(57)【要約】【課題】重症化する可能性のある住宅内事故に対する危機意識を高め、住宅内事故の未然防止を促すことができる住宅内事故リスク予測報知システムを提供すること。【解決手段】第１データベース３と導出手段４と予測手段５と報知手段７を備える住宅内事故リスク予測報知システム１は、過去の所定期間内に住宅内で実際に発生した傷病事故の傷病者の属性と事故発生日時と事故発生場所と傷病程度を少なくとも含む傷病事故データと、それに関連する社会指標データと住宅指標データと温熱環境指標データとを第１データベース３に記憶し、第１データベース３に記憶されるデータのうちの２以上のデータを用いて多変量解析により予測式を導出し、第２データベース９に記憶される予測対象者の属性、予測対象日の月日、曜日、時間、住宅態様、予想気温の少なくとも１つに対応する数値を代入することにより、リスクを予測する。【選択図】図１
2019121067.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
住宅内事故が発生するリスクを予測して報知する住宅内事故リスク予測報知システムであって、
過去の所定期間内に住宅内で実際に発生した傷病事故の傷病者の属性と事故発生日時  と事故発生場所と傷病程度を少なくとも含む傷病事故データと、前記傷病事故データに  関連する社会環境を表す社会指標データと、前記傷病事故データに関連する住宅環境を  表す住宅指標データと、前記傷病事故データに関連する屋内外の温熱環境を示す温熱環  境指標データとを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段に記憶されるデータのうちの２以上のデータを用いて、住宅内事故によ  る傷病程度が、重症化するか否か若しくは死亡となるか否かを予測する予測式を、多変  量解析により導出する導出手段と、
前記導出手段が導出した予測式に、予測対象者の属性、予測対象日の月日、曜日、時  間、住宅の態様を示す住宅形態、予想気温の少なくとも１つに対応する数値を代入する  ことにより、予測対象のリスクを予測する予測手段と、
前記予測手段が予測したリスクに応じた情報を報知する報知手段と、を有すること、
を特徴とする住宅内事故リスク予測報知システム。
【請求項２】
請求項１に記載する住宅内事故リスク予測報知システムにおいて、
前記傷病事故データは、救急出動データであること、
を特徴とする住宅内事故リスク予測報知システム。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載する住宅内事故リスク予測報知システムにおいて、
前記導出手段は、特定の用に供される住宅内空間別に前記予測式を導出すること、
前記予測手段は、更に、住宅内の場所に対応する数値を前記予測式に代入すること      、
を特徴とする住宅内事故リスク予測報知システム。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３の何れか１つに記載する住宅内事故リスク予測報知システムにおいて、
前記報知手段に前記情報を報知するタイミングを制御する発報タイミング制御手段    を有すること、
前記予測手段は、前記導出手段が導出した予測式を用いて、個人の属性別にリスク    を期間毎に予測すること、
前記発報タイミング制御手段は、
前記予測手段がリスクを予測した期間のうち、リスクが高くなる期間を発報タイ      ミング期間に設定し、
予測対象日が前記発報タイミング期間に属する場合に、前記報知手段に前記情報      を報知させること、
予測対象日が前記発報タイミング期間に属さない場合でも、前記予測手段が予測      した前記予測対象のリスクが、発報の有無を判断する基準値を超える場合には、前      記報知手段に前記情報を報知させること、
を特徴とする住宅内事故リスク予測報知システム。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４の何れか１つに記載する住宅内事故リスク予測報知システムにおいて、
前記情報はリスクに応じた予防策を含むこと、
を特徴とする住宅内事故リスク予測報知システム。
【請求項６】
住宅内で重篤な傷病事故が発生するリスクを予測する住宅内事故リスク予測方法であって、
過去の所定期間内に住宅内で実際に発生した傷病事故の傷病者の属性と事故発生日時  と事故発生場所と傷病程度を少なくとも含む傷病事故データと、前記傷病事故データに  関連する社会環境を表す社会指標データと、前記傷病事故データに関連する住宅環境を  表す住宅指標データと、前記傷病事故データに関連する屋内外の温熱環境を示す温熱環  境指標データとを記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップにて記憶されるデータのうちの２以上のデータを用いて、住宅内事  故による傷病程度が重症化するか否か若しくは死亡となるか否かを予測する予測式を、  多変量解析により導出する導出ステップと、
前記導出ステップにて導出した予測式に、予測対象に関する数値を代入することによ  り、リスクを予測する予測ステップと、を有すること、
