(57)【要約】【課題】推定装置、推定方法、コンピュータプログラム、学習モデル、及び学習モデルの生成方法の提供。【解決手段】ユーザの行動が時系列的に記録された行動データを取得する取得部と、行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある学習モデルを用いて、取得部が取得した行動データに基づき、ユーザが認知症であるか否かを推定する推定部と、推定部による推定結果を出力する出力部とを備える。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの行動が時系列的に記録された行動データを取得する取得部と、
行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある学習モデルを用いて、前記取得部が取得した行動データに基づき、前記ユーザが認知症であるか否かを推定する推定部と、
該推定部による推定結果を出力する出力部と
を備える推定装置。
【請求項２】
前記行動データは、前記ユーザの位置情報を複数の期間に亘って時系列的に記録することによって得られる前記ユーザの移動軌跡又は滞留場所を示す画像データを含み、
前記学習モデルは、被検者の移動軌跡又は滞留場所を示す画像データと、前記被検者が認知症であるか否かを示す診断結果とを教師データに用いて、行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある
請求項１に記載の推定装置。
【請求項３】
前記行動データは、前記ユーザの外出履歴を示す履歴データを含み、
前記学習モデルは、被検者の外出履歴を示す履歴データと、前記被検者が認知症であるか否かを示す診断結果とを教師データに用いて、行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある
請求項１に記載の推定装置。
【請求項４】
前記行動データは、前記ユーザによる商品又はサービスの購入履歴を示す履歴データを含み、
前記学習モデルは、被検者による商品又はサービスの購入履歴を示す履歴データと、前記被検者が認知症であるか否かを示す診断結果とを教師データに用いて、行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある
請求項１に記載の推定装置。
【請求項５】
前記行動データは、前記ユーザの食事内容の履歴を示す履歴データを含み、
前記学習モデルは、被検者の食事内容の履歴を示す履歴データと、前記被検者が認知症であるか否かを示す診断結果とを教師データに用いて、行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある
請求項１に記載の推定装置。
【請求項６】
前記行動データは、前記ユーザの映像コンテンツの視聴履歴を示す履歴データを含み、
前記学習モデルは、被検者の映像コンテンツの視聴履歴を示す履歴データと、前記被検者が認知症であるか否かを示す診断結果とを教師データに用いて、行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある
請求項１に記載の推定装置。
【請求項７】
前記推定部は、前記ユーザが定職者である場合と、前記ユーザが無職者である場合とで、異なる学習モデルを用いて、前記ユーザが認知症であるか否かを推定する
請求項１から請求項６の何れか１つに記載の推定装置。
【請求項８】
前記推定部は、前記行動データが屋内の行動を示す場合と、前記行動データが屋外の行動を示す場合とで、異なる学習モデルを用いて、前記ユーザが認知症であるか否かを推定する
請求項１から請求項７の何れか１つに記載の推定装置。
【請求項９】
前記学習モデルから出力される認知症の度合いが設定値以上である場合、前記認知症の度合いに関する情報を外部端末へ通知する通知部
を備える請求項１から請求項８の何れか１つに記載の推定装置。
【請求項１０】
前記ユーザに対する投薬データ又は検査データに関連付けて、前記推定部の推定結果を記憶する記憶部
を備える請求項１から請求項９の何れか１つに記載の推定装置。
【請求項１１】
コンピュータを用いて、
ユーザの行動が時系列的に記録された行動データを取得し、
行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある学習モデルを用いて、前記ユーザの行動データに基づき、前記ユーザが認知症であるか否かを推定し、
推定結果を出力する
処理を実行する推定方法。
【請求項１２】
コンピュータに、
ユーザの行動が時系列的に記録された行動データを取得し、
行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある学習モデルを用いて、前記ユーザの行動データに基づき、前記ユーザが認知症であるか否かを推定し、
推定結果を出力する
処理を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１３】
ユーザの行動が時系列的に記録された行動データが入力される入力層、
前記ユーザが認知症である度合いを出力する出力層、及び
被検者の行動データと前記被検者が認知症であるか否かを示す診断結果とを教師データに用いて、行動データと認知症の度合いとの関係が学習された中間層
を備え、
前記入力層にユーザの行動データが入力された場合、前記中間層にて演算し、前記ユーザが認知症である度合いを前記出力層から出力するようコンピュータを機能させる
学習モデル。
【請求項１４】
コンピュータを用いて、
被検者の行動が時系列的に記録された行動データと前記被検者が認知症であるか否かを示す診断結果とを含む教師データを取得し、
取得した教師データに基づき、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データの入力に対して、前記ユーザが認知症である度合いを出力する学習モデルを生成する
学習モデルの生成方法。
【請求項１５】
前記コンピュータを用いて、
前記ユーザが認知症であるか否かの診断結果を取得し、
前記ユーザの行動データと診断結果とを教師データに用いて、前記学習モデルを再学習する
請求項１４に記載の学習モデルの生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置、推定方法、コンピュータプログラム、学習モデル、及び学習モデルの生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
認知症の症状として、記憶障害、見当識障害、理解判断力の低下、実行機能の低下などの中核症状が知られている。このような中核症状が元となり、認知症の患者には、患者の性格、周囲環境の影響などに応じた周辺症状が現れる。周辺症状は、介護者にとって負担となることが多い。
【０００３】
ユーザ行動の異変を検出する技術として、例えば特許文献１には、検出手段によって検出されたユーザの行動パターンと、予め記録された行動パターンとが実質的に一致しているか否かを判定し、判定結果を出力する行動判定装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３４８６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示されている行動判定装置は、予め記録された行動パターンから逸脱した行動を検出しているに過ぎず、逸脱した行動が認知症に伴う行動であるか否かを推定することはできない。
