ケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースと、ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を前記データベースより導出する第1の処理部と、既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第2の処理部と、入力または受信された評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第3の処理部とを含む、情報処理装置。請求項1において、前記データベースには、データセットごとに評価内容、行った評価項目の順番および判断のための論理回路が記憶されている情報処理装置。請求項1または2において、同一の評価項目の内容がデータベースに存在する場合には、当該評価項目の内容に対応する前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報または対応方法を抽出し、同一の評価項目の内容がデータベースに存在しない場合には、当該評価項目の内容に近似する評価項目の内容に対応する症例情報または対応方法を抽出する、情報処理装置。請求項1~3のいずれかにおいて、入力または受信された症例情報、対応情報または効果情報に基づき、予想される評価内容を推測する推測手段を含む、情報処理装置。請求項1~4のいずれかにおいて、評価内容に基づき導出された症例情報、対応情報または効果情報と、入力または受信された実際の症例情報、対応情報または効果情報とが異なる場合には、当該入力または受信された実際の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースに記憶する情報処理装置。第1の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する工程と、第2の処理部が既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する工程と、第3の処理部は、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する工程とを含む、情報処理方法。コンピュータに、第1の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する第1ステップと、第2の処理部が既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第2のステップと、第3の処理部は、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第3のステップとを実行させるためのプログラム。第1~第3の処理部に接続されたデータベースシステムであって、前記第1の処理部が、第1の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する第1ステップと、前記第2の処理部が、既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第2のステップと、前記第3の処理部が、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第3のステップとを実行し、前記データベースシステムは、既になされた評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容、および、前記データベースに記憶された評価内容の回答順序と、実際に入力された症例情報、対応情報または効果情報を更新する更新手段を含むデータベースシステム。しかし、上記のように決められた項目にしたがって決められた順番で問診していく場合には、ケア対象者の細かい症状や個人特有の症状を特定することが大変難しかった。また、症状を特定できたとしても対応方法については、ケアプラン作成者の技能に委ねられていた。本発明の目的は、ケア対象者の症状の特定を容易かつ的確に行うことができる情報処理装置、情報提供サーバおよびプログラムを提供することにある。1.情報処理装置本発明の情報処理装置は、ケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースと、ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を前記データベースより導出する第1の処理部と、既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第2の処理部と、入力または受信された評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第3の処理部とを含む。本発明によれば、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。本発明において、前記データベースには、データセットごとに評価内容、行った評価項目の順番および判断のための論理回路が記憶されていることができる。