(57)【要約】  コンピューターシステムのＣＰＵが実行する処理は、ハードディスクから歩行軌跡データを取得するステップ（Ｓ９１０）と、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップ（Ｓ９２０）と、入居者の属性に基づいて予め定められた係数を読み出すステップ（Ｓ９３０）と、歩行速度に、当該係数を乗じて、当該歩行速度を正規化するステップ（Ｓ９４０）と、正規化後の値を保存するステップ（Ｓ９５０）と、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された正規化後の値を読み出すステップ（Ｓ９６０）と、各値を比較するステップ（Ｓ９７０）と、比較の結果に基づいて当業者の状態を判定するステップ（Ｓ９８０）とを含む。
2020003954.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータで実行されるプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータに、
入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得するステップと、
複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップと、
入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、前記歩行速度を正規化するステップとを実行させる、プログラム。
【請求項２】
前記入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む、請求項１に記載のプログラム。
【請求項３】
前記プログラムは前記コンピュータに、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するステップをさらに実行させる、請求項１に記載のプログラム。
【請求項４】
メモリーと、
前記メモリーに結合されたプロセッサーとを備え、
前記プロセッサーは、
入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得し、
複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出し、
入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、前記歩行速度を正規化するように構成されている、情報処理装置。
【請求項５】
前記入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記プロセッサーは、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するようにさらに構成されている、請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータで実行される方法であって、
入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得するステップと、
複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップと、
入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、前記歩行速度を正規化するステップとを含む、方法。
【請求項８】
前記入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するステップをさらに含む、請求項７に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示はデータ処理に関し、より特定的には、歩行軌跡に基づくデータ処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
居住者を見守る技術が知られている。例えば、特開２０１５−２１５７１１号公報（特許文献１）は、『居住者の生活に寄り添う形で居住者の行動や生態の相対的な変化を見守るべく、個人差が著しい「老い」の進行を、その居住者の能力や環境に応じて相対的に評価しその評価に合った見守りの仕様を提示できる見守りシステム』を開示している（［要約］の［課題］参照）。【０００３】
特開２０１７−１１７４２３号公報（特許文献２）は、『見守り対象者の歩速を含む日常行動を把握可能な見守りシステム』を開示している。当該見守りシステムは、『住居Ｈに設置された複数の子機２（２Ａ〜２Ｇ）と親機３とを備える。各子機２は、対象者を感知すると通知信号を親機３に送信する。親機３は、子機２Ｄからの通知信号の時刻データと子機２Ｅからの通知信号の時刻データとに基づいて、見守り対象者の寝室ＰＤからトイレＰＤまでの移動時間を算出し、当該移動時間に基づき見守り対象者の歩速を算出する。』という構成を備える（［要約］参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−２１５７１１号公報
【特許文献２】特開２０１７−１１７４２３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
見守りや介護を必要とする人について、介護度の認定は、例えば、対象者、介護者への聞き取りや主治医の意見等に基づいて行なわれ、定量的な測定ができず、要介護度の判定に時間がかかる場合がある。また、測定値は、入居している期間に応じて変化する場合もある。そして、測定値（例えば、歩行速度等）の変化の度合いは、入居者の体格、年齢、性別等で異なる。そのため、測定値のみを単純に比較しただけでは、入居者の状態の変化が適正に把握できない場合がある。したがって、入居者の状態の変化を適正に把握できる技術が必要とされている。【０００６】
