特許 6951314 地域包括ケア事業システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6951314

(24)【登録日】2021年9月28日

(45)【発行日】2021年10月20日

(54)【発明の名称】地域包括ケア事業システム

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/22 20180101AFI20211011BHJP

【ＦＩ】

   G06Q50/22

【請求項の数】21

【全頁数】87

(21)【出願番号】特願2018-198780(P2018-198780)

(22)【出願日】2018年10月22日

(65)【公開番号】特開2019-87239(P2019-87239A)

(43)【公開日】2019年6月6日

【審査請求日】2020年8月5日

(31)【優先権主張番号】特願2017-215989(P2017-215989)

(32)【優先日】2017年11月8日

(33)【優先権主張国】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000003078

【氏名又は名称】株式会社東芝

(73)【特許権者】

【識別番号】301063496

【氏名又は名称】東芝デジタルソリューションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000235

【氏名又は名称】特許業務法人 天城国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】近藤 正史

(72)【発明者】

【氏名】杉山 敦基

(72)【発明者】

【氏名】長峯 規之

(72)【発明者】

【氏名】竹崎 一哉

(72)【発明者】

【氏名】上原 和彦

(72)【発明者】

【氏名】福島 崇文

(72)【発明者】

【氏名】堀内 一史

【審査官】 田中 寛人

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００７−２６５３７０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１３−１７１４９９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００９−２８９２５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 Ｃａｓｅ Ｓｔｕｄｙ 福岡市 ビッグデータ分析で医療・介護などの行政施策の立案を支援する地域包括ケア情報プラットフォームを構築，Ｈｉｔａｃｈｉ Ｓｏｃｉａｌ Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ Ｆｏｒｕｍ ２０１７，2017年11月01日，2017年10月号，pp.13-14

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｑ １０／００−９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

自立支援・介護重度化防止事業を含む介護事業、介護予防・日常生活支援事業を含む総合事業、及び医療・介護連携推進事業の各事業を実行する地域包括ケア事業システムであって、
住民住所データ及び地域特性データを含む高齢者基本データ、要介護認定データ及び介護レセプトデータを含む介護保険データ、高齢者特定健診データ及び医療レセプトデータを含む医療保険データ、コミュニティ施設や介護予防施設及び生活支援サポータに関する地域施策データを有するデータベースと、
前記各事業について、医療・介護のデータから事業所及び小地域を含む事業単位別に、高齢者情報やサービス利用状況についての量的分析レポート、及び心身状態項目の状態変化を表す指標に基づく質的レポートを出力する地域マネジメント支援機能部と、
前記事業単位ごとに、サービスの量や質に係る活動評価結果を個票形式で出力する地域情報管理機能部と、
高齢者の基本情報、心身状態利用サービス状況、及び医療状況を一元管理し、これらに関する過去の履歴を参照することでケアプランの効果確認、及び次期プランの見直し方針検討を支援する高齢者情報管理機能部と、
を有し、前記地域マネジメント支援機能部は、
自保険者と自保険者以外とについて、介護事業における受給者１人当たりの受給額を含む互いに対応するデータを比較し、前記自保険者と自保険者以外との比較位置を目視可能に出力し、要検討の指標を見出す位置付け把握部と、
前記事業単位別に、かつ心身状態別に、サービス受給率を含む量的問題を分析し、その分析結果に基づく前記量的分析レポートを出力する第１の要因分析部と、
前記事業単位別に、かつ心身状態別に、心身状態の変化に関する質的問題を分析し、前記質的レポートを出力する第２の要因分析部と、
を備え、これら地域マネジメント支援機能部、地域情報管理機能部、及び高齢者情報管理機能部は、前記データベースが有するデータをデータドリブンするコンピュータシステムにより実現されることを特徴とする地域包括ケア事業システム。

【請求項2】

前記地域情報管理機能部は、前記データベースのデータから抽出した前記事業単位の課題分析用のデータを用い、複数の事業単位別に、複数種の身体心身状態別の受給者一人当たりの給付額の目標値に対する実績値の履歴変化、及び自事業単位地域と他事業単位地域とを比較した位置づけを表す量的評価シートと、複数種の心身状態別の改善率や変化までの平均維持期間の目標値に対する実績値の履歴変化、及び自事業単位と他事業単位とを比較した位置づけを表す質的評価シートとを作成する機能を備えたことを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項3】

前記位置付け把握部は、互いに交差するｘ軸とｙ軸により第１象限、第２象限、第３象限、第４象限の４つの領域に区分される座標平面を有し、前記ｘ軸とｙ軸のいずれか一方を在宅サービス受給者１人当たり給付月額の数値軸とし、他方を施設・居住系サービス受給者１人当たり給付月額の数値軸とし、前記ｘ軸とｙ軸の交点を全国平均の受給者１人当たり給付月額の座標とした場合、自自治体の受給者１人当たり給付月額の座標と、比較対象となる他の自治体の受給者１人当たり給付月額の座標が、それぞれどの象限に位置するかを表す画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項4】

前記位置付け把握部は、放射状に延びる複数の数値軸を有し、自己と比較対象との、互いに異なる複数種の施設・居住系サービスにおけるそれぞれの受給者１人当たり給付月額を、前記複数種の施設・居住系サービス別に前記複数の数値軸別に割り付け、それらの値を対応する数値軸の中心点からの長さで表し、これら数値軸の先端を前記自治体、及び比較対象別に結んで形成される多角形のグラフをそれぞれ生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項5】

前記第１の要因分析部は、互いに交差するｘ軸とｙ軸により第１象限、第２象限、第３象限、第４象限の４つの領域に区分される座標平面を有し、前記ｘ軸とｙ軸のいずれか一方を心身状態軽度者の受給者１人当たりの給付月額の数値軸とし、他方を心身状態重度者の受給者１人当たり給付月額の数値軸とし、前記ｘ軸とｙ軸の交点を、保険者における平均の受給者１人当たり給付月額の座標とした場合、前記保険者に所属する複数の事業単位における各受給者１人当たり給付月額の座標が、どの象限に位置するかを表す画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項6】

前記第１の要因分析部は、心身状態別に、自保険者の複数の事業単位で夫々行われている居宅サービス、グループホームサービス、グループホーム以外の施設・居住系サービスを含む各種サービスについて、これらサービス別の利用者比率をそれぞれ求め、これらサービス別の利用者比率を各事業単位別にグラフ表示するとともに、前記サービス別の各事業単位の比率の平均値を自保険者平均値としてグラフ表示する画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項7】

前記第１の要因分析部は、自保険者の複数の小地域に所属するに居住する利用者が、この利用者の居住する当該小地域、この当該小地域以外の他の各地域に存在する事業所のいずれを利用するか、前記利用者が居住する小地域別に、事業所が存在する前記各地域別の利用率をグラフ表示する画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項8】

前記第１の要因分析部は、自保険者の複数の小地域に存在する事業所を、この事業所が存在する当該小地域、自自治体内の他の小地域、及び自自治体外、の各地域の居住する利用者のいずれかが利用するか、事業所が存在する各地域別に、前記事業所を利用する利用者の居住地域別の利用率をグラフ表示する画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項9】

前記第２の要因分析部は、互いに交差するｘ軸とｙ軸により第１象限、第２象限、第３象限、第４象限の４つの領域に区分される座標平面を有し、前記ｘ軸とｙ軸のいずれか一方を心身状態軽度者の心身状態の変化まで平均継続期間の数値軸とし、他方を心身状態重度者の心身状態の変化まで平均継続期間の数値軸とし、前記ｘ軸とｙ軸の交点を自保険者地域における心身状態の変化まで平均継続期間の平均値の座標とした場合、前記複数の小地域の心身状態の変化まで平均継続期間の座標が、夫々どの象限に位置するかを表す画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項10】

前記第２の要因分析部は、互いに交差するｘ軸とｙ軸により第１象限、第２象限、第３象限、第４象限の４つの領域に区分される座標平面を有し、前記ｘ軸とｙ軸のいずれか一方を心身状態軽度者の心身状態の変化まで平均継続期間の数値軸とし、他方を心身状態重度者の心身状態の変化まで平均継続期間の数値軸とし、前記ｘ軸とｙ軸の交点を、複数の施設・居住系サービスのうち、特定の施設・居住系サービスを実施している自自治体における複数の事業所の心身状態の変化まで平均継続期間の平均値の座標とした場合、前記複数の事業所の心身状態の変化まで平均継続期間の座標が、夫々どの象限に位置するかを表す画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項11】

前記第２の要因分析部は、サービス種類別に、複数の事業単位の、複数の集約心身状態項目の心身状態変化までの平均継続時間を、前記複数の事業単位間で結んで前記複数の集約心身状態項目別の折れ線グラフとして表示する画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項12】

前記第２の要因分析部は、サービス種類別に、複数の詳細心身状態項目の心身状態変化までの平均継続時間を、複数の事業単位別にそれぞれ求め、前記複数の事業単位別の複数の集約心身状態項目の前記平均継続時間の値を、前記複数の詳細心身状態項目間で結んで複数の事業所別の折れ線グラフとして表示する画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項13】

前記第２の要因分析部は、サービス種類別に、複数の事業単位の、複数の集約心身状態項目の心身状態改善率を、前記複数の事業単位間で結んで前記複数の集約心身状態項目別の折れ線グラフとして表示する画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項14】

前記第２の要因分析部は、サービス種類別に、複数の詳細集約心身状態項目の心身状態の改善率を複数の事業単位別にそれぞれ求め、前記複数の事業単位別の複数の集約心身状態項目の前記改善率の値を、前記複数の詳細集約心身状態項目間で結んで複数の事業単位別の折れ線グラフとして表示する画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項15】

前記第２の要因分析部は、利用者個人の、心身状態項目段階別の維持期間から、前記利用者個人がサービスを受ける事業単位、及びこの事業単位が所属する上位機関の、前記心身状態項目段階に対応する全利用者の維持期間の平均値、及び標準偏差から、前記利用者個人の偏差値を求め、この利用者個人の偏差値に基づき、この利用者がサービスを受ける前記事業単位の偏差値を決定することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項16】

前記第２の要因分析部は、心身状態項目段階別の維持期間について、利用者個人がサービスを受ける事業単位が所属する上位機関の、前記心身状態項目段階別の全利用者の維持期間を短い方から並べて利用者全体をＮ等分し（Ｎ分位に分け）、第１Ｎ分値から第（Ｎ−１）Ｎ分位値までのＮ分位値により、利用者個人の心身状態項目段階別の維持期間が、Ｎグループのどれに属するかで利用者を個人評価し、この個人評価に基づき、この利用者がサービスを受ける前記事業単位のポイントを決定することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項17】

前記第２の要因分析部は、予め設定した期間中に心身状態の改善があった件数と悪化があった件数とを事業単位別に、心身状態項目の段階別に集計し、改善件数及び悪化件数に対する改善件数の割合を事業単位別の改善率として前記段階別に求め、前記段階から予め設定される軽度／重度別の改善率として集約することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項18】

前記第２の要因分析部は、複数の事業単位の質的分析を行うため、これら事業単位の改善率を二次元グラフの横軸又は縦軸のいずれか一方に、前記事業単位の悪化までの平均維持期間をいずれか他方に採り、前記複数の事業単位別にそれらの前記改善率及び前記悪化までの平均維持期間の数値に対応する前記横軸と縦軸の交点をプロットして散布図を作成し、このプロットされた前記交点の位置が、予め定められた領域に入る前記事業単位により、複数のグループを形成し、グループ別に分析することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項19】

前記第１の要因分析部は、複数の小地域のサービス需給分析を行うため、これら小地域のサービス利用率を二次元グラフの横軸又は縦軸のいずれか一方に、前記小地域のサービス提供率をいずれか他方に採り、前記複数の小地域別にそれらの前記サービス利用率及び前記サービス提供率の数値に対応する前記横軸と縦軸の交点をプロットして散布図を作成し、このプロットされた前記交点の位置が、予め定められた領域に入る前記小地域により、複数のグループを形成し、グループ別に分析することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項20】

前記小地域が複数階層で構成されている場合、前記複数階層についてそれぞれサービス需給分析を行い、これらの分析結果からサービス需給分析に最適な階層を特定可能としたことを特徴とする請求項１９に記載の地域包括ケア事業システム。

【請求項21】

前記第１の要因分析部は、複数の小地域の地域特性分析を行うため、これら小地域の総合事業サービスへの参加率を二次元グラフの横軸又は縦軸のいずれか一方に、前記小地域の新規認定率をいずれか他方に採り、前記複数の小地域別にそれらの前記参加率及び前記新規認定率の数値に対応する前記横軸と縦軸の交点をプロットして散布図を作成し、このプロットされた前記交点の位置が、予め定められた領域に入る前記小地域により、複数のグループを形成し、グループ別に分析することを特徴とする請求項１に記載の地域包括ケア事業システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施形態は、介護給付・予防給付事業、介護予防・日常生活支援事業を含む総合事業、及び医療・介護連携推進事業の各事業を実行する地域包括ケア事業システムに関する。

【背景技術】

【0002】

現在、国が進めている地域包括ケアシステムは、高齢者が住み慣れた地域で介護や医療、生活支援サポート及びサービスを受けられるよう、市区町村が中心となり、「住まい」「医療」「介護」「生活支援・介護予防」の体制を、包括的に整備していくことである。このような、地域包括ケアシステムの構築に向けて、住民も含めて、地域別の特徴や課題、取組等を客観的かつ容易に把握できるように、介護・医療関連情報を共有するために「見える化」システムが国により構築されている。

【0003】

この「見える化」システムの目標は、前述した地域包括ケアシステムにおける介護保険事業計画等の策定・実行を総合的に支援し、課題抽出や、取組事例等を参考にすることによる適切な施策検討が行われ、行政関係者の情報、課題意識や検討状況を共有し連携を促進して、継続性のある施策を実行し、地域関係者間での取組共有により地域包括ケアシステムの構築を推進することである。

【0004】

そして、機能として、介護・医療の現状分析・課題抽出支援、課題解決のための取組事例の共有・施策検討支援、介護サービス見込み量等の将来推計支援、介護・医療関連計画の実行管理支援の各機能を有する。すなわち、これらの機能に関する全国レベルのデータを、各自治体などにおける地域包括ケアシステムの構築者が自由に活用できるように構成されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１６−５１３６５公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明は、介護給付・予防給付事業、介護予防・日常生活支援事業を含む総合事業、及び医療・介護連携推進事業の各事業を、量的及び質的に分析して実行する地域包括ケア事業システムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の実施の形態に係る地域包括ケア事業システムは、介護給付・予防給付事業、介護予防・日常生活支援事業を含む総合事業、及び医療・介護連携推進事業の各事業を実行する地域包括ケア事業システムであって、住民住所データ及び地域特性データを含む高齢者基本データ、要介護認定データ及び介護レセプトデータを含む介護保険データ、高齢者特定健診データ及び医療レセプトデータを含む医療保険データ、コミュニティ施設や介護予防施設及び生活支援サポータに関する地域施策データを有するデータベースと、前記各事業について、医療・介護のデータから小地域を含む事業単位別に、高齢者情報やサービス利用状況についての量的分析レポート、及び心身状態項目の状態変化を表す指標に基づく質的レポートを出力する地域マネジメント支援機能部と、前記事業単位ごとに、サービスの量や質に係る活動評価結果を個票形式で出力する地域情報管理機能部と、高齢者の基本情報、心身状態利用サービス状況、及び医療状況を一元管理し、これらに関する過去の履歴を参照することでケアプランの効果確認、及び次期プランの見直し方針検討を支援する高齢者情報管理機能部とを有し、前記地域マネジメント支援機能部は、自保険者と自保険者以外とについて、介護事業における受給者１人当たりの受給額を含む互いに対応するデータを比較し、前記自保険者と自保険者以外との比較位置を目視可能に出力し、要検討の指標を見出す位置付け把握部と、前記事業単位別に、かつ心身状態別に、サービス受給率を含む量的問題を分析し、その分析結果に基づく前記量的分析レポートを出力する第１の要因分析部と、前記事業単位別に、かつ心身状態別に、心身状態の変化に関する質的問題を分析し、前記質的レポートを出力する第２の要因分析部とを備え、これら地域マネジメント支援機能部、地域情報管理機能部、及び高齢者情報管理機能部は、前記データベースが有するデータをデータドリブンするコンピュータシステムにより実現されることを特徴とする。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本発明の一実施形態に係る地域包括ケアシステムの概念を説明する図である。

【図2】同一実施形態に係る地域包括ケアシステムの基本構成を説明する機能ブロック図である。

【図3】同一実施形態で用いられるデータ突合方法を説明するブロック図である。

【図4】同一実施形態で用いられるデータ突合方法の他の例を説明するブロック図である。

【図5】同一実施形態で用いられる他部門からのデータ取込み方法を説明するためのブロック図である。

【図6】図２で示した地域マネジメント支援機能部の構成を示すブロック図である。

【図7】図６で示した位置付け把握部が作成した画像の一例を示す図である。

【図8】図６で示した位置付け把握部が作成した画像の他の例を示す図である。

【図9】図６で示した第１の要因分析部が作成した介護事業におけるある量的分析例の画像例を示す図である。

【図10】図６で示した第１の要因分析部が作成した介護事業における別の量的分析例の画像を示す図である。

【図11】図６で示した第１の要因分析部が作成した介護事業における別の量的分析例の画像を示す図である。

【図12】図６で示した第１の要因分析部が作成した介護事業における別の量的分析例の画像を示す図である。

【図13】図１２で示した、小地域に居住するサービス利用者が、どの地域に存在する事業所を利用しているかを説明する図である。

【図14】図６で示した第１の要因分析部が作成した介護事業における別の量的分析例の画像を示す図である。

【図15】図１４で示した、市外を含む複数の小地域に居住するサービス利用者が、市内のどの小地域に存在する事業所を、どの程度利用しているかを説明する図である。

【図16】図６で示した第１の要因分析部が作成した総合事業における、ある量的分析例の画像を示す図である。

【図17】同、第１の要因分析部が作成した総合事業における、別の量的分析例の画像を示す図である。

【図18】同、第１の要因分析部が作成した総合事業における、別の量的分析例の画像を示す図である。

【図19】同、第１の要因分析部が作成した、医介連携における、ある量的分析例の画像を示す図である。

【図20】同、第１の要因分析部が作成した、医介連携における、別の量的分析例の画像を示す図である。

【図21】図２０で示した、小地域に居住するサービス利用者が、どの地域に存在する事業所（医療機関）を利用しているかを説明する図である。

【図22】図６で示した第１の要因分析部が作成した、医介連携における、別の量的分析例の画像を示す図である。

【図23】図２２で示した、市外を含む複数の小地域に居住するサービス利用者が、市内のどの小地域に存在する事業所（医療機関）を、どの程度利用しているかを説明する図である。

【図24】図６で示した第２の要因分析部で用いる心身状態の変化までの継続期間を説明する図である。

【図25】図６で示した第２の要因分析部が作成した介護事業における、ある質的的分析例の画像を示す図である。

【図26】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図27】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図28】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図29】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図30】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図31】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図32】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図33】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図34】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図35】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図36】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図37】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図38】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図39】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図40】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図41】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図42】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図43】同、第２の要因分析部が作成した介護事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図44】同、第２の要因分析部が作成した総合事業における、ある質的的分析例の画像を示す図である。

【図45】同、第２の要因分析部が作成した総合事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図46】同、第２の要因分析部が作成した総合事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図47】同、第２の要因分析部が作成した総合事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図48】同、第２の要因分析部が作成した総合事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図49】同、第２の要因分析部が作成した総合事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図50】同、第２の要因分析部が作成した総合事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図51】同、第２の要因分析部が作成した総合事業における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図52】同、第２の要因分析部が作成した医介連携における、ある質的的分析例の画像を示す図である。

【図53】同、第２の要因分析部が作成した医介連携における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図54】同、第２の要因分析部が作成した医介連携における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図55】同、第２の要因分析部が作成した医介連携における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図56】同、第２の要因分析部が作成した医介連携における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図57】同、第２の要因分析部が作成した医介連携における、別の質的的分析例の画像を示す図である。

【図58】図２で示した地域情報管理機能部で作成した画像を示す図である。

【図59】同、地域情報管理機能部で作成した別の画像を示す図である。

【図60】同、地域情報管理機能部で作成した別の画像を示す図である。

【図61】同、地域情報管理機能部で作成した別の画像を示す図である。

【図62】同、地域情報管理機能部で作成した別の画像を示す図である。

【図63】同、地域情報管理機能部で作成した別の画像を示す図である。

【図64】図２で示した高齢者情報管理機能部で作成した画像を示す図である。

【図65】同じく、高齢者情報管理機能部で作成した画像を示す図である。

【図66】心身状態指標６５を集約９指標にグルーピングした関係を示す図である。

【図67】第２の要因分析部により心身状態指標を用いて事業単位を評価する３つの方式を互いに比較して説明する図である。

【図68】心身状態指標の平均維持期間を用いて事業単位を評価する手法の説明図である。

【図69】事業単位の評価手法の一つである偏差値を説明する図である。

【図70】事業単位の評価手法の一つであるＮ分位を説明する図である。

【図71】個人別の心身状態指標の値から偏差値を求める手法の説明図である。

【図72】個人別に求めた偏差値を、事業所別、心身状態項目の段階別などに纏めたテーブルを示す図である。

【図73】個人別に求めた偏差値から、その利用者がサービスを受ける事業所の心身状態指標の段階別、軽／重度別等の平均偏差値を求める手法を説明する図である。

【図74】偏差値により事業所を評価する手法の一例を説明する図である。

【図75】個人別の心身状態の段階別維持期間からＮ分位及びそれに基づく評価グループを求める手法の説明図である。

【図76】個人別に求めたＮ分位及に基づく評価グループを、事業所別、心身状態指標の段階別などに纏めたテーブルを示す図である。

【図77】個人別に求めたＮ分位及に基づく評価グループから、その利用者がサービスを受ける事業所の段階別、軽／重度別等の評価ポイントを求める手法を説明する図である。図である。

【図78】事業所別悪化／改善別グループ比率の集計結果を表す図である。

【図79】事業所別の平均維持期間を集計した場合と、事業所別の平均偏差値を集計した場合とを比較して示す図である。

【図80】ある事業所Ａにおける利用者ア、イ、ウ、エ、オの、要介護度の悪化改善状況を示す図である。

【図81】サービス種類別心身状態段階別改善率を示す図である。

【図82】悪化までの維持期間の平均偏差値と改善率とを用いてサービス種類別、心身状態別に各事業体の評価を行う分布図である。

【図83】図８２の分布図に対応させてＡ・Ｂ・Ｃの３つのグループに分類した結果を示す図である。

【図84】主要な心身状態項目の要介護度、障害自立度、認知症自立度のグループ分類の組み合わせに該当する事業所数を集計した例を示す図である。

【図85】事業体として特養の事業所を対象として、各事業所Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・別に、年度ごとに出力される事業所活動評価シートの例を示す図である。

【図86】サービス種類別の主たる高齢者状態像（心身状態像×介護力×経済力等）に対応した、小地域別のサービスの需要（利用率）と供給（提供率）のバランスや過不足を可視化した分布図である。

【図87】図８６のような画像を得るためのシステム構成例を示す図である。

【図88】図８７で説明したシステムにより図８６で示した画像データを作成するサービス需給分析の流れを概略説明する図である。

【図89】介護サービス需給分析の基礎となる各種分析用データの集計内容をまとめて示す図である。

【図90】分析対象となるサービス種類による介護サービスの全体像を表図である。

【図91】多くのサービス種類の詳細を示す図である。

【図92】高齢者状態像を定義する「要介護度」、「心身状態像」、「介護力」及び「経済力」の組合せを示す図である。

【図93】心身状態像の各構成要素段階の定義を説明する図である。

【図94】住基データや認定データなどから作成される介護対象の高齢者世帯に関するデータ例を示す図である。

【図95】図９４の高齢者世帯のデータに基づき、介護力を決定するための、高齢者世帯構成パターンと同居対象者の心身状及びその軽重度との組み合わせを説明する図である。

【図96】高齢者世帯構成パターンに基づき高齢者本人と配偶者との経済力を判定するデータ構成を示す図である。

【図97】自治体で定められた所得段階と地方税法により定められた所得段階とを対比する図である。

【図98】自治体異を構成する小地域を複数の階層に分けた小地域階層で分析処理するためのデータ構成を説明する図である

【図99】各小地域階層での需給分析状態判定結果から需給分析に最適な小地域階層を特定する過程を説明する図である。

【図100】横軸を事業所別の要介護度の改善率、縦軸を事業所別の要介護度の悪化までの平均維持期間とし、各事業所サービスの質を判定する散布図である。

【図101】図１００により判定されたベストプラクティス候補事業所Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３とワーストプラクティス候補事業所Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３とを、サービスの質との相関が強いと想定される事業所特性項目について比較した状態を示す図である。

【図102】総合事業サービスの事業単位の一例として、自治体に設けられた複数の通いの場を対象とし、これら通いの場のプログラムの質の可視化を行った分布図である。

【図103】要支援以下の全高齢者の、小地域別の新規認定率と同地域の通いの場参加率とから通いの場に係る地域特性を表す散布図である。

【図104】小地域別・サービス種類別・サービス提供率を集計し、年度ごとに計画値と実測値とを比較して示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。

【0010】

図１は、この実施の形態における地域包括ケア事業システムの概略機能を示す図である。図１において、自治体等の保険者が推進する高齢者福祉事業では、介護給付・予防給付事業（以下、介護事業と略称する）１１、介護予防・日常生活支援事業を含む総合事業１２、及び医療・介護連携推進事業（以下、医介連携と略称する）１３の各事業を推進している。これら各事業は、地域包括ケア事業システム１５により、Ａ（地域課題の分析）、Ｐ（事業計画への反映）、Ｄ（計画の実行）、Ｃ（実績評価）から成るＰＤＣＡサイクルにしたがって実行される。

【0011】

なお、図1では高齢者福祉事業の一つとして、認知症施策１４が示されているが、認知症施策は上述した各事業１１，１２，１３の何れにも含まれるものであり、地域包括ケア事業システム１５は、上述した事業１１，１２，１３を対象とするものとする。

【0012】

地域包括ケア事業システム１５は、自治体などの保険者がデータベース１６に独自に保有する各種データや、前述した国の「見える化」システム１７から入手したデータを、量的分析及び質的分析し、各事業１１，１２，１３について前述したＰＤＣＡサイクルを実現すべく支援する。この地域包括ケア事業システム１５は、コンピュータシステムにより構築されており、上述した自治体などの保険者がデータベース１６に独自に保有する各種データや、国の「見える化」システム１７から入手したデータを、データドリブンすることにより、量的分析及び質的分析を伴う後述する各種機能を実現する。

