一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
社団法人 電子情報通信学会
INFORMATIONAND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report
HCS2020-33(2020-08)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

在宅高齢者を対象とした「こころ」の見守りサービスのフィードバック機能実装と評価
三浦 稚咲†

佐伯 幸郎†

中村 匡秀†,†† 安田清†††† 神戸大学 〒657–8501 神戸市灘区六甲台町 1–1†† 理化学研究所・革新知能統合研究センター〒103-0027 東京都中央区日本橋 1-4-1††† 大阪工業大学 〒535–8585 大阪市旭区大宮 5–16–1
E-mail: †cmiura@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし

高齢者の在宅での自立生活を支援するためには，高齢者の自助機能を高めることに加え，高齢者の心の状態まで考慮した支援が必要である．しかしながら，人手による聞き取りや既存見守りサービスの限界，毎日の心理状態の記録や自発的な外化が難しいという問題がある．こうした問題を解決するため，先行研究では，在宅高齢者を対象とし，心理状態の見守りと自発的なメンタルヘルスケアを促すことを目的とした「こころ」の見守りサービスを提案している．提案サービスでは，チャットボットが高齢者に対し，心理状態の取得に特化した問いかけを継続的に行う．
その回答に基づき，サービスは対象者の心を見守り支援へつなげる．本稿では，サービスが自動的に高齢者の 1 週間の回答をレビューし，状況に応じたアドバイスを行う週次フィードバック機能を新たに実装し，実験によりその有用性を評価する．実験の結果，週次フィードバックにより被験者の自助意識やモチベーションが向上することが確認された．
キーワード

在宅介護，高齢者見守りシステム，心理状態，センシング，エージェント，チャットボット

Implementing and Evaluating feedback function of Mind Monitoring Service
for Elderly People at Home
Chisaki MIURA† , S. SAIKI† , M. NAKAMURA†,†† , and K. YASUDA†††† Kobe University Rokkodai-cho 1–1，Nada-ku，Kobe，Hyogo，657–8501 Japan†† Riken AIP, 1-4-1 Nihon-bashi, Chuo-ku, Tokyo 103-0027††† Osaka Institute of Technology Omiya 2–16, Asahi-ku, Osaka, 535–8585 Japan
E-mail: †cmiura@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract In order to support sustainable in-home long-term care, it is essential to monitor mental states of elderly people athome, and to encourage their ability of self-care. However, many challenges exist in practice, including limitations of humaninterventions, sensor-based monitoring, as well as the daily recording and externalization of mental states. In the previous
research, we have proposed Mind Monitoring Service, which aims to monitor mental states and promote self-care of elderly
people at home. In the proposed service, a chatbot asks a user speciﬁc questions to acquire his/her mental state. Based on theanswers, the service then assesses the mental state and sends the feedback. In this research, we develop a new feature of weekly
feedback. The feature automatically reviews answers of past one week, and sends advice to improve the current situation.
We conduct an experiment to evaluate the eﬀectiveness. Through the experiment, it was conﬁrmed that the weekly feedback
encouraged self-care consciousness and increased motivation of subjects.
Key words in-home long-term care, elderly monitoring system, mental state, sensing, agent, chatbotに達している [1]．このような状況において，我が国は深刻な

1. は じ め に

介護施設・人材の不足に直面している．この問題に対し，日本

日本は現在，超高齢社会を迎えている．1950 年には総人口

政府は従前の施設介護から在宅介護への転換を促すことで解決の 5% に満たなかった 65 歳以上の人口は，2018 年には 28.1%

を図ろうとしている．厚生労働省が進める地域包括ケアシステ- 71 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2020 by IEICE

ム [2] では，高齢者の尊厳の保持と自立生活の支援を目的とし，

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可能な限り住み慣れた地域での生活の継続，および地域の支援・$ʁৼཀྵয়ସ͹खಚͶಝԿͪ͢໲͏͖͜घ๑
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サービス提供体制の構築を推進している．地域包括ケアシステ

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ムは「自助」「互助」「共助」「公助」の 4 つの考え方から構成さ߶ྺं

