(57)【要約】      （修正有）【課題】利用者が受けるサービスと利用者の状態区分との関係をモデル化し、サービスの変更があっても、状態区分の変化を定量的に評価できるサービス効果評価システムを提供する。【解決手段】サービス利用者の状態の変化する程度を評価する状態変化指標を被説明変数とし、サービス提供者が提供するサービスの良し悪しを評価するサービス提供者指標、前記サービス提供者指標に付随するサービス提供者付随指標から算出される補助指標を説明変数として、前記状態変化指標を説明するモデルを推定する。前記サービス提供者指標及び前記補助指標を前記モデルに適用して、第１の状態変化指標を算出するとともに、目標補助指標設定部で設定された目標補助指標を前記サービス提供者指標及び前記補助指標に適用することにより更新される前記サービス提供者指標及び前記補助指標を、前記モデルに適用して第２の状態変化指標を算出する。【選択図】図１
2019061632.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービス利用者の状態の変化する程度を評価する指標である状態変化指標、サービス提供者が提供するサービスの良し悪しを評価する指標であるサービス提供者指標、前記サービス提供者指標に付随する指標であるサービス提供者付随指標で構成されたデータを対象ごとに学習データとして格納する学習データ格納部と、
前記学習データに基づいて、前記サービス提供者付随指標から、前記サービスの実施率を含む前記サービス提供者に対する補助指標を算出する学習データ前処理部と、
前記学習データと前記補助指標に基づいて、前記状態変化指標を被説明変数とし、前記サービス提供者指標及び前記補助指標を説明変数として前記状態変化指標を説明するモデルを前記状態変化指標ごとに推定するモデル学習部と、
前記推定されたモデルを格納するモデル格納部と、
前記補助指標を想定した目標である目標補助指標を設定する目標補助指標設定部と、
前記目標補助指標を前記サービス提供者指標及び前記補助指標に適用することにより更新される前記サービス提供者指標及び前記補助指標を、目標指標として推定する目標指標推定部と、
前記サービス提供者指標及び前記補助指標を前記モデルに適用して第１の状態変化指標を算出するとともに、前記目標指標を前記モデルに適用して第２の状態変化指標を算出する状態変化指標予測部と、
前記第１の状態変化指標及び第２の状態変化指標を格納する予測結果格納部と、
を備えたことを特徴とするサービス効果評価システム。
【請求項２】
前記サービス利用者の状態の区分に関連し、この区分別に設定された指標である状態区分指標を格納する参照データ格納部と、
前記第１の状態変化指標及び第２の状態変化指標、前記参照データ格納部に格納されている前記状態区分指標に基づいて、前記第１の状態変化指標及び第２の状態変化指標との差異から前記目標補助指標を適用したことによる効果を算出する目標補助指標効果予測部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載のサービス効果評価システム。
【請求項３】
前記学習データのモデル化の範囲に関連する対象ごとの特徴を記述した対象別モデル化指標と、当該モデル化の範囲を特定するモデル化指標とで構成されたモデル化範囲データ格納部と、
前記対象別モデル化指標と前記モデル化指標とに基づいて、前記モデルの学習に利用する前記対象を選択し、この選択結果に基づいて、前記学習データ格納部から選択された前記学習データのみを前記学習データ前処理部へ出力させる学習データ選択部と、
をさらに備えたことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のサービス効果評価システム。
【請求項４】
前記サービスの良し悪しを評価する前記サービス提供者指標は、当該サービスの提供量であり、サービス提供者付随指標は、当該サービスの利用者人数である請求項１に記載のサービス効果評価システム。
【請求項５】
前記状態区分指標は、状態区分別に設定された介護費用であり、前記効果は介護費用の増加又は減少であることを特徴とする請求項２に記載のサービス効果評価システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、介護事業などにおいて利用者へ提供されるサービスの効果を評価するサービス効果評価システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
介護保険事業は全国的に実施されており、各市区町村が保険者となって運営している。この介護保険事業では、市区町村の住民が介護サービスの利用を希望し、市区町村に要介護認定の申請を行うと、認定調査員が申請者を訪問し、/認定調査を行う。
【０００３】
認定調査結果はコンピュータに入力され、要介護認定等基準時間が算出され、要介護度（非該当、要支援１、２、要介護１〜要介護５までの各段階）が一次判定結果として出力される。この後、介護認定審査会で二次判定が行われ、その判定に基づき、保険者である市区町村が要介護認定を行う。
【０００４】
要介護認定が行われると居宅介護支援事業所や地域包括支援センターにより、認定された要介護度を含む心身状態や、介護力、経済力等を加味したケアプランが作成され、このケアプランに基づいてサービスの利用が開始される。すなわち、介護が必要と認定された人（利用者）は、要支援１、２と要介護１〜５の７つの状態（要介護度）のいずれかに認定され、この状態に応じたサービスを介護事業者から受けることができる。このサービスとしては、通所介護サービスや通所リハビリテーションサービス、認知症対応型共同生活介護サービス等、種々のものがある。
【０００５】
