介護職の人手不足は「IoT」で解消できる

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介護の人材が不足している。リハビリのプロなど専門職は病院に遍在しており、介護業界には少ない。介護の生産性を上げるにはどうすればいいか。ひとつのヒントが「IoT」の活用だ。これまで技術革新では「ロボット」に注目が集まってきたが、センサーをネットでつなぐ「IoT」で、効率のいい介護ができるようになる。どのような技術があるのか。具体例を紹介しよう――。

■2025年には37.7万人の介護人材が不足する 

今年の6月に政府から2017年度版の成長戦略である「未来投資戦略2017」が発表された。この中で政策資源を集中していく戦略分野としての筆頭に挙げられたのが「健康寿命の延伸」である。関連する介護については、今後の目指すべき方向として「科学的介護の導入による『自立支援の促進』」が掲げられた。

この具体的な中身として、大きく2つのキーワードがある。一つ目は「自立支援」であり、もう一つのキーワードが「ロボット・センサー」といった「技術革新の活用」である。つまり、ロボットやセンサーの活用を介護報酬制度の中でしっかり評価して普及促進していくべき、との提言である。

背景には、介護業界における深刻な人手不足がある。介護サービスの有効求人倍率は、すでに全国平均で3倍を越えており(厚生労働省「職業安定業務統計」)、厚労省の推計によれば、団塊世代が後期高齢者となる2025年には37.7万人の介護人材が不足するといわれている。介護現場の負担を軽減し、人材不足を解消する役割がロボット・センサー等に期待されているのである。では技術革新の活用は、具体的にどのような方向を目指すべきか。

■根本から介助業務の削減・ケアの見直しを目指す

ロボットやセンサーの活用という場合、これまでは「人手で行っている介助を、単純にロボットで置き換える」という発想が強すぎた。技術革新を契機として、単純な「置き換え」ではなく、介助業務そのものを減らすといった新たなケアのあり方を模索すべきである。

特に、センサーやIoT(Internet of Things=モノのインターネット)技術による業務改善や利用者のQOL(quality of life=生活の質)向上が期待できる分野として、「排泄介助」や「おむつ交換」があげられる。例えば、最近注目を集めているのが、トリプルダブリューが開発したDFreeという、超音波センサーで排泄(現時点では排尿)の予兆を検知するウェアラブルデバイスである。これを介護現場でうまく活用し、適切なタイミングでトイレに誘導できれば、「おむつ交換」という業務自体を減らすことができる。「一律に時間を決めて行っているトイレ誘導」という過剰なサービスも見直せる可能性がある。

これ以外にも、ニオイによって排尿・排便を検知するセンサーも製品化されつつある。排尿・排便の検知による適切なタイミングでのおむつ交換ができれば、介護者側の業務量を減らせると同時に、介護を受ける側が不快感をおぼえる時間を短くできる、という効果が期待される。

また、夜間の徘徊の検知や見守りは、すでにさまざまな形でセンサーが実用化され、介護施設での介護者の夜勤負荷の低減に一役買っている。現在、多くの「見守り機器」は「ベッドから離れたことの検知」や「起き上がりの検知」を行うものが主流である。夜間の起き上がりを夜勤者ができるだけ早く知ることで転倒を防ぐ、といったものが多い。いわば「転倒予防」という問題に対する「対処療法」にとどまっている。

パラマウントベッドはこれを一歩進めて、センシング技術を活用して、よく眠ってもらうことで、そもそも「夜間に居室に急行する」という行為自体を減らす取り組みを進めている。同社は睡眠状態を「見える化・データ化」できるシート型センサーを使用し、導入介護施設と共同で、要介護者の日中の活動量を上げる、起床・就寝時間を調整するなどの介入を通じて入居者の睡眠を改善することを試みている。このように、技術革新を活用するには、「対処療法」に留まらず、より「原因」へ迫るアプローチを探るべきである。

■専門性、質の向上に技術革新を活用する

業務量削減や負荷軽減だけではなく、技術革新を「介護の質の向上」にいかにつなげていくかという発想を持つことも非常に重要である。代表的な分野の一つが機能訓練・リハビリテーションである。

脳梗塞による麻痺などで様々な状態にある要介護者に、適切かつ効果的な機能訓練・リハビリを行うことは容易ではない。なぜなら理学療法士や作業療法士といったリハビリ専門職の多くは、病院などの医療機関に従事しているからだ。介護系の事業所に従事している理学療法士は1万人にも満たず(公益社団法人理学療法士協会 資料)、デイサービスや特別養護老人ホームに勤務している人は極めて少ない。

