各居室に常駐するAI助手が、センサー通知後の状態確認・声掛け・記録を支援。スタッフは「行くべき部屋」と「その理由」を受け取ってから動けます。
現在、介護施設での実証協力先を募集しています。まずは一部居室・一部アラートから、現場を壊さない形で検証できます。
夜間の介護施設では、少人数のスタッフが、巡回・ナースコール・センサー通知・認知症対応・記録・申し送りを同時に担っています。
見守り機器を導入していても、センサーが鳴った瞬間に分かるのは、あくまで「何かが反応した」ということだけです。
本人は本当に困っているのか。自力で戻れそうなのか。転倒リスクが高いのか。今すぐ行くべきなのか。少し様子を見てもよいのか。
そこまでは、結局スタッフが見に行って確認するしかありません。
転倒を防ぎたい。夜間の事故を減らしたい。スタッフの負担を少しでも軽くしたい。
そう考えて、見守り機器を導入するのは自然な判断です。実際、センサーやナースコールは、夜間の異変に気づくために欠かせない仕組みです。
ただし、施設長やホーム長の方であれば、こう感じたことがあるのではないでしょうか。
「通知は増えた。でも、スタッフの負担は思ったほど減っていない」
通知の先にある確認作業が、まだ人に残っているからです。鳴る。向かう。状態を確認する。判断する。対応する。記録する。この流れが、毎回のしかかっています。
Aetasは既存の見守り機器を否定しません。検知した後に、スタッフが動きやすくなるための判断材料を整理します。
夜勤スタッフが本当に知りたいのは、単に「反応があった」という情報ではありません。
今すぐ行くべきか。本人は困っているのか。自力で戻れそうなのか。転倒につながりそうなのか。他の通知より優先すべきなのか。記録には何を残すべきなのか。
つまり、現場に必要なのは、単なるアラートではなく、スタッフが動く前に状況を整理してくれる存在です。
Aetas NightShiftOSは、介護施設の夜勤スタッフを支援する居室常駐型AIです。センサーやナースコールが反応したとき、AIが居室側で先に状態確認を行います。
苦痛や困惑がありそうか、トイレなど目的のある動きか、自力で戻れそうかを整理します。
スタッフへすぐ共有すべき状態かを判断し、毎回ゼロから居室を確認する負担を減らします。
何が起き、誰が対応し、どう判断したのかを、申し送りや説明に使える形で残します。
Aetasは、夜勤スタッフの最終判断を代替するものではありません。AIが担うのは、スタッフが動く前の一次確認です。
AIは夜勤スタッフの判断を置き換えません。状態確認と判断材料の整理に役割を限定します。
応答がない、発話が不明確、苦痛が疑われる、危険な動きがある場合は、人による確認へ戻します。
Aetasが減らすのは、危険対応ではありません。明らかに低リスクなケースへの無駄足です。
AI判定とスタッフの実対応を照合し、現場のフィードバックをもとに改善します。
人を減らすためのAIではなく、
少人数でも現場が崩れにくくなるためのAIです。
夜勤の負担は、定着・採用・事故時の説明まで、施設運営に直結します。Aetasは見守り・確認・判断・記録を支援し、少人数でも崩れにくい夜勤体制を支えます。
AIが先に状態を確認することで、スタッフが毎回ゼロから見に行く負担を減らします。
「どこから行くべきか」「なぜ行くべきか」を整理し、優先順位判断を支援します。
対応内容や状況をログとして残し、記録や申し送りに使える情報を整理します。
何が起き、誰が対応し、どう判断したのかを残し、家族説明や実地指導に備えやすくします。
通知後の判断と行動につなげることで、既存機器の価値を引き出します。
Aetasは、夜勤業務を一気に自動化するサービスではありません。まずは、一部居室・一部アラートから、AIが安全に一次確認できる範囲を検証します。
スタッフが動く前に、居室側で状態確認と一次受付を行う仕組みです。実証協力施設とともに、以下の機能を検証していきます。
非接触センサーと短い声掛けで、起き上がり・離床・応答の有無を確認します。
反応したケースを「訪室不要候補・確認推奨・緊急」に振り分けます。
居室番号・判定レベル・根拠・推奨アクションをアプリに表示します。
了解・対応中・完了などを、タップだけで記録に残せます。
AI判定と実際の対応を照合し、誤判定や改善点を確認できます。
カメラ前提に頼らず、家族にも説明できる形で状態を把握します。
見守り機器は、異変に気づくために重要です。しかし、通知が来た後に何をするかは、今もスタッフに残っています。
声掛けと状態確認で、訪室前に「今すぐか様子見か」を判断しやすくします。
居室ごとの状態を整理し、緊急性をもとに対応の順番を考えやすくします。
イベント・AI判定・対応を時系列で残し、申し送りに使える材料を整理します。
いきなり全居室を置き換えるのではなく、負担が大きい一部の居室・アラートから検証します。小さく始めて、現場で本当に使えるかを確かめます。
現在の夜勤体制、導入済み機器、通知対応、空振り訪室、記録負担をヒアリングします。
どの居室・どの利用者層・どのアラートから始めると安全かを一緒に整理します。
現場フローを大きく変えず、一部居室から検証を開始します。
空振り訪室、判断負荷、記録負担、スタッフの受容性を確認します。
現場価値が確認できた範囲から、対象居室や対象アラートを広げるか判断します。
Aetasは、AIに最終判断を任せるサービスではありません。AIは、スタッフが動く前の状態確認と判断材料の整理を支援します。不明・苦痛・危険があるケースは、スタッフへエスカレーションする設計です。
Aetasは、現場の記録負担を増やすのではなく、減らすことを目指しています。対応内容は、できるだけ選択式・半自動で残せる設計にします。自由記述を増やすのではなく、申し送りや説明に使える情報を自然に残すことを重視します。
Aetasは、カメラ前提のサービスではありません。居室のプライバシーに配慮しながら、状態把握に必要な情報を取得する方法を検証します。排泄・着替え・ケア場面への抵抗感を前提に、施設・利用者・家族に説明可能な形を重視します。
既存の見守り機器は、主に検知と通知を担います。Aetasは、その後の状態確認・一次スクリーニング・優先順位づけ・記録支援を担います。つまり、Aetasは「鳴らす機器」ではなく、鳴った後にスタッフが動きやすくなるための夜勤支援サービスです。
はい。現在、Aetasは実証協力施設を募集しています。まずは、貴施設の夜勤見守り業務にどのような負担があるかを整理するところから相談できます。
いいえ。まずは夜勤負担が大きい一部居室、一部利用者層、一部アラートから検証する想定です。現場を壊さず、安全に価値が出る条件を一緒に見極めます。
実証協力に関心のある施設向けに、夜勤見守り業務の課題診断を行っています。現場を壊さずに検証できるテーマがあるかを一緒に確認します。無理な導入提案はしません。
所要時間: 30分程度 · 対象: 施設長・ホーム長・法人本部の運営責任者 · 費用: 無料 · オンライン相談可
夜勤をすべて自動化するのではなく、夜勤スタッフを支えるAI助手を現場と一緒につくります。次のような施設に特に向いています。
見守り機器を入れても残る、確認・判断・記録の負担。AetasはそれをAIで支援し、少人数でも崩れにくい夜勤体制をつくります。まずは貴施設の課題を一緒に整理しませんか？
30分程度・オンライン可・無料。施設長・ホーム長・法人本部の運営責任者の方が対象です。
入力は1分で完了します