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

信学技報
IEICE Technical Report
LOIS2022-50(2023-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

宅内環境センシングデータに基づく在宅高齢者の生活習慣の分析と可視化
田坂 風月†陳思楠†

中村 匡秀†,†† 佐伯 幸郎†††† 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††† 高知工科大学 〒782–8502 高知県香美市土佐山田町宮ノ口 185
E-mail: †1914311t@gsuite.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp,††††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp
あらまし 現在の日本社会は少子高齢化に直面しており, 在宅高齢者の数は増加傾向にある. 中でも独居高齢者の増加率は顕著であり, 身体機能の低下や生活習慣の変化による健康への悪影響が懸念されている. 我々の研究グループでは, 「在宅高齢者の暮らしとこころの見守り」をテーマとして研究を行っており, 先行研究として傾聴バーチャルエー
ジェント「メイちゃん」を活用した対話サービスがある. その中で, 宅内の環境センシングデータを計測・記録するセンサーボックスを利用するのだが, 現状では収集したデータの記録・閲覧のみにとどまっている. 本稿では記録した長期間の環境センシングデータから, 生活習慣に直結する起床・就寝時刻の変化を可視化し分析することで, 在宅高齢者の健康や生活の質にどのような影響が出るかを考察する. その結果, 起床・就寝時刻の分散が大きい時期に体調を崩しやすいことが分かり, 生活習慣の変化が在宅高齢者の健康や生活の質に影響を与えていることが分かった.
キーワード

在宅高齢者，見守り，センサ，生活習慣

Analysis and Visualization of Living Habits of Elderly People at Home Basedon Indoor Environment Sensing Data
Fuzuki TASAKA† , Sinan CHEN† , Masahide NAKAMURA†,†† , and Sachio SAIKI†††† 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 Japan††† Kochi University of Technology, 185 Miyanokuchi, Tosayamada, Kami City, Kochi 782-8502, JAPANE-mail: †1914311t@gsuite.kobe-u.ac.jp, ††chensinan@gold.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp,††††saiki.sachio@kochi-tech.ac.jp
Abstract Japanese society is currently facing an aging society with a declining birthrate, and the number of older
adults living at home is increasing. In particular, the rate of increase in the number of older adults living alone isremarkable, and there are concerns about the adverse eﬀects on their health due to the decline in physical functions
and changes in their lifestyles. Our research group has been studying the theme of “monitoring the lives and mindsof the elderly at home,” and has conducted a dialogue service using “Mei-chan,” a virtual agent for listening, asa previous study. In this service, a sensor box is used to measure and record environmental sensing data in thehome. However, it is currently limited to recording and viewing the collected data. In this paper, we visualize andanalyze the changes in waking and sleeping times, which are directly related to lifestyle habits, from the historicallong-term environmental sensing data, and consider how the health and quality of life of older adults in their homes
are aﬀected. As a result, it is found that the elderly are more likely to get sick when the dispersion of waking andsleeping time is signiﬁcant, indicating that lifestyle changes aﬀect the health and quality of life of the elderly athome.
Key words In-home elderly people, Monitoring, Sensor, Living habits- 35 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2023 by IEICE上記の手順で生活習慣の分析と可視化の評価実験をおこなっ

1. は じ め にていくが, 今回はデータ分析を Python [8] という言語で処理

現代の日本社会は少子高齢化社会 [1] に直面している. 日本

していく. AI やデータ解析に役立つツールや親和性があるた

人口は減少を続けているが, 65 歳以上の高齢者の数は年々増加

めであり, 今回の実験においてもグラフへの可視化や分析に役している. それに伴い在宅高齢者の独居率も増加しており, 高立った.

齢者の生活環境は変化している. 身体機能の変化による家庭内評価実験の結果, 起床・就寝時刻の変化や睡眠時間の変化に

作業への障害, 自覚のない生活習慣の変化など課題は多い. 私

よって体調の変化が起こり, 健康や生活の質への影響があるこたちは今後も進行していく少子高齢化に対して新たな解決策をとが分かった. さらに本人の自覚のない場合においても, 血圧や体温などへの影響があることが分かった. これらの事象から,模索していく必要がある.
その上で, 私たちの研究室では「センサーとエージェントを活用した暮らしとこころの見守り」をテーマとした研究を行

起床・就寝時刻の変化が生活習慣の変化に直結し, 本人の健康や生活の質に影響を与えていると考察できた.