本開示は上述のような背景に鑑みてなされたものであって、ある局面における目的は、入居者の状態の変化を適正に把握できる技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
ある実施の形態に従うと、コンピュータで実行されるプログラムが提供される。プログラムはコンピュータに、入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得するステップと、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップと、入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、歩行速度を正規化するステップとを実行させる。【０００８】
ある実施の形態に従うと、入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む。【０００９】
ある実施の形態に従うと、プログラムはコンピュータに、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するステップをさらに実行させる。【００１０】
他の実施の形態に従うと、情報処理装置が提供される。情報処理装置は、メモリーと、メモリーに結合されたプロセッサーとを備える。プロセッサーは、入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得し、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出し、歩行速度に、入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、歩行速度を正規化するように構成されている。【００１１】
他の実施の形態に従う情報処理装置において、入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む。【００１２】
他の実施の形態に従うと、プロセッサーは、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するようにさらに構成されている。【００１３】
さらに他の実施の形態に従うと、コンピュータで実行される方法が提供される。この方法は、入居者の歩行軌跡を表わす歩行軌跡データを取得するステップと、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出するステップと、入居者の属性に基づいて予め定められた係数に基づいて、歩行速度を正規化するステップとを含む。【００１４】
他の実施の形態に従う方法において、入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む。【００１５】
さらに他の実施の形態に従うと、方法は、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定するステップをさらに含む。
【発明の効果】
【００１６】
本開示のコンピューターで実行されるプログラム、情報処理装置、および、コンピューターで実行される方法は、入居者の状態の変化を適正に把握できる。【００１７】
この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】見守りシステム１００の構成の一例を示す図である。
【図２】見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。
【図３】クラウドサーバー１５０として機能するコンピューターシステム３００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【図４】センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の装置構成の概略の一例を示す図である。
【図５】クラウドサーバー１５０が備えるハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。
【図６】ある局面において入居者の歩行軌跡の変化を表わす図である。
【図７】ハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。
【図８】歩行速度と、当該歩行速度に応じて提案される要介護あるいは要支援のレベルとの対応を表わす図である。
【図９】クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【図１０】モニター８の表示の一例を表わす図である。
【図１１】歩行速度の診断レポートの一例を表わす図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、図面を参照しつつ、本開示に係る技術思想の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。
【００２０】
［技術思想］
本明細書に開示にされる技術思想の概要について説明する。
【００２１】
ある局面において、施設の入居者等の対象者の観測値（歩行速度など）を正規化する。正規化した観測値を使って、全ての対象者を同じ基準で評価することが可能である。
【００２２】
例えば、歩行速度が70cm/sの人（Ａさん）と、30cm/sの人（Ｂさん）がいて、Ａさんの歩行速度が5cm/s下がるのと、Ｂさんの歩行速度が5cm/s下がるのでは捉え方が異なる。オフセットを使って下がり方の違いを正規化する。これにより入居者等の対象者の要介護度の判定が容易になる。
【００２３】
