Night Shift OS

居室のAIが、先に確認する
職員は本当に
必要な場面だけへ。

通知が鳴るたびに走る——その運用が、夜勤を消耗させています。Night Shift OSは居室に常駐するAIが状態確認と一次受付を先に担うことで、安全を保ちながら職員の負担を根本から変えます。

Night Shift OS — 各室状況 リアルタイム
201号室 — 田中様
安静睡眠中 · AI確認済 · 訪室不要
対応不要
205号室 — 佐藤様
AIが状態確認中 · 判断材料を取得中
確認中
208号室 — 鈴木様
AI: 応答不明 · 人の確認が必要
訪室を
212号室 — 山田様
AI: 自力対処可 · 人手不要と確認
対応不要
現場の課題

既存の見守り機器は事故防止には効く。
それでも夜勤負担が残る、構造的な理由があります。

離床センサーやマットセンサーを導入した施設の多くは、転倒事故の抑制という成果を実感しています。見逃さないための安全装置としては、確かに機能している。それは間違いありません。

既存機器が生んでいる価値
  • 離床・起き上がりなどの危険兆候を早く検知できる
  • 転倒・骨折など重大事故の抑制に効いている
  • 「見逃さない」安全装置としては機能している
それでも夜勤負担が残る理由
  • 通知が鳴るたびに職員が必ず確認に行く必要がある
  • 行ってみると何も起きていない「空振り」が多い
  • 記録・他の対応が中断される
  • 複数通知が重なると優先順位判断が重くなる

「センサーが鳴るたびに走って部屋に行くんです。でも着いたら、ただの寝返り。それが一晩に何度も。正直、センサーがないほうがマシだったとすら思います」

—— ある施設の夜勤スタッフの声

問題は、センサーの「精度」ではありません。「通知が来たら、職員が毎回訪室して確認する」という運用の構造そのものが、夜勤を消耗させているのです。

「適切にケアしていたんです。でも記録がなかった。ご家族から『なぜ気づかなかったのか』と追及されたとき、何も証明できませんでした」

—— ある施設長の声
解決策は、センサーを高精度にすることではありません。
「通知後の状態確認を、居室のAIが先に担う」という、夜勤運用の構造を変えることです。
Night Shift OS の仕組み

判断材料を、居室のAIが先に取得する。

Night Shift OSは見守り機器の改善版ではありません。夜間アラート発生時に、居室に常駐するAIケアエージェントが非接触観察と短い対話で状態確認を行い、判断材料を一次受付として取得します。その材料をもとに、人が対応すべきケースを絞り込みます。

従来の見守り機器
異常検知
職員へ通知
職員が訪室して状態確認
毎回 · 空振りあり
職員が判断
対応
Night Shift OS
異常検知
居室AIが状態確認
非接触観察 + 短い対話
一次受付
判断材料を取得
必要時のみ職員が対応
危険・不明・不確実は必ず人へ
01 — 状態確認

居室のAIが、先に「何が起きているか」を把握する。

非接触センサーによる観察と、応答の有無・苦痛の有無・移動意図などを確認する短い対話で、判断に必要な材料を取得します。自由会話ではなく、短時間の判定対話として設計されています。

02 — 絞り込み

「職員が本当に見るべきケース」だけを、通知する。

取得した判断材料をもとに、明らかに低リスクなケースと、人が確認すべきケースを仕分けます。職員への通知には、判定レベル・根拠・推奨アクションが付きます。

03 — 記録

対応内容は、ワンタップで自動記録される。

了解・対応中・対応完了などの選択式タップだけで記録が残ります。「誰が・いつ・どの部屋に対応したか」の監査証跡が、手間ゼロで蓄積されていきます。

プロダクト構成

各居室に常設される、
AIケアエージェント。

ミリ波レーダーと音声デバイスが生み出す環境知能が、夜間見守りの一次受付を担います。カメラを使わず、利用者のそばに24時間寄り添うAI助手として機能します。

Night Shift OS

ミリ波レーダーと音声デバイスが、
居室の環境知能として常設されます。

  • ミリ波レーダーが空間全体の状態を非接触で把握する
  • 音声デバイスで利用者に声をかけ、状況を確認する
  • カメラを使わない — 利用者のプライバシーを守る設計
  • 24時間、常にそこにいるAI助手として機能する
AIによる3段階トリアージ
Level
C
緊急訪室が必要
危険挙動を検知した場合は対話を介さず即時通知。転倒疑いや急変兆候は対話なしで最優先エスカレーション。
Level
B
人間による確認が必要
応答が不明確・不確実、苦痛の表明があった場合など。判断材料と推奨アクション付きで職員に通知します。
Level
A
訪室不要候補
応答が成立し、苦痛なし、自力対処可能と確認された場合のみ。職員への通知は行わず、ログのみ記録します。
レベルAと判定する条件は厳格に設計されており、危険・不明・不確実なケースは必ずB/Cへエスカレーションします。最終判断は常に人間が行います。
安全性の設計

危ないケースを外すのではなく、
安全に外せるケースだけを、慎重に絞る。

Night Shift OSは、すべてのアラートの最終判断をAIで代替するものではありません。対象を低〜中リスクかつ対話確認が有効なケースに限定し、危険・不明・不確実なケースは必ず人へエスカレーションします。