【0013】

図２は、コンピュータシステムにより構築される地域包括ケア事業システム１５の後述する各機能を実現する地域マネジメント支援機能部２１、地域情報管理機能部２２、及び高齢者情報管理機能部２３と、データベース１６のデータ構成とを示している。

【0014】

データベース１６は、図１で示した各種データを分野別に集約して示している。すなわち、データベース１６は、住民住所データ及び地域特性データを含む高齢者基本データ１６０、要介護認定データ及び介護レセプトデータを含む介護保険データ１６１、高齢者特定健診データ及び医療レセプトデータを含む医療保険データ１６２、コミュニティ施設や介護予防施設及び生活支援サポータに関する地域施策データ１６３を有する。

【0015】

地域マネジメント支援機能部２１は、前述した介護事業１１、総合事業１２、及び医介連携１３の各事業について、医療・介護のデータから事業単位別（小地域別或いは事業所別など）に、高齢者情報やサービス利用状況についての量的分析レポート、及び心身状態項目の状態変化を表す質的レポートを作成し、出力する。

【0016】

すなわち、介護事業１１については、量的分析として介護サービスの需給分析等を行い、質的分析としては心身状態の変化を表す改善率や悪化までの維持期間等を用いた分析を行い、それらの結果を出力する。

【0017】

また、総合事業１２については、量的分析として地域予防施策需給分析等を行い、質的分析としては心身状態別平均自立期間等を用いた分析を行い、それらの結果を出力する。

【0018】

医介連携１３については、量的分析として医療介護連携分析等を行い、質的分析としては入院前後心身状態、在宅滞在期間等を用いた分析を行い、それらの結果を出力する。

【0019】

地域情報管理機能部２２は、事業単位の担当者（小地域担当や介護事業者）ごとに、サービスの量や質に係る活動評価結果、自身の履歴を個票形式で出力する。

【0020】

すなわち、介護事業１１については、介護事業所（居宅系、施設系等）の心身状態別平均維持期間等を用いた分析を行い、それらの結果を出力する。

【0021】

また、総合事業１２については、総合事業者（住民主導組織等）の疾病別心身状態別自立期間等を用いた分析を行い、それらの結果を出力する。

【0022】

医介連携１３については、多職種チーム（居宅介護支援事業所等）の疾病別再入院率等を用いた分析を行い、それらの結果を出力する。

【0023】

高齢者情報管理機能部２３は、高齢者の基本情報、心身状態利用サービス状況、及び医療状況を一元管理し、これらに関する過去の履歴などを提供する。これを参照することでケアプランの効果確認、及び次期プランの見直し方針検討を支援することが可能となる。

【0024】

すなわち、介護事業１１については、要介護度、心身状態の維持期間、介護力、経済力等の分析を行い、それらの結果を出力する。

【0025】

また、総合事業１２については、訪問介護・通所介護の利用状況、インフォーマルサービスの回数等について分析を行い、それらの結果を出力する。

【0026】

医介連携１３については、在宅医療情報、入退院、疾病名、服用薬等についての分析を行い、それらの結果を出力する。

【0027】

これら地域マネジメント支援機能部２１、地域情報管理機能部２２、及び高齢者情報管理機能部２３による各機能は、データベース１６のデータ、及び国の「見える化」システム１７（図２では図示を省略）から入手したデータを、データドリブンすることにより実現する。

【0028】

ここで、データベース１６の介護保険データ１６１を構成する要介護認定データと介護給付実績データとについてみると、要介護認定データは、２年に１回の周期で、その時点で更新認定された要介護度や障害自立度などを含む心身状態項目が、利用者個人単位で出力される。これに対し介護給付実績データは、毎月の請求に伴って月毎のデータとして要介護度や提供されたサービス種類、及びそれらの単位数が利用者個人単位で出力される。

【0029】

これらデータはその出力タイミングや出力項目が異なるため、個々に管理していると後の分析処理に対して使いにくいものとなる。そこで、これらデータを互いに突合して一体化しておく必要がある。以下、その突合方法を説明する。

【0030】

すなわち、自立支援・介護重度化防止に資するアウトカム指標（サービスの質を評価する指標）を集計するためには、心身情報である要介護認定データと、サービス利用情報である給付実績データとを、利用者個人単位で突合させる必要がある。要介護認定データと介護給付実績データは、図３で示すように、被保険者番号をハッシュ変換したシステム管理番号と年月の情報を保持する。要介護認定データが保持している年月の情報は、認定期間（開始月から終了月までの期間データ）内の心身状態の情報であり、介護給付実績データはサービス提供月毎のサービス利用情報を保持する。

【0031】

そこで、月単位の集計・分析が実施できるように、要介護認定データの認定期間を月単位に分解した突合関係表を作成し、突合関係表にシステム管理番号とサービス提供年月が一致する介護給付実績データを突合する。

【0032】

図３は、要介護認定データ１６１ａと介護給付実績データ１６１ｂとを結びつける突合関係表１６１ｃの例を示す。図３では、認定有効期間が２０１５年４月から２０１６年３月である要介護２の利用者の要介護認定データ１６１ａと、その間の各月で発生するサービス実績を有する介護給付実績データ１６１ｂとを、月単位で突合して、突合関係表１６１ｃを作成する例を示している。

【0033】

突合関係表１６１ｃでは、システム管理番号とサービス提供年月が一致し、要介護認定データ１６１ａと介護給付実績データ１６１ｂとに個別にあった、要介護度や障害自立度などを含む心身状態項目と、提供されたサービス及びその単位数とが、月単位で一体化されており、前述した自立支援・介護重度化防止に資するアウトカム指標を、月単位で集計・分析することができる。

【0034】

なお、医療保険データ１６２の高齢者特定健診データと医療レセプトデータとの突合も同様の方法で可能である。

【0035】

次に、区分変更申請のある要介護認定データの突合方法を図４により説明する。要介護認定データの区分変更申請により、認定期間途中に被保険者の要介護認定結果が変更になった場合、認定期間の重複した要介護認定データが存在する。重複した要介護認定データを月単位に分解すると、システム管理番号と年月の情報の一致するデータが複数存在した突合関係表が生成されることとなり、その後の取り扱いが困難になる。そこで、突合関係表の重複箇所を削除して変更後の要介護認定データに更新する。

【0036】

図４は、要介護２の認定期間途中に、要介護３へ区分変更申請が発生した場合の突合関係表更新の例を示す。図４では、要介護２の認定期間途中の２０１５年７月中に要介護３へ区分変更申請が発生したことにより、図４（ａ）で示す要介護２の更新申請の要介護認定データ１６１ａ１と、図４（ｂ）で示す要介護３の変更申請の要介護認定データ１６１ａ２とが生じる。このため、図４（ｃ）で示すように２０１５年7月から２０１６年３月まで重複する。これら要介護認定データ１６１ａ１，１６１ａ２を、図３で説明したように要介護給付実績データと突合すると、図４（ｄ）で示すように重複した突合関係表１６１ｃ１が生じる。そこで、区分変更後を優先するクリーニング処理を行うことで、図４（ｅ）で示す重複のない突合関係表１６１ｃ２が作成される。

【0037】

次に、国の「見える化」システムから自治体等の地域包括ケア事業システム１５へデータを取り込む場合を図５により説明する。

【0038】

「見える化」システムのデータとしては、モデル自治体における介護保険資格データ（利用者の住所コード等を含む）、要介護認定データ及び介護給付実績データを対象とすることとする。これらのデータを匿名化するために、不可逆性を持つハッシュ関数を用いて被保険者番号を変換する。

【0039】

しかし、標準化されたハッシュ関数は公開されており、「１０桁の数値」（被保険者番号）に対して網羅的な変換表を作成することで、変換前のデータ推測が可能となる。この推測を不可能にするために、被保険者番号にモデル自治体独自の非公開の値を加えハッシュ変換をし、変換表の作成を不可能にすることで、匿名性を担保する。さらに利用者の生年月日については生年月に変換し、月単位の給付実績データ等との紐付けのための必要最小限の情報としている。

【0040】

このようにして暗号化したデータを、例えば、携帯型のＰＣ（パーソナルコンピュータ）に取込み、このＰＣを持ち帰って複合化し、この複合化したデータを対応するデータベースに格納する。

【0041】

このように、「見える化」システム１７から、オフラインで自治体等の地域包括ケア事業システム１５へ、任意のデータを自由に取り込む事ができる。

【0042】

なお、データの暗号化及びハードディスクの暗号化により、モデル自治体から外部の集計・分析環境にデータを移動する経路も含めて、情報漏えいのリスクを大幅に低減している。

【0043】

ここで、図２で示した地域マネジメント支援機能部２１、地域情報管理機能部２２、及び高齢者情報管理機能部２３による各機能を、前述したＰＤＣＡサイクルに対応させてみる。

【0044】

地域マネジメント支援機能部２１は、後述するように、各種分析を行い、事業単位（小地域や事業所）の課題抽出を行い、問題解決の優先順位の見極め等を行うことからＡ（地域課題の分析）に対応する。また、取組内容と目標の設定、すなわち、小地域将来推計（量的計画）や費用対効果シミュレーション（質的計画）、「見える化システム」を使用した自自治体の将来推計を行うことからＰ（事業計画への反映）にも対応する。さらには、前述した各事業を実績評価し、その結果により事業者指導、小地域担当者指導、高齢者支援などを行うことからＣ（実績評価）にも対応する。

【0045】

地域情報管理機能部２２におる機能は、実施中の事業について、小地域/事業者指導、指導対象課題分析、指導対象計画策定、指導対象計画実行、指導対象実績評価を行うものであるからＤ（計画の実行）に対応する。

【0046】

また、高齢者情報管理機能部２３による各機能についても、個人情報検索（高齢者情報検索）、個人情報の確認（高齢者履歴情報表示）、個人情報一括出力（高齢者履歴情報一括出力）、地域ケア会議資料の一括出力を行うものであるから、やはりＤ（計画の実行）に対応する。

【0047】

このように、地域マネジメント支援機能部２１による各機能はＡ，Ｐ，Ｃに対応し、地域情報管理機能部２２、及び高齢者情報管理機能部２３による各機能はＤに対応することから、これら各機能部によりＰＤＣＡサイクルが実行される。

【0048】

地域マネジメント支援機能部２１は、前述のように、介護事業１１、総合事業１２、及び医介連携１３の各事業について、医療・介護のデータから事業単位別（小地域別或いは事業所別など）に、高齢者情報やサービス利用状況についての量的分析レポート、及び心身状態項目の状態変化を表す質的レポートを作成するものであり、図６で示すように、位置付け把握部５１、第１の要因分析部５２、及び第２の要因分析部５３を有する。

【0049】

位置付け把握部５１は、保険者を自治体とした場合、「見える化」システムのデータを用いて、自自治体と自自治体以外、例えば、全国平均、或いは他自治体グループ平均との対応するデータを比較し、自自治体の位置づけを明確化して要検討の指標を見出すものである。

【0050】

第１の要因分析部５２は、小地域又は事業所などの事業単位別に、かつ心身状態別に、サービス受給率を含む量的問題を分析し、その分析結果に基づく問題解決策を見極め可能とするものである。

【0051】

第２の要因分析部５３は、小地域又は事業所などの事業単位別に、かつ心身状態別に、心身状態の変化に関する質的問題を分析し、その分析結果に基づく問題解決策を見極め可能とするものである。

【0052】

位置付け把握部５１は、前述のように保険者を自治体（ここでは市とする）とした場合、「見える化」システムのデータから、例えば、図７で示すように、介護事業における受給者１人当たり給付月額（在宅/施設・居住系）を、自市と、自市以外の、全国平均、及び他市等とを比較した画像を生成し、自市の位置づけを明確化して要検討の指標を見出している。

【0053】

図７では、互いに交差するｘ軸とｙ軸により第１象限、第２象限、第３象限、第４象限の４つの領域に区分される座標平面を用いている。このｘ軸とｙ軸のいずれか一方（ここではｙ軸とする）を在宅サービス受給者１人当たり給付月額の数値軸とし、他方（ここではｘ軸とする）を施設・居住系サービス受給者１人当たり給付月額の数値軸としている。そして、ｘ軸とｙ軸の交点（中心）を全国平均の受給者１人当たり給付月額の座標７０とした場合、自市の、受給者１人当たり給付月額の座標７２と、所属都道府県平均の受給者1人当たり給付月額の座標７３とが、それぞれどの象限に位置するかを画像で示している。

【0054】

図７によれば、自市の座標７１は第１象限に位置し、中心に位置する全国平均の座標７０、第２象限に位置する比較対象他市グループの座標７２、第３象限に位置する所属都道府県平均の座標７３と比べると平均受給者１人当たりの給付月額が、在宅サービス（ｘ軸）、施設・居住系サービス（ｙ軸）の双方において高い値であることが判明する。このため、目指すべき目標値が明確になる。

【0055】

例えば、目標値を、全国平均の座標７０又は第３象限に位置する所属都道府県平均の座標７３とした場合、在宅サービス（ｘ軸）、施設・居住系サービス（ｙ軸）の双方における受給者1人当たり給付月額を低減させる施策を採らなければない。また、第２象限に位置する比較対象他市グループの座標７２を目標値とした場合は、在宅サービス（ｘ軸）受給者１人当たり給付月額を低減させる施策を採らなければない等、目標とする値、及びそれを達成するための施策を見出すことができる。

【0056】

図８で示す実施例は、位置付け把握部５１が、介護事業における受給者１人当たり給付月額（在宅/施設・居住系）を、自市と、自市以外の、全国平均とを比較した画像（レーダチャート）を生成し、自市の位置づけを明確化して要検討の指標を見出している。

【0057】

すなわち、図８では、放射状に延びる複数の数値軸を有し、自市、及び比較対象の全国平均について、互いに異なる複数種の施設・居住系サービスにおけるそれぞれの受給者１人当たり給付月額を、前記複数種の施設・居住系サービス別に前記複数の数値軸別に割り付けている。互いに異なる複数種の施設・居住系サービスとは、図８の例では、「特養」「老健」「療養病床」「特定施設」「グループホーム」「小規模多機能」であり、それらにおける受給者１人当たり給付月額の値を、対応する数値軸の中心点からの長さに設定する。そして、これら設定された長さの先端を、自市、及び比較対象の全国平均別に結んで形成される多角形のグラフを形成し、レーダチャートの画像を生成する

【0058】

図８によれば、各施設・居住系サービスにおける受給者１人当たり給付月額の値は、グループホーム以外では、全国平均に比べそれほど大きな違いはないが、グループホームについては、全国平均に比べ突出して高額であることがわかる。したがって、目指すべき値を全国平均とすれば、特に、グループホームについて受給者１人当たり給付月額を低減させる施策採る必要があることが判明する。

【0059】

次に、量的問題分析を行う第１の要因分析部５２の機能を説明する。第１の要因分析部５２は、介護事業１１、総合事業１２、医介連携１３について、量的分析を行うものであるが、先ず、介護事業１１での量的分析に行う実施例を説明する。

【0060】

量的分析では、前述のように、小地域又は事業所等の事業単位別に、かつ心身状態別に、サービス受給率を含む量的問題を分析し、その分析結果に基づく問題解決策を見極め可能とするものであり、以下、そのための各種実施例を説明する。

【0061】

図９は、第１の要因分析部５２による要因分析により作成された画像を示している。この実施例では、保険者を自治体（ここでは市とする）とし、介護事業の在宅サービスにおける受給者１人当たり給付月額を、自市平均と、事業単位である在宅サービスを実施している自市内の複数の小地域（小地域１〜小地域８）とを比較している。すなわち、各小地域１〜８の、自市平均値に対する給付額差を求め、これらの関係を示す画像を生成し、自市の各小地域１〜８の位置づけを明確化して要検討の指標を見出している。

【0062】

図９では、互いに交差するｘ軸とｙ軸により第１象限、第２象限、第３象限、第４象限の４つの領域に区分される座標平面を用いる。このｘ軸とｙ軸のいずれか一方（ここではｙ軸とする）を心身状態軽度者（例えば、要介護度２以下とする）の受給者１人当たりの給付月額の数値軸とする。また、他方（ここではｘ軸とする）を心身状態重度者（例えば、要介護度３以上とする）の受給者1人当たり給付月額の数値軸とする。

【0063】

そして、ｘ軸とｙ軸の交点（中心）を自市平均の受給者1人当たり給付月額の座標９０とした場合、在宅サービスを実施している複数の小地域１〜７の、各受給者1人当たり給付月額の座標９１〜９８を数値に対応した象限に配置することにより、これら座標９１〜９８が、どの象限に位置するかで、自市平均値に対する給付額差が明らかとなる。

【0064】

図９によると、小地域１の座標９１と小地域７の座標９７が第１象限に位置しており、要介護度軽度者と重度者ともに、自市平均より１人当たり給付月額が高いことが明らかとなる。このように、小地域毎の、要介護度の重度者と軽度者別の給付額差が明確になる。したがって、この分析結果に基づく施策を採ることが可能となる。

【0065】

図１０の実施例は、保険者を自治体（ここでは市とする）とし、介護事業の施設・居住系サービス（ここではグループホームとする）における受給者１人当たり給付月額を、自市平均と、事業単位であるグループホーム(以下、ＧＨと略称する)を実施している自市内の複数の事業所（事業所１〜事業所８）とで比較している。すなわち、各事業所１〜８の、自市平均値に対する給付額差を求め、これらの関係を示す画像を生成し、自市の事業所１〜８の位置づけを明確化して要検討の指標を見出している。

【0066】

図１０では、互いに交差するｘ軸とｙ軸により第１象限、第２象限、第３象限、第４象限の４つの領域に区分される座標平面を用いる。このｘ軸とｙ軸のいずれか一方（ここではｙ軸とする）を心身状態軽度者（例えば、認知症自立度II以下とする）の受給者１人当たりの給付月額の数値軸とする。また、他方（ここではｘ軸とする）を心身状態重度者（例えば、認知症自立度III以上とする）の受給者１人当たり給付月額の数値軸とする。

【0067】

そして、ｘ軸とｙ軸の交点（中心）を自市ＧＨ平均の受給者1人当たり給付月額の座標１００とした場合、在宅サービスを実施している複数の事業所１〜８の、各受給者１人当たり給付月額の座標１０１〜１０８を、数値に対応する象限に配置する。このことにより、これら座標１０１〜１０８が、どの象限に位置するかで、自市ＧＨ平均値に対する給付額差が明らかとなる。

【0068】

図１０によると、事業所２の座標１０２と事業所６の座標１０６が第１象限に位置しており、認知症自立度の軽度者及び重度者ともに、自市ＧＨ平均より１人当たり給付月額が高いことが明らかとなる。このように、事業所毎の、認知症自立度の重度者及び軽度者別の給付額差が明確になる。したがって、この分析結果に基づく施策を採ることが可能となる。

【0069】

上記実施例は分析する量を受給者1人当たり給付月額としたが、このデータは、図２で示した介護保険データ１６２に蓄積されているデータを用いる。また、この受給者１人当たり給付月額以外についても後述するように各種の量について分析することができる。

【0070】

図１１の実施例は、介護事業における、心身状態別 × 小地域別 × サービス種類別 × 利用者比率を分析した結果を（ａ）の帯グラフ、及び（ｂ）の表で表している。なお、上記×印は乗算を表すのではなく、組合せを意味している（以下、同じ）。

【0071】

この実施例では、心身状態別に（ここでは認知症自立度IIIａ以上を対象としている）、自自治体の複数の小地域で夫々行われている在宅系サービス１１ａ、グループホームサービス１１ｂ、グループホーム以外の他施設・居住系サービス１１ｃについて、これらサービス別の利用者比率を、各小地域別にグラフ表示する。また、前記サービス別の各小地域の利用者比率の平均値を自自治体平均値としてグラフ表示しており、図６で示した第１の要因分析部５２は上述したグラフの画像を生成する。

【0072】

このように、この実施例の目的は、心身状態別に各サービスの利用者数を集計し、各小地域におけるサービス利用者比率を可視化することにある。

【0073】

そのために、各小地域内で心身状態別にサービス種類（在宅サービス、グループホーム、他施設・居住系サービス）の利用者比率を集計し、帯グラフにする。

【0074】

その結果、認知症自立度がIIIa以上の高齢者に限定した場合の、小地域１から小地域４の中における比較として、小地域１と小地域３はグループホームの利用率が低く、小地域２と小地域４はグループホームの利用率が高いことがわかる。

【0075】

小地域１と小地域３のグループホームの利用率が低い理由として以下が考えられる。
・グループホームのサービスを提供する事業所が少ない。
・.該当地区は家族介護志向が強い。
・.該当地区はサービスを受ける経済的ゆとりがない世帯が多い。

【0076】

これらの理由を受けて、小地域１と小地域３のグループホームのサービス提供量を確認し、サービス問題点を把握して今後の施策に活かすことができる。

【0077】

図１２で示す実施例は、介護事業における、サービス種類別 × 利用者居住地域別 ×事業所所在地域別 × 利用者比率をグラフ表示している。すなわち、図１３で示すように、市内のある小地域に居住するサービス利用者が、どの地域に存在する事業所を利用しているかを捉えるものである。

【0078】

この実施例では、目的として、サービス種類別に（ここでは通所介護サービスとする）、サービス提供をしている事業所所在地域別の利用者数を集計し、利用者住居地域別のサービス利用者比率を可視化している。

【0079】

そのために、図１２で示すように、各小地域内のサービス利用者に対し、当該小地域の 所在事業所１２ａ、他小地域（市内等）の所在事業所１２ｂ、市外の所在事業所１２ｃの利用者数を集計して利用者比率を求め、（ａ）の帯グラフ、及び（ｂ）の表にまとめる。

【0080】

その結果、通所介護のサービス利用者は、小地域１から小地域４の中における比較として、小地域１は当該小地域にある事業所の利用が多く、小地域２は当該小地域にある事業所の利用が少ないことがわかる。その理由として、小地域１の通所介護サービス利用者が当該小地域にある事業所のサービス利用率が高いのは、当該小地域のサービス提供量が十分足りていると考えられる。これに対し、小地域２の通所介護サービス利用者が当該小地域にある事業所のサービス利用率が低いのは、当該小地域のサービス提供量が足りていないと考えられる。

【0081】

今後の対応として、小地域１に所在している通所介護サービス事業所の利用者居住地域別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が低い場合、サービスの供給量過多となっていることが考えられるため、事業所をこれ以上増やさない等の施策を検討できる。

【0082】

これに対し、小地域２に所在している通所介護サービス事業所の利用者居住地域別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が高い場合、サービス供給量が足りていないことが考えられるため、事業所数を増やす等の施策を検討できる。

【0083】

図１４で示す実施例は、介護事業における、サービス種類別 × 事業所所在地域別 × 利用者居住地域別 × 利用者比率をグラフ表示している。すなわち、図１５で示すように、市外を含む複数の小地域に居住するサービス利用者が、市内のどの小地域に存在する事業所を、どの程度利用しているかを捉えるものである。

【0084】

この実施例では、目的として、サービス種類別に（ここでは通所介護サービスとする）、サービス提供をしているサービス利用者居住地域の利用者数を集計し、事業所所在別のサービス利用者比率可視化している。

【0085】

そのために、図１４で示すように、各小地域内のサービス利用者に対し、当該小地域居住の利用者１４ａ、他小地域（市内等）の居住の利用者１４ｂ、市外居住の利用者１４ｃを集計して利用者比率を求め、（ａ）の帯グラフ、及び（ｂ）の表にまとめる。

【0086】

その結果、通所介護のサービス利用者は、小地域１から小地域４の中における比較として、小地域１の事業所は当該小地域に居住している利用者の比率が低く、小地域２の事業所は当該小地域に居住している利用者の比率が高いことがわかる。その理由として、小地域１の事業所が当該小地域に居住している利用者比率が低いのは、当該小地域のサービス需要が少ないと考えられる。これに対し、小地域２の事業所が当該小地域に居住している利用者比率が高いのは、当該小地域のサービス需要が多いと考えられる。

【0087】

今後の対応として、小地域１に住居している通所介護サービス利用者の事業所所在別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が高い場合、サービスの供給量過多となっていることが考えられるため、事業所をこれ以上増やさない等の施策を検討する。

【0088】

これに対し、小地域２に居住している通所介護サービス利用者の事業所所在別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が低い場合、サービス供給量が足りていないことが考えられるため、事業所数を増やす等の施策を検討する。

【0089】

これまでの説明は、図６で示した地域マネジメント支援機能部２１の第１の要因分析部５２による、介護事業１１での量的分析に関する実施例の説明であったが、次に、同じ第１の要因分析部５２による、介護予防、日常生活支援を含む総合事業１２での量的分析に関する実施例を説明する。

【0090】

図１６の実施例は、その目的が、総合事業１２において、各小地域の総合事業等サービスの利用率を可視化し、自治体平均値と比較することで、各小地域における施策実施状況を把握することにある。図１６では、総合事業１２における、例えば、高齢者性別・年齢階層別 × 小地域別 × 総合事業等サービス別 × 利用率等を分析した結果を（ａ）折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0091】

ここでは、総合事業１２における施策例として、各小地域の健康診断受診率１６ａ 、元気づくりステーション参加率１６ｂ、見守りサービスの利用率１６ｃ、配食サービスの利用率１６ｄを集計し、折れ線グラフにする。各利用率等は、小地域内の性別年齢階層別の高齢者数を使用して算出する。

【0092】

図１６の例では、女性、後期高齢者を対象としており、元気づくりステーション１６ｂの参加率として、小地域１は自治体平均より高く、小地域４は自治体平均より低いことが示されている。

【0093】

小地域４での元気づくりステーションの参加率１６ｂが低い理由として以下が考えられる。
・.施策の地域サービスを供給する場所が少ない。
・.該当地区はサービスが周知されていない。
・.該当地区はサービスを受ける時間的ゆとりがない世帯多い。
・.該当地区は元気づくりステーション以外の他サービス種類へ流れる。

【0094】

これらの理由から、今後の対応として、小地域１における元気づくりステーションの参加状況を確認し、施策をベストプラクティスとして、他の地域に紹介する。また、小地域４等の地域サービス利用者の状況を確認し、問題点を把握して施策に生かすこと、等を活動目標として設定することができる。

