JP2019046474A - 情報処理装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ケアプランの作成を行うユーザにとって利用しやすく、より被介護者に適したケアプランの作成を補助する技術を提供すること。【解決手段】被介護者の介護を担当する介護者によって、当該被介護者の介護の実施の補助に利用される情報処理装置であって、前記介護者によって入力された前記被介護者の健康状態に関する情報を、入力情報として取得する入力情報取得手段と、前記入力情報に基づいて、前記被介護者に適用する支援計画におけるサービスの種類及び介入量を算出するリソース・プラン策定手段と、前記サービス種類及び前記個々の介入量が算出された前記支援計画に基づいて、将来の生活像を予測演算する予後予測手段と、を備える。【選択図】図１

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

従来から、高齢者等の介護は社会的な課題であり、介護者が、被介護者の介護を請け負う介護サービスは、広く一般に普及されている。ここで、介護者が介護サービスを行うにあたり、被介護者の日常生活を改善するため、ケアプランなるものが利用される。
そして、ケアプランを利用した介護サービスを提供するため、円滑な介護の実施を支援するための技術が提案されている（例えば特許文献１参照）。

特開２０１７−０９１２０６号公報

しかしながら、先行文献１に記載の技術を含む従来技術のみでは、実際にケアマネジャーにとって簡便に利用できるものではなく、また提供されるケアプランについても、被介護者にとって最適とはいえるものでなかった。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ケアプランの作成を行うユーザにとって利用しやすく、より被介護者に適したケアプランの作成を補助する技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様の情報処理装置は、
被介護者の介護を担当する介護者によって、当該被介護者の介護の実施の補助に利用される情報処理装置であって、
前記介護者によって入力された前記被介護者の健康状態に関する情報を、入力情報として取得する入力情報取得手段と、
前記入力情報に基づいて、前記被介護者に適用する支援計画におけるサービスの種類及び介入量を算出するリソース・プラン策定手段と、
前記サービス種類及び前記個々の介入量が算出された前記支援計画に基づいて、将来の生活像を予測演算する予後予測手段と、
を備える。

本発明によれば、ケアプランの作成を行うユーザにとって利用しやすく、より被介護者に適したケアプランの作成を補助する技術を提供する。

本発明の一実施形態が適用されるサービスの全体の流れの一例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す構成図である。 図１の情報処理システムのうち、サーバのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図１の情報処理システムのうち、サーバの機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。 アセスメント情報を入力した結果として、ケアマネジャー端末２に表示される画面の一例を示す図である。 ユーザによって入力されるアセスメント情報の具体的な一例を示す図である。 ユーザがケアプラン修正情報をケアマネジャー端末２に入力するに際して、ケアマネジャー端末２に表示される画像の一例を示す図である。 予後予測の結果として、ケアマネジャー端末２に表示される画像の一例を示す図である。 被介護者に設定された目的（行動）毎に、基本となる具体的な項目の一例を示す図である。 被介護者に設定された目的（行動）毎に、基本となる具体的な項目の一例を示す図である。 被介護者のＡＤＬ及びＩＡＤＬのイメージの一例を示す図である。 図３のサーバにより取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、主治医意見書に記載される情報の項目の具体例を示す図である。 図３のサーバにより取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、主治医意見書に記載される情報の項目の具体例を示す図である。 図３のサーバにより取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、認定調査票（概況調査）に記載される情報の項目の具体例を示す図である。 図３のサーバにより取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、認定調査票（基本調査）に記載される情報の項目の具体例を示す図である。 図３のサーバにより取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、認定調査票（基本調査）に記載される情報の項目の具体例を示す図である。 図３のサーバにより取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、認定調査票（基本調査）に記載される情報の項目の具体例を示す図である。 図３のサーバにより取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、認定調査票（基本調査）に記載される情報の項目の具体例を示す図である。 図３のサーバにより出力される、居宅サービス計画書のブランクフォームである。 図３のサーバにより出力される、居宅サービス計画書のブランクフォームである。 図３のサーバにより出力される、週間サービス計画表の具体例を示す図である。 図３のサーバにより出力される、サービス利用票（兼居宅サービス計画）の具体例を示す図である。 図３のサーバによる疾患管理のフローを示す図である。 居宅サービス計画書の記載例を示す図である。 図２５乃至図３２の夫々に示す、図３のサーバが備える各種機能により実行される各種処理の流れを示すフローチャートの説明図である。 図３のサーバが備える各種機能により実行される、食事・栄養判定処理の流れを示すフローチャートである。 図３のサーバが備える各種機能により実行される、清潔保持（入浴）判定処理の流れを示すフローチャートである。 図３のサーバが備える各種機能により実行される、清潔保持（口腔）判定処理の流れを示すフローチャートである。 図３のサーバが備える各種機能により実行される、排泄（排尿）判定処理の流れを示すフローチャートである。 図３のサーバが備える各種機能により実行される、排泄（排便）判定処理の流れを示すフローチャートである。 図３のサーバが備える各種機能により実行される、外出判定処理の流れを示すフローチャートである。 図３のサーバが備える各種機能により実行される、睡眠判定処理の流れを示すフローチャートである。 図３のサーバが備える各種機能により実行される、介護力判定処理の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。

まず、本発明の実施形態を説明するに先立ち、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの適用対象となるサービス（以下、「本サービス」と呼ぶ）について簡単に説明する。
本サービスは、日常生活が困難な被介護者等に対して、日常生活能力の改善やそれを行うための支援計画の提供を行うケアマネジャー等（以下、「ユーザ」と呼ぶ）に対して提供されるサービスであり、ユーザが支援計画の作成等を行うのを補助する支援計画の生成サポートサービスである。
具体的に本サービスでは、ユーザによって入力された被介護者に関する各種情報（以下、「アセスメント情報」と呼ぶ）に基づいて、「支援サービス」、「予後予測の結果」がサーバによって提示される。
これに対しては、自身の経験やその他の各種情報に基づいて、提示された支援サービスに対して、追加や修正等を行い、その情報（以下、「ケアプラン修正情報」と呼ぶ）をサーバに送信する。
そして、サーバは、送信されてきたケアプラン修正情報を取得して、それに基づいて最終的なケアプランを決定する。なお、このようにして決定されたケアプランがユーザにより利用された結果、即ち、実際にこれらのケアプランが実行された被介護者の日常生活能力の改善等の結果については、再度、ユーザによって入力され、その結果が、以後の本サービスへフィードバックされる。

ケアプランとは、被介護者の生活状況や要望などを聴取して、日常生活が維持できるように目標を定め、その目標が実現するようにサービスの種類とその個々の介入量を定めるものである。
また、支援サービスとは、被介護者に対して提供する具体的なサービスの内容を意味している。この支援サービスの内容の詳細については、図５等を用いて、後述する。
さらに、予後予測とは、今後の被介護者の症状についての医学的な見通しのことである。具体的に、予後予測とは、症状の進行具合、実施した介護の効果などを含めた見通しのことであり、被介護者の症状が良くなる、又は悪くなる可能性についての見通しを指す。
本サービスにおいて、上述の予後予測とは、上述のアセスメント情報に基づいて、ケアプランを実施した場合の被介護者の症状の良し悪しの見通しを立てることである。なお、この予後予測の詳細については、図５等を用いて、後述する。

図１は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの適用対象となるサービスの概要を示す図である。
ステップＳａにおいて、ユーザは、自身の所有する携帯端末（例えばケアマネジャー端末２）を用いて、自身の介護する被介護者に関するアセスメント情報を入力する。
このアセスメント情報とは、例えば、「女性」、「８０歳」、「麻痺・拘縮なし」、「腰痛、両膝痛あり」、「起き上がり つかまれば可、立位や歩行は支えが必要」等の情報であり、主として、被介護者の健康状態や身体機能等に関する情報である。なお、アセスメント情報の詳細については、図５等を用いて後述する。