を特徴とする住宅内事故リスク予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、住宅内事故が発生するリスクを予測して報知する住宅内事故リスク報知システム及び住宅内事故リスク予測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、特許文献１には、環境データから健康を損なう可能性があることを報知する環境報知時計が開示されている。この時計は、センサが測定した温度、湿度、気圧等の環境データに急激な環境変化又は特定の環境パターンがあるか否かを判断し、急激な環境変化等が生じていると判断すると、例えば、高温・多湿で熱中症になる可能性があること等、環境に見合った警告を報知する。
【０００３】
例えば、特許文献２には、熱中症になりやすい環境かといった環境状況の適否（危険度）を段階的に区分して報知する装置が開示されている。この装置は、測定した気温と湿度に基づいて特定される指標ランクが所定範囲内で無いときは、指標ランクに応じて特定した第１環境報知情報による報知を行い、一方、指標ランクが指定範囲内で有るときは、指標ランクに応じた第１環境報知情報に第２環境報知情報を加えた報知を行うので、使用者の年齢や体力、体調、体質等に応じて指標の区分がなされた装置を適宜準備したり、指標の区分が異なる複数の装置を準備したりすることなく、多くの使用者が自分に合わせて周囲の環境の適否を適切に確認することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−５０２８５号公報
【特許文献２】特開２０１３−２２２２５７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、上記従来技術には以下の問題があった。すなわち、特許文献１に記載の時計と特許文献２に記載の装置は、異常状態が発生する特性に関係なく一般化された指標を基準に、異常状態が発生するリスクを判断していたため、発報の信頼性が低かった。その結果、使用者は、特許文献１に記載の時計と特許文献２に記載の装置の発報に気付いても、異常状態が発生する危機意識が薄く、傷病事故を未然に防止する対策を怠る可能性は否定できない。
【０００６】
本発明は、上記問題点を解決するためになされたものであり、信頼性の高い住宅内事故の重症化リスク情報若しくは死亡リスク情報を提供することにより、重症化する可能性のある住宅内事故に対する危機意識を高め、住宅内事故の発生を未然に防止する対策を促すことができる住宅内事故リスク予測報知システム及び住宅内事故リスク予測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】
本発明の一態様は、（１）住宅内事故が発生するリスクを予測して報知する住宅内事故リスク予測報知システムであって、過去の所定期間内に住宅内で実際に発生した傷病事故の傷病者の属性と事故発生日時と事故発生場所と傷病程度を少なくとも含む傷病事故データと、前記傷病事故データに関連する社会環境を表す社会指標データと、前記傷病事故データに関連する住宅環境を表す住宅指標データと、前記傷病事故データに関連する屋内外の温熱環境を示す温熱環境指標データとを記憶する記憶手段と、前記記憶手段に記憶されるデータのうちの２以上のデータを用いて、住宅内事故による傷病程度が、重症化するか否か若しくは死亡となるか否かを予測する予測式を、多変量解析により導出する導出手段と、前記導出手段が導出した予測式に、予測対象者の属性、予測対象日の月日、曜日、時間、住宅の態様を示す住宅形態、予想気温の少なくとも１つに対応する数値を代入することにより、予測対象のリスクを予測する予測手段と、前記予測手段が予測したリスクに応じた情報を報知する報知手段と、を有すること、を特徴とする。
【０００８】
上記構成の住宅内事故リスク予測報知システムは、個人の属性以外に、人口密度等の社会環境や、住宅形態などの住宅環境や、屋内外の気温などの温熱環境が住宅内事故に影響を与えている実情に鑑みて、記憶手段が、過去の所定期間内に住宅内で実際に発生した傷病事故の傷病者の属性と事故発生日時と事故発生場所と傷病程度を少なくとも含む傷病事故データと、当該傷病事故データに関連する社会指標データと住宅指標データと温熱環境指標データを記憶している。導出手段は、記憶手段が記憶しているデータのうちの２以上のデータを用いて、住宅内事故による傷病程度が、重症化するか否か若しくは死亡となるか否かを予測する予測式を、多変量解析により導出する。予測式は、実際に発生した事故の傷病程度を、個人の属性だけでなく、事故の背景にある社会環境や住宅環境や温熱環境を反映させて導出されるので、有意性が高い。予測手段は、この予測式に、予測対象者の属性、予測対象日の月日、曜日、時間、住宅の態様を示す住宅形態、予想気温の少なくとも１つに対応する数値を代入することにより、予測対象のリスクを予測するので、予測されたリスクの信頼性が高くなる。報知手段が、信頼性の高い予測に応じた情報を報知するので、情報入手者は、当該情報を信頼して、リスクの予防策を講じるようになる。よって、上記構成のシステムによれば、信頼性の高い住宅内事故の重症化リスク情報若しくは死亡リスク情報を提供することにより、重症化する可能性のある住宅内事故に対する危機意識を高め、住宅内事故の発生を未然に防止する対策を促すことができる。
