ホワイトボックス型AIによるケアプラン作成支援に関する調査研究事業
事業の経緯・目的
• 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るとともに、ケアマネジャーによるバラつきも多いと言われ
ており、AIを活用することへの期待が高い。AI技術は、解決すべき課題に応じて使い分けていく必要があり、ケアプラン作成支援の
ように「予測結果の理由を説明したい」「人のノウハウを注入したい」ケースでは、ホワイトボックス型の適用が望ましい。
• 平成29年度から令和元年度の3年間（以下、フェーズ１）の調査研究事業において、ホワイトボックス型AIを活用した自立支援に資
するケアプラン提案に関する試行的な取り組みに関する調査研究を実施し、ケアプランのテキストデータの構造化・体系化や、ケア
マネジャーのケアマネジメントの思考をAIのアルゴリズムにいかにして反映させるかを試行し、 AIによる効果に加え、AIが学習する
データの質やAIが導く結果の検証における課題などを整理。
• フェーズ2（令和２年度から令和4年度）では、ケアマネジャーの思考フローの可視化（心疾患、脳血管疾患、大腿骨頸部骨折を想
定）や、適切なケアマネジメント手法で点検したデータの収集、心身の状態悪化の抑制具合を示す調整変数の算出などによりAIのア
ルゴリズムの精度向上に向けた取組みを進める。また、フェーズ１で作成したテキストデータの構造化・体系化ラベルをケアマネ
ジャーが理解しやすい表現に変換することも実施する。
• フェーズ2の最終年度であるR4年度は、上記を踏まえた試作システムを構築し、実際にケアマネジャーに利用してもらうことで、ホ
ワイトボックス型AIの示す結果が説明可能なものであるか、ケアプランの作成時の「気づき」に繋がっているか、検証を進める。
• AIのアルゴリズムの精度向上には、ケアマネジャーの思考フローのような過去データからは得られない情報をいかに組み込むか、大
量の質の高いデータが収集・分析できる体制構築などの課題が残されている。

AIのアルゴリズムの精度向上

過去データ
Big Data＋Quality Data

過去データ
からは得られない情報

よりよいケアの提案へ

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