人工呼吸

特Jpn J Respir Care 2019；36：25-31

集

呼吸療法領域における自動化と AI ～近未来へ向けて～

自立支援型ロボットは運動療法にいかせるか
山田和範
キーワード：自立支援，歩行，ロボット，トレーニング，機能訓練

Ⅰ．は じ め に
超高齢化社会に突入した日本においては、健康寿命重視した加算（Ⅰ）においても、歩行訓練が筋力増強訓練についで 2 番目に多く行われており、歩行の重要性が認識されている。

を延伸し、高齢者が自立した生活を維持できる社会シ

そこで我々は、名古屋大学と連携 2）し、このようなステムの構築が求められている。これに伴い、介護保ADL の基本となる歩行能力を、安全かつ効果的に鍛え険制度の介護予防型システムへの転換や、地域全体でられる施設向け歩行トレーニングロボット「Walk train-

自立した生活を支援する地域包括ケアの推進など、介ing robo」を開発した 3 ～ 6）。本ロボットは、AI とロボ

護予防・自立支援を重視した施策がなされている。

ティクスにより高齢者一人ひとりの歩行能力に最適な平成 30 年度介護報酬改定では、自立支援・重度化防運動負荷を提供し、さらにトレーニング中の歩行能力止が重点テーマとして議論され、個別機能訓練加算やを解析して日々の変化を可視化する。また、これらの生活機能向上連携加算など、関連項目の強化がなされ機能により、福祉施設における個別機能訓練や病院でた。これを受けて、介護施設では、利用者の状況に合の回復期後期のリハビリテーションを行う方の運動療わせた個別の機能訓練を行うことで介護度を改善し、法にいかすことを目指している。

自立した生活への移行を支援する取り組みが広がりつ

本稿では「Walk training robo」の開発の背景およびつある。また、地域包括ケアにおいても、病院での回技術内容、ならびに豊田市の病院と福祉施設に支援を復期から生活期へのスムーズな移行や、福祉施設と連いただいた有用性評価の結果を紹介する。

携した生活期におけるリハビリテーションの継続的な提供など自立支援のための取り組みが行われている。
一方で、高齢者が自立した生活を送るためには、日Ⅱ．歩行トレーニングロボット「Walk training robo」

常生活動作（activity of daily living：ADL）にかかる

我々は、「Walk training robo」の開発にあたって、身体機能の維持向上が重要となる。なかでも歩行はそ疾病や怪我により一時的に歩行能力が低下した方や、の多くにかかわる基本動作である。公益社団法人日本

加齢による身体機能の衰えのため、転倒など歩行に不理学療法士協会が平成 26 年に行った調査 1）でも、日常安が出てきた方の歩行能力を維持向上することを目指生活行動を重視した個別機能訓練加算（Ⅱ）で行われした。そのため、杖や歩行器などの歩行補助具を利用ている訓練内容のうち、最も多くで行われている訓練してある程度の歩行が可能な方に対して、安全かつ効が歩行である。また、基本的な身体機能の維持向上を果的なトレーニングを提供することを目的として開発

パナソニック株式会社

AI ソリューションセンターを進めてきた。
図 1 に本ロボットの外観と利用シーンを示す。外観

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Yamada K

トレーニング負荷の設定画面

制御ユニット／荷重センサ

押す力反力モータ

図1

歩行トレーニングロボット「Walk training robo」

が現す通り本ロボットは歩行中の身体を支えるためのⅢ．開発で重視した現場の声

ハンドルを備え、一般的な歩行器（歩行車）と同じようにハンドルを持って身体を支えながら押して歩くこ本ロボットの開発にあたって、通所介護（デイサーとを想定した形状をしている。ただし、歩行器と異なビス）施設で、歩行などの個別機能訓練に取り組むうりトレーニング機能を提供するために次の 2 つの機能

えでの課題をヒアリングした。現場スタッフからは、を有する。

業務負担やリスクなどの運用上の課題に加えて、次のような声が聞かれた。

1．利用者一人ひとりに合わせた最適な運動負荷の設定「取り組み開始前に訓練内容を決めてはいるが、利用後輪に搭載されたモータを利用者の進行方向に対し者の体調や気力も日によって変わるので、同じようにて逆方向の力を加えるように制御することで、軽い傾続けてよいか、どれだけやったらよいか迷うことがあ斜を上るような運動負荷を提供する。この負荷量は後る」

