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

信学技報
IEICE Technical Report
SC2020-41(2021-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

在宅高齢者を支援する個人適応型スピーカーサービスの提案
明石 拓弥†

佐伯 幸郎†

中村 匡秀†,†† 安田清†††† 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††† 大阪工業大学 〒535–8585 大阪市旭区大宮 5–16–1
E-mail: †akataku@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp,††††fwkk5911@mb.infoweb.ne.jp
あらまし 本研究では，認知機能に不安がある高齢者や認知症当事者を対象として，本人の在宅生活に適応する形で，必要な情報を提示する支援技術の実現を目的とする．これを達成するために，宅内の様々な場所と時間に応じて，適切な情報を提示するシステム ALPS(Assisted Living by Personalized Speaker) を提案する．ALPS は，人感センサ付きのIoT スピーカーを宅内の要所に設置し，クラウド上の ECA(Event-Condition-Action) ルールと連携することで，場所と時間に応じた情報を音声で提供する．提案する ALPS のプロトタイプを実装し，二名の高齢者を想定したケーススタ
ディを行った．その結果，それぞれの困りごとに合わせた ECA ルールを定義することで，個人の生活スタイルに合わせた情報提示が出来ることが分かった．
キーワード

在宅介護，コンテキストアウェアサービス，IoT，音声情報提示，ECA ルール，人感センサ

Proposal for a personalized adaptive speaker service
to support the elderly at home
Takumi AKASHI† , Sachio SAIKI† , Masahide NAKAMURA†,†† , and Kiyoshi YASUDA†††† 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††† Osaka Institute of Technology Omiya 2–16, Asahi-ku, Osaka, 535–8585 Japan
E-mail: †akataku@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp,††††fwkk5911@mb.infoweb.ne.jp
Abstract In this study, we aim to realize an assistive technology that can present necessary information to elderly people
with cognitive concerns or dementia in a way that is adaptable to their home life. To achieve this goal, we propose ALPS
(Assisted Living by Personalized Speaker), a system that presents appropriate information according to various locations
and times in the home. We installs IoT speakers with motion sensors at key locations in the home, and by linking themto ECA(Event-Condition-Action) rules in the cloud, ALPS provides information based on location and time in voice. We
implemented a prototype of the proposed ALPS and conducted a case study of two elderly people. As a result, it was foundthat by deﬁning ECA rules for each problem, the system can present information according to the individual’s lifestyle.
Key words Home Care，Context Aware Service，IoT，Audio Information Presentation，ECA Rule，Motion sensors
増加は著しい．高齢社会白書（2016 年版）[2] では，65 歳以上

1. は じ め にの認知症を有する高齢者数と有病率の将来推計を行っている．

現在わが国は超高齢社会に直面している．内閣府発行の高齢

これによると，2012 年の認知症を有する高齢者数は 462 万人で社会白書 (最新版) [1] によれば，日本の高齢化率 (全人口に占め

65 歳以上の高齢者の 7 人に 1 人（有病率 15.0 ％）であったが，る 65 歳以上人口の割合) は年々上昇を続け，2019 年において2025 年には約 700 万人で 5 人に 1 人になると見込まれている．

は 28.4% となっている．何らかの病気やけが等で，日常生活へ

認知症予備軍とされる軽度認知障害 (MCI) を含めると 1300 万の影響を訴える高齢者も増えており，中でも認知症を持つ人の人超，高齢者の 3 人に 1 人が認知機能障害に罹ることになる．

- 49 -—1—
This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2021 by IEICE

介護人材や介護施設の不足が一層深刻化する中，政府は介護施ることがわかった．

設の増設ではなく，在宅介護への転換を促している．

2. 準認知症を持つ人に限らず，加齢による認知機能の低下は高齢者全般に見られる．認知機能の低下につれて，予定や持ち物を備

2. 1 既存の在宅生活支援システム

忘れてしまう場合や，やるべきことをやり忘れる場合が増える

近年，情報通信技術 (ICT) を活用して，高齢者や認知症当事ことにより，日常生活に支障をきたす．これにより，生活の質

者の生活を支援するシステム・サービスの研究開発が盛んであ(Quality of Life, QoL) が低下する．

る．代表的なものとして，センサを活用した見守りシステムがこのような問題に対して現状の在宅介護では，生活を共にすある．[5]．これらは主に認知症を持つ人の徘徊を検知するシスる家族介護者が，その時々に口頭での情報提示や，注意喚起にテムであり，センサによって対象者の宅内での動きを検知し，よって，当事者の生活を支援している．しかしながら，認知機徘徊行動の兆しが見られた際に介護者に通知を行う．従来の見能の低下が進むと，何度も繰り返して同じ注意を行わなければ守りシステムの多くは，対象者を「見守る」ことに焦点を置いならず，介護者の心身に大きなストレスがかかる．同時に，注ており，異常事態発生の際には介護者に通知するにとどまる．