【0095】

図１７で示す実施例は、総合事業における、高齢者性別・年齢階層別 × 利用者居住地域別 × 総合事業サービス所在地域別 × 利用者比率をグラフ表示している。すなわち、図１３で説明したように、市内のある小地域に居住するサービス利用者（対象は女性の後期高齢者とする）が、どの地域に存在する事業所（総合サービス事業）を利用しているかを捉えるものである。

【0096】

この実施例では、目的として、総合事業サービス所在地域の利用者数を集計し、利用者住居地域別のサービス利用者比率を可視化することにある。

【0097】

そのために、図１７で示すように、各小地域内のサービス利用者に対し、当該小地域の 所在事業所１７ａ、他小地域（市内等）の所在事業所１７ｂ、市外の所在事業所１７ｃの利用者数を集計し、利用者比率を求め、（ａ）の帯グラフ、及び（ｂ）の表にまとめる。

【0098】

その結果、総合事業サービス利用者は、小地域１から小地域４の中における比較として、小地域１は当該小地域にある事業所の利用が多く、小地域２は当該小地域にある事業所の利用が少ないことがわかる。その理由として、小地域１の総合事業サービス利用者が当該小地域にある総合事業サービス所在地域の利用率が高いのは、当該小地域のサービス提供量が十分足りていると考えられる。これに対し、小地域２の総合事業サービス利用者が当該小地域にある総合事業サービス所在地域の利用率が低いのは、当該小地域のサービス提供量が足りていないと考えられる。

【0099】

今後の対応として、小地域１に所在している総合事業サービス事業所の利用者居住地域別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が低い場合、サービスの供給量過多となっていることが考えられるため、事業所をこれ以上増やさない等の施策を検討できる。これに対し、小地域２に所在している総合事業サービス事業所の利用者居住地域別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が高い場合、サービス供給量が足りていないことが考えられるため、事業所数を増やす等の施策を検討できる。

【0100】

図１８で示す実施例は、総合事業における、高齢者性別・年齢階層別 × 総合事業サービス所在地域別 × 利用者居住地域別 × 利用者比率をグラフ表示している。すなわち、図１５で説明したように、市外を含む複数の小地域に居住する総合事業サービス利用者（対象は女性の後期高齢者とする）が、どの小地域に存在する総合事業サービスの事業所を、どの程度利用しているかを捉えるものである。

【0101】

この実施例では、目的として、総合事業のサービス種類別にサービス利用者居住地域の利用者数を集計し、事業所所在別のサービス利用者比率を可視化することにある。

【0102】

そのために、図１８で示すように、各小地域内のサービス利用者に対し、当該小地域居住の利用者１８ａ、他小地域（市内等）居住の利用者１８ｂ、及び市外居住の利用者１８ｃを集計し、利用者比率を求め、（ａ）の帯グラフ、及び（ｂ）の表にまとめる。

【0103】

その結果、図１８の例では、総合事業サービス利用者は、小地域１から小地域４の中における比較として、小地域１の事業所は当該小地域に居住している利用者の比率が低く、小地域２の事業所は当該小地域に居住している利用者の比率が高いことがわかる。その理由として、小地域１の事業所が当該小地域に居住している利用者比率が低いのは、当該小地域のサービス需要が少ないと考えられる。これに対し、小地域２の事業所が当該小地域に居住している利用者比率が高いのは、当該小地域のサービス需要が多いと考えられる。

【0104】

今後の対応として、小地域１に居住している総合事業サービス利用者の事業所所在別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が高い場合、サービスの供給量過多となっていることが考えられるため、事業所をこれ以上増やさない等の施策を検討できる。これに対し、小地域２に居住している総合事業サービス利用者の事業所所在別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が低い場合、サービス供給量が足りていないことが考えられるため、事業所数を増やす等の施策を検討できる。

【0105】

次に、第１の要因分析部５２による、医介連携１３での量的分析に関する実施例を説明する。

【0106】

図１９の実施例は、その目的が、医介連携１３において、疾病分類別または要介護度別に各小地域における在宅医療サービスの利用者を集計し、小地域別に利用者比率を可視化することにある。図１９では、医介連携１３における、例えば、疾病分類別・要介護度別 × 小地域別 × 在宅医療サービス別 × 利用者比率を分析した結果を（ａ）折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0107】

ここでは、脳卒中を患っている高齢者の在宅医療サービス例として、訪問診療１９ａ、訪問看護１９ｂ、訪問往診１９ｃ、その他１９ｄの利用者数を集計し、利用者比率を折れ線グラフにしている。

【0108】

図１９の例では、脳卒中を患っている高齢者を対象としており、小地域１から小地域４の中における比較として、訪問診療１９ａのサービス利用率が小地域２では高く、小地域１では低いことがわかる。また、訪問往診１９ｂのサービス利用率は訪問看護１９ｃの利用率に比例しているが、小地域２だけ訪問往診１９ｃ等のサービス利用率が低いことがわかる。

【0109】

このように、小地域２で訪問診療サービスの利用率が高く、訪問往診サービスの利用率は低いことから、小地域２では在宅医療サービスが行き届き、在宅医療サービスの供給も足りていると考えられる。このことから、小地域２の在宅医療利用者をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開することが推奨される。

【0110】

図２０で示す実施例は、医介連携における、在宅医療サービス別 × 利用者居住地域別 × 在宅医療機関所在地域別 × 利用者比率をグラフ表示している。すなわち、図２１で示すように、市内のある小地域に在宅医療サービス利用者（対象は女性の後期高齢者とする）が、市外を含むどの小地域に存在する事業所（在宅医療機関）を利用するかを捉えるものである。

【0111】

この実施例では、目的として、在宅医療機関の利用者数を集計し、利用者住居地域別のサービス利用者比率を可視化することにある。

【0112】

そのために、図２０で示すように、各小地域内のサービス利用者に対し、当該小地域２０ａの 所在事業所、他小地域（市内等）２０ｂの所在事業所、市外２０ｃの所在事業所の利用者数を集計し、利用者比率を求め、（ａ）の帯グラフ、及び（ｂ）の表にまとめる。

【0113】

その結果、図２０の例では、小地域１から小地域４の中における比較として、小地域１の利用者は当該小地域にある在宅医療サービスの利用が多く、小地域２の利用者は当該小地域にある在宅医療サービスの利用が少ないことがわかる。その理由として、小地域１の在宅医療サービス利用者が当該小地域にある在宅医療機関所在地域の利用率が高いのは、当該小地域のサービス提供量が十分足りていると考えられる。これに対し、小地域２の在宅医療サービス利用者が当該小地域にある在宅医療機関所在地域の利用率が低いのは、当該小地域のサービス提供量が足りていないと考えられる。

【0114】

今後の対応として、小地域２に所在している在宅医療サービス事業所の利用者居住地域別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が高い場合、サービス供給量が足りていないことが考えられるため、在宅医療機関を増やす等の施策を検討することができる。

【0115】

図２２で示す実施例は、医介連携における在宅医療サービス別 × 在宅医療機関所在地域別 × 利用者居住地域別 × 利用者比率をグラフ表示している。すなわち、図２３で示すように、市外を含む複数の小地域に居住する在宅医療サービス利用者（対象は女性の後期高齢者とする）が、市内のどの小地域に存在する在宅医療サービスの事業所（在宅医療機関）を、どの程度利用しているかを捉えるものである。

【0116】

この実施例では、目的として、在宅医療サービス種類別にサービス利用者居住地域の利用者数を集計し、在宅医療機関所在地域別のサービス利用者比率を可視化する。

【0117】

そのために、図２２で示すように、各小地域内のサービス利用者に対し、当該小地域居住の利用者２２ａ、他小地域（市内等）居住の利用者２２ｂ、及び市外居住の利用者２２ｃを集計し、利用者比率を求め、（ａ）の帯グラフ、及び（ｂ）の表にまとめる。

【0118】

その結果、図２２の例では、在宅医療サービス利用者は、小地域１から小地域４の中における比較として、小地域１の事業所は当該小地域に居住している利用者の比率が低く、小地域２の事業所は当該小地域に居住している利用者の比率が高いことがわかる。ここで、小地域１の事業所が当該小地域に居住している利用者比率が低いのは、当該小地域のサービス需要が少ないと考えられる。これに対し、小地域２の事業所が当該小地域に居住している利用者比率が高いのは、当該小地域のサービス需要が多いと考えられる。

【0119】

このように、小地域２に居住している在宅医療サービス利用者の事業所所在別利用者比率を調べ、当該小地域の利用者比率が低い場合、サービス供給量が足りていないことが考えられるため、在宅医療機関を増やす等の施策を検討することができる。

【0120】

次に、図２及び図６で示した地域マネジメント支援機能部２１において、介護事業１１、総合事業１２、医介連携１３のそれぞれについて、質的問題分析を行う第２の要因分析部５３の機能を説明する。第２の要因分析部５３は、前述のように、小地域又は事業所等の事業単位別に、かつ心身状態別に、心身状態の変化に関する質的問題を分析し、その分析結果に基づく問題解決策を見極め可能とするものである。

【0121】

ここで、介護事業１１において、質的分析を行う際の重要な指標として、心身状態の変化（悪化又は改善）までの維持期間が用いられる。この維持期間について図２４により説明する。

【0122】

心身状態は、その程度に段階が定められており、段階が上昇することを心身状態が悪化したと言い、段階が下がることを心身状態が改善したという。図２４では、心身状態として要介護度を用いており、その変化（悪化又は改善）する状態を４つのパターンに分けて示している。

【0123】

パターン１は、要介護３から要介護４に悪化するまでの維持期間が、悪化までの平均維持期間より短い、すなわち、悪化が早い場合を示している。

【0124】

パターン２は、要介護３から要介護４に悪化するまでの維持期間が、悪化までの平均維持期間より長い、すなわち、悪化が遅い場合を示している。

【0125】

パターン３は、要介護３から要介護２に改善するまでの維持期間が、改善までの平均維持期間より短い、すなわち、改善が早い場合を示している。

【0126】

パターン４は、要介護３から要介護２に改善するまでの維持期間が、改善までの平均維持期間より長い、すなわち、改善が遅い場合を示している。

【0127】

これらの維持期間は、上述した要介護度の段階変化のみに適用されるものではなく、認知症自立度をはじめ、各種の心身状態の変化にも適用される。また、上述した変化までの維持期間は、図２で示した介護保険データ１６１の突合関係表１６１ｃを用いれば容易に算出することができる。以下、介護事業１１についての質的分析を行う各実施例を説明する。

【0128】

図２５の実施例では、第２の要因分析部５３は、保険者を自治体（ここでは市とする）とし、介護事業の在宅サービスにおける心身状態別 悪化までの平均維持期間を、自市平均と、事業単位である在宅サービスを実施している自市内の複数の小地域（小地域１〜小地域８）とを比較している。すなわち、各小地域１〜８の、自市平均値に対する悪化までの平均維持期間の差を求め、これらの関係を示す画像を生成し、自市の各小地域１〜８の位置づけを明確化して要検討の指標を見出している。

【0129】

図２５では、互いに交差するｘ軸とｙ軸により第１象限、第２象限、第３象限、第４象限の４つの領域に区分される座標平面を用いる。このｘ軸とｙ軸のいずれか一方（ここではｙ軸とする）を、心身状態軽度者（例えば、要介護度２以下とする）の悪化までの平均維持期間の数値軸とする。また、他方（ここではｘ軸とする）を、心身状態重度者（例えば、要介護度３以上とする）の悪化までの平均維持期間の数値軸とする。

【0130】

そして、ｘ軸とｙ軸の交点（中心）を自市平均の悪化までの平均維持期間の座標２５０とした場合、在宅サービスを実施している複数の小地域１〜８の、各悪化までの平均維持期間の座標２５１〜２５８を、数値に対応した象限に配置する。このことにより、これら座標２５１〜２５８が、どの象限に位置するかで、自市平均値に対する悪化までの平均維持期間の差が明らかとなる。

【0131】

図２５によると、小地域３の座標２５３と小地域５の座標２５５が第１象限に位置しており、要介護度軽度者と重度者ともに、自市平均より悪化までの平均維持期間が長い（質的に好ましい）ことが明らかとなる。これに対し、小地域１の座標２５１と小地域７の座標２５７が第３象限に位置しており、要介護度軽度者と重度者ともに、自市平均より悪化までの平均維持期間が短い（質的に好ましくない）ことが明らかとなる。

【0132】

このように、小地域毎の、要介護度の重度者と軽度者別の悪化までの平均維持期間の差が明確になるので、この分析結果に基づく施策を採ることが可能となる。

【0133】

図２６の実施例は、保険者を自治体（ここでは市とする）とし、介護事業の施設・居住系サービス（ここではグルプホームとする）における悪化までの平均維持期間を、自市平均と、事業単位であるグループホーム(以下、ＧＨと略称することがある)を実施している自市内の複数の事業所（事業所１〜事業所８）とで比較している。すなわち、各事業所１〜８の、自市平均値に対する悪化までの平均維持期間の差を求め、これらの関係を示す画像を生成し、自市の事業所１〜８の位置づけを明確化して要検討の指標を見出している。

【0134】

図２６では、互いに交差するｘ軸とｙ軸により第１象限、第２象限、第３象限、第４象限の４つの領域に区分される座標平面を用いる。このｘ軸とｙ軸のいずれか一方（ここではｙ軸とする）を心身状態軽度者（例えば、認知症自立度II以下とする）の悪化までの平均維持期間の数値軸とする。また、他方（ここではｘ軸とする）を心身状態重度者（例えば、認知症自立度III以上とする）の悪化までの平均維持期間の数値軸とする。

【0135】

そして、ｘ軸とｙ軸の交点（中心）を自市ＧＨ平均の悪化までの平均維持期間の座標２６０とした場合、ＧＨサービスを実施している複数の事業所１〜８の、各ＧＨの座標２６１〜２６８を、数値に対応する象限に配置する。このことにより、これら座標２６１〜２６８が、どの象限に位置するかで、自市ＧＨ平均値に対する悪化までの平均維持期間の差が明らかとなる。

【0136】

図２６によると、事業所３の座標２６３と小地域７の座標２６７が第１象限に位置しており、認知症自立度の軽度者及び重度者ともに、自市ＧＨ平均より悪化までの平均維持期間が長いこと（質的に好ましい）が明らかとなる。これに対し、小地域２の座標２５２と小地域６の座標２５６が第３象限に位置しており、認知症自立度の軽度者及び重度者ともに、自市平均より悪化までの平均維持期間が短い（質的に好ましくない）ことが明らかとなる。

【0137】

このように、小地域毎の、認知症自立度の重度者と軽度者別の悪化までの平均維持期間の差が明確になるので、この分析結果に基づく施策を採ることが可能となる。

【0138】

図２７の実施例は、その目的が、介護事業１１において、各事業所における集約した各心身状態の維持期間の平均値を可視化し、各事業所における利用者の心身状態が悪化する速さを可視化することにある。すなわち、図２７では、介護事業１１における、例えば、サービス種類別 × 事業所別 × 集約心身状態項目別 × 悪化までの平均維持期間（事業計画単位）を分析した結果を（ａ）折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0139】

ここでは、事業所は各ＧＨとし、集約心身状態項目は、要介護度２７ａ、認知症自立度２７ｂ、障害自立度２７ｃ、身体機能・起居動作（１群：身体機能・起居動作から選定した項目、ただし、介護サービスにより心身状態の改善・維持に繋がらないと想定される麻痺・拘縮、視力・聴力の項目を除く）２７ｄ、生活機能（２群：生活機能から選定した項目）２７ｅ、認知機能・社会生活適応（３群：認知機能、５群：社会生活適応から選定した項目）２７ｆ、精神・行動障害（４群：精神・行動障害から選定した項目）２７ｇ、の７項目とし、各事業所におけるこれら心身状態項目の維持期間の平均値を集計し、折れ線グラフにしている。

【0140】

図２７の例では、グループホームの事業所１から事業所６の中における比較として、事業所４と事業所６は、精神・行動障害２７ｇと認知機能・社会生活適応２７ｆを含めた平均維持期間が全体的に長く、事業所２と事業所５の身体機能・起居動作２７ｄと生活機能の平均維持期間２７ｅを含めた平均維持期間が全体的に短いことがわかる。

【0141】

これらのことから、事業所４と事業所６は、介護サービスの質が高く、事業所２と事業所５の介護サービスが低いと考えられる。そこで、今後のアクションとして、事業所４と事業所６をヒアリングし、良い点をベストプラクティスとして、他の事業所に紹介する。また、事業所２と事業所５をヒアリングし、それぞれの問題点を把握して、指導する。

【0142】

図２８の実施例は、介護事業１１における、各事業所（ＧＨとする）における心身状態（詳細項目：以下、詳細心身状態項目と呼ぶ））の維持期間の平均値を集計し、各事業所における利用者の心身状態が悪化する速さを可視化する。すなわち、サービス種類別 × 詳細心身状態項目別 × 事業所別 × 悪化までの平均維持期間（事業計画単位）を分析し、折れ線グラフで表示している。

【0143】

詳細心身状態項目としては、要介護度、認知症自立度、障害自立度と認定調査項目６２項目との合計６５項目とし、各事業所における心身状態項目の維持期間の平均値を集計し、折れ線グラフにする。

【0144】

ここで、上述した詳細認定調査項目と、分野別にまとめた集約心身状態項目との関係を以下に示す。

【0145】

身体機能・起居動作：１群から選定した項目
生活機能 ：２群から選定した項目
認知機能 ：３群から選定した項目
精神・行動障害 ：４群から選定した項目
社会生活適応 ：５群から選定した項目
上記から除いた項目：介護サービスにより心身状態の改善・維持に繋がらないと想定される麻痺・拘縮、視力・聴力の項目

【0146】

図２８の例では、全事業所平均（折れ線２８ｄ）と比較して、事業所１（折れ線２８ａ）は、全体的に平均維持期間は長く、事業所２（折れ線２８ｂ）は身体系（身体機能・起居動作、生活機能）の平均維持期間が短く、事業所３（折れ線２８ｃ）は精神系（認知機能、精神・行動障害、社会生活適応）の平均維持期間が短いことがわかる。

【0147】

これらのことから、事業所１の介護サービスの質は高く、事業所２の身体系の介護サービスの質は低く、事業所３の精神系の介護サービスの質は低いと考えられる。このため、今後のアクションとして、身体系は事業所１と事業所３をヒアリングし、精神系は事業所１と事業所２をヒアリングし、それぞれの良い点をベストプラクティスとして、他の事業所に紹介することが推奨される。また、問題点については、身体系は事業所２をヒアリングし、精神系は事業所３をヒアリングし、それぞれの問題点を把握して指導する。

【0148】

図２９の実施例は、その目的が、介護事業１１において、各事業所における集約した各心身状態の改善率を可視化する。すなわち、図２９では、介護事業１１における、例えば、サービス種類別 × 事業所別 × 集約心身状態項目別 × 改善率（事業計画単位）を分析した結果を（ａ）の折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0149】

なお、事業所の改善率は、当該事業所の利用者のうち、図２４で説明した改善が生じた利用者の割合を指す。

【0150】

図２９は、サービス種類をＧＨとし、集約心身状態項目は、要介護度２９ａ、認知症自立度２９ｂ、障害自立度２９ｃ、身体機能・起居動作（１群：身体機能・起居動作から選定した項目、ただし、介護サービスにより心身状態の改善・維持に繋がらないと想定される麻痺・拘縮、視力・聴力の項目を除く）２９ｄ、生活機能（２群：生活機能から選定した項目）２９ｅ、認知機能・社会生活適応（３群：認知機能、５群：社会生活適応から選定した項目）２９ｆ、精神・行動障害（４群：精神・行動障害から選定した項目）２９ｇ、の７項目とし、各事業所（ＧＨ）におけるこれら心身状態項目の改善率を集計し、折れ線グラフにしている。

【0151】

図２９の例では、グループホームの事業所１から事業所６の中における比較として、事業所４と事業所６は、精神・行動障害２７ｇと認知機能・社会生活適応２７ｆを含めた改善率が全体的に高く、事業所２と事業所５の身体機能・起居動作２７ｄと生活機能の平均維持期間２７ｅを含めた改善率が全体的に低いことがわかる。

【0152】

これらのことから、事業所４と事業所６における介護サービスは利用者の心身状態に合っており、逆に事業所２と事業所５における介護サービスは利用者の心身状態に合っていないと考えられる。このため、今後のアクションとして、事業所２と事業所５のケアマネージャーをヒアリングし、問題点を把握して、指導する。

【0153】

図３０の実施例は、介護事業１１における、各事業所（ＧＨとする）での詳細心身状態の改善率を集計し、可視化する。すなわち、サービス種類別 × 詳細心身状態項目別× 事業所別× 改善率（事業計画単位）を分析し、折れ線グラフで表示している。

【0154】

詳細心身状態項目としては、要介護度、認知症自立度、障害自立度と認定調査項目６２項目との合計６５項目とし、各事業所における心身状態項目の維持期間の平均値を集計し、折れ線グラフにする。

【0155】

ここで、詳細認定調査項目と、分野別にまとめた集約心身状態項目との関係を以下に示す。

【0156】

身体機能・起居動作：１群から選定した項目
生活機能 ：２群から選定した項目
認知機能 ：３群から選定した項目
精神・行動障害 ：４群から選定した項目
社会生活適応 ：５群から選定した項目
上記から除いた項目：介護サービスにより心身状態の改善・維持に繋がらないと想定される麻痺・拘縮、視力・聴力の項目

【0157】

図３０の例では、全事業所平均（折れ線３０ｄ）と比較して、事業所１（折れ線３０ａ）は全体的に改善率が高く、事業所２（折れ線３０ｂ）は身体系（身体機能・起居動作、生活機能）の改善率が低く、事業所３（折れ線３０ｃ）は精神系（認知機能、精神・行動障害、社会生活適応）の改善率が低いことがわかる。

【0158】

これらのことから、事業所１の介護サービスの質は高く、事業所２の身体系の介護サービスの質は低く、事業所３の精神系の介護サービスの質は低いと考えられる。このため、今後のアクションとして、身体系は事業所１と事業所３をヒアリングし、精神系は事業所１と事業所２をヒアリングし、それぞれの良い点をベストプラクティスとして、他の事業所に紹介することが推奨される。また、問題点については、身体系は事業所２をヒアリングし、精神系は事業所３をヒアリングし、それぞれの問題点を把握して指導する。

【0159】

図３１の実施例は、その目的が、介護事業１１において、各事業所における集約した各心身状態について、図２４で説明した、平均より悪化が遅い利用者（図２４のパターン２の利用者）比率を可視化する。すなわち、図３１では、介護事業１１における、例えば、サービス種類別 × 事業所別 × 集約心身状態項目 × 平均より悪化が遅い利用者比率（事業計画単位）を分析した結果を（ａ）の折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0160】

なお、事業所の、平均より悪化が遅い利用者比率は、当該事業所の利用者のうち、図２４のパターン２の利用者の割合を指す。

【0161】

図３１は、サービス種類をＧＨとし、集約心身状態項目は、要介護度３１ａ、認知症自立度３１ｂ、障害自立度３１ｃ、身体機能・起居動作３１ｄ、生活機能（３１ｅ、認知機能・社会生活適応３１ｆ、精神・行動障害３１ｇ、の７項目とし、各事業所（ＧＨ）におけるこれら心身状態項目の、平均より悪化が遅い利用者比率を集計し、折れ線グラフにしている。

【0162】

図３１の例では、グループホームの事業所１から事業所６の中における比較として、事業所４と事業所６は、精神・行動障害３１ｇと認知機能・社会生活適応３１ｆの、平均より悪化が遅い利用者比率が高く、事業所２と事業所５の身体機能・起居動作３１ｄと生活機能の、平均より悪化が遅い利用者比率が低いことがわかる。

【0163】

これらのことから、事業所４と事業所６における介護サービスは利用者の心身状態に合っており、逆に事業所２と事業所５における介護サービスは利用者の心身状態に合っていないと考えられる。このため、今後のアクションとして、事業所２と事業所５のケアマネージャーをヒアリングし、問題点を把握して、指導する。

【0164】

図３２の実施例は、介護事業１１における、各事業所（ＧＨとする）での詳細心身状態の、平均より悪化が遅い利用者比率を集計し、可視化する。すなわち、サービス種類別 × 詳細心身状態項目別 × 事業所別 × 平均より悪化が遅い利用者比率（事業計画単位）を分析し、折れ線グラフで表示している。

【0165】

詳細心身状態項目としては、要介護度、認知症自立度、障害自立度と認定調査項目６２項目との合計６５項目とし、各事業所における心身状態項目の維持期間の平均値を集計し、折れ線グラフにする。詳細認定調査項目と、分野別にまとめた集約心身状態項目との関係は前述と同じであり、説明は省略する。

【0166】

図３２の例では、全事業所平均（折れ線３２ｄ）と比較して、事業所１（折れ線３２ａ）は全体的に、平均より悪化が遅い利用者比率が高く、事業所２（折れ線３２ｂ）は身体系（身体機能・起居動作、生活機能）の、平均より悪化が遅い利用者比率が低く、事業所３（折れ線３２ｃ）は精神系（認知機能、精神・行動障害、社会生活適応）の平均より悪化が遅い利用者比率が低いことがわかる。

【0167】

これらのことから、事業所１の介護サービスの質は高く、事業所２の身体系の介護サービスの質は低く、事業所３の精神系の介護サービスの質は低いと考えられる。このため、今後のアクションとして、身体系は事業所１と事業所３をヒアリングし、精神系は事業所１と事業所２をヒアリングし、それぞれの良い点をベストプラクティスとして、他の事業所に紹介することが推奨される。また、問題点については、身体系は事業所２をヒアリングし、精神系は事業所３をヒアリングし、それぞれの問題点を把握して指導する。

【0168】

図３３の実施例は、その目的が、介護事業１１において、居宅サービスを実施している各小地域における集約された各心身状態の悪化までの平均維持期間を可視化し、各小地域における利用者の心身状態が悪化する速さを可視化することにある。すなわち、図３３では、介護事業１１における、例えば、サービス種類別 × 小地域別 × 集約心身状態項目別 × 悪化までの平均維持期間（事業計画単位）を分析した結果を（ａ）折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0169】

ここでは、サービス種類は居宅サービスとし、集約心身状態項目は、要介護度３３ａ、認知症自立度３３ｂ、障害自立度３３ｃ、身体機能・起居動作３３ｄ、生活機能３３ｅ、認知機能・社会生活適応３３ｆ、精神・行動障害３３ｇ、の７項目とし、各事業所におけるこれら心身状態項目の維持期間の平均値の集計し、折れ線グラフにしている。