【０００９】
（２）（１）に記載する住宅内事故リスク予測報知システムにおいて、前記傷病事故データは、救急出動データであること、を特徴とする。
【００１０】
上記構成の住宅内事故リスク予測報知システムは、地域内で実際に発生した傷病事故の特性が予測式の導出とリスクの予測に反映されるので、地域毎に信頼性の高いリスクを予測して情報を報知することができる。
【００１１】
（３）（１）又は（２）に記載する住宅内事故リスク予測報知システムにおいて、前記導出手段は、特定の用に供される住宅内空間別に前記予測式を導出すること、前記予測手段は、更に、住宅内の場所に対応する数値を前記予測式に代入すること、を特徴とする。
【００１２】
上記構成の住宅内事故リスク予測報知システムによれば、事故発生時の生活場面の想定が容易な特定の用に供される住宅内空間別に、多変量分析を用いて予測式を導出し、リスクを予測するので、情報入手者に住宅内事故の予防策を講じさせやすい。
【００１３】
（４）（１）乃至（３）の何れか１つに記載する住宅内事故リスク予測報知システムにおいて、前記報知手段に前記情報を報知するタイミングを制御する発報タイミング制御手段を有すること、前記予測手段は、前記導出手段が導出した予測式を用いて、個人の属性別にリスクを期間毎に予測すること、前記発報タイミング制御手段は、前記予測手段がリスクを予測した期間のうち、リスクが高くなる期間を発報タイミング期間に設定し、予測対象日が前記発報タイミング期間に属する場合に、前記報知手段に前記情報を報知させること、予測対象日が前記発報タイミング期間に属さない場合でも、前記予測手段が予測した予測対象のリスクが、発報の有無を判断する基準値を超える場合には、前記報知手段に前記情報を報知させること、を特徴とする。
【００１４】
上記構成の住宅内事故リスク予測報知システムは、リスクが高くなるタイミング若しくはリスクが高くなるタイミングの前に報知手段がリスクに応じた情報の報知を行うので、情報入手者は、報知手段が情報を報知し始めることにより、住宅内事故が発生しやすい若しくは住宅内事故が重症化しやすい時期や季節になったことを自発的に認識し、前もって予防策を講じることが可能となる。また、季節の変わり目は、温熱環境が不安定であり、発報タイミングでないときでもリスクが高まる可能性がある。上記構成の住宅内事故リスク予測報知システムは、予測対象日が発報タイミング期間に属さない場合でも、予測手段が予測した予測対象日若しくは予測対象日時のリスクが基準値を超えると予測された場合には情報を予め報知するので、住宅内事故の重症化リスク若しくは死亡リスクを当事者に適時に伝えることができる。
【００１５】
（５）（１）乃至（４）の何れか１つに記載する住宅内事故リスク予測報知システムにおいて、前記情報はリスクに応じた予防策を含むこと、を特徴とする。
【００１６】
上記構成の住宅内事故リスク予測報知システムによれば、情報入手者が具体的な予防策を講じやすくなり、住宅内事故の発生若しくは住宅内事故による傷病者の重症化を抑制できる。
【００１７】
（６）住宅内で重篤な傷病事故が発生するリスクを予測する住宅内事故リスク予測方法であって、過去の所定期間内に住宅内で実際に発生した傷病事故の傷病者の属性と事故発生日時と事故発生場所と傷病程度を少なくとも含む傷病事故データと、前記傷病事故データに関連する社会環境を表す社会指標データと、前記傷病事故データに関連する住宅環境を表す住宅指標データと、前記傷病事故データに関連する屋内外の温熱環境を示す温熱環境指標データとを記憶する記憶ステップと、前記記憶ステップにて記憶されるデータのうちの２以上のデータを用いて、住宅内事故による傷病程度が重症化するか否か若しくは死亡となるか否かを予測する予測式を、多変量解析により導出する導出ステップと、前記導出ステップにて導出した予測式に、予測対象に関する数値を代入することにより、リスクを予測する予測ステップと、を有すること、を特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、信頼性の高い住宅内事故の発生リスク情報若しくは住宅内事故の重症化リスク情報を提供することにより、重症化する可能性のある住宅内事故に対する危機意識を高め、住宅内事故の発生を未然に防止する対策を促すことができる住宅内事故リスク予測報知システム及び住宅内事故リスク予測方法を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態に係る住宅内事故リスク予測報知システムの概略構成図である。
【図２】多変量解析に使用する変数を示す表である。
【図３】発報レベルを示す表である。
【図４】予測手段により使用される係数の一例を示す。
【図５】１年間の予測結果の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下に、本発明に係る住宅内事故リスク予測報知システム及び住宅内事故リスク予測方法の実施形態について図面に基づいて説明する。
