介護DXにおけるSOIN-Rは、AIを活用して高齢者の要介護化を未然に防ぐ予防システムであり、2023年度の実証実験では入居者の85%以上が状態の維持・改善を達成したという画期的な成果を残しました。費用は初期導入費と月額利用料で構成されるSaaS型のクラウドサービスとして提供されており、補助金制度を活用することで導入ハードルを下げることが可能です。本記事では、SOIN-Rの導入効果から費用構造、予防効果の測定方法まで、介護事業者が知っておくべき情報を網羅的に解説します。
介護DXとは何か：超高齢社会を乗り越えるためのデジタル変革
介護DXとは、介護現場にデジタル技術を導入し、業務効率化とケアの質向上を同時に実現する取り組みのことです。日本は2025年に団塊の世代が75歳以上の後期高齢者となり、医療・介護ニーズが急増する時代を迎えました。さらに2040年には高齢者人口がピークを迎え、生産年齢人口の減少と相まって、数十万人規模の介護職員が不足すると予測されています。
従来の介護は「人の手」と「経験則」に依存した労働集約型のモデルでした。しかし、限られた人的資源で増大するニーズに対応し、サービスの質を維持・向上させるためには、テクノロジーの力が不可欠となっています。記録業務のペーパーレス化、見守りセンサーによる夜間負担の軽減、インカムを活用した情報共有の迅速化といった「守りのDX」は着実に進展してきました。そして現在、先進的な介護事業者が取り組んでいるのは、AIによるデータ分析と予測を活用した「攻めのDX」です。
SOIN-Rとは：AIによる介護予防システムの革新
SOIN-Rは「そわん・えーる」と読み、株式会社シーディーアイ（CDI）と公益財団法人日本老人福祉財団が共同開発したAI介護予防システムです。株式会社シーディーアイは日本初の独立系ケアマネジメントAI開発企業であり、数億件規模の介護保険データを学習させたAIエンジンを保有しています。一方、日本老人福祉財団は1973年の設立以来、「ゆうゆうの里」というブランドで全国に有料老人ホームを展開してきた老舗事業者です。
この両者の提携が画期的である理由は、高度なAI技術と現場の豊富な知見が融合した点にあります。AI技術がいかに優れていても、高齢者の生活実態に即したデータがなければ実用的なシステムにはなりません。逆に、現場にどれだけ豊富なノウハウがあっても、データ化して解析する技術がなければ属人的な知見にとどまってしまいます。SOIN-Rは、CDIの持つAI技術と日本老人福祉財団が長年蓄積してきた入居者の詳細な生活データが組み合わさることで誕生した、現場起点のイノベーションといえます。
SOINとSOIN-Rの違い：対象者と目的の明確な区分
株式会社シーディーアイが提供するサービスには「SOIN」と「SOIN-R」の2種類がありますが、その目的と対象は明確に異なります。
SOINは主に居宅介護支援事業所のケアマネジャー向けに開発されたシステムです。要介護認定を受けた利用者を対象とし、アセスメントデータを入力することでAIが自立支援に資するケアプランの原案を提案したり、将来の要介護度の推移を予測したりします。ケアマネジャーの事務負担軽減とケアプランの質的向上が主な目的となっています。
一方、SOIN-Rは自立型の施設入居者を主な対象としています。まだ要介護認定を受けていない、あるいは軽度の要支援状態にある高齢者が、将来的にフレイルや要介護状態に陥るリスクを予測し、予防的な介入を支援するためのシステムです。機能的には「予防特化型AI」と呼ぶべきものであり、元気なうちからリスクを予見して介護が必要な状態になることを防ぐことを目的としています。
SOIN-Rの学習データ：48項目の日常生活調査
AIの予測精度を決定づけるのは、学習させるデータの質と量です。SOIN-Rの特筆すべき点は、日本老人福祉財団が長年にわたり実施してきた「日常生活に関する調査」のデータを教師データとしている点にあります。この調査は入居者に対して定期的に行われるもので、全48項目の設問から構成されています。
