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
LOIS2019-80(2020-03)

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

LINE チャットボットを用いた在宅高齢者の「こころ」の見守りサービスの実証実験
三浦稚咲†

前田晴久†

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: †{cmiura,haruhisa}@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
あらまし

高齢者の在宅での自立生活を支援するためには，高齢者の自助機能を高めることに加え，高齢者の心の状態まで考慮した支援が必要である．しかしながら，人手による聞き取りや既存見守りサービスの限界，毎日の心理状態の記録や自発的な外化が難しいという問題がある．こうした問題を解決するため，先行研究では，在宅高齢者を対象とし，心理状態の見守りと自発的なメンタルヘルスケアを促すことを目的とした「こころ」の見守りサービスを提案している．提案サービスでは，チャットボットが高齢者に対し，心理状態の取得に特化した問いかけを継続的に行い，その回答に基き，サービスは対象者の心を把握し，見守り，支援する．本稿では，先行研究で実施した予備実験の結果を踏まえ，提案サービスを改良し，実際の利用を想定した長期間での実験を行う．実験の結果，被験者ごとのチャットボットとの対話の様子の違いが確認でき，被験者の継続的な心理状態を表すデータが取得できた．
キーワード

在宅介護，高齢者見守りシステム，心理状態，センシング，エージェント，チャットボット

Empirical Evaluation of Mind Monitoring Servicefor Elderly People at Home Using LINE Chatbot
Chisaki MIURA† , Haruhisa MAEDA† , S. SAIKI† , M. NAKAMURA†,†† , and K. 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: †{cmiura,haruhisa}@ws.cs.kobe-u.ac.jp, ††sachio@carp.kobe-u.ac.jp, †††masa-n@cs.kobe-u.ac.jp
Abstract In order to support sustainable in-home long-term care, it is essential to monitor mental states of elderly people at home, as well as to encourage their ability of self-care. However, the technical challenges include thelimitations on human interventions and sensor-based monitoring, as well as daily recording and externalization ofmental states. In the previous research, we propose Mind Monitoring Service, which aims to monitor mental statesand promote self-care of elderly people at home. In the proposed service, a chatbot asks a user speciﬁc questions toacquire his/her mental state. Based on the answers, the service then assesses the mental state and sends feedback.
In this research, following the results of preliminary experiment, we improve the proposed service, and conduct along-term experiment assuming the actual use. Through the experiment, we could recognize how to respond to thechatbot diﬀers from each subject, and obtain the continuous data characterizing mental states of individual subjects.
Key words in-home long-term care, elderly monitoring system, mental state, sensing, agent, chatbot

1. は じ め に施設・人材の不足に直面している．この問題に対し，日本政府
は従前の施設介護から在宅介護への転換を促すことで解決を図

日本は現在，超高齢社会を迎えている．1950 年には総人口のろうとしている．厚生労働省が進める地域包括ケアシステム [2]

5% に満たなかった 65 歳以上の人口は，2018 年には 28.1% にでは，高齢者の尊厳の保持と自立生活の支援を目的とし，可能な達している [1]．このような現状において，我が国は深刻な介護- 139 —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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限り住み慣れた地域での生活の継続，および地域の支援・サー$ʁ0LQG6HQVLQJ6HUYLFHΝ‫ͪ͢༽׈‬οϡρφϚρφͳ͹΢ϱνϧέεϥϱ

ビス提供体制の構築を推進している．地域包括ケアシステムは
「自助」
「互助」
「共助」「公助」の 4 つの考え方から構成されてʰ͞͞Θʱ͹‫ݡ‬गΕγʖϑη$ʁৼཀྵয়ସ͹खಚͶಝԿͪ͢໲͏͖͜घ๑
3K\VLFDOLW\໲͏͖͜͹ࡠ੔໲͏͖͜

おり，政府は特に自助によって高齢者が生活をしていくことを߶ྺं

期待している．
しかしながら，身体能力や認知機能の低下から，多くの高齢ศ౶οϡρφϚρφ

໲͏͖͜
'%

0HQWDOLW\6RFLDOLW\$ʁৼཀྵয়ସ͹‫ݡ‬गΕͳϓΡʖχώρέͶΓΖࣙঁࢩԋศ౶͹඲Ճ֐෨͖Δ͹ղ೘

者にとって自助による自立生活は容易に達成できるものではなϓΡʖχώρέ͹ࡠ੔い．また，高齢者はこれまでの人生における喪失体験から，うつ状態になりやすいと言われている [3]．これらのことを考慮බӅ͵ʹ͹֐෨ࢩԋं‫ݡ‬गΕʀࣙঁ͹γϛʖφϓΡʖχώρέৼཀྵয়ସ'%‫͵ݧث‬য়ସ͹஻ޫ͹‫ݗ‬எ

