2023 Fiscal Year Research-status Report
The Global Study on the Performance Factors of Migrant Workers to Care giving in Japanese Community and the Education for it.
| Project/Area Number |
20K02196
|
|---|
| Research Institution | Teikyo University of Science & Technology |
|---|
Principal Investigator |
山田 健司 帝京科学大学, 医療科学部, 教授 (00320664)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2025-03-31
|
| Keywords | 外国人労働者 / 労働力 / 介護 / 労働人口 / 移民 / 特定技能 / 労働条件 / 管理団体 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
外国人家事介護労働者の在宅における稼働性の研究の目的は、実際に稼働している当該外国人の実態評価を（１）滞在資格関連因子「滞在期間」「滞在許可証の種別」「当該職就労のために支払った金額と借財額」「仕送り月額平均」「在日期間の家族構成」、業務関連因子として「日本語能力」「介護技術」「家事技術」「コミュニケーション能力」「勤務体制」（３）個人生活関連因子「居住形態」「休日内容」「ロコモーション内容」「同朋コミュニケーション・コンタクト形態」「余暇・趣味時間」「心身の体調変異」等との相関回帰を機械学習システムによって解析しようとするものである。今般のパンデミックにより、国内国外ともに当該研究の対象者が激減したこと、出国が困難であったことから、調査自体がデッドロックとなっていた。2023年においては、5月からCOVIT19が第５類に移行したことから、調査再開を目途に2022年度はその準備のための対外的交渉と調査準備を進めてきた。また根本的に調査対象のサンプリング方法を変更して、標本の確保に目途を付けた。さらに国際比較において本研究調査対象者を国内稼働実態と国外の対象者を分離することなく、来日前と来日後に区分した縦断的継時的調査のパネル調査手法を用いることとした。つまり、出身国から在日介護労働者を探索するベクトルでサンプリングを実施することとした。
2021年度から施行している機械学習すなわちAI を用いた解析手法により、従来の統計解析手法の制約である多変量解析手法の制約ルール、データ数の制約、交絡因子の干渉等に関する解析留意事項等から解放される可能性を探求し、計測的にそのを応用を試みた。
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
4: Progress in research has been delayed.
Reason
パンデミックにより、国内国外ともに当該研究の対象者が減じたこと、出国が困難であったことから、調査自体がデッドロックとなっていたが、2023年において
COVIT19が第五類に移行したことから、調査再開準備を行い、実施体制の整備を進めた。またサンプリング方法を変更し、標本の確保に目途を付ける手法を開発した。国際比較において本研究調査対象者を来日前と来日後に区分した縦断的継的調査のパネル調査手法を用いることとした。
上記により、日本とフィリピンの両国で調査を実施した。コロナ前の状況は大きく変化しており、さらに調査対象者の離職、帰国数が相当数に上っていた。
|
| Strategy for Future Research Activity |
労働者として稼働する方々を探索してサンプリングし対象者を決定する。当該サンプルについては、在日する現況との比較のため出国前の因子とシンクロする項目を設定する。
解析はAI（機械学習由来と一部深層学習形式）を主として利用して行う。質的データについては、テキストマイニングを試行する。
調査対象者が国際間で拡散しているため、対面調査にWeb情報を加えWeb上での調査を実施していく予定である。
|
| Causes of Carryover |
COVIT19パンデミックによる渡航制限および調査対象者の消失等にともなう研究活動の遅延が主たる理由。
調査方法の再構築により、調査を実施中であり、研究の最終局面を迎えつつある現状を鑑み、調査研究結果を発出する。
|
