ISSN 2433-4995

認知症ケア研究誌 5：8-15，2021

総説
情報通信技術を活用した
BPSD 予防・予測システム開発の現状と課題
Review of BPSD prevention/prediction system using information andcommunication technology.
山上徹也 1)、山口晴保 2)
Tetsuya Yamagami1), Haruyasu Yamaguchi2)がよりよく生活できるよう支援すると同時に、
BPSD の予兆をとらえ、予防的に対応することはじめにが求められている 4)。そのため、ケア提供者の技認知症者・ケア提供者双方の QOL を低下させる量によらず、簡便に実施できる BPSD の予測や要因として、認知症の行動・心理症状 (behavioral

早期発見のための評価尺度が研究開発されていand psychological symptoms of dementia; BPSD)る。具体的には、認知症発症前の軽度の精神心理が注目されている 。従来 BPSD は、ケア提供者の症状 (neuropsychiatric symptoms) の評価尺度で視点から対応が難しい「問題行動」ととらえられ、

あ る mild behavioral impairment checklist 5) や

BPSD出現後に対応していた。その後、パーソン・

BPSD の予兆や初期症状をとらえるための BPSD

センタード・ケアの理念の普及などにより、認知症者

気づき質問票 57 項目版 6) がある。しかし、これ本人の視点で症状や行動の意味が考えられるようにらの評価は、認知症者の BPSD の発症を無兆候

1)2)なった 。パーソン・センタード・ケアを提唱しの段階で予測するには限界がある。また、このよ

た Tom Kitwood の流れをくむ英国では、BPSD

うな評価尺度はケア提供者が使用して初めて、という用語の代わりに Challenging behavior を

BPSD 発症の危険性が示されるものであり、ケア

用い、「本人の欲求が言動に表れたもの」として提供者の時間的余裕やモチベーションがなければいる 。本人視点で「認知症者も BPSD を苦痛と使用されない。

3)

感じている」、「認知症による生活障害やそのス

一方、近年インターネットやクラウドサービス

トレスに対処しようとした結果が BPSD としての普及と高機能化、ロボット技術の向上、実用表出される」などととらえ、BPSD の出現を防レベルの人工知能 (artiﬁcial intelligence; AI)、

ぐため、適切なケアや環境調整により認知症者

見守りセンサー機器の開発など、情報通信技術

キーワード：BPSD 予測、BPSD 予防、IoT センサー、情報通信技術、焦燥
1）群馬大学大学院保健学研究科リハビリテーション学講座
2）認知症介護研究・研修東京センター

採択日：2021 年 3 月 9 日
英文誌名 : Tokyo Journal of Dementia Care Research

責任著者：山上徹也
群馬大学大学院保健学研究科リハビリテーション学講座〒 371-8514 群馬県前橋市昭和町 3-39-22
共用施設棟 6 階 KA6-31
Tel / Fax：027-220-8799
E-mail：yamagami@gunma-u.ac.jp-8-

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認知症ケア研究誌 5：8-15，2021

はめざましい発達を遂げた。そのためさまざま

よって夕暮れ症候群で活動性が高まる時間帯がな Internet of things (IoT) センサー機器を用い異なることを示した。

て、認知症者の日々の生活をリアルタイムに自Nagelsら11) は、 認 知 症 者110 名 (ADD 65

動モニタリングし、BPSD の予兆をとらえた際に名、レビー小体型認知症 16 名、前頭側頭型認危険を通知する BPSD 予測システムの研究開発

知症 9 名、混合型認知症 20 名)を対象に活動量が試みられている。本稿では認知症者を対象にセをアクチグラフで48 時間測定し、焦燥をCohen

ンサー機器などを用いて BPSD を評価した研究

Mansﬁeld agitation inventory (CMAI)で 評 価を紹介し、BPSD 予測システムの開発へ向けた今した。その結果、CMAI 50点未満群と比較して、後の課題について述べる。なお先行研究においてCMAI 50点以上群 ( 焦燥が強い群)で、日中 (9は、BPSD の中でも、介護負担を高め、施設入所時～21時)の活動量が有意に高かった。活動量の原因となりやすい、焦燥 (agitation) と攻撃性とCMAIの下位項目の非攻撃的行動は有意な中(aggression) に着目したものが多い。本稿で述べ等度の相関を認めた (r=0.32～0.35)。同様の方る焦燥は、「過度に不適切な発言・行動など」とし、法で、独歩可能な ADD 20 名 (CMAI 50点以上