なっており, 高齢者の生活支援に向けた取り組みに注力してい本論文の以降の構成は次のとおりである. 2 章では本論の準る [2] [3]. 具体的には, 対話型エージェントを用いた見守り・支備として少子高齢化社会の到来と先行研究, 現状の課題につい援サービス [4] [5] [6] や, 困り事・対処法共有サービス [7] などて述べる. 3 章では提案手法について説明し, 4 章で評価実験にが挙げられる.

ついて述べる. 5 章では導かれた結果の考察をし，6 章でまとめその中で, センサーボックスという宅内の色々なデータ（気とともに今後の課題を述べる.

温や湿度など）を計測・記録する装置を扱っているのだが, 現

2. 準状それらの膨大なデータは閲覧することのみ可能で, それらを備

2. 1 少子高齢化社会の到来

十分に活用するには至っていない. 大量の生データを在宅高齢

他の先進国と比べても, 日本の少子高齢化の進行速度は群を者の生活に役立てることができないかという思いが, 本研究の抜いている [9]. 我が国の総人口は令和元年時点で 1 億 2617 万

出発点である.
本研究では, センサーボックスで観測できる環境センシング

人となっており, その内 65 歳以上の高齢者は 3589 万人, 割合

データの中で, 特に照度に注目することで, 生活習慣に大きな影（高齢化率）にして 28.4% となっている. 一方で 15 歳以下の子響を与える「起床・就寝時刻」を導出できるのではないかとい

供の人口は 1521 万人, 割合にして 12.1% にとどまっている. 将

う点をキーアイデアとしている. そして長期的な起床・就寝時

来的に少子高齢化はさらに悪化し, 2065 年には総人口は 9000

刻の変化を生活習慣の変化と結びつけ, さらに傾聴バーチャル

万人を下回り, 約 2.6 人に１人が 65 歳以上の高齢者になると推エージェントのライフログ（日記）との比較によりそれらの変計されている [1]. その背景には, ここ 30 年の景気の後退や晩化が健康や生活の質に与える影響について考察する.

婚率の増加, 核家族化など様々な問題が存在している. これら

本研究の目的としては, 宅内環境センシングデータを活用し,起床・就寝時刻の変化を可視化すること, そして長期間の起床・の複雑な要因を一度に改善するのは現実的に難しく, 進行する
少子高齢化にどのように対応するかが重要であると言える.
現状の高齢者の課題は多岐に及ぶ. その中でも, 在宅高齢者の就寝時刻の変化が健康や生活の質にどのような影響を与えるか

生活環境の変化は大きな問題である. パートナーとの死別や若を分析することとである。
具体的なアプローチとしては下記のような手順を踏む.

者の都市への流出などに起因して, 在宅高齢者の独居率は年々

A1: ある 1 日の起床・就寝時刻の導出

増加傾向にある. さらには, 高齢化に伴う身体機能の低下によ

A2: 長期間の起床・就寝時刻の可視化

りこれまでの家庭内作業が困難になったり, 自覚のない生活習

A3: ライフログとの比較

慣の乱れにより健康や生活の質が下がったりする可能性がある.

A1 では, 膨大な宅内環境センシングデータの中からある 1 日

我々はこのような課題に対して, テクノロジーを利用した解決のデータに注目し, 生活習慣に深い関わりを持つ起床・就寝時方法を模索する必要がある.

刻の導出を, 照度データを基に行う. これは起床・就寝の前後に2. 2 先 行 研 究は照度の変化が起こるからであり, 一時的な変化を除外するた

我々の研究室では, 「センサーとエージェントを活用した暮らしとこころの見守り」をテーマに, 傾聴バーチャルエージェ

めに「移動平均」を利用する.

A2 では, A1 で導出したある 1 日の起床・就寝時刻の導出をントの開発を行なっている. 具体的には, 宅内の様々な環境セン

長期間にわたって行い, これらをグラフ等で可視化する. 平均

シングデータを検知・記録するセンサーボックスを設置し日々や分散などの値をまとめて表示できる「箱ひげ図」を利用し分の記録を観測するとともに, 傾聴エージェントを通じて在宅高析を行う.

齢者と相互のコミュニケーションをはかるというものである.

A3 では, A2 で可視化した起床・就寝時刻の変化が顕著だっ日記をつける感覚でライフログを蓄積することで, あとから振た期間のライフログを調べ, 健康や生活の質への変化があった

り返りをしやすくなる他, 万が一の出来事が起こった際のセーかを調査する. ここでどのような影響があるかを把握すること

フティーネットとしても利用することができる.
センサーボックスに関しては, 気温や湿度, 気圧, 照度, 音, 動で, 在宅高齢者の健康状態の把握や「メイちゃん」との連携に繋げることができる.

