医療・介護業界の人材不足は、もはや「採用を頑張る」だけでは解決できない局面に入って

います。介護人材の供給不足、高騰した人材紹介料、そして属人化したOJTで疲弊する指導者──この3つの圧力が同時に襲うなか、海外人材の採用とAI活用は「並行して進めるべき経営課題」になりました。

ただし、どちらも「とりあえず始める」と必ず失敗します。海外人材を採用ありきで進めて定着しないケースと、生成AIを現場に丸投げして「タンスの肥やし」になるケースは、まったく同じ構造で起きています。共通する失敗要因は、ビジョンの欠如・計画と分析の不足・運用体制の不備。逆に言えば、この3つを先に「企てる」ことができれば、AIは海外人材の戦力化を最も強力に支える基盤になります。

本記事では、2026年5月に当社が開催したオンラインセミナー「AI活用で実現する『海外人材』の戦力化と定着」の内容をもとに、医療・介護現場でAIを「情報のインフラ」として組み込み、海外人材の採用・教育・定着を仕組み化する実践法をまとめます。

このレポートは2026年5月26日開催オンラインセミナー「AI活用で実現する『海外人材』の戦力化と定着」の内容をもとに編集・再構成したものです。

なぜ今、「AI×海外人材」なのか──業界に同時進行する3つの圧力

第1部では、医療・介護現場が直面している構造的課題を、まず数字で確認します。

① 人材不足の深刻化 ─ 厚生労働省の介護人材需給推計によれば、2026年時点で約25万人、2040年には約57万人の不足が見込まれています。看護師の約半数に相当する規模であり、国内の労働力人口だけで埋めることは現実的ではありません。

② コストの高騰 ─人材紹介料は高騰し、想定年収の30%を超える事例も珍しくなくなりました。採用単価が上がる一方で、定着しなければ再採用のコストが二重にかかります。

③ 教育・指導の限界 ─ OJTが属人化し、指導者が疲弊している現場が増えています。日本語が母語でない職員が加わると、伝える側の負担はさらに大きくなり、「教える人で内容が変わる」「面談で本音が出ない」「やさしい日本語に書き換える時間がない」といった声が現場から上がっています。

この3つの圧力に対し、人を増やすことだけで対応するのは不可能です。リソースを最小化しながら品質を維持する仕組み=AIを「インフラ」として組み込むことが、現場と経営の両方にとって現実解になります。

海外人材の採用が「失敗する組織」とAIが「タンスの肥やしになる組織」は同じ構造

ここで強調しておきたいのは、海外人材導入の失敗と、AI導入の失敗がまったく同じ構造で起きているという事実です。

海外人材を採用したのに、なぜか辞めていく。成長しない、定着しない。そして「やっぱり海外人材は活躍できなかった」という誤った結論に至る──これは多くの現場で繰り返されてきたパターンです。しかし、その本質的な原因は「相手が悪かった」ことではなく、意思決定の段階で戦略がなく、自社理解が不足し、目的が言語化されていなかったことにあります。「とりあえず面接」「とりあえず業務を教える」で走り出してしまった結果です。

AIも同じです。導入したのに誰も使っていない、効果が見えない、現場に浸透しない──こうした組織には3つの共通点があります。

① 計画・分析の不足 ─ 業務分析や効果測定の設計がなく、AIを入れても評価できない。結果として「やった気」で終わります。

② 運用体制の不備 ─ 確認者・責任者・利用ルールが未整備で、属人化または放置され、現場に浸透しません。

③ ビジョンの欠如 ─ 「何のためのAIか」が不明確で、取り組みが「やらされ仕事」となり、文化に根付きません。

AIが使われない原因は、スタッフのITリテラシーではありません。組織に「課題を整理する力」と「問いを立てる力」がないこと。これは、海外人材が夜勤に入れない現場と、まったく同じ構造です。

だからこそ、海外人材の戦力化とAI活用は、別々のプロジェクトではなく、「企ててから走り出す」という同じ思想のもとで一体的に設計するべきものなのです。

AIで最初に行うべき「2つの可視化」──相手と自組織

「企てる」とは具体的に何をすることなのか。AI活用の第一歩は、相手と自組織を可視化することです。

① 相手の可視化 ─ 異文化リサーチをAIで効率化

海外人材を迎える前に、出身国の宗教・習慣・教育背景を知っておく必要があります。これまでは、ネット検索で断片的な情報を集め、現場ですれ違いが起きてから「あの子は変わっている」で済ませてしまう──そんなパターンが多くありました。

