日本転倒予防学会誌 Vol.10：5 - 11 2023

特集

転倒データベースの構築に基づく子どもの転倒による傷害の予防
北村光司 1）

西田佳史 2）

1）国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター
2）東京工業大学

要

約

子どもの転倒による傷害は，子どもの事故の中でも最も多く発生する事故である。しかしながら，転倒による傷害を予防するためにコントロール可能な変数は限られており，主に注意喚起に留まっている。この要因の 1 つは，転倒を科学的に捉えることができておらず，転倒の理解が進んでいないためである。本研究では，転倒を科学的に理解するために，実際の子どもの転倒をデータ化した転倒データベースの構築と，そのデータベースに基づく傷害リスク評価に関する取り組みについて紹介する。

Ⅰ はじめに必要である。しかし，転倒による傷害の予防を科学的に子どもの事故による傷害は，子どもの発達と関係して行うためには，そもそも転倒の実態をデータに基づいており，毎年同じように事故が発生している。14 歳以下理解する必要があり，それができて初めて予防策を検討の子どもの事故による死亡者数は，年間約 200 人となっすることが可能となる。

1）2）によると，令和 3 年に事

本稿では，子どもの傷害予防に関する基本的な考え方

故によって 12 歳以下の子どもが救急搬送された件数はの紹介をした上で，子どもの転倒による傷害予防を目的

13,027 件となっており，事故種別件数では，転倒によに，転倒の実態を把握するための転倒データベースの構るものが 3,535 件と 3 割弱を占めており，最も多い。従

築と転倒による傷害の予防への活用について述べる。ている 。また，東京消防庁

来，子どもの傷害予防は保護者が注意して見守ることとされてきたが，四六時中見守ることはできず，また見守っていたとしても傷害を防ぐことは難しい。WHO の子どもの傷害予防に関するレポート

3）

でも，見守りはⅡ 子 どもの傷害予防に対する考え方と子どもの転倒による傷害の予防
1．子どもの傷害予防に対する考え方

定義が曖昧で，その効果も十分に検証されていないこと

子どもの事故による傷害は，発達と密接に関係して起が指摘されており，見守りに頼らない科学的な傷害予防きるため，大人の一般的な事故と異なり，本人が注意しが重要である。て予防することは難しい。また，子どもを見守る立場にしかし，その中でも転倒は予防が難しい。高齢者の転ある保護者などが注意していても予防は難しい。これら

倒に関しては，運動などによって筋力やバランス能力をは，そもそも変えることが難しい要素で，変えたい対象維持させるといったアプローチが取られるが，子どものである事故の件数や傷害の重症度を変えようとしている

場合，発達と密接関係して起きるため，同様のアプローため難しいアプローチとなっている。

チを取ることが難しい。そのため，転倒自体を防ぐので例えば，1 歳は子どもが立てるようになる時期であるはなく，転倒による重症な傷害を予防するアプローチがが，バランスを取る力がまだ不十分であり，転倒が多い

連絡先：国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター生活行動モデリング研究チーム〒 135-0064

北村光司



東京都江東区青海 2-4-7

TEL： 03-3599-8311

E-mail：k.kitamura@aist.go.jp

受理日：2023. 4. 7

5

日本転倒予防学会誌 Vol.10 2023

A
変えたいものA
変えたいもの

方法を変えるB
変えられないもの×B
変えられないもの予防効果が低い方法（変えられない方法）
図1

C
変えられるもの
予防効果が高い方法（変えられる方法）

予防効果が高い傷害予防の考え方時期である。だからといって，子どものバランス能力を2．子どもの転倒による傷害の予防急に高めることは難しい。また，保護者が見守ることが子どもの傷害予防に関する考え方をふまえて，子どもできる力にも限界があるため，もっと見守るように要求の転倒による傷害予防について考えてみたい。子どものしても効果が低い。つまり，傷害予防を考える上で，変転倒事故は，主に，バランスを崩す，つまづく，滑るとえたい対象に対して，「変えられるもの」で予防のアプいった原因で発生する。このような転倒事故を環境改善

