介護記録にAIを使ったら残業が消えた話｜週25時間を取り戻した3つの型

「8時には帰れない日が、当たり前だと思っていました」

「土曜日に職員の半分が出勤して、平日に終わらなかった記録の続きを書いていた」

「夜10時、誰もいない事業所でひとり、明日の朝までに仕上げないといけない記録と向き合っていた」

——介護現場で15年働く知人 (仮にAさんと呼びます) が、当時を振り返って言った言葉です。

「介護記録時間短縮 AI」というキーワードでこの記事にたどり着いた方なら、Aさんの状況はリアルに想像できるのではないでしょうか。記録のために残業し、休日まで持ち帰り、それでも追いつかない——これは Aさんの事業所だけの話ではありません。

この記事では、AI を使って 介護記録の作業時間を 1/10 にした実際のステップ と、現場で見えた「残業が消える瞬間」のリアルをお伝えします。

第1章残業の正体は、実は「記録」だった

介護現場の残業の最大の原因は、人手不足ではありません。「記録の時間」です。

Aさん事業所で勤務時間の内訳を実測してみたところ、こんな結果になりました (1日11時間勤務の場合):

直接介護: 5時間
移動・準備・引き継ぎ: 2時間
記録 (個別支援計画 / モニタリング / 介護日誌 / ヒヤリハット / 保護者連絡): 平均 3時間 ← ここが残業の温床
その他事務: 1時間

つまり、勤務時間の約27%が記録に費やされていた。これが定時内に終わらない事業所では、その全てがそのまま残業 → 持ち帰り → 休日出勤になります。

「記録さえなければ、もっと利用者さんと向き合えるのに」——Aさんが何度もつぶやいていた言葉です。

第2章 AIに記録を任せたら、何が起きたか

Aさんの事業所が Happiter 研修で AI 活用を始めて 3ヶ月。記録の3カテゴリで、こんな変化が起きました。

変化① 個別支援計画

Before: 1人あたり 約3時間 / 月末に5人分まとめて深夜作業
After: AIがドラフト生成約1分 + 人による確認・修正約15分 / 1人あたり合計約16分

変化② モニタリング記録

Before: 1ケース約30分 × 週20ケース = 週10時間
After: AIが録音メモから要約約5分 × 週20ケース = 週1時間40分

変化③ 保護者向け連絡帳

Before: 1通あたり 15-20分 × 1日10通 = 1日約3時間
After: AIが定型部分を生成 + 人が個別エピソードを追記 = 1通あたり 約3分

3カテゴリ合計で、週あたり約25時間の業務時間が削減されました。職員 5人なら、事業所全体で月100時間以上を取り戻したことになります。

「定時に帰れる日が当たり前になったとき、最初は不安でした。手抜きしてるんじゃないか、って」——Aさんの言葉。でも記録の質はむしろ向上していたそうです。理由は次章で説明します。

📩 「うちもこの変化を起こしたい」と思った方へ

事業所さまの状況をお聞きし、3ヶ月後の姿を一緒に描きます。
ご相談は完全無料 / しつこい営業はいたしません。

無料相談を申し込む →

24時間以内にご返信 / オンライン30分の相談から

第3章「個人情報を入れない」AI活用の3つの型

「AI に利用者情報を入れたら漏れるんじゃ?」——これは、研修参加者から最初に必ず聞かれる質問です。

正しい疑問です。でも、実は利用者情報を一切入れなくても AI を使う方法はたくさんあります。Aさん事業所が使ったのは、次の3つの型でした。

型①「型 (フォーマット) から作る」型

個別支援計画の書き方の型・項目構成・表現パターンだけを AI で作っておき、固有名詞はテンプレートに人が手で当てはめる方式。AI に入力するのは「個別支援計画の良い書き方を教えて」レベルの汎用情報だけ。

型②「下書き → 入れ替え」型

AI で似たケースの参考下書きを作ってもらい、固有名詞 (利用者名・年齢・具体的なエピソード) だけを人が入れ替える方式。AI に入力するのは「20代男性 / 自閉スペクトラム症 / 就労継続支援B型 / 集中力に課題」のような属性情報の組み合わせのみ。

型③「ローカル AI」型

NotebookLM のように、利用者情報を外部に送らないローカル LLM を使う方式。事業所内のドキュメントだけを学習させ、外部 API には情報を送らない設計。

3つの型を理解すると、現場の不安はほぼ解消されます。Aさん事業所は最初は型① → 慣れてきたら型② → 機密性の高い計画には型③、と使い分けています。

第4章試して分かった3つの注意点

当然ながら、AI を使えば全てが解決するわけではありません。Aさん事業所が失敗から学んだ注意点を3つ。

注意点① いきなり「完璧」を目指さない

AI 出力を 100% そのまま使うのは NG。人による最終確認は絶対に外さない。AI は「叩き台を出してくれる優秀なアシスタント」であり、決裁者は人。これを最初の段階で全職員に共有しておくことが重要です。

注意点② 「記録の型」を最初に作る

事業所としての記録ルール (フォーマット・必須項目・トーン) を揃えてから AI を使うと、出力品質が10倍変わります。逆に「型」がない事業所では、AI を使っても出力がバラバラで、結局手直しに時間がかかります。AI 以前の問題です。

注意点③ 全員参加でないと定着しない

1人だけが AI を使っても、引き継ぎの瞬間に断絶します。「IT 担当の○○さんだけが知ってる」という属人化を作らないこと。全員が同じ型を使うのが、定着の最低条件です。

第5章残業が消えた次に起きた変化

業務時間が減った先に、Aさんの事業所では予想外の変化が起き始めました。

利用者さんと向き合う時間が増えた: 週5時間 → 週8時間 (60% 増)
職員の離職率が下がった: 年12% → 年4%
新人の3ヶ月離職率が下がった: 30% → 5%
経営者の判断時間が確保できた: 利用者の状態把握に基づく事業所運営の意思決定が可能に
記録の質が上がった: AI が「型」を維持してくれるため、属人化していた書き方のバラつきが消えた

「残業が消える」のは、終わりではなく始まりだった——これがAさんの最後の言葉です。

あなたの事業所でも、必ずできます

「うちには無理」「AI なんて使えない」と思っているなら、それは多分正しい知識に触れていないだけです。

Happiter の全20回研修は、「パソコンは電源を入れても壊れません」という第1回から始まる、本物の初心者向け設計です。マウスを触るのが初めての職員さんでも、3ヶ月後には AI と対話して支援を考えるようになる現場を、私たちは何度も見てきました。

事業所の規模・職員の年齢・ICT 経験の有無、すべて問いません。必要なのは「変わりたい」という気持ちと、半年〜1年の伴走期間だけです。

📩 残業が消える現場を、一緒につくりませんか

事業所さまの状況をお聞きし、最適な進め方をご提案します。
記録時間の実測から始めるのが、最初のステップです。