ステップＳｂにおいて、このようにして入力されたアセスメント情報は、ケアマネジャー端末２からサーバ１に対して提示される。

ステップＳｃにおいて、サーバ１は、ケアマネジャー端末２から提示されたアセスメント情報に基づいて、被介護者に推奨される支援サービスの内容を決定し、被介護者の健康状態についての予後予測を実行する。なお、図１の例では、この支援サービスの内容は、例えば、「特殊寝台貸与 ３１回／月」、「特殊寝台付属品貸与等 ３１回／月」である。

ステップＳｄにおいて、サーバ１は、決定された支援サービスの内容と、予後予測の結果をケアマネジャー端末２へ提示する。なお、ここで、サーバ１からケアマネジャー端末２に提示される情報の詳細については、図５等を用いて後述する。

ステップＳｅにおいて、ユーザは、自身の所有するケアマネジャー端末２を用いて、ケアプラン修正情報を入力する。図１の例では、ユーザは、例えば、「特殊寝台貸与 ３１回／月」、「特殊寝台付属品貸与等 ３１回／月」というサービス内容に対して、「歩行器貸与 ３１回／月」、「訪問リハビリ ４回／月」というサービスが追加されている。なお、ユーザが、ケアプラン修正情報を入力する場合の詳細については、図５等を用いて後述する。

ステップＳｆにおいて、ケアマネジャー端末２は、ステップＳｅで入力されたケアプラン修正情報を提示する。

ステップＳｇにおいて、サーバ１は、提示されたケアプラン修正情報に基づいて、再度、予後予測を実行し、最終的なケアプランを決定する。なお、このようにして決定されたケアプランは、サーバ１からケアマネジャー端末２へと提示される。

ユーザは、このようにしてケアマネジャー端末２に提示された最終的なケアプランに基づいて、被介護者の介護を実行する。なお、このケアプランに基づく介護は、当然ながら、一定期間を要して実行され、ケアプランに基づいて介護が実行された結果が取得される。
このような前提のもと、ステップＳｈにおいて、ケアマネジャー端末２は、ユーザによって入力されたケアプランに基づいて実行された介護の結果に関する情報等を、経過情報として取得することができる。
そして、ケアマネジャー端末２で取得された経過情報は、サーバ１へと提示され、サーバ１において、次回以降の予後予測に活用され得る。
以上、図１を参照しつつ、本サービスの概要について、簡単に説明した。

図２は、本発明の一実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す構成図である。
図２に示す情報処理システムは、本サービスの提供者により管理されるサーバ１と、ユーザにより管理されるケアマネジャー端末２とを含むように構成される。
また、サーバ１と、ケアマネジャー端末２とは、インターネット等の所定のネットワークＮを介して相互に接続されている。

図３は、図１の情報処理システムのうち、サーバ１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
サーバ１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１３と、バス１４と、入出力インターフェース１５と、出力部１６と、入力部１７と、記憶部１８と、通信部１９と、ドライブ２０とを備えている。

ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２に記録されているプログラム、又は、記憶部１８からＲＡＭ１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。
ＲＡＭ１３には、ＣＰＵ１１が各種の処理を実行する上において必要なデータ等も適宜記憶される。

ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２及びＲＡＭ１３は、バス１４を介して相互に接続されている。このバス１４にはまた、入出力インターフェース１５も接続されている。入出力インターフェース１５には、出力部１６、入力部１７、記憶部１８、通信部１９及びドライブ２０が接続されている。

出力部１６は各種液晶ディスプレイ等で構成され、各種情報を出力する。
入力部１７は、各種ハードウェア等で構成され、各種情報を入力する。
記憶部１８は、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、各種データを記憶する。
通信部１９は、インターネットを含むネットワークＮを介して他の装置（図１の例ではユーザ端末２）との間で行う通信を制御する。

ドライブ２０は、必要に応じて設けられる。ドライブ２０には磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいは半導体メモリ等よりなる、リムーバブルメディア２１が適宜装着される。ドライブ２０によってリムーバブルメディア２１から読み出されたプログラムは、必要に応じて記憶部１８にインストールされる。またリムーバブルメディア２１は、記憶部１８に記憶されている各種データも、記憶部１８と同様に記憶することができる。
なお、ケアマネジャー端末２のハードウェア構成は、タッチパネルを有する点を除き、サーバ１のハードウェア構成と基本的に同様とすることができるので、ここでは、その説明を省略する。

このように構成されたサーバ１、ケアマネジャー端末２の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの協働により、サーバ１の処理の実行が可能になる。
ここで、支援計画の生成サポート処理とは、サーバ１及びユーザ端末２の各種ハードウェアと各種ソフトウェアとの共働により実行が可能となる一連の処理であり、サーバ１において、支援サービスの内容、予後予測の決定を行うまでの一連の処理を言う。
このようなサーバ１の支援計画の生成サポート処理を実行可能な、情報処理システムについて、その機能的構成及び処理の流れの一例について説明していく。

図４は、図１の情報処理システムのうち、サーバの機能的構成の一例を示す機能ブロック図である。
図４に示すように、サーバ１のＣＰＵ１１においては、入力情報取得部５１と、修正情報取得部５２と、経過情報取得部５３と、予測部５４と、予測出力部５５と、ケアプラン決定部５６と、フィードバック部５７と、が機能する。また、予測部５４は、サービス内容策定部８１と、予後予測策定部８２と、目標予測部８３と、が機能する。
また、記憶部１８の一領域には、ケアプランＤＢ１００と、が設けられている。

入力情報取得部５１は、介護者によって入力された被介護者の健康状態に関する情報を、入力情報として取得する。
即ち、入力情報取得部５１は、ケアマネジャー端末２から提示されたアセスメント情報を取得する。なお、入力情報取得部５１は、取得したアセスメント情報を、図示せぬデータベースに格納して、ビックデータとして利用してもよい。さらに言えば、当該図示せぬデータベースは、ケアプランＤＢ等の各種データベースと紐付され、利用されてもよい。

修正情報取得部５２は、ケアプランが提示された介護者からケアプランの修正指示が、介護者に管理された情報処理装置又は情報処理端末から送信されてきた場合に、修正指示を受け付ける。
即ち、修正情報取得部５２は、ケアマネジャー端末２からケアプラン修正情報の提示があった場合、通信部１９を介してケアプラン修正情報を取得する。

経過情報取得部５３は、経過情報を取得する。
即ち、経過情報取得部５３は、ケアマネジャー端末２から、通信部１９を介して経過情報を取得する。

予測部５４は、入力情報取得部５１で取得されたアセスメント情報に基づいて、後述する各種予測を実行する。ここで、予測部５４は、後述する各種予測を実行するにあたり、機械学習に係る各種手法を利用することができる。
続いて、予測部５４で実行される各種予測の詳細について、簡単に説明していく。具体的に、予測部５４においては、サービス内容策定部８１と、予後予測策定部８２と、目標予測部８３と、が機能する。

サービス内容策定部８１は、入力情報に基づいて、被介護者に適用するケアプランにおけるサービスの種類及び介入量を算出する。
即ち、サービス内容策定部８１は、入力情報取得部５１で取得されたアセスメント情報に基づいて、被介護者に推奨される支援サービスの内容を決定する。なお、サービス内容策定部８１が決定するサービスの内容や、ケアマネジャー端末２に提示される画面の詳細については、図５等を用いて後述する。
また、上述のとおり、サービス内容策定部８１は、支援サービスの内容を決定するにあたり、機械学習に係る各種手法を利用することができる。

予後予測策定部８２は、サービス種類及び前記個々の介入量が算出された支援計画に基づいて、将来の生活像を予測演算する。
即ち、予後予測策定部８２は、入力情報取得部５１で取得されたアセスメント情報に基づいて、予後予測を実施する。なお、予後予測策定部８２で予測演算された将来の生活像等、ケアマネジャー端末２に提示される画面の詳細については、図５等を用いて後述する。
また、上述のとおり、予後予測策定部８２は、予後予測を実施するにあたり、機械学習に係る各種手法を利用することができる。

