中村 匡秀
1999 年 大阪大学大学院 基礎工学研究科修了，カナダ・オタワ大学 ポス
ドクフェロー
2000 年 大阪大学 サイバーメディアセン
ター 助手
2002 年 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助教
2007 年 神戸大学大学院 工学研究科准教授
2010 年 より神戸大学大学院 システム情報学研究科 准教授（現職）クリニカルトピックス

IoT とエージェントで見守る在宅高齢者の「暮らし」と「こころ」■ 中村 匡秀

Key words : スマートセンサ情報システム，IoT，対話エージェント，在宅介護，認知症

神戸大学大学院 システム情報学研究科Fなることは自明である。

Abstract

筆者らの研究グループでは，「高齢者や認知超高齢化社会を迎えている我が国において症当事者が，自助・互助に基づいて健全な在宅Oは，可能な限り住み慣れた自宅で自立生活を継続・延伸することが求められている。我々は工学技術によって在宅の高齢者や認知症当生活を送るための方策」を学術的な問いとして，工学技術による支援手法を研究している 1,2）。筆者の専門分野であるスマートホームや IoT，サー

では在宅高齢者を見守る技術，具体的には，ビス・クラウドコンピューティングを駆使しつIoT 環境センサを活用した「暮らし」のセンシ

つ，一般的な高齢者世帯に導入可能な支援シス

O事者を支援する研究に取り組んできた。本稿

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ング技術と，エージェントを活用した「こころ」のセンシング技術を紹介する。

はじめにテムの研究開発を行っている。
ここで重要なことは，高齢者の在宅生活の個別性，すなわち世帯ごとに生活の状況や環境が全く異なることである。個別の状況を理解し，高齢者一人一人に寄り添った支援を実現するこ

高齢化社会において，介護人材や介護とがチャレンジである。本稿では，IoT やエー

施設の不足が一層深刻化する中，政府は介護施ジェントを活用して高齢者の在宅生活や内的状設の増設ではなく，在宅介護への転換を促して態を見守る 2 つのセンシング技術を紹介する。

超いる。厚生労働省が進める地域包括ケアシステ
ムは，4 つの助，すなわち「自助」「互助」「共助」「公１．IoT による「暮らし」のセンシング

助」に基づき，住み慣れた地域での生活の継続と，地域の支援・サービス提供体制の構築を推一人一人に寄り添った支援を行うためには，進している。しかしながら，少子高齢化や財政まず高齢者の在宅生活を観察し，現状を理解を考えると「共助」「公助」の拡充は難しく「自することが重要である。在宅生活の観察・記録

助」「互助」を意識した取り組みが一層重要にを 24 時間人手で行うことは不可能であるから，Monitoring daily living and mind of elderly at home with IoT and agent technologies
Masahide Nakamura，Graduate School of System Informatics, Kobe University

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BIO Clinica 36（7），2021（647）##

録されたセンサボックスの時系列データを示す。このセンサボックスは，この女性が 1 日の大半を過ごすキッチンのテレビ横に置かれている。8 つのグラフはそれぞれ横軸が時刻（0:00〜 23:59），縦軸がセンサ値（在室は人感の積分値）を表している。グラフから女性のこの日のおおよその生活を推察できる。まず，人感と在室の値から，前夜は午前 1 時半に就寝し，朝 10時半に起床，その間，5 時頃一度起きているこ
図１

開発した自律センサボックスとがわかる。また，音量の値から 10 時 50 分にテレビをつけている。13 時頃音量が下がり人感も反応しなくなることから，どこかへ外出して筆者らは，一般世帯に導入可能で日常生活宅で過ごしている。温度，湿度は急激には変化しておらず，空調は入れていない。気圧が上昇

Oに侵襲しないセンシング基盤の実現を目指し，いる。その後 14 時半に帰宅し，それからは自F

IoT によるセンシングが有望な手段となる。

ウェアラブル機器の装着や高価な設備，自宅工していることから，天候が回復してきている。

事等を必要としないセンシング手法を研究・開

このように，センサボックスは複数の環境センサを使って高齢者の宅内環境を多角的に定量O発している。

化する。当該高齢者のことをよく知る遠方家族（Autonomous Sensor Box，以降センサボックス）3）

は，具体的に何をしているかを想像することはを紹介する（図１）これは，7 種類の環境センサ（照度，温度，湿度，音量，気圧，人感，振囲での緩い見守りが可能となる。

PR開発した IoT として，自律センサボックスできるし，プライバシーに深く立ち入らない範動）を装備した箱とシングルボードコンピューまた，蓄積した時系列データに機械学習を適