ところで、近時、高齢化の進行に伴って介護費用が年々増大しており、介護サービスの利用者に適切なサービスを提供することで、介護費用の増大を抑制したいという背景がある。しかし、現状では、介護事業者が提供しているサービスの効果を定量的に評価することができていない。特に、提供するサービスを変更した場合における変更サービスの効果を定量的に評価することができない。
【０００６】
介護事業に関する従来技術としては、これまでに以下に説明するものがそれぞれ提案されている。
【０００７】
介護予防指導の実施における進捗を管理することにより、介護予防業務を支援できるようにした（特許文献１参照）。しかしながら、この従来技術では、介護予防業務によって提供されるサービスの良し悪しを評価することができない。
【０００８】
問診項目の有無に関して設定されたスコアを人体の器官または部位の領域別にスコアリングすることにより、健康度と医療への依存度との間の関係を評価できるようにした（特許文献２参照）。しかしながら、この従来技術では、患者の健康度の変化の方向性や変化に到るまでの期間を評価することができない。すなわち、介護事業では、提供されるサービスに基づいて、要介護状態区分の変化の方向性や変化に到るまでの期間を定量的に評価できることが望ましいが、この従来技術ではこのような評価を行うことができない。
【０００９】
複数の患者それぞれに対する損益の程度を示す損益情報と、患者に対する処置を示す複数の処置項目の内容との相関を解析できるようにした（特許文献３参照）。しかしながら、この従来技術では、患者に対する処置を変化させた場合における損益の程度の変化を評価することができない。すなわち、サービスを変更した場合に、サービスの効果を定量的に評価することができない。
【００１０】
疾病や集団に関連する静的データと、集団および個々の対象に関する動的データに基づいて、集団内に発生する疾病をモデル化できるようにした（特許文献４参照）。この従来技術では、対象としている疾病として伝染病を想定しており、生理学的なパラメータのような変化の激しい動的データをモデル化に利用している。これに対して、介護事業関係の、ある程度の時間間隔を持って変化するサービスの指標やサービスに付随する指標を用いたモデル化には適さない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００３−３２３５０１号公報
【特許文献２】特開２００６−１１４０２７号公報
【特許文献３】特開２０１２−１０８７９１号公報
【特許文献４】特開２０１３−５０８８５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
前述のように、現状では介護事業者が提供しているサービスの効果を定量的に評価することができていない。また、提供するサービスを変更した場合における変更サービスの効果を定量的に評価することができない。
【００１３】
本発明は、利用者が受けるサービスと利用者の状態区分との関係をモデル化し、当該モデルに基づいて、サービスの効果を定量的に評価するもので、サービスの変更があっても、その変更に伴って生じる状態区分の変化を定量的に評価できるサービス効果評価システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の実施の形態に係るサービス効果評価システムは、サービス利用者の状態の変化する程度を評価する指標である状態変化指標、サービス提供者が提供するサービスの良し悪しを評価する指標であるサービス提供者指標、前記サービス提供者指標に付随する指標であるサービス提供者付随指標で構成されたデータを対象ごとに学習データとして格納する学習データ格納部と、前記学習データに基づいて、前記サービス提供者付随指標から、前記サービスの実施率を含む前記サービス提供者に対する補助指標を算出する学習データ前処理部と、前記学習データと前記補助指標に基づいて、前記状態変化指標を被説明変数とし、前記サービス提供者指標及び前記補助指標を説明変数として前記状態変化指標を説明するモデルを前記状態変化指標ごとに推定するモデル学習部と、前記推定されたモデルを格納するモデル格納部と、前記補助指標を想定した目標である目標補助指標を設定する目標補助指標設定部と、前記目標補助指標を前記サービス提供者指標及び前記補助指標に適用することにより更新される前記サービス提供者指標及び前記補助指標を、目標指標として推定する目標指標推定部と、前記サービス提供者指標及び前記補助指標を前記モデルに適用して第１の状態変化指標を算出するとともに、前記目標指標を前記モデルに適用して第２の状態変化指標を算出する状態変化指標予測部と、前記第１の状態変化指標及び第２の状態変化指標を格納する予測結果格納部とを備えたことを特徴とする。
【００１５】
上記構成によれば、利用者が受けるサービスと利用者の状態区分との関係をモデル化し、当該モデルに基づいて、サービスの効果を定量的に評価するので、サービスの変更があっても、その変更に伴って生じる状態区分の変化を定量的に評価できる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係るサービス効果評価システムの構成を示す機能ブロックの図である。
【図２】第１の実施の形態におけるモデルの推定処理を説明するフロー図である。
【図３】第１の実施の形態における状態変化指標の予測処理を説明するフロー図である。
【図４】第１の実施の形態における学習データのデータ構成を説明する図である。
【図５】第１の実施の形態における状態変化指標である継続期間及び悪化-改善勾配を説明する図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係るサービス効果評価システムの構成を示す機能ブロックの図である。
【図７】第２の実施の形態における目標補助指標効果の予測処理を説明するフロー図である。
【図８】第２の実施の形態における参照データのデータ構成を説明する図である。