ローチを取っているか，という点は重要である。変えるによって予防しようとすると，つまづくような段差をことが難しい傷害予防と，変えられる傷害予防の対比をなくす，滑りやすい場所を滑りにくい素材に変える，と

図 1 に示す。図中の左側が，予防効果が低い，「変えらいったことは可能であるが，バランスを崩さないようにれないもの」で予防しようとするアプローチを示したも環境を変えることは難しく，玩具などのように移動させのである。図中の右側が，予防効果が高い，「変えられることが可能で床に置かれることがあり得るものによるるもの」で予防をするアプローチである。これは一見すつまづきなどまで予防することは難しい。

ると当然のように思えるが，傷害に関わる要素をこの 3

次に，転倒の結果発生する傷害は，主に，床や地面へ種類に整理して考えられていない場合が多く，予防効果の接触，テーブルなどの家具への接触，手に持っていたが低いアプローチが取られている。傷害予防では，「変ものや身に着けていたものとの接触といった原因で生じえられるもの」を見つけることが重要であり，「変えらる。これらの傷害を予防したり，重症度を低減するにれるもの」を検討することが可能なデータを整備するこは，床にクッションマットを敷いたり，家具の角にクッとも重要である。

ション材を取り付けたり，手に持ったり身に着けるもの「変えられるもの」に関しては，傷害予防全般で用い自体を柔らかいものにするなど，転倒によるエネルギーられている 3E モデル，環境改善（Environment），教を和らげるアプローチが考えられる。このとき問題とな育（Education）， 法 的 規 制（Enforcement） の ３ つ がるのが，転倒によってどのようなエネルギーが発生し，参考になる。この 3 つの E の観点で，データに基づいどの程度までそのエネルギーを低減することができれて「変えられるもの」を検討することで具体的な予防ば，重症にならないのかを検討するためのデータがない策を考えることができる。この 3 つの E は並列ではなことである。つまり，転倒した際に身体がどのような速く，環境改善（Environment）は人に依存しないことか度になっているのか，といったように科学的に理解するら，Passive approach と呼ばれ，もっとも予防効果がことができない。そのため，予防策を科学的に検討する高いため，まず始めに検討すべきとされている。教育ことができないのである。

（Education），法的規制（Enforcement）は，環境改善

この問題に対し，著者らは子どもの自然な転倒に関す（Environment）を推進するために活用したり，環境改るデータを収集し，データベースを構築する取り組みを善（Environment）では対応ができない場合のアプロー行ってきた。また，そのデータベースを活用して，具体チとして検討する。

的な傷害予防に関する検討を行ってきたので，それについて紹介する。

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Ⅲ 子 どもの転倒データ計測および転倒データベースの構築

転倒データベースの構築に基づく子どもの転倒による傷害の予防

このシステムでは PC でセンサデータを受信するごとにその瞬間の各カメラのフレーム番号をセンサデータの前節のとおり，子どもの転倒による傷害を予防するた末尾に付加することで両データの同期を実現した．計測

めには，子どもの転倒を科学的に理解可能にする転倒中の傷害事故発生防止のため，壁の角やドアの蝶番にはデータベースが必要である。著者らはこれまでに子どもクッションカバーなどを取り付けた。の行動観察システムを構築して，転倒に関するデータを2．行動計測システムを用いた計測および転倒に関する収集し，データベースを構築してきた。本節では，行データの取得

動計測システムについて紹介するとともに，転倒デー

子どもの自然な転倒に関するデータを計測するためタベースについて紹介する。なお，行動計測システムに，行動計測システムを設置した部屋で 1 時間程度，子については，2010 年当時のものであり，近年発展したどもに遊んでもらう行動観察実験を行った。対象は転倒

RGBD カメラなどのセンサ技術や AI 技術を活用すれが多いと思われる歩き始めの年代とし，おおむね 1 ～ 4ば，より手軽なシステムを構築可能であると考えられ歳の子どもとした。1 回の計測あたり，2 人の子どもにる。

