| Project/Area Number |
22K12286
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62020:Web informatics and service informatics-related
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| Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
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Principal Investigator |
三輪 洋靖 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (30367073)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 健太郎 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (10635808)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
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| Keywords | 介護 / 従業員 / 行動計測 / タイムスタディ / 自動化 / 機械学習 / サービスプロセス / 行動推定 / 屋内測位 / サービス工学 |
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| Outline of Research at the Start |
介護サービスでは介護人材不足を解決するため、生産性の向上が求められており、新しい技術の導入・活用やサービスの再設計が期待されている。そのためには、サービスプロセスの可視化と技術に合わせた最適化が不可欠と考え、本研究では、用途に合わせた粒度でサービス提供者全体のサービスプロセスを自動で計測するシステムの構築を研究目的とする。具体的には、①介護サービスの設計に求められるサービスプロセスの粒度の調査、②プロセスの計測に必要な行動分類の構築、③サービス提供者の行動推定手法の開発を行い、それらの成果を統合してサービスプロセス計測システムの開発を目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、介護サービスを①介護サービスの設計に求められるサービスプロセスの粒度の調査、②プロセスの計測に必要な行動分類の構築、③サービス提供者の行動推定手法の開発を行うことで、介護サービスのサービスプロセスを自動で計測するシステムの構築を目指している。
２０２３年度は、③サービス提供者の行動推定手法の開発として、２０２２年度までに計測した介護士の他計式のタイムスタディ、および、屋内測位技術による動線計測を用いた技術開発を行った。具体的には、介護士が一連の業務を行っていた施設内の場所と時間に関する情報を学習データに、タイムスタディで取得した介護士の行動データを教師データとして、機械学習によって介護士の行動を推定した。機械学習としては、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク等を用い、方法を変えながら推定精度の向上を目指した。そして、計測データに含まれていた２１種類の行動について、開発した推定手法を用いた精度検証を行った。検証には５分割交差検証を用い、５つの行動候補を推定し、その中に正しい推定結果が含まれた場合を正解とした。その結果、畳み込みニューラルネットワークを使用した場合に最も精度が高くなり、その推定精度は８６．５％であった。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究計画では、２０２３年度にサービス提供者の行動推定技術の開発を予定していた。そして、予定通り、２０２２年度までに取得したデータを用い、サービス提供者の行動推定技術の開発を進めることができた。５つの行動候補に含まれた場合を正解としたが、当初目標であった８０％以上の推定精度も上回っており、研究はおおむね順調に進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
２０２４年度は、介護士の行動推定技術の改良として、学習データや機械学習アルゴリズムの組み合わせを検討し、推定精度の向上を目指す。そして、これまでの研究成果を統合し、介護サービスにおけるサービスプロセス計測システムのプロトタイプ開発に注力する。開発にあたり、所属機関内のサービス工学分野、人間拡張、人工知能分野の研究者からも意見を頂き、研究を推進していく。
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