【図９】第２の実施の形態における予測：改善、シミュレーション：改善の場合を説明する図である。
【図１０】第２の実施の形態における予測：悪化、シミュレーション：悪化の場合を説明する図である。
【図１１】第２の実施の形態における予測：悪化、シミュレーション：改善の場合を説明する図である。
【図１２】第２の実施の形態における予測：改善、シミュレーション：改善の、別の場合を説明する図である。
【図１３】第２の実施の形態における予測：改善、シミュレーション：悪化の場合を説明する図である。
【図１４】第２の実施の形態における予測：改善、シミュレーション：悪化の、別の場合を説明する図である。
【図１５】本発明の第３の実施の形態に係るサービス効果評価システムの構成を示す機能ブロックの図である。
【図１６】第３の実施の形態におけるモデルの選択処理を説明するフロー図である。
【図１７】第３の実施の形態におけるモデル化指標のデータ構成を説明する図である。
【図１８】本発明の第４の実施の形態に係るサービス効果評価システムの構成を示す機能ブロックの図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
＜第１の実施形態＞
【００１８】
本発明の実施の形態に係るサービス効果評価システムは、コンピュータ及びその周辺機器を含むコンピュータシステムとして構築されており、図１で示す機能ブロックは、このコンピュータシステムにより実行される機能を表している。
【００１９】
当該サービス効果評価システムは、前述のように、利用者が受けるサービスと利用者の状態区分との関係をモデル化し、当該モデルに基づいて、サービスの効果を定量的に評価するもので、図１で示すように、学習データ格納部Ｂ０１、学習データ前処理部Ｂ０８、モデル学習部Ｂ０２、モデル格納部Ｂ０３、状態変化指標予測部Ｂ０４、目標指標推定部Ｂ０５、目標補助指標設定部Ｂ０６、及び予測結果格納部Ｂ０７を有する。
【００２０】
学習データ格納部ＢＯ１は、モデルを構築するための学習データを格納している。この学習データは、評価の対象が定められ、この対象ごとに、状態変化指標、サービス提供者指標、サービス提供者付随指標といった３種類のデータが与えられた形式で構成されている。例えば、図４で示す学習データでは、評価の対象として事業所Ａ，Ｂ，・・・Ｚが与えられており、これら事業所別に、上述した状態変化指標、サービス提供者指標、サービス提供者付随指標が与えられている。
【００２１】
ここで、状態変化指標とは、要介護状態区分のようなサービス利用者の状態を示す値が変化する程度を評価するための指標である。また、サービス提供者指標とは、サービス提供者が提供している特定のサービスの良し悪しを評価するための指標である。サービス提供者付随指標とは、サービス提供者が提供している特定のサービスと関連する指標で、上述したサービス提供者指標に付随する指標である。これらの詳細は後述する。
【００２２】
上述した状態変化指標として、この実施の形態では、継続期間と悪化-改善勾配を考えることにする。ここで、図５に示すように、継続期間とは、サービス利用者の現在の状態（ここでは要介護状態区分として説明する）が、異なる要介護状態区分に変化（悪化又は改善）するまでの長さを評価した指標である。悪化-改善勾配とは、現在の要介護状態区分と異なる要介護状態区分との違いの幅を評価した指標である。
【００２３】
サービス提供者指標としては、介護施設を運営する事業者が提供する特定の要介護状態区分αの利用者に対して提供しているサービスＰα,1 〜 Ｐα,n_αに関してその良し悪しをサービスごとに評価した指標を考えることにする。ただし、n_αは要介護状態区分αの利用者に対して提供されるサービスの総数を表すとする。
【００２４】
ここで、上述したサービスＰα,1 〜 Ｐα,n_αの良し悪しを評価した指標としては、例えば、サービス提供量を用いる。具体的には、あるサービス種類の提供有無／月、あるサービス種類の提供回数／月、あるサービス種類の提供総単位数／月、…などである。このようなデータは、利用者単位に提供されるサービス提供データ、介護レセプトデータ等が、利用者、事業所、地域など、それぞれの単位で集計されているので、これを用いればよい。
【００２５】
サービス提供者付随指標は、上述したサービス提供者指標に付随する指標で、例えば、当該サービスの利用者人数とする。すなわち、介護施設を運営する特定の事業者が提供している特定のサービスを利用している人の総数であるサービスＰα,i(i∈[1,n_α])の利用者人数と、特定の事業者が提供しているいずれかのサービスを利用している人の総数であるサービス利用者人数とを考えることにする。
【００２６】
学習データ前処理部Ｂ０８は、学習データに基づいて、上述したサービス提供者付随指標から、サービス提供者に対する補助指標（ここではサービスの実施率とする）を算出する機能を有する。この補助指標を算出の詳細は後述する。
【００２７】
モデル学習部Ｂ０２は、前述した学習データと補助指標とに基づいて状態変化指標を説明するモデルを推定する。すなわち、状態変化指標を被説明変数とし、サービス提供者指標、及びサービス提供者付随指標から算出された補助指標（サービスの実施率）を説明変数として、状態変化指標ごとに推定する。推定されたモデルはモデル格納部Ｂ０３に格納される。
【００２８】
状態変化指標予測部Ｂ０４は、モデル格納部Ｂ０３に格納されたモデルを用い、サービス提供者指標及び補助指標をモデルに適用することで状態変化指標を算出する機能を有する。この状態変化指標予測部Ｂ０４は、学習データ格納部Ｂ０１に格納された学習データに基づく現状データをモデルに適用して算出される第１の状態変化指標と、ある施策を実施することを想定して推定されるサービス提供者指標及び補助指標の目標値をモデルに適用して、シミュレーション結果として算出される第２の状態変化指標とをそれぞれ得る。
