高齢者介護において、「転倒事故」は最も多く、深刻な問題のひとつです。厚生労働省の調査によれば、介護施設内での事故のうち、実に6割以上が転倒によるものとされています。骨折や頭部外傷に発展すれば、要介護度の悪化や、最悪の場合は寝たきりにつながることもあります。
この“防ぎたいけれど完全には防げない”課題に対して、今、新たに注目されているのが**「ビッグデータ×AI」による転倒予測システム**です。
「転倒を予測するなんて本当にできるの？」
「現場で使えるレベルなの？」
そんな疑問に答えるべく、今回は最新技術の概要と、実際の導入事例、そして現場の反応を詳しく紹介していきます。
転倒予測の仕組みとは？
ビッグデータで「転倒しやすい傾向」を学習
転倒予測システムは、主に以下のようなデータを収集・分析することで、「転倒の可能性が高い状態」を事前に察知し、警告を出す仕組みです。
主な分析データ：
- 歩行速度や姿勢（センサーやカメラから取得）
- バイタルデータ（血圧、体温、脈拍など）
- 排泄や食事、睡眠のパターン
- 服薬情報や疾患歴
- 過去の転倒歴
これらをAIがビッグデータとして学習し、パターン認識によって「転倒の前兆行動」や「高リスク利用者の傾向」を特定。アラートや職員への通知として活用されます。
最新の技術とプロダクト事例
転倒予測の主なツール
現在、実用段階にある転倒予測システムには以下のようなものがあります。
① HitomeQ ケアサポート（セコム）
天井に設置されたカメラが居室内の動きを常時モニタリング。寝返り・離床・転倒などをリアルタイムで検知・予測し、職員のスマホに通知。
- 特徴：AIが個人の動きの傾向を学習
- 導入施設数：2024年時点で1000カ所超
② Neos＋Care（パラマウントベッド）
ベッドに内蔵されたセンサーが体重移動や寝返り、呼吸数を測定。異常を察知した際に通知。
- 特徴：ベッド上での転倒リスクを事前に予測
- 連携機能：介護記録ソフトと連動可
③ JINRIKI Ai（自律神経AI解析）
自律神経の状態（ストレスや疲労）を解析し、転倒リスクが高まる時期を予測。個々の体調変化を数値化。
- 特徴：データに基づいたケア計画作成にも活用
これらのシステムは、いずれも**“予防的対応”を可能にする画期的なツール**です。
導入事例：現場での成果とリアルな反応
ケース1：特別養護老人ホームでの活用
千葉県のある特養では、HitomeQを導入後、夜間の転倒件数が半年で40％減少しました。特に、夜間の徘徊やベッドからの転落が多かった利用者に対し、離床直後に職員が駆けつけることができるようになった点が評価されています。
職員の声：
「今までは“異変があってから駆けつける”しかなかった。でも今は、“起きる前に気づける”ようになった。」
「見回りの頻度が減り、利用者の睡眠を妨げずに済むのも大きなメリットです。」
ケース2：小規模多機能施設での導入
山形県のある施設では、ベッドセンサーとAIによるバイタル監視を組み合わせた転倒予測システムを試験導入。データを基にした職員配置の最適化を行ったところ、介助のタイミングが大幅に改善されました。
施設長の声：
「データが“勘”や“経験”に頼っていた部分を補ってくれる。根拠のある判断ができるのは大きいですね。」
転倒予測AIのメリットと課題
メリット：
- 転倒事故の未然防止：事前に注意すべきタイミングがわかる
- 職員の負担軽減：無駄な巡回や監視の削減
- 利用者の安心感向上：夜間も見守られている安心感
- 家族への説明がしやすくなる：データに基づく説明が可能に
課題：
- 初期導入コストが高い（数十万〜数百万円）
- 設置スペースやネット環境の整備が必要
- AIの予測が完璧ではない
- 「見られている」と感じる心理的抵抗もありうる
とくに、利用者のプライバシーへの配慮や、家族との事前説明などが導入時の重要なポイントになります。
今後の展望：予測から“自動対応”へ
転倒予測AIは今後、「通知」だけにとどまらず、以下のような自動対応システムとの連携が進むと見られています。
- 自動照明の点灯（夜間離床時）
- 自動ドアロック解除（徘徊防止エリア）
- ベッドの角度調整（起き上がり時の負担軽減）
さらに、日々蓄積されるデータを活用して、個別ケアの質向上にもつなげることができます。たとえば、「この人は水分摂取量が少ないと転倒リスクが上がる」といった個人特性の見える化が実現する可能性も。
まとめ：ビッグデータは“見えないリスク”を見える化する
介護の現場では、事故が起きてから対応する“事後ケア”が中心になりがちでした。しかし、ビッグデータとAIの力を使えば、事前にリスクを察知し、対応を先回りできる時代が到来しています。
転倒はゼロにはできなくても、「未然に防げる事故」は確実に増やすことができます。大切なのは、人間の勘や経験と、テクノロジーの分析力を組み合わせて活用すること。
“AIが職員の目を増やす”そんな感覚で、ビッグデータの力を介護の現場に取り入れることが、次世代の安心・安全なケアにつながっていくのです。
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