述する AI による歩行能力分析の結果に基づいて、利「（訓練をしても）効果がなかなか見えてこないので、用者一人ひとりの歩行能力に合わせて自動で最適化さ手ごたえがなく、利用者のやる気がいつまで続くか不れる。

安になる」
高齢者の身体機能は個人毎に大きく異なり、また怪

2．トレーニング中の歩行能力分析による可視化と記録我や病気による体調変化も多く発生する。そのため、トレーニング中に利用者の歩行能力を分析し、歩行理学療法士などの専門職が常駐していない施設では、速度、ピッチ、身体の傾き、歩幅などの情報を可視化

日々の訓練が適切かどうかの判断や、トレーニング効する。また、得られた情報を蓄積して時系列に評価す果の把握が難しいことがこのような声に繋がっているることで、施設でのトレーニング記録やアセスメント、と考える。

各種機能訓練加算の申請に利用できる付加価値の高い情報として記録する。

また、歩行器を使って歩行トレーニングを行っている現場では「楽しいからやってみようよ」「もっと元気本ロボットは施設で複数の利用者が使うことを想定になりたいよね」などの声がけをして、利用者のトレし、利用者 ID による認証機能を備えている。これによーニング意欲を促している姿が多く見られた。このより、利用者のトレーニング記録や身体機能の情報を個うな “ やる気 ” をどのように引き出して維持していく

別に管理し、一人ひとりに合わせた設定でのトレーニかが、現場において重要であることが分かった。

ングが提供できる。

26

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わる力の変化を上下、左右、前後、回転といった 6 軸

Ⅳ．計測の負担なく歩行能力の変化を方向で取得する。さらにロボットの移動量を示す左右可視化する歩行能力分析技術

2 つのモータの回転数の変化と合わせて解析すること

このようなヒアリングの結果から、トレーニング効で歩行にかかる特徴量を抽出して歩行能力を分析する。

果の向上に加えて、高い頻度で利用者の身体機能の変

図 3 にハンドルに加わる荷重の変化を示す波形、お化を捉えてトレーニングの効果を可視化することが重よび波形に現れる歩行にかかる特徴の例を示した。本要であると考えた。身体機能の細やかな変化を分かり波形はハンドルの上下方向に加わる力の時系列変化をやすく見せることで、施設スタッフの不安感を解消す6 歩分切り出したものである。グラフに見えるようにるとともに、利用者やその家族のトレーニング継続の歩行の 1 歩ずつの周期に連動した変化が波形にも現れ意欲向上にも貢献できる。ており、この情報とモータ回転数の情報とを用いた解身体機能の細やかな変化を捉えるためには、週に 1

析により、歩行の速度、ピッチ、歩幅といった情報が回以上といった高い頻度での計測が必要となるが、体取得される。さらに、その一歩分の波形の中にも歩行力テストや、センサを身体に装着して計測し続けるよにかかる特徴量が含まれており、より詳細な状態が捉うな方法では、施設スタッフと利用者双方の負担が高えられる。例にある波形では、左右の足の遊脚期におく現実的ではない。理想的には計測そのものを利用者ける力の量に偏りがあり、また一歩を踏み出す瞬間のや施設スタッフが意識しない環境で身体機能がモニタ波形が左右で異なることからも、左右の脚力に片寄りリングされることが望ましい。

があることが読み取れる。

そこで我々は、身体にセンサを装着することなく、また、我々はこれら複数の軸の情報を使った信号処

ただ押して歩くだけで歩行能力を分析する技術開発に理により、利用者が曲がる、立ち止まるなどを含む自取り組んだ。図 2 に本ロボットの歩行能力分析技術の由なルートで歩いている状況でも歩行能力の解析が可概要を示した。図に示すとおり本ロボットは、ハンド能となる技術を確立した。これにより、計測のためにル下部に搭載された荷重センサにより、ハンドルに加歩行ルートを限定する必要がなくなる。

