Vol.2018-ASD-11 No.4
2018/3/16

情報処理学会研究報告
IPSJ SIG Technical Report

エージェントによる非定型質問への応答からの認知症検出宇城 毅犠1,a)

田中 宏季1

足立 浩祥2

數井 裕光3

池田 学4

工藤 喬2

中村 哲1

概要：簡易に認知症を検出するために，音声情報や言語情報に着目した研究が多く行われている．これらの研究で与えられる課題は，神経心理検査を元に作成されたものが多い．この場合，与えられる課題が限られてしまい，長期的に繰り返し利用する上で検出することが難しくなると考えられる．そこで我々は，各種検査の質問よりも非定型な質問を用意し，その質問への応答から認知症の検出を試みた．用意した質問は，エージェントにより研究協力者 24 名 (12 名の認知症患者と 12 名の非認知症者) に投げかけられる．我々は，高齢者の質問への応答を収録し，音声特徴量と言語特徴量を抽出した．抽出した特徴量を入力とした，機械学習による分類モデルを構築し，分類実験を行ったところ，ROC 曲線における AUC 値として 0.95が得られた．これより，非定型質問を用いた場合においても高い認知症検出能力が得られることを示した．
キーワード：認知症，非定型質問，音声特徴，言語特徴，エージェントシステム

Detecting dementia from responses to atypically questions by agentsystems
Ujiro Tsuyoki1,a)Tanaka Hiroki1 Adachi Hiroyoshi2 Kazui Hiroaki3
Kudo Takashi2 Nakamura Satoshi1

Ikeda Manabu4

Abstract: There are some studies to detect dementia utilizing acoustic and language information. Tasks
used in the past studies were created on the basis of neuropsychological test. The limited variety of tasks
might have a negative impact on being routinely screened for dementia, because of habituation eﬀects. We
proposed to detect dementia from the responses to more atypical questions. An agent system asked 24participants (12 dementias and 12 non-dementia) to obtain answers of these questions. We classified twogroups (dementia/non-dementia) by machine learning algorithm using the extracted features of speech andlanguage from the recorded responses. The result showed 0.95 detection performance on the area under anROC curve. We concluded that our system using atypical questions is also able to detect dementia.
Keywords: Dementia, atypical questions, speech feature, language feature, agent system

1. はじめに
厚生労働省の調査によると，日本の高齢化率 (総人口に占める 65 歳以上人口の割合) は，2017 年現在，27.5%となり，超高齢社会に突入している．今後も高齢化率は増加すると考えられており，高齢者の医療対策が重要な課題になっている．そのうちの一つに，認知症が挙げられる．認1234a)

奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
Nara Institute of Science and Technology, Ikoma-shi, Nara,
Japan
大阪大学 キャンパスライフ健康支援センター
Osaka University, Toyonaka-shi, Osaka, Japan
高知大学 医学部 神経精神科学教室
Kochi University, Nankoku-shi, Kochi, Japan
大阪大学大学院 医学系研究科
Osaka University, Suita-shi, Osaka, Japanujiro.tsuyoki.uq5@is.naist.jp

c 2018 Information Processing Society of Japan⃝知症とは，記憶，思考，および行動などの認知機能が低下することで, 日常生活に支障をきたす状態になることを指す．現在，認知症の有効な治療方法は，確立されておらず，患者およびその家族が将来の計画を立てるなどの診断後支援が必要となる．そのためには，認知症の早期発見が重要となる．

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認知症の早期検出には，神経心理検査や血液検査，脳画となった．Bahman ら [6] の研究も，精神科医の問診と同像検査などを組み合わせて行われる [1]．しかし，この検様の形式の質問を用意し，エージェントとの会話から認知査には，侵襲的な検査が含まれており，不安感やストレス症の検出を試みた．音声特徴や言語特徴を用いて，約 91 ％を与えるため，被験者への負担が大きい．このため，非侵の精度で分類することができた．これより，質問への応答襲で手軽な検出法が必要となる．これまでに，非侵襲で手から認知症を検出する方法を示した．

軽に認知症を検出する手法が，数多く提案されている．提我々は音声対話のエージェントシステムを用いて，非定案された手法に，言語情報を用いた研究や音声情報を用い型質問に対する高齢者の応答から認知症を検出する手法をた研究がある [2][3][4]．これらは，写真の叙述や神経心理提案する．

検査中の一方的な発話を分析したものがほとんどである．
また，エージェントを用いて，対話的に検出する手法も提案されている [5][6]．この手法では，神経心理検査を元に3. データ取得
3.1 エージェントシステム作成された質問を 3 問用意し，その応答の音声情報や言語データ取得のために Tanaka ら [5] のエージェントシス情報から検出を試みている．しかし，神経心理検査の質問テムを利用した．このシステムは，エージェントとして，は，高齢者が覚え，あらかじめ対策を講じられる可能性がMMDAgent を使用しており，高齢者 (ユーザ) が理解しやある．早期に認知症を検出するためには，定期的に，かつ，すいように，エージェントの発話速度を下げ，発話内容に長期的にモニタリングする必要がある．このため，あらか字幕を付与している．また，認知症を検出するために 6 種じめ対策ができないようにする必要がある．