目標予測部８３は、支援計画及び修正指示に基づいて、被介護者の介護の状況に応じた目標に関する情報を生成する。
即ち、目標予測部８３は、サービス内容策定部８１で決定された支援サービスの内容と、予後予測策定部８２で実施された予後予測の結果と、修正情報取得部５２で取得されたケアプラン修正情報と、に基づいて目標の予測を行う。
ここで、目標とは、被介護者が、ユーザによる介護が実行された結果として、達成すべき最終的な目標であり、具体的に例えば、「自分の足で歩きたい」、「歩いて買い物がしたい」等である。なお、目標予測部８３が、目標の予測を行う方法の詳細については、図７〜図１１を参照しつつ、後述する。
また、上述のとおり、目標予測部８３は、目標の予測を行うにあたり、機械学習に係る各種手法を利用することができる。

予測出力部５５は、サービス内容策定部８１で決定された支援サービス内容、及び予後予測策定部８２で実施された予後予測の結果をケアマネジャー端末２へ提示する。

ケアプラン決定部５６は、サービス内容策定部８１で決定された支援サービスの内容と、予後予測策定部８２で実施された予後予測の結果と、修正情報取得部５２で取得されたケアプラン修正情報と、に基づいてユーザが利用すべき最終的なケアプラン（以下、「最終ケアプラン」と呼ぶ）を決定する。
また、ケアプラン決定部５６は、決定した最終ケアプランをケアマネジャー端末２に提示する。

フィードバック部５７は、経過情報取得部５３で取得された経過情報に基づいて、各種機械学習に係る手法等を利用した各種演算を実行する。なお、ここで利用される機械学習に係る手法は、当然ながら任意である。

図５は、アセスメント情報を入力した結果として、ケアマネジャー端末２に表示される画面の一例を示す図である。
具体的に図５の例では、サーバ１で決定された支援サービスの内容及びサーバ１で予測された予後予測の結果がケアマネジャー端末２に表示されている。

図５（Ａ）を見ると、被介護者に推奨される支援サービスの内容として、「通所介護入浴介助」、「車いす貸与」、「通院等乗降介助」、「通所介助」、「スロープ貸与」が表示されている。これは、ユーザによって入力されたアセスメント情報に基づいた予測の結果として、被介護者に推奨される支援サービスの内容が示されている。
また、各支援サービスの内容には、夫々のサービスを提供する１ヶ月あたりの日数が表示されている。具体的には、「通所介護入浴介助」を行う日数として、「９」と表示されており、１ヶ月あたり９日間の間、「通所介護入浴介助」を提供することが推奨されることを意味している。

図５（Ｂ）を見ると、図５（Ａ）に表示された支援サービスを被介護者に提供した場合の被介護者の予後予測の結果として、「６ｐｔｓ」という表示がされている。さらに、図５（Ｃ）を見ると、項目毎の予後予測の結果が表示されている。
具体的に例えば、図５（Ｃ）の例では、項目として、「麻痺：左上肢」、「麻痺：右上肢」、「麻痺：左下肢」、「麻痺：右下肢」等の項目が設定されている。
ここで、「麻痺：左上肢」の項目を見ると、中心となる軸の左側に棒グラフが表示されている。これは、予後予測の結果として、「麻痺：左上肢」の項目について、被介護者の身体機能の改善が見込まれることを示している。
他方、「麻痺：左下肢」の項目を見ると、中心となる軸の右側に棒グラフが表示されている。これは、予後予測の結果として、「麻痺：左下肢」の項目について、被介護者の身体機能が悪化する恐れがあることを示している。
図５（Ｂ）は、このようにして図５（Ｃ）に示す各項目の夫々について、項目ごとの改善（もしくは悪化）期待度を総合的に合算して算出された改善期待度が表示されており、図５（Ｂ）の例では、この総合的な改善期待度が「６ｐｔｓ」であることを示している。
これにより、ユーザは、ケアマネジャー端末２に表示された図５（Ａ）乃至（Ｃ）に示された各種情報を自由に確認することで、被介護者に推奨されるサービスの内容及びそのサービスを被介護者に提供した場合の予後予測を、個別または総合的に把握することができるので、より被介護者に適したケアプランを作成することができる。
続いて、図６乃至図８を参照しつつ、本サービスの流れを、さらに詳細に説明していく。

図６は、ユーザによって入力されるアセスメント情報の具体的な一例を示す図である。
図６の例では、「要介護２、女性で８０歳 麻痺・拘縮なし 腰痛・両膝痛あり」という、被介護者の情報が示されている。
また、「痛みは継続的に通院し内服コントロール中だったが、ここ２、３日で立ち上がりや屋内歩行は、壁や手すりを伝いなんとか自力だが、痛み増強に伴い、徐々に外出がおっくうになっている。(１００メーター先のスーパーへの買い物に毎日行っていたが現在はいけず、近所の方の善意で買い物と調理を一時的にしてもらっている)また、３０分以上の立位保持も辛い状況。独居。寝具は畳に布団を利用中」という被介護者の簡単な状況等が示されている。
これらの情報は、ユーザによって入力される被介護者に関する簡単な情報等であるが、上述のアセスメント情報に含まれ得る。

そして、図６の下部については、ユーザによって入力されるアセスメント情報の一例について、抜粋された項目等が示されている。また、このアセスメント情報の具体的な詳細については、図７乃至図１１を参照しつつ、後述する。
なお、このユーザによってアセスメント情報が入力されるプロセス（ステップＳａ）は、例えば、図１のステップＳａに対応する。図６の例では、このアセスメント情報の一例が、抜粋されて示されている。

図７は、ユーザがケアプラン修正情報をケアマネジャー端末２に入力するに際して、ケアマネジャー端末２に表示される画像の一例を示す図である。
図７の左部には、アセスメント情報が入力された結果として、サーバ１からケアマネジャー端末２の提示された支援サービスの内容が表示されている。他方、図７の右部には、提示された支援サービスを確認したユーザが、被介護者に提供する支援サービスの内容を追加・修正した最終的な支援サービスの内容が表示されている。
このように、ユーザは、サーバ１により提示された支援サービスの内容を確認しつつ、自身の経験やアセスメント情報とは異なる各種情報を加味しつつ、最終的に被介護者に提供する支援サービスの内容を決定して、その情報をケアプラン集成情報として、ケアマネジャー端末２に入力することができる。
即ち、ユーザは、単にサーバ１により提示された支援サービスの内容を被介護者に提供する支援サービスの内容として採用することができるだけでなく、それを考慮しつつ、任意に支援サービスの内容を追加・修正することもできるのである。これにより、ユーザは、より自由に、被介護者に適した支援サービスの内容を含むケアプランを作成することができる。

