高齢者の QoL 向上に向けた生活行動データと心拍情報を使った健康状態予測
松本 敢大1

松井 智一1

諏訪 博彦1,2

安本 慶一1

概要：先進国における高齢化を背景に，高齢者の健康寿命延伸の推薦や見守りを行うシステムが求められている．より高度な推薦や見守りには，高齢者の日常生活行動データや生体データを分析し，健康となる行動や健康寿命延伸に関する知見が必要である．本稿では複数の高齢者家庭から収集した生活行動データと生体データ（心拍データ），自己評価による朝と夜の健康状態のデータを利用し，高齢者の QoL 向上に向けた生活行動データと心拍情報を使った健康状態予測を試みた．本研究では，５家庭・９人の被験者の行動および心拍のデータと各日の朝に３問，夜に４問の主観的なアンケートからなる約 30 日間のデータセッ
トを用いた．行動・心拍データと健康状態の関係を確認するため，各質問のアンケート結果 (被験者は区別しない) を 3 分類（良い・悪い・どちらでもない）し行動ごとのローレンツプロット面積を結果にまとめた．結果として，全ての質問において健康状態が良いときに，外出時のローレンツプロット面積が大きくなることがわかった．また，ほとんどの質問において健康状態が良いときに，入浴と睡眠時におけるローレンツプロット面積が大きくなることがわかった．またランダムフォレストでは各質問に対し約 60%以上の正答率を得ることができた．以上から，健康状態には，外出，入浴，睡眠時のローレンツプロット面積が関係することが示唆された．また，機械学習により健康状態予測できる可能性があることが示唆された．

Health status prediction using daily living activity and heart rate datafor improving QoL of the elderly
KANTA MATSUMOTO1TOMOKAZU MATSUI1

1. はじめに

HIROHIKO SUWA1,2

KEIICHI YASUMOTO1用したマイクロ行動認識システムを提案している．このような背景の下，我々は，家庭内の行動を収集可能な ADL

先進国における高齢化を背景に，高齢者の健康寿命延伸

センシングシステムの開発を行ってきた [5]．この取り組の推薦や見守りを行うシステムが求められている．高齢化みを行う中で，家庭内の行動によって変化するストレスがは世界的に深刻な問題であり，都市郊外の街や住宅地では，健康状態に大きく影響しているのではないかと考えた．ス

平均の高齢化率を遥かに上回るペースで進行している [1]．

トレス推定に関する研究はオフィスワーカーや日常生活なそのため，(1) 高齢者の見守り・介護，(2) 高齢者の健康寿どを対象に数多くの場面で行われている [6][7]．そのため，命延伸を促進するための効果的な対策が急務であり，高齢家庭内の行動ごとのストレスを推定できれば，健康状態の者向け見守りサービスの提供や居住者の生活習慣の改善を特定の可能性があると考えた．

目的とした，行動センシング・行動認識技術に基づく数多

我々の研究グループでは，長期間の生活行動データと長くの研究が行われている [2]．例えば，Aran ら [3] は，見期間の生態指標を紐付けた分析を行うため，複数の高齢者守りを兼ねた高齢者向けの異常検知手法を提案しており，家庭を対象に 1 ヶ月間の生活行動データと生体データ（心De ら [4] は，ウェアラブルデバイスとスマートフォンを利拍データ），さらに，自己評価による朝と夜の健康状態をアンケートで収集している．本稿では，これらのデータを利1
2

奈良先端科学技術大学院大学
理化学研究所 革新知能統合研究センター (AIP)，RIKEN，Centerfor Advanced Intelligence Project (AIP)

用し，高齢者の QoL 向上に向けた生活行動データと心拍情報を使った健康状態予測を試みる．

2. 分析に使用するデータセット
2.1 対象家庭と含まれているデータ
データセットは，5 軒の 60 歳以上の高齢者家庭（うち 1家庭は単身，4 家庭は夫婦）から収集した，1 ヶ月間の日常生活行動データ，生体情報データおよび自己評価による健康状態からなる．なお，対象行動は，代表的な５種類の日常生活行動（入浴，料理，食事，外出，睡眠）である．

2.2 生体情報データ
健康状態を推定する指標として，心拍のピーク値の時間間隔である RRi が利用されている．本データセットには，生体情報データとして，ﬁtbit から得られる心拍数データが収集されている．ﬁtbit は，約 15 秒に 1 回，1 分間の心拍数 [bpm] を収集する．本稿では，心拍数を RRi [ms] へ変換し，RRi の分散やローレンツプロット面積などの手法により，ストレス推定を行う．RRi の変換式を式 (1) に示す．

