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 COMMUNICATIONENGINEERS
THE INSTITUTE
OF ELECTRONICS,

信学技報
IEICE 信学技報
Technical Report
KBSE2019-28,SC2019-25(2019-11)
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

在宅高齢者を対象とした困りごと対処法推薦・共有サービスの提案
高槻 大貴†

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: †takatsuki@ws.cs.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし 日本では超高齢化社会を迎え，独居の在宅高齢者が増加している．独居在宅高齢者は困りごとに対して，自分ではどのように対処すればいいかわからないため不安や孤独を感じるという課題がある．本稿では，在宅高齢者が自分でその問題に対して解決できるように対処法を推薦してくれるサービスと高齢者が困りごとの対処法やアイディアを提案でき，他の高齢者と共有することで高齢者同士の互助を支援するサービスを提案する．
キーワード web サービス，スマートヘルスケア，ヴァーチャルエージェント

Suggestion and sharing service for coping with problems for the elderly athomeDaiki TAKATSUKI† , 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 5–16–1， Omiya， Asahi-ku， Osaka， 535–8585 Japan
E-mail: †takatsuki@ws.cs.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract In Japan, the number of elderly living alone is increasing due to the super-aging society. The elderly
living alone have the problem of feeling anxiety and loneliness because they do not know how to deal with theirproblems. In this paper, the elderly who are at home can recommend solutions to the problem so that they cansolve the problem, and the elderly can propose solutions and ideas for each problem. Propose services that support
the mutual assistance of the elderly.
Key words Web service, Smart health care, Virtual agentへの支障をきたすことがある．こうした在宅高齢者のため，近1. は じ め に

年様々な機関でアシスティブテクノロジーの研究がされおり，近年，日本は超高齢化社会に瀕し，医療・介護に関する分野Assistive Technology（以下 AT）を用いた在宅生活支援 [2] やでは，我が国が抱える問題は計り知れない現状にある．内閣府

情報共有コミュニティを通じた互助 [3] [4] といった支援があの発表によると，65 歳以上の高齢者の数は 2017 年には約 3515る．しかし，こうした支援は自分に合った AT を探し出すこと万人に達し，総人口に占める割合は 27.7 ％に及ぶ [1]．平均寿が難しいことや，実際に人と人の体験の情報を共有することへ命が伸びたことや，総人口が減少傾向であることにより，高齢の抵抗感を持ってしまう場合があるという側面もある．

者の割合は増え続けており，2050 年には総人口の約 40 ％に及また独居高齢者に困り事が生じたとき，対処法を調べるためぶと言われている．人口減少や高齢者人口の増加，それに伴うの手段として，介護士や家族に相談する，または web で検索す

介護現場での人手不足，社会保障費の増加，労働力の低下など，るなどが挙げられる．しかし，これらの手段は，些細な困り事様々な課題がある．介護分野においては，介護人材・介護施設

でも介護士に聞きに行く必要があることや，介護士の人手不足の不足が深刻であり，独居高齢者が増加している現状に対し，により対応が遅れる場合がある．独居の場合，簡単には家族に政府は在宅介護の支援に力を入れている．

相談ができないといった問題がある．一方，web で対処法を検

在宅高齢者は身体機能と認知機能の低下によって日常生活索する場合，高齢者が PC やスマートフォンを能動的に操作し，- 31 -—1—

This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.

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（ 2 ） 情報共有コミュニティを通じた互助支援

多くの情報から自分の状態にあった対処法を取捨選択しなければならない．

自分が体験したことや得た対処法の知識を情報として他の人互助の面では，従来コミュニティ内の高齢者同士で悩みや困と共有することで，お互いに支援する方法である．その一つに，り事に対して，お互いに対処法のアイディアを共有することが認知症ちえのわ net [3] という認知症のケアにお悩みを抱えて可能であったが，近年の都市化や核家族化，高齢者の孤立化にいる方と情報共有するためにコミュニティサイトがある． こ伴って，近所づきあいや仲間づくりの機会が減っている [5]．高のサイトでは，実際に認知症介護者に対して行った対処の情報

