介護施設の加算の算定要件をAIで理解する方法（相談員向け）

青本や自主点検表は専門用語が多くて挫折しがち。

そこで「検索ができるAI＋GPTでの整理」をクッションにしてから公式資料を見る流れにすると、難しい言い回しもスッと頭に入ります。

用意するもの

• 検索ができるAI（できれば3種類）例：パープレキシティ、Gemini、GPTのディープリサーチなど
• 情報をまとめるAI（GPTが理想）
• 青本
• 自主点検表

手順の全体像

1. GPTで「サービス種類」と「加算名」からメタプロンプトを作成
2. 検索系AI（リサーチ系機能をオン）にメタプロンプトを入れて深掘り検索
3. 結果をGPTに渡し、算定要件を表・箇条書きに整理
4. 内容を読み、理解を固める
5. 最後に青本・自主点検表で必ず照合

まずGPTで調べたい加算を明確にし、検索のためのメタプロンプトを作成します。その後、パープレキシティやGeminiなど検索特化のAIにリサーチモードをオンにして入力することで、一次情報に近い信頼できる資料を集めることができます。得られた情報はGPTに整理させ、表や箇条書きにすることで要点がわかりやすくなります。整理された内容を読むと算定要件の全体像が掴みやすくなり、青本や自主点検表に出てくる難しい言い回しも理解しやすくなります。

2. GPTでメタプロンプトを作る（実例）

まずはGPTにサービス種類、加算名を伝えてプロンプトを作成してもらいましょう！

サービス種類と加算名はあなたが検索したい内容に差し替えてください。

特別養護老人ホームでの生産性向上加算の算定要件をディープリサーチで調べます。メタプロンプトを作成してください。

この指示をGPTに伝えると、以下のような内容が返ってきます。（AIの返答なので誤差はあります。）

あなたは介護保険制度に詳しいリサーチャーです。
【サービス種類】特別養護老人ホーム
【加算名】生産性向上加算

この加算の算定要件について、厚労省通知、自治体資料、審査支払機関・専門団体の解説、一次情報（法令・通知・事務連絡・自治体公式Q&A 等）を最優先してディープリサーチしてください。
二次情報を参照する場合は、必ず一次情報で裏取りしてください。

出力要件：
1) 算定要件の正式記載（条文・通知の要点を平易に）
2) 算定に必要な体制・記録・様式（誰が・いつ・何を残すか）
3) 施設内での実装手順（準備→運用→モニタリング→自己点検）
4) よくある誤解・減点/返戻の注意点
5) 参照元URLと正式名称（可能な限り一次情報）
6) 各参照の【公開日】と【最終更新日】を明記（不明な場合は「日付記載なし」と記載）

トーン：
- 新人相談員にも分かる言葉
- 重要語は太字、項目は箇条書き、表形式も活用
- 5分で全体像、15分で実務まで落とし込める構成

検証：
- 各要件の根拠となる条文番号・通知番号を併記
- 自治体固有の追加要件がある場合は「全国共通」と区別して記載

このように返ってきた結果をGeminiやパープレキシティに貼って検索を開始します。

3. 検索系AIでリサーチするコツ

パープレキシティ（Researchモード）

パープレキシティは検索と要約を同時に行い、出典リンクを並べてくれるのが強みです。Researchモードをオンにすると、浅い回答よりも出典精度と深掘りが優先されます。一次情報（厚労省・自治体・審査支払機関）のURLを拾いやすいので、加算の算定要件確認に向いています。

Gemini（ディープリサーチ）

Geminiのディープリサーチは、段階的に仮説→調査→要約を繰り返す仕様（モード）で、複数ソースを突き合わせながら整合性を高めます。医療・介護領域の公的資料との相性が良く、用語の言い換えや要点抽出も安定しています。

複数AIでの相互検証

1つのAIの回答だけだと、古い資料や誤解が紛れ込む可能性があります。最低2つのAIで同じメタプロンプトを回し、出典の重なりと差分を見てください。重複する出典は信頼度が上がり、食い違う箇所は青本・自主点検表での照合候補になります。

4. GPTで加算要件を「見やすく」再構成

検索結果の要点をGPTへ貼り付け、次のように依頼します。

• 「算定要件・体制・記録・注意点を表と箇条書きで整理して」
• 「新人相談員向けに、実装手順を5ステップで」

なぜAIを使うと理解しやすいのか？（青本・自主点検表への橋渡し）

• 自分の理解レベルに最適化：「新人向けに」「専門用語を言い換えて」など指示すると、噛み砕いた要約が得られます。
• 公式文書の読解が一気に楽：AIで先に構造（要件・体制・記録・注意点）が見えるため、青本や自主点検表に出る難しい言い回しも、何を言っているかの見当がついた状態で読み進められます。
• 定着と確認がスムーズ：AI要約→青本・自主点検表→再要約の往復で、誤解に気づきやすく、理解が深まります。

5. 最後のチェックは必須（ルール順守）

AIの情報だけで判断しないこと。
最終的な根拠は必ず青本・自主点検表・最新通知で照合してください。万一の誤りは算定ミスや返戻につながります。

まとめ

• GPTでメタプロンプト作成 → 検索系AI（リサーチ/ディープリサーチオン）で深掘り
• GPTで表・箇条書きに再構成し、理解の足場を作る
• 必ず青本・自主点検表で裏取りしてから現場運用へ

この流れなら、難解な算定要件も「理解→実装」まで一直線。相談員の業務負担を軽くしつつ、ルール順守と品質向上を両立できます。