【0170】

図３３の例では、小地域１から小地域６の中における比較として、小地域３と小地域５が、精神・行動障害３３ｇと認知機能・社会生活適応３３ｆを含めた平均維持期間が全体的に長く、小地域１と小地域４の身体機能・起居動作３３ｄと生活機能の平均維持期間３３ｅを含めた平均維持期間が全体的に短いことがわかる。

【0171】

これらのことから、小地域３と小地域５における居宅介護支援事業者（ケアマネージャー）のケアプランは利用者のニーズを把握しており、小地域１と小地域４のケアマネージャーのケアプランは利用者のニーズに合っていないと考えられる。そこで、今後のアクションとして、小地域３と小地域５のケアマネージャーをヒアリングし、良い点をベストプラクティスとして、他の事業所に紹介する。また、小地域１と小地域４のケアマネージャーをヒアリングし、それぞれの問題点を把握して、指導する。

【0172】

図３４の実施例は、介護事業１１における、居宅サービスを実施している各小地域における心身状態（詳細項目：以下、詳細心身状態項目と呼ぶ））の維持期間の平均値を集計し、各小地域における利用者の心身状態が悪化する速さを可視化する。すなわち、サービス種類別 × 詳細心身状態項目別 ×小地域別 × 悪化までの平均維持期間（事業計画単位）を分析し、折れ線グラフで表示している。

【0173】

詳細心身状態項目としては、要介護度、認知症自立度、障害自立度と認定調査項目６２項目との合計６５項目とし、各小地域における心身状態項目の維持期間の平均値を集計し、折れ線グラフにする。なお、上述した詳細認定調査項目と、分野別にまとめた集約心身状態項目との関係は前述と同じであり説明は省略する。

【0174】

図３４の例では、自治体平均（折れ線３４ｄ）と比較して、小地域１（折れ線３４ａ）は全体的に平均維持期間が長く、小地域２（折れ線３４ｂ）は身体系（身体機能・起居動作、生活機能）の平均維持期間が短く、小地域３（折れ線３４ｃ）は精神系（認知機能、精神・行動障害、社会生活適応）の平均維持期間が短いことがわかる。

【0175】

これらのことから、小地域１における居宅介護支援事業者（ケアマネージャー）のケアプランは利用者のニーズを把握しており、小地域２におけるケアマネージャーの身体系のケアプランは利用者のニーズの合っておらず、小地域３におけるケアマネージャーの精神系のケアプランは利用者のニーズの合っていないと考えられる。このため、今後のアクションとして、身体系は小地域１と小地域３におけるケアマネージャーをヒアリングし、精神系は小地域１と小地域２におけるケアマネージャーをヒアリングし、それぞれの良い点をベストプラクティスとして、他の小地域に紹介することが推奨される。また、問題点については、身体系は小地域２におけるケアマネージャーをヒアリングし、精神系は小地域３におけるケアマネージャーをヒアリングし、それぞれの問題点を把握して指導する。

【0176】

図３５の実施例は、その目的が、介護事業１１において、居宅サービスを実施している各小地域における集約した各心身状態の改善率を可視化する。すなわち、図３５では、介護事業１１における、例えば、サービス種類別 × 小地域別 × 集約心身状態項目別 × 改善率（事業計画単位）を分析した結果を（ａ）の折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0177】

なお、小地域の改善率は、当該小地域の利用者のうち、図２４で説明した改善が生じた利用者の割合を指す。

【0178】

図３５は、サービス種類を居宅サービスとし、集約心身状態項目は、要介護度３５ａ、認知症自立度３５ｂ、障害自立度３５ｃ、身体機能・起居動作３５ｄ、生活機能３５ｅ、認知機能・社会生活適応３５ｆ、精神・行動障害３５ｇ、の７項目とし、各小地域におけるこれら心身状態項目の改善率を集計し、折れ線グラフにしている。

【0179】

図３５の例では、小地域１から小地域６の中における比較として、小地域４と小地域６は、精神・行動障害３５ｇと認知機能・社会生活適応３５ｆを含めた改善率が全体的に高く、小地域２と小地域５の身体機能・起居動作３５ｄと生活機能の平均維持期間３５ｅを含めた改善率が全体的に短いことがわかる。

【0180】

これらのことから、小地域４と小地域６における居宅介護支援事業者（ケアマネージャー）のケアプランは利用者のニーズを把握しており、逆に小地域２と小地域５におけるケアマネージャーの精神系のケアプランは利用者のニーズに合っていないと考えられる。このため、今後のアクションとして、小地域２と小地域５におけるケアマネージャーをヒアリングし、問題点を把握して、指導する。

【0181】

図３６の実施例は、介護事業１１における、居宅サービスを実施している各小地域での詳細心身状態の改善率を集計し、可視化する。すなわち、サービス種類別 × 詳細心身状態項目別× 小地域別× 改善率（事業計画単位）を分析し、折れ線グラフで表示している。

【0182】

詳細心身状態項目としては、要介護度、認知症自立度、障害自立度と認定調査項目６２項目との合計６５項目とし、各小地域における心身状態項目の維持期間の平均値を集計し、折れ線グラフにする。なお、詳細認定調査項目と、分野別にまとめた集約心身状態項目との関係は前述と同じであり説明は省略する。

【0183】

図３６の例では、全事業所平均（折れ線３６ｄ）と比較して、小地域１（折れ線３６ａ）は全体的に改善率が高く、小地域２（折れ線３６ｂ）は身体系（身体機能・起居動作、生活機能）の改善率が低く、小地域３（折れ線３６ｃ）は精神系（認知機能、精神・行動障害、社会生活適応）の改善率が低いことがわかる。

【0184】

これらのことから、小地域１における居宅介護支援事業者（ケアマネージャー）のケアプランは利用者のニーズを把握しており、小地域２におけるケアマネージャーの身体系のケアプランは利用者のニーズの合っておらず、小地域３におけるケアマネージャーの精神系のケアプランは利用者のニーズの合っていないと考えられる。このため、今後のアクションとして、身体系は小地域１と小地域３におけるケアマネージャーをヒアリングし、精神系は小地域１と小地域２におけるケアマネージャーをヒアリングし、それぞれの良い点をベストプラクティスとして、他の小地域に紹介することが推奨される。また、問題点については、身体系は小地域２におけるケアマネージャーをヒアリングし、精神系は小地域３におけるケアマネージャーをヒアリングし、それぞれの問題点を把握して指導する。

【0185】

図３７の実施例は、その目的が、介護事業１１において、居宅サービスを実施している各小地域における集約した各心身状態について、図２４で説明した、平均より悪化が遅い利用者（図２４のパターン２の利用者）比率を可視化する。すなわち、図３７では、介護事業１１における、例えば、サービス種類別 × 小地域別 × 集約心身状態項目 × 平均より悪化が遅い利用者比率（事業計画単位）を分析した結果を（ａ）の折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0186】

なお、小地域の、平均より悪化が遅い利用者比率は、当該小地域の利用者のうち、図２４のパターン２の利用者の割合を指す。

【0187】

図３７は、サービス種類を居宅サービスとし、集約心身状態項目は、要介護度３７ａ、認知症自立度３７ｂ、障害自立度３７ｃ、身体機能・起居動作３７ｄ、生活機能３７ｅ、認知機能・社会生活適応３７ｆ、精神・行動障害３７ｇ、の７項目とし、各小地域におけるこれら心身状態項目の、平均より悪化が遅い利用者比率を集計し、折れ線グラフにしている。

【0188】

図３７の例では、小地域１から小地域６の中における比較として、小地域４と小地域６は、精神・行動障害３７ｇと認知機能・社会生活適応３７ｆの、平均より悪化が遅い利用者比率が高く、小地域２と小地域５の身体機能・起居動作３７ｄと生活機能３７ｅの、平均より悪化が遅い利用者比率が低いことがわかる。

【0189】

これらのことから、小地域４と小地域６における居宅介護支援事業者（ケアマネージャー）のケアプランは利用者のニーズを把握しており、逆に小地域２と小地域５におけるケアマネージャーのケアプランは利用者のニーズに合っていないと考えられる。このため、今後のアクションとして、小地域２と小地域５のケアマネージャーをヒアリングし、問題点を把握して、指導する。

【0190】

図３８の実施例は、介護事業１１における、居宅サービスを実施している各小地域での詳細心身状態の、平均より悪化が遅い利用者比率を集計し、可視化する。すなわち、サービス種類別 × 詳細心身状態項目別 × 小地域別 × 平均より悪化が遅い利用者比率（事業計画単位）を分析し、折れ線グラフで表示している。

【0191】

詳細心身状態項目としては、要介護度、認知症自立度、障害自立度と認定調査項目６２項目との合計６５項目とし、各小地域における心身状態項目の維持期間の平均値を集計し、折れ線グラフにする。詳細認定調査項目と、分野別にまとめた集約心身状態項目との関係は前述と同じであり、説明は省略する。

【0192】

図３８の例では、自治体平均（折れ線３８ｄ）と比較して、小地域１（折れ線３８ａ）は全体的に、平均より悪化が遅い利用者比率が高く、小地域２（折れ線３８ｂ）は身体系（身体機能・起居動作、生活機能）の、平均より悪化が遅い利用者比率が低く、小地域３（折れ線３８ｃ）は精神系（認知機能、精神・行動障害、社会生活適応）の改善率が低いことがわかる。

【0193】

これらのことから、小地域１おける居宅介護支援事業者（ケアマネージャー）のケアプランは利用者のニーズを把握しており、小地域２におけるケアマネージャーの身体系のケアプランは利用者のニーズに合っておらず、小地域３におけるケアマネージャーの精神系のケアプランは利用者のニーズに合っていないと考えられる。このため、今後のアクションとして、身体系は小地域１と小地域３におけるケアマネージャーをヒアリングし、精神系は小地域１と小地域２におけるケアマネージャーをヒアリングし、それぞれの良い点をベストプラクティスとして、他の小地域に紹介することが推奨される。また、問題点については、身体系は小地域２におけるケアマネージャーをヒアリングし、精神系は小地域３におけるケアマネージャーをヒアリングし、問題点を把握して指導する。

【0194】

図３９の実施例は、サービス開始時の利用者（初期利用者）の心身状態と世帯等の住民情報に介護の手間の選択閾値を設定して介護の手間の大小別に集計することで、事業所別に初期利用者の介護の手間の多寡を可視化することを目的としている。すなわち、サービス種類別 × 事業所別 × 初期利用者選定条件別 × 利用者比率を分析した結果を（ａ）の折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0195】

ここで、初期利用者選定割合を分析する理由は、各事業所に対する評価の公平化を図るためである。すなわち、介護サービスを提供する事業所が、介護サービスを初めて利用する利用者（初期利用者）を受け入れる場合、この初期利用者の受け入れ（選定）に偏りがあると、評価尺度の一つである心身状態の平均継続期間の長短が事業所のサービスの質を正しく表していない可能性がある。

【0196】

そこで、図３９で示すように、初期利用者選定条件項目として、要介護度介護２以下３９ａ、障害自立度Ａ１以下３９ｂ、認知症自立度IIａ以下３９ｃ、独居でない３９ｄ、家計収入３９ｅ、及び事業所からの距離３９ｆを設定し、各事業所における利用者数の割合を集計し、折れ線グラフにすることで、介護の手間の多寡を可視化する。

【0197】

図３９の例では、事業所１から事業所７の中における比較として、事業所１が認知症自立度IIａ以下の割合が高いことがわかる。このことから、事業所１は認知症自立度が低い高齢者を意図的に選定してサービスを提供している可能性が高いと考えられる。今後のアクションとしては、事業所１をヒアリングし、問題点を把握して、指導することが可能となる。

【0198】

図４０で示す実施例は、 全サービス利用者の要介護度・障害自立度・認知症自立度別悪化までの維持期間及び平均寿命までの平均介護給付費月額を集計し、全サービス利用者の心身状態が悪化する速さと介護給付費を可視化することを目的としている。すなわち、全サービス利用者 × 障害自立度・認知症自立度の悪化までの維持期間・平均寿命までの平均介護給付費月額 × 利用者分布を分析し、可視化している。

【0199】

そのために、心身状態項目を要介護度、障害自立度、認知症自立度の３項目とし、横軸に障害自立度の悪化までの維持期間、縦軸に認知症自立度の悪化までの維持期間、バブルのサイズに平均寿命までの平均介護給付費月額をプロットし、バブルチャートとした。ここで、バブルチャート用の平均寿命までの平均介護給付費月額の値（=Ｚ２）は、その元の値（=Ｚ１）、最小値（=ＭＩＮ）及びバブルサイズの強調冪指数ｎと強調係数ａを使って、Ｚ２＝Ｚ１＋（Ｚ１−ＭＩＮ）^ｎ×ａ と変換することで、バブルのサイズの差を強調して表示した。

【0200】

その結果、図４０の例では、障害自立度の悪化までの維持期間と認知症自立度の悪化までの維持期間が共に長い利用者群（領域１）、共に短い利用者群（領域３）、いずれか一方のみが長い利用者群（領域２及び４）がいる。また、平均寿命までの平均介護給付費月額は、悪化までの維持期間が長いほど少ない傾向があることがわかる。

【0201】

これらから、障害自立度の悪化までの維持期間と認知症自立度の悪化までの維持期間との間には中程度の正の相関（相関係数=０．６５１）があり、いずれか一方のみが長い利用者群（領域２と４）は全体の傾向と異なっており、個別の原因があると考えられる。

【0202】

今後のアクションとして、障害自立度の悪化までの維持期間と認知症自立度の悪化までの維持期間が共に長い利用者群（領域１）の利用者それらの利用者に介護サービスを提供する事業所をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。特に、障害自立度の悪化までの維持期間と認知症自立度の悪化までの維持期間が共に短い利用者群（領域３）の利用者とそれらの利用者に介護サービスを提供する事業所の指導に利用する。

【0203】

また、いずれか一方のみが長い利用者群（領域２及び４）の利用者とそれらの利用者に介護サービスを提供する事業所をヒアリングし、それぞれの原因や問題点を把握して、アドバイスし、必要により指導をするなどの施策を提供できる。

【0204】

図４１で示す実施例は、在宅系サービス利用者の要介護度・障害自立度・認知症自立度別悪化までの維持期間及び平均寿命までの平均介護給付費月額を小地域別に集計し、小地域別に心身状態が悪化する速さと介護給付費を可視化することを目的としている。すなわち、在宅サービス × 障害自立度・認知症自立度の悪化までの平均維持期間・平均寿命までの平均介護給付費月額 × 小地域分布を分析し可視化している。

【0205】

そのために、心身状態項目を要介護度、障害自立度、認知症自立度の３項目とし、横軸に障害自立度の悪化までの平均維持期間、縦軸に認知症自立度の悪化までの平均維持期間、バブルのサイズに平均寿命までの平均介護給付費月額をプロットし、バブルチャートとした。ここで、バブルチャート用の平均寿命までの平均介護給付費月額の値（=Ｚ２）は、その元の値（=Ｚ１）、最小値（=ＭＩＮ）及びバブルサイズの強調冪指数ｎと強調係数ａを使って、Ｚ２＝Ｚ１＋（Ｚ１−ＭＩＮ）^ｎ×ａ と変換することで、バブルのサイズの差を強調して表示した。

【0206】

その結果、図４１の例では、障害自立度の悪化までの維持期間と認知症自立度の悪化までの維持期間が共に長い利用者群（領域１）、共に短い利用者群（領域３）、いずれか一方のみが長い利用者群（領域２及び４）がある。また、平均寿命までの平均介護給付費月額は、悪化までの維持期間が長いほど少ない傾向があることがわかる。

【0207】

全利用者の障害自立度の悪化までの維持期間と認知症自立度の悪化までの維持期間との相関（中程度の正の相関）と傾向の異なっている、いずれか一方のみが長い小地域群（領域２及び）の小地域に、個別の原因があると考えられる。

【0208】

今後のアクションとして、障害自立度及び認知症自立度の悪化までの維持期間が共に長い小地域群（領域１）の小地域をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。特に、障害自立度及び認知症自立度の悪化までの維持期間が共に短い小地域群（領域３）の小地域の指導に利用する。

【0209】

また、いずれか一方のみが長い小地域群（領域２及び４）の小地域をヒアリングし、それぞれの原因や問題点を把握して、アドバイスし、必要により指導をするなどの施策を提供できる。

【0210】

図４２で示す実施例は、施設・居住系サービス利用者の要介護度・障害自立度・認知症自立度別悪化までの維持期間及び平均寿命までの平均介護給付費月額を事業所別に集計し、事業所別に心身状態が悪化する速さと介護給付費を可視化することを目的としている。すなわち、施設サービス × 障害自立度・認知症自立度の悪化までの平均維持期間・平均寿命までの平均介護給付費月額 × 事業所分布を分析し可視化している。

【0211】

そのために、心身状態項目を要介護度、障害自立度、認知症自立度の３項目とし、横軸に障害自立度の悪化までの平均維持期間、縦軸に認知症自立度の悪化までの平均維持期間、バブルのサイズに平均寿命までの平均介護給付費月額をプロットし、バブルチャートにする。バブルチャート用の平均寿命までの平均介護給付費月額の値（=Ｚ２）は、その元の値（=Ｚ１）、最小値（=ＭＩＮ）及びバブルサイズの強調冪指数ｎと強調係数ａを使って、Ｚ２＝Ｚ１＋（Ｚ１−ＭＩＮ）^ｎ×ａ と変換することで、バブルのサイズの差を強調して表示した。

【0212】

その結果、図４２の例では、障害自立度及び認知症自立度の悪化までの平均維持期間が共に長い事業所群（領域１）、共に短い事業所群（領域３）、いずれか一方のみが長い事業所群（領域２及び４）がある。また、平均寿命までの平均介護給付費月額が悪化までの維持期間が長いほど少ない傾向があることがわかる。

【0213】

全利用者の障害自立度の悪化までの維持期間と認知症自立度の悪化までの維持期間との相関（中程度の正の相関）と傾向の異なっている、いずれか一方のみが長い事業所群（領域２及び）の事業所に、個別の原因があると考えられる。

【0214】

今後のアクションとして、障害自立度及び認知症自立度の悪化までの維持期間が共に長い事業所群（領域１）の事業所をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。特に、障害自立度及び認知症自立度の悪化までの維持期間が共に短い事業所群（領域３）の事業所の指導に利用する。

【0215】

いずれか一方のみが長い事業所群（領域２及び４）の事業所をヒアリングし、それぞれの原因や問題点を把握して、アドバイスし、必要により指導をするなどの施策を提供できる。

【0216】

図４３で示す実施例は、在宅系サービス利用者の要介護度の悪化までの維持期間、要介護度の改善率及び一人当たり介護給付費を小地域別に集計し、小地域別に心身状態が状態変化の様子と介護給付費の関係を可視化することを目的としている。すなわち、在宅サービス × 要介護度の悪化までの平均維持期間・改善率・一人当たり介護給付費 × 小地域分布を分析し可視化している。

【0217】

そのために、在宅系サービス利用者の要介護度の悪化までの維持期間、要介護度の改善率、一人当たり介護給付費を小地域別に集計し、横軸に要介護度の悪化までの平均維持期間、縦軸に要介護度の改善率、バブルのサイズに一人当たり介護給付費をプロットし、バブルチャートにする。ここで、バブルチャート用の一人当たり介護給付費の値（=Ｚ２）は、その元の値（=Ｚ１）、最小値（=ＭＩＮ）及びバブルサイズの強調冪指数ｎと強調係数ａを使って、Ｚ２＝Ｚ１＋（Ｚ１−ＭＩＮ）^ｎ×ａと変換することで、バブルのサイズの差を強調して表示した。

【0218】

その結果、図４３の例では、要介護度の悪化までの平均維持期間と要介護度の改善率が共に自治体平均値以上の小地域群（図のの領域）、同じく要介護度の悪化までの平均維持期間と要介護度の改善率が共に自治体平均値未満の小地域群（図の領域３）、いずれか一方のみが自治体平均値以上の小地域群（図の領域２及び４）がある。

【0219】

要介護度の改善率が自治体平均値以上の小地域群（図の領域１及び２）の小地域の一人当たり介護給付費は、要介護度の改善率が自治体平均値未満の小地域群（図の領域３及び４）の小地域の一人当たり介護給付費より全体的に大きく、要介護度の改善率と一人当たり介護給付費との間に相関があると推測される。

【0220】

今後のアクションとして、要介護度の悪化までの平均維持期間と要介護度の改善率が共に自治体平均値以上の小地域群（図の領域１）の小地域をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。特に、要介護度の悪化までの平均維持期間と要介護度の改善率が共に自治体平均値未満の小地域群（図の領域３）の小地域の指導に利用する。また、要介護度の改善率と一人当たり介護給付費との間の相関の有無を検証する。

【0221】

図４４で示す実施例は、グループホーム利用者の要介護度の悪化までの維持期間、要介護度の改善率及び一人当たり介護給付費を事業所別に集計し、事業所別に心身状態が状態変化の様子と介護給付費の関係を可視化することを目的としている。すなわち、施設サービス × 要介護度の悪化までの平均維持期間・要介護度の改善率・一人当たり介護給付費 × 事業所分布を分析し可視化している。

【0222】

そのために、グループホーム利用者の要介護度の悪化までの維持期間、要介護度の改善率、一人当たり介護給付費を事業所別に集計し、横軸に要介護度の悪化までの平均維持期間、縦軸に要介護度の改善率、バブルのサイズに一人当たり介護給付費をプロットし、バブルチャートにする。バブルチャート用の一人当たり介護給付費の値（=Ｚ２）は、その元の値（=Ｚ１）、最小値（=ＭＩＮ）及びバブルサイズの強調冪指数ｎと強調係数ａを使って、Ｚ２＝Ｚ１＋（Ｚ１−ＭＩＮ）^ｎ×ａ と変換することで、バブルのサイズの差を強調して表示した。

【0223】

その結果、図４４のグループホームの例では、要介護度の悪化までの平均維持期間と要介護度の改善率が共に自治体平均値以上の事業所群（領域１）、同じく要介護度の悪化までの平均維持期間と要介護度の改善率が共に自治体平均値未満の事業所群（領域３）、いずれか一方のみが自治体平均値以上の事業所群（領域２と４）がある。

【0224】

要介護度の改善率が自治体平均値以上の事業所群（領域１と２）の事業所の一人当たり介護給付費は、要介護度の改善率が自治体平均値未満の事業所群（領域３と４）の事業所の一人当たり介護給付費より全体的に大きく、要介護度の改善率と一人当たり介護給付費との間に相関があると推測される

【0225】

今後のアクションとして、要介護度の悪化までの平均維持期間と要介護度の改善率が共に自治体平均値以上の事業所群（領域１）の事業所をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。特に、要介護度の悪化までの平均維持期間と要介護度の改善率が共に自治体平均値未満の事業所群（領域３）の事業所の指導に利用する。また要介護度の改善率と一人当たり介護給付費との間の相関の有無を検証するなどの施策を提供できる。

【0226】

これまでの実施例は、介護事業１１における、質的分析に関するものであるが、次に、図１で説明した総合事業１２における質的分析の実施例を説明する。

【0227】

図４５は、図６で示した第２の要因分析部５３により作成された画像を示している。この実施例は、総合事業１２における、高齢者性別・年齢階層別 × 小地域別× 要介護状態区分別新規認定率をグラフ表示している。すなわち、高齢者が、どの要介護度で新規認定されるか、その新規認定率を、小地域別に、かつ要介護度別に集計して分析し、可視化するものである。

【0228】

そのために、図４５で示すように、女性の後期高齢者を対象として、要支援１〜要介護５まで、７段階の要介護度を設定し、要介護度別の新規認定率を小地域別に求め、（ａ）の帯グラフ、及び（ｂ）の表にまとめている。

【0229】

その結果、小地域１から小地域７の中における比較として、小地域５の新規認定率が高く、小地域１の新規認定率は低い。また、新規認定の要介護状態区分は、全体的に要介護度の程度が低いほど新規認定率が高いことがわかる。

【0230】

これらのことから、小地域１は、自立支援の施策または総合事業等サービスの効果があると考えられる。また、小地域５は、自立支援の施策または総合事業等サービスの効果がないと考えられる。このため、小地域１における総合事業等サービスの事業をヒアリングし、施策をベストプラクティスとして他の事業に紹介する。また、小地域５の総合事業等サービスの事業をヒアリングし、問題点を把握して、指導するなどの施策を提供できる。

【0231】

図４６の実施例は、その目的が、総合事業１２において、各小地域における自立期間の平均値を可視化し、各小地域における高齢者が要支援状態や要介護度状態に悪化する速さを可視化することにある。すなわち、図４６では、総合事業１２における、例えば、高齢者性別・年齢階層別 × 小地域別 × 集約心身状態項目別 × 平均自立期間（事業計画単位）を分析した結果を（ａ）折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0232】

図４６では、分析対象を女性の後期高齢者とし、集約心身状態項目は、要介護度４６ａ、認知症自立度４６ｂ、障害自立度４６ｃ、身体機能・起居動作４６ｄ、生活機能４６ｅ、認知機能・社会生活適応４６ｆ、精神・行動障害４６ｇ、の７項目とし、各小地域における高齢者（６５歳以上）が、自立から要支援状態や要介護度状態に悪化するまでの期間（６５歳誕生月から）の平均値を集計し、折れ線グラフにする。折れ線グラフにしている。

【0233】

図４６の例では、小地域１から小地域８の中における比較として、小地域４と小地域６の平均自立期間は長く、小地域２と小地域５の平均自立期間は短い。 これらのことから、小地域４と小地域６における総合事業の施策は地域の高齢者に有効であり、逆に小地域２と小地域５における総合事業の施策は地域の高齢者に有効でない、又は有効な施策が行われていないと考えられる。そこで、今後のアクションとして、小地域２と小地域５における施策とその利用状況や効果を調査し、問題点を把握して、施策を再検討する。

【0234】

図４７の実施例は、総合事業１２における、各小地域における心身状態別自立期間の平均値を集計化し、各小地域における高齢者が要支援状態や要介護度状態に悪化する速さを可視化する。すなわち、高齢者性別・年齢階層別× 詳細心身状態項目別 × 小地域別 × 平均自立期間（事業計画単位）を分析し、折れ線グラフで表示している。

【0235】

詳細心身状態項目としては、要介護度、認知症自立度、障害自立度と認定調査項目６２項目との合計６５項目とし、各小地域における高齢者（６５歳以上）の心身状態項目の自立期間（６５歳誕生月から）の平均値を集計し、折れ線グラフにする。詳細認定調査項目と、分野別にまとめた集約心身状態項目との関係は前述と同じであり、説明は省略する。

