2026年5月24日コラム

シニア向けAIサービスを設計するときに大切にしたいこと｜技術より先に考えるべき視点

高齢者人口がピークに向かう日本で、シニア向け AI サービスの開発が広がっています。ただ、機能や精度だけを追ってしまうと現場で使われない仕組みになりがちです。本人・家族・介護者それぞれの視点、UI・倫理・データ取り扱いの注意点まで、シニア向け AI 設計の現実をまとめました。

日本の高齢者人口は 2025 年以降もしばらく増加を続け、2042 年頃にピークを迎えると推計されています。シニア向けの AI サービスは、ヘルスケア・介護・見守り・コミュニケーション・移動支援など、幅広い領域で開発が進んでいます。

ただ、シニア向けサービスは「AI として高性能であること」と「現場で使われること」のギャップが特に大きい領域です。本記事では、技術より先に押さえておきたい視点を整理します。

シニア向け AI 設計、3 つの主体

シニア向け AI を考えるとき、ユーザーを「本人・家族・介護者」の 3 主体に分けて整理すると、設計の解像度が上がります。

1. 本人（シニア） 最終的にサービスを使う、または使われる側。デジタルリテラシーや視力・聴力・手指の動きには大きな個体差があります。「スマホが使える人」と「スマホは持っていない人」では、設計の前提から変える必要があります。

2. 家族 離れて暮らす子・配偶者・親族など。「本人が元気でいるか」を確認したいというニーズが強く、月額課金のサービスを実際に契約・支払うのは家族側であることが多い。「家族にだけ通知が届く」「家族のスマホから状況が見える」設計が、サービスの定着に大きく寄与します。

3. 介護者・施設スタッフ 有料老人ホーム、デイサービス、訪問介護などのプロフェッショナル。複数の利用者を見る必要があるため、個人向けと施設向けで UI と機能を分ける設計が必要です。

シニア向けサービスの定着率を分けるのは、AI モデルの精度よりも、ユーザー側の UI とインタラクション設計であることが圧倒的に多い領域です。

画面 UI のポイント：

ハードウェアの選択：

「新しい操作を覚えてもらう」が一番高いハードルです。スマホ操作が苦手な層には、据置型・置き時計型などの形態が浸透しやすい傾向があります。リサーチコーディネートが連携する「みまもり時計」も、使わなくなったスマホを置き時計に変えて「タップだけで安否を伝える」という設計を採用しています。

シニア向け AI サービスは、扱うデータの繊細さが特に高い領域です。

1. 同意の取り方 本人が認知的に判断できる状態かどうかで、同意の有効性が変わります。家族による代理同意、施設側の代理同意など、状況に応じた仕組みを契約・規約に落とし込む必要があります。

2. 監視と見守りの境目 カメラ・センサーで「見守る」ことと「監視する」ことの境目は曖昧です。本人の尊厳に配慮した設計、データの最小化、用途の限定が重要です。「収集できるから収集する」は避けるべき判断です。

3. データの目的外利用 医療・介護データは個人情報保護法の中でも要配慮個人情報に該当します。匿名加工・仮名加工、第三者提供の制限、保存期間の設定など、設計初期からの組み込みが必要です。

4. 終了時のデータ処理 契約終了・本人逝去後のデータの扱いも、設計時に決めておくべき項目です。家族にデータを渡すのか、削除するのか、規約と運用の両方で明文化します。

シニア向けサービスでは、「AI を使うこと自体が目的」になると、現場で使われなくなりがちです。AI が課題解決に必要かを冷静に判断するのが大切です。

AI が効きやすい例：

AI でなくてもよい例：

「AI を使えば便利になる」ではなく、「この機能には AI が必要か」を都度問い直すことが、シニア向けサービス設計では特に重要です。

シニア向け AI サービスは、技術的な可能性が広がる一方で、「使われるか」のハードルが他領域より高い領域です。技術より先に、ユーザーの 3 主体・UI・倫理・データ取り扱いの観点で設計を組み立てると、定着するサービスになりやすくなります。

リサーチコーディネートでは、「シニア AI ラボ」を通じて、シニアと家族を支える AI プロダクトの設計・開発に取り組んでいます。シニア向けの新規事業・研究テーマがあれば、お気軽にご相談ください。