本発明によれば、データセットごとに評価内容、行った評価項目の順番および判断のための論理回路がそれぞれ関連づけられているので、いずれかの情報を入力することで、同一のデータセットとして関連する他の情報を入手することができる。本発明において、同一の評価項目の内容がデータベースに存在する場合には、当該評価項目の内容に対応する前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報または対応方法を抽出し、同一の評価項目の内容がデータベースに存在しない場合には、当該評価項目の内容に近似する評価項目の内容に対応する症例情報または対応方法を抽出することができる。本発明によれば、同一のデータを有するデータセットがなくも、近似の情報から推測して症例情報や対応方法を導き出すことができる。本発明において、入力または受信された症例情報、対応情報または効果情報に基づき、予想される評価内容を推測する推測手段を含むことができる。本発明によれば、症例情報などから評価情報を推測することができるという新たな情報処理の方向性を提示できるメリットがある。本発明において、評価内容に基づき導出された症例情報、対応情報または効果情報と、入力または受信された実際の症例情報、対応情報または効果情報とが異なる場合には、当該入力または受信された実際の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースに記憶することができる。本発明によれば、データベースの正確さ、精度を向上させることができ、自ら進化させていくことができる。2.情報処理方法本発明の情報処理方法は、第1の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する工程と、第2の処理部が既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する工程と、第3の処理部は、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する工程とを含む。本発明によれば、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。3.プログラム本発明のプログラムは、コンピュータに、第1の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する第1ステップと、第2の処理部が既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第2のステップと、第3の処理部は、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第3のステップとを実行させるためのものである。本発明によれば、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。4.データベースシステム本発明のデータベースシステムは、第1~第3の処理部に接続されたデータベースシステムであって、前記第1の処理部が、第1の処理部がケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶するデータベースより、前記ケア対象者またはケア対象物に対する評価項目を導出する第1ステップと、前記第2の処理部が、既に評価された評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容に応じて、前記データベースを参照して、次の評価項目を導出する第2のステップと、前記第3の処理部が、入力または受信された評価に対する評価内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報を前記データベースより導出する第3のステップとを実行し、前記データベースシステムは、既になされた評価項目、入力または受信された当該評価に対する評価内容、および、前記データベースに記憶された評価内容の回答順序と、実際に入力された症例情報、対応情報または効果情報を更新する更新手段を含む。本発明によれば、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。また、更新手段があることで、データベースシステムを自動進化させていくことができる。上記のケア対象物は、動物や植物などの生命体を含む概念である。第1~第3の処理部は、同一の演算装置から構成されてもよく、または、別々の演算装置により構成されてもよい。症例情報とはケア対象者またはケア対象物の症状に関する情報であり、対応情報とはケア対象者またはケア対象物に対しての対応指針や対応方法などの対応に関する情報であり、効果情報とは対応方法や対応指針がどの程度の効果があるかを示す情報である。以下、本発明の好適な実施の形態について図面を参照しながら説明する。1.背景情報本願発明者は、メンタルケアの実際的原則と接し方の原則を併せ持つものとは、介護者が認知症の方の感覚世界に共鳴することではないかと考えた。そして、認知症ケアとは安定する方向への関わりを試みていく方法ではないかと仮説思考して、KyomationCareと言うケアメソッドを創出した。