【００２１】
（住宅内事故リスク予測報知システムの概略構成）
図１は、住宅内事故リスク予測報知システム１（以下「報知システム１」と略記する）の概略構成図である。報知システム１は、入力手段２と、第１データベース３と、導出手段４と、予測手段５と、発報タイミング制御手段６、報知手段７と、係数記憶手段８と、第２データベース９を備える。第１データベース３は、記憶手段の一例である。
【００２２】
入力手段２は、データを入力するものである。データは、手動で入力されるものでも、外部装置から自動受信されるものでも良い。また、手動入力と自動入力の両方を行うものでも良い。
【００２３】
第１データベース３は、入力手段２に入力されたデータを記憶するものである。第１データベース３は、過去の所定期間内に住宅内で実際に発生した傷病事故の傷病者の属性と事故発生日時と事故発生場所と傷病程度を少なくとも示す救急出動データを基本データとして記憶している。救急出動データは、傷病事故データの一例である。
【００２４】
ここで、本明細書において、傷病事故とは、火災や自然災害、自損行為などを除いた不慮のケガや傷病等によって発生した一般負傷事故と急病事故の総称をいう。
傷病程度は、傷病事故による傷病の程度をいう。この傷病程度により、傷病事故の重症度を設定する。例えば、重症度は、傷病事故により救急隊員が到着した時点で死亡していた「第１の死亡」と、病院搬送後の初診から一週間後に転帰した「第２の死亡」と、病院搬送後の初診から一ヶ月後に転帰した「第３の死亡」と、救急隊員が到着した時点で重症であった「重症」と、救急隊員が到着した時点で中等症であった「中等症」と、救急隊員が到着した時点で軽症であった「軽症」に分けられる。尚、本明細書において、重症化とは、重症度が「第１の死亡」と「第２の死亡」と「第３の死亡」と、「重症」の何れかである事故を指すものとする。また、死亡とは、重症度が「第１の死亡」と「第２の死亡」と「第３の死亡」の何れかである事故を指すものとする。
【００２５】
また、発明者らが救急出動データを分析・検討した結果、住宅内事故の発生には、個人の性別や年齢等の属性以外の要因も影響していることを分かった。その要因には、例えば、日時や曜日等のタイミングや、人口密度等の社会環境や、住宅形態などの住宅環境や、外気温などの温熱環境が住宅内事故に影響を与えていた。
【００２６】
そのため、第１データベース３は、例えば、事故後重症化したか否か、事故後死亡したか否かを記憶する傷病程度記憶領域３１と、傷病者の年齢や性別に関するデータを記憶する属性記憶領域３２と、傷病事故が発生したタイミングに関するデータを記憶するタイミング記憶領域３３と、属性及びタイミング以外で傷病事故に影響する要因に関するデータを記憶する外部環境記憶領域３４が設けられている。傷病程度記憶領域３１と属性記憶領域３２とタイミング記憶領域３３には、救急出動データを分析することによって得られたデータが記憶される。そして、外部環境記憶領域３４には、救急出動データに関連する社会指標データと、救急出動データに関連する住宅指標データと、救急出動データに関連する温熱環境指標データを記憶している。社会指標データと住宅指標データと温熱環境指標データは、救急出動データにマッチングできる公的データ（例えば、住宅・土地統計調データ、人口動態統計・推計データ、消費者物価指数データ、気象台が提供する気象データなど）に基づいて取得されている。
【００２７】
ここで、本明細書において、社会指標データは、社会環境を表すデータである。社会指標データには、例えば、人口、高齢化率、消費者物価指数、可処分所得などのデータが含まれる。
住宅指標データは、住宅環境を表すデータである。住宅指標データには、例えば、築年数、住宅断熱等級、住宅内の手摺り設置有無、住宅形態、住宅構造等のデータが含まれる。
温熱環境指標データは、屋内外の温熱環境を表すデータである。温熱環境指標データには、例えば、屋内外の最高気温、最低気温、日気温較差等のデータが含まれる。
タイミング指標データは、事故発生タイミングを表すデータである。タイミング指標データには、例えば、年月日、曜日、時間等のデータが含まれる。
属性記憶領域３２に記憶される年齢指標データは、例えば、年齢、年代、年齢層等のデータを含み、性別指標データは、男性、女性を区別するデータを含む。
【００２８】
導出手段４は、第１データベース３に記憶されたデータの中から２以上のデータを選択して住宅内事故による傷病程度が重症化するか若しくは死亡するか否かを多変量解析を用いて導出するものである。多変量解析には、例えば、重回帰分析やロジスティック回帰分析等が含まれる。
【００２９】
導出手段４は、下記のステップ（ａ）〜（ｃ）のステップを行うことで、予測式を導出する。
（ａ）過去の所定期間内に住宅内で傷病事故を発生した複数の傷病者について、社会指標データ、住宅指標データ、温熱環境指標データ、タイミング指標データ、年齢指標データ、性別指標データに含まれるデータを第１データベース３から取得する。
（ｂ）次に、第１データベース３から、過去の所定期間内に住宅内で傷病事故の重症度を取得する。重症度は、救急出動データに含まれる傷病程度や搬送後の転帰状況を分析することで得られる。例えば、傷病者を傷病程度に従って「重症化」と重症化でない「軽傷・中等症」とに分類し、前者を「１」、後者を「０」とし、重症度データとして２値で取得する。
