情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

介護士の負担軽減に向けた介護業務における生体情報の収集及び心身状態変化の分析
宮地 篤士1

木俣 雄太1

松井 智一1

張 志華1

藤本 まなと1,2

安本 慶一1

概要：急速な高齢化が進んでいる日本では，介護サービスの需要が高まりつつある一方，今後，介護士の人手が不足する恐れがある．この問題は，介護士一人あたりにおける業務負担の増加に繋がるため，安全
かつ高品質を目指すべきである介護施設において解決すべき課題と認識されている．我々は，以上の課題に対して，介護業務を通して変化する介護士の心身状態（＝ストレス）が業務効率に影響しているのではないかと考えた．本研究の目的は，介護士のストレスに注目し，可視化・分析することで，介護士の業務負担軽減に向けた新たな知見を獲得することである．具体的には，介護士にデバイスを装着してもらい，
デバイスから得られる RRI や LF/HF 比などの客観的ストレス指標及び業務前，休憩，業務後に行うアンケートから得られる主観的ストレス指標を計測する．介護行動や業務形態，業務日などによって介護士のストレスが変化することを確認するため，実際の介護施設において実証実験を実施した．具体的には，介護士 5 名にデバイス及びアプリケーションを配布し，合計 28 日間のデータ計測を行い，介護行動や業務形
態と関連した心身状態変化の分析・可視化を行った．取得データを分析した結果，客観的ストレス指標と主観的な評価が必ずしも一致はしなかったものの，特定の介護行動や業務形態によって，ストレスの増加傾向が見られた．また，介護士自身の性格の違いによって主観的及び客観的ストレスの変化が示唆された．

Collection and Analysis of Psychological State in
Nursing Care Operations toward Reduction of Caregiver Workload

1. はじめにうと取り組み [2]，この中で，介護士の心身状態（ストレス）の変化が，業務負担に大きく影響するのではないかと考え

日本では，高齢化社会が進行しており，国の重要な社会

た．そのため，本研究では，介護業務効率化を目的として，問題として提起されている．この問題に伴い，近年デイケ介護業務によるストレスの変化に注目する．介護業務時にアセンター等の介護サービスの需要が高まっており，介護おけるストレスの変化が推定できれば，介護士自身の客観士の存在が必要不可欠である．一方，このまま高齢化が進的な振り返りや介護業務計画の見直し，リフレッシュため

行すると，働き手の不足から介護サービスの供給が追いの気分転換の促しなどに応用できる可能性がある．知見獲つかない恐れがある．厚生労働省が 2015 年に発表した調得に向けた第一段階として，介護士の介護行動とストレス査 [1] によると，2025 年には約 37.7 万人の介護人材不足の関係性を確かめるため，実際に施設の介護士を対象に，が見込まれている．介護人材の不足は，介護士一人あたり

心拍センサとアンケートを用いて，計測実験を行った [3]．

に対する業務負担の増加を招く恐れがあり，これは，安全分析結果より，特定の介護行動において，ストレスの増加

かつ高品質を目指すべきである介護施設において，深刻な傾向が見られ，介護行動とストレスとの間にいくつかの関課題である．したがって，介護士の業務負担を軽減するに係性があることを確認した．また，介護施設でのヒアリン

は，介護業務を効率化させるためのシステムが求められてグ調査から，業務形態の違い（日勤，夜勤など）や対応すいる．我々は，以上の課題を，ICT 技術によって解決しよる被介護者の違い，介護士個人の性格の違いによってもス12奈良先端科学技術大学院大学，
Nara Institute of Science and Technology
大阪市立大学，
Osaka City Univercity

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝

トレスの変化は現れるのではないかという意見も頂いた．
本稿では，前回の計測実験・ヒアリング調査の意見を踏まえた上で，データ計測方法の見直しを行い，介護行動と1

情報処理学会研究報告
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ストレス状態の変化に関する更なる知見の獲得を目指し

ラブルデバイスなどで非侵襲に計測できるため，精神的スた．具体的には，介護士に心拍センサやウェアラブルデバ

トレスの解析で活用されている．Matsui ら [10] は，宅内イスを装着してもらい，各デバイスから得られる RRI やで生活する居住者の QoL 向上に向けた知見獲得のため，

