AI-sCare+介護見守りシステム

AI-sCare+は、AI画像解析、IoTセンサー、WebRTCライブ映像を組み合わせ、介護施設の見守り、夜間巡回負担の軽減、異常検知、介護記録連携を支援する介護向けAI見守りシステムです。

介護現場では、夜間巡回、転倒・体調急変の早期発見、記録作業、プライバシーに配慮した映像活用など、多くの課題があります。AI-sCare+は、カメラ・センサー・AI・映像配信・録画・通知を組み合わせることで、スタッフの確認作業を支援し、より安定した見守り運用を目指します。

現在、AI-sCare+関連システムは 8施設・700室 で導入されています。

この資料で分かること

このページでは、AI-sCare+介護見守りシステムの基本構成、利用シーン、技術要素、導入時の確認ポイントをまとめます。

介護見守りシステムの全体構成
AI画像解析とIoTセンサーの役割
WebRTCライブ映像と録画機能
夜間巡回負担軽減の考え方
介護記録連携の考え方
プライバシーに配慮した映像活用
PoC・導入前に確認すべきポイント

介護現場の主な課題

介護施設では、以下のような課題が発生しやすくなります。

夜間巡回の負担が大きい
転倒や体調急変を早期に発見したい
スタッフの経験により確認品質がばらつく
誤検知が多いと、かえって現場負担が増える
介護記録の入力や確認作業に手間がかかる
映像を使いたいが、プライバシーへの配慮が必要
カメラ、センサー、記録システムが分散しやすい

AI-sCare+は、これらの課題に対して、AI画像解析、IoTセンサー、映像確認、録画、通知、記録連携を組み合わせて対応します。

システム概要

AI-sCare+は、居室内のカメラ映像や各種IoTセンサー情報をもとに、利用者の状態を確認し、必要に応じてスタッフや管理者へ通知するシステムです。

主な構成要素は以下です。

構成要素	役割
AIカメラ / カメラモジュール	居室や対象エリアの映像取得
AI画像解析	姿勢、動き、異常状態などの認識
IoTセンサー	温湿度、トイレ人検知、生体情報などの補助データ取得
生体センサー	在床・離床、呼吸、心拍などの状態把握
WebRTCライブ映像	iPad / PC などから低遅延で映像確認
ローカル録画	状況確認、振り返り、AI改善用データとして活用
クラウド / サーバー	状態判断、通知、記録連携の基盤
クライアント画面	スタッフ・管理者向けの確認画面

見守りの流れ

AI-sCare+の基本的な見守りフローは以下の通りです。

カメラとセンサーが居室内の状態を取得
AI画像解析とセンサーデータにより状態を判定
必要に応じてクラウドまたはサーバー側へ結果を送信
iPad / PC などのクライアント端末に通知
スタッフが映像・録画・記録情報を確認
必要なケアや対応を実施

この流れにより、すべての確認を人の巡回だけに依存するのではなく、AIとセンサーを活用した補助的な見守り体制を構築できます。

主な機能

AI自動巡回

AI画像解析により、居室内の状態を自動的に確認します。
夜間の定期巡回を完全に置き換えるものではありませんが、確認が必要な場面を把握しやすくすることで、スタッフの負担軽減を支援します。

異常検知

転倒、長時間の不自然な姿勢、動きの変化など、介護現場で注意すべき状態を検知するためのAI認識処理を組み合わせます。

検知対象や判定条件は、施設運用やカメラ設置環境に合わせて調整できます。

誤検知低減

居室、利用者、照明条件、ベッド位置などが異なると、単純な画像認識では誤検知が増える場合があります。
AI-sCare+では、現場データを活用しながら認識精度を改善し、余計な確認作業を増やさない運用を目指します。