別の局面において、年齢、性別、体格（身長あるいは体重）によって正規化の係数を決めるテーブルを準備する。それぞれから出した係数を用いることで、年齢、性別、身長あるいは体重に関係しない正規化された値を得るようにする。
【００２４】
さらに別の局面において、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定する。ユーザーによって選択された各入居者の歩行軌跡データを用いて歩行速度を算出し、属性係数を乗じて正規化後の歩行速度を算出する。正規化後の値を比較することにより、各入居者の状態の変化の有無および変化の度合いを検出する。
【００２５】
［見守りシステムの構成］
図１は、見守りシステム１００の構成の一例を示す図である。見守り対象は、例えば、施設の居室領域１８０に設けられた各居室内の入居者である。図１の見守りシステム１００では、居室領域１８０に、居室１１０，１２０が設けられている。居室１１０は、入居者１１１に割り当てられている。居室１２０は、入居者１２１に割り当てられている。図１の例では、見守りシステム１００に含まれる居室の数は２であるが、当該数はこれに限定されない。
【００２６】
見守りシステム１００では、居室１１０，１２０にそれぞれ設置されたセンサーボックス１１９と、管理センター１３０に設置された管理サーバー２００と、アクセスポイント１４０とが、ネットワーク１９０を介して接続される。ネットワーク１９０は、イントラネットおよびインターネットのいずれをも含み得る。
【００２７】
見守りシステム１００では、介護者１４１が携帯する携帯端末１４３、および、介護者１４２が携帯する携帯端末１４４は、アクセスポイント１４０を介してネットワーク１９０に接続可能である。さらに、センサーボックス１１９、管理サーバー２００、および、アクセスポイント１４０は、ネットワーク１９０を介して、クラウドサーバー１５０と通信可能である。
【００２８】
居室１１０，１２０は、それぞれ、設備として、タンス１１２、ベッド１１３、および、トイレ１１４を含む。居室１１０のドアには、当該ドアの開閉を検出するドアセンサー１１８が設置されている。トイレ１１４のドアには、トイレ１１４の開閉を検出するトイレセンサー１１６が設置されている。ベッド１１３には、各入居者１１１，１２１の臭いを検出する臭いセンサー１１７が設置されている。各入居者１１１，１２１は、当該入居者１１１，１２１のバイタル情報を検出するバイタルセンサー２９０を装着している。検出されるバイタル情報は、入居者の体温、呼吸、心拍数等を含む。居室１１０，１２０では、各入居者１１１，１２１は、それぞれ、ケアコール子機１１５を操作することができる。
【００２９】
センサーボックス１１９は、居室１１０，１２０内の物体の挙動を検出するためのセンサーを内蔵している。センサーの一例は、物体の動作を検出するためのドップラーセンサーである。他の例は、カメラである。センサーボックス１１９は、センサーとしてドップラーセンサーとカメラの双方を含んでもよい。
【００３０】
図２を参照して、見守りシステム１００の構成要素について説明する。図２は、見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。
【００３１】
［センサーボックス１１９］
センサーボックス１１９は、制御装置１０１と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）１０３と、通信インターフェイス１０４と、カメラ１０５と、ドップラーセンサー１０６と、無線通信装置１０７と、記憶装置１０８とを備える。
【００３２】
制御装置１０１は、センサーボックス１１９を制御する。制御装置１０１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ（Central  Processing  Unit）、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）その他のプロセッサー、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）、またはこれらの組み合わせなどによって構成される。
【００３３】
通信インターフェイス１０４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。センサーボックス１１９は、当該アンテナを介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、管理サーバー２００、携帯端末１４３，１４４その他の端末、アクセスポイント１４０、クラウドサーバー１５０、その他の通信端末などを含む。
【００３４】
カメラ１０５は、一実現例では、近赤外カメラである。近赤外カメラは、近赤外光を投光するＩＲ（Infrared）投光器を含む。近赤外カメラが用いられることにより、夜間でも居室１１０，１２０の内部を表わす画像が撮影され得る。他の実現例では、カメラ１０５は、可視光のみを受光する監視カメラである。さらに他の実現例では、カメラ１０５として、３Ｄセンサやサーモグラフィーカメラが用いられてもよい。センサーボックス１１９およびカメラ１０５は、一体として構成されてもよいし、別体で構成されてもよい。
【００３５】
ドップラーセンサー１０６は、たとえばマイクロ波ドップラーセンサーであり、電波を放射及び受信して、居室１１０，１２０内の物体の挙動（動作）を検出する。これにより、居室１１０，１２０の入居者１１１，１２１の生体情報が検出され得る。一例では、ドップラーセンサー１０６は、２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を各居室１１０，１２０のベッド１１３に向けて放射し、入居者１１１，１２１で反射した反射波を受信する。反射波は、入居者１１１，１２１の動作により、ドップラーシフトしている。ドップラーセンサー１０６は、当該反射波から、入居者１１１，１２１の呼吸状態や心拍数を検出し得る。
