アセスメントの「複数選択可」をAIが整理する — 認定調査票ベースで設計し直したアセスメントOS

対象読者: 居宅介護支援事業所のケアマネジャー、新人ケアマネを抱える管理者、アセスメント精度を上げたい事業所 この記事で分かること: なぜアセスメントが時間と精度の両方で詰まりやすいのか、CareSpace OSは認定調査票ベースで何を変えたか 読了目安: 6分

アセスメントは「精度」と「時間」のトレードオフ

ケアマネジャーの初回アセスメントは、平均1〜2時間かかる。そのうえ、3〜6ヶ月ごとのアセスメント更新もある。担当35件なら、月に5〜10件のアセスメント業務が発生する計算だ。

この業務、時間がかかるだけでなく、精度のばらつきが大きいことが問題になる。

たとえばADL（日常生活動作）の評価。「移動」「移乗」「食事」「排泄」「入浴」「整容」など、各項目に対して「自立」「一部介助」「全介助」のような選択肢が並ぶ。新人ケアマネとベテランで、同じ利用者を見て評価結果が違うことがある。

理由は、選択肢の解釈が事業所ごとに違うからだ。「一部介助」とは何をどこまで指すのか、定義が曖昧なまま運用されている。

これが何を引き起こすか。

• 課題整理総括表への変換時に、ADLの評価が現状を正しく表していない
• ケアプランの目標設定が、利用者の実際の状態とズレる
• BI（Barthel Index）や介護度の推測が手作業になり、計算ミスが発生する
• 認定調査の結果と、ケアマネのアセスメントで評価軸が違い、関係者が混乱する

アセスメントは介護のすべての書類の起点だ。ここがブレると、下流のケアプラン、課題整理総括表、サービス計画、すべてに影響が広がる。

CareSpace OSが取った発想 — 認定調査票ベースに揃える

CareSpace OSのアセスメント機能は、2026年4月に大きな改修をした。起居動作・視力・聴力の選択肢を、認定調査票ベースに変更した。

認定調査票とは、要介護認定の調査時に調査員が記入する公式の様式だ。厚生労働省が定義している。「歩行」なら「つかまらないでできる/何かにつかまればできる/できない」のような3〜4段階の選択肢が、全国統一で定義されている。

これを、ケアマネのアセスメントの選択肢として採用した。理由は3つある。

1. 評価軸が公式に揃う

認定調査の結果と、ケアマネのアセスメントで、同じ言葉が同じ意味で使われる。地域包括や主治医、サービス事業所との情報共有でも齟齬が起きない。

2. 新人ケアマネの精度が上がる

選択肢の定義が公式文書に紐づいているので、「これは自立か一部介助か」と迷ったときに、調査員の手引きを参照できる。事業所ごとの解釈ばらつきが減る。

3. BI・介護度推測の自動化が可能になる

認定調査票の選択肢は、点数体系に紐づいている。これをDBに保存しておけば、BIや暫定的な介護度の機械算出ができる。手計算によるミスが消える。

これに加えて、CareSpace OSは「複数選択可」の項目をAIが清書する仕組みを入れている。

たとえば「日常的な意思決定」の項目で、「できる」「特別な場合を除いてできる」「日常的に困難」「できない」のうち複数の状況が混在する利用者がいる。ケアマネは現場で「日常的にはできるが、複雑な場面では困難」のような実態を観察する。

これを従来は自由記述欄に手書きで補足していた。CareSpace OSは、選択肢に複数チェックを許可しつつ、AIが「複数選択可」という文字列を消し、課題整理総括表とケアプランの該当欄に自然な文章として清書する。

「複数選択可」のままだと、書類として成立しない。AIが文脈に応じて整理する。これが介護現場で実際に必要な「組み立て」の作業だ。

なぜそう設計したか — 制度準拠の入り口、自由度の出口

設計の思想は「制度準拠の入り口、自由度の出口」だ。

入り口（記録時）は、認定調査票ベースで制度に揃える。これで全国どこの事業所でも、同じ評価軸が使える。新人もベテランも、同じ選択肢で同じ意味で記録できる。

出口（書類生成時）は、AIが文脈に応じて柔軟に文章化する。アセスメントから課題整理総括表へ、ケアプランへ、サービス担当者会議の資料へ。それぞれの書類が要求する文体・粒度・字数に合わせて、AIが整える。

入り口で構造化し、出口で柔軟化する。この役割分担が、精度と時間の両方を改善する鍵になっている。

技術的には、アセスメントのデータは構造化された形でSupabaseに保存される。形式はJSONフィールド（form_data）で、認定調査票の項目IDをキーに値を持つ。書類生成AIは、このJSONを読み、どの書類のどの欄に何を反映するかを判断してドラフトを作る。

ケアマネが入力欄で選んだ選択肢が、複数の下流書類に自動で反映される。同じ情報を二重入力しない。これは介護事業者にとって地味だが効く改善だ。

文字数ソフトリミット・ハードリミットの導入

もう1つ、2026年4月の改修で入れた仕組みがある。文字数のソフトリミット・ハードリミットだ。

ケアプランやアセスメントには、PDF出力時の様式制約がある。第1表の総合的な援助の方針は何文字まで、第2表の長期目標は何文字まで、と決まっている。これを超えると、PDFの様式枠から文字がはみ出す。

CareSpace OSはこれを2段階で防いでいる。

• ソフトリミット: 入力欄に文字数カウンターを表示し、推奨文字数に近づくと色が変わる（CharCounterTextareaコンポーネント）
• ハードリミット: AI生成API側で、推奨文字数を超えた場合にサーバー側で切り詰めるロジックが入っている

これは「ケアマネが文字数を意識しなくても、書類が崩れない」設計だ。フォーマット制約を機械が守り、ケアマネは内容に集中する。

介護事業者へのメッセージ

アセスメントの精度がブレると、その下流のすべての書類が信頼できないものになる。逆に、アセスメントを認定調査票ベースに揃えるだけで、事業所全体の書類品質が底上げされる。

CareSpace OSのアセスメント機能は、新人ケアマネを抱える事業所、複数事業所間で情報共有する必要がある事業所、サービス担当者会議で他事業所と評価軸を揃えたい事業所に強く効く。

向かないケース:

• 「うちは独自のアセスメントシートを使い続けたい」というポリシーがある事業所
• 紙のアセスメントシートで運用しており、デジタル化の前段階が必要な事業所

向くケース:

• 新人ケアマネを育てている事業所
• アセスメント精度のばらつきに困っている事業所
• 認定調査結果との整合性を取りたい事業所
• BI・介護度推測を手計算でやっている事業所

導入を検討する事業者には、まず1名のケアマネで実利用者1名のアセスメントを試してほしい。従来の入力時間との差、書類生成時の整合性、これらが体感できれば、導入判断の材料になる。

▼ CareSpace OSの試用相談はこちら → app.carespace.jp ▼ 設計判断の詳細は社内のdecisions.md として記録しており、一部を公開予定