類の課題を用意されている (図 1)．以下にその概要を示す．

本論文では，認知症を検出するための新たなアプローチを提案する．我々は，音声対話システムのエージェントを• 自己紹介: エージェントが自己紹介し，ユーザの名前と年齢を尋ねる．

利用し，非定型な質問セットを用意した．その質問がエー• 視線計測: ディスプレイに小さな黒い点を表示し，移ジェントから投げかけられ，その質問に対する応答から高動させる．ユーザはその点を目で追うように指示する．

い認知症検出能力を備えた手法を提案する．

2. 関連研究
多くの先行研究では，音声情報や言語情報から認知症の早期検出を目指し，その有効性が示されている．以下にそれらをまとめる．

Roark ら [4] は，ウェクスラーの記憶検査 [7] 中の音声を• 読み課題: 画面に文章を表示させ，ユーザに声を出して読むように指示する．文章はウェクスラーの記憶検査から引用している．

• 固定質問: MMSE などの神経心理検査の質問を用意し，ユーザに尋ねる．

• ランダム質問: 計 13 問の質問を用意し，ランダムで 5問をユーザに尋ねる．

収録し，非認知症と軽度認知障害 (MCI) の方との分類を• リテリング: ウェクスラーの記憶検査中の一文をシス行い，神経心理検査検査よりも高い精度の結果となった．

テムが読み上げ，ユーザに記憶させる．読み上げた後，構文木の複雑さや音声特徴を利用して，分類を行い，認知ユーザに記憶した分を復唱させる．

症の早期検出に言語情報や音声情報が有用である可能性を示した．また，Aramaki ら [2] は，軽度認知障害 (MCI) の3.2 非定型質問疑いがある方の認知能力と言語能力の関係を調べた．軽度

本研究では，エージェントシステムのランダム質問に着認知障害の判定には，HDS-R [8] を用いた．言語能力の測目した．ランダム質問では，エージェントの発話内容とし定のために，作文とスピーチの課題を与えた．作文を解析て，神経心理検査の質問よりも非定型な質問を 13 問用意した結果，非認知症と軽度認知障害の方との間に大きな違した．質問は，精神科医師との相談の上で決定した．そのいは見られなかった．しかし，スピーチを解析した結果，質問を表 1 に示す．エージェントは，13 問の質問からラン非認知症よりも軽度認知障害の疑いがある人の方が，語彙ダムで 5 問選び，高齢者に質問する．エージェントの会話数が多くなるという結果となった．これより，発話の分析中において，システムはユーザの音声と動画像をそれぞれによって，認知機能低下の初期段階を検出できる可能性マイクと内蔵カメラで記録した．システムは，15 秒の無回を示した．コンピュータエージェントとの対話を通じて，答時間を検出すると，自動的に次の質問へ移行する．

認知症を検出する試みも行われている．Tanaka ら [5] は，MMSE [9] などを参考に質問を用意し，それらの質問への応答から認知症の検出を試みた．質問への応答を収録し，言語特徴や音声特徴，表情を抽出して，非認知症者と認知4. 認知症の検出手法と評価
4.1 研究協力者
我々は，計 24 名の研究協力者を募集した．研究協力者

症患者の分類を行った．その結果，線形カーネルを用いたの情報を表 2 に示す．各研究協力者は，事前に十分な説明

SVM において，ROC 曲線の AUC が 0.94 という検出能力を受けた上で本実験の参加に同意した．このうち，12 名は

c 2018 Information Processing Society of Japan⃝2

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図 1 データ取得のためのエージェントシステム
表 1

量と言語特徴量を 5 つの質問に対するそれぞれの応答につ用意した質問セット

質問内容

Q1

ご家族のことを教えてください

Q2

日頃ストレスを感じていることを話してください

Q3

趣味は何ですかQ4

好きな歌は何ですか

Q5

石原裕次郎さんについて知っていることを教えてください

toolkit*1 を使用した．ここでは，Gap や Pause，基本周Q6

長嶋茂雄さんについて知っていることを教えてください

波数，パワー，発話速度に関する特徴を抽出した．Gap は，

Q7

美空ひばりさんについて知っていることを教えてください
今の日本の総理大臣は誰ですか

エージェントの質問終了時から研究協力者の応答開始まで

Q8
Q9

今の季節は何ですかQ10

今年は何年ですかで時間差が１秒以上の回数をカウントしている．また，時Q11

あなたは左利きですか，右利きですか間差が最長のものも算出した．基本周波数に関しては，変Q12

夜は眠れていますか

動係数，平均値，最大値，中央値，最小値，レンジを算出

Q13

食欲はありますかした．また，パワーに関しては，平均値，最大値，最小値いて抽出し，全質問での平均値を算出した．我々は，先行研究 [5] に基づいて 21 種類の特徴量を選択した．

