一般社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
IEICE Technical Report
WIT2019-9 (2019-08)

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
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課題がある．そこで本研究では，在宅高齢者を対象として，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する．提案サービスでは，エージェントが高齢者に対して，心理状態の取得に特化した問いかけを継続的に行い，その回答に基づいて，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，提案サービスのプロトタイプを実装し，予備実験を通してサービスの実現可能性を検証する．実験の結果，提案サービスによって各被験者の心理状態を表すデータを取得・蓄積できること，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できることが分かった．
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

Prototyping and Preliminary Evaluation of Mind Monitoring Service
for Elderly People at Home
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
the limitations on human interventions and sensor-based monitoring, as well as daily recording and externalizationof mental states. In this research, we propose Mind Monitoring Service, which aims to monitor mental states andpromote self-care of elderly people at home. In the proposed service, an agent asks a user speciﬁc questions toacquire his/her mental state. Based on the answers, the service then assesses the mental state and sends feedback.
We implement a prototype service, and evaluate the feasibility of the service through a preliminary experiment.
The results show that data characterizing mental states of individual subjects was obtained successfully, and thatsome subjects externalized their minds by feedback from the service.
Key words in-home long-term care, elderly monitoring system, mental state, sensing, agent, chatbot
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]1. は じ め にでは，2025 年を目途に，高齢者の尊厳の保持と自立生活の支援

現在，日本は超高齢社会を迎えている．1950 年には総人口のの目的のもとで，可能な限り住み慣れた地域での生活の継続，5% に満たなかった 65 歳以上の人口は，2018 年には 28.1% におよび地域の支援・サービス提供体制の構築を推進している．

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

地域包括ケアシステムは「自助」
「互助」
「共助」
「公助」の 4 つ

施設・人材の不足に直面している．この問題に対して，政府はの考え方から構成されており，自助を基本としながら互助・共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ろ― 1 ―This article is a technical report without peer review, and its polished and/or extended version may be published elsewhere.
Copyright ©2019

by IEICEこれにより，在宅生活における心理状態を継続的に記録する．

助・公助の順で取り組んでいくことが必要とされている．
しかしながら，多くの高齢者にとって，自助による自立生活（A3）心理状態の見守りとフィードバックによる自助支援： 問は必ずしも簡単ではない．身体能力や認知機能が低下していく

いかけに対する回答を週単位で集計して対象者の心理状態を把中で，高齢者自身でのセルフケアには限界があり，何らかの外握する．この状態に応じて，さらなる問いかけやアドバイスを部からの支援が必要不可欠である．また，高齢者はこれまでのフィードバックして自己の心理状態を認識させ，セルフケアに

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つなげる．また，危険な状態の兆候を検知すれば，外部の支援いる [3]．これらを考慮すると，自助を基本とする在宅生活を達者につなぎ適切な指示を仰ぐ．

成するには，高齢者の「こころ」の状態を考慮し，その状態を提案サービスによって，これまで取得することが困難であっ見守りながら，高齢者が生きがいを持って生活できるように導た在宅高齢者の心理状態を継続的に取得できるようになる．まくことが肝要である．在宅高齢者の心理面を考慮した生活支援

た，心理状態に応じた適切な介入を行うことで，「こころ」の見において，我々は以下の 3 つの課題に着目している．

守りやセルフメンタルヘルスケアの促進が期待できる．

（P1）人間による聞き取り，既存の見守りサービスの限界：従また本稿では，提案サービスのプロトタイプを実装し，予備来，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

的な運用実験を行う．これらを通して，提案サービスの実現可を通して評価されてきたが，在宅で継続的に実施することは現

能性や課題について考察する．

実的ではない．センサや IoT を活用した見守りサービスも登場しているが，外部から観測可能なイベントしか検知できず，高

2. 準

備

齢者の心のうちを考慮するものではない．

2. 1 健康と病気（P2）心理状態の把握，自発的外化の困難：在宅生活における世界保健機関 (WHO) は健康を以下のように定義している [8]．

うつ病をはじめとする精神疾患は, 様々な要因によって発生し，

Health is a state of complete physical, mental andまたその症状も人によって様々である [4]．よって，精神疾患

social well-being and not merely the absence of dis-

を老化現象や体調不良などと間違えることも珍しくない．さらease or inﬁrmity.

