匿名化します。

「研修資料」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】研修資料をAIで効率化する方法

09 CASE 09 採用対応の自動化 求人票更新と応募者返信を管理者が兼務するI法人

介護・福祉事業所の採用では、求人票の更新、応募者返信、面接日程調整、面接メモ共有が管理者に集中しやすいです。求人票が古いままだと現場の魅力や働き方が伝わらず、応募者は複数求人を見ているため初回返信が遅れると辞退につながります。面接官共有用の応募者メモがないと、面接品質もばらつきます。

AIに任せるのは、求人票の改善案(仕事内容・魅力・勤務条件・応募条件の文面見直し)を作ること、応募受付・日程調整・持ち物案内の返信文を下書きすること、そして面接前に確認したい資格・経験・勤務希望・配慮事項を質問候補として整理することです。

人(管理者・面接担当者)が確認するのは、採否判断・適性判断です。AIは応募者情報の整理までに留めます。応募者情報・履歴書・資格情報・連絡先は個人情報として扱い、閲覧範囲と保存期間を決めます。また実態と違う求人表現は採用後のミスマッチにつながるため、人が確認します。

「採用対応」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】採用対応をAIで効率化する方法

10 CASE 10 行政提出書類の自動化 指定更新・変更届・情報公表が拠点ごとに散らばるJ法人

介護・福祉事業所では、指定更新、変更届、介護サービス情報公表、運営指導準備など、行政対応に関わる書類が継続的に発生します。複数拠点や複数サービスを運営していると提出期限と対象書類が散らばり、提出直前に不足が見つかると、管理者・現場・法人本部の確認往復が増えます。運営指導や行政確認での指摘事項が担当者の記憶に残り、次回に活かしづらいのも課題です。

AIに任せるのは、書類種別・対象拠点・提出期限を一覧化すること、必要そうな添付書類と不足候補を整理すること、そして管理者・現場・本部へ確認する内容を短い依頼文に下書きすることです。

人(管理者)が確認するのは、提出可否・制度解釈・最新様式への適合です。AIは確認候補と整理までで、提出可否や制度解釈は行政資料・自治体情報をもとに人が判断します。書類は職員情報・利用者情報を含む場合があるため、必要な範囲だけ入力し、個人情報を保護します。

「行政提出書類」の現場メモの集め方・進め方・落とし穴は、詳細編で具体的に解説しています。 → 【介護・福祉事業所】行政提出書類をAIで効率化する方法

11 HOW 自事業所で再現するための3ステップ 10事例で共通して効果が出た進め方

STEP 1 では業務を3つに分類しますが、まず本記事で使う業務分類の言葉を整理しておきます。

失敗する事業所の3パターン

逆に、上記3ステップを踏まずに失敗する事業所には共通パターンがあります。

成功する事業所が共通して持つチェックポイント

12 PRIORITY 事業所規模別の優先順位 小規模事業所 / 複数拠点法人 / 入所・夜勤ありで「何から始めるか」が違う

10事例を見ると、事業所の規模や形態によって「最初に着手すべき業務」が異なります。本セクションでは、規模別の優先順位の付け方をまとめます。

小規模事業所(通所介護・小規模多機能など)

小規模事業所では「職員一人ひとりの時間」が最も希少資源です。判断ではなく文章整理に近く、毎日発生する業務から着手するのが最短ルートです。

複数拠点法人(訪問・通所・居宅を複数運営)

この規模では「拠点ごとにばらつく管理方法」を共通化することが課題になります。本部や管理者に集中している業務を、拠点横断で同じ観点に揃えることが優先です。

入所・夜勤あり施設(特養・入所系など)

この規模では「安全と引き継ぎの確実さ」が最重要テーマです。夜勤や事故対応など、抜け漏れが利用者の安全に直結する業務の確認フローから着手します。

13 PITFALL PoCで失敗しないための注意点 介護現場でAIを試すときに実際に起きやすい躓きと回避策

介護・福祉事業所の支援で見えてきた、PoCで頻発する躓きポイントを整理します。事前に押さえておくと、PoCの成功率が大きく上がります。

注意1: 介護判断・医療判断・加算算定の判断をAIに任せない

最初に必ず線引きすべきは「AIに何を任せないか」です。ケア方針・介護判断・医療判断・加算算定の可否・採否判断は、AIではなく管理者・専門職・請求担当者が行います。AIの役割は記録の要約・確認候補の抽出・下書き・整理まで、と全員で共有してから始めてください。

注意2: 要配慮個人情報の扱いを最初に決める

利用者の氏名・健康状態・家族情報・相談内容、職員の家庭事情、応募者の履歴書 — 介護現場で扱う情報には、とくに配慮が必要な個人情報が多く含まれます。AIに入力してよい情報の範囲・匿名化の方法・保存先・閲覧権限・保存期間を決めてから運用を始めてください。