【００３６】
無線通信装置１０７は、ケアコール子機２４０、ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７、および、バイタルセンサー２９０からの信号を受信し、当該信号を制御装置１０１へ送信する。たとえば、ケアコール子機２４０は、ケアコールボタン２４１を備える。当該ボタンが操作されると、ケアコール子機２４０は、当該操作があったことを示す信号を無線通信装置１０７へ送信する。ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７、および、バイタルセンサー２９０は、それぞれの検出結果を無線通信装置１０７へ送信する。
【００３７】
記憶装置１０８は、たとえば、フラッシュメモリーまたはハードディスク等の固定記憶装置、あるいは、外付けの記憶装置などの記録媒体である。記憶装置１０８は、制御装置１０１によって実行されるプログラム、および、当該プログラムの実行に利用される各種のデータを格納する。各種のデータは、入居者１１１，１２１の行動情報を含んでいてもよい。行動情報の詳細は後述する。
【００３８】
上記のプログラムおよびデータのうち少なくとも一方は、制御装置１０１がアクセス可能な記憶装置であれば、記憶装置１０８以外の記憶装置（たとえば、制御装置１０１の記憶領域（たとえば、キャッシュメモリーなど）、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部機器（たとえば、管理サーバー２００や携帯端末１４３，１４４等）に格納されていてもよい。
【００３９】
［行動情報］
上記の行動情報について、説明する。行動情報は、たとえば入居者１１１，１２１が所定の行動を実行したことを表わす情報である。一例では、所定の行動は、入居者１１１，１２１が起きたことを表わす「起床」、入居者１１１，１２１が寝具から離れたことを表わす「離床」、入居者１１１，１２１が寝具から落ちたことを表わす「転落」、および、入居者１１１，１２１が倒れたことを表わす「転倒」の４つの行動を含む。
【００４０】
一実施の形態では、制御装置１０１が、各居室１１０，１２０に設置されたカメラ１０５が撮像した画像に基づいて、各居室１１０，１２０に関連付けられた入居者１１１，１２１の各行動情報を生成する。制御装置１０１は、たとえば、上記画像から入居者１１１，１２１の頭部を検出し、この検出した入居者１１１，１２１の頭部における大きさの時間変化に基づいて、入居者１１１，１２１の「起床」、「離床」、「転倒」および「転落」を検出する。以下、行動情報の生成の一具体例を、より詳細に説明する。
【００４１】
まず、記憶装置１０８に、居室１１０，１２０における各ベッド１１３の所在領域、第１閾値Ｔｈ１、第２閾値Ｔｈ２、および、第３閾値Ｔｈ３が格納される。第１閾値Ｔｈ１は、ベッド１１３の所在領域内において、横臥姿勢にあるときと座位姿勢にあるときとの間で入居者の頭部の大きさを識別する。第２閾値Ｔｈ２は、ベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内において、入居者の頭部の大きさに基づいて、当該入居者が立位姿勢にあるか否かを識別する。第３閾値Ｔｈ３は、ベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内において、入居者の頭部の大きさに基づいて、当該入居者が横臥姿勢にあるか否かを識別する。
【００４２】
制御装置１０１は、対象画像から、例えば背景差分法やフレーム差分法によって、入居者１１１，１２１の人物の領域として、動体領域を抽出する。制御装置１０１は、さらに、当該抽出した動体領域から、例えば円形や楕円形のハフ変換によって、予め用意された頭部のモデルを用いたパターンマッチングによって、頭部検出用に学習したニューラルネットワークによって導出された閾値を用いて、入居者１１１，１２１の頭部領域を抽出する。制御装置１０１は、当該抽出された頭部の位置および大きさから、「起床」、「離床」、「転倒」および「転落」を検知する。
【００４３】
制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内にあり、かつ、上記のように抽出された頭部の大きさが第１閾値Ｔｈ１を用いることによって横臥姿勢の大きさから座位姿勢の大きさへと変化したことを検出した場合に、行動「起床」が発生したことを決定してもよい。
【００４４】
制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内からベッド１１３の所在領域外へ移動した場合において、上記のように抽出された頭部の大きさに対して第２閾値Ｔｈ２を適用することにより、頭部がある大きさから立位姿勢の大きさへと変化したことを検出したときには、行動「離床」が発生したと判定してもよい。
【００４５】
制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内からベッド１１３の所在領域外へ移動した場合において、上記のように抽出された頭部の大きさに対して第３閾値Ｔｈ３を適用することにより、頭部がある大きさから横臥姿勢の大きさへと変化したことを検出したときには、行動「転落」が発生したと判定してもよい。
【００４６】
制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内に位置し、かつ、抽出された頭部の大きさが第３閾値Ｔｈ３を用いることによって或る大きさから横臥姿勢の大きさへと変化したことを検出した場合には、行動「転倒」が発生したと決定してもよい。
【００４７】