すると，自助を基本とする在宅生活を達成するには，高齢者の図 1 「こころ」の見守りサービスの全体アーキテクチャ図「こころ」の状態を考慮し，その状態を見守りながら，一人ひとりに適切な支援を提供することが肝要であると言える．
在宅高齢者の心理面を考慮した生活支援において，我々は以た生活支援における，３つの課題を解決するためのサービスで下の 3 つの問題に着目している．

ある．図 1 に提案サービスの全体アーキテクチャ図を示した．

（P1）人間による聞き取り，既存の見守りサービスの限界：従「こころ」の見守りサービスは，大きく以下の３つのアプローチ

来，高齢者の心の状態は専門家による問診やカウンセリングを(A1)〜(A3) から構成される．

通して評価されてきたが，これを在宅で継続的に実施すること（A1）Mind Sensing Service を活用したチャットボットとは現実的ではない．また，昨今登場しているセンサや IoT を活のインタラクション：我々の研究グループでは，環境・行動セン用した見守りサービスは，外部から観測可能なイベントしか検シングや時刻をトリガとして，バーチャルエージェント (VA) [6]知できず，高齢者の心のうちを考慮するものではない．

やチャットボットが対象者に問いかけを行い，センサや IoT な（P2）心理状態の把握，自発的外化の困難：うつ病をはじめとどで観測できない対象者の心の内を言葉として外化させて記録する高齢者の精神疾患は様々な要因によって発症し，またそのする「こころ」センシングの開発研究を行っている [7]．Mind

症状も人によって様々である [4]．よって，在宅生活の中で精神Sensing Service [8] は「こころ」センシングを行う基盤として，疾患を特定することは容易ではない．また，高齢者本人も自身各種エージェントからの問いかけを体系的かつ柔軟に設定での心理状態を正確に把握できず，自発的に自己の状態を外化すきる Web サービスである．Mind Sensing Service では，ユーることができていない．したがって，本人が気付かない内に精ザへの問いかけをアクションとルールによって定義する．アク神疾患が発症，進行しているケースも存在する．

ションはユーザに送信する具体的な問いかけの内容を定義する（P3）「こころ」の見守り，状態に応じた自助支援の困難：（P1）

部分で，送信対象者，送信するメッセージ内容，送信サービスのおよび（P2）の結果，刻々と移り変わる在宅高齢者の「こころ」３つを設定する．ルールはアクションを実行するための規則にの状態を，第三者が客観的に把握・記録し，継続的に見守るこ相当し，指定時刻・時間間隔でアクションを実行する時間ベーとは現状難しい．高齢者自身も自らの心理状態を見つめ直す機

スルールと，外部から入力されるイベントをトリガとしてアク会がなく，状態に応じた支援はいまだ困難である．

ションを実行するイベントベースルールがある．「こころ」のこれらの問題を解決するために，先行研究 [5] では，在宅高見守りサービスでは，Mind Sensing Service を用いることで，齢者を対象とし，心理状態の見守りと自発的なメンタルヘルス

チャットボットと高齢者の間に継続的なインタラクションを構

ケアを促すことを目的とした「こころ」の見守りサービスを提築し，高齢者の心の内を外化させることを試みる．

案している．提案サービスでは，まず人間の代わりにチャット（A2）心理状態の取得に特化した問いかけ手法：対象者の心理

ボットとの継続的なインタラクションを導入し，チャットボッ状態を取得するための具体的な問いかけ手法を検討する．この

トを通じ，高齢者に心理状態を取得するための問いかけを送信ためにまず，心理状態を Physicality（身体性），Mentality（精する．問いかけの回答に応じて心理状態を評価することで，高神性），Sociality（社交性）の３つの観点で性質づけることとし齢者の「こころ」の見守りや自助支援を実現する．

