リビングラボを拠点としたIoT開発と運用による高齢者支援エコシステムモデルの構築

2022 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 20H01753
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 秋山 弘子 東京大学, 未来ビジョン研究センター, 客員教授 (10292731)
• 研究分担者: 菅原 育子 西武文理大学, サービス経営学部, 准教授 (10509821) ; 伊藤 研一郎 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 特任助教 (30805578) ; 伊福部 達 東京大学, 先端科学技術研究センター, 名誉教授 (70002102)
• 研究期間 (年度): 2020-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: IoT / エコシステム / 高齢者

研究実績の概要

本研究は、［1］高齢者のIoT（Internet of Thing）に対する受容度および利活用状況の大規模調査によって潜在的なIoTユーザーを特定し、［2］高齢者ユーザーの視点を考慮したIoTのプロトタイプ開発とプログラムの試行及び修正を行う。これらの基盤的研究を経て、［3］リビングラボを拠点としたIoTによる高齢者支援エコシステムモデルの構築を目指す。
カスタマイズ性に優れたIoTの利用は、高齢期の多 な困りごとの解決に有用であるが、高齢者のIoT受容度は低いままである。そこで、ユーザーとの共創による技術開発において優れた事例を有するリビングラボで高齢者に受け入れやすいIoTの開発を行い、高齢者と高齢者を支援する地域住民が有機的につながるモデルを構築し、IoTによる高齢期の課題解決と、地域における持続的かつ発展的なリビングラボの在り方を提案する。
2022年度は、2021年度の評価結果を踏まえ、開発したシステムをリビングラボを拠点としたエコシステムモデルの適用可能性の検討を行った。具体的には、if-thenによる選択システムにおけるifにあたるセンシングシステムが、人が住環境において行う生活動作に対してどのようなセンシングデータを返すことが期待されるかについて調査を子なった。住環境を模擬した空間や、料理や食事が可能な空間など、日常生活を模擬した動作計測を行い、センサなどが配置された生活空間に関する意識などに関するインタビュー調査を実施した。

現在までの達成度 (区分)

2: おおむね順調に進展している

理由

2022年度～2023年度にかけて、研究計画の［3］高齢者ユーザーの視点を考慮したIoTのプロトタイプ開発とプログラムの試行及び修正を実施する予定であった。
2022年度中はCOVID-19感染拡大下において、高齢者を被検者に含む一般住民を対象としたリビングラボを拠点とした活動には制限があったため、2023年度に本格的にリビングラボを拠点とした研究活動が再開できることを目指し、感染対策を行いながら、高齢者を被験者に含む小規模な調査を実施してきた。これにより、2023年度に、リビングラボを拠点としたエコシステムモデルの構築に向け、順次研究を推進していくことが可能と考えられる。

今後の研究の推進方策

２０２３年度は、研究プロセスの［3］リビングラボを拠点としたIoTによる高齢者支援エコシステムモデルの構築に向け、複数地域のリビングラボフィールドでのIoTシステム実装を推進する。

研究成果

• [雑誌論文] Design and Verification of a Smart Home Management System for Making a Smart Home Composable and Adjustable by the Elderly (2022)
  • 著者名/発表者名: Reina Yoshizaki, SooIn Kang, Hiroki Kogami, Kenichiro Ito, Daisuke Yoshioka, Koki Nakano, Yuriki Sakurai, Takahiro Miura, Mahiro Fujisaki-Sueda-Sakai, Ken-ichiro Yabu, Hiroshige Matsumoto, Ikuko Sugawara, Misato Nihei, Hiroko Akiyama, Tohru Ifukube
  • 雑誌名: Lecture Notes in Computer Science 巻: 13331 ページ: 134-153
  • DOI: 10.1007/978-3-031-05654-3_9
  • 査読あり
• [雑誌論文] Attitude to Use Information and Communication Technology in Older Adults Under “Stay Home” to Prevent COVID-19 Infection (2022)
  • 著者名/発表者名: Takahiro Miura, Ryoko Yoshida, Ikuko Sugawara, Mahiro Fujisaki-Sueda-Sakai, Kenichiro Ito, Ken-ichiro Yabu, Tohru Ifukube, Hiroko Akiyama
  • 雑誌名: Lecture Notes in Computer Science 巻: 13330 ページ: 541-554
  • DOI: 10.1007/978-3-031-05581-2_37
  • 査読あり