介護現場のAI活用事例６選！AIの種類・メリット・問題点・導入手順も解説
「介護現場でAIを活用したいが、何から導入すればよいのか分からない」
「実際にどんな事例があり、どこまで効果が出るのか知りたい」このように感じている方は多いでしょう。
介護現場のAI活用は、見守りや記録作成、ケアプラン支援など負担が大きい業務から始めると効果を実感しやすくなります。
本記事では、介護現場で進むAI活用の事例６選をはじめ、AIの種類、導入メリット、問題点、成功させるための手順まで分かりやすく解説します。
この記事を読めば、自施設に合うAI活用の方向性や、導入前に整理すべきポイントがつかめるでしょう。
介護現場のAI活用事例を参考にしながら、導入の進め方や自施設に合う使い方を整理したい方は、ぜひ最後までご覧ください。
介護現場でAI活用が注目される背景と導入の目的
まずは、介護現場でAI活用が注目される背景と導入の目的を解説します。
介護業界が抱える人手不足と高齢化の進行
介護業界でAI活用が注目される大きな理由は、人手不足と高齢化の進行が同時に進んでいるためです。
介護を必要とする人が増える一方で、働き手の確保は簡単ではありません。
従来どおり人手だけで回す運営には、限界が出始めています。
厚生労働省によると、介護職員の必要数は2026年度に約240万人、2040年度に約272万人と見込まれています。
2022年度の約215万人と比べると、大きな上積みが必要です。
採用強化だけで埋めるには難しさがあり、業務の進め方自体を見直す必要があります。
参照：厚生労働省「テクノロジー等を活用した介護現場における生産性向上の重要性とその施策について」
負担が集中しやすい業務としては、以下が挙げられます。
- 介護記録や申し送りの作成
- 夜間の見守りや巡視
- 送迎計画やシフト調整
- 家族対応や事務処理
いずれも現場に欠かせない仕事ですが、直接介助以外の時間を多く取られやすい点が課題です。
結果として、職員が利用者と向き合う時間まで圧迫されやすくなります。
介護業界の人手不足は、採用だけで解決しにくい課題です。
人材不足が深刻化する背景や、業務負担を減らす方法は、以下の記事でも詳しく解説しています。
関連記事：深刻化する「人材不足」の原因と解消へのロードマップ【コア業務集中戦略】
なぜ介護現場でAI導入が必要なのか
介護現場でAI導入が必要とされる理由は、限られた人数でも安全性とケアの質を保ちながら、日々の業務を回さなければならないためです。
人の手が必要な仕事まで機械に置き換える話ではありません。
記録や見守りの補助を通じて、人が担うべき仕事へ時間を戻すための導入です。
厚生労働省は、介護分野の生産性向上を進めるうえで、介護テクノロジーの導入や業務改善を重要な取組みとして位置づけています。
見守り機器、介護記録ソフト、インカムなどは、業務時間削減の効果が確認されている機器として集中的な支援対象にもなっています。
参照：厚生労働省「テクノロジー等を活用した介護現場における生産性向上の重要性とその施策について」
AI導入が必要になる場面は、主に以下のとおりです。
- 記録業務に時間がかかり、残業が増えている
- 夜間の見守り負担が重く、職員の疲労が大きい
- 送迎やシフト調整が属人化している
- 人手不足で、直接ケアに使える時間が減っている
AIを導入すると、記録の下書き作成、見守りの補助、送迎計画の最適化などを進めやすくなります。
空いた時間を直接介助や対話に回せれば、現場全体の回し方も変わってくるでしょう。
介護現場で活躍するAIの種類とできること
介護現場で活躍するAIにはさまざまな種類があります。
まずは、主な種類とできることを一覧で整理します。
| AIの種類 | できること |
|---|---|
| 見守りや事故防止に役立つAI・カメラ | 離床、転倒、徘徊などの動きを把握し、職員へ通知する |
| 介護記録や事務作業を効率化するAI | 記録入力、報告書作成、メモ整理などを補助する |
| ケアプラン作成を支援するAI | 利用者データをもとにケアプラン作成を補助する |
| 送迎ルートを最適化するAI | 送迎条件を整理し、効率のよいルートを作成する |