具体的には、徘徊、繰り返し行動、無目的に見え

群 7名、CMAI 50点未満群 13 名)を対象に活動

る行動、社会的に不適切な行動、身体的・言語的量を1 週間測定したところ、CMAI 50点未満群とな攻撃的・非攻撃的な行動など とする。また、比較して、CMAI 50点以上群で活動量が有意に攻撃性は「他者・物・自己に対する破壊的な行動高かった。活動量とCMAIの合計点は有意な強8)い相関を認めた (r=0.74, p<0.001) 12)。

7)

」とする。

Etcherら13) は、認知症者 96 名を対象にCMAIの攻撃的行動の既往の有無で、既往あり群 43

1. センサー機器を用いた焦燥や攻撃性の予測シ
ステムの研究開発の現状

名、なし群 53 名に分け、活動量をアクチグラフ

焦燥や攻撃性の予測システムの研究開発は、ウ

で 2 週間測定し、非線形解析法でapproximate

エアラブルデバイスを単一で用いたものと、マル

entropy (AE) や fractal dimension (FD)を算出

チモーダルセンシング ( 複数のセンサーの組み合した (これらの値が小さいほど病的なリズムが大わせ ) を用いたものがある。

きいことを示す)。既往の有無と 24 時間、日中(6 時～22 時 )、夜間 (22 時～翌朝 6 時 ) の活動の違いを解析した結果、既往なし群と比較して、(1) ウエアラブルデバイス ( 非 IoT センサー) を単一で用いた研究 ( 表 1)

既往あり群で 24 時間や夜間の AE が有意に小1990 年 代 か ら 実 施 さ れ て お り、 ウ エ ア

さかったが、日中の AE は有意差を認めなかっラ ブ ル デ バ イ ス と し て は 米 国 Ambulatory

た。また、既往なし群と比較して、既往あり群

Monitoring 社製のアクチグラフ (Actigraph：

で夜間の FD も有意に小さかったが、24 時間や日中の FD は有意差を認めなかった。

9)

腕時計型加速度センサー) を用いて活動量を測
は、アルツハイ

Valembois ら 14) は、高齢者 183 名 ( そのうち

マー型認知症 (Alzheimer's disease dementia;

認知症者 126 名 ) を対象に活動量をアクチグラ

ADD) 18 名を対象に夕暮れ症候群と上着につフで 8～10 日間測定し、アパシー、不安、焦燥、けた加速度センサーで測定した活動量との関連

異常行動を Neuropsychiatric inventory (NPI)を検討した。測定は 48 時間実施され、日没時で評価した。その結果、アパシーなし群と比較

間と 1 日の中でもっとも活動量が多かった時間

して、アパシーあり群で 9 時～21 時の活動量がとの関係を解析した。対象者を発症から 7 年未

有意に低かった。また異常行動なし群と比較し満の初期群、7 年以上～10 年未満の中期群、10て、異常行動あり群で 9 時～12 時、21 時～0 時

年超過の末期群に分けて比較したところ、初期の活動量が有意に高かった。一方、焦燥・不安群は日没前に、中期群は日没頃に、末期群ではの有無では活動量に有意差を認めなかった。ま日没後に活動量のピークを示しており、病期にた、これらの BPSD の有無で睡眠時間に有意定した研究が多い。Ghali ら

10)

-9-

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表1

表 1 ウエアラブルデバイス ( 非 IoT センサー) を単一で用いた研究
対象者

Ghali ら 10)

ADD18 名

BPSD

デバイス

解析

結果

加速度センサー 夕暮れ症候群 (活 発症初期、中期、 発症初期：日没前、中期：日没頃、を上着に装着し 動量)

末期で比較

末期：日没後に活動量がピーク。

48 時間測定
Nagels ら 11)

認 知 症 者 110 名 アクチグラフで 焦燥 (CMAI)

