(57)【要約】【課題】操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことを可能にする。【解決手段】受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定し、推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力する。【選択図】      図１
2020126419.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定する認知症レベル推定部と、
推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定する操作対象特定部と、
特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力する操作データ出力部と
を備えることを特徴とする操作可否判断支援装置。
【請求項２】
前記操作データ出力部は、前記受検者の前記個人情報に対応する前記操作データを前記出力する
ことを特徴とする請求項１に記載の操作可否判断支援装置。
【請求項３】
前記操作対象特定部は、前記個人情報に対応する前記操作対象の情報を、前記個人情報と前記操作対象との対応関係を記憶した操作対象情報記憶部から取得する
ことを特徴とする請求項１あるいは請求項２に記載の操作可否判断支援装置。
【請求項４】
前記操作対象特定部は、前記受検者の前記音声を用いて前記個人情報に対応する前記操作対象の前記特定を行う
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の操作可否判断支援装置。
【請求項５】
前記認知症レベル推定部は、前記音声に基づいて前記認知症レベルを推定する推定モデルに基づいて前記認知症レベルを推定し、
前記音声あるいは前記音声の特徴量と、前記音声の前記受検者に対する認知症の診断結果と、を含む学習情報に基づいて前記推定モデルを更新するモデル生成部
をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の操作可否判断支援装置。
【請求項６】
前記操作データに基づいて前記操作の危険度を示す操作危険度を判定する操作判定部
をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の操作可否判断支援装置。
【請求項７】
前記認知症レベルおよび前記操作危険度に基づいて前記受検者の前記操作対象の操作可否を判定する総合判定部
をさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の操作可否判断支援装置。
【請求項８】
前記認知症レベルの時系列データに基づいて前記受検者の前記認知症レベルの今後の変化を予測する将来予測部
をさらに備えることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の操作可否判断支援装置。
【請求項９】
受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定し、
推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、
特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力する
ことを特徴とする操作可否判断支援方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定する認知症レベル推定機能と、
推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定する操作対象特定機能と、
特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力する操作データ出力機能と
を実現させることを特徴とする操作可否判断支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、操作可否判断支援装置、システム、方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
認知症に起因する交通事故が増加している。そのため、運転免許証の更新の際などに、検査対象者に対して認知機能検査が行われている。
【０００３】
認知機能検査は、教習所等の検査機関において、検査対象者が検査用紙に記入することによって行われている。認知機能検査の結果、検査対象者は、認知機能検査では、第１分類：記憶力・判断力が低くなっている、第２分類：記憶力・判断力が少し低くなっている、第３分類：記憶力・判断力に心配がない、の３分類のいずれかに分類される。検査対象者は、第１分類に分類された場合、医師の診断を受ける必要がある。そして、医師の診断の結果、検査対象者が認知症であると診断されると、運転免許証が取り消しあるいは停止される。
【０００４】
しかし、高齢者人口の増加に伴い検査対象者が年々増加しているため、検査機関における負担が増加している。また、検査対象者にとっても、検査機関に出向いて検査を受けるのは負担である。
【０００５】
これに対し、特許文献１および特許文献２には、検査対象者の音声に基づいて検査対象者が認知症である可能性を推定する方法が記載されている。これらの方法を上述の認知機能検査の前に行うと、認知機能検査の検査対象者を絞り込むことが可能になるため、検査機関や検査対象者の負担を軽減することが可能になる。また、これらの方法を上述の認知機能検査の代わりに行うことができれば、検査機関や検査対象者の負担をさらに軽減することが可能になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特許第６２６３３０８号公報
【特許文献２】特許第６２６８６２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかし、特許文献１や特許文献２の方法で認知症の可能性を推定した場合であっても、認知症の可能性の推定、認知機能検査、医師による診断のいずれにおいても、検査対象者の運転技術は考慮されていない。そのため、運転可否の判断主体（警察等）は、運転可否の判断を、運転技術の実態に即して行うことができない。たとえば、認知症である可能性が低くても、危険な運転が多い検査対象者に対しては、免許返納を勧めたい場合もあり得る。
【０００８】
本発明の目的は、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことを可能にする、操作可否判断支援装置、システム、方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上述の問題を解決するために、本発明の一実施形態において、操作可否判断支援装置は、受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定する認知症レベル推定部と、推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定する操作対象特定部と、特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力する操作データ出力部とを備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の他の実施形態において、操作可否判断支援方法は、受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定し、推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力することを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の他の実施形態において、操作可否判断支援プログラムは、コンピュータに、受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定する認知症レベル推定機能と、推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定する操作対象特定機能と、特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力する操作データ出力機能とを実現させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の操作可否判断支援装置、システム、方法およびプログラムにより、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第一の実施形態の操作可否判断支援装置の構成例を示す図である。