【００２９】
目標補助指標設定部Ｂ０６は、前述した施策を実施することにより変化すると推定される補助指標の値を目標補助指標として設定するものである。目標指標推定部Ｂ０５は、目標補助指標設定部Ｂ０６により設定された目標補助指標をサービス提供者指標及び補助指標に適用することにより更新される、サービス提供者指標及び補助指標を目標指標として推定するものである。この目標指標として推定されたサービス提供者指標及び補助指標は、状態変化指標予測部Ｂ０４により、第２の状態変化指標の算出に用いられる。
【００３０】
状態変化指標予測部Ｂ０４により算出された第１の状態変化指標及び第２の状態変化指標は、予測結果格納部Ｂ０７に格納される。
【００３１】
上記構成のサービス効果評価システムにおいて、先ず、図２のフロー図を用いて学習データから状態変化指標の変化を説明するモデルを推定する処理の流れを説明する。このモデルを推定する処理は、特定の期間及び特定の状態を基準とした場合の処理である。
【００３２】
図２において、ステップＳ０１では、学習データ格納部Ｂ０１に格納されている学習データの、学習データ前処理部Ｂ０８への読み込みを行う。学習データは、前述のように状態変化指標、サービス提供者指標、サービス提供者付随指標といった３種類のデータが対象ごとに与えられているとする。
【００３３】
ステップＳ０２では、学習データ前処理部Ｂ０８が、読み込んだ学習データのサービス提供者付随指標を参照することにより補助指標を算出する。例えば、サービス提供者付随指標としてサービスＰα,iの利用者人数、及びサービス利用者人数を考えている場合、以下の（１）式に示すように、サービスＰα,i利用者人数をサービス利用者人数で割ることにより、サービスＰα,iに対応する補助指標としてサービスＰα,i実施率を算出することができる。
【００３４】
【数１】
2019061632.tif 000003
【００３５】
ただし、利用者人数が与えられていない欠損する場合には、サービスを利用している利用者がいないと判定することにより、０としてサービスＰα,i実施率を算出することにする。
【００３６】
ステップＳ０３では、モデル学習部Ｂ０２が、対象とする状態変化指標の抽出を行う。このとき、取り出す状態変化指標が存在する場合には、処理が成功したと判定して処理をステップＳ０４に進める。一方、既に状態変化指標の抽出が済んでおり、取り出す状態変化指標が存在しない場合には、処理が失敗したと判定して本フローにおける処理を終了する。例えば、継続期間と悪化-改善勾配といったふたつの状態変化指標を考えているとする。このとき、当該ふたつの指標の抽出が終了した後でステップＳ０４を実施した場合には、ステップＳ０３は処理が失敗したと判定して、本フローの処理を終了する。
【００３７】
ステップＳ０４では、モデル学習部Ｂ０２が、抽出した状態変化指標を説明するモデルをサービス提供者指標及びサービス補助指標に基づいて学習する。例えば、以下に示すように、状態変化指標を被説明変数ｙ１、ｙ２、サービス提供者指標及びサービス補助指標を説明変数ｘｋとし、回帰係数をａｋ，ｂｋとする線形回帰式（２）式、及び（３）式を考えることにする。
【００３８】
【数２】
2019061632.tif 000004
【００３９】
ここで、説明変数ｘｋは、次のように定める。
ｘ１：サービスＰα,1  提供者指標の値
ｘ２：サービスＰα,2  提供者指標の値
｜                  
ｘｎ_α：サービスＰα,n_α  提供者指標の値
ｘｎ_α＋１：サービスＰα_1  実施率
ｘｎ_α＋２：サービスＰα_2  実施率
｜                  
ｘ２ｎ_α：サービスＰα,n_α実施率
回帰係数ａｋ，ｂｋは、次のように定める。
【数３】
2019061632.tif 000005
被説明変数ｙ１、ｙ２は以下のとおりである。
ｙ１：継続期間
ｙ２：悪化-改善勾配
【００４０】
上述した線形回帰式の係数ａｋ，ｂｋは、事業者ごとに与えられている状態変化指標の値、サービス提供者指標の値、サービス補助指標の値を適用することにより算出することが可能である。ここでは、継続期間を表す状態変化指標の係数をａｋ（ｋ∈［０，２n_α］）、悪化-改善勾配を表す状態変化指標の係数ｂｋ（ｋ∈［０，２n_α］）としてモデル化が行えるとする。ただし、サービスごとにサービス提供者指標とサービス補助指標が存在しているため、説明変数の総数は特定の要介護状態区分αにおけるサービスの数ｎ_αの２倍の数となり、係数の総数は定数項を含めて２ｎ_α+１個となる。
【００４１】
ステップＳ０５では、モデル学習部Ｂ０２が、抽出した状態変化指標に対応する学習したモデルをモデル格納部Ｂ０３に格納する。また、モデル学習部Ｂ０２が、処理をステップＳ０３へと戻す。モデルが線形回帰式によって表現されている場合には、２ｎ_α＋１個の係数がモデル格納部に格納されることになる。
【００４２】
以上のようにすることにより、特定の期間及び特定の要介護状態区分に基づいたモデルが、状態変化指標ごとに作成して格納されることになる。
【００４３】
次に、モデルを利用して施策の効果を推定する処理の流れを、図３のフローに沿って説明する。ただし、本フローにおいても特定の期間及び特定の状態を基準として施策の効果を推定することとする。
【００４４】
ステップＳ１１では、状態変化指標予測部Ｂ０４が、モデル格納部Ｂ０３から学習したモデルの読み込みを行う。
【００４５】
ステップＳ１２では、ステップＳ０１と同様に、学習データ前処理部Ｂ０８が学習データ格納部Ｂ０１に格納されている学習データの読み込みを行う。また、ステップＳ１３では、ステップＳ０２と同様に、学習データ前処理部Ｂ０８が補助指標の算出を行う。
【００４６】