タ Raspberry Pi から構成される IoT である。生用することで，高齢者の生活行動を自動認識で活の邪魔にならない場所に置き，電源につなぐきる。具体的には，時系列データに行動ラベルだけで自動的に周囲の環境を 10 秒間隔で測定を付与し，教師あり機械学習にかけることで，する。データはインターネット経由で研究室の時系列データに現れるパターンから行動ラベルプライベート・クラウドにアップロードされる。

を推定する認識モデルを構築する。ある単身者

各戸で異なる設定や配備情報はクラウド側で管アパートで，センサボックスの環境データ 1 か理し，宅内での操作は電源の抜き差しだけにす月分から 7 種類の宅内行動（睡眠，食事，入浴，るなど，ソフトウェアの工夫によって運用・保調理，外出，PC 作業，掃除）を推定する実験

守の手間を最小化している。

を行った。その結果，一部の行動（調理，入浴，現在センサボックスは，研究協力者の自宅睡眠，外出）は 75% 以上の高い精度で認識で20 か所に設置され，数年間にわたってデータきるものの，全体的な平均認識精度は 55% に収集が行われている。図 2 に，ある独居高齢とどまった 4）。拡張として，在宅のユーザの屋者（80 代女性）の自宅で 2021 年 5 月 2 日に記

内位置を大まかに測位する屋内測位サービスの40##（648）BIO Clinica 36（7）
，2021

図２

センサボックスが記録したデータ研究開発も行っており，このサービスから得ら的な認識精度は 71% に向上した。

O

宅内のデータを長期間，継続的に蓄積していFれる位置情報を特徴として加えたところ，全体くことで，緊急事態の検出や生活スタイルの経時変化を発見することもできる。これらは，高O齢者の普段の生活を裏付けるリアルワールドデータとして活用され，高齢者一人一人に寄りPR添った医療に役立てられることも期待される。

図３

PC のバーチャル・エージェントによる「こころ」センシング

２．エージェントによる「こころ」のセンシング

発 さ れ た MMDAgent Toolkit を 改 修 し て，Web

センサボックスによる見守りは，外部から観ブラウザやセンサボックス，クラウドと連携で測可能な事象のみを記録することしかできず，きるようにしたものである。センサボックスの高齢者の内的状態までを推し量ることはできな

人感検知によって，利用者が近くに来た時に，い。そこで筆者らは，高齢者の内的状態をエーエージェントが時刻に応じた問いかけを行う。

ジェントとの対話によって言葉に外化させて記利用者が声で応答すると，音声認識によってテ録する「こころ」センシング技術 5）を研究してキストデータに変換し，時刻を付与してインいる。ここでいうエージェントとは，PC やスターネット経由で研究室のクラウドに送信・記マートフォンで動作するソフトウェアロボット録する。記録したデータは利用者自身が後からのことを指す。

振り返ることもできるため，備忘録として使う

図 3 に，PC 上で動作するバーチャル・エーこともできる。

ジェントによる「こころ」センシングシステム

また，図 4 に示すように，スマートフォンでを示す。このシステムは，名古屋工業大学で開動作する LINE エージェントによる「こころ」

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F

スマートフォンの LINE エージェントによる「こころ」の見守り

いいえの 2 択で答えてもらう（図 4・左画面）。

かけの内容とタイミングをルール化しておくLINE エージェントは選択肢に応じた反応を返と，システムが利用者の LINE にメッセージをし，詳細を自由回答でたずねる。こうして得ら送る。利用者はチャット画面で問いかけに回答れたデータをスコアリングし，1 週間でスコアする。入力が簡単になるように回答を選択式にが悪かった質問についてフィードバックを行っしたり，スタンプを送ってモチベーションを維て，「こころ」の不調をリフレクションする契持したりする等の工夫が行われている。PC 版機を作る（図 4・中央画面）。さらに，利用者は対話がスムーズでやりやすいが，場所やタイは自分のスコアを週次・月次で確認することがミングに縛られる。一方，LINE 版は非同期なでき（図 4・右画面），自身の生活を振り返り対話が可能だが，スマートフォン操作が若干煩改善に役立てることができる。

