2017 Fiscal Year Annual Research Report
Implementing Person-Centered Home Dementia Care Using IoT and Cloud Computing
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16H02908
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
中村 匡秀 神戸大学, システム情報学研究科, 准教授 (30324859)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
波多野 賢治 同志社大学, 文化情報学部, 教授 (80314532)
宮崎 純 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (40293394)
松本 真佑 大阪大学, 情報科学研究科, 助教 (90583948)
佐伯 幸郎 神戸大学, システム情報学研究科, 特命助教 (40549408)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | スマートセンサ情報システム / ユーザインタフェース / 医療・福祉 / IoT / 認知症ケア / コグニティブ・コンピューティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，施設介護の理想原理とされているパーソンセンタードケア(PCC)を，認知症者の自宅で実践することを目的とし，一般家庭に導入可能な在宅PCC支援システム"Virtual Care Giver (VCG)"を実現する．VCGを4つのサービス（状態センシング，コンテキスト推定，ケア推薦，エージェント）に分けて開発し，サービス指向アーキテクチャ(SOA)で垂直統合する．平成29年度は，4つのサービスに対して，以下の技術を実装した．
(1) 状態センシング：宅内の環境データを時系列分析し，環境変化を検知してVCGが高齢者の状況を聞き出す技術を開発した．また，VCGの問いかけをLINEアプリに拡張し，高齢者が外出した際にもVCGとコミュニケーションを行えるサービスを実装した．
(2)コンテキスト推定：屋内のユーザの位置と環境センサの値を利用して，一人暮らし世帯の生活リズムを推定・改善するサービスの提案を行った．環境値と宅内位置情報を組み合わせることで，特定の行動については80％以上の精度で認識できることが分かった．
(3)ケア推薦：VCGが提供する話題を個人ごとに動的生成する技術を開発した．会話で得られる個人の生活史や嗜好から，Web上のLinked Open Dataを探索し，個人に応じたWebリソースを探してコンテンツとして取得する．
(4) エージェント：VCGと会話中の高齢者の表情を，コグニティブ・コンピューティング技術で解析し，会話中の感情をリアルタイムで数値化するシステム「Face Emotion Tracker」，VCGの見かけ（アバター）を写真から自由に生成するシステム「MPAgent」，様々なケアシステムのログを統合して利用者の状況を取得するサービス「Log4Care」を開発した．実際の高齢者施設でシステムを使ってもらう実験を行い，有効性の評価を行った．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
平成29年度開始時に計画した4つのサービスのシステム化に関して，実際に試用可能なレベルのシステムを構築し，最終的に目指すシステムのプロトタイプ版ともいえるシステムが構築できている．また，システムが提供するケアの効果を，利用者の表情から客観的に評価するためのシステム「Face Emotion Tracker」や，バーチャルエージェントの見かけを写真より動的に生成して好みのエージェントを作成する「MPAgent」など，本年度の計画にはなかったシステムまで開発することができた．これらを実際の高齢者施設の利用者に試してもらい，臨床データを取得できている．これらの成果について，国際会議やジャーナル論文に成果発表を行っている．したがって，当初の計画以上に進んでいると考えている．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は，これまでに開発したシステムを試験運用を通してチューニングし，実環境での運用実験を行うことを目指す．
(1) 状態センシングサービス：システムから利用者への問いかけを通して，複数の高齢者の状況データを収集し，センシングデータにラベル付けを行う．推定されたコンテキストに基づいて，高齢者の体の具合や心理状態など，センサからは観測できない内面状態を聞き出すような心理センシングも実施していきたい．
(2) コンテキスト推定サービス：設置したセンサボックスやエージェントが収集する時系列データと，被験者によって入力された実際の状況データを突き合わせ，宅内の認知症者の身体的・心的状況や環境の状況（宅内コンテキストと総称する）を推定する手法を研究・開発する．今年度は，蓄積したデータから長期的な生活行動の周期を見つけ，生活リズムを推定するアルゴリズムを検討する．
(3)ケア推薦サービス：推定された宅内コンテキストから，その時の環境・身体・心理状況に望ましいケアを推薦するサービスを開発する．平成29年度の成果である個人向け会話生成技術を拡張し，利用者に関する知識・オントロジーを，会話を通して拡張していくデータモデルを考察する．
(4)エージェントサービス：エージェントと利用者のやり取りをデータとして蓄積し，エージェントが提供したケアの効果を客観的に評価できる機能を組み込んでいきたい．平成29年度に開発したFace Emotion Tracker，MP-Agent, Log4Careを活用して進めていきたい．
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[Presentation] Kobe Demographics API2018
Author(s)
Arashi Sako, Takuhiro Kagawa, Sachio Saiki, and Masahide Nakamura
Organizer
World Data Viz Challenge 2017 (WDVC2017), vol.Kobe Round, February 2018
Int'l Joint Research
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[Presentation] Kyu-Syoku-Iku (給食育)2018
Author(s)
Haruhisa Maeda, Sachio Saiki, and Masahide Nakamura
Organizer
World Data Viz Challenge 2017 (WDVC2017), vol.Kobe Round, February 2018
Int'l Joint Research
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