訪問介護・訪問看護では、利用者ごとの時間指定やケア内容、職員の資格・スキル、移動時間、休暇・勤務制約など多くの条件を満たしつつ訪問順序と担当者を決める必要がある。手作業の調整は属人化しやすく、調整漏れや割当ミスが品質事故(訪問遅延・訪問漏れ・不適切配置)につながるほか、長時間の調整作業が現場の負担とコスト増を招いていた。
AIスケジューラを用いて、訪問スケジュールと担当者割当、訪問ルートを一体で最適化する。具体的には、利用者ごとの訪問時間帯やサービス内容、必要資格(例:看護師・介護士)、同性介助などの条件、移動時間(地図データ由来の実走行時間)、職員の勤務シフト・休憩・希望休、移動開始・終了拠点を制約としてモデル化。AIが全候補の中から、訪問漏れゼロ・総移動時間最小・資格要件遵守・担当偏りのバランスを同時に満たす割当案を生成する。変更が発生した際は、スマホやPCからリアルタイムに再計算し、最新の最短ルートと訪問順序を即時提示。これにより、品質管理上の重要指標(訪問準守率、適切配置率、クレーム・ヒヤリハット件数)を改善しながら、調整作業の標準化とコスト削減を両立する。
品質管理の観点では、訪問準守率の向上、要件不一致の割当て抑止、ヒヤリハット・クレームの減少が期待できる。コスト面では、(1)調整工数削減、(2)移動時間・交通費の抑制、(3)割当ミス是正に伴うやり直し対応の削減により、月次の実質コストを圧縮。SaaS費用を含めても短期回収が見込めるケースが多い(具体額は事業所規模と運用に依存)。
訪問系事業所がAIスケジューラを導入し、利用者の訪問時間帯や必要資格、職員の勤務制約、移動時間を同時に考慮して担当割当と訪問ルートを自動最適化。直前変更にも即時再計算で対応し、手作業の調整を大幅に圧縮。訪問漏れや要件不一致の割当てを抑止し、品質指標と業務効率の双方を改善した事例。
同一拠点内では、看護・介護・リハの横断最適化や、記録・請求システムとの自動連携、緊急コール発生時の差し替え再最適化、訪問後の記録データを用いた品質KPI(準守率・再訪発生率)ダッシュボード化が可能。多拠点展開では、拠点間ヘルプの跨ぎ配置や、季節変動・感染症流行期に合わせた需要予測×人員計画の統合最適化へ拡張できる。
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