NightShiftOS
限られた人員でも、夜勤を安定して回せる
施設へ。
居室に常駐するAIが状態確認や一次対応を支援し、
夜勤スタッフが必要なケアへ集中できる環境をつくります。
こんなお悩みはありませんか？
夜勤負担による離職や応援勤務が増え、採用費と人件費が膨らんでいる
見守り機器へ投資しても業務負担が減らず、投資効果が見えない
夜勤の属人化は、人材定着・稼働率・安全性を同時に圧迫する経営課題です。
Aetasができること
居室常駐AIが職員の代わりに一次対応を行います。
- 変化を検知
- 居室AIが状態を確認
- 優先度を整理
- スタッフが必要な対応
変化を検知
居室AIが状態を確認
優先度を整理
スタッフが必要な対応Aetasを導入するメリット
スタッフが本質的な業務に集中できるので、夜勤の運用が安定します。
不要な確認を減らす
居室AIが一次対応を担い、必要なケアへ集中しやすくします。
優先順位をつけやすくする
複数の出来事が重なっても、先に見るべき居室を整理します。
夜勤を施設として改善する
出来事と対応結果を残し、高負荷な居室や時間帯を把握します。
Aetasの仕組み
居室常駐のAIが一次対応を行い、収集したデータを元に運用改善のループを回します。
204号室 離床を確認短い声かけに応答あり
夜勤イベント
- 211号室 応答なしすぐ確認
- 204号室 離床継続巡視時に確認
- 207号室 ベッドへ復帰記録のみ
昨夜のサマリー
- 高負荷居室
- 2室
- 対応遅延
- 0件
- 改善候補
- 1件
204号室の1時台の巡視ルールを見直す
夜勤を、経験だけでなく施設の仕組みとして改善する。
対応の優先順位が分かる高負荷な居室が見える今日の運用が明日の運用の改善に繋がる
安全設計
AIに夜勤を丸ごと
任せる仕組みではありません。
危険・不明・応答なしの場合はスタッフへ戻し、最終的な対応は人が判断します。
- 不明なときは人へ戻す
- ルール変更は管理者が承認
- 職員の評価や監視には使用しない
不明なときは人へ戻す
ルール変更は管理者が承認
職員の評価や監視には使用しないまずは、夜勤負荷の大きい居室から。
- 特定の利用者への対応が夜勤全体を圧迫している
- 見守り機器を導入しても対応負担が残っている
- ベテランへの依存を減らしたい
- 夜勤中の出来事を把握し、改善したい
現在の夜勤体制と既存機器を伺い、検証できる範囲を整理します。
NightShiftOSを開発する
Aetasについて
Aetasは、少子高齢化の中でも持続可能なケアシステムを構築することをミッションに、介護施設向けAIを開発しています。
会社情報を見るまずはお気軽にご相談ください。
よくあるご質問
現在使用している見守り機器と併用できますか。
既存機器の検知を活かしながら、通知後の状態確認や優先順位の整理を支援する連携を想定しています。具体的な連携範囲は現在の機器構成を確認して整理します。
AIが訪室不要と判断するのですか。
AIが最終判断を行うことはありません。危険、不明、応答なしの場合はスタッフへ通知し、最終的な対応はスタッフが決めます。
カメラや音声はどのように扱われますか。
取得するデータを必要最小限にし、保存の有無、保存期間、閲覧権限、削除方法を施設と合意してから開始します。
職員を監視する仕組みではありませんか。
職員個人の評価やランキングには使いません。居室、時間帯、夜勤全体の負荷を見て、運用を改善するために使います。
どのような施設・居室から始められますか。
夜勤負荷が大きく、確認や対応が集中している居室から小さく始めます。現在の夜勤体制と既存機器を伺い、検証範囲を整理します。