齢者同士の交流が減少することで，こうしたアイディアや知恵を投稿し，その対処が「うまくいった」「うまくいかなかった」

を共有することが困難になっている高齢者が増加している．という情報を同じように悩んでいる方と情報を共有し，認知症

そこで本研究では，在宅高齢者自身が困り事に対して，自分のケアについて知り合うことができるのが特徴である．の状態にあった対処法を推薦してもらい，自分で解決できる自2. 3 自助・互助支援システム

助支援サービスと高齢者同士でお互いに困り事の対処法のアイ[7] では，我々のグループでは在宅高齢者や認知症当事者なディアを共有することで助け合う互助支援サービスを提案をすどに対する早期からの自助・互助体制の構築と継続的実践を目る．提案サービスはバーチャルエージェント（以下 VA）が高的として，バーチャルエージェント (VA)，IoT，クラウドを核齢者の困り事と，その対処法を仲介し，高齢者に高度な操作をとするスマートホーム基盤による支援システムを開発している．

要求することなく，自助・互助の支援を提供する．提案サービ

このシステムでは，IoT による環境・行動センシングに加えて，スは対処法の推薦，新規対処法の登録，対処法の評価の 3 つの高齢者とい VA との対話によって「こころ」センシングを行い，機能から構成される．

今までの見守りセンシングでは観測できなかった対象者の心の本稿では，システムアーキテクチャ，データモデル，画面構内を言葉に外化させる．そして本人の環境・身体状況のみなら成，シーンなど設計上の問題に注目する．C#と Unity プラッ

ず，「こころ」の状態に応じて，インターネット上の必要な情

トフォーム [6] を使って，プロトタイプ版も実装する．

報やサービス．支援者につなぎ自助のための介入を行う．さら2. 準に同じ悩みや境遇を持つ高齢者や認知症当事者同士をマッチン

備グし，VA がコミュニケーションを仲介することで，仲間同士

2. 1 高齢者の在宅生活における困り事の情報交換やピア・カウンセリングなどの互助の機会を創出す

高齢者は身体機能や認知機能の低下によって在宅生活に様々る．本システムによって，健常な高齢者のうちから自助・互助な困り事が生じる．具体的には，以下のような困り事が挙げら

体制が構築でき，認知症になっても住み慣れた自宅で自立生活れる．

を継続．延伸できると期待されている．

物忘れ： 服薬を忘れる，やるべきことを忘れる，顔を忘れる

3. 提案サービス

心理的な問題： 楽しめない，怒りっぽい，落ち着かない
身体的な問題： 身体が痛む，痙攣する

3. 1 概行動の失敗： 道を忘れて迷う，同じ場所で同じ失敗をする

独居在宅高齢者の在宅生活における困り事に対して 2.1 のよ

要

うな課題があり，現在では 2.2 で挙げたような支援方法がある

拒絶・拒否： 入浴，食事などを拒否する
このような困り事に対して，独居在宅高齢者はどのように対が，本では本人に合った AT を使った対処法を探し出すことは処すればいいかわからないという課題がある．高齢者はこのよ困難である．また認知症ちえのわ net では互助として役に立つ

うな困り事に対処するための方法を調べるためには，介護士やが，自分の状態に合わせたケア体験の情報を自分で能動的に検家族または知り合いに相談するか，web で検索する方法が挙げ索する必要がある．また，実際に行った認知症ケアの体験だけられる．しかし，独居在宅高齢者の場合，家族にすぐ相談できが投稿することができるので、人と人の体験をもとにした情報るわけではなく，人手不足である介護士に相談しに行ってもすは共有しづらい場合があるという課題がある．

ぐに対応してもらえない可能性がある．また web で対処法を検そこで本研究では，上記の課題や問題を解決するために，在索する場合では，インターネット上にある様々な対処法を，高宅高齢者自身が困り事に対して，自分の状態にあった対処法を齢者が自分自身の力で自分に合った信頼度が高い情報を取捨選推薦してもらい，自分で解決できる自助支援サービスと高齢者択できる必要という困難がある．