以上説明されたように、一具体例では、センサーボックス１１９の制御装置１０１が、入居者１１１，１２１の各行動情報を生成する。なお、他の局面に従う見守りシステム１００では、居室１１０，１２０内の画像を用いて、制御装置１０１以外の他の要素（例えば、クラウドサーバー１５０）が入居者１１１，１２１の行動情報を生成してもよい。
【００４８】
［携帯端末１４３，１４４］
携帯端末１４３，１４４は、制御装置２２１と、ＲＯＭ２２２と、ＲＡＭ２２３と、通信インターフェイス２２４と、ディスプレイ２２６と、記憶装置２２８と、入力デバイス２２９とを含む。ある局面において、携帯端末１４３，１４４は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、腕時計型端末その他のウェアラブル装置等として実現される。
【００４９】
制御装置２２１は、携帯端末１４３，１４４を制御する。制御装置２２１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＡＳＩＣ、少なくとも１つのＦＰＧＡ、またはそれらの組み合わせなどによって構成される。
【００５０】
通信インターフェイス２２４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。携帯端末１４３，１４４は、当該アンテナおよびアクセスポイント１４０を介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、センサーボックス１１９、管理サーバー２００などを含む。
【００５１】
ディスプレイ２２６は、たとえば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro  Luminescence）ディスプレイ等によって実現される。入力デバイス２２９は、たとえばディスプレイ２２６に設けられたタッチセンサーによって実現される。当該タッチセンサーは、携帯端末１４３，１４４に対するタッチ操作を受け付け、当該タッチ操作に応じた信号を制御装置２２１へ出力する。
【００５２】
記憶装置２２８は、たとえば、フラッシュメモリー、ハードディスクその他の固定記憶装置、あるいは、着脱可能なデータ記録媒体等により実現される。
【００５３】
［クラウドサーバーの構成］
図３を参照して、クラウドサーバー１５０の構成について説明する。図３は、クラウドサーバー１５０として機能するコンピューターシステム３００のハードウェア構成を表わすブロック図である。
【００５４】
コンピューターシステム３００は、主たる構成要素として、プログラムを実行するＣＰＵ１と、コンピューターシステム３００の使用者による指示の入力を受けるマウス２およびキーボード３と、ＣＰＵ１によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス２若しくはキーボード３を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ４と、データを不揮発的に格納するハードディスク５と、光ディスク駆動装置６と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）７と、モニター８とを含む。各構成要素は、相互にデータバスによって接続されている。光ディスク駆動装置６には、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の光ディスクが装着される。
【００５５】
コンピューターシステム３００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク５に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されて、コンピュータープログラムとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なアプリケーションプログラムとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置６その他の読取装置によりその記録媒体から読み取られて、あるいは、通信インターフェイス７を介してダウンロードされた後、ハードディスク５に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ１によってハードディスク５から読み出され、ＲＡＭ４に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ１は、そのプログラムを実行する。
【００５６】
図３に示されるコンピューターシステム３００を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本開示に係る技術思想の本質的な部分の一つは、ＲＡＭ４、ハードディスク５、ＣＤ−ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。記録媒体は、一時的でない、コンピューター読取可能なデータ記録媒体を含み得る。なお、コンピューターシステム３００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。
【００５７】
なお、記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible  Disk）、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic  Optical  Disc）／ＭＤ（Mini  Disc）／ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc））、ＩＣ（Integrated  Circuit）カード（メモリーカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically  Programmable  Read-Only  Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically  Erasable  Programmable  Read-Only  Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリー等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。