に，機会がない限り，高齢者本人も自身の心理状態を言葉や文章に自発的に外化することはない．自他それぞれの立場から心この定義に則れば，健康とは肉体，精神，社会の 3 つの側面か理状態を把握するということの難しさが内在している．

ら性質づけられる状態であるといえる．

（P3）「こころ」の見守り，状態に応じた自助支援の困難：（P1）

一方，病気にも様々な捉え方がある．医療人類学者の Young [9]および（P2）の結果，刻々と移り変わる在宅高齢者の「こころ」

は，病気を以下の 3 つの型に分類している．disease（疾病）はの状態を，第三者が客観的に把握・記録し，継続的に見守るこ

客観的に判断できる機能障害，illness（病い）は主観的に認識とは現状難しい．高齢者自身も自らの心理状態を見つめ直す機する障害，sickness（病気）は disease と illness を含む大まか会がない．したがって，状態に応じた支援はいまだ困難である．

な意味で用いられるほか，社会において健康な人の役割を完全

これらの課題を解決するために，本研究では，在宅高齢者をに果たすことができない状態とされている．

対象として，心理状態の見守りと自発的なメンタルヘルスケア

2. 2 高齢者の精神疾患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す

高齢者が発症する精神疾患には，うつ病や不安障害などがある．提案サービスにおいて我々は，先述の課題（P1）〜（P3）る．うつ病は強いうつ気分，興味や喜びの喪失などの気分的なを以下の（A1）〜（A3）によって解決する：

症状から，食欲の障害，睡眠の障害など，様々な身体症状も引（A1）Mind Sensing Service を活用したインタラクション：

き起こす精神疾患である [3]．不安障害は，色々な出来事に対す

我々のグループでは，環境・行動センシングや時刻をトリガとる過剰な不安が主な症状となり，落ち着きのなさや集中力の低して，ヴァーチャルエージェント (VA) が対象者に問いかけを下などを引き起こす [4]．高齢者が上記のような精神疾患に陥る

行い，心の内を言葉として外化させて記録する「こころ」セン

主な要因には，人生における様々な喪失体験が挙げられる．老シングの開発研究を行っている [5] [6]．Mind Sensing Service化に伴いこれまでできていたことができなくなってしまう身体

は「こころ」センシングを行う基盤として，VA からの問いかけ的な喪失体験や，退職によって社会的な役割を失う喪失体験，を体系的かつ柔軟に設定できるサービスである [7]．本研究ではまたは身近な人との死別などが該当する [4]．

このサービスを利用し，VA が対象者との対話インタラクショ

さらに，若年層に比べて高齢者の精神疾患は発見しにくい一ンを通して心の状態を聞き取ることで（P1）の解決を目指す．

面もある．例えば，高齢者のうつ病については，悲哀の訴えの（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

少なさや気分低下，うつ思考が目立たないことから，通常の診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．精神断基準に頼るだけでは見落とされてしまう可能性がある [3]．ま疾患特定のための質問票や，臨床心理学におけるカウンセリン

た，全般性不安障害の診断基準にある「疲れやすいこと」「集中

グ技法を参考にして，対象者の無理のない範囲で回答ができる困難」「睡眠障害」などといった項目は，高齢者にはよく認め質問を作成する．作成した質問は（A1）の VA を通して対象者られる一般的な変化でもある．従って，高齢者の精神疾患を発に問いかける．対象者は VA に対して現在の心の状態を答える．

