English Edge Daily – 11/05/2025

📰Today’s article

Title

Norfolk uses AI to target fall risks in adult social care
ノーフォーク郡議会、転倒リスク対策にAIを活用

Article

English	Japanese
Norfolk County Council says an artificial intelligence system read the care records of 12,000 elderly and vulnerable adults to find those most at risk of falling. After a successful pilot, the council rolled the technology out across the county. Officials added: “We also know there are thousands of admissions to hospital every year related to a fall.”	ノーフォーク郡議会は、人工知能システムが転倒の最も高いリスクにある人々を見つけるために、12,000人の高齢者や弱い立場にある成人のケア記録を読み取ったと述べた。試験導入が成功した後、議会はこの技術を郡全域に展開した。担当者はさらにこう付け加えた。「毎年、転倒に関連する入院が何千件もあることもわかっています。」
People flagged as high risk are contacted by social workers, who review care plans and install grab rails and ramps. Staff focus on practical steps that lower injury risk. Alison Thomas said the system has saved money and improved people’s wellbeing. “We know that around 40% of people who enter a care home do so after a fall.”	高リスクと判定された人々にはソーシャルワーカーが連絡し、ケアプランを見直し、手すりやスロープを設置する。職員はけがのリスクを下げる実践的な対策に注力している。アリソン・トーマス氏は、このシステムが費用を節約し、人々のウェルビーイングを向上させたと述べた。「介護施設に入所する人のおよそ40%は、転倒後にそうしていることがわかっています。」
One couple said during the pilot: “We’re really happy they were fitted and think it will have a big impact, making us more confident going up the stairs. We also had had positive conversations with the team around steps we can take to help prepare for older age. We didn’t realise the help that was there for us.”	試験導入の期間中、ある夫婦はこう語った。「設置してもらえて本当にうれしく、階段を上る自信が持てるので大きな効果があると思います。高齢期に備えるために私たちが取れる対策について、チームと前向きな話し合いもできました。私たちに用意されている支援に気づいていませんでした。」
Alison Thomas set out the case for acting early: “The pilots of the scheme have proved that by proactively intervening with residents, both those already known to adult social services and those not yet in contact with us, helps deliver a reduction in falls. This then reduces associated fractures, improve wellbeing outcomes, and lower social care costs”.	アリソン・トーマス氏は早期対応の必要性を示した。「この制度の試行は、成人ソーシャルサービスがすでに把握している住民と、まだ私たちと接点のない住民の双方に対して積極的に介入することで、転倒の減少につながることを証明しました。これにより関連する骨折が減り、ウェルビーイングの成果が改善し、ソーシャルケアの費用が抑えられます。」
Norfolk County Council said it planned to spend over £707m pounds on adult social care in 2025/26. It would use AI in a “safe, ethical and transparent way”. Nick Clinch said: “It definitely has made a difference, we have strong evidence that supporting people to reduce falls will reduce the amount of social care they need in the long term”.	ノーフォーク郡議会は、2025/26年度に成人ソーシャルケアに7億700万ポンド超を投じる計画だと述べた。AIは「安全で、倫理的で、透明な方法」で活用するという。ニック・クリンチ氏はこう述べた。「それは確実に違いを生みました。転倒の減少を支援することが、長期的に必要となるソーシャルケアの量を減らすという強力な証拠があります。」

📘Vocabulary

1. vulnerable – adjective
   • Meaning: able to be easily hurt or harmed, physically or emotionally.
   • Example: Older adults can be vulnerable without simple safety changes at home.
   • 意味: 身体的・精神的に傷つきやすい。
   • 例文: 自宅で簡単な安全対策をしないと、高齢者は脆弱になりうる。
2. roll out – phrasal verb
   • Meaning: to introduce and start using something new across a group or area.
   • Example: The council rolled out the system across the county after trials.
   • 意味: 新しいものを集団や地域にわたって導入・展開する。
   • 例文: 議会は試験後、そのシステムを郡全域に展開した。
3. wellbeing – noun
   • Meaning: a state of being healthy, comfortable, and satisfied with life.
   • Example: The changes improved residents’ wellbeing by reducing injuries.
   • 意味: 健康で快適で生活に満足している状態。
   • 例文: その変更はけがを減らし、住民のウェルビーイングを高めた。
4. proactively – adverb
   • Meaning: in a way that involves taking action before problems get worse.
   • Example: Staff proactively visited people to prevent avoidable falls.
   • 意味: 問題が深刻化する前に先回りして行動するさま。
   • 例文: 職員は避けられる転倒を防ぐために先回りして訪問した。
5. intervene – verb
   • Meaning: to become involved in a situation to change what is happening.
   • Example: Social workers intervened to install rails where needed.
   • 意味: 進行中の状況に関与して流れを変える。
   • 例文: ソーシャルワーカーは必要な場所に手すりを設置するため介入した。

📝Let’s summarize

Summary	要約
Norfolk County Council used AI to read 12,000 care records and identify people most at risk of falling. After a successful pilot, it expanded the system countywide and installed safety measures, reporting improved wellbeing, fewer injuries, and long-term cost reductions.	ノーフォーク郡議会はAIで1万2千件のケア記録を読み、転倒リスクの高い人を特定した。試験成功後に郡全域へ拡大し、安全対策を実施して、ウェルビーイングの改善、けがの減少、長期的なコスト削減を報告した。
[Word Count: 38 words]

❓Comprehension Questions

Q1: According to the article, what happens when people are flagged as high risk?