れており，政府は特に自助によって高齢者が生活をしていくことを期待している．

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しかしながら，身体能力や認知機能の低下から，多くの高齢ϓΡʖχώρέ
͹ࡠ੔

者にとって自助による自立生活は容易に達成できるものではない．また，高齢者はこれまでの人生における喪失体験から，う

බӅ͵ʹ͹
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‫ݡ‬गΕʀࣙঁ͹γϛʖφϓΡʖχώρέ

ৼཀྵয়ସ'%‫͵ݧث‬য়ସ͹஻ޫ͹‫ݗ‬எ

つ状態になりやすいと言われている [3]．これらのことを考慮すると，自助を基本とする在宅生活を達成するには，高齢者の図 1 「こころ」の見守りサービスの全体アーキテクチャ図「こころ」の状態を考慮しながら，個々に合わせた適切な支援を提供することが肝要である．

した生活支援における，３つの問題を解決するためのサービス

在宅高齢者の心理面を考慮した生活支援において，我々は以下の 3 つの問題に着目している．

である．図 1 に提案サービスの全体アーキテクチャ図を示す．
「こころ」の見守りサービスは，大きく以下の３つのアプローチ（P1）人間による聞き取り，既存の見守りサービスの限界：従(A1)〜(A3) から構成される．

来，高齢者の心の状態は専門家による問診やカウンセリングを（A1）Mind Sensing Service を活用したチャットボットとのイ

通して評価されてきたが，これを在宅で継続的に実施すること

ンタラクション：我々の研究グループでは，環境・行動センシ

は現実的ではない．また，昨今登場しているセンサや IoT を活

ングや時刻をトリガとして，バーチャルエージェント (VA) [7]

用した見守りサービスは，外部から観測可能なイベントしか検やチャットボットが対象者に問いかけを行い，センサや IoT な

知できず，高齢者の心のうちを汲み取るものではない．

どで観測できない対象者の心の内を言葉として外化させて記録（P2）心理状態の把握，自発的外化の困難：うつ病をはじめとする「こころ」センシングの開発研究を行っている [8]．Mind

する高齢者の精神疾患は様々な要因によって発症し，その症状

Sensing Service [9] は，「こころ」センシングを行う基盤として，も人によって様々である [4]．よって，在宅生活の中で精神疾患

各種エージェントからの問いかけを柔軟に設定できる Web サーを特定することは容易ではない．また，高齢者本人も自身の心ビスである．提案サービスでは，Mind Sensing Service を用い，理状態を正確に把握できず，自発的に自己の状態を外化するこ

チャットボットと高齢者の間に継続的なインタラクションを構とができていない．

築し，高齢者の心の内を外化させることを試みる．

（P3）「こころ」の見守り，状態に応じた自助支援の困難：（P1） （A2）心理状態の取得に特化した問いかけ手法：対象者の心理および（P2）の結果，刻々と移り変わる在宅高齢者の「こころ」

状態を取得するための問いかけ手法を検討する．このためにまの状態を，第三者が客観的に把握・記録し，継続的に見守るこず，我々は心理状態を Physicality（身体性），Mentality（精神とは現状難しい．高齢者自身も自らの心理状態を見つめ直す機性），Sociality（社交性）の３つの観点で性質づけることとした．

会がなく，状態に応じた支援はいまだ困難である．

Physicality では，疲労，体の痛み，睡眠障害など，客観的に現これらの問題を解決するために，先行研究 [5] では，在宅高れる身体的な症状を評価する．Mentality では，感情，気分，ス

齢者を対象とし，心理状態の見守りと自発的なメンタルヘルス

トレスなど，対象者の主観的な感覚を評価する．Sociality では，ケアを促すことを目的とした「こころ」の見守りサービスを提幸福，自尊心，社会的行動など，対象者の自己評価や振る舞い案している．提案サービスでは，まず人間の代わりにチャットを評価する．これら３つの観点は，世界保健機関（WHO）によ

