| 研究課題/領域番号 |
17H01950
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
家政・生活学一般
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| 研究機関 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
中山 功一 佐賀大学, 理工学部, 准教授 (50418498)
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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,810千円 (直接経費: 13,700千円、間接経費: 4,110千円)
2020年度: 3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2019年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2017年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円)
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| キーワード | 高齢者生活 / 介護支援 / 対話ロボット |
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| 研究成果の概要 |
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は，被介護者がスタッフ等を呼ぶ動作をF値0.896で検知できた．人の特徴点の座標データをもとに，人が話し始めようとする前の動作（予備動作）を検知するデルを作成し正解率0.81が得られることを確認した．被介護者の心身の状態を推定することができるようになる．さらにロボットが会話の中に適切なタイミングで割って入れるようになるために，ある人と同じタイミングで頷くがことができるモデルを作成し，正解率0.98で動作することを確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
高齢化による慢性的な人手不足，および，その解消方法が見つかっていない介護業界では，介護スタッフの負担を減らしつつ要介護者の心身の状態にいち早く気が付く技術が求められている．本研究では，カメラからの画像情報とマイクからの音声情報に基づき，人工知能を用いて，介護現場において重要な要介護者の心身の状態変化をいち早く検知するための要素技術を明らかにした．この技術により介護スタッフを支援することで，これまで人手不足のため気が付かれなかった要介護者の変化を人工知能が検知し，介護スタッフに提示できるようになる．この結果，介護スタッフの負担を減らしつつ，より良い介護を実現すると期待される．
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