LF/HF 比などの客観的ストレス指標を計測する．また，実家事などの日常生活行動と関連した生体指標を収集し，ス

験開始前及び業務前，休憩，業務後にアンケートを実施し，トレスの可視化を行っている．Cinaz ら [11] は，モバイル

介護士の主観的ストレス指標を計測する．これらの計測しECG ロガーから得られる心拍変動データとワークロード

た指標より介護士の介護業務時におけるストレスの分析・指標である NASA-TLX [12] の主観的評価をモデル化し，可視化を行う．

オフィスシナリオにおける精神的な作業負荷レベルを分類

本手法の有効性を評価するため，和歌山県橋本市の住宅している．

型有料老人ホーム「シニアヴィラジュレ橋本」において，個人の性格に関する指標を取り入れることで，性格と介護士 5 名を対象に，合計 28 日間の計測実験を行った．そストレスの関係性を分析した研究も行われている．Kallioの結果，介護士 1 人あたり 5 日〜15 日分の心身状態や生体

ら [13] は，学校やオフィスなどの環境データから従業員の情報に関するデータを収集した．さらに，収集データを分ストレスや生産性を機械学習によって評価し，Big Five[14]析した結果，客観的ストレス指標と主観的なストレス指標

による性格特性との関係性を評価している．その結果，外が必ずしも一致はしなかったものの，特定の介護業務や業向的な性格の人は，環境の悪さにストレスを感じやすく，

務形態によって，ストレスの増加傾向が見られた．また，環境要因に敏感に反応しやすいことが明らかとなった．

介護士自身の性格の違いによって主観的及び客観的ストレスの変化が示唆された．

2. 関連研究
本章では，アンケートやデバイスなどを用いた既存のス
トレス推定手法について紹介する．

以上で述べたストレス推定に関連する既存研究の多くは，主に職場や日常生活に注目している．また，1 日おき
や特定のタイミングにおけるストレスの推定は可能であるが，行動別のストレス推定には至っておらず，本研究の目的である「どのような業務で，どの程度のストレスを感じているか？」までを明らかにする研究は，我々が調べた限

個人のストレスを容易に収集する手段として，アンケー

り，ほとんど行われていない．本研究では，実際の介護施トがある．近年では，様々なアンケート指標が国内外で開設で働く介護士から心拍センサ及びウェアラブルデバイス

発されており，自身のストレスの確認・セルフコントロー

を用いて生体指標を収集し，介護士の業務時におけるストルを促している．厚生労働省は，労働者自身の精神的不レスの変化や介護行動とストレスとの関係性を詳細に可視調の未然防止を図るため，職業性ストレス簡易調査票を化・分析する手法を提案する．

提示している [4]．また，ストレスは生活の質を示す QoL（Quality of Life）の低下を招くとも示唆されている．世界
保健機関（WHO）は，この QoL を定量的に評価するため，

WHOQOL-100[5] と呼ばれるアンケート指標を開発してい3. ストレスと関連のある生体指標
本章では，介護業務時の心身状態を計測するために収集する客観的及び主観的ストレス指標について述べる．

る．しかし，これらのアンケート指標は，職業性ストレス
簡易調査票が 54 問，WHOQOL-100 が 100 問と設問数が非常に多く，毎日定まった時間にアンケートを行うとなった場合，回答者の負担が大きいといった問題がある．

3.1 客観的なストレス指標
客観的ストレスを計測するための代表的な生体指標として心拍変動がある [15]．心拍変動は，周期的に変動する心

そこで，近年のセンシング技術や分析技術を用いて，スト

拍間隔から算出される指標であり，時間領域や周波数領域レスを推定する研究が様々な場面・環境において行われてに注目し，様々な解析手法が存在する．時間領域解析によいる．Fukuda ら [6] は，オフィスワーカを対象にウェアラ

り算出される RRI（R-R interval）は，心拍波形の特徴波でブルデバイスから取得される睡眠データを用いて，起床時のある R 波と次の R 波の間隔を表す．RRI の標準偏差を表

DAMS[7] より得られる 3 段階の気分（抑うつ，肯定，不安）す SDNN（Standard Deviation of NN）は，RRI の揺らぎを予測する機械学習モデルを構築している．Garcia-Cejaと関係しており，副交感神経の活動指標となっている [16]．

