JP7450216B2

JP7450216B2 - Cognitive function assessment system and program

Info

Publication number: JP7450216B2
Application number: JP2020053346A
Authority: JP
Inventors: 亜明張; 崇志岡田
Original assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Current assignee: Panasonic Intellectual Property Management Co Ltd
Priority date: 2020-03-24
Filing date: 2020-03-24
Publication date: 2024-03-15
Anticipated expiration: 2040-03-24
Also published as: JP2021151404A

Description

本開示は、一般に認知機能判定システム、及びプログラムに関する。より詳細には、本開示は、被験者の認知機能を判定するための認知機能判定システム、及びプログラムに関する。 The present disclosure generally relates to a cognitive function determination system and a program . More specifically, the present disclosure relates to a cognitive function determination system and program for determining a subject's cognitive function.

特許文献１には、例えば、病院に通院する患者の認知症診断の用に供される認知症診断システムが記載されている。 For example, Patent Document 1 describes a dementia diagnostic system used for diagnosing dementia in patients visiting a hospital.

特許文献１に記載の認知症診断システムでは、診察室に設置された端末装置にて医師等と患者の会話を録音し、認知症診断装置が、患者と医師等の会話に係る音声データを用いて、当該患者の認知症レベルを算出する。 In the dementia diagnosis system described in Patent Document 1, a terminal device installed in a consulting room records a conversation between a doctor, etc. and a patient, and a dementia diagnosis device uses audio data related to the conversation between the patient and doctor, etc. Then, the dementia level of the patient is calculated.

特開２０１９－８４２４９号公報JP 2019-84249 Publication

特許文献１に記載のような認知症診断システム（認知機能判定システム）の分野では、患者（被験者）の認知機能の判定精度を向上させることが望まれている。 In the field of dementia diagnostic systems (cognitive function determination systems) as described in Patent Document 1, it is desired to improve the accuracy of determining the cognitive function of a patient (subject).

本開示の目的は、被験者の認知機能の判定精度を向上させることが可能な認知機能判定システム、及びプログラムを提供することにある。 An object of the present disclosure is to provide a cognitive function determination system and program that can improve the accuracy of determining a subject's cognitive function.

本開示の一態様に係る認知機能判定システムは、出題部と、判定部と、を備える。前記出題部は、複数段階の質問を出題する第２出題ステップを実行する。前記判定部は、前記出題部の結果に基づいて被験者の認知機能を判定する。前記判定部は、前記複数段階の質問のうち少なくとも最後の質問に対する第２の回答を、他の質問に対する第１の回答と区別して、前記被験者の認知機能の判定に用いる。前記出題部は、前記第２出題ステップの前に、前記最後の質問としての第２特定質問と同種の第１特定質問を出題する第１出題ステップを実行する。前記出題部は、前記第１特定質問に対する第１特定回答に応じて前記第２出題ステップを省略する。前記判定部は、前記第１特定回答に基づいて前記被験者の認知機能を判定する。 A cognitive function determination system according to one aspect of the present disclosure includes a question section and a determination section . The question-taking section executes a second question- posing step of asking questions in multiple stages. The determination section determines the cognitive function of the subject based on the results of the question section . The determination unit distinguishes a second answer to at least the last question among the plurality of questions from first answers to other questions, and uses the second answer to determine the cognitive function of the subject. Before the second question setting step, the question setting unit executes a first question setting step of asking a first specific question of the same type as the second specific question as the last question. The question setting section omits the second question setting step in accordance with the first specific answer to the first specific question. The determination unit determines the cognitive function of the subject based on the first specific answer.

本開示の一態様に係るプログラムは、前記認知機能判定システムとして、コンピュータシステムを実行させるためのプログラムである。 A program according to one aspect of the present disclosure is a program for causing a computer system to execute as the cognitive function determination system .

本開示によれば、被験者の認知機能の判定精度を向上させることが可能となる。 According to the present disclosure, it is possible to improve the accuracy of determining a subject's cognitive function.

図１は、実施形態に係る認知機能判定システムによる検査状況を示す概略図である。FIG. 1 is a schematic diagram showing an examination situation by a cognitive function determination system according to an embodiment. 図２は、同上の認知機能判定システムのブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of the cognitive function determination system same as above. 図３は、同上の認知機能判定システムの動作の流れ図である。FIG. 3 is a flowchart of the operation of the above cognitive function determination system.

（実施形態）
以下、本実施形態に係る認知機能判定システム１及び認知機能判定方法について、図１～図３を参照して説明する。 (Embodiment)
The cognitive function determination system 1 and the cognitive function determination method according to the present embodiment will be described below with reference to FIGS. 1 to 3.

ただし、以下に説明する実施形態及び変形例は、本開示の一例に過ぎず、本開示は、下記の実施形態及び変形例に限定されない。下記の実施形態及び変形例以外であっても、本開示の技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。 However, the embodiments and modifications described below are only examples of the present disclosure, and the present disclosure is not limited to the embodiments and modifications described below. Even other than the embodiments and modifications described below, various changes can be made according to the design etc. as long as they do not depart from the technical idea of the present disclosure.

また、下記の実施形態等において説明する各図は、いずれも模式的な図であり、各図中の各構成要素の大きさ及び厚さそれぞれの比が、必ずしも実際の寸法比を反映しているとは限らない。 In addition, each of the drawings described in the following embodiments etc. is a schematic drawing, and the ratio of the size and thickness of each component in each drawing does not necessarily reflect the actual dimensional ratio. It doesn't necessarily mean there are.

（１）概要
まず、本実施形態に係る認知機能判定システム１及び認知機能判定方法の概要について、図１～図３を参照して説明する。 (1) Overview First, an overview of the cognitive function determination system 1 and the cognitive function determination method according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 3.

本実施形態に係る認知機能判定方法は、図１に示すように、スマートスピーカ２を用いて、被験者Ｐ１の認知機能を判定するための方法であり、認知機能判定システム１にて実現される。認知機能判定システム１は、図２に示すように、出題部１１１と、判定部１１３と、を備える。出題部１１１は、複数段階の質問（プレ質問１０２及び第２特定質問１０３）を出題する。判定部１１３は、出題部１１１の結果に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。判定部１１３は、複数段階の質問のうち少なくとも最後の質問（第２特定質問１０３）に対する第２の回答（第２特定回答２０３）を、他の質問（プレ質問１０２）に対する第１の回答（プレ回答２０２）と区別して、被験者Ｐ１の認知機能の判定に用いる。本実施形態では一例として、被験者Ｐ１は高齢者であるが、被験者Ｐ１は高齢者に限らない。 As shown in FIG. 1, the cognitive function determination method according to the present embodiment is a method for determining the cognitive function of a subject P1 using a smart speaker 2, and is realized by a cognitive function determination system 1. The cognitive function determination system 1 includes a question-giving section 111 and a determination section 113, as shown in FIG. The question asking section 111 asks questions in multiple stages (pre-questions 102 and second specific questions 103). The determining unit 113 determines the cognitive function of the subject P1 based on the results of the question-giving unit 111. The determining unit 113 converts the second answer (second specific answer 203) to at least the last question (second specific question 103) among the multiple stages of questions into the first answer (second specific answer 203) to the other question (pre-question 102). The pre-answer 202) is used to determine the cognitive function of the subject P1. In this embodiment, as an example, the subject P1 is an elderly person, but the subject P1 is not limited to an elderly person.

本開示でいう「認知機能」とは、記憶、思考、理解、計算、学習、言語、判断等の知的な能力を指し、例えば、記憶機能、注意機能、実行機能（遂行機能）、及び情報処理に分類される。「記憶機能」とは、自己の経験が保存され、その経験が後になって意識や行為の中に想起／再現（表現）される現象あるいはそれを支える機能をいう。「注意機能」とは、周囲の事物、事象の特定部分や複雑な心的活動の特定の側面に対して、選択的に反応したり注目したりするようにしむける意識の働きをいう。「実行機能」とは、計画を立てて順序よく物事を行う機能をいい、具体的には、目標設定、計画立案、計画実行、効果的遂行等の要素を含む。「情報処理」とは、外界から入力される情報（例えば、視覚情報、聴覚情報等）に対して処理を行う機能をいう。 "Cognitive functions" as used in this disclosure refer to intellectual abilities such as memory, thinking, understanding, calculation, learning, language, and judgment, and include, for example, memory functions, attention functions, executive functions (executive functions), and information functions. It is classified as processing. ``Memory function'' refers to the phenomenon in which one's own experiences are preserved and later recalled/reproduced (expressed) in consciousness and actions, or the functions that support this. ``Attention function'' refers to the function of consciousness that causes us to selectively respond to or pay attention to surrounding objects, specific parts of events, and specific aspects of complex mental activities. "Executive function" refers to the ability to make plans and do things in an orderly manner, and specifically includes elements such as goal setting, planning, plan execution, and effective execution. "Information processing" refers to a function of processing information input from the outside world (eg, visual information, auditory information, etc.).

近年、高齢化社会の到来に伴い、認知症患者の増加が問題になっている。また、認知症に対する特効薬が未だ発見されていないことから、認知症の前段階である軽度認知障害（ＭＣＩ：Mild Cognitive Impairment）に注目が集まっている。軽度認知障害は、正常な状態（健常）と認知症との中間の状態である。 In recent years, with the arrival of an aging society, the increase in the number of dementia patients has become a problem. Furthermore, since no specific drug for dementia has yet been discovered, attention is being focused on Mild Cognitive Impairment (MCI), which is a pre-dementia stage. Mild cognitive impairment is a state intermediate between a normal state (healthy) and dementia.