【０００６】
本発明は、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データを用いて、認知症であるか否かを推定できる推定装置、推定方法、コンピュータプログラム、学習モデル、及び学習モデルの生成方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る推定装置は、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データを取得する取得部と、行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある学習モデルを用いて、前記取得部が取得した行動データに基づき、前記ユーザが認知症であるか否かを推定する推定部と、該推定部による推定結果を出力する出力部とを備える。
【０００８】
本発明の一態様に係る推定方法は、コンピュータを用いて、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データを取得し、行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある学習モデルを用いて、前記ユーザの行動データに基づき、前記ユーザが認知症であるか否かを推定し、推定結果を出力する処理を実行する。
【０００９】
本発明の一態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データを取得し、行動データと認知症の度合いとの関係を学習してある学習モデルを用いて、前記ユーザの行動データに基づき、前記ユーザが認知症であるか否かを推定し、推定結果を出力する処理を実行させるためのコンピュータプログラムである。
【００１０】
本発明の一態様に係る学習モデルは、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データが入力される入力層、前記ユーザが認知症である度合いを出力する出力層、及び被検者の行動データと前記被検者が認知症であるか否かを示す診断結果とを教師データに用いて、行動データと認知症の度合いとの関係が学習された中間層を備え、前記入力層にユーザの行動データが入力された場合、前記中間層にて演算し、前記ユーザが認知症である度合いを前記出力層から出力するようコンピュータを機能させる。
【００１１】
本発明の一態様に係る学習モデルの生成方法は、コンピュータを用いて、被検者の行動が時系列的に記録された行動データと前記被検者が認知症であるか否かを示す診断結果とを含む教師データを取得し、取得した教師データに基づき、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データの入力に対して、前記ユーザが認知症である度合いを出力する学習モデルを生成する。
【発明の効果】
【００１２】
本願によれば、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データを用いて、認知症であるか否かを推定できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１に係る推定システムの構成を説明する模式的説明図である。
【図２】ユーザの行動に伴う移動軌跡を説明する説明図である。
【図３】モニタリング装置の内部構成を説明するブロック図である。
【図４】実施の形態１に係る推定装置の内部構成を示すブロック図である。
【図５】実施の形態１における学習モデルの構成例を示す模式図である。
【図６】実施の形態１に係る推定装置が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図７】ユーザの位置情報を記録したテーブルの一例を示す概念図である。
【図８】教師データの一例を示す概念図である。
【図９】学習モデルの生成手順を説明するフローチャートである。
【図１０】推定結果の記憶例を示す概念図である。
【図１１】学習モデルの再学習手順を説明するフローチャートである。
【図１２】問い合わせ画面の一例を示す模式図である。
【図１３】実施の形態４に係る推定装置の内部構成を示すブロック図である。
【図１４】実施の形態４における学習モデルの構成例を示す模式図である。
【図１５】実施の形態５に係る推定装置が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。
【図１６】実施の形態６に係る推定装置の内部構成を示すブロック図である。
【図１７】実施の形態７に係る推定装置の内部構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明をその実施の形態を示す図面に基づいて具体的に説明する。
（実施の形態１）
図１は実施の形態１に係る推定システムの構成を説明する模式的説明図である。実施の形態１に係る推定システムは、ユーザの行動を観測するモニタリング装置１０と、モニタリング装置１０の観測結果から得られるユーザの行動データに基づき、そのユーザが認知症であるか否かを推定する推定装置２０とを備える。
【００１５】
モニタリング装置１０は、一例では、ユーザによって携帯されるスマートフォン、ウェアラブル端末等の端末装置である。モニタリング装置１０は、複数の期間に亘ってユーザの行動を時系列的に観測し、ユーザの行動に関する情報を推定装置２０へ通知する。モニタリング装置１０が推定装置２０へ通知する情報は、例えば、ユーザの行動に伴うユーザの位置情報である。位置情報の他に、ユーザの外出履歴に関する情報、商品又はサービスの購入履歴に関する情報、食事の摂取履歴に関する情報、映像コンテンツの視聴履歴に関する情報などであってもよい。モニタリング装置１０は、ユーザによって携帯される端末装置に限らず、屋外又は屋内に設置される任意のセンサ又は装置であってもよく、複数のセンサ又は装置の組み合わせであってもよい。
【００１６】
推定装置２０は、例えば、病院などの施設に設置されるコンピュータ装置である。推定装置２０は、モニタリング装置１０から通知される情報に基づき、ユーザの行動を時系列的に記録した行動データを取得する。推定装置２０は、取得した行動データに基づき、ユーザが認知症であるか否かを推定する。認知症の推定には、行動データと認知症の度合いとの関係が予め学習された学習モデル２００（図５を参照）が用いられる。推定装置２０は、推定結果を医師等の診断者に提示することによって診断支援を行ってもよい。また、推定装置２０は、推定結果をユーザ自身に通知し、推定結果に応じて医師の診断を勧めてもよい。
【００１７】
以下では、ユーザの位置情報から得られる行動データ（具体的には、ユーザの行動に伴う移動軌跡の画像）に基づき、ユーザが認知症であるか否かを推定装置２０にて推定する構成について説明する。
【００１８】
図２はユーザの行動に伴う移動軌跡を説明する説明図である。図２Ａ〜図２Ｃは、モニタリング装置１０から通知される位置情報を同一の地図上にプロットすることで得られる移動軌跡の画像を示している。この例では、位置情報が示す位置に対応した黒丸のドットと、ドット間を結ぶラインによって移動軌跡を示している。モニタリング装置１０から通知される位置情報を複数の期間に亘って時系列的に記録することによって、図２Ａ〜図２Ｃに示すような移動軌跡の画像が得られる。
【００１９】