CMAI 50 点未満、 CMAI 50 点以上 (焦燥強)群で日中の(ADD 65 名、DLB 48 時間測定

以上で比較活動量が高い。

16 名、FTD 9 名、混合型 20 名)
Knuff ら 12)

ADD 20 名

アクチグラフで 焦燥 (CMAI)

CMAI 50 点未満、 CMAI 50 点以上 (焦燥強)群で日中の1 週間測定以上で比較活動量が高い。CMAI の点数が高い
ほど活動量も高い。

Etcher ら 13)認知症者 96 名

Valembois ら 14)

高齢者 183 名

アクチグラフで 病的な活動リズム 攻撃的行動の既往 攻撃的行動の既往あり群で 24 時間や
2 週間測定(内認知症者 126 名) 8～10 日間測定
Bankole ら 15)の有無で比較

夜間の活動リズムが病的。

アクチグラフで アパシー、不安、 各 BPSD の有無 アパシー有りは日中の活動量が低焦 燥 、 異 常 行 動 で比較い。異常行動有りは午前・夜間の活動

(NPI)

量が高い。

焦燥発症リスクが TEMPO で 午 焦燥 (CMAI)、

活 動 量 と BPSD CMAI・ABS の点数が高いほど、午前

高い認知症者 6 名の関連

前・午後・夜間 3 攻撃性 (ABS)
時間づつ測定の活動量が高い。焦燥中のみ特徴的な活動を示した。

ADD ： Alzheimer's disease dementia、 DLB ： dementia with Lewy bodies、 FTD ： frontotemporal dementia、 CMAI ： Cohen Mansfield agitation inventory、
NPI ： Neuropsychiatric inventory、 ABS ： aggressive behavior scale、 TEMPO ： technology-enabled medical precision observation

差を認めなかった。この研究では焦燥の有無でや叫ぶなどの焦燥は評価できないため、焦燥を活動量に有意差を認めなかったが、BPSD の評

網羅的に評価することはできない。また単一の価として活動量を用いることは有用であると結センサーでの測定は、センサーの不具合や対象論づけている。

者がセンサーを外した場合に測定できなくなる

Bankole ら

15)といった課題がある。

は、焦燥の発症リスクが高い

認知症者 6 名を対象に午前・午後・夜間の活動 量 を technology-enabled medical precision(2) マルチモーダルセンシング ( 複数の IoT セン

observation (TEMPO) という 3 軸加速度センサーの組み合わせ ) を用いた研究 ( 表 2)

サー ( 利き手の手首、腰、足に装着 ) で 3 時間ご

2000 年代に入るとコンピューターによる画とに測定した。アクチグラフが全体の活動量を

像解析を含む、複数の IoT センサーを組み合わ測定するのに対して、TEMPO は動作まで特定せた研究が実施されるようになった。しかし、できる。焦燥を CMAI で、攻撃性を aggressive

BPSD 予測システムの紹介やシミュレーショ

behavior scale (ABS) で評価した。時間・周波ンによる報告が主で、ケアの現場で、認知症

数解析の結果、午前の活動量と CMAI は有意者を対象に実施され、応用的な解析が実施さな相関を認めたが、午後や夜の活動量とは有意

れたものは少なく、予備的な検討にとどまっな相関を認めなかった。午前の活動量と ABS

ている。

16)

は有意な正の相関を認めたのに対して、夜の活

Nesbitt ら 17) は、市販の IoT センサー機器で動量は ABS と有意な負の相関を認めた。また焦燥を評価できるか検討した。上肢の活動、心焦燥とその前後の活動の特徴量を比較したとこ

拍、Bluetooth 機能を用いて施設内での所在をろ、焦燥の特徴値が、前後の値よりも高かった

手首につけたスマートウオッチ (3 軸加速度セことから TEMPO で測定した活動量による焦ンサー内蔵 ) で、音声を頚部にかけたスマート

燥の評価は妥当であったとしている。

フォンのマイクロフォンで評価した。焦燥は

これらの研究から、活動量計などのウエアラ

2 名の観察者が評価し、1 名が CMAI で、もうブルセンサーを用いて焦燥を評価できる可能性

1 名が安定・少し興奮・興奮・強い興奮の 4 段が示されている。一方で、活動量計では、大声階で評価した。認知症者 8 名を対象に 4 時間の-10-

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測定を 2 回実施した。測定された加速度と心拍していた ( この 43 件の焦燥のうちベッドの加データは 250 ミリ秒間隔で、音声データは 5 秒