A. Social workers contact them, review plans, and install grab rails and ramps.
B. They are immediately moved to a care home for closer supervision.
C. Volunteers deliver leaflets and schedule an annual phone survey about safety.
D. Doctors prescribe medication that eliminates most balance and mobility issues.

問1: 記事によれば、高リスクと判定された人々には何が起こりますか。
Correct answer: A
正解選択肢: ソーシャルワーカーが連絡し、計画を見直し、手すりやスロープを設置する。
該当文: People flagged as high risk are contacted by social workers, who review care plans and install grab rails and ramps.

Q2: What did the council do after the pilot was successful?

A. It paused the project to request new national safety guidelines.
B. It limited the system to residents already known to services.
C. The council rolled the technology out across the county after a successful pilot.
D. The council replaced AI tools with only manual home assessments.

問2: 試験導入が成功した後、議会は何をしましたか。
Correct answer: C
正解選択肢: 議会は試験成功後、その技術を郡全域に展開した。
該当文: After a successful pilot, the council rolled the technology out across the county.

Q3: How did the council say it would use AI?

A. It would use AI to predict national hospital admission figures every year.
B. It would use AI only for people not yet in contact with services.
C. It would use AI mainly to replace most social workers by next year.
D. It would use AI in a safe, ethical and transparent way.

問3: 議会はAIをどのように活用すると述べましたか。
Correct answer: D
正解選択肢: AIを「安全で、倫理的で、透明な方法」で活用する。
該当文: It would use AI in a “safe, ethical and transparent way”.

💬Today’s your thoughts

Question

Should local governments use AI to target preventive care for falls?
地方自治体は転倒予防のためにAIを活用すべきでしょうか。

Model Answer – 1（肯定的立場）

English	Japanese
I support using AI for targeted fall prevention because it helps people earlier.	私は、AIを用いた重点的な転倒予防に賛成です。なぜなら、それがより早期の支援につながるからです。
Firstly, AI can spot patterns that humans may miss, allowing earlier, smarter support. This is reasonable because timely safety changes could cut injuries before they happen. For example, installing rails after an AI alert could stop a dangerous slip. This shows that prevention may reduce harm and future care needs.	まず、AIは人間が見落とすかもしれないパターンを見つけ、より早く賢い支援を可能にします。これは、適時の安全対策が事故前にけがを減らしうるため、理にかなっています。例えば、AIの警告後に手すりを設置すれば、危険な転倒を防げるかもしれません。これは、予防が被害や将来のケア需要を減らしうることを示します。
In addition, AI can direct limited staff to people with the highest risk, making visits more effective. This is reasonable because resources are not infinite. For example, workers could prioritize homes with recent near-misses. This shows that better targeting could improve wellbeing without extra budgets.	さらに、AIは限られた職員を最も高いリスクの人に向け、訪問をより効果的にできます。資源が無限ではないため、これは合理的です。例えば、最近ヒヤリハットがあった家庭を優先できるでしょう。これは、的確な対象設定が追加予算なしでもウェルビーイングを高めうることを示します。
Therefore, I support AI-guided prevention, because it enables earlier action and smarter use of resources, while still keeping human judgment in place.	以上より、私はAIに導かれた予防に賛成します。それは人の判断を保ちながら、より早い行動と賢い資源配分を可能にするからです。
[Word Count: 118 words]

Model Answer – 2（否定的立場）

English	Japanese
I am cautious about using AI for fall prevention because it can overlook context.	私は、AIを転倒予防に用いることには慎重です。なぜなら、文脈を見落とす可能性があるからです。
To begin with, risk scores may not reflect daily realities, so support might go to the wrong people. This is reasonable because data can be incomplete or outdated. For example, a recent home change might not appear yet. This shows that relying on AI alone could misdirect visits and leave real needs unmet.	まず、リスクスコアは日々の実情を反映しないことがあり、支援が誤った対象に向かう可能性があります。データが不完全または古い場合があるため、これは妥当です。例えば、最近の住環境の変化がまだ反映されていないかもしれません。これは、AIだけに頼ると訪問が的外れになり、真のニーズが満たされない恐れがあることを示します。
Moreover, people may change behavior when they feel monitored, which could reduce trust. This is reasonable because not everyone welcomes digital tracking. For example, someone might refuse a visit after receiving an automated alert. This shows that heavy AI use could weaken cooperation and slow helpful interventions.	さらに、監視されていると感じると人々の行動が変わり、信頼が低下する可能性があります。すべての人がデジタル追跡を歓迎するわけではないため、これは合理的です。例えば、自動アラートを受けて訪問を断る人もいるかもしれません。これは、AIの過度な利用が協力を弱め、有益な介入を遅らせうることを示します。
Therefore, I remain cautious about AI-led prevention and believe any use should be limited, transparent, and optional.	したがって、私はAI主導の予防には引き続き慎重であり、その活用は限定的・透明・任意であるべきだと考えます。
[Word Count: 118 words]

News Source: BBC News
https://www.bbc.com/news/articles/c14pvmnd1y0o