意される当事者も落ち込み，いさかいや不和の原因となる．持具体的な支援の実施は介護者に完全に依存している．

続可能な在宅介護を実現するためには，認知症当事者，あるい物忘れを持つ人に直接支援を働きかける方法として，IC レ

は，認知機能に不安を持つ高齢者に対して適宜情報を提示し，コーダーを活用する対処法が提案されている [4]．しかしなが自立した在宅生活を送るための支援技術 (Assistive Technology)

ら，録音したものを流すだけなので，毎回同じ情報を繰り返しが必要不可欠である [3]．

て提示することしかできず，場所や時刻に応じた多様な情報提これまでにも，高齢者の在宅生活を支援するための様々なシステムやサービスが研究・開発されてきた．代表的なものとし示を行うことはできない．また，IC レコーダーへの音声録音，再生・停止の運用は家族介護者が行う必要がある．

て，センサを活用した見守りシステムがある．しかしながら，これらの既存の支援技術は，きわめて有効に働く場面が存在

既存の多くの見守りシステムは，センサが反応した際に介護者する一方，多様な在宅介護の状況や高齢者の生活スタイルに適に通知するのみにとどまっており，必ずしも介護の負担が減る

応した支援の実施において限界がある．

わけではない．また，IC レコーダーを活用した物忘れ支援の手

2. 2 コンテキストアウェアサービス法も考案されている [4]．これらの既存の支援技術は，きわめて

コンテキストアウェアサービス (Context-Aware Service, CAS)

有効に働く場面が存在する一方，多様な在宅介護の状況や高齢とは，センサを利用してユーザや環境の状況 (コンテキスト) を者の生活スタイルに適応した支援の実施において限界がある．

推定し，その状況の変化に応じて対応が出来るサービスである．

本研究の目的は，認知機能に不安がある高齢者や認知症当事

この CAS の定義として用いられているものに，ECA ルールが者を対象として，本人の在宅生活のスタイルに適応する形で，ある．ECA とは，以下の三つの要素で定義される．

必要な情報を提示する支援技術を実現することである．この目的を達成するために，本論文では宅内の様々な場所と時間に応•じて，適切な情報を音声で提示するシステム ALPS (Assisted

Living by Personalized Speaker) を開発する．

Event：処理を発火する契機となるイベント．時刻やセン

サの値によって定義される．

•

Condition：Event を検知した際に，実際に処理を発火するかどうかを判断する条件．

ALPS は，人感センサ付きの IoT スピーカーを宅内の要所に設置し，クラウド上の ECA (Event-Condition-Action) ルールと•Action：Event が発生し，Condition が満たされた場合，実行される処理．

連携することで，場所と時間に応じた情報を音声で提供する．

3. 提 案 手 法

ALPS は以下の 3 つのアプローチで構成される．
A1： IoT スピーカーの設置

3. 1 システムの目的と全体アーキテクチャ

A2： ECA ルールの登録

本研究の目的は認知機能に不安がある高齢者や認知症当事者

A3： ルール評価と音声提示を対象として，本人の在宅生活のスタイルに適応する形で，必ECA ルールによって，家族介護者は音声提示の内容や方法を

要な情報を提示する支援技術を実現することである．この目的

自由にカスタマイズできるため，対象者が抱える困りごとや在を達成するために，本論文では宅内の様々な場所と時間に応じ宅生活の状況に応じた柔軟な支援が可能となる．ALPS によるて，適切な情報を提示するシステム ALPS(Assisted Living by

音声提示は，自動的かつ継続的に行われるため，介護者に負担

Personalized Speaker) を開発する．本研究のキーアイデアは，をかけることなく，高齢者による自助を基本とした在宅生活を個人に適応した支援を 2. 2 で述べた ECA ルールのフォーマット