速度センサーでのみ判定されたもの、TEMPO

ごとにサーバーへ送信された。この研究では統でのみ判定されたもの、両方で判定されたも計学的な解析は実施されておらず、焦燥と各セのなどに分かれる )。43 件のうち、失禁前の焦ンサーの生データの関連が個別に検討された。

燥が 21 件、失禁後の焦燥が 22 件であった。こ

その結果、焦燥と加速度計で測定された上肢のれらの結果からすべての焦燥が失禁と関連す動きは関連を認めたため、加速度計による焦燥るわけではないが、夜間の焦燥のうち、失禁の評価は信頼性があると結論づけている。な

前の焦燥に対してはトイレ誘導の時間を見直

お、音声データは、Vokaturi アプリ ( 声から感す、失禁後の焦燥に対しては、失禁後素早く情を認識 )、Google Speech-to-Text API ( 音声

オムツ交換を行うなどの対応で焦燥を防げるをテキストに変換 )、IBM Blue Tone Analyzer

可能性が示された。今後の課題として、セン( テキストから感情と文体のトーンを検出 ) でサーなどを素早く取り付けられ、壊れた際に容処理され、声の大きさや速さを測定する予定で易に修理できるなどの機器の改善が求められあったが、雑音が多く対象者の声を判別するこる。また、ベッドの加速度センサーと TEMPOとができなかったため、最適な音声の測定方法の焦燥の結果が一致しない場合もあり、患者の検討が今後の課題とされている。

がベッド以外の場所で寝る、夜間の徘徊など

Gong ら

18)

は、失禁が睡眠を阻害し、夜間のベッドの加速度センサーで測定できない場合

焦燥を引き起こしているとの仮説に基づき、複の対応も検討が必要である。この研究では焦数の IoT センサーを組み合わせて、夜間の焦燥

燥の評価基準が明確に示されていない。加速と失禁の関係を検討した。Empath 2 という度センサーを用いて焦燥を判定するには、基自宅での健康見守りシステム ( 導入しやすく、準となる対象者の焦燥がない時のデータが必

素人でも操作・管理でき、遠隔で機器の異常

要となる。

19)

を感知し対応でき、クラウドネットワークを

Khanら 21) はリハビリテーション施設の認知症

通じて大規模データを扱える ) を活用した。睡専門棟に Detection of agitation and aggression

眠をベッドに設置した加速度センサーで、焦in people with dementia (DAAD)システムを構

燥行動を両手首につけた TEMPO (3 軸加速度

築している。DAADシステムでは、対象者の基センサー) で、言語的な焦燥をマイクロフォン

本情報、活動、心理、睡眠、周囲の環境などので、失禁をオムツ内に設置した Drybuddy と映像データが記録される。対象者は最大 2ヵ月

いう湿度センサーで評価した。睡眠状態を評

間研究に協力する。ただし、最初の 2 週間で焦価する 3 軸加速度センサーは、ベッドの頭部と燥がみられなかった場合は、対象から除外され足部のマットレスの下に設置され、20 ミリ秒

る。活動量や身体データ ( 心拍変動を導き出す

間隔で動きを記録し、1 分ごとの活動レベルがblood volume plus (BVP)・皮膚電位・皮膚温 )平均値と標準偏差から算出され、7 分ごとの活を手首につけた Empatica 社の E4 センサー (3動レベルの積算値から覚醒期間と睡眠期間が軸加速度センサーなどを内蔵 )22) で、睡眠 ( 心推定された。また、焦燥状態では上半身の動拍、呼吸、動き ) をベッドの下に敷かれる圧力

きが活発になるため、TEMPO のモーションセンサーで、過度な動きや頻繁なドアの開閉をキャプチャを用い 12bit の解像度で 12 時間測

洗面所の 2 つの動作センサーと 1 つのドアセン

定し、より詳細な焦燥の評価を試みた。マイサーで、対象者の動きや周囲の環境を入り口・

クロフォンで測定された音声データはフィル

ホール・食堂などの共用部分に設置された 15

タリングされ、人の声のみを抽出するよう設台のビデオカメラで評価した。E4 センサーは、定されたが、雑音が多く、この研究では解析

毎晩就寝前に看護師が取り外して充電して対象が断念された。測定の結果、88 件の失禁があ者に装着、翌朝、研究者がデータを取り出しり、そのうち 43 件 (49%) が夜間の焦燥と関連た。倫理的配慮・プライバシー保護の観点から