図２Ａは、対象者のユーザが定職についている者（以下、定職者という）かつ健常者である場合の移動軌跡の例を示している。ユーザが定職者かつ健常者である場合、ユーザは自宅と職場との間の決まったルート（通勤経路）を往復することが多いので、通勤経路上にプロットされるドットの数が多くなる。また、ユーザが自宅から職場（又は職場から自宅）へ向かう途中に、別の場所に立ち寄った場合、通勤経路から外れた特定のルートが追加される。
【００２０】
図２Ｂは、対象のユーザが定職者であり、かつ中核症状が現れている場合の移動軌跡の一例を示している。対象ユーザが定職者であるため、通勤経路上にプロットされるドットの数が多くなるのは、健常者の場合と同様である。ユーザに中核症状が現れている場合、通勤経路だけでなく、通勤経路から外れた多くの不特定ルートが追加される可能性がある。
【００２１】
図２Ｃは、対象のユーザが定職者であり、かつ中核症状が現れている場合の移動軌跡の別の例を示している。対象ユーザが定職者であるため、通勤経路上にプロットされるドットの数が多くなるのは、健常者の場合と同様である。ユーザに中核症状が現れている場合、自宅内又は自宅周辺で移動していたことを示すプロットの数が多くなる可能性がある。
【００２２】
図３はモニタリング装置１０の内部構成を説明するブロック図である。モニタリング装置１０は、例えばスマートフォン、ウェアラブル端末などの端末装置であり、制御部１１、記憶部１２、通信部１３、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信部１４、操作部１５、及び表示部１６等を備える。
【００２３】
制御部１１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などを備える。制御部１１が備えるＲＯＭには、上記ハードウェア各部の動作を制御するための制御プログラム等が記憶される。制御部１１内のＣＰＵは、ＲＯＭに記憶された制御プログラムや記憶部１２に記憶された各種プログラムを実行し、上記ハードウェア各部の動作を制御する。なお、制御部１１が備えるＲＡＭには、各種プログラムの実行中に一時的に利用されるデータが記憶される。
【００２４】
なお、制御部１１は、上記の構成に限定されるものではなく、シングルコアＣＰＵ、マルチコアＣＰＵ、マイコン、揮発性又は不揮発性のメモリ等を含む１又は複数の処理回路であればよい。また、制御部１１は、日時情報を出力するクロック、計測開始指示を与えてから計測終了指示を与えるまでの経過時間を計測するタイマ、数をカウントするカウンタ等の機能を備えていてもよい。
【００２５】
記憶部１２は、フラッシュメモリ、ハードディスクなどを用いた記憶装置を備える。記憶部１２には、制御部１１によって実行されるオペレーティングシステム、制御部１１が各種プログラムを実行する際に用いられるデータ、モニタリング装置１０が外部から取得したデータ等が記憶される。
【００２６】
通信部１３は、各種データを送受信する通信インタフェースを備える。通信部１３が備える通信インタフェースは、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）やイーサネット（登録商標）で用いられるＬＡＮ（Local Area Network）の通信規格に準じた通信インタフェースである。代替的に、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） 、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＬＴＥ（Long Term Evolution）等の通信規格に準じた通信インタフェースであってもよい。通信部１３は、送信すべきデータが制御部１１から入力された場合、指定された宛先へ送信すべきデータを送信する。また、通信部１３は、外部装置からデータを受信した場合、受信したデータを制御部１１へ出力する。
【００２７】
ＧＰＳ受信部１４は、ＧＰＳ衛星（不図示）から送信される電波を受信し、モニタリング装置１０の現在位置を測位する。ＧＰＳ受信部１４は、モニタリング装置１０の現在位置に係る位置情報を制御部１１へ出力する。
【００２８】
操作部１５は、タッチパネルや操作ボタンなどの入力インタフェースを備えており、各種の操作又はデータ入力を受付ける。制御部１１は、操作部１５にて受付けた操作又はデータに基づき、適宜の制御を行う。
【００２９】
表示部１６は、液晶表示パネル、有機ＥＬ（Electro-Luminescence）表示パネル等の表示デバイスを備えており、制御部１１から出力される制御信号に基づいて、ユーザに通知すべき情報を表示する。
【００３０】
図４は実施の形態１に係る推定装置２０の内部構成を示すブロック図である。推定装置２０は、汎用又は専用のコンピュータにより構成されており、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、操作部２４、及び出力部２５を備える。
【００３１】
制御部２１は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどを備える。制御部２１が備えるＲＯＭには、推定装置２０が備えるハードウェア各部の動作を制御する制御プログラム等が記憶される。制御部２１内のＣＰＵは、ＲＯＭに記憶された制御プログラムや後述する記憶部２２に記憶された各種コンピュータプログラムを実行し、ハードウェア各部の動作を制御することによって、本発明に係る推定装置としての機能を実現する。制御部２１が備えるＲＡＭには、演算の実行中に利用されるデータが一時的に記憶される。
【００３２】
制御部２１は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭを備える構成としたが、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、量子プロセッサ、揮発性又は不揮発性のメモリ等を備える１又は複数の演算回路であってもよい。また、制御部２１は、日時情報を出力するクロック、計測開始指示を与えてから計測終了指示を与えるまでの経過時間を計測するタイマ、数をカウントするカウンタ等の機能を備えていてもよい。
【００３３】
記憶部２２は、フラッシュメモリ、ハードディスクなどを用いた記憶装置を備える。記憶部２２には、制御部２１によって実行されるコンピュータプログラム、認知症の推定処理に用いられる学習モデル２００、外部から取得した各種データ、装置内部で生成した各種データ等が記憶される。
【００３４】
記憶部２２に記憶されるコンピュータプログラムは、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データから、学習モデル２００を用いて、ユーザが認知症であるか否かを推定する処理を推定装置２０に実行させるための推定処理プログラムＰ１を含む。
【００３５】
記憶部２２に記憶されるコンピュータプログラムは、このコンピュータプログラムを読み取り可能に記録した非一時的な記録媒体Ｍ１により提供されてもよい。記録媒体Ｍ１は、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ、ＳＤ（Secure Digital）カード、マイクロＳＤカード、コンパクトフラッシュ（登録商標）などの可搬型メモリである。制御部２１は、図に示していない読取装置を用いて、記録媒体Ｍ１から各種プログラムを読み取り、読み取った各種プログラムを記憶部２２にインストールする。
