名古屋市において医療ニーズが高まる中、医療人材の確保と定着、現場の安全確保は地域の持続性に直結する重要課題だと捉えています。特に新人看護師の早期離職やインシデント不安は、教育負担の増大を招き、医療提供体制の維持にも影響します。

当社は、オンラインのみで延べ400名以上の看護師を継続支援してきた実績があり、現場で通用する“判断力と安全行動”を育てる教育支援に強みがあります。なお現在、名古屋市のスタートアップ支援拠点であるSTATION AIに参画し、医療人材教育の社会実装に向けて事業開発を進めています。新人看護師がつまずきやすい「優先順位判断」「報告・相談」「急変初動」等を、勤務後1〜3分で継続できる振り返りと、模擬症例生成機能を用いたAIによる対話式臨床判断トレーニングで支援します。

また、振り返り内容をAIが構造化してフィードバックを返すことで、教育が属人化しやすいポイント（何でつまずくか／どの安全確認が抜けやすいか）をデータとして蓄積・可視化できます。これにより、教育担当者の工数を増やさずに、**「新人の学習状況の見える化」→「個別最適な指導」→「改善点の継続支援」**を回せる状態をつくり、定着・安全に繋がる教育DXモデルとして名古屋市内の医療機関で実証に取り組みたいです。

名古屋市内の病院・大学病院および看護協会等と連携し、新人看護師教育の教育DXをまずは研究・実証の位置づけで共同推進したいです。

具体的には、①新人がつまずきやすい場面の抽出と標準化（報告・優先順位・急変対応等）、②現場教育フローへの組み込み（入力テンプレート／指導導線の設計）、③効果指標の設計（振り返り継続率／安全確認の抜けの自己申告傾向／教育者の介入工数 等）、④小規模導入による検証を行います。

その結果をもとに、現場での再現性が高い形へとプロダクトを叩き直し、名古屋発で全国へ展開可能なモデルとして磨き込み、病院における医療人材教育の新たな基準を共創していきたいと考えています。