AI時代の看護管理の未来

2025年2月14日 16:48

この記事は、2025年2月に発行した「AIがひらく看護管理の未来〜人間にしかできない仕事をするために〜」の内容を投稿記事の形にしたものです。

複雑な分析やデータ処理はAIが代行してくれる

看護管理者の仕事は、AI（人工知能）技術の進展によってかつてない変革を迎えようとしています。

現在、BSC（バランス・スコアカード）やSWOT分析といった経営コンサルタントが用いるフレームワークを活用しながら目標管理を行っている看護組織は少なくありません。しかしこうした手法を自前で使いこなし、結果を十分に活かし切れている看護管理者は決して多くはないでしょう。看護管理に求められる分析は、財務だけではない視点が必要であるがゆえにとても高度であり、多忙な看護管理者が分析手法をマスターして使いこなすのは容易ではありません。むしろ、複雑な分析やデータ処理が得意なAIにこれらの作業を任せてしまった方が良いのではないかと私たちは考えています。

たとえばDinQLや職務満足度調査、患者満足度調査など、病棟や部署の状況を示す多様なデータをAIに読み込ませることで、組織の強みや弱み、今後の改善策を提案してくれるシステムを、近い将来、私たちもリリースできる見込みです。最終的には、そのシステムをさらに発展させ、看護管理者がスタッフとのコミュニケーションを通じて得た生の声や、「こういう病棟をつくりたい」というビジョンなどを記述し入力していくと、それらも統合的に分析して最適なアプローチを示してくれるサービスを開発したいと考えています。

「管理の大事なところをAIに委ねてしまっていいのか？」「管理者が育たなくなってしまうのではないか？」という疑問や不安を持つ方もいるかもしれません。しかし、そもそもそのような煩雑な分析やデータ処理は、看護管理者の本来の仕事だと言えるのでしょうか？

膨大な情報整理や細かな数値分析といった領域は、本来コンサルタントなどがプロとして強みを発揮する分野でもあります。看護管理者は必ずしも経営やデータ分析のプロではありませんし、そのスキルを短期間で習得するのは簡単ではありません。そのような「専門外」の煩雑な知識や手法を付け焼き刃で習得することに時間や労力を割くのではなく、AIに任せて省力化し、看護管理者は、「看護という専門性を持った生身の人間」にしかできない仕事にもっと集中できるようにしていくべきではないか。私たちはそのように考えています。

看護管理者とAIの分業を、チーム医療になぞらえて考えてみましょう。医師は患者さんの検査データや状況を総合的に判断して治療方針を決めますが、実際に患者さんから話を聞いたり、検査を行ったりする多くの業務は看護師や臨床検査技師などの多職種が担っています。もし医師が情報収集から検査、データ分析まですべてを単独で行うとしたら、非常に非効率で、実践上も不可能に近いでしょう。だからこそ医師は、医師にしかできない仕事を担うために、それ以外の部分は多職種に任せているわけです。

看護管理者の業務も同じです。今は、管理に必要な情報を集めるところから、データを整理・分析するところ、そこから部署の課題を洗い出し、具体的な方針と行動計画に落とし込むところまで、ほぼ全部を管理者が一手に引き受けており、非常に負荷が大きくなっています。また、看護師として現場経験を積んでいた方が管理者や管理者候補になり、経営やマネジメントの考え方をいきなり学ばねばならないという状況も、大きなストレスになりかねません。AIによって複雑な分析や管理の一部を代行してもらうのは、ごく自然な流れではないでしょうか。

人間にしかできない管理とは何か？

では、看護管理者は具体的に、どのような仕事に注力していくべきなのでしょうか。それは、「ひと」と向き合う業務です。看護管理者の強みは、看護スタッフ時代から培ってきた細やかなコミュニケーション能力や、実際の現場を五感で捉える観察力にあるからです。看護師が、患者さんや家族に寄り添い、感情や思いを汲み取って、より良い方向へと療養生活を導いていくように、看護管理者も、組織で働くスタッフ一人ひとりに寄り添い、その感情やモチベーションを汲み取って、より良い方向へ導いていく力があるはずなのです。