調査項目は老年学（ジェロントロジー）の知見に基づいて設計されており、高齢者の自立度や健康リスクを測る指標として以下のようなカテゴリが網羅されていると考えられます。基本的日常生活動作（ADL）として食事、排泄、入浴、着脱衣、移動などの自立度が含まれます。手段的日常生活動作（IADL）としては買い物、調理、洗濯、電話の利用、金銭管理、服薬管理といったより高度な生活能力が評価されます。社会的属性・活動の観点からは家族構成、友人との交流頻度、趣味活動、社会参加の状況、外出頻度が調べられます。身体的健康状態については既往歴、主観的健康感、痛み、睡眠状況、転倒歴、視力・聴力が確認されます。精神・心理的状態では物忘れの自覚、抑うつ傾向、孤独感、意欲の低下が評価されます。栄養・口腔機能として食事摂取量、咀嚼能力、嚥下状態、体重変化が記録され、生活環境として居室の状況や生活リズムも調査対象となります。
SOIN-Rはこれらの詳細な生活データを時系列で学習することで、「どのような生活習慣や状態の変化が1年後の要介護化につながるか」という因果関係のパターンを膨大なデータベースの中から見つけ出しています。
SOIN-Rの予測機能：4段階の将来予測
SOIN-RのAIが出力する結果は大きく分けて「将来予測」と「現状のリスク分析」の2つで構成されています。
将来予測では、入居者の1年後の状態を4段階で予測します。第一段階は「自立（健常）」で、心身ともに健康で支援を必要とせず生活できる状態を指します。第二段階は「プレフレイル」で、フレイルの前段階として筋力や活力の低下が見られ始めるものの、可逆的つまり元に戻れる段階です。第三段階は「フレイル」で、加齢により心身の予備能力が低下し、ストレスに対する回復力が弱まっている状態であり、要介護への入り口となります。第四段階は「要介護状態」で、日常生活において他者の支援が必要な状態を意味します。
この予測機能は職員や本人に対して「このまま何もしなければどうなるか」という未来図を提示する強力なメッセージとなります。単に現状を把握するだけでなく、将来のリスクを可視化することで、予防的な介入のきっかけを生み出すことができます。
SOIN-Rのリスク分析：7つのカテゴリによる可視化
現状のリスク分析では、なぜその予測結果になったのかという要因を掘り下げるために、7つのカテゴリで状態を可視化します。
生活機能低下は買い物や家事などのIADLの能力低下を示します。運動機能低下は歩行速度の低下、筋力の衰え、転倒リスクを評価します。低栄養状態は体重減少、食欲不振、偏った食事の傾向を捉えます。口腔機能低下は噛む力や飲み込む力の衰え、いわゆるオーラルフレイルの兆候を検知します。閉じこもりは外出頻度の減少や自室に引きこもる傾向を把握します。認知機能低下は記憶力の低下や見当識障害の兆候を評価します。うつ傾向は気分の落ち込み、意欲減退、孤独感を測定します。
この7つのカテゴリは高齢者が要介護状態に至る主要な経路を網羅しています。AIは個々の入居者がどのカテゴリにリスクを抱えているかをレーダーチャートやスコアで明示するため、職員は「運動機能は維持されているが、閉じこもり傾向が強く、そこからうつ傾向が出ている」といった具体的な課題を把握することができます。
SOIN-Rの導入効果：85%が維持・改善を達成
SOIN-Rの導入効果を示す最も重要なデータは、日本老人福祉財団が運営する「ゆうゆうの里」における2023年度の実証実験結果です。SOIN-Rによる予測と介入を行った結果、1年後の状態について入居者の85%以上が「維持・改善」を達成しました。
この「85%」という数字がいかに驚異的であるかを理解するためには、高齢者の一般的な状態変化を知る必要があります。後期高齢者は加齢に伴い、心身機能が緩やかに、あるいは何らかのきっかけで急激に低下していくのが生理的な自然経過です。何もしなければ「維持」することさえ難しく、徐々に「悪化」していくのが普通といえます。その中で8割以上の方が状態をキープ、あるいは改善させたということは、AIによる早期発見と職員の介入が組み合わさることで、老化の自然経過に「待った」をかけたことを意味しています。
具体的には、AIが「1年後にフレイルになるリスクが高い」と予測した入居者に対し、職員が早期にアプローチを行い、散歩に誘ったり、食事の改善を提案したりすることで、予測された悪化を食い止めた事例が多数含まれていると推測されます。これはテクノロジーによる予防が机上の空論ではなく、現実の成果として現れていることを示す強力なエビデンスです。
