総監技術士的日記 ♯35｜AIロボットが日本の高齢化社会の鍵を握るかもしれない
✅ 本日のテーマ
「the japan times」から、下記の記事を本日のテーマとします。
【AIロボットが日本の高齢化社会の鍵を握るかもしれない】
最近東京では、AIを搭載したロボットが仰向けに横たわる男性に近づき、膝と肩に優しく手を置いて横向きに転がしました—これは高齢者のオムツ交換や床ずれ防止に使われる動作です。
150kgのAI駆動型人型ロボット「AIREC」は、急速に高齢化する日本の人口と慢性的な介護労働者不足に対応する未来の「介護者」プロトタイプです。
「高度に進んだ高齢化社会と少子化を考えると、医療や高齢者介護、そして日常生活においてロボットのサポートが必要になるでしょう」と、政府の資金提供を受けてAIRECの研究を率いる早稲田大学の菅野重樹教授は述べています。
日本は世界で最も進んだ高齢化社会であり、出生率の低下、労働年齢人口の減少、制限的な移民政策を抱えています。
戦後の1947年から1949年にかけての出生率急上昇によって生まれた「ベビーブーム世代」は、2024年末までに全員が少なくとも75歳になり、深刻な介護労働者不足を悪化させています。
2024年に生まれた赤ちゃんの数は9年連続で減少し、5％減の過去最低の720,988人となったことが、木曜日（2月27日）に発表された厚生労働省のデータで示されました。
一方、介護セクターは人材確保に苦戦しています。
12月の求人倍率は4.25倍で、全国平均の1.22倍をはるかに上回っており、政府のデータによると、1つの求人に対して0.24人の応募者しかいない状況です。
政府がこのギャップを埋めるために海外に目を向ける中、外国人労働者の数は年々増加していますが、2023年時点でわずか約57,000人、つまり業界全体の労働力の3％未満にとどまっています。
「私たちは何とか持ちこたえていますが、10年、15年後には状況は非常に厳しくなるでしょう」と、高齢者介護施設の運営者である全光会のディレクター、宮本孝氏は述べています。「テクノロジーが最良の解決策です」。
全光会は積極的に新しいテクノロジーを取り入れていますが、ロボットの使用はこれまでのところ限定的です。
東京のある施設では、虫のような目をした人形サイズのロボットが介護スタッフを補助し、ポップソングを歌いながら入居者に簡単なストレッチ運動を指導する一方、人間の介護者は他の緊急の仕事に忙しく取り組んでいます。
現在、看護介護テクノロジーの最も実用的な用途の一つは、入居者のマットレスの下に設置する睡眠センサーで、睡眠状態を監視し、夜間の人間の見回りを減らすことができます。
テスラのOptimusのような人型ロボットが近い将来に向けて開発されていますが、菅野教授は、人間と安全に物理的に相互作用できるロボットには次元の高い精度と知能が必要だとしています。
「人型ロボットは世界中で開発されています。しかし、人間と直接接触することはほとんどありません。彼らは単に家事や工場の床でのいくつかの作業をするだけです」と、日本ロボット学会の会長でもある菅野教授は述べています。
「人間が登場すると、安全性や各個人の動きとロボットの動きをどう調整するかという問題が浮上します」
菅野教授のAIRECロボットは、人が座るのを助けたり、靴下を履かせたり、スクランブルエッグを調理したり、洗濯物をたたんだり、家の周りでの他の有用なタスクを実行したりすることができます。
しかし菅野教授は、AIRECが介護施設や医療施設での使用に適するのは2030年頃になると予想しており、初期段階では1,000万円（67,000ドル）以上という高額な価格になるとしています。
全光会の施設で介護士として働く伊藤貴樹氏は、ロボット介護の未来に対して慎重ながらも楽観的です。
「もし各介護受給者の生活状況や個人的特性を理解できるAI搭載ロボットがあれば、彼らが直接介護を提供する未来があるかもしれません」と彼は言います。
「しかし、ロボットが介護のすべてを理解できるとは思いません。ロボットと人間が協力して介護を改善していくことが、私が望む未来です」
このテーマに対し、技術士「総合技術監理的視点」から、
全体最適化の途を探ってみます。
✅ ５つの管理の観点からの「問題点」
❓「1. 経済性管理」の問題点
AIロボット「AIREC」の初期導入コストが1,000万円以上と高額であり、介護施設への普及の障壁となっている。
❓「2.人的資源管理」の問題点
介護セクターにおける人材不足が深刻化しており、求人倍率が4.25倍と全国平均を大きく上回っている。
❓「3. 情報管理」の問題点
AIロボットが各介護受給者の生活状況や個人的特性を理解し、適切なケアを提供するための情報処理能力が不十分である。
❓「4. 安全管理」の問題点
人間と直接接触するAIロボットの安全性確保と、人間の動きとロボットの動きの調整が課題となっている。
❓「5. 社会環境管理」の問題点
急速な高齢化と少子化が進行する中、介護労働力の確保が困難となっており、社会システムの持続可能性に懸念がある。
✅ 部分最適化｜５つの管理に対する「解決策」
🔎「1. 経済性管理」の解決策
PFI（Private Finance Initiative）を活用し、民間資金を導入してAIロボットの初期投資コストを軽減する。