（ｃ）（ｂ）で取得した重症度を、（ａ）で取得した２以上のデータを用いて多変量解析を行い、数式１に示す予測式を導出する。例えば、導出手段４が、ロジスティック回帰分析を用いて予測式を導出する場合には、傷病事故データと、社会指標データと、住宅指標データと、温熱環境指標データのうちの２以上のデータを独立変数とし、住宅内事故による傷病程度が重症化若しくは死亡となるか否かの２値を従属変数とする。
【００３０】
【数１】
2019121067.tif 000003
ｙは、ロジット（対数オッズ）を示す。ｐは、住宅内事故による傷病程度が重症化若しくは死亡となる確率（リスク率）を示す。ｂ0は、定数を示す。ｂ1〜ｂkは、係数を示す。
【００３１】
導出手段４は、救急出動データを用いて予測式を導出するので、地域内で実際に発生した傷病事故の特性が予測式に反映される。そのため、この予測式に基づいてリスクを予測することにより、地域毎に信頼性の高いリスクを予測して情報を報知することができる。しかも、導出手段４が導出した予測式は、実際に発生した傷病事故の内容だけでなく、個人の属性や事故の背景にある社会環境、住宅環境、温熱環境を反映させて導出されるので、有意性が高い。
【００３２】
尚、予測式は、リスクを予測する住宅内の場所別に導出することが望ましい。例えば、浴室や脱衣室の予測対象者が６０歳以上の高齢者であるときのリスクを予測する場合には、上記（ａ）で取得したデータの中から、浴室や脱衣室で発生した傷病者を抽出し、抽出した傷病者にマッチングする各指標データを取得し、予測式を導出する。この予測式を用いて、６０歳以上の高齢者を対象とした住宅内事故による傷病程度が重症化するリスク率若しくは死亡するリスク率（以下「重症化リスク率」ともいう。）を予測することが可能になる。リスクを予測する住宅内の場所とは、特定の用に供される住宅内の空間を指し、例えば、浴室、トイレ、階段、廊下・通路、台所等が含まれる。特定の用に供される住宅内空間は、一日のうち長時間滞在する居室と比べて、使用態様が比較的明確であるため、事故防止対策を講じやすい。そのため、特定の用に供される住宅内空間について予測式を導出してリスク（重症化リスク率）を予測すれば、住宅内事故の対策を情報入手者に講じさせやすい。
【００３３】
図１に戻り、予測手段５は、導出手段４が導出した予測式の結果から、傷病程度が重症化若しくは死亡となる住宅内事故が発生するリスク（重症化リスク率）を予測するものである。この予測は、予測式が第１データベース３に記憶された救急出動データ、及び、救急出動データに関連し且つ重症化に影響する要因となる社会指標データ、住宅指標データ、温熱環境指標データを含んでいるため、信頼性が高い予測になる。予測手段５は、第２データベース９に記憶されているデータと係数記憶手段８に記憶されている係数を用いて、重症化リスク率を予測する。
【００３４】
尚、第２データベース９は、記憶対象が予測対象に関するデータであることが、第１データベース３と相違する。予測対象に関するデータは、第１データベース３に記憶されたデータと対比可能なデータである。例えば、第２データベース９には、予測対象者の属性を記憶する属性記憶領域や、予測対象者の属性以外で傷病事故に影響する要因に関するデータを記憶する外部環境記憶領域などを備える。属性記憶領域には、救急出動データに対応する予測対象者の年齢指標データ、性別指標データが記憶される。また、外部環境記憶領域には、タイミング指標データ、温熱環境指標データ、社会指標データ、住宅指標データが含まれる。温熱環境指標データは、救急出動データに対応する地域について、気象庁等が発表する天気予報等から得られる温熱環境データが記憶される。また、社会指標データと住宅指標データには、救急出動データに対応する地域の公的データから得られる社会と住宅に関するデータがそれぞれ記憶される。係数記憶手段８は、住宅内の場所別に、リスクを予測する際に用いる係数を記憶するものである。
【００３５】
予測手段５は、予測対象日のリスク（重症化リスク率）を下記のステップ（ｄ）〜（ｆ）を行うことで、予測する。
（ｄ）予測対象日の月日、時間、曜日等のタイミング指標データを第２データベース９から取得する。
（ｅ）予測対象日の予想気温等の温熱環境指標データを第２データベース９から取得する。
（ｆ）予測対象者の属性データ（年齢指標データ、性別指標データ）を第２データベース９から取得する。
（ｇ）導出手段４が導出した予測式である数１に、（ｄ）で取得したタイミング指標データと、（ｅ）で取得した温熱環境指標データと、（ｆ）で取得した属性データに対応する数値を代入することにより、ロジットｙを算出し、そのロジットｙから数２を用いて、予測対象者の予測対象日時の重症化リスク率を算出する。より具体的には、予測対象の独立変数ｘに「１」を代入し、予測対象でない独立変数ｘに「０」を代入し、予測対象に対応する係数を係数記憶手段８から読み出して代入することにより、ロジットｙを算出する。そのロジットｙから数２を用いて予測対象となる人や日時の重症化リスク率を予測する。尚、住宅形態（一戸建てか集合住宅か）については、階段保有有無により事故発生有無が決まるため、戸建住宅の場合は、住宅形態の独立変数に「１」を代入し、予測対象となる住宅形態に対応する係数を係数記憶手段８から読み出して代入することにより、予測対象となる住宅形態における重症化リスク率を予測するようにしても良い。