参加してもらった。実験では，まず子どもの属性（月1．行動計測システム

齢，身長，体重）を記録し，子どもに加速度・ジャイロ

著者らは子どもの自然な転倒に関するデータを取得すセンサが取り付けられたビブスを着てもらった。行動計るための行動計測システムを構築した。行動計測システ

測中は，部屋にあるおもちゃなどを用いて保護者と自由

ムは 12 台のビデオカメラ，子どもの身体に装着する加に遊んでもらう。本研究で扱う転倒は非意図的に発生し速度・ジャイロセンサ，およびそれらを記録する PC かた転倒であるため，故意に転倒させる実験は実施していら構成される（図 2）。カメラは部屋のすべての位置でない。

ステレオ視を確保するように配置した。なお，部屋全体行動計測により子どもの行動データを得たら，加速を撮影するために魚眼レンズを装着したカメラを 1 台設

度・ジャイロセンサデータに対して，図 3 に示す転倒検置している。この計測システムの出力は以下のとおりで

出アルゴリズムを用いて，転倒発生を検出し，それに対ある。

応する転倒映像を抽出する。子どもの転倒時の身体の動・加速度・ジャイロセンサデータ（サンプリング周期

きは大人とは異なるため，加速度データに急激な変化が起きた場合を検出するような単純なアルゴリズムでは転6 ms）：転倒検出に使用
・カメラ映像データ（12 台，各 30 fps）
：転倒姿勢解析

倒を検出することはできない。転倒時のセンサデータを詳細に分析すると，転倒の特徴はセンサから得られる各に使用

加速度・ジャイロセンサ
・167［Hz］・ワイヤレス（Bluetooth）
同期計測スペース（25.7 m2）

モニタリング・スペース（8.6 m2）
図2

IEEE1394.b Cameras（×12）
・30［fps］
・640×480（VGA）

行動計測システム

7日本転倒予防学会誌 Vol.10 2023

ω［′ ］＝｜ω［ ］/ω ｜得した。

［′ ］＝｜ ［ ］/｜

・頭部の速度（鉛直方向，合成速度）［′ ］＝｜ ［ ］/｜

・頭部の加速度（鉛直方向，合成加速度）
・頭部角度（頭頂部 - 耳珠点 - 鉛直方向で構成される角1
F［ ］＝3度）∑（ ［′ ］＋［′ ］＋ ω ［′ ］）＝−（ −1）・体軸角度（首の付根 - 腹部中央 - 鉛直方向で構成される角度）
3．転倒データベースの構築
前述の行動計測システムを用いて，11 か月～ 50 か月＞の 19 人の子どもの行動計測を実施し，105 回の転倒をYES

転倒を検知
図3

転倒検知アルゴリズム計測した。105 回の転倒に関して転倒動作解析を行い，取得したデータから構成される転倒データベースを構築した。具体的には，以下のデータから構成されるデータベースを構築することで，子どもの属性や転倒状況などで条件を絞って，転倒の特徴を把握することが可能であデータで同時には表れない場合が多く，本研究ではこのる。

影響を打ち消すために加速度や角速度の時間積算値を計

・子どもの属性データ：月齢，性別，歩行歴，身長，体算する手法を開発した。転倒時，センサデータには急激な値の変化がみられるが，特に Gy（身体の上下方向の加速度），Gz（身体の前後方向の加速度），ωx（身体の重，利き手，利き足・着地時のデータ：頭部速度（鉛直方向，合成），頭部加速度（鉛直方向，合成），体軸角度，頭部角度

前後方向への回転の角速度）にその特徴がみられる。歩・転倒継続時間（転倒開始から終了までにかかった時間）

き始めの子どもの尻餅を突くような転倒の特徴は Gy に・転倒映像および転倒動作解析結果映像

強く表れ，一方 , 身体が前に大きく投げ出されるような・転倒モーションデータ

転倒の特徴は Gz やωx に強く表れる。また，転倒によ・転倒状況データ：着地部位，直前行動，転倒原因る各値の分布は転倒の仕方によって異なる。

構築した転倒データベースを検索し，その結果を可視

これらの特徴を考慮し，上述の 3 種類のデータに表れ化するソフトウェアを構築した（図 4）。ソフトウェア

た転倒の特徴量を加算して転倒の有無を判断するパラ

では，子どもの属性，着地部位，直前行動，転倒原因をメータである転倒特徴強度 F を計算する。まず各デー条件に検索することが可能で，条件に合致した転倒に関タをセンサで得られる最大値で割ることで無次元化し，するデータの一覧がテーブルとして表示され，転倒の速それらを足した上で最大値が 1 になるように正規化する