同士でお互いに困り事の対処法のアイディアを共有することで

2. 2 在宅認知症介護における支援法助け合う互助支援サービスを提案をする．提案サービスは以下

現在，在宅認知症介護における支援方法として様々な物があの機能から構成される．

•る．ここでは 2 つの方法を紹介する．
（ 1 ） AT を用いた，在宅生活支援

VA が高齢者の困りごとの内容からユーザの状態に合った対処法を推薦する

MCI(軽度認知障害) や認知症の患者を対象とした，在宅生活•高齢者が自由に新しい対処法を提案できる

支援に使える AT やその実例を紹介してる MCI・認知症のリハ•

お互いに共有した対処法のアイディアを評価しあう

ビリテーションという本 [2] がある．その本で紹介されている

3. 2 全体アーキテクチャ

AT の例として，服薬専用器や新記憶サポート手帳，IC レコー

図 1 に提案サービスの全体アーキテクチャを示す．この図でダー，音声案内器などがある．

は，3 人の独居在宅高齢者とそれぞれに提案サービスを持つ VA- 32 -—2—

図 1 システムアーキテクチャがいる．クラウドには，困り事の内容を持つデータベースと困いて説明する．

り事の対処法を持つデータベース，サービスのユーザ情報を管3. 3. 1 困 り 事理するコミュニティデータベースの 3 つのデータベースが配置

困り事のデータベースは，図 2 のように大カテゴリ・小カテされている．困り事データベースには困り事のカテゴリや具体ゴリ・問題の 3 つの層にわかれている．大カテゴリには記憶・的な問題などの情報が格納されている．対処法データベースに認知に関することや，身体に関することなど大まかな困り事のは MCI・認知症のリハビリテーションや認知症ちえのわ net か分類をい，小カテゴリは大カテゴリの分類からさらに細かい困ら取り出された対処法データやユーザから送信された新しい対り事の分類である．問題は具体的な困り事である．このデータ

処法データを格納する．コミュニティデータベースにはサービ

ベースは提案サービスがユーザの困り事を分類し，困り事ののスを使用しているユーザの個人情報や対処ログなどを格納する．

内容から対処法を結びつけるデータベースである．

3 つのデータベースには，外部アプリケーションがデータを挿具体的には，困り事データベースのスキーマは 5 つの属性が入（または取得）できる API がある．提案サービスの 1 つ目のあり，objectId，Category，Subcategory，Problem，Solution

機能（図１の A1）は，困り事データベースの中から，高齢者にから構成される．objectId は困り事データを識別する一意の文

困り事の内容を選択してもらい，その内容をもとに対処法デー字列である．Category は大カテゴリで一番大きな分類であり，タベースからた対処法を検索し，コミュニティデータベースにSubcategory は小カテゴリで細かい分類である．Problem は具あるユーザ情報を踏まえて，ユーザに合った対処法を推薦する．

体的な問題である．Solution には対処法データベースに存在す

2 つ目の機能（図１の A2）は，高齢者自身が新しい対処法のアる，対処法データの solutionId を配列で保持している．

イディアを思いついたら，提案サービスから新しい対処法を送信し，対処法データベースに登録することで，他の高齢者とそのアイディアを共有することができる．3 つ目の機能（図１のA3）として，実施した対処法は後日，行った対処法の評価を行うことができ，より効果の高い対処法を推薦することに役立つ．
また自分が提案した対処法が高い評価を受けることで，投稿者の投稿へのモチベーションを高めることも期待できる．
提案サービスは PC または（スマートフォンやタブレット）で実行されているアプリケーションである．

3. 3 提案サービスの概念モデル
このサブセクションでは，提案サービスの困り事と対処法，コミュニティのデータベースがどうのような概念モデルかにつ- 33 -図 2 困り事の概念モデル—3—