ら [8] は，スマートフォンより得られる加速度センサデー

また，RRI を 2 次元直交グラフ上にプロットし，心拍の揺タと 1 日 3 回行う the Oldenburg Burnout Inventory[9] をらぎを表現するローレンツプロットもストレスを推定する

用いて，被験者ストレスを 3 段階で分類している．以上のための指標として用いられる [15]．ローレンツプロットは，

ようなセンサは，スマートフォンだけでなく，ウェアラブ

RRI の前後関係を x 軸，y 軸にそれぞれプロットし，全てルデバイスやフィットネストラッカーなどにも搭載されての点を y = x 軸と y = −x 軸に投影する．投影後，ローレ

おり，応用範囲が広がりつつある．

ンツプロットの分布を楕円として捉える．この時の楕円の

生体情報の一つである心拍変動も，小型センサやウェア

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面積が心拍の揺らぎを表し，副交感神経の優位性を示して

2

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いる．この指標もストレスを評価するために，様々な場面WHS-3で活用されている [17], [18]．

RRI, LF/HF

一方，心拍変動を周波数変換してパワースペクトルにFitbit Charge4

したときに算出される LF/HF 比もストレス状態を把握するために用いられる．LF/HF 比は，低周波領域（0.04〜

0.15Hz）を表す LF 成分と高周波領域（0.15〜0.4Hz）を表す HF 成分のパワー比率である．リラックス状態時は，副図 1: システムの構成

交感神経が活性化し，LF 成分，HF 成分ともに上昇する
が，ストレス状態にある場合は，LF 成分が増加する一方，

HF 成分が減少する．したがって，ストレス状態時は，リ

図 1 にシステムの構成を示す．生体指標を収集するデラックス状態時に比べて，相対的に LF/HF 比が高くなる．

バイスは，介護士の業務行動を妨げることなく，装着が容この LF/HF 比より，ストレス状態の把握は可能と考える．

易であるものが望ましい．そのため，本システムでは，心拍センサとウェアラブルデバイスの 2 つのデバイスを使用

3.2 主観的なストレス指標する．心拍センサは，ユニオンツール社の胸部装着型セン

人間の主観的なストレスを評価するためには，アンケー

サ WHS-3[22] を使用する．WHS-3 は，サンプリング周期ト指標が用いられる．本節では，労働者のストレス状態や

1 ms で収集した心拍データから，RRI，LF，及び HF を

メンタルワークロードを測定するために活用されるアン

算出し，Blutooth 端末に保存できる．ウェアラブルデバイ

ケート指標について説明する．

スは，Fitbit inc. の Fitbit Charge4[23] を使用する．Fitbit

DAMS (Depression and Anxiety Mood Scale)[7]Charge4 では，約 15 秒に 1 回，1 分間の心拍数 [bpm] を

DAMS は肯定的，抑うつ，不安の 3 種類の気分を測定収集する．一方で LF/HF 比に関しては，サンプリング周するための質問表である．「楽しい」，「嬉しい」，「は波数が不十分であるため，信頼性が欠ける恐れがある．ま

つらつとした」，「不安な」，「心配な」，「気がかりな」，

た，Fitbit Charge4 からは 15 分おきの歩数や，4 段階の睡「沈んだ」，「暗い」，「嫌な」の 9 つの形容詞句の言葉

眠ステージ（覚醒睡眠，レム睡眠，浅い睡眠，深い睡眠）に対して，今の自分はどの程度当てはまっているかをなどが測定可能である．

7 段階で選択する．

介護行動ラベルの記録に関しては，モバイル端末用の介

ワークエンゲージメント [19]

護行動記録アプリケーションを使用する．介護業務を妨げ

ワークエンゲージメント（UWES）は Schaufeli ら [20]ないようにするため，アプリケーションの操作は，対象のが提唱した概念「ワーク・エンゲージメント」をもと介護行動のアイコンを押すだけで開始/終了時刻をサーバに開発されたアンケート指標である．「活力」
，
「熱意」
，

へ記録できるようにしている．このアプリケーションを使「没頭」といった仕事に対して積極的に向かい，活力用することで，介護行動ラベルの時系列データが作成できを得ている状態を評価することができる．