【００３６】
学習モデル２００は、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データの入力に対し、そのユーザが認知症である度合いを出力するように構成された学習モデルである。学習モデル２００は、その定義情報によって記述される。学習モデル２００の定義情報は、学習モデル２００の構造情報、学習モデル２００で用いられるノード間の重み及びバイアスなどの各種パラメータ等を含む。本実施の形態では、被検者の行動が時系列的に記録された行動データと、その被検者が認知症であるか否かを示す医師の診断結果とを含む教師データを用いて、行動データと認知症の度合いとの関係が予め学習された学習モデル２００が記憶部２２に記憶される。
【００３７】
制御部２１は、記憶部２２に記憶されている推定処理プログラムＰ１を実行し、ユーザの行動データを学習モデル２００に与えることによって、学習モデル２００から認知症の度合いに関する情報を取得する。制御部２１は、学習モデル２００から取得した認知症の度合いに関する情報を基にユーザが認知症であるか否かを推定する。
【００３８】
通信部２３は、各種データを送受信する通信インタフェースを備える。通信部２３が備える通信インタフェースは、例えば、ＷｉＦｉ（登録商標）やイーサネット（登録商標）で用いられるＬＡＮの通信規格に準じた通信インタフェースである。代替的に、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） 、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、３Ｇ、４Ｇ、５Ｇ、ＬＴＥ等の通信規格に準じた通信インタフェースであってもよい。通信部２３は、例えばモニタリング装置１０から送信されるデータを受信し、受信したデータを制御部２１へ出力する。なお、通信部２３は、モニタリング装置１０と直接的に通信する必要はなく、インターネット網などの通信網を介して通信を行えばよい。通信部２３は、送信すべきデータが制御部２１から入力された場合、指定された宛先へデータを送信してもよい。
【００３９】
操作部２４は、キーボードやマウスなどの入力インタフェースを備えており、各種の操作情報や設定情報を受付ける。制御部２１は、操作部２４から入力される操作情報に基づき適宜の制御を行い、必要に応じて設定情報を記憶部２２に記憶させる。なお、本実施の形態では、推定装置２０が操作部２４を備える構成としたが、操作部２４は必須ではなく、外部に接続されたコンピュータを通じて操作を受付け、通知すべき情報を外部のコンピュータへ出力する構成であってもよい。
【００４０】
出力部２５は、出力装置を接続する出力インタフェースを備える。出力装置の一例は、液晶パネル又は有機ＥＬパネル等を備えた表示装置３０である。制御部２１は、推定結果を出力する際、表示装置３０に表示させる表示データを生成し、生成した表示データを出力部２５を通じて表示装置３０へ出力することによって、表示装置３０に推定結果を表示させる。
【００４１】
なお、推定装置２０は、単一の装置である必要はなく、例えば複数のサーバ装置によって構成されてもよく、１又は複数の仮想マシンにより構成されてもよい。
【００４２】
次に、推定装置２０において用いられる学習モデル２００について説明する。
図５は実施の形態１における学習モデル２００の構成例を示す模式図である。学習モデル２００は、例えば、ＣＮＮ（Convolutional Neural Networks）による学習モデルであり、入力層２０１、中間層２０２、及び、出力層２０３を備える。学習モデル２００は、行動データ（移動軌跡の画像）の入力に対して、ユーザが認知症である度合いに関する情報を出力するように予め学習される。
【００４３】
入力層２０１には、移動軌跡の画像に係る画像データが入力される。入力層２０１に入力された移動軌跡の画像データは、中間層２０２へ送出される。
【００４４】
中間層２０２は、例えば、畳み込み層２０２ａ、プーリング層２０２ｂ、及び全結合層２０２ｃにより構成される。畳み込み層２０２ａ及びプーリング層２０２ｂは交互に複数設けられてもよい。畳み込み層２０２ａ及びプーリング層２０２ｂは、各層のノードを用いた演算によって、入力層２０１を通じて入力される画像データから移動軌跡の特徴を抽出する。全結合層２０２ｃは、畳み込み層２０２ａ及びプーリング層２０２ｂによって特徴部分が抽出されたデータを１つのノードに結合し、活性化関数によって変換された特徴変数を出力する。特徴変数は、全結合層２０２ｃを通じて出力層２０３へ出力される。
【００４５】
出力層２０３は、１つ又は複数のノードを備える。出力層２０３は、中間層２０２の全結合層２０２ｃから入力される特徴変数を基に、ソフトマックス関数を用いてある特定の状態に該当する確率に変換し、変換した確率を各ノードから出力する。出力層２０３の出力形態は任意である。例えば、出力層２０３を第１ノードから第１１ノードまでの１１個のノードで構成し、第１ノードからは認知症である度合いが０％である確率、第１ノードからは認知症である度合いが１０％である確率、第２ノードからは認知症である度合いが２０％である確率、…、第１１ノードからは認知症である度合いが１００％である確率を出力してもよい。出力層２０３を構成するノードの数、及び各ノードに割り当てる認知症の度合いは、上記に限定されるものではなく、適宜設計することが可能である。
【００４６】
推定装置２０の制御部２１は、学習モデル２００の出力層２０３から、認知症の度合いに対する確率を取得し、対象ユーザが認知症であるか否かを推定する。例えば、制御部２１は、確率の最も高い認知症の度合いが設定値（例えば７０％）以上である場合、対象のユーザが認知症であると推定し、設定値未満である場合、対象のユーザが認知症でないと推定する。
【００４７】
なお、図５の例ではＣＮＮによる学習モデル２００を示したが、学習モデル２００を構築する機械学習のモデルは任意に設定することができる。例えば、ＣＮＮに代えて、Ｒ−ＣＮＮ（Region-based CNN）、ＹＯＬＯ（You Only Look Once）、ＳＳＤ（Single Shot Detector）等に基づく学習モデルを設定してもよい。
【００４８】
以下、実施の形態１に係る推定装置２０の動作について説明する。
図６は実施の形態１に係る推定装置２０が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。推定装置２０は、モニタリング装置１０から逐次送信されるユーザの位置情報を通信部２３にて受信する（ステップＳ１０１）。制御部２１は、通信部２３にて受信したユーザの位置情報を記憶部２２に記憶させる（ステップＳ１０２）。このとき、制御部２１は、ユーザを識別するユーザＩＤに関連付けて、日時の情報、及びユーザの位置情報を記憶部２２に記憶させる。位置情報は、緯度及び経度の情報であってもよく、特定の位置（例えば自宅）を基準とした相対座標であってもよい。図７の概念図はユーザの位置情報を記録したテーブルの一例を示している。図７に示すテーブルは、推定装置２０の記憶部２２に格納される。代替的に、外部の記憶装置（不図示）に格納されてもよい。
【００４９】
制御部２１は、推定処理を実行するか否かを判断する（ステップＳ１０３）。制御部２１は、定期的なタイミングにて推定処理を実行してもよく、医師等の管理者が指示するタイミングにて推定処理を実行してもよい。推定処理を実行しないと判断した場合（Ｓ１０３：ＮＯ）、制御部２１は、処理をステップＳ１０１へ戻す。