「ひと」と向き合う仕事は、AI時代にも決してなくなることはないでしょう。なぜなら、AIがどれほど優れた分析結果を出してくれても、それを行動に移すのは生身の人間だからです。病棟や部署で働くスタッフ一人ひとりの思い、患者さんやご家族が抱える感情や背景、そこに潜む暗黙の課題などは、単なる数値やグラフだけでは読み切れない部分も多くあります。「なぜこの取り組みをするのか」「どのように職場や患者、家族のためになるのか」といったビジョンをスタッフと共有し、全員が納得しながら一歩を踏み出せるようにする。そこに必要なのは、管理者自身が直接言葉で伝え、対話し、共感を引き出し、時には葛藤を調整するコミュニケーションです。

また、提案された改善策を実行する過程では、どうしても組織内の抵抗感や戸惑いが生まれます。ITリテラシーの差や予算の制約、人材不足など、現場で懸念される課題は少なくありません。AIがどれほど優れた案を出してくれたとしても、それを実行するには、看護管理者がスタッフとの信頼関係を強化し、日常的に対話し、個々の意見を丁寧に拾いあげていくという地道なコミュニケーションの積み重ねが不可欠なのです。

AIを活用することで、
「人間的な温かさ」へと立ち戻ろう

AIを取り入れた看護管理が進むと、管理者はより多くの時間を「現場」に充てられるようになるでしょう。たとえば、病棟をラウンドしてスタッフ一人ひとりの声を聞いたり、患者さんやご家族と対話したりする時間を増やすことができるようになるはずです。

また、「AI 活用を阻む壁①　ハード面のハードル」では、「現時点では、記録や問診、チェックなどの看護業務にAIをすぐに活用するのは難しい」と述べましたが、今後、プライバシーやセキュリティの問題や導入コスト、技術的な制約などがクリアされていけば、看護業務にもAIが活用されていくようになるでしょう。そうなれば、看護スタッフ自身がAIのサポートを受けることで、業務を効率化したりケアの質を向上させたりできるようになります。たとえば、予測モデルを活用して患者さんのリスクを事前に察知し、早期のケアや介入を促す仕組みがあれば、患者・家族の安心感も高まります。

重要なのは、AI活用によって生まれた時間や余力を、いかに人間的なケアやコミュニケーションに再投資できるかという点です。看護の本質である「寄り添う姿勢」「その人らしさを大切にするケア」は、テクノロジーが発達しても失われてはいけないものです。

AI時代に求められる看護管理者教育

AI時代には、看護管理者教育のあり方も大きく変化することが予想されます。これまでの看護管理者教育では、経営分析やデータ分析の理論・手法を学ぶことに多くの時間が割かれてきました。しかし、その部分をAIに委ねられる時代が来たら、そのとき看護管理者は何を学ぶべきなのでしょうか？

一つに、AIのアウトプットを理解し、適切に活用するスキルでしょう。AIが示した結果を鵜呑みにするのではなく、部署特有の事情やスタッフたちの声を考慮して判断する力が必要です。また、コミュニケーション力やリーダーシップも、これまで以上に重視されるでしょう。たとえば、スタッフの多様性や価値観を尊重しつつ、一人ひとりが心から納得できる説明や対話を行い、皆をまとめあげていく力が必要になります。

看護管理者向け研修においても、データ分析の理論を詰め込むのではなく、AI時代ならではのマネジメント手法やコミュニケーションスキル、人の感情や思いを汲み取り組織を動かす実践的な力を育むカリキュラムが求められるようになるでしょう。

AI時代の看護管理を実現するために

こうした未来を実現するためには、もちろんAI技術のさらなる進化や、組織としての体制づくりが欠かせません。ITリテラシーを高める研修や、システム導入の予算確保、人材の確保など、乗り越えるべき課題は多々あります。しかし、看護管理の要である「『ひと』と『ひと』の関わり」という根幹を大切にし、煩雑な仕事や専門的な分析はAIに委ねるという発想は、決して夢物語ではありません。

私たちも、そうしたAI活用の可能性を見据えつつ、看護管理に関する新たな知見やサービスを提供できるよう取り組んでいきます。今後ますます進化していくAI技術を積極的に取り入れながら、感情面を含んだやりとりやコミュニケーションの力を活かす看護管理の未来を、皆さんとともに築いていきたいと思っています。