見するためには，日常的な思考の変化や身体的な病気の有無な
ど，様々な項目によって総合的に判断しなければならない．

― 2 ―2. 3 精神疾患のアセスメントʰ͞͞Θʱ͹‫ݡ‬गΕγʖϑη$ʁ0LQG6HQVLQJ6HUYLFHΝ‫ͪ͢༽׈‬΢ϱνϧέεϥϱ
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一般に精神疾患は，身体的な疾患のような局所的な症状ではなく，当人の思考や意識，慢性的な身体の不調など，大域的な໲͏͖͜症状として現れる．よって，精神疾患を特定するためには様々߶ྺं

な観点から当人の状態を把握することが必要である．これを簡ศ౶

易的に行えるように開発されたのが，精神疾患を評価するため֐෨͖Δ͹ղ೘

の質問票をはじめとするアセスメントツールである．
質問票は対象者自らが記入する自己記入式の様式があり，対象者の負担とならないよう，短い文で質問文を構成する，Yes，

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֐෨ࢩԋं

No の二択で答える，少数の質問項目で構成する，などの工夫ϓΡʖχώρέ

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͹ࡠ੔ৼཀྵয়ସ'%‫͵ݧث‬য়ସ͹஻ޫ͹‫ݗ‬எ

図 1 提案サービスの全体アーキテクチャが施されている．代表的な質問票として，高齢者用のうつ病尺度を評価する GDS-15，うつ病の評価尺度 PHQ-9，全般性不安障害の簡易評価ツール GAD-7，GHQ 精神健康調査票などが存

クチャを示す．提案サービスは，1. で述べた 3 つのアプローチ

在する．これらの質問票は，診断を行う検査ツールではないが，(A1)〜(A3) を実現する 3 つの部分から構成されている．

症状の度合いや兆候発見を含めたアセスメントに大いに利用されている．

A1：Mind Sensing Service を活用したインタラクション：
Mind Sensing Service を利用して，高齢者の心のうちを各

2. 4 Mind Sensing Service [7]種エージェントとのインタラクションを通して収集する．

「こころ」センシング [5] [6] とは，センサや IoT 等で観測できない対象者の心のうちを，バーチャルエージェント (VA) や

A2：心理状態の取得に特化した問いかけ手法： 高 齢 者 の 心

チャットボットとの対話を通して言葉に外化させ，記録する新理状態を取得するための具体的な問いかけの方法を検しいセンシング技術である．Mind Sensing Service [7] は，「こ

討し，DB に保存する．定義した問いかけを Mind Sensing

ころ」センシングにおける問いかけの定義と，問いかけ・回答

Service のアクション・ルールとして作成する．

収集の自動化を行う基盤サービスである．

Mind Sensing Service では，ユーザへの問いかけをアクショ

A3：心理状態の見守りとフィードバックによる自助支援：
回答を DB に蓄積し，データマイニングを行って心理状態

ンとルールによって定義する．アクションはユーザに送信するを評価する．状態に応じてさらなる問いかけやアドバイス

具体的な問いかけの内容を定義する部分で，送信対象者，送信すをフィードバックする．危険な状態を検知すれば，外部のるメッセージ内容，送信サービスの 3 つを設定する．例えば，「A

支援者につなぎ適切な指示を仰ぐ．

さんに『今の気分はどうですか？』という問いかけを LINE で送信する」場合，act1 = {targets:["A"], messagebody:

3. 2 A1: Mind Sensing Service を活用したインタラクション"LINE"}というアクMind Sensing Service を利用することで，VA やチャットションを定義する．送信サービスは，ユーザ宅の PC 上の VA，ボットが人間に代わって，高齢者の心のうちを聞き取り，記スマートフォン上の LINE ボット，メール等が選択できる．

録することができる．提案サービスでは特に，Mind Sensing"今の気分はどうですか？ ", service:

一方，ルールはアクションを実行するための規則に相当し，時Service の時間ベースルールを活用し，毎日決まった時刻に，そ間ベースルールとイベントベースルールに分かれる．時間ベーの時の心理状態を問いかける質問を送信する．質問の送信サー