る．収集した生体指標データと行動ラベルから介護行動ごリカバリー経験 [21]とのストレスを出力する．心拍センサ及びウェアラブルデ

リカバリー経験（REQ）はストレス環境において消費バイスから出力される心拍データから RRI 及び LF/HF 比

された心理的状態をもとの水準に回復させるための行を算出し，その時刻の介護士の生体指標データとする．生動に関する質問であり，1 日の業務終了後の時間の過体指標データと介護行動ラベルより，介護行動が行われてごし方について回答する内容となっている．「心理的いた時間帯のストレス値のデータを抽出し，その平均を算

距離」，「リラックス」，「熟達」，「コントロール」に関出することで，介護行動ごとのストレス値を出力する．

して 16 設問を回答する．

NASA-TLX[12]5. 実証実験

NASA-TLX は，作業時における精神的負荷の要因を提案システムにより，業務中のストレス状態を記録し，可視化する手法の一つであり，精神的要求，身体的要介護行動や業務形態によって介護士のストレス値が変化す

求，時間的要求，作業達成度，努力，不満の 6 つの評ることを確認するため，和歌山県橋本市にある住宅型有料

価項目から構成される．

老人ホーム「シニアヴィラジュレ橋本」において実証実験

4. 介護士のストレス計測システムを実施した．なお，本実験は，奈良先端科学技術大学院大学倫理審査委員会（倫理審査番号：2018-I-31-2）の承認を本章では，2 章で述べた目的を達成するため，3 章で述べ得た後，実施している．期間は 2021 年 6 月 28 日から 2021

たストレスと関連のある生体指標を収集し，介護士の業務

年 7 月 8 日と 2021 年 7 月 19 日から 2021 年 8 月 4 日まで時におけるストレスを計測するシステムについて説明する．

行い，合計 28 日間のデータを取得した．被験者である介c 1959 Information Processing Society of Japan⃝3

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表 1: 対象とする 14 種類の介護行動

表 3: 被験者の属性

行動名

行動の定義

被験者 ID

性別

年齢

介護業務経験年数

食事介助

高齢者の食事をサポートする

ID 01

女性

50 歳代

10 年以上 15 年未満

食器準備・配膳

食事前の準備を行う

ID 02

男性

30 歳代

5 年以上 10 年未満

下膳・洗い物

食事後の後片付けを行う

ID 03

女性

30 歳代

10 年以上 15 年未満

トイレ介助

高齢者の排泄時のサポートをする
高齢者のおむつを取り替える

ID 04

女性

おむつ交換

50 歳代

3 年未満

ベッド介助

高齢者をベッドから起こす・ベッドに寝かせる

ID 05

女性

50 歳代

10 年以上 15 年未満

入浴介助

高齢者の入浴をサポートする

移動介助

高齢者の移動をサポートする

シーツ交換

ベッドのシーツを交換する

掃除

施設内の掃除を行う

収集データ

洗濯

衣服の洗濯を行う

生体指標

認知症対応

認知症の高齢者を対応する

薬管理

高齢者が飲む薬を管理する

記録作成

高齢者の介護記録を作成する

表 4: 本実験で取得したデータ数

アンケート

合計取得日数

WHS-3

57

Fitbit Charge4

104

業務前

74

休憩

65

業務後

56

介護行動

表 2: 業務日のアンケートの内容

63

設問項目

設問数

業務前

休憩

業務後

DAMS [7]

9

○

○

○

を示す．被験者の性別は，男性 1 名，女性 4 名であった．

ワークエンゲージメント [19]

3

○

○

○

図 3 に，Big Five による被験者の性格特性の結果を示す．

リカバリー経験 [21]16○NASA-TLX[12]6○14（最大）○

介護行動別ストレス

性格特性の結果から「神経症」や「開放性」は，被験者によって大きな差が現れている．一方，「協調性」において
は，被験者間で大きな差は生じていない．介護士は，入居

護士は，業務前に心拍センサ WHS-3 を胸部に装着しても者と接することや周りの介護士とやるとりする機会が多らい，普段通りの業務を行ってもらう．また，実験期間中

い．そのため，他者への配慮や共感能力は，重要な特性では業務外の場合でも，Fitbit Charge4 を常時装着する．本あり，比較的低い人が少ないと考えられる．

実験で対象とする介護行動は，介護施設のスタッフと相談

本実験では，合計 28 日間の生体指標，アンケートおよ

した上で，表 1 に示す合計 14 行動とする．介護行動記録

び介護行動データを収集した．しかし，デバイスの不具合

アプリケーションでは，下記の行動に加えて，「休憩」及びや装着が不十分であったケースが見られ，データの収集が「その他」を追加し，16 種類から選択する．

できていなかったケースも見られた．同様にアンケートでまた，介護士の主観的なストレスを収集するため，実験も，普段通りの業務を行いながら，答える必要があるため開始前と 1 日 3 度（業務前，休憩，業務後）のアンケート