【００５８】
ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。
【００５９】
［見守りシステム１００の装置構成］
図４を参照して、見守りシステム１００を用いた見守りについて説明する。図４は、センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の装置構成の概略の一例を示す図である。
【００６０】
見守りシステム１００は、見守り対象者（監視対象者）である入居者１１１，１２１その他の入居者を見守るために利用される。図４に示されるように、居室１１０の天井には、センサーボックス１１９が取り付けられている。他の居室にも同様にセンサーボックス１１９が取り付けられている。
【００６１】
範囲４１０は、センサーボックス１１９による検出範囲を表わす。センサーボックス１１９が前述のドップラーセンサーを有する場合、当該ドップラーセンサーは、範囲４１０内で生じた人の挙動を検出する。センサーボックス１１９がセンサーとしてカメラを有する場合、当該カメラは、範囲４１０内の画像を撮影する。
【００６２】
センサーボックス１１９は、たとえば、介護施設、医療施設、宅内などに設置される。図４の例では、センサーボックス１１９は、天井に取り付けられており、入居者１１１およびベッド１１３を天井から撮影している。センサーボックス１１９の取り付け場所は天井に限られず、居室１１０の側壁に取り付けられてもよい。
【００６３】
見守りシステム１００は、カメラ１０５から得られた一連の画像（すなわち、映像）に基づいて入居者１１１に生じている危険を検知する。一例として、検知可能な危険は、入居者１１１の転倒や、危険個所（たとえば、ベッドの柵など）に入居者１１１がいる状態などを含む。
【００６４】
見守りシステム１００は、入居者１１１に危険が生じていることを検知した場合に、そのことを介護者１４１，１４３等に報知する。報知方法の一例として、見守りシステム１００は、入居者１１１の危険を介護者１４１，１４２の携帯端末１４３，１４４に通知する。携帯端末１４３，１４４は、当該通知を受信すると、入居者１１１の危険をメッセージ、音声、振動等で介護者１４１，１４２に報知する。これにより、介護者１４１，１４２は、入居者１１１に危険が生じていることを即座に把握でき、入居者１１１の元に素早く駆け付けることができる。
【００６５】
なお、図４には、見守りシステム１００が１つのセンサーボックス１１９を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、複数のセンサーボックス１１９を備えてもよい。また、図４には、見守りシステム１００が複数の携帯端末１４３，１４４を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、一つの携帯端末でも実現され得る。
【００６６】
［データ構造］
図５を参照して、クラウドサーバー１５０のデータ構造について説明する。図５は、クラウドサーバー１５０が備えるハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。
【００６７】
ハードディスク５は、テーブル６０を保持している。テーブル６０は、各居室に設けられた各センサーから送信されるデータを歩行軌跡データとして逐次保存している。より具体的には、テーブル６０は、部屋ＩＤ６１と、日時６２と、Ｘ座標値６３と、Ｙ座標値６４とを含む。部屋ＩＤ６１は、入居者の居室を識別する。日時６２は、センサーから送られた信号が取得された日時を識別する。Ｘ座標値６３は、当該日時において検出された点、すなわち、入居者の位置のＸ座標値を表わす。Ｙ座標値６４は、当該日時において検出された点、すなわち、入居者の位置のＹ座標値を表わす。ある局面において、Ｘ座標値およびＹ座標値の元となる座標軸は、例えば、当該居室の端点（例えば、部屋の片隅）を基準として規定される。別の局面において、当該座標軸は、各居室が設けられた施設におけるある一点を基準として規定されてもよい。
【００６８】
さらに、ハードディスク５は、センサーボックス１１９から送られた画像データを保持している。画像データは予め定められた時間間隔で取得される。ＣＰＵ１は、各画像データを用いて画像解析を行なうことにより、入居者の状態を識別することができる。例えば、ＣＰＵ１は、各画像データから頭を抽出し、入居者が横になっている時間、入居者がベッド１１３に座っている時間、および、入居者が歩いている時間を抽出し得る。
【００６９】
なお、居室で歩行する人は、入居者以外に介護者や家族などの可能性もある。したがって、ＣＰＵ１は、入居者以外の人の歩行軌跡を除外し得る。例えば、ＣＰＵ１は、各歩行軌跡について歩行速度を算出し、入居者以外の健常者の歩行速度と推定される一定速度以上の速度が算出された歩行軌跡を、画像解析の対象から除外し得る。この場合、健常者の歩行速度として、予め測定された歩行速度や、画像解析の際に測定された歩行速度が使用できる。また、歩行軌跡からの歩行速度を算出するために、例えば、ＣＰＵ１は、複数の時刻で検出された各点について、ｘ座標値およびｙ座標値と、各点のうちのある点から次の点に至るまでの時間とに基づいて算出し得る。
【００７０】
［ＣＰＵ１の動作概要］