作などのデータを観測することができる. センサーボックスの- 36 -—2—

タを基に, 生活習慣の変化やその影響について調べることで, 将来的に傾聴バーチャルエージェントを通じた見守りサービスにつなげたいと考えている. また今回の結果を踏まえて, 今後さらに在宅高齢者宅の環境センシングデータの要素や活用方法を見出したい.

3. 2 アプローチ
目的を達成するための具体的なアプローチとして, 以下の手順を踏むこととする.

A1: ある 1 日の起床・就寝時刻の導出
A2: 長期間の起床・就寝時刻の可視化
A3: ライフログとの比較

図 1 センサーボックスの実際の写真

A1 では, 膨大な宅内環境センシングデータの中からある 1 日のデータに注目し, 生活習慣に深い関わりを持つ起床・就寝時
刻の導出を, 照度データを基に行う. 1 日の起床・就寝時刻を導出できれば, 長期間の起床・就寝時刻の導出も可能となる.

A2 では, A1 で導出したある 1 日の起床・就寝時刻の導出を長期間にわたって行い, これらをグラフ等で可視化する. 生活習慣に大いに影響する要素であり, これらを分析することでどのような影響を与えるかを分析する. A3 では, A2 で可視化した起床・就寝時刻の変化が顕著だった期間のライフログを調べ, 健
康や生活の質への変化があったかを調査する. 本人の自覚がある体調の変化に加え, 自覚のない血圧や体温についてもライフ

図 2 センサーボックスのデータ

ログを参照する.

3. 3 A1：ある 1 日の起床・就寝時刻の導出

実際の写真は図 1 の通り, データの様子は図 2 の通り確認する

A1 ではアプローチの最初の段階として, 生活習慣に深く関係ことができる.

する起床・就寝時刻の導出を行う. 膨大な宅内環境センシング

2. 3 現状の課題

データの中から, ある 1 日のデータを取り出し, 照度データの2. 2 章の先行研究を踏まえ, 現状の大きな課題として, 記録収

移動平均を基準として起床・就寝時刻とする. この導出方法の集した膨大な環境センシングデータを十分に使いきれていない

理由は起床・就寝時には, カーテン或いは室内電灯によって照ということがある. 図 2 に示した通り, 生のデータを見ること

度を調節させるからである. また, 一時的な照度の上昇（例えばは現状可能であるが, それらを利用して長期的な環境センシン

夜中に少しだけ起きてしまった場合など）と区別するために移グデータの変化を観測することは難しい. またそれらの変化が動平均を用いることとする. ある 1 日の起床・就寝時刻を導出

在宅高齢者の生活にどのような影響を与えるかについても不明

することができれば, それを長期間分繰り返すことで, 長期間のである. これまでセンサーボックスを設置してから 4 年分以上

起床・就寝時刻の変化も導出できると推測される.

もの大量のデータがあるが, これらを利用して上記の課題を解

3. 4 A2：長期間の起床・就寝時刻の変化
A2 ではまず, A1 で導出したある 1 日の起床・就寝時刻の導決したい.
課題解決にあたり, 今回特に注目するものとして生活習慣に出を繰り返すことで, 長期間の起床・就寝時刻の変化を導出す

深い関わりを持つ要因を取り上げる. それは起床時刻と就寝時

る. 次に, 導出した長期間の変化を平均値・分散値・標準偏差刻である. 厚生労働省からの発表 [10] にも記述がある通り, 起

値・箱ひげ図等を用いて可視化する. これらの単位は週ごとや床・就寝時刻は生活習慣の決定要素として大きな指標であり,

月ごとなど任意で変更可能にする. 上記により, 長期間におけこれらの変化を分析することで生活習慣の変化が健康や生活のる対象者の起床・就寝時刻の変化, それはすなわち生活習慣の質に与える影響について考察することができる [11].

乱れを可視化することが可能になる. そして長期間の起床・就寝時刻の変化から, どのような健康や生活の質への影響がある

3. 提 案 手 法

かを分析していく.

3. 1 研究の目的

3. 5 A3：ライフログとの比較

本研究の目的は, 宅内環境センシングデータを活用し, 在宅高A3 では, A2 までで導出した在宅高齢者の起床・就寝時刻の齢者の起床・就寝時刻の変化を調べることで, 生活習慣の変化

変化についての分析を, ライフログとの比較により行う. 具体が健康や生活の質にどう影響するかを考察することである. こ

的には, A2 で可視化した起床・就寝時刻の乱れが激しかった期

れまで十分に活用できていない膨大な宅内環境センシングデー

間のライフログを参照することで, その時の対象者の健康や生活の質への影響を確認する. 自覚がある変化だけでなく, 血圧- 37 -—3—

値や体温などの指標も参考にしながら, 生活習慣の変化が与える健康や生活の質への影響について考察する. この考察により,生活習慣の中で起床・就寝時刻がどのような意味合いを持つか,
そしてそれらの要素が健康や生活の質にどのような影響を与えるかが明確となる.