4.2.1 音声特徴量
音 声 特 徴 量 の 抽 出 に 関 し て ，我 々 は Snack soundの時間差のことである．Pause は，研究協力者の発話の中を算出した．
表 2 研究協力者の年齢や MMSE スコア，教育歴の平均と標準偏差．
年齢MMSE
教育歴グループ
N平均
SD 平均 SD 平均 SD

4.2.2 言語特徴量
我々は，MeCab*2 を用いて日本語の形態素解析を行った．

非認知症1274.5

4.3

27.5

1.8

8.8

2.6

MeCab の出力より，トークン (形態素) 数，フィラー，名認知症

1275.9

7.6

21.2

5.1

13.9

3.8

詞や動詞，形容詞，副詞の数を算出した．

大阪大学医学部附属病院における認知症グループとして収4.3 識別モデル

録に参加し，12 名は奈良先端科学技術大学院大学における我々は，抽出した特徴量から，2 種類の機械学習による非認知症グループとして収録に参加した．認知症グループ

識別モデルを構築した．識別モデルとして，ロジスティッは既存の基準に従って，大阪大学医学部附属病院の医師にク回帰と線形サポートベクタマシンを使用した．識別モ

より，DSM-IV に基づいて，早期認知症であると診断を受デルの入力として，それぞれの特徴量が最小値 0，最大値けている．我々は，全研究協力者から年齢と MMSE スコ

1 になるよう正規化し，認知症グループと非認知症グルーア，および，教育歴を取得した．音声対話エージェントをプを分類するモデルを学習した．分類精度の評価に関し使用するために，Surface Pro 3 を使用し，全研究協力者がては，Roark ら [4] や Tanaka ら [5] の研究を基に，Leave-課題を完了することが確認できた．

one-participant-out 交差検証から ROC 曲線を描き，ROC曲線の AUC を算出した．

4.2 応答からの特徴量セット収録データに対し，発話書き起こしを行った．音声特徴c 2018 Information Processing Society of Japan
⃝

*1
*2

http://www.speech.kth.se/snack/http://taku910.github.io/mecab/

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5. まとめ

本研究では，音声対話エージェントを用いて，非定型質7UXH3RVLWLYH5DWH

問と高齢者の応答から認知症を検出する手法を提案した．
計 24 名の認知症患者と非認知症者により，本手法の効果

を実験的に検証し，結果として，ROC 曲線の AUC において 0.95 の検出精度を達成することができた．これより，非

定型質問を用いた場合においても，認知症を検出することができる可能性が示された．今後は，質問による認知症患
/LQHDU690$8&
/RJLVWLF5HJUHVVLRQ$8&

者と非認知症者の違いを分析する予定である．
謝辞)DOVH3RVLWLYH5DWH

図 2 各モデルに対する ROC 曲線．赤色実線は，線形サポートベ
クタマシンの ROC 曲線．青色点線は，ロジスティック回帰のJP16K16172 の助成を受けて行われた．
参考文献
[1]

ROC 曲線を示している．

*URXS

&RQWURO

'HPHQWLD[2]*DS





[3]
4

4

4

4

4

4

4

4

4 44444XHVWLRQ

図 3

質問ごとの非認知症と認知症患者の Gap の箱ひげ図．

4.4 結果[4]構築した 2 種類のモデルの ROC 曲線を描いた結果を図2 に示す．2 つの識別モデルから，それぞれ 0.95 (線形サポートベクタマシン)，0.92 (ロジスティック回帰) の AUCを得た．これらの結果は，先行研究 [5] と同様，高い検出[5]能力であることがわかる．また，ロジスティック回帰において，特徴量の重みの大きさが最も大きかったのは Gap である．先行研究 [5] においても，最も効果があったと報告[6]

されている．ここで，研究協力者ごとに Gap の平均を算出した．マン・ホイットニーの U 検定で p 値を算出すると，非認知症者と認知症患者のグループの間に有意差がみられ[7]た (p<0.05)．さらに，Gap を質問ごとに算出した結果を図3 に示す．図 3 より，基本的には，非認知症者よりも認知[8]症患者の方が Gap が大きく，差がみられる．特に，Q8 の総理大臣は誰かという問いに関しては，大きな差がみられることがわかる．しかし，質問の種類によっては，差がみられないものがあることがわかる．Q5，Q6，Q7 に関しては，過去の有名人について尋ねる質問であり，研究協力者が青年期の頃の記憶に関する質問に関しては，Gap の差が本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP17H06101，[9]

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