職員への効果：経験の差を埋め、介入への自信を与える
導入効果は数字だけではありません。現場で働く職員の意識や行動にも大きな変化をもたらしています。
第一の効果は「気づきのアンテナ」の感度向上です。従来、ベテラン職員であれば「あの人、最近なんとなく元気がないな」と直感的に気づけるような微細な変化を、経験の浅い職員が見抜くことは困難でした。しかしSOIN-Rが「うつ傾向のリスク上昇」などのアラートを出すことで、全ての職員がその入居者を注視するようになります。「AIが指摘しているから気にかけてみよう」という意識付けが、見守りの質を底上げしています。
第二の効果は「介入への自信と根拠」の獲得です。入居者に生活改善を促す際、単に「もっと運動してください」と言うだけでは、余計なお世話だと反発されることもあります。しかしSOIN-Rの客観的なデータに基づいて「足腰のデータが少し下がってきています。今リハビリを始めれば回復できます」と伝えることで、職員は自信を持って専門的なアドバイスを行うことができます。実証実験において職員の約8割がAIの判断を「妥当」と評価していることからも、AIが現場の感覚と乖離せず、信頼できるパートナーとして受け入れられていることがわかります。
入居者への効果：納得感と自発的な行動変容
入居者自身にとってもAIによる分析結果は大きな動機付けとなります。自分自身の健康状態を客観視することは誰にとっても難しいものですが、グラフや数値で可視化されることで、「自分は元気だと思っていたけれど、実は閉じこもり傾向にあるのか」といった気付きを得ることができます。
導入事例の中には、AIの予測結果を見せられたことで「このままではいけない」と一念発起し、自発的にラジオ体操に参加するようになったり、食堂まで歩いて行くようになったりした入居者のエピソードがあります。第三者的な立場である「AI」からの指摘は、家族や職員からの小言よりも素直に受け入れられやすいという側面があり、これが入居者の自律的な行動変容を促すスイッチとなっています。
SOIN-Rの費用構造：初期導入費と月額利用料
SOIN-Rの具体的な価格表は一般公開されていませんが、ビジネスモデルや類似サービスの相場からコスト構造を分析することができます。SOIN-Rのようなクラウド型（SaaS）AIシステムの場合、費用は主に「初期導入費」と「月額利用料」の2階建てで構成されるのが一般的です。
初期導入費にはシステムの設定、アカウント発行、操作研修、既存データとの連携設定などが含まれます。SaaS型の場合は数十万円程度に抑えられるケースが多いですが、大規模なカスタマイズや独自サーバーの構築を伴う場合は数百万円規模になることもあります。SOIN（ケアマネジメント版）では初期費用無料のキャンペーンが行われていた実績もあり、SOIN-Rにおいても導入ハードルを下げるために初期費用を抑える価格設定がなされている可能性があります。
月額利用料は基本料金に加え、施設規模（定員数）や利用者アカウント数に応じた従量課金となるのが一般的です。小規模施設（50名程度まで）であれば月額数万円、大規模施設（100名以上）であれば月額10万円以上といったレンジが想定されます。SOIN（ケアマネジメント版）が1アカウントあたり月額6,000円程度の設定であることを考慮すると、SOIN-Rも施設単位あるいは入居者1人あたり数百円から千円程度の単価設定である可能性が高いと考えられます。
周辺機器コストについてはSOIN-Rがクラウドサービスであるため、インターネット環境とPCやタブレットがあれば利用可能です。特殊なセンサーやロボットを必須としないため、ハードウェア投資は比較的軽微で済みます。既存の端末を流用できれば、追加コストはほぼゼロです。
費用を抑えるための補助金・助成金活用
導入コストを圧縮するためには、国や自治体の補助金制度を最大限に活用することが重要です。