このような軽度認知障害及び認知症の早期の段階では、記憶機能のうち、特にエピソード記憶（個人が経験した出来事に関する記憶）の障害がみられるため、認知機能の検査としては、自由発話によるエピソード記憶の検査が一般的である。しかしながら、このようなエピソード記憶の検査では、例えば、話すことが不得意な被験者の場合、発話量が少ないことから正常に検査を実施できない可能性がある。また、短時間で特定の記憶に辿り着くことができず、時間オーバーとなってしまう可能性もある。 In the early stages of mild cognitive impairment and dementia, disorders in memory function, especially episodic memory (memory of events experienced by the individual), are observed, so episodic free speech tests are recommended as a test of cognitive function. Memory tests are common. However, in such an episodic memory test, for example, in the case of a subject who is not good at speaking, there is a possibility that the test cannot be carried out properly because the amount of speech is small. Furthermore, there is a possibility that it will not be possible to reach a specific memory in a short period of time, and the time will be over.

このような問題を解決するために、本実施形態に係る認知機能判定方法では、以下の構成を採用している。 In order to solve such problems, the cognitive function determination method according to the present embodiment employs the following configuration.

すなわち、本実施形態に係る認知機能判定方法は、図３に示すように、（第２）出題ステップＳ３と、判定ステップＳ４と、を有する。（第２）出題ステップＳ３は、複数段階の質問（プレ質問１０２及び第２特定質問１０３）を出題するステップである。判定ステップＳ４は、（第２）出題ステップＳ３の結果に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定するステップである。判定ステップＳ４では、複数段階の質問のうち少なくとも最後の質問（第２特定質問１０３）に対する第２の回答（第２特定回答２０３）を、他の質問（プレ質問１０２）に対する第１の回答（プレ回答２０２）と区別して、被験者Ｐ１の認知機能の判定に用いる。 That is, as shown in FIG. 3, the cognitive function determination method according to the present embodiment includes a (second) question-posing step S3 and a determination step S4. The (second) question asking step S3 is a step of asking questions in multiple stages (pre-question 102 and second specific question 103). The determination step S4 is a step of determining the cognitive function of the subject P1 based on the result of the (second) question-posing step S3. In the determination step S4, the second answer (second specific answer 203) to at least the last question (second specific question 103) among the multiple stages of questions is replaced with the first answer (second specific answer 203) to the other question (pre-question 102). The pre-answer 202) is used to determine the cognitive function of the subject P1.

本実施形態に係る認知機能判定方法では、少なくとも最後の質問に対する第２の回答に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定している。そのため、第１の回答と第２の回答とに基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する場合には、被験者Ｐ１の認知機能の判定精度を向上させることが可能となる。 In the cognitive function determination method according to the present embodiment, the cognitive function of the subject P1 is determined based on at least the second answer to the last question. Therefore, when determining the cognitive function of the subject P1 based on the first answer and the second answer, it is possible to improve the accuracy of determining the cognitive function of the subject P1.

（２）詳細
次に、本実施形態に係る認知機能判定システム１の詳細について、図２を参照して説明する。 (2) Details Next, details of the cognitive function determination system 1 according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 2.

本実施形態に係る認知機能判定システム１は、図２に示すように、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２に接続可能である。つまり、認知機能判定システム１は、ネットワーク３に接続されることによって、スマートスピーカ２との間で通信可能に構成されている。本実施形態では一例として、ネットワーク３はインターネットであるが、ネットワーク３はインターネットに限らない。 The cognitive function determination system 1 according to this embodiment can be connected to the smart speaker 2 via the network 3, as shown in FIG. That is, the cognitive function determination system 1 is configured to be able to communicate with the smart speaker 2 by being connected to the network 3 . In this embodiment, as an example, the network 3 is the Internet, but the network 3 is not limited to the Internet.

（２．１）認知機能判定システム
認知機能判定システム１は、例えば、１又は複数のコンピュータを含むクラウドサーバである。認知機能判定システム１は、図２に示すように、制御部１１と、通信部１２と、記憶部１３と、を備えている。 (2.1) Cognitive Function Determination System The cognitive function determination system 1 is, for example, a cloud server including one or more computers. The cognitive function determination system 1 includes a control section 11, a communication section 12, and a storage section 13, as shown in FIG.

（２．１．１）制御部
制御部１１は、認知機能判定システム１の各部を制御する。制御部１１は、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するコンピュータシステムを主構成とする。すなわち、コンピュータシステムの１以上のメモリに記録されたプログラムを、１以上のプロセッサが実行することにより、制御部１１（後述の出題部１１１、分析部１１２及び判定部１１３を含む）の機能が実現される。プログラムは、メモリに予め記録されていてもよく、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。 (2.1.1) Control Unit The control unit 11 controls each part of the cognitive function determination system 1. The main configuration of the control unit 11 is a computer system having one or more processors and one or more memories. That is, the functions of the control unit 11 (including the question-taking unit 111, analysis unit 112, and determination unit 113, which will be described later) are realized by one or more processors executing programs recorded in one or more memories of the computer system. be done. The program may be pre-recorded in a memory, provided through a telecommunications line such as the Internet, or provided recorded on a non-temporary recording medium such as a memory card.

制御部１１は、例えば、通信部１２及び記憶部１３の各々と電気的に接続されている。制御部１１は、通信部１２を制御することにより、スマートスピーカ２との間で通信部１２に通信を行わせる。また、制御部１１は、記憶部１３を制御することにより、被験者Ｐ１の音声データ等を記憶部１３に記憶させる。 The control unit 11 is electrically connected to each of the communication unit 12 and the storage unit 13, for example. The control unit 11 causes the communication unit 12 to communicate with the smart speaker 2 by controlling the communication unit 12 . Furthermore, the control unit 11 controls the storage unit 13 to cause the storage unit 13 to store the voice data of the subject P1 and the like.

また、制御部１１は、図２に示すように、出題部１１１と、分析部１１２と、判定部１１３と、を有している。 Further, as shown in FIG. 2, the control section 11 includes a question presentation section 111, an analysis section 112, and a determination section 113.

出題部１１１は、第１出題ステップＳ１（図３参照）及び第２出題ステップＳ３（図３参照）を実行するように構成されている。第１出題ステップＳ１は、第２出題ステップＳ３の前に実行されるステップである。言い換えると、本実施形態に係る認知機能判定方法は、出題ステップとしての第２出題ステップＳ３の前に実行される第１出題ステップＳ１を更に有する。本実施形態では、出題部１１１は、図３に示すように、第１出題ステップＳ１、第２出題ステップＳ３の順番で各出題ステップを実行するが、第１出題ステップＳ１を省略して第２出題ステップＳ３のみを実行してもよい。 The question setting unit 111 is configured to execute a first question setting step S1 (see FIG. 3) and a second question setting step S3 (see FIG. 3). The first question setting step S1 is a step executed before the second question presenting step S3. In other words, the cognitive function determination method according to the present embodiment further includes a first question-posing step S1 that is executed before a second question-posing step S3 as a question-posing step. In this embodiment, as shown in FIG. 3, the question setting unit 111 executes each question setting step in the order of the first question setting step S1 and the second question setting step S3, but the first question setting step S1 is omitted and the second question setting step Only the question presentation step S3 may be executed.

出題部１１１は、第１出題ステップＳ１では、第１特定質問１０１（図３参照）を出題する。出題部１１１は、第２出題ステップＳ３では、プレ質問１０２（図３参照）、及び第２特定質問１０３（図３参照）を出題する。すなわち、出題ステップとしての第２出題ステップＳ３は、特定質問としての第２特定質問１０３、及び第２特定質問１０３に関連するプレ質問１０２を出題するステップである。言い換えると、出題ステップとしての第２出題ステップＳ３は、複数段階の質問を出題するステップである。つまり、出題部１１１は、第２出題ステップＳ３において、複数段階の質問を出題する。本実施形態では、複数段階の質問は、上述したように、プレ質問１０２と、第２特定質問１０３と、を含む。第２特定質問１０３は、複数段階の質問のうちの最後の質問である。また、プレ質問１０２は、複数段階の質問のうち最後の質問を除いた他の質問である。 In the first question setting step S1, the question asking unit 111 asks a first specific question 101 (see FIG. 3). In the second question setting step S3, the question asking unit 111 asks a pre-question 102 (see FIG. 3) and a second specific question 103 (see FIG. 3). That is, the second question setting step S3 as a question asking step is a step of asking a second specific question 103 as a specific question and a pre-question 102 related to the second specific question 103. In other words, the second question-posing step S3 is a step of asking questions in multiple stages. In other words, the question asking section 111 asks questions in multiple stages in the second question asking step S3. In this embodiment, the multi-stage question includes the pre-question 102 and the second specific question 103, as described above. The second specific question 103 is the last question among the multiple stages of questions. Further, the pre-question 102 is a question other than the last question among the questions in multiple stages.