20)

-11-

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表2認知症ケア研究誌 5：8-15，2021

表 2 マルチモーダルセンシング ( 複数の IoT センサーの組み合わせ ) を用いた研究
対象者

Nesbitt ら 17)認知症者 8 名

BPSD

デバイス

解析

結果

スマートウオッチ (上肢の 焦燥 (CMAI 等)

生データで焦燥と 焦燥とスマートウオッチで活動、心拍、所在)、スマート各測定指標の関連 測定した上肢の動きに関連

フォン (音声)で 4 時間の測

を検討

有り。

定を 2 回Gong ら 18)

ADD 12 名

ベッドセンサー (睡眠)、オ 焦燥 (TEMPO で焦燥 失禁と焦燥の関連 夜間の焦燥の約半分は失禁
ムツ内の湿度センサー (失 行動、マイクロフォン を検討
禁)Khan ら 21, 23) 認知症者 2 名と関連。

で言語的焦燥を評価)

E4 センサー (活動量や身体 焦燥 (教育を受けた看 機械学習により焦 E4 センサーの活動量と皮膚
デ ー タ ) 、 ベ ッド セ ンサ ー 護師が評価)

燥の有無を高い確 電位と皮膚温のデータの組(睡眠)、動作センサー、ドア率で判別できる測 み合わせで AUC 0.890 と焦センサー、ビデオカメラで対定データの組み合 燥の有無を最も高く判別。

象者 1 は 15 日間、対象者 2

わせを検討

は 13 日間測定
ADD ： Alzheimer's disease dementia、 CMAI ： Cohen Mansfield agitation inventory、 TEMPO ： technology-enabled medical precision observation、
AUC ： area under the curveの最も高い判別能力を示した 23)。

居室にはビデオカメラは設置せず、音声も記録しなかった。焦燥は研修を受けた病棟専属看護このように複数のセンサーを用いた研究は開師が、焦燥の開始・終了時刻とその前後の関連始されたばかりで、現状ではセンサーデータ

情報をケア記録に記載した。また、研究者がビから BPSD を同定できるかどうか検討にとどデオの映像を確認し、焦燥の開始と終了を確認

まっており、BPSD の発症予測には至っていなした。

い。しかし、複数のセンサーを用いることで、DAADシステムを用いて、対象者1 (80 歳 )が高い確率で焦燥を同定できる可能性があり、大15日、対 象者 2 (93 歳 )が13日、合計 28日間測規模データを、AI などを用いて応用的に学習・定された。この28日間は機器のトラブルなどによ分析することにより、BPSD 予測システムの開り連続した記録ではない。測定期間中、対象者発が期待されている。

1は 5 回、対象者 2 は 9 回の焦燥を認めた。この研究では焦燥が起こった日の焦燥を認めた時間と

2. BPSD 予測システム開発の課題

それ以外の時間のE4センサーの測定結果が解Khan ら 24) は、2017 年 3 月までに発表され、セ析された。測定項目によりサンプリング周期が異ンサーなどを用いて BPSD を予測・評価した 14なるので、BVPの最大サンプリング周期である

論文のシステマティックレビューを行い、BPSD

64Hz (1 秒間に64 回計測 )に統一された。データ

予測システム開発の課題を以下のように述べていはフィルターをかけ雑音を取り除いた。また、電る。

源を入れたあと、適切な測定が開始されるまでに時間がかかるため、最初の10 分間のデータは分(1) センサーについて

析から除外した。対象者1は焦燥中のデータ13

単一のセンサーとしてアクチグラフは簡単に件とそれ以外のデータ2572 件が、対象者 2 は焦装着できるためよく使われている。一方、複数

燥中のデータ42 件とそれ以外のデータ2682 件がのセンサーを用いることで単一センサーでは測解析対象となった。機械学習として MATLAB の定できない項目も測定できる。BPSD の発症をsupport vector machineとrandom forestが用い高い精度で予測するためには、複数の項目を組られた。receiver operating characteristic 解析