ステップＳ１４では、目標補助指標設定部Ｂ０６が特定の目標補助指標の入力を受け付けて、特定の施策を実施した場合に達成可能となる目標補助指標の値の設定を行う。例えば、目標補助指標として、特定の施策を実施した場合に達成可能な目標となる特定のサービスの実施率が、目標サービス実施率として設定されるとする。
【００４７】
ステップＳ１５では、目標補助指標設定部Ｂ０６によって設定された目標補助指標、サービス提供者指標、学習データから算出された補助指標に基づいて、目標指標推定部Ｂ０５が、施策を実施した場合に更新されるサービス提供者指標及び補助指標である目標指標を推定する。例えば、目標補助指標として目標サービス実施率が与えられたとすると、その目標サービス実施率を達成した場合における、各サービス提供者指標の値及び各サービスの実施率を目標指標として推定する場合を考えることにする。
【００４８】
この場合、特定の要介護状態区分に属する利用者のうち、施策の対象となるサービスを利用していない利用者が、無作為に当該サービスを利用するようになると仮定する。このとき、特定期間において特定のサービスを既に利用している利用者の割合である期間別サービス実施率は、以下の（４）式で示すように算出するとことができる。このため、特定のサービスを新規に利用することになるサービス付随指標(サービス利用者人数)は以下の（５）式によって推定することができる。
【００４９】
【数４】
2019061632.tif 000006
【００５０】
当該推定したサービス付随指標の値が各事業者に対して無作為に配分されることになるため、各事業者においては、当該サービスを受けていない利用者の比率に応じて、当該推定したサービス付随指標の値が配分されることになる。従って、特定期間及び特定事業所におけるサービス補助指標(サービス実施率)である期間別・対象別サービス補助指標の値は、以下の（６）式、（７）式によって推定することができる。
【００５１】
【数５】
2019061632.tif 000007
【００５２】
ただし、（６）式は特定の事業所において当該サービスを利用している利用者が少なくとも一人は存在し、当該サービスのサービス付随指標が欠損していない場合の式である。また、（７）式は欠損している場合の式である。
【００５３】
一方、新たにサービスを利用することになった利用者は、これまでに当該サービスを利用していた利用者が受けていた平均的なサービスを受けることになるとする。従って、当該サービスの良し悪しを表すサービス提供者指標の値は、当該サービスにおけるサービス提供者指標の平均値によって推定することができる。すなわち、（８）式で算出される平均サービス提供者指標に相当する質のサービスを受けることになると仮定する。このため、施策を実施したことにより更新されるサービス提案者指標である目標サービス提供者指標の値は、（９）式、（１０）式によって推定することができる。
【００５４】
【数６】
2019061632.tif 000008
【００５５】
ただし、（９）式は特定の事業所において当該サービスを利用している利用者が少なくとも一人は存在し、当該サービスのサービス付随指標が欠損していない場合の式であり、（１０）式は欠損している場合の式である。
【００５６】
ステップＳ１６では、ステップＳ０３におけるモデル学習部と同様にして、状態変化指標予測部Ｂ０４が状態変化指標の抽出を行う。このとき、抽出する状態変化指標が存在する場合には、ステップＳ１７へと処理を進める一方、既に抽出済で、抽出する状態変化指標が存在しない場合には、処理をステップＳ１９へと進める。例えば、状態変化指標として継続期間と悪化-改善勾配のふたつが存在する場合には、継続期間と悪化-改善勾配のふたつを処理するまではステップＳ１７へと進み、ふたつを処理した後ではステップＳ１９へと進む。
【００５７】
ステップＳ１７では、状態変化指標予測部Ｂ０４が、抽出した状態変化指標に対応するモデルに、学習データとして与えられているサービス提供者指標及びサービス提供者付随指標から算出される補助指標を適用する。このことにより、状態変化指標の第１の予測値である第１状態変化指標の値を予測する。例えば、サービスごとに得られているサービス提供者指標の値及びサービス実施率を、継続期間と悪化-改善勾配に対応するふたつのモデルに適用する場合には、適用したサービス提供者指標及びサービス実施率に応じた継続期間y1,pred,A及び悪化-改善勾配y２,pred,Aを予測することができる。
【００５８】
ステップＳ１８では、状態変化指標予測部Ｂ０４が、抽出した状態変化指標に対応するモデルに、目標指標推定部Ｂ０５から抽出した目標指標を適用することにより、状態変化指標の第２の予測値である第２状態変化指標の値を予測する。例えば、サービスごとに得られている目標指標の値を、継続期間と悪化-改善勾配に対応するふたつのモデルに適用する場合には、適用した目標指標に応じた継続期間y1,sim,A及び悪化-改善勾配y2,sim,Aを予測することができる。
【００５９】
ステップS１９では、状態変化指標予測部Ｂ０４が、予測した第１状態変化指標の値及び第２状態変化指標の値を予測結果格納部Ｂ０７に格納する。
【００６０】
以上のように図３のフローを実施することにより、様々な目標補助指標を設定した場合における施策の効果を、第１状態変化指標の値及び第２状態変化指標の値によって評価することができる。
【００６１】
この他、本発明の趣旨を変えることなく種々の変形を行うことができる。
【００６２】
例えば、モデル学習部Ｂ０２では線形回帰モデルによってモデルを記述していたが、これに限定されるものではない。すなわち、状態変化指標を被説明変数とし、サービス提供者指標及び補助指標を説明変数として状態変化指標を説明するモデルであれば、非線形な回帰モデルによって記述することができる。さらに、ニューラルネットワークのようなモデルによっても記述することができる。
【００６３】
