情報処理学会 SIG-BTI シンポジウム

高齢者の介護予防に向けた行動変容を促す介入方法の推定
早川昭二†1渡辺一郎†1 上村拓也†1 前田一穂†1富士通株式会社†1

1. 背景

烏谷彰†1を表す要因群を見極める過程（特に行動変容の成否への影響の大きい要因）、②要因群に基づき有効と判断した介入を厚生労働省が提唱する健康寿命延伸プランでは、2040 年選択する過程、③介入による意識変化や行動変容の成否結までに健康寿命を男女とも 3 年以上延伸する目標と、その果、からなる。ここで、②から③の間において、介入により実現のために高齢者が要介護状態になることをできる限り直接的に行動を変容させるのではなく、介入によって高齢防ぐ「介護予防」の重要性が示されている[1]。これに対し、者の阻害要因を取り除き「これなら自分にもできる」と自信

先進的な自治体では、介護予防の施策として、行政と高齢者を持たせるなど、外面的・内面的要因を変化させて行動を変を繋ぐ「仲介者」となる行政保健師が直接自宅へ訪問して高容させることを考える。この介入と行動変容との間を工学

齢者の状況を把握し、適切な介護予防行動を促す「アウト的に表現することが、介入の成功ノウハウをチーム内に共リーチ支援」が実施され始めている[2]。超高齢化社会の進有・活用する仕組む実現する上での技術課題となる。

展により、支援が必要な高齢者数は今後も増え続けることが予想されている一方で、「アウトリーチ支援」の担い手となる行政保健師数の伸びは少ない[3]。仲介者が増えない状況において、介護予防行動をする高齢者を増やすためには、

図 1：仲介者の介入方法選択のプロセス少人数の仲介者により効果的に介入していく必要があり、2.2 介入により行動変容するメカニズムについての仮説仲介者の介入スキルの向上や業務効率化が必須となる。
「ア

介入と行動変容の間を繋ぐメカニズムを工学的に表現す

ウトリーチ支援」で介護予防行動を促す訪問勧奨業務を支るため、行動要因という説明変数を導入した。行動要因とは、援する技術の実現により、地域住民の健康寿命延伸に寄与高齢者それぞれの自己効力感やモチベーション、知的・身体することを目指している。

的能力、社会的支援の状況などのように、目的の行動を起こ

2. 本研究の課題と解決アプローチ

す際に、十分であれば行動を起こしやすくなり、不足すれば従来の訪問勧奨業務では、保健師が訪問現場で得た介入の成功ノウハウは、保健師の職場での事例共有会などにおいて「成功事例」として共有されていたが、データとしてチーム内に共有する仕組みがなかった。そこで、このような成功ノウハウを共有し、他の保健師が効果的にそのノウハウを活用可能にするシステムを提供することで、訪問勧奨業務を支援することを考えた。
2.1 行動変容を促すための介入プロセスに関する分析

行動を阻害するような要因のことである。これらの行動要因は、図 1 中の①、②の過程で、仲介者が実際に介入方法を選択する際にも考慮している重要な要因であり、BJ Foggの MAP モデル[4]や、社会的認知理論[5]、COM-B[6]などの行動変容理論でも用いられているものである。これらの解釈可能な要因群について、介入による改善量を推定・提示し、行動変容の成否を説明可能とすることで、支援システムを利用する仲介者の納得性も高められると考えた。

介入の成功ノウハウを共有する仕組みの実現のため、訪問現場において、仲介者である行政保健師や社会福祉士がどのように介入手段を選択し行動変容を促しているのかをヒアリング調査した。その結果、訪問先の部屋に置かれている物や生活状況の聞き取りといった情報から、その人の特性や傾向、行動の障壁となっている問題(阻害要因)などを探り、適切な介入方法を選択・実施することで、高齢者の意識や状況を変えて行動変容を促している実態を把握した。ここで得た実態を踏まえ、図 1 に示すような 3 段階からなる介入選択プロセスの仮説を立てた。
このプロセスは①訪問時に着眼した高齢者個々人の特性Estimation of Intervention Methods to Promote Behavior Changes for Care
Prevention in the Elderly†1 SHOJI HAYAKAWA, Fujitsu Ltd.
†1 ICHIRO WATANABE, Fujitsu Ltd.