た．Physicality では，疲労，体の痛み，睡眠障害など，客観的に本稿では，先行研究において行った予備実験の結果を踏まえ，現れる身体的な症状を評価する．Mentality では，感情，気分，提案サービスのプロトタイプを改良する．また，改良したサーストレスなど，対象者の主観的な感覚を評価する．Sociality でビスを実際に高齢者に使ってもらい，実験を行う．これらを通は，幸福，自尊心，社会的行動など，対象者の自己評価や振るし，先行研究では予備的な評価に留まっていた提案サービスを，舞いを評価する．これら３つの観点は，世界保健機関（WHO）より実用的な観点から考察，評価する．

による健康の定義 [9] をもとに考案した．次に，３つの観点そ

2. 「こころ」の見守りサービス [5] の予備的評価

れぞれに対し，対象者の状態を聞き出す問いかけを作成する．
問いかけの内容はカウンセリング技法などをもとに作成する．

2. 1 「こころ」の見守りサービスの概要

また問いかけには選択式で答えてもらう．作成した問いかけを「こころ」の見守りサービスは，在宅高齢者の心理面を考慮し（A1）のチャットボットから高齢者に送信し，回答を記録する- 140 -—2—

ことで，在宅高齢者の心理状態を取得する．
（A3）心理状態の見守りとフィードバックによる自助支援：問
いかけの回答を集計することで，対象者の心理状態を把握し，状態に応じた支援を行う．心理状態の把握では，問いかけの回答にスコアを与え，回答を数値化することで対象者の心理的な健康度合いを算出する．心理的な健康度合いの推移を週次や月次で追い，心理状態の見守りを行う．また，取得した心理状態に応じてさらなる問いかけやアドバイスをフィードバックし，自己の振り返りや自発的なメンタルヘルスケアを促す自助支援を行う．さらに，もしサービスが自助では解決できない危険な状態の兆候を検知した場合，サービスは医師や介護者などの外部支援者に連携し，適切な指示を取得する．

2. 2 プロトタイプを用いた予備実験
本節では，[5] において実施した，提案サービスのプロトタイ
プを用いた予備実験について述べる．

図 2 実装したプロトタイプの LINE 画面

予備実験で用いたプロトタイプでは，まず精神疾患を特定するための質問票をもとに 42 個の質問文を作成し，それらを 2. 1

送信したところ，被験者が自身の状態を振り返り，心当たりをの（A2）で述べた Physicality，Mentality，Sociality のカテゴ外化した様子が見られた．これらの結果より，提案サービスにリに分類した．問いかけには４つの選択肢「全く思わない」「あよって被験者の心理状態を表すデータを取得・蓄積できること，まり思わない」「やや思う」「とても思う」の中から一つを選んでデータに基づくフィードバックによって被験者の心の内を外化回答する．次に，2. 1 の（A1）で述べた Mind Sensing Serviceできることが分かった．の時間ベースルールを用い，朝と晩の一日２回，作成した問い

2. 3 予備実験で見つかった課題

かけを３個ずつチャットボットから高齢者に送信するよう設定

予備実験はおおむね順調に実施されたものの，運用を通し，した．チャットボットには，簡易コミュニケーションアプリの以下に挙げる３つの課題が見つかった．

LINE [10] を用いた．問いかけは毎日異なるものを送信するこ（課題１）負担なく継続的に答えられる問いかけ：予備実験で用とを想定していたが，予備実験の段階では送信するメッセージ

いたプロトタイプでは，精神疾患を特定するための質問票をもの内容を自動で更新することが困難だったため，送信すべき問とに問いかけを構成したが，質問の内容はやや専門的であった

いかけの内容は手動で更新することとした．さらに，４つの回ため，被験者の中には答えにくさを感じる人がいた．また，一答を健康的に良い状態から 2, 1, -1, -2 というスコアを割り当て

日６問の問いかけに答える必要があり，回答の継続性にも影響ることで回答を評価し，心理的な健康度合いを算出した．回答を与えていた．こうした結果を踏まえ，問いかけの内容や回数は週次で統計をとり，スコアの値が低い問いかけに関しては，を改良し，高齢者が負担なく継続的に回答できる問いかけを検心当たりや懸念事項の外化を目的としたフィードバックを送信討する必要がある．