RRi =60
Heartrate × 1000

(1)

ここで RRi は１回の心拍間隔を ms とし，Heart rate は１分間あたりの心拍数とする．
図 1 実際に用いたアンケート

2.3 自己評価による健康状態データ
毎日の起床直後，就寝前に以下に示すアンケートに記入

3.1.2 データサーバ

してもらった結果のデータである．起床直後のアンケート

データサーバには Intel 社の NUC を利用する．このサー（M1–M3），就寝前のアンケート（N1–N4）と実際に用いた

バには BLE 通信用ドングル，EnOcean 通信用ドングルがアンケートを図 1 に示す．

接続されており，それぞれ環境センサデータと BLE 規格，M1．今朝身体的にリフレッシュできましたか?

人感センサ，アノテーションボタン，と EnOcean 規格でM2．今朝精神的にリフレッシュできましたか?

データの送受信を行っている．サーバが受信したデータは，

M3．今日の睡眠の質を評価してください

サーバ内に動作する時系列データベースである InﬂuxDB

N1．体の痛みや不快感による身体的なストレスはあへ格納する．また，システム運用中であってもセンシングりますか?

システムが正常に動作しているかを確認するために，デプロN2．精神的なストレスはありますか?

イ用ソフトウェアの ngrok を利用し，Web サーバを限定的N3．今日一日の行動を振り返り満足していますか?

かつセキュアに外部公開している．この際データサーバにピクセラ社の LTE 対応 USB ドングルである PIX-MT100

N4．今日のあなたの行動は活動的でしたか?

を接続することで，モバイルネットワーク経由でオンライ生活行動データの収集に用いたセンサ類とデータ収集にン接続している．

用いたシステム [5] の概要を以下に示す.

3. 生活行動データの収集手法

3.1.3 アノーテーションボタン
先行実験では，各家庭ごとに 5 つのアノテーションボタンを利用していた．この方法では，各居住者がアノテー

3.1 使用したセンサ類

ションボタンを共有する必要があり，居住者ごとに行動を3.1.1 ウェアラブルデバイス分離したアノテーションが不可能であった．したがって，居住者の心拍データを長時間収集するためには，携帯性各居住者に対して，アノテーションボタンを行動数分であと長時間のバッテリー駆動の実現が必要である．そこで小る 5 個利用した．これにより，居住者ごとの行動が分離で型かつ長時間継続して利用が可能なフィットネストラッ

き，独立した複数居住者の行動認識に必要なデータの収集カーである Fitbit 社の Fitbit Alta HR を用いた．今回，が可能となった．

Fitbit Alta HR は心拍情報を 5〜15 秒ごとにスマホ・タブ

3.1.4 フィードバックアプリケーション

レットを介し保存する．

アノテーション用押しボタンを押したことを居住者自身

朝のアンケート
分析対象期間
⽣活⾏動

睡眠

前日の起床

前日の睡眠

アンケート当日の起床

夜のアンケート
分析対象期間

図 2

⽣活⾏動

睡眠

ローレンツプロット面積の計算方法
前日の睡眠

当日の起床

アンケート当日の睡眠

図 3 朝と夜のアンケートの集計手順が確認するために，タブレット端末上で動作するフィード
バック用のアプリケーションを新たに作成した．タブレッ
ト端末上の UI では居住者ごと，行動ごとに仮想ボタンが存在しており，現実の押しボタンの操作と連動して，アイコンが点灯・消灯する．アイコンの点灯・消灯は，タブレッ
ト端末が毎秒，データサーバに対して行動状態を問い合わせ，受信した行動状態を基に行う．さらに，仮想ボタンの状態変化に応じて，音声を再生する機能を備えている．例
えば，睡眠状態が解除された場合に，アプリケーション上の仮想エージェントは「おはようございます」と発話し，外出状態が解除された場合，仮想エージェントは「おかえりなさい」と発話する．このように，本アプリケーションは押しボタンの状態変化を，視覚的，聴覚的に居住者へフィードバックできる．

4.2 ランダムフォレストによる健康状態の予測
ランダムフォレストは決定木を拡張したもので，分類，回帰，クラスタリングに用いることが可能な機械学習のアルゴリズムのひとつである．ランダムフォレストには，下記のようなメリットとデメリットがある．
メリット• データ数が多くても高速な学習と識別が可能• 教師信号のノイズに強い• 特徴量の正規化や標準化が必要ない
デメリット• オーバーフィッティングしやすい• パラメーターが多い• 学習データが少ないとうまく学習ができない
今回，ランダムフォレストは Python パッケージである