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan図 2：介入による行動変容メカニズムの仮説導入した行動要因が介入により改善し、行動変容するメカニズムを工学的に表現した仮説を図 2 に示す。図では、訪問時の高齢者の状況や聞き取りといった情報から、介入前の行動要因 A,B,C を推定したとする。ここで、要因 C(例†1 TAKUYA KAMIMURA, Fujitsu Ltd.
†1 KAZUHO MAEDA, Fujitsu Ltd.
†1 AKIRA KARASUDANI, Fujitsu Ltd.

1

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えば自己効力感とする)が行動に移すのに必要なしきい値述べる。まずモデル 1 のみを単独で学習し、次にモデル 1 の（ここでは便宜的に 0.5 であるとする）を下回り、これが阻パラメータを固定した状態で、モデル 2 の学習を行う。な

害要因となって行動できていなかったことを想定している。

お、以下の図や説明では、行動状態の識別について、行動変それに対して、「行動要因を改善する介入」を行うことで、容ステージ[8]の「無関心期」なのか、「関心期以上」なのか要因 C の値が改善してしきい値を超える（自己効力感が改を識別することを例題としている。

善される）ことで、行動が変わるメカニズムを考えた。
すなわち、介入前の行動要因に、介入によって決まる改善量を加算した結果、行動要因がしきい値を超えて行動が変わるメカニズムである。
我々の研究[7]では本メカニズムを検証する予備実験として、訪問勧奨時に取得したアンケート等の業務データから行動変容に与える影響が大きいと考えられる行動要因を抽出・定量化し、算出した行動要因から、新規の高齢者であっても行動状態を予測できる可能性を示した。本稿では、訪問

図 3：行動要因の改善量を推定するモデル
3.3 行動状態の識別モデル(モデル 1)の学習勧奨時に、対象高齢者に対して行った介入方法と、保健師がモデル 1 は、高齢者それぞれの介入前の行動要因を入力判断した介入前後の行動変容ステージ情報を用いて、介入ベクトルとし行動状態の識別結果を出力する、いわば静的により行動要因の値が改善し、その結果として行動状態がな関係を表す関数である。そこで行動要因を説明変数とし変容するメカニズムを統計的にモデル化する手法を提案し、て、無関心期の高齢者の集団と、すでに関心期以上である高実データを用いてその検証を行ったので報告する。

齢者の集団を識別するモデルを学習する。図 4 に多クラス

3. 介入による行動変容のモデル化
本章では、前章で示した行動変容メカニズムのモデル化

分類ロジスティック回帰であるモデル 1 を示す。
モデル 1 は重み𝑾𝟏 、バイアス𝒃 、活性化関数としてソフトマックス関数および”無関心期”と”関心期以上”の二つのノードを持つ方法について述べる。

出力層で構成される。パラメータ𝑾𝟏 , 𝒃𝟏 は誤差逆伝播法によ3.1 行動状態の識別モデルと行動要因の改善量推定モデルり学習する。

2.2 節では二つの仮定を設定した。一つ目は、「対象者の行動要因によって行動状態が決まる」であり、二つ目は、「介入によって行動要因が改善し、その結果として行動変容する（行動状態が介入前と変わる）」である。それぞれに対応した、以下に示す二つのモデルを考えた：
モデル 1: 行動要因から行動状態を識別する機能
モデル 2: 介入による行動要因改善量を推定する機能
モデル 1 は行動要因を入力し、その行動状態を出力する識別モデルである。このモデルは過去の発表[7]において報告済である。モデル 2 は、高齢者の行動要因と介入方法の情報を入力し、各行動要因の改善量を推定する回帰モデルである。
3.2 モデル全体の構造

図 4：モデル 1 の学習
3.4 行動要因の改善量推定モデル(モデル 2)の学習
モデル 2 は、学習済のモデル 1 を活用し、図 3 のスイッチをオンにして、ニューラルネットワークとして学習を行