スは，指定した時刻および時間間隔で，アクションを実行する

ビスとしては今回 LINE を用いる．

ルールである．実行するアクション，開始時刻，終了時刻，インLINE を選択した理由は，質問の内容（A2 で詳述する）がや

ターバルを設定する．例えば，上記の act1 を 8 時から 20 時まで

や専門的であり，VA による音声対話より，チャットによるテの 2 時間毎に実行する場合， rule1 = {actions:["act1"],

キストメッセージのほうが明瞭であると判断したからである．

120 }とする．

また，LINE は直感的な UI や音声認識によるテキスト入力支

イベントベースは，外部から入力されるイベントをトリガと援を備えており，従来のメールに比べて，高齢者にとっても無since:"8:00", until:"20:00", interval:

して，アクションを実行するルールである．実行するアクショ

理のないインタラクションが実現できると考えた．

ン，イベント上の条件，休息時間を設定する．例えば，「朝の 7

3. 3 A2：心理状態の取得に特化した問いかけ手法

時から 8 時の間に，寝室で，行動認識システムが，A さんの起

高齢者の心理状態を把握するには，心理状態を体系的に捉え床を検知した場合，VA が『おはようございます』と問いかける枠組みが必要である．そこで我々は，2. 1 で述べた健康と病る」というようなルールを設定できる．

気の考え方を統合し，心理状態を 3 つの観点で性質づける．

1 つ目の Physicality は，肉体的健康，disease に対応するも

3. 提 案 手 法

ので，客観的に判断できる身体症状を対象とする．精神疾患に

3. 1 全体アーキテクチャ

おいては身体的症状も極めて重要な症状の一つであり，アセス

図 1 に提案する「こころ」の見守りサービスの全体アーキテ

メントの対象である．よって該当する身体症状の有無に応じて，肉体的側面としての心理的健康を把握することを試みる．

― 3 ―2 つ目の Mentality は，精神的健康，illness に対応するもの

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心理状態は一人一人異なる様相を呈するため，主観的な感覚をʴ࣯໲൬ߺʵʹʹʹ ʴ౶͓๏ʵ સ͚ࢧΚ͵͏  ͍ΉΕࢧΚ͵͏  ΏΏࢧ͑  ͳͱ΍ࢧ͑ ˠ࣯໲൬ߺΝͯ͜ͱɾ౲ͱͺΉΖ൬ߺΝศ৶͢ͱ͚ͫ͠͏

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問いかけを通じて引き出すことにより，精神的側面としての心

0LXUDB0RUQLQJʴ࣯໲൬ߺʵʹʹʹ ʴ౶͓๏ʵ સ͚ࢧΚ͵͏  ͍ΉΕࢧΚ͵͏  ΏΏࢧ͑  ͳͱ΍ࢧ͑ ˠ࣯໲൬ߺΝͯ͜ͱɾ౲ͱͺΉΖ൬ߺΝศ৶͢ͱ͚ͫ͠͏

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で，他者から指摘される対象者の状態や，対象者自身が自己にʴ࣯໲൬ߺʵʹʹʹ ʴ౶͓๏ʵ સ͚ࢧΚ͵͏  ͍ΉΕࢧΚ͵͏  ΏΏࢧ͑  ͳͱ΍ࢧ͑ ˠ࣯໲൬ߺΝͯ͜ͱɾ౲ͱͺΉΖ൬ߺΝศ৶͢ͱ͚ͫ͠͏

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対してどのような意識をもっているかという，他己・自己評価,'

で，当人の抱える感情や気分などの主観的な感覚を対象とする．

理的健康を把握することを試みる．

3 つ目の Sociality は社会的健康，sickness に対応するものを対象とする．通常，社会的健康の考え方では，周囲や社会が

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その病気をどう見なすかという他己評価が主眼であるが，心理
図 2 Mind Sensing Service のアクションとルール的なアプローチでは自己に対する意識も考慮すべきである．例
えば，うつ病の代表的な症状には，自分は価値のない人間だと感じる「強い罪責感」があり，うつ病診断の質問項目にもある．

