産総研柏リビングラボのご紹介

国立研究開発法人産業技術総合研究所
人間拡張研究センター
松本吉央
yoshio.matsumoto@aist.go.jp

産総研柏リビングラボの特徴• 産業技術総合研究所では、これまでのロボット介護機器開発・導入プロジェクトにおける多くのメーカへの開発支援を通じて、ロボットの安全性や効果・性能の評価に関して取り組んできました。
• その中では、リスクアセスメントシート等のドキュメントを整備し、機器のコンセプトや安全性の確認ができるようにしてきました。
• それら経験を活かして、介護ロボットの開発に関における検証のお手伝いやアドバイスをいたします。
• 多様な意見を集めるため、介護ロボットの研究者に加えて、柏地域の介護関係者および住民参加型のワークショップも開催いたします。

設備① 模擬生活環境
介護を含む生活環境を模擬した設備• 計測用実験室（6m×10m）
高さ、幅等が可変（ADL訓練用）の風呂、トイレ、キッチン、階段の模擬環境、およびモーションキャプチャ等の計測装置を設置。数名でのワークショップも開催可能。
これまでに製品化された介護ロボット数種類も導入済み。
• ワンルームタイプ実験室（6m×6m）
実際に水回りも使用可能（車椅子対応）な浴室、トイレ、キッチンを設置。

設備② 人工気候室
気象や季節によって変わる温熱環境（温度、湿度他）を制御できる空間において、機器の性能等について実験できる施設。
２室が連結されており、環境のステップ変化や制御された前室および実験室としての利用等が可能。
• 1室(大) W4.5m×D5.3m×H3.0m
温度 0～40℃／相対湿度 40～80％
照度 700lx以上／室内気流 0.2[m/s]以下• 2室(小) W5.0m×D3.0m×H2.7m
温度 -10～50℃／相対湿度 20～90％
照度 1000lx以上（-10～40℃）／気流 同上

産総研柏リビングラボの紹介動画【介護ロボットプラットフォーム】柏リビングラボ（産業技術総合研究所）のご紹介－リビングラボ【介護ロボットプラットフォーム】
産総研＆JARIのリスクアセスメント・安全性評価

https://www.youtube.com/watch?v=Vf9ZcAPj13Q

https://www.youtube.com/watch?v=vd8C0KCOHbE

ロボット技術を用いた人の生活機能の拡張

コミュニケーション支援のためのアンドロイド
歩行アシストウェア

要素
技術

上肢リハビリ
支援ロボット

病院、介護施設、学校、行政などとの連携
介護ロボットのIoT化

システム化

システム化
高齢者模擬ロボット

生活支援
システムの設計・開発

介入

ニーズ
安全性の分析
高精度な位置姿勢推定が可能な視覚マーカ

実証実験

模擬生活実験室
本質安全設計支援ツール

利用場面での 計測
計測
計測・評価 技術
手法の開発
効果
安全性の評価
介護レセプトを用いた福祉機器の効果評価

マーカ計測と力学モデルに基づく手先・足裏反力の推定

これまでの介護ロボット関連の活動①
AMEDロボット介護機器開発プロジェクト
ロボット技術の介護利用における重点分野（6分野13項目）

これまでの介護ロボット関連の活動①
AMEDロボット介護機器開発プロジェクト
製品化された主な機器 (robotcare.jp)
移乗支援

歩行支援

見守り

排泄支援

これまでの介護ロボット関連の活動①
AMEDロボット介護機器開発プロジェクト
基準策定・標準化事業の成果 (robotcare.jp)これまでの介護ロボット関連の活動②
介護保険レセプトを用いた福祉用具・介護ロボットの利用分析（筑波大学医学医療系 田宮教授との共同研究）

利用者数 [人]歩行器の利用期間の分布

平均利用期間は15.9ヶ月、最も多いのは2ヶ月間



歩行器の利用をやめた翌月に在宅にいる人の半数以上は他の福祉用具を利用しており，車いすが47%，ベッドが51%，手すりが50%，杖が9%，徘徊感知器が4%，リフトが3%



利用を止めた理由として考えられるのは利用期間 [ヶ月]

歩行器のタイプ別利用者（はじめに）適合する歩行器を探すため

（途中で）身体の状態が変化したため購入でなく貸与サービスであることで、機種変更が柔軟になり、結果として在宅生活の維持に貢献しているのでは

出典：池ノ谷ら、介護保険レセプトを用いた福祉機器の利用状況の分析－歩行器の製品別利用者数と機種変更の状況－、ROBOMECH、2021これまでの介護ロボット関連の活動②
介護保険レセプトを用いた福祉用具・介護ロボットの利用分析（筑波大学医学医療系 田宮教授との共同研究）
歩行器利用者（要介護2）の状態追跡（5年間）
100%

歩行器利用者

福祉用具未利用者（n=85,453）（n=133,332）

100%

90%
80%
70%
60%

死亡ほか
43.05%

80%

入院など（サービス未利用）
施設入所

70%
60%
入院ほか
10.64%

50%
施設
9.85%

40%
要介護5

30%

要介護4

在宅

要介護3
要介護2

10%
0%

（2016年度、歩行器1万台あたり）

90%
死亡・転居

50%

20%

電動アシスト歩行器の全国の普及の様子

要介護1
要支援

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60

経過月数

死亡・転居
死亡ほか
43.38%

入院など（サービス未利用）
施設入所

40%

施設
13.41%

30%20%
在宅36.46%

在宅
在宅
28.23%

10%
0%

入院ほか
13.98%

6 12 18 24 30 36 42 48 54 60

経過月数

歩行器の利用経験がある高齢者（在宅、要介護2）は、5年後の• 入院率、介護施設入所率が低い（在宅率が高い）• 要介護度（開始時に要介護2）を維持できている割合が高い

北海道
青森県
岩手県
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香川県
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高知県
福岡県
佐賀県
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宮崎県
鹿児島県
沖縄県

5月
81475131274958463415
43013377423302991056213304082313142

6月
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912月
2933502327292415361537314429424242315133738384636374339182040605333263375282635145220135548131月
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113月
362854282874382541215038563752526271013494754494344484519274876654240369733424417612725756711出典：松本ら、介護保険レセプトを用いた福祉機器の利用状況の分析－歩行器利用者の分析－、第25回
ロボティクスシンポジア、2020これまでの介護ロボット関連の活動③
生活支援ロボットのIoT化とデータ分析
利用ログや生活データ

生活環境や生活状況・歩行環境の推定

・歩行パターンの推定
通常歩行・睡眠パターンの把握

IoT化されたロボット介護機器（生活支援＋生活センシング）

まとめ• 産総研柏リビングラボでは、これまでの介護ロボット関連のプロジェクトでの経験を活かして、本プラットフォーム事業に参画しています。
• デモンストレーション可能な介護ロボット（これまでのプロジェクトで事業化されたもの）も各種保有しておりますので、開発企業の皆様だけでなく、利用者側の皆様もぜひお気軽にご連絡ください。
• 連絡先：M-living-lab-ml@aist.go.jp