また、目標補助指標設定部Ｂ０６では、全事業所に対して施策を実施することを想定して目標補助指標を設定していたが、特定の事業所に対して目標補助指標を設定することもできる。このとき、目標指標推定部Ｂ０５は当該の事業者に対してのみ目標指標を推定することになり、状態変化指標予測部Ｂ０４は当該事業所の効果を最終的な効果として算出することになる。
【００６４】
また、学習データ前処理部Ｂ０８では、補助指標の算出に先立って欠損値補完や正規化などの学習データの値を補正するような処理を行うこともできる。
【００６５】
また、学習データを構成する対象の粒度を事業所としているが、一人の利用者をひとつの事業所とみなすことにより、利用者に基づいたモデル化及び予測を行うこともできる。
【００６６】
以上のように、第１の実施の形態によれば、介護事業者が提供しているサービスとそのサービス利用者の状態変化とをモデル化することができ、当該モデルを利用することにより、提供するサービスの変更に伴う状態変化指標の変化を評価することができる。
＜第２の実施形態＞
【００６７】
次に、本発明の第２の実施の形態に係るサービス効果評価システムを、図６に示す機能ブロック図、及び図７に示すフロー図に従って説明する。ただし、第１の実施の形態と同じ部分に関しては、その記載は省略する。
【００６８】
図６で示す構成は、図１で示した第１の実施の形態の構成に、新たに目標補助指標効果予測部Ｂ０９、及び参照データ格納部Ｂ１０を加えている。
【００６９】
参照データ格納部Ｂ１０は、サービス利用者の状態区分に関連し、この区分別に設定された状態区分指標を格納するものである。状態区分指標としては、サービス利用者の状態区分、例えば、要介護状態区分を用いることにする。すなわち、図８で示すように、要介護状態区分として、支援の必要性がない人を示す支援不要、要支援１、要支援２、要介護１〜要介護５までの８区分を考えることにする。そして、これら区分ごとに状態区分指標の値が設定されている。
【００７０】
この状態区分指標の値としては、例えば、状態区分別に設定された介護費用を用いる。この場合、特定の要介護状態区分αに所属する利用者に対して発生する介護費用の平均値を考えることとする。すなわち、図８で示すように、要介護状態区分として、支援不要、要支援１、要支援２、要介護１〜要介護５までの８区分それぞれについて、該当する介護区分の利用者に生じる介護費用の平均値が設定される。なお、支援不要に属する利用者はサービスを利用していないので、介護費用は発生しておらず、平均値として０が与えられていると考えることにする。
【００７１】
目標補助指標効果予測部Ｂ０９は、前述した第１の状態変化指標及び第２の状態変化指標、参照データ格納部Ｂ１０に格納されている状態区分指標に基づいて、第１の状態変化指標と第２の状態変化指標との差異から、目標補助指標を適用したことによる効果を算出する。状態区分指標の値として、状態区分別に設定された介護費用を用いた場合、上述した効果は介護費用の増加又は減少である。
【００７２】
この目標補助指標効果を予測する処理を図７を用いて説明する。図７において、ステップＳ３０では、目標補助指標効果予測部Ｂ０９が、参照データ格納部Ｂ１０から状態区分指標で構成された参照データの読み込みを行う。状態区分指標とは、前述のようにサービス利用者の状態に関連した指標であり、図８に示す参照データの場合は、要介護状態区分に対応した介護費用の値が、要介護状態区分ごとに格納されており、当該参照データが読み込まれることになる。
【００７３】
ステップＳ３１では、目標補助指標効果予測部Ｂ０９が、推定された第１状態変化指標の値、第２状態変化指標の値、及び参照データとして与えられている状態区分指標の値に基づいて、目標補助指標の値に到達する施策を実施した場合における効果を、状態区分指標の値として評価する。例えば、状態変化指標として、継続期間と悪化-改善勾配が与えられている場合、推定されたふたつの継続期間の差と、悪化-改善勾配に基づく変動する要介護状態区分の差に基づいて効果を評価する。
【００７４】
図９〜図１４は、現状のデータに基づいて予測された第１状態変化指標に対応する「予測」と、目標補助指標設定に基づいて予測された第２状態変化指標に対応する「シミュレーション」との差異に基づいて効果を予測するための説明図である。すなわち、「予測」と「シミュレーション」とのそれぞれについて、継続期間の長さ、及び悪化-改善勾配の正／負の値に応じた状態の「悪化」／「改善」によって場合分けされた効果の試算方法を説明する図である。ただし、悪化-改善勾配が０となる場合は状態の「悪化」とみなすことにする。
【００７５】
以下、図９〜図１４の各場合について、それぞれの効果を、対応する（１１）式〜（１６）式を用いて説明する。（１１）式〜（１６）式に用いる記号を以下説明する。
【数７】
2019061632.tif 000009
【００７６】
図９は、「予測」及び「シミュレーション」が「改善」の場合で、「シミュレーション」の方が要介護状態区分の継続期間が短くなることを表している。この場合、「シミュレーション」の方が、より早く低い要介護状態区分に移行することによってプラスの効果が得られる。この場合の効果は、以下の（１１）式により算出される。
【数８】
2019061632.tif 000010
（１１）式は、予測及びシミュレーションが改善する場合における事業所Ａの効果の例を示す式である。
【００７７】
図１０は「予測」及び「シミュレーション」が「悪化」の場合で、「シミュレーション」の方が要介護状態区分の継続期間が長くなることによって、より遅く高い要介護状態区分に移行することによってプラスの効果が得られることを示している。この場合の効果は、以下の（１２）式により算出される。
【数９】
2019061632.tif 000011
（１２）式は、予測及びシミュレーションが悪化する場合における事業所Ａの効果の例を示す式。
【００７８】