【図２】本発明の第一の実施形態の操作可否判断支援装置の動作例を示す図である。
【図３】本発明の第二の実施形態の操作可否判断支援システムの構成例を示す図である。
【図４】本発明の第二の実施形態の操作可否判断支援装置の構成例を示す図である。
【図５】本発明の第二の実施形態の操作可否判断支援装置の動作例を示す図である。
【図６】本発明の第二の実施形態の操作可否判断支援装置の構成例を示す図である。
【図７】本発明の第三の実施形態の学習装置の構成例を示す図である。
【図８】本発明の第三の実施形態の学習装置の動作例を示す図である。
【図９】本発明の第三の実施形態の学習装置の動作例を示す図である。
【図１０】本発明の第四の実施形態の操作可否判断支援装置の構成例を示す図である。
【図１１】本発明の第四の実施形態の操作可否判断支援装置の動作例を示す図である。
【図１２】本発明の第五の実施形態の操作可否判断支援装置の構成例を示す図である。
【図１３】本発明の第五の実施形態の操作可否判断支援装置の動作例を示す図である。
【図１４】本発明の各実施形態のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［第一の実施形態］
本発明の第一の実施の形態について説明する。
【００１５】
図１に本実施形態の操作可否判断支援装置１０の構成例を示す。本実施形態の操作可否判断支援装置１０は、認知症レベル推定部１１、操作対象特定部１２および操作データ出力部１３により構成される。
【００１６】
認知症レベル推定部１１は、受検者の音声に基づいて、受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定する。操作対象特定部１２は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定する。操作データ出力部１３は、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。
【００１７】
操作データは、操作対象への操作に関するデータである。操作対象が車両である場合、操作データは、車両の走行データの情報を含む。走行データは、たとえば、車両速度、ハンドル操作、車両のふらつき、自動ブレーキが発動した回数、駐車の際にハンドルを切った回数、駐車にかかった時間、一時停止の標識を無視した回数、一方通行の道路で逆走した回数、などの履歴である。
【００１８】
走行データは、さらに、何等かの状態を運転者が認知してから反応するまでの反応時間の情報を含んでいても良い。反応時間は、たとえば、信号が変化してから、ブレーキが踏まれて車両が停止するまでの時間や、信号が変化してからアクセルが踏まれるまでの時間、標識が近づいてから運転者が反応するまでの時間などである。自動走行可能な車両の場合、信号の変化等を検知することが可能である。そのため、自動走行可能な車両では、車両が変化を検知してから運転者が反応するまでの時間を計測することで、反応時間を計測することが可能である。
【００１９】
また、操作データは、事故や違反の履歴、免許の更新履歴などの情報を含んでいても良い。これらの情報は、警察庁の運転者管理システムに蓄積されたデータを都道府県の運転者管理システム（免許システム）経由で取得するなどの方法により取得することができる。
【００２０】
このように操作可否判断支援装置１０を構成することによって、操作可否判断支援装置１０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置１０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【００２１】
次に、図２に本実施形態の操作可否判断支援装置１０の動作の例を示す。
【００２２】
認知症レベル推定部１１は、受検者の音声に基づいて、受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定する（ステップＳ１０１）。操作対象特定部１２は、推定された認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定する（ステップＳ１０２）。操作データ出力部１３は、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する（ステップＳ１０３）。
【００２３】
このように動作することによって、操作可否判断支援装置１０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置１０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【００２４】
以上で説明したように、本発明の第一の実施形態では、操作可否判断支援装置１０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置１０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【００２５】
［第二の実施形態］
次に、本発明の第二の実施の形態について説明する。本実施形態では、操作可否判断支援装置２０についてより具体的に説明する。
【００２６】
まず、図３に本実施形態の操作可否判断支援システムの構成例を示す。本実施形態の操作可否判断支援システムは、操作可否判断支援装置２０、サーバ８０、操作対象１１０および医師端末１２０により構成される。
【００２７】
操作対象１１０は、受検者が操作する対象である。本実施形態では、操作対象１１０は、運転免許証で運転を許可されている対象の車両であるものとする。操作対象１１０は、車両に限らず、人によって操作されるものであれば何であっても良い。たとえば、操作対象１１０は、船舶、飛行機、建設機械等であっても良い。
【００２８】
医師端末１２０は、医師が使用する端末である。医師は、各々の受検者に対して、認知症の診断を行う。そして、免許センター等の運転可否の判断主体では、医師による診断結果に基づいて運転可否を判断し、運転不可と判断された受検者に対して、運転免許証の返納等を促す。
【００２９】
操作可否判断支援装置２０は、操作対象１１０に対する操作可否についての判断に対する支援を行う装置である。操作可否判断支援装置２０は、受検者の音声に基づいて受検者の認知症レベルを推定し、認知症レベルが所定の条件を満たす受検者に対応する操作対象１１０の操作データを、医師端末１２０へ出力する。
【００３０】
サーバ８０は、操作対象１１０への操作に関する操作データや、受検者と操作対象１１０との対応関係などの情報を記憶する部分である。
【００３１】
次に、図４に、本実施形態の操作可否判断支援装置２０およびサーバ８０の構成例を示す。本実施形態の操作可否判断支援装置２０は、第一の実施形態の操作可否判断支援装置１０の構成例（図１）に入力部２４を追加した構成である。また、サーバ８０は、操作対象情報記憶部８１および操作データ記憶部８２を備える。なお、操作可否判断支援装置２０は、サーバ８０の各部の一部あるいは全部の機能を備えていても良い。
【００３２】
入力部２４は、受検者の音声および個人情報の入力を受け付ける部分である。たとえば、入力部２４は、認知機能検査の予約のためにコンタクトセンターにかかってきた電話の音声から、受検者の音声を取得しても良い。あるいは、電話の音声から抽出された受検者の音声を他の装置から受信しても良い。
【００３３】
また、個人情報は、受検者を特定できる情報であれば、どのような情報であっても良い。たとえば、コンタクトセンターのオペレータが聞き取った、受検者の氏名や免許証番号や受検者ＩＤ（Identification）などであっても良いし、電話の音声から抽出された声紋であっても良い。あるいは、テレビ電話の場合には、顔画像であっても良い。また、これらの情報の組み合わせであっても良い。
【００３４】
あるいは、あらかじめ、受検者を識別する受検者ＩＤと受検者の声紋や顔画像をサーバ８０へ記憶させておき、入力部２４は、受検者の音声から抽出した声紋とサーバ８０が記憶している声紋とを比較することで、受検者ＩＤをサーバ８０から取得しても良い。
【００３５】
認知症レベル推定部１１は、受検者の音声に基づいて、受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定する部分である。認知症レベルの推定には、任意の方法を使用することが可能である。たとえば、認知症レベル推定部１１は、深層学習を利用することによって、認知症レベルを推定することが可能である。
