本サービスによって看護現場はどんな価値が得られるかを解説します。
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近年、師長・副師長クラスの管理業務の負担は非常に高くなっています。
私たちは、2024年に『マネジメント・コンパス』を活用した看護管理に取り組む9施設で看護組織(部署)のサブマネジャー(以下、副師長)にあたる方を対象とした調査*を行いました。(n=299)
その結果、「副師長業務に使える時間は足りていますか?」という質問には、約8割が「足りない」「やや足りない」と回答しました。
また、「副師長業務(管理業務)のために、勤務時間外に費やしている時間は週にどの程度ですか?」という質問には、「1~2時間程度」と答えた人が32.1%と最も多いものの、「9~12時間程度」「13時間以上」と答えた人を合わせると、全体の10%にものぼりました。
私たちは、AIを活用することでこのような状況を改善し、管理業務を何とか効率化できないかと考えました。
解決策
AIが議題の整理をサポート。
会議そのものの質が向上し、
参加者・担当者の時間短縮に!
議事録も自動生成。
AIが学習課題を明確化し、
過去の成功事例や知見から、
最適な学習方法をAIが提案。
研修の効果が高まります。
アンケート概要に沿った、
質問項目をAIが自動生成。
自由記述の集計・要約や
レポート作成もAIにお任せ。
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全国の副師長を対象としたアンケート調査*では、「私なんかが副師長を務めて良いのだろうか、と不安になることはありますか?」という質問に、約6割が「よくある」「まあよくある」と回答しています。
ほとんどの管理者は、認定看護管理者教育をはじめ、様々な研修に積極的に参加しているはずですが、それでも不安に思う管理者が多いのはなぜでしょうか?それは看護管理の仕事が、学んだ知識の中から正解を選んでそのまま当てはめれば務まるというものではないことを、看護管理者の皆さん自身が実感されているという証拠だと思います。
かといって、これまでは現場の管理者の具体的なノウハウが共有される機会もあまりありませんでした。
医療・看護業界は多くの変化にさらされやすい業界ですが、コロナ禍の直撃を受け、変化はますます激しくなっています。刻々と移り変わる現実に対応するためには、試行錯誤しながら何度も改善し、少しずつ現実をより良いものにしていかなければなりません。そのためには、他の管理者のノウハウを参考にしたり、過去の様々なデータを活用したりするやり方へとシフトしていく必要があります。
解決策
これまで弊社が関わってきた
約1万件の看護管理業務の
困りごとをAIが分析・学習し
問題解決を支援します。
2万件以上の管理課題の書き方
目標達成や問題解決の
過程を学習したAIが
課題設定や計画立案をサポートします。
AIがのべ5万件以上の満足度調査
データを分析・学習し
組織の課題を的確に発見。
効果的な改善策を提案します。
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少し前までの看護管理者教育は、管理者一人ひとりに経営学などの専門知識を学ばせて「強い管理者」に育て上げるという発想で行われてきました。管理者自身も、「自分で解決しなければ」という思いが強かったように見受けられます。
しかし医療現場は多様化・複雑化の一途をたどり、今までのやり方もすぐに通用しなくなるようなスピードで変化しています。このような状況では、「とにかく何かやってみて、試行錯誤していく」というアプローチが重要になります。
ただし一人で孤独に仕事に向き合っても、一人の範囲の試行錯誤しかできません。これからは、仲間やチームと共に試行錯誤し、その成果から学んでいく必要があるでしょう。
解決策
MCチャートで管理課題・計画を可視化することにより、看護部と師長、師長と副師長の対話が増加します。
PDP/ロードマップ/MCチャートなどのフレームワークを管理者が共通して学ぶことで、組織的に学び合う基盤ができます。
忙しい管理者同士で
対話することが難しいときも
AIが対話の相手となることで
抱え込みを減らします。