回答を忘れるケースが度々見られた．表 4 に最終的に取得を実施する．実験開始前に実施する事前アンケートでは，したデータ数を示す．Fitbit データは，1 名（ID 02）が不性別や介護士としての経験年数に関して質問し，介護士個具合の影響で取得できなかったものの，業務時間外でも装人の能力・経験を把握する．さらに，介護士個人の性格が着を促したため，合計取得日数は一番多かった．アンケー

ストレスに影響するのかを把握するために，Big Five[14]トにおいては，業務前が最も回答数が多く，時間経過につを用いた性格特性に関するアンケートを実施する．表 2 にれて，休憩，業務後と回答数が減少していた．また，被験業務日に 1 日 3 度実施するアンケートの内容を示す．介護者によっては，アンケートの回答が常に一定の答えであっ士は，一日の業務前，休憩及び業務後に回答時における介たり，記録した介護行動ラベル数が少なく，記録を忘れて護士の気分や業務意欲に関して 7 段階で回答してもらう．

いるケースもあった．

業務日のアンケートは 3.2 節で説明したアンケート指標を基に作成している．

図 2 に介護士 5 名の DAMS，NASA-TLX 及び介護行動
別ストレス評価の回答結果（平均値）を示す．DAMS に関• 早出：7:00 〜 16:00

しては，肯定的気分を表す指標は，抑うつや否定的気分に• 通常：8:30 〜 17:30

比べて低い傾向であった．また，夜勤業務は早出業務や通• 夜勤：16:30 〜 9:00（そのうち，5:30〜7:00 は仮眠）

常業務などの日中に行う業務に比べて肯定的気分が低い．

• 当直：17:30 〜 9:00（そのうち，21:30〜5:30 は仮眠）

反対に通常業務は抑うつや否定的気分が比較的低く，肯定

6. 結果
6.1 得られたデータの概要
表 3 に，事前アンケートより得られた被験者 5 名の属性

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝的気分が高いことがわかった．NASA-TLX に関しては，早出業務や通常業務などの日中の業務では，「精神的」及び「身体的要求」が高い一方，夜勤業務や当直業務などの深夜帯の業務では，「時間的圧迫感」や「不満」が高いことが4情報処理学会研究報告
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Activity(b) NASA-TLX(a) DAMS(c) 介護行動別ストレス評価

図 2: アンケートの全体的傾向

表 5: 各介護行動に対する実施時間 [min]（ID 01，ID 02）

60
40
20

ID_01
ID_02
ID_03
ID_04
ID_05

行動名

ID 01

ID 02

食事介助

43.5

258.6

食器準備・配膳

468.3

522.3

下膳・洗い物

630.7

246.9

トイレ介助

83.8

61.3

おむつ交換

523.3

582.9

ベッド介助

0.0

267.6

入浴介助

11.4

10.6

移動介助

326.6

217.7

シーツ交換

60.0

0.0

掃除

231.5

0.0

洗濯

194.7

319.7

認知症対応

1.8

114.9

わかった．介護行動別のストレス評価では，「認知症対応」

薬管理

185.3

390.4

や「入浴介助」，「ベッド介助」などの高齢者と接すること

記録作成

98.8

937.2

図 3: 被験者の性格特性の多い介護行動や，細かい確認を必要とする「薬管理」が比較的高く，「シーツ交換」や「掃除」，「洗濯」などの高齢

当直業務で高くなっている．これは，ID 01 でも同様の傾者と接することがない家事作業は，低いことがわかった．

向が見られ，深夜帯での業務は，介護士の人数が減少する

6.2 節以降では，実際にデバイスより得られた生体指標

ため，時間的な負担が大きくなっていると考える．介護行

データの分析結果を示す．本分析では，サンプリング周期

動別に見ると，「認知症対応」は，どちらの介護士においが短く，安定して RRI 及び LF/HF 比が収集可能である「おむつ交換」や「ベッドても高く，加えて，ID 01 では，

