コラム上司に相談しにくいのはなぜ？介護現場の背景を整理
上司に相談しにくいと感じる理由は、個人の性格だけではありません。介護現場で起こりやすい状況と背景を整理し、無理なく見直せる考え方を解説します。
介護職の悩み
コラム
AI・生成AI【介護施設】眠りセンサーで巡視は減らせる？誤解されやすい判断の基準
眠りセンサーを導入しても巡視を減らせず悩んでいませんか。この記事では、定時巡回を残しながら見守りを見直す考え方と、判断に迷いやすいポイントを整理します。
AI・生成AI介護士の「忙しい」が伝わらない時の業務分解法
現場では限界なのに「具体的に何が大変か」と聞かれると説明が止まる。そんな時は、業務を時間帯、回数、中断、確認、待ち時間に分けると、改善対象を共有しやすくなります。
コラム介護の服薬ミスは誰の責任？誤薬後の初動・記録・家族対応を現場目線で整理
介護現場で服薬ミス（誤薬）が起きた直後、焦って利用者の口に指を突っ込んで薬を掻き出そうとしていませんか？無理な口腔内回収は、認知症の利用者を驚かせて噛まれたり、薬を奥へ押し込んで誤嚥を招いたりする危険があります。本記事では、利用者の安否を最優先する口腔内確認の切り替え基準と、迅速に看護職員へ報告する正しい初動対応を解説します。精神論や個人の注意不足に頼らない、組織的な服薬エラー防止策も紹介。万が一のミスにパニックにならず、利用者と自分を守るための具体的な行動基準がわかります。
AI・生成AI【施設介護】介護の生産性向上、仕事を増やすのは逆効果？現場で起きる4つのズレ
介護の生産性向上で「業務が増えただけ」と感じる原因は、考え方のズレにあります。ICT導入後に起きやすい4つのズレを、現場で無理なく見直す視点で整理します。
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。
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。