3. 4 困り事の対処法検索・推薦

3. 3. 2 対 処 法
対処法のデータベースでは，図 3 のように対処法データが保提案サービスの一つ目の機能である，困り事の対処法の検存されている．このデータベースをからにユーザに対処法を推索・推薦について説明する．この機能はユーザ（独居在宅高齢薦が行われる．またユーザの新しい対処法のアイディアを直接者）が困り事を抱えた時，提案サービスがユーザの困り事の内登録することができる．

容から対処法データベースに登録されている対処法を検索し，具体的に対処法データは solutionId，Solution，Item，Con-tents，登録した userId，Score を保持している．solutionId はコミュニティデータベースで取得したユーザ情報を元に対処法を推薦する機能である．

対処法データを識別する一意の文字列である．Soluton は対処

具体的には，まずユーザが困り事データベースに登録されて法名で，Item は使用する道具，Contents は対処法の説明であいる大カテゴリの中からカテゴリを選択し，その後同じようにる．登録した userId はコミュニティデータベースに存在する，小カテゴリの中から細かいカテゴリを選択する．最後にカテゴ登録されたユーザを識別する文字列で，Score は対処法の評価

リの中から具体的な問題を選択することで，提案サービスは値である．

ユーザの困り事の内容を取得し，困り事データベースに登録されている solutionId をもとに，対処法データベースに登録されている対処法データを取得する．取得された対処法データを評
価値やユーザ情報を元にソートし，VA はユーザに対処法を推薦する．ユーザは推薦された対処法を行った場合，その実施日時と内容がコミュニティデータベースの Carelog に記録され，後日その対処法の評価を行う．

3. 5 新しい対処法の登録と共有
提案サービスの 2 つ目の機能である，新しい対処法の登録と共有について説明する．この機能はユーザが困り事に対して，対処法データベースにない，新しい対処法のアイディアを対処法データベースに登録することで，他のユーザとそのアイディ
図 3 対処法の概念モデル

アを共有する機能である．具体的には，ユーザは困り事のカテゴリ，具体的，対処法，使用する道具，説明のフォームを入力

3. 3. 3 コミュニティ
コミュニティデータベースでは，ユーザ情報や対処ログを管理しているデータベースである．コミュニティのデータベースにある，ユーザ情報からユーザに合った対処法を推薦する．まして送信することで，対処法データベースに登録される．登録された対処法データは他のユーザに対処方法の一つとして共有される．

3. 6 対処法の実施報告と評価

たどのような対処をいつ行ったかの対処ログも保持しており，対処法を評価する時に使用される．
具体的には図 4 のように，ユーザ情報は userId，Username，Age．
，Sex，Birthday，Carelog を保持している．userId はユーザ情報を識別する一意の文字列である．Username はユーザの名前で，Age はユーザの年齢，Sex はユーザの性別，Birthdayはユーザの生年月日である．Carelog はユーザが実施した対処法データの配列であり，solutionId と実施日時を記録している．

提案サービスの 3 つ目の機能である，対処法の実施報告と評価について説明する．この機能はユーザが実施した対処法の評価を行うことで，その対処法の実施された件数と評価値を更新する．具体的には，ユーザが 1 つ目の機能で対処法を推薦され，対処法を実施した後日，その対処法の評価を行う画面が表示される．ユーザは１から５の 5 段階で評価を行い，送信することで実施した対処法データの Score の平均値が更新される．

4. プロトタイプ実装
提案サービスのプロトタイプ版を実装しました． プロトタイ
プに使用されたテクノロジは次のとおりである．

•

言語: C# 7.2•

シーンエンジン: Unity Personal 2018.2.8f1•

エージェント 3D モデル: のりタマさん MMD モデル(作画：鑑紀乃，モデル制作者：ささかや) [8]•

外部クラウドデータベース: NIFCLOUD mobile back-end [9]Unity は 3D / 2D オブジェクトやサウンドを操作するため
図 4 コミュニティの概念モデルの強力なツールキットを持っているので，私たちは提案サービスのシーンを実装するために Unity を使いました． また，すぐに使えるデータリソースであるさまざまなアセットもある．

