介護分野はかねてから課題が多いといわれてきましたが、いまだにすべての解決には至っていません。現状、特に注目すべき課題として次のようなことが挙げられます。

課題①高齢者人口の急激な増加

日本は超高齢化社会が進み、令和6（2024）年には高齢化率が29.3％に上昇しました。これは、第一次ベビーブーム期の昭和22（1947）年〜昭和24（1949）年に誕生した団塊世代が75歳以上になった結果です。高齢者人口が増えると、介護系サービスの需要増加につながります。しかし、介護系サービスが充実していない地域では「介護を必要としているのに受けられない」という状況も生まれてしまうのです。

また、医療費・介護費の増大によって従来の社会保障制度が破綻するかもしれないという懸念も生まれています。社会保障制度が正常に機能しなくなれば、医療・介護体制にも打撃を与えてしまうでしょう。さらに、高齢者人口増加がピークを迎える令和22（2040）年には高齢化率が34.8％に達すると推測されており、今後も各方面で大きな影響があると考えられます。

参考：高齢社会白書｜厚生労働省 （令和7年版）

課題②介護系サービスにおける人材不足

前述した高齢者人口の増加と同時に問題視されているのが、出生数と総人口の減少です。かつて100万人を超えていた出生数は減少し続け、令和6（2024）年にはついに約68万人となってしまいました。また、令和6年10月1日時点の総人口は1億2,380万人でしたが、令和13（2031）年には1億2,000万人を下回り、令和38（2056）年には1億人を割ると推測されています。

つまり、高齢者が増えていく中、社会を支える労働者は少なくなってしまうのです。令和7（2025）年3月の有効求人倍率（全国平均）をみると、職業計の1.16倍に対して、介護関係職種は3.97倍と非常に高い数値が出ています。このような人材不足の状況は、よりいっそう深刻化するといえるでしょう。

参考：人口動態調査｜厚生労働省（令和6年）

介護人材確保の現状について（令和7年5月9日）｜厚生労働省

厚生労働省は、介護分野の課題解決やサービス提供体制の安定化に向けて「科学的介護」を推進しています。これまでは介護サービスによって得られる効果が曖昧で、利用者にとっての良し悪しがわからないケースもありました。科学的介護は、介護施設・事業所のさまざまなデータを収集・活用することで介護サービスの効果を明確にする目的があります。

そうした科学的介護の推進にあわせて運用がスタートしたLIFEは、介護データの収集・活用に特化しています。LIFEを利用する際、その基本となるのがPDCAサイクルです。下記の①〜④を繰り返すことで介護施設・事業所はサービスの品質向上を図り、利用者が最適な介護を受けられるように体制を整えます。

①Plan（計画）

利用者ごとに目標を設定し、達成するためにどのようなケアを行うか計画します。

②Do（実行）

計画内容に沿ってケアを実施。毎日のデータをLIFEに提出します。

③Check（評価）

LIFEのフィードバック内容を複数の職員で確認し、気付いた点を共有します。

④Action（改善）

改善点について検討し、計画の修正・継続・終了などを決定。利用者の意向も汲みながら、次のサイクルにおける目標を設定します。

AIが得意とするデータ関連の作業を任せることで、現場の負担軽減につながります。AIツールの種類にもよりますが、LIFEに提出するデータ作成の時間が短縮されたり、各利用者の情報が閲覧しやすくなったりすることも期待できるでしょう。

LIFEには「データを分析・フィードバックし、介護サービスの品質を改善・向上させる」という大きな役割があります。つまり、介護施設・事業所から提出されるデータの正確性が非常に重要なのです。データに不備があった場合、分析の精度も落ちてしまいます。介護施設・事業所がデータの正確性を高めるには、AIツールの導入が効果的です。データ分析の精度が上がると、結果的に利用者がより良い介護サービスを受けられるというメリットも生まれます。

科学的介護推進体制加算（LIFE加算）は、項目によって詳細は異なりますが、基本となる算定要件にLIFEデータ活用が含まれています。AIツールでデータを効率よくまとめることができれば、LIFEへの提出がスムーズになるのはもちろん、科学的介護推進体制加算も取得しやすくなるでしょう。加算を取得すれば、介護施設・事業所の収益性が上がることになります。