【００３６】
【数２】
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【００３７】
尚、重症化リスク率の予測は、具体的数値（例えば、重症化のリスク率○○％など）で予測してもよいし、リスク規模に合わせた範囲に応じてリスクを段階的（リスク高い、リスク中程度、リスク低い等）に予測しても良い。
【００３８】
発報タイミング制御手段６は、報知手段７が情報を報知するタイミングを制御するものである。報知手段７がリスクに応じた情報を毎日報知すると、情報入手者のリスクに対する関心が低くなりかねない。そのため、報知システム１では、導出手段４が導出した予測式を用いて予測手段５により個人の属性別にリスクを期間毎に予測する。発報タイミング制御手段６は、予測手段５がリスクを予測した期間のうち、リスクが高くなる期間を発報タイミング期間に設定する。そして、発報タイミング制御手段６は、予測対象日が発報タイミング期間に属する場合に、報知手段７に情報を報知させる。これにより、報知システム１は、リスクが高くなる期間に報知手段７が報知を行うので、情報入手者は、報知手段７が情報を報知し始めることにより、住宅内事故が発生しやすい時期や季節になったことを自発的に認識して予防策を講じるようになる。
【００３９】
もっとも、季節の変わり目など、気象変動が大きい時期には、発報タイミングでない場合でも、リスクが高まる恐れがある。そこで、発報タイミング制御手段６は、予測対象日が発報タイミング期間に属さない場合でも、予測手段５が予測した予測対象日時の住宅内事故による重症化リスク若しくは死亡リスク（重症化リスク率若しくは死亡リスク率）が、発報の有無を判断する基準値Ｎ１（Ｎ２）を超える場合には、報知手段７に情報を報知させる。これにより、報知システム１は、重症化若しくは死亡する可能性がある住宅内事故のリスクを当事者に適時に伝えることができる。
【００４０】
報知手段７は、予測手段５の予測及び発報タイミング制御手段６のタイミング制御（判断）に応じた情報を報知するものである。予測手段５による予測の信頼性が高いため、報知手段７は、リスクに応じた信頼性の高い情報を報知する。そのため、情報入手者は、報知手段７から報知される情報を信頼して、リスクの予防策を講じるようになる。
【００４１】
尚、報知手段７による報知は、音声やブザー音等により聴覚的に行っても、ランプの点灯や表示等により視覚的に行っても、バイブレーション等の振動により触覚的に行っても良い。例えば、報知手段７は、リスク率が○○％以上である場合やリスクが中程度以上である場合に、住宅内に具備された設備機器からブザーや音声やバイブレーションを発生して、聴覚情報又は触覚情報として予測されたリスク率やリスクの程度等を報知する。また、例えば、報知手段７は、スマートフォンにアプリをダウンロードさせ、リスク率やリスクの程度等を、聴覚情報又は視覚情報又は触覚情報としてスマートフォン等を介して報知する。更に例えば、報知手段７は、企業や公的機関などのホームページや、テレビ番組、ラジオ番組の情報コーナー等にて、リスク率やリスクの程度等を、視覚情報又は聴覚情報として報知する。
【００４２】
また、報知手段７は、リスク率やリスクの程度と一緒に、リスクに応じた予防策を報知する。情報入手者が具体的な予防策を講じやすくなり、住宅内事故の発生若しくは住宅内事故による傷病者の重症化を抑制できるようになる。
【００４３】
予防策の報知は、特定の用に供される住宅内空間別に具体的に行うことが好ましい。例えば、浴室・洗面脱衣室の事故予防策として、急激な血圧変動を防ぐために、熱い湯に長時間入浴しないことや、洗面脱衣室や浴室を暖房するなどして急激な温度変化を避けることなどを報知する。また例えば、トイレの事故予防策として、トイレ空間を暖房するなどして暖かくすることや、普段から水分をとって排便時のいきみを穏やかにすることなどを報知する。また例えば、廊下・階段の事故予防策として、服を羽織ってから廊下・階段にいき移動時の寒さを防ぐことや、寝室から移動する前に水分をとって血栓形成を防ぐことなどを報知する。また例えば、台所の事故予防策として、家族と一緒に食事をすること、食事中に家族がそばにいること、寝室に飲料水を準備して早朝や深夜に台所に行かないようにすること等を報知する。更に例えば、入浴等の行動前に家族に声をかけ、万一事故が発生した場合に早期発見してもらう環境を整えることを報知する。
【００４４】
以上説明した本形態によれば、信頼性の高い住宅内事故の発生リスク情報若しくは住宅内事故の重症化リスク情報を提供することにより、重症化する可能性のある住宅内事故に対する危機意識を高め、住宅内事故の発生を未然に防止する対策を促すことができる報知システム１及び住宅内事故リスク予測方法を実現することができる。
【実施例】
【００４５】