AIを使えば、宗教・食事・休日・家族観などを「介護現場で配慮すべき点」に絞って一覧化できます。面接前・配属前に指導者へ共有することで、摩擦を「事前」に回避できます。

入手すべき情報は、

• 宗教・食事・断食期間
• 教育水準・看護介護資格制度
• 家族観・休日観・コミュニケーション様式
• 送り出し国の経済・人口動態

たとえば、こんなプロンプトを試してみてください。

「インドネシア出身の20代女性が日本の介護施設で働く際、宗教・食事・家族との連絡・休日の過ごし方など、日本人指導者が事前に知っておくべき配慮点を、現場で起こりがちな具体的シーン3つとあわせて表形式で整理してください」

数秒で、現場で使えるレベルの整理が出力されます。重要なのは、相手が「わざわざお金を払って日本語を学び、日本を選んで、介護を学びに来てくれている」という事実への理解です。AIはその理解を、出会う前から準備するための補助線になります。

② 自組織の可視化 ─ 経営分析・人員シミュレーション

ロマンだけでは、海外人材活用は続きません。しっかりと算盤(そろばん)を弾く必要があります。

AIを使えば、以下の3つの試算が手元でできるようになります。

• 人員分析: 在籍・採用・退職の年齢層、5〜10年の成り行き予測
• 資金シミュレーション: 技能実習/特定技能・介護ルートごとの10年総額比較
• 求人票・賃金モデル: ルート選定に応じた賃金モデル・住居補助・採用経費の最適配分

実際に試算してみると、採用ルート選定によって10年・1人あたり約310万円もの賃金パターン差が生まれます。総額パターンでも約270万円の差。これを累積40名で計算すると、約1.08〜1.24億円の総額差になります。この差を、感覚や前例踏襲で決めてしまっていないでしょうか。

Excel とAIで自社の実データに当てはめて試算する──これがフェーズ1の戦略立案です。

AIは「答えを出す道具」ではなく、「考える材料を整理する道具」として使うのがコツです。

医療・介護現場のための「安心・安全なAI活用ルール」

便利さよりも先に、安全設計を整える必要があります。とくに患者・利用者の個人情報を扱う医療・介護現場では、ここを曖昧にしたまま走り出すと取り返しがつきません。大原則はシンプルです。

掲示板に貼り出せない情報は、AIに入力しない。

入力してはいけない情報

• 利用者・患者の実名・病歴・介護記録
• 在留カード番号・住所・パスポート
• 個人を特定できる給与・面談メモ
• 未公開の経営情報・契約書原本

入力してよい情報

• 匿名化された業務手順・マニュアル
• 一般的な制度・法令・公開情報
• イニシャル・記号化した相談ケース
• 数値だけ抽出した集計データ

加えて、運用面で必ず整える4点セットがあります。

①法人契約で導入し学習をオフにする、②利用ログを残す、③最後は必ず人が確認する、④最終判断はAIにさせない。

AIの答えはもっともらしく出てきます。だからこそ、クリティカルに疑う視点を持ち、意思決定の「材料の一つ」として活用する姿勢が大前提になります。

「真似させる教育」から「根拠を伝える教育」へ──AIが教育現場を変える

第2部は教育・育成編です。海外人材の教育において、AIが最も力を発揮する領域がここにあります。

従来の「真似させる教育」は、数ヶ月後に何も残らない教育になりがちです。分厚い日本語マニュアルを音読させ、「とにかく見て覚えて」と指導する。なぜそうするのかが伝えられないため、翌週には同じことを何度も指導する羽目になります。結果として、応用が利かず、夜勤デビューも遠のいていきます。

海外人材は、わざわざお金を払って日本語を学び、日本を選んで介護を学びに来ています。見よう見まねの作業ばかりさせていては、「この職場じゃないところに行こう」と思われても無理はありません。