【0236】

図４７の例では、女性の後期高齢者を分析他対象としており、自治体平均（折れ線４７ｄ）と比較して、小地域１（折れ線４７ａ）は全体的に平均自立期間が長く、小地域２（折れ線４７ｂ）は身体系（身体機能・起居動作、生活機能）の平均自立期間が短く、小地域３（折れ線４７ｃ）は精神系（認知機能、精神・行動障害、社会生活適応）の平均自立期間が短いことがわかる。

【0237】

これらのことから、小地域１の総合事業の施策は地域の高齢者に有効である。小地域２の総合事業の施策は地域の高齢者の身体系に有効ではなく、又は身体系に有効な施策が行われていない。小地域３の総合事業の施策は地域の高齢者の精神系に有効ではなく、又は精神系に有効な施策が行われていない、とそれぞれとえられる。

【0238】

このため、今後のアクションとして、身体系は小地域１と小地域３における施策とその利用状況や効果を調査し、精神系は小地域１と小地域２における施策とその利用状況や効果を調査し、それぞれの良い施策をベストプラクティスとして、他の地域に紹介する。また、身体系は小地域２の施策とその利用状況や効果を調査し、精神系は小地域３の施策とその利用状況や効果を調査し、問題点を把握して、それらの施策を再検討することができる。

【0239】

図４８は、図６で示した第２の要因分析部５３でつくられた画像例を示しており、この実施例は、総合事業１２での、各小地域における心身状態項目自立期間での施策利用状況を集計して可視化している。すなわち、高齢者性別・年齢階層別 × 小地域別 × 心身状態別・平均自立期間 ／ 総合事業地域施策別・同期間内平均利用率を分析し、表形式で表示している。

【0240】

ここでは、施策の内容及びその実施状況を含むストラクチャ指標（以下、Ｓ指標）、及び利用者の心身状態の程度を表すアウトカム指標（以下、Ｏ指標）を用いている。

【0241】

施策としては、Ｓ指標１の健康診断受診率、Ｓ指標２の元気づくりステーション参加率、Ｓ指標３の見守りサービスの利用率、Ｓ指標４の配食サービスの利用率の４項目とする。心身状態項目として、Ｏ指標１の要介護度、Ｏ指標２の認知症自立度、Ｏ指標３の障害自立度、Ｏ指標４の身体機能・起居動作（１群：身体機能・起居動作から選定した項目）、Ｏ指標５の生活機能（２群：生活機能から選定した項目）、Ｏ指標６の認知機能・社会生活適応（３群：認知機能、５群：社会生活適応から選定した項目）、Ｏ指標７の精神・行動障害（４群：精神・行動障害から選定した項目）（介護サービスにより心身状態の改善・維持に繋がらないと想定される麻痺・拘縮、視力・聴力の項目を除く）の７項目とし、各小地域ごとに心身状態項目平均自立期間における前述した４施策の実施状況を調査し、表にする。

【0242】

図４８の例では、女性の後期高齢者を分析他対象としており、認知症自立度の平均自立期間が長い小地域１は、健康診断受診率と元気づくりステーション参加率が高いことがわかる。これらのことから、健康診断受診と元気づくりステーション参加が認知症自立度の平均自立期間の延伸に有効であり、小地域１は積極的に施策を利用していることが考えられる。したがって、今後のアクションとしては、健康診断受診率と元気づくりステーション参加率の低い地域に対して、受診と参加を呼び掛けることが推奨される。

【0243】

図４９は、図６で示した第２の要因分析部５３でつくられた画像例を示しており、この実施例では、その目的が、総合事業１２において、各小地域における施策実施状況と心身状態項目の自立期間との相関分析を行い、心身状態の自立期間の延伸に効果のある施策を抽出することにある。すなわち、高齢者性別・年齢階層別 × 総合事業地域施策別 × 心身状態別平均自立期間 × 相関係数を分析した結果を、（ａ）の折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0244】

ここで、分析対象を女性の後期高齢者とし、施策としては、Ｓ指標１の健康診断受診率、Ｓ指標２の元気づくりステーション参加率、Ｓ指標３の見守りサービスの利用率、Ｓ指標４の配食サービスの利用率の４項目とする。心身状態項目として、Ｏ指標１の要介護度、Ｏ指標２の認知症自立度、Ｏ指標３の障害自立度、Ｏ指標４の身体機能・起居動作（1群：身体機能・起居動作から選定した項目）、Ｏ指標５の生活機能（２群：生活機能から選定した項目）、Ｏ指標６の認知機能・社会生活適応（３群：認知機能、５群：社会生活適応から選定した項目）、Ｏ指標７の精神・行動障害（４群：精神・行動障害から選定した項目）（介護サービスにより心身状態の改善・維持に繋がらないと想定される麻痺・拘縮、視力・聴力の項目を除く）の７項目とし、各小地域における前述した４項目の施策の実施状況と心身状態７項目の高齢者の平均自立期間の全１１項目間の相関係数を算出し、折れ線グラフにする。

【0245】

図４９では、認知症自立度と強い正の相関がある施策は、折れ線４９ａから、健康診断受診率と元気づくりステーション参加率であることがわかる。また、障害自立度と強い正の相関がある施策は、折れ線４９ｂから、健康診断受診率と見守りサービス利用率であることがわかる。

【0246】

これらのことから、健康診断受診による健康管理と元気づくりステーション参加による人との交流により、認知症自立度の延伸に効果があると考えられる。また、健康診断受診による健康管理と見守りサービス利用による安全管理や転倒によるリスク低減により、障害自立度の延伸に効果があると考えられる。

【0247】

したがって、今後のアクションとしては、認知症自立度の自立期間が短い地域に対して、健康診断受診と見守りサービスの利用を呼び掛けるとともに、障害自立度の自立期間が短い地域に対して、健康診断受診と元気づくりステーションの利用を呼び掛ける、ことがそれぞれ推奨される。

【0248】

図５０は、図６で示した第２の要因分析部５３でつくられた画像例を示しており、この実施例では、新規自立終了者（事業計画単位）の要介護度・障害自立度・認知症自立度別自立期間（６５歳誕生月からの非認定期間）を集計し、新規認定者（事業計画単位）の心身状態が悪化する速さを可視化することを目的としている。すなわち、新規自立終了者（事業計画単位） × 障害自立度・認知症自立度・要介護度の自立期間 × 利用者分布を分析し、可視化している。

【0249】

そのために、心身状態項目を要介護度、障害自立度、認知症自立度の３項目とし、新規自立終了者（事業計画単位）の心身状態の自立期間を集計し、横軸に障害自立度の自立期間、縦軸に認知症自立度の自立期間、バブルのサイズに要介護度の自立期間をプロットし、バブルチャートにする。ここで、バブルチャート用の要介護度の自立期間の値（=Ｚ２）は、その元の値（=Ｚ１）、最小値（=ＭＩＮ）及びバブルサイズの強調冪指数ｎと強調係数ａを使って、Ｚ２＝Ｚ１＋（Ｚ１−ＭＩＮ）^ｎ×ａ と変換することで、バブルのサイズの差を強調して表示した。

【0250】

その結果、図５０の例では、障害自立度の自立期間と認知症自立度の自立期間が共に長い認定者群（領域１）、共に短い認定者群（領域３）、いずれか一方のみが長い認定者群（領域２及び４）がある。

【0251】

これらから、障害自立度の自立期間と認知症自立度の自立期間との間には中程度の正の相関（相関係数=０．６５１）があり、いずれか一方のみが長い認定者群（領域２及び４）は全体の傾向と異なっており、個別の原因があると考えられる。

【0252】

今後のアクションとして、障害自立度の自立期間と認知症自立度の自立期間が共に長い認定者群（領域１）の認定者をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。特に、障害自立度の自立期間と認知症自立度の自立期間が共に短い認定者群（領域３）の認定者の指導に利用する。

【0253】

また、いずれか一方のみが長い認定者群（領域２及び４）の認定者をヒアリングし、それぞれの原因や問題点を把握して、アドバイスし、必要により指導をする。

【0254】

図５１は、図６で示した第２の要因分析部５３でつくられた画像例を示している。この実施例は、新規自立終了者（事業計画単位）の要介護度・障害自立度・認知症自立度別自立期間を小地域で集計し、小地域の心身状態が悪化する速さを可視化することを目的としている。すなわち、新規自立終了者（事業計画単位） × 障害自立度・認知症自立度・要介護度の平均自立期間 × 小地域分布を分析し可視化している。

【0255】

そのために、心身状態項目を要介護度、障害自立度、認知症自立度の３項目とし、小地域の心身状態の平均自立期間を集計し、横軸に障害自立度の平均自立期間、縦軸に認知症自立度の平均自立期間、バブルのサイズに要介護度の平均自立期間をプロットし、バブルチャートにする。ここで、バブルチャート用の要介護度の平均自立期間の値（=Ｚ２）は、その元の値（=Ｚ１）、最小値（=ＭＩＮ）及びバブルサイズの強調冪指数ｎと強調係数ａを使って、Ｚ２＝Ｚ１＋（Ｚ１−ＭＩＮ）^ｎ×ａ と変換することで、バブルのサイズの差を強調して表示した。

【0256】

その結果、図５１の例では、障害自立度の平均自立期間と認知症自立度の平均自立期間が共に長い小地域群（領域１）、共に短い小地域群（領域１）、いずれか一方のみが長い小地域群（領域２及び４）がある。

【0257】

これらから、新規自立終了者（事業計画単位）の障害自立度の自立期間と認知症自立度の自立期間との相関（中程度の正の相関）と傾向の異なっている、いずれか一方のみが長い小地域群（領域２及び４）の小地域に、個別の原因があると考えられる。

【0258】

今後のアクションとして、障害自立度の平均自立期間と認知症自立度の平均自立期間が共に長い小地域群（領域１）の小地域をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。特に、障害自立度の平均自立期間と認知症自立度の平均自立期間が共に短い小地域群（領域３）の小地域の指導に利用する。

【0259】

また、いずれか一方のみが長い小地域群（領域２及び４）の小地域をヒアリングし、それぞれの原因や問題点を把握して、アドバイスし、必要により指導をするなどの施策を提供できる。

【0260】

これまでの実施例は、総合事業１２における、質的分析に関するものであるが、次に、図１で説明した医介連携１３における質的分析の実施例を説明する。

【0261】

図５２は、図６で示した第２の要因分析部５３により作成された画像を示している。この実施例は、全在宅医療患者の在宅滞在期間比率、在宅看取り比率、一人当たり医療・介護給付費を小地域で集計し、小地域別の在宅医療の利用状況、在宅看取り状況と医療・介護給付費の関係を可視化することを目的としている。すなわち、在宅医療患者 × 在宅滞在期間比率・在宅看取り比率・一人当たり医療・介護給付費 × 小地域分布を分析し可視化している。

【0262】

そのために、全在宅医療患者の在宅滞在期間比率、在宅看取り比率、一人当たり医療・介護給付費を小地域別に集計し、横軸に平均在宅滞在期間比率、縦軸に平均在宅看取り比率、バブルのサイズに一人当たり医療・介護給付費をプロットし、バブルチャートにする。ここで、バブルチャート用の一人当たり医療・介護給付費の値（=Ｚ２）は、その元の値（=Ｚ１）、最小値（=ＭＩＮ）及びバブルサイズの強調冪指数ｎと強調係数ａを使って、Ｚ２＝Ｚ１＋（Ｚ１−ＭＩＮ）^ｎ×ａ と変換することで、バブルのサイズの差を強調して表示した。

【0263】

その結果、図５２の例では、平均在宅滞在期間比率と平均在宅看取り比率が共に高い小地域群（領域１）、共に短い小地域群（領域３）、いずれか一方のみが高い小地域群（領域２及び４）がある。平均在宅滞在期間比率が高い小地域群（領域１と４）の小地域は一人当たり医療・介護給付費が小さく、入院医療給費費が小さいと考えられる。

【0264】

今後のアクションとして、平均在宅滞在期間比率と平均在宅看取り比率が共に高い小地域群（領域１）の小地域をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。特に、平均在宅滞在期間比率と平均在宅看取り比率が共に低い小地域群（領域３）の小地域の指導に利用する。また、いずれか一方のみが高い小地域群（領域２と４）の小地域をヒアリングし、それぞれの原因や問題点を把握して、アドバイスし、必要により指導をする。

【0265】

図５３は、図６で示した第２の要因分析部５３でつくられた画像例を示している。この実施例では、医介連携１３において、各事業所における入退院時の入院時情報連携加算及び退院・退所加算を集計し、各事業所における医介連携加算請求比率を可視化することを目的とする。すなわち、疾病分類別・要介護度別 × 居宅介護支援事業所別 × 入退院時医療介護連携加算 × 請求比率を分析した結果を、（ａ）の折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0266】

ここでは、分析対象を大腿部骨折による入院とし、入退院時の医介連携加算請求である「入院時情報連携加算（Ｉ）」、「入院時情報連携加算（II）」及び「退院・退所加算」の比率をだし、折れ線グラフにする。

【0267】

図５３では、事業所１から事業所４の中における医介連携加算請求比率を比較しており、事業所１は自治体平均より「入院時情報連携加算（Ｉ）」（折れ線５３ａ）と「退院・退所加算」（折れ線５３ｂ）の比率が高い。また、事業所２は自治体平均より「入院時情報連携加算（Ｉ）」折れ線５３ａ）と「退院・退所加算」（折れ線５３ｂ）の比率が低いことがわかる。

【0268】

これらのことから、事業所１は、急性期病院に入院及び退院する際に、病院側の医療スタッフと事業所のケアマネージャーの連携の質が良く、心身状態（特に認知症自立度）の悪化の程度が低いと推測される。また、事業所２は、病院側の医療スタッフと事業所のケアマネージャーの連携の質が悪く、心身状態（特に認知症自立度）の悪化の程度が高いと推測される。

【0269】

したがって、今後のアクションとしては、事業所１のケアマネージャーに対応状況をヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。一方、事業所２のケアマネージャーに対応状況をヒアリングし、問題点を把握して指導することができる。

【0270】

図５４は、図６で示した第２の要因分析部５３でつくられた画像例を示しており、この実施例では、医介連携１３において、各急性期病院における入退院前後の心身状態を集計し、入退院前後の心身状態の変化の比率を可視化することを目的とする。すなわち、疾病分類別・要介護度別 × 急性期病院別 × 入退院前後の心身状態変化 × 利用者比率を分析した結果を、（ａ）の折れ線グラフ、及び（ｂ）の表で示している。

【0271】

ここでは、分析対象を大腿部骨折による入院とし、入退院前後で心身状態（要介護状態区分、障害自立度、認知症自立度）が２段階以上悪化した比率を出し、折れ線グラフにする。

【0272】

図５４では、急性期病院１から急性期病院４の中における認知症自立度 が２段階以上悪化した比率を比較しており、急性期病院１は要介護状態区分（折れ線５４ａ）、障害自立度（折れ線５４ｂ）、認知症自立度（折れ線５４ｃ）がそれぞれ自治体平均（病院平均）より高く、急性期病院２は、それぞれ自治体平均より低いことがわかる。

【0273】

これらのことから、急性期病院１は、急性期病院に入院及び退院する際に、事業所のケアマネージャーと病院側の医療スタッフとの連携の質が悪く、心身状態（特に認知症自立度）の悪化した率が高いと推測される。また、急性期病院２は、事業所のケアマネージャーと病院側の医療スタッフとの連携の質が良く、心身状態（特に認知症自立度）の悪化した率が低いと推測される。

【0274】

したがって、今後のアクションとしては、急性期病院２の医療スタッフにヒアリングし、ベストプラクティスとして広く情報を展開する。また、急性期病院１の医療スタッフにヒアリングし、問題点を把握して、指導することもできる。

【0275】

図５５は、図６で示した第２の要因分析部５３により作成された画像を示している。この実施例は、医介連携１３において、急性期病院を入退院した利用者の入退院前後の心身状態を集計し、入退院前後の心身状態の段階変化を可視化することを目的としている。すなわち、疾病分類別 × 障害自立度・認知症自立度・要介護度の入院前後の変化 × 利用者分布を分析し可視化している。

【0276】

そのために、心身状態項目を要介護度、障害自立度、認知症自立度の３項目とし、入退院前後で心身状態項目の段階変化を集計し、横軸に要介護度の段階変化、縦軸に認知症自立度の段階変化、バブルのサイズに各データの人数をプロットし、バブルチャートにする（要介護度の段階変化は障害自立度、認知症自立度の段階変化と入れ替えてバブルチャートにする）。

【0277】

その結果、図５５の大腿部骨折による入退院の例では、障害自立度と認知症自立度とが共に悪化した利用者群（領域１）、認知症自立度のみ悪化（障害自立度は維持・改善）した利用者群（領域２）、障害自立度と認知症自立度を共に維持・改善した利用者群（領域３）、障害自立度のみが悪化（認知症自立度は維持・改善）した利用者群（領域４）がある。

【0278】

図５５から、障害自立度又は認知症自立度が悪化した利用者群（領域１，２と４）の利用者は、入院及び退院する際に、事業所のケアマネージャーと病院側の医療スタッフの連携が悪く、心身状態が悪化したと考えられる。

【0279】

今後のアクションとして、 障害自立度又は認知症自立度が悪化した利用者群（領域１，２と４）の利用者とそれらの利用者に介護サービスを提供する事業所のケアマネージャーと入院した急性期病院のスタッフをヒアリングし、それぞれの問題点を把握して、指導をする。

【0280】

図５６は、図６で示した第２の要因分析部５３により作成された画像を示している。この実施例は、医介連携１３において、急性期病院を入退院した利用者の入退院前後の心身状態と入院による介護給付費増（入院により維持期間が短縮したことによる介護給付費増加額）を居宅介護支援事業所別に集計し、入退院前後の心身状態の変化と入院による介護給付費増との関係を可視化することを目的としている。すなわち、疾病分類別 × 障害自立度・認知症自立度の変化・一人当たり入院による介護給付費増 × 居宅介護支援事業所分布を分析し可視化している。

【0281】

そのために、心身状態項目を要介護度、障害自立度、認知症自立度の３項目とし、入退院前後で心身状態項目が２段階以上悪化した利用者を居宅介護支援事業所別に集計し、横軸に障害自立度の２段階以上悪化率、縦軸に認知症自立度の２段階以上悪化率、バブルのサイズに一人当たり入院による介護給付費増（月額）（入退院した全利用者）をプロットし、バブルチャートにする。

【0282】

その結果、図５６の大腿部骨折による入退院の例では、障害自立度の２段階以上悪化率と認知症自立度の２段階以上悪化率が共に高い居宅介護支援事業所群（領域１）、共に低い居宅介護支援事業所群（領域３）、いずれか一方のみが高い居宅介護支援事業所群（領域２と４）がある。

【0283】

図５６から、障害自立度の２段階以上悪化率と認知症自立度の２段階以上悪化率が共に低い居宅介護支援事業所群（領域３）の居宅介護支援事業所は、入院による介護給付費増が大きく、事業所のケアマネージャーと病院側の医療スタッフとの連携が良く、心身状態の悪化した率が低いと考えられる

【0284】

今後のアクションとして、障害自立度の２段階以上悪化率又は認知症自立度の２段階以上悪化率が高い居宅介護支援事業所群（領域１，２と４）の居宅介護支援事業所のケアマネージャーをヒアリングし、問題点を把握して、指導する。

【0285】

図５７は、図６で示した第２の要因分析部５３により作成された画像を示している。この実施例は、医介連携１３において急性期病院を入退院した利用者の入退院前後の心身状態と入院による介護給付費（入院により維持期間が短縮したことによる介護給付費増加額）を急性期病院別に集計し、入退院前後の心身状態の変化と入院による介護給付費との関係を可視化することを目的としている。すなわち、疾病分類別 × 障害自立度・認知症自立度の変化・一人当たり入院による介護給付費増 × 急性期病院分布を分析し可視化している。

【0286】

そのために、心身状態項目を要介護度、障害自立度、認知症自立度の３項目とし、入退院前後で心身状態項目が２段階以上悪化した利用者を急性期病院別に集計し、横軸に障害自立度の２段階以上悪化率、縦軸に認知症自立度の２段階以上悪化率、バブルのサイズに一人当たり入院による介護給付費（月額）（入退院した全利用者）をプロットし、バブルチャートにする。

【0287】

その結果、図５７の大腿部骨折による入退院の例では、障害自立度の２段階以上悪化率と認知症自立度の２段階以上悪化率が共に高い急性期病院群（領域１）、共に低い急性期病院群（領域３）、いづれか一方のみが高い急性期病院群（領域２と４）がある。

【0288】

図５７から、障害自立度の２段階以上悪化率と認知症自立度の２段階以上悪化率が共に低い急性期病院群（領域３）の急性期病院は、入院による介護給付費増が大きく、事業所のケアマネージャーと病院側の医療スタッフの連携が良く、心身状態の悪化した率が低いと考えられる。

【0289】

これに対し、障害自立度の２段階以上悪化率又は認知症自立度の２段階以上悪化率が低い急性期病院群（領域１，２及び４）の急性期病院は、入院による介護給付費増が小さく、事業所のケアマネージャーと病院側の医療スタッフとの連携が悪く、心身状態の悪化した率が高いと考えられる。

【0290】

今後のアクションとして、障害自立度の２段階以上悪化率又は認知症自立度の２段階以上悪化率が高い急性期病院群（領域１，２及び４）の急性期病院の医療スタッフをヒアリングし、問題点を把握して、指導する。

【0291】

これまでの説明は、図２で示した地域マネジメント支援機能部２１についてであったが、次に地域情報管理機能部２２について説明する。

【0292】

この地域情報管理機能部２２は、前述のように、事業単位の担当者（小地域担当や介護事業者）ごとに、サービスの量や質に係る活動評価結果、自身の履歴を個票形式で出力するものである。

【0293】

図５８及び図５９は、地域情報管理機能部２２が作成した画像を示している。これらの画像は、例えば、介護事業１１の在宅サービスに関し、自治体内の小地域の活動を評価する画像（活動評価シートと呼ぶ）である。図５８及び図５９は、サービス利用者の心身状態の変化の程度を活動成果として評価している。ここで、心身状態としては要介護度、生涯自立度、認知症自立を用いている。そして、これら心身状態を、放射状に延びる複数の評価軸に割り付け、中心部の起点からの長さにより変化の程度を表し、それらの先端間を接続して多角形を形成する、いわゆるレーダチャートとして表現している。

【0294】

図５８及び図５９とも、上下に分割されており、心身状態の変化を表す値として、上半分は心身状態の改善率を用い、下半分は悪化までの平均維持期間を用いている。

【0295】

図５８は、成果履歴を表すものであり、前年度実績値５８ａ、目標値５８ｂ、今年度実績値５８ｃの表示形状から各年ごとの成果の推移がわかる。このように、実績値を確認することで、目標設定の妥当性がわかる。図では、今年度の値は目標値に未達であるが、前年度と比較して減少しており、目標値に近づいていることを確認できる。

【0296】

図５９は位置づけを表すものであり、市平均５９ａ、区／支部平均５９ｂ、自小地域５９ｃの表示形状から、自小地域の、他地域に対する位置づけがわかる。このように表示されると、目指すべき目標値が明確になる。図では、区/支部平均と比較して、自地域の値は低いが、市平均値より高く、目標設定に市平均値を参考にすべきであることが確認される。

【0297】

図６０、図６１は、上述したレーダチャートを、事業者（グループホームとする）の活動評価シートとして用いた場合を示している。このように用いても、各グループホーム（ＧＨ）の活動履歴や、他ＧＨに対する位置づけを明確にとらえることができる。

【0298】

次に、図２で示した高齢者情報管理機能２３について説明する。この高齢者情報管理機能２３は、前述のように、高齢者の基本情報、心身状態利用サービス状況、及び医療状況を一元管理し、これらに関する過去の履歴などを提供するものである。

【0299】

図６２及び図６３は、高齢者情報管理機能２３が作成する画像であり、図６２の画像では、高齢者個人に関する情報が、多数の項目にわたって設定され、それらの状態が時系列にどのように推移しているのかを、明確に示している。

【0300】

このようなデータは、前述のようにデータベース１６により、医療介護に関する各種のデータが一元管理されていることにより作成可能となった。このような高齢者情報履歴画面は、高齢者のケアプランを作成するケアマネージャーなどに提供されることで、適切なケアプランを作成でき、適切な介護を行うことが可能になる。

【0301】

なお、図６３は、図６２で示した各項目の意味合いや、評価の基準を示しており、ケアプランを作成する際の参考資料として用いることができる。

【0302】

図６４は、高齢者情報管理機能２３が作成する画像であり、各利用者の認定更新時における心身状態項目の変化に加え、変化するまでの維持期間を平均値と比較し、各利用者の認定更新時における心身状態項目毎の評価ポイントを算出するものである。

【0303】

ここで、心身状態項目として、要介護度、認知症自立度、障害自立度と、認定調査項目の７４項目とを合わせた７７項目とし、各利用者の認定更新時における心身状態項目の変化と変化するまでの維持期間と平均値と比較し、早い改善＞遅い改善＞維持＞遅い悪化＞ 早い悪化、を評価ポイントの基準に基づいて各利用者に評価ポイントをつける。ただし、維持が必ずしも、遅い悪化より良い、遅い改善より悪いとは限らない。

【0304】

具体的には、図６５で示すように、心身状態項目７７項目の評価ポイントを棒グラフにする。図６５の例では、身体系は維持又は遅い悪化をしており、精神系は早い改善又は遅い改善をしていることが一目瞭然となる。

【0305】

このように、各利用者の認定更新時における心身状態項目の変化と変化のスピードを可視化することができる。このため、利用者の認定更新時における評価ポイントをケアプランに反映することも可能となる。

【0306】

ここまで説明した実施形態は、自治体などが保険者となって実施運用する地域包括ケア事業システムを説明した。ここで保険者とは介護保険者の場合は自治体、医療保険者の場合は、職域医療保険が組合健保や共済健保等、地域医療保険が協会けんぽや国保（自治体）や後期高齢者医療連合などである。

【0307】

このような自治体レベルでの地域包括ケア事業システムの手法を、より上位の都道府県や国レベルでの地域包括ケア事業のシステムに適用することが可能である。以下、この上位レベルの地域包括事業システムについて説明する。

【0308】

前述した自治体レベルの地域包括システムでは、介護や医療の各保険者が、小地域や事業所などの事業単位毎に実施していた。これに対し、上位レベルの地域包括システムでは、都道府県や、国等が保険者となり、各自治体が、自治体レベルでの小地域や事業所などの事業体に相当する位置づけとなり、上位の都道府県や国等が、自治体を事業単位とみなしてＰＤＣＡサイクルを進め、地域包括ケア事業を実施することとなる。