図 3 にモデル 1 とモデル 2 を連結した、介入による行動う。図 5 に学習時の構成を示す。モデル 1 のパラメータを変容メカニズムのモデル全体を示す。図 2 で示した介入前固定した状態で、入力ベクトルを、介入前の行動要因の値との行動要因の値に、介入による改善量が加算されるメカニ実施された介入方法（1 種類の場合は one-hot ベクトル、2 種ズムを図 3 中の加算器で実現している。すなわち、介入が類の場合は”two-hot”ベクトル）とし、出力ベクトルは実際の行われると、図中のスイッチが入り、介入前の行動要因に、介入後の行動状態を教師データとして学習を行う。

モデル 2 によって推定された改善量が加算器で加わり、そ次にモデル 2 の内部構造を説明する。図 5 の①部分は介の結果、ノードが行動要因に対応した入力層に介入後の行入前の行動要因と介入方法を一緒に入力して、交互作用の動要因が入る仕組みである。

効果を算出する部分である。次に②部分は①の算出結果に以降、モデル 1 とモデル 2 それぞれの学習方法についてⓒ2023 Information Processing Society of Japan2

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図 5：モデル 2 学習時のニューラルネットワークの構成基づいて、各行動要因に対する介入による改善量を求める心期以上を識別する必要があるため、表 1 に示す計 70 名分部分である。学習時において、3.3 節で学習済のモデル 1 はのデータを用いて学習した。またモデル 2 は、介入前の行動誤差をモデル 2 に伝播するために用い、モデル 2 のパラメー状態が無関心期の高齢者が介入によって関心期以上に遷移

タ𝑾𝟐 , 𝑾𝟑 , 𝒃𝟑 を誤差逆伝播法により更新した。

するかを学習するため、表 1 に示す加入前が無関心期の高モデル 1,2 が学習できれば、新規の高齢者に対して、行動変容する確率の高い介入方法を推定できる。次節では、提案したモデル 2 を実データで検証する。

齢者計 37 名のデータを用いて LOOCV 評価した。各モデルの学習条件は以下の通りである：
モデル 1 のエポック数:500
モデル 1 の学習率:0.01

4. 実験

モデル 2 のエポック数:1000

本章では、実際の保健勧奨の現場において高齢者から聞き取ったアンケートデータを用いて、前章で提案したモデルにより効果的な介入方法を推定できるか検証した結果にモデル 2 の学習率:0.1
4.3 介入後の行動状態の推定結果
モデル 2 による介入後の行動状態の推定精度、
すなわち、ついて述べる。

介入前の行動要因と実施された介入方法を入力することで、4.1 実験データ正解データ通りの行動状態を出力できるかを、評価した。結実験データには、ある自治体で行われた訪問勧奨業務の対象となった高齢者 70 人分のデータを用いた。
データには、果を表 2 に示す。正解率は 68%(25/37)、再現率は 75%(6/8)、適合率は 38%(6/16)という結果となった。

高齢者への介入方法（複数種の介入も含む）と、仲介者が判

表 2：介入後の行動状態の推定結果

断した介入前後の行動変容ステージの情報を含んでいる。
その内訳を表 1 に示す。また実験に用いた行動要因の値は、研究発表[3]に記載した、健康状態や日常生活に関するアンケートデータを SEM で分析し因子得点化する方法で算出した。
表 1：実験に用いた高齢者の内訳

4.4 考察モデル 1 の学習に・介入前が無関心期:

37 名

前節で学習したモデルが、図 2 で示したような介入によ用いた高齢者数・介入前が関心期以上：33 名

り行動要因が改善されるメカニズムを実現できているか、モデル 2 の学習・・介入前が無関心期で介入後も図 5 の中間層に入力される介入前の行動要因と改善量の値評価に用いた高齢者数