した．

（課題２）心の内を話しやすいインタラクション：図 2 で示した

図 2 に実装したプロトタイプの LINE 上の画面を示す．チャッ

ように，実装したプロトタイプでは問いかけに答える際，質問トボットは定刻になるとユーザに対して３つの問いかけを送信

番号と４つの選択肢の番号をセットにして入力しなければならする．問いかけを受け取ったユーザは，質問の番号と回答の選なかった．被験者の多くは，この回答方法に煩雑さを感じてい択肢の番号をセットにして入力し，チャットボットからの問いた．また，チャットボットとの対話は，チャットボットが一方かけに回答する．

的に問いかけを送るという極めて機械的な対話であったため，予備実験は，2019 年 7 月 2 日から 7 月 8 日までの７日間，被験者が自身の思いを自由に話すことが難しかった．したがっ６名の被験者を対象に行った．被験者の内，２名は 70 代男性，て，高齢者が簡単に操作ができ，自身の思いを話しやすいよう１名は 40 代男性，３名は 20 代男性である．

なインタラクションを構築する必要がある．

実験の結果，被験者６名のうち５名からは継続的に回答を得（課題３）実際の利用を想定した検証：予備実験ではサービスのられたものの，高齢被験者の１名からはほとんど回答が得られ実現可能性は検証できたものの，実験期間は短く，また高齢被なかった．回答が得られなかった理由は，LINE の画面設定の験者も少なかった．より実用的な評価のためには，複数人の高都合でチャットボットからのメッセージに気がつかなかったた齢者に対し長期間でサービスを利用してもらうなど，実際の利めであった．一方，回答が得られた被験者については，心理状用を想定した検証が必要である．また，このためには，予備実態を表す３つのカテゴリごとに回答スコアを算出，可視化する

験の段階では手動で行っていた操作を自動化するなど，サービことで，実験期間中の被験者の心理状態を把握することができスの実運用化を行わなければならない．

た．また，回答に応じたフィードバックをチャットボットから- 141 -本稿ではこれら３つの課題を克服し，プロトタイプを改良す—3—

表 1 ７つの問いかけ໲͏͖͜໲͏͖͜ࣆߴ ΩτβϨ̏͞͞ुؔΓ͚ເΗͱ͏Ή͖ͤʃਯເ

3K\VLFDOLW\݊߃̏͞͞ुؔର௒෈ྒྷɼର͹௩ΊɼൾΗΏͤ͏͵ʹͺ͍ΕΉ͖ͪ͢ʃ̏͞͞ुؔɼֺ͢͏͞ͳͺ͍ΕΉ͖ͪ͢ʃ ‫״‬৚

3K\VLFDOLW\0HQWDOLW\‫ى‬Գ

0HQWDOLW\

ৼཀྵ0HQWDOLW\қཋ

6RFLDOLW\ऀި6RFLDOLW\̏͞͞ुؔՁ͖ࢧ͏ड़ͦ͵͖ͮͪΕɼ๪ΗͪΕͪ͢͞ͳ͍͗ΕΉ͖ͤʃ̏͞͞ुؔ෈҈Ώ‫ـ‬෾͗ͤ͛Η͵͏͵ʹΝ‫ͣ״‬Ζ͞ͳͺ͍ΕΉ͖ͤʃ̏͞͞ुؔΏΖ‫͗ـ‬ड़͵͏ɼৱཋ͗͵͏͵ʹΝ‫ͣ״‬Ή͖ͤʃ̏͞͞ुؔ֐ड़ɼճ࿫ɼटັ͵ʹ͹‫ؽ‬ճͺଡ͏Ͳ͖ͤʃる．また改良したサービスを用い，在宅高齢者を対象に実験を行う．3. では，改良や実験の準備について述べる．

3. プロトタイプの改良と実験に向けた準備
3. 1 問いかけの改良(a) テンプレートメッセージ

まず，質問文を平易で答えやすいものへと変更する．我々は(b) インタラクションの流れ

図 3 改良後の LINE 画面

専門家の協力を仰ぎ，７つの問いかけを作成した．これらを表1 に示す．問いかけでは過去一週間の様子を尋ねている．表中に回答したこともイベントとして検知させることで，追加質問の「問いかけ事項」は，その問いかけによって何を調査したいのに回答すると，チャットボットはスタンプと呼ばれるイラストかを表している．例えば，「ここ１週間よく眠れていますか？」を返すよう設定した．という問いかけでは，対象者の睡眠について調査している．さ例として，一連のインタラクションの様子を図 3(b) に示す．