本実施形態では、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３とが同種の質問である。すなわち、第１出題ステップＳ１では、第２特定質問１０３と同種の第１特定質問１０１を出題する。ここでいう「同種」とは、種類が同じであることを意味し、本実施形態では、被験者Ｐ１が過去に経験した出来事に関する質問を同種の質問という。また、本実施形態では、第２出題ステップＳ３において、第１特定質問１０１の内容と第２特定質問１０３の内容とが同じ場合と、第１特定質問１０１の内容と第２特定質問１０３の内容とが異なる場合と、が含まれている。図３の例では、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３１とが、同種の質問で、かつ内容が同じ質問であり、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３２とが、同種の質問で、かつ内容が異なる質問である。プレ質問１０２は、第２特定質問１０３に関連する質問であって、第２出題ステップＳ３において第２特定質問１０３の前に出題される。すなわち、出題部１１１は、第２出題ステップＳ３において、第２特定質問１０３の前にプレ質問１０２を出題する。 In this embodiment, the first specific question 101 and the second specific question 103 are the same type of question. That is, in the first question asking step S1, a first specific question 101 of the same type as the second specific question 103 is asked. The "same type" here means the same type, and in this embodiment, questions regarding events that the subject P1 experienced in the past are referred to as questions of the same type. In the present embodiment, in the second question asking step S3, there are two cases in which the content of the first specific question 101 and the content of the second specific question 103 are the same, and the content of the first specific question 101 and the content of the second specific question 103. and if they are different, and are included. In the example of FIG. 3, the first specific question 101 and the second specific question 1031 are questions of the same type and have the same content, and the first specific question 101 and the second specific question 1032 are questions of the same type. This is a question with a different content. The pre-question 102 is a question related to the second specific question 103, and is asked before the second specific question 103 in the second question asking step S3. That is, the question setting unit 111 asks the pre-question 102 before the second specific question 103 in the second question setting step S3.

ここで、第１特定質問１０１及び第２特定質問１０３の各々は、例えば、自由発話の質問である。ここでいう「自由発話」とは、文字通り、自由に発話することをいう。この場合、第１特定質問１０１に対する回答である第１特定回答２０１、及び第２特定質問１０３に対する回答である第２特定回答２０３の各々は、回答の自由度が高く、回答を想定することは難しい。さらに、第１特定質問１０１又は第２特定質問１０３のような自由発話の質問では、期待し得る第１特定回答２０１又は第２特定回答２０３の長さが長い。 Here, each of the first specific question 101 and the second specific question 103 is a free speech question, for example. "Free speech" as used herein literally means speaking freely. In this case, each of the first specific answer 201, which is the answer to the first specific question 101, and the second specific answer 203, which is the answer to the second specific question 103, has a high degree of freedom in answering, and it is not possible to assume the answer. difficult. Furthermore, in the case of free speech questions such as the first specific question 101 or the second specific question 103, the expected length of the first specific answer 201 or second specific answer 203 is long.

一方、プレ質問１０２は、例えば、会話形式の質問である。プレ質問１０２に対する回答であるプレ回答２０２は、回答の自由度が低く、回答を想定することが可能である。さらに、プレ質問１０２のような会話形式の質問では、期待し得るプレ回答２０２の長さが短い。要するに、第２特定回答２０３の自由度は、プレ回答２０２の自由度よりも高い。また、第２特定質問１０３に対して期待し得る第２特定回答２０３の長さは、プレ質問１０２に対して期待し得るプレ回答２０２の長さよりも長い。言い換えると、プレ回答２０２は、第２特定回答２０３よりも制限される。本実施形態では、第２特定質問１０３に対する第２特定回答２０３が第２の回答であり、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２が第１の回答である。 On the other hand, the pre-question 102 is, for example, a conversational question. The pre-answer 202, which is the answer to the pre-question 102, has a low degree of freedom in answering, and it is possible to assume the answer. Furthermore, in the case of a conversational question such as the pre-question 102, the expected length of the pre-answer 202 is short. In short, the degree of freedom of the second specific answer 203 is higher than the degree of freedom of the pre-answer 202. Further, the length of the second specific answer 203 that can be expected for the second specific question 103 is longer than the length of the pre-answer 202 that can be expected for the pre-question 102. In other words, the pre-answer 202 is more limited than the second specific answer 203. In this embodiment, the second specific answer 203 to the second specific question 103 is the second answer, and the pre-answer 202 to the pre-question 102 is the first answer.

本開示でいう「回答の自由度」とは、回答として選択可能な範囲、回答の複雑性、及び回答に含まれる音節の数のうち少なくとも１つを含む概念をいう。回答として選択可能な範囲が広くなるほど、回答の複雑性が高くなるほど、回答に含まれる音節が多くなるほど、回答の自由度は高くなる。例えば、選択式の質問、短答式の質問、及び記述式の質問がある場合、選択式の質問、短答式の質問、記述式の質問の順に回答の自由度が高くなる。また、本開示でいう「制限される」とは、回答の自由度が低いことをいう。本実施形態では、プレ質問１０２が選択式の質問又は短答式の質問に相当し、第１特定質問１０１及び第２特定質問１０３が記述式の質問に相当する。 In the present disclosure, the "degree of freedom of an answer" refers to a concept that includes at least one of the range that can be selected as an answer, the complexity of the answer, and the number of syllables included in the answer. The wider the range of answers that can be selected, the higher the complexity of the answer, and the greater the number of syllables included in the answer, the higher the degree of freedom in the answer. For example, if there are multiple-choice questions, short-answer questions, and short-answer questions, the degree of freedom in answering increases in the order of multiple-choice questions, short-answer questions, and short-answer questions. Furthermore, "restricted" as used in the present disclosure means that the degree of freedom in answering is low. In this embodiment, the pre-question 102 corresponds to a multiple-choice question or a short-answer question, and the first specific question 101 and the second specific question 103 correspond to a descriptive question.

本実施形態では、上述したように、第２出題ステップＳ３において、第２特定質問１０３の前にプレ質問１０２を出題する。これにより、人と話しているような感じを被験者Ｐ１に与えることができ、被験者Ｐ１にとって話しやすい環境を作ることができる。また、被験者Ｐ１が、第２特定質問１０３に関連するプレ質問１０２に答えることによって、記憶の特定が容易になるという利点もある。その結果、被験者Ｐ１の発話を促進することが可能となる。 In this embodiment, as described above, the pre-question 102 is asked before the second specific question 103 in the second question-posing step S3. Thereby, it is possible to give the subject P1 the feeling of talking with a person, and it is possible to create an environment in which it is easy for the subject P1 to talk. There is also an advantage that memory identification becomes easier when the subject P1 answers the pre-question 102 related to the second specific question 103. As a result, it becomes possible to encourage the subject P1 to speak.

分析部１１２は、分析ステップＳ２（図３参照）を実行するように構成されている。具体的には、分析部１１２は、分析ステップＳ２において、被験者Ｐ１の音声データに基づいて、被験者Ｐ１の音声に対する音響分析及び言語分析を実行する。 The analysis unit 112 is configured to execute analysis step S2 (see FIG. 3). Specifically, in analysis step S2, the analysis unit 112 performs acoustic analysis and language analysis on the voice of the subject P1 based on the voice data of the subject P1.

分析部１１２は、音響分析では、被験者Ｐ１の音声の特徴量として、例えば、発話時間長、音節の数、ポーズの時間長、ポーズの割合、ポーズの数、発話速度、調音速度、一回発話時間長の標準偏差、及び一回発話時間長の平均のうち少なくとも１つを求める。発話時間長は、上記音声データに含まれる音声全体（ポーズを含む）の時間長である。音節の数は、上記音声データに含まれる音節の数である。ポーズの時間長は、上記音声データに含まれる１つ以上のポーズの時間長の合計である。ポーズの割合は、上記音声データに含まれるポーズの割合である。ポーズの数は、上記音声データに含まれるポーズの数である。発話速度は、発話時間長に基づく単位時間当たりの音節数（モーラ数）である。調音速度は、発話時間長からポーズの時間長を引いた時間長に基づく単位時間当たりの音節数（モーラ数）である。一回発話時間長の標準偏差は、上記音声データに含まれる複数の発話時間長に基づく標準偏差である。一回発話時間長の平均は、上記音声データに含まれる複数の発話時間長に基づく平均である。なお、分析部１１２は、音響分析の精度を向上させるために、２つ以上の特徴量を求めることが好ましい。 In the acoustic analysis, the analysis unit 112 calculates, as the feature values of the voice of the subject P1, for example, the length of utterance, the number of syllables, the length of pauses, the ratio of pauses, the number of pauses, the rate of speech, the rate of articulation, and one utterance. At least one of the standard deviation of time lengths and the average length of one utterance is determined. The utterance time length is the time length of the entire voice (including pauses) included in the voice data. The number of syllables is the number of syllables included in the audio data. The pause time length is the total time length of one or more pauses included in the audio data. The pause rate is the rate of pauses included in the audio data. The number of pauses is the number of pauses included in the audio data. The speech rate is the number of syllables (the number of moras) per unit time based on the length of speech time. The articulation speed is the number of syllables (the number of moras) per unit time based on the time length obtained by subtracting the pause time length from the utterance time length. The standard deviation of the length of one utterance is a standard deviation based on the length of a plurality of utterances included in the audio data. The average length of one utterance is an average based on a plurality of utterance lengths included in the audio data. Note that the analysis unit 112 preferably obtains two or more feature amounts in order to improve the accuracy of acoustic analysis.

また、分析部１１２は、言語分析では、被験者Ｐ１の音声の特徴量として、例えば、上記音声データに含まれる指示代名詞の数、フィラーの数、及び類似性の高い文章の反復回数のうち少なくとも１つを求める。指示代名詞は、事物・場所・方角を指す言葉であって、「あれ」、「それ」等を含む。フィラーは、発話の合間に挟み込む言葉であって、「ええと」、「まあ」、「あー」等を含む。なお、分析部１１２は、言語分析の精度を向上させるために、２つ以上の特徴量を求めることが好ましい。 In addition, in the language analysis, the analysis unit 112 selects at least one of the number of demonstrative pronouns, the number of fillers, and the number of repetitions of highly similar sentences included in the voice data as the feature quantity of the voice of the subject P1. Ask for one. Demonstrative pronouns are words that refer to things, places, and directions, and include "that", "that", etc. Fillers are words that are inserted between utterances, and include "um", "well", "ah", etc. Note that the analysis unit 112 preferably obtains two or more feature amounts in order to improve the accuracy of language analysis.