度，加速度，角度，転倒継続時間のヒストグラフまたことで F を計算する。ただし，各データに転倒の特徴は確率分布グラフが提示される。テーブルで表示されたが表れるタイミングには最大で 200［msec］程度の差が個々のデータには，転倒動画が紐づいており，転倒の様あるため，240［msec］間のデータを積算することで，3子を映像で確認することができる。また，転倒時の頭部種類のデータに表れた転倒の特徴量を加算した指標を算速度の時間変化を可視化する機能もあり，図 5 に示すよ出している。F が閾値を超えたら転倒発生と判断し，セうに，転倒が発生した周辺の空間を格子状のメッシュにンサデータの末尾に付加されている各カメラのその瞬間切り，各要素に頭部が到達したときの速度を円錐で可視におけるフレーム番号を参照することで，前後 2 秒ずつ化する。円錐の向きは速度ベクトルの向きを表し，色との転倒映像を自動的に抽出する。

大きさは速度の大きさを表しており，青から赤になるに取得した転倒映像を用いて転倒動作解析を行い，転倒つれて速度が大きいことを表す。1 件の転倒についてだ

時の姿勢や速度，加速度のデータを得た。まず，複数箇

けでなく，検索条件に合致した複数の転倒に関するデー所から同時に撮影された転倒映像に対して画像処理を行タを統合して可視化することも可能である。このように

い，体軸を表す特徴点（頭頂点，耳珠点，首の付根，腹時空間的に，転倒速度の変化を把握することで，転倒時部中央）を抽出し，ステレオ視によって 3 次元位置を取に衝突する対象物の高さや位置を考慮したリスクの検討得した上で転倒動作解析を行った。具体的には，取得しが可能となる。

た 3 次元位置情報から以下の変数の時間変化データを取8

日本転倒予防学会誌 Vol.10 2023

図4

転倒データベースの構築に基づく子どもの転倒による傷害の予防

転倒データベース検索ソフトウェア

1.651
［m/s］

0.125
［m/s］

図5

頭部速度の時間変化の 3 次元的な可視化

Ⅳ 転 倒データベースを用いた転倒による傷害予防への活用
1．転倒データベースと物理シミュレーションを用いた折や深い切り傷など）が発生するとされている。
本研究では，転倒データベースから前方への転倒 26
例を抽出し，頭部が最も床面に近い状況での頭部速度をリスク評価

初速度として，マルチボディシミュレーションソフト

転倒データベースを用いて，子どもの転倒を科学的にウェアである Madymo を用いて，床面の材質がコンク捉えることができるため，転倒速度や方向の情報などをリートの場合をシミュレーションし，HIC を算出した。

用いて物理シミュレーションを行うことで，例えば，頭得られた HIC 値を元にパーセンタイル曲線にした結果部の傷害リスクを評価することが可能である。頭部の傷を図 6 に示す。最大でも HIC が 300 程度であり，重傷害リスクを評価する方法の 1 つとして HIC（頭部障害を負う可能性は低いことが分かる。

4）基準） が広く活用されており，大人も含めた基準値と次に，床面への衝突ではなく，テーブルの角に頭部がしては HIC 1000 が用いられており，HIC が 1000 を超衝突する状況を想定したシミュレーションを行った。転えると，傷害が発生しない確率が 0 ％となり，傷害によ倒中全体で最も頭部速度が最大であった転倒を抽出し，る死亡の確率が 0 ％ではなくなり，稀ではあるものの死そのときの床面からの高さ：55 cm，頭部速度：5.6［m/亡する可能性が出てくる。また，約 90 ％の確率で中程s］，頭部進行方向：水平方向から 45 度下方を初期条件度の頭部損傷（頭蓋骨の骨折や，意識喪失を伴う顔の骨としてシミュレーションを行ったところ，HIC は 13719日本転倒予防学会誌 Vol.10 2023（％）
100309025802070
頻度60501040305201000050100150200250300HIC
図6N＝10515