| 負担軽減に役立つ介護ロボット・デバイス | 移乗、見守り、排泄ケアなどを補助する |
それぞれ詳しく見ていきましょう。
見守りや事故防止に役立つAI・カメラ
介護現場におけるAI活用の代表例が、利用者の安全を守るための見守りAI・カメラです。
居室のベッドや天井に設置したセンサーやカメラが状態の変化を把握し、離床や転倒、徘徊などの危険につながる動きを検知すると、職員の端末へ通知します。
最近では、利用者の体に触れずに睡眠、覚醒、呼吸数などを測定できる非接触型センサーも広がっています。
夜間や職員の目が届きにくい時間帯でも異変を把握しやすくなるため、事故防止と見守り負担の軽減に役立ちます。
介護記録や事務作業を効率化するAI
介護職員の負担になりやすい業務の一つが、介護記録や報告書の作成です。
こうした事務作業の負担を減らす手段として、記録や入力を補助するAIの活用が進んでいます。
介護記録や事務作業を効率化するAIは、主に以下の業務で役立ちます。
- 介護記録の入力
- 報告書の作成
- 申し送り内容の整理
- メモの要約
- 文書のたたき台作成
代表例は音声認識AIです。
介助をしながら話した内容を自動で文字に変換し、介護ソフトへ記録できるため、あとから手書きしたり、パソコンへ打ち直したりする手間を減らせます。
最近では、簡単なメモをもとに報告文のたたき台を作る生成AIも使われており、職員が本来のケア業務に使える時間を確保しやすくなります。
ケアプラン作成を支援するAI
ケアプランの作成は、ケアマネジャーの専門性が求められる重要な業務です。
AIは、ケアプランを自動で決めるものではなく、作成を支援する仕組みとして使われ始めています。
AIケアプランは、過去の介護データや利用者の状態変化をもとに、状態の維持や改善につながる案を提示します。
担当者は、そうした候補を参考にしながら内容を検討できるため、経験や勘だけに頼らず整理できるのです。
たとえば「SOIN（そわん）」のようなツールは、業務負担の軽減だけでなく、プラン作成のばらつきを抑えるうえでも役立ちます。
送迎ルートを最適化するAI
デイサービスなどで負担が大きくなりやすい業務が、送迎車の配車計画です。
利用者の住所や希望時間、車椅子利用の有無、車両の定員などを踏まえて毎日ルートを組む作業は、手間がかかるでしょう。
送迎ルートを最適化するAIは、こうした条件をまとめて整理し、効率のよい送迎計画を自動で作成します。
たとえば、パナソニックの「DRIVEBOSS（ドライブボス）」のようなシステムでは、計画作成にかかる時間を大きく減らした事例もあります。
送迎業務の属人化を防ぎ、管理者がほかの業務に時間を使いやすくなる点もメリットです。
負担軽減に役立つ介護ロボット・デバイス
AIはソフトウェアだけでなく、職員の身体的負担を軽くする介護ロボットや、利用者の生活を支えるデバイスとしても使われています。
介助の負担が大きい場面や、こまめな確認が必要な場面で導入が進んでいます。
負担軽減に役立つ介護ロボット・デバイスは、以下のとおりです。
- 移乗を補助するアシストスーツ
- 見守りを支えるセンサー機器
- 排泄のタイミングを知らせるデバイス
- コミュニケーションを補助するロボット
たとえば、利用者をベッドから車椅子へ移す場面では、移乗支援ロボットが職員の腰への負担軽減に役立ちます。
また、下腹部に貼り付けるデバイスで膀胱の状態を測定し、排泄のタイミングを知らせる機器もあります。
何度も確認する手間を減らせるため、利用者にとっても落ち着いた排泄ケアにつながる点は大きなメリットです。
介護現場で進むAI活用の事例６選
ここからは、介護現場で進むAI活用の事例を６つ紹介します。
- 見守り・安全管理で夜間巡視を削減した事例
- 介護記録・書類作成の時間を大幅に短縮した事例
- AIケアプランでケア品質を向上させた事例
- 送迎計画やシフト管理の工数を削減した事例
- 転倒事故の防止や排尿予測に成功した事例
- 会話ロボットでコミュニケーション機会を増やした事例
順に解説します。
見守り・安全管理で夜間巡視を削減した事例
夜間の見守りは、少人数の夜勤スタッフへ負担が偏りやすい業務です。