【００５０】
推定処理を実行すると判断した場合（Ｓ１０３：ＹＥＳ）、制御部２１は、ユーザの移動軌跡を示す画像データを生成する（ステップＳ１０４）。具体的には、制御部２１は、複数の期間に亘って時系列的に得られる位置情報を同一の地図上にプロットすることにより、図２に示すような移動軌跡の画像データを生成する。制御部２１が生成する移動軌跡の画像データは、ユーザの行動が時系列的に記録された行動データの一例である。
【００５１】
次いで、制御部２１は、移動軌跡の画像データを学習モデル２００へ入力し、学習モデル２００による演算を実行させる（ステップＳ１０５）。学習モデル２００の入力層２０１に与えられた移動軌跡の画像データは中間層２０２へ送出される。中間層２０２では、ノード間の重み及びバイアスを含む活性化関数を用いた演算が実行される。中間層２０２の畳み込み層２０２ａ及びプーリング層２０２ｂでは画像の特徴が抽出される。畳み込み層２０２ａ及びプーリング層２０２ｂによって抽出された特徴部分のデータは、全結合層２０２ｃの構成する各ノードに結合され、活性化関数によって特徴変数に変換される。変換された特徴変数は、全結合層２０２ｃを通じて出力層２０３へ出力される。出力層２０３は、中間層２０２の全結合層２０２ｃから入力される特徴変数を基に、ソフトマックス関数を用いて確率に変換し、変換した確率を各ノードから出力する。
【００５２】
次いで、制御部２１は、学習モデル２００から演算結果を取得し、取得した演算結果を基にユーザが認知症であるか否かを推定する（ステップＳ１０６）。上述したように、学習モデル２００の出力層２０３を構成する各ノードは、認知症の度合いを示す数値のそれぞれに対して確率を出力する。制御部２１は、出力層２０３の各ノードから出力される確率に基づき、ユーザが認知症であるか否かを推定する。例えば、制御部２１は、確率の最も高い認知症の度合いが設定値（例えば７０％）以上である場合、対象のユーザが認知症であると推定し、設定値未満である場合、対象のユーザが認知症でないと推定する。
【００５３】
次いで、制御部２１は、推定結果を出力部２５より出力する（ステップＳ１０７）。例えば、制御部２１は、推定結果を表示装置３０に表示させるための表示データを生成し、生成した表示データを表示装置３０へ出力することによって、推定結果を表示装置３０に表示させる。推定結果の表示態様は任意に設定することができる。例えば、制御部２１は、認知症の有無を表す文字又は図形を含んだ表示データを生成して表示装置３０へ出力し、表示装置３０において認知症の有無を文字又は図形により表示してもよい。また、制御部２１は、認知症の度合いを数値情報として出力してもよい。更に、制御部２１は、推定した認知症の度合いが設定値（例えば５０％）を超えた場合、その旨を所定の宛先へ通知してもよい。宛先は、ユーザ自身の端末であってもよく、ユーザの家族の端末であってもよく、医師の端末であってもよい。
【００５４】
以上のように、本実施の形態では、ユーザの行動データである移動軌跡の画像データを学習モデル２００へ入力し、認知症の有無を推定するので、診断者の判断に依らずに正確な推定が可能となる。
【００５５】
なお、本実施の形態では、推定処理を実行すると判断した場合に移動軌跡を示す画像データを生成する構成としたが、位置情報を受信したタイミングで、移動軌跡を示す画像データを随時更新する構成としてもよい。
【００５６】
また、本実施の形態では、推定装置２０において移動軌跡を示す画像データを生成する構成としたが、モニタリング装置１０において移動軌跡示す画像データを生成する構成としてもよい。この場合、推定装置２０は、移動軌跡の画像データをモニタリング装置１０から取得し、取得した画像データを学習モデル２００へ入力することによって認知症の有無を推定することが可能である。
【００５７】
また、ユーザの移動軌跡を示す画像に代えて、ユーザの滞留場所を示す画像を用いてもよい。例えば、推定装置２０の制御部２１は、滞留時間に応じてドットの大きさを異ならせることにより、ユーザの滞留場所を示す画像を生成することが可能である。なお、特定の場所におけるユーザの滞留時間は、ある場所から別の場所へ移るまでの時間差として算出できるため、位置情報を記録した図７のテーブルから導出することが可能である。
【００５８】
（実施の形態２）
実施の形態２では、推定装置２０において学習モデル２００を生成する手順について説明する。
【００５９】
推定装置２０は、学習モデル２００を生成するために、認知症であるか否かの医師の診断結果が付いた被検者の位置情報を収集し、収集した位置情報を被検者のＩＤ及び医師の診断結果に関連付けて記憶部２２に記憶させる。推定装置２０は、収集した位置情報から得られる行動データと医師の診断結果とを教師データに用いて、学習モデル２００を生成する。図８の概念図は、教師データの一例を示している。なお、被検者の位置情報は、推定装置２０がアクセス可能な外部の記憶装置（不図示）に記憶されてもよい。また、学習の初期段階では、事前に収集された被検者の位置情報から得られる行動データと医師の診断結果とを教師データに用いて学習を行うが、学習が進めば、学習モデル２００による推定結果と、推定に用いた行動データとを教師データに用いて学習を行ってもよい。
【００６０】
図９は学習モデル２００の生成手順を説明するフローチャートである。推定装置２０の制御部２１は、記憶部２２に記憶されている位置情報に基づき、被検者の移動軌跡を示す画像データを生成する（ステップＳ２０１）。具体的には、制御部２１は、複数の期間に亘って時系列的に得られる被検者の位置情報を同一の地図上にプロットすることにより、移動軌跡の画像データを生成する。制御部２１が生成する移動軌跡の画像データは、被検者の行動が時系列的に記録された行動データの一例である。
【００６１】
次いで、制御部２１は、生成した画像データを学習用の学習モデルへ入力し（ステップＳ２０２）、入力した学習モデルから演算結果を取得する（ステップＳ２０３）。学習が開始される前の段階では、学習モデルを記述する定義情報には、初期設定値が与えられているものとする。この学習モデルによる演算は、推定処理における学習モデル２００の演算と同様である。
【００６２】
次いで、制御部２１は、ステップＳ２０３で得られた演算結果を評価し（ステップＳ２０４）、学習が完了したか否かを判断する（ステップＳ２０５）。具体的には、制御部２１は、ステップＳ２０３で得られる演算結果と教師データとに基づく誤差関数（目的関数、損失関数、コスト関数ともいう）を用いて、演算結果を評価することができる。制御部２１は、最急降下法などの勾配降下法により誤差関数を最適化（最小化又は最大化）する課程で、誤差関数が閾値以下（又は閾値以上）となった場合、学習が完了したと判断する。なお、過学習の問題を避けるために、交差検定、早期打ち切りなどの手法を取り入れ、適切なタイミングにて学習を終了させてもよい。
【００６３】
学習が完了していないと判断した場合（Ｓ２０５：ＮＯ）、制御部２１は、学習モデルのノード間の重み及びバイアスを更新し（ステップＳ２０６）、処理をステップＳ２０１へ戻す。制御部２１は、学習モデルの出力層から入力層に向かって、ノード間の重み及びバイアスを順次更新する誤差逆伝搬法を用いて、各ノード間の重み及びバイアスを更新することができる。
【００６４】