AIを活用すれば、教育のかたちそのものを変えられます。

• やさしい日本語+母国語の対照教材
• 「なぜその観察が必要か」を3択クイズで確認
• 根拠と判断基準を明示
• 個別の習熟度に応じた補助教材を自動生成

指導者の役割は「教える人」から「伴走者」へ転換していきます。AIは単なる翻訳機ではなく、「教育設計の協力者」になるのです。

実践例:既存マニュアルが数秒で多言語教材になる

たとえば、こんな現場マニュアルがあったとします。

「就寝前に必ず排泄誘導を実施し、覚醒状態・皮膚の発赤・むくみの有無を観察、異常があれば直ちに看護師に報告すること。」

このまま海外人材に渡しても、おそらく6割理解できればよい方です。ここでAIに「N3レベル向けのやさしい日本語と、インドネシア語対訳で書き換えて」と指示するだけで、次のようなアウトプットが数秒で得られます。

【やさしい日本語】

・ねるまえに、トイレに いきましょう。・目をあけていますか?声をかけて返事がありますか?・皮ふが赤くなっているところはありませんか?・足や手が はれていませんか?いつもと違う時は、すぐに かんごしさんに 伝えましょう。

【インドネシア語訳】

Sebelum tidur, mari bantu penghuni pergi ke toilet terlebih dahulu. Apakah matanya terbuka dan masih memberikan respons saat diajak bicara? Apakah ada bagian kulit yang kemerahan? (以下略)

教材作成時間は、従来の「1マニュアル数日」から「数十分(人の確認を含む）」へ。当社の試行段階では80%以上の時間削減を実測しています。ただし、必ず人による最終確認を入れること。AI×人のハイブリッド運用が前提です。

個別の補助教材を自動生成する3ステップ

つきっきりにならない、アウトプット型の教育を実現する方法もご紹介します。

これにより、指導者の負担を最小限にしながら、個別の習熟度に応じた補助資料を提供できます。クイズで根拠を確認することで、「やった気」で終わらない理解度確認が可能になり、夜勤・専門性に到達できる教育へとつながっていきます。

ツール選びより先に答えるべき「5つの問い」

「うちはどのAIを導入すべきでしょうか?」という質問をよくいただきます。しかし、ツール選びの前に答えるべき問いが5つあります。

この5つに答えられない限り、どのAIを選んでも結果は同じです。ツールを学ぶ前に、業務を言語化する──これが伴走支援の出発点になります。

参考までに、主要AIの特性と使い分けをまとめると以下のようになります。

AI	得意領域	主な用途
ChatGPT (OpenAI)	文章生成・要約・翻訳の安定感	教材・面談質問・OJT資料作り
Gemini (Google)	Google検索との連携・最新情報	制度の最新確認・Web情報要約
Claude (Anthropic)	長文処理・丁寧な日本語	長い文書の要約・原稿執筆

ただし最重要は「どのAIか」より「何を任せるか」です。経営者が押さえるべきは、
①法人契約での導入(学習オフ)、②利用ルールと確認者の明確化、③朝礼・夕礼でナレッジを共有する仕組みの3点に尽きます。

AIで「対話」と「キャリア」を管理する──定着のための仕組み

第3部は定着・管理編です。海外人材の定着を左右するのは、給与よりも「成長機会」と「キャリアパスの見える化」です。

面談の質問リストをAIで作る

「困ったことは?」と聞いても、「大丈夫です」で会話が止まる。海外人材は遠慮も重なり、本音が見えにくくなります。AIで質問リストを作れば、答えやすい質問を10個一気に用意し、圧迫感のない聞き方を提案してくれます。母国語版も同時に作成可能です。

コピペで使えるプロンプト例を一つ。

# 役割あなたは海外人材の定着支援に詳しい管理職です。
# 目的月1回の1on1面談で、本音を引き出したい。
# 対象入職3か月の技能実習の介護職員、N4取得後半年程度で、N3を勉強中
# 制約条件やさしい日本語/圧迫感のない/はい・いいえで終わらない問い
# 出力形式生活・仕事・人間関係・将来希望ごとに各5問

出てきた質問を「もっとやさしく」「○○語版も併記して」と追加指示すると、即現場で使える形になります。なお、面談記録に固有名や評価情報をAIに入れないこと。記録整理も「匿名化してから」が原則です。

アンケート分析で「離職予兆」を検知する

多言語アンケートを5分で設計し、QRコードやLINE連携で配信、自由記述を感情分析でカテゴリ化──これにより、孤立・日本語・人間関係・キャリアの悩みを早期に発見できます。

AIで捉えるべきは、

• 「3年以上働きたい」割合の変化(将来性)
• 「もっと仕事のトレーニングがしたい」声の頻度(成長意欲)
• 「日本語がわからない場面」の具体的なエピソード(教育課題)
• 「正当に評価されたい」という言及(処遇・キャリア)