KyomationCareとは、メンタルケアの実際的原則と接し方の原則を併せ持つケアを共鳴と捉えた造語である。そして、KyomationCareを、基礎的な医学看護学介護学に裏づけられた、アセスメントケアプラン対人援助技術に基づくケアの実践と定義付けている。認知症の方の複雑に入り組んだ反応を読み取ることは難しいため、KyomationCareでは、相手の仕草や行動から得られたアルゴリズムを情報伝達メディアとしてモジュール化した。そして、コンピュータの論理回路に投射してソーティングからデータを特定順位で分類し、統計を求めるシミュレーションを行い検証した。認知症の介護を行なっていくためには、認知症の方の示す様々な症状の発生メカニズムに対する正確な理解が必要だと言われている。なぜならば、一つひとつの症状には、それに対応した脳機能の異常が潜んでいるからである。認知症の方に呈する様々な症状は、理解不能な得体の知れないものではなく脳機能障害に基づく異常と理解できれば、それに対する理屈にあった科学的な対策とケアを考えることが可能になるとも言える。そのためにも医療、看護、介護の情報共有は必須であり、認知症ケアの質を高めるためには、医師、看護師、介護士、理学療法士、作業療法士、言語療法士、鍼灸療法士、柔道整復士などが、ケアに関わる目的を理解しメンタルケアの具体的な目標を持ち理にかなったケアを行うことが必要と考える。また、認知症ケアにおける質を確保するには、客観性、妥当性、信頼性、実現可能性などを網羅した包括的なアセスメントも必要である。しかし、現場での知識、技術に基づく気づきの継承は極めて難しいと言われている。こうした状況では、必要な情報が集まり難く、ケアプラン作成の担当者を悩ませているのが現状である。情報を漏れなく収集把握するためにかなりの時間が必要になり、さらにカンファレンスでは、情報の伝達と共有に時間を費やすため、本来の目的である課題の抽出の明確化と解決に向けたサービス内容の検討に至らないことが多く、決められた時間内でケアカンファレンスを終えることが困難な現状にあるとも言える。図3に示すケアマネージメントシステムKyomationCareは、それらの問題を解決するために、現場での負担感を軽減し、包括的なアセスメントとケアマネージメントサイクルを無理なく実現するための、認知症ケアマネージメントシステムを考案するため認知症の方の10年間に渡る経過観察の介護記録と300名以上の認知症の方の事例を整理し、KCISKyomationCareInterfaceSystemの開発を行なった。KCISの特徴は、認知症の方のような自覚症状が無い方でも客観的な情報収集が行えるように、次の6つの内容を取り入れ体系的に整理しシステム化している。1SOAP方式の介護記録の採用2基本観察様子観察13項目のモジュールで基本観察する1態度2表情3服装4行動5言語の理解力6構音障害7記憶障害8見当識障害9思考10計算11判断12感情13意欲3精神機能評価法MENFIS認知機能動機づけ機能感情機能で薬効評価や精神機能状態の障害を評価する。4睡眠排泄パターン:排泄と睡眠によるパターンをグラフ化して生活リズムを明らかにする5知的機能検査行動観察評価を定期的に行う6RDR:病理の整理を10項目から行なう。病態と今までの生活背景などの状態評価を事前に本人や家族から聴取1生活歴、2家族構成、3初発症状、4発症の仕方、5病前性格6罹病後の性格変化、7既往歴、8遺伝負因、9身体合併症、10趣味嗜好KyomationCareでは、図1に示すようなRDRにより病歴の整理を行う。RDRは時系列に回想し、質疑応答方式で10項目の聞き取りを行う。質問については、家族の心理面に及ぼす影響を十分考慮する。KCISは、これらの情報をたとえばMDSのアセスメント項目に反映できるシステムである。これにより、ケアマネージャーは、トリガーされた問題領域と画像診断の結果や各療法士などの情報も交え、CapsRapsのガイドラインに基づいて暫定プランを作成できる。また、情報通信技術のICTを利用したネットワーク上で医療、看護、介護などの関係者が連携してケアカンファレンスを行うことができる。これらにより、認知症の方の嗜好や人生の背景、脳機能の状態などから専門性を活かして包括的に課題を抽出し、科学的に解決に向けた対応やケアによる生活支援内容を細かくケアプランに言語化することを可能にすることができる。そして、ケアプランの遂行率を高め作業負担を軽減するために、図2に示すようなタイムマネージメントサイクル香盤表を開発した。タイムマネージメントサイクル香盤表とは、多角的なアセスメントおよび客観的な情報に基づいたケアプランをMDSに活用して整理し、ケアプランに沿ったサービスを提供できるようにケアプランニーズに応じた役割を介護専門職らが果たすために、香盤表と呼ばれる舞台などの現場で使われている出演者の出番や全体の進行などを記した表を介護用に編成したものをいう。このタイムマネージメントサイクルもデータベースに格納することができる。また、より良いケアマネージメントを構築するために、KCISを活用することにより、介護者としての意識を高め、知識技術が修得出来るように教育用アプリケーション機能の側面を持たせたことで医療、看護、介護、理学作業言語療法士、ケアマネージャーなどが、共通情報や役割分担を明確化できチームアプローチを促進する結果が得られる。