病院では医師、看護師、薬剤師、事務職員など多様な職種が働いており、それぞれ異なる連絡手段を使用しています。災害時に電話で1人ずつ安否確認を行うと、数百人規模の職員全員に連絡するには膨大な時間がかかります。加えて、夜勤者や当直者は勤務中のため電話に出られないケースも多く、連絡が取れない職員の状況把握が遅れる問題があります。メールやメッセージアプリなど複数の手段を併用すると、誰にどの方法で連絡したか管理が煩雑になり、確認漏れのリスクも高まります。

災害発生後は限られた時間内で職員の出勤可否を把握し、医療提供体制を構築する必要があります。しかし、電話やメールで個別に回答を受け取ると、管理者が手作業で集計しなければなりません。具体的には、回答内容を表計算ソフトに入力し、部署別や職種別に分類する作業が発生します。この集計作業中にも新たな回答が届くため、リアルタイムでの状況把握が難しくなります。緊急時には1分1秒を争う状況であるにもかかわらず、集計に数時間を要してしまう病院も少なくありません。

安否確認を送信しても、全職員から即座に回答が得られるとは限りません。被災状況によってはスマートフォンが使えない職員や、高齢の職員で操作に不慣れな方もいます。管理者は回答済みの職員リストと全職員リストを照合し、未回答者を特定する作業を行う必要があります。その後、未回答者に対して個別に電話をかけ直すなど、再連絡の手間が発生します。夜間や早朝に災害が発生した場合、管理者自身も被災している可能性があり、このような煩雑な作業を迅速に行うことは非常に困難です。

病院は災害時でも入院患者への医療提供を継続しなければならない使命があります。災害発生直後は患者の安全確認や緊急処置、建物の安全点検などやるべきことが山積みです。そのような状況下で、管理者が職員の安否確認作業にも時間を割かなければならず、優先順位の判断に迷うケースが生じます。特に大規模災害時には外来患者や負傷者の受け入れも発生するため、目の前の患者対応と職員の安否確認という2つの重要業務を同時並行で進める必要があります。

病院向けの安否確認システムは、医師、看護師、薬剤師、検査技師、事務職員など多様な職種を細かく分類して管理できます。災害時には職種ごとに必要な人数が異なるため、どの職種の職員が何人出勤可能かを瞬時に把握する必要があります。さらに病棟、外来、手術室、救急部門といった部署別の集計機能も備えており、各部門の責任者が自部署の状況を確認できる仕組みになっています。夜勤者や当直者を別グループとして登録しておけば、勤務中の職員と自宅待機中の職員を区別して安否確認を送信することも可能です。

一般的な安否確認では無事かどうかを尋ねるだけですが、病院向けシステムでは出勤可否や到着予定時刻まで確認できます。たとえば「出勤可能」「数時間後なら出勤可能」「出勤困難」といった選択肢を設定し、医療提供体制を組み立てる判断材料を得られます。また、職員自身の負傷状況だけでなく、家族の安否や自宅の被災状況も同時に確認することで、出勤が難しい理由まで把握できます。さらに看護師であれば「点滴管理が可能」「救急対応が可能」など、保有する技能についても確認できる質問を設定できるシステムもあります。

病院では電子カルテや医事会計システムなど、既存の医療情報システムを運用しています。病院向けの安否確認システムは、このような既存システムとの連携を前提とした設計になっています。具体的には職員マスタ情報を電子カルテシステムから取り込むことで、二重登録の手間を省けます。また、勤務表システムと連携すれば、当日の勤務予定者だけに安否確認を送信するといった運用も可能です。セキュリティ面でも医療機関向けの厳格な基準に対応しており、患者情報と同等の保護レベルで職員情報を管理できます。

安否確認システムの導入を成功させるには、まず導入の目的と達成したい目標を明確にすることが重要です。「災害時に職員の安否を確認したい」という漠然とした目的ではなく、「災害発生から3時間以内に全職員の8割から回答を得る」といった具体的な数値目標を設定します。また、「医療提供体制を災害発生から6時間以内に構築する」など、システム導入によって実現したい病院全体の目標も明確にします。目的と目標が明確になっていれば、システム選定時に必要な機能を絞り込めますし、導入後の効果測定もしやすくなります。

安否確認システムの導入は総務部門だけで進めるのではなく、医療部門、看護部門、医療技術部門など、部署横断のプロジェクトチームを編成することが成功のコツです。たとえば、医師からは当直体制への影響、看護師からは夜勤者への配慮、事務部門からは既存システムとの連携について意見を集められます。各部署の代表者がチームに参加することで、現場のニーズを反映したシステム選定ができます。また、導入後の運用ルール作りでも、各部署の意見を取り入れることで実効性の高いルールを策定できます。全部署が関わることで、導入後の協力も得やすくなります。

システムを一度に全職員へ展開するのではなく、段階的に導入することが成功のコツです。一例として、まず管理部門や総務部門など限られた部署で先行導入し、運用上の問題点を洗い出します。先行部署での経験をもとに操作マニュアルを改善したり、よくある質問をまとめたりしてから、全職員への展開を行います。また、本格運用の前に複数回のテスト運用を実施し、システムの動作確認や職員の習熟度を確認することも重要です。いきなり本番で使用して失敗するリスクを避け、確実に定着させるための段階的なアプローチが求められます。

システムを導入しても、実際の災害時に職員が使いこなせなければ意味がありません。定期的に訓練を実施して、職員がシステムに慣れる機会を作ることが成功のコツです。具体的には、年2回の防災訓練時に必ず安否確認システムを使った訓練を組み込みます。訓練後には回答率や回答までの時間を分析し、改善が必要な部署には追加説明を行います。また、新入職員が入職するたびに、オリエンテーションの一環としてシステムの使い方を説明します。訓練を重ねることで、緊急時でも落ち着いて対応できる職員を育成できます。