【００３６】
認知症レベル推定部１１が推定する認知症レベルは、認知症の程度を示す指標であればどのような指標であっても良い。たとえば、認知症レベルは、受検者が認知機能検査における３分類のうちのどれに分類されるかを示したものであっても良い。あるいは、認知症レベルは、３分類のそれぞれについて、その分類に分類される可能性を示したものであっても良い（たとえば、「第１分類：５６％、第２分類：２４％、第３分類：２０％」等）。
【００３７】
また、認知症レベル推定部１１は、推定した認知症レベルを出力する。認知症レベル推定部１１は、任意の出力先に認知症レベルを出力することが可能である。
【００３８】
たとえば、認知症レベル推定部１１は、コンタクトセンターのオペレータ端末に、認知症レベルを出力しても良い。そして、認知症の疑いがあることを示す認知症レベルの場合に、コンタクトセンターのオペレータが、医師による診断の予約を受け付けても良い。
【００３９】
また、認知症レベル推定部１１は、医師端末１２０に、認知症レベル推定部１１が推定した認知症レベルを出力しても良い。
【００４０】
操作対象特定部１２は、認知症レベル推定部１１で推定された認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象１１０を特定する。所定の条件は、たとえば、認知症レベルが認知症の疑いがあることを示している場合である。たとえば、第１分類である可能性を示す数値がしきい値以上の場合や、第３分類である可能性を示す数値がしきい値未満である場合などに、操作対象特定部１２は、受検者の個人情報に対応する操作対象１１０を特定する。
【００４１】
操作対象情報記憶部８１は、個人を特定する個人情報と操作対象１１０との対応関係を記憶する。本実施形態の場合、操作対象情報記憶部８１は、個人情報と個人が運転する車両を特定する車両情報との対応関係を記憶する。
【００４２】
操作対象特定部１２は、入力部２４が受け付けた個人情報に対応する車両情報を操作対象情報記憶部８１から取得することによって、受検者に対応する操作対象１１０を特定することができる。
【００４３】
操作データ記憶部８２は、操作対象１１０を特定する情報と操作対象１１０への操作に関する操作データとの対応関係を記憶する。本実施形態では、各車両が、当該車両に対する運転操作に関する操作データをサーバ８０へ送信し、操作データ記憶部８２がその操作データを、操作対象１１０を特定する情報（車両情報）と対応付けて記憶しているものとする。
【００４４】
なお、操作データ記憶部８２は、使用者本人の情報開示許可が得られている操作対象１１０の操作データを記憶するものとする。たとえば、自動車メーカなどによって、車両から収集した操作データを利用したサービスが提供されているとする。このようなサービスに運転者が申し込みをし、収集した操作データを操作可否判断支援装置２０で使用することを運転者が許可した場合に、操作データ記憶部８２は、その運転者が運転する車両についての操作データを記憶できるものとする。
【００４５】
また、操作データ記憶部８２は、サーバ８０ではなく、各操作対象１１０に備えられていても良い。その場合、操作データ記憶部８２は、操作データ記憶部８２が搭載されている操作対象１１０に対する操作データを記憶する。
【００４６】
操作データ出力部１３は、操作対象特定部１２が特定した操作対象１１０への操作に関する操作データを医師端末１２０へ出力する。操作データ出力部１３は、操作対象特定部１２が特定した操作対象１１０の操作データを、操作データ記憶部８２から取得することができる。
【００４７】
また、このとき、操作データ出力部１３は、取得した操作データに基づいて、操作の危険度を示す操作危険度を算出して、医師端末１２０へ出力しても良い。
【００４８】
操作データの出力方法については、操作データ出力部１３は、操作データを医師端末１２０や操作可否の判断主体等の装置へ出力する以外に、操作データをプリンタへ出力して、プリントされた操作データが郵送で医師や操作可否の判断主体等に送付されるようにしても良い。
【００４９】
なお、操作データ記憶部８２が各操作対象１１０に備えられている場合、操作データ出力部１３は、使用者本人の開示許可を取得した上で、操作データ記憶部８２に記憶されている操作データを取得する。
【００５０】
操作データは、操作対象１１０への操作に関するデータである。操作対象１１０が車両である場合、操作データは、車両の走行データの情報を含む。走行データは、たとえば、車両速度、ハンドル操作、車両のふらつき、自動ブレーキが発動した回数、駐車の際にハンドルを切った回数、駐車にかかった時間、一時停止の標識を無視した回数、一方通行の道路で逆走した回数、などの履歴である。
【００５１】
走行データは、さらに、何等かの状態を運転者が認知してから反応するまでの反応時間の情報を含んでいても良い。反応時間は、たとえば、信号が変化してから、ブレーキが踏まれて車両が停止するまでの時間や、信号が変化してからアクセルが踏まれるまでの時間、標識が近づいてから運転者が反応するまでの時間などである。自動走行可能な車両の場合、信号の変化等を検知することが可能である。そのため、自動走行可能な車両では、車両が変化を検知してから運転者が反応するまでの時間を計測することで、反応時間を計測することが可能である。
【００５２】
また、操作データは、事故や違反の履歴、免許の更新履歴などの情報を含んでいても良い。これらの情報は、警察庁の運転者管理システムに蓄積されたデータを都道府県の運転者管理システム（免許システム）経由で取得するなどの方法により取得することができる。
【００５３】
なお、操作対象は、複数の人物が操作する可能性がある。そのため、操作データ出力部１３は、受検者に関する操作データを操作データ記憶部８２から取得しても良い。たとえば、操作データ出力部１３は、操作対象特定部１２が特定した操作対象１１０の操作データの中から、入力部２４が受け付けた個人情報に対応する操作データを取得することができる。
【００５４】
たとえば、車両が操作データを収集する際、運転者の音声から声紋を抽出し、声紋と操作データとを対応付けて操作データ記憶部８２に記憶させているとする。この場合には、操作データ出力部１３は、入力部２４が受け付けた音声から抽出した声紋に対応する操作データを操作データ記憶部８２から取得することができる。
【００５５】
あるいは、車両が操作データを収集する際、運転者の顔画像を撮影し、顔画像と操作データとを対応付けて操作データ記憶部８２に記憶させているとする。この場合には、操作データ出力部１３は、入力部２４が受け付けた顔画像に対応する操作データを操作データ記憶部８２から取得することができる。なお、顔画像の撮影には車載カメラ等を用いてもよい。
【００５６】
また、運転免許証には顔画像が対応付けられているため、操作データ出力部１３は、入力部２４が受け付けた個人情報（免許証番号など）に対応する顔画像を、運転免許証の情報を蓄積しているサーバから取得することも可能である。そして、操作データ出力部１３は、運転免許証に対応付けられている顔画像に対応する操作データを操作データ記憶部８２から取得することができる。
【００５７】
また、車両が操作データを収集する際、運転者の顔画像を撮影し、また、運転者の音声から声紋を抽出し、顔画像と声紋とを対応付けて、また、顔画像と操作データとを対応付けて操作データ記憶部８２に記憶させているとする。この場合には、操作データ出力部１３は、入力部２４が受け付けた音声から抽出した声紋に対応する顔画像を操作データ記憶部８２から取得し、取得した顔画像に対応する操作データを操作データ記憶部８２から取得することができる。
【００５８】
このように操作可否判断支援装置２０を構成することによって、操作可否判断支援装置２０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置２０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【００５９】
また、医師の診断の際に、受検者に対して操作データを提示することも可能になるため、免許の返納に対する受検者の同意を得やすくなる。
【００６０】
次に、図５に、本実施形態の操作可否判断支援装置２０の動作例を示す。
【００６１】
なお、本実施形態では、コンタクトセンターのオペレータ端末と操作可否判断支援装置２０が別々の装置である場合を例に図５の動作例を説明するが、オペレータ端末と操作可否判断支援装置２０は実質的に一体であっても良い。
【００６２】
また、あらかじめ、受検者に対応する操作対象１１０の操作データに関する開示許可が得られているものとする。