活動基準原価計算（ABC）を用いて、AIロボット導入による長期的なコスト削減効果を可視化する。
サプライチェーンマネジメント（SCM）を最適化し、AIロボットの調達・保守コストを低減する。
🔎「2. 人的資源管理」の解決策
リスキリング（再教育）プログラムを実施し、既存の介護スタッフにAIロボット操作スキルを習得させる。
ダイバーシティ・マネジメントを推進し、外国人労働者の積極的な受け入れと育成を行う。
タレントマネジメントシステムを導入し、AIロボットと人間の協働に適した人材を効果的に配置する。
🔎「3. 情報管理」の解決策
ナレッジマネジメントシステムを構築し、AIロボットと介護スタッフ間の情報共有を促進する。
ビッグデータ分析を活用し、各介護受給者の個別ニーズに対応したケアプランを策定する。
DX（デジタルトランスフォーメーション）を推進し、介護業務全体のデジタル化と効率化を図る。
🔎「4. 安全管理」の解決策
リスクアセスメント（ハザード分析）を実施し、AIロボットと人間の接触に関する潜在的リスクを特定・評価する。
フールプルーフ（誤操作防止設計）とフェールセーフ（故障時安全設計）の原則に基づき、AIロボットの安全設計を行う。
安全マネジメントシステムを導入し、AIロボットの運用に関する継続的な安全性向上を図る。
🔎「5. 社会環境管理」の解決策
SDGs（持続可能な開発目標）の観点から、AIロボット導入による介護の質向上と労働環境改善の効果を評価する。
ESG投資（環境・社会・ガバナンス）の枠組みを活用し、AIロボット導入プロジェクトへの投資を促進する。
アカウンタビリティ（説明責任）を果たすため、AIロボット導入の社会的影響に関する情報開示を積極的に行う。
✅ トレードオフ｜各解決策の矛盾
⏩「人的資源管理」と「情報管理」の各解決策にトレードオフがある
スキル習得と情報管理の負担
リスキリングプログラムによるAIロボット操作スキルの習得は、介護スタッフの能力向上に寄与する一方で、ナレッジマネジメントシステムの構築と運用に伴う情報管理の負担が増大する。
これにより、スタッフの業務負荷が増加し、本来の介護業務に充てる時間が減少する可能性がある。
多様性の推進と情報セキュリティ
ダイバーシティ・マネジメントによる外国人労働者の積極的な受け入れは、人材確保に貢献する一方で、言語や文化の違いによりナレッジマネジメントシステムの効果的な利用や情報セキュリティの維持が困難になる可能性がある。
人材配置の柔軟性とデータ分析の精度
タレントマネジメントシステムによる効果的な人材配置は、業務効率の向上に寄与する一方で、ビッグデータ分析に基づく個別ニーズへの対応が困難になる可能性がある。
人材の流動性が高まることで、長期的なデータ収集と分析の一貫性が損なわれる恐れがある。
デジタル化の推進と人的スキルの維持
DXの推進による介護業務全体のデジタル化は、効率化に寄与する一方で、介護スタッフの従来の介護スキルが低下する可能性がある。
過度なデジタル依存は、緊急時や機器故障時の対応力を弱める恐れがある。
✅ 全体最適化｜トレードオフの解消
💡 全体最適化の「方針」
人的資源管理を優先する全体最適化を図る。
介護スタッフの能力向上と業務効率化を両立させ、持続可能な介護サービス提供体制を構築する。
人的資源の効果的活用を通じて、情報管理システムの運用効率を向上させる。
💡 トレードオフの「解消法」
リスキリングプログラムとナレッジマネジメントシステムの統合
AIを活用した適応型学習システムを導入し、個々のスタッフの学習進度に合わせたリスキリングを実施する。
学習内容を直接ナレッジマネジメントシステムに反映させ、情報管理の負担を軽減する。
多言語対応の情報管理システムの構築
自動翻訳機能を搭載したナレッジマネジメントシステムを導入し、言語の壁を解消する。
文化的背景を考慮したユーザーインターフェースを設計し、外国人労働者の利用を促進する。
タレントマネジメントとデータ分析の連携強化
AIを活用したタレントマネジメントシステムを導入し、スタッフのスキルと経験を詳細に把握する。
ビッグデータ分析と連携させ、個々のスタッフの強みを活かした最適な人材配置を実現する。
デジタルスキルと介護スキルのバランス最適化
デザイン思考を取り入れたDX戦略を策定し、人間中心の技術導入を推進する。
OJTとOFF-JTを組み合わせた統合的な研修プログラムを実施し、デジタルスキルと介護スキルの相互補完を図る。
💡 解決法を採用した「理由」
人的資源の最大活用
介護業界の慢性的な人材不足に対応するため、既存スタッフの能力向上と効率的な配置を優先する必要がある。
持続可能な介護システムの構築
2025年問題を見据え、長期的な視点から人材育成と技術導入のバランスを取ることが重要である。
イノベーションの促進
人的資源管理を優先することで、スタッフの創造性を引き出し、介護サービスの質的向上につながる可能性が高い。
コスト効率の向上
人材の効果的活用により、情報管理システムの運用コストを抑制しつつ、サービスの質を維持・向上させることが可能となる。
リスク管理の強化
人的判断を重視することで、AIシステムの誤作動や障害時のリスクを軽減できる。
📖👆 本日は、こんなところです。
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