図８は、予後予測の結果として、ケアマネジャー端末２に表示される画像の一例を示す図である。
図８を見ると、上から順に「予後予測（１）健康の詳細な変化予測」、「予後予測（２）支援サービスと健康の改善」、「予後予測（３）健康変動予測」の３種類の予測結果が表示されている。なお、図８の例では、左から右に向けての斜線が予後予測の悪化傾向、右から左に向けての斜線が予後予測の改善傾向を示すものとする。
図８において、これら３種類の予後予測の結果は全て、サーバ１によって、アセスメント情報に基づいて、ケアマネジャー端末２に、初めに提示される予後予測の結果と、ユーザによって、支援サービスの追加・修正がなされた場合に、改めてその支援サービスが実施されたと仮定した場合の予後予測の結果の２つが表示されている。
即ち、３種類の項目において、左に表示されている予後予測の結果は、サーバ１がアセスメント情報に基づいて予測された予後予測の結果を示しており、右に表示されている予後予測の結果は、一度、サーバ１から支援サービスの内容を提示されたユーザが、支援サービスの追加・修正を行って、その内容に従って改めて予測された予後予測の結果（変化）を意味している。
具体的に例えば、図８の「予後予測（１）健康の詳細な変化予測」の左側に表示されたグラフを見ると、「移動」及び「座位保持」等の項目において、予後予測の悪化傾向を示す左から右に向けての斜線が高い値で表示されている。これは、現状の支援サービスのみを実施した場合に、被介護者の「移動」及び「座位保持」の状態（日常生活能力）が大きく悪化する可能性があることを示している。
このような場合、ユーザは、「移動」及び「座位保持」の状態が改善するような支援サービスを追加して、その情報は、サーバ１へと提示される。
その結果を踏まえて、再度、サーバ１により予測された予後予測の結果が、図８の「予後予測（１）健康の詳細な変化予測」の右側に表示されたグラフである。これを見ると、「移動」及び「座位保持」のいずれも、悪化の傾向はあるものの、悪化傾向を示す値（グラフの長さ）は、減少している。ユーザは、このように自身の追加・修正した支援サービスの内容に基づいて、何度でも、予後予測の結果を確認することができるので、容易に被介護者により適したケアプランを作成することができるのである。

図９及び図１０は、被介護者に設定された目的（行動）毎に、基本となる具体的な項目の一例を示す図である。なお、図９と図１０の差異は、所定の支援サービスを実行した場合に、実際に被介護者の状態（日常生活能力）において、改善される項目について、色付けされている点である。

図９の例では、例えば、「食事」という目的（行動）に関係する項目として、「起き上がり」、「移動」、「座位保持」、「えん下」、「食事摂取」という項目が設定されている。
これは、「食事」という目的（行動）を達成するためには、具体的に、「起き上がり」、「移動」、「座位保持」、「えん下」、「食事摂取」等に関する状態（日常生活能力）が関連することを示している。
つまり、例えば、被介護者が、「食事」という目的（行動）を達成しようとした場合、被介護者は、「起き上がり」、「移動」、「座位保持」、「えん下」、「食事摂取」等に関する状態（日常生活能力）が一定以上である必要があるのである。
この点、図１０の例では、「外出」という目的（行動）を達成しようと考えたユーザがケアプランの作成を行ったとする。
図１０の例では、その結果として、サーバ１は、そのようなケアプランが実施された結果として、「歩行」、「外出頻度」、「買い物」という項目について改善の可能性が高いという予測を行ったものである。

図１１は、本サービスにおける被介護者の課題や目的設定の概要について説明するための図である。
ここで、ＡＤＬ（Ａｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ Ｄａｉｌｙ Ｌｉｖｉｎｇ）は、食事やトイレ、入浴や整容、さらに移動などといったような、日常生活の中でごく当たり前に行っている習慣的行動のことである。
また、ＩＡＤＬ（Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔａｌ Ａｃｔｉｖｉｔｙ ｏｆ Ｄａｉｌｙ Ｌｉｖｉｎｇ）は、日常生活を送る上で必要な動作のうち、上述のＡＤＬより複雑で高次な動作のことである。具体的な動作として、買い物、洗濯、掃除等の家事全般、金銭管理、服薬管理、交通機関の利用、電話の応対等がある。

図１１の例では、例えば、ＡＤＬに関係する具体的な項目として、「座位」、「立位」、「歩行」、「移乗」、「排尿」、「排便」、「食事」、「上位着脱・ズボン着脱」という項目が挙げられている。他方、ＩＡＤＬに関係する具体的な項目として、「外出頻度」、「金銭管理」、「日常の意思決定」、「買い物」、「簡単な調理」という項目が挙げられている。
つまり、例えば、ユーザが、被介護者のＡＤＬを全般的に改善できるようなケアプランの策定を行いたいと考えた場合、これらの具体的な項目の夫々が改善するような支援サービスを組み合わせて、ケアプランを作成すればよい。

なお、図１１の例では、同様に、被介護者の自立促進・重症化予防の阻害要因の「健康・疾病管理」に関係する具体的な項目として、「麻痺・拘縮」、「嚥下」、「口腔清掃」、「服薬管理」、「医療処置」という項目が、「認知・行動障害」に関係する具体的な項目として、「毎日の課題」、「場所の理解」、「短期記憶」、「ＢＰＳＤ（行動）」、「ＢＰＳＤ（心理）」という項目が挙げられている。

［具体例］
図１２及び図１３は、図４のサーバ１により取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、主治医意見書に記載される情報の項目の具体例を示す図である。

図１２及び図１３に示すように、主治医意見書には、申請者に関する情報と、主治医意見書が介護サービス計画作成に利用されることに対する主治医の同意の有無と、主治医の具体的な意見とを記載する欄が設けられている。

申請者に関する情報を記載する欄には、具体的には、申請者の氏名、生年月日、年齢、性別、住所、連絡先に関する情報と、申請者の受診履歴に関する情報とを記載する欄が設けられている。申請者の受診履歴に関する情報を記載する欄には、具体的には、申請者が最後に診察を受けた日（（１）最終診察日）、意見書が作成された回数（（２）意見書作成回数）、他の科の受診履歴（（３）他科受診の有無）を記載する欄が設けられている。

主治医意見書が介護サービス計画作成に利用されることに対する主治医の同意の有無を記載する欄には、同意するかしないかを明示するためのチェック欄が設けられている。また、同意するかしないかを明示した主治医の氏名（医師氏名）、主治医が所属する医療機関の名称（医療機関名）、主治医が所属する医療機関の所在地（医療機関所在地）を記載する欄等が設けられている。

主治医の具体的な意見を記載する欄としては、具体的には、１．傷病に関する意見、２．特別な医療、３．心身の状態に関する意見、４．生活機能とサービスに関する意見、及び５．特記すべき事項を記載する欄が夫々設けられている。

このうち、１．傷病に関する意見を記載する欄には、（１）診断名及び発症年月日、（２）症状としての安定性、（３）生活機能低下の直接の原因となっている傷病または特定疾病の経過及び投薬内容を含む治療内容についての意見を記載する欄が設けられている。

また、２．特別な医療を記載する欄には、処置内容と、特別な対応と、失禁への対応との夫々に関する特別な医療が記載されている。例えば、処置内容に関する特別な医療としては、点滴の管理、中心静脈栄養、透析、ストーマの処置、酸素療法、レスピレーター、気管切開の処置、疼痛の看護、及び経管栄養が記載されている。なお、特別な医療の他の内容については、図１２に示すとおりである。

また、３．心身の状態に関する意見を記載する欄には、（１）日常生活の自立度等について、（２）認知症の中核症状、（３）認知症の周辺症状、（４）その他の精神・神経症状、（５）身体の状態についての意見を記載する欄が設けられている。
このうち、（１）日常生活の自立度等については、具体的には、障害高齢者の日常生活自立度（寝たきり度）に関する意見を記載する欄と、認知症高齢者の日常生活自立度に関する意見を記載する欄とが設けられている。
また、（２）認知症の中核症状については、具体的には、短期記憶、日常の意思決定を行うための認知能力、及び自分の意思の伝達能力に関する意見を記載する欄が設けられている。
なお、３．心身の状態に関する意見を記載する欄のうち、（３）乃至（５）に関する意見を記載する欄の特徴については、図１２及び図１３に記載のとおりである。

また、４．生活機能とサービスに関する意見を記載する欄には、（１）移動、（２）栄養・食生活、（３）現在あるかまたは今後発生の可能性の高い状態とその対処方針、（４）サービス利用による生活機能の維持・改善の見通し、（５）医学的管理の必要性、（６）サービス提供時における医学的観点からの留意事項、（７）感染症の有無に関する意見を記載する欄が設けられている。
このうち、（１）移動については、具体的には、屋外歩行、車いすの使用、歩行補助具・装具の使用についての意見を記載する欄が設けられている。
また、（２）栄養・食生活については、具体的には、食事行為、現在の栄養状態、栄養・食生活上の留意点についての意見を記載する欄が設けられている。
なお、４．生活機能とサービスに関する意見を記載する欄のうち、（３）乃至（７）に関する意見を記載する欄の特徴については、図１３に記載のとおりである。