そして、認知症の方との接し方は、決して一方向ではなく、常に相互作用と双方向の関わりであるという視点を再認識できるように最終的にMDSで再確認を行うように設計することができる。本発明の実施の形態は、コンピュータを活用し、包括的なアセスメントとケアマネージメントサイクルを無理なく実現するためのシステムKCISKyomationCareInterfacesystemであり、情報通信技術のICTでネットワーク化され包括支援を可能にしている。2.基本観察項目たとえば、認知症の進行の判断を例にとり説明する。認知症の進行を判断するのに欠かせない非常に大切な検査のスクリーニングテストは、判断を一時点で下すわけではなく、経過を追っていくことが大切となる。スクリーニングテストは、あくまで認知症判断の補助的手段として用いられているが、認知症ケアではこのスクリーニングテストを活用することでケアのヒントが得られる。たとえば、意欲の低下が起こっている認知症の方がいたときにそれが加齢によるものか、抑うつ状態によるものか、または認知症そのものによるものかというようなことが、スクリーニングを行うことで分かってくる。逆にスクリーニングテストを応用した声掛けは、ADLactivitiesofdailyliving:日常生活動作の維持や認知症進行の緩和に有用であるという例もある。スクリーニングテストは、知的機能検査法と行動観察法行動評価法に大別することができる。また、認知症の方へのスクリーニングテストは、これらいずれか一方だけを行うのではなく、双方を組み合わせて多角的な評価を行うことが前提となる。スクリーニングテストは、認知症の方に対する理解と適切な対応を考えていくために非常に大切な診断の補助手段となる。しかし、知的機能検査法は客観的評価に対しては優れているものの、認知症の方への負担は思った以上に大きい。また、せん妄時や重度の方には試行することが難しくできないことが多い。一方、行動観察法行動評価法は認知症の方への負担は少ないものの、介護者の主観的評価に頼ってしまい、判断が偏ってしまうことが多い。そこで、本願発明者が発明したケアKyomationCareでは、介護者の負担度を調査しながら知的機能検査法と行動観察法とを組み合わせ多角的に認知症の評価をできるようにしている。さらに、本願発明者は、客観的な観察と気づきを積み重ね、情報を共有することで、認知症の方の時間と空間を共にするパートナー信頼できる人になることを目指したケアマネージ面と方法を創造した。そのひとつが、知的機能検査法と行動観察法を活用して応用し認知症状の緩和を図ることができるようにした様子観察13項目である。基本観察13項目は、認知症の方の行動から、進行に合った埋蔵資源残存能力やコミュニケーション能力であるセルフケア能力を確認することで、行動心理症状BPSDなどの不適応行動を予測し緩和させることが目的である。ここで、セルフケア能力とは、残された能力である埋蔵資源残存能力やコミュニケーション能力を使って、自分自身で実行できる動作や手順などの能力をいう。基本観察13項目によって得られた情報から、セルフケア能力を見極めて生活の再構築を見出しケアの可能性を引き出すことができる。そして、行動心理症状BPSDの緩和に向けて、計画的に働きかける支援を行うためのアセスメントツールとなる。認知症の方へのケアにおいては、病態の種類や程度によって差異は有るものの、対人援助に介護者側が困難をきたしていることが言われている。介護者は、認知症の方と接する時、どう接すればよいのか、どう話したらよいのか、どう関わってよいのかなどが分からず不安や恐怖心をもってケアしている場合が多い。また、認知症に対する先入観や思い込みを抱いてしまい、不可思議な状態や不可解な言動を目前にすると得体の知れない現象としか見えず介護者側の立場で対応してしまう場合がある。このため、脳の働きとそのメカニズムをよく理解することによって、不可思議な混乱状態も脳機能障害に基づく病態としてイメージすることが必要である。不可思議な混乱状態などは、激しい不安から防衛反応を呈しているとも考えられている。そのような認知症の方への関わり方として、落ち着いて穏やかに接するだけでも安定感がもたらされるが、命令や操作的態度で接してしまい不安や混乱などの行動心理症状BPSDの発症を招いた経験のある介護者は多い。なぜなら、接し方に関しての具体的な方法が示されていないため経験則に頼ったケア中心の介護方法になってしまい均一的なケアが行われず、介護の質を上げることが出来ないからだと考えられる。本願発明者が開発したキョーメーションケアKyomationCareは、これらの問題を解決するために開発されたケアマネージメント方法でもある。そのためには、まず認知症の特徴を理解するため、脳の働きとその病態メカニズムを理解する必要がある。認知症の方の個性あふれる不可思議な感覚や想像力は、萎縮した脳でも生活できる秘密であり、セルフケア能力でも有り、脳のもつ可逆性とも考えることが出来る。そして、それに対する理屈に合った科学的な対策により関わることが、逆に落ち着きや安心感を与える望ましい接し方と言える。