| 研究課題/領域番号 |
20H04177
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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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| 審査区分 |
小区分60060:情報ネットワーク関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 (2022-2023)
大阪市立大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
藤本 まなと 大阪公立大学, 大学院情報学研究科, 准教授 (80758516)
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| 研究分担者 |
荒川 豊 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (30424203)
安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
中村 優吾 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60809721)
諏訪 博彦 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 准教授 (70447580)
水本 旭洋 千葉工業大学, 情報科学部, 准教授 (80780006)
松田 裕貴 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 客員准教授 (90809708)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 時空間行動認識 / Work Attitude / 知的編纂メカニズム / 介護プランニング基盤 |
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| 研究成果の概要 |
本研究の目的は，職員の日々の介護行動の中から，業務負担の増加/軽減に繋がる要因を見つけ出し，その情報を職員ごとに知的編纂された業務改善計画という形で職員に分かり易く，効果的にフィードバックできる次世代介護プランニング基盤を確立することである．4年間のプロジェクトで，以下の成果をあげた．（１）介護職員の行動を高精度で把握可能なアーキテクチャを構築した．（２）業務負担の増減に常がる要因を特定するための道筋を確立した．（3）複数の介護施設において，継続的にデータ収集できる協力体制を確立し，更なる介護支援システムの強化に向けた地盤作りを行った．
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| 自由記述の分野 |
ユビキタスコンピューティング
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，我々は介護施設で多数のデバイスを持ち歩けない場合でも，負担の少ないデバイスを利用し，職員の介護行動を把握するためにMBFSアーキテクチャを実装した．これにより，介護行動の常時モニタリングが可能となり，深層学習ベースの手法で90%以上の精度で介護行動を推定し，ログとして出力できることを示した．また，マルチモーダルなセンサデータの分析により，業務負担の増減要因を特定し，職員のやる気をセンシングするプラットフォームを実装した．これらの成果は，介護施設の業務負担軽減につながる成果となり得ることから，学術的意義及び社会的意義があると考える．
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