責任範囲を、最初から限定している

Aetasが担うのは低〜中リスクで対話確認が有効なケースのみです。全アラートの最終判断をAIが代替することは想定していません。

危険・不明・不確実は、必ず人へ

次のいずれかに該当する場合は、必ず職員へエスカレーションします。

  • 応答不能または不明確
  • 苦痛の表明がある
  • 危険な挙動が確認された
  • 不確実性が高いと判断された

「対応不要」と判断する条件を、厳格化している

以下の条件がすべて揃った場合のみ、対応不要と判定します。

  • 危険シグナルが弱い
  • 音声応答が明確に成立している
  • 苦痛の表明がない
  • 自力対処可能または人手不要の可能性が高い

継続的に改善する

「対応不要」と判定したケースに誤りがあった場合は、必ず事後レビューを行います。障害時は安全側の運転に自動で切り替わります。

Night Shift OSが減らすのは、「危険対応」ではなく、
「明らかに低リスクなケースへの、無駄な訪室」です。

Founder's Message

現場の人々を、過度な負担と責任から
解放するために。

私は東京大学でAIを研究し、ヘルスケアAIスタートアップで介護施設の現場の課題に向き合い続けてきました。

その中で気づいたことがあります。多くのシステムが「管理する側」の都合で作られており、現場で汗を流す人々は、ケアそのものではなく「記録」や「証明」のために時間を使わされているということです。

今の制度は、現場に過度な負担と責任を押し付けています。

Aetasのテクノロジーは、現場の人々を過度な負担と責任から解放し、価値のあるケアに集中できる環境をつくるために存在します。だからNight Shift OSは、「現場の負担を増やさない」ことを最優先の設計原則としています。

導入価値

現場が楽になることと、
施設運営が安定することは、一本でつながっています。

Aetasの導入価値は、アラート対応の効率化にとどまりません。現場価値と経営価値は、独立したものではなく、連動しています。

スタッフにとっての価値

「夜勤が辛い」という
理由での離職を防ぐ。

  • 空振り訪室が減り、移動負担が軽くなる
  • 複数通知が重なっても、判断材料付きで優先順位をつけやすい
  • 「見落とすかもしれない」という心理的プレッシャーが緩和される
  • ワンタップ記録で業務中断が最小限になる
  • 本当に対応すべきケースに集中できる
経営者にとっての価値

少人数でも回しやすい
夜勤体制をつくる。

  • スタッフ満足度向上による離職抑制・採用コスト削減
  • 夜勤体制の安定化と、少人数でも回しやすい運用
  • 監査証跡の自動蓄積で、実地指導対応の負担が減る
  • 管理者向けダッシュボードで施設全体の運営状況を把握
  • 「安心して預けられる施設」としての信頼構築

夜勤スタッフの負担が減る → 離職が止まる → 採用・研修コストが下がる
→ 経営に余裕が生まれる → より良いケアへの投資ができる

既存製品との違い

既存の見守り機器と、
Night Shift OSの違い。

既存製品は事故防止のための「検知と通知」に最適化されています。Night Shift OSは、その先——通知後の状態確認と一次受付まで——を担うことで、夜勤運用の構造そのものを変えます。

既存の見守り機器
Night Shift OS
設計思想
事故防止に最適化
安全を保ちながら、負担軽減に最適化
通知後の運用
鳴ったら職員が訪室して確認(毎回)
居室AIが先に確認 → 必要なケースのみ職員へ
判断の所在
検知後の判断はすべて職員
AIが判断材料を取得 → 最終判断は人が行う
記録の方法
職員が手書きまたは手入力
ワンタップ選択式で自動記録・蓄積
夜勤への影響
事故防止には効く。夜勤負担は構造的に残る
事故防止を維持しながら、夜勤負担を根本から変える
既存製品

見逃さないために、人が毎回確認する

Night Shift OS

安全を保つために、AIが先に材料を集めて、人の確認を絞り込む

よくあるご質問

「本当にうちでも使えるの?」
お答えします。

Q AIが判断に関わるなら、安全性が心配です。

Night Shift OSはすべての判断をAIが代替するものではありません。AIが担うのは「状態確認と判断材料の一次取得」です。危険・不明・不確実なケースは必ず職員にエスカレーションします。「対応不要」と判定する条件は厳格に設計されており、安全を損なわない範囲のケースのみに限定されています。詳しくは安全性の設計セクションをご覧ください。

Q 夜勤フローを大きく変えることになりますか?

今の夜勤フローを壊すことなく導入できます。変わるのは「通知後の確認を、AIが居室で先に行う」という点だけです。最終判断は人が行い、危険なケースは従来通り職員が確認します。最初から全館導入する必要もなく、負担の大きい居室・フロアから限定的に始めることを想定しています。

Q ITに詳しくないスタッフでも使えますか?

職員の操作は「通知を確認する」「選択肢をタップする」の2つだけです。複雑な設定や自由記述の入力は不要です。初日から現場の誰でも使えることを設計の大前提にしています。

Q 導入費用の規模感を教えてください。

介護DX関連の補助金活用が可能な場合が多く、申請書類のテンプレートもご提供しています。導入費用と、離職率低下による採用・研修コストの削減、実地指導対応の効率化などを合わせて試算すると、多くの施設でプラスになる試算になっています。まずはご状況をお聞きした上で、具体的なご提案をさせてください。

Contact

まずは、貴施設の状況を
聞かせてください。

「まだ検討段階」でも構いません。夜勤帯で特に負担が大きい場面、どのフロアから始めやすいか——そういった具体的な話から始めましょう。

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