医療DXとAI孔明
データと知財の融合で未来を創る!
@日経ホールカンファレンスルーム / オンラインとハイブリッド開催
特徴
「現場を知るAI」として育てられる構造
AI孔明は、現場のデータを活かしながら、「人の仕事は人に、AIに任せられるところはAIに」任せるためのケア支援パートナーです。
介護の質向上とスタッフ負担軽減の両立。「記録から会話へ」「業務からケアへ」。あなたの介護施設に新たな時間を提供するために以下の課題を解決します。
バイタルやADLの変化を
見逃すリスクがある
バイタルやADLの変化を見逃すリスクがある
事故報告やヒヤリ・ハット
の分析が属人化
事故報告やヒヤリ・ハットの分析が属人化
夜勤者・新人スタッフへの
情報引き継ぎの難しさ
夜勤者・新人スタッフへの情報引き継ぎの難しさ
ご家族対応の負担と
誤解の発生
ご家族対応の負担と誤解の発生
通信業界専用モジュール、「AI孔明 on IDX for Care」
高齢化社会の加速により、介護業界はかつてない規模の需要に直面しています。一方で、現場では深刻な人材不足や離職率の高さ、記録業務の負担増といった構造的課題が続いています。この問題に対処するため、次世代生成AIプラットフォーム「AI孔明 on IDX」の業界別モジュールとして、介護業界向け生成AI統合モジュール「AI孔明 on IDX for Care」を正式に発表しました。
モジュール構成と接続対象
介護記録システムとの連携
日々のケア記録(食事・排泄・入浴・レク等)、事故記録、サービス提供票などを、既存システムからIDXに接続。
IDX基盤でケアデータのナレッジ基盤化
個別記録を入居者別・項目別・時系列に整理し、RAG・AI推論が可能なかたちで蓄積。施設内の“共通知”として全職員が活用可能に。
AI孔明の支援イメージ
AI孔明が、IDX上の現場のデータを統合して、利用者の最近の変化、転倒リスクが高い方の抽出、夜勤の様子まとめ、家族への連絡内容の文案、サービス提供票の要約などをAIが自然言語で応えます。
想定される導入効果 モデル例
観点 | 従来 | AI孔明導入後(想定) |
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ケア記録入力時間(1日) | 約60~90分/人 | AI分析で3分の1に |
ヒヤリ・ハット報告分析工数 | 月3~5時間 | AI分析で3分の1に |
申し送り・引き継ぎ情報作成 | 各勤務帯20~30分 | 自動生成で3分の1 に短縮 |
ご家族対応のクレーム件数 | 月3~5件 | 透明性向上で半分以下に改善 |
業界システムと連携できるカスタマイズ性
AI孔明 on IDXは、企業・業界ごとにカスタムされた専用生成AIです。最大の特徴は、「RAG対応ナレッジチームドライブ」と連携している点にあります。さらに、AI孔明 on IDX のスケーラビリティな構造は、既存の業務システムとの“API連携・業務適応化”を可能にします。
業界ごとの現場システム接続口として、柔軟に業界標準のシステムと連携して、各企業や業界の特性に合わせた専門的な知識を持つ現場に寄り添ったAIアシスタントとして機能します。
AI孔明 on IDX + 介護システム、ケアデータのバックアップ構成
▼ バックアップ取得
介護システム、ケアデータなどから定期的にバックアップを取得します
▼ IDXへのアップロード
そのデータをIDXにアップロード(構造化・検索対応)します
▼ データをAI向けに加工
生成AIとの対話が可能になるようにAI孔明によってデータを加工します
▼ AIによる活用
施設の記録フォーマット・呼び名・観察基準などを施設ごとのナレッジドリブン設計で「その施設専属のAI参謀」として機能します
AI孔明 on IDX + 介護システム、ケアデータのバックアップ構成
主な機能
介護現場に寄り添う次世代AIケア支援モジュール
「AI孔明 on IDX for Care」は、現場のデータを活かしながら、「人の仕事は人に、AIに任せられるところはAIに」任せるためのケア支援パートナーです。
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記録の要約と入力支援
1
バイタル・行動・看取り期の変化などを読み取り、日誌や報告書のドラフトを提案。
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事故・ヒヤリ・ハット情報のパターン分析
2
記録をAIが分類・時系列で分析。再発防止の提案やチームミーティング資料にも活用可能。
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スタッフ引き継ぎメモの自動生成
3
日中・夜勤間の申し送り事項をAIが整理して通知。介助漏れ・対応遅れの防止に。
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ご家族対応支援(文章生成・過去履歴検索)
4
利用者の状態変化や要望に対する説明文をAIが生成し、円滑なコミュニケーションを支援。
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ケアプラン作成の参考提案
5
過去の実績と傾向をもとに、次期ケアプランの補助的提案や過不足のチェックを実施。