4. 評 価 実 験
4. 1 実 験 設 定
本実験では, 多くの在宅高齢者の中から, 80 代男性のデータに基づいて行う. 実験の目的としては, A1〜A3 までの手順に従って, 長期間の起床・就寝時刻の可視化・分析をすることで,本人の健康や生活の質にどのような影響があるかを調べることである. 実験に用いる環境や言語などの実験設定は下記の表 1の通りである. [8]
図 3 1 月 1 日の照度の移動平均値

表1 実験設定期間

2022 年 1 月〜2022 年 10 月

対象在宅高齢者

80 代男性

使用言語

Python
図 4 1 月 1 日の起床時刻と就寝時刻

4. 2 実 験 方 法
3. 2 章で述べた通り, A1〜A3 の方法で評価実験を行う. まず
在宅高齢者の生活習慣の可視化として, 照度データに基づく起床時刻と就寝時刻の導出, そして長期間の変化についてグラフでの表示を行う.

A1 ではまず, ある 1 日（今回は 2022 年 1 月 1 日）の照度データを取り出す. そして 5 分ごとの移動平均をとり, 照度 20以上となった最初の時刻を起床時刻, 照度 20 以下となった最後の時刻を就寝時刻とする.
続いて A2 では, この操作を 2022 年 1 月 1 日から 2022 年 10月 31 日まで繰り返した. その中で就寝時刻が 0 時を過ぎることを加味して, 1 日の時刻設定を 3 時から 27 時とすること, さらにグラフに可視化するために, 時刻のデータを DateTime 型
から Object 型に変更し, 起床値・就寝値として表示させることとする.

図 5 1 月から 10 月の起床時刻の変化

そして最後に A3 では起床・就寝時刻について, 長期間の起床・就寝時刻が健康や生活の質にどのような影響を与えるか,

最後に A3 での実験結果について, 2022 年 1 月から 2022 年

ライフログとの比較によって考察する. 比較するにあたって, 傾

10 月の起床・就寝時刻の変化図 5・図 6 の中で, 特に分散が大聴バーチャルエージェントに付随した「メイちゃん対話ログ分

きく就寝時刻も遅めであった 5 月のログを集中的に確認し、そ析アプリ」を活用する. ここでは毎日の朝・晩にその日の出来の結果を図 7 に示す.

事や体調, 血圧や体温などの情報が記録されている. A2 で作成

5. 考

した箱ひげ図を基に, 分散が大きかったり, 就寝時刻が遅かった
りする日時の辺りを集中的に確認する.

察

5. 1 起床・就寝時刻の可視化について

4. 3 実 験 結 果

提案手法 A1・A2 に該当する評価実験については, 1 日の起

まず A1 での実験結果について, 2022 年 1 月 1 日の照度の移床・就寝時刻の導出, そして長期間の起床・就寝時刻の変化を

動平均のグラフを図 3 に, そこから照度 20 を基準として導出し分析・可視化することができた. 最終的に「箱ひげ図」としてた起床・就寝時刻を図 4 に示す.

可視化することで, 平均値や分散などの情報を一目で見て分析

続いて A2 での実験結果について, 2022 年 1 月から 2022 年

することができる. 今回の 2022 年 1 月〜2022 年 10 月までの10 月の起床時刻の変化を図 5 に, 2022 年 1 月から 10 月の就寝範囲においては, 起床時刻・就寝時刻ともにひと月平均 2 時間

時刻の変化を図 6 に示す.

程度の幅で推移しており, 月によって約 1 時間のズレがあるこ- 38 -—4—

図 6 5 月のライフログ（一部抜粋）があると考えられる.

