2026年7月審査分・第1表|介護予防サービス約104万人・約300億円の利用構造と費用配分

介護給付費等実態統計の2026年7月審査分第1表を分析。受給者104.07万人、費用額約299.87億円の内訳、福祉用具貸与と通所リハビリテーションの違い、要支援1・2の費用構造を解説。

この分析で分かること

厚生労働省「介護給付費等実態統計月報」の令和8(2026)年7月審査分、第1表「介護予防サービス受給者数・費用額,要支援状態区分・サービス種類別」から、全国の介護予防サービスの利用構造と費用配分を読み解く。

受給者総数は104万700人、費用総額は299億8,700万円だった。特徴は、利用人数が最も多い個別サービスと、費用額が最も大きい個別サービスが一致しないことである。介護予防福祉用具貸与は約77万人が利用する一方、費用額では介護予防通所リハビリテーションが上回る。また、要支援2は受給者数の約6割を占め、費用額では約7割を占める。

本稿は、元の集計表を繰り返し掲載するものではない。AUL DoXの第1表データページに示した数値をもとに、比較して分かることと、統計だけでは判断できないことを整理する。

介護予防サービスの利用は居宅サービスが中心

第1表で受給者数を大きな区分ごとに見ると、介護予防居宅サービスは102万6,200人、介護予防支援は94万9,600人、地域密着型介護予防サービスは1万2,700人である。全国の受給者総数104万700人と比較すると、居宅サービスは98.6%、介護予防支援は91.2%に相当する。

これは、介護予防が居宅を中心とするサービスの利用と、サービス計画の作成・調整を担う介護予防支援によって広く支えられていることを示す。ただし、二つの割合を足して「利用者の約190%」などと解釈してはいけない。同一人物が複数の種類のサービスを利用できるため、サービス区分別の受給者数には重複がある。

地域密着型介護予防サービスの受給者数は、全国計では相対的に小さい。ただし、対象となるサービスの種類や利用条件が異なるため、人数の少なさだけから必要性や地域での役割の小ささを判断することはできない。

費用額でも居宅サービスの存在感は大きく、241億4,400万円と全体の80.5%を占める。介護予防支援は46億800万円で15.4%、地域密着型介護予防サービスは12億3,400万円で4.1%だった。人数と費用を併せて見ることで、各区分の規模が同じ指標では表せないことが分かる。

福祉用具貸与は利用者が多く、通所リハビリは費用額が大きい

個別サービスで受給者数が突出しているのは介護予防福祉用具貸与で、76万9,600人が利用している。総受給者数と比較すると約74.0%に相当する。次いで介護予防通所リハビリテーションが20万500人、介護予防訪問看護が14万8,500人、介護予防居宅療養管理指導が9万5,300人となっている。

福祉用具貸与は、要支援者の生活の中で用具を継続的に活用するサービスである。利用規模の大きさから、移動や日常動作を補う手段が介護予防の利用構造に深く組み込まれていると読み取れる。しかし、この統計は貸与された用具の種類、利用目的、身体機能の改善度まで示すものではない。利用人数の多さを、そのまま介護予防の効果の大きさとみなすことはできない。

一方、費用額が最も大きい個別サービスは介護予防通所リハビリテーションで、78億1,600万円だった。福祉用具貸与は58億5,400万円、訪問看護は47億8,300万円である。福祉用具貸与は通所リハビリテーションの約3.8倍の受給者数を持つが、費用総額は通所リハビリテーションの方が大きい。

ここに第1表の重要な特徴がある。利用者数が多いサービスが、必ずしも費用額でも最大になるわけではない。 サービスには提供方法、報酬体系、利用頻度や期間などの違いがある。通所リハビリテーションと福祉用具貸与の費用差も、こうした違いを踏まえて考える必要がある。ただし第1表だけでは、各要因の寄与を数値で分解できない。費用差の理由を確かめるには、利用回数、算定単位数、加算など別の統計との照合が必要である。

要支援2は人数構成を上回る費用割合を占める

要支援状態区分別では、要支援1の受給者数が41万8,400人、要支援2が61万7,800人だった。総受給者数に占める割合は、それぞれ40.2%、59.4%である。要支援2が多数を占めるが、両区分の割合を合計しても100%にはならない。

原表の注記では、月の途中で要支援から要介護へ変更となった人は総数に含まれる一方、状態区分別の内訳には含まれないとされる。受給者数では総数と要支援1・2の合計に4,500人の差がある。これは、人数の集計ミスとして扱うべきものではない。