る事象を抽出して，対象者に提示することである．さらには，

上記 3 つのカテゴリそれぞれに対して，対象者の現在の状態

状況を改善・緩和するための方策を提示する．また，本人の自を聞き出す問いかけを作成する．問いかけの内容は，2. 3 で述助では解決できない危険な状態が検知された場合には，介護者

べた質問票やカウンセリング手法を参考にして作成する．回答

や医療従事者につないで外部からの介入・支援を要請する．

は選択式で「全く思わない」「あまり思わない」「やや思う」「と例えば，上記の例では，この対象者が睡眠障害を有しているても思う」の 4 段階とする．「どちらでもない」を敢えて省くこ可能性を示唆している．この時システムから「最近，よく眠れとで，自分の現在の心理状態を慎重に考えてもらう意図がある．

ていないようですね．睡眠障害の疑いがあるかもしれません．

継続的で無理のない「こころ」の見守りを実施するために，

何か悩みや思い当たることはありますか？」と問いかける．こ問いかけは一日あたり 1,2 回，1 回あたりの質問は多くても 3れにより，対象者は自身の睡眠障害の可能性を認知できるとと問程度が適当であると考えている．対象者の生活リズムに合わもに，その原因の内省と外化のきっかけを作ることができる．

せて，適切な時刻に毎日定刻で送る．毎日異なる質問を送った

さらにシステムが睡眠障害を緩和する方策を提示，あるいは，り，励ましのメッセージを送ったりして，対象者が飽きてやめ

医療機関を紹介することで，不安を取り除けるかもしれない．

てしまわないようにする工夫も必要である．作成した問いかけ

提案サービスを継続的に運用することで，高齢者の在宅生活を Mind Sensing Service のアクション，ルールとして作成すにおける心理状態を見守ることができるとともに，高齢者自身

る．Mind Sensing Service は指定されたルールに従って，自動による「こころ」の振り返りが可能となる．また，蓄積された的に問いかけを送信し，回答を回収する．
3. 4 A3：心理状態の見守りとフィードバックによる自助支援

データは，対象者個人に寄り添った医療・介護に役立てられる．

問いかけに対する回答を分析し，対象者の心理的な状態を把

4. プロトタイプ実装

握する．A2 で述べた通り，対象者は各質問に対して 4 段階の

4. 1 Mind Sensing Service へのインタラクション設定

選択肢から 1 つを選んで回答する．各質問に対して，4 段階の提案サービスの実現可能性を検証するために，プロトタイプ

選択肢を健康的に良い状態から順に 2, 1, -1, -2 というスコアを実装した．今回の実装では，朝と晩の一日 2 回，それぞれを割り当てる．各質問は A2 で定義した 3 つのカテゴリのどれ3 個ずつ問いかけの質問を送ることとした．この設定を Mind

かに属する．よって，回答のスコア (の統計) が，その時点，そSening Service に適用した様子を図 2 に示す．

のカテゴリにおける，対象者の心理的な健康度合い（正の値が健康，負の値が不健康）を表すことになる．

図中，Miura_Morning0-3，Miura_Evening0-3 (以降，接頭辞 Miura_は省略) は，8 個のアクションを示す．送信対象者，

例えば，「最近夜中に目を覚ますことがありますか？」というメッセージ内容，および送信サービスとして LINE が設定され質問を考える．この質問は，睡眠障害の有無を調べる問いかけている．Morning0, Evening0 はいずれも質問を開始する前置として Physicality に分類される．4 つの選択肢「全く思わな

きのメッセージとし，Morning1-3, Evening1-3 で質問文とそい」「あまり思わない」「やや思う」「とても思う」はそれぞれ，の回答方法をメッセージ内容に設定している．