コンクリート面への転倒時の HIC 値のパーセンタイル曲線となり，重傷を負う可能性があることが分かった。

0.2〜 0.3〜 0.4〜 0.5〜 0.6〜 0.7〜 0.8〜 0.9〜 1〜0.3 0.4 0.5 0.6
0.7 0.8 0.9
11.1
転倒時間

図7

転倒時間の分析結果（生後 11〜50 か月 合計 105 回の転倒）

倒自体ではなく，転倒しても重傷にならないように予防

このように，転倒データベースを用いた物理シミュする必要がある。考えられるアプローチの 1 つは，歯ブレーションを行うことで，実態に基づいたリスクの見積

ラシが口腔内を傷つけないように，転倒によるエネルもりが可能となり，予防策を具体的に検討することにつギーを歯ブラシが吸収することであるが，従来，転倒時ながる。に歯ブラシによってどのような力が発生しているかが不2．転倒データベースを活用した転倒時の歯ブラシによ明だったため，どの程度の力を吸収する必要があるのかる傷害リスクの検討を工学的に検討することができなかった。これに対し，子どもの転倒事故では，身体を床面や家具などに接転倒データベースを活用することで，実際の転倒を反映触することによる傷害だけでなく，転倒時に手に持っしたリスクの把握が可能である。

ていたもので傷害を負うことがある。これまでに，箸，ここでは，一般的な歯ブラシ 3 種類（A1, A2, A3），フォーク，綿あめの棒，棒付き飴の棒，歯ブラシなどを歯ブラシによる傷害予防を目的に開発されたネック部持っている際に転倒して，口腔内や喉に傷害を負った事分が曲がる構造を持つ歯ブラシ 1 種類（B1），歯ブラシ故が報告されている。

先端にゴム素材が取り付けられた歯ブラシ 3 種類（C1,例えば，歯ブラシによる事故に関して令和 3 年に消費者庁から発表された資料

5）によると，平成 28 年４月かC2, C3）に関して，転倒データベースを活用した落下試
験によるリスク評価を行ったものについて紹介する。

ら令和 3 年 3 月末までに 6 歳以下の事故情報が 120 件報

このリスク評価では，1 歳児と 3 歳児を対象とした評告され，そのうち 3 歳以下の事故が 104 件であった。年価を行うことを目的とし，それぞれの年齢の子どもが転齢別では，1 歳児が最も多く 48 件，次いで 2 歳児が 32倒した際に歯ブラシによってどのような力が発生するの件，3 歳児が 23 件であり，3 歳以下の子どもで多く起きかと，口腔内を模した鶏肉（胸肉）に歯ブラシが突き刺ている。

さるかを，落下試験機を用いて確認した。落下試験で歯ブラシの事故については，従来の予防策は，子どもは，上方に取り付けた頭部の重量の重りに歯ブラシをに座って磨くようにさせる，といった注意喚起に留まっ固定し，下方に荷重計とその上に口腔内を模した鶏肉をていた。しかし，子どもの転倒は一瞬目を離した隙に発設置した。鶏肉に衝突する際に，転倒時の頭部速度とな生するため，保護者が注意していても実際には予防が難るように落下高さを設定し，歯ブラシを固定した重りをしい。見守りのみによる予防の難しさを転倒データベー落下させ，鶏肉への突き刺さり状況と荷重を計測した。

スを用いて確認してみる。具体的には，転倒し始めてか重りについては，自動車の安全性評価にも使われるダら，身体の一部が接地するまでの時間を分析（図 7）すミー人形に採用されている各年齢の頭部重量，1 歳児：ると，0.5 秒程度が最も多いことが分かり，0.5 秒間目を2.64 kg，3 歳児：2.72 kg を採用した。転倒時の頭部速離すだけで転倒が発生するため，保護者の注意だけでは度については，転倒データベースを用いて分析したとこ予防が難しいことが分かる。