分析部１１２は、音響分析の結果、及び言語分析の結果を判定部１１３に出力する。 The analysis unit 112 outputs the acoustic analysis results and the language analysis results to the determination unit 113.

判定部１１３は、判定ステップＳ４（図３参照）を実行するように構成されている。本実施形態では、上述したように、第２出題ステップＳ３の前に第１出題ステップＳ１を実行する。そのため、判定部１１３は、第１特定質問１０１に対する第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定可能であれば、判定ステップＳ４において、第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。この場合、第２出題ステップＳ３については省略することが好ましい。すなわち、第１特定質問１０１に対する第１特定回答２０１に応じて第２出題ステップＳ３を省略することが好ましい。これにより、被験者Ｐ１の認知機能の判定に要する時間を短縮することが可能となる。 The determination unit 113 is configured to execute determination step S4 (see FIG. 3). In this embodiment, as described above, the first question setting step S1 is performed before the second question setting step S3. Therefore, if it is possible to determine the cognitive function of the subject P1 based on the first specific answer 201 to the first specific question 101, the determining unit 113 determines the cognitive function of the subject P1 based on the first specific answer 201 in determination step S4. Determine function. In this case, it is preferable to omit the second question presentation step S3. That is, it is preferable to omit the second question asking step S3 according to the first specific answer 201 to the first specific question 101. This makes it possible to shorten the time required to determine the cognitive function of the subject P1.

また、判定部１１３は、第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定可能でなければ、判定ステップＳ４において、少なくとも第２特定質問１０３に対する回答である第２特定回答２０３に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。言い換えると、判定部１１３は、判定ステップＳ４において、複数段階の質問のうち少なくとも第２特定質問１０３に対する第２特定回答２０３を、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２と区別して、被験者Ｐ１の認知機能の判定に用いる。すなわち、判定部１１３は、判定ステップＳ４において、第２出題ステップＳ３の結果に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。本実施形態では、判定部１１３は、判定ステップＳ４において、プレ回答２０２及び第２特定回答２０３のうち、第２特定回答２０３のみを被験者Ｐ１の認知機能の判定に用いる。これにより、判定ステップＳ４での処理負担を軽減することが可能となる。 Furthermore, if it is not possible to determine the cognitive function of the subject P1 based on the first specific answer 201, the determining unit 113 determines the cognitive function of the subject P1 based on at least the second specific answer 203 that is the answer to the second specific question 103 in the determining step S4. The cognitive function of subject P1 is determined. In other words, in the determination step S4, the determining unit 113 distinguishes the second specific answer 203 to at least the second specific question 103 among the multiple stages of questions from the pre-answer 202 to the pre-question 102 to improve the cognitive function of the subject P1. Used for judgment. That is, in the determination step S4, the determining unit 113 determines the cognitive function of the subject P1 based on the result of the second question-posing step S3. In the present embodiment, the determining unit 113 uses only the second specific answer 203 out of the pre-answer 202 and the second specific answer 203 in determining the cognitive function of the subject P1 in the determining step S4. This makes it possible to reduce the processing load in the determination step S4.

具体的には、判定部１１３は、分析部１１２の分析結果である、被験者Ｐ１の音声の特徴量に基づいて、被験者Ｐ１の認知機能を判定する。この際、判定部１１３は、学習済モデルを用いて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。学習済モデルは、例えば、ロジスティック回帰モデルである。学習済モデルは、後述の記憶部１３に記憶されている。 Specifically, the determination unit 113 determines the cognitive function of the subject P1 based on the feature amount of the voice of the subject P1, which is the analysis result of the analysis unit 112. At this time, the determining unit 113 determines the cognitive function of the subject P1 using the learned model. The learned model is, for example, a logistic regression model. The trained model is stored in the storage unit 13, which will be described later.

学習済モデルは、与えられた入力（特徴量）に対して、被験者Ｐ１の認知機能の程度を示す値を出力するように設計されている。判定部１１３は、音声データから得られた少なくとも１つの特徴量を学習済モデルに与え、これによって学習済モデルから得られた値に基づいて、被験者Ｐ１の認知機能を判定する。このような学習済モデルは、認知機能の程度を示す値と特徴量との関係を規定する学習用データ（データセット）を用いた教師あり学習により生成することができる。 The learned model is designed to output a value indicating the degree of cognitive function of the subject P1 in response to a given input (feature amount). The determining unit 113 provides at least one feature amount obtained from the audio data to the learned model, and thereby determines the cognitive function of the subject P1 based on the value obtained from the learned model. Such a trained model can be generated by supervised learning using learning data (data set) that defines the relationship between a value indicating the degree of cognitive function and a feature amount.

ここで、分析部１１２は、音響分析では、被験者Ｐ１の音声の特徴量として、発話時間長、音節の数、ポーズの時間長、ポーズの割合、ポーズの数、発話速度、調音速度、一回発話時間長の標準偏差、及び一回発話時間長の平均のうち少なくとも１つを求めている。また、分析部１１２は、言語分析では、被験者Ｐ１の音声の特徴量として、指示代名詞の数、フィラーの数、及び類似性の高い文章の反復回数のうち少なくとも１つを求めている。そして、判定部１１３は、これらの特徴量に基づいて、被験者Ｐ１の認知機能を判定している。すなわち、本実施形態に係る認知機能判定システム１では、判定部１１３は、被験者Ｐ１の発話の流暢性に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定している。言い換えると、判定ステップＳ４では、少なくとも第２特定回答２０３の流暢性に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。なお、判定部１１３は、認知機能の判定精度を向上させるために、複数の特徴量に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定することが好ましい。 Here, in the acoustic analysis, the analysis unit 112 uses speech duration, number of syllables, pause duration, pause ratio, number of pauses, speech rate, articulation rate, and At least one of the standard deviation of the length of speech and the average length of one speech is calculated. Furthermore, in the language analysis, the analysis unit 112 obtains at least one of the number of demonstrative pronouns, the number of fillers, and the number of times highly similar sentences are repeated as feature quantities of the speech of the subject P1. Then, the determining unit 113 determines the cognitive function of the subject P1 based on these feature amounts. That is, in the cognitive function determination system 1 according to the present embodiment, the determination unit 113 determines the cognitive function of the subject P1 based on the fluency of the subject P1's speech. In other words, in the determination step S4, the cognitive function of the subject P1 is determined based on at least the fluency of the second specific answer 203. Note that the determining unit 113 preferably determines the cognitive function of the subject P1 based on a plurality of feature amounts in order to improve the accuracy of determining the cognitive function.

（２．１．２）通信部
通信部１２は、スマートスピーカ２（の通信部２２）との間で通信を行うための通信インターフェースである。通信部１２は、上述したように、ネットワーク３に接続可能であり、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２との間で通信を行う。通信部１２は、例えば、スマートスピーカ２から、被験者Ｐ１の音声データを受信する。また、通信部１２は、例えば、スマートスピーカ２に対して、少なくとも第１特定質問１０１の音声データを送信する。さらに、通信部１２は、スマートスピーカ２に対して、判定部１１３の判定結果を含む結果データを送信する。 (2.1.2) Communication unit The communication unit 12 is a communication interface for communicating with (the communication unit 22 of) the smart speaker 2. As described above, the communication unit 12 is connectable to the network 3 and communicates with the smart speaker 2 via the network 3. The communication unit 12 receives the audio data of the subject P1 from the smart speaker 2, for example. Further, the communication unit 12 transmits at least the audio data of the first specific question 101 to the smart speaker 2, for example. Further, the communication unit 12 transmits result data including the determination result of the determination unit 113 to the smart speaker 2.

（２．１．３）記憶部
記憶部１３は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）等の書き換え可能な不揮発性メモリである。記憶部１３は、スマートスピーカ２から送られてくる被験者Ｐ１の音声データを、被験者Ｐ１の識別情報に紐付けて記憶する。識別情報は、例えば、被験者Ｐ１の氏名であってもよいし、被験者Ｐ１に予め割り当てられたＩＤ（identification）番号等であってもよい。また、記憶部１３は、上述の学習済モデルを記憶する。 (2.1.3) Storage Unit The storage unit 13 is, for example, a rewritable nonvolatile memory such as an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory). The storage unit 13 stores the audio data of the subject P1 sent from the smart speaker 2 in association with the identification information of the subject P1. The identification information may be, for example, the name of the subject P1, or an ID (identification) number assigned to the subject P1 in advance. Furthermore, the storage unit 13 stores the above-mentioned trained model.

（２．２）スマートスピーカ
スマートスピーカ２は、図２に示すように、制御部２１と、通信部２２と、音声入出力部２３と、操作部２４と、記憶部２５と、を備えている。 (2.2) Smart Speaker As shown in FIG. 2, the smart speaker 2 includes a control section 21, a communication section 22, an audio input/output section 23, an operation section 24, and a storage section 25. .

（２．２．１）制御部
制御部２１は、スマートスピーカ２の各部を制御する。制御部２１は、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するコンピュータシステムを主構成とする。すなわち、コンピュータシステムの１以上のメモリに記録されたプログラムを、１以上のプロセッサが実行することにより、制御部２１の機能が実現される。プログラムは、メモリに予め記録されていてもよく、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。 (2.2.1) Control Unit The control unit 21 controls each part of the smart speaker 2. The control unit 21 has a main configuration of a computer system having one or more processors and one or more memories. That is, the functions of the control unit 21 are realized by one or more processors executing programs recorded in one or more memories of the computer system. The program may be pre-recorded in a memory, provided through a telecommunications line such as the Internet, or provided recorded on a non-temporary recording medium such as a memory card.