WHS-3 のデータを使用した．また，分析結果は，被験者の介助」などの入居者と直に接するような行動が，ID 02 で中でも特に WHS-3 のデータ数の多い 2 名（ID 01，ID 02）

は，「薬管理」や「記録作成」などの個人で作業する行動がをもとに検証したものである．表 5 に介護記録アプリケー

高い結果となった．

ションより算出した各介護行動の合計実施時間を示す．
「下膳・洗い物」，「おむつ交換」が，ID 02 で
ID 01 では，は，「記録作成」，「おむつ交換」が長かった．

6.2 介護行動ごとの分析結果
本節では，WHS-3 より計測した生体指標データを基に

図 4，図 5 に各被験者の DAMS，NASA-TLX 及び介護

介護行動別で分析を行った．なお，介護記録アプリケー

行動別ストレス評価の回答結果（平均値）を示す．DAMS

ションに記録されていない介護行動は，実験期間中行ってに関しては，ID 01 は，抑うつ気分が他に比べて低いが，いないとみなし，結果を 0 としている．また，ローレンツ

夜勤業務時は，上昇していることがわかる．一方で ID 02

プロット面積に関しては，外れ値が広範囲に分布していたでは，肯定的気分がやや高く，特に当直業務では，抑うつため，RRI の四分位範囲内（IQR）を利用して，IQR 内のや否定的気分との差が大きくなっている．NASA-TLX に面積を示している．

おいては，ID 01 では，「身体的要求」，「努力」の項目が他

図 6，図 7 に各被験者の介護行動別 SDNN，LF/HF 比に比べて高く，夜勤業務においては，それらに加えて，特及びローレンツプロット面積を示す．ID 01 では，「シーツに高くなっていることがわかった．これらの負荷的影響が交換」で，ID 02 では，「入浴介助」で SDNN，ローレンツ

DAMS の抑うつ，否定的気分の上昇につながっていると考プロット面積が低く，LF/HF 比で高い傾向が読み取れる．

えられる．ID 02 では，「作業達成度」や「努力」の項目がSDNN，ローレンツプロット面積はストレス状態で低く，やや高くなっている．また，「時間的圧迫感」が夜勤業務，

リラックス状態で高くなる傾向があり，LF/HF 比はストc 1959 Information Processing Society of Japan⃝5

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図 4: アンケートの回答結果（ID 01）
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図 5: アンケートの回答結果（ID 02）
レス状態で高く，リラックス状態で低くなる傾向があるたる可能性がある．一方，ID 02 は，「外向性」や「開放性」

め，これらの行動は比較的ストレス傾向にある可能性があが高く，「神経症」が低い傾向にあった．
「外向性」が高い

る．一方で，ID 01 では，「移動介助」で，ID 02 では，「記

人は陽気でポジティブな傾向がある．また「神経症」が低録作成」で反対の傾向（SDNN，ローレンツプロット面積

い人は不安，抑うつが低い傾向にある．ID 02 は，DAMS

が高く，LF/HF 比が低い）が見られ，これらの行動は精神における肯定的気分が抑うつや否定的気分に比べて，高い的負荷がそれほど大きくないと考えられる．また，ID 02

結果となった．この DAMS の結果は，これらの特性が影においては，「休憩」時にリラックス傾向が顕著に現れてい響している可能性がある．また，休憩時に精神的ストレス

る一方で，ID 01 では，その傾向が見られなかった．

をほとんど感じていない点も性格特性に影響していると考えられる．以上より，性格による主観的及び客観的ストレ

6.3 業務形態別の分析結果

ス指標の変動が考えられる．

図 8，図 9 に各被験者の業務形態別 SDNN，LF/HF 比及

6.4.2 主観的ストレス指標と客観的ストレス指標との比較

びローレンツプロット面積を示す．ID 01 では，早出業務

6.1 節では，アンケートによる被験者の主観的なストレや通常業務などの日中の業務の方で，ID 02 では，早出業

ス評価結果，6.2 節及び 6.3 節では，心拍センサより収集さ務や当直業務で SDNN，ローレンツプロット面積が低く，れた客観的ストレス指標の分析結果について示した．

