| 研究課題/領域番号 |
20K11093
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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| 研究機関 | 釧路工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
中島 陽子 釧路工業高等専門学校, 創造工学科, 教授 (20217730)
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| 研究分担者 |
本間 宏利 釧路工業高等専門学校, 創造工学科, 教授 (80249721)
プタシンスキ ミハウ 北見工業大学, 工学部, 准教授 (60711504)
桝井 文人 北見工業大学, 工学部, 教授 (80324549)
秋葉 友良 豊橋技術科学大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (00356346)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 介護支援システム / 自然言語処理 / 機械学習 / 介護事例データベース / 個人属性 / 介護方法提示 / 介護事例 / 大規模言語モデル / 困りごと / 個人属性データベース / 介護支援 / クラスタリング / 質問応答 / 文章類似度 / 認知症 / 文章要約 / 介護コミュニケーション / BPSD / 認知症グループホーム支援 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
超少子高齢化により高齢者介護施設が急増している一方で，新人介護職員の離職率が非常に高く，離職低減と介護の質向上への取り組みが喫緊の課題となっている．介護施設現場からは介護サービス受給者の多様性に対応する具体的解決策の提示支援が切望されている．
本研究は，認知症グループホーム(GH)が所有する介護資料を利用して，介護事例データベースを構築し，自然言語処理や機械学習技術を応用し，多様性に対応可能，かつ効果的な介護対応手段を提示する介護コミュニケーション支援システムの開発に挑戦する．本研究は，認知症GHの介護業務円滑化，業務負担軽減，および，介護職員の離職率低減など，現状の問題解決に貢献できる．
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| 研究成果の概要 |
本研究は，超少子高齢化に伴う新人介護職員の離職率低減と介護の質向上を目的に，認知症グループホームの介護資料を用いて介護事例データベース（DB）を構築し，自然言語処理と機械学習技術を応用した介護支援システムを開発した．1年目は介護事例DBの構築，2年目は類似文章抽出モデルの精度向上，3年目は議事録と音声データからの自動抽出と個人属性を考慮したクラスタリング，4年目は精査データの追加と個人属性を考慮した対応方法の提示およびWebアプリの作成を行った．結果，個人属性を考慮したモデルの精度が向上し，介護現場での実践的な応用が期待される．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は，介護施設における自然言語処理と機械学習技術の応用を通じて，介護支援方法の提示モデルを高精度に実現した点にある．特に，施設ごとの対応傾向や利用者の個人属性を考慮したクラスタリング手法の導入が，新たな知見を提供した．社会的意義としては，介護職員の離職率低減と介護の質向上に直結する点が挙げられる．個別対応が求められる認知症ケアにおいて，適切な対応方法を提示することで，介護職員の負担軽減と介護サービス受給者の生活の質向上に寄与することが期待される．
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