学習が完了したと判断した場合（Ｓ２０５：ＹＥＳ）、制御部２１は、学習済みの学習モデルとして記憶部２２に記憶させ（ステップＳ２０７）、本フローチャートによる処理を終了する。学習済みの学習モデルは、実施の形態１で説明した学習モデル２００として機能する。
【００６５】
以上のように、認知症であるか否かの医師の診断結果が付いた被検者の位置情報を収集することによって、推定処理に用いられる学習モデル２００を生成することができる。
【００６６】
なお、本実施の形態では、推定装置２０の内部にて学習モデル２００を生成する構成としたが、外部のサーバ装置（不図示）において生成してもよい。この場合、推定装置２０は、サーバ装置から学習モデル２００を取得し、取得した学習モデル２００を記憶部２２に記憶すればよい。
【００６７】
（実施の形態３）
実施の形態３では、学習モデル２００を再学習する手順について説明する。
【００６８】
推定装置２０は、ユーザの行動データに基づき、認知症であるか否かの推定処理を行った場合、推定結果をユーザＩＤに関連付けて記憶部２２に記憶させる。
また、推定装置２０は、任意のタイミングでユーザに対する投薬データ又は検査データの入力を受付け、受付けた投薬データ又は検査データを推定結果と共にユーザＩＤに関連付けて記憶させる。投薬データは、薬品名、投薬量、投薬日等の情報を含む。検査データは、検査内容、検査日、検査結果等の情報を含む。検査結果には、認知症であるか否かの医師の診断結果が含まれてもよい。推定装置２０は、病院等の端末装置から送信される投薬データ又は検査データを通信部２３にて受信してもよく、操作部２４を通じて投薬データ又は検査データの入力を受付けてもよい。
【００６９】
図１０は推定結果の記憶例を示す概念図である。推定装置２０は、ユーザＩＤに関連付けて、推定結果、投薬データ及び検査データを記憶部２２に記憶させる。推定装置２０は、投薬データ及び検査データのうち何れか一方を記憶部２２に記憶させてもよい。また、推定装置２０は、外部の記憶装置（不図示）に推定結果、投薬データ、及び検査データを記憶させてもよい。
【００７０】
以下、推定結果に基づき、学習モデル２００を再学習する手順について説明する。
図１１は学習モデル２００の再学習手順を説明するフローチャートである。推定装置２０の制御部２１は、学習モデル２００による推定結果が得られた場合、推定結果の正否を判断する（ステップＳ３０１）。推定結果に関連付けて記憶されている検査データに医師の診断結果が含まれている場合、制御部２１は、その診断結果を参照して推定結果の正否を判断することができる。また、検査データに医師の診断結果が含まれていない場合、制御部２１は、推定結果の正否を医師に問い合わせてもよい。例えば、制御部２１は、推定結果の正否を医師に問い合わせる画面を表示装置３０に表示させ、表示させた画面にて推定結果の正否を受け付けてもよい。図１２は問い合わせ画面の一例を示す模式図である。図１２に示す問い合わせ画面は、推定結果が正しい場合に操作される操作ボタンと、推定結果が正しくない場合に操作される操作ボタンとを有する。これらの操作ボタンはソフトウェアボタンとして配置されており、操作部２４を用いて操作される。制御部２１は、操作ボタンの操作を受付けることによって、推定結果の正否を受付ける。
【００７１】
制御部２１は、推定処理に用いた行動データ（移動軌跡の画像データ）と、医師の診断結果とを教師データに用いて、学習モデル２００を再学習することができる。再学習の手順は、図９のフローチャートにおいて説明した学習モデル２００の生成手順と同様であり、制御部２１は、以下の手順を実行する。
【００７２】
制御部２１は、移動軌跡の画像データを学習モデル２００へ入力し（ステップＳ３０２）、入力した学習モデル２００から演算結果を取得する（ステップＳ３０３）。学習モデル２００による演算は、推定処理における演算と同様である。
【００７３】
次いで、制御部２１は、ステップＳ３０３で得られた演算結果を評価し（ステップＳ３０４）、再学習が完了したか否かを判断する（ステップＳ３０５）。具体的には、制御部２１は、ステップＳ３０３で得られる演算結果と教師データとに基づく誤差関数（目的関数、損失関数、コスト関数ともいう）を用いて、演算結果を評価することができる。制御部２１は、最急降下法などの勾配降下法により誤差関数を最適化（最小化又は最大化）する課程で、誤差関数が閾値以下（又は閾値以上）となった場合、再学習が完了したと判断する。なお、過学習の問題を避けるために、交差検定、早期打ち切りなどの手法を取り入れ、適切なタイミングにて再学習を終了させてもよい。
【００７４】
再学習が完了していないと判断した場合（Ｓ３０５：ＮＯ）、制御部２１は、学習モデル２００のノード間の重み及びバイアスを更新し（ステップＳ３０６）、処理をステップＳ３０２へ戻す。制御部２１は、学習モデル２００の出力層から入力層に向かって、ノード間の重み及びバイアスを順次更新する誤差逆伝搬法を用いて、各ノード間の重み及びバイアスを更新することができる。
【００７５】
再学習が完了したと判断した場合（Ｓ３０５：ＹＥＳ）、制御部２１は、本フローチャートによる処理を終了する。
【００７６】
以上のように、推定結果の正否に基づき、学習モデル２００を再学習するので、運用フェーズ開始後に推定精度を高めることができる。
【００７７】
（実施の形態４）
実施の形態１〜３では、主としてユーザの位置情報に基づく行動データ（移動軌跡の画像データ）を用いて、推定処理を実行する構成について説明したが、他の行動データを用いてもよい。
実施の形態４では、ユーザの外出履歴を示す履歴データを用いて推定処理を実行する構成について説明する。
【００７８】
図１３は実施の形態４に係る推定装置２０の内部構成を示すブロック図である。実施の形態４に係る推定装置２０は、モニタリング装置１０から通知される情報に基づき、ユーザの外出日時をそのユーザのユーザＩＤに関連付けて記憶部２２に記憶させる。モニタリング装置１０から通知される情報が位置情報である場合、推定装置２０の制御部２１は、ユーザの自宅内から自宅外への移動を検知することにより、外出の有無を判断することができる。ユーザが外出したと判断した場合、制御部２１は、外出日時をユーザＩＤに関連付けて記憶部２２に記憶させる。
【００７９】
また、モニタリング装置１０として、自宅内の各種設備や家電製品をオン・オフするスイッチ、玄関付近に設置される人感センサ等を用いてもよい。推定装置２０の制御部２１は、各種スイッチや人感センサからの出力に基づき、ユーザが外出したと判断した場合、外出日時をユーザＩＤに関連付けて記憶部２２に記憶させる。
【００８０】
推定装置２０の制御部２１は、記憶部２２に記憶される外出履歴の履歴データを用いて、ユーザが認知症であるか否かの推定処理を実行する。このとき、制御部２１は、外出履歴用の学習モデル２１０を用いる。
【００８１】
図１４は実施の形態４における学習モデル２１０の構成例を示す模式図である。学習モデル２１０は、例えば深層学習を含む機械学習の学習モデルであり、ニューラルネットワークによって構成される。学習モデル２１０は、入力層２１１、中間層２１２ａ，２１２ｂ、及び出力層２１３を備える。図１４の例では、２つの中間層２１２ａ，２１２ｂを記載しているが、中間層の数は２つに限定されず、３つ以上であってもよい。
【００８２】