2, 1, -1, -2 として評価される．仮に「とても思う」と回答した

MorningRule, EveningRule は，それぞれ朝，夜に問いかけ場合，この対象者のこの時点での Physicality は-2 となる．

を行う時刻ベースルールを表す．実行するアクションは，それこうして得られた回答スコアを，時系列で分析したり，週次

ぞれ Morning0,1,2,3 および Evening0,1,2,3 を指定していや月次で統計を取ったりすることで，心理状態の見守りが可能

る．ルールの時間設定は，朝の問いかけメッセージ送信は 6:30，となる．長期的に低いスコアが続く場合や，長らく健康だった

夜の問いかけメッセージ送信は 21:30 に毎日行うよう指定し状態が急激に不健康側に振れた場合，あるいは，急に回答が途ている．インターバルを 1440 分とすることで，MorningRule,

絶えた場合などは，危険な状態として検知することができる．

EveningRule が毎日一回ずつ発火するようになっている．

また，得られたデータに基づいて，自助を促すフィードバッ

高齢者への問いかけは毎日異なるものを送信することを想定

クを生成する．最も基本的なフィードバックは，回答が示唆す― 4 ―໲͏͖͜ʤ3K\VLFDOLW\ʥߴ໪໲͏͖͜ʤ0HQWDOLW\ʥߴ໪࠹ۛɼ৺ͯ͗͘ѳ͖ͮͪΕɼ໹஦Ͷ໪͗͠ΌͪΕͤΖ͞ͳ͍͗Ζͳࢧ͏Ή͖ͤʃਯເ্֒ຘೖ͹‫׈‬ಊྙΏबҕͶଲͤΖ‫͗ັڷ‬ఁԾͪ͢ͳࢧ͏Ή͖ͤʃ‫׈‬ಊྙɾ‫ັڷ‬ఁԾ࠹ۛɼເΕ͙ͤͱ͏Ζͳࢧ͏Ή͖ͤʃਯເգଡগཔ͹റષͳͪ͢෈҈ͶۨΔΗΖ͞ͳ͗ଡ͏ͳࢧ͏Ή͖ͤʃগཔ͹෈҈ൾΗͪ‫ͱ͗ͣ͢״‬ɼՁ͖ΝͤΖ‫͏ࢧͳ͏͵͗ྙـ‬Ή͖ͤʃൾ࿓‫״‬ɾໃ‫״ྙـ‬࠹ۛɼ͍ΉΕৱཋ͗͵͏ͳࢧ͏Ή͖ͤʃৱཋ෈৾࠹ۛɼৱ΄գ͙ͪΕ͢ͱ͏Ζͳࢧ͏Ή͖ͤʃգৱ֐ड़ͪ͢Ε৿͢͏͞ͳΝͤΖΓΕɼՊͶ͏ͪ͏ͳࢧ͏Ή͖ͤʃ‫׈‬ಊྙఁԾ

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図 3 作成した質問

しているが，アクションのメッセージ内容を自動更新することは現時点では困難だったため，Morning1-3, Evening1-3 の

5. 実験的評価
5. 1 実 験 概 要

メッセージ内容のみ，手動で更新した．

実装したプロトタイプ実装を用いて，予備実験を実施した．

4. 2 問いかけの作成
高齢者への問いかけの内容を作成するために，今回の実装

実験は 2019 年 7 月 2 日から 7 月 8 日までの 7 日間，6 名の被では精神疾患の質問票を活用した．具体的には，2. 3 で述べた験者を対象に行った．被験者の内，2 名は 70 代男性，1 名は 40

GDS-15, PHQ-9, GAD-7, GHQ60 を参考にし，42 の質問文を代男性，3 名は 20 代男性である．提案サービスは元来高齢者世作成した．提案サービスは継続的な「こころ」の見守りを目的