IT導入補助金は中小企業・小規模事業者がITツールを導入する際の費用の一部を補助する制度です。SOIN-Rのような業務効率化・生産性向上ツールは対象となる可能性が高く、枠によっては費用の1/2から最大3/4程度が補助されます。
介護テクノロジー導入支援事業は厚生労働省および各都道府県が実施する補助事業です。介護ロボットやICT機器の導入経費に対し、一定割合（1/2から3/4程度）または上限額（30万円から数百万円）まで補助されます。見守りセンサーとのパッケージ導入やWi-Fi工事費なども対象になる場合があり、包括的なDX推進に役立ちます。
エイジフレンドリー補助金は高齢者が安心して働ける職場環境の整備を支援するもので、職員の負担軽減に資するシステム導入が対象になる場合があります。
投資対効果（ROI）：費用対効果のシミュレーション
SOIN-R導入の経済的メリットを考える際、単なる「費用の安さ」ではなく投資対効果（ROI）の視点を持つことが不可欠です。
コスト面では月額システム利用料（仮に年額100万円とする）に加え、職員の研修・運用にかかる時間コストが発生します。
リターン面では複数の効果が期待できます。人件費の抑制については、事務作業やリスクスクリーニングの自動化により職員1人あたり月間数時間の余力が生まれれば、残業代削減や人員配置の適正化が可能になります。年間の人件費削減効果がシステム利用料を上回れば、その時点で投資は回収されます。
空室リスクの低減も重要な効果です。自立型施設において入居者が重度化して退去することは、そのまま空室（機会損失）を意味します。SOIN-Rによる予防で退去を1年先延ばしにできれば、その分の家賃・管理費収入が確保されます。月額20万円の利用料の入居者が1名退去するのを防げれば年間240万円の収益維持となり、これだけでシステムコストをペイできる可能性があります。
ブランド価値の向上と集客の観点からは、「AIを活用した最先端の予防ケア」を謳うことで、健康意識の高い富裕層などの入居希望者への訴求力が高まり、広告宣伝費の対効果が改善します。
予防効果の測定方法：見えにくい成果をデータで可視化
介護予防の効果測定は非常に難しい課題です。「何も起きなかった（転倒しなかった、病気にならなかった）」ことを成果として証明しなければならないからです。しかし科学的介護においては、この見えにくい成果をデータで可視化することが求められます。
SOIN-R導入における予防効果の測定指標は3つの層で考えることができます。
アウトプット指標（実施量）としては、アセスメント実施率、AIによるリスク検知数、予防プランの作成数、職員による面談・介入回数などが挙げられます。これらは「どれだけ予防活動を行ったか」を示す指標です。
アウトカム指標（短期的成果）としては、SOIN-Rのリスクスコアの変化（例：運動機能スコアの改善）、7つのリスクカテゴリの該当数減少、入居者の行動変容（イベント参加率、外出頻度、歩数など）があります。これらは介入によって入居者の状態や行動がどう変わったかを示します。
インパクト指標（長期的成果）としては、要介護認定率の低下、健康寿命の延伸期間、入院日数・転倒事故件数の推移、退去率の低下などがあります。これらは最終的な施設の経営指標や入居者のQOLに直結する成果です。
LIFEとの連携：科学的介護の基盤との相乗効果
測定と評価において、国のデータベースであるLIFE（科学的介護情報システム）の存在は無視できません。LIFEにはBarthel Index（ADL評価）や認知症高齢者の日常生活自立度、栄養状態、口腔機能など、標準化された評価項目が網羅されています。
SOIN-Rで得られた独自のリスク分析結果とLIFEに提出する公的な評価データを突合させることで、より深い分析が可能になります。「SOIN-Rでプレフレイルの兆候を検知し介入した群」と「そうでない群」で、1年後のLIFEデータのADL維持率にどのような有意差があるかを検証することで、予防プログラムの効果を科学的に証明できます。
2024年度の介護報酬改定においても、LIFEへのデータ提出とフィードバックの活用が要件となる加算（科学的介護推進体制加算など）が強化されました。SOIN-Rのようなシステムを活用して日々のデータを蓄積しておくことはLIFE対応の効率化にもつながり、加算取得という実利を得ながらケアの質を高める好循環を生み出します。
