JP2006146763A

JP2006146763A - 介護認定者数予測システム

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Publication number: JP2006146763A
Application number: JP2004338567A
Authority: JP
Inventors: 大樹 ▲高▼瀬; Daiki Takase; Tetsuya Yamada; 哲弥山田
Original assignee: Shimizu Construction Co Ltd; Shimizu Corp
Current assignee: Shimizu Construction Co Ltd; Shimizu Corp
Priority date: 2004-11-24
Filing date: 2004-11-24
Publication date: 2006-06-08

Abstract

【課題】対象範囲の将来介護認定者数(介護需要)を介護度別に予測する介護認定者数予測システムの提供。
【解決手段】介護者数予測システム１は、要介護度別需要予測、需給バランス分析に基づき、介護者数予測を行うものである。その構成は、要介護者の対象範囲および予測期間を設定する設定項目入力部２、メッシュ人口を記録するデータベース３、所定の人口予測を行うデータ作成部４、予測人口を出力する出力処理部５、要介護に関連するデータを記録するデータベース６、介護需要予測処理部７、予測介護認定者数の出力処理部８、集計、グラフなどの結果分析を行う分析処理部９、周辺福祉施設データを記録するデータベース１２、需給バランス分析を行う分析処理部１０、出力処理部１１、１３からなる。
【選択図】図１

Description

本発明は、対象範囲における将来の介護認定者数(介護需要)を介護度別に予測する介護認定者数予測システムに関する。

医療福祉や高齢化社会への関心が高まってきている中で、平成12年に介護保険制度が施行されたことに伴い、介護サービスに関連した各種の技術開発がなされている。例えば、コンピュータなどの情報処理システムを応用して構築された介護情報処理システムが、特許文献１に開示されている。

特開２００１−１３４６４９号

特許文献１に記載の介護情報処理システムは、要介護者が必要としているサービス内容を、専用端末からサービス提供会社に設置されたコンピュータに送信し、当該コンピュータで所定の情報処理を行い、要介護者にサービス内容を提示するものである。

これまで、医療需要の推計は患者調査の受療率(人口当たりの受療患者数)を用いることにより可能であったが、介護需要については受療率に対応するデータが無かったためその推計は困難であった。前記のように、平成12年に介護保険制度が施行され、各自治体単位で介護度認定を行っており、厚生労働省から毎月県別の被保険者数と認定者数が発表されている。

このため、自治体等の行政区分あるいは県単位での介護度需要の把握は可能になったが、介護福祉施設計画に当たっての立地選定等を行う上では、その面積の大小により、正確な需要の分布を把握し、予測することが出来ない。逆に、これまで患者予測を行ってきたメッシュ単位での予測では、対象メッシュが複数の自治体にまたがり、自治体毎に認定率にばらつきがある場合、その実態を正確に反映した予測が難しかった。

本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、対象範囲において、将来の介護認定者数(介護需要)を介護度別に予測する、介護認定者数予測システムの提供を目的とする。

このような目的を達成するために、本発明の第１の実施形態に係る介護認定者数予測システムは、要介護者の対象範囲および予測期間の設定手段と、第１のデータベースに記録されているメッシュ人口に基づき、前記対象範囲および予測期間における人口を予測する人口予測システムと、前記人口予測システムの処理結果が出力される第１の出力手段と、第２のデータベースに記録されている要介護に関連するデータ、および前記第１の出力手段からの出力データに基づき、介護需要者数を予測する介護需要予測システムと、前記介護需要予測システムの処理結果に基づき予測介護認定者数データを出力する第２の出力手段と、前記第２の出力手段の出力結果を各種データなどで分析する結果分析システムと、からなることを特徴とする。

