介護・飲食などサービス業のAI活用｜記録・シフト作成・発注でできることと、介護記録の個人情報の注意点

「介護記録の入力に追われて、利用者さんと話す時間が取れない」「店長がシフト作りと発注に毎週何時間も使っている」。介護や飲食などのサービス業では、人手不足の中で、お客様に向き合う時間をどう確保するかが大きな課題です。AIで事務作業を減らせると聞いても、何から手をつければよいか、個人情報は大丈夫か、と迷う方も多いでしょう。

この記事では、介護・飲食などのサービス業で効果が出やすい、記録、シフト作成、発注の3つについて、AIでできることと注意点を整理します。特に介護記録は、利用者の心身の状態などを含む慎重に扱うべき情報なので、個人情報の扱いについても詳しく説明します。

サービス業のAI活用とは

サービス業のAI活用とは、記録・シフト・発注・問い合わせ対応など、現場の裏側で発生する事務作業の一部をAIに任せ、スタッフがお客様や利用者に向き合う時間を増やすことです。

ここで使うAIには、文章を理解して作り出す生成AIと、過去のデータから数量などを予測する機械学習、条件を満たす組み合わせを計算する最適化の仕組みなどがあります。生成AIの中心にあるのは、大量の文章で学習したLLM（大規模言語モデル）という仕組みです。業務によって向いているAIが違うため、「AIを入れる」ではなく「どの作業に、どの仕組みを使うか」で考えることが大切です。

介護記録：書く手間を減らし、読む時間を増やす

介護の現場では、日々のケアの内容や利用者の様子を記録し、職員の間で申し送ることが欠かせません。一方で、記録の作成に時間がかかり、ケアの時間を圧迫しているという声も多く聞かれます。

生成AIを使うと、職員がスマートフォンやタブレットに話した内容や、短いメモから、決まった様式の記録文を作れます。また、前日の記録をまとめて申し送りの要約を作れば、交代のときの確認が早くなります。AIが整えた記録は、必ず職員本人が確認してから登録します。聞き間違いや、言っていないことが書き足される誤り（生成AIのハルシネーション）が起きる可能性があるためです。

厚生労働省は、2024年度の介護報酬改定で「生産性向上推進体制加算」を新設しました。見守り機器などのテクノロジーの導入や、業務改善の委員会の開催などが要件で、介護記録ソフトなどのICTの活用も、生産性向上の取り組みとして位置づけられています。加算の要件の詳細は、厚生労働省の資料で最新の内容を確認してください。

介護記録の個人情報の扱い

介護記録には、利用者の氏名だけでなく、病歴や心身の状態など、とても慎重に扱うべき情報が含まれます。病歴などは、個人情報保護法で「要配慮個人情報」とされ、取得や第三者への提供に原則として本人の同意が必要です。介護事業者向けには、個人情報保護委員会と厚生労働省が「医療・介護関係事業者における個人情報の適切な取扱いのためのガイダンス」を公表しています（2026年4月一部改正）。

また、個人情報保護委員会は2023年6月2日に、生成AIサービスの利用について注意喚起を出しています。そこでは、個人情報を含む内容を入力する場合は、利用目的の範囲内かを確認すること、本人の同意なく入力した個人データが応答以外の目的（たとえばAIの学習）に使われると法律に違反する可能性があることが示されています。

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シフト作成：条件の計算と、調整の手間を分ける

シフト作成は、介護でも飲食でも、店長や管理者が毎月・毎週多くの時間をかけている作業です。スタッフの希望休、資格や役割、時間帯ごとに必要な人数、連続勤務の制限、労働時間の上限など、守るべき条件が多く、Excelと経験で組み立てている現場がほとんどです。

ここで注意したいのは、生成AIは、たくさんの条件をすべて満たす組み合わせを計算するのが得意ではないことです。ChatGPTのような生成AIにシフトを作らせると、もっともらしい表は出てきますが、人数が足りない時間帯や、条件に反する勤務が紛れ込むことがあります。条件を満たす組み合わせを確実に計算するには、数理最適化と呼ばれる専用の計算の仕組みが向いています。

介護事業所では、サービスの種類ごとに定められた職員の人数や資格の基準（人員配置基準）を満たす必要があります。シフトの仕組みを作るときは、こうした基準や労働時間のルールを条件として正しく組み込むことが前提です。労務のルールは、社会保険労務士など専門家に確認してください。

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発注・仕込み：必要量の目安を出す

飲食店や小売店では、食材や商品の発注が、店長の経験と勘に頼っていることがよくあります。発注が多すぎれば廃棄が増え、少なすぎれば品切れで売上を逃します。

過去の売上の実績、曜日、天気、予約の数、近くのイベントなどのデータから、明日や来週の必要量の目安を出すのが、AIの需要予測です。ただし、予測は外れることがあります。新メニューの投入、急な団体予約、天候の急変など、データに表れないことは人が補います。AIは「目安」を出し、店長がそれを見て最終判断する形が現実的です。

需要予測を使うには、少なくとも1年分程度の売上データが品目ごとに残っていることが望ましいとされます。POSレジのデータが品目別に取れているか、発注や廃棄の記録が残っているかを、まず確認します。

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自社でできること・専門の会社に頼んだほうがよいこと

サービス業向けには、介護記録ソフト、シフト作成のサービス、POSレジと連動した発注の仕組みなど、多くの製品があります。標準の機能で足りるなら、まずそれを使うのが早く、費用も抑えられます。複数の事業所や店舗のデータをまとめたい、既存のシステムとつなぎたい、自社独自のルールがある、といった場合に、システム開発を検討します。

1. 時間がかかっている作業を数える記録、シフト作成、発注などに、誰が週に何時間かけているかを記録します
2. 個人情報のルールを決める使ってよいAIツール、入力してよい情報、保存の場所を決めて周知します
3. 市販の製品で試す1つの事業所・店舗で、記録ソフトやシフト作成のサービスを試します
4. 足りない部分をつなぐ複数の拠点のデータの集約や、既存システムとの連携が必要なら、システム化を検討します

よくある質問

まとめ

介護・飲食などサービス業のAI活用は、記録、シフト作成、発注のように、くり返し発生する事務作業から始めると効果が出やすくなります。介護記録は個人情報の扱いを先に決め、シフトは条件の計算と生成AIの役割を分け、発注は予測を目安として人が判断する、という使い方が現実的です。まずは時間がかかっている作業を数え、1つの事業所や店舗で小さく試すところから始めましょう。

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参考：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（2023年6月2日）、個人情報保護委員会・厚生労働省「医療・介護関係事業者における個人情報の適切な取扱いのためのガイダンス」（2026年4月一部改正）、厚生労働省「介護現場の生産性向上等の推進」（社会保障審議会介護給付費分科会 第263回資料、2026年8月28日）、経済産業省「AI導入ガイドブック 需要予測（小売り、卸業）」（2021年3月）。