【００６３】
まず、受検者は、免許更新等の際に、コンタクトセンターに電話をかける。その電話に基づいて、操作可否判断支援装置２０の入力部２４は、受検者の音声と個人情報を取得する。たとえば、コンタクトセンターが受信した受検者の音声と、オペレータが受検者との会話から聞き取ってオペレータ端末に入力した受検者の個人情報とを、操作可否判断支援装置２０の入力部２４が受信する（ステップＳ２０１）。
【００６４】
次に、認知症レベル推定部１１は、受検者の音声に基づいて、受検者の認知症レベルを推定する（ステップＳ２０２）。また、認知症レベル推定部１１は、推定した認知症レベルをオペレータ端末へ出力する。そして、オペレータは、認知症レベルが所定のレベルより高い場合に、医師の診断を受検者へ案内し、医師の診断の予約を行う。
【００６５】
なお、医師の診断は、対面診断であっても遠隔診断であっても良い。また、遠隔診断の場合、オペレータは、診断の予約と同時に、テレビ会議システムの予約を行っても良い。また、このとき、操作可否判断支援装置２０の認知症レベル推定部１１は、予約情報を蓄積している予約情報サーバから、予約可能な医師や日時の情報やテレビ会議システムの情報を取得してオペレータ端末へ出力しても良い。
【００６６】
また、図６に示す構成例のように、操作可否判断支援装置３０が予約実行部３６を備えていても良い。このとき、予約実行部３６は、予約情報サーバから予約の空き状況を取得してオペレータ端末へ提示し、また、オペレータ端末から選択された日時や医師の情報を予約情報サーバへ送信して予約を確定する。
【００６７】
また、さらに、オペレータは、認知症レベルが所定のレベルより高い場合に、操作データによる操作危険度の判定を行う専門家の予約を行っても良い。操作データによる操作危険度の判定を行う専門家は、たとえば、教習所で運転技能を教える教官や、車両メーカの技術者等、操作データから操作の良否を判断することができる人物である。専門家による操作危険度の判定の予約の詳細については、上述の医師による診断の予約と同様のため、説明を省略する。
【００６８】
なお、医師による診断と専門家による操作危険度の判定は、医師、専門家および受検者の三者で行われるものであっても良い。また、医師の診断や専門家による操作危険度の判定に対する費用を受検者が負担する場合、その費用は保険等で賄われるものであっても良い。
【００６９】
次に、操作対象特定部１２は、推定された認知症レベルが所定の条件を満たすとき（ステップＳ２０３でＹＥＳ）、すなわち、受検者が認知症である可能性が高いとき、受検者の個人情報に対応する操作対象１１０を特定する（ステップＳ２０４）。操作対象特定部１２は、受検者の個人情報に対応する操作対象１１０の情報を操作対象情報記憶部８１から取得することによって、受検者に対応する操作対象１１０を特定することができる。
【００７０】
次に、操作データ出力部１３は、特定された操作対象１１０の操作データを操作データ記憶部８２から取得し、受検者を特定する情報（受検者ＩＤなど）とともに、医師端末１２０へ出力する（ステップＳ２０５）。このとき、操作データ出力部１３が出力する情報には、認知症レベル推定部１１が推定した認知症レベルや、予約実行部３６での予約情報が含まれていても良い。
【００７１】
このように動作することによって、操作可否判断支援装置２０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置２０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【００７２】
以上で説明したように、本発明の第二の実施形態では、操作可否判断支援装置２０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置２０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【００７３】
また、医師の診断の際に、受検者に対して操作データを提示することも可能になるため、免許の返納に対する受検者の同意を得やすくなる。
【００７４】
［第三の実施形態］
次に、本発明の第三の実施の形態について説明する。本実施形態では、認知症レベルの推定に深層学習を利用する形態について説明する。
【００７５】
まず、図７に、本実施形態の学習装置６０の構成例を示す。学習装置６０は、学習情報入力部６１、学習情報記憶部６２およびモデル生成部６３により構成される。
【００７６】
なお、本実施形態では、学習装置６０と操作可否判断支援装置２０とが異なる装置である場合について説明するが、操作可否判断支援装置２０が学習装置６０の機能を備えていても良い。
【００７７】
学習情報入力部６１は、学習情報の入力を受け付け、学習情報記憶部６２に記憶させる。学習情報記憶部６２は、学習情報を記憶する部分である。
【００７８】
本実施形態の場合、学習情報は、受検者についての、音声あるいは音声から抽出された特徴量と、操作可否判断支援装置２０によって推定された認知症レベルと、医師による認知症の診断結果とを含む。なお、医師による診断結果は、推定された認知症レベルに対する正解データとして使用される。
【００７９】
学習情報入力部６１は、受検者の音声あるいは音声特徴量、および、推定された認知症レベルを、操作可否判断支援装置２０から受信することができる。また、学習情報入力部６１は、医師による診断結果を、医師端末１２０から受信することができる。学習情報入力部６１は、操作可否判断支援装置２０から、受検者の個人情報、音声（または音声特徴量）、推定された認知症レベルを受信する。また、学習情報入力部６１は、医師端末１２０から、受検者の個人情報と医師による診断結果とを受信する。そして、学習情報入力部６１は、双方から受信した情報を、個人情報をキーに対応付けて、学習情報記憶部６２に記憶させる。
【００８０】
医師による認知症の診断結果は、操作可否判断支援装置２０が推定する認知症レベルと同じ指標であっても良いし、異なる指標であっても良い。たとえば、認知機能検査と同様の３段階、より細かい段階に分類した分類結果などが考えられる。
【００８１】
モデル生成部６３は、音声あるいは音声特徴量から認知症レベルを推定する推定モデルを深層学習によって生成し、生成した推定モデルを操作可否判断支援装置２０の認知症レベル推定部１１へ送信する。なお、モデル生成部６３は、新たな学習情報が学習情報記憶部６２に登録される都度、新たに深層学習を行って新たな推定モデルを生成しても良いし、所定時間おきなどの所定のタイミングで新たな推定モデルを生成しても良い。
【００８２】
次に、図４を用いて、本実施形態の操作可否判断支援装置２０の構成例について説明する。
【００８３】
認知症レベル推定部１１は、学習装置６０のモデル生成部６３で生成された推定モデルを用いて、受検者の音声から受検者の認知症レベルを推定する。
【００８４】
認知症レベル推定部１１は、受検者の個人情報、音声（あるいは音声特徴量）、および、推定した認知症レベルを、学習装置６０の学習情報入力部６１へ出力する。
【００８５】
入力部２４、操作対象特定部１２および操作データ出力部１３については、第二の実施形態と同様のため、説明を省略する。
【００８６】
このように操作可否判断支援装置２０を構成することによって、操作可否判断支援装置２０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置２０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【００８７】
また、本実施形態の学習装置６０は、認知症レベルの推定結果に対する医師による認知症の診断結果を学習する。医師による診断結果は、認知症レベルの推定結果をより正しい方向へ修正するための情報である。学習装置６０では、その修正情報が入力されて深層学習に利用されることによって、認知症レベルの推定精度が向上するように学習サイクルが進展する。そのため、認知症レベルの推定精度を向上することが可能になる。また、医師が操作データを参照して診断した診断結果が学習装置６０に入力されることにより、さらに、認知症レベルの推定精度を向上することが可能になる。
【００８８】
次に、図８および図９に、本実施形態の学習装置６０の動作例を示す。
【００８９】
学習装置６０の学習情報入力部６１は、操作可否判断支援装置２０および医師端末１２０から学習情報を受信し、学習情報記憶部６２に記憶させる（図８のステップＳ３０１）。また、モデル生成部６３は、所定のタイミングで、学習情報記憶部６２に記憶した学習情報に基づいて、受検者の音声に基づいて受検者の認知症レベルを推定するための推定モデルを生成する。そして、モデル生成部６３は、生成した推定モデルを操作可否判断支援装置２０へ送信する（図９のステップＳ３０２）。