「西東京ケアセンターそよ風」ではLASHIC-careを導入し、居室の状況や利用者の動きをスマートフォンで確認できる体制を整えました。
多層階でも移動の無駄を減らし、一人体制の夜勤を回しやすくしています。
見守りAIの導入で変わりやすい点は、以下のとおりです。
- 居室を回る回数を見直しやすくなる
- 異変がある利用者へ優先して対応しやすくなる
- 夜勤スタッフの移動負担を抑えやすくなる
また「ささづ苑かすが」では眠りSCANを使い、入居者の覚醒状況に合わせて体位交換や排泄介助を行なう運用へ切り替えました。
全員を同じ頻度で巡回する形から、必要な人へ優先対応する形へ変わったことで、転倒・転落リスクの軽減にもつながっています。
介護記録・書類作成の時間を大幅に短縮した事例
介護記録や書類作成は、直接ケアではないものの毎日積み上がる負担が大きい業務です。
KDDIとNICTなどが開発した会話AI「MICSUS」は、ケアマネジャーが行なう介護モニタリングの聞き取りと記録作成を補助します。
高齢者が専用端末やスマートフォンと対話し、健康状態や生活状況を収集できる仕組みです。
実証では179名が計927回面談し、1回当たりの面談と記録の業務時間が平均7.0分から2.2分へ短縮しました。
面談記録のように流れが定まりやすい業務では、AIが間接業務の削減に直結しやすいことが分かります。
AIケアプランでケア品質を向上させた事例
AIケアプラン支援は、ケアマネジャーの判断を置き換えるものではなく、検討候補を広げて抜け漏れを減らすための道具です。
愛媛県伊予市と西条市では、CDIの「SOIN」を使った実証を実施。
両市から匿名加工された約4万5,000件分のデータを学習させました。
地域特性を反映した独自モデルを作成し、担当する利用者ごとにAIが出力したケアプラン案を参考にケアマネジメントを進めています。
自立支援や重度化防止を前提に、複数の視点から支援内容を検討しやすくなり、説明のしやすさや検討漏れの防止につながっています。
結果として、担当者ごとの差を抑えながら、より適切な支援内容を考えやすくなり、ケア品質の向上にもつながります。
送迎計画やシフト管理の工数を削減した事例
送迎計画やシフト調整は、利用者の住所、利用曜日、到着希望時刻、車両条件など考慮事項が多く、経験のある担当者に負担が集中しやすい仕事です。
塩屋さくら苑デイサービスセンターでは、パナソニックの送迎計画自動作成システム「DRIVEBOSS」を導入しました。
1日約30名の利用者を6台の車両で送迎する中で、条件整理をシステム側で行ないやすくし、送迎計画作成の経験がない職員でも組み立てやすい体制へ変えています。
送迎計画で効果が出やすい理由は、複数条件を整理して最適化する業務だからです。
シフト管理も同様に、条件整理と調整の負担が大きい業務であるため、送迎計画のような仕組みは、計画業務全般の工数削減を考えるうえで参考になります。
転倒事故の防止や排尿予測に成功した事例
AIや介護テクノロジーは、転倒予防と排泄ケアの見直しでも力を発揮します。
現場で起きやすい変化は以下のとおりです。
- 離床や覚醒の兆候を早めにつかみやすくなる
- トイレ誘導やおむつ交換の時刻を見直しやすくなる
- 一律巡回から個別対応中心のケアへ切り替えやすくなる
「さざんか園」では排尿予測機器DFreeを導入し、排尿傾向やタイミングをデータで把握できるようにしました。
勘や経験に頼りがちだった排泄介助を見直し、利用者ごとに合うトイレ誘導へつなげています。
眠りSCANの活用では、覚醒や離床の兆候を把握でき、体位交換や排泄介助のタイミング調整だけでなく、転倒・転落事故の予防にもつながります。
会話ロボットでコミュニケーション機会を増やした事例
会話ロボットは、身体介助の代替ではなく、会話やレクリエーションの入口を増やす役割で導入しやすい機器です。
PALROは高齢者施設向けに、名前を呼びかける会話、クイズ、体操、ゲーム、司会進行などへ活用されています。
人が声をかけるだけでは反応が薄い場面でも、ロボットが入ると会話のきっかけが生まれ、利用者同士のやり取りが増えやすくなります。
大規模実証では、PALROを含むコミュニケーションロボットの活用により、自立度向上や生活の活発化にもつながっています。