支援できる．

に落とし込んで定義することである．ALPS は人感センサ付き提案する ALPS のプロトタイプを実装し，2 名の高齢者を想の IoT スピーカーを宅内の要所に設置し，クラウド上の ALPS

定したケーススタディを行った．それぞれの高齢者が抱える具サーバに保存された ECA ルールと連携することで場所と時間

体的な困りごと（携行品の持ち忘れ，薬の飲み忘れ，トイレのに応じた情報を音声で提供する．ALPS は個人に適応した支援

流し忘れ，徘徊等）に合わせて ECA ルールを定義することで，を以下の 3 つのアプローチで実現する．

個人の生活スタイルに合わせた声掛けやリマインドを提供でき

A1(IoT スピーカーの設置)： 対象者の抱える困りごとに基づ- 50 -—2—

次に R2 について，ALPS は音声による情報提示のために指示した音声を再生出来なければならない．RaspberryPi には音声を流す機能がないので市販のスピーカーを接続する必要がある．ノート PC やタブレットなどそれ自体にスピーカーが備わっているものについては必ずしもスピーカーを接続する必要はない．
そして R3 について，宅内の要所でその場に応じた情報提示を行うためには高齢者や認知症当事者がその場に居るときに音声を流さなければならない．つまり，このデバイスは人感センサを搭載して近くを通る瞬間を感知しなくてはならないという
図 1 ALPS アーキテクチャことである．
最後に R4 について，ALPS は「どこで」「いつ」「どのよういて，家族介護者が情報を提供すべき場所 (例: 玄関，居間，トな」情報を提示するのかをクラウドの ALPS サーバで管理，判イレ等) を選定し，それぞれの場所に IoT スピーカーを設置す断する．したがって，センサが人感検知をした際に，「宅内のどる．各 IoT スピーカーには人感センサが備わっており，人の近こで人感検知したか」というイベントを ALPS サーバに送信す

接を検知するとイベントメッセージを発行する．

る必要がある．したがって，IoT スピーカーはインターネット

A2(ECA ルールの登録)： 家族介護者が，対象者に対して「どに接続していなければならない．

こで」
「いつ」
「どのような」情報を提示すべきかを考え，ECA

これらの条件を満たすデバイスであれば IoT スピーカーとしルールの形式で設定する．すなわち，場所と時間に応じた情報て宅内の要所に設置することが可能である．典型的な実装とし提示を，(E)IoT スピーカーの設置場所での人感検知イベント，ては，インターネットに繋ぐ部分として RaspberryPi を採用し，(C) 時間帯によるコンディション，(A)IoT スピーカーでの音声

そこに人感センサとスピーカーを接続するものが考えられる．

再生アクションの 3 つ組で定義し，クラウド上の ALPS サー

以上よりこれらの要件を満たすデバイスが高齢者の宅内の要バに登録する．

所に必要であり，このデバイスを配備することで以下のことがA3(ルールの評価と音声提示)： ECA ルールが定義されると，可能になると分かった．

ALPS サーバは IoT スピーカーからのイベントを待ち受ける．

（ 1 ） 宅内要所での音声情報提示

IoT スピーカーが人感を検知すると，Publish/Subscribe メッセー

（ 2 ） 情報処理をクラウドに分割することジ基盤を介して ALPS サーバにイベントが通知される．ALPS

A2(ECA ルールの登録)： 3. 1 で述べたように ALPS では，家サーバはイベントを受けて ECA ルールを評価し，ルールに合族介護者が個人に適応した情報提示を ECA ルールで定義する

致した音声の再生を IoT スピーカーに対して指示する．最後に，ことで実現する．具体的には ALPS の文脈において ECA ルー

IoT スピーカーは指示された音声を再生し，対象者への情報提ルを以下のように定義する：

示が行われる．

Event 「どこで」情報を提示するか？

以上 3 つのアプローチによって構成される ALPS のアーキテ
クチャが図 1 である．

Condition 「いつ」情報を提示するか？
Action 「どのような」情報を提示するか？

3. 2 アプローチ

Event はセンサが検知する現実世界でのなんらかの状態を設

A1(IoT スピーカーの設置)： 宅内の適切な場所で情報提示を定する．ALPS ではデバイスへの高齢者の近接がイベントに該行うために，ALPS では IoT スピーカーを設置する．ここで IoT当する．なぜなら，例えば高齢者が玄関で情報提示を受ける為