み合わせて解析していく必要がある。また、単を行い、area under the curve (AUC) を算出し一センサーでは、機器の不具合などが起こった

た結果、random forestで1分ごとの測定条件で、場合に測定できなくなるが、複数のセンサーを

加速度データと皮膚電位と皮膚温のデータを組み用いることで、不具合が起こったセンサーの情合わせた結果が、AUC 0.890で焦燥とそれ以外報を補うことができるかもしれない。たとえば-12-

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ベッドの圧力センサーは対象者がベッドで寝なとなる。さらに、予測精度が高くても、分析にければ測定できないが、アクチグラフやビデオ

時間がかかり予測が間に合わなければ意味がな

カメラなどほかのセンサーを併用することで、い。そのためデータをリアルタイムで素早く分

ソファなどで寝た場合でも、睡眠を測定できる

析する必要がある。これらの基盤となる大規模可能性がある。しかし、複数のセンサーを用いデータの分析、クラウドサービスなど更なるテると測定環境や設定が複雑になる。さまざまなクノロジー発展が求められる。

センサーをインストールするため手間がかかる。また、誤作動が起こった際の対応、プライ

3．筆者らの BPSD 予測システム開発プロジェクト

バシーへの配慮も複雑になり、対象者の受け入筆 者 ら は 2020 年 度 か ら 3 年 間 の 予 定 で、 国れが悪くなる可能性がある。測定後も、異なる

立研究開発法人日本医療研究開発機構 (AMED)

パラメーターや測定周期のデータを同期させるの 支 援 を 受 け 、 認 知 症 対 応 型 AI・IoT シ ス テ

システムが必要となる。クラウドサーバーなど

ム研究推進事業「BPSD 予測・予防により介護へリアルタイムでデータを送信する必要があ

負 担 を 軽 減 す る 認 知 症 対 応 型 AI・IoT サ ー ビ

り、データを転送するソフトウエアの設定や情スの開発と実装」( 代表 : 山口晴保、課題番号 :報管理なども考慮する必要がある。

JP20us0424001) で、IoT セ ン サ ー を 活 用 し た
BPSD 予測システムの研究開発と社会実装に取り組んでいる。この研究のベースとなった先行研究(2) ケアの現場での研究の遂行
ケアの現場で認知症者を対象に BPSD 予測をまず紹介する。

システムの研究開発を行う場合、対象者を集

羽田野ら 25) は、認知症介護におけるデータをめ、同意を得ることが難しい。認知症者と同時蓄積、AI を活用して効果検証を行い科学的に自にその家族などからも同意を得る必要がある。

立支援などの効果が裏付けできるエビデンスケア

また、施設で研究を行う場合、ケア提供者の動の実現を目指して、総務省 IoT サービス創出支援

きや声なども記録されるため、施設全体の同意

事業を 2017 年度に実施した。この実証事業「AIを得る必要もある。もし同意が得られない人がを活用した認知症対応型 IoT サービス」では、いた場合、その人のデータを判別して、除外す

IoT センサーからの情報 ( 睡眠・覚醒・活動などる必要があるが、現実的にそのような対応は難のバイタルデータと温度や湿度などの環境デー

しい。

タ ) をクラウドに集積し、AI が分析して BPSD の発症を予知するシステム開発に取り組み、実現可(3) データの解析・分析

能性を示した。

データの解析・分析にあたり、匿名性を保筆者らの研究開発プロジェクトでは、羽田野ら

ち、バックアップがある安全なサーバーが必の研究成果をベースに、IoT センサーとして、心要となる。BPSD 予測システムの妥当性を検討

拍・呼吸・活動量などのバイタルデータを腕時計するためにはケア記録などから BPSD の有無

型の 3 軸加速度センサーで、温度・湿度・照度・や時間などの情報を確認する必要がある。し騒音などを環境センサーで自動モニタリングし、かし、通常のケア記録では、研究に用いるに介護記録をケア提供者が装着するヒアラブルデバ