会話や活動の入口が増えることで、利用者同士や職員とのコミュニケーション機会を広げやすい点が特長です。
介護現場でAIを活用するメリット
介護現場でAIを活用するメリットとして、以下の4つが挙げられます。
- 職員の身体的・事務的な負担を減らせる
- 事故防止や見守り強化につながる
- 利用者ごとのケアを見直しやすくなる
- 職員が人にしかできない業務へ集中しやすくなる
順に解説します。
職員の身体的・事務的な負担を減らせる
介護現場でAIを活用すると、職員の身体的・事務的な負担を減らしやすくなります。
介護の仕事では、移乗介助や夜間対応のような体力を使う業務に加え、記録入力や書類作成などの間接業務も大きな負担になりがちです。
見守り機器や記録支援ツールを取り入れると、居室を何度も往復する負担や、記録にかかる時間を見直しやすくなります。
身体への負担と事務作業の負担を同時に抑えやすくなるため、職員が無理なく働き続けやすい環境づくりにもつながります。
事故防止や見守り強化につながる
AIは、事故防止や見守り体制の強化にも役立ちます。
介護現場では、転倒や転落、離床時の事故などをいかに防ぐかが重要です。
しかし、限られた人数ですべての利用者を常に見守るのは簡単ではありません。
見守りAIやセンサー機器を活用すると、離床や覚醒の兆候、居室内の異変を早めに把握しやすくなります。
その結果、全員を同じ頻度で巡回するのではなく、対応が必要な利用者へ優先して動きやすくなります。
人の目だけに頼りきらない体制を作れる点は、大きなメリットです。
利用者ごとのケアを見直しやすくなる
AIを活用すると、利用者ごとの状態に合わせてケア内容を見直しやすくなります。
介護現場では、排泄のタイミング、睡眠の状態、生活リズム、身体機能の変化などを踏まえながら支援を考える必要があります。
AIや介護テクノロジーを使えば、感覚や経験だけでは見えにくかった傾向をデータとして把握しやすくなるでしょう。
排尿予測や睡眠状況の把握、ケアプラン作成支援などは、その代表例です。
利用者ごとに合う支援を考えやすくなるため、画一的ではない個別性の高いケアにつなげやすくなります。
職員が人にしかできない業務へ集中しやすくなる
AIの導入は、職員が人にしかできない業務へ集中しやすくする効果もあります。
介護の現場で本当に求められるのは、利用者の小さな変化に気づくことや、不安に寄り添うこと、信頼関係を築くことです。
一方で、記録作成や情報整理、見守りの一部などは、AIや機器で補いやすい業務でもあります。
定型的な作業や確認業務の負担が軽くなると、職員はコミュニケーションや個別対応、家族への説明などに時間を回しやすくなります。
業務全体の質を高めるうえでも、重要なメリットといえるでしょう。
介護現場でAI導入が進まない問題点と注意点
介護現場でAI導入が進まない背景には、主に以下の問題点や注意点があります。
- 初期費用や運用費の負担がある
- 個人情報保護やセキュリティ対策が欠かせない
- 現場に合わないと定着しにくい
- AIの提案や出力を人が確認する必要がある
順に解説します。
初期費用と運用費がかかる
介護現場でAI導入が進みにくい理由の一つは、初期費用と運用費がかかることです。
見守り機器や記録支援ツール、会話ロボットなどは、導入時の機器費用だけでなく、月額利用料や保守費、通信環境の整備費が発生する場合があります。
補助金を活用できるケースもありますが、すべての費用をまかなえるとは限りません。
導入効果が見込めても、費用対効果を具体的にイメージできなければ、現場としては判断しにくくなります。
導入前には、何の業務負担をどこまで減らしたいのかを整理しておくことが大切です。
個人情報保護とセキュリティ対策が欠かせない
AIを介護現場で活用するなら、個人情報保護とセキュリティ対策は欠かせません。
介護の業務では、氏名、住所、要介護度、病歴、生活状況など、機微性の高い情報を日常的に扱います。
見守り機器やクラウド型サービスを使う場合は、特に以下の点を確認する必要があります。
- データの保存先はどこか
- 通信が暗号化されているか
- 閲覧権限を適切に管理できるか
- 委託先を含めた情報管理体制が整っているか