ボットとの継続的なインタラクションを導入し，チャットボッ

る健康の定義 [10] をもとに考案した．次に，３つの観点それぞトを通じ，高齢者に心理状態を取得するための問いかけを送信

れに対し，対象者の状態を聞き出す問いかけを作成する．回答

する．問いかけの回答に応じて心理状態を評価することで，高の容易性のため，問いかけには選択式で答えられるようにする．

齢者の「こころ」の見守りや自助支援を実現する．

作成した問いかけを（A1）のチャットボットから高齢者に送信

先行研究 [6] では，提案サービスを実装し，高齢者を対象とし，回答を記録することで，対象者の心理状態を取得する．

した実証実験を行った．本稿では，実証実験の結果を踏まえ， （A3）心理状態の見守りとフィードバックによる自助支援：問サービスが高齢者の 1 週間の回答を自動的にレビューし，状況

いかけの回答を集計することで，対象者の心理状態を把握し，に応じたアドバイスを行う週次フィードバック機能を新たに実状態に応じた支援を行う．心理状態の把握では，問いかけの回装する．さらに，評価実験を行い，実装した週次フィードバッ

答にスコアを与え，回答を数値化することで対象者の心理的なク機能の効果を測定，考察する．

健康度合いを算出する．心理的な健康度合いの推移を週次や月次で追い，心理状態の見守りを行う．また，取得した心理状態

2. 「こころ」の見守りサービス [5] [6]に応じてさらなる問いかけやアドバイスをフィードバックし，

2. 1 「こころ」の見守りサービスの概要

自己の振り返りや自発的なメンタルヘルスケアを促す自助支援「こころ」の見守りサービスは，在宅高齢者の心理面を考慮を行う．さらに，もしサービスが自助では解決できない危険な- 72 -—2—

表 1 ７つの問いかけ໲͏͖͜໲͏͖͜ࣆߴ ΩτβϨ̏͞͞ुؔΓ͚ເΗͱ͏Ή͖ͤʃਯເ

3K\VLFDOLW\݊߃̏͞͞ुؔର௒෈ྒྷɼର͹௩ΊɼൾΗΏͤ͏͵ʹͺ͍ΕΉ͖ͪ͢ʃ̏͞͞ुؔɼֺ͢͏͞ͳͺ͍ΕΉ͖ͪ͢ʃ ‫״‬৚

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टັ͵ʹ͹‫ؽ‬ճͺଡ͏Ͳ͖ͤʃ

状態の兆候を検知した場合，サービスは医師や介護者などの外部支援者に連携し，適切な指示を取得する．

2. 2 実 証 実 験
本節では，[6] において実施した，実証実験について述べる．

図 2 実装した提案サービスの LINE 画面

実験は，2019 年 11 月 1 日から 2020 年 1 月 31 日までの３か
月間，50 代から 80 代の男女８名を対象に行った．
実証実験に用いた提案サービスは，次のように実装した．まず，我々は専門家に協力を仰ぎ，ユーザに送信する７つの問いかけを作成した．これを表 1 に示す．問いかけでは過去一週間

状態に基づくフィードバックを想定していた．しかしながら，実験時点ではこの機能の実装が間に合わず，2. 1 の (A3) は心理
状態の見守りのみを実施・評価するにとどまった．

2. 3 実証実験の結果の様子を尋ねている．また，表中の「問いかけ事項」は，その問いかけによって何を調査したいのかを表している．さらに表中の「カテゴリ」では，それぞれの問いかけを 2. 1 の（A2）で述
べた３つのカテゴリに分類した結果を示した．次に，スマートフォン・アプリの LINE [11] を利用し，高齢者とチャットボッ
トの継続的なインタラクションを構築した．チャットボットは定刻になると表 1 の問いかけを一日１問ずつユーザに送信する．ユーザはチャットボットからの問いかけに対し，Yes，Noの二択で回答する．これら７つの問いかけは一週間で全ての問
いかけを網羅できるため，翌週からは再び最初の問いかけに戻り，この流れを繰り返す．つまり，毎週同じセットの問いかけを継続して行うこととなる．
図 2 に，実装した提案サービスの LINE 上の画面を示す．ユー
ザはチャットボットから送られてきた問いかけに対し，スマートフォンの画面を押すだけで回答することができる．また，ユーザの状況をより詳しく調査することを目的に，ユーザが問いかけに答えた際，チャットボットは追加の質問を行うようになっている．例えば，図 2 では，「ここ１週間よく眠れていますか？」という問いかけに対し，ユーザが「よく眠れています」を選択