4. 分析手法

scikit-learn で実装されているランダムフォレストを用い本研究では，可視化による分析と機械学習による分析をる．図 3 の分析対象期間の生活行動データ，生体データから計算する特徴量を入力し，アンケートの質問 M1–M3，行う．

N1–N4 の各質問の結果を予測するモデルを構築し評価す
る．特徴量は，2 章に示したアンケートの質問 M1–M3，

4.1 ローレンツプロットに基づく可視化による分析
今回，データの可視化の手法として，各行動を行っていた間の RRi の集計後の各行動の割合に加え，ローレンツプロット [8] を使用した．ローレンツプロット (LP) は横軸に時刻 t の RRi(t)，縦軸に時刻 t+1 の RRi(t+1) としてグラフ上にプロットを行う．ローレンツプロットでの評価方法としてプロットされた点の範囲を楕円形として面積を求め評価する方法を用いた．面積の計算方法として， y = x軸において，原点 (0, 0) からの距離 (y = x 軸上) の平均を m，原点からの標準偏差 δx , y = −x 軸において，原点(0, 0) からの標準偏差 δ( − x)，とする．このとき，長軸 δx ，短軸 δ( − x) とする楕円の面積は，

S = π · δx · δ( − x)

N1–N4 のそれぞれに対し (被験者は区別しない)，質問時前（M1–M3）または後（N1–N4）の１日に対する各行動のサンプル数とローレンツプロットの面積（平均）を特徴量として入力する．M1,M2,N1 から N4 は３クラス分類，M3は 2 クラス分類を行う．また今回データを 3 つに分けて 3分割クロスバリデーション法で検証を行った．

5. 実験手順
今回，図 3 に示すように，アンケートの質問 M1–M3 では前日の起床から当日の起床までのデータを集計し分析を行なった．N1–N4 では前日の睡眠開始から当日の睡眠開始までのデータを集計し分析を行なった．2 章に示すよう(2)に，アンケートの質問 M1–M3，N1–N4 のそれぞれに対し(被験者は区別しない)，１日に対する各行動の平均行動時となる．

間とローレンツプロットの面積を結果にまとめた．また，

図 2 にローレンツプロットと面積の様子を示す．また，

アンケート結果は良い・悪い・どちらでもないの３段階にローレンツプロットの面積は大きい時に副交感神経の働き分けた（朝のアンケート M3 のみ良い・悪いの２段階）．

が強くなりリラックス状態とする [8]．

朝のアンケートM1朝のアンケートM2朝のアンケートM3

図 4

朝のアンケートの集計後の各行動の平均

朝のアンケートM1夜のアンケートN２夜のアンケートN３夜のアンケートN４

図 5 夜のアンケートの集計後の各行動の平均

朝のアンケートM2朝のアンケートM3

図 6

夜のアンケートN1夜のアンケートN1夜のアンケートN２夜のアンケートN３夜のアンケートN４

図 7

朝のアンケートのローレンツプロット面積

夜のアンケートのローレンツプロット面積

6.2 ローレンツプロット面積の評価

6. 結果・考察
6.1 １日に対する平均行動時間の評価
図 4 と図 5 に集計後の１日に対する各行動の平均行動時間を示す．これらの図は左から各行動を並べ，アンケー
ト結果の良い，どちらでもない，悪いの順に並べた．良いと悪いを比べた際に良い方の棒グラフが増加していれば１日に対する各行動の平均行動時間が増加したと考える．
図 4 と図 5 から確認された結果を以下にまとめる.

• Cooking，Eating は複数の結果から１日に対する行動時間が増加する傾向が見られた．

• Bathing, Goingout，Sleeping は複数の結果から１日に対する行動時間が減少する傾向が見られた．
これらを踏まえ，アンケート結果が良くなる事と Bathing，Goingout，Sleeping の時間の減少には関係があると考える．
また，アンケート N3, N4 は Goingout の時間が増加した．これは，N3，N4 のアンケート質問が N3（今日一日の行動を振り返り満足していますか?）N4（今日のあなたの行動は活動的でしたか?）のため，被験者は外出の量や質で判断したことが予想できる．そのため，外出の要素が増加する傾向にあると考える．