代を対象としているが，今回はサービスそのものの実現可能性としており，特定疾患の厳密なスクリーニング検査を行うもの

を検証するため，若い年代の被験者にも参加してもらった．

ではない．よって，死や自殺願望を問う強い質問は避ける，回

なお，実験の実施においては，神戸大学大学院システム情報学

答しやすいよう語尾を統一する等，受容性を高める配慮をした．

研究科の研究倫理審査委員会の承認を得ている (番号 R01-02)．

42 の質問文を 3. 3 で定義した 3 つのカテゴリに分類した．

5. 2 実 験 結 果

Physicality は 13 個，Mentality は 21 個，Sociality は 8 個の質

7 日 間 の 実 験 期 間 に お い て ，被 験 者 の 6 名 の う ち ，5 名

問に分類できた．これらの結果を図 3(a)(b)(c) に示す．表中，(A,B,C,D,E とする) からは継続的に回答を得られた．しか

太字の質問は「とても思う」という回答が「良い状態」を表すしながら，70 代男性の 1 名 (F とする) からはほとんど返答が得質問である．その他は逆の解釈になる．これらの質問を順序はられなかった．実験後，被験者 F に理由をたずねると，LINE問わず，朝に 3 個，晩に 3 個，一日 6 個答えてもらうことで，の画面設定の都合で，質問メッセージに気づかなかったという

1 週間ですべての質問を網羅するように設定した．

ことであった．スマートフォンの操作説明を徹底すべきであっ4. 3 フィードバックのための項目抽出と方法た．また，朝 6:30 と晩 21:30 に 3 問ずつ回答してもらうこと

今回の実装では，過去 1 週間の回答の統計をとり，回答の値を想定していたが，まとめて 6 問回答する場合や，一部の回答が低い質問に関して，さらなる問いかけを行い，対象者に自己が抜け落ちているケースが見られた．LINE のテキスト入力での振り返りを促すフィードバックを行うこととした．このための回答がやりにくいという指摘があった．

に，各質問文の内容が示唆する項目を抽出した．その結果を図

次に，実験で得られた被験者の心理状態のスコアを箱ひげ図

3 (a)(b)(c) の「項目」に示す．フィードバックの方法としては，で表したものを図 4 に示す．被験者ごとに 3 つのカテゴリの対象者の過去 1 週間の回答で，マイナス評価となった質問につスコアの分布を表している．カテゴリごとの平均値に注目すいて，その質問が示唆する項目を提示して自己の振り返りを促ると，各々の心理状態の特性が分かる．例えば，被験者 D はし，思い当たることや不安事を外化させることを狙う．

Physicality, Mentality, Sociality の平均値はそれぞれ，-0.08,― 5 ―験後のインタビューによっていくつかの課題が見つかった．
まず，質問に対する回答が遅れる，あるいは，回答を忘れるという即時応答性の課題である．LINE はチャットコミュニケー
ションツールであるが，応答を保証する仕組みはない．回答が若干煩雑なテキスト入力ということも応答性に影響を与えている．今後，回答の催促や回答入力の容易化，継続のためのモチベーション向上などの仕組みが必要である．
また，フィードバックの有効性，満足性も不十分である．今回のフィードバック手法は，1 回でもマイナス評価がついた質問の関連要因をすべて指摘するものであった．しかし，「当てはまらないものもあり戸惑った」「抽出項目が多いと感じた」など

図 4 実験で得られた被験者の心理状態の分布のコメントから，この手法は少し過敏で悲観的なフィードバッ

-0.21, 1.00 であることから，身体的あるいは精神的にやや弱っクを生成している可能性がある．今後改善していきたい．

ているが，社会的な側面からの健康は保たれていることが分か

6. お わ り にる．また，箱の高さに着目すると，回答のばらつき度合いが分

本稿では，日々の継続的なインタラクションを通して，在宅かる．被験者 C 以外の 4 名は，Mentality がもっとも変動しや

高齢者の心の見守りおよび自発的なメンタルヘルスケアを支援

すく，Sociality が変動しにくい結果となった．
各被験者の回答を分析し，4. 3 で述べた方法でフィードバッ

する「こころ」の見守りサービスを提案した．また提案サービクを作成して，実験最終日の次の日に送信した．例として被験スのプロトタイプを実装し，予備的な実験を行った．実験の結者 B へのフィードバック文を示す．