は不十分な場合もあるため、BPSD の評価尺度

イスを用いて音声入力し、それらをクラウドに集を用い、正確な BPSD の記録が欠かせない。

積し、AI が学習して BPSD の発症を予測する。

BPSD 予測システムは、対象者、施設のレイ

また、BPSD の発症が予測された際には、AI がアウト、センサーの違いなどによらず、予測で適切なケアのアドバイスを介護現場にヒアラブル

きる必要がある。そのため多施設共同研究が必デバイスを介して提供する。BPSD への対応は本要である。また、大規模データからノイズなど

人・ケア提供者双方にとって大きな負担となる。

を除去する必要があり、適切なデータマイニン

しかし、このシステムが実用化されれば、認知症

グと高度で応用的な機械学習による分析が必要

者本人は常に適切なケアを受けられ、BPSD の発-13-

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各種IoT
センサー

エ
ッ
ジ
シ
ス
テ
ム

室温・湿度
体温・睡眠
脈拍・呼吸
移動・歩行
音など 1

SIP

（
フ
ィ
ジ
カ
ル
連
携
）

介護者
情報

ヒアラブル
デバイス

（音声・移動）

モバイル端末介護施設

医療施設・在宅利用者・スタッフ

IoTデータ基盤(クラウド)

介護データ蓄積

成果の蓄積
管理体制
倫理の検討
維持体制

ＡＩ

深層学習

BPSD予測90%
精度向上
自然言語処理BPSD検出・
重症度判定（SIPサイバー連携）

課金

介護人材
不足解消

BPSD予測に基づくケア
BPSD予防の住環境調整
介護記録の省力化↓
介護負担軽減50％
現場スタッフが喜ぶサービスの開発

社会実装

開発した
サービスの
介護施設等
への普及（介

ＡＩアシストケア

護記録ソフトへのオプショ
ンなど有料）

理由の説明付提案
ケアエキスパート（AMED山口班）

専門家分析

利活用

社会問題解決介護現場

コーパスチェック
エビデンスレビュー
論文化

実証研究（２年目）

みまもりロ
ボットなど
への導入

介護施設でRCT研究
システムの効果評価

日本認知症グループホーム協会

利用料

社会還元

介護施設

サイバー空間

医療施設・在宅利用者・スタッフ

図 1 AI ・ IoT アシスト認知症ケア研究開発プロジェクトの全体像症がなく、苦痛が軽減される。またケア提供者もCOI 開示：該当なし。

事前に対象者の苦痛を知ることができ、BPSD の予防的なケアの提供が可能となり、本人・ケア提供者の良好な関係性の構築が可能になると予想され、ケア提供者の業務の効率化にもつながると考える ( 図 1、研究概要の説明動画は https://youtu.
be/VskffT3Tygo 参 照 )。2021 年 度 に は 複 数 の 介
護施設を対象に無作為化比較試験で BPSD 予測システムの有用性を検証する予定である。これまで述べてきたように、実際に認知症者を対象に
BPSD 予測システムの有効性を検討した研究は、
センサーデータから BPSD を同定できるかどうかの予備的研究に止まっており、AMED で研究開発する BPSD 予測システムはその課題を克服すべく、実用性を兼ね備えた上で、BPSD の発症
予測率 90% 以上を目指している。この研究が実現すれば、世界的にも先進的な研究開発となる。
そして、このシステムは認知症者とそのケア提供
者が笑顔で生活できる世の中の実現に寄与するであろう。
謝辞：本論文は、国立研究開発法人日本医療研究開発機構 (AMED) 令和 2 年度～認知症対応型
AI・IoT システム研究推進事業「BPSD 予測・予防により介護負担を軽減する認知症対応型 AI・
IoT サービスの開発と実装」( 代表 : 山口晴保、課
題番号 : JP20us0424001) の一部として執筆した。
-14-

文献1) 新井平伊 : BPSD の重要性 . 認知症の行動と心理
症状 BPSD 第 2 版（日本老年精神医学会 監訳 ),pp13-19, アルタ出版 , 2013.
2) 長田久雄、佐藤美和子 : BPSD のとらえ方と対応 .
BPSD の理解と対応 - 認知症ケア基本テキスト ( 日本認知症ケア学会編 ), pp7-11, ワールドプランニ
ング , 2011.
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