1. 車椅子移動で潜む「3大リスク」と危険予測

介護AI戦略室:イメージ

車椅子の事故は、動作の数秒先に起こり得る「最悪のシナリオ」を想定することで未然に防げます。特に注意すべき3つのポイントを整理しましょう。

① ブレーキのかけ忘れ（ヒヤリハットの最多要因）

移乗の際、ブレーキを片方しかかけていない、あるいはかけ忘れたために車椅子が後退し、利用者が転落しそうになるケースです。「一瞬だから大丈夫」という心理的スキが最大の敵です。

② 足の巻き込み（外傷リスク）

フットサポートから足が落ち、そのまま走行してタイヤや床との間に足を巻き込む事故です。特に麻痺がある方や認知症の方は、自覚症状がないまま受傷し、重症化する恐れがあります。走行前に「足の位置」を声に出して確認する習慣が欠かせません。

③ 点滴スタンドとの接触（病院・施設特有のリスク）

車椅子と点滴スタンドを同時に移動させる際、チューブが車輪に絡まったり、スタンドの脚がドアの溝に引っかかったりします。医療機器メーカー（例：三重金属工業株式会社）のマニュアルでも、チューブが過度に引っ張られない位置への配置が推奨されていますが、現場では介助者の動線とスタンドの位置が干渉しがちです。

2. AIを活用した「ぶつからない」環境づくり

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管理者時代、介助中の職員が「背後から来た車椅子とぶつかった」という報告をよく受けました。これは単なる個人の不注意ではなく、動線設計の問題です。

最近の介護現場では、AIによる動線分析が実用化されています。AIがヒヤリハットの多発地点をヒートマップで可視化することで、「この角にはカーブミラーを設置すべき」「この通路のワゴンは撤去すべき」といった、根拠に基づいた環境改善が可能になります。

管理者時代のエピソード：
AIによる記録分析を導入したところ、特定の時間帯に特定の通路で衝突リスクが高まっていることが判明しました。職員の配置と動線を1メートル変更しただけで、翌月の接触ヒヤリハットが3分の1まで減少しました。

3. AI導入で変わるリスク検知の精度と削減時間

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AIは「人の代わり」ではなく、人の目が届かない「死角」をカバーする強力なパートナーです。

リスク検知の精度向上

富士通株式会社の「ミリ波センサー」についてのリリースでも、AIによる行動解析は、高齢者の姿勢の崩れや立ち上がりの予兆を80%以上の精度で検知できるとされています。私の施設でも、AIセンサーが「立ち上がり予兆」を検知して通知する仕組みを導入し、夜間の転倒事故を大幅に抑制できました。

具体的な「削減できた時間」の効果

AI導入は、現場に「時間」という最大の余裕をもたらします。私が実際に計測した削減効果は以下の通りです。

この削減された時間は、単なる「余り時間」ではありません。職員が利用者様のそばに座り、「心のケア」や「丁寧な危険予測」を行うための貴重な資源となります。

4. AI活用 チームマネジメントの進化

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AIは管理者のマネジメント手法も変えます。以前は「昨日は大変でした」という主観的な報告に頼っていましたが、AIが離床回数や睡眠状態をグラフ化することで、全員が「同じ事実」を見て議論できるようになります。

厚生労働省の「介護現場におけるICTの利用促進」でも推奨されているように、情報共有の自動化はスタッフのストレスを軽減します。「AIが鳴らしてくれたから事故を防げた」という成功体験が積み重なると、チームの雰囲気は驚くほど前向きになります。これは、深刻な人材不足を解消するための「明るい未来」への一歩です。