【0309】

このような上位レベルの地域包括事業であっても、前述した各実施例に基づく自治体レベルの地域包括ケアシステムと基本的に同じ機能となる。すなわち、本願の実施の形態は、都道府県や国等が実施する地域包括ケア事業を含むものである。

【0310】

これまでの実施形態で説明した小地域や事業所等を含む事業単位の評価に用いる、事業単位別のアウトカム指標は、各心身状態項目の段階別の個人単位の悪化までの維持期間を算出し、この悪化までの維持期間を、そのまま各心身状態項目別に集約（加重平均）して、事業単位別の平均値を出し、それで事業単位の評価を行うものであった。しかし、上述した各心身状態項目別での単純集約したアウトカム指標を用いると、事業単位の正しい評価が出来ない場合が考えられる。

【0311】

そこで、利用者個人について、各心身状態項目の段階別に、利用者全体（例えば、利用者が所属する自治体の利用者全体）に対する位置づけを表す個人評価指標（例えば、偏差値又はＮ分位値）を求める。そして、利用者が所属する事業単位別に、これら偏差値の平均値又はＮ分位値の平均値を求め、これら偏差値の平均値又はＮ分位値の平均値により事業単位を評価することを提案する。

【0312】

ここで、これまでの実施形態で説明した小地域や事業所等を含む事業単位の評価方式を方式１及び方式２とし、新たに提案する個人評価指標を用いた事業単位の評価方式を方式３として説明する。

【0313】

方式１の概要：事業所別・心身状態６５項目別に、悪化／改善別に平均維持期間を集計して事業単位の評価に用いる。

【0314】

方式２の概要：事業所別・心身状態集約９指標別・軽重度別・悪化／改善別に平均維持期間及び改善率を集計して事業単位の評価に用いる。

【0315】

方式３の概要：事業所別・心身状態集約９指標別・軽重度別・悪化／改善別に個人評価指標及び改善率を集計して事業単位の評価に用いる。

【0316】

ここで、各心身状態の段階は２１１あり、この心身状態２１１段階別の集計は・評価は、単位が細かく取り扱いにくいため、前述の実施の形態で説明したように、これを詳細心身状態項目として、要介護度、認知症自立度、障害自立度と認定調査項目６２項目との合計６５項目として集約した。さらに、これを、集約心身状態項目として、要介護度、認知症自立度、障害自立度、身体機能・起居動作、生活機能、認知機能・社会生活適応、精神・行動障害、の７項目に集約したと説明した。

【0317】

集約心身状態項目のグルーピングの仕方として、図６６で示すように、身体機能・起居動作（身体系１）と生活機能、（身体系２）とをまとめた身体系１＋２のグループと、認知機能・社会生活適応（精神系１）と精神・行動障害（精神系２）とをまとめた精神系１＋２のグループを加えた集約９指標としてグルーピングし、以下の説明は集約心身状態項目９指標として説明する。

【0318】

図６７は、方式１、方式２、及び方式３の処理フローの概要を比較して示している。図６７において、方式１，２，３共に、第１段階ではデータの収集、匿名化及び突合を行う。第２段階ではサービス種類別・利用者別・心身状態６５項目の２１１段階別に、悪化／改善までの維持期間を集計する。

【0319】

方式１、及び方式２では、集計されたデータをそのまま用いる。方式１では、第３段階で、事業所別心身状態項目６５指標について、サービス種類別・事業所別・心身状態６５項目別に、悪化／改善別に平均維持期間を集計し、第４段階で事業所評価を行う。すなわち、心身状態６５項目悪化までの事業所平均維持期間が長い／短い指標数を集計し、評価する。

【0320】

また、方式２では、第３段階で、事業所別心身状態項目９指標について、サービス種類別・事業所別・心身状態９項目別軽重度別に、悪化／改善別の平均維持期間と改善率を集計し、第４段階で事業所評価を行う。すなわち、心身状態集約９指標別軽重度別に、悪化までの事業所平均維持期間と改善率とを可視化し、評価する。

【0321】

これらに対し、方式３では、前述した第２段階の処理として集計した心身状態６５項目の２１１段階別の悪化／改善までの維持期間に対して、さらに、心身状態６５項目の２１１段階別に個人評価指標に変換する。個人評価指標としては偏差値を求める（方式３−１とする）、又はＮ分位化、例えば、五分位化する（方式３−２とする）。この偏差値及び五分位化については詳細を後述する。

【0322】

そして、第３段階では、事業所別心身状態項目９指標について、サービス種類別・事業所別・心身状態９項目別軽重度別に、悪化／改善別の個人評価指標と改善率を集計する。さらに、第４段階で、心身状態集約９指標別軽重度別に、悪化の個人評価指標の事業所平均と改善率とを可視化し、評価する。

【0323】

以下、方式１，２，３の詳細を比較説明する。

【0324】

図６８は、方式１及び方式２での集計方法を説明している。テーブル６８１は、前述した段階１で収集、匿名化及び突合したデータを、段階２の処理により「サービス種類別・利用者別・段階別・悪化／改善別の維持期間」に集計した結果を示している。すなわち、「利用者」Ａ−Ｐ、その「男女」別、これらの利用者が、所定のサービスを受ける「事業所（事業単位）」、「心身状態項目」としては要介護度を用い、「心身状態項目の段階」としては要介護度の段階（図の例では要介護度１から要介護度４までとする）、「悪化／改善」の区別、「維持期間」の各項目について集計している。

【0325】

テーブル６８２は、上述の「サービス種類別・利用者別・段階別・悪化／改善別の維持期間」に集計したテーブル６７１のデータから、前述した第３段階の処理により「事業所別平均心身状態別指標」を集計した結果を示している。すなわち、事業所ごとに、心身状態の各段階（要介護１−要介護４）別、及び要介護度軽度（要介護２以下）要介護度重度（要介護３以上）の各維持期間の平均値を求め、さらに、これらの平均値を、事業所における心身状態（要介護度）別の指標（悪化までの平均維持期間）として算出し、これを基に段階４における事業所の評価を行う。

【0326】

図６８の例では、要介護度（集約指標）の平均維持期間（悪化）は、事業所１が２６．５ヶ月、事業所２が２５．５ヶ月で、事業所１の方が１ヶ月長くなり、事業所１の要介護度に関する活動の評価が高いこととなる。

【0327】

次に、新たに提案する方式３を説明する。方式３では、以下の２パターンで個人評価指標を集計する。
・（方式３−１）偏差値による個人評価指標の集計
・（方式３−２）五分位のグループによる個人評価指標の集計

【0328】

先ず、方式３−１の偏差値による個人評価指標の集計の概要を説明する。

【0329】

偏差値自体は周知であり、図６９（ａ）（ｂ）で示すように、平均値と標準偏差を使用して、規格化した値である。利用者の偏差値は、心身状態６５項目の２１１段階別に平均値と標準偏差を集計し、心身状態６５項目の２１１段階別に算出する。
＜偏差値の計算式＞
偏差値＝５０＋（数値−平均値）／標準偏差×１０
＜偏差値のメリット＞
利用者の維持期間と平均維持期間が同じでも、標準偏差が小さい場合、分布の広がりは図６９（ａ）で示すように小さく、平均値を超えてより長く維持するために、より労力やケアがかかる（より難しい）ことを、偏差値で表すことが可能と考えられる。

【0330】

次に、方式３−２の五分位のグループによる個人評価指標の集計の概要を説明する。

【0331】

図７０で示すように、利用者の維持期間を短い方から並べて利用者全体の数を５等分し、それぞれ利用者の人数が約２０％（第１五分位数）、約４０％（第２五分位数）、約６０％（第３五分位数）、約８０％（第４五分位数）になるようにし、５グループ（維持期間が短い／平均より短い／平均的／平均より長い／長い）で個人評価する。

【0332】

次に、具体例により偏差値を用いる方式３−１の集計方法を説明する。図７１は偏差値の算出方法を説明している。図７１において、テーブル７１１は、「サービス種類別・利用者別・段階別・悪化／改善別の維持期間」に集計した結果のテーブル６８１と同じものである。テーブル７１２は、テーブル７１１のデータから、「サービス種類別・心身状態項目（要介護）・段階（要介護１−４）別・性別・悪化／改善別維持期間の平均値と標準偏差」を求めた結果を示している。テーブル７１３は、これらの値を用いて各利用者の「維持期間」から、「偏差値」を算出した結果を示す。

【0333】

図７１の例では、利用者Ａは男・要介護１で維持期間が２３ヶ月であり、平均値が２１．０ヶ月、標準偏差が４．０ヶ月のため、偏差値は５５．０になる。

【0334】

図７２は、上述のように求められる「偏差値」を、各利用者Ａ−Ｐごとに算出した結果を示す。

【0335】

」
図７３は、図７２で示した利用者Ａ−Ｐごとに算出した「偏差値」のデータ７３１から、「事業所別心身状態指標の平均偏差値」７２３を集計する過程を説明している。すなわち、事業所ごとに、心身状態の各段階（要介護１−要介護４）別、及び要介護度軽度（要介護２以下）要介護度重度（要介護３以上）の各偏差値の平均値を求める。そして、これらの平均偏差値を、事業所別平均心身状態別指標として集計し、これを基に事業所の評価を行う。

【0336】

図７３では、要介護度（集約指標）の平均偏差値（悪化）は、事業所１が５５．０、事業所２が５６．２５で事業所２の方が１．２５高くなる。図６８で説明した平均維持期間を評価指標とした場合は、事業所１の方が１ヶ月長く、評価が逆転する。

【0337】

図７４は、上述のようにして求められる偏差値を、予め設定した５段階評価表７４１を用い、事業所別２１１段階別平均偏差値を５段階評価した結果７４２を示している。図７４では、事業所１・要介護１の平均偏差が５３．７５のため、偏差値を使った５段階評価表７３１の「４５以上５５未満」に該当し、５段階評価の３になる。

【0338】

このように、事業所別２１１段階別平均偏差値を、それぞれ５段階評価することもできる。

【0339】

次に、方式３−２の集計方法、すなわち、Ｎ分位（例えば、五分位）によるＮグループ（５グループ）分けによる集計方法を説明する。

【0340】

五分位による５グループ分けとは、前述のように、利用者の維持期間を短い方から並べて利用者全体の数を５等分し、それぞれ利用者の人数が約２０％（第１五分位値未満）、約４０％ （第２五分位値未満） 、約６０％（第３五分位値未満）、約８０％ （第４五分位値未満）になるようにし、５グループ（維持期間が短い／平均より短い／平均的／平均より長い／長い）で個人評価する。

【0341】

図７５は五分位による５グループ分け手法を説明しており、テーブル７５１は、「サービス種類別・性別・心身状態段階別・悪化／改善別の維持期間」の集計結果であり、前述したテーブル６８１，７１１と同じものである。この集計結果である維持期間を、テーブル７５２で示すように、サービス種類別「利用者の性別・心身状態段階別・悪化/改善別の維持期間の五分位値（第１五分位値から第４五分位値）」を設定する。さらに、予め設定した「五分位値による５グループ化」のテーブル７５３により、各利用者をグループ分け（テーブル７５４）する。

【0342】

このように、利用者個人を五分位値（第１五分位値から第４五分位値）による５グループにグループ分けした結果を図７６に示す。すなわち、図７５のテーブル７５１に集計された各利用者を、五分位値による５グループにグループ分けして「グループ」を設定した例を示している。

【0343】

図７７は、図７６で説明した利用者個人を五分位値（第１五分位値から第４五分位値）による５グループにグループ分けした結果、すなわち、利用者別・心身状態６５項目の２１１段階別グループのテーブル７７１を用いて事業所別平均心身状態別指標（テーブル７７２）のポイントを集計する処理を説明している。すなわち、利用者個人の心身状態項目（要介護度）の段階（要介護１−４）別データ（グループ）を用い、各利用者サービスを受ける事業所別に、要介護度別のポイント、要介護度の軽度／重度別のポイント、要介護度全体のポイントをそれぞれ算出し、事業所相互の評価に用いる。

【0344】

図７８は、事業所別悪化／改善別グループ比率の集計結果を表している。すなわち、各利用者の、サービス種類別・性別・心身状態段階別・悪化/改善別の維持期間を、５グループ別に集計した結果から、各グループ５〜１について事業所別に人数（要介護１についてはＷ５〜Ｗ１）を集計し、それらの比率（要介護１についてはａ〜ｅ）を求めている。比率（要介護１についてはａ〜ｅ）の求め方は以下のとおりである。

【0345】

ａ＝Ｗ５／（Ｗ５＋Ｗ４＋Ｗ３＋Ｗ２＋Ｗ１）
ｂ＝Ｗ４／（Ｗ５＋Ｗ４＋Ｗ３＋Ｗ２＋Ｗ１）
ｃ＝Ｗ３／（Ｗ５＋Ｗ４＋Ｗ３＋Ｗ２＋Ｗ１）
ｄ＝Ｗ２／（Ｗ５＋Ｗ４＋Ｗ３＋Ｗ２＋Ｗ１）
ｅ＝Ｗ１／（Ｗ５＋Ｗ４＋Ｗ３＋Ｗ２＋Ｗ１）
（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ＋ｅ＝１００％）

【0346】

このように、ある事業所における要介護１の、五分位による５グループにグループ分けされた人数の比率が算出される。すなわち、心身状態指標単位（上述の場合は要介護度別）の人数比率が算出される。この場合、グループ５の比率やグループ５とグループ４の比率の和の高さは、その指標の維持期間が長いことを表している。

【0347】

図７９は、指標・集約指標（要介護１〜４、要介護度軽度、要介護度重度、要介護度）別に、方式１・方式２により事業所別の平均維持期間を集計した場合と、方式３により事業所別の平均偏差値を集計した場合とを比較して示している。

【0348】

図７９において、（ア）で示すように、方式１・方式２、方式３の全てにおいて、事業所１より事業所２は要介護度軽度の維持期間（悪化）が長くその偏差値が高いことがわかる。また、（イ）で示すように、方式３における事業所２の要介護度軽度の維持期間（悪化）の平均偏差値が６５．０であることから、事業所２、は全事業所の中で維持期間（悪化）が長く、評価指標である偏差値高いことがわかる。また、（ウ）で示すように、方式３における事業所２の介護度軽度と重度で維持期間（悪化）の評価指標（平均偏差値）は、同程度であることがわかる。さらに。（エ）では、要介護度の維持期間（悪化）は、方式１・方式２では、事業所２より事業所１が長いが、方式３の平均偏差値は、事業所１より事業所２が高くなり、方式１・方式２とは評価が逆転している。

【0349】

ここで、方式１・方式２は、各心身状態項目の段階別の個人単位の悪化までの維持期間を算出し、この悪化までの維持期間を、そのまま各心身状態項目別に集約（加重平均）して、事業所別の平均値を出し、それで事業所の評価を行うものであった。このように、各心身状態項目別での集約（加重平均）した指標を用いるため、事業所の正しい評価が出来ない場合がある。

【0350】

方式３は、利用者個人について、各心身状態項目の段階別に、利用者全体（例えば、利用者が所属する自治体の利用者全体）に対する位置づけを表す個人評価指標（例えば、偏差値又はＮ分位（グループ））を求める。そして、利用者が所属する事業所別に、これら偏差値の平均値又はＮ分位（グループ）の平均値を求め、これら偏差値の平均値又はＮ分位（グループ）の平均値により事業所を評価することから、より正確な評価が可能となると思われる。さらに、事業所の評価に、利用者個人の評価結果を反映できると共に、事業所に対して、事業所評価に加え、利用者個人の評価をフィードバックすることもできる。

【0351】

ただし、方式３を採用するためにはある程度以上のデータ数が必要であり、データ数が多く採れない場合などは、方式１・方式２における加重平均による集約を算術平均による集約に置き換える方法が考えられる。

【0352】

これまでの説明では、小地域や事業所等を含む事業単位の評価に用いる、事業単位別のアウトカム指標として、各心身状態項目の段階別の個人単位の悪化／改善までの維持期間を算出し、この維持期間を基に、方式１，２，３として説明した指標をそれぞれ用いる場合の説明であった。

【0353】

この他に、事業単位別のアウトカム指標として、図２９や、図３５等で示すように、事業単位（以下、事業所として説明する）別に、心身状態７項目（以下の説明は前述したように９項目とする）別の改善率を算出し、その改善率により事業所を評価している。

【0354】

事業所の改善率は、前述のように、当該事業所の利用者のうち、図２４で説明した改善が生じた利用者の割合を指す。この割合は上述のように心身状態９項目別に算出する。例えば、心身状態項目を要介護度とした場合、当該事業所において、認定更新チェック期間中に、要介護度の改善があった利用者数の、要介護度に変化があった全利用者数に対する割合を、前記当該事業所の要介護度の改善率としていた。

【0355】

すなわち、どの段階（この場合は要介護度）の利用者が改善されたのかに関わらず、対象とする心身状態項目（この場合は要介護度）全体の改善率を算出していた。このため、心身状態項目のどの段階が改善されたのかはわからない。心身状態項目を要介護度とした場合、一般に、要介護度が軽度（要介護度２以下）での改善と、重度（要介護度３以上）での改善とでは、事業所では重度の改善に大きな労力を要する。すなわち、重度の改善には介護の手間が多くかかると言え、これらの事情を勘案して、事業所を評価すべきである。しかし、上述した手法では、ある事業所における心身状態項目全体の改善率は把握できるものの、どの段階が改善されたかは把握できなかった。

【0356】

そこで、新たに提案する手法は、事業所毎に心身状態６５項目の２１１段階別に改善率を算出する。ただし、このままではデータ数が多すぎ、取り扱いが不便であるので、前述した集約９項目別に、それらの各段階の改善率から、重度と軽度の改善率をそれぞれ求める。すなわち、各事業所別に、集約９項目ごとの軽度／重度別の改善率を算出しこれを事業所評価に用いる。

【0357】

図８０は、ある事業所Ａにおける利用者ア、イ、ウ、エ、オの、要介護度の悪化改善状況を示している。図７９の認定更新チェック期間中において、利用者アは、要介護度２における悪化が１回、要介護度３における悪化が１回である。利用者イは、要介護度２における悪化が１回である。利用者ウは、要介護度２における悪化が１回、要介護度３における改善が１回である。利用者エは、要介護度２を維持している。利用者オは、要介護度２における改善が１回である。

【0358】

これらの結果から、利用者アについてみると、要介護２の悪化が１件、要介護３の
悪化が１件、利用者イについてみると、要介護２の悪化が１件、利用者ウについてみると、要介護２の悪化が１件、要介護３の改善が１件、利用者エは段階変化件数無し、利用者オについてみると、要介護２の改善が１件となる。これらを要介護２についてみると改善１件悪化３件となり、改善率は２５％（＝１／（１＋３））となる。同様に、要介護３の改善率は５０％（＝１／（１＋１））となる。

【0359】

このように、事業所ごとに、心身状態項目の段階別に改善率を算出する。

【0360】

図８１はサービス種類別心身状態段階別改善率を示している。この場合、サービス種類として「特養」と「居宅介護支援」とを例示し、対比して示している。心身状態としては「要介護度」「障害自立度」「認知症自立度」について各段階の悪化、改善件数を集計しているので、これらから軽度／重度別の改善率をそれぞれ算出することができる。
「特養」の「要介護度」軽度の改善率は、「特養」の「要介護度」要支援１から要介護２までのそれぞれ改善率の算術平均により算出し、「特養」の「要介護度」重度の改善率は、「特養」の「要介護度」要介護３と要介護４のそれぞれ改善率の算術平均により算出する。「要介護度」軽度の改善率に非該当を含めないのは、非該当の段階から改善することはないからであり、「要介護度」重度の改善率に要介護５を含めないのは、要介護５から悪化することはなく改善率が１００％になるからである。
「居宅介護支援」の「要介護度」軽度の改善率、「要介護度」重度の改善率も同様に算出する。「障害自立度」及び「認知症自立度」についても、図８１の軽重度の区分に従い、軽度／重度別の改善率を算出することができる。

【0361】

なお、図８１は心身状態としては「要介護度」「障害自立度」「認知症自立度」を示したが、勿論、図６６で示した９項目について軽度／重度別の改善率をそれぞれ算出する。このようにして改善率を求めることにより、各事業所を的確に評価することができる。

【0362】

次に、悪化の維持期間の平均偏差値と改善率とを用いてサービス種類別、心身状態別に各事業体（この実施例では各事業所として説明を行う）の評価を行う別の実施例を説明する。この実施例は、図８２で示すように、複数の指標を散布図にプロットすることで、分析対象の事業所全体の分布を捉え、ばらつき具合や強い正の相関がある等の「有意差」や大きな偏りがある「特殊的な傾向」や各指標の平均値との位置関係等を可視化する。

【0363】

図８２は、サービス種類を「特養」とし、心身状態は、「要介護度（重度）」「障害自立度（重度）」「認知症自立度（重度）についてそれぞれ事業所を評価した例を示している。勿論、心身状態は上述の例のみでなく他の心身状態についても同様に評価するものとする。

【0364】

図８２では、横軸を事業所別の要介護度の改善率、縦軸を事業所別の要介護度の悪化までの維持期間の平均偏差値とした二次元グラフであり、評価対象の各事業所の、改善率及び悪化までの維持期間の平均偏差値をそれぞれ横軸及び縦軸から求まる座標点にプロットした散布図である。そして、破線で示すように、改善率と悪化までの維持期間の平均偏差値とをそれぞれ事業所全体の三分位に分け、事業所をＧ１からＧ９の９グループに分類している。それぞれの指標の三分位値は上述した破線で表示している。

【0365】

図８２の例では、右上の領域にある事業所のグループＧ１は改善率が高く、かつ悪化までに維持期間が長く、２つの指標が共に良い事業所に該当する。逆に、左下の領域にある事業所のグループＧ９は改善率が低く、かつ悪化までの維持期間が短く、２つの指標が共に悪い事業所に該当する。

【0366】

このように、２つの指標を多角的に分析することで、上述のグループＧ１、Ｇ９のほかに、改善率は低いが悪化までの平均維持期間の平均偏差値が長い事業所のグループＧ７、悪化までの平均維持期間の平均偏差値は短いが改善率が高いが事業所のグループＧ３、悪化までの平均維持期間の平均偏差値及び改善率が共に中間的な値の事業所のグループＧ５、悪化までの平均維持期間の平均偏差値が長いが改善率は中間値の事業所のグループＧ４、悪化までの平均維持期間の平均偏差値が中間値であり改善率の高い事業所のグループＧ２、悪化までの平均維持期間の平均偏差値が短いが改善率が中間的な値の事業所のグループＧ６、悪化までの平均維持期間の平均偏差値が中間値であり改善率改善率が低い事業所のグループＧ８、がそれぞれ存在することがわかる。

【0367】

ここで、心身状態の指標は前述のように集約９指標あるので、先ず、軽重度別の要介護度、障害自立度及び認知症自立度を、グループの組み合わせにより総合的に分析する（図８２は、心身状態重度の場合を示している）。そして、要介護度、障害自立度及び認知症自立度のグループの組み合わせで、後述する要調査対象となった場合、残りの集約６指標（身体系１、身体系２、身体系１＋２、精神系１、精神系２、精神系１＋２）で調べ分析する。

【0368】

心身状態を、要介護度、障害自立度及び認知症自立度として、グループの組み合わせで事業所を総合的に分類するには、図８２のようにＧ１からＧ９の９つのグループに分析したままでは、組み合わせ数が９×９×９の７２９通りになり、グループの組み合わせで分析するにはパターンが多すぎる。このため、心身状態別に９つのグループを以下のようにＡ・Ｂ・Ｃの３つのグループに分類し、３×３×３の２７通りのグループ分類の組み合わせで事業所を分類する。

【0369】

すなわち、グループＧ１、Ｇ２、Ｇ４をＡグループとしてまとめる。また、グループＧ３、Ｇ５、Ｇ７をＢグループとしてまとめる。さらに、グループＧ６、Ｇ８、Ｇ９をＣグループとしてまとめる。Ａ・Ｂ・Ｃの３つのグループに分類した結果を図８２の分布図に対応させると図８３で示すようになる。

【0370】

上述したグループＡ・Ｂ・Ｃの組み合わせによる事業所タイプについてみると、例えば、、事業所１の要介護度、障害自立度及び認知症自立度のグループ分類の組み合わせが、ＡＡＡの場合、事業所１は身体系、精神系ともにケアの質が高く、要介護度の改善・維持も高いので、ベストプラクティス候補となる。また、事業所２の要介護度、障害自立度及び認知症自立度のグループ分類の組み合わせが、ＢＡＢの場合、事業所２は精神系のケア及び要介護度の改善、維持は平均的だが、身体系ケアの質が高いと分析される。事業所３の要介護度、障害自立度及び認知症自立度のグループ分類の組み合わせが、ＣＣＣの場合、身体系、精神系ともにケアの質が低く、要介護度の改善、維持も低いので事業所３は重点指導先候補となる。さらに、事業所４の要介護度、障害自立度及び認知症自立度のグループ分類の組み合わせが、ＡＣＣの場合、要介護度の改善、維持は高いが、身体系、精神系ともにケアの質が低いので、事業所４は何故このような心身状態の組み合わせとなるかケアプランなどについて要調査対象の事業所となる。

【0371】

上述したＡ・Ｂ・Ｃの３つのグループは、前述のように３×３×３の２７通りのグループ分類の組み合わせとなる。

【0372】

図８４は、主要な心身状態項目の要介護度、障害自立度、認知症自立度のグループ分類の組み合わせに該当する事業所数を集計した例を示している。図８４では、ベストプラクティス候補と考えられるＡＡＡと分類された事業所数は、心身状態が（軽度）の組み合わせで３１事業所、心身状態が（重度）の組み合わせで１６事業所が該当している。

【0373】

また、グループ分類組み合わせがＡＣＣの場合、介護全般のケアの質が高いのに、身体系及び精神系のケアの質が低い事業所のため、要調査対象とする。このＡＣＣと分類された事業所数は、心身状態が（軽度）の組み合わせに該当する事業所はなく、心身状態が（重度）の組み合わせで４事業所が該当している。

【0374】

同様に要調査となるグループ組み合わせはＣＡＡの場合で、介護全般のケアの質が低いのに、身体系及び精神系のケアの質が高い事業所となる。このＣＡＡと分類された事業所数は、心身状態が（軽度）の組み合わせで１２事業所、心身状態が（重度）の組み合わせで５事業所が該当している。