特徴抽出

センシング

6 軸のハンドル荷重、モータ回転数

歩行能力分析

・速度 ・歩幅・ピッチ ・バランス

波形に様々な情報が潜む

図2

上下方向の N
ハンドル荷重（ ）−20

歩行能力分析技術の概要

右足踵接地

右足踵接地

左右差

−25−30右足踵接地

揺らぎ

左（遊脚） 右（遊脚）

左

右

左

右−35
時刻

図3

ハンドルに加わる荷重の変化を示す波形の例

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このようにして、我々は、利用者も施設スタッフも計測を意識する必要がなく、自由なルートをただ押して歩くだけでトレーニング中の歩行能力の変化を常にモニタリングできる歩行能力分析技術を開発した。これにより、トレーニング毎の高い頻度（通常、週 1 ～2 回以上）でその変化を捉えることが可能となり、体調不良などで変化が起こりやすい高齢者の身体機能の状態を正確に捉えられると考える。

図4

病院での評価の様子

加えて、本技術により分析されたデータはクラウド上のデータベースとして履歴とともに管理され、利用アンケートを行った結果について述べる。

者の ID 情報を用いることで施設内のどの端末からで実験参加者は手すり、歩行器や杖を使って歩行トレも確認できる。そのため、クラウド上でデータをマイーニングが可能で、かつ BI（バーセルインデックス）ニングすることで利用者全員の状態を俯瞰した訓練効指標の歩行の項目について 10 ～ 15 点に相当する方を果の可視化にも展開可能である。このような技術開発対象とした。実験では、最初に歩行器による 150m のにより、負荷を自由に設定可能な歩行トレーニング機歩行を行い、その後本ロボットを用いた 300m の歩行能に加え、トレーニング中に歩行能力を分析する歩行を週 2 回×2 週間連続で行う。歩行中は、理学療法士分析技機能を搭載した「Walk training robo」を構成が普段の歩行トレーニングと同様に付き添い、歩行のした。

ルート指示や安全確保とともに歩行状態の観察を行っ

Ⅴ．現場での課題抽出と有用性の評価

た（図 4）。評価では、歩行終了直後に歩行結果を可視化してフィードバックを行い、さらにアンケートによ

我々は開発の初期段階から豊田市の JA 愛知厚生連るヒアリングを行った。フィードバックでは、歩行距足助病院（以後、足助病院）と、通所介護施設である離、速度、左右バランスに加えて、安定した速度で歩老人福祉センターぬくもりの里（以後、ぬくもりの里）き続けられた距離の最大値を提示した。これらは、たに支援をいただき、臨床現場での課題抽出と有用性のとえば信号や踏切を休まずに一定時間で渡れるかどう評価を進めてきた。足助病院では、生活期移行を控えか、また、近くのコンビニエンスストアまで休まずにた回復期リハビリテーション中の高齢者に、本ロボッ歩けるかどうかといった日常生活に紐づいた指標としトを用いた歩行トレーニングと、歩行能力の可視化機て提示することを意識したものである。なお、利用者能の有用性について、理学療法士の視点を交えた評価へのヒアリング中は同時に、実験を担当した理学療法を行った。

士にも同じ質問を筆記で答えてもらい、客観的に利用

またぬくもりの里では、生活期における長期運用の者の自信や達成感などを評価していただいた。

中で、とくに歩行能力の可視化機能について、利用者

表 1 にヒアリングの結果を示す。評価ではそれぞれおよび施設スタッフの視点での有用性を確認した。この質問項目に対して 7 段階で答えていただいた。表 1

こでそれぞれの評価の結果について述べる。にあるとおり、生活期移行に向けた歩行に対する自信の獲得ができたかどうかを問う質問に関しては、参加

1．足助病院地域包括ケア病棟での評価者 8 名のうち 4 名が「とてもあてはまる」、1 名が「あ足助病院では、地域包括ケア病棟の回復期リハビリてはまる」、1 名が「少しあてはまる」と答えており、テーションを行っている高齢者 8 名（平均 81.3 歳）に半数以上が効果を感じていた。同じ質問項目に対する実験に参加いただき、利用者と理学療法士の両方の視理学療法士から見た利用者の自信獲得の様子について点から本ロボットの有用性を評価した。ここでは、「本も、1 名が「とてもあてはまる」、3 名が「あてはまる」、ロボットの可視化機能が生活期移行に向けた歩行に対3 名が「少しあてはまる」と回答、7 段階評価の平均値する自信の獲得に寄与するか」「本ロボットでのトレーとしても利用者 5.88、理学療法士 5.5 であり、いずれもニングが歩行器と比較して有用性があるか」について高い評価が得られた。また、関連する項目である達成28