基本観察13項目は、認知症の方の状態把握とともに埋蔵資源やコミュニケーション能力などのセルフケア能力を確認することに繋がる。つまり、脳のどの部分の働きが、行動や表情などに関係しているかを基本観察13項目によって理解しながら経験則に頼るケアの答えを求めるのではなく、100人100様のセルフケア能力を見極め記録して、100人100様の個別的な工夫を情報共有し均一的にケアを行う必要があるからである。いずれにせよ、認知症の方と接する量と質が均一化されることがQOLに大きく影響することは確かである。認知症の方の立場に立つことは出来ないが、専門的な創造力を働かせ情報を共有化することで行動心理症状BPSDなどの不適応行動がなくなり、適応行動を増やす可能性を計画的な働きかけによって支援することで、生活の再構築を見出すことの可能性を様子観察13項目から考えられる。評価項目が13種類ある場合に、回答が2者択一であったとしても、評価回答の組み合わせは、60億を超える。したがって、その組み合わせの数は、地球上のほぼ全人口に相当することとなる。3.論理回路のあてはめ本願発明者は、シナプスの伝達方法に似ているコンピュータの論理回路を当てはめ、相手の仕草や行動から得られたアルゴリズムを見出した。そして、コンピュータの論理回路に投射してデータを分類して、仕草や態度から反応を読み取りケアの工夫を仮設思考した。論理回路は2つの値1と0によって演算されている。論理回路イメージに認知症の方の上記の態度による10個のコミュニケーションを当てはめ1=ある0=ないを観察していく。論理積ANDアンドは全ての入力端子に1が入力された場合に限って1を出力するゲートであり、否定積nANDナンドは全ての入力端子に1が入力された場合に限って0を出力するゲートであり、論理和ORオアは少なくとも1つの入力端子に1が入力されれば1を出力するゲートであり、論理否定nORノアは少なくとも1つの入力端子に1が入力すると0を出力するゲートである。本願発明者は、図4に示すAND、nAND、OR、nORの4種類の論理回路の組み合わせにより行動心理症状BPSDの表出が示唆出来ると仮定すると、認知症の方の世界に上手に入り込み安定する方向への関わりは、論理回路によって緩和を試みられる方法が思考出来ることを見出した。AND、nAND、OR、nORを使って様子観察した場合の例Aさん86歳女性日常生活自立度A1認知症高齢者の日常生活自立度IIIアルツハイマー型認知症AtDを以下にあげる。Aさんは、朝の食事を取っていると何も言わずに食器を持って席を立ち上がり、台所に向かい衣類の袖を上手に捲り上げ食器を洗い出す。洗い終わると食器をタオルで拭き、隣でもたついていた女性の食器も取り上げて洗い出す。その一連のなめらかな動きを見ていた介護職がAさん、今日は手際がよいわねと声掛けると、Aさんは何か文句があるのかね、うちには出来ないとでも思っているのかねと興奮して怒った態度を見せた。Aさんの態度を時系列に観察していくと、まず袖をめくり食器を洗い出す行動が見られる。実行機能と食器洗いに対する好奇心があると考察することが出来る。また、隣でもたついていた女性の食器を取り上げて洗い出す行動が引き続き見られる。この行動は、周囲の状態を把握し問題を解決しようとする明瞭な状態と言える。好奇心があり、その考え方が明瞭であることから論理積ANDの回路により達成感が得られた状態と仮定される。しかし、達成感は得られているが、介護者の表現の微妙なニュアンスを理解出来ず防衛的になり自尊心が傷ついた態度が表出したと言える。日常生活自立度A1認知症高齢者の日常生活自立度IIIからも推測できるが、論理否定nORの回路の存在が考察できる。また、言語の理解力に問題が有るため介護者の声掛けに興奮するBPSDが発症してしまったと仮定すると、否定積nANDの回路も考察できる。一連の論理回路をまとめたものを図5に示す。この論理回路はあくまでもAさんの日常生活の態度から推測される論理回路であり、性格や観念を現すものではない。この考え方は、脳の神経伝達の仕組である論理回路を利用して、Aさんの物事を思考する回路を行動から導き出してケアに役立てる概念である。そして、介護者が声掛けに注意しAさんの判断力と表現力を理解し、達成感を共に喜び、Aさんの問題解決の明瞭さから説得することはやめ納得して頂き、つねに尊敬の念をもちありがとうございますと共にお辞儀をする個別ケアを行った。その結果、Aさんの興奮は緩和され消滅した。このように各個人の状況に応じてしっかりとした論理に基づいて評価をしていくことで、適切にケア対象者等の状況を把握することができる。また、この論理回路を他者の評価に適用することは大変有用である。認知症の方は、言語の理解力の低下などから言葉の意味が解らなくなり、語彙が減少して、あのそのあれそれなどの代名詞が多くなるが、あのそのがお腹すいたトイレに行きたいなど、その方の的確な表現として意味が理解出来てくる。認知症の方は、介護者のペースに合わせることは不得意な場合が多いことから、介護者が彼らの話す内容やスピードに同調し、語彙や表情を注意深く様子観察13項目で観察することで、その方のペースをつかんで行くことを可能にしてくれる。