便利さだけを優先して導入すると、情報漏えいや不適切な取り扱いのリスクが高まります。
誰が何の情報を扱うのかを明確にし、ルール整備と職員教育をあわせて進めることが重要です。
現場に合わないまま入れると定着しにくい
AIは導入すれば自動的に定着するものではなく、現場に合わないまま入れるとかえって使われなくなります。
介護現場ごとに、利用者の状態、職員数、業務フロー、施設形態は異なります。
そのため、便利そうな機器でも、操作が複雑だったり、既存の動き方に合わなかったりすると、現場の負担が増えたように感じやすくなるのです。
特に、導入目的が曖昧なまま進めると、「何のために使うのか」が共有されず、形だけの導入で終わりがちです。
まずは課題の大きい業務を絞り、小さく試しながら調整する進め方が向いています。
AIの提案や出力をそのまま使わず人が確認する必要がある
AIの提案や出力は便利ですが、そのまま使わず人が確認することが前提です。
AIは過去データや入力情報をもとに候補を出すのは得意でも、利用者の微妙な表情変化や、その日の体調、家族背景まで含めて最終判断できません。
記録作成支援やケアプラン提案、会話支援などでも、内容にずれや不足が混じる可能性があります。
効率化を急ぐあまり確認を省くと、かえって誤対応や説明不足につながるおそれがあります。
AIは判断を置き換えるものではなく、職員の確認と補正を前提に使う姿勢が大切です。
介護現場でAI活用を成功させる４つの導入手順
介護現場でAI活用を成功させるには、導入前から順番に準備を進めることが大切です。
特に、以下の4点を押さえる必要があります。
- 現場の課題を可視化し、小規模な実証実験から始める
- 費用対効果（初期費用・運用費）を事前に見積もる
- 運用フローを明確にし、スタッフへの教育を行なう
- 導入準備や周辺業務はアウトソーシング活用も検討する
順に解説します。
手順１：現場の課題を可視化し、小規模な実証実験から始める
AI活用を成功させるには、最初に現場の課題を可視化することが欠かせません。
課題が曖昧なまま導入すると、何のために使うのかが共有されず、現場に定着しにくくなります。
たとえば、夜間巡視の負担を減らしたいのか、記録業務を短縮したいのかで、選ぶべき機器やサービスは変わるでしょう。
最初から全体導入を目指すのではなく、一部フロアや一部業務に限定して小規模な実証実験から始めると、課題に合うかどうかを見極めやすくなります。
現場の負担や反応を確認しながら進めることが重要です。
手順２：費用対効果（初期費用・運用費）を事前に見積もる
AI導入では、費用対効果を事前に見積もることが重要です。
導入時の機器費用だけでなく、月額利用料、保守費、通信環境の整備費など、継続してかかる費用まで確認しなければなりません。
判断前に整理したい主な項目は、以下のとおりです。
- 初期費用はいくらか
- 毎月の運用費はいくらか
- どの業務負担をどれだけ減らせそうか
- 補助金や助成制度を使えるか
価格の安さだけで決めると、必要な機能が足りないことは少なくありません。
逆に高機能でも、現場の課題に合わなければ費用に見合う効果は出にくくなります。
手順３：運用フローを明確にし、スタッフへの教育を行なう
AIは導入しただけでは効果が出ず、運用フローを明確にしてスタッフへ共有することが大切です。
たとえば、見守り機器の通知が来たときに誰が確認するのか、記録支援ツールの出力を誰がチェックするのかが曖昧だと、かえって現場が混乱します。
また、操作方法だけでなく、なぜ導入するのか、どの業務負担を減らしたいのかまで共有しないと、形だけの導入で終わりやすくなります。
スタッフ教育では、使い方の説明とあわせて、判断を人が担う部分も明確にしておくことが欠かせません。
手順４：導入準備や周辺業務はアウトソーシング活用も検討する
AI活用を進める際は、導入準備や周辺業務で手が回らなくなることもあるため、アウトソーシングの活用も検討したいところです。
介護現場では、機器やサービスの比較、補助金申請、初期設定、マニュアル整備、運用ルールづくりまで含めると、通常業務と並行して進める負担が大きくなりがちです。
自施設だけで抱え込むと、準備不足のまま導入して定着しない原因にもなります。