また、本発明の第１の介護認定者数予測システムは、前記結果分析システムの処理結果を出力する第３の出力手段を有することを特徴とする。

本発明の第２の実施形態に係る介護認定者数予測システムは、要介護者の対象範囲および予測期間の設定手段と、第１のデータベースに記録されているメッシュ人口に基づき、前記対象範囲および予測期間における人口を予測する人口予測システムと、前記人口予測システムの処理結果が出力される第１の出力手段と、第２のデータベースに記録されている要介護に関連するデータ、および前記第１の出力手段からの出力データに基づき、介護需要者数を予測する介護需要予測システムと、前記介護需要予測システムの処理結果に基づき予測介護認定者数データを出力する第２の出力手段と、介護福祉に関連するデータを記録する第３のデータベースと、前記第２の出力手段の出力結果および前記第３のデータベースに記録されているデータに基づき介護福祉施設の需給バランスを分析する需給バランス分析システムと、からなることを特徴とする。

また、本発明の第２の介護認定者数予測システムは、前記需給バランス分析システムの処理結果を出力する第４の出力手段を有することを特徴とする。

また、本発明の第２の介護認定者数予測システムは、前記第４の出力手段から出力されるデータは、（１）介護度・施設別定員、（２）介護度・施設別定員、（３）対象地域内施設種別需給バランス、の各データであることを特徴とする。

また、本発明の第１、第２の介護認定者数予測システムは、前記予測期間は所定期間毎に区切り、要介護者数の経年変化を介護度別に予測することを特徴とする。

本発明においては、次のような格別な効果が得られる。（１）整備計画に関する需要予測：５年後から最高２５年後までの要介護者数の推移を介護度別に予測できるため、適切な施設機能及び施設規模を提案することが出来る。（２）移転に伴う需要変化に関する予測：施設の移転を考えるにあたり、現状地に対して入所者は増えるのかどうか。また、どの地域にどの介護度の要介護者が増えるのかを把握できるため、どこに移転すれば入所者数が増えるか等の検討が出来る。

（３）マーケティング活動のための市場把握：今後の施設入所者へのマーケティング活動を行う際に、予測需要の分布と現状の施設入所者との比較を行うことによって、重点化すべき地域やターゲットとすべき市場が把握できる。また、地域における入所施設定員(供給)を、各施設種別(特別養護老人ホーム、介護老人保健施設、ケアハウス、グループホーム、有料老人ホーム)に、どのような介護度の認定者が入居しているかを求め、本発明の介護認定者数予測システムの結果より得られた地域の需要に対し、施設種別と介護度の関係を考慮した需給関係を明らかにできる。これにより、どの介護施設に対する需要が大きいかを判断し、施設計画に役立てることができる。

以下、本発明の実施の形態について説明する。本発明で用いるメッシュの概念について図１６の説明図により説明する。この例は、国勢調査に基づく基準人口データを設定するものである。図１６に示すように、経度が１°、緯度が４０′毎に区画した１次メッシュＡ内の基準人口と、１次メッシュＡ内を８×８（約１０ｋｍ四方）に区画した２次メッシュＢの基準人口と、２次メッシュＢを１０×１０（約１ｋｍ四方）に区画した３次メッシュの基準人口と、３次メッシュを２×２（約０．５ｋｍ四方）に区画した４次メッシュの基準人口から構成されている。本発明においては、このような２次、３次のメッシュを用いて人口の予測や介護者数の予測を行っている。

本発明の具体例を図により説明する。図１は、本発明の実施形態に係るシステム構成図である。図１において、介護者数予測システム１は、要介護度別需要予測、需給バランス分析に基づき、介護者数予測を行うものである。その構成は、設定項目入力部２、データベース３、人口予測システムとして機能する予測データ作成部４、出力処理部５、データベース６、介護需要予測システムとして機能する介護需要予測処理部７、出力処理部８、結果分析システムとして機能する分析処理部９、需給バランス分析システムとして機能する分析処理部１０、データベース１２、出力処理部１１、１３からなる。

設定項目入力部２では、介護者数を予測する対象範囲（２次メッシュ番号に対応する所定の地域）と、所定の予測期間、例えば２０００年〜２０１５年を設定する。データベース３（第１のデータベース）には、「メッシュ人口（例えば平成１２年国政調査に基づく）」と、「都道府県別生残率、移動率、出生率、出生比率」、「市町村行政コード」、「メッシュ内面積比データベース」を記録する。