制御部２１は、例えば、通信部２２、音声入出力部２３、操作部２４及び記憶部２５の各々と電気的に接続されている。制御部２１は、通信部２２を制御することにより、認知機能判定システム１との間で通信部２２に通信を行わせる。制御部２１は、音声入出力部２３を制御することにより、被験者Ｐ１の音声データを取得し、さらに被験者Ｐ１に対して結果データを出力する。制御部２１は、操作部２４からの操作入力を受け付ける。制御部２１は、記憶部２５を制御することにより、認知機能判定システム１からの結果データ等を記憶部２５に記憶させる。 The control unit 21 is electrically connected to, for example, the communication unit 22, the audio input/output unit 23, the operation unit 24, and the storage unit 25. The control unit 21 controls the communication unit 22 to cause the communication unit 22 to communicate with the cognitive function determination system 1 . The control unit 21 acquires the voice data of the subject P1 by controlling the voice input/output unit 23, and further outputs the result data to the subject P1. The control unit 21 receives operation input from the operation unit 24. The control unit 21 controls the storage unit 25 to cause the storage unit 25 to store result data and the like from the cognitive function determination system 1 .

（２．２．２）通信部
通信部２２は、認知機能判定システム１（の通信部１２）との間で通信を行うための通信インターフェースである。通信部２２は、上述したように、ネットワーク３に接続可能であり、ネットワーク３を介して認知機能判定システム１との間で通信を行う。通信部２２は、例えば、認知機能判定システム１から、少なくとも第１特定質問１０１に対応する音声データを受信する。さらに、通信部２２は、認知機能判定システム１から、判定部１１３の判定結果を含む結果データを受信する。また、通信部２２は、例えば、認知機能判定システム１に対して、被験者Ｐ１の音声データを送信する。 (2.2.2) Communication unit The communication unit 22 is a communication interface for communicating with (the communication unit 12 of) the cognitive function determination system 1. As described above, the communication unit 22 is connectable to the network 3 and communicates with the cognitive function determination system 1 via the network 3. The communication unit 22 receives, for example, audio data corresponding to at least the first specific question 101 from the cognitive function determination system 1. Further, the communication unit 22 receives result data including the determination result of the determination unit 113 from the cognitive function determination system 1 . Further, the communication unit 22 transmits the voice data of the subject P1 to the cognitive function determination system 1, for example.

（２．２．３）音声入出力部
音声入出力部２３は、例えば、マイクロホン及びスピーカを含む。マイクロホンは、被験者Ｐ１が発した音声を含む音を音声データ（音声信号）に変換し、この音声データを制御部２１に出力する。スピーカは、例えば、認知機能判定システム１から送られてくる音声データ（音声信号）を、音声（音）に変換して出力する。 (2.2.3) Audio input/output unit The audio input/output unit 23 includes, for example, a microphone and a speaker. The microphone converts the sound including the voice emitted by the subject P1 into audio data (sound signal), and outputs this audio data to the control unit 21. The speaker converts, for example, audio data (sound signal) sent from the cognitive function determination system 1 into audio (sound) and outputs it.

（２．２．４）操作部
操作部２４は、開始ボタンを含む複数の押ボタンを有している。開始ボタンは、認知機能判定システム１による認知機能の検査を開始するためのボタンである。すなわち、被験者Ｐ１が操作部２４の開始ボタンを押すことによって、被験者Ｐ１の認知機能の検査が開始される。 (2.2.4) Operation Unit The operation unit 24 has a plurality of push buttons including a start button. The start button is a button for starting the cognitive function test by the cognitive function determination system 1. That is, when the test subject P1 presses the start button on the operation unit 24, the test of the cognitive function of the test subject P1 is started.

（２．２．５）記憶部
記憶部２５は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ等の書き換え可能な不揮発性メモリである。記憶部２５は、音声入出力部２３のマイクロホンを介して入力された被験者Ｐ１の音声データを、被験者Ｐ１の上記識別情報に紐付けて記憶する。また、記憶部２５は、認知機能判定システム１から送られてくる結果データを、被験者Ｐ１の上記識別情報に紐付けて記憶する。ただし、本実施形態では、認知機能判定システム１の記憶部１３に被験者Ｐ１の音声データを記憶しているため、被験者Ｐ１の音声データについては記憶部２５に記憶させなくてもよい。この場合、スマートスピーカ２は、被験者Ｐ１の音声データを、必要に応じて認知機能判定システム１から取得すればよい。 (2.2.5) Storage Unit The storage unit 25 is, for example, a rewritable nonvolatile memory such as an EEPROM. The storage unit 25 stores the voice data of the subject P1 input through the microphone of the voice input/output unit 23 in association with the identification information of the subject P1. Furthermore, the storage unit 25 stores the result data sent from the cognitive function determination system 1 in association with the identification information of the subject P1. However, in this embodiment, since the voice data of the subject P1 is stored in the storage unit 13 of the cognitive function determination system 1, the voice data of the subject P1 does not need to be stored in the storage unit 25. In this case, the smart speaker 2 may acquire the audio data of the subject P1 from the cognitive function determination system 1 as necessary.

（３）認知機能判定方法
次に、本実施形態に係る認知機能判定方法について、図３を参照して説明する。 (3) Cognitive Function Determination Method Next, the cognitive function determination method according to the present embodiment will be described with reference to FIG. 3.

本実施形態に係る認知機能判定方法は、出題ステップとしての第２出題ステップＳ３と、判定ステップＳ４と、を有する。第２出題ステップＳ３は、複数段階の質問（プレ質問１０２及び第２特定質問１０３）を出題するステップである。判定ステップＳ４は、第２出題ステップＳ３の結果に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定するステップである。出題ステップＳ３では、複数段階の質問のうち少なくとも最後の質問（第２特定質問１０３）に対する第２の回答（第２特定回答２０３）を、他の質問（プレ質問１０２）に対する第１の回答（プレ回答２０２）と区別して、被験者Ｐ１の認知機能の判定に用いる。 The cognitive function determination method according to the present embodiment includes a second question-posing step S3 as a question-posing step, and a determination step S4. The second question asking step S3 is a step of asking questions in multiple stages (pre-question 102 and second specific question 103). The determination step S4 is a step of determining the cognitive function of the subject P1 based on the result of the second question-posing step S3. In the question asking step S3, the second answer (second specific answer 203) to at least the last question (second specific question 103) among the questions in multiple stages is combined with the first answer (second specific answer 203) to the other question (pre-question 102). The pre-answer 202) is used to determine the cognitive function of the subject P1.

すなわち、本実施形態に係る認知機能判定方法は、本実施形態に係る認知機能判定システム１を用いて、被験者Ｐ１の認知機能を判定するための方法である。この認知機能判定方法では、上述したように、少なくとも最後の質問に対する第２の回答に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定している。そのため、第１の回答と第２の回答とに基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する場合には、被験者Ｐ１の認知機能の判定精度を向上させることが可能となる。 That is, the cognitive function determination method according to the present embodiment is a method for determining the cognitive function of the subject P1 using the cognitive function determination system 1 according to the present embodiment. In this cognitive function determination method, as described above, the cognitive function of subject P1 is determined based on at least the second answer to the last question. Therefore, when determining the cognitive function of the subject P1 based on the first answer and the second answer, it is possible to improve the accuracy of determining the cognitive function of the subject P1.

さらに、他の質問が最後の質問に関連する質問である場合には、被験者Ｐ１は、最後の質問の前に他の質問に回答することによって記憶の特定が容易になる。その結果、最後の質問に対する被験者Ｐ１の発話を促進することが可能となる。また、最後の質問の前に、最後の質問に関連する他の質問を出題することによって、最後の質問に対する、被験者Ｐ１の記憶の想起に要する時間を短縮することが可能となる。 Furthermore, if the other questions are related to the last question, the subject P1 can easily specify the memory by answering the other questions before the last question. As a result, it becomes possible to encourage the subject P1 to speak in response to the last question. Moreover, by asking other questions related to the last question before the last question, it is possible to shorten the time required for the subject P1 to recall the memory for the last question.

また、本実施形態に係る認知機能判定方法では、第２特定質問１０３及びプレ質問１０２を出題する第２出題ステップＳ３の前に、第１特定質問１０１を出題する第１出題ステップＳ１を実行する。この場合において、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３とは同種の質問である。そして、本実施形態に係る認知機能判定方法では、第１特定質問１０１に対する被験者Ｐ１の第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定可能であれば、第２出題ステップＳ３を省略することができる。これにより、被験者Ｐ１の認知機能の判定に要する時間を短縮することが可能となる。 Furthermore, in the cognitive function determination method according to the present embodiment, before the second question asking step S3 in which the second specific question 103 and the pre-question 102 are asked, the first question asking step S1 in which the first specific question 101 is asked is executed. . In this case, the first specific question 101 and the second specific question 103 are the same type of question. In the cognitive function determination method according to the present embodiment, if the cognitive function of the subject P1 can be determined based on the first specific answer 201 of the subject P1 to the first specific question 101, the second question asking step S3 is omitted. be able to. This makes it possible to shorten the time required to determine the cognitive function of the subject P1.

図３は、本実施形態に係る認知機能判定方法を含む、認知機能判定システム１の動作の流れ図である。 FIG. 3 is a flowchart of the operation of the cognitive function determination system 1, including the cognitive function determination method according to the present embodiment.

