AIで医療安全を変える　インシデントレポート解析と個別化配信の設計

2025年9月29日

医療安全におけるインシデントレポート解析は、現在も多くが手作業に依存しています。AIを用いれば、この分析を自動化するだけでなく、職種や経験年数に応じた個別化配信まで設計できます。

医療現場では毎日のように「インシデントレポート」が積み上がっていきます。
転倒、誤投薬、器具の取り違え……その一つひとつが貴重な学びであり、次の事故を防ぐ手がかりです。

しかし現状では、この膨大なレポートを専従の看護師が手作業で分類・分析し、「医療安全ニュース」としてまとめて配布しています。労力がかかるうえに、ベテラン職員にとっては「何百回も見てきた同じ注意喚起」と感じてしまいがちです。情報が十分に届かないまま埋もれてしまうことも少なくありません。

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発想の転換：AIによるインシデントレポート解析の再設計

私が提案するのは「ひやり日誌サポーター」という仕組みです。
AIがインシデントレポートを自動で要約・可視化し、医療者の職種・キャリア年数・関心に応じて最適化された形で届けるという発想です。

たとえば――

といった具合に、必要な人へ必要な学びを届けることができます。

また、重要なのは「動画の配信場所」です。
電子カルテの画面上に直接30秒程度の短い動画として表示させることを想定しています。

さらに、「動画の配信タイミング」も大切です。例えば、外科医が手術を終えて病棟に戻り、カルテを開いた瞬間に「術後管理にまつわる安全情報」が流れる。

つまり、「誰が・いつ・何を学ぶべきか」をAIが判断し、アウトプットを職種・経験年数・業務文脈に応じて個別化できるのです。

もし病院にスタッフが400人いれば、毎日400本の最適化された動画が配信されます。
従来の「全員に同じ資料を配る」という方法ではなく、一人ひとりに合わせた学びを日常業務に埋め込むこと。これが医療安全の「新しい当たり前」になると考えています。

医療安全は、インシデントレポートという形で日々蓄積されている。
一方で、その分析と共有は手作業に依存しており、情報は「まとめられるが、届いていない」状態にある。

問題は情報量ではなく、「誰に・いつ・何を届けるか」という設計にある。
同じ内容を一斉配信する現在の方法では、経験や職種によって受け取り方に差が生まれ、学びとして定着しにくい。
AIを用いれば、インシデントの内容を文脈ごとに分解し、個人の業務状況に応じて再構成することができる。

インシデントレポートは「集めて分析するもの」から、「個別に届けて行動を変えるもの」へと再設計できる。
「ひやり日誌サポーター」は、その変換を担う仕組みであり、医療安全を特別な業務ではなく、日常の中に埋め込むための一つの形である。

医療安全は、制度を満たすための仕事ではなく、現場の行動が少し変わるかどうかで価値が決まるものだと、私は思っています。