果，提案サービスによって対象者の心理状態を表すデータが取

得・蓄積できること，データに基づくフィードバックによってB さん，おはようございます！ 7/2〜7/8 の間に答えて頂いた質問から，B さんは，最近，対象者の心の内を外化できることが分かった．
今後，一般の高齢者を対象として，広範囲な評価実験を行っ・活動力，興味の低下ていく予定である．その中で，即時応答性を向上するためのイ

・疲労感，無気力感

ンタラクション改善や，効果的なフィードバックの手法，具体・くつろぎの困難的な自助支援の提案法を模索していきたい．

・不安感
・集中力の低下

謝辞

本研究は，JSPS 科研費 JP19H01138, JP17H00731,

JP18H03242, JP18H03342, JP19K02973 の助成を受けている．

・物忘れへの懸念

文・慢性的なストレス

献[1] 内閣府，“令和元年版高齢社会白書,” https://www.cao.go.jp/，
June 2019.
を感じているようです．何か思い当たることはあります[2] 厚生労働省，“地域包括ケアシステム,” https://www.mhlw.go.jp/
か？ 不安なことや心配なことがあれば，誰か身近な方や，
stf/seisakunitsuite/bunya/hukushi_kaigo/kaigo_koureisha/chiiki-houkatsu/，March 2013.
私に話してみてくださいね．
 [3] 厚 生 労 働 省 ，“う つ 予 防・支 援 マ ニ ュ ア ル（ 改 訂 版 ）,”https://www.mhlw.go.jp/topics/2009/05/dl/tp0501-1i.pdf，
フィードバックの結果，被験者 B から下記の返答が得られた．
March 2009.
[4] 武田雅俊，田中稔久，“お年寄りの心の病気,” 絵でみる心の保健室，どうもありがとう．このところいろんな仕事が忙しく，く
大阪大学大学院医学系研究科・精神医学教室（編），pp.170-191，
アルタ出版社，東京，2007.
つろぐ暇がありません．用事が重なって色んなことを忘れ[5] 中村，波多野，宮崎，安田，桑原，数井，佐伯，徳永，大武，児ています．慢性的なストレスもその辺りから来ているのか
玉，小杉，“在宅高齢者・認知症当事者の「こころ」の外化に基づもしれません．ただ仕事は順調で，皆頑張っているので，
く自助・互助支援システムの開発,” 科学研究費・基盤研究 (A)，
19H01138，2019-2023.
こうした不安も消えていくのではないかと思います．
 [6] H. Maeda, S. Saiki, M. Nakamura, and K. Yasuda, “Memory
Aid Service Using Mind Sensing and Daily Retrospective
フィードバックで指摘された事項によって，被験者 B が自身
by Virtual Agent,” Digital Human Modeling 2018 (DHM2018), Held as Part of HCI International 2019, July 2019の振り返りを行った経緯が見て取れる．また，思い当たる原因(to appear).
とその深刻度合いも外化されており，フィードバックの一定の[7] 前田，佐伯，中村，安田，“在宅高齢者に向けた「こころ」セン
有効性が確認できた．他にも「自分に当てはまらない項目があ
シングのためのルールベース問いかけ機構,” 電子情報通信学会
WIT 研究会, Aug. 2019 (to appear).
り当惑した」「指摘項目がありすぎて改めて自分の心理状態が[8] World Health Organization，“Constitution of the World
危ないことが分かった」などの反応が寄せられた．
Health Organization,” https://www.who.int/，July 1946.
5. 3 考察[9] A Young，“The Anthropologies of Illness and Sickness,” Annual Review of Anthropology，vol.11，pp.257-285，October
予備実験はおおむね順調に進んだものの，実験結果および実
1982.

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