また、５．特記すべき事項を記載する欄には、要介護認定及び介護サービス計画作成時に必要な医学的な意見が記載される。また、主治医から他の専門医等に対し意見を求めた場合には、その内容や結果が記載される。
なお、情報提供書や身体障害者申請診断書の写し等が添付されている場合には、これらの書類に記載された情報をアセスメント情報として用いることができる。

図１４は、図４のサーバ１により取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、認定調査票（概況調査）に記載される情報の項目の具体例を示す図である。

図１４に示すように、認定調査票（概況調査）には、１．調査実施者（記入者）、２．調査対象者（被介護者）、３．現在受けているサービスの状況とその頻度を記載する欄が設けられている。

１．調査実施者（記入者）を記載する欄には、具体的には、認定調査を実施した日時（実施日時）、認定調査を実施した場所（実施場所）、認定調査を実施し、認定調査票を作成した者の氏名（記入者氏名）、調査実施者が所属する機関の名称（所属機関）を記載する欄が設けられている。
２．調査対象者を記載する欄には、具体的には、過去の認定、前回認定結果、認定の対象となる対象者氏名（被介護者氏名）、性別、生年月日、年齢、現住所、現住所の電話番号、家族等の住所や関係（家族等連絡先）、家族等の電話番号を記載する欄が設けられている。
３．現在受けているサービスの状況とその頻度を記載する欄には、具体的には、在宅で利用する各サービス（在宅利用）、及び施設で利用する各サービス（施設利用）の夫々について、利用回数（月毎）を記入する欄が設けられている。また、施設の連絡先等に関する情報を記載する欄も設けられている。

図１５乃至図１８は、図４のサーバ１により取得されるアセスメント情報の根拠となる情報のうち、認定調査票（基本調査）に記載される情報の項目の具体例を示す図である。

図１５乃至図１８に示すように、認定調査票（基本調査）には、調査日、保険者番号、被保険者番号を記入する欄とともに、調査対象者（被介護者）の健康状態に関する質問と回答欄が設けられている。
図１５乃至図１８には、質問１−１乃至１−１３、質問２−１乃至２−１２、質問３−１乃至３−９、質問４−１乃至４−１５、質問５−１乃至５−６、質問６、及び質問７と、これらの質問に対する回答欄が夫々設けられている。

具体的には、質問１−１には、「麻痺等の有無について、あてはまる番号すべてに○印をつけてください。（複数回答可）」と記載されており、その質問に対する回答として、１乃至６の選択肢が記載されている。具体的には、「１．ない」、「２．左上肢」、「３．右上肢」、「４．左下肢」、「５．右下肢」、「６．その他（四肢の欠損）」の選択肢が記載されている。
また、質問１−２には、「関節の動く範囲の制限の有無について、あてはまる番号すべてに○印をつけてください。（複数回答可）」と記載されており、その質問に対する回答として、１乃至５の選択肢が記載されている。具体的には、「１．ない」、「２．肩関節」、「３．股関節」、「４．膝関節」、「５．その他（四肢の欠損）」の選択肢が記載されている。
なお、調査対象者（被介護者）の健康状態に関する質問と回答欄のうち、質問１−３乃至１−１３、質問２−１乃至２−１２、質問３−１乃至３−９、質問４−１乃至４−１５、質問５−１乃至５−６、質問６、及び質問７と、これらの質問に対する回答欄の特徴については、図１５乃至図１８に記載のとおりである。

図１９及び図２０は、図４のケアマネジャー端末２に表示される、居宅サービス計画書のブランクフォームである。

図１９及び図２０に示すように、ケアマネジャー端末２に表示される、居宅サービス計画書は、居宅サービス計画書（１）と、居宅サービス計画書（２）とで構成されている。このうち、居宅サービス計画書（１）について、図１９を参照して説明する。
居宅サービス計画書（１）には、居宅サービス計画書（１）が作成された年月日（作成年月日）、利用者の氏名（被介護者の氏名）、生年月日、住所、居宅サービス計画を作成した者の氏名（居宅サービス計画作成者氏名）、居宅介護支援事業者・事業所名及び所在地、居宅サービス計画作成（変更）日、初回居宅サービス計画作成日、（介護）認定日、（介護）認定の有効期間が記載される。また、居宅サービス計画書（１）作成が初回・紹介・継続のうちいずれかであるのか、介護認定済みであるのか、あるいは未だ申請中であるのかが記載される。
また、居宅サービス計画書（１）には、要介護状態区分、利用者（被介護者）及び家族の生活に関する意向、介護認定審査会の意見及びサービスの種類の指定、総合的な援助の方針、生活援助中心型の算定理由が記載される。要介護状態区分としては、「要支援」、「要介護１」、「要介護２」、「要介護３」、「要介護４」、「要介護５」がある。生活援助中心型の算定理由としては、「１．１人暮らし」、「２．家族等が障害、疾病」、「３．その他」がある。
なお、居宅サービス計画書（１）の記載例については、図２４（Ａ）を参照して後述する。

次に、居宅サービス計画書（２）について、図２０を参照して説明する。
居宅サービス計画書（２）には、居宅サービス計画書（２）が作成された年月日（作成年月日）、利用者の氏名（被介護者の氏名）、居宅サービス計画を作成した者の氏名（居宅サービス計画作成者（担当者）氏名）が記載される。
また、居宅サービス計画書（２）には、生活全般の解決すべき課題（ニーズ）、援助目標、及び援助内容が記載される。援助目標には、長期目標及びその期間、短期目標及びその期間が含まれる。援助内容には、サービス内容、サービス種別、頻度、及び期間等が記載される。なお、「※１」には、例えば保険適用の有無が記載され、「※２」には、例えばサービスを提供する機関の名称が記載される。
なお、居宅サービス計画書（２）の記載例については、図２４（Ｂ）を参照して後述する。

図２１は、図４のケアマネジャー端末２に表示される、週間サービス計画表の具体例を示す図である。

図２１に示すように、ケアマネジャー端末２に表示される週間サービス計画表は、被介護者に対し週単位で提供されるサービスの計画表である。具体的には、月曜日から日曜日までの夫々において提供されるサービスの具体的な提供時間が記載される。また、週単位で提供されるサービス以外のサービスは、週間サービス計画表の最下欄に記載される。

図２２は、図４のサーバ１により出力される、サービス利用票（兼居宅サービス計画）の具体例を示す図である。

図２２に示すように、ケアマネジャー端末２に表示される、サービス利用票（兼居宅サービス計画）には、利用者（被介護者）毎のサービスの内容、及び居宅サービスの予定と実績とが、１カ月単位で表示される。
具体的には、サービス利用票（兼居宅サービス計画）には、保険者に関する情報と、サービスの利用状況に関する情報とが記載される。
保険者に関する情報には、保険者番号、保険者名、居宅介護支援事業者の事業所名及び担当者名、サービス利用票（兼居宅サービス計画）の作成年月日、利用者確認欄（被介護者確認欄）、被保険者番号、被保険者名、保険者による確認を示すための押印欄、届出の年月日、利用者（被介護者）の生年月日、性別、要介護状態区分、要介護状態区分の変更年月日、区分支給限度基準額（単位／月）、限度額適用期間、前月までの短期入所利用日数が含まれる。
サービスの利用状況に関する情報には、提供されるサービス毎の月間計画とその実績とが１日単位で記載される。具体的には、サービスが提供される時間帯（提供時間帯）、提供されるサービスの内容（サービス内容）、及びサービスを提供する事業者の名称及び事業所の名称（サービス事業者事業所名）が記載されるとともに、月間サービス計画（予定）と、その実績とが１日単位で記載される。最右欄には、１カ月間の利用回数の合計が記載される。