スピーカーとはインターネットと通信可能であり，イベントのには，高齢者自身が玄関に存在する必要があるからだ．よって送受信や音声の再生が可能であるスピーカーを指す．具体的に高齢者がデバイスに接近したことにより，センサが人感検知をは以下の 4 つの要件を満たすエッジデバイスであると定義する．

することをサービス発火の契機と設定出来る．

要件 R1： 目的の場所に設置可能である

次に，Condition はイベントの発生時間がどの時間帯に入って要件 R2： 指示した音声を再生出来る

いた場合に Action を発火するかの時間帯を設定する．これによ

要件 R3： 人の近接を検知できる

り ALPS では同じ場所においても時間によっては異なる情報を要件 R4： インターネットにアクセス出来る

提示することも可能となっている．したがって，Action を発火

まず R1 について，ALPS は研究目的を満たすために宅内のする契機は Event の在検知であるが，実際に音声再生を行うか

要所で音声で情報を提示する．よって目的の場所に設置可能どうかの条件はイベントの発生した時間が Condition で設定しでなければならない．トイレや玄関などの狭い場所を想定すた時間帯にあるかで定義する．これによって場所と時間に応じると，大きなサイズのデバイスでは設置が困難である．よってた情報提示を実現出来る．

RaspberryPi 等の小型コンピュータを活用することが有用であ

最後に，Action は実際に音声として再生する文字列を設定すると考えられる．スペースが許せば，PC やタブレット端末をる．A1(IoT スピーカーの設置) で述べた通り ALPS では再生す活用することも可能である．

る音声を文字列で指示する．Action 実行時はここに設定された- 51 -—3—•

messageId: メッセージの ID． (識別子)•

data: メッセージの本文．誰がどこで何を起こしたのか．

•

publisher: メッセージの作成者．(recorder と同一)•

publishTime: メッセージの送信日時．

•

topic: メッセージの送信トピック．(後述)•

attribute: メタ情報．

– datetime: イベントの発生日時．
– subject: イベントの主体．センサの ID．
– object: イベントの客体．センサに紐づくユーザの ID．
– location: イベントの場所．(センサが配備されている場所)

図 3 PubSub メッセージ基盤を用いたスケーラブルな設計– event： イベントの内容．人感検知による在，不在．
– description: イベントの補足説明．
– recorder: メッセージの作成器．ここでは人感検知器．
– rdatetime： メッセージの作成日時．
図 2 イベントメッセージ内の構造文字列が IoT スピーカーに指示される．追加属性として各 ECA
ルールには，そのルールが紐づくセンサ ID とルール作成者のユーザー情報が紐づく．

図 4 ALPS ドメインモデル

A3(ECA ルールの評価と音声提示)： 家 族 介 護 者 に よ っ て
ECA ルールが ALPS サーバに登録されると，ALPS サーバ

は，Publish/Subscribe 型メッセージ交換基盤を利用する．これは IoT スピーカーからのイベントを待ち受ける．高齢者が IoTを利用することで，IoT スピーカーと Event-API の間を疎結合

スピーカーに近づき人感センサが反応すると，IoT スピーカーはにし，スケーラビリティを確保する役割を果たす．ALPS の利

イベント・メッセージを生成し，ALPS サーバに通知する．こ用者が増えて IoT スピーカーの数が増えた場合，スピーカーとこで，イベント・メッセージとは，図 2 に示す構造化データでサーバが直接通信すると処理が重くなる．PubSub メッセージ

あり，JSON 形式で記述される．各メッセージは，ID，メッセー

基盤は両者の間のメッセージ伝達を仲介し，交通整理をしたう

ジ本文，作成者，作成日時，送信先のトピック（後述），メッ

えでメッセージを適切な宛先に届ける．更に通常は困難なサーセージのメタ情報で構成される．メタ情報はメッセージに乗せバ空スピーカーへのメッセージの送信も可能となる．図 3 にるイベントの詳細情報であり，IoT スピーカーに紐づいている