そして、介護者同士で、同調迎合し共有することが出来る。様子観察13項目から得られた情報を基にケアを工夫し、その方の心の働きを知り生活能力を見極めてセルフケア能力を最大限に活用したケアを認識することは、認知症の方の柔軟な接し方の参考になると共にケアマネージメントシステムKyomationCareでは意味があることだと考えている。4.情報処理装置図6~図13を参照しながら、情報処理装置10について説明する。情報処理装置10は、インターネットなどの情報通信網に接続された例である。情報処理装置10は、情報処理サーバとして機能し、利用者端末20との間で情報を送受信する。情報処理装置10は、利用者端末20から図6に示すように受付サーバ30を介して情報を送受信してもよいし、または、直接に利用者端末20との間で情報を送受信してもよい。情報処理装置10は、さらに、専門家などの付加情報の提供者の付加情報入力端末40と情報通信網を通じて情報を送受信することができる。情報処理装置10は、上記のケアマネージメントシステムKyomationCareを支援するための情報処理装置である。具体的には、図7に示すように、ケア分野において、計画作成、計画実行、行動介入に対する反応、結果評価、計画見直し、情報収集および情報分析をサイクルを回すための支援装置である。このマネージメントサイクルを回すことで、同時に、図8に示すように、情報処理、アウトプット、ケア、フィードバック、データベース更新、検証、新たな推論仮説の生成というサイクルが回すことができる。図9に示すように、情報処理装置10は、データベース12と処理部14とを含む。情報処理装置10は、評価情報からデータベースに基づいて症例情報および対応情報をアウトプットする機能と、症例情報、対応情報または効果情報に基づいて評価項目に対応する評価内容を推論する機能とを有する。データベース12は、図10に示すように、ケア対象者またはケア対象物に対する複数の評価項目の評価内容と、当該ケア対象者の症例情報、対応情報または効果情報とを一つのデータセットとして相互に関連づけて記憶している。評価項目としては、ケア対象者の症状を特定できる評価項目であれば特に限定されず、たとえば、態度、表情、服装、行動、言語の理解力、構音障害、記憶障害、見当職、思考、計算、判断力、感情、意欲の13項目を挙げることができる。データベース12には、データセットごとに評価内容、評価項目の順番および判断のための論理回路が記憶されている。論理回路は、たとえば上述した図5に示す論理回路AND、nAND、OR、nORの論理回路などの評価内容と症状情報または対応情報とをつなげる論理回路を挙げることができる。評価項目は、たとえば、上記の基本観察項目を適用することができる。データベースは、情報処理装置10に含まれる記憶装置たとえば、ROM、ハードディスクに記憶されている。次に、図11を参照しながら、評価情報からデータベースに基づいて症例情報、対応情報または効果情報をアウトプットする機能について説明する。利用者情報端末20の求める情報症例情報、対応情報または効果情報に応じて、情報処理装置10は、まず、評価情報の取得を行うS10。この処理において、センサーにより取得した情報処理を行ってもよい。次に、評価情報に対応したケア対象者等に対する症例情報および対応情報をデータベースに基づき取得するS11。推論処理や、マッチング機能の正確さ、精度を向上させるための処理を行ってもよい。次に、情報処理装置10は、利用者端末20に対してその情報を送信する。利用者端末20の利用者側が実際の症例情報や実際に行った対応情報、効果情報を入力するS12。実際の症例および対応情報や効果情報の入力を誘導する機能やセンサーにより取得した情報の処理機能などを付加してもよい。利用者端末20から実際の症例情報、対応情報または効果情報を受信すると、既存の症例情報、対応情報または効果情報との比較検証作業を行うとともに、評価情報と症例情報、対応情報または効果情報とをつなぐ論理式を生成するS13。ここで、評価と症例とを結ぶ論理式の自動算出処理や、論理式の自動修正処理、論理式を推測して作成する処理、論理式の信頼性評価検証処理などを行ってもよい。次に、データベース12の更新統計解析などを行い、データベース12のデータの充実化を図るS14。ここで、データベース12の自動追記処理や、統計処理、修正すべき論理式の報知処理などを行ってもよい。送られてきた実際の対応情報が、利用者端末に送信した対応情報と異なる場合には、送信した対応情報が効果のないものということになるが、効果がなかった対応情報としてデータベース12に残しておいてもよい。次に、機能推論や演繹推論、仮説生成などによる新しい情報処理の法則の導出を行ってもよいS15。ここで、ケア対象者等のケアの目標または目的が変わる場合もあり、サイバネティックス理論などを用いた目標追尾機能により新しい目標に合った機能推論や演繹推論、仮説生成などの処理を行ってもよい。情報処理装置10は、評価情報からデータベースに基づいて症例情報および対応情報をアウトプットする機能と、症例情報、対応情報または効果情報に基づいて評価項目に対応する評価内容を推論する機能とを実現するに当たって、次のように症例情報や対応情報を入手することができる。