認知機能判定システム１は、被験者Ｐ１によってスマートスピーカ２の操作部２４の開始ボタンが押されると、被験者Ｐ１の認知機能の検査を開始し、まず第１出題ステップＳ１を実行する。第１出題ステップＳ１では、認知機能判定システム１は、「最近見た一番印象に残った夢はなんですか」との第１特定質問１０１の音声データを、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２に送信する。スマートスピーカ２は、認知機能判定システム１からの上記音声データに基づいて、第１特定質問１０１を出力する。被験者Ｐ１は、スマートスピーカ２からの第１特定質問１０１に対して、第１特定回答２０１を発話する。被験者Ｐ１の第１特定回答２０１は、マイクロホンを介してスマートスピーカ２に入力され、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２から認知機能判定システム１に送信される。 When the test subject P1 presses the start button on the operation unit 24 of the smart speaker 2, the cognitive function determination system 1 starts testing the cognitive function of the test subject P1, and first executes the first question asking step S1. In the first question asking step S1, the cognitive function determination system 1 transmits audio data of the first specific question 101 asking, "What was the most memorable dream you had recently?" to the smart speaker 2 via the network 3. Send. The smart speaker 2 outputs the first specific question 101 based on the audio data from the cognitive function determination system 1 . The subject P1 utters a first specific answer 201 in response to the first specific question 101 from the smart speaker 2. The first specific answer 201 of the subject P1 is input to the smart speaker 2 via the microphone, and is transmitted from the smart speaker 2 to the cognitive function determination system 1 via the network 3.

次に、認知機能判定システム１は、分析ステップＳ２を実行する。分析ステップＳ２では、認知機能判定システム１は、被験者Ｐ１の音声データに基づいて音響分析及び言語分析を行う。認知機能判定システム１は、例えば、音響分析の分析結果である発話時間長（発話量）が目標量以上であれば、判定ステップＳ４を実行する。判定ステップＳ４では、認知機能判定システム１は、被験者Ｐ１の認知機能を判定する。この場合、認知機能判定システム１は、第１特定質問１０１に対する被験者Ｐ１の第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定することができるため、第２出題ステップＳ３を省略する。 Next, the cognitive function determination system 1 executes analysis step S2. In the analysis step S2, the cognitive function determination system 1 performs acoustic analysis and language analysis based on the voice data of the subject P1. The cognitive function determination system 1 executes determination step S4, for example, if the utterance time length (utterance amount), which is the analysis result of the acoustic analysis, is equal to or greater than the target amount. In determination step S4, the cognitive function determination system 1 determines the cognitive function of the subject P1. In this case, the cognitive function determination system 1 can determine the cognitive function of the subject P1 based on the first specific answer 201 of the subject P1 to the first specific question 101, so the second question asking step S3 is omitted.

一方、認知機能判定システム１は、発話時間長（発話量）が目標量を下回っていれば、第２出題ステップＳ３を実行する。第２出題ステップＳ３では、認知機能判定システム１は、プレ質問１０２及び第２特定質問１０３の各々の音声データを、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２に送信する。スマートスピーカ２は、認知機能判定システム１から送られてくる音声データに基づいて、プレ質問１０２又は第２特定質問１０３を出力する。 On the other hand, if the utterance time length (utterance amount) is less than the target amount, the cognitive function determination system 1 executes the second question asking step S3. In the second question asking step S3, the cognitive function determination system 1 transmits the audio data of each of the pre-question 102 and the second specific question 103 to the smart speaker 2 via the network 3. The smart speaker 2 outputs a pre-question 102 or a second specific question 103 based on the audio data sent from the cognitive function determination system 1.

次に、第２出題ステップＳ３について、図３を参照して詳しく説明する。ここでは、スマートスピーカ２と被験者Ｐ１との間の処理について説明し、認知機能判定システム１とスマートスピーカ２との間の処理については説明を省略する。すなわち、認知機能判定システム１とスマートスピーカ２との間で音声データを送受信する処理についての説明を省略する。 Next, the second question presentation step S3 will be explained in detail with reference to FIG. Here, the processing between the smart speaker 2 and the subject P1 will be explained, and the explanation of the processing between the cognitive function determination system 1 and the smart speaker 2 will be omitted. That is, a description of the process of transmitting and receiving audio data between the cognitive function determination system 1 and the smart speaker 2 will be omitted.

第２出題ステップＳ３では、スマートスピーカ２は、まず、「昨日は何時に寝ましたか」とのプレ質問１０２１を出力する（Ｓ３０１）。プレ質問１０２１に対して、被験者Ｐ１が「１１時です」とのプレ回答２０２１を発話した場合（Ｓ３０２）、スマートスピーカ２は、「昨日は夢を見ましたか」との次のプレ質問１０２２を出力する（Ｓ３０４）。プレ質問１０２２に対して、被験者Ｐ１が「はい／いいえ」とのプレ回答２０２３を発話した場合（Ｓ３０５）、スマートスピーカ２は、「最近見た一番印象に残った夢はなんですか」との第２特定質問１０３１を出力する（Ｓ３０６）。第２特定質問１０３１に対して、被験者Ｐ１が「夢の中で・・・小学校時代の友達と一緒に・・・動物園に行って」との第２特定回答２０３１を発話すると（Ｓ３０７）、認知機能判定システム１は、第２特定回答２０３１の音声データに基づいて、音響分析及び言語分析を行う（Ｓ２）。認知機能判定システム１は、例えば、音響分析の分析結果である発話時間長（発話量）が目標量以上であれば、判定ステップＳ４を実行する。一方、認知機能判定システム１は、発話時間長（発話量）が目標量を下回っていれば、被験者Ｐ１の認知機能を判定できなかった旨の通知をスマートスピーカ２から出力させる。 In the second question asking step S3, the smart speaker 2 first outputs the pre-question 1021, "What time did you go to bed last night?" (S301). When subject P1 utters the pre-answer 2021 "It's 11 o'clock" in response to the pre-question 1021 (S302), the smart speaker 2 answers the next pre-question 1022 "Did you have a dream yesterday?" Output (S304). When subject P1 utters a pre-answer 2023 of "yes/no" to the pre-question 1022 (S305), the smart speaker 2 answers the question "What was the most memorable dream you had recently?" The second specific question 1031 is output (S306). When subject P1 utters the second specific answer 2031 in response to the second specific question 1031, ``In a dream...with my elementary school friends...I went to the zoo'' (S307), the recognition The function determination system 1 performs acoustic analysis and language analysis based on the audio data of the second specific answer 2031 (S2). The cognitive function determination system 1 executes determination step S4, for example, if the utterance time length (utterance amount), which is the analysis result of the acoustic analysis, is equal to or greater than the target amount. On the other hand, if the speech duration (speech volume) is less than the target amount, the cognitive function determination system 1 causes the smart speaker 2 to output a notification that the cognitive function of the subject P1 could not be determined.

また、プレ質問１０２１に対して、被験者Ｐ１が「忘れました」とのプレ回答２０２２を発話した場合（Ｓ３０３）、スマートスピーカ２は、プレ質問１０２２の代わりに、「子供の時はどの小学校に通っていたのですか」とのプレ質問１０２３を出力する（Ｓ３０８）。プレ質問１０２３に対して、被験者Ｐ１が「○○小学校」とのプレ回答２０２４を発話した場合（Ｓ３０９）、スマートスピーカ２は、「小学校生活は楽しかったですか」との次のプレ質問１０２４を出力する（Ｓ３１０）。プレ質問１０２４に対して、被験者Ｐ１が「はい／いいえ」とのプレ回答２０２５を発話した場合（Ｓ３１１）、スマートスピーカ２は、「小学校の運動会の様子を教えていただけますか」との第２特定質問１０３２を出力する（Ｓ３１２）。第２特定質問１０３２に対して、被験者Ｐ１が「運動会では・・・」との第２特定回答２０３２を発話すると（Ｓ３１３）、認知機能判定システム１は、第２特定回答２０３２の音声データに基づいて、音響分析及び言語分析を行う（Ｓ２）。認知機能判定システム１は、例えば、音響分析の分析結果である発話時間長（発話量）が目標量以上であれば、判定ステップＳ４を実行する。一方、認知機能判定システム１は、発話時間長（発話量）が目標量を下回っていれば、被験者Ｐ１の認知機能を判定できなかった旨の通知をスマートスピーカ２から出力させる。 In addition, when subject P1 utters the pre-answer 2022 "I forgot" in response to the pre-question 1021 (S303), the smart speaker 2 responds to the pre-question 1022 by saying "Which elementary school did you attend when you were a child?" A pre-question 1023 asking "Did you go there?" is output (S308). In response to the pre-question 1023, when the subject P1 utters the pre-answer 2024 "○○ elementary school" (S309), the smart speaker 2 answers the next pre-question 1024 "Did you enjoy elementary school life?" Output (S310). In response to the pre-question 1024, when the subject P1 utters the pre-answer 2025 of "yes/no" (S311), the smart speaker 2 responds to the pre-answer 2025 of "Yes/No" with the second question "Can you tell me about the state of the elementary school sports day?" The specific question 1032 is output (S312). When the subject P1 utters the second specific answer 2032 "At the sports day..." in response to the second specific question 1032 (S313), the cognitive function determination system 1 utters the second specific answer 2032 based on the voice data of the second specific answer 2032. Then, acoustic analysis and language analysis are performed (S2). The cognitive function determination system 1 executes determination step S4, for example, if the utterance time length (utterance amount), which is the analysis result of the acoustic analysis, is equal to or greater than the target amount. On the other hand, if the speech duration (speech volume) is less than the target amount, the cognitive function determination system 1 causes the smart speaker 2 to output a notification that the cognitive function of the subject P1 could not be determined.