実験期間中，8 名中 5 名の被験者はチャットボットからの問
いかけに対し，8 割以上回答していた．また，問いかけの回答を集計・スコアリングして，被験者の心理状態を可視化しその推移を把握できた．実験後のアンケートでは「このままサービスの利用を続けたいか」という質問に対し，半数以上の被験者から肯定的な回答が得られ，提案サービスの一定の満足性を確認した．現在も引き続きサービスを使用いただいている．
一方，「チャットボットとの対話が役立つか」「チャットボットとの対話で気持ちが楽になるか」という質問には，被験者によって意見が分かれた．すなわち，チャットボットとの対話が高齢者の心理状態の維持・向上に有益かどうかまでは検証できなかった．一つの要因として，フィードバック機能が未実装であり，ユーザの状況に応じた有益なアドバイスが提供できな
かったことが考えられる．
提案サービスが高齢者にとってさらに有益なものとなるように，本稿では 1 週間の回答状況を評価し，その心理状態に応じたアドバイスを提供する週次フィードバック機能を新たに実装する．さらに，評価実験によりその効果を測定し考察する．

3. 週次フィードバック機能の実装した場合を示している．チャットボットは睡眠状況が良好であることを受けた上で，睡眠などに関する懸念事項の聞き出しを

3. 1 設追加質問として行っている．
実証実験は，問いかけの回答率，回答に基づく心理状態の可視化，および実験後のアンケートによって評価を行った．心理状態の可視化では，問いかけの回答に対し，ポジティブな回答に 1，ネガティブな回答に-1，無回答に 0 のスコアを与え，2. 1の（A2）の３つのカテゴリごとにスコアを集計することで，被験者の心理的な健康度合いを算出した．
なお，提案サービスでは，上記で述べた毎回の回答に対する
追加質問に加えて，より長いスパン（1 週間，1 か月）での心理計

フィードバック機能は，ユーザの自己の振り返りや自発的なメンタルヘルスを促すことを目的に，ある一定のスパンで，ユーザの心理状態を評価し，状態に応じたさらなる問いかけやアドバイスを送信する機能である．本稿では，一週間に一度，直近一週間のユーザの状態を評価しメッセージの送信を行う，週次
フィードバック機能を実現する．我々は当該機能を，ユーザの1 週間の心理状態を数値化して評価する回答のスコアリングと，
スコアリング結果に応じたメッセージを作成するフィードバッ
ク文の作成の 2 つのパートに分けて構成した．以降はそれぞれ- 73 -—3—

の詳細について説明する．

3. 2 回答のスコアリング
先行研究 [6] では，回答のスコアリングにおいて，ユーザがポジティブな回答をした場合は 1，ネガティブな回答をした場
合は-1，というスコアの割り当てを行っていた．しかしながら，
よりユーザの状態を詳細に捉えるためには，単純な二値スコア
ではなく，より複数の観点から回答を評価した，総合的なスコアを用いる方が好ましい．そこで，我々は新たに以下の 3 つのスコアリング手法を導入した．
（i）Score_answer： 回答の二値スコア．ポジティブな回答
なら 1，ネガティブな回答なら-1 を与える．
（ii）Score_observation： 前週の回答が今週どう変わったか，

図 3 フィードバックメッセージの例

その経過観察によって得られるスコア．前週がポジティブな回
答で，今週がポジティブを維持したら 1，ネガティブに転じた
ら-0.5 を割り当てる．前週がネガティブな回答で，今週ポジティ
ブに転じたら 0.5，ネガティブを維持したら-1 を割り当てる．

る．このため，アドバイスパートで提供する情報は，「何々することで長生きができる」といったように，健康に対し前向きな内容の情報を選定した．

（iii）Score_sentiment： チャットボットからの追加質問に

3. 4 フィードバック機能の運用

対するユーザからの回答を感情分析したスコア．解析には，

Microsoft Azure の Text Analytics API [12] を用いた．スコアは-1
から 1 の値となるよう正規化する．

フィードバック機能の実運用のため，回答のスコアリング，
フィードバック文の作成の工程を Python プログラムによって自動化し，定期実行するようにした．回答のスコアリングは毎ユーザの回答の最終的なスコアは，上記 3 つのスコアの重みづけ和によって算出する．