PubSub メッセージ基盤の概要を示す．

センサ ID やユーザ ID，イベントの検知時刻やイベントの種類

3. 3 システム設計等が含まれる．

3. 3. 1 ドメインモデリングIoT スピーカーが人感を検知すると，ALPS は下記の流れでALPS のアプローチ A1-A3 の実現において，ALPS で管理す処理を実行し，最終的に IoT スピーカーからその場所その時間べき情報の実体（エンティティ）とそれらの関係を設計する．

に応じた情報を音声で提示する．

図 4 にドメインモデル図を示す．ALPS で管理すべきエン

Step 1： センサが人感を検知すると，IoT スピーカーは，イベ

ティティとして主要なものは，ユーザーの情報 (User)，ECA

ント・メッセージを生成する．

ルール (ECARule) ，イベントメッセージ (Message) の 3 つであStep 2： IoT スピーカーは生成したメッセージを ALPS サーバ

る．エンティティ間の関連は，図 4 に示す通りである．ユーザの Event-API にポストする．

と ECA ルールは 1 対多関連であり，1 人のユーザが複数のルー

Step 3： ALPS サーバは，メッセージのメタ情報からユーザー

ルを登録できることを示す．

情報とセンサ ID を取り出し，当該ユーザとセンサが紐づく ECA

一方，ECA ルールとメッセージは多対多関連である．イベ

ルールをリポジトリから取得する．

ントメッセージは様々なタイミングでサーバに送られてくるた

Step 4： 取得した各 ECA ルールについて，メッセージのイベ

め，1 つの ECA ルールが異なるイベントメッセージによって評

ント検知時刻が Condition に指定された時間帯に入っているか

価されることは普通である．

を評価する．

1 つのイベントメッセージが到着すると，ALPS サーバはセ

Step 5： Condition が充足された場合，当該ルールの Action に

ンサ ID とユーザ ID で評価すべき ECA ルールをリポジトリか指定された音声再生指示を取り出す．

ら検索する．この時，複数の ECA ルールが抽出されることがStep 6： ALPS サーバは，取り出した音声再生指示を IoT ス

ある．ここで気を付けなければならないことは，抽出された 2

ピーカーに送信する．

つ以上の ECA ルールにおいて同時に Condition が成立するケー

Step 7： IoT スピーカーは，受信した音声再生指示にしたがっスが発生すると，音声再生指示が衝突してしまう可能性である．

て，スピーカーから音声を出力する．

この問題は一般的にサービス競合 [6] [7] として知られている．

IoT スピーカーと ALPS サーバの間のメッセージのやり取り

サービス競合を解消するには，下記のような対策が有効である．

- 52 -—4—

表 1 IoT スピーカーに使用した技術
構成要素

表 2 ALPS サーバに使用した技術
構成要素

技術

ハードウェア RaspberryPi 3.0

技術

Web サーバ

Apache Tomcat/7.0.103

スピーカー

DAISO USB Mini Speaker 3w × 2

ソフトウェアJava15，SpringBoot

センサ

Phidgets Inc. MOT2002_0, HUB0000_0

データベースMySQL

ソフトウェア Java15，SpringBoot，AquesTalk Pi•

PubSub メッセージ基盤 CS27PubSub
表 3 ケーススタディで想定した高齢者ペルソナ

ルールの登録時に Condition が重複するルールを登録出

高齢者

来ないようにする．

•

症状

ルール間に優先度をつけて優先度の高いルールの Action
problemのみを実行する．

•

ミヨコ

キヨシ

年齢による物忘れ

軽度認知症

P1: 携行品の持ち忘れ P3: トイレの流し忘れ
P2: 薬の飲み忘れ

P4: 徘徊

複数の Action をスピーカー側で順に実行する．
表 4 高齢者ペルソナに対する ECA ルールの設定例

3. 3. 2 クラス設計

ミヨコ

次に，ALPS の主要機能 A1-A3 の実現において，ALPS で実施すべき処理機能とエンティティへのアクセスを行うサービスを設計し，クラス図にまとめる．

present@entranceE

present@toilet

r1 C

time[10:00..11:00]

r3 C

time[always]

A speak("保険証は持ちましたか")

始めに ALPS サーバのクラス設計を考える．ALPS サーバはWeb アプリケーションとして実装することを考慮し，Spring

キヨシE

A speak("水を流してくださいね")Epresent@livingE

present@entrance

r2 C

time[19:30..20:00]

r4 C

time[19:00..23:30]