入力層２１１、中間層２１２ａ，２１２ｂ、及び出力層２１３は、それぞれ複数のノードを備える。各層のノードは、前後の層に存在するノードと一方向に所望の重みおよびバイアスで結合されている。入力層２１１のノードの数と同数の成分を有するベクトルデータが学習モデル２１０の入力データとして与えられる。例えば、推定装置２０の制御部２１は、記憶部２２の記憶内容を参照して月別の外出頻度を集計し、集計結果である月別の外出頻度を入力層２１１の各ノードに入力してもよい。
【００８３】
入力層２１１の各ノードに与えられた値は、最初の中間層２１２ａに与えられる。その中間層２１２ａにおいて重みおよびバイアスを含む活性化関数を用いて出力が算出され、算出された値が次の中間層２１２ｂに与えられ、以下同様にして出力層２１３の出力が求められるまで次々と後の層に伝達される。ノード間を結合する重み、バイアス等の各種パラメータは、所定の学習アルゴリズムによって学習される。各種パラメータを学習する学習アルゴリズムには、例えば深層学習の学習アルゴリズムが用いられる。本実施形態では、認知症であるか否かの診断の付いた被検者の外出履歴を収集し、被検者の外出履歴のデータと、被検者に対する診断結果とを教師データに用いて、所定の学習アルゴリズムに従って各種パラメータを学習することができる。
【００８４】
出力層２１３は、１つ又は複数のノードを備える。出力層２１３の出力形態は任意である。例えば、出力層２１３を第１ノードから第１１ノードまでの１１個のノードで構成し、第１ノードからは認知症である度合いが０％である確率、第１ノードからは認知症である度合いが１０％である確率、第２ノードからは認知症である度合いが２０％である確率、…、第１１ノードからは認知症である度合いが１００％である確率を出力してもよい。出力層２０３を構成するノードの数、及び各ノードに割り当てる認知症の度合いは、上記に限定されるものではなく、適宜設計することが可能である。
【００８５】
推定装置２０の制御部２１は、学習モデル２１０の出力層２１３から、認知症の度合いを示す確率を取得し、対象ユーザが認知症であるか否かを推定する。例えば、制御部２１は、確率の最も高い認知症の度合いが設定値（例えば７０％）以上である場合、対象のユーザが認知症であると推定し、設定値未満である場合、対象のユーザが認知症でないと推定する。
【００８６】
以上のように、実施の形態４では、ユーザの行動データである外出履歴の履歴データを学習モデル２１０へ入力し、認知症の有無を推定するので、診断者の判断に依らずに正確な推定が可能となる。
【００８７】
なお、実施の形態４では、月別の外出頻度を入力層２１１の各ノードに入力する構成としたが、月毎の外出頻度の変化を示すグラフを画像データとして生成し、生成した画像データを学習モデル２１０に入力する構成としてもよい。この場合、学習モデル２１０は、実施の形態１と同様にＣＮＮによる学習モデルであればよい。
【００８８】
また、実施の形態４では、ユーザの外出履歴を示す履歴データを用いて推定処理を実行する構成について説明したが、ユーザの外出履歴を示す履歴データに代えて、ユーザによる商品又はサービスの購入履歴を示す履歴データ、ユーザの食事内容の履歴を示す履歴データ、映像コンテンツの視聴履歴を示す履歴データを用いて推定処理を実行してもよい。
【００８９】
推定装置２０は、商品又はサービスの購入履歴を示す履歴データを用いて、推定処理を実行する場合、購入店舗、購入日時、購入内容等のデータを適宜の電子決済システムから取得し、ユーザＩＤに関連付けて履歴データとして記憶部２２に記憶させる。また、推定装置２０は、認知症であるか否かの医師の診断の付いた被検者の購入履歴の履歴データと、被検者に対する診断結果とを教師データに用いて学習した学習モデルを用いることができる。この学習モデルの構成は、実施の形態４において説明した学習モデル２１０と同様である。推定装置２０の制御部２１は、購入履歴用の学習モデルに対象ユーザの履歴データを入力することによって、ユーザが認知症であるか否かを推定できる。
【００９０】
推定装置２０は、食事内容の履歴を示す履歴データを用いて、推定処理を実行する場合、食事内容のデータをモニタリング装置１０から取得し、ユーザＩＤに関連付けて履歴データとして記憶部２２に記憶させる。例えば、操作部１５を用いて食事内容をユーザ自身により入力させる構成であってもよく、モニタリング装置１０が撮像装置を備える場合、食事の内容を撮像した画像を取得する構成であってもよい。推定装置２０は、認知症であるか否かの医師の診断の付いた被検者の食事内容の履歴データと、被検者に対する診断結果とを教師データに用いて学習した学習モデルを用いることができる。この学習モデルの構成は、実施の形態４において説明した学習モデル２１０と同様である。推定装置２０の制御部２１は、食事履歴用の学習モデルに対象ユーザの履歴データを入力することによって、ユーザが認知症であるか否かを推定できる。
【００９１】
推定装置２０は、映像コンテンツの視聴履歴を示す履歴データを用いて、推定処理を実行する場合、映像コンテンツの視聴履歴のデータをモニタリング装置１０から取得し、ユーザＩＤに関連付けて履歴データとして記憶部２２に記憶させる。例えば、モニタリング装置１０が、映像コンテンツを表示可能なスマートフォン、タブレット、パーソナルコンピュータ、テレビ等の映像機器である場合、推定装置２０は、これらの映像機器から視聴内容、視聴時間帯、視聴時間等のデータを取得すればよい。推定装置２０は、認知症であるか否かの医師の診断の付いた被検者の視聴履歴の履歴データと、被検者に対する診断結果とを教師データに用いて学習した学習モデルを用いることができる。この学習モデルの構成は、実施の形態４において説明した学習モデル２１０と同様である。推定装置２０の制御部２１は、視聴履歴用の学習モデルに対象ユーザの履歴データを入力することによって、ユーザが認知症であるか否かを推定できる。
【００９２】
また、推定装置２０は、移動軌跡用の学習モデル２００、外出履歴用の学習モデル２１０、購入履歴用の学習モデル、食事履歴用の学習モデル、及び視聴履歴用の学習モデルのうち、少なくとも２つの学習モデルを備えていてもよい。この場合、推定装置２０は、推定処理に用いる学習モデルの選択を受付ける学習モデル選択画面を表示装置３０に表示させ、医師等の管理者による選択を受付けてもよい。推定装置２０は、医師等の管理者によって選択された学習モデルに、対応する行動データを入力することによってユーザが認知症であるか否かの推定結果を取得できる。
【００９３】
（実施の形態５）
実施の形態５では、移動軌跡用の学習モデル２００と、外出履歴用の学習モデル２１０とを用いて推定処理を実行する構成について説明する。
【００９４】
図１５は実施の形態５に係る推定装置２０が実行する処理の手順を説明するフローチャートである。推定装置２０の記憶部２２には、実施の形態１で説明した移動軌跡用の学習モデル２００と、実施の形態４で説明した外出履歴用の学習モデル２１０が記憶されているものとする。
【００９５】
推定処理を実行する場合、制御部２１は、移動軌跡の画像データを取得する（ステップＳ５０１）。制御部２１は、対象ユーザの位置情報を記憶部２２から読み出し、同一の地図上にプロットすることによって、移動軌跡の画像データを取得することができる。
【００９６】
制御部２１は、取得した画像データを移動軌跡用の学習モデル２００へ入力し、学習モデル２００による演算を実行させる（ステップＳ５０２）。学習モデル２００の演算内容は実施の形態１と同様である。学習モデル２００による演算の実行後、制御部２１は、学習モデル２００から演算結果を取得する（ステップＳ５０３）。