図12に示すように、入力された情報と同じ内容を有する同一のデータセット情報がデータベース12に記憶されているかどうか判断するS20。次に、同一のデータセットが記憶されているのであれば、当該データセットに対応する症例情報、対応情報または効果情報の少なくともいずれか一つをアウトプットするS21。同一のデータセットが記憶されていないのであれば、近似のデータセットの有無を判断する。ここで、データが近似しているかどうか判断するに当たって、データベースの全体全集合又は部分データ部分集合に基づき判断してもよい。データベース12が近似のデータセットを有するのであれば、評価情報に対応する症例情報、対応情報または効果情報の少なくともいずれか一つをアウトプットするS23。近似のデータセットが無いのであれば、データベース12に基づき自動推定する。たとえば、既存の論理式に基づき論理式を自動推定し、推定した論理式に基づきとり得る症例情報、対応情報または効果情報のいずれか一つを導出するS25。自動推定に当たっては、図10に示すように参考データベースを参考に自動推定してもよい。参考データベースには、人文データ、工学データ、科学的データ、医学的データ、学術データ、工業的データ、哲学データ、歴史データ、社会科学データ、自然科学データ、技術データ、産業データ、芸術データ、言語データ、文学データなどが記憶されている。次に、評価内容を取得の手法について図13を用いて説明する。まず、処理部がケア対象者またはケア対象物に対する評価項目をデータベースより導出し、利用者端末20に送信する。評価項目は、有無などの2値により回答できるような評価項目や、3つ以上の選択肢から選択するような評価項目であってもよい。次に、既になされた評価内容、入力または受信された当該評価項目に対する回答内容、および、データベース12に記憶された評価内容の回答パターンと症例情報、対応情報または効果情報との対応データに基づき、次の評価項目を導出する。これにより、あらかじめ決まった内容および順番で評価していくのではなく、ケア対象者等に応じた評価を行うことができ、効率的かつ的確に評価を行うことができる。つまり、選択可能な評価項目の集合から最短ルートで症状の特定が可能と思われる次の評価項目を選択し、詳細な症状の特定を図っていく。言い換えれば、次回以降の評価項目の選択肢の集合を最も小さくすることができるような評価項目を選択する。具体的には、図13に示すように、処理部14が評価問診内容を導出して、利用者端末20に送受信部16を介して送信しS1、評価問診の回答内容を受け取りS2、その回答内容に基づきデータベースから必要な情報を入手するためにアクセスしS3、必要情報を入手後、次の評価内容をどうするか導出しS4、次の回答内容を利用者端末に送るS5。そして、こうして入力または受信されて得られた評価問診に対する回答内容に基づき、前記ケア対象者またはケア対象物の症例情報、対応情報または効果情報をデータベース12より導出することができる。つまり、ある評価内容が決まると、過去のデータからとり得るオプションを決める。このオプションの中から、さらなる評価のための評価項目を選択する。ここで、この評価の次の評価において選択し得る評価項目の種類を最も絞ることができる評価項目を選択すると、症例の特定までに要する評価数を最も少なくすることができる。情報処理装置10は、付加情報端末装置40から付加状況の提供を受け、その付加状況またはその加工情報を利用者端末20に送信してもよい。また、図6に示すように、外部の参考データサーバ50から情報の提供を受け、上記の情報処理に用いたり、付加情報として付利用者端末に送信してもよい。情報処理装置10に対して情報処理を実行させるプログラムは、情報処理装置10に含まれる記憶装置たとえば、ROM、ハードディスクなどに格納することができる。上記の情報処理は、CPUなどの演算装置により実行することができる。データベースは、ハードディスクなどの記憶装置に格納することができる。利用者端末20や付加情報入力端末40は、たとえば、入出力機能があるコンピュータや携帯電話などの携帯端末からなることができる。情報処理装置は、コンピュータなどの自動計算機や携帯電話などの携帯端末を適用することができる。上記の実施の形態においては、情報処理装置10として、インターネットなどの情報通信網に接続して、利用者端末20との間で情報の送受信する例を説明した。しかし、これに限定されず、図14に示すように、情報処理装置10自体に入力部18aや表示部18bを設け、情報処理装置10のみで情報処理を完結させてもよい。この場合、その情報処理装置に表示手段を設け、症例情報や対応情報を表示してもよい。5.他の情報処理機能情報処理装置10は、次の情報処理機能を有していてもよい。1地域ごとの特殊性を見出し、評価項目を見出す際や、症例情報および対応情報を導出する際に参考にする手段を付加してもよい。2評価内容に基づき症例情報や対応情報を導出する際に、他のデータたとえばMDSを参考にしてその信頼性を評価してもよい。3入力された実際の症状情報や対応情報に異常なものが発見されたときは、情報処理装置の管理者に異常を知らせる報知装置アラーム、表示手段などを設けてもよい。