認知症高齢者東京アプローチ最終シンポジウム 202４年３月２８日（木）１５:３０-１５：４５

目 次
スライド番号

報告①

東京都BPSDプロジェクトの全体像と将来像

１．本日のスケジュール【2】２．東京都BPSDプロジェクトの全体像【4】３．得られた知見【18】

４．将来像（今後の展開）【23】

田野 俊一 （tano@uec.ac.jp）ⓒ UEC Tokyo.

ⓒ UEC Tokyo.

No.1

目 次

１．本日のスケジュール

スライド番号

報告②

１．本日のスケジュール【2】２．東京都BPSDプロジェクトの全体像【4】３．得られた知見【18】

４．将来像（今後の展開）

【23】

報告③
報告④

ⓒ UEC Tokyo.

No.2ⓒ UEC Tokyo.

No.3

２．東京都BPSDプロジェクトの全体像（１）背景

近年パラダイムシフトが起きている【現状】
・東京都の総人口に占める65歳以上の人口は3１１万人（4人に1人が高齢者）「データ中心」のアプローチ

・東京都の認知症高齢者（認知症高齢者の日常生活自立度Ⅰ以上）は，2025年には約5４万人（高齢者人口の1６.６％）

例：自動運転＝道路，白線などついて何も教えない【対策】
・認知症の根本治療薬の開発は難航

医療画像，音声認識，機械翻訳もこれで成功

・言わば，人間の勘に頼った人海戦術的な対応に陥っている研究で得られた知見「様々な意味や知識」を活用する
知識＝介護，医療関係者が過去の研究・経験で得た言語化された知識
意味＝自然言語対話の意味など

これが現代AIの主流。ブレークスルーを生んだ。

【状況は深刻】・BPSD症状が家族・介護士を疲弊（暴言や暴力，興奮，徘徊など）「認知症高齢者対応」に適用

新たなアプローチが必要！
ⓒ UEC Tokyo.

意味・知識（前提知識）は使わない
ひたすらデータ（数値，画像，音）をやみくもに使う（Deep Learning）

従来手法「知識中心」のアプローチⓒ UEC Tokyo.

No.4

No.5

（２）進捗概要【東京都の「大学研究者による事業提案制度」】
・「ＡＩとＩｏＴにより認知症高齢者問題を多面的に解決する東京アプローチの確立」 3年間（2020～2022年度）
・「認知症高齢者東京アプローチ社会実装事業」 1年間（2023年度）【進捗状況】
・2020年度：システム設計のため順調に進展

第一回目の緊急事態宣言と同時スタート

・2021年初夏時点からその後の2022年，2023年：協力して頂ける施設や被験者への説明や機材設置，実験開始
繰り返しのコロナ流行で施設に出入りできない状況が繰り返された・2023年：被験者数が720人に到達，分析に利用可能な発症データ6,000越えⓒ UEC Tokyo.

No.6ⓒ UEC Tokyo.

No.7

（３）実現したシステム
報告② 南先生
２０２０年度
2023/5/8までの新型コロナウイルス
感染者数の推移

２０２１年度

２０２３年度

２０２２年度
機材設置

システム設計6,000データ到達（全国：人）

施設説明

7,000,000

報告③
本井・中島先生

720人到達第７波

6,000,000

5,000,000

報告④
羽田野先生

第８波第６波4,000,000

第５波
3,000,000

第４波

第３波
第２波

2,000,000

第１波

緊急事態宣言②
1/8～3/21

2024/12023/122023/92023/112023/82023/102023/72023/62023/52023/42023/32023/22023/12022/122022/112022/92022/102022/82022/72022/62022/52022/42022/32022/22022/12021/122021/92021/112021/8

緊急事態宣言③
4/25～6/20

2021/102021/72021/62021/52021/42021/32021/22021/1

2020/122020/112020/92020/8

緊急事態宣言①
4/7～5/25

2020/102020/72020/62020/52020/42020/32020/202020/11,000,000

緊急事態宣言④
7/12～9/30ⓒ UEC Tokyo.

No.8ⓒ UEC Tokyo.

No.9（５）協力事業者，被験者の確保（４）推進体制
代表者：電通大 田野俊一
名 称リーダメンバ

システム設計

電気通信大学岡山 義光

電気通信大学，ケアコム，TIS，認知症高齢者研究所，コニカミノルタ，TOPPAN，日本電気，パラレルネット
ワークス，エルザジャパン，ZEN，九州テン，ヘルスセ
ンシング

IoTデバイス・電通大
実験施設設計

電気通信大学横川 慎二

電気通信大学，認知症高齢者研究所，ケアコム，TIS，コニカミノルタ，TOPPAN，MT-planning，ヘルスセンシ
ング

AI分析

電気通信大学南 泰浩

電気通信大学，iD，パラレルネットワークス，エルザジャパン

医学的検証

順天堂大学
本井 ゆみ子

順天堂大学，認知症高齢者研究所，認知症介護研
究・研修東京センター，コニカミノルタ

認知症高齢者
パイロット事業先の研究所選定・準備・設置交渉
羽田野 政治認知症高齢者研究所，電気通信大学，ケアコム，コニカミノルタ，TOPPAN，ZEN

三井住友海上火災保険
松岡 伸輔

三井住友海上火災保険，三井住友海上あいおい生
命保険，電気通信大学，認知症高齢者研究所，コニ
カミノルタ，TOPPAN，MT-planning

社会実装検討ⓒ UEC Tokyo.