予測データ作成部４は、設定項目入力部２で設定された項目、およびデータベース３に記録されたデータに基づき、コーホート法による人口予測データを作成する。このように、予測データ作成部４は、人口予測システムとして機能する。コーホート法による人口予測は、ある年に生まれた集団のある期間の人口変化を観察することで、将来人口を推計するものである。

また、コーホート法による人口予測方法は、ある年の人口を基準人口として、これに出生率や生残率など４つの要因についての仮定値(国立社会保障・人口問題研究所が発表している値)を当てはめて将来人口を計算する方法である。複数の県を含むメッシュに対しては、それぞれの県の仮定値を用いた正確な予測を行う。なお、図１の丸付き数字１〜４は、後述する説明図の図２の丸付き数字に対応している。

出力処理部５（第１の出力手段）は、予測データ作成部４の処理に基づき、予測人口データを出力する。例として、２０００年〜２０３０年の男女別５歳階級別予測人口を出力する。データベース６（第２のデータベース）には、厚生労働省の月報に基づく第１号被保険者数、要介護認定者数を記録する。なお、第１号被保険者数に関しては表１で、また、要介護認定者数に関しては表２で示されている。介護需要予測処理部７は、前記出力処理部５で出力された予測人口データと、データベース６に記録された前記データを乗算して、認定率算出による介護需要予測を行う。したがって、介護需要予測処理部７は、介護需要予測システムとして機能する。

介護需要予測処理部７の処理に基づいて、出力処理部８（第２の出力手段）は、予測介護認定者数データを算出して出力する。この予測介護認定者数データは、要介護度別、都道府県別、性別、前後期高齢者別のデータが含まれる。また、対象地域認定率一覧表が出力される。分析処理部９は、出力処理部８の出力データを集計・グラフ化などにより分析する。このように、分析処理部９は、要介護者数などのデータについて、結果分析システムとして機能する。

さらに、分析処理部９の分析結果は、出力処理部１１（第３の出力手段）で人口経年グラフ、高齢者人口集計表（前後期、性別）、要介護者集計表（前後期、性別）、健常高齢者集計表として出力される。出力処理部１１は、モニタによる表示、または記録紙に出力させる構成とすることができる。

データベース１２（第３のデータベース）には、介護に関連する周辺福祉施設データが記録される。この周辺福祉施設データには、名称、所在地、定員、施設種別のデータが含まれる。また、厚生労働省の月報に基づく介護給付費実態のデータが記録される。分析処理部１０では、前記出力処理部８の出力データと、データベース１２に記録された周辺福祉施設データ、介護給付費実態のデータに基づいて需給バランス分析を行う。すなわち、分析処理部１０は、需給バランス分析システムとして機能する。分析処理部１０の処理結果は、出力処理部１３（第４の出力手段）で、介護度・施設別定員、介護度・施設別必要定員、対象地域内施設種別需給バランスのデータとして出力される。

図２は、本発明の実施形態におけるモニタの表示画面の例を示す説明図である。この例では、「介護君」というソフトウエアを起動し、当該ソフトウエアがモニタに表示される。図２の画面において、○１の「人口予測計算」の個所をクリックすると、図１で説明した、コーホート法による人口予測の処理が実行される。また、○２の「介護需要予測」の個所をクリックすると、図１で説明した介護需要予測処理部７の処理が実行される。○３の「各種集計」の個所をクリックすると、図１で説明した分析処理部９の処理が実行される。さらに、○４の「需給バランス分析」の個所をクリックすると、図１で説明した分析処理部１０の処理が実行される。

図３は、図１の予測データ作成部４（人口予測システム）で行う処理の出力結果を示すデータである。図３の例では、対象とする地域におけるメッシュ人口を男女の性別、総計人口で示している。このデータは、２０００年から２０１５年まで、５年単位の経年変化を確認できる。また、男女の性別、総計の人口は、いずれも６０歳から５年刻みで８５歳以上までを集計している。図４は、図３のデータを元に作成された男女の性別、総計人口の折れ線グラフである。なお、図４の各グラフにおいて、縦軸の左側には前記のように５歳単位で区分された人口数、縦軸の右側には、５年単位で区分された人口の総計を設定している。