日定刻に行い，フィードバック文の作成およびメッセージの送
信は土曜日の 20 時に実行されるようにした．これにより，ユー

Stot al = w1・ Sanswer + w2・ Sobser vation + w3・ Ssentiment

ザは毎週土曜日の 20 時に，チャットボットから直近一週間の状態を評価したフィードバックが送られる．

(w1 + w2 + w3 = 1)

4. 評 価 実 験

今回は，w1 = w2 = w3 = 31 とし，3 つのスコアの平均値を回答のスコアとして算出することとした．

4. 1 実験の目的と設定

3. 3 フィードバック文の作成

実装した週次フィードバック機能を用いた被験者実験を行う．

前節のスコアリング方法に基づき，一週間のうちに送信された 7 つの問いかけの中から，フィードバックの対象とする問い

実験の目的は，本機能が「こころ」の見守りサービスの有益性を向上させるか，その効果や課題を明確化することである．

かけを１つ選定する．ここでは，7 つの問いかけのうち，回答のスコアの値が最小となったものを選定する．
次に，実際にユーザに送信するフィードバック文を作成する．
汎用的で自然なフィードバック文を作成するため，フィード
バック文を，「挨拶」「振り返り」「アドバイス」「結び」の４つの実験は，2020 年 5 月から 2020 年 6 月までの 2 か月間，13 名の被験者を対象に行った．被験者の内訳は，50 代から 80 代の男女６名，40 代男女 2 名，20 代男性 5 名である．提案サービスは元来高齢者世代を対象としているが，より多くの意見を収集するため，若い世代の被験者にも実験に参加してもらった．

パートで設計する．具体的には，挨拶パートでは時候の挨拶の例文を参考に，月や季節に合わせた挨拶を行う．振り返りパー
トでは７つの問いかけのうち，フィードバックの対象となった
問いかけに対し，ユーザがどのように回答していたかを提示する．アドバイスパートでは対象の問いかけの内容に関することで，健康長寿に役立つような情報を提供する．今回は，健康長
寿ネット [13] を参考に，情報を抽出した．また，結びのパート
では，「今週も頑張りましょう」というような結びの挨拶を行う．フィードバック文の例を図 3 に示す．フィードバック対象
として「心理」に関する問いかけが選ばれた場合を示している．

今回の被験者は，先行研究 [6] の際にも実験に参加するなど，
これまで継続的に本サービスの利用を続けている．そこで，今回の実験では，フィードバック機能が実装される前のサービスを利用していた，2020 年 3 月から 2020 年 4 月までの 2 か月間との比較を行うことで，フィードバック機能の効果を評価する．
すなわち，フィードバック機能の追加が被験者にどのような影
響や変化を与えたのかを，データに基づいて調査する．実験の結果は，フィードバック機能実装前と実装後の問いかけの回答率の比較や，フィードバックメッセージに対する被験者の実際の返答，および実験後のアンケートによって示す．

フィードバック文の作成にあたっては，具体的な行動を指示

4. 2 実 験 結 果

することよりも，自分の状態や情報を知ることによる意識改革

4. 2. 1 問いかけの回答率の変化を目標にした．これは，本サービスが医学的な治療や支援を目指すものではなく，高齢者の心理的な状態を考慮した上で，適切な介入・自助支援を行うことを目的としていることに由来す