無関心期：29 名を取り出して確認した。図 6 に介入により関心期以上に遷・介入前が無関心期で介入後に移した高齢者の例と、介入しても無関心期のままの高齢者関心期以上へ移動：8 名の例をそれぞれ 2 名について、介入前の行動要因と加えた4.2 学習条件

改善量を 5 種類の行動要因ごとに示す。介入により関心期

モデルの学習・評価は少数データであったため Leave-one-以上へ遷移した高齢者 2 例については、ほとんどの行動要

out CV(LOOCV)により実施した。モデル 1 は無関心期と関因において改善量が加算されていた(図 6 上)。また、例１でⓒ2023 Information Processing Society of Japan3

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は「動機づけ」の介入によりモチベーションが改善している

リケーションの検討など[9]、訪問勧奨業務に従事する保健のに対し、例 2 では「訓練」の介入により身体的能力が改善師を支援可能なシステム検討を進める。

しており、介入によって改善する行動要因が異なる傾向が見られた。一方、介入しても無関心期の高齢者 2 名に対して参考文献

は、改善量が小さいか、マイナス方向に加算されていた (図[1] 厚生労働省 HP, “現在の健康づくりの取り組みと今後の6 下)。実際の介入後の行動要因と比較を行う必要はあるも施策について”, 厚生労働省健康局健康課,2021 年 3 月 19 日のの、図 2 で提案した、介入による行動要因の改善量を介[2] 厚生労働省 HP, “高齢者の保健事業と介護予防の一体的入前の行動要因に加算するモデルにより、行動変容のメカな実施について”, 2018 年 9 月 6 日

ニズムを表現できる見込みを得た。また、介入前の行動要因[3] 厚生労働省 HP, “令和 2 年衛生行政報告例(就業医療関係と介入方法を入力することで、意図通りに改善量の推定が者)の概況”, 2022 年 1 月 27 日

できていることから、事前に対象者の行動要因が分かれば、[4] BJ Fogg 著、須川訳, “習慣超大全”, ダイヤモンド社, p.

その対象者を行動変容されるうえで有効な介入方法を予測

50, 161 (2021).

できる可能性を示すことができた。

[5] 中澤ら, ”社会的学習理論から社会的認知理論へ-Bandura
理論の新展開をめぐる最近の動向-”, 心理学評論, vol. 31,

5. まとめno. 2, pp. 229-251 (1988).

本稿では、介入により行動変容するメカニズムを、説明[6] Michie, S. et.al., ”The behaviour change wheel: A new

変数として行動要因を導入したモデルで表現する方式を提method for characterizing and designing behaviour change

案し、実際の訪問勧奨業務において収集されたデータを用

interventions,” Implementation Science, vol. 6, no. 42, (2011).

いて検証した。実験の結果、介入により無関心期から関心[7] 早川ら, “高齢者の介護予防行動を決定する要因に関す期以上にステージが遷移している高齢者は、説明変数である研究”, マルチメディア,分散,協調とモバイルシンポジウる行動要因が改善されており、行動変容のメカニズムの確ム 2022 論文集, pp. 590-594 (2022).

からしさを裏付けることができた。また、新規の高齢者に[8] Prochaska JO, et al., ”The transtheoretical model of health

対して、ステージ遷移に有効な介入方法を確率的に予測でbehavior change,” American Journal of health promotion AJHP,きることを示した。これにより、他の保健師の介入方法のvol. 12, no. 1, pp. 38-48 (1997).

ノウハウをモデルで表現でき、新規対象者に対しても他の[9] 田口ら, ”業務経験の分析に基づく適切な参照面談事例

保健師が成功率の高い介入方法を知ることができるようにの提示による保健師の育成支援”, 情報処理学会第 85 回全なり、ノウハウの共有に有用であると考える。今後は、高国大会講演論文集 (in printing) (2023).

齢者数を増やして実験を行い、精度改善を図る。また、推定した行動要因と似た高齢者の過去事例の検索可能なアプ

図 6: 介入前の行動要因と改善量の例（上：介入により関心期以上へ遷移した高齢者 2 例、下：介入しても無関心期のままの高齢者 2 例）

ⓒ2023 Information Processing Society of Japan4