事故報告書を書くのが、正直しんどかった。
利用者さんが転倒した。ヒヤリハットがあった。そのたびに、同じような文章を一から書く。
「発生日時」「発生場所」「経緯」「対応内容」「今後の対策」。
書く内容は毎回似ている。でも毎回ゼロから書く。忙しい業務の合間に、疲れた頭で言葉を絞り出す。
しかも書き方は人によってバラバラだ。
ベテランスタッフが書いた報告書と、新人スタッフが書いた報告書では、情報の粒度も表現も全然違う。後で読み返したとき、何が起きたのか分かりにくいこともある。
「これ、もう少しなんとかならないのか。」
そう思い続けて数年が経った。
なぜ作ったか
介護現場には、繰り返し発生する記録業務がある。
事故報告書もその一つだ。毎回ゼロから書くため時間がかかる。さらに書く人によって品質にばらつきがあり、夜勤明けや忙しい時間帯には抜け漏れも起きやすい。こうした課題を、AIで解決できないかと考えた。
以前、現場で効率化用のプロンプトを組んでAIを活用した経験がある。そのとき感じたのは、「AIはメールやイラスト生成などの日常的なツールだけではなく、現場でも十分使える」ということだった。
ただ、既存のツールを使うだけでは限界がある。現場のフローに合わせてカスタマイズするには、自分で作るしかない。
AWSの勉強を終えた後、最初に作り始めたのがこのツールだった。
何ができるか
ツールの使い方はシンプルだ。
- 事故の概要を入力する（いつ、どこで、何が起きたか）
- 送信ボタンを押す
- AIが報告書のドラフトを生成する
生成されるドラフトには、発生状況・対応内容・今後の対策が含まれる。スタッフはそれを確認・修正して、最終的な報告書として提出する。
百聞は一見にしかず。実際の動作を動画で確認してほしい。
ポイントは、AIが「完成した報告書」を出すのではなく、「ドラフト」を出すことだ。
最終的な判断と責任は、あくまでスタッフが持つ。AIはその作業を助ける存在として設計している。
なぜAIに任せきりにしないか
介護の記録には、法的な意味合いもある。
事故報告書は、施設の対応を証明する書類でもある。内容が不正確だったり、事実と異なったりすれば、それは大きな問題になる。
だからこそ、AIが出したドラフトをそのまま提出する設計にはしていない。
スタッフが内容を確認し、必要であれば修正する。AIはあくまで「たたき台」を作る役割だ。
これは介護現場の感覚に近い。
ケアプランはケアマネが作るが、現場のスタッフが確認して実施する。記録もAIが下書きを作るが、スタッフが確認して提出する。役割分担の話だ。
現在の状態と今後
現在は施設内運用を想定した認証をかけており、外部からの一般公開はしていない。
使用しているAIはClaude Haiku（Anthropic）。コストを抑えながら、事故報告書の生成に十分な精度が出ることを確認している。インフラはAWS上に構築しており、構成はこうなっている。
今後は、より多くの施設で使えるよう改善を続けていく予定だ。
もし介護・福祉業界でこのツールに興味を持った方がいれば、ぜひ連絡をいただきたい。
最後に
介護士としての経験が、このツールを作る原動力になった。
現場で感じた「これ、なんとかならないのか」という感覚。その感覚がなければ、このツールは生まれなかった。
AWSを学んだから作れたのではない。
介護士として現場を知っていたから、「何を作れば役に立つか」が分かった。その上でAWSやAIという技術を身につけたことで、実際に動く形へ落とし込めた。
現場を知る人が技術を持てば、現場に本当に必要なものを作れる。
私はその可能性を、これからも形にしていきたい。
正直、ここまで「Claude Codeがあれば介護士でも作れる」と書いてきたが、実際どこまで信じられるものなのか。その本音は次の記事に書いた。
この記事は筆者のブログからの転載です → 元記事