（１）ある局面において、ＣＰＵ１は、入居者の歩行軌跡を表わし、異なる日に取得された複数の歩行軌跡データをハードディスク５から読み出す。ＣＰＵ１は、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出する。例えば、ＣＰＵ１は、各歩行軌跡について、観測された二つの点のｘ座標値およびｙ座標値の差分を計算し、当該二つの点間の移動に要した時間を当該差分で除することにより、歩行速度を算出する。算出の対象となる歩行軌跡データは、特に限られない。例えば、算出が指示された日の前日に取得された歩行軌跡データと、その前日の３カ月前に取得された歩行軌跡データと、当該前日の６カ月前に取得された歩行軌跡データとが使用されてもよい。歩行速度の変化を見るための期間は、３カ月前および６カ月前に限られない。１カ月前および２カ月前の歩行軌跡データが使用されてもよい。あるいは、１年前の歩行軌跡データが使用されてもよい。ＣＰＵ１は、歩行速度に、入居者の属性に基づいて予め定められた係数を乗ずることにより、当該歩行速度を正規化する。
【００７１】
歩行速度を正規化する場合、例えば、以下の様な算式が使用され得る。
正規化後の値＝算出された歩行速度×第１属性に応じた係数×・・・×第ｎ属性に応じた係数
（２）ある局面において、入居者の属性は、年齢、性別、身長、または体重のいずれかを含む。この場合、正規化された歩行速度は、一例として以下のようにして算出される。
【００７２】
正規化後の歩行速度＝測定された歩行速度×年齢係数×性別係数×身長係数×体重係数
（３）ある局面において、ＣＰＵ１は、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された各歩行速度を正規化した各値の比較に基づいて、当該入居者の要介護度を判定する。ＣＰＵ１は、ユーザーによって選択された各入居者の歩行軌跡データを用いて歩行速度を算出し、属性に応じた係数を乗じて正規化後の歩行速度を算出する。ＣＰＵ１は、正規化後の値を比較することにより、各入居者の状態の変化の有無および変化の度合いを検出することができる。
【００７３】
［歩行軌跡の変化］
図６を参照して、夜間における入居者の歩行軌跡の変化について説明する。図６は、ある局面において入居者の歩行軌跡の変化を表わす図である。
【００７４】
（ケースＡ）  ある局面において、夜間の歩行軌跡として、２つの歩行軌跡６１０，６１１がセンサーボックス１１９から送信されたデータである歩行軌跡データに基づいて観測されている。各歩行軌跡６１０，６１１は、ベッド１１３からトイレ１１４までの往復の軌跡を示している。したがって、入居者は、ベッド１１３からトイレ１１４に真っ直ぐ向かったものと推定される。例えば、入居者が歩行に不自由していない場合あるいは認知症等を発症していない場合には、夜間においても、ベッド１１３からトイレ１１４に向かう経路は、最短コースを取るように、歩行軌跡６１０，６１１として観測され得る。
【００７５】
（ケースＢ）  その後、入居者が認知症を発症した場合等のように通常の歩行に支障をきたすようになった場合には、当該入居者は、ベッド１１３からトイレ１１４に行くだけでも歩行に支障をきたし真っ直ぐ歩けない場合があり得る。この場合、例えば、歩行軌跡６２０，６２１が観測され得る。
【００７６】
あるいは、入居者は、目的もなく歩行する場合もあり得る（徘徊）。この場合、特定の目的地（例えば、洗面台５１、タンス１１２、机５２等）に向かっていない歩行軌跡６２２，６２３が観測され得る。そこで、各入居者の歩行軌跡の変化を見ることにより、当該入居者の状態の変化を客観的に把握することができる。例えば、これまでは、ベッド１１３から目的地までほぼ真っ直ぐ向かっていた歩行軌跡が揺らいでいることあるいは同じ場所を廻っていることが検出されると、入居者の状態が変化したことが推定される。
【００７７】
［データ構造］
図７を参照して、本実施の形態にシステム１００のデータ構造についてさらに説明する。図７は、ハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。図７に示されるデータ構造は、クラウドサーバー１５０あるいは管理サーバー２００のハードディスク５に生成される。ハードディスク５は、テーブル７１０，７２０，７３０を有する。
【００７８】
テーブル７１０は、年齢７１１と、年齢係数７１２とを含む。年齢７１１は、数年ごとに区分されている。年齢７１１の幅は、図７に例示されるものに限られない。例えば、２年または３年単位、１０年単位でもよい。
【００７９】
テーブル７２０は、性別７２１と、性別係数７２２とを含む。性別７２１は、入居者の性別に適用される。性別係数７２２は、入居者の性別に応じて適用される。
【００８０】
テーブル７３０は、身長７３１と、身長係数７３２とを含む。身長７３１は、入居者の身長を表わす。身長の幅は、図７に示される例（１０ｃｍ）に限られず、その他の幅、例えば、２ｃｍ、５ｃｍ等であってもよい。身長係数７３２は、各身長に適用される係数を表わす。
【００８１】
図８は、歩行速度と、当該歩行速度に応じて提案される要介護あるいは要支援のレベルとの対応を表わす図である。
【００８２】
ハードディスク５は、テーブル８００を含む。テーブル８００は、正規化後の歩行速度８１０と、要介護・要支援度８２０とを含む。正規化後の歩行速度８１０は、図７に示される各属性に応じた重み係数を乗ずることにより算出された歩行速度である。要介護・要支援度８２０は、当該歩行速度に応じて提案される要介護または要支援の程度を表わす。
【００８３】
［制御構造］
図９を参照して、クラウドサーバー１５０の制御構造について説明する。図９は、クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。
【００８４】