【0375】

グループ組み合わせがＣＣＣの場合、介護全般、身体系及び精神系のケアの質が低く、重点指導先の候補として考えられる。このＣＣＣと分類された事業所数は、心身状態が（軽度）の組み合わせはなく、心身状態が（重度）の組み合わせで１９事業所が該当している。

【0376】

上記以外に障害自立度のグループ分類がＡの場合は、身体系に特化してケアの質が高い事業所と診ることができる。また、認知症自立度のグループ分類がＡの場合は、精神系に特化してケアの質が高い事業所と診ることができる。

【0377】

ここで、事業単位（事業所や小地域等）の介護サービスの質を正確で公正に評価する個人評価指標として、前述の各実施例では、悪化までの維持期間（実数値）、偏差値、分位数を用いた場合を説明したが、これらの他に順位や、維持期間（実数値）の算術平均による集約などが考えられる。以下、これらの特徴について説明する。
・維持期間（実数値）

【0378】

維持期間（実数値）は、利用者の維持期間と自治体のサービス種類別平均維持期間との差から、その利用者は自治体平均からどれだけ長く維持しているか、そのまま理解することができる。

【0379】

また、サービス種類別段階別事業所別平均維持期間は段階ごとの事業所の介護サービスの質を評価することができ、自治体のサービス種類別平均維持期間との差から、その事業所（加重平均値）は自治体平均からどれだけ長く維持しているか、そのまま理解することができる。

【0380】

更に、維持期間（実数値）を使用して、自治体のサービス種類別平均維持期間との差から介護給付費の抑制額を算出することができる。これらのことから維持期間に係る個人指標には適しているが、以下のような問題点を有する。

【0381】

すなわち、指標を集約する場合、集約する指標内の段階別平均維持期間に差があり、更に事業所により段階別比率が異なる場合、段階ごとの事業所の分析結果と集約後の事業所の分析結果が異なる場合がある。
・順位

【0382】

段階別の利用者の維持期間による順位は、その段階における各利用者の相対的な位置である。悪化までの維持期間は長い方が良いと考えられる指標であり、長い方から１、２、３、・・・と順位を付ける。順位は段階別平均維持期間の差に影響を受けない利点がある。また、サービス種類別段階別に事業所ごとの利用者の段階の平均値により、段階別に事業所を分析することができる。

【0383】

しかし、順位の前後の差は全て１であることに対して、その維持期間の差はそれぞれの順位間で一定ではない。例えば、１位と２位の差が５ヶ月、２位と３位の差は１ヶ月ということがあり、サービス種類別段階別に事業所ごとの利用者の順位の平均値による評価結果とサービス種類別段階別事業所別平均維持期間による評価結果が異なることが考えられ、維持期間に係る個人指標には適さないことがわかる。
・分位数によるグループ化

【0384】

段階別の利用者の維持期間を分位数によりグループ化する場合、段階別に利用者の維持期間の全ての値から、第１五分位数、第２五分位数、第３五分位数、第４五分位数を算出し、それらの４数を境界として、下表のように、段階別に利用者を５グループにわける。悪化までの維持期間は長い方が良いと考えられる指標であるので、長い期間のグループから５、４、３、２、１と付ける。

【表1】

【0385】

各段階における、各利用者が属するグループは相対的な位置であり、段階別維持期間の差に影響を受けない利点がある。また、分位数によるグループ化は、各グループに属する利用者数はおおよそ同じであり、例えば、五分位による５グループに属する利用者の比率は上述のように全て約２０％であり、理解がし易いという特長がある。

【0386】

しかし、サービス種類別段階別に事業所ごとの利用者のグループ番号の平均値により、段階別に事業所を評価することができるが、利用者の維持期間（ヶ月）という情報量を減らしており、精度の高い事業所比較ができない。

【0387】

また、段階別の利用者数が少ない場合、各グループに属する利用者数のばらつきが大きくなり、分位数によりグループ化を均等に行うことができない。従って、分位数によりグループ化を行う場合、ある一定以上の段階別利用者数が必要になる。

【0388】

分位の数（ｍ分位の整数ｍ）を大きくすることで、より精度の高い事業所比較をすることが可能になる。例えば、百分位数（パーセンタイル）によりグループ化することで、１００グループに分けることができるが、この場合、より大きな段階別利用者数（異なる数値の個数）が必要になる。

【0389】

このように多少の問題点はあるが、維持期間に係る個人指標には適している。
・偏差値

【0390】

偏差値は、前述したように、平均値と標準偏差を使用して、規格化した値であり、サービス種類別利用者の心身状態２１１段階別に、維持期間の平均値と標準偏差を集計し、心身状態２１１段階別に、以下の計算式で利用者の偏差値を算出する。
偏差値＝５０＋(維持期間−平均値)／標準偏差×１０

【0391】

この偏差値の計算式は維持期間に対する一次式（一次変換）であり、維持期間の長い方が高い偏差値になる。また、サービス種類別段階別の平均値と標準偏差は共通なので、サービス種類別段階別事業所別の平均偏差値と、その事業所のサービス種類別段階別平均維持期間の関係式は下式となる。
事業所の平均偏差値＝５０＋(当該事業所の平均維持期間−平均値)／標準偏差×１０

【0392】

偏差値によるサービス種類別段階別の事業所の評価結果は、サービス種類別段階別事業所別平均維持期間の評価結果と同じになる。

【0393】

また、サービス種類別段階別の利用者の平均維持期間に対する偏差値を５０に規格化することで、サービス種類別心身状態６５項目、及び９指標に集約した指標により事業所を正しく評価できると考えられる。

【0394】

さらに、利用者の悪化までの維持期間と該当するサービス種類の利用者の平均維持期間が同じでも、標準偏差が小さい場合、前述した図６６（ａ）で示すように、広がりは小さく、平均維持期間を超えてより長く維持するために、より労力やケアがかかる（より難しい）ことを、偏差値で表すことが可能となる。

【0395】

偏差値の分布は偏差値に変換する前のデータ（維持期間）の分布と同じになるので、維持期間の分布が正規分布でない（正規分布から大きくずれている）場合、偏差値の分布も正規分布でない（正規分布から大きくずれている）分布になる。偏差値の分布が正規分布でない場合、各偏差値のパーセンタイル又はパーセンタイル順位は正規分布の場合の値と異なる。しかし、平均維持期間を超えてより長く維持するためにかかる労力やケアの程度（ケアの難しさ）を偏差値で評価しており、正規分布の場合のパーセンタイル又はパーセンタイル順位との相違は、事業所の評価には影響しないと考えられる。

【0396】

このように、偏差値は維持期間に係る個人指標には最も適している。ただし、ある一定以上の段階別利用者数（異なる数値の個数）を必要とする。
・維持期間（実数値）の算術平均

【0397】

心身状態２１１段階の指標を心身状態６５項目の単位で指標に集約する際、更に心身状態集約９指標に集約する際、段階毎の平均値に差のある指標を集約（加重平均）すると、集計単位（事業所）ごとに段階別のデータ数（利用者数）の比率が異なるため、集約後の平均値（加重平均値）は集計単位（事業所）ごとに段階別のデータ数（利用者数）の比率に左右されることになる。

【0398】

例えば、事業所１の障害自立度Ｂ１のデータ数（利用者数）が８件で、各利用者の悪化までの維持期間が２１，１５，２３，１９，２７，２３，１３，１２ヶ月とすると、その段階別平均維持期間（加重平均値）は１９．７５ヶ月となる。同じ事業所１の障害自立度Ｂ２のデータ数（利用者数）が２名で、各利用者の悪化までの維持期間が３０，３６ヶ月とすると、その段階別平均維持期間（加重平均値）は３３．０ヶ月となる。

【0399】

これに対し、事業所２の障害自立度Ｂ１のデータ数（利用者数）が２件で、各利用者の悪化までの維持期間が１５，１３ヶ月とすると、その段階別平均維持期間（加重平均値）は１４．０ヶ月となる。同じ事業所２の障害自立度Ｂ２のデータ数（利用者数）が８件で、各利用者の悪化までの維持期間が３２，２８，３０、２８、２２、２８、２０，３０ヶ月とすると、その段階別平均維持期間（加重平均値）は２７．２５ヶ月となる。

【0400】

これらの結果、障害自立度Ｂ１、障害自立度Ｂ２共に事業所１の方が事業所２より長い値である。しかし、障害自立度Ｂ１と障害自立度Ｂ２とを集約した障害自立度Ｂの事業所別悪化までの維持期間を集計（加重平均）すると、事業所１は２２．４ヶ月、事業所２は２４．６ヶ月と、事業所１より事業所２の方が長くなり、段階別の悪化までの維持期間の場合と逆になる所謂逆転現象が生じる。これは、事業所２の障害自立度Ｂ２の比率が８０％と高く、逆に事業所１のそれは２０％と低いことに起因する。

【0401】

そこで、障害自立度Ｂ１と障害自立度Ｂ２とを集約した障害自立度Ｂの事業所別悪化までの維持期間を集計する際に算術平均をとると、事業所１では（１９．７５＋３３．０）／２＝２６．３８ヶ月、事業所２では（１４．０＋２７．２５）／２＝２０．６３ヶ月となり、段階別のデータ数（利用者数）の比率に左右されることはなく、上述した逆転現象は生じない。

【0402】

しかし、算術平均することは、各段階における介護サービスを受けている利用者単位の効果を評価しているとは言えない。

【0403】

このため、データ数（利用者数）が少なく、偏差値や分位によるグループ化が適さない場合に使用するとよい。
・まとめ

【0404】

これらの結果、事業単位（事業所や小地域等）の介護サービスの質を正確で公正に評価する評価指標としては、偏差値が最も適していると判断される。

【0405】

本発明の各実施の形態では、心身状態を表す指標として心身状態の維持期間を用いている。この維持期間指標に対し、従来は、予め設定した期日による２時点間の心身状態の差分の指標化が用いられていた。以下、この２時点間比較指標（以下、従来方式と記載）と維持期間指標（以下、本方式と記載）について、心身状態の改善・維持の定量評価に資するアウトカム指標に必要とされる条件を満たすか否かという観点から、比較する。すなわち、サービス種類別・事業所別にサービスの質の定量的評価を実現し、さらに質向上による介護給付費抑制効果推計までも可能とするためには、以下説明する（１）〜（８）の条件を満たす必要があり、それぞれの条件における、両方式を比較する。

【0406】

結論としては、本方式である維持期間指標が、心身状態の改善・維持に資する正確かつ公正なアウトカム指標としての条件を、満たしている可能性が高いことが理解できる。以下、条件毎に詳述する。
（１） 対象心身状態項目の範囲が広いか？

【0407】

２時点間比較指標（従来方式）、維持期間指標（本方式）ともに、要介護認定データを利用することによって、７７個の心身状態項目（要介護度、認知症自立度、障害自立度、認定調査７４項目）の各段階や、一次判定ロジック関連の行為区分別基準時間や中間評価項目得点等の連続値を持つ項目まで、集計対象とすることができる。
（２） 心身状態の改善率の精度が高いか？

【0408】

本方式による改善率は、心身状態段階の維持期間の開始月と終了月を特定した上で集計するため、認定更新チェック期間の長短の影響を原理的に受けない。一方、従来方式では、評価期間の長さによって改善率や維持率等が大きく変動する。
（３） 心身状態の悪化までの維持期間の精度が高いか？

【0409】

従来方式は、終了時点を固定した場合でも、評価期間の開始時点の設定の違いで維持期間の算出対象データの値が変わることがあり、評価期間の設定で異なる指標値が算出され、値が一意に特定できないという本質的な問題がある。また評価期間が短い場合、算出対象データの値が変化しない利用者が増え、指標として精度が低くなる。逆にその対策として、評価期間を長くすることで、算出対象データの値が変化する利用者の割合は増えるが、後述する（４）サービス種類の特定、（５）支配的事業所の特定の精度が低下するという問題が生じる。

【0410】

これに対し、本方式は、認定更新チェック期間の設定に関係なく、一意に維持期間が特定される。また、開始月を特定できないデータの場合は算出対象から除外することで、精度を高めることができる。ただし、心身状態項目の段階が認定更新チェック期間内で変化せず維持している間は、指標算出ができないという問題（指標化可能対象者数の減少）はある。
（４） 維持期間中の主たるサービス種類を特定できるか？

【0411】

従来方式でも、評価対象期間内のサービス種類別の総単位数累計値等より、主たるサービス種類を特定することは可能である。しかし、評価期間を長くすると、同期間内に受けるサービスを変更する利用者が増え、主たるサービス種類の特定が困難になる。

【0412】

これに対し、本方式では、同一心身状態段階にある維持期間内の算出対象データを用いることにより、サービス種類の変更が少ないことを期待でき、維持期間中の主たるサービス種類を的確に特定できる。

【0413】

例えば、ある心身状態の維持期間が７ヶ月とし、分析対象のサービス種類（例えば、特養）のサービスを事業所Ａ、事業所Ｂ、及び事業所Ｃから受けている状態とする。この維持期間の７ヶ月について、各月別に分析対象のサービス種類の利用率が、その月の全サービスに占める割合が予め設定した第１の閾値（例えば、５０％とする）以上かを判定する。

【0414】

その結果、例えば、４ヶ月目の月の利用率が当該サービス種類の利用率が第１の閾値以下の月は、この４ヶ月目の月を当該サービス種類の影響が強い月から除外する。以上の除外条件を満たさないサービス提供月が、維持期間（前述した７ヶ月）中に１つでも存在する場合、当該サービス種類が、維持期間７ヶ月中の主たるサービス種類と特定する。
（５） 維持期間中の主たる事業所を特定できるか？

【0415】

従来方式でも、評価期間内の事業所が介護サービスを提供した単位数により支配的事業所を特定することが可能である。しかし、評価期間を長くすると、評価期間内に受けるサービスを提供する事業所数が増え、主たる事業所の特定が困難になる。

【0416】

一方、本方式では、維持期間内に各事業所が介護サービスを提供した単位数により主たる事業所を特定することが可能となる。

【0417】

例えば、上述の（４）で説明したある心身状態の維持期間が７ヶ月のうち、第１の閾値に達しない月を除外した残りの６ヶ月の各月について、事業所Ａ，Ｂ，Ｃから受けた介護サービスの単位数を、予め設定した第２の閾値（例えば、事業所Ａ，Ｂ，Ｃの全単位数の５０％とする）と比較する。

【0418】

その結果、例えば、６ヶ月目の月における事業所Ａ，Ｂ，Ｃの各単位数が第２の閾値以下であった場合、この月を除外する。そして、この６ヶ月目及び前述した４ヶ月目を除外した残りの月について、１ヶ月目、２ヶ月目、３ヶ月目及び７ヶ月目の月ではＡ事業所の単位数が第２の閾値以上であり、５ヶ月目の月ではＢ事業所の単位数が第２の閾値以上であるとする。このとき、心身状態の継続した７ヶ月間中、当該サービスを提供する事業所Ａは４ヶ月間の影響を与え、当該サービスを提供する事業所Ｂは１ヶ月間の影響を与えていると判定する。

【0419】

このように、第２の閾値で判定した結果、心身状態が継続した期間である７ヶ月のうち、事業所Ａは４ヶ月間（約５７％）、事業所Ｂは１ヶ月間(約１４％）の影響を与えている。そこで、第３の閾値を、例えば５０％にした場合、影響期間の割合が約５７％の事業所Ａが第３の閾値を満たすため、維持期間中の主たる事業所として特定される。
（６） 維持期間中に影響を与えたサービス量を算出できるか？

【0420】

従来方式でも、評価期間内に提供された各サービス項目の単位数により、各サービス項目の２時点間比較指標への影響度合いを算出することは可能であるが、維持期間が特定されていないため、影響を与えるサービス量の算出が正しく行えない。

【0421】

一方、本方式では、維持期間内の提供された各サービス項目の単位数は、各サービス項目の維持期間の指標値への影響度合いと考えることができ、維持期間内の提供された各サービス項目の単位数と維持期間の指標値との関係を評価することも可能になり、影響を与えるサービス量の算出が正しく行える。
（７）心身状態指標の集約はできるか？

【0422】

行政職員や事業所にとって分かりやすく即時把握可能な集約指標を実現する必要があり、両方式ともに、心身状態項目の各段階を集約対象とすることができる。

【0423】

従来方式では、心身状態項目の各段階の改善、維持のデータから集計単位の改善率と維持率が算出され、それらの算術平均値を算出することにより集約が可能である。

【0424】

本方式については、心身状態項目の各段階の維持期間から、集計単位の維持期間の平均値の加重平均を算出することにより集約が可能である。
（８）介護給付費抑制効果推計への適用が容易か？

【0425】

従来方式では、評価期間のどの時点で悪化・改善したかはわかないが、要介護度が悪化・改善する全ての組合せの平均値を計算することで、給付費の差を計算することができる。しかし、精度は高くない。

【0426】

一方、本方式では、要介護度と一人当たりの平均介護給付費、さらに要介護度別維持期間とその間の介護給付費累積額との間に、それぞれ整合性があるため、比較的精度の高い介護給付費抑制効果推計が可能になる。

【0427】

これら（１）〜（８）の条件を考察した結果、前述のように、本方式である維持期間指標が、心身状態の改善・維持に資する正確かつ公正なアウトカム指標としての条件を満たしていることが明らかである。

【0428】

なお、上述した維持期間の指標は、図２で示したデータベース１６の介護保険データ１６１などを用いて地域包括ケア事業システム１５を構成するコンピュータシステムにより、予め設定されたプログラムにより算出することができる。

【0429】

前述の実施例において、図２で示した地域情報管理機能部２２が作成する画像として、図５８乃至図６１で示す活動評価シート（自治体内の小地域他事業所などの事業体の活動を評価する画像）を例示した。これら図５８乃至図６１で示す活動評価シートの画像は、心身状態（要介護度、生涯自立度、認知症自立度）を、いわゆるレーダチャートとして表現している。

【0430】

この活動評価シートは図８５で示すような画像として表現してもよい。図８５は、事業体として、例えば、特養の事業所を対象としており、各事業所Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・別に、年度ごとの事業所活動評価シートを出力し、提供する。

【0431】

この事業活動評価シートは、上段の事業所取組みの実績及び計画と、下段のアウトカム指標の実績及び計画とで構成されている。上段では、心身状態改善に資するであろう取組の例を挙げ、下段はこれらの取り組みの結果を表す心身状態のアウトカム指標の年度ごとの推移を表している。

【0432】

すなわち、上段では、心身状態が良くなる取り組みの事例として「ユニット型個室の比率」と「サービス提供体制強化」と「認知症専門ケア状況」とを挙げており、横軸が時間軸、縦軸は評価軸であり、年度ごとの計画値に対する実績値により取り組み状況を表している。図では、２０２０年度までの計画値に対して２０１７年度までの実績値が示されている。

【0433】

ここで、ユニット型個室とは、完全個室ではなく、炊事場などを共用として、個人のプライバシーを尊重しつつ、他人とのコミュニケーションを保てるようにしたものである。このユニット型個室の使用が心身状態の改善に資すると考えられており、事業所においてその比率を高めることを取り組みの一つとしている。

【0434】

サービス提供体制強化における縦軸は、上位に行くほど、手厚い体制（スタッフの配置人数が多い等）であることを意味する。

【0435】

認知症専門ケア状況における縦軸は、上位に行くほど認知症のケアができるレベルのスタッフを有していることを表している。

【0436】

下段はこれらの取り組みの結果を表す心身状態のアウトカム指標の、年度ごとの推移を表しており、心身状態の代表的なアウトカム指標の例として「要介護度」と「障害自立度」と「認知症自立度」とを挙げている。図８５の下段では横軸が改善率、縦軸は悪化までの平均維持期間であり、年度ごとの計画値に対する実績値によりアウトカム指標の年度ごとの推移を表している。なお、符号の隣に記されている数値は年度を表しており（１５=２０１５年、・・・）図では、２０２０年度までの計画値に対して２０１７年度までの実績値が示されている。

【0437】

このような事業所活動評価シートを対応する事業所に提供することで、各事業所は活動成果や計画に対する進捗状況をタイムリーに把握でき、適切な経営計画を策定することができる。

【0438】

次に、小地域別サービス需給分析について述べる。地域包括ケア事業における業務の必要性・重要性として、サービス種類及び小地域ごとにサービス需給バランスの最適化が求められる。また、現状の小地域ごとのサービス基盤が、真にサービスの需要を満たしているかの検証も必要となる。

【0439】

このような業務遂行上の問題点として以下に記載の事項があげられる。
・サービス種類別の主たる高齢者状態像に対して、小地域別のサービス需要と サービス供給のギャップやバランスを定量的に把握する方法がわからない。
・サービス種類ごとに、どのような粒度の小地域単位でサービス需給調整を考えれば良いかがわからない。

【0440】

このような問題点を解決する機能として、サービス種類ごとの主たる高齢者状態像（心身状態像×介護力×経済力等）に対応した、小地域別のサービスの需要（利用率）と供給（提供率）のバランスや過不足を可視化することが重要である。

【0441】

このような可視化が行われると、次のような効果が生じる。
・地域のサービス基盤最適化に向けた具体的方針の明確化。
・現在のサービス基盤整備状況において、本当に各小地域居住の利用者のニーズ（利用者状態像ごとに求められるサービス）を満たしているサービスが、過不足なく提供できているか等の具体的検討が可能になる。

【0442】

前述した実施例においても、図１１乃至図１５で説明したように、サービス種類毎に、各小地域の事業所における居住者の利用率を、図６で示した地域マネジメント支援機能部２１の第１の要因分析部５２により、介護事業１１での量的分析を行い、帯グラフなどにより、可視化することが提案されている。

【0443】

図８６で説明する実施例は，上述した図１１乃至図１５で説明した分析結果とは異なる他の分析結果を示しており、第１の要因分析部５２による分析に基づき、サービス種類別の主たる高齢者状態像（心身状態像×介護力×経済力等）に対応した、小地域別のサービスの需要（利用率）と供給（提供率）のバランスや過不足を可視化した画像を出力する。

【0444】

すなわち、図８６は小地域別サービス需給分析結果の画像を示しており、サービス種類別・高齢者状態像別にサービス需要供給のバランスやギャップを可視化している。このため、各サービスの小地域ごとの充足状況の検証を通じて、最適な基盤整備につなげることができる。

【0445】

図８６では、サービス種類をグループホーム（主として地域密着型サービス）としており、主な高齢者状態像（後で詳述する）は、麻痺無×障害自立度軽度×認知症自立度軽度とする。また、自治体における小地域の階層（後で詳述する）は中階層とする。そして、横軸はサービス利用率（％）、すなわち、利用者が、その居住地域に所在する事業所を利用する割合とし、縦軸はサービス提供率（％）、すなわち、事業所が、その所在地域に居住する利用者にサービス提供する割合とし、各小地域を、自己のサービス利用率、及びサービス提供率に対応した座標上にプロットしている。

【0446】

図８６では４つの象限に区分され、それらの中心点を自治体平均とする。また、第１象限の領域８６ａ内の小地域は需給バランスが良いと分析され、今後のアクションとしては、現状維持とする。すなわち、当該地域の需要に対し、地域内の事業所でバランス良く供給できており、このままの状態を維持することとする。

【0447】

第４象限の領域８６ｂ内の小地域は供給過多であり、今後のアクションとしては、これ以上事業所を増やさない参入抑制とする。すなわち、当該地域の需要に対し、地域内の事業所で充分供給できている。しかし、当該地域に居住する利用者へのサービス提供率が低いことは、当該地域の事業所が利用者に対して多過ぎ、他地域の利用者にも供給していることを意味し、供給過多の状態と判断される。このため、当該地域に事業所を設置してもこれ以上効果が見込められず、今後のアクションとしては、参入抑制とする。

【0448】

第２象限の領域８６ｃ内の小地域は供給不足であり、今後のアクションとしては、当該地域の事業所を増やすなど、サービス基盤充実とする。すなわち、当該地域の事業所が少ないため、当該地域の需要に対し、地域内の事業所だけでは供給が足りておらず、他の地域の事業所から供給を受けている状態を表している。このため、今後のアクションとしては、当該地域への事業所設置の計画を立てることとする。

【0449】

第３象限の領域８６ｄ内の小地域は要調査対象であり、個別地域施策を採ることとする。すなわち、当該地域に居住している利用者は、所在している事業所を利用せず、他地域の事業所を利用していることを表している。このため、今後のアクションとしては、他地域の事業所を利用する理由について調査し、地域課題を抽出することとする。

【0450】

このような画像を得るための第１の要因分析部５２のシステム構成を図８７に示す。図８７において、受領データ８７ａは、図１で示したデータベース１６から読み出したもので、図示のように、認定データ、給付実績データ、介護保険資格データ、住基データ、小地域情報、事業所情報である。

【0451】

分析用データ作成部８７ｂは、これら受領データ８７ａのそれぞれを変換や加工し、その他のデータと組み合わせて小地域分析を行うための分析用データ８７ｃを作成する。分析用データ８７ｃは、図示のように、小地域データ、高齢者状態像データ、介護サービスデータ、事業所データのそれぞれである。分析用データ８７ｃのそれぞれについては後述する。

【0452】

基礎集計部８７ｄは、介護サービス需給分析の基礎となる各種分析用データ８７ｃの実態（１号被保険者数、認定者数、受給者数及びサービス未利用者数等）を把握し、基礎集計結果データ８７ｅを作成する。この集計結果より、分析条件を決める。この基礎集計についても詳細を後述する。

【0453】

介護サービス需給分析部８７ｆは、各サービス種類について、「小地域」、「高齢者状態像」、「介護サービス」及び「事業所」の４つの観点から、介護サービス需給状況の分析（需要と供給のギャップ分析等）を行い、分析結果データ８７ｇを作成し、分析結果８７ｈを出力する。

【0454】

介護サービス需給状況の分析（小地域分析）を行うためには、上述のように分析用データ８７ｃとして、小地域データ、高齢者状態像データ、介護サービスデータ、及び事業所データの４つを用い、これら、「小地域」、「高齢者状態像」、「介護サービス」、及び「事業所」の４つの観点から、介護サービスの需給状況の分析を行う。以下、それぞれの分析の観点について説明する。

【0455】

（１）小地域：自治体内を第１階層「自治体」、第２階層「大地域」、第３階層「中地域」、第４階層「小地域」に分ける。

【0456】

（２）高齢者状態像：高齢者状態像は、高齢者の「要介護度」、「心身状態像」、「介護力」及び「経済力」により定義する。「心身状態像」、「介護力」、及び「経済力」については後述する。