このように、本実施形態に係る認知機能判定方法では、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２に応じて、第２出題ステップＳ３の出題内容、すなわち次のプレ質問１０２の内容が異なっている。これにより、プレ回答２０２に応じて第２出題ステップＳ３の出題内容を変えることが可能となる。また、本実施形態に係る認知機能判定方法では、第２出題ステップＳ３において、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２に応じて、第２特定質問１０３の内容が異なっている。これにより、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２に応じて、第２特定質問１０３の内容を変えることが可能となる。 In this way, in the cognitive function determination method according to the present embodiment, the content of the question in the second question-posing step S3, that is, the content of the next pre-question 102, differs depending on the pre-answer 202 to the pre-question 102. This makes it possible to change the content of the question in the second question-taking step S3 according to the pre-answer 202. Furthermore, in the cognitive function determination method according to the present embodiment, the content of the second specific question 103 differs depending on the pre-answer 202 to the pre-question 102 in the second question asking step S3. This makes it possible to change the content of the second specific question 103 in accordance with the pre-answer 202 to the pre-question 102.

ここで、第２出題ステップＳ３におけるプレ質問１０２及び第２特定質問１０３の出題順序は一例であって、プレ質問１０２及び第２特定質問１０３の順序が適宜入れ替わっていてもよい。ただし、第２出題ステップＳ３における最後の質問は、第２特定質問１０３である。さらに、第２出題ステップＳ３におけるプレ質問１０２及び第２特定質問１０３の各々の個数についても一例であって、図３に示す例に限定されない。 Here, the order in which the pre-question 102 and the second specific question 103 are asked in the second question-posing step S3 is just an example, and the order of the pre-question 102 and the second specific question 103 may be changed as appropriate. However, the last question in the second question asking step S3 is the second specific question 103. Furthermore, the number of each of the pre-questions 102 and the second specific questions 103 in the second question-posing step S3 is also one example, and is not limited to the example shown in FIG. 3.

また、第１特定質問１０１及び第２特定質問１０３の各々の内容は一例であって、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３とが同種の質問であれば、他の質問であってもよい。さらに、プレ質問１０２についても一例であって、第２特定質問１０３に関連する質問であれば、他の質問であってもよい。 Further, the content of each of the first specific question 101 and the second specific question 103 is an example, and as long as the first specific question 101 and the second specific question 103 are the same type of question, even if they are different questions. good. Furthermore, the pre-question 102 is also an example, and may be any other question as long as it is related to the second specific question 103.

（４）変形例
上述の実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。上述の実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、上述の実施形態に係る認知機能判定方法と同様の機能は、認知機能判定システム１、（コンピュータ）プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係るプログラムは、上述の認知機能判定方法を１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。 (4) Modifications The embodiment described above is just one of various embodiments of the present disclosure. The embodiments described above can be modified in various ways depending on the design, etc., as long as the objective of the present disclosure can be achieved. Further, the same functions as the cognitive function determination method according to the above-described embodiments may be realized by the cognitive function determination system 1, a (computer) program, a non-temporary recording medium on which the program is recorded, or the like. A program according to one aspect is a program for causing one or more processors to execute the above-described cognitive function determination method.

以下、上述の実施形態の変形例を列挙する。以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。 Modifications of the above embodiment will be listed below. The modified examples described below can be applied in combination as appropriate.

本開示における認知機能判定システム１は、例えば、制御部１１に、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における認知機能判定システム１としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。更に、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。 The cognitive function determination system 1 according to the present disclosure includes, for example, a computer system in the control unit 11. A computer system mainly consists of a processor and a memory as hardware. The functions of the cognitive function determination system 1 in the present disclosure are realized by a processor executing a program recorded in the memory of the computer system. The program may be pre-recorded in the memory of the computer system, may be provided through a telecommunications line, or may be recorded on a non-transitory storage medium readable by the computer system, such as a memory card, optical disc, hard disk drive, etc. may be provided. A processor in a computer system is comprised of one or more electronic circuits including semiconductor integrated circuits (ICs) or large scale integrated circuits (LSIs). The integrated circuits such as IC or LSI referred to herein have different names depending on the degree of integration, and include integrated circuits called system LSI, VLSI (Very Large Scale Integration), or ULSI (Ultra Large Scale Integration). Furthermore, an FPGA (Field-Programmable Gate Array), which is programmed after the LSI is manufactured, or a logic device that can reconfigure the connection relationships within the LSI or reconfigure the circuit sections within the LSI may also be employed as a processor. I can do it. The plurality of electronic circuits may be integrated into one chip, or may be provided in a distributed manner over a plurality of chips. A plurality of chips may be integrated into one device, or may be distributed and provided in a plurality of devices. The computer system herein includes a microcontroller having one or more processors and one or more memories. Therefore, the microcontroller is also composed of one or more electronic circuits including semiconductor integrated circuits or large-scale integrated circuits.

また、認知機能判定システム１における複数の機能が、１つの筐体内に集約されていることは認知機能判定システム１に必須の構成ではない。認知機能判定システム１の構成要素は、複数の筐体に分散して設けられていてもよい。さらに、認知機能判定システム１の少なくとも一部の機能は、クラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。 Further, it is not an essential configuration of the cognitive function determination system 1 that the plurality of functions in the cognitive function determination system 1 are integrated into one housing. The components of the cognitive function determination system 1 may be distributed and provided in a plurality of housings. Furthermore, at least some of the functions of the cognitive function determination system 1 may be realized by a cloud (cloud computing) or the like.

反対に、上述の実施形態において、複数の装置に分散されている認知機能判定システム１の少なくとも一部の機能が、１つの筐体内に集約されていてもよい。 On the contrary, in the embodiments described above, at least some of the functions of the cognitive function determination system 1 that are distributed over a plurality of devices may be integrated into one housing.

上述の実施形態では、認知機能判定システム１がクラウドサーバであるが、認知機能判定システム１は、例えば、スマートフォン、タブレット、又はパーソナルコンピュータであってもよい。さらに、認知機能判定システム１は、例えば、スマートスピーカであってもよい。 In the above embodiment, the cognitive function determination system 1 is a cloud server, but the cognitive function determination system 1 may be, for example, a smartphone, a tablet, or a personal computer. Furthermore, the cognitive function determination system 1 may be, for example, a smart speaker.

上述の実施形態では、第２特定質問１０３及びプレ質問１０２を出題する第２出題ステップＳ３の前に、第１特定質問１０１を出題する第１出題ステップＳ１を実行しているが、第１出題ステップＳ１については省略されてもよい。 In the embodiment described above, the first question setting step S1 in which the first specific question 101 is asked is executed before the second question setting step S3 in which the second specific question 103 and the pre-question 102 are asked. Step S1 may be omitted.

上述の実施形態では、判定ステップＳ４において、第１特定回答２０１又は第２特定回答２０３に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定しているが、これに限らない。例えば、判定ステップＳ４において、第１特定回答２０１又は第２特定回答２０３と、プレ回答２０２とに基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定してもよい。この場合、例えば、第１特定回答２０１又は第２特定回答２０３と、プレ回答２０２とに対して重み付けを行ってもよい。 In the above embodiment, in the determination step S4, the cognitive function of the subject P1 is determined based on the first specific answer 201 or the second specific answer 203, but the present invention is not limited to this. For example, in the determination step S4, the cognitive function of the subject P1 may be determined based on the first specific answer 201 or the second specific answer 203 and the pre-answer 202. In this case, for example, the first specific answer 201 or the second specific answer 203 and the pre-answer 202 may be weighted.

上述の実施形態では、プレ質問１０２に対して、音声にてプレ回答２０２を行っているが、これに限らない。例えば、プレ質問１０２に対して、スマートスピーカ２に設けられた操作部２４を操作することによってプレ回答２０２を行ってもよい。 In the above-described embodiment, the pre-answer 202 is given by voice to the pre-question 102, but the present invention is not limited to this. For example, the pre-answer 202 may be given to the pre-question 102 by operating the operation unit 24 provided on the smart speaker 2 .

上述の実施形態では、認知機能判定システム１と被験者Ｐ１との間で認知機能の検査を行っているが、検査者と被験者Ｐ１との間で認知機能判定システム１を用いて認知機能の検査を行ってもよい。 In the embodiment described above, the cognitive function test is conducted between the cognitive function determination system 1 and the subject P1, but the cognitive function test is conducted between the tester and the subject P1 using the cognitive function determination system 1. You may go.

（まとめ）
以上説明したように、第１の態様に係る認知機能判定方法は、出題ステップ（Ｓ３）と、判定ステップ（Ｓ４）と、を有する。出題ステップ（Ｓ３）は、複数段階の質問（１０２，１０３）を出題するステップである。判定ステップ（Ｓ４）は、出題ステップ（Ｓ３）の結果に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定するステップである。判定ステップ（Ｓ４）では、複数段階の質問（１０２，１０３）のうち少なくとも最後の質問（１０３）に対する第２の回答（２０３）を、他の質問（１０２）に対する第１の回答（２０２）と区別して、被験者（Ｐ１）の認知機能の判定に用いる。 (summary)
As explained above, the cognitive function determination method according to the first aspect includes a question-posing step (S3) and a determination step (S4). The question asking step (S3) is a step in which questions (102, 103) of multiple stages are asked. The determination step (S4) is a step of determining the cognitive function of the test subject (P1) based on the results of the question-posing step (S3). In the determination step (S4), the second answer (203) to at least the last question (103) among the multiple stages of questions (102, 103) is determined to be the first answer (202) to the other questions (102). They are differentiated and used for determining the cognitive function of the subject (P1).