雑になる。どちらも長所・短所があるが，目的「こころ」の見守りサービスを実際に利用しに応じて使い分けることで，利用者の様々な内てもらう実験を行った。実験には，50 代から的状態を取得しデータ化できる。

80 代まで男女 8 名の高齢者，および，20 代か「こころ」センシングの仕組みを利用して，ら 40 代の男女 19 名に参加していただいた。期

筆者らは，高齢者の継続的なセルフ・アセスメ

間は 2019 年 11 月 1 日から 2021 年 1 月 31 日まントを支援する「こころ」の見守りサービス 6）でである。途中 2 名の高齢者がドロップアウトを開発・運用している。このサービスは，1 日したものの，残り 6 名の高齢被験者のエージェ

1 問，高齢者の健康状態を尋ねる質問を，LINEントの問いかけに対する回答率は平均 75% とエージェントを介して送る。質問は，WHO のおおむね良好であった。6 名のうち 4 名は 90%

健康の定義を参考に，身体・精神・社交の 3 つ以上の回答率であり，エージェントへの回答がの面をたずねる基本的なもので構成し，はい／日課になっている様子である。

Oセンシングも実施している。利用者ごとに問い

PRO

図４42##（650）BIO Clinica 36（7），2021

図 5 に実験で得られたある 70 代男性の 2020ある。今回，誌面の都合上紹介しきれなかったが，年のスコア示す。事後インタビューよって 1 年

ストレスに対してエージェントが傾聴を行ったの振り返りを行ったところ，以下の出来事がり，物忘れに対してスピーカーで音声提示を行っデータで説明できることが分かった： 3 月からたり，さらには困りごとをコミュニティで共有

10 月まで社交面のスコアが低いのはコロナ禍でF

図５ 「こころ」の見守りサービスで記録されたスコアして互助につなげたりと，宅内の限られたリソースでできる支援技術を研究中である。コロナ禍

Oの引きこもり生活によるもの，5 月半ばに身体の影響で，高齢者の在宅生活の見守りはより一左ひざの炎症によるもの，10 月以降，社交面のス層重要な課題となっている。今後は，開発したコアが少し上がっているのは，通っていたスポーシステムやサービスを，より広範囲の医療・介ツジムが再開して仲間に会えるようになったこ護の現場で利用・評価いただき，ブラッシュアッとが影響している，とのことだった。また，自プしていく必要がある。評価実験にご協力いた

由記述の回答おいては，被験者の年齢を問わず，だける方は，ぜひご一報いただきたい。

PRO

面のスコアが上下しているのは歩きすぎによるコロナ禍によるストレスや悩みが散見された。

このように，「こころ」センシングは，通常のセンサでは観測できない内的状態を外化し，データとして蓄積することが可能になる。高齢者の心のうちを表現するリアルワールドデータとして，センサデータと同様に，個人に寄り添った医療に活用することを期待する。

おわりに
本稿では，筆者らの在宅高齢者支援の取り組みの中から，IoT とエージェントを活用した 2 つのセンシング技術を紹介した。これらのセンシングによって得られる個別の状況に対して，次は「状況に応じた支援」につなげていく必要が

文 献
1) 中村匡秀，他 . “ 在宅高齢者・認知症当事者の「こころ」の外化に基づく自助・互助支援システムの開発 ”，科学研究費基盤研究 (A)，No. 19H01138, 2019 〜 2023
2) 中村匡秀，他 . “IoT とクラウドを活用した在宅認知症者のためのパーソンセンタードケアの実現 ”, 科学研
究費基盤研究 (B), No. 16H02908, 2016 〜 2018.
3) Sakakibara, S., et al. Implementing AutonomousEnvironmental Sensing in Smart City with IoT-Based Sensor
Box and Cloud Services, Information Engineering Express(IEE), 2018; 4; 1: 1-10.
4) Niu, L., et al. Using Non-Intrusive Environmental Sensing for
ADLs Recognition in One-Person Household, International
Journal of Software Innovation (IJSI), 2018; 6; 4: 16-29.
5) Maeda, H., et al. Rule-Based Inquiry Service to Elderly at
Home for Efficient Mind Sensing, Proc. of iiWAS2019, 2019:666-670.
6) Miura, C., et al. Implementing Mind Monitoring Service forElderly People at Home Using Line Chatbot, In ISG's 12thWorld Conference of Gerontechnology, 2020; 19.
謝 辞
本研究は JSPS 科研費 (JP19H01138, JP16H02908) の助成を受けたものである。

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