No.10

➔報告④
羽田野先生

2022年1月31日時点：介護付き有料老人ホーム3施設60人
2023年5月31日時点：グループホーム39施設660人ⓒ UEC Tokyo.

No.11

（６）センサ等の設置
 環境の状態を計測するセンサ（環境センサ）
非接触型

 各個人の状態を計測するセンサ（バイタルセンサ）

ウェアラブル型
センサ

製造元

測定機能

vívosmart 4
vívosmart 5

Garmin

デイリー・睡眠・ストレス

SensingWave

TOPPAN

バイタル・離入床

HitomeQ

コニカミノルタ

行動軌跡・呼吸・行動統計

環境センサ(USB型)
2JCIE-BU

オムロン

温度、湿度、照度、気圧、騒音、3軸加速度、eTVOC

SensingWave
vívosmart 5

Pocket CO2 Sensor Lite ヤグチ電子工業

CO2濃度

HitomeQⓒ UEC Tokyo.

2JCIE-BUⓒ UEC Tokyo.

No.12

Pocket CO2 Sensor Lite
No.13（７）介護士の入力例

SensingWaveを用いた離入床のデータ取得の一例ⓒ UEC Tokyo.

➔報告④ 羽田野先生
No.14ⓒ UEC Tokyo.

No.15

（８）データ収集状況

目 次

 43施設の被験者700名程度のデータが24時間365日ペースで収集されており，そのデータ量は莫大
 介護士がBPSD発症を入力し，かつ，この発症前の一定期間において環境データとバイタルデータが整っているデータ群
発症前データを利用して環境センサおよびバイタルデータを補完したものも含む

スライド番号

１．本日のスケジュール【2】２．東京都BPSDプロジェクトの全体像【4】３．得られた知見【18】

４．将来像（今後の展開）【23】

BPSDの発症予測に最も重要なデータ
目標ⓒ UEC Tokyo.

No.17（2）副次的な知見３．得られた知見（１）AI的,医学的，介護的な知見→報告② 南先生→報告③ 本井・中島先生→報告④ 羽田野先生 文献[5, 7, 8, 10]例
大規模なデータのAI分析ⓒ UEC Tokyo.

No.16

BPSDのトリガーとなる因子
文献[９,１１]

 環境センサで得られる「環境因子」
照度，総揮発性有機酸濃度(TVOC)，相対湿度，不快指数(70-75) ，熱中症危険度(≧25) ，二酸化炭素濃度相当値 など
 バイタルセンサなどから得られる「行動因子」
歩行速度，ふらつき度，呼吸数，心拍数，短時間立ち止まり回数，行動範囲面積，ストレス値 などⓒ UEC Tokyo.

①東京BPSDプロジェクトシステムモデルの実現可能性と有効性の実証
700人以上の被験者の情報をリアルタイムに収集でき常に分析し常に改善し続けるシステムが実現可能有効性「主要な知見+副次的な知見の獲得」を実証

No.18ⓒ UEC Tokyo.

No.19

③東京BPSDプロジェクトシステムモデルの実施過程で得られる想定外の副次効果②東京BPSDシステムモデルの実施上の知見の獲得

AI分析のためには「介護士が正しくBPSDを認識しタグ付けすること」
が重要

多種多様な知見が得られた【例】
・ウエアラブルデバイスの装着は予想以上に難しい（しかし，予想以上に，有益な情報を提供）
・ウェアラブルの装着率を上げるには，装着を習慣化（朝夕のルーチン化）するなど施設・介護士の協力が重要→報告④ 羽田野先生ⓒ UEC Tokyo.

BPSD患者対応の学習にも寄与

BPSD発症率の低下・介護士の疲労度の低下→報告④ 羽田野先生ⓒ UEC Tokyo.

No.20

目 次

介護士のタグ付けの精度上昇

介護士に対して導入教育やフォローアップ教育を実施

No.21

４．将来像（今後の展開）
スライド番号

１．本日のスケジュール【2】２．東京都BPSDプロジェクトの全体像【4】

社会実装に向けて展開

基盤的なシステムは構築済（１）企業による社会実装
構築したシステム基盤（センサ機器＋分析システム）を企業が引継ぐ
BPSD支援サービスを提供するなど社会実装→報告④ 羽田野先生３．得られた知見【18】（２）大学によるAI分析強化と共創進化の推進
電通大の共創進化スマート社会実現機構に接続

４．将来像（今後の展開）【23】〇構築したシステムで得られるデータをこの機構にリアルタイムに接続し，今後も継続的に分析〇異なる分野のデータを活用した共創進化の推進も計画ⓒ UEC Tokyo.

No.22ⓒ UEC Tokyo.