ろ，年齢と転倒速度に相関はみられなかったことから，転倒時の歯ブラシによる傷害を予防するためには，転10

年齢による区別はせず，転倒データベース全体の転倒速日本転倒予防学会誌 Vol.10 2023

転倒データベースの構築に基づく子どもの転倒による傷害の予防

（N）
900

1 歳児

800

3 歳児

700
荷重値

600
500
400
300
200
1000

図8A1A2A3

B1C1C2C3

落下試験結果度の 80 パーセンタイル値である 2.08 m/s とし，その速ていた。そのため，例えば，歯ブラシによって起きる傷度を再現可能な落下高さ 22.1 cm として落下試験を実施

害などでは，注意喚起に留まっており，「変えられないした。

もの」で予防しようとする効果が低い予防策となってい落下試験を各条件で 3 回ずつ行い，荷重値の平均値をた。これに対し，転倒データベースを構築することで転まとめた結果を図 8 に示す。また，鶏肉への突き刺さり倒を科学的に扱うことが可能となり，「変えられる」変に関しては，B1 以外の歯ブラシでは 3 回の試験すべて数を増やすことにつながった。

で突き刺さった。グラフから，傷害予防対策が取られた

近年，センサ技術，IoT 技術，AI 技術の発展が目覚

B1 の歯ブラシが最も荷重値が小さいことが分かる。まましく，これまではデータ化することが難しかった日常

た，歯ブラシの先端にゴム素材をつけた C1 ～ C3 につ生活が，科学的に扱えるようになってきており，これまいては，一般的な歯ブラシである A1 ～ A3 と比べてもでは「変えられる」変数となっていなかったものを，予荷重値に大きな違いがなく，鶏肉への突き刺さりもみら防策に取り入れることが可能になってきている。そのたれたことから先端にゴム素材を取り付ける対策では不十め，転倒予防についても，これまでとは異なる新たなアプ分であることが分かった。B1 に関しては，歯ブラシがローチでの予防法が多く生み出されることに期待した

曲がることで衝撃を吸収するが，曲がり切った後にも歯い。

ブラシと頭部を想定した重りによる荷重がかかるため，荷重値でみると A3 と近い値となっているが，歯ブラシ

参考文献が曲がることで接触面積が広くなり，応力としては小さ

1）厚生労働省．令和 3 年（2021）人口動態統計；2021.

くなるため，A3 は突き刺さり，B1 は突き刺さらなかっ

2）東京消防庁．令和３年中「救急搬送データから見たと考えられる。
以上のように，転倒データベースを活用することで，実態に即したリスク評価が可能となり，予防策の検討や予防策の効果評価が可能となる。

る 日 常 生 活 の 事 故 」https://www.tfd.metro.tokyo.
lg.jp/lfe/topics/nichijou/kkhdata/index.html；
2021.
3）The World Health Organization. World Report onChild Injury Prevention；2008.

Ⅴ おわりに4）Kleinberger, M. et al. Development of Improved

本研究では，子どもの転倒による傷害を対象にした予Injury Criteria for the Assessment of Advanced

防アプローチを検討するために，子どもの転倒を科学的Automotive Restraint Systems；National Highwayに扱えるようにする転倒データベースを構築し，転倒

Traffic Safety Administration，1998.

データベースを活用した物理シミュレーションや落下試

5）消費者庁．子どもの歯磨き中の喉突き事故などに気験によって転倒による傷害リスクを評価した事例についを付けましょう！ https://www.caa.go.jp/policies/て紹介した。従来，子どもの転倒による傷害予防についpolicy/consumer_safety/caution/caution_050/ては，保護者などが気を付けることを促す注意喚起か，

assets/consumer_safety_cms204_210602_01.pdf；

家具などの角にクッション材を取り付けるなどに留まっ2021.
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