フィードバック機能の実装前および実装後の２つの期間について，各被験者の回答率を表 2 に示す．回答率は，対象期間中- 74 -—4—

にチャットボットが送信した問いかけの数に対し，被験者が回バック機能の目的である「自己の振り返りや自発的なメンタ答を行った問いかけの数の割合によって算出している．

ルヘルスを促す自助支援」の達成度合いを測るため，フィード
バックにより自助意識が向上したかなどを調査する質問から構

表 2 被験者の回答率成した．また，フィードバック機能により提案サービスの有益

被験者

年代

性別 回答率（3-4 月） 回答率（5-6 月）

A

70〜79

男

98.4%

96.6%

B

60〜69

男

80.3%

98.3%

C

80〜89

女

95.1%

93.3%

4 に示す．なお，アンケートの回答が得られたのは，被験者 C，

D

70〜79

女

41.0%

45.0%

E を除く 11 名だった．

E

70〜79

女

19.7%

32.0%

図 4 から，まず，大半の被験者がチャットボットからの指摘

F

50〜59

女

98.4%

100.0%

が自分に当てはまると感じ，その指摘により，自分の過去の状

G

40〜49

男

90.2%

100.0%

40〜49

女態を振り返ることができたと回答していることが分かる．また，

H

100.0%

100.0%

I

20〜29

男

91.8%

96.6%

J

20〜29

男

82.0%

81.0%

K

20〜29

男

93.4%

98.3%

と回答した被験者もおり，さらにその理由を調べてみると，
「い

L

20〜29

男

96.7%

97.0%

つもの生活習慣に慣れているため，アドバイスの実践ができな

M

20〜29

男

90.2%

94.9%

かった」といった意見が得られた．

性が向上したかを評価するため，フィードバックそれ自体の満足性についても調査した．アンケートの質問および結果は，図

被験者の多くがアドバイスを実際に意識しようと思っていたことも確認できる．一方，アドバイスをあまり意識できなかった

さらに，フィードバックが送られてくることで日々の問いか
表 2 を見ると，13 名の被験者のうち，8 名の被験者の回答率

けにも積極的に答えるようになった，と回答する被験者は 9 名が向上していることがわかる．特に被験者 B，E は 10% 以上であり，フィードバックメッセージがくることを嬉しく思うの向上が確認できる．一方，回答率が減少した，または横這い

被験者も多数確認できた．また，複数回答可能な投票形式で，だった被験者もいるが，回答率の減少度合いは僅かである．しフィードバックがくることを嬉しく思う理由を聞いてみると，たがって，被験者全体において考えれば，フィードバック機能「自分の回答に基づいてアドバイスしてくれる」「自分のことを実装後の期間の方が，回答率が向上していると言える．

気にかけてくれていると感じられる」という項目が上位の理由

4. 2. 2 フィードバックメッセージに対する返答となった．対照的に，「アドバイスが役立つ」という理由は，どチャットボットが被験者にフィードバックを送信すると，何の被験者も選択しておらず，フィードバックの嬉しさに直結す

人かの被験者は，そのフィードバックに対し返答を行っていた．

る項目ではないことが分かった．
アンケートの最後に，フィードバック機能全体に関する意見

例として以下に，チャットボットが被験者 F に送ったフィード

やコメントを聞くと，「自分の答えていることに目を通してく

バックメッセージを示す．



れているのかと思い，少し嬉しかった」「このフィードバックと

F さん，こんにちは！ 5 月に入り，風薫る爽やかな季節とは別に，本人が気にかけていることについての情報を与えるとなりましたね．F さんは先週，「外出，趣味，会話の機会良い」「これまでの自分の発言をもとに，質問などしてくれるとがあまりない」と言っていました．その後の様子はどうで良い」という意見が得られた．

すか？よく話したり，歌を歌ったりすることは，口の動き

4. 3 考や発声に関わる筋肉を動かし，口の筋力維持にも繋がるそ

まず，回答率の変化およびアンケート結果から，フィードバッ

うです．少し意識してみてくださいね．

察

クにより，被験者の自己の振り返りや自助意識を促進し，回答

今週も頑張りましょう！

のモチベーションを向上させることができたと言える．また，フィードバックに対する被験者の返答の様子や，フィードバッ

これに対し，被験者 F は以下のような返答を行った．



クがくることを嬉しく思ったという意見から，フィードバック

ほんとにそうですね．幸い家族と一緒ですから喋ることはメッセージが，被験者に概ね好意的な印象を与えていたこともありますが，友達とのおしゃべり程ではなく．
．
．今週もよ

明らかとなった．特に，フィードバックを嬉しく思う理由として多く挙げられた，「自分の回答に基づいてアドバイスしてく

く食べよく学びよく笑うようにします！ありがとう．



れる」「自分のことを気にかけてくれていると感じる」という上記の返答から，被験者 F がフィードバックを受け，自ら点については，単にアドバイスをしてくれるということだけでの行動を振り返り，アドバイスを意識しようと心掛けている様