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利用者、理学療法士による評価結果
とてもあてはまる

評価者

本ロボットでの歩行で自信がついた

0002114

理学療法士 0001331

本ロボットでの歩行で達成感があった0100232

理学療法士 0000152

歩行器に比べ利用者
0訓練効果があると感じた 理学療法士 0100142

歩行器に比べ集中できた


利用者
利用者

0003320000143

理学療法士 0030221

利用者

人数（人）

感についても同様に高評価が得られた。また、本質問
項目に関連して、利用者からは「自分で思っていたよりも多くの距離を歩けることが分かった」「（バランスが）安定して歩けていて安心した」などの声があった。

図5）

あてはまる

少しあてはまる

どちらでもない

少しあてはまらない

あてはまらない

とてもあてはまらない

項目

歩行速度（

表1

Jpn J Respir Care Vol.36 No.1

0.70.65
0.60.55
0.5
0.45
0.4
0.35
0.3
3月1日へのモチベーション向上を感じた」「速度、距離などリハビリの介入の成果が数値で見せられる点がよい」といったコメントもあり、可視化によるフィードバックが利用者の自信の獲得に寄与していると考えられる。
また、歩行器と比較した場合の本ロボットのトレーニング効果を問う質問に関しては、参加者 8 名のうち2 名が「とてもあてはまる」、4 名が「あてはまる」と答えた。また、理学療法士の評価では、2 名が「とてもハンドルにかかる左右方向の回転モーメント荷重（ ・ ）また、理学療法士からは、「目標が明確になり歩行など
543210−1−2−3−4−5
3月1日

施設での評価の様子

歩行速度の変化

A さん
B さん

6月1日

9月1日

12月1日

歩行中の左右のバランスの変化

A さん
B さん

6月1日

9月1日

12月1日

図 6 利用者 2 名の 9 カ月間の歩行能力の変化を示すグラフ

あてはまる」、3 名が「あてはまる」と答えた。平均値
では、利用者 5.75、理学療法士 5.5 となっており、類似果的なトレーニングを行うには画面上に表示する情報する傾向が出ている。また、理学療法士からは「負荷を最低限にするなどの対応が必要と判明した。

が下肢筋力に対して効果がある」「体幹や下肢の筋をより使う印象」といった訓練効果への期待のコメントをいただいた。

2．通所介護施設「老人福祉センターぬくもりの里」
での評価

一方で、歩くことに集中できたかどうかを問う質問

ぬくもりの里では、施設の利用者に週 1 回を目標にについては、利用者と理学療法士の評価が分かれた。

本ロボットを用いた歩行トレーニングを行っていただ

利用者は 3 名が「とてもあてはまる」、4 名が「あてはいている（図 5）。利用中は施設スタッフが寄り添い、まる」と高評価であるのに対し、理学療法士の視点で歩行距離は利用者の体調に合わせて 30 ～ 100m の間では 1 名が「とてもあてはまる」、2 名が「あてはまる」判断する。本稿では 9 カ月間の継続評価により得られで「少しあてはまらない」が 3 名となっている。これた結果ついて述べる。

は、歩行中に画面を見ることが歩くことへの意識の集

図 6 に本ロボットが、要介護 2 認定の方 2 名（A さ中を妨げる要因となった可能性がある。より安全で効ん：88 歳、女性、B さん：93 歳、男性）の歩行速度と、May 30, 201929

Yamada K

ハンドルにかかる力の左右バランスの変化を可視化しい歩行能力分析技術により、高い頻度で身体機能を計たグラフを示す。グラフが示すように、歩行速度、バ測することができる。

ランスともに、日によってその結果が大きく変動して昨今、介護の分野においては、政府の未来投資戦略いる。そのため、施設スタッフが目視で利用者の状態

2018 7）で「自立支援・重度化防止に向けた科学的介護を確認しているだけでは、その日の体調や気力といっデータベースの実装」が議論されるなど、データ蓄積た変動要素の影響が大きく、トレーニング効果を実感の重要性が増している。
「Walk training robo」が検出することが難しい。また、個別機能訓練で指定されてする細やかな身体機能のデータを蓄積していくことで、いる 3 カ月毎に評価を行った場合を想定しても計測日