【００９０】
次に、図５を用いて、本実施形態の操作可否判断支援装置２０の動作例について説明する。
【００９１】
まず、受検者は、免許更新等の際に、コンタクトセンターに電話をかける。その電話に基づいて、操作可否判断支援装置２０の入力部２４は、受検者の音声と個人情報を取得する（ステップＳ２０１）。
【００９２】
次に、認知症レベル推定部１１は、受検者の音声に基づいて、受検者の認知症レベルを推定する（ステップＳ２０２）。その際、認知症レベル推定部１１は、学習装置６０から受信した推定モデルに基づいて認知症レベルを推定する。また、認知症レベル推定部１１は、受検者の音声あるいは音声特徴量と、推定した認知症レベルとを、学習装置６０へ出力する。
【００９３】
次に、操作対象特定部１２は、推定された認知症レベルが所定の条件を満たすとき（ステップＳ２０３でＹＥＳ）、すなわち、受検者が認知症である可能性が高いとき、受検者の個人情報に対応する操作対象１１０を特定する（ステップＳ２０４）。操作対象特定部１２は、受検者の個人情報に対応する操作対象１１０の情報を操作対象情報記憶部８１から取得することによって、受検者に対応する操作対象１１０を特定することができる。
【００９４】
次に、操作データ出力部１３は、特定された操作対象１１０の操作データを操作データ記憶部８２から取得し、受検者を特定する情報とともに、医師端末１２０へ出力する（ステップＳ２０５）。また、医師端末１２０は、医師による認知症の診断結果を学習装置６０の学習情報入力部６１へ送信する。
【００９５】
このように動作することによって、操作可否判断支援装置２０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置２０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【００９６】
以上で説明したように、本発明の第三の実施形態では、操作可否判断支援装置２０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置２０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【００９７】
また、本実施形態の学習装置６０は、認知症レベルの推定結果に対する医師による認知症の診断結果を学習する。そのため、認知症レベルの推定精度を向上することが可能になる。
【００９８】
［第四の実施形態］
次に、本発明の第四の実施の形態について説明する。本実施形態では、操作可否判断支援装置４０が受検者の操作データに基づいて操作対象１１０に対する操作可否を判断する形態について説明する。
【００９９】
本実施形態の操作可否判断支援装置４０は、第一から第三の実施形態の操作可否判断支援装置（１０、２０、３０）と同様に、受検者の音声に基づいて受検者の認知症レベルを推定し、認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の操作データを出力する。また、本実施形態の操作可否判断支援装置４０は、さらに、操作データに基づいて受検者の操作の危険度を示す操作危険度を判定し、認知症レベルと操作危険度とに基づいて受検者の操作可否を判定する。
【０１００】
まず、図１０に本実施形態の操作可否判断支援装置４０の構成例を示す。操作可否判断支援装置４０の構成例は、第二および第三の実施形態の操作可否判断支援装置２０の構成例（図４）に対して、操作判定部４７および総合判定部４８を追加した構成である。
【０１０１】
操作判定部４７は、操作データ出力部１３が操作データ記憶部８２から取得した操作データに基づいて、操作の危険度を示す操作危険度を判定する。操作判定部４７は、操作危険度の判定に、任意の方法を使用することが可能である。たとえば、操作判定部４７は、深層学習を利用する方法や、各操作を所定の評価基準に従って点数化する方法などを利用することが可能である。
【０１０２】
なお、操作危険度の判定に深層学習を用いる場合、操作危険度のための学習情報には、たとえば、操作可否判断支援装置４０外から得られる、模範的な操作者による操作データを使用することが可能である。また、操作判定部４７は、深層学習によって生成された、操作データに基づいて操作危険度を判定する学習モデルに基づいて、操作危険度を判定することができる。
【０１０３】
総合判定部４８は、認知症レベル推定部１１が推定した認知症レベルと、操作判定部４７が判定した操作危険度に基づいて、操作対象１１０に対する操作可否を判定する。操作可否の判定には、任意の方法を使用することが可能である。たとえば、総合判定部４８は、認知症レベルを操作危険度に基づいてより細かい分類へ分類したものを操作可否の判定結果とすることも可能である。また、たとえば、総合判定部４８は、深層学習を利用することによって、操作可否を判定することも可能である。
【０１０４】
操作可否の判定に深層学習を利用する場合、操作可否の判定のための学習情報には、受検者の認知症レベル、操作危険度、および、当該受検者に対する操作可否の判断主体による操作可否の判断結果を使用することができる。また、総合判定部４８は、深層学習によって生成された、認知症レベルおよび操作危険度に基づいて操作可否を判定する学習モデルに従って、操作可否を判定する。
【０１０５】
また、総合判定部４８は、操作可否の判定結果を医師端末１２０やオペレータ端末等へ出力する。あるいは、総合判定部４８は、操作可否の判定結果をプリンタに出力して、出力された判定結果が受検者等へ郵送されるようにしても良い。また、操作判定部４７は、判定した操作危険度を出力しても良い。
【０１０６】
認知症レベル推定部１１、操作対象特定部１２、操作データ出力部１３および入力部２４については、第二および第三の実施形態と同様のため、説明を省略する。
【０１０７】
このように操作可否判断支援装置４０を構成することによって、操作可否判断支援装置４０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置４０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【０１０８】
また、本実施形態の操作可否判断支援装置４０は、さらに、操作データに基づいて操作危険度を判定し、認知症レベルと操作危険度に基づいて操作可否を判定する。そのため、操作可否判断支援装置４０が判定した操作危険度や操作可否を参考にして、医師等が認知症の診断を行うことや、受検者に対するアドバイスを行うことが可能になる。
【０１０９】
また、本実施形態の操作可否判断支援装置４０は、認知症レベルの推定に加えて、操作危険度の判定を行うため、受検者をより細かい分類に分類することが可能である。そのため、認知症レベルは高くないが、操作危険度が高いために免許を返納した方が望ましい受検者に対して、免許返納後の行政サービスの存在や内容の情報を提供することが可能になる。また、そのような受検者に対して、操作判定部４７が判断した操作危険度を合わせて知らせることによって、免許返納への抵抗感を下げることが可能になる。また、その結果、操作危険度が高い受検者が免許を返納することにより、操作対象１１０に対する操作の環境の安全性を向上することが可能になる。また、受検者をより細かい分類に分類することによって、免許の取り消し／停止や、免許の返納を促す以外にも、自動走行であれば操作可能、といった、より柔軟な判断を行うことも可能になる。
【０１１０】
次に、図５および図１１を用いて、本実施形態の操作可否判断支援装置４０の動作例について説明する。図１１は、操作可否判断支援装置４０が図５のステップＳ２０５の後に行う動作の例である。
【０１１１】
なお、本実施形態では、操作可否判断支援装置４０の認知症レベル推定部１１が推定する認知症レベルは、認知機能検査と同様の３分類であるものとして説明する。
【０１１２】
まず、受検者は、免許更新等の際に、コンタクトセンターに電話をかける。その電話に基づいて、操作可否判断支援装置４０の入力部２４は、受検者の音声と個人情報を取得する（図５のステップＳ２０１）。
【０１１３】
次に、認知症レベル推定部１１は、受検者の音声に基づいて、受検者の認知症レベルを推定する（ステップＳ２０２）。本実施形態では、認知症レベルは、第１分類、第２分類、第３分類の３段階であるものとする。
【０１１４】
次に、操作対象特定部１２は、推定された認知症レベルが所定の条件を満たすとき（ステップＳ２０３でＹＥＳ）、受検者の個人情報に対応する操作対象１１０を特定する（ステップＳ２０４）。たとえば、操作対象特定部１２は、推定された認知症レベルが第１分類あるいは第２分類の場合に、その受検者の個人情報に対応する操作対象１１０を特定する。