アンケート結果ごとのローレンツプロットの面積を図 6と図 7 にまとめる．これらの図は左から各行動を並べ，アンケート結果の良い，どちらでもない，悪いの順に並べた．
そのため，良いと悪いを比べた際に良い方の棒グラフが増加していればローレンツプロット面積が増加したと考える．
図 6 と図 7 より全てアンケート結果で Goingout はアンケート結果の数値が高いときにローレンツプロット面積が大きくなる傾向が見られた．また，Bathing，Sleeping も複数の結果からローレンツプロット面積が大きくなる傾向が見られた． ローレンツプロットの面積が大きい時に副交感神経が優位（リラックス状態）に働くことがわかっている．

Bathing, Goingout，Sleeping はローレンツプロット面積が増加する事とアンケート結果が良くなることに関係があると考えることができる．これらを踏まえ，アンケート結果には入浴，外出，睡眠に関するローレンツプロット面積との増加が関係することが示唆された．

表 1 各アンケートに対するランダムフォレストの結果
アンケート
正答率
アンケート
正答率

表 3

朝のアンケート M2 に対する寄与度
寄与度

M161.36

N164.76

Other のM261.95

N261.36

１日に対するサンプル数

M372.74

N353.42

Eating のN459.10

ローレンツプロット面積

Other の表 2

朝のアンケート M1 に対する寄与度
寄与度

Other の１日に対するサンプル数Eating のローレンツプロット面積

Sleeping の１日に対するサンプル数

Sleeping のローレンツプロット面積

Other のローレンツプロット面積

ローレンツプロット面積

Sleeping の１日に対するサンプル数

10.61%

Goingout のローレンツプロット面積12.48%
10.43%
9.40%
9.39%
9.30%

10.47%
表 4

10.42%朝のアンケート M3 に対する寄与度
寄与度

Other の
9.02%

１日に対するサンプル数

9.02%

ローレンツプロット面積

Other のEating のローレンツプロット面積

6.3 ランダムフォレスト分析の評価
6.3.1 ランダムフォレスト分析の正答率による評価
表 1 にランダムフォレストでのアンケート結果予測の結果を示す．今回，3 分割クロスバリデーショーンにより分析を行ない，正答率を表 1 にまとめた．
表 1 では M1 の正答率が 61.36%，M2 の正答率が 61.95%，

Cooking のローレンツプロット面積

Goingout のローレンツプロット面積

Cooking の正答率がやや高くなる傾向になっている．また，N1 の正１日に対するサンプル数53.42%，N4 の正答率 N4 が 59.10%となった．
6.3.2 寄与度による評価
表 (2) から表 (8) に寄与度を合計 100%として寄与度の上位５位 (12 要素中) を示す.
寄与度の考察には Other を除いて考えることとする．
表 (2) から表 (8) をまとめると，Eating のローレンツプ

10.72%
9.45%
8.94%
8.93%

表 5 夜のアンケート N1 に対する寄与度寄与度

M3 が正答率 72.74%となった．M3 は 2 クラス分類のため答率が 64.76%，N2 の正答率が 61.36%，N3 の正答率が12.99%

Cooking のローレンツプロット面積

Sleeping の１日に対するサンプル数

Other の１日に対するサンプル数

Eating のローレンツプロット面積11.42%
11.40%
10.22%
9.73%
8.24%

ロット面積，Sleeping のローレンツプロット面積, Cookingのローレンツプロット面積, Sleeping の１日に対するサンプル数，Cooking の１日に対するサンプル数などが複数回上位であった．
また，付録にランダムフォレストの結果の詳細を示す．

7. まとめ
本稿では複数の高齢者家庭を対象に 1 ヶ月間の生活行動データと生体データ（心拍データ），自己評価による朝と夜の健康状態のデータを利用し，高齢者の QoL 向上に向けた生活行動データと心拍情報を使った健康状態予測を試み

表 6 夜のアンケート N2 に対する寄与度
寄与度

Sleeping の１日に対するサンプル数

Other の１日に対するサンプル数

Goingout のローレンツプロット面積

Sleeping のローレンツプロット面積

Eating のローレンツプロット面積12.17%
11.18%
10.35%
9.88%
9.44%

た．予測手段としてランダムフォレストを用いるた．分析
対象期間の生活行動データ，生体データから計算する特徴

は 2 章に示すように，アンケートの質問 M1–M3，N1–N4

量を入力し，アンケートの質問 M1–M3，N1–N4 の各質問のそれぞれに対し，各行動の１日に対する平均行動時間との結果を予測するモデルを構築し評価を行なった．特徴量

