この記事の要点
- AIが、介護記録の中から利用者さんの「いつもと違う兆し」があるかどうかを判断します。
- 職員が記録を読み返して変化を探す介護から、兆しに早く気づいて動ける介護に変わります。
- 手元の記録のCSVから始め、3〜8週のPoCで気づきの早さや見落としの少なさを測ります。
記録異常AIは、介護記録に表れた利用者さんの変化から、いつもと違う兆しがあるかどうかをAIが判断し、職員に知らせるしくみです。クラスフォックスが設計した Vertical Decision AI SaaS の一つで、フロアの職員、看護職員、施設長、ケアマネジャーの判断を支えます。本記事では、介護記録の現場で起きていること、AIが判断すること、導入後の1日、任せる範囲の決め方、小さく始める手順を順に紹介します。
介護記録の読み返しで起きていること
介護の現場では、食事量、水分量、排せつ、睡眠、バイタル（体温や血圧などの測定値）、表情や会話の様子が毎日記録されます。記録は、利用者さんの状態を職員全員で共有するための大切な材料です。
一方で、記録は量が多く、職員が時間をかけて読み返さなければ変化に気づけません。夜勤明けの申し送りや、忙しい食事の時間帯には、じっくり読み返す余裕がありません。
体調の悪化や転倒の前には、小さな変化が数日にわたって表れることがあります。食事の量が少しずつ減る、夜の眠りが浅くなる、普段より口数が減るといった変化です。ただし、1日分の記録だけを見ても、これらは「いつものばらつき」の範囲に見えます。
担当の職員が長く関わっていれば、変化に気づけることもあります。しかし、シフトが入れ替わると、複数の職員の記録に変化が分かれて残り、全体の流れとして捉えにくくなります。気づきが担当者の経験に左右される点が、現場の課題です。
記録異常AIが判断すること
記録異常AIが判断するのは、「異常兆候」があるかどうかです。判断のパターンは「リスク・異常の検知」で、問いは「危険か、異常か」です。AIは文章を生成するのではなく、記録の変化から判断だけを確率と確信度つきで返します。
答えの型は3つあります。はい／いいえ（NOUL）、どれを選ぶか（CHOICE）、どの程度か（SCORE）です。介護記録では、次のような問いに当てはめられます。
| 答えの型 | この業務での問い |
|---|---|
| はい／いいえ | この利用者さんの最近の記録に、いつもと違う兆しがあるか |
| どれを選ぶか | 気になる変化は、食事・睡眠・排せつ・活動のどれに表れているか |
| どの程度か | その変化は、どの程度、早く確認すべきものか |
AIは、利用者さん本人の「いつも」を基準にします。ほかの利用者さんと比べるのではなく、その人の過去の記録と今の記録を比べるため、もともと食事量が少ない人でも、変化だけを捉えられます。
なお、AIは診断をするしくみではありません。兆しを知らせるのは職員の気づきを助けるためであり、対応を決めるのは職員や看護職員、医師です。
導入後の介護の1日：朝から夕方まで
たとえば、入居者数十名の介護施設を考えてみます。既存の介護記録システムはそのまま使い、その上にAIが判断する層が加わった場面を描きます。
朝の申し送りでは、夜勤の職員が記録を整理します。このとき、AIが「いつもと違う兆しがある」と判断した利用者さんの一覧が、確信度とともに画面に並びます。フロアリーダーは、一覧の上位から順に確認します。
日中は、食事や水分の記録が入るたびに、AIが判断を更新します。ある利用者さんの食事量が数日続けて減っていれば、介護職員は記録の入力画面で気づけます。看護職員は、その方のバイタルを優先して測定できます。
夕方には、看護職員が一覧を見直し、必要に応じて医師やケアマネジャーに連絡します。連絡の際は、いつから、どの項目が、どのように変わったかを、記録の流れとして伝えられます。
夜勤の職員への引き継ぎでは、日中に確認済みの兆しと、まだ様子を見ている兆しを分けて伝えます。職員が確認した結果は、次の判断を改善する材料にもなります。
AIに任せる範囲をどう決めるか
AIの判断には確信度がつきます。この確信度によって、AIに任せる範囲と職員が確認する範囲を分けます。目安は、95%〜は自動で処理、70〜95%は担当者が確認、〜70%は上長・専門家へ、の3段階です。閾（しきい）値は、PoC（本格導入の前に効果を確認する試行）で確認して決めます。
介護では、利用者さんの安全に直結するため、自動で処理する範囲は慎重に定める必要があります。たとえば、確信度が高い兆しは、フロアの一覧の上位に自動で並べ、見落としを防ぎます。
確信度が中くらいの兆しは、フロアリーダーや介護職員が記録を見て確認します。確信度が低い兆し、または判断が分かれる兆しは、看護職員や施設長など専門の立場の職員が確認します。
最終的な対応の判断は、必ず人の承認を前提に設計します。AIが「異常あり」と返しても、受診や介助の方法を決めるのは職員です。こうして役割を分けると、職員は一覧の上位に集中でき、記録の読み返しに使っていた時間を利用者さんと向き合う時間に回せます。
小さく始める手順：CSVとPoCで確認する
記録異常AIは、既存の介護記録システムを入れ替えずに始められます。まず、手元の記録をCSVで書き出します。食事量、水分量、排せつ、睡眠、バイタル、特記事項の項目を、日付と利用者さんごとにそろえます。
PoCの期間は、3〜8週が目安です。最初の1〜2週で、記録の項目を整理し、利用者さんごとの「いつも」を学習させます。続く期間で、AIの判断を実際の記録に当てはめ、職員が確認した結果と照らし合わせます。
PoCでは、次の指標を測ります。数値の目標は先に決めず、結果を見て、本格導入の範囲を職員とともに判断します。
- 兆しに気づくまでの早さ
- 見落としの少なさ
- 確認が必要だった兆しのうち、実際に対応につながった割合
- 記録の読み返しにかかっていた時間
- 職員の負担感と、現場での使いやすさ
導入の費用は、Vertical AI SaaSとして、初期費用0円、月額10万円（税別）からです。1業務から小さく始めて育てていくため、まず一つのフロアで試すことも可能です。業務の判断を一つずつAIに任せていくことが、AX（AIトランスフォーメーション）の現実的な一歩です。
よくある質問
既存の介護記録システムはそのまま使えますか
使えます。記録異常AIは、既存のシステムを入れ替えずに、その上にのる判断の層として入れます。まずは、手元の記録をCSVで書き出して始められます。
データはどれくらい必要ですか
利用者さんごとの「いつも」を捉えるため、ある程度の期間の記録が必要です。必要な量は、PoCの最初の期間で、実際の記録を見ながら確認します。
どのくらいの期間で試せますか
PoCの期間は、3〜8週が目安です。まず一つのフロアなど、小さな範囲で試し、結果を見て広げるかどうかを判断します。
トップ画像の写真：Photo by Claudia Love on Unsplash
本記事で紹介する活用シーンは、クラスフォックスが設計した活用構想です。効果は、貴社のデータを使ったPoCで確かめます。
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