【０１１５】
次に、操作データ出力部１３は、特定された操作対象１１０の操作データを操作データ記憶部８２から取得する。そして、操作データ出力部１３は、推定された認知症レベルが第１分類である受検者の操作データを、受検者を特定する情報とともに、医師端末１２０へ出力する（ステップＳ２０５）。
【０１１６】
次に、操作判定部４７は、推定された認知症レベルが所定の第二の条件を満たすとき（図１１のステップＳ３０１でＹＥＳ）、操作データに基づいて、当該受検者の操作危険度を判定する（ステップＳ３０２）。たとえば、操作判定部４７は、推定された認知症レベルが第２分類の場合に、操作危険度を判定する。このようにすることで、認知症レベルが第２分類の受検者を、操作危険度に基づいて、さらに細かい分類に分類することが可能になる。
【０１１７】
次に、総合判定部４８は、認知症レベル推定部１１で推定された認知症レベルと操作判定部４７で判定された操作危険度に基づいて、受検者の操作対象１１０に対する操作可否を判定する（ステップＳ３０３）。そして、総合判定部４８は、総合判定部４８における操作可否の判定結果を出力する（ステップＳ３０４）。
【０１１８】
なお、総合判定部４８における操作可否の判定は、操作可能／操作不可の二段階であっても良いし、任意の段階の分類であっても良い。
【０１１９】
たとえば、総合判定部４８は、操作可否に関する判定を、第１分類、第１分類に近い第２分類、第３分類に近い第２分類、第３分類、の４段階に分類することも可能である。そして、コンタクトセンターのオペレータは、受検者が第１分類または第１分類に近い第２分類に分類された場合に、その受検者に対して、免許返納後に得られる各種の行政サービスについての情報を提供しても良い。なお、この情報の提供は、受検者がコンタクトセンターにかけてきた電話が終了する前に行われることが望ましい。
【０１２０】
また、総合判定部４８は、操作可否に関する判定を、操作可能／自動走行なら可能／操作不可の３段階に分類することも可能である。そして、コンタクトセンターのオペレータは、受検者が「自動走行なら可能」に分類された場合、自動走行限定免許への変更を受検者へ案内しても良い。
【０１２１】
このように動作することによって、操作可否判断支援装置４０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置４０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【０１２２】
以上で説明したように、本発明の第四の実施形態では、操作可否判断支援装置４０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置４０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【０１２３】
また、本実施形態の操作可否判断支援装置４０は、認知症レベルの推定に加えて、操作危険度の判定を行うため、受検者をより細かい分類に分類することが可能である。そのため、認知症レベルは高くないが、操作危険度が高いために免許を返納した方が望ましい受検者に対して、免許返納後の行政サービスの存在や内容の情報を提供することが可能になる。また、そのような受検者に対して、操作判定部４７が判断した操作危険度を合わせて知らせることによって、免許返納への抵抗感を下げることが可能になる。また、その結果、操作危険度が高い受検者が免許を返納することにより、操作対象１１０に対する操作の環境の安全性を向上することが可能になる。また、受検者をより細かい分類に分類することによって、免許の取り消し／停止や、免許の返納を促す以外にも、自動走行であれば操作可能、といった、より柔軟な判断を行うことも可能になる。
【０１２４】
［第五の実施形態］
次に、本発明の第五の実施の形態について説明する。本実施形態では、操作可否判断支援装置５０がさらに受検者の認知症レベルの今後の変化を予測する形態について説明する。
【０１２５】
まず、図１２に本実施形態の操作可否判断支援装置５０および学習装置７０の構成例を示す。なお、操作可否判断支援装置５０は学習装置７０の機能を備えていても良い。
【０１２６】
本実施形態の学習装置７０は、学習情報入力部７１および学習情報記憶部７２により構成される。
【０１２７】
学習情報入力部７１は、学習情報の入力を受け付け、学習情報記憶部７２に記憶させる。学習情報記憶部７２は、学習情報入力部７１から受け取った学習情報を記憶する。
【０１２８】
本実施形態では、学習情報は、受検者の受検者ＩＤ、認知症レベル推定部１１が推定した認知症レベル、および、認知症レベル推定部１１が認知症レベルを推定した日時情報を含む。学習情報入力部７１は、認知症レベル推定部１１から学習情報を受信し、受信した学習情報を学習情報記憶部７２に記憶させる。学習情報記憶部７２には、各受検者についての認知症レベルの時系列データが蓄積されることになる。
【０１２９】
なお、操作可否判断支援装置５０の認知症レベル推定部１１が深層学習を利用して認知症レベルを推定する場合、認知症レベル推定のための学習装置６０（図７）に、本実施形態の学習装置７０の機能を持たせることも可能である。この場合、学習装置６０の学習情報入力部６１は、認知症レベル推定のための学習情報に加えて、認知症レベルの予測のための学習情報の入力を受け付け、学習情報記憶部６２に記憶させる。
【０１３０】
また、本実施形態の操作可否判断支援装置５０の構成例は、第二の実施形態の操作可否判断支援装置２０の構成例（図４）に対して、将来予測部５９を追加した構成である。
【０１３１】
将来予測部５９は、学習装置７０の学習情報記憶部７２に記憶された学習情報に基づいて受検者の認知症レベルの今後の変化を予測し、予測結果を出力する。
【０１３２】
学習情報記憶部７２には、各受検者についての、認知症レベルの時系列データが蓄積されている。将来予測部５９は、予測対象の受検者の時系列データ（第一の時系列データ）を学習情報記憶部７２から抽出し、また、予測対象の受検者の時系列データと似た傾向を持つ時系列データ（第二の時系列データ）を学習情報記憶部７２から抽出する。そして、将来予測部５９は、第二の時系列データを統計処理し、予測対象の受検者の認知症レベルの今後の変化を予測する。たとえば、認知症レベルが３段階の場合、将来予測部５９は、分類される段階が変わる時期（たとえば、第２分類から第１分類に変化する時期）がいつ頃かを予測する。
【０１３３】
他の部分については、第二の実施形態と同様のため、説明を省略する。
【０１３４】
なお、ここまで、操作可否判断支援装置５０が認知症レベルの今後の変化を予測する形態について説明した。しかし、操作可否判断支援装置５０は、医師による認知症の診断結果、第四の実施形態における操作危険度の判定結果、第四の実施形態における操作可否の判定結果についても、認知症レベルと同様の方法で、今後の変化を予測することが可能である。
【０１３５】
このように操作可否判断支援装置５０を構成することによって、操作可否判断支援装置５０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置５０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【０１３６】
また、本実施形態の操作可否判断支援装置５０は、蓄積された認知症レベルの推定結果に基づいて、予測対象の受検者の認知症レベルの今後の変化を予測する。これにより、受検者に予測結果を提示し、注意喚起を行うことが可能になる。
【０１３７】
次に、図１３に、本実施形態の操作可否判断支援装置５０の動作例を示す。なお、図１３の動作例は、操作可否判断支援装置５０が第二の実施形態の操作可否判断支援装置２０の動作例（図５）を行った後に行う動作の例である。図５の動作例については、第二の実施形態の動作例と同様のため、説明を省略する。
【０１３８】
また、ここでは、操作可否判断支援装置５０の認知症レベル推定部１１が認知症レベルを推定したタイミングで予測を行い、予測結果をオペレータ端末へ出力する形態について説明する。しかし、予測のタイミングは、このタイミングに限らず、任意のタイミングで良い。たとえば、将来予測部５９は、所定の期間に認知症レベルを推定した受検者の受検者ＩＤを操作可否判断支援装置５０内外からまとめて受信し、そのタイミングで予測を行っても良い。また、将来予測部５９は、予測結果を医師端末１２０やその他の装置へ出力しても良い。たとえば、予測結果をプリンタへ出力し、予測結果が受検者へ郵送されるようにしても良い。
【０１３９】
