コラム【介護】「転倒ゼロ」の重圧に悩む介護士へ。医学的根拠から考える転倒リスク管理
24時間の常時監視が困難な現場で、転倒への不安を抱える介護士に向けた記事です。レビー小体型認知症の症状や薬の副作用など、医学的根拠に基づき転倒要因を客観化。安全と自尊心の尊重を両立するための、現実的なリスクの線引きについて考えます。
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コラム
AI・生成AI介護記録が終わらない原因は？AIで見直す作業の分け方
介護記録が終わらない原因は、書く量だけではありません。本記事では、記録を「間接業務」として整理し、AIが向く作業を具体的に解説します。
コラムミールラウンドの意味がわからない人へ｜現場で使える見方
食事中に何を見ればいいのか迷う介護職向けに、ミールラウンドの基本を整理。確認すべき視点を絞ることで、現場で動きやすくなります。
コラムミールラウンドが続かない介護施設へ｜食事介助の違和感を記録・申し送りにつなげる方法
ミールラウンドが続かない理由を、介護職が食事場面を見ていないからではなく、違和感を記録できない、記録しても介助変更につながらない、結果が現場へ戻らないという流れから整理します。食事介助中のむせ、姿勢崩れ、口腔内残渣を一言で残す考え方も解説します。
AI・生成AI【介護×生成】新人の記録指導に悩む現場へ。AIを「手本」として使うOJT活用
記録の書き方を教える時間がない、どう直せばいいか伝えにくいという指導者の方へ。AIに客観的な表現例を出させ、それを教材として活用する視点を紹介します。厚労省が推奨する人材育成や生産性向上の観点から、AI活用の可能性を整理しました。
AI・生成AI介護事故の犯人探しを避けるAI原因分析の使い方
事故後のカンファレンスが「誰が見ていなかったか」に寄ると、ヒヤリハットも出しにくくなります。AIは事故原因を断定するものではなく、身体要因、環境要因、業務要因などの候補を整理する補助として使うものです。人が確認し、組織で検討する流れを解説します。
AI・生成AI【介護×生成AI】転倒事故は「防げる」のか？介護現場の葛藤を生成AIと整理するリスク管理術
限られた人員で全ての転倒を防ぐことは困難です。生成AIを「壁打ち相手」にして事故の背景要因を言語化し、精神論ではない現実的な再発防止策を組織で作るための手順を紹介します。
AI・生成AI介護現場でAIを使っても大丈夫？個人情報・記録・責任範囲の注意点
介護記録や事故報告をAIで整えたい一方、利用者情報を入力してよいか、誤った文章の責任を誰が負うか迷う介護職へ。入力前の停止線、出力後の事実確認、施設が決める責任範囲を、組織のAI運用ガイドと介護事故報告の資料に基づいて整理します。名前を消せばよいのか、AI文をそのまま記録へ使えるのか、実行できない再発防止策をどう止めるかも具体的に解説します。施設にルールがないときに入力を止める基準も示し、介護職だけへ判断を押しつけない運用につなげます。