エビデンスベースの個別機能訓練の普及に寄与していの組み合わせによっては値が悪化しているケースもあきたい。また、運動療法の効果の可視化によって病院り正確な判断が難しいことがわかる。

での回復期から生活期（慢性期）への移行をスムーズ

その一方で、期間全体で見れば歩行速度が徐々に向上していることが確認でき、一見してそのトレーニンし、さらには生活期におけるリハビリテーションの継続意欲の維持にも貢献できると考える。

グ効果を感じ取ることができる。そのため、期間全体一方で、高齢者にとってのより良い地域包括ケアをの変化を確認しつつトレーニング直後の結果を評価す

考えると、家、施設、病院を含めて、地域全体が高齢者ることで、その日の体調の影響などを考慮した正確なの自立した生活を支える体制が望ましい。
「Walk train-評価が可能となると考える。

ing robo」が検出する細やかな身体機能のデータを、関

また、本ロボットはトレーニング直後にこれらのデ連する施設や医療機関との間で共有できる仕組みを構ータを画面に表示する機能がある。トレーニングの現築することで、地域全体で高齢者の身体機能と運動の場では、施設スタッフが表示された情報を利用するこ状態を理解して、ケアしていくことができる。このよとで、利用者に対して「今日は歩くのが早かったね」

うな情報共有の基盤を構築していくことで、高齢者一といった声がけをし、やる気を促す場面も見られた。

人ひとりに深く寄り添った自立支援技術への展開を目

A さんの例では、右大腿骨頸部骨折の治療後で、歩行指していきたい。

についてご家族も心配されていたが、左右バランスの偏りが徐々に改善しているグラフを見て「真っ直ぐ歩けるようになってきてるよ」といった会話も出始め、利用者、ご家族ともに安心されていた。

COI に関し、著者はパナソニック株式会社の社員である。また、名古屋大学におけるパナソニック株式会社との産学協同研究部門（講座）の教員である。
参考文献
1） 日本理学療法士協会：医療・介護のリハビリテーションサ

3．まとめ
これらの病院と福祉施設での評価から、「Walk training robo」が、利用者とご家族、さらには施設スタッフがトレーニング効果を実感し、歩く自信の獲得と長期的な機能訓練の継続に貢献することが期待できる。

ービスの利用履歴に応じた，自立支援に資するこれからの通所サービスの在り方に関する調査研究事業報告書．東京，
日本理学療法士協会，2015，pp25．
2） 名古屋大学 COI（Center of Innovation）：高齢者が元気になるモビリティ社会．
http://www.coi.nagoya-u.ac.jp/（2019 年 2 月 26 日閲覧）

今後さらに評価を継続し、利用者のトレーニング継3） 山田和範，横矢真悠，邸霈ほか：高齢者の日常生活に寄り続の意欲をより向上させるための技術開発を進めてい

添う屋内型歩行支援ロボットの提案．第 34 回ロボット学

く。また、分析した歩行能力に基づいて、利用者毎にトレーニング負荷を高い精度で最適化することで、より安全で効果的なトレーニングを提供していく計画で山形，2016．
向け歩行支援ロボットの提案．電子情報通信学会技術研究Ⅵ．お わ り に我々が開発した「Walk training robo」は、ADL の基本となる歩行能力を効果的に鍛え、計測の負担がな

May 30, 2019

た歩行能力計測．第 34 回ロボット学会学術講演会予稿集，
5） 山田和範，横矢真悠，山田陽滋：住宅内を想定した高齢者ある。

30

会学術講演会予稿集，山形，2016．
4） 横矢真悠，山田和範，山田陽滋：歩行支援ロボットを用い

報告＝IEICE technical report：信学技報．2016；306：2530．
6） 山田和範：AI 搭載歩行トレーニングロボットの概要と導入効果，そして将来展望．月刊新医療．2019；531：96-9．

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7） 未来投資戦略 2018 ―「Society 5.0」
「データ駆動型社会」への変革―．2018．
https://www.kantei.go.jp/jp/singi/keizaisaisei/（2019 年 2月 26 日閲覧）

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