人口予測システムの処理は、国土を小地域(１ｋｍメッシュ、または５００ｍメッシュ)に区分した区画に、国勢調査による統計結果を組み込んだデータと都道府県別将来推計データをもとに、メッシュ毎の将来推計人口を求める(５年ごと２０００年―２０３０年まで)ものである。人口予測は、メッシュ毎の５歳階級人口単位で行い、前記のようにコーホート要因法を用いる。

図５は、図１で説明した介護需要予測処理部７（介護需要予測システム）に基づく、２０００年の介護認定者予測結果の例を示す説明図である。図５では、縦横２０メッシュ（１メッシュ５００ｍ）で区分している。したがって、横方向のメッシュＡ〜Ｔで２０×５００＝１０ｋｍ、縦方向のメッシュ１〜２０で２０×５００＝１０ｋｍの範囲を示すことになる。すなわち、図５では、１０ｋｍ×１０ｋｍの対象範囲の計算結果が示されている。

図５の計算結果は、厚生労働省が毎月発表する「第1号被保険者数」（表１）と、「要介護(要支援)認定者数」（表２）のデータをもとに、都道府県別、介護度別(6段階)、前・後期高齢者別の介護認定率(高齢者人口10万人に対する介護認定者数)を求め、予測されたメッシュ人口にその介護認定率を掛け合わせることにより、メッシュ毎の介護認定者数を予測するものである。予測結果は、少数点以下５桁まで算定しているが、４捨５入などにより適宜有意の数字を使用することができる。

メッシュ毎の介護認定者数のデフォルト値として、県別の介護認定率を使用しているが、介護認定は自治体単位で行っているため、個別データが入手できた場合は、手入力で再設定できる。本発明の実施形態においては、プログラム内に全国の市区町村の行政コードと市区町村名との対応データベースが格納されており、予測対象範囲に含まれる自治体を自動的に検出し、入力フオーマットを作成する仕組みとなっている。計算結果は介護度別(要支援一介護度5の6段階)のファイルが作成され、各メッシュの総数、男女別総数、６５歳以上の各年齢階級別の予測結果シートで構成されている。図６は、自治体の介護度別（前期、後期）介護認定率の計算結果の例を示す説明図である。

図７は、図１の出力処理部８（結果分析システム）で作成された予測介護認定者数データの出力例を示す説明図である。図７においても、図５と同様に縦横２０メッシュ（１メッシュ５００ｍ）で区分して計算結果を示している。したがって、横方向のメッシュＡ〜Ｔで２０×５００＝１０ｋｍ、縦方向のメッシュ１〜２０で２０×５００＝１０ｋｍの範囲を示すことになる。すなわち、図７では、１０ｋｍ×１０ｋｍの対象範囲の計算結果が示されている。

結果分析システムの処理結果は、図５で説明した「介護需要予測システム」で得られた結果をもとに、必要な分析計算を行い結果を表やグラフにして出力される。出力例としては、（１）人口経年グラフ:予測された人口の総数と５歳階級高齢人口の経年変化グラフ。（２）高齢者人口集計:前期高齢者(６５歳以上７５歳未満)など、指定した年齢構成及び男女別の予測人口値をメッシュ単位で集計する。なお、前記（１）、（２）のデータは、前記図３、図４で説明したデータに、所定の条件設定（６５歳以上７５歳未満の年齢指定など）を加えることで作成することができる。

（３）要介護者集計:後期高齢者(７５歳以上)・要介護度３以上など、指定した年齢構成・介護度及び男女別の予測要介護認定者の値をメッシュ単位で集計する。（４）健常高齢者集計：介護認定されていない健常高齢者数の値を求め、メッシュ単位で集計する。

図８は、図７で説明した予測結果を対象とする地域の地図上に貼り付けたＧＩＳイメージを示す説明図である。対象とする地域を地図上で表現するには、ある程度広域の範囲を設定する必要があることから、図８では、メッシュは縦横４０ｋｍを範囲としている。このため、メッシュ範囲を１０ｋｍ×１０ｋｍとしている図６とは、メッシュ範囲の設定が相違している。