らに表中の「カテゴリ」では，それぞれの問いかけを 2. 1 の

図 3(b) では，「ここ１週間よく眠れていますか？」という問い（A2）で述べた３つのカテゴリに分類した結果を示した．

かけに対し，ユーザが「よく眠れています」を選択した場合をまた，高齢者に送信する問いかけは一日１問とし，Yes, No示している．チャットボットは睡眠状況が良好であることを受の二択で回答するよう変更した．７つの問いかけは一日１問ずけた上で，睡眠などに関する懸念事項の聞き出しを追加質問とつ高齢者に送信するため，一週間ですべての問いかけを網羅でして行う．ユーザが「6 時間睡眠を心がけています」といったきる．翌週からは再び最初の問いかけに戻り，この流れを繰り追加質問への回答を行うと，チャットボットはスタンプを返し返す．つまり，隔週で同じ問いかけを行うこととなる．ている．

3. 2 操作性とインタラクションの向上

このような二段階の問いかけとスタンプを用いた返答により，まず，回答時の操作性向上のため，我々は LINE のテンプ高齢者に自身の思いを外化させることを促す．

レートメッセージを導入した．テンプレートメッセージとは，

3. 3 実証実験の計画

予めレイアウトが定義されたテンプレートをカスタマイズして提案サービスを実用的な観点から評価するために，高齢被験構築できるメッセージである．今回はボタンテンプレートを用者を対象とした長期間の実証実験を行う．

い，回答の選択肢をボタンとして設定することで，ユーザがス

まず，実験に参加してもらう被験者として，50 代から 80 代

マートフォンの画面を押すだけで問いかけに答えられるよう改の男女８名に協力を依頼した．予備実験では高齢被験者は男性良した．図 3(a) にテンプレートメッセージを示す．

２名に留まっていたが，今回は幅広い層にサービスを利用して次に，心の内を話しやすいインタラクションを構築するため，我々は Mind Sensing Service のイベントベースルールをもらう．また，実験では提案サービスを実生活の中で継続的に利用してもらうことを依頼し，実験期間は 3 ヵ月とした．

活用し，ユーザからの回答をイベントとして検知させることで，次に，長期間の実験に備え，サービスの実運用化を行った．

チャットボットがユーザに返答できるよう改良した．また，問具体的には，予備実験時には手動で行っていた送信すべき問いいかけを二段階で行うよう変更した．

かけの更新や，回答の集計・可視化などを自動で行えるように二段階の問いかけでは，テンプレートメッセージによる問いした．これらの自動化により，実験を効率的に行う．

かけを一段階目の問いかけとし，ユーザがテンプレートメッ
セージのボタンを押し，問いかけに回答したことが検知される

4. 実 証 実 験と，ユーザの回答の選択肢に応じた追加の質問が二段階目の問

4. 1 目いかけとして送信される．この追加質問では，対象者の詳細な改良した「こころ」の見守りサービスを用いて，実験を行う．

状態の取得を目的に，その選択肢を選んだ理由や懸念事項な実験の目的は，高齢被験者にサービスを長期間使ってもらうこどを尋ねる．また追加質問はオープンクエスチョン形式とし，とで，実用的な観点から評価を行い，提案サービスの有用性おユーザの意思で自由に回答できる．さらに，ユーザが追加質問よび課題点を明確化することである．

- 142 -的—4—

4. 2 実験の概要

6XEMHFW $6XEMHFW %6XEMHFW '実験は 50 代から 80 代の男女８名の被験者を対象に，2019年 11 月 1 日から 2020 年 1 月 31 日までの 3 ヵ月の期間で行った．被験者の内訳は，70 代男性３名，60 代男性１名，80 代女
性１名，70 代女性２名，50 代女性１名である．

ZHHN
ZHHN

実験では先行研究の予備実験で用いたプロトタイプに，3. で6XEMHFW (ZHHN

ZHHN

6XEMHFW *述べた改良を行ったものを使用する．ただし，2. 1 の（A3）に3K\VLFDOLW\
0HQWDOLW\相当する「フィードバックによる自助支援」については，今回6RFLDOLW\は未実装とした．これは，具体的にどのようなフィードバックが効果的であるかなど，不確定要素が多く，現時点での実装はZHHN

