2020 Fiscal Year Research-status Report
Feature Extraction Based on Latent Rank Theory on the Competency of Care Worker for AI Development
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20K02231
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| Research Institution | CARE CONNECT JAPAN, Inc. (Research Institute of Community Care Management) |
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Principal Investigator |
高橋 順一 株式会社ケアコネクトジャパン(地域ケア経営マネジメント研究所), 研究開発部門, 主任研究員 (10854755)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | コンピテンシー / 介護職員 / 潜在ランク理論 / 人工知能 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、介護職員のコンピテンシー（顕在化した職業能力）の特徴をランク情報として自動的に抽出する人工知能の開発に資する基礎資料を得るために、近年統計学領域で開発された潜在ランク理論を活用し、介護職員のコンピテンシーに関するランク数と各ランクにおけるその特徴を実証的に明らかにすることを目的としている。
初年度（2020年度）は、国内外の文献検索および収集をし、介護職員を含む介護や福祉に関連する職種のコンピテンシー尺度について、概念的・数量的一次元性を重視したレビューを行った。コンピテンシーの概念を基礎とする知識やスキル、特性など共通点はあるものの、職種やその専門性ごとに、詳細な因子構造は大きな差異があることについて整理した。また、経験則への偏向により、構成概念妥当性や因子不変の検討によるコンピテンシーの総合得点の数量化のエビデンスを備えていない尺度（適合度や因子負荷量に問題がある等も含む）が散見される現状から、エビデンスベースドの実践や育成方法に向けて、概念的・数量的一次元性を備えた尺度を開発する重要性についてまとめた。広義のコンピテンシーの概念は多義的でもあるため、一次元性を備えた複数の尺度を開発し、潜在ランクを推定することも有益であると整理した。
2021年度の調査に向け、介護職員におけるコンピテンシー尺度項目を選定し予備調査を実施し、項目の吟味や確認的因子分析ならびに潜在ランクの推定を試行した。IRP（項目参照プロファイル）を用いたランクの自動推定に加えて、より簡便に少ない項目でランク情報を自動的に抽出することについては、機械学習における教師あり学習アルゴリズムであるランダムフォレストや勾配ブースティング、多層パーセプトロン等の長短について整理し、識別の準備を進めた。
これらの知見は、調査や解析、人工知能の開発など本研究を継続していくうえで有益なものであったと推察される。
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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
概ね当初の計画通り、2020年度は先行研究およびコンピテンシー尺度の収集・レビューを実施できた。尺度開発手法としての確認的因子分析や因子不変、潜在ランクの自動推定、機械学習における教師あり学習のコードの記述など解析の準備が整った。現在、調査の実施に向けた準備を行っている。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初の研究計画通りに、研究を進める予定である。ただし、新型コロナウイルス感染症の感染防止・感染予防の観点から、事業所や調査対象者の状況に配慮した調査の実施の可否ならびに実施方法について検討しながら、研究を遂行することが求められる。そのため、今後の社会情勢を鑑み、適切な対応を図りながら研究を推進していくものとする。
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| Causes of Carryover |
新型コロナウイルス感染症の予防等のための社会における在宅勤務等の推進により、調査用に複数購入予定であったタブレット端末の在庫不足や高額化が発生し、次年度に購入することが適切であると判断したためである。また、必要経費の節減に努めたことや、量的調査説明会旅費についてできる限りweb会議を導入することの検討を進めたためである。次年度の研究計画では、研究の円滑な実施のために必要な研究資料や量的調査員謝金等に充当していく予定である。
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