図９は、図１のデータベース１２に記録される周辺福祉施設データの一例を示す説明図である。このデータには、図９に示すように、番号、施設名、経営主体（開設者）、所在地、開設年、特別養護老人ホーム、ケアハウスなどの施設種別、入居金、管理費の各項目が記載されている。図１０は、厚生労働省から毎月発表されている介護給付費実態の例を示す説明図である。図１０の例では、介護給付の受給者数を、要介護状態区分・サービス種類別に示している。

図１１は、介護度別施設入所割合のデータを示す説明図である。図１１においては、縦の欄である受給者のサービスを、特別養護老人ホーム、介護老人保健施設、グループホーム、有料老人ホームおよびケアハウス、在宅サービス他に区分する。また、横の欄である介護の度合いを要支援等、要介護１〜要介護５に区分し、それぞれ縦の欄と横の欄の交点にマトリクス状に施設入所割合を％で表示している。

図１２は、施設種別入所者介護度割合のデータを示す説明図である。図１２においては、図１１と同様に縦の欄である受給者のサービスを、特別養護老人ホーム、介護老人保健施設、グループホーム、有料老人ホームおよびケアハウス、在宅サービス他に区分する。また、横の欄である介護の度合いを要支援等、要介護１〜要介護５に区分する。各施設に入所する介護者の介護度の割合を％で表示している。

このように、本発明の実施形態においては、厚生労働省が毎月発表している「介護給付費実態調査」（図１のデータベース１２）を用いて、施設種別入居者介護度割合と介護度別施設入居割合を求める(図１０〜図１２)。すなわち、対象地域内の介護度別認定者数と図１０から、介護度別入居施設需要が明らかになる。また、対象地域内に存在する入居施設の種類別定員と図１２から、介護度別施設入居定員(施設種別供給)が明らかになる。

図１３〜図１５は、図１の分析処理部１０で処理される福祉施設種別需給バランス分析の例を示す説明図である。図１３〜図１５では、特別養護老人ホームなどの施設種別毎に、要支援等、要介護１〜介護５、計のそれぞれの人数を集計している。図１３の「介護度施設別定員」は、対象地域内にある施設にどの介護度の人が入っているかを推計した結果の人数を示している。

図１４の「対象範囲内入所需要」は、必要とするべき施設に対する介護度別の予測した需要人数を集計している。図１５の「対象範囲内需給バランス」は、図１３の「介護度施設別定員」と図１４の「対象範囲内入所需要」のデータの差をとった結果を示している。すなわち、現状の施設定員に対し、予測した需要数の過不足数を分析した結果を示している。マイナスの表示は、需要に対して不足していることを表している。

図１７は、本発明における介護認定者数予測システムに適用される制御部を示す概略のブロック図である。図１７において、コンピュータで構成される制御部２０は、ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３、インターフェイス回路２４、入力装置２５、モニタやプリンタのような出力装置２６を有している。ＣＰＵ２１は、データ解析やグラフ作成を行う演算処理手段として機能する。ＲＯＭ２２には、システムの処理プログラムが格納されている。

ＲＡＭ２３には、各種のデータやテーブルなどが格納されている。入力装置２５、出力装置２６は、インターフェイス回路２４を介して前記ＣＰＵ２１、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３に接続されている。入力装置２５は、キーボードやマウスなどが用いられる。出力装置２６は、分析結果の特性図やグラフなどをモニタ（表示手段）に表示し、必要な場合にはプリンタ（出力手段）で記録紙にプリントする。

次に、介護認定者数予測システムの処理について、図１７と図１との対応関係を具体的に説明する。図１において、図示番号２の処理は、図１７の入力装置２５からの入力処理、図示番号３、６、１２の処理は、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２３に格納されたデータの読み出し、図示番号４、７、９、１０の処理は、ＣＰＵ２１による予測、集計処理、図示番号５、８の処理は、前記ＣＰＵ２１による出力処理、図示番号１１、１３の処理は、前記ＣＰＵ２１による算出処理結果を出力装置２６で出力する処理である。

本発明においては、図１で説明したように、データベース３、６、１２に記録されているデータを用いて、対象となる地域の計算対象範囲(対象となる範囲の２次メッシュ番号)、予測期間、メッシュ人口データと介護に関連する周辺福祉施設データを入力する。このような入力設定を行うことにより、高齢者人口などの人口関連データや、対象地域内施設種別需給バランスなどの介護認定者数関連データを１ｋｍメッシュ、あるいは５００ｍメッシュ単位で予測する。

