2023年6月～2024年3月

   ケアプランの作成は、ケアマネジメントの中でも負担感の高い業務であり、ケアマネジャーによるバラつきも指摘され、AIを活用することへの期待が高い。老健事業では、2017（平成29）年度からの3年間をフェーズ1と位置づけ、ケアプラン作成支援AIの開発において、文章で記載されたケアプラン2表といったデータをどのように分析することが可能であるかについて取り組んだ。2020（令和2）年度からの3年間は、フェーズ2と位置づけ、データの量だけではなく、データの質の面からのアプローチも強化し、居宅介護支援事業者やホワイトボックス型AIにおいて先端的技術を持つNEC等と協働してきた。ケアマネジャーの思考の見える化を行い、共通部分を抽出してルールとして学習させることや、加齢による状態悪化など利用者状態変化をより反映する「調整変数」の算出なども実施した上で、8つのクラスタの中で最もボリュームの大きいNO.4クラスタの試作システムを構築している。試作システムでは、ニーズ、長期目標、短期目標、サービス内容においてAI分析による「おすすめ」を提示するだけでなく、適切なケアマネジメント手法を学んだケアマネジャーのケアプラン・アセスメントのデータから「抜け漏れ注意」のサジェスチョンも提示できるようにした。

   試作システムについては、簡単な効果検証も実施し、AIによるおすすめや適切なケアマネジメント手法の抜け漏れ注意にはある程度の効果があることが明らかになり、社会実装の道筋が見え始めている。一方で、社会実証につなげていくためには、現在検討しているAIモデルが、状態の異なるクラスタでも応用可能であるかの継続的な検証に加えて、AI分析に必要なケアマネジメントデータについて、AI活用を前提としてPDCAサイクルを推進するための基盤構築の必要性も明らかになっている。そこで、2023（令和5）年度からの3年間を第3フェーズと位置づけ、引き続き、ホワイトボックス型AIによるケアプラン作成支援のあるべき姿を実証的に検討するとともに、AI活用を前提としたケアマネジメントデータ利活用基盤の検討に焦点をあてた調査研究を実施した。

   また、調査研究のための試作システムを紹介する動画も作成し、調査研究の成果について広く共有した。