ステップＳ９１０にて、ＣＰＵ１は、データ処理の命令がクラウドサーバー１５０に与えられたことに基づいて、ハードディスク５から複数の歩行軌跡データを取得する。例えば、クラウドサーバー１５０にアクセスしている管理サーバー２００のユーザー（管理者、介護スタッフ等）が、データ処理を指示すると、クラウドサーバー１５０は、蓄積されている各歩行軌跡データ（図５参照）をハードディスク５からＲＡＭ４に読み出す。
【００８５】
ステップＳ９２０にて、ＣＰＵ１は、複数の歩行軌跡データに基づいて、当該入居者の歩行速度を算出する。例えば、ＣＰＵ１は、午前、午後、就寝前等の指定された時間に観測された歩行軌跡データを用いて、２地点の移動に要した時間と、当該２地点の座標値とを用いて、入居者の歩行速度を算出する。歩行速度の算出の基礎となるデータは、カメラ１０５によって取得された画像データ、ドップラーセンサー１０６から出力されたデータのいずれであってもよい。
【００８６】
ステップＳ９３０にて、ＣＰＵ１は、入居者の属性に基づいて予め定められた係数（図７）を読み出す。別の局面において、各係数は、正規化処理の際にユーザーによって都度入力されてもよい。
【００８７】
ステップＳ９４０にて、ＣＰＵ１は、歩行速度に、当該係数を乗じて、当該歩行速度を正規化する。例えば、ＣＰＵ１は、算式「算出された歩行速度×年齢係数×性別係数×身長係数」を用いて、歩行速度を正規化する。尚、正規化に用いる係数は図７記載の係数全てを用いなくてもよく、また、図７記載の係数以外を用いてもよい。
【００８８】
ステップＳ９５０にて、ＣＰＵ１は、正規化後の値をハードディスク５に保存する。
ステップＳ９６０にて、ＣＰＵ１は、複数の異なる日に取得された歩行軌跡データに基づいて算出された正規化後の値を読み出す。このとき、ＣＰＵ１は、ユーザーにより選択された複数の入居者の各々の値を読み出してもよい。
【００８９】
ステップＳ９７０にて、ＣＰＵ１は、各値を比較する。例えば、ＣＰＵ１は、一人の入居者の前日、３カ月前および６カ月前の各正規化後の値を比較する。別の局面において複数の入居者が選択された場合には、各入居者について、同様に、入居者の前日、３カ月前および６カ月前の各正規化後の値を比較する。さらに、ＣＰＵ１は、各値をグラフとしてモニター８に表示し得る。
【００９０】
ステップＳ９８０にて、ＣＰＵ１は、比較の結果に基づいて入居者の状態を判定する。例えば、ＣＰＵ１は、歩行速度の低下の度合いが顕著な入居者を検知した場合には、その入居者について、「要介護度チェック」あるいは「要精密検査」等の判定結果をモニター８に表示し、あるいは、診断結果として帳票に出力してもよい。
【００９１】
［画面の表示］
図１０および図１１を参照して、ある実施の形態に従う処理の結果の出力について説明する。図１０は、モニター８の表示の一例を表わす図である。
【００９２】
状態（Ａ）に示されるように、モニター８は、正規化前のデータに基づき、Ａさんのグラフ１０１０と、Ｂさんのグラフ１０２０とを表示している。
【００９３】
状態（Ｂ）に示されるように、モニター８は、正規化後のデータに基づき、Ａさんのグラフ１０１１と、Ｂさんのグラフ１０２１とを表示している。正規化後のグラフ１０１１，１０２１によれば、Ｂさんの歩行速度は、Ａさんの歩行速度を上回っており、Ａさんの歩行能力の低下の度合いが、Ｂさんの歩行能力の度合いよりも大きいことが把握される。
【００９４】
図１１は、歩行速度の診断レポートの一例を表わす図である。管理サーバー２００のユーザー（管理者、介護スタッフ等）がレポートの表示を管理サーバー２００に指示すると、モニター８は、図８に基づいて診断レポートを表示する。例えば、ユーザーは、診断結果を知りたい入居者（例、Ａさん、Ｂさん、Ｃさん）を指定して出力アイコンを選択すると、モニター８は、選択された入居者の各々の属性、診断結果を表示する。さらに、モニター８は、特に注意が必要な入居者については、「要介護度チェック」、「要精密検査」等の通知を表示し得る。これにより、ユーザーは、入居者の変化の度合いに応じて必要な措置を講ずることができる。
【００９５】
［実施の形態のまとめ］
以上のようにして、本実施の形態によれば、入居者の属性に応じて規定された係数を測定値（例えば、歩行速度）に乗じることにより、属性の相違に起因する影響を除外した状態で、各入居者の状態や能力（例、歩行能力）を数値で表示し得る。これにより、入居者の状況を客観的に把握し、また、属性の影響を受けることなく各入居者の状態を比較できるので、より正確に各入居者の状態を把握し得る。
【００９６】
今回開示された実施の形態はすべての点で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。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
本技術は、病院、老人ホーム、養護施設その他の施設で得られるデータを用いた情報処理に適用可能である。
【符号の説明】
【００９８】
５１  洗面台、５２  机、６０  テーブル、１００  システム、１０１，２２１  制御装置、１０５  カメラ、１０６  ドップラーセンサー、１０７  無線通信装置、１０８，２２８  記憶装置、１１０，１２０  居室、１１１，１２１  入居者、１１２  タンス、１１３  ベッド、１１４  トイレ、１１５  ケアコール子機、１１６  トイレセンサー、１１７  センサー、１１８  ドアセンサー、１１９  センサーボックス、１３０  管理センター、１４０  アクセスポイント、１４１，１４２  介護者、１４３，１４４  携帯端末、１５０  クラウドサーバー、１８０  居室領域、１９０  ネットワーク、２００  管理サーバー。
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【国際調査報告】
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