システム提供事業者は、導入時の初期設定や環境構築を支援します。具体的には、職員情報の登録方法や配信グループの設定、質問内容のカスタマイズなどを、病院の運用に合わせて一緒に設定していきます。既存の人事システムからデータを取り込む場合は、データ形式の変換や取り込み手順についても支援を受けられます。また、自動送信の条件設定や管理者権限の割り当てなど、初めてシステムを使う病院にとって分かりにくい部分を丁寧にサポートしてもらえます。初期設定を適切に行うことが、その後の円滑な運用につながります。

システム提供事業者は、職員向けの操作研修や管理者向けのトレーニングを実施します。一例として、全職員を対象とした説明会を病院内で開催し、スマートフォンでの回答方法をデモンストレーション付きで説明します。高齢の職員やスマートフォンに不慣れな職員向けには、個別に丁寧な指導も行います。管理者向けには、安否確認の送信方法、回答状況の確認方法、集計データの見方などを詳しく説明するトレーニングを実施します。訓練モードの使い方や、未回答者への対応方法についても実践的に学べます。

災害は時間を問わず発生するため、多くのシステム提供事業者は24時間365日の緊急時サポートを用意しています。深夜に大地震が発生してシステムの使い方が分からなくなった場合でも、電話やメールで問い合わせができます。たとえば、自動送信が作動しなかった場合の原因調査や、管理画面にログインできないトラブルへの対応など、緊急時の問題に即座に対応してもらえます。また、災害発生直後は問い合わせが集中するため、複数の窓口を用意している事業者もあります。いざという時に頼れるサポート体制があることは、病院にとって大きな安心材料です。

システム提供事業者は、定期的にシステムのバージョンアップを行い、新機能の追加やセキュリティの強化を実施します。具体的には、利用者からの要望が多かった機能を追加したり、操作画面を見やすく改善したりします。セキュリティ面では、最新の暗号化技術を導入したり、不正アクセス対策を強化したりします。バージョンアップは自動的に適用されるため、病院側で特別な作業を行う必要はありません。常に最新の状態でシステムを利用できることで、安心して運用を続けられます。

米国の緊急連絡プラットフォームでは、生成AIが数秒でアラート文面を下書き・推敲・多言語翻訳する機能が実装され始めています。災害種別や対象（職員・入院患者・家族）ごとに最適な表現やトーンを自動提案し、人は確認と微修正に集中できます。今後は、各病院のBCPや院内マニュアルを学習させた専用モデルが、法令順守や医療倫理にも配慮したメッセージを自動生成する方向に進むと考えられます。

日本の病院向け安否確認では、電話・メール・アプリで「つながるまで繰り返し発信」する仕組みが広く使われていますが、ロジックはまだ固定的です。一方、米国では生成AIエージェントが電話で患者にアウトリーチし、症状悪化の兆候を検知してスタッフへ通知する取り組みが始まっています。今後は、こうした音声・チャットエージェントが職員や患者に自然な会話で安否と出勤可否を聞き取り、緊急度の高いケースだけを人間にエスカレーションする運用が現実的になります。

従来の安否確認は「災害発生後に一斉送信」が前提でしたが、海外ではAIが世界中の天気・地震・交通・SNSなどをリアルタイム分析し、自院や拠点に影響しそうな事象だけを自動抽出する危機管理プラットフォームが実用化しています。日本でもSpectee ProのようにSNSや気象・道路カメラ映像をAIで分析し、信頼できる災害情報だけを1分程度で提示するサービスが自治体・企業に広がっています。これらと安否確認を連携させることで、「リスク高まりの段階で夜勤要員に事前待機を依頼」「スタッフ居住地の浸水リスクに応じて交代要員を自動招集」といった先回り対応が可能になります。

救急領域では、AIが通報内容をリアルタイムに解析し、オペレーターへ質問候補を提示したり、多言語翻訳しつつ重症度を判定するシステムが登場しています。また、救急外来では、AIがトリアージ時に高リスク患者を自動で抽出し看護師を支援するソリューションも実用段階にあります。同様の技術を安否確認に応用すれば、「自宅被害」「通勤困難」「家族介護」などの回答から出勤可能性や支援が必要な職員を自動スコアリングし、優先的な連絡や支援手配につなげることができます。

最新の危機管理プラットフォームでは、AIが被害情報・ライフライン・人員配置・ベッド稼働などを知識グラフとして関連付け、「どの部署に何人の応援を送るか」「どのエリアを一時閉鎖すべきか」を自動でシミュレーションする方向に進んでいます。一方で、米国の病院ではAIを24時間のバーチャルケア基盤として活用し、症状トリアージや慢性疾患のリスク管理を院外で行う事例も増えています。今後、安否確認システムは収集した職員・患者のステータスをBCPプラットフォームに流し込み、「シフト再編」「診療制限」「病棟統合」などの意思決定を支援する“BCPコックピット”としての役割を担っていくでしょう。

日本では大学・企業向けの安否確認SaaSが普及し、メール・アプリ・LINE連携で安否を取る仕組みは成熟していますが、生成AIやエージェントの本格実装はこれからです。病院が製品選定する際は、①AIによるメッセージ自動作成・翻訳、②外部リスクインテリジェンスやSNS解析との連携、③将来の音声ボット・チャットボット連携のロードマップ、といったポイントを確認しておくと、今後の拡張性を確保しやすくなります。