注意3: PoC対象の業務の選び方

PoCで「最も複雑で件数が多い業務」をいきなり選ぶ事業所が多いのですが、これは失敗パターンです。PoC段階ではAIの精度が低く修正に時間がかかるため、いきなり難所で試すと現場が回らなくなります。

注意4: 期間を3週間に区切る

PoCを「精度が出るまで」と期限なしで進めると、半年経っても本格運用に移れません。PoC期間を 明確に3週間 に区切り、3週間後に「本格運用に移すか、設計を見直すか」を必ず判断します。

注意5: 「AIが外した・間違えた」を現場に記録させる仕組み

PoC中にAIが外した項目や間違えたパターンを現場が記録しないと、CLAUDE.mdの改善が止まります。チャットや共有メモで「AIミス報告・直した理由」を簡単に残せる仕組みを最初から組み込んでください。とくに記録要約や請求前チェックで「直した理由」を残すと、出力の精度が回を追うごとに上がります。

14 SUMMARY まとめ: 「現場と機械の役割分担」を設計する事業所が続く 10事例から見える介護・福祉業界の未来

10事例を振り返ると、AI自動化に成功した介護・福祉事業所には共通点があります。

15 ABOUT AI鬼管理について - 本記事の発信元 Claude Code/Codex導入支援+業務設計+社内浸透の伴走サービス

本記事は AI鬼管理 が発信しています。AI鬼管理は、介護・福祉事業所をはじめとする中小企業・士業向けに、Claude Code/Codexを使った業務自動化を「自社で回せる組織」に育てるところまで伴走するBtoBサービスです。

AI鬼管理が伴走する3つのフェーズ

AI鬼管理の進め方の特徴

貴事業所のPoC設計、いっしょに考えませんか?

本記事で紹介した10事例は、いずれもAI鬼管理が事業所ごとの状況に合わせて設計を想定したものです。貴事業所が「どの業務から着手すべきか」「どんなPoC設計が現実的か」は、事業所規模・サービス形態・担当体制によって変わります。

まずは 管理者・サービス提供責任者への30分のヒアリング で、貴事業所の状況に合った優先順位と進め方をご提案します。具体的なPoC設計や費用感は、ヒアリング後にご提示します。

よくある質問

Q. 事例のA事業所・B法人などは実在しますか?

A. 本記事の事例は、AI鬼管理が支援を想定するモデル事例です。名称(A事業所・B法人など)や担当者名は仮名・再構成ですが、業務の構造・現場で起きること・改善前後の変化は介護現場の実態にもとづいています。貴事業所の状況に近い事例を参考に、個別ご相談で詳細をお伝えします。

Q. 介護判断やケア方針、加算算定の判断までAIに任せられますか?

A. 任せません。AIの役割は記録の要約・確認候補の抽出・下書き・整理までです。介護判断・医療判断・ケア方針の決定・加算算定の可否は、必ず管理者・専門職・請求担当者が公式情報と記録を確認して行います。

Q. 利用者情報をAIで扱う場合の注意点はありますか?

A. 氏名・住所・家族情報・健康状態などは要配慮個人情報として扱います。AIに入力してよい範囲・匿名化の方法・保存先・閲覧権限・保存期間を事業所内で決めてから運用します。本記事の各事例でも、扱う情報の機微性に応じた配慮ポイントを示しています。

Q. 小規模事業所でも導入できますか?

A. 可能です。むしろ小規模のほうが意思決定が早く、PoCの結果がそのまま現場に展開できるため、効果が出やすい傾向にあります。本記事の「事業所規模別の優先順位」で、小規模向けの推奨順序を解説しています。

Q. 使用するAIはどれですか?ChatGPTやGeminiでも同じことができますか?

A. AI鬼管理では Claude Code/Codex を中心に使用します。「現場ルールを言語化して反映する」「記録・メモ・実績・Excelを直接読み取って処理する」用途では、コーディング能力と長文処理が強いClaude Code/Codexが現時点で最も適しています。ChatGPTやGeminiは「チャットで質問する」用途には便利ですが、業務への組み込みには向きません。

Q. 料金やプランを教えてください

A. 料金やサポートプランは AI鬼管理のサービスページをご覧ください。貴事業所の規模・サービス形態に合わせた個別ご提案は、本記事末尾の無料相談からお問い合わせください。

Q. 現場や事務のITに詳しい人がいなくても大丈夫ですか?

A. 日々の運用はWebブラウザ操作のみで完結する設計が可能なため、ITに詳しい人がいなくても問題ありません。Claude Code/Codexを直接触るのは管理者または事務担当1名で十分です。

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