以上説明したように本発明の実施形態においては、対象となる地域のメッシュ人口データと対象地域のメッシュ番号を入力することにより、対象範囲の将来介護認定者数(介護需要)を介護度別に１ｋｍメッシュあるいは５００ｍメッシュ単位で予測する。本発明の介護者数予測システムには、「人口予測システム」、「介護需要予測システム」、「結果分析システム」、「需給バランス分析システム」のサブシステム４つが含まれているが、汎用表計算ソフトをベースとする統一したインターフェイスを採用しているため、サブシステムを意識することなく利用できる。

また、本発明の介護者数予測システムには、図１で説明したように各メッシュ(３次・４次)に含まれる市区町村の行政コードおよび、各市区町村が対象メッシュ内に占める面積比を記述したデータベースが格納されている。介護者数予測に当たっては、そのデータベースを参照することによって、複数の自治体を含むメッシュに対しても正確な予測を行うことができる。

以上説明したように、本発明によれば、対象範囲の将来介護認定者数(介護需要)を介護度別に適宜のメッシュ単位で予測する、介護認定者数予測システムを提供することができる。

本発明の実施形態に係るシステム構成図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明の実施形態に係る説明図である。本発明に適用されるメッシュの説明図である。本発明の実施形態に係るブロック図である。

符号の説明

１・・・介護認定者数予測システム、２・・・設定項目入力部、３、６、１２・・・データベース、４・・・予測データ作成部、５、８、１１、１３・・・出力処理部、７・・・介護需要予測処理部、９、１０・・・分析処理部、２０・・・制御部２１・・・ＣＰＵ、２２・・・ＲＯＭ、２３・・・ＲＡＭ、２４・・・インターフェイス回路、２５・・・入力装置、２６・・・出力装置

Claims

要介護者の対象範囲および予測期間の設定手段と、第１のデータベースに記録されているメッシュ人口に基づき、前記対象範囲および予測期間における人口を予測する人口予測システムと、前記人口予測システムの処理結果が出力される第１の出力手段と、第２のデータベースに記録されている要介護に関連するデータ、および前記第１の出力手段からの出力データに基づき、介護需要者数を予測する介護需要予測システムと、前記介護需要予測システムの処理結果に基づき予測介護認定者数データを出力する第２の出力手段と、前記第２の出力手段の出力結果を各種データなどで分析する結果分析システムと、からなることを特徴とする、介護認定者数予測システム。
前記結果分析システムの処理結果を出力する第３の出力手段を有することを特徴とする、請求項１に記載の介護認定者数予測システム。
要介護者の対象範囲および予測期間の設定手段と、第１のデータベースに記録されているメッシュ人口に基づき、前記対象範囲および予測期間における人口を予測する人口予測システムと、前記人口予測システムの処理結果が出力される第１の出力手段と、第２のデータベースに記録されている要介護に関連するデータ、および前記第１の出力手段からの出力データに基づき、介護需要者数を予測する介護需要予測システムと、前記介護需要予測システムの処理結果に基づき予測介護認定者数データを出力する第２の出力手段と、介護福祉に関連するデータを記録する第３のデータベースと、前記第２の出力手段の出力結果および前記第３のデータベースに記録されているデータに基づき介護福祉施設の需給バランスを分析する需給バランス分析システムと、からなることを特徴とする、介護認定者数予測システム。
前記需給バランス分析システムの処理結果を出力する第４の出力手段を有することを特徴とする、請求項３に記載の介護需要者数予測システム。
前記第４の出力手段から出力されるデータは、（１）介護度・施設別定員、（２）介護度・施設別定員、（３）対象地域内施設種別需給バランス、の各データであることを特徴とする、請求項４に記載の介護需要者数予測システム。
前記予測期間は所定期間毎に区切り、要介護者数の経年変化を介護度別に予測することを特徴とする、請求項１ないし請求項５のいずれかに記載の介護需要者数予測システム。