子どもの事故を回避するために開発されているシステムは，特定の事故だけを対象とするか，一般的な環境での対策を提示するものがほとんどである．これに対し，本研究では，マルチモーダル大規模言語モデル（LMM）を活用することで，個々の子どもの育児環境で起こり得るより多様な事故を予測・警告することができると考え，次の 2種類のプロトタイプシステムを構築した．システム A：入力した育児環境の写真とプロンプト基づいて，起こり得る事故と回避方法を説明する警告文を出力する．システム B：入力写真の状況から子どもの事故データベースを検索し，プロンプトと共に事故事例も入力する．育児の未経験者と専門家を対象とした評価実験を通して，事故事例を検索・入力して得られた警告文によって一般的な事故を警告し，さらに事故事例を入力せずに得られたその環境特有の稀な事故の警告を提示することが有効である等の設計指針を明らかにした．