ZHHN困難であると判断したためである．従って，今回の実証実験で
図 4 回答率が８割以上の被験者のスコア推移

は，主に提案サービスの（A1）および（A2）のアプローチに着目し，チャットボットと高齢被験者の対話の様子や継続的な心した．スコアリングでは，ポジティブな回答に 1，ネガティブ理状態の把握を試みる．
実験の結果は，問いかけの回答率の算出や心理状態の可視化，割以上だった５名の被験者に対し，スコアの推移を可視化した．

および実験後に実施するアンケートによって示す．

4. 3 結な回答に-1，無回答に 0 を割り当てる．本稿では，回答率が８
図 4 に可視化結果を示す．図中，縦軸がスコアの合計値，横軸果が週となっている．スコアの合計値は心理的な健康度合いを表

4. 3. 1 問いかけの回答率
表 2 に各被験者の問いかけの回答率を示す．回答率は，実験中にチャットボットが送信した問いかけの数に対し，被験者がしており，値が大きいほど健康であることを意味している．なお，各カテゴリのスコアの合計値は，最小値が-2，最大値が 2となるように正規化した．

回答を行った問いかけの数の割合によって算出している．

図 4 から，被験者の心理状態の特性や揺れ動きを確認できる．
表 2 被験者の回答率

例えば，被験者 G はすべてのカテゴリにおいてスコアの合計値

被験者

年代

性別回答率が 0 以上となっていることから，心理状態がおおよそ安定してA

70〜79

男90.7%いることが見てとれる．一方，被験者 E は 7 週目に Mentality

B

60〜69

男

93.2%と Sociality の値が最小となり，精神的な落ち込み，意欲や社交C

70〜79

男

8.05%

70〜79

男性の低下があったことが分かる．

D

86.9%

E

80〜89

女

88.4%

また，追加質問の回答と照らし合わせることで，スコアが変F

70〜79

女51.7%化する要因を明らかにすることが可能である．被験者 B に注目

G

50〜59

女

97.5%

すると，6 週目に Physicality の値が最小となっている．そこ

H

70〜79

女

48.0%

で，被験者 B の 6 週目の回答ログを見ると，「時々急に眠れなくなる時がある」「相変わらず左足の痺れがある」などの記述

表 2 から分かるように，被験者８名のうち５名は回答率が９があった．つまり被験者 B は，この週に睡眠の不調や左足の痺割程度，あるいはそれ以上と高い回答率を示している．しかし，れを感じており，Physicality の値が最小となっていたことがわ

被験者 F, H は回答率が５割程度，被験者 C は１割未満とかなかった．
このようにスコアを可視化したことで，心理状態の傾向や当り低い値であった．３名の被験者の回答率が低かった要因として考えられるのは，スマートフォンの利用年数や利用頻度が少時の様子を推測することができた．

4. 3. 3 アンケート結果ない点が挙げられる．３名の被験者はスマートフォンを利用して 1 年未満，あるいは一日の利用時間が 30 分未満など，生活実験終了後，被験者にはアンケートを送信し，チャットボッにおけるスマートフォンの利用度がやや低かった．この結果，

トとの対話について評価をしてもらった．アンケートは，ソフチャットボットからのメッセージに気がつかなかったり，回答トウェアの品質に関する国際規格である SQuaRE [11] をもとを忘れたりしていたことが考えられる．に作成した．アンケートの質問は，回答者に関する質問が 7 問，一方，回答率が８割以上だった被験者は，問いかけの回答だ

サービスについての質問が 16 問の全 23 問から構成される．本

けでなく，追加質問に対する回答も積極的に行い，自身の思い

稿では，アンケート結果の一部を抜粋し，図 5 に示す．なお，を自由に述べていた．これらの回答は被験者によって様々であアンケートの回答が得られたのは被験者 C を除く７名だった．

り，なぜその選択肢を選んだのかという理由だけでなく，最近

図 5 から，被験者の多くがチャットボットとの対話時に，心の出来事や興味関心などについても述べる様子が見られた．の内を正直に話すことができ，問いかけに簡単に回答できてい4. 3. 2 心理状態の可視化たことがわかった．また，問いかけの頻度は「ちょうどいい」

各被験者の回答を週次でスコアリングし，Physicality, Men-という回答が多く，半数以上の被験者がこのままサービスの利tality, Sociality の３つのカテゴリごとのスコアの合計値を算出用を続けたいと回答していた．一方で，チャットボットとの対- 143 -—5—