はなく，自分のことを常に見守ってくれているのだということ子が見て取れる．また，他の被験者からはフィードバックメッが，フィードバックの満足性に繋がる可能性を示している．すセージに対し，「お気遣いありがとう」「お声がけに感謝していなわち，「自分の言ったことを聞いてくれている」という安心感る」などの返答も得られた．

や充足感が，今回のフィードバックメッセージの嬉しさや有益さに影響していたのではないかと考えられる．

4. 2. 3 アンケート結果
実験終了後，被験者にはアンケートを送信し，フィードバッ

一方で，フィードバック機能に対する課題も見つかっていク機能について評価してもらった．アンケートは，フィード

る．大きな課題として注目すべきは，アドバイスの有効性であ- 75 -—5—4οϡρφϚρφ͗գ‫ڊ‬Ν৾ΕศΖͳ͘ɼͨ͹ࢨఢͺࣙ෾Ͷ౲ͱͺΉΖͳࢧ͏Ή͖ͪ͢ʃ

4ϓΡʖχώρέͶΓͮͱɼࣙ෾͹գ‫ڊ‬͹য়ସΝ৾ΕศΖ͞ͳ͗Ͳͪ͘ͳࢧ͏Ή͖ͤʃ

4ϓΡʖχώρέ͹Πχώ΢
ηΝࣰࡏͶқࣟ͢ͱΊΓ͑ͳࢧ͏Ή͖ͪ͢ʃ

4ϓΡʖχώρέ͚͗Ζ͞ͳΝ‫͏ࢧ͚͢ذ‬Ή͖ͪ͢ʃ

4ϓΡʖχώρέ͚͗Ζ͞ͳΝ‫͑ࢧ͚͢ذ‬ཀྵ༟ͺՁͲ͖ͤʃ
ʤ෵਼յ౶Նʥ

4ϓΡʖχώρέ͚͗Ζ͞ͳͲɼೖʓ͹࣯໲Ͷ΍੷‫ۅ‬దͶ౶͓ΖΓ͑Ͷ͵ͮͪͳࢧ͏Ή͖ͤʃࢧ͑ΏΏࢧ͑ΏΏࢧΚ͵͏ࢧΚ͵͏

図 4 アンケート結果

る．被験者は，フィードバックを嬉しく思う理由として「アドバイスが役に立つ」という項目を選択していなかった．今回の[3]

フィードバック機能では，日々の問いかけの内容に関連した健康のアドバイスを行っていたが，一般的な健康情報の提供のみ
では，被験者にとってはあまり役立っていないことが明らかと[4]なった．ユーザにとって真に役に立つアドバイスを行うために[5]

は，本人が普段から気になっている事や最近の関心事などを，対話中から発見し，それに特化した情報の提供やフィードバッ
クが必要になるであろう．情報提供やアドバイスのさらなる個[6]

人適応については，今後の課題としたい．

5. お わ り に[7]

本稿では，在宅高齢者を対象とした「こころ」の見守りサー
ビスに，新たに週次フィードバック機能を追加し，その具体的な設計と実装を行った．また，実装したフィードバック機能を[8]

用いて被験者実験を行った．実験の結果，フィードバックにより被験者の自助意識やモチベーションを向上させることができ，フィードバック機能の有益性を確認できた．また，実験後のア[9]ンケートから，フィードバック機能に対する被験者の所感やコメントが得られた．
今後は，今回の実験結果をもとに，ユーザにとってさらに役立つフィードバックメッセージの作成を検討したい．また，提[10]案サービスを長期的に，多くの高齢被験者に試してもらい，サービスをさらに発展させていきたい．
謝辞

本 研 究 は ，JSPS 科 研 費 JP19H01138, JP17H00731,

JP18H03242, JP18H03342, JP19K02973 の助成を受けている．
文

[11]
[12]
[13]

献

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[1] 内閣府，“令和元年版高齢社会白書,” http://www.cao.go.jp/，
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[2] 厚 生 労 働 省 ，“地 域 包 括 ケ ア シ ス テ ム,” March 2013．

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