図２３は、図４のサーバ１による疾患管理のフローを示す図である。

図２３に示すように、サーバ１による疾患管理は、症状や疾患のある場合と、派生する問題とその対応とに分けて管理される。

症状や疾患のある場合には、在宅医療の可否が判断される。在宅医療が不可能であると判断された場合には、在宅医療の限界という取扱いとなり、医療機関に入院すべきとする結論が出される。
これに対して、在宅医療が可能であると判断された場合には、受診・服薬による対応が可能であるか否かが判断され、その判断結果に応じて、病状の改善、病状の悪化の防止を目的としたセルフケアを行うためのケアプランが決定される。
具体的には、状況に応じて、服薬の支援、受診の確保、病状・薬物のチェック、医療的処置、緊急対応のうちいずれかを目的としたケアプランが決定される。例えば、服薬の支援というケアプランが決定された場合には、医療機関における受診、薬剤による管理、又は訪問看護・介護による対応が行われるべきとする結論が出される。また、受診の確保というケアプランが決定された場合には、医療機関における受診、療養の管理、移送サービス、又は受診の付添いにより対応すべきとする結論が出される。また、病状・薬物のチェック、医療的処置、又は緊急対応というケアプランが決定された場合には、医療機関における受診、又は訪問看護による対応が行われるべきとする結論が出される。

派生する問題とその対応としては、呼吸管理に関する問題と、治療食に関する問題と、免疫力の低下に伴い、感染症に感染し易い状態になっているという問題とに分けて判断がなされる。
呼吸管理に関する問題に対しては、安楽な呼吸が確保されるための処置として、酸素療法、吸引、又は気管切開のいずれかが選択される。このうち、酸素療法が選択された場合には、セルフケアを行うためのケアプランが決定され、医学管理による対応が行われるべきとする結論が出される。また、吸引が選択された場合には、感染症を防止するためのケアプランが決定され、医療又は訪問看護による対応が行われるべきとする結論が出される。また、気管切開が選択された場合には、感染症を防止するためのケアプラン、又は挿管を管理するためのケアプランが決定され、医療機関又は訪問看護による対応が行われるべきとする結論が出される。
治療食が守られていないという問題に対しては、その原因の把握が行われ、その原因に応じて、治療食を摂取するためのケアプランが決定される。具体的には、治療食が守られていない原因が、治療食を作ることができないということにある場合には、栄養士、訪問看護、又は配食サービスによる対応が行われるべきとする結論が出される。また、治療食が守られていない原因が、病識がないことにある場合には、医療機関、又は訪問看護による対応が行われるべきとする結論が出される。
免疫力の低下に伴い、感染症に感染し易い状態になっているという問題に対しては、感染を防止するために、感染対策、予防接種、及び栄養補給のためのケアプランが決定される。具体的には、医療機関による対応、又は、訪問看護、訪問介護、栄養士による対応が行われるべきとする結論が出される。

図２４は、居宅サービス計画書（１）の記載例を示す図である。

図２４（Ａ）は、居宅サービス計画書（１）の記載例を示す図である。
図２４（Ａ）に示すように、居宅サービス計画書（１）には、利用者の氏名（被介護者氏名）が「Ｏ．Ａ」、生年月日が「明治４１年３月１４日」、住所が「Ｋ市内」、居宅サービス計画を作成した者の氏名（居宅サービス計画作成者氏名）が「Ｃ．Ｋ」、居宅介護支援事業者・事業所名及び所在地が「Ｋ事業所 Ｋ市内」、居宅サービス計画作成（変更）日が「平成１２年２月１０日」、初回居宅サービス計画作成日が「平成１２年２月１０日」、（介護）認定日が「平成１１年１０月１０日」、（介護）認定の有効期間が「平成１２年４月１日〜１２年９月３０日」であることが記載されている。また、居宅サービス計画書（１）作成が「初回」であることと、「（介護）認定済」であることが記載されている。
また、要介護状態区分が「要介護３」であり、利用者（被介護者）及び家族の生活に関する意向が「本人は最後まで自分の住みなれた自宅で暮らしたい。家族は、独り暮らしは心配なので同居する意思はあるが、本人が希望するよう在宅サービスを使いながら援助していきたい。」ということが記載されている。
また、介護認定審査会の意見及びサービスの種類の指定が「特になし」であり、総合的な援助の方針が「毎日何らかのサービスを使いながら、現状のレベルを維持して在宅生活の継続を図る。経済面から考えても通所サービスを中心に計画を作成する。」ということが記載されている。

図２４（Ｂ）は、居宅サービス計画書（２）の記載例を示す図である。
図２４（Ｂ）に示すように、居宅サービス計画書（２）には、利用者の氏名（被介護者氏名）が「Ｏ．Ａ」、であることが記載されているとともに、生活全般の解決すべき課題（ニーズ）、援助目標、及び援助内容として、３つの例が記載されている。
具体的には、生活全般の解決すべき課題（ニーズ）として、「１．脳梗塞後の右辺麻痺にて歩行障害があり、転倒の危険性がある」という課題と、「２．セルフケア不足により、病状悪化の危険性がある」という課題と、「３．独り暮らしで現状の支援体制がなければ孤立し状態急変時の対応が遅れる危険性がある」という課題とが記載されている。
このうち、「１．脳梗塞後の右辺麻痺にて歩行障害があり、転倒の危険性がある」という課題については、援助目標として、長期目標が「現状のレベルを維持して、在宅生活が継続できる」ことであり、その期間が「Ｈ１２／２／１０〜Ｈ１２／８／１０の６カ月間」であることが記載されている。また、短期目標のうち、１つが「介助歩行（手すり）にて安全に移動できる」ことであり、その期間が「Ｈ１２／２／１０〜Ｈ１２／５／１０の３カ月間」であることが記載されている。また、短期目標のうち、もう１つが「現状の歩行能力が維持できる」ことであり、その期間が、及び「Ｈ１２／２／１０〜Ｈ１２／５／１０の３カ月間」であることが記載されている。
また、援助内容として、サービス内容が「廊下、トイレの手すりを使用した自力歩行を見守る」こと、「デイケア時は、部屋まで手引き歩行で介助」すること、「つかまり立ちするさい、不安定な物がないか確認する」こと、「歩行訓練を見守る」こと、及び「玄関に手すりをつけることを了解してもらう」ことが記載されている。また、これらサービスについて、保険適用の有無、サービス種別、サービスを提供する機関（サービス機関）、頻度、及び期間が記載されている。
具体的には、サービス内容が「廊下、トイレの手すりを使用した自力歩行を見守る」ことについては、保険適用の有無が「○（即ち保険適用あり）」、サービス種別が「訪問介護」、サービス機関が「Ｓ事業所」、頻度が「７回／週 ２０時〜２１時」、及び期間が「３カ月」であることが記載されている。
また、サービス内容が「デイケア時は、部屋まで手引き歩行で介助」することについては、保険適用の有無が「○（即ち保険適用あり）」、サービス種別が「訪問介護」、サービス機関が「Ｓ事業所」、頻度が「７回／週 必要時」、及び期間が「３カ月」であることが記載されている。
また、サービス内容が「つかまり立ちするさい、不安定な物がないか確認する」ことについては、保険適用の有無が「○（即ち保険適用あり）」、サービス種別が「通所リハビリテーション」、サービス機関が「Ｂ施設」、頻度が「４回／週 月水木土」、及び期間が「３カ月」であることが記載されている。
また、サービス内容が「歩行訓練を見守る」ことについては、保険適用の有無が「○（即ち保険適用あり）」、サービス種別が「訪問介護」、サービス機関が「Ｓ事務所」、頻度が「７回／週 退出時」、及び期間が「３カ月」であることが記載されている。
また、サービス内容が「玄関に手すりをつけることを了解してもらう」ことについては、保険適用の有無が「○（即ち保険適用あり）」であること、サービス種別のうち１つが「通所リハビリテーション」であり、そのサービス機関が「Ｂ施設（理学療法士）」、頻度が「４回／週 月水木土」、期間が「３カ月」であることが記載されている。また、サービス種別のうち残る１つが「居宅介護支援事業所」であり、そのサービス機関が「Ｋ事業所（ケアマネジャー）」、頻度が「２月」であることが記載されている。
なお、「２．セルフケア不足により、病状悪化の危険性がある」という課題と、「３．独り暮らしで現状の支援体制がなければ孤立し状態急変時の対応が遅れる危険性がある」という課題とに関する援助目標、及び援助内容については、図２４（Ｂ）に示すとおりである。