ローレンツプロットの面積を特徴量として入力した．ラ表 7 夜のアンケート N3 に対する寄与度
寄与度

Eating の１日に対するサンプル数

Cooking の１日に対するサンプル数

Goingout の１日に対するサンプル数

Eating のローレンツプロット面積

Sleeping の
１日に対するサンプル数

12.12%
11.12%

[7]

9.32%
8.79%

[8]

8.78%

Arakawa, and Keiichi Yasumoto. Predicting depression
and anxiety mood by wrist-worn sleep sensor. In 2020
IEEE International Conference on Pervasive Computing
and Communications Workshops (PerCom Workshops),
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ロットによる副交感神経活動の簡易推定法の開発. 人間工学, Vol. 43, No. 4, pp. 185–192, 2007.

付
表 8 夜のアンケート N4 に対する寄与度
寄与度

Other の１日に対するサンプル数

Sleeping の１日に対するサンプル数

Eating のローレンツプロット面積

Cooking の１日に対するサンプル数

Other のローレンツプロット面積12.44%
10.40%
9.69%
9.25%
9.17%

録

A.1 アンケート M1-N4 に対するランダムフォ
レストの詳細な分析結果
表 A·1 アンケート M1 に対するランダムフォレストの分析
precision
recall
f1-score
support悪い

0.25

0.150.19

どちらでもない

0.46

0.14

0.22

42

良い

0.64

0.88

0.74

107

0.59

176

accuracy27

macro avg

0.45

0.39

0.38

176

weighted avg

0.54

0.59

0.53176

ンダムフォレストの予測では M1 の正答率が 61.36%，M2の正答率が 61.95%，M3 が正答率 72.74%，N1 の正答率が64.76%，N2 の正答率が 61.36%，N3 の正答率が 53.42%，

表 A·2 アンケート M2 に対するランダムフォレストの分析
precision
recall
f1-score
support

N4 の正答率 N4 が 59.10%となった．正答率が 60%ほどの悪い

0.5

0.120.2

値を示す．そのため，健康状態予測できる可能性があるこ

どちらでもない

0.39

0.23

0.2947とが示唆された．今後の課題は付録の分析と健康状態予測

良い0.68

0.87

0.76

113

0.63176

macro avg

0.52

0.41

0.42176weighted avg

0.59

0.630.59

176の精度向上である．
参考文献
[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

CabinetOﬃce.
Annualreportontheaging
society．available
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松井智一. 環境発電型センサを使った設置・維持コストが低い生活行動センシングシステムと高齢者世帯への導入・評価. 2021.（修士論文）.
Shuichi Fukuda, Yuki Matsuda, Yuri Tani, Yutaka

accuracy16

表 A·3 アンケート M3 に対するランダムフォレストの分析
precision
recall
f1-score
support
悪い

0.63

0.24

0.35

50

良い0.760.94

0.84

1260.74

176

macro avg

0.69

0.59

0.59

176

weighted avg

0.72

0.74

0.7

176

accuracy

表 A·4

アンケート N1 に対するランダムフォレストの分析
precision
recall
f1-score
support

悪い

0.69

0.57

0.62

58

どちらでもない

00019

良い0.690.88

0.77

990.68176

accuracymacro avg

0.46

0.48

0.47

176

weighted avg

0.61

0.68

0.64

176

表 A·5

アンケート N2 に対するランダムフォレストの分析
precision
recall
f1-score
support悪い000

どちらでもない

0.4

0.35

0.38

48

良い

0.68

0.83

0.75

1090.61176

accuracy

19

macro avg

0.36

0.40.38

176

weighted avg

0.53

0.61

0.57

176

表 A·6

アンケート N3 に対するランダムフォレストの分析
precision
recall
f1-score
support

悪い

00

どちらでもない

0.54

良い

0.6

022

0.47

0.5

55

0.76

0.67

99

0.57

176

accuracymacro avg

0.38

0.41

0.39

176

weighted avg

0.51

0.57

0.54

176

表 A·7

アンケート N4 に対するランダムフォレストの分析
precision
recall
f1-score
support

悪い0

どちらでもない
良い

00

0.58

0.4

0.47

45

0.64

0.88

0.74

1040.62

176

macro avg

0.41

0.42

0.4

176

weighted avg

0.53

0.62

0.56

176

accuracy27