図１１、図１２は、「予測」が悪化し、「シミュレーション」が改善する場合のプラスの効果を示している。すなわち、図１１が「シミュレーション」の継続期間が短くなる場合で、より早く低い要介護状態区分に移行することによる効果を示している。また、図１２が「シミュレーション」の継続期間が長くなる場合において、より遅く低い要介護状態区分に移行することによる効果を示している。図１１の効果は（１３）式で算出され、図１２の効果は（１４）式で算出される。
【００７９】
【数１０】
2019061632.tif 000012
（１３）式は、予測が悪化し、シミュレーションが改善する場合で、予測の継続期間が長い場合における事業所Ａの効果の例を示す式である。
【数１１】
2019061632.tif 000013
（１４）式は、予測が悪化し、シミュレーションが改善する場合で、予測の継続期間が短い場合における事業所Ａの効果の例を示す式である。
【００８０】
図１３、図１４は、「予測」が改善し、「シミュレーション」が悪化する場合のマイナスの効果を示している。すなわち、図１３が「シミュレーション」の継続期間が短くなる場合で、より早く高い要介護状態区分に移行することによる効果であり、図１２が「シミュレーション」の継続期間が長くなる場合において、より遅く高い要介護状態区分に移行することによる効果を示している。図１３の効果は（１５）式で算出され、図１４の効果は（１６）式で算出される。
【００８１】
【数１２】
2019061632.tif 000014
（１５）式は、予測が改善し、シミュレーションが悪化する場合で、予測の継続期間が長い場合における事業所Ａの効果の例を示す式である。
【数１３】
2019061632.tif 000015
（１６）式は、予測が改善し、シミュレーションが悪化する場合で、予測の継続期間が短い場合における事業所Ａの効果の例を示す式である。
【００８２】
このように、図９〜図１４に基づいて、継続期間の差分と、悪化-改善勾配に対応して得られる要介護状態区分の区分の差分を積算する（１１）式〜（１６）式により、各図の場合に応じた効果を介護費用として算出することができる。
【００８３】
なお、（１１）式〜（１６）式において、［ ］は指定した実数値以下となる最大の整数を算出する床関数であり、要介護状態区分が離散値として与えられるために導入された関数である。また、min( )、max( )は要介護状態区分が、０(支援不要)、１(要支援１)、２(要支援２)、３(要介護１)、４(要介護２)、５(要介護３)、６(要介護４)、７(要介護５)と表現されている場合に、０〜７の範囲にその値を制限するために導入された小さな方の値と、大きな方の値とを選択するための関数である。
【００８４】
このようにして算出した事業者ごとの効果fe,ZA(A)を、目標補助指標効果予測部Ｂ０９が (１７) 式で示すように積算することにより、目標補助指標の値に到達する施策を実施した場合における効果Eeffect,αを状態区分指標の値として評価することができる。
【数１４】
2019061632.tif 000016
【００８５】
ステップＳ３２では、目標補助指標効果予測部Ｂ０９が、評価した施策の効果を予測結果格納部Ｂ０７に格納する。
【００８６】
以上のように図７のフローを実施することにより、様々な目標補助指標を設定した場合における施策の効果を、状態区分指標の値として評価することができる。
【００８７】
この他、本発明の趣旨を変えることなく種々の変形を行うことができる。例えば、目標補助指標効果予測部Ｂ０９では、予測された状態変化指標の差分に基づいて効果を推定していたが、期間の長さを明示的に外部から指定することにより、期間ごとに効果を見積もって効果を推定することもできる。
【００８８】
また、目標補助指標効果予測部Ｂ０９では、各事業所ごとの効果を等価に重み付けて積算した効果を算出していたが、事業所におけるサービスの利用者人数などを重みとして効果を積算することもできる。
【００８９】
また、目標補助指標効果予測部Ｂ０９では、要介護状態区分を、第１状態変化指標及び第２状態変化指標において、個々に離散化してから要介護状態区分の差分を算出していたが、差分を取った後に離散化することもできる。
【００９０】
また、目標補助指標効果予測部Ｂ０９では、施策の実施に伴って発生する費用を考慮していないが、施策の実施によって得られた効果から差し引くことによって、最終的な効果を算出するようにすることもできる。
【００９１】
以上のように、この第２の実施の形態によれば、介護事業者が提供しているサービスとそのサービス利用者の状態変化をモデル化することができ、当該モデルを利用することにより、提供するサービスの変更に伴う効果を状態区分指標の値として評価することができる。
＜第３の実施形態＞
【００９２】
次に、本発明の第３の実施の形態に係るサービス効果評価システムを、図１５に示す機能ブロック図、及び図１６に示すフロー図に従って説明する。ただし、第１の実施の形態と同じ部分に関しては、その記載は省略する。
【００９３】
図１５で示す構成は、図１で示した第１の実施の形態の構成に、新たに学習データ選択部Ｂ１１、及びモデル化範囲データ格納部Ｂ１２を加えている。
【００９４】
モデル化範囲データ格納部１２は、図１７で示すように、学習データのモデル化の範囲に関連する対象ごとの特徴を記述した対象別モデル化指標と、当該モデル化の範囲を特定するモデル化指標とで構成されている。
【００９５】
対象別モデル化指標は、例えば、図１７(ａ)で示すように、事業所Ａ，Ｂ，・・・Ｚごとに、「地域」、「規模」、「形態」に関する対象別モデル化指標の値が設定されている。すなわち、本実施の形態では、事業所を対象とみなしたモデル化を行っているため、事業所を特徴付けるような対象別モデル化指標の値が設定されている。なお、利用者を対象とみなすような場合には、「性別」、「年齢」といった利用者に関する特徴が対象別モデル化指標として設定されることになる。