図２５は、図２６乃至図３３の夫々に示す、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される各種処理の流れを示すフローチャートの説明図である。

後述する図２６乃至図３３には、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される各種処理の流れを示すフローチャートが記載されている。図２５には、これらのフローチャートの理解を深めるための説明が記載されている。

図２５に示す「各種処理名」は、図２６乃至図３３の夫々における各種処理の名称に相当する。具体的には、図２５に示す「各種処理名」は、図２６における食事・栄養判定処理、図２７における清潔保持（入浴）判定処理、図２８における清潔保持（口腔）判定処理、図２９における排泄（排尿）判定処理、図３０における排泄（排便）処理、図３１における外出判定処理、図３２における睡眠判定処理、図３３における介護力判定処理の夫々に相当する。

図２５に示す「動作」（ステップＳ１）は、図２６乃至図３３の夫々における動作等の判定の内容に相当する。具体的には、図２５に示す「動作」は、図２６のステップＳ１１における「食事動作は自分でできる？」、図２７のステップＳ４１における「以下の清潔保持が自分で行える？入浴（またはシャワー）、洗髪、更衣、整容」、図２８のステップＳ６１における「以下の清潔保持が自分で行える？口腔清掃」、図２９のステップＳ８１における「排尿動作は自分でできる？」、図３０のステップＳ１１０における「排便動作は自分でできる？」、図３１のステップＳ１３０における「自分で外出ができている？」、図３２のステップＳ１５０における「よく眠れる？」、図３３のステップＳ１６１における「介護者がいる？（同居または近隣）」の夫々に相当する。
ここで、各種の動作についての判定の結果、Ｙｅｓと判定された場合には、右側に示された３種類のブロックに進む。これらのブロックの夫々は、図２６乃至図３３において、「自立促進・重症化予防における目標」、「自立促進・重症化予防におけるサービス種別」、「自立促進・重症化予防におけるサービス内容」の夫々に相当するものであり、判別し易いように模様分けがなされている。
これに対し、各種の動作についての判定の結果、Ｎｏと判定された場合には、処理はステップＳ２に進む。

図２５に示す「ＡＩ将来 動作の改善可能性」（ステップＳ２）は、図２６乃至図33の夫々に示す動作等について、将来の改善の可能性がＡＩ（人工知能）によって判定されることを示している。ＡＩ（人工知能）による判定の結果、将来における改善の可能性が肯定的である場合には、ステップＳ２においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１に戻る。ステップＳ２の処理は、具体的には、図２６のステップＳ１２、図２７のステップＳ４２、図２８のステップＳ６２、図２９のステップＳ８２、図３０のステップＳ１１１、図３１のステップＳ１３１、図３２のステップＳ１５１の処理に相当する。
これに対し、ＡＩ（人工知能）による判定の結果、将来における改善の可能性が肯定的ではなく、改善の可能性が横ばい（即ち維持される）、もしくは低い（即ち悪化する）場合には、ステップＳ２においてＮｏと判定される。
以下、図２６乃至図３３を参照して、各種処理の流れについて具体的に説明する。

図２６は、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される、食事・栄養判定処理の流れを示すフローチャートである。

図２６に示すように、ステップＳ１１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者が食事動作を自分で行うことができるか否かを判定する。
被介護者が食事動作を自分で行うことができる場合には、ステップＳ１１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１９に進む。
ステップＳ１９において、サーバ１の予測部５４は、フレイル要素の有無について判定する。具体的には、体重が減少していないか、疲労感があるか、活動する度合が減少していないか、身体機能が減弱していないかといった判定要素に基づいた判定が行われる。
フレイル要素がない場合には、ステップＳ１９においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ２０に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。
これに対して、フレイル要素がある場合には、ステップＳ１９においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ２１に進み、フレイルを予防するための目標、提供されるサービスの種別（図示せず）及びその内容（図示せず）が出力される。

被介護者が食事動作を自分で行うことができない場合には、ステップＳ１１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１２に進む。
ステップＳ１２において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の食事動作について、将来の改善の可能性を判定する。具体的には、上述したようにＡＩ（人工知能）による判定が行われる。
将来における改善の可能性が肯定的である場合には、ステップＳ１２においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１１に戻る。
これに対して、将来における改善の可能性が否定的である場合には、ステップＳ１２においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の食事摂取量が減少していないかどうかを判定する。具体的には、被介護者の食事及び水分摂取量が、直近の３カ月間で変化が生じているか否かを判定する。
被介護者の食事及び水分摂取量に変化が生じていない場合には、ステップＳ１３においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ２２に進む。
これに対し、被介護者の食事及び水分摂取量に変化が生じている場合には、ステップＳ１３においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１４に進む。

ステップＳ２２において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の栄養状態が良好か否かについて判定する。具体的には、直近の６カ月の間に、１カ月で２〜３Ｋｇの体重の減少があったかどうかを判定する。また、被介護者の外観が痩せてきているか否かを判定する。なお、被介護者の外観が痩せてきているか否かを判定する際の具体的な手法は特に限定されない。目視による記録に基づいて判定が行われてもよいし、被介護者を撮像した画像情報に基づいた判定が行われてもよい。
被介護者の栄養状態が良好であると判定された場合には、ステップＳ２２においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ２３に進み、様子観察が行われるとともに、提供されるサービスに「変更がない」旨の判定結果が出される。
これに対して、栄養状態が良好でないと判定された場合には、ステップＳ２２においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ２４に進む。

ステップＳ２４において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の咀嚼力及び嚥下機能があるか否かが判定される。具体的には、むせこみがあるかどうか、口腔内に食物残渣があるかどうか、呂津が良好かどうかについて判定される。
被介護者の咀嚼力及び嚥下機能がある場合には、ステップＳ２４においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ２５に進む。
これに対し、被介護者の咀嚼力及び嚥下機能がない場合には、ステップＳ２４においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ２７に進み、むせこみがなくなり、口腔内がきれいに保たれることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、口腔内がきれいに保たれることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２６のステップＳ２７に示すとおりである。

ステップＳ２５において、サーバ１の予測部５４は、消化吸収機能が良好か否かを判定する。具体的には、脱水兆候の確認、及び何らかの病気の疑いの有無を判定する。
消化吸収機能が良好である場合には、ステップＳ２５においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ２６に進み、体重減少の理由を明確化させるとともに、栄養を改善させることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。具体的には、栄養を改善させることを目的としたサービスの種別として、医師の診察、居宅管理栄養指導、及び訪問栄養指導による、適切な医療連携サービスが提供される。また、医療連携サービスの内容には、体重管理や、必要な栄養素の確保が含まれる。
これに対して、消化吸収機能が良好でない場合には、ステップＳ２５においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ２８に進み、下痢の症状を改善させることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、下痢の症状を改善させることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２６のステップＳ２８に示すとおりである。

