AIでヒヤリハットを“再発防止の資産”に変える｜介護事故報告・要因分析を効率化する2026年最新ガイド

介護現場のヒヤリハット・事故報告をAIで効率化。報告書作成、要因分析、再発防止策、見守りAIによる事故前後の振り返りまで、2026年の最新活用法をわかりやすく解説します。

3行まとめ

ヒヤリハットは、書いて終わる報告ではなく、事故を減らすための資産です。
2026年は、生成AIによる事故報告書作成支援や、見守りAIによる原因分析が進んでいます。
介護DXの次のテーマは、「記録すること」ではなく、再発防止につなげることです。 PR TIMES コニカミノルタQOLソリューションズ

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介護現場では、事故が起きてから対策を考えるより、ヒヤリハットの段階で気づきを積み上げることのほうが、はるかに重要です。ところが実際には、報告書は「提出するためのもの」になりやすく、共有しても傾向分析までは進まないことが少なくありません。その結果、同じような転倒、同じような移乗トラブル、同じような時間帯の事故が、少し形を変えて繰り返されます。 Learnify

厚生労働省の介護保険最新情報Vol.943では、事故報告について、可能な限り別紙様式を使用すること、第一報は事故発生後速やかに、遅くとも5日以内を目安に提出すること、その後に原因分析や再発防止策を追加報告することが整理されています。つまり現場には、単なる記録ではなく、短時間で整理された報告と分析が求められているのです。 厚生労働省

ここで注目されているのが、生成AIによる事故報告支援です。プラスアルファ・コンサルティングのハイケアウェルネス では、ヒヤリハットや事故の状況、その後の対応を入力すると、生成AIが背景要因の分析と具体的な再発防止策を自動生成すると発表しています。これにより、報告書作成の負担軽減だけでなく、情報共有の質をそろえやすくなる点が大きな価値です。 PR TIMES

事故報告で難しいのは、事実を書くこと以上に、「なぜ起きたのか」を整理することです。書き手によって観点がばらつくと、管理者や委員会で読み返しても、再発防止策が場当たり的になりやすくなります。AIが入ることで、本人要因、環境要因、支援体制、時間帯、直前行動などを一定の粒度で整理しやすくなり、改善策の検討がしやすくなります。 PR TIMES

さらに重要なのが、ヒヤリハットや事故報告を蓄積して使うことです。Learnify では、事故パターンの自動タグ付け、類似事故発生時のアラート表示、時系列でのトレンド分析、過去データからの高リスク時間帯・場所の予測などが、AI的な活用ポイントとして挙げられています。単なる件数集計ではなく、自由記述を含めた分析に変わることで、組織としての学びが深くなります。 Learnify

見守りAIも、このテーマと非常に相性がいい分野です。コニカミノルタのHitomeQケアサポート は、2眼3DカメラとAIアルゴリズムにより、ベッドサイドでの緩やかな転落や、車椅子移乗時のトラブルなど、従来見逃されやすかったヒヤリハット動作を検知できるとしています。さらに、事故前後の映像と生活データから原因分析できること、音声付き録画で振り返りや報告書作成の効率化につながることも示されています。 コニカミノルタQOLソリューションズ

このテーマは、第1弾のAI予測ケアとは似ているようで、実は別物です。予測ケアは「起きる前に防ぐ」話でしたが、今回のテーマは起きたヒヤリハットや事故から何を学び、どう再発防止につなげるかです。つまり、予防ではなく、事故後の学習と改善の仕組み化がテーマです。

導入を始めるなら、いきなり全件をAI化する必要はありません。まずは転倒や誤薬、移乗時トラブルなど、件数の多いテーマから、AIで報告書のたたき台作成を行う。次に、月1回の安全対策会議で、時間帯、場所、職員配置、支援場面ごとの傾向を見る。必要に応じて、見守りAIや映像データを組み合わせる。この段階的な進め方が、現場では最も失敗しにくい方法です。 厚生労働省 Learnify

介護現場のAI活用は、単なる時短では終わりません。ヒヤリハットや事故報告を、義務的な書類ではなく、再発防止の資産として扱えるようになること。それが、第9弾で伝えたい一番大きなポイントです。 PR TIMES