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訪問予定の“最短×最適”で品質を守る:AIが組む介護・看護シフトと訪問ルート

業界:医療・福祉 部門:品質管理・品質保証 課題:コスト削減・業務効率化 ソリューション:最適化(スケジュール・人員配置・配送ルート)

背景・課題

訪問介護・訪問看護では、利用者ごとの時間指定やケア内容、職員の資格・スキル、移動時間、休暇・勤務制約など多くの条件を満たしつつ訪問順序と担当者を決める必要がある。手作業の調整は属人化しやすく、調整漏れや割当ミスが品質事故(訪問遅延・訪問漏れ・不適切配置)につながるほか、長時間の調整作業が現場の負担とコスト増を招いていた。

AI活用ソリューション

AIスケジューラを用いて、訪問スケジュールと担当者割当、訪問ルートを一体で最適化する。具体的には、利用者ごとの訪問時間帯やサービス内容、必要資格(例:看護師・介護士)、同性介助などの条件、移動時間(地図データ由来の実走行時間)、職員の勤務シフト・休憩・希望休、移動開始・終了拠点を制約としてモデル化。AIが全候補の中から、訪問漏れゼロ・総移動時間最小・資格要件遵守・担当偏りのバランスを同時に満たす割当案を生成する。変更が発生した際は、スマホやPCからリアルタイムに再計算し、最新の最短ルートと訪問順序を即時提示。これにより、品質管理上の重要指標(訪問準守率、適切配置率、クレーム・ヒヤリハット件数)を改善しながら、調整作業の標準化とコスト削減を両立する。

AI導入前後の変化

導入前 (Before)

  • 手作業での表計算・電話連絡に依存。週次のシフト確定に長時間を要し、要件の見落としや直前変更での二重調整が発生。訪問順の最適化が不十分で、移動時間が膨らみ、担当偏りも生じやすい。
  • 担当者の調整作業は大幅に削減(例:週次のスケジュール作成・修正にかかる時間を半減以上)。移動時間も5〜10%程度の削減が見込め、総稼働コスト低減に寄与(いずれも自社試算の目安)。

導入後 (After)

  • AIが資格・要件・移動時間を同時考慮して最適案を自動作成。直前キャンセルや体調変化にも即時再最適化で対応。訪問漏れ抑止、移動時間短縮、担当バランス平準化により、品質指標と生産性が同時に向上。

イメージ図

AI活用イメージ図

成果・効果・ROI

品質管理の観点では、訪問準守率の向上、要件不一致の割当て抑止、ヒヤリハット・クレームの減少が期待できる。コスト面では、(1)調整工数削減、(2)移動時間・交通費の抑制、(3)割当ミス是正に伴うやり直し対応の削減により、月次の実質コストを圧縮。SaaS費用を含めても短期回収が見込めるケースが多い(具体額は事業所規模と運用に依存)。

実事例

訪問系事業所がAIスケジューラを導入し、利用者の訪問時間帯や必要資格、職員の勤務制約、移動時間を同時に考慮して担当割当と訪問ルートを自動最適化。直前変更にも即時再計算で対応し、手作業の調整を大幅に圧縮。訪問漏れや要件不一致の割当てを抑止し、品質指標と業務効率の双方を改善した事例。

https://caremaker.jp/case_study/692/

さらなる展開

同一拠点内では、看護・介護・リハの横断最適化や、記録・請求システムとの自動連携、緊急コール発生時の差し替え再最適化、訪問後の記録データを用いた品質KPI(準守率・再訪発生率)ダッシュボード化が可能。多拠点展開では、拠点間ヘルプの跨ぎ配置や、季節変動・感染症流行期に合わせた需要予測×人員計画の統合最適化へ拡張できる。

導入ロードマップ

  1. 現状分析 - 訪問件数・時間帯分布、職員の資格・スキル表、現行シフト規程、移動実績、品質KPI(訪問準守率・ヒヤリハット件数)を収集し、調整に要する工数とミス発生箇所を特定。
  2. 費用対効果の試算 - 過去3カ月の調整時間・移動時間・交通費を基準に、削減余地(工数・走行距離)を試算。SaaS費用や初期設計費と比較し、回収期間を算定。
  3. PoC検証 - 1〜2カ月、1拠点・一部スタッフで並行運用。AI案と人手案の品質指標(訪問準守率、要件不一致ゼロ)と工数・移動時間を比較し、運用ルールを確定。
  4. 社内稟議 - PoC結果とKPI改善、回収期間、リスク対策(個人情報保護、監査ログ、変更履歴管理)を添えて決裁。個人情報取扱い手順と権限モデルを明文化。
  5. 本番導入 - 全スタッフのカレンダー連携、資格・制約のデータ整備、モバイル運用教育を実施。直前変更時の再最適化フロー、監査用ログ保存、品質KPIダッシュボードを運用開始。

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