こうした「専門職不在」の中で効果的な機能訓練・リハビリを行うためには、技術革新の積極的な活用が求められる。例えば、ベンチャーのMoffはタブレットとウェアラブルのバンドを用いてリハビリ(個別機能訓練)を支援する「モフトレ」というサービスを提供している。このサービスを使えば、利用者は画面にあわせて効果的なトレーニングが行える上、活動結果が自動的にクラウド上に蓄積されるため、どのように機能訓練を進めればいいのかがデータで把握できる。

身につけて歩くだけで「推進力」「バランス」「リズム」といった歩行能力をデータ化するデバイス(早稲田エルダリー事業団の「AYUMI EYE」)や、3Dセンサを用いて歩行姿勢を測定するシステム(NECソリューションイノベータ)など、歩行・運動の定量的な計測・評価を行うソリューションも増えつつある。デイサービスにおける機能訓練の実施内容をビッグデータ化し、その個人に合った「パーソナルベスト」な機能訓練メニューを提示する「ICTリハ」を推進するエムダブルエス日高のような例もある。このシステムを使って「パーソナルベスト」な機能訓練を行った結果、通常の機能訓練を行った群に比べて、要介護度の維持・改善において優位な差があったという。

 

■誤嚥防止や認知症診断にも活用

「専門家の不足を技術でいかに補うか」という視点で、技術革新の活用が期待される分野は機能訓練に留まらない。近年、介護施設における誤嚥性肺炎が増えている。嚥下・口腔の専門家は言語聴覚士や歯科衛生士であるが、こういった専門家も介護施設にはいることは少ない。嚥下機能や誤嚥のリスク等について、計測・評価ができれば需要は大きいだろう。

さらに、今後ますます増えていく認知症に対して、その専門医は圧倒的に不足している。認知症の早期の発見や適切な診断の支援についても、各種の技術革新が期待される。

加えて、「ケアプランのAI(人工知能)化」も、業務効率化というより、「質の向上」での期待が大きい。医療依存度の高い要介護齢者が増加する一方、不足している看護師等医療系の資格を持つケアマネジャーの役割を補うことが、AIやシステムに期待される。既にセントケアや産業革新機構等が出資するシーディーアイやベンチャーのウェルモなどによる、AIを活用したケアプラン作成の取り組み等が始まりつつある。

■在宅生活のQOL向上に技術革新を活用する

どちらかというと、これまでロボット・センサーを活用する場所は、介護施設が中心になってきた。しかし、現在、「住み慣れた自宅で自分らしく暮らし続ける」という地域包括ケアが大きな流れになっており、自宅で安心して暮らし続けるために、技術革新を活用していくことも重要である。

LPWA(低出力広域デジタル無線規格通信)を使った徘徊高齢者の探索・見守りサービス(LiveRidgeの「LiveAir」)や、離れて暮らす家族の家電の使用状況から、日々の暮らしぶりを把握したり、ゆるやかな見守りを行うサービス(東京電力エナジーパートナー)など、IoT技術等を用いた在宅向けの新たなサービス・ソリューションも徐々に増えてきている。

施設と違い、在宅では、「誰がソリューションの費用を負担するのか」という問題がある。利用者が費用負担をするものではサービスは広がらない。上記のような見守りサービスは、利用者や家族にとって価値があるだけではなく、業務効率化やケアの質の向上の面で、医師、ケアマネ、訪問介護・看護、薬剤師などにもメリットがある。介護の生産性を上げるためにも、主に政策面での普及促進に向けた支援が期待される。

施設・在宅いずれにしても、介護の現場には解決すべき課題が数多く存在する。報酬の削減、人手不足など、その環境は厳しさを増す一方である。現在、実用可能な技術を見極めながら、これらの課題を解決するイノベーションが今後ますます重要になっていくだろう。

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紀伊信之(きい・のぶゆき)
日本総合研究所 リサーチ・コンサルティング部門マネジャー。1975年生まれ。1999年京都大学経済学部卒業後、日本総合研究所入社。介護・シニアビジネスをはじめとしたB2C分野でのマーケティング、新商品・新サービス開発などの各種コンサルティングに従事。在職中、神戸大学にてMBA取得

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(日本総合研究所 リサーチ・コンサルティング部門マネジャー 紀伊 信之)