鳥取県の介護認定率ランキング｜要介護認定が多い市区町村はどこ？
「鳥取県で介護サービスの需要が高い地域はどこだろう」——地域の介護事情を知るうえで、介護認定率は重要な手がかりになります。
この記事では、鳥取県の市区町村を対象に、介護認定率が高い地域をランキング形式でご紹介します。介護認定率とは、65歳以上の高齢者のうち要支援・要介護の認定を受けている人の割合です。全国平均は約56%、鳥取県の平均は約60.3%です。
ただし、認定率が高いことは「良い」「悪い」と単純に評価できるものではありません。高齢化の進行度、人口構成、介護サービスの利用しやすさなど、複数の要因が影響しています。地域の介護事情を多角的に見るための一つの指標としてご覧ください。
鳥取県の介護認定率ランキング TOP10
上位5地域の特徴と背景
1位 日南町（認定率 79.5%）
鳥取県南西部の中国山地に位置する人口約4,000人の町で、全国版のTOP10にも入る認定率です。65歳以上人口は約2,200人で、認定者は約1,700人。林業と農業が主産業の山間地域で、冬季は積雪もあります。入所系施設は2件で、近隣の日野町や江府町の施設と合わせた広域利用が行われている可能性があります。
2位 江府町（認定率 70.7%）
大山の南麓に位置する人口約2,500人の町で、全国版の充足率ランキングでは上位に入る地域です。65歳以上人口は約1,200人で、認定者は約870人。認定率は高いものの、介護老人保健施設「あやめ」を中心に6件の入所系施設が整備されており、施設供給は比較的充実しています。
3位 若桜町（認定率 68.0%）
鳥取県南東部の兵庫県境に位置する人口約2,800人の町です。65歳以上人口は約1,400人で、認定者は約950人。若桜鉄道の終着駅がある山間の町で、入所系施設は1件のみです。冬季は積雪量が多く、高齢者の外出が制限されやすい環境が認定率に影響していると推測されます。
4位 米子市（認定率 63.5%）
鳥取県西部の中心都市で人口約14万人。65歳以上人口は約42,800人、認定者は約27,200人と、上位5地域の中で最も規模が大きくデータが安定しています。山陰地方の商業・医療の拠点で、入所系施設は75件と充実。都市部でありながら認定率が高いのは、周辺山間部からの高齢者の転入や、医療・介護サービスへのアクセスの良さから認定申請が進みやすいことが考えられます。
5位 岩美町（認定率 63.2%）
日本海に面した浦富海岸で知られる人口約1万人の町です。65歳以上人口は約4,100人で、認定者は約2,600人。鳥取市に隣接しており、鳥取市の施設を利用する広域利用も行われていると考えられます。漁業と農業が主産業で、高齢化が進行中の地域です。
鳥取県の認定率にみられる傾向
県平均が全国平均を上回る
鳥取県の平均認定率は60.3%で、全国平均（約56%）を上回っています。全国で最も人口が少ない県の一つで、県全体として高齢化が進んでいることが背景にあります。TOP10の大半が全国平均を超えており、県全体で認定率が底上げされている状態です。
日野郡（県南西部）に特に高い認定率
日南町、江府町、日野町の日野郡3町がTOP10のうち3つを占めています。中国山地の山間部に位置する過疎地域で、3町あわせても人口約9,000人程度。介護施設は広域で共有されており、充足率ランキングでは江府町と日野町が全国上位に入っています。
都市部も60%超と高水準
米子市（63.5%）、境港市（62.9%）、鳥取市（58.6%）と、県内の主要都市がいずれも全国平均を上回っています。鳥取県は県全体として高齢化が進んでおり、都市部・山間部を問わず認定率が高い傾向は、県単位での介護需要の大きさを反映しています。
認定率が高い＝「問題がある」とは限らない
認定率はあくまで「介護認定を受けている人の割合」であり、地域の介護環境の良し悪しを直接示すものではありません。以下の点を踏まえて総合的にとらえることが大切です。
- 認定を受けやすい環境が整っていることの表れでもあります。相談窓口や申請サポートが充実している地域では、必要な人が適切に認定を受けられている可能性があります。
- 介護サービスの利用は認定を受けてから始まります。認定率が高い地域は、それだけ介護サービスが活用されているともいえます。
- 逆に認定率が低い地域でも、潜在的な介護需要が見過ごされている可能性があります。
このランキングを見るときの注意点
- 認定率は「要介護認定者数 / 65歳以上人口」で算出しています。要支援1〜要介護5の全認定者を含みます。
- 小規模自治体では人口変動の影響を受けやすく、数値が不安定になる場合があります。
- データは厚生労働省の公表データに基づいていますが、調査時点と現在で状況が異なる場合があります。
認定率の計算方法について詳しくは、指標の解説ページをご覧ください。