次世代のPDCAサイクル：高速化による予防効果の最大化
従来の介護現場のPDCAサイクルは、半年ごとのケアプラン見直しなど比較的長いスパンで回されていました。しかし高齢者の状態は日々刻々と変化します。SOIN-Rのような常時モニタリング・分析システムを導入することで、PDCAサイクルはより短期的かつ動的なものへと進化します。
Monitor（常時監視）として日々の記録からAIがリスクを常時チェックします。Alert（即時通知）としてリスク閾値を超えたら即座に職員へ通知されます。Action（即時介入）としてその日のうちに声掛けやプラン修正を行います。Verify（効果検証）として介入後の変化を再びAIが評価します。
この「高速PDCA」こそが重度化を未然に防ぐための鍵であり、DXが可能にする新しい介護の形といえます。
自立支援型施設における予防の重要性
特別養護老人ホームや介護老人保健施設といった介護保険施設では、すでにある程度の要介護状態にある方が対象となります。一方、有料老人ホームやサービス付き高齢者向け住宅（サ高住）の中には、「自立型」と呼ばれる元気な高齢者を対象とした施設も数多く存在します。こうした施設において最も重要な価値提供は、「いかに長く、元気な状態で自立生活を続けてもらえるか」という点に尽きます。
入居者が要介護状態になれば本人のQOLが低下するだけでなく、施設側にとっても介護サービスの提供負担が増大し、場合によっては退去を余儀なくされるリスクも生じます。したがって自立型施設におけるDXの最重要テーマは、業務効率化以上に「フレイル（虚弱）化の阻止」と「健康寿命の延伸」にあるといえます。この文脈においてAIを活用した予兆検知と予防介入システムのニーズが高まっているのです。
科学的介護とSOIN-Rの役割
科学的介護とは、客観的なデータに基づいて利用者の状態を評価（アセスメント）し、エビデンス（根拠）に基づいたケア計画を立案・実行し、その結果を再びデータとして測定・検証するというPDCAサイクルを回すことを指します。厚生労働省が推進するLIFEは、まさにこのインフラとなる国家プロジェクトです。
しかし現場レベルで科学的介護を実践するには、膨大なデータの収集・分析が必要となり、アナログな業務フローのままでは職員の負担が増すばかりです。ここでSOIN-RのようなAIシステムが決定的な役割を果たします。データを自動的に収集し、人間では気づかない微細な変化や相関関係をAIが分析することで、初めて現場の負担を増やさずに高度な科学的介護が可能になるのです。
まとめ：AIとの共生が拓く人間中心の介護の未来
本記事で明らかになったのは、SOIN-Rに代表される介護DXシステムが、もはや「あれば便利なツール」ではなく、「持続可能な施設運営の必須インフラ」になりつつあるという現実です。
導入効果として確認された「85%の維持・改善率」は、AIによる予測と人間の専門職による介入が組み合わさった時に発揮される相乗効果の大きさを証明しています。費用対効果の分析からは、人件費削減や稼働率維持といった経済的メリットがシステムコストを十分に上回る可能性が示されました。さらにLIFEとの連携による科学的な効果測定は、介護サービスの質を客観的に証明する手段となり、選ばれる施設になるための強力な武器となります。
最も重要な点は、AIが人間の仕事を奪うのではなく、人間が本来注力すべき「心に寄り添うケア」の時間を取り戻してくれるという点です。データ分析やリスク予測といった論理的な作業をAIに任せることで、職員は入居者の目を見て対話し、手を取り合い、その人の人生に深く共感するという人間にしかできない高度なケアに専念できるようになります。
2040年の超高齢社会を乗り越えるための希望は、テクノロジーとヒューマニティの融合の中にあります。SOIN-Rの導入は、その未来への確かな第一歩となるでしょう。介護事業者は今、恐れることなくDXの波に乗り、科学的根拠に基づいた温かいケアの実現に向けて舵を切るべき時を迎えています。
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