操作可否判断支援装置５０の認知症レベル推定部１１は、認知症レベルを推定すると、受検者ＩＤ、推定結果、および、推定年月日を、学習装置７０の学習情報入力部７１へ入力する。そして、学習情報入力部７１は、受検者ＩＤ、推定結果、および、推定年月日を学習情報記憶部７２に記憶させる。また、認知症レベル推定部１１は、受検者ＩＤを将来予測部５９へ入力する。
【０１４０】
将来予測部５９は、予測対象の受検者の受検者ＩＤを受信すると（ステップＳ４０１）、予測対象の受検者の認知症レベルについての時系列データ（第一の時系列データ）を学習情報記憶部７２から取得する（ステップＳ４０２）。なお、ここでは、予測対象の受検者の受検者ＩＤは、認知症レベル推定部１１から受信した受検者ＩＤであるものとする。
【０１４１】
次に、将来予測部５９は、第一の時系列データと似た傾向を持つ、予測対象の受検者以外の認知症レベルの時系列データ（第二の時系列データ）を学習情報記憶部７２から取得する（ステップＳ４０３）。
【０１４２】
次に、将来予測部５９は、第二の時系列データを統計処理し（ステップＳ４０４）、統計処理後の時系列データと第一の時系列データとを比較することで、予測対象の受検者の認知症レベルの今後の変化を予測する（ステップＳ４０５）。そして、将来予測部５９は、予測結果（たとえば、認知症レベルが「第１分類」になるのは何年後か、など）をオペレータ端末へ出力する（ステップＳ４０６）。そして、オペレータは、予測結果を受検者へ通知する。なお、予測結果の通知方法は、オペレータ端末やオペレータを経由する方法に限られない。たとえば、将来予測部５９は、各種サービスを介して予測結果を通知しても良い。
【０１４３】
このように動作することによって、操作可否判断支援装置５０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置５０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【０１４４】
以上で説明したように、本発明の第五の実施形態では、操作可否判断支援装置５０は、推定した認知症レベルが所定の条件を満たすとき、受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、特定された操作対象への操作に関する操作データを出力する。これにより、操作可否判断支援装置５０は、受検者に対応する操作対象の操作データを医師や操作可否の判断主体等へ提供することが可能になる。その結果、医師が認知症の診断を操作データに基づいて行うことや、操作可否の判断主体が操作可否の判断を操作データに基づいて行うことが可能になる。そのため、操作可否の判断を操作技術の実態に即して行うことが可能になる。
【０１４５】
また、本実施形態の操作可否判断支援装置５０は、蓄積された認知症レベルの推定結果に基づいて、予測対象の受検者の認知症レベルの今後の変化を予測する。これにより、受検者に予測結果を提示し、注意喚起を行うことが可能になる。
【０１４６】
［ハードウェア構成例］
上述した本発明の各実施形態における操作可否判断支援装置（１０、２０、３０、４０、５０）を、一つの情報処理装置（コンピュータ）を用いて実現するハードウェア資源の構成例について説明する。なお、操作可否判断支援装置は、物理的または機能的に少なくとも二つの情報処理装置を用いて実現してもよい。また、操作可否判断支援装置は、専用の装置として実現してもよい。また、操作可否判断支援装置の一部の機能のみを情報処理装置を用いて実現しても良い。
【０１４７】
図１４は、本発明の各実施形態の操作可否判断支援装置を実現可能な情報処理装置のハードウェア構成例を概略的に示す図である。情報処理装置９０は、通信インタフェース９１、入出力インタフェース９２、演算装置９３、記憶装置９４、不揮発性記憶装置９５およびドライブ装置９６を備える。
【０１４８】
通信インタフェース９１は、各実施形態の操作可否判断支援装置が、有線あるいは／および無線で外部装置と通信するための通信手段である。なお、操作可否判断支援装置を、少なくとも二つの情報処理装置を用いて実現する場合、それらの装置の間を通信インタフェース９１経由で相互に通信可能なように接続しても良い。
【０１４９】
入出力インタフェース９２は、入力デバイスの一例であるキーボードや、出力デバイスとしてのディスプレイ等のマンマシンインタフェースである。
【０１５０】
演算装置９３は、汎用のＣＰＵ（Central Processing Unit）やマイクロプロセッサ等の演算処理装置である。演算装置９３は、たとえば、不揮発性記憶装置９５に記憶された各種プログラムを記憶装置９４に読み出し、読み出したプログラムに従って処理を実行することが可能である。
【０１５１】
記憶装置９４は、演算装置９３から参照可能な、ＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ装置であり、プログラムや各種データ等を記憶する。記憶装置９４は、揮発性のメモリ装置であっても良い。
【０１５２】
不揮発性記憶装置９５は、たとえば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、等の、不揮発性の記憶装置であり、各種プログラムやデータ等を記憶することが可能である。
【０１５３】
ドライブ装置９６は、たとえば、後述する記録媒体９７に対するデータの読み込みや書き込みを処理する装置である。
【０１５４】
記録媒体９７は、たとえば、光ディスク、光磁気ディスク、半導体フラッシュメモリ等、データを記録可能な任意の記録媒体である。
【０１５５】
本発明の各実施形態は、たとえば、図１４に例示した情報処理装置９０により操作可否判断支援装置を構成し、この操作可否判断支援装置に対して、上記各実施形態において説明した機能を実現可能なプログラムを供給することにより実現してもよい。
【０１５６】
この場合、操作可否判断支援装置に対して供給したプログラムを、演算装置９３が実行することによって、実施形態を実現することが可能である。また、操作可否判断支援装置のすべてではなく、一部の機能を情報処理装置９０で構成することも可能である。
【０１５７】
さらに、上記プログラムを記録媒体９７に記録しておき、操作可否判断支援装置の出荷段階、あるいは運用段階等において、適宜上記プログラムが不揮発性記憶装置９５に格納されるよう構成してもよい。なお、この場合、上記プログラムの供給方法は、出荷前の製造段階、あるいは運用段階等において、適当な治具を利用して操作可否判断支援装置内にインストールする方法を採用してもよい。また、上記プログラムの供給方法は、インターネット等の通信回線を介して外部からダウンロードする方法等の一般的な手順を採用してもよい。
【０１５８】
なお、上述する各実施の形態は、本発明の好適な実施の形態であり、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更実施が可能である。
【０１５９】
上記の実施形態の一部または全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
【０１６０】
（付記１）
受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定する認知症レベル推定部と、
推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定する操作対象特定部と、
特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力する操作データ出力部と
を備えることを特徴とする操作可否判断支援装置。
【０１６１】
（付記２）
前記操作データ出力部は、前記受検者の前記個人情報に対応する前記操作データを前記出力する
ことを特徴とする付記１に記載の操作可否判断支援装置。
【０１６２】
（付記３）
前記操作対象特定部は、前記個人情報に対応する前記操作対象の情報を、前記個人情報と前記操作対象との対応関係を記憶した操作対象情報記憶部から取得する
ことを特徴とする付記１あるいは付記２に記載の操作可否判断支援装置。
【０１６３】
（付記４）
前記操作対象特定部は、前記受検者の前記音声を用いて前記個人情報に対応する前記操作対象の前記特定を行う
ことを特徴とする付記１から付記３のいずれか一項に記載の操作可否判断支援装置。
【０１６４】
（付記５）
前記操作データは、前記受検者の前記操作対象に対する前記操作の反応時間の情報、前記操作に関する事故や違反の履歴のいずれか一つ以上を含む
ことを特徴とする付記１から付記４のいずれか一項に記載の操作可否判断支援装置。
【０１６５】
（付記６）