No.23

電通大が推進する共創進化スマート社会
自律的にイノベーションを起こし発展する社会（パラダイム変化）＜３つの基本機能 Ⅰ

Ⅱ

電気通信大学

電通大自身（＝１つの社会）

Ⅲ ＞

都市の基盤機能として内包させる！
リアル
タイムに
自律
的に進化

Ⅰ

数値・文書・図表など

センサデータ・機能の地球規模でのネットワーク連携
東京BPSDプロジェクトで設置した機材Ⅱ

機械知（AI）・人間知との協働による新方式発見

課題Xの機材
リアルタイム接続

Ⅲ

安定性等を保証・監視し社会に埋め込む

課題Yの機材

東京BPSDプロジェクトⓒ UEC Tokyo.

プラットフォームを構築中ⓒ UEC Tokyo.

No.24

No.25

参考文献
[1] 令和４年度認知症高齢者数等の分布調査.
https://www.fukushi.metro.tokyo.lg.jp/kourei/shisaku/koureisyakeikaku/09keikaku0608/R4ninchisyou.files/R4chousa.pdf（３）継続的に成果を公開[2] 田野俊一,“連続的に進化する超スマート社会（Society5.0）とそれを支えるプラットフォームのコンセプト,” 第9回横幹連合コンファレンス,D-3-1, pp.1-6, doi:10.11487/oukan.2018.0_D-3-1, 2018.

東京BPSDプロジェクトのホームページ
http://www.tokyo-approach.uec.ac.jp/報告書（印刷＋ｐｄｆ）１０ページ[3] 田野俊一,“共創進化し続ける電通大,” 電波技術協会報, FORN-2021. 7, No.341, pp.2-3, 2021.
[4] 田野俊一,“電気通信大学が目指す 共創進化スマート社会とそのScience2.0への展開,”
国立情報学研究所 SPARC Japan セミナー2021資料.
https://www.nii.ac.jp/sparc/event/2021/pdf/20220222_3.pdf, https://www.youtube.com/watch?v=4gxLCcHunl0[5] 南泰浩, 常盤直也, 柴田純一, 鈴木利一, 柏木岳彦, 田野俊一,“環境・バイタルセンサーデータによる認知症における行動・心理症状（BPSD）の予測,” 電子情報通信学会技術研究報告. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会, pp.23-28, March 2023.

報告書：詳細版（ｐｄｆ）５０ページ[6] 田野俊一, 岡山義光, 横川慎二, 南泰浩,“UEC共創進化スマート社会的アプローチに基づくAIとIoTによる認知症高齢者問題（BPSD）への対応,” 電子情報通信学会技術研究報告. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会, pp.29-34, March 2023.
[7] 中島円, 本井ゆみ子,他,“AIとIoTにより認知症高齢者問題を多面的に解決する東京アプローチ,” 第42回日本認知症学会学術集会,
Nov. 2023.
[8] Hyuta Onuma, Naoya Tokiwa, Junichi Shibata, Toshikazu Sizuki, Takehiko Kashiwagi, Tatsuya Moe, Kaito Kamura, Tatsunoshin
Shinmi, Shunichi Tano, and Yasuhiro Minami, “Prediction of BPSD using environmental and vital sensor data,” 2024 IEEE
First International Conference on Artificial Intelligence for Medicine, Health and Care (AIMHC), Laguna Hills, USA, Feb.2024.
[9] 田野俊一,“AIとIoTを用いてBPSDの発症予測をリアルタイムで実現,” コミュニティケア, March 2024.
[10] 新見龍之慎, 常盤直也, 柴田純一, 鈴木利一, 柏木岳彦, 馬上竜也, 嘉村魁人, 大沼飛宇多, 田野俊一, 南泰浩,“環境・バイタルセンサ
ーデータによりBPSD予測性能向上のためのBPSD 発症時期分析,” 電子情報通信学会技術研究報告. MICT, ヘルスケア・医療情報通信技術研究会, pp.12-16, March 2024.
[11] 田野俊一,“電気通信大学が推進する共創進化スマート社会と認知症高齢者問題(BPSD)への適用,” 第94回日本衛生学会学術総会,シンポジウム４「Society 5.0と衛生学の関わり」, March 2024.
[12] 田野俊一, 岡山義光, 横川慎二, 南泰浩,“UEC 共創進化スマート社会モデルによる認知症高齢者問題解法の概要・得られた知見・今後の展望,” 電子情報通信学会技術研究報告. LOIS, ライフインテリジェンスとオフィス情報システム研究会, pp.56-61, March 2024.
[13] 認知症高齢者東京アプローチ. http://www.tokyo-approach.uec.ac.jp/ⓒ UEC Tokyo.

No.26ⓒ UEC Tokyo.

No.27

ご清聴ありがとうございました。
たのめーる（tano@uec.ac.jp）！商標登録！

電通大は、共創進化スマート社会の教育・研究・実現を協働で進める多様な連携先を求めています
UECビジョンの具現化・外部機関との共創実践の場： UECアライアンスセンターⓒ UEC Tokyo.

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