6.データデータベースに、さらに次のもの入手して記憶してもよい。1ケア対象者のバイタルサインや健康状態のデータを取得し、データベースに記憶してもよい。バイタルサインとしては、たとえば、体温、血圧上収縮期血圧、血圧下拡張期血圧、脈拍/分、呼吸/分Spo2血中酸素飽和度、身長、体重、水分ccINPUT、水分ccOUTPUT、朝食主食量、朝食副食糧、昼食主食量、昼食副食糧、夕食主食量、夕食副食糧、おやつ量、排便回数/月、排尿回数/月などを挙げることができる。健康状態を知る指標として、たとえば、顔色顔色が良いか、表情気分が良いか、食欲食欲があるか、睡眠よく眠れるか、排便便秘しないか、気分気分が良いよく笑うことがあるか、入浴良く入浴するかなどを挙げることができる。2MRIなどのニューロイメージングによる脳の画像データと症状との関連情報を記憶させて、適宜、利用者端末に送信または表示してもよい。つまり、行動観察から脳神経細胞の残存部位をとらえるために、細胞構造分類と大脳皮質の機能地図の照合シートKBS:KyomationBalanceSeatから、介護者でも視覚的に病態理解を図ることができる。この照合シートは、脳画像によって、脳のどんなところがダメージを受けているのかを調べ、日常の行動観察からわかる認知症の症状と照らし合わせたシートである。この情報の存在により、画像診断からなる脳機能欲求の把握と、観察による行動不適応行動の把握とからBPSDBehavioralPsychologicalSymptomsofDementiaの要因を見つけることに資することになる。3睡眠と排泄のパターングラフを記憶してもよい。睡眠排泄パターングラフは行動観察において、睡眠排泄パターンを15分間隔で168時間記録したものを時系列的にグラフ化するものである。各時間帯に於ける睡眠排泄確率で表す。従来の介護記録では、平均的な睡眠状態や排泄の頻度を視覚的に考察しにくい状態であったが、グラフ化することで時系列変化および確立を見ることにより、1日の中での中途覚醒が起こりやすい時間帯や尿意を催しやすい時間帯をより視覚的に、明確に把握できます。また、このグラフにより認知症の方の生活リズムや生活上の問題点、生活パターンを視覚的に捉え分析することも可能になる。なお、介護者利用者の記録を自覚的症状Subjective、他的所見Objective、評価Assessment、計画Planの順に行うことができる。これにより、問題思考型記述が可能となると共に、医師、臨床心理士、介護職員、看護師、理学言語音楽作業療法士などが統一してこの記述方式を採用することで、チーム間で均一な情報交換を行うことができる。6.作用効果本願発明者は、情報収集Data、情報分析Forcus、計画作成Plan、計画実行Do、行動介入に対する反応Response、結果評価Check、計画見直しActionのDF-PDCAサイクルを回すことで、的確なケアを行うことができることを見出した。一般的に、ケア分野において、計画を立てて計画実行を計画方法は計画を行う者の技能に委ねられ、知識の体系化がなされていない他、科学的見地からのアプローチがなされていない。本実施の形態によれば、情報収集により得られた情報分析Focusを行っている。つまり、情報の解析を行い、各種情報の対応づけを行っている。特に特徴的なところは、本発明者は、AND、nAND、OR、nORの4種類の論理回路の組み合わせにより行動心理症状の表出が示唆できることを見出した。本発明の実施の形態は、その論理回路をデータベースに記憶し、論理回路に基づき次の問診内容をどういうものが適切かどうかを導出し、症例情報や対応情報を効率的かつ的確に導き出すシステムである。従来は、評価すべき項目をリストアップし、すべての評価項目を評価してはじめて症例情報を把握することができる。しかし、評価内容と対応情報とが対応しているので、評価項目を入力するのみで対応情報が導出される。従来、評価内容から症例情報を認識し、その症例情報からケアプラン作成者の属人的な能力により対応情報をどうするかという把握作業を行っていた。しかし、本実施の形態によれば、評価作業を行うことのみでケア対象者への対応情報を知ることができるため、症例情報から対応情報を作成することが評価内容を入力するのみで対応情報を入手することができるものである。このシステムは、決まった評価項目の順番で評価項目を提示するのではなく、その都度、適切と思われる評価項目を決定していくため、ケアに関する評価のみならず、適切であれば教育に関する評価項目も導出することができる。つまり、医療、看護、介護、教育、スポーツなどのあらゆる分野を横串し、包括することができるものである。また、各専門職の情報収集、データ共有によりケア対象者の示す様々な症状の発生メカニズムの正確な理解を図ることができる。論理回路を参照することで、ある評価項目の評価内容に対して関連度が高い評価項目も把握しやすくなる。上記の実施の形態は、本発明の要旨の範囲内で種々の変更が可能である。上記の実施の形態においては、認知症の方のケアについて多く述べたが、これに限定されず、教育や心理ケアなどの分野に広く適用することができる。また、人のケアのみならず、動物や植物などのケアについても広く適用することができる。