研究課題/領域番号 |
20K20257
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研究種目 |
若手研究
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配分区分 | 基金 |
審査区分 |
小区分90150:医療福祉工学関連
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研究機関 | 東京工業大学 |
研究代表者 |
大橋 匠 東京工業大学, 環境・社会理工学院, 准教授 (20824551)
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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 |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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キーワード | 発話分析 / 原因帰属理論 / 福祉機器 / 高齢者 / 帰属理論 / 福祉デバイス開発 / 高齢社会 / 機械学習 |
研究開始時の研究の概要 |
虚弱な高齢者の身体機能の補助や社会参加支援を促すような福祉デバイスの開発が盛んに行われているが、多くの開発現場を悩ます大きな障壁のひとつは、高齢者の負担となるユーザーテストを多数回実施することが難しいことである。限られた機会で効率的に潜在的ニーズを抽出することを目指し、デバイス利用時の自然な会話から、与えられた課題に対する個人の達成動機の変化をリアルタイムで可視化することはできるか検討する。
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研究実績の概要 |
高齢者の福祉デバイス開発において、効率的に潜在的ニーズを抽出することが重要課題となっている。本研究では、デバイス利用時の自然な会話から達成動機の変化をリアルタイムで可視化することを目指している。今年度の研究では、原因帰属理論を用いて、福祉機器利用者の原因帰属先を変える介助者の発話の類型と関連性を明らかにする指針を立てた。電動アシスト付き四輪自転車の実証実験を対象とし、原因帰属先へ誘引し得る介助者の発話の特徴が明らかとなった。本研究の意義は、原因帰属先を変化させる他者の言語的説得の特徴を明らかにすることで、人々の動機づけを高め、行動を促進する可能性がある点にある。また、大規模言語モデル等を用いてリアルタイムで発話から帰属先の変化を推定するシステムの構築に向け検討を進めており、今後の福祉デバイス開発において、高齢者の負担を軽減しながらニーズを抽出ができるようなシステムの構築を目指している。これにより、高齢者がより快適に社会参加できる福祉デバイスの開発が促進されることが期待される。さらに、この研究成果は、介護現場やその他の福祉分野だけでなく、健常者を対象とした商品開発やサービス提供においても応用が可能であることが期待される。顧客のニーズを的確に把握し、満足度を向上させるためのコミュニケーション手法やプロセスの改善に貢献することができるだろう。加えて、本研究は人間の心理や行動を理解するための新たな視点や手法を提供することも意義深い。原因帰属理論や機械学習技術を組み合わせることで、人間の内面に関する知見を得ることができる。これは、心理学や行動経済学などの分野での研究や実践に対しても貢献することが期待される。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
COVID-19の拡大により、介護施設への立ち入りおよび実験実施・データ取得が困難となり、当初の研究計画からは遅れが生じている。
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今後の研究の推進方策 |
他者の介入による影響を詳細に検討し、帰属先推定の精度を高めていく。また、既存の書き起こしモデルや、大規模言語モデルとの統合を図り、リアルタイムに近い形で帰属先の変化を捉える汎用性の高いシステム開発を行う。
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