2020 年度研究助成報告書

人工知能を使った地域への予防介入の定量化

1

一度に話す会話ごとに暗黙知にしたがってタグづけを行った。暗黙知については，知識工学の分野で開発された「知識発現」手法を用いて，住民主体の介護予防活動

1）

大渕修一（PT, MSc, PhD） ，河合1）

恒（PhD） ，1）

1）

西村悦子（PHN, MSc） ，伊藤久美子（PT, MSc） ，
1）2）

解良武士（PT, PhD）のための支援プロセス知識の構造化を行った我々の先行研究の結果を用いたが，不足している分については，今回新たに追加した。暗黙知の種類は，「活動を報告する」，「活動の努力を認める（相槌を含む）」，「わからないこと

1）

東京都健康長寿医療センター研究所をたずねる」，「活動の振り返りを促す」，「活動の妨げに

2）

高崎健康福祉大学なる要因を整理するよう促す」，「活動の短期目標を立てるように促す」，「目標を達成するための行動計画をつく

キーワード：アクションリサーチ，人工知能，知識構造化るよう促す」，「活動に必要な役割の整理を促す」，「役割分担について話し合いを促す」，「地域住民の活動を学ぶはじめにように促す」，「地域住民に頼るよう促す」，「関連機関と介入者が介入の実践過程を現場の状況変化とともに記の連携（支援を受けること）を促す」，「相手（人，機関）述・分析する「アクションリサーチ」は予防理学療法学の特性を理解するように促す」，「相手（人，機関）と課の主要な研究手法になりうるが，介入の定量化が課題で題や体験を共有する（話し合いを含む）よう促す」，「新ある。重松ら 1）は，PAIREM モデルによる介入の系統しい知見や他の活動などを紹介する」，「プレゼン方法・的報告方法を提案しているが，これらは地域への健康行周知方法などの助言をする」，「有用な情報源（人・本な動の普及のようなポピュレーションアプローチを想定しど）を紹介する」，「地域介護予防活動のためのスキルをており，研究者が現場の人とともに協働し課題解決を伸ばす支援をする」，「活動が実践可能であることを伝え図っていくアクションリサーチには適用しにくい。一る」，「活動グループの理念の共有を支援する」，「地域の2）は，実践活動での暗黙知（経験的に用い介護予防の現状把握を支援する」，「課題を認識するようられている知識）を人工知能（以下，AI）が活用可能支援する」，「活動メンバーの主体的な参加を促す」，「そにマニュアル化する「知識構造化」を提案しているが，の他」とした。平成 30 年度の最初の 3 回分について研予防介入に対しては実用化されていない。そこで本研究究員が文脈を読み取り暗黙知と紐づけし学習用データ

では，逐語録に記録された実際の予防介入と知識構造化セットを作成した。

による暗黙知とを AI によって紐づけし介入の定量化を2）データの学習方，西村ら試みることを目的とした。

上記によって作成された学習用データセットのうち 2回分のデータを形態素解析エンジン MeCab を用いて形対象および方法態素を抽出したのち文脈解析に優れた Google Cloud の1．対象

AI を用いて学習させた。学習は勾配降下法を用い，初本研究の対象者は，東京都の事業で平成 30 年度と 31‒4期学習率を 1 ，最大エポック数は 100 を基本として感年度に開催された 9 回の地域づくりリハビリテーション度・特異度が最大になるように調整を行った。

専門職連絡会（以下，連絡会，2 時間 / 回）に参加した

3）妥当性の検証

リハビリテーション専門職等，延べ 385 名とした。対象

学習用データセットの残りの 1 回分を妥当性検証用の者は，予防介入として行政や地域住民とともに地域づくデータとし，AI による会話と暗黙知との紐づけを行っりによる介護予防の推進に取り組む者であった。連絡会

た。そして，研究員が行ったヒトによる暗黙知の紐づけは，リハビリテーション専門職等が中長期的に自治体の結果と AI によるそれとの妥当性をスピアマンの順位相地域づくりを支えることができるようになることを目的