【0457】

（３）介護サービス：サービス種類を、「居宅系」、「施設系」、及び「居住系」に分けて分析する。なお、各サービスにおいて、それらを特徴付ける基本サービスや加算サービスについても考慮する。

【0458】

（４）事業所：「サービス種類」、「事業所番号」、「所在地が含まる小地域コード」、「定員」、「スタッフの資格別人数」、「法人」、及び「提供する基本サ-ビスや加算サービス」等を切り口として分析を行う。

【0459】

次に、前述した基礎集計部８７ｄで行われる基礎集計について詳述する。基礎集計は前述のように、介護サービス需給分析の基礎となる各種分析用データ８７ｃの実態を把握するための集計で、図８９に示す各集計指標毎に、１号被保険者数、認定者数、利用者数、未利用者数（認定者数−利用者数）、及び１人当り月別給付額を集計する。

【0460】

この基礎集計には単独集計と組合せ集計とがある。単独集計では、小地域の観点により、各階層の小地域別の高齢者の実態を把握する。また、高齢者状態像の観点から、認定・受給者の心身状態(特別な医療・麻痺・認知症自立度・障害自立度)、介護力および経済力の実態を把握する。介護サービスの観点から、受給者の介護サービス（居宅、施設、居住）を把握する。さらに、事業所の観点から、保険者（自治体）内所在事業所一覧や給付実績データを基に、事業所の属性分析を行う。

【0461】

組合せ集計では、小地域×高齢者状態像の観点から、小地域別に高齢者状態像の実態(偏り等)を可視化し、高齢者状態像×介護サービスの観点から、高齢者状態像と介護サービスとの関係を把握する。また、介護サービス×事業所の観点から、事業所別の介護サービスの実態(偏り等)を可視化する。小地域×事業所の観点からは、事業者情報に対して集計を行い、事業所の実態を把握する。さらに、高齢者状態像×事業所の観点から、事業所別の高齢者状態像の実態(偏り等)を可視化する。

【0462】

図８９は、これらの集計内容をまとめて示している。

【0463】

次に、図８７で説明したシステムにより図８６で示した画像データを作成する処理の流れ、すなわち、サービス需給分析の流れを図８８により概略説明する。

【0464】

図８６で示した小地域別サービス需給分析では、主に地域密着型サービスを対象としている。「サービス利用率（各小地域に居住する高齢者が、同地域に所在する事業所をどの程度利用しているか）」や「サービス提供率（各小地域に所在する事業所が、同地域に居住する高齢者にどの程度サービスを提供しているか）」を可視化している。これにより、サービス種類ごとに、どの階層の小地域で、需要と供給のバランスやギャップがあるかを明らかにする。また、小地域の階層は後述する３階層に分けて分析する。

【0465】

このサービス需給分析は、図８８で示すステップ（１）〜（６)に従って順次処理される。以下、（１）〜（６)の各ステップを詳細に説明する。

【0466】

（１）先ず分析対象となるサービス種類を決める。図９０は介護サービスの全体像を表している。介護サービスは、大別して、「居宅サービス」、「施設サービス」、及び「居住サービス」からなる。「居宅サービス」については、「訪問系福祉サービス」、「訪問系医療サービス」、「通所系福祉サービス」、「通所系医療サービス」、「ショートステイ」及び「福祉用具貸与」があり、これらの組み合わせもある。

【0467】

「施設サービス」には、「特養」、「老健」及び「療養施設（介護医療院）」がある。居住サービス」としては、「グループホーム」、「特定施設入居者生活介護」及び「小規模多機能型居宅介護」がある。これらにより多くのサービス種類が構成される。図９１にその詳細を示す。前述した図８６の例では、サービス種類として「グループホーム」を設定している。

【0468】

（２）図８８に戻って、サービス種類別に高齢者状態像の基礎集計を行う。高齢者状態像とは、図９２で示すように、「要介護度」、「心身状態像」、「介護力」及び「経済力」の組合せにより定義する。さらに、心身状態像は、「特別な医療」、「麻痺」、「骨折」、「認知症自立度」及び「障害自立度」の組み合わせにより定義する。この心身状態像の各構成要素段階の定義を図９３に示す。

【0469】

すなわち、図９２で示した上述の心身状態像の構成要素別に、図９３ではそれぞれの構成要素段階、認定調査項目選択肢、及びそれらに対応する特記事項・備考が組み合わされている。例えば、図９２における構成要素が「特別な医療」で、そのＮｏ．４「介護施設×有」の場合、図９３では、「特別な医療」の欄のＮｏ．４の行の構成要素段階、認定調査項目選択肢、及び特記事項・備考の各定義が対応する。他の「麻痺」、「骨折」、「認知症自立度」及び「障害自立度」についても同様に定義されている。

【0470】

高齢者状態像を構成する「介護力」は、高齢者世帯の構成(高齢者本人に対する続柄)、及び高齢者世帯を構成する各人の要介護度を定義し、その組合せを基に決定する。すなわち、先ず、図９４で示す介護対象の高齢者世帯に関するデータを住基データや認定データなどから作成する。

【0471】

図９４では、世帯を構成する高齢者と同居人がＡ，Ｂ，Ｃであり、住基データの続柄は，Ａが世帯主、Ｂが妻、Ｃが子である。この住基データの続柄では、誰が介護対象の高齢者か判別出来ないので、介護対象の高齢者を本人とし、この本人に対する続柄に変換する。図９４のように、世帯主が本人の場合、妻は配偶者、子はそのまま子とする。なお、妻が本人の場合は、世帯主が配偶者となる。

【0472】

これら世帯を構成する各人の内、対象者（６５歳以上）の要介護度（軽重分類）を定義する。図９４では、本人の要介護度は重度であり、配偶者の要介護度は軽度であるとする。

【0473】

この高齢者世帯のデータに基づき、図９５で示すように、高齢者世帯構成パターンと同居対象者の心身状及びその軽重度との組み合わせから介護力を決定する。図９４で示した世帯では、高齢者世帯構成パターンは「本人+配偶者＋子」であり、同居対象者の心身状及びその軽重度は「軽度」であるため、介護力はＮｏ．６の「中」となる。

【0474】

高齢者状態像を構成する「経済力」は、高齢者本人と同一世帯居住者の所得段階を抽出し、その中で本人と配偶者のみに注目して世帯の経済力を決定する。２人だけとする理由は、経済的自立基本単位を本人と配偶者までとしているためである。したがって、高齢者本人の世帯人の経済力情報は、６５歳以上の１号被保険者のみとなる。また、経済力は収入を元に算出し、貯蓄は含まない。

【0475】

この「経済力」を求めるにあたっては、先ず、図９６（ａ）で示す高齢者本人と同一世帯居住者の経済力を表すデータを、住基データや介護事務データ等から作成する。世帯構成は、前述した本人Ａ、配偶者Ｂ、子Ｃとする。これら各人について所得段階を設定する。所得段階は本人が所属する自治体で定められた本自治体の段階と、地方税法により定められた段階とがあり、これら双方の段階を用いている。本自治体で定めた段階は、地方税法による段階より図９７で示すように細かく定められている。

【0476】

次に図９６（ｂ）で示す本人の経済力判定テーブルと同図（ｃ）で示す配偶者の経済力判定テーブルとを用いて、同図（ｄ）で示すように本人と配偶者の経済力を判定する。

【0477】

図９６（ａ）で示す高齢者本人と同一世帯居住者の場合、本人Ａの所得は、１５００万円以上のため、図９６から本自治体の所得段階は第１３段階、地方税法による段階は第９段階となる。配偶者Ｂの所得は、８０万円以下のため、図９７から本自治体の所得段階は第６段階となる。

【0478】

このため本人の経済力は、経済力判定テーブル図９６（ｂ）の一番下の行に該当し経済力「高」と判定される。なお、経済力判定テーブル図９６（ｂ）により、本人の所得段階が地方税法の第４段階以下の場合は、配偶者の経済力も低いことがわかるが、地方税法の第５段階以上の場合は配偶者の経済力が高い可能性がある。本人と配偶者の生計が一であるならば、本人の所得段階が地方税法の第５段階以上の場合は、本人単独の経済力と、経済力判定テーブル図９６（ｃ）で判定された配偶者の経済力を合わせたものを「経済力」とみなす。

【0479】

前述のように、本人の経済力は「高」であり、配偶者の所得は８０万円以下のため経済力判定テーブル図９６（ｃ）では、経済力「低」と判定されるので、本人と配偶者の経済力は同図（ｄ）から「高」と判定される。

【0480】

このようにして組み合わせることにより高齢者状態像が得られる。この高齢者状態像の算出は、小地域単位ではなく、高齢者が属する自治体単位で行い、各サービス種類別にそれぞれ求める。

【0481】

（３）サービス種類別に、主たる高齢者状態像を決める。すなわち、（２）で求めた高齢者状態像は要介護度、心身状態像、介護力、及び経済力の組み合わせが多岐にわたり、膨大なデータとなるので、これらの中から、対応するサービス種類別に最も多い高齢者状態像を主たる高齢者状態像と決定する。

【0482】

（４）図８６で示したように、サービス種類別×主たる高齢者状態像別×小地域階層別に、サービス利用率とサービス提供率の集計を行い、対応する座標位置にプロットする。図８６では、前述したように、サービス種類がグループホームであり、このグループホームの利用者の高齢者状態像の中で最も多いものが主たる高齢者状態像別と設定され、さらに小地域階層として中地域が設定されている。

【0483】

ここで、小地域階層とは、自治体内を、例えば第１階層「自治体」、第２階層「大地域」、第３階層「中地域」、第４階層「小地域」に分けることをいう。第４階層の「小地域」は、日常生活圏域等のように、文字通り小さな範囲を指す。第３階層の「中地域」は、小地域を複数集合させた中程度の範囲を指す。第２階層の「大地域」は、中地域を複数集合させた行政区等の大きな範囲を指す。第１階層の「自治体」は文字通り自治体自身を指し、隣接する他の自治体との比較等に用いる。

【0484】

これら各階層のデータには図９８で示すように、演算処理のためにコードがそれぞれ附されており、これらデータを組み合わせた小地域マスタを構成している。

【0485】

（５）需給分析に最適な小地域階層を特定する。サービス需給分析で考慮すべき小地域の階層は、サービス種類別に異なり、上位の階層では分析結果が異なることがある。そのため、１つ上の階層の地域についても、サービス需給分析を行い、総合的にグループホームの小地域別整備方針を検討する。

【0486】

例えば、図９９において、サービス種類が地域密着型サービスのグループホームの場合、まず、日常生活圏域である小地域での需給分析を行い、次に各小地域を包含する上位階層である中地域での分析を行う。ケース１‐２では、小地域Ａ２は、第４階層の「小地域」で需給分析を行ったところ、供給不足となった。次に、他の小地域Ａ２を含む中地域Ｂ１として需要分析を行ったところ、需給バランス良となった。このような場合、小地域Ａ１が供給不足であっても，他の小地域Ａ２を包含した中地域Ｂ１では需給バランス良であるため、今後の想定アクションは、中地域Ｂ１を構成する小地域Ａ１，Ａ２は、共に現状サービス基盤維持となる。

【0487】

ケース１‐３のように、第４階層の「小地域」における需給分析では小地域Ａ１，Ａ２共に供給不足の場合、これら小地域Ａ１，Ａ２を含む中地域Ｂ１で需給分析を行っても供給不足となる。このような場合の今後の想定アクションは、当該中地域Ｂ１内のサービス基盤維持を充実させることとなる。

【0488】

これらのことから、サービス種類が地域密着型サービスのグループホームの場合は、需給分析に最適な小地域階層は第３階層の中地域である。したがって、グループホームについては、第３階層の需給分析結果に基づいて地域別整備方針を検討する。

【0489】

また、通所介護の場合は、地域密着型サービスではないため、日常生活圏域である小地域の上位階層である中地域と大地域の２階層についてサービス需給分析を行い、通所介護サービスの小地域別整備方針を検討する。通所介護サービスの場合は、図示のように第２段階の大地域の需給分析結果に基づいて地域別整備方針を検討するとよい。

【0490】

（６）需給類似小地域のグルーピングをおこなう。すなわち、図８６で示した４つの領域８６ａ、８６ｂ、８６ｃ、８６ｄに入る小地域を以下に示すように４つのグループにグルーピングし、夫々にアクションを設定することにより、自治体全体のアクション計画を立てることができる。
・需給バランス良好地域 ⇒ 現状維持
・供給過多地域 ⇒ 参入制限
・供給不足地域 ⇒ サービス基盤充実
・要調査地域 ⇒ 個別地域施策

【0491】

ここで地域包括ケア事業において、自立支援・重度化防止等を実現するため、関係者のサービスの質の向上が必要で、そのためにサービスの質の可視化が重要となる。質が高いサービスとは、心身状態が改善・維持に資するサービスである。

【0492】

しかし、業務遂行上の問題として、サービスの質を公正に評価できるアウトカム指標の定義が困難であり、また、サービス種類別・事業所別にサービスの質を可視化し、課題抽出や事業所のベストプラクティス／ワーストプラクティスの具体的抽出が困難であった。

【0493】

このような問題を解決するために、前述のように高齢者心身状態に基づくアウトカム指標（改善率・悪化までの維持期間）を導入することが提案された。その結果、各事業所のサービスの質が可視化され、成果をあげている事業所や、重点指導すべき事業所等の具体的把握と、きめ細かい指導計画の策定が可能になる。また、従来の事業所による自己点検結果との比較により、サービスの質に係る多くの気づきが得られる可能性がある。さらに、事業所の経営層（管理者）と現場スタッフの間のサービスの質に関する意識のずれ等を是正する材料になる可能性がある。

【0494】

このように、高齢者心身状態に基づくアウトカム指標（改善率・悪化までの維持期間）を用いて、サービスの質を可視化することは、本出願においても、図８２で示す実施例により説明されている。図１００で説明する実施例は、図８２で示す実施例と同様の手段により、サービスの質を可視化すると共に、可視化によりベスト又はワーストプラクティスに分析された事業体（事業所として説明する）がどのような特性を持っているかを可視化するものである。

【0495】

この実施例では、心身状態の軽重度別に事業所の「改善率」と「悪化までの平均維持期間」を散布図にして介護サービスの質の観点で事業所をグループ化する。 図１００の実施例では、サービス種類を「特養」とし、サービス利用者の心身状態は、「要介護度（重度）」とした例を示している。すなわち、図１００は、横軸を事業所別の要介護度の改善率、縦軸を事業所別の要介護度の悪化までの平均維持期間とし、各事業所を横軸及び縦軸から求まる座標点にプロットした散布図である。

【0496】

図１００の例では、右上の領域１００ａ内にある事業所Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３のグループは、改善率が高く、かつ悪化までに平均維持期間が長く、２つの指標が共に良い事業所に該当する。逆に、左下の領域１００ｂ内にある事業所Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３のグループは改善率が低く、かつ悪化までの平均維持期間が短く、２つの指標が共に悪い事業所に該当する。

【0497】

上述の分析結果を受けてのアクションは次のとおりである。領域１００ａ内の事業所Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３は、ベストプラクティス候補事業所であり、 好事例ヒアリングの対象とする。すなわち、好事例をサービスの質が高い事業所からヒアリングし、他事業所に向けて公表等を実施することで、事業所全体のサービスの質を上げることができる。

【0498】

これに対し、領域１００ｂ内の事業所Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３は、ワーストプラクティス候補事業所であり、重点指導対象とする。すなわち、サービスの質が低い事業所を抽出し、後述する特性分析により実態に合う具体的な改善指導を実施することで、効果的にサービスの質を向上させることができる。

【0499】

次に、上述のようにして抽出したベストプラクティス候補事業所Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３のグループ、及びワーストプラクティス候補事業所Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３のグループ別に、サービスの質との相関が強いと想定される事業所特性項目に注目し、両事業所グループ間で有意差がある特性項目を可視化する。それらの情報を、事例集等で、各事業所にフィードバックを行い、行動変容を促す。

【0500】

図１０１は、サービスの質との相関が強いと想定される事業所特性項目を、ベストプラクティス候補事業所Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３とワーストプラクティス候補事業所Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３とで比較した状態を示している。この実施例では、サービス種類が「特養」であるめ、サービスの質との相関が強いと想定される事業所特性項目として職員１人当たりの利用者数と、ユニット型個室比率を用いた。

【0501】

図１０１では、職員１人当たりの利用者数についてみると、ワーストプラクティス候補の事業所Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３は、職員１人当たりの利用者数がベストプラクティス候補の事業所Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３と比べて有意に多い。このため、ワーストプラクティス候補の事業所Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３では職員の人数不足による業務負荷が増大し、これがサービスの質の低下につながるためと考えられる。

【0502】

また、ユニット型個室比率についてみると、ベストプラクティス候補の事業所Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３は、ワーストプラクティス候補の事業所Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３と比べて、ユニット型個室の比率が高い。すなわち、入居者のプライバシーとコミュニケーションのバランスに関して。個室や多床室と比べて、有意にユニット型個室比率が高く、これがサービスの質の向上につながるためと考えられる。

【0503】

前述した分析処理の手順をまとめると以下のようになる。
（１）対象サービス種類の選定。
（２）利用者別・アウトカム指標（改善・悪化までの維持期間）の集計。
（３）事業所別・アウトカム指標（改善率、悪化までの平均維持期間）の集計。
（４）事業所別・アウトカム指標の散布図から、事業所をグルーピング（ベストプラクティス、
ワーストプラクティスの事業所候補等の抽出）。
（５）サービス種類別・事業所特性項目の選定。
（６）サービス種類別・事業所特性項目の集計。
（７）サービス種類別・事業所特性項目別・ベストプラクティス、ワーストプラクティス事業所候補の有意差有無チェック。
（８）有意差が高い事業所特性項目の分析結果を各事業所にフィードバック。

【0504】

次に、同様の手法を用いて、図２で示した総合事業におけるサービスの質の可視化についての実施例を説明する。すなわち、図１０２は総合事業サービスの事業単位の一例として、自治体に設けられた複数の通いの場を対象とし、これら通いの場のプログラムの質の可視化を行っている。

【0505】

図１０２では、心身状態の軽重別に利用者を分けて、通いの場の「改善率」と「悪化までの平均維持期間」を散布図にして、プログラム（総合事業サービス）の質の観点で、通いの場をグループ化している。 例えば、心身状態の軽重度別として、自立／虚弱／要支援グループなどに分けて、各グループを心身状態段階とみなして、改善と悪化までの維持期間を指標化している。

【0506】

すなわち、横軸を改善率、縦軸を悪化までの平均維持期間とし、通いの場の参加者個人ごとに、心身状態集約段階別（例として、自立段階／虚弱段階／要支援段階）の改善／悪化までの維持期間等を集計し、通いの場ごとに、心身状態集約段階別の改善率と悪化までの平均維持期間を集計し、各通いの場の改善率と平均維持期間とに対応する座標点をプロットし、散布図にして、通いの場をグルーピングする。

【0507】

そして、通いの場グループ別に、対応アクションを検討する。すなわち、図１０２の領域（グループ）１０２ａに属する通いの場Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３は、ベストプラクティス候補であり、好事例ヒアリングを行う。好事例としてプログラムの質が高い通いの場からヒアリングし、その他の通いの場や、通いの場開設希望者等に向けて事例公表等を実施することで、全ての通いの場のプログラムの質を上げる。

【0508】

一方、図１０２の領域（グループ）１０２ｂに属する通いの場Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３は、ワーストプラクティス候補であり、重点指導を行う。すなわち、プログラムの質が低い通いの場に対して、好事例などを用いて具体的な改善指導を実施することで、プログラムの質を向上させる。

【0509】

次に、図６で示した第１の要因分析部による総合事業サービスにおける地域特性分析の実施例について図１０３により説明する。図１０３に示す例では、要支援以下の全高齢者に対して、小地域別の新規認定率と同地域の通いの場参加率を散布図にして、通いの場に係る地域特性を表しており、その結果を受けて、通いの場の拠点増加・参加誘導、プログラムの質向上に係る指導等へつなげる。

【0510】

すなわち、横軸を通いの場参加率(対高齢者数）、縦軸を新規認定率（対高齢者数）とし、小地域別通いの場の参加率（＝各小地域の通いの場参加者数／同地域の要支援以下の全高齢者数）と、小地域別新規認定率（＝各小地域の新規認定者数／同地域の全高齢者数）とを集計し、各小地域の通いの場参加率と新規認定率とに対応する座標点をプロットし、散布図にして、小地域をグルーピングする。

【0511】

そして、小地域グループ別に、対応アクションを検討する。すなわち、図１０３の領域（グループ）１０３ａに属する小地域は、通いの場への参加率が高く、新規認定率が低く、 通いの場に期待するとおりの成果がでているため、現状継続とする。

【0512】

図１０３の領域（グループ）１０３ｂに属する小地域は、通いの場の参加率は高いのに、新規認定率が高いため、プログラムの質が低いと判断され、個別指導となる。すなわち、他の小地域（例えば上記グループ１０３ａに属する小地域）の通いの場との違いを調査して、好事例の紹介を受ける。

【0513】

図１０３の領域（グループ）１０３ｃに属する小地域は、通いの場の参加率は低いが、別の要因により、新規認定率が低いので、別の要因について調査を要する。

【0514】

図１０３の領域（グループ）１０３ｄに属する小地域は、通いの場の参加率が低く、新規認定率が高いため、通いの場の数を増やす、または通いの場に参加を促すような情報を展開する。

【0515】

次に、図１及び図２で示した地域包括ケア事業システム１５における事業計画策定支援（Ｐ）と実績評価（Ｃ）とについて図１０４により説明する。

【0516】

一般に、サービスの提供を計画するためには、小地域ごとの利用状態像（サービス需要）を把握して計画することが必要であり、サービス種類別にサービスの質の向上の計画を立てる必要がある。これまで小地域ごとの利用状態像（サービス需要）を抽出する仕組みがなく、サービスの質を公正に評価できるアウトカム指標の定義がなかった。

【0517】

本発明の実施の形態では、これらの解決策機能として前述した各機能により、サービス別心身状態改善・維持計画策定を支援でき、小地域別サービス需給分析結果を踏まえたサービス基盤計画策定が可能となり、小地域別サービス基盤計画や、サービス別心身状態改善・維持計画の進捗管理・挽回策策定が可能になった。

【0518】

そのために、小地域別・サービス種類別・サービス提供率（事業所の所在地域に居住する利用者にサービス提供する割合）を集計し、年度ごとに計画を策定し、計画通りに進行しているのか定期的（月次等）に計測する。そして、計画値と実測値とに乖離がある場合は実態把握を行い、要因調査、対策（抑制策、誘導策等）検討及び計画見直しを行う。

【0519】

図１０４の実施例では、小地域別に、特定の心身状態像の高齢者の利用率（実績値）を集計することで、必要とするサービス供給量が確保されているかを評価している。このため、実態に合った計画を策定することができる。この例では、図示していないが、サービス種類をグループホーム（主として地域密着型）とし、高齢者状態像は、麻痺無×障害自立度軽度×認知症自立度重度とし、小地域階層は中階層とする。そして、自治体平均と、小地域１及び小地域２とを比較して示している。

【0520】

この図から２０１７年において小地域１は計画よりサービス提供率が高いことがわかる。このため、小地域１に対してのアクションは、サービス提供率を抑制の施策検討及び計画見直しを行う。これに対し、小地域２は計画値よりサービス提供率が低下していることがわかる。このため、小地域２に対してのアクションは、サービス提供率を上げるための施策検討及び計画見直しを行う。

【0521】

このように、小地域別・サービス種類別・サービス提供率（事業所の所在地域に居住する利用者にサービス提供する割合）を集計し、年度ごとに計画通りに進行しているのかを定期的に計測し、計画値と実測値とに乖離がある場合は実態把握を行い、要因調査、対策検討及び計画見直しを行うことができる。

【0522】

以上のように本発明の実施の形態では、ビッグデータ分析に基づいて地域マネジメントを推進するので、極めて先進的な取り組みであり、国の現状や将来の方向性と一致するものとなる。すなわち、データ分析により、小地域や事業所などの事業体でのサービスの質に関する、現状把握や課題抽出が定量的かつ悉皆的に行うことができる。また、アプローチすべき類似事業所グループ（ベストプラクティス候補や重点指導先候補等）の抽出ができ、具体的な実効内容を踏まえた実行計画の策定が可能になる。また、介護事業所に対しては、自事業所の全事業所における位置付けや取組の成果履歴等を、分かりやすく即時把握可能な形で、しかも各事業所の経営計画策定の際の参考になる情報の定期的提供が可能になり、利用者に対しては、認定更新や資格情報等の異動があるたびに高齢者総合データベースを日次更新することで、各事業領域におけるリスク対象者（総合事業対象とすべき一般高齢者等）や地域ケア会議の個別課題検討対象者等の総合的な履歴情報のタイムリーな抽出が可能になる。さらに、類似事業所グループ別や個別利用者別に実施した各施策・対策の計画に対する実績の実行管理や、例えば、３年ごとの実績評価を定量的に行うことができる。これにより計画より遅れている施策のフォローや巻き返し等がタイムリーに行えるようになる等の効果を奏する。

【0523】

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0524】

１１…介護事業
１２…総合事業
１３…医介連携
１５…地域包括ケア事業システム
１６…データベース
１６０…高齢者基本データ
１６１…介護保険データ
１６２…医療保険データ
１６３…地域施策データ
１７…「見える化」システム
２１…地域マネジメント支援機能部
２２…地域情報管理機能部
２３…高齢者情報管理機能

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】

【図23】

【図24】

【図25】

【図26】

【図27】

【図28】

【図29】

【図30】

【図31】

【図32】

【図33】

【図34】

【図35】

【図36】

【図37】

【図38】

【図39】

【図40】

【図41】

【図42】

【図43】

【図44】

【図45】

【図46】

【図47】

【図48】

【図49】

【図50】

【図51】

【図52】

【図53】

【図54】

【図55】

【図56】

【図57】

【図58】

【図59】

【図60】

【図61】

【図62】

【図63】

【図64】

【図65】

【図66】

【図67】

【図68】

【図69】

【図70】

【図71】

【図72】

【図73】

【図74】

【図75】

【図76】

【図77】

【図78】

【図79】

【図80】

【図81】

【図82】

【図83】

【図84】

【図85】

【図86】

【図87】

【図88】

【図89】

【図90】

【図91】

【図92】

【図93】

【図94】

【図95】

【図96】

【図97】

【図98】

【図99】

【図100】

【図101】

【図102】

【図103】

【図104】