いは対話が役立つかについては，被験者によって意見が分かれたことから，本サービスが高齢者に与える有益性は未だ不十分であると思われる．これは，今回実験に用いたサービスでは，状態に応じた自助支援を行う部分が未実装であったことが大きな要因であると考えられる．今後は，実験で得られた心理状態のデータを生かし，各々の状態に応じた効果的なフィードバックを検討することで，高齢者にとって本サービスが有益なものとなるように改善する必要がある．

5. お わ り に
本稿では，在宅高齢者を対象とした「こころ」の見守りサービスの改良について述べた．また，改良したサービスを用い，実験を行った．実験の結果，被験者ごとのチャットボットとの対話の様子の違いが確認できた．また，回答が得られた被験者に対しては，継続的な心理状態の取得・可視化ができた．さらに実験後のアンケートから，本サービスに対する被験者の所感図 5 アンケート結果や要望などが得られた．
今後は，実験で得られたデータをもとに，今回は未実装であっ話で気持ちが楽になるか，あるいは対話が役立つかについては，た自助支援のフィードバック手法を考案し，サービスのさらな被験者によって意見が分かれるようだった．
また，アンケートの中で被験者に今後のサービスに対する要る発展を目指したい．
謝辞

望を聞くと，「二十四節気などの四季の話題や行事の話が出たら楽しめる」「昔のことや時事ネタを聞いてくれたらうれしい」「若かった頃の出来事，昔のことを聞き出すような問いかけがあると喜んで話すと思う」などの意見が寄せられた．

4. 4 考察実験の結果から，本稿で行ったサービスの改良について，以下のような知見が得られた．
まず，多くの被験者が問いかけに簡単に回答でき，問いかけの頻度も適切であったこと，被験者５名の回答率が８割以上だったということなどから，今回のチャットボットからの問いかけは，被験者にとって負担が少なく，継続的に回答できるものであったと考えられる．また，被験者がチャットボットに心の内を正直に話せたこと，実際に追加質問の回答として被験者の思いや様子を取得できたことなどから，今回のチャットボットとのインタラクションを通し，高齢者に心の内を外化させることができたと言える．さらに，本サービスによって在宅高齢者の心理状態を取得・可視化できたことや，被験者がこのまま利用を続けたいと回答していたことなどから，本サービスの有用性や実現可能性を確認できた．
しかしながら，実験を通してはさらなる課題も見つかった．
まず，継続的な回答を得られない被験者がいたことから，サービスを日常的に利用してもらうための工夫が必要である．一つの案としては，高齢者が楽しめるような話題の提供が有効かもしれない．実験後のアンケートでは，「四季や行事の話題が出たら楽しめる」「昔のことを聞いてくれたら喜んで話す」といった意見が寄せられている．そこで，高齢者の興味を惹くような話題を用いることで，高齢者がチャットボットとの対話を楽しく行えるようになれば，回答率の向上に繋がる可能性がある．
また，チャットボットとの対話で気持ちが楽になるか，ある

本研究は，JSPS 科研費 JP19H01138, JP17H00731,

JP18H03242, JP18H03342, JP19K02973 の助成を受けている．
文献[1] 内閣府，“令和元年版高齢社会白書,” http://www.cao.go.jp/，
June 2019．
[2] 厚 生 労 働 省 ，“地 域 包 括 ケ ア シ ス テ ム,” March 2013．
https://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/
hukushi_kaigo/kaigo_koureisha/．
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[4] 武田雅俊，田中稔久，絵でみる心の保健室，大阪大学大学院医学系研究科・精神医学教室（編），アルタ出版社，2007．
[5] 三浦稚咲，前田晴久，佐伯幸郎，中村匡秀，安田清，“在宅高齢者を対象とした「こころ」の見守りサー ビスの試作と予備的評価,”
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[7] 中村匡秀，波多野賢治，宮崎純，安田清，桑原教彰，数井裕光，佐伯幸郎，徳永清輝，大武美保子，児玉直樹，小杉尚子，“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,” 2019-2023．
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[10] LINE Corporation, “LINE,” https://line.me/en/.
[11] International Organization for Standardization, “Systemsand software quality requirements and evaluation (square),”https://www.iso.org/standard/35733.html/, March 2011.

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