専門業者や外部パートナーの力を借りれば、現場は利用者対応や職員調整に集中しやすくなります。
無理なく導入を進める手段として考えることが大切です。
AI導入を成功させるには、ツール選びだけでなく、現場課題の整理や運用設計まで含めた業務改善の進め方が重要です。
業務改善をどの順番で進めればよいかを整理したい方は、以下の記事も参考にしてください。
関連記事：【業務改善の進め方ロードマップ】失敗しない5ステップと成功させるための秘訣
介護現場でAIとあわせて外部に任せたい業務
ここからは、介護現場でAIとあわせて外部活用を進めやすい業務を紹介します。
- 資料作成業務
- リサーチ業務
- 連絡調整・予約手配業務
- メール対応やバックオフィス業務
直接支援ではない周辺業務を切り分けることで、職員が利用者対応や現場判断に集中しやすくなるでしょう。
資料作成業務
資料作成業務は、介護現場で外部に任せやすい仕事の一つです。
会議資料、研修資料、社内向けの説明資料などは、内容の整理や見せ方に時間がかかる一方で、必ずしも現場職員が自分で作り込む必要はありません。
AIを使ってたたき台を作り、外部へ整形や構成調整を依頼すれば、資料作成にかかる負担を抑えられます。
職員が伝えたい内容の整理や最終確認に集中できるため、日常業務を圧迫しにくくなる点がメリットです。
リサーチ業務
リサーチ業務も、AIと外部活用を組み合わせやすい領域です。
介護現場では、調べるだけで時間を取られる業務が少なくありません。
たとえば、以下のような内容です。
- 補助金や助成制度の情報確認
- 新しい機器やサービスの比較
- 制度改正の概要整理
- 競合施設や他施設の取り組み調査
AIで情報収集の下調べを行ない、外部スタッフに要点整理や比較表の作成まで任せれば、職員は意思決定に必要な確認へ集中できます。
情報を集める作業と、導入を判断する作業を切り分けることで、現場の負担を減らしながら検討を進められるでしょう。
連絡調整・予約手配業務
連絡調整や予約手配の業務は、細かな確認が多く、思った以上に時間を取られやすい仕事です。
たとえば、打ち合わせ日程の調整、研修や見学の予約、業者との連絡窓口などは、直接ケアとは別で進める必要があります。
AIで連絡文のたたき台を作ったうえで、外部スタッフへ実際の調整業務を任せると、現場職員の手間を減らせます。
小さな連絡業務が積み重なると大きな負担になるため、こうした周辺業務を切り分けることは業務改善に直結するのです。
メール対応やバックオフィス業務
メール対応やバックオフィス業務も、外部に任せる効果が出やすい領域です。
問合せメールの一次対応、社内外への連絡文作成、データ整理、簡単な事務作業などは、AIで下書きや分類を行ないながら進めると効率化できます。
すべてを現場職員が対応すると、利用者対応の合間に事務作業が入り、集中が分散します。
定型的なメール対応や事務処理を外部へ切り出せば、職員は判断が必要な連絡や現場対応に時間を使いやすくなり、全体の生産性も高められるでしょう。
AIや外部活用を進める際は、任せる業務の切り分けだけでなく、導入前の準備も欠かせません。
アウトソーシングを失敗なく進めるためのポイントを知りたい方は、以下の記事も参考にしてください。
関連記事：アウトソーシングの導入前に準備できる失敗回避策を紹介！
介護現場のAI活用事例を参考に、自施設に合う導入方法を考えよう
介護現場のAI活用は、見守りや記録作成、ケアプラン支援などの負担を減らし、職員が人にしかできない支援へ集中しやすくする手段です。
ただし、導入効果を高めるには、事例を参考にしながら自施設の課題に合う使い方を見極める必要があります。
介護現場のAI活用や業務効率化を進める際は、周辺業務まで含めて無理なく回せる体制づくりが欠かせません。
そうした業務負担まで見直したい場合に活用しやすいのが、「CASTER BIZ assistant（CBA）」です。
CASTER BIZ assistantは、AIと人を組み合わせながら、資料作成、リサーチ、連絡調整、メール対応など幅広い業務をまとめて任せやすい点が強みです。
現場負担を抑えながら業務改善を進めたい場合は、ぜひ一度ご相談ください。