【００９７】
次いで、制御部２１は、対象ユーザの外出履歴の履歴データを記憶部２２から取得する（ステップＳ５０４）。制御部２１は、取得した履歴データを外出履歴用の学習モデル２１０へ入力し、学習モデル２１０による演算を実行させる（ステップＳ５０５）。このとき、制御部２１は、履歴データから学習モデル２１０への入力用のデータを生成し、生成後のデータを学習モデル２１０へ入力してもよい。学習モデル２１０による演算の実行後、制御部２１は、学習モデル２１０から演算結果を取得する（ステップＳ５０６）。
【００９８】
本実施の形態では、便宜的に移動軌跡用の学習モデル２００を用いて演算を行った後に、外出履歴用の学習モデル２１０を用いて演算を行う手順としたが、これらの演算の順序は任意であり、同時並行的に２つの演算を行ってもよい。
【００９９】
制御部２１は、学習モデル２００から取得した演算結果と、学習モデル２１０から取得した演算結果とを用いて、対象ユーザの認知症の有無を推定する（ステップＳ５０７）。例えば、学習モデル２００の演算結果から推定される認知症の度合いがＡ％であり、学習モデル２１０の演算結果から推定される認知症の度合いがＢ％である場合、制御部２１は、それらの加重平均（αＡ＋βＢ）／（α＋β）を計算する。ここで、α，βは適宜設定される重みである。制御部２１は、計算した加重平均の値と設定値（例えば７０％）とを比較し、加重平均の値が設定値以上の場合、認知症ありと判断し、加重平均の値が設定値未満の場合、認知症なしと判断する。
【０１００】
推定結果２１は、推定結果を出力し（ステップＳ５０８）、本フローチャートによる処理を終了する。推定結果は、例えば表示装置３０に表示される。
【０１０１】
なお、本実施の形態では、２つの学習モデル２００，２１０を用いて、認知症を推定する構成としたが、推定処理に用いる学習モデルの組み合わせは任意に設定することが可能である。すなわち、移動軌跡用の学習モデル２００、外出履歴用の学習モデル２１０、購入履歴用の学習モデル、食事履歴用の学習モデル、及び視聴履歴用の学習モデルのうちの少なくとも２つを用いて、認知症を総合的に推定してもよい。
【０１０２】
（実施の形態６）
実施の形態６では、対象ユーザが定職者である場合と無職者である場合とで、異なる学習モデルを用いて認知症の有無を推定する構成について説明する。
【０１０３】
図１６は実施の形態６に係る推定装置２０の内部構成を示すブロック図である。実施の形態６では、定職者用の学習モデル２００Ａと、無職者用の学習モデル２００Ｂとが用意される。推定装置２０は、定職者である被検者の行動が時系列的に記録された行動データと、その被検者が認知症であるか否かを示す医師の診断結果とを含む教師データを用いて、行動データと認知症の度合いとの関係を学習することにより、定職者用の学習モデル２００Ａを生成することができる。また、推定装置２０は、無職者である被検者の行動が時系列的に記録された行動データと、その被検者が認知症であるか否かを示す医師の診断結果とを含む教師データを用いて、行動データと認知症の度合いとの関係を学習することにより、学習モデル２００Ｂを生成することができる。推定装置２０は、生成した学習モデル２００Ａ，２００Ｂを記憶部２２に記憶させる。
【０１０４】
推定装置２０の制御部２１は、対象ユーザが定職者であるか、無職者であるかを判別し、定職者である場合には学習モデル２００Ａ、無職者である場合には学習モデル２００Ｂを用いて推定処理を実行すればよい。なお、定職者と無職者とを判別するための情報はユーザＩＤに関連付けて記憶部２２に記憶されていればよい。
【０１０５】
以上のように、実施の形態６では、対象ユーザが定職者である場合と無職者である場合とで、異なる学習モデルを用いて認知症の有無を推定する。定職者と無職者とではそもそも行動パターンが大きく異なる可能性があるので、両者を分けて学習モデルを生成することにより、推定精度を高めることができる。
【０１０６】
（実施の形態７）
実施の形態７では、行動データが屋内の行動を示す場合と屋外の行動を示す場合とで、異なる学習モデルを用いて認知症の有無を推定する構成について説明する。
【０１０７】
図１７は実施の形態７に係る推定装置２０の内部構成を示すブロック図である。実施の形態７では、屋内用の学習モデル２００Ｃと、屋外用の学習モデル２００Ｄとが用意される。推定装置２０は、被検者の屋内の行動が時系列的に記録された行動データと、その被検者が認知症であるか否かを示す医師の診断結果とを含む教師データを用いて、行動データと認知症の度合いとの関係を学習することにより、屋内用の学習モデル２００Ｃを生成することができる。また、推定装置２０は、被検者の屋外の行動が時系列的に記録された行動データと、その被検者が認知症であるか否かを示す医師の診断結果とを含む教師データを用いて、行動データと認知症の度合いとの関係を学習することにより、学習モデル２００Ｄを生成することができる。推定装置２０は、生成した学習モデル２００Ｃ，２００Ｄを記憶部２２に記憶させる。
【０１０８】
推定装置２０の制御部２１は、対象ユーザの行動データが屋内の行動に該当するか、屋外の行動に該当するかを判別し、屋内の行動である場合には学習モデル２００Ｃ、屋外の行動である場合には学習モデル２００Ｄを用いて推定処理を実行すればよい。なお、制御部２１は、行動データに関連付けて記憶されている日付、曜日、時刻等の情報を参照して、屋内の行動であるか、屋外の行動であるかを判別してもよい。
【０１０９】
以上のように、実施の形態７では、屋内の行動と屋外の行動とで、異なる学習モデルを用いて認知症の有無を推定する。屋内の行動と屋外の行動とでは行動パターンが大きく異なる可能性があるので、両者を分けて学習モデルを生成することにより、推定精度を高めることができる。
【０１１０】
今回開示された実施形態は、全ての点において例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上述した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１１１】
１０  モニタリング装置
１１  制御部
１２  記憶部
１３  通信部
１４  ＧＰＳ受信部
１５  操作部
１６  表示部
２０  推定装置
２１  制御部
２２  記憶部
２３  通信部
２４  操作部
２５  出力部
３０  表示装置
２００  学習モデル
【図１】
2020149234.tif 000003
【図２】
2020149234.tif 000004
【図３】
2020149234.tif 000005
【図４】
2020149234.tif 000006
【図５】
2020149234.tif 000007
【図６】
2020149234.tif 000008
【図７】
2020149234.tif 000009
【図８】
2020149234.tif 000010
【図９】
2020149234.tif 000011
【図１０】
2020149234.tif 000012
【図１１】
2020149234.tif 000013
【図１２】
2020149234.tif 000014
【図１３】
2020149234.tif 000015
【図１４】
2020149234.tif 000016
【図１５】
2020149234.tif 000017
【図１６】
2020149234.tif 000018
【図１７】
2020149234.tif 000019