関分析を用いて検証した。としており，地域での予防介入の実践の報告，課題の明4）AI による解析
感度と特異度を確認した後，学習済みの AI を用いて確化，次回連絡会までの具体的な行動計画の策定についてグループ毎に話し合い，地域で予防介入を実践する点

9 回分のテキストデータを暗黙知に紐づけた。

においてアクションリサーチといえる。グループは，助5）統計解析
紐づけた暗黙知を統計解析し，実施回ごとの介入内容言を行うアドバイザーとメンバーの 1 グループ 6 人程度で構成され，発言内容はすべて録音されており，本研究を定量化し，時系列変化を調べた。

では録音データを利用した。
結2．分析
1）テキストデータ化
連絡会の録音データをテキストデータ化し，各個人が果連絡会のグループ数は開催回によって異なり，７〜12 グループに分かれ，グループあたりの発言数は 45 〜491（中央値：176，四分位点：136.8, 259.5）観察された。

22020 年度研究助成報告書

図1

予防介入の時系列変化学習させた Google Cloud による AI の妥当性を検証

容を定量化し時系列変化を分析した結果，各回によってするために，連絡会で得られた 1,980 発言について，ヒ各暗黙知の割合が異なっていた。今後，予防介入効果とトによる暗黙知の紐づけ結果と AI によるそれとの結果ともに各回の介入量の分析を行うことで，介入時期と介をスピアマンの順位相関分析を用いて検証した。ヒトと入量の提示ができることが考えられた。

AI の分類結果の相関係数は 0.421 であった（p<0.01）。

AI 技術に関して，目的や文脈が明らかな質問等に対し平成 30 年度の 5 回と平成 31 年度の 4 回の計 9 回分の3）ては安定して内容を解釈できるとされている 。しかし，データに紐づけた暗黙知を開催回ごとに介入内容を定量

他者の抱えている問題に対する認知と理解が対話技術に化し，時系列変化を分析した（図 1）。
「活動を報告する」，関する課題との報告もあり，本研究においても AI の分類「わからないことをたずねる」は回を重ねるごとに全体結果とヒトによる分類結果との相関関係は 0.421 で相関がに占める割合が増加したが，「新しい知見や他の活動なみられるものの会話内容の解釈については課題が残る。

どを紹介する」，「関連機関との連携（支援を受けること）を促す」，「相手（人，機関）と課題や体験を共有する（話結論し合いを含む）よう促す」は回を重ねるごとに減少した。

本研究の結果から，逐語録に記録された実際の予防介「活動の努力を認める（相槌を含む）」は時系列的な変化

入と知識構造化による暗黙知とを AI によって紐づけし，はあまりみられず，開催回によって変動がみられた。

介入を定量化できる可能性が考えられた。

考利益相反

察

本報告書に関して，開示すべき利益相反はない。

本研究では，予防介入の質的データを知識構造化による暗黙知に紐づけすることで，介入の定量化を行った。
AI を用いることで 1 グループあたり 176 回（中央値）

文の発言という膨大なデータを効率的に分析することが可1）重松良祐，鎌田真光，他：身体活動を促進するポピュレー
ションアプローチの評価方法─改変型 RE − AIM モデル：PAIREM ─．運動疫学研究．2016; 18(2): 76‒87.
2）西村悟史，大谷 博，他：現場主体の 知識発現 方法の提案．人工知能学会論文誌．2017; 32(4): C-G95̲1-15.
3）西田豊明：人工知能研究半世紀の歩みと今後の課題．情報管理．2012; 55(7): 461‒471.

能となった。アクションリサーチではフィールドノートや議事録等，膨大な質的データを分析しており，多くの時間を要してきたが，これにより時間の短縮化を図ることが可能であると考えられた。
各発言データに紐づけた暗黙知を開催回ごとに介入内献