【００９６】
モデル化指標は、例えば、図１７(ｂ)に示すように、「地域」、「規模」、「形態」に関するモデル化指標の値が設定されている。
【００９７】
学習データ選択部Ｂ１１は、図１７で示した対象別モデル化指標とモデル化指標とに基づいて、モデルの学習に利用する対象を選択する。そして、この選択結果に基づいて、学習データ格納部Ｂ０１から、選択された学習データのみを学習データ前処理部Ｂ０８へ出力させる機能を有する。以下、このモデルの選択処理を図１６により説明する。
【００９８】
図１６において、ステップＳ４１では、学習データ選択部Ｂ１１が、モデル化範囲データ格納部Ｂ１２に格納されているデータのうち、対象別モデル化指標の読み込みを行う。対象別モデル化指標として、図１７(ａ)で示すデータがモデル化範囲データ格納部Ｂ１２に格納されているとすれば、「地域」、「規模」、「形態」に関する対象別モデル化指標の値が事業所ごとに読み込まれることになる。
【００９９】
ステップＳ４２では、学習データ選択部Ｂ１１が、モデル化範囲データ格納部Ｂ１２に格納されているデータのうち、モデル化指標の読み込みを行う。例えば、モデル化指標として、図１７(ｂ)で示すデータがモデル化範囲データ格納部Ｂ１２に格納されているとすれば、「地域」、「規模」、「形態」に関するモデル化指標の値が読み込まれることになる。
【０１００】
ステップＳ４３では、学習データ選択部Ｂ１１が、モデル化指標を対象別モデル化指標に適用することにより、モデル化に利用する対象の選択を行う。例えば、モデル化指標の値と完全に一致する対象別モデル化指標の値を持つ事業所だけをモデル化の対象とする場合を考える。このとき、図１７(ａ)(ｂ)に示す対象別モデル化指標及びモデル化指標が与えられているとすれば、モデル化指標で指定した「地域」、「規模」、「形態」の各値と、対象別モデル化指標の各値がすべて一致する事業所がモデル化の対象として選択されることになる。
【０１０１】
ステップＳ４４では、学習データ前処理部Ｂ０８が、学習データ格納部Ｂ０１から、学習データ選択部Ｂ１１によって選択された対象に対応する学習データの読み込みを行う。
【０１０２】
このように図１６のフローを実施することにより、指定したモデル化範囲に存在する対象に対して、様々な目標補助指標を設定した場合における施策の効果を、第１状態変化指標の値及び第２状態変化指標の値によって評価することができる。
【０１０３】
以上のように、第３の実施の形態によれば、介護事業者が提供しているサービスとそのサービス利用者の状態変化を、指定した範囲に存在する学習データからモデル化することができ、当該モデルを利用することにより、提供するサービスの変更に伴う状態変化指標の変化を評価することができる。
＜第４の実施形態＞
【０１０４】
次に、本発明の第４の実施の形態に係るサービス効果評価システムを、図１８に示す機能ブロック図に従って説明する。ただし、第３の実施の形態と同じ部分に関しては、その記載は省略する。
【０１０５】
図１８で示す構成は、図１５で示した第３の実施の形態の構成に、図６で説明した目標補助指標効果予測部Ｂ０９、及び参照データ格納部Ｂ１０を加えている。
【０１０６】
この第４の実施の形態における処理の流れは、図７及び図１６を組み合わせることにより実現することができる。すなわち、図７におけるフロー図の処理が終了した後で、図１６におけるフロー図の処理を実施することにより、第４の実施の形態における処理を実現することが可能となる。
【０１０７】
この第４の実施の形態によれば、第２の実施の形態と第３の実施の形態で得られた両方の効果を得ることができる。
【０１０８】
前述した各実施の形態における特徴のほか、本発明のその他の特徴としては、以下のものが挙げられる。
・要介護状態の変化を、特定の要介護状態区分が継続する期間と変化の度合いを示す勾配として記述するモデル化を行うといった工夫を行った。
・サービスの良さを示す指標と、サービスの実施率などのサービスに付随する指標によって、要介護状態区分の変化を説明するといった工夫を行った。
・サービスを変更した際に変動するサービスの良さを示す指標の値と、サービスに付随する指標の値を、無作為に選ばれたサービスの利用者に対して、平均的なサービスが提供されるといった仮定をおいて推定するといった工夫を行った。
【０１０９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１１０】
Ｂ０１…学習データ格納部
Ｂ０２…モデル学習部
Ｂ０３…モデル格納部
Ｂ０４…状態変化指標予測部
Ｂ０５…目標指標推定部
Ｂ０６…目標補助指標設定部
Ｂ０７…予測結果格納部
Ｂ０８…学習データ前処理部
Ｂ０９…目標補助指標効果予測部
Ｂ１０…参照データ格納部
【図１】
2019061632.tif 000017
【図２】
2019061632.tif 000018
【図３】
2019061632.tif 000019
【図４】
2019061632.tif 000020
【図５】
2019061632.tif 000021
【図６】
2019061632.tif 000022
【図７】
2019061632.tif 000023
【図８】
2019061632.tif 000024
【図９】
2019061632.tif 000025
【図１０】
2019061632.tif 000026
【図１１】
2019061632.tif 000027
【図１２】
2019061632.tif 000028
【図１３】
2019061632.tif 000029
【図１４】
2019061632.tif 000030
【図１５】
2019061632.tif 000031
【図１６】
2019061632.tif 000032
【図１７】
2019061632.tif 000033
【図１８】
2019061632.tif 000034