【自治体事例】人的リソース不足を補うAI電話見守りとは？ 孤独死対策と効率化を両立する「トリアージ」の実践

センサーやカメラでは見えない「心の健康」と「プライバシーの壁」

見守りの効率化として、ポットやドアの開閉センサー、カメラの設置を検討する自治体は多いですが、現場では以下の課題に直面します。

一つ目は「住民の心理的抵抗」です。
「監視されているようで嫌だ」と導入を拒否されるケースが散見されます。

 二つ目は「データの質」です。
センサーは「生存」は確認できますが、「社会的に孤立していないか」「精神的に落ち込んでいないか」までは検知できません。

孤独死や認知症の進行を防ぐには、バイタルデータだけでなく、コミュニケーションの頻度や質を担保する必要があります。

AIはどう話すのか？ 実際の会話スクリプト例

そこで注目されているのが、高齢者にとって最も馴染みのある「電話」を使ったAIソリューションです。
専用機器は不要、固定電話さえあればすぐに開始できます。 では、実際にAIはどのような会話を行い、異変を検知するのでしょうか。以下は典型的な通話の一例です。

【平常時の会話例】

 AI：「こんにちは、佐藤さん。今日は秋晴れで気持ちが良いですね。昨晩はよく眠れましたか？」
佐藤さん：「ああ、昨日はぐっすり眠れたよ。今日は散歩に行こうかと思ってね」
AI：「それは素敵ですね。脱水症状には気をつけて、お水を持って行ってくださいね」

判定：【異常なし（緑）】→ ログのみ記録

【異変検知時の会話例】

AI：「こんにちは、佐藤さん。声のトーンが少しお元気ないようですが、体調はいかがですか？」
佐藤さん：「うーん…なんだか最近、食欲がなくてね。誰とも話したくないんだ」
 AI：「それは心配ですね。ご飯がおいしくないのはお辛いですよね」 （※AIが「食欲不振」「社会的意欲の低下」等のネガティブワードを抽出）

 判定：【要注意（黄）】→ 担当職員へ即時アラート通知


このように、AIは単なる安否確認ロボットではなく、自然な会話のキャッチボールの中から「リスクの予兆」を拾い上げます。

【導入効果】モデルケースから見る、業務時間の削減と質の向上

このシステム導入の最大の成果は、限られた人的リソースの劇的な最適化（トリアージ）です。

モデルケースを見てみましょう。
 従来、対象者100名への安否確認電話を職員3名で手分けして行っていましたが、1人あたり数分かかる通話を全員に行うため、午前中の業務がほぼ圧迫されていました。

AI電話導入後は、以下のフローに変わりました。

・指定時間にAIが一斉に100名へ電話（自動化）
・95名の「元気（異常なし）」な高齢者は、システム上の完了ログ確認のみで終了
・職員は、AIが会話から異変を検知した「残り5名」のみに絞って直接電話や訪問を行う

結果として、架電業務にかかる時間は約40%削減されました。
 浮いた時間は、本当に支援が必要な5名への手厚いケアや、他の相談業務に充てることが可能になります。
「全員に電話しなければならない」というプレッシャーから解放され、職員は「専門職として必要な対応」に集中できるようになったのです。

「監視」から「交流」へ。持続可能な地域包括ケアのために

DX（デジタルトランスフォーメーション）の本質は、人を機械に置き換えることではなく、機械に任せられる単純作業を切り離し、人が「人として寄り添う時間」を増やすことにあります。

「会話」を通じて住民の心に寄り添いながら、裏側ではデータに基づいてリスクをトリアージする。このハイブリッドなモデルこそが、人手不足時代の最適解です。