A

speak("薬を飲みましたか")A speak("ここはあなたの家です")

MVC アーキテクチャ に基づいてクラス設計を行った．
ALPS サーバが提供する処理 (API) はコントローラ層で定義されており，以下の 3 種類に大別される．

PubSub メ ッ セ ー ジ 基 盤 に は 我 々 の 研 究 室 で 開 発 し て い る
CS27PubSub [8] を利用した．

CRUD-API: ECA ルールの登録，一覧，更新，削除

3. 3. 1 で述べたサービス競合を回避するために，本プロトタイ

Event-API: イベントに基づくルールの評価

プでは，「ルールの登録時に Condition が重複するルールを登録

User-API: ユーザの登録，更新，削除

出来ないようにする．」という防御的なアプローチを採用した．

API が実行されると，コントローラは，各種サービスを介して，

4. 2 ケーススタディ

ECA ルール，イベント，ユーザのエンティティを操作し，デー提案する ALPS の有効性を評価するために，ケーススタディ

タをデータベースに永続化する．

を行った．具体的には，異なる困りごとを持つ 2 名の在宅高齢

次に，IoT スピーカーのクラス設計を考える．IoT スピーカー者を想定し，それぞれに個人適応した支援が可能かを実装したが実行する処理は，以下の 4 つである．

ALPS プロトタイプを用いて確認する．表 3 に，2 名の高齢者

monitorSensor(): 人感センサの監視の仮想的なモデル (ペルソナ [9]) を示す．

publishEvent(): 人感検知イベントの発行

2 名の高齢者をそれぞれ支援するルールの設定例を表 4 に

pullActions(): 音声指示の PubSub からの pull

示す．

playDialogue(): 音声の再生

家族介護者が一旦 ECA ルールを設定した後は，ALPS は自動

IoT スピーカーは主に PubSub メッセージ基盤とのやり取りと，Action の処理を行う．monitorSensor() で人感検知を行った的にイベントを検知し，ルールに基づいた音声提示を行う．この時，介護者も高齢者も特に何も操作を行う必要が無い．

後，publishEvent() を使って EventMessage を作成する．ここま

高齢者の世帯を想定して，研究室内に IoT スピーカーおよびでが Event 発生時に IoT スピーカーが行う操作である．次に行

ALPS サーバを設置して実験環境を構築した．表 4 の ECA ルー

う処理は PubSub メッセージ基盤に送られている ActionMessage

ルを ALPS サーバに登録して動作確認を行ったところ，ルール

を一定の時間間隔で pull することである．pull したメッセージ

通りに音声による情報提示が行えたことを確認した．

の中に，自身宛の音声再生指示が存在した場合は，音声文字列

4. 3 ALPS の特徴

を音声合成し，スピーカーで再生する．これによって情報提示が行われる．

プロトタイプ実装およびケーススタディを通してわかった

ALPS の特長を考察する．ALPS の最大のメリットは，物忘れに

4. 実装と評価

よる困りごとを抱える高齢者や認知症当事者に対して，自動的

4. 1 実所と時刻に応じてルール通りに行われるため，家族介護者にわ

かつ継続的に情報提示を行えるという点である．情報提示は場装提案する ALPS のプロトタイプ実装を行った．始めに IoT ス

ざわざたずねる必要がなくなる．このことは家族介護者の負担

ピーカーの実装について利用した技術を表 1 に示す．これらはを減らすとともに，本人の不安も大きく払拭できるため，QoL

3. 2 の A1 項で述べた要件 R1-R4 を満たす典型的な実装に基づの向上に期待できる．

いている．

2 点目は，個人の生活スタイルにあった支援が可能となるこ

次 に ALPS サ ー バ の 実 装 に 利 用 し た 技 術 を 表 2 に 示 す ．

- 53 -—5—

とである．家族介護者は，ECA ルールを工夫することで，場また，ALPS のプロトタイプシステムを構築し，ケーススタ

所と時刻に応じて提示する情報を随時変更できる．そのため，ディを行った．ケーススタディでは，2 名の高齢者を想定して高齢者の個別の状況に合わせた柔軟な情報提示ができる．さらそれぞれが抱える困りごとを支援する ECA ルールを設定した．

に，同一の個人でも長い時間をかけて生活のスタイルが変更すプロトタイプシステムにルールを登録し，ルール通りに音声にる場合や，病状が進行する場合がある．その場合でも，IoT ス