この態様によれば、少なくとも最後の質問（１０３）に対する第２の回答（２０３）に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定するので、被験者（Ｐ１）の認知機能の判定精度を向上させることが可能となる。 According to this aspect, since the cognitive function of the subject (P1) is determined based on at least the second answer (203) to the last question (103), the accuracy of determining the cognitive function of the subject (P1) can be improved. becomes possible.

第２の態様に係る認知機能判定方法では、第１の態様において、判定ステップ（Ｓ４）では、少なくとも第２の回答（２０３）の流暢性に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定する。 In the cognitive function determination method according to the second aspect, in the first aspect, in the determination step (S4), the cognitive function of the subject (P1) is determined based on at least the fluency of the second answer (203).

この態様によれば、少なくとも第２の回答（２０３）の流暢性に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定することが可能となる。 According to this aspect, it becomes possible to determine the cognitive function of the subject (P1) based on the fluency of at least the second answer (203).

第３の態様に係る認知機能判定方法では、第１又は第２の態様において、複数段階の質問（１０２，１０３）は、特定質問（１０３）と、プレ質問（１０２）と、を含む。特定質問（１０３）は、最後の質問である。プレ質問（１０２）は、出題ステップ（Ｓ３）において特定質問（１０３）の前に出題される他の質問である。 In the cognitive function determination method according to the third aspect, in the first or second aspect, the multi-step questions (102, 103) include a specific question (103) and a pre-question (102). The specific question (103) is the last question. The pre-question (102) is another question that is asked before the specific question (103) in the question-posing step (S3).

この態様によれば、少なくとも特定質問（１０３）に対する回答に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定するので、被験者（Ｐ１）の認知機能の判定精度を向上させることが可能となる。 According to this aspect, since the cognitive function of the subject (P1) is determined based on at least the answer to the specific question (103), it is possible to improve the accuracy of determining the cognitive function of the subject (P1).

第４の態様に係る認知機能判定方法では、第３の態様において、特定回答（２０３）の自由度は、プレ回答（２０２）の自由度よりも高い。特定回答（２０３）は、特定質問（１０３）に対する第２の回答である。プレ回答（２０２）は、プレ質問（１０２）に対する第１の回答である。 In the cognitive function determination method according to the fourth aspect, in the third aspect, the degree of freedom of the specific answer (203) is higher than the degree of freedom of the pre-answer (202). The specific answer (203) is the second answer to the specific question (103). The pre-answer (202) is the first answer to the pre-question (102).

この態様によれば、プレ回答（２０２）よりも自由度の高い特定回答（２０３）に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定するので、認知機能の判定精度を向上させることが可能となる。 According to this aspect, the cognitive function of the subject (P1) is determined based on the specific answer (203), which has a higher degree of freedom than the pre-answer (202), so it is possible to improve the accuracy of determining the cognitive function. .

第５の態様に係る認知機能判定方法では、第４の態様において、特定回答（２０３）の長さは、プレ回答（２０２）の長さよりも長い。特定回答（２０３）は、特定質問（１０３）に対して期待し得る第２の回答である。プレ回答（２０２）は、プレ質問（１０２）に対して期待し得る第１の回答である。 In the cognitive function determination method according to the fifth aspect, in the fourth aspect, the length of the specific answer (203) is longer than the length of the pre-answer (202). The specific answer (203) is a second answer that can be expected to the specific question (103). The pre-answer (202) is the first answer that can be expected to the pre-question (102).

この態様によれば、プレ回答（２０２）よりも長い特定回答（２０３）に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定するので、認知機能の判定精度を向上させることが可能となる。 According to this aspect, the cognitive function of the subject (P1) is determined based on the specific answer (203), which is longer than the pre-answer (202), so it is possible to improve the accuracy of determining the cognitive function.

第６の態様に係る認知機能判定方法では、第１～第５の態様のいずれか１つにおいて、判定ステップ（Ｓ４）では、第１の回答（２０２）及び第２の回答（２０３）のうち、第２の回答（２０３）のみを被験者（Ｐ１）の認知機能の判定に用いる。 In the cognitive function determination method according to the sixth aspect, in any one of the first to fifth aspects, in the determination step (S4), one of the first answer (202) and the second answer (203) is selected. , only the second answer (203) is used to determine the cognitive function of the subject (P1).

この態様によれば、判定ステップ（Ｓ４）での処理負担を軽減することが可能となる。 According to this aspect, it is possible to reduce the processing load in the determination step (S4).

第７の態様に係る認知機能判定方法は、第１～第６の態様のいずれか１つにおいて、第１出題ステップ（Ｓ１）を更に有する。第１出題ステップ（Ｓ１）は、出題ステップとしての第２出題ステップ（Ｓ３）の前に実行され、最後の質問としての第２特定質問（１０３）と同種の第１特定質問（１０１）を出題するステップである。 The cognitive function determination method according to the seventh aspect further includes a first question-posing step (S1) in any one of the first to sixth aspects. The first question setting step (S1) is executed before the second question setting step (S3) as a question setting step, and asks the same type of first specific question (101) as the second specific question (103) as the last question. This step is to

この態様によれば、第１特定質問（１０１）に対する回答によって第２出題ステップ（Ｓ３）を省略することが可能となる。 According to this aspect, the second question asking step (S3) can be omitted by answering the first specific question (101).

第８の態様に係る認知機能判定方法では、第７の態様において、第１特定質問（１０１）に対する第１特定回答（２０１）に応じて第２出題ステップ（Ｓ３）が省略される。判定ステップ（Ｓ４）では、第１特定回答（２０１）に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定する。 In the cognitive function determination method according to the eighth aspect, in the seventh aspect, the second question asking step (S3) is omitted depending on the first specific answer (201) to the first specific question (101). In the determination step (S4), the cognitive function of the subject (P1) is determined based on the first specific answer (201).

この態様によれば、第１特定回答（２０１）によって第２出題ステップ（Ｓ３）が省略された場合には、被験者（Ｐ１）の認知機能の判定に要する時間を短縮することが可能となる。 According to this aspect, when the second question asking step (S3) is omitted due to the first specific answer (201), it is possible to shorten the time required to determine the cognitive function of the subject (P1).

第９の態様に係るプログラムは、第１～第８の態様のいずれか１つの認知機能判定方法を１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。 The program according to the ninth aspect is a program for causing one or more processors to execute the cognitive function determination method according to any one of the first to eighth aspects.

第１０の態様に係る認知機能判定システム（１）は、出題部（１１１）と、判定部（１１３）と、を備える。出題部（１１１）は、複数段階の質問（１０２，１０３）を出題する。判定部（１１３）は、出題部（１１１）の結果に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定する。判定部（１１３）は、複数段階の質問（１０２，１０３）のうち少なくとも最後の質問（１０３）に対する第２の回答（２０３）を、他の質問（１０２）に対する第１の回答（２０２）と区別して、被験者（Ｐ１）の認知機能の判定に用いる。 A cognitive function determination system (1) according to a tenth aspect includes a question section (111) and a determination section (113). The question section (111) asks questions (102, 103) in multiple stages. The determining unit (113) determines the cognitive function of the test subject (P1) based on the results of the question presenting unit (111). The determination unit (113) sets the second answer (203) to at least the last question (103) among the multiple stages of questions (102, 103) to the first answer (202) to the other questions (102). They are differentiated and used for determining the cognitive function of the subject (P1).

第２～第８の態様に係る構成については、認知機能判定方法に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。 The configurations according to the second to eighth aspects are not essential to the cognitive function determination method and can be omitted as appropriate.

１認知機能判定システム
１１１出題部
１１３判定部
１０１第１特定質問
１０２プレ質問（複数段階の質問、他の質問）
１０３第２特定質問（複数段階の質問、最後の質問、特定質問）
２０２プレ回答（第１の回答）
２０３特定回答（第２の回答）
Ｐ１被験者
Ｓ１第１出題ステップ
Ｓ３第２出題ステップ（出題ステップ）
Ｓ４判定ステップ 1 Cognitive function determination system 111 Question section 113 Judgment section 101 First specific question 102 Pre-questions (multi-level questions, other questions)
103 Second specific question (multi-step question, final question, specific question)
202 Pre-answer (first answer)
203 Specific answer (second answer)
P1 Subject S1 First question step S3 Second question step (question step)
S4 Judgment step

Claims

a question-taking section that executes a second question-taking step that asks questions at multiple stages;
a determination section that determines the cognitive function of the subject based on the results of the question section ,
The determination unit distinguishes a second answer to at least the last question among the plurality of questions from first answers to other questions, and uses it to determine the cognitive function of the subject ,
The above question section is
Before the second question asking step, execute a first question asking step of asking a first specific question of the same type as the second specific question as the last question,
Omitting the second question asking step in response to the first specific answer to the first specific question,
The determination unit determines the cognitive function of the subject based on the first specific answer .
Cognitive function assessment system .

The determination unit determines the cognitive function of the subject based on at least the fluency of the second answer.
The cognitive function determination system according to claim 1.

The multi-step question is
a specific question as the last question;
a pre-question as the other question that is asked before the specific question in the second question asking step;
The cognitive function determination system according to claim 1 or 2.

The degree of freedom of the specific answer as the second answer to the specific question is higher than the degree of freedom of the pre-answer as the first answer to the pre-question,
The cognitive function determination system according to claim 3.

The length of the specific answer as the second answer that can be expected to the specific question is longer than the length of the pre-answer as the first answer that can be expected to the pre-question.
The cognitive function determination system according to claim 4.

The determination unit uses only the second answer among the first answer and the second answer to determine the cognitive function of the subject.
The cognitive function determination system according to any one of claims 1 to 5.

A program for causing a computer system to execute the cognitive function determination system according to any one of claims 1 to 6.