分析対象となるデータとして、１９９５年から２０１５年までの２１年間の名古屋市消防局救急出動データ（以下「名古屋救急出動データ」とする。）を取得した。名古屋救急出動データには、例えば、傷病者の年齢、性別、事故発生住所、事故発生場所、傷病程度などの情報が含まれる。そして、名古屋救急出動データの事故発生年月日、時間、事故発生住所（名古屋市１６区）とマッチングできる公的データを「統計なごやｗｅｂ版（ＣＣＢＹ４．０国際）」と「過去の気象データ・ダウンロード」のサイトより取得した。取得したデータは、統計解析ソフトウェア（例えば、IBM SPSS Statistics）を用いて分析され、名古屋救急出動データ（毎分）と人口動態統計（毎年）と名古屋地方気象台AMeDAS（毎時）と住宅・土地統計調査（５年毎）と全国消費実態調査（５年毎）とを記憶する第１データベース３を構築した。
【００４６】
第１データベース３に記憶したデータを分析した結果、傷病事故は、人口増加以外の要因によっても増減していることが分かった。
【００４７】
具体的に説明すると、事故件数を従属変数として重回帰分析を事故種別（傷病事故、一般負傷事故、急病事故）に行った。傷病事故は、一般負傷と急病を合わせたものである。
【００４８】
独立変数は、第１データベース３に記憶されるデータの中から、有意性の高いデータを選定した。尚、毎年実施されていない住宅・土地統計調査や全国消費実態調査のデータは、多重代入法により調査が行われなかった年の欠損値を補完した。傷病事故へのそれぞれのデータの影響の大きさを検討するため、回帰式から得られた標準偏回帰係数を比較した。
【００４９】
標準偏回帰係数をｔ検定した結果、Ｒ2≧０．９４であり、分散分析でも、有意確率が１％未満で有意となり、非常に当てはまりの良い回帰式が得られた。
【００５０】
事故種別に因らず共通して影響の大きいデータは、事故件数への寄与率が高い順に人口、高齢化率、住宅形態比、人口密度、日照時間であった。人口と高齢化率は、事故件数を増加させる側に影響し、住宅形態比と人口密度と日照時間は事故数を減少させる側に影響した。
【００５１】
事故種別にみると、一般負傷事故は、手摺りの設置割合が影響していた。例えば、特定の用に供される住宅内空間に定義される廊下では、居室よりも、手摺りの設置が事故抑制に寄与していた。
【００５２】
急病事故は、特定の用に供される住宅内空間に定義される浴室に手摺りを設置することが、事故抑制に寄与していた。また、無断熱住宅の建築率が低いほど、事故抑制に寄与していた。
【００５３】
以上のことから、居室での事故は、特定の用に供される住宅内空間での事故よりも圧倒的に多いものの、住宅設備が整っている居住室の室内環境よりも、住宅設備が十分に具備されていない特定の用に供される住宅内空間の環境設備の方が、事故減少に寄与する可能性が高い。
【００５４】
一般負傷事故は、発生場所によらず、軽症・中等症で８割を超えるが、急病事故は、発生場所別で重症化の程度は異なっていた。一般負傷事故も急病事故も場所特有の用途が原因で発生していた。
【００５５】
以上より、住宅内事故の重症化には、図２に示す社会環境、住宅環境、温熱環境、属性の影響が大きいことがわかった。また、特定の用に供される住宅内空間は、居室と比べ、予防策を講じやすいことがわかった。よって、特定の用に供される住宅内空間別に、重症度が予測できる予測式を導出し、その予測式を用いて予測対象者の予測対象日時のリスクを予測して報知するようにすれば、救急車を呼ぶような住宅内事故の発生を低減させ、救急出動の抑制にもつながる。
【００５６】
そこで、浴室・脱衣室で事故が発生するリスクの予測と報知を一例に挙げて、具体的に説明する。
【００５７】
第１データベース３に記憶されたデータを用いて、導出手段４によりオッズ比を算出した。浴室・脱衣室で傷病事故が発生した案件について、年別人口、年別消費者物価指数、曜日特性（平日あるいは休日）、年代、時間帯、外気温を用いて多変量解析を行い、年代別（２０代未満、２０代〜３０代、…８０代以上）の重症化リスク及び死亡リスクのオッズ比を算出したところ、６０歳以上の高齢者のオッズ比が有意に高いことが分かった。そこで、浴室・脱衣室で発生する傷病事故の重症化若しくは死亡のリスクの予測は、６０歳以上の高齢者を予測対象者とする。
【００５８】
また、月別（１月、２月…１２月）の重症化リスク及び死亡リスクのオッズ比を算出したところ、６月から９月を除いた月のオッズ比が有意に高いことが分かった。よって、浴室・脱衣室の事故に関する報知は、リスクが高くなる時期に行うことで、予測対象者の注意を喚起できる。
【００５９】
また、時間帯別の重症化リスク及び死亡リスクのオッズ比を算出したところ、リスクの高い時間帯は１５時から夜中の２時の時間帯であることが分かった。よって、浴室・脱衣室の事故に関する報知は、時間帯別にも行うことで、入浴時間の調整等の注意を当事者に喚起することができる。
【００６０】