WebRTCライブ映像

WebRTCを利用することで、iPadやPCから低遅延で映像を確認できます。
現場に行く前に状況を把握したい場合や、異常通知後の確認に活用できます。

ローカル録画・動画検索

映像をローカルに録画し、必要な時間帯を検索して確認できます。
異常発生時の状況確認、スタッフ間の共有、AI認識改善のためのデータ確認に利用できます。

介護記録連携

検知イベントや確認結果を介護記録システムと連携することで、手作業の記録負担を減らします。
運用に合わせて、記録項目、通知内容、連携方式を設計できます。

プライバシー配慮

介護現場で映像を扱う場合、プライバシー対策は重要です。
AI-sCare+では、ぼかし処理、ローカル録画、アクセス制御、必要最小限の映像確認など、施設方針に合わせた設計を検討できます。

技術構成

AI画像解析

人物検出、姿勢推定、動作認識、異常状態検知などのAI認識アルゴリズムを組み合わせます。

用途に応じて、以下のような認識処理を検討できます。

人物検出
姿勢・状態認識
転倒検知
離床・在床状態の把握
長時間静止や異常姿勢の検知
施設運用に合わせたカスタム認識

IoTセンサー連携

映像だけでなく、センサー情報を組み合わせることで、より安定した状態判断を行います。

連携例：

温湿度センサー
トイレ人検知センサー
生体センサー
在床 / 離床センサー
呼吸 / 心拍情報
居室環境データ

WebRTC / 録画SDK

WebRTCによる低遅延ライブ映像、ローカル録画、動画ダウンロード、PC / iPad 向け画面などを組み合わせます。

主な用途：

遠隔映像確認
異常通知後の映像確認
録画検索
スタッフ・管理者向け確認画面
クラウド / サーバーとの映像連携

エッジAIとクラウド連携

AI処理は、カメラ本体、エッジAI処理基板、AIエンジン、クラウド側処理など、システム構成に応じて分担できます。

現場側で処理したい場合は、エッジAI基板を活用できます。
複数施設や大規模運用を想定する場合は、クラウド側での管理・通知・分析機能も組み合わせます。

導入で期待できる効果

AI-sCare+の導入により、以下のような効果が期待できます。

夜間巡回の負担軽減
異常発見の早期化
スタッフ確認作業の効率化
記録作業の省力化
映像とセンサーを組み合わせた状況確認
プライバシーに配慮した映像活用
施設運用に合わせた見守りシステム構築

PoC・導入前の確認ポイント

導入前には、以下の項目を確認することをおすすめします。

設置環境

居室の広さ
ベッド位置
カメラ設置位置
照明条件
夜間の明るさ
Wi-Fi / 有線LAN 環境
電源位置

検知したい状態

転倒
離床
長時間静止
不自然な姿勢
トイレ利用
呼吸・心拍などの生体情報
スタッフ通知が必要な状態

運用ルール

誰に通知するか
どの端末で確認するか
録画をどの程度保存するか
介護記録とどう連携するか
映像確認権限をどう管理するか
プライバシー方針をどう定めるか

よくある質問

既存施設にも導入できますか？

はい。既存施設への後付け導入も検討できます。
ただし、カメラ設置位置、ネットワーク、電源、プライバシー方針、既存記録システムとの連携条件を事前に確認する必要があります。

PoCだけでも相談できますか？

はい。PoC段階から相談できます。
まずは対象居室、検知したい状態、使用するカメラ・センサー、通知先、録画方針を整理し、小規模検証から始めることをおすすめします。

カメラ映像のプライバシー対策はできますか？

はい。ぼかし処理、録画範囲、保存期間、アクセス権限、ローカル録画など、施設の運用方針に合わせて設計できます。

AI認識アルゴリズムはカスタマイズできますか？

はい。施設や用途に合わせて、検知対象や判定条件のカスタマイズを検討できます。
カメラ映像、センサー情報、運用条件を確認したうえで、必要なAI認識処理を設計します。

お問い合わせ

AI-sCare+介護見守りシステムの導入、PoC、カスタマイズ、技術資料については、お問い合わせください。

介護施設向け見守りシステムの導入相談
AI画像解析のPoC相談
WebRTC映像確認・録画SDKの相談
介護記録システム連携の相談
カメラ・センサー構成の相談