前記認知症レベル推定部は、前記音声に基づいて前記認知症レベルを推定する推定モデルに基づいて前記認知症レベルを推定し、
前記音声あるいは前記音声の特徴量と、前記音声の前記受検者に対する認知症の診断結果と、を含む学習情報に基づいて前記推定モデルを更新するモデル生成部
をさらに備えることを特徴とする付記１から付記５のいずれか一項に記載の操作可否判断支援装置。
【０１６６】
（付記７）
前記学習情報の入力を受け付け、前記学習情報を学習情報記憶部に記憶させる学習情報入力部
をさらに備えることを特徴とする付記６に記載の操作可否判断支援装置。
【０１６７】
（付記８）
前記操作データに基づいて前記操作の危険度を示す操作危険度を判定する操作判定部
をさらに備えることを特徴とする付記１から付記７のいずれか一項に記載の操作可否判断支援装置。
【０１６８】
（付記９）
前記認知症レベルおよび前記操作危険度に基づいて前記受検者の前記操作対象の操作可否を判定する総合判定部
をさらに備えることを特徴とする付記８に記載の操作可否判断支援装置。
【０１６９】
（付記１０）
前記認知症レベルの時系列データに基づいて前記受検者の前記認知症レベルの今後の変化を予測する将来予測部
をさらに備えることを特徴とする付記１から付記９のいずれか一項に記載の操作可否判断支援装置。
【０１７０】
（付記１１）
受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定し、
推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定し、
特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力する
ことを特徴とする操作可否判断支援方法。
【０１７１】
（付記１２）
前記受検者の前記個人情報に対応する前記操作データを前記出力する
ことを特徴とする付記１１に記載の操作可否判断支援方法。
【０１７２】
（付記１３）
前記個人情報に対応する前記操作対象の情報を、前記個人情報と前記操作対象との対応関係を記憶した操作対象情報記憶部から取得する
ことを特徴とする付記１１あるいは付記１２に記載の操作可否判断支援方法。
【０１７３】
（付記１４）
前記受検者の前記音声を用いて前記個人情報に対応する前記操作対象の前記特定を行う
ことを特徴とする付記１１から付記１３のいずれか一項に記載の操作可否判断支援方法。
【０１７４】
（付記１５）
前記操作データは、前記受検者の前記操作対象に対する前記操作の反応時間の情報、前記操作に関する事故や違反の履歴のいずれか一つ以上を含む
ことを特徴とする付記１１から付記１４のいずれか一項に記載の操作可否判断支援方法。
【０１７５】
（付記１６）
前記音声に基づいて前記認知症レベルを推定する推定モデルに基づいて前記認知症レベルを推定し、
前記音声あるいは前記音声の特徴量と、前記音声の前記受検者に対する認知症の診断結果と、を含む学習情報に基づいて前記推定モデルを更新する
をことを特徴とする付記１１から付記１５のいずれか一項に記載の操作可否判断支援方法。
【０１７６】
（付記１７）
前記学習情報の入力を受け付け、前記学習情報を学習情報記憶部に記憶させる
ことを特徴とする付記１６に記載の操作可否判断支援方法。
【０１７７】
（付記１８）
前記操作データに基づいて前記操作の危険度を示す操作危険度を判定する
ことを特徴とする付記１１から付記１７のいずれか一項に記載の操作可否判断支援方法。
【０１７８】
（付記１９）
前記認知症レベルおよび前記操作危険度に基づいて前記受検者の前記操作対象の操作可否を判定する
ことを特徴とする付記１８に記載の操作可否判断支援方法。
【０１７９】
（付記２０）
前記認知症レベルの時系列データに基づいて前記受検者の前記認知症レベルの今後の変化を予測する
をことを特徴とする付記１１から付記１９のいずれか一項に記載の操作可否判断支援方法。
【０１８０】
（付記２１）
コンピュータに、
受検者の音声に基づいて、前記受検者の認知症の程度を示す認知症レベルを推定する認知症レベル推定機能と、
推定した前記認知症レベルが所定の条件を満たすとき、前記受検者の個人情報に対応する操作対象を特定する操作対象特定機能と、
特定された前記操作対象への操作に関する操作データを出力する操作データ出力機能と
を実現させることを特徴とする操作可否判断支援プログラム。
【０１８１】
（付記２２）
前記操作データ出力機能は、前記受検者の前記個人情報に対応する前記操作データを前記出力する
ことを特徴とする付記２１に記載の操作可否判断支援プログラム。
【０１８２】
（付記２３）
前記操作対象特定機能は、前記個人情報に対応する前記操作対象の情報を、前記個人情報と前記操作対象との対応関係を記憶した操作対象情報記憶部から取得する
ことを特徴とする付記２１あるいは付記２２に記載の操作可否判断支援プログラム。
【０１８３】
（付記２４）
前記操作対象特定機能は、前記受検者の前記音声を用いて前記個人情報に対応する前記操作対象の前記特定を行う
ことを特徴とする付記２１から付記２３のいずれか一項に記載の操作可否判断支援プログラム。
【０１８４】
（付記２５）
前記操作データは、前記受検者の前記操作対象に対する前記操作の反応時間の情報、前記操作に関する事故や違反の履歴のいずれか一つ以上を含む
ことを特徴とする付記２１から付記２４のいずれか一項に記載の操作可否判断支援プログラム。
【０１８５】
（付記２６）
前記認知症レベル推定機能は、前記音声に基づいて前記認知症レベルを推定する推定モデルに基づいて前記認知症レベルを推定し、
前記音声あるいは前記音声の特徴量と、前記音声の前記受検者に対する認知症の診断結果と、を含む学習情報に基づいて前記推定モデルを更新するモデル生成機能
をさらにコンピュータに実現させることを特徴とする付記２１から付記２５のいずれか一項に記載の操作可否判断支援プログラム。
【０１８６】
（付記２７）
前記学習情報の入力を受け付け、前記学習情報を学習情報記憶部に記憶させる学習情報入力機能
をさらにコンピュータに実現させることを特徴とする付記２６に記載の操作可否判断支援プログラム。
【０１８７】
（付記２８）
前記操作データに基づいて前記操作の危険度を示す操作危険度を判定する操作判定機能
をさらにコンピュータに実現させることを特徴とする付記２１から付記２７のいずれか一項に記載の操作可否判断支援プログラム。
【０１８８】
（付記２９）
前記認知症レベルおよび前記操作危険度に基づいて前記受検者の前記操作対象の操作可否を判定する総合判定機能
をさらにコンピュータに実現させることを特徴とする付記２８に記載の操作可否判断支援プログラム。
【０１８９】
（付記３０）
前記認知症レベルの時系列データに基づいて前記受検者の前記認知症レベルの今後の変化を予測する将来予測機能
をさらにコンピュータに実現させることを特徴とする付記２１から付記２９のいずれか一項に記載の操作可否判断支援プログラム。
【符号の説明】
【０１９０】
１０、２０、３０、４０、５０    操作可否判断支援装置
１１    認知症レベル推定部
１２    操作対象特定部
１３    操作データ出力部
２４    入力部
３６    予約実行部
４７    操作判定部
４８    総合判定部
５９    将来予測部
６０、７０    学習装置
６１、７１    学習情報入力部
６２、７２    学習情報記憶部
６３    モデル生成部
８０    サーバ
８１    操作対象情報記憶部
８２    操作データ記憶部
１１０    操作対象
１２０    医師端末
９０    情報処理装置
９１    通信インタフェース
９２    入出力インタフェース
９３    演算装置
９４    記憶装置
９５    不揮発性記憶装置
９６    ドライブ装置
９７    記録媒体
【図１】
2020126419.tif 000003
【図２】
2020126419.tif 000004
【図３】
2020126419.tif 000005
【図４】
2020126419.tif 000006
【図５】
2020126419.tif 000007
【図６】
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【図７】
2020126419.tif 000009
【図８】
2020126419.tif 000010
【図９】
2020126419.tif 000011
【図１０】
2020126419.tif 000012
【図１１】
2020126419.tif 000013
【図１２】
2020126419.tif 000014
【図１３】
2020126419.tif 000015
【図１４】
2020126419.tif 000016