そこで、予測手段５は、予測対象日時における６０歳以上の高齢者の人口、消費者物価指数、予測対象日時の曜日特性（平日あるいは休日）、予測対象者の年代、予測対象の時間帯、予測対象日時の外気温を第２データベース９から読み出し、読み出したデータに対応する係数を係数記憶手段８から読み出す。そして、予測手段５は、導出手段４が第１データベース３の年齢指標データ、性別指標データ、タイミング指標データ、社会指標データ、温熱環境指標データ、住宅指標データのうちの少なくとも２以上用いて導出した予測式に、予測対象に対応する数値（予測対象に対応する独立変数）を代入することにより、６０歳以上の高齢者の１年間の重症化及び死亡リスクを時間帯別に予測する。
【００６１】
発報タイミング制御手段６は、予測手段５の予測に合わせて発報レベルを月別・時間帯別に設定する。浴室・脱衣室を対象とする発報レベルの一例を図３に示す。発報タイミング制御手段６は、例えば、予測手段５が予測したリスク（重症化リスク率）の大きさに応じて、「最要注意」を示す「５」と、「要注意」を示す「４」と、「注意」を示す「３」と、「少し注意」を示す「２」と、「無し」を示す「１」に発報レベルを設定する。なお、ここでいう「注意」は、浴室・脱・衣室の室内温度を上昇させる、浴室・脱衣室と浴槽にはったお湯との温度差を小さくする、外部からの冷気が流入しないように遮断する等の処置を講ずるレベルであるとする。そして、発報タイミング制御手段６は、例えば、１日のうちに発報レベルが「２」以上となる時間帯を含む月（１月から５月、１０月から１２月）を報知手段７に報知を行わせる発報タイミング期間に設定し、発報レベルが「１」のみである月（６月から９月）を報知手段７に報知を行わせない未発報タイミング期間Ｔに設定する。
【００６２】
報知手段７は、図３に示す発報レベルに応じて、リスクを月別・時間帯別に報知する。高齢者は、報知手段７が報知する情報に基づいて、浴室・脱衣室での発生する事故のリスクを認識し、予防対策を講じることができる。特に、月別だけでなく、時間帯別でもリスクを報知するので、高齢者は、入浴時間帯をリスクの低い時間帯にずらすなどの対策を講じやすい。
【００６３】
ここで、報知手段７が、発報レベルに従って情報を１年間報知し続けると、報知手段７が報知する情報に対する高齢者の関心が低くなる恐れがある。この場合、例えば、９月から１０月や、５月から６月のレベル移行期に、高齢者がリスクの高いことに気付かず、重症度の高い事故に見舞われる可能性がある。そこで、報知手段７は、原則、発報タイミング制御手段６が設定した発報タイミング期間のみ報知を行う。
【００６４】
もっとも、気象は日々変動するものであり、図３に示す発報レベルが日々のリスクに適合するとは限らない。そこで、予測手段５は、例えば図４に示す浴室・脱衣室用の係数テーブルを用いて、６０歳以上の高齢者の１年間の重症化及び死亡リスクを予測対象日時別に予測する。例えば、予測手段５は、導出手段４が導出した予測式のうち、人口、消費者物価指数の独立変数に予測対象年の数値若しくは将来推計値を、その係数に代表値ａ，ｂ（Ａ，Ｂ）をそれぞれ代入する。また、年代の独立変数に「１」を、その係数に６０歳以上の高齢者に対応する係数ｄｋ（Ｄｋ）を代入する。また、平日／休日の独立変数に「１」を、その係数に予測対象日に対応する係数ｃ（Ｃ）を代入する。また、時間帯の独立変数に「１」を、その係数に予測対象時間に対応する時間帯の係数ｅ（ｅ１〜ｅｋ）［Ｅ（Ｅ１〜Ｅｋ）］を代入する。また、外気温の独立変数に「１」を、その係数に予測対象日時の外気温に対応する係数ｆ（ｆ１〜ｆｋ）［Ｆ（Ｆ１〜Ｆｋ）］を代入する。そして、定数にg（Ｇ）を代入する。この他の独立変数には「０」を代入する。これにより、６０歳以上の高齢者の予測対象日時における住宅内事故の重症化リスク率若しくは死亡リスク率を算出する。これにより得られた結果の一例を図５に示す。
【００６５】
図５のうち、Ｍ１は、重症化リスク率を示し、Ｍ２は、死亡リスク率を示し、Ｎ１は、重症化リスク率による発報基準値を示し、Ｎ２は、死亡リスク率による発報基準値を示す。報知手段７は、原則、６月から９月の未発報タイミング期間Ｔに報知を行わない。しかし、予測対象日が未発報タイミング期間Ｔに属する（発報タイミング期間に属さない）場合でも、予測対象日時の外気温が低く、図中Ｘ１，Ｘ２に示すように重症化リスク率Ｍ１若しくは死亡リスク率Ｍ２が基準値Ｎ１，Ｎ２を超える場合には、事故予防に関する情報（例えばリスク率、リスクの程度、予防策）を報知する。これにより、当事者は、住宅内事故の発生を予想しにくい時期・季節でも、住宅内事故が発生するリスクがあることを認識し、事故予防策を講じることができる。つまり、住宅内事故により救急搬送される傷病者を減らすことが可能になる。
【００６６】
尚、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、色々な応用が可能である。
第１データベース３は、実際に発生した傷病事故に関する傷病事故データであれば、救急出動データ以外のものを第１データベース３に記憶させても良い。
【符号の説明】
【００６７】
１  住宅内事故リスク予測報知システム
３  データベース
４  導出手段
５  予測手段
６  報知手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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