- 34 -—4—

プロトタイプでは，VA のアバターのために MMD モデルの無4. 2. 2 各種内部データベース料資産を借りている．

プロトタイプではローカルにコミュニティのデータベースと4. 1 画 面 構 成

対処ログのデータベースの 2 つを持っている．コミュニティの図 5 は提案サービスのプロトタイプ画面である．VA が画面

データベースはユーザ情報を持つデータベースであり，対処ロの中央に配置され，ユーザに質問や説明をする．左上のチェッ

グは困り事の対処法を実施時に記録されるデータベースである．

クマークはユーザ視点のカメラを動かすことができる．画面下

データモデルは以下である．にはメニュー一覧があり，予定はユーザの予定一覧を表示し，


コミュニティデータモデル対処法のアンケートなどを行える．困り事はユーザの困り事のusername： ユーザの名前

対処法を推薦してもらったり，新規の対処法アイディアを登録

age： ユーザの年齢することができる．アンケートは様々なアンケート調査を行う

sex： ユーザの性別ことができる．予定一覧や対処法の推薦，新規登録のための表
示・入力画面は右側に表示される．設定でユーザ情報や VA のキャラクターを変更することができ，終了ボタンで提案サービbirthday： ユーザの生年月日
対処ログデータモデル

スのアプリケーションを終了することができる．

Timestamp： 実施した日時
Evaluationtime： 評価する日時
Category： 困り事の小カテゴリ
Problem： 困り事の具体的な問題
Solution： 対処方法

4. 3 実行シナリオ
提案サービスの動作はシーンによって構成されている．シーンはユーザがどのような順序で各機能を行うかを定義するビルディングブロックである．プロトタイプの各機能のシーンは以下で構成されている．また各ユーザにパーソナライズされた各セッションを達成するために，シーンの一部をオープン変数として，ユーザ情報，日付，および指定された困り事に基づいて，
図5

プロトタイプ画面変数に具体的な値を割り当てる．

4. 3. 1 困り事の対処法検索・推薦
4. 2 データベース

ユーザが困り事を相談し，推薦してもらった対処法を実施す

4. 2. 1 NIFCLOUD mobile backend

るシナリオのシーン遷移は以下である．

NIFCLOUD mobile backend はデータやファイルなどを保(Scene 1) はじめに：ユーザはメニューから困り事を選択す

存・共有できる外部クラウドサービスである．プロトタイプでると，困り事を相談する・困り事の新規登録のメニューがあり，は困り事データベースと対処法データベースを合わせた形で実そこから困り事を相談するボタンを選択する．

装しており，また困り事の大カテゴリは認知・記憶に関する困り事のみとした．データモデルは以下である．

対処法データモデル
objectId： 対処法の id(Scene 2) 困り事のカテゴリを選択：VA は対処法データ
ベースからカテゴリを取得し，画面にカテゴリ別に選択肢ボタ

ンを表示する．ユーザは該当する選択肢のボタンをクリックして困り事のカテゴリを決定する．

createDate： 登録された日時(Scene 3) 困り事の問題を選択：VA は対処法データベース

updateDate： 更新された日時から問題を取得し，画面に問題の選択肢を表示する．ユーザはCategory： 困り事の小カテゴリ

該当する選択肢のボタンをクリックして困り事の問題を決定

Problem： 困り事の具体的な問題する．

(Scene 4) 困り事の対処法を推薦：VA は取得した困り事のSolution： 対処方法
Item： 使う道具

カテゴリと問題をもとに，対処法データベースに該当する対処

Contents： 対処法の説明

法を検索し，対処法データを画面に表示する．表示順は評価のUsername： 対処法を登録したユーザ名

高い順にソートを行い画面に表示する (図 6)．

Age： 対処法を登録したユーザの年齢(Scene 5) 推薦された対処法の選択：VA から推薦された対Sex： 対処法を登録したユーザの性別処法の中で，ユーザが実施したい対処法があれば実施するボタ