6. ま と め
本研究では, 在宅高齢者の自宅に設置したセンサーボックス
で計測した長期間の環境センシングデータを用いて, 起床・就寝時間の変化を可視化・分析することで, 生活習慣の変化が本
人の健康や生活の質にどのような影響を与えるかについて考察
した. 具体的には, A1:ある 1 日の起床・就寝時刻の導出, A2:
長期間の起床・就寝時刻の変化の可視化, A3:ライフログとの比
較の手順を踏んだ. その結果, 起床・就寝時刻の変化により, 体調や血圧, 体温などに変化が起き, 健康や生活の質への影響があることが分かった.
今回は 1 人の在宅高齢者の 10 ヶ月のデータに基づいて研究・実験をおこなったが, 今後はさらに期間を長期に延ばすととも

図 7 1 月から 10 月の就寝時刻の変化に, 複数の在宅高齢者へのアプローチをおこなっていくことがとが分かった. 本人にも自覚がない中で, これだけのバラつきがあることは予想外であった.
今回の評価実験においては, 照度を基準として起床・就寝時
刻を導出したため, センシングデータの不備により外れ値となる日もあり, 精度面で改善の余地があると考えられる. また期必要であると考える. また, 起床・就寝時刻以外の要素でも何か影響を与えるものがないか調査する必要がある.
今後の展望としては, 傾聴バーチャルエージェント「メイちゃん」と連携することで, 対話での健康管理や, 生活習慣の見直しなどを可能にすることを考えている.
謝辞

間に関しても, 今後さらに長期間にわたって変化を観察するこ本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,

JP20H05706,とが必要である.

JP20H04014,

JP20K11059,

JP22H03699,

JP19K02973, 特別研究員奨励費 22J13217，および，立石科

5. 2 生活への影響について
また A3 のライフログとの比較する評価実験については, 特学技術振興財団の研究助成を受けて行われている．

に分散が大きく就寝時刻も遅かった 5 月に体調を崩していたことがライフログ図 7 から分かった. 本人の記録には, 「うまく眠りにつけなかった」「眠りが浅く, 睡眠の質が悪かった」と記
述されており, 起床・就寝時刻の変化が健康や生活の質に悪影響を与えていることが分かった. さらに本人に自覚がない場合
でも, 血圧が高くなったり, 体温が上がったりと体調に変化をきたしていることがあった. これらの事象から, 起床・就寝時刻の変化が生活習慣の変化に直結し, 自覚の有無に関わらず本人の健康や生活の質に影響を与えていると考えられる.
今回は 80 代男性の 10 ヶ月の期間に基づく評価実験をおこなったが, 年齢や性別による影響の変化, さらに長期間にわたる
変化の具合などの要素も考慮しながら, 今後さらに研究の余地- 39 -

文

献[1] “高齢化の現状と将来像｜令和 3 年版高齢社会白書（全体版）- 内閣府,” https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/
w-2021/html/zenbun/s1_1_1.html． accessed February 1,
2023．
[2] S. Chen and M. Nakamura, “Designing an elderly virtual
caregiver using dialogue agents and webrtc,” 2021 4th International Conference on Signal Processing and Information
Security (ICSPIS)IEEE, pp.53–56 2021.
[3] S. Chen, S. Saiki, and M. Nakamura, “Characterizing quality of in-home physical activities using bone-based human sensing,” IEICE Technical Report; IEICE Tech. Rep.,
vol.120, no.49, pp.1–6, 2020.
[4] C. Miura, S. Saiki, M. Nakamura, and K. Yasuda, “Implementing and evaluating feedback feature of mind monitoring service for elderly people at home,” Proceedings of the

—5—

[5]

[6]

[7]

[8]
[9]

[10]

[11]

22nd International Conference on Information Integrationand Web-based Applications & Services, pp.390–395, 2020.
H. Ozono, S. Chen, and M. Nakamura, “Study of microservice execution framework using spoken dialogue agents,”
22nd IEEE-ACIS International Conference on Software Engineering, Artiﬁcial Intelligence, Networking and Parallel Distributed Computing (SNPD2021), pp.273–278, Nov.
2021. Taichung, Taiwan (Online).
S. Chen and M. Nakamura, “Generating personalized dialogues based on conversation log summarization and sentiment analysis,” The 23rd International Conference on Information Integration and Web Intelligence, pp.217–222, 2021.
K. Unigame, D. Takatsuki, S. Saiki, M. Nakamura, and K.
Yasuda, “Compass4SL: a service for sharing problems andsolutions for the elderly at home,” 22nd IEEE/ACIS International Fall Virtual Conference on Software Engineering,
Artiﬁcial Intelligence, Networking and Parallel/ Distributed
Computing (SNPD2021), pp.62–67, Nov. 2021. Taichung,Taiwan (Online).
“"python",” https://www.python.jp/index.html.
accessed February 1, 2023.
“高齢化の国際的動向｜令和 3 年版高齢社会白書（全体版）- 内閣府,” https://www8.cao.go.jp/kourei/whitepaper/
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“快眠と生活習慣 - 厚生労働省,” https://www.e-healthnet.mhlw.go.jp/information/heart/k-01-004.html． accessed
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