繰り返しになりますが、海外人材は給与不満よりも「成長機会の不足」で辞めていきます。だからこそ、AIで早期に把握する仕組みが必要なのです。

Excelキャリア管理表をAIで更新する

研修履歴・日本語テスト結果・面談メモから「できる業務」「次の支援策」を自動で素案化(人が最終確認)。これにより、指導者は「考える時間」を取り戻せます。

たとえば、リン・トゥイさん(28歳/ベトナム/介護3年目/特定技能)のキャリア更新作業をシミュレーションすると、

• Before(従来): 業務マップ作成に1人あたり約60分を要し、次の支援策は指導者の直感頼み、3年後の姿は本人に示せず
• After(AI活用): 業務マップの素案をAIが30秒で作成し、根拠も提示。次の支援策(記録N2語彙トレ、介護福祉士受験準備など)も具体化

指導者は事務作業から解放され、人間にしかできない「対話と判断」に集中できるようになります。海外人材が辞めない最大の理由は「キャリアパスが見える」こと。AIは管理を楽にするだけでなく、「働き続けたい職場」をつくるのです。

AI活用セルフチェック──貴法人は今どこまで言語化できていますか?

ここまで読み進めていただいた皆さまに、最後にセルフチェックをお渡しします。次の7項目のうち、いくつチェックがつくでしょうか。

1つでも曖昧なら、必要なのは「プロンプト研修」ではなく「AIを使える現場づくり」です。

便利なツールが「タンスの肥やし」になるか、それとも組織の競争力になるかの境界線は、ここにあります。プロンプトの書き方を覚えても、現場が自律的にAIを使えるようにはなりません。

「AIを使える現場」に必要なのは、次の6つの仕組みです。

1. 現状分析 ─ 業務の棚卸し
2. 課題の言語化 ─ 問いの設計
3. AI活用ルール ─ セキュリティ
4. 運用責任者 ─ 確認・承認
5. 教育と定着 ─ 現場への浸透
6. KPIと改善 ─ 効果測定

AI活用は、ツール導入ではなく「組織改革」である──ここに立ち返ることが、すべての出発点です。

おわりに──AIが現場を変えるのではない

最後に、私たちが伝えたいことを一つだけ。

AIが、現場を変えるのではありません。現場を変える準備ができた組織だけが(=組織変革)、AI活用で組織に成果をもたらします。

英語を話せたらアメリカで成功できるか?車を与えられたらどこにでも行けるか?──答えは「いいえ」です。同じように、生成AIを活用したら海外人材が戦力化できるか?という問いにも、単純な「はい」はありません。

企業は、人なり。海外人材の戦力化も、AI活用も、最後に問われるのは「人を育て、現場を企てる、組織の力」です。企ててから、走り出しましょう。

海外人材の戦力化・AI活用に関するご相談はこちら

株式会社日本経営 介護福祉コンサルティング部では、医療機関・介護施設における海外人材の採用・受入体制構築・育成・定着・戦力化までを、伴走型で支援しています。AIを情報インフラとして組み込み、属人的な支援から「仕組みで支える現場」へと転換するためのコンサルティングをご提供しています。

「採用ありき」ではなく、ビジョンから逆算した戦略立案・体制構築・人事制度設計・指導者養成・キャリア管理の各フェーズで、貴法人の現状と課題に応じたご支援が可能です。

以下のような課題感をお持ちの経営者・人事責任者の方は、ぜひ一度ご相談ください。

• 5年後・10年後の人員構成に強い危機感があるが、何から手をつけてよいかわからない
• 海外人材を採用したが、定着・戦力化に向けた仕組みが整っていない
• 指導者が疲弊しており、教育の属人化を解消したい
• AIを現場に導入したいが、どの業務から優先すべきか整理できていない
• 「企ててから走り出す」体制を、組織として構築したい

海外人材の育成についてお困りごとはありませんか？
私たち日本経営が課題解決に向けてサポートします

本稿の監修者

郷 美由季（ごう みゆき）
株式会社日本経営　介護福祉コンサルティング部

看護師として医療・介護現場や講師を経験。その後、事業会社にて介護職向け教育商材の教務企画や、海外人材事業の立ち上げを担い、日本経営に入社。医療・介護業界における人材の採用・育成・定着の促進や、海外人材の導入支援を専門とする。

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