Score： 対処法の評価値

ンをクリック (またはタップ) する．

(Scene 6) エピローグ：VA は後日，対処法を実施しての評

Num： 実施された回数

- 35 -—5—

価を行うことを指示して，困りごとの相談セッションを終了たことに感謝のメッセージを表示し，対処法の評価セッションする．

を終了する．

図 8 対処法の評価画面

図 6 対処法推薦画面

4. 3. 2 新しい対処法の登録と共有

5. お わ り にユーザが新しい対処法を登録し，他のユーザと共有するシナ

私たちは今回独居在宅高齢者を対象とした，高齢者の困り事リオのシーン遷移は以下である．

(Scene 1) はじめに：ユーザはメニューから困り事を選択すの対処法を推薦・共有する自助・互助支援サービスを提案した．

ると，困り事を相談する・困り事の新規登録のメニューがあり，本稿は提案サービスの設計とプロトタイプを扱った．現在，私そこから困り事の新規登録ボタンを選択する．

たちは実装の改良をしており，認知・記憶に関する問題だけで(Scene 2) 新規対処法の登録：VA は新規対処法の登録に必なく，他の問題も対応できるよう考慮する．また在宅高齢者だ

要なデータの入力画面を表示する (図 7)．ユーザは表示されたけでなく，高齢者を介護している介護士や家族の困り事にも対入力画面からカテゴリ・問題・対処法・使用する道具・説明を応できるように拡張する予定である．今後の課題といたしましキーボードから入力した後，登録ボタンをクリックする．て，実際に提案サービスを使用する予備実験を行い，被験者の(Scene 3) エピローグ：VA は新しい対処法を登録したユーザに感謝のメッセージを表示し，対処法の新規登録セッション

フィーバックを考慮しながらサービスの改善を行い，提案サービスの有用性を検証する．
謝辞

を終了する．

本 研 究 の 一 部 は JSPS 科 研 費 JP19H01138,JP17H00731, JP18H03242, JP18H03342, JP19K02973 の助成を受けている．
文

図7

新規対処法の登録画面

4. 3. 3 対処法の実施報告と評価
ユーザが実施した対処法を評価するシナリオのシーン遷移は以下である．

(Scene 1) はじめに：ユーザはメニューから予定を選択すると，VA はユーザの予定一覧を表示する．

(Scene 2) 評価する対処法の選択：ユーザは予定一覧の中にある実施した対処法を評価するボタンを選択すると，評価するための画面が表示される (図 8)．

献[1] Government of Japan, “Annual report on the aging society(2018),” http://www.cao.go.jp/, June 2018.
[2] 安田 清，MCI・認知症のリハビリテーション Assistive Technology による生活支援，株式会社エスコアール，2018．
[3] “認 知 症 ち え の わ net”． (Date last accessed 16-October2019)． https://chienowa-net.com/[4] “Anytimes”.
(Date last accessed 17-October-2019).
https://www.any-times.com[5] 内閣府，“高齢社会白書 (2012),” https://www8.cao.go.jp/
kourei/whitepaper/w-2010/gaiyou/html/s1-3-3.html，June
2012．
[6] “Unity”.
(Date last accessed 13-September-2018).
https://unity3d.com[7] M. Nakamura, K. Hatano, J. Miyazaki, K. Yasuda, N.
Kuwahara, H. Kazui, S. Saiki, S. Tokunaga, M. Otake, N.
Kodama, and N. Kosugi, “Developing a system for self-careand mutual-aids of elderly people at home based on externalization of internal states,” 2019-2023. JSPS KAKENHI,Grant-in-Aid for Scientific Research (A).
[8] “ニコニコ立体 のりタマ提督 mmd モデル”． (Date last accessed 5-October-2019)．https://3d.nicovideo.jp/works/td28612[9] “Nifcloud mobile backend”. (Date last accessed 16-October2019). https://mbaas.nifcloud.com/(Scene 3) 行った対処法の評価：ユーザは評価画面で 5 段階
評価で星の数を選択し，送信ボタンをクリックする．

(Scene 4) エピローグ：VA は実施した対処法の評価を行っ- 36 -—6—