LF/HF 比が高い傾向にあるため，ストレスを感じている

介護行動別の客観的ストレス指標の分析結果では，ID 01

可能性がある．一方，夜勤業務では両者ともに，反対の傾において「シーツ交換」で，ID 02 において「入浴介助」で向が見られ，精神的負担が小さいと考えられる．

ストレス傾向である可能性が見られた．しかし，これらの結果は，主観的なストレス評価結果において，精神的負荷

6.4 考察がかかっている業務として明確には現れなかった．また，

6.4.1 性格とストレス指標の関係性

反対にアンケートで回答した比較的ストレスを感じている

図 3 より，2 名の被験者の性格特性に注目する，ID 01

介護行動に対しても，客観的ストレス指標からストレスをは，「勤勉性」が高く，「開放性」が低い傾向にあった．「勤感じているように捉えることはできなかった．業務形態別

勉性」が高い人は，慎重ではあるものの，自己抑制が効き，の客観的ストレス指標の分析結果では，ID 01 において早集中力が高い傾向にある．ID 01 は，NASA-TLX の項目

出業務や通常業務で，ID 02 において早出業務や当直業務

における「努力（業務対して，どのくらい一生懸命取り組

でストレスを感じている可能性が見られた．これらの業務

んだか）」の値が高い結果となった．また，休憩時にリラッ形態においても，DAMS やワーク・エンゲージメントの回

クス傾向が明確に現れておらず，業務のことを意識してい答結果が大きく変化しなかった．

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図 6: 介護行動別生体指標データの平均値（ID 01）

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Activity

Activity

Activity(c) ローレンツプロット面積(b) LF/HF 比(a) SDNN

図 7: 介護行動別生体指標データの平均値（ID 02）
このことから，客観的ストレス指標からストレス傾向にの変化につながっていることが示唆された．今後は，同時ある介護行動や業務形態が必ずしも，主観的な評価結果とに測定したウェアラブルデバイスからの生体指標データに一致しないことがわかった．原因として，介護行動ラベル

関しても分析を行い，心拍センサとの比較を考えている．

の記録が正確に行われてなかったり，外的な環境要因が影

最終的には，複数回の収集実験を通して，さらにデータを響していると考えられる．したがって，客観的な介護行動

増やし，それらのデータを特徴量としたストレス推定モデに関するストレス推定の目安となる一方，絶対的ではない．

ルの構築し，介護行動とストレスの関係性について，より

7. 結論
急速な高齢化が進行している日本では，介護サービスの詳細に明らかにしていく予定である．

謝辞

需要が高まっている一方で，働き手不足などの要因から，

本研究の一部は，Society 5.0 実現化研究拠点支援事業

介護士一人あたりの業務負担の増加が見込まれている．こおよび科研費基盤研究 (B)(No.20H04177) の助成によってのような背景のもと，我々は介護士の心身状態（ストレス）行った. また，和歌山県橋本市の住宅型有料老人ホーム「シに注目し，業務負担軽減に向けた新たな知見の獲得を目指

ニアヴィラジュレ橋本」チーフ井上ゆかり様及び施設ス

した．目的達成に向けて，本稿では，介護士の心身状態が，タッフの方々には，実験に協力していただいた．ここに感介護行動や業務形態，性格の違いによって変化するか調査

謝の意を表する．

するため，実際の介護施設において合計 28 日間のデータ収
集実験を実施した．収集実験では，デバイスから得られる参考文献

RRI や LF/HF 比などの客観的ストレス指標及びアンケー[1]

トから得られる主観的なストレス指標を計測した．実験の結果，介護士 1 人あたりおよそ 5 日〜15 日分の心身状態や[2]

生体情報に関するデータを収集できた．さらに，被験者のうちデータ量の多い 2 名の生体指標データから，客観的ス
トレス指標及び主観的ストレス指標の分析・可視化を行った．その結果，客観的な指標と主観的な評価が必ずしも一
致はしなかったものの，特定の介護業務や業務形態，業務日によって，ストレスの増加傾向などが見られた．また，介護士自身の性格の違いが主観的及び客観的ストレス指標

c 1959 Information Processing Society of Japan⃝[3]

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情報処理学会研究報告

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図 8: 業務形態別生体指標データの平均値（ID 01）

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Shift

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(c) ローレンツプロット面積(b) LF/HF 比(a) SDNN

図 9: 業務形態別生体指標データの平均値（ID 02）

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[6]

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