よる情報提示が行われることを確認した．

ピーカーの設置場所や適宜支援ルールを見直すことで，長期的な支援にも備えられる．

今後の課題としては，まず実際の高齢者を対象とした被験者実験を行うことを考えている．今回のケーススタディでは研究

3 点目は，本人に対して特別な機器の装着や操作を要求しな

室内での動作確認にとどまった．今後は実際の高齢者宅に設置いことである．当事者は今まで通りのスタイルで生活を継続でして，どのような困りごとにどこまで対応できるかを評価してき，情報は音声で提示されるので特別な機器操作も必要ない．

いく必要がある．また，不具合が発生した際の対応等，運用上の高齢者の機器の使用性 (ユーザビリティ) に関する研究では「操問題も含めてプロトタイプを実システムへと改良していく．評

作が困難ゆえ IT 機器の利用を諦めてしまう高齢者が多数存在

価実験を通して現場のニーズや有効性を把握したうえで，ECAする」という報告もある [10]．ALPS では，ECA ルール登録のルールの動的な個人適応や自動生成等，チャレンジングな課題

際家族介護者に簡単な機器操作を要求するものの，支援対象でについても検討していきたい．

ある高齢者には手を煩わせることはない．このように，ユーザ
ビリティの観点からも優れていると考える．

謝辞 本研究の一部は JSPS 科研費 JP19H01138, JP18H03242,

JP18H03342, JP19H04154, JP19K02973，JP20K11059, JP20H04014,

4. 4 ALPS の限界

JP20H05706 の研究助成を受けて行われている．

一方で，ALPS は 家族介護者が設定したルール通りにしか動かないという限界も存在する．ALPS は設計上，ルールベースの CAS を提供するシステムである．一般的に，人間の在宅生活は一定の決まった生活リズムは存在するものの，毎日全く同じ生活を送るわけではない．まれに起きる例外的な事象をすべてカバーする ECA ルールを介護者が設定することは難しい．その結果，当事者が情報を必要とする時に音声提示が行われないケースや，情報を必要としないにも拘わらず音声提示が行われるケースが発生する．
また別の課題として，実際の介護現場におけるニーズと支援のミスマッチの問題も存在する．当事者が欲している情報と，介護者が必要だと思っている情報との間に乖離がある場合，適切な情報提示が出来なくなる．この乖離を少なくするためには，当事者に対する慎重な聞き取り調査や，細かい生活の観察が必要となる．
これら問題を解決するアイデアとしては，システムの動的な適応が考えられる．我々の研究室では，システムと利用者がインタラクティブな対話を通して設定を共創していく SSIP (Smart

System with Interactive Personalization) [11] を研究している．
ALPS に SSIP の仕組みを入れることで，上記の課題の解決に寄与できると考えるが，これについては今後の研究課題としたい．

5. ま と め
本研究では，認知機能に不安がある在宅高齢者や認知症当事者らを対象として，本人の生活のスタイルに適応する形で必要な情報を音声で提示するシステム ALPS (Assisted Living by

Personalized Speaker) を提案した．ALPS は，人感センサ付きの IoT スピーカーを宅内の要所に設置し，クラウド上の ECA(Event-Condition-Action) ルールと連携することで，場所と時間

文

献[1] “1
高齢化の現状と将来像｜令和 2 年版高齢社会白書（ 全 体 版 ） - 内 閣 府,” https://www8.cao.go.jp/kourei/
whitepaper/w-2020/html/zenbun/s1_1_1.html． (Accessedon 01/08/2021)．
[2] “3
高 齢 者 の 健 康・福 祉 ｜ 平 成 28 年 版 版 高 齢 社 会 白
書（ 全 体 版 ） - 内 閣 府,” https://www8.cao.go.jp/kourei/
whitepaper/w-2016/html/zenbun/s1_2_3.html． (Accessedon 01/08/2021)．
[3] “地域包括ケアシステムと地域マネジメント.pdf,” https://www.
mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-Hokenkyoku/
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に応じた情報を音声で提供する．より具体的には，個人に適応した支援を，(A1) IoT スピーカーの設置，(A2) ECA ルールの登録，(A3) ルール評価と音声提示の 3 つのアプローチで実現する．

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