費用額では、要支援1が95億8,500万円、要支援2が203億2,900万円だった。総費用額に占める割合は32.0%と67.8%で、要支援2の費用割合が人数割合より大きい。要支援2の費用額は要支援1の約2.1倍に当たる。

状態区分別の費用額をそれぞれの受給者数で割ると、要支援1は約2万2,900円、要支援2は約3万2,900円となる。これは統計表の集計値から求めた概算であり、利用者個人の自己負担額や、個々の事業所の収入を示すものではない。

この差には、状態区分ごとに利用するサービスの種類、利用量、報酬算定などが異なる可能性が関係する。ただし、要支援2の費用額が高いという結果だけから、特定のサービスが過剰に利用されている、あるいは逆に十分提供されている、と判断することはできない。適切性の評価には、利用者の状態や目標、提供内容と成果に関する別の情報が必要である。

「1人当たり約2万8,800円」が意味するもの

費用総額299億8,700万円を受給者総数104万700人で割ると、受給者1人当たりの費用額は約2万8,800円になる。これは全国の単月審査分における平均的な費用規模を示す指標である。

ただし「介護予防サービスを使う人は毎月2万8,800円を支払う」という意味ではない。ここで扱う費用額は、介護給付費等実態統計におけるサービス費用の集計額であり、利用者の自己負担額とは区別する必要がある。また、平均値はサービス別・状態区分別の差をならしたもので、全ての利用者が同程度のサービスを利用していることを示さない。

全国平均を事業所の経営計画に利用するときにも注意が必要である。個別事業所ではサービス構成、地域区分、利用者の状態、稼働率、加算の算定状況などが異なる。全国の1人当たり費用額をそのまま事業所の利用者単価や売上目標に置き換えることは適切でない。

一方、この数値は他の審査月や状態区分との比較に使う基準の一つにはなる。同一の定義で計算された値を継続的に追うことで、全体の費用水準の変化を捉えやすくなる。

2026年7月「審査分」を2026年7月「提供分」と混同しない

本統計の対象は2026年7月審査分であり、2026年7月に提供されたサービスだけを集めたものではない。審査月とは、国民健康保険団体連合会が介護給付費の請求を審査した月を指す。通常は前月提供分が中心になるものの、月遅れ請求なども含まれ得る。

したがって、ここに示した約104万人や約300億円を「2026年6月にサービスを利用した全員の確定実績」と言い換えることもできない。月次推移を追う場合には、審査分の集計という前提を揃える必要がある。

また、単月の全国集計だけでは前年同月からの増減、季節変動、報酬改定の影響、地域差を確認できない。何かの制度変更によって費用が増えた・減ったと結論づけるには、比較する審査月のデータに加え、必要に応じて制度上の変更点やサービス構成を確認する必要がある。

原表には「―」などの表章記号も使われている。「―」は計数のない場合を示すため、機械的に数値のゼロに置き換えて比較しない。データ処理時には、値の有無と数値ゼロを区別することが重要である。

介護予防サービスの構造から得られる知見

第1表から得られる知見は、主に三つある。

第一に、介護予防サービスの全国的な利用は居宅サービスを中心に構成され、特に福祉用具貸与の受給者数が大きいことである。これにより、生活機能を補助するサービスの利用が広範囲に及んでいることが分かる。

第二に、人数と費用額は別々に確認する必要があることである。福祉用具貸与が利用者数で最大でも、費用額は通所リハビリテーションが上回る。提供形態の異なるサービスを評価するときに、単一の規模指標だけでは全体像を捉えられない。

第三に、要支援1と要支援2では、受給者数の違い以上に費用配分の差があることである。この構造を理解するには、状態区分とサービス種類を組み合わせて見る必要がある。

一方、この表は介護予防の効果を測る統計ではない。利用後の生活機能の変化、要介護認定への移行、本人の満足度といった成果指標は含まれない。費用の大小だけでサービスの価値や政策効果を判断することは避けたい。

総括

2026年7月審査分の介護予防サービスは、全国で受給者約104万人、費用額約300億円という規模だった。居宅サービスが利用の中心となり、福祉用具貸与は人数で、通所リハビリテーションは個別サービスの費用額で大きな位置を占める。要支援2は受給者数の約6割、費用額の約7割を占めた。

これらの数字は、介護予防サービスの利用構造を把握する基礎資料となる。ただし、利用人数、費用配分、サービスの効果は異なる評価軸である。AUL DoXでは、統計表の数値をDataに置き、Referenceではその読み方と分析上の限界を明示する。今後は受給者1人当たり費用額や提供回数・単位数などの関連統計と照合することで、利用構造をさらに立体的に確認できる。

出典・関連データ