2020 Fiscal Year Annual Research Report
自然言語で介護スタッフの“ケア知”を補完する知的情報システムの構築と施設への導入
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17H01950
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| Research Institution | Saga University |
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Principal Investigator |
中山 功一 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (50418498)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大島 千佳 佐賀大学, 理工学部, 客員研究員 (10395147)
大村 廉 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (10395163)
杉原 太郎 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (50401948)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 高齢者生活 / 介護支援 / 対話ロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
「人の心身の状態にいち早く気づき，適切に対応する知」を「ケア知」と定義し，介護の現場でスタッフの「ケア知」を補完するシステムを研究開発した．
人の行動を把握するセンサネットワークの研究課題では，姿勢検知技術であるOpenPoseを用いて，スタッフ等を探す／呼ぶ動作を推定するアルゴリズムに取り組んだ．スタッフを探している動作の推定は精度が低かったが，挙手等の明確な動作によりスタッフを呼ぶ場合は，正解率89.1％（F値89.6％）という高い精度で検知できた．
被介護者の心身の状態を推定し，ロボットが状態に応じた適切な介入（声掛け）をする研究課題では，今から話始めようとする前の予備動作の検知に取り組んだ．被験者による個人差が大きかったが，被験者によっては適合率81％と高い確率で検知できた．また，LSTM(Long Shor-Term Memory)による被験者の動作からの心身状態の推定に望ましい教師データの作り方や分類アルゴリズムが明らかになった．ロボットによる声掛け時に発生する不自然な間を防ぐあいづちの研究では，Random Forest Classifierを用いて正解率98％以上の精度で被験者と同様のタイミングであいづちができることを示した．
社会的課題を顕在化し，現場へのロボットの導入要件を明らかにする研究課題では，新型コロナの影響により介護現場での実地研究が困難となったが，介護日誌からスタッフのポジティブ・ネガティブな状態を推定し，被介護者の入所時にはネガティブな単語が多くみられることを明らかにした．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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