ステップＳ１４において、サーバ１の予測部５４は、疾病管理がなされているか否かを判定する。具体的には、被介護者に著しい体調変化があるかどうかに基づいて判定される。体調変化としては、発熱、痛み、かゆみ、だるさ、口腔内の違和感等が挙げられる。
疾病管理がなされている場合には、ステップＳ１４においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ２９に進み、体調不良の原因の明確化とその改善、口腔内の違和感の解消、及び口腔内の清潔の保持を目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、体調不良の原因の明確化とその改善、口腔内の違和感の解消、及び口腔内の清潔の保持を目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２６のステップＳ２９に示すとおりである。
これに対して、疾病管理がなされていない場合には、ステップＳ１４においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５において、サーバ１の予測部５４は、被介護者のＡＤＬ（日常生活動作）、ＩＡＤＬ（手段的日常生活動作）、及び経済的な面から、被介護者自身の食事が準備されているか否かを判定する。
被介護者自身の食事が準備されていない場合には、ステップＳ１５においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ３０に進み、食事を摂取できる環境を整えることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、食事を摂取できる環境を整えることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２６のステップＳ３０に示すとおりである。
これに対して、被介護者自身の食事が準備されている場合には、ステップＳ１５においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の精神状態、便秘の有無、活動状況について心配事がないかどうかを判定する。
被介護者の精神状態、便秘の有無、活動状況について心配事がある場合には、ステップＳ１６においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ３１に進み、食欲が戻り、食事に楽しみが持てること、及び心配事が解消されることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、食欲が戻り、食事に楽しみが持てること、及び心配事が解消されることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２６のステップＳ３１に示すとおりである。
これに対して、被介護者の精神状態、便秘の有無、活動状況について心配事がない場合には、ステップＳ１６においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１７に進む。

ステップＳ１７において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の精神に問題がないかどうかを判定する。具体的には、認知機能の低下、又はＢＰＳＤ（行動・心理症状）があるかどうかが判定される。
認知機能の低下、又はＢＰＳＤ（行動・心理症状）がある場合には、ステップＳ１７においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ３２に進み、認知症を改善させることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、認知症を改善させることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２６のステップＳ３２に示すとおりである。
これに対して、認知機能の低下、又はＢＰＳＤ（行動・心理症状）がない場合には、ステップＳ１７においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１８に進み、被介護者の嗜好にあう食事が提供されることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、被介護者の嗜好にあう食事が提供されることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２６のステップＳ１８に示すとおりである。

図２７は、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される、清潔保持（入浴）判定処理の流れを示すフローチャートである。

図２７に示すように、ステップＳ４１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者が入浴（またはシャワー）、洗髪、更衣、及び整容についての清潔保持を自分で行うことができるか否かを判定する。
被介護者が入浴（またはシャワー）、洗髪、更衣、及び整容についての清潔保持を自分で行うことができる場合には、ステップＳ４１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ４３に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。被介護者が入浴（またはシャワー）、洗髪、更衣、及び整容についての清潔保持を自分で行うことができない場合には、ステップＳ４１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ４２に進む。

ステップＳ４２において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の清潔保持（入浴）動作について、将来の改善の可能性を判定する。具体的には、上述したようにＡＩ（人工知能）による判定が行われる。判定の結果、将来における改善の可能性が肯定的である場合には、ステップＳ４２においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ４１に戻る。これに対して、将来における改善の可能性が否定的である場合には、ステップＳ４２においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ４４に進む。

ステップＳ４４において、サーバ１の予測部５４は、入浴における医師からの禁忌な条件がないかどうかを判定する。
入浴における医師からの禁忌な条件がある場合には、ステップＳ４４においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ４５に進み、被介護者の身体状態に応じた保清を行うことを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容（図示せず）が出力される。
これに対して、入浴における医師からの禁忌な条件がない場合には、ステップＳ４４においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ４６に進む。

ステップＳ４６において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の認知機能の低下または拒否がないかどうかを判定する。
被介護者の認知機能の低下または拒否がある場合には、ステップＳ４６においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ４７に進み、認知症を改善させることを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容が出力される。具体的には、サービスの内容には、声かけを工夫することや、異性による介助を禁止すること等が含まれる。
これに対して、被介護者の認知機能の低下または拒否がない場合には、ステップＳ４６においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ４８に進む。

ステップＳ４８において、サーバ１の予測部５４は、入浴のための介護体制が整っているかどうかを判定する。具体的には、入浴のための介護を行うための人や道具が揃っているかどうかが判定される。
入浴のための介護体制が整っていない場合には、ステップＳ４８においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ４９に進み、被介護者が入浴できる環境を整えることを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容が出力される。具体的には、サービスの内容には、浴槽を改修することや、代行手段を講じること等が含まれる。
これに対して、入浴のための介護体制が整っている場合には、ステップＳ４８においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ５０に進む。

ステップＳ５０において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の身体状態または環境にあった入浴方法であるか否かを判定する。
被介護者の身体状態または環境にあった入浴方法でない場合には、ステップＳ５０においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ５１に進み、被介護者が入浴できるようにするための適切な方法を選択することを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容が出力される。具体的には、サービスの内容には、個浴、座位浴、寝浴等の検討を行うこと、在宅または施設の検討を行うこと、介助者の検討を行うこと等が含まれる。
これに対して、被介護者の身体状態または環境にあった入浴方法である場合には、ステップＳ５０においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ５２に進む。

ステップＳ５２において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の皮膚トラブルや感染兆候がないかどうかを判定する。
被介護者の皮膚トラブルや感染兆候がある場合には、ステップＳ５２においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ５３に進み、被介護者が清潔を保持することを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容が出力される。具体的には、サービスの内容には、道具の工夫を行うこと、適切な洗身方法の助言を行うこと、代行を行うこと等が含まれる。
これに対して、被介護者の皮膚トラブルや感染兆候がない場合には、ステップＳ５２においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ５４に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。

図２８は、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される、清潔保持（口腔）判定処理の流れを示すフローチャートである。

図２８に示すように、ステップＳ６１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者が口腔清掃についての清潔保持を自分で行うことができるか否かを判定する。
被介護者が口腔清掃についての清潔保持を自分で行うことができる場合には、ステップＳ６１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ６３に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。被介護者が口腔清掃についての清潔保持を自分で行うことができない場合には、ステップＳ６１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ６２に進む。

ステップＳ６２において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の清潔保持（口腔）動作について、将来の改善の可能性を判定する。具体的には、上述したようにＡＩ（人工知能）による判定が行われる。判定の結果、将来における改善の可能性が肯定的である場合には、ステップＳ６２においてＹＥＳと判定されて、処理はステップＳ６１に戻る。これに対して、将来における改善の可能性が否定的である場合には、ステップＳ６２においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ６４に進む。

ステップＳ６４において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の口腔内にトラブルや機能低下がないかどうかを判定する。具体的には、義歯のトラブル、虫歯、口臭の有無が判定される。
被介護者の口腔内にトラブルや機能低下がある場合には、ステップＳ６４においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ６５に進み、定期的な歯科検診を行い、口腔内の健康を維持することを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。具体的には、サービスの種別には歯科が含まれる。また、サービスの内容には、定期的な歯科受診により、口腔内の健康を維持することが含まれる。
これに対して、被介護者の口腔内にトラブルや機能低下がない場合には、ステップＳ６４においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ６６に進む。

ステップＳ６６において、サーバ１の予測部５４は、認知機能の低下または拒否がないかどうかを判定する。
認知機能の低下または拒否がある場合には、ステップＳ６６においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ６７に進み、認知症を改善させることを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容が出力される。具体的には、サービスの内容には、声かけを工夫することが含まれる。
これに対して、認知機能の低下または拒否がない場合には、ステップＳ６６においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ６８に進む。

ステップＳ６８において、サーバ１の予測部５４は、口腔ケアにおける必要性や方法の理解が良好であるか否かを判定する。
口腔ケアにおける必要性や方法の理解が良好でない場合には、ステップＳ６８においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ６９に進み、口腔ケアにおける必要性や方法の理解が良好にすることを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容（図示せず）が出力される。
これに対して、口腔ケアにおける必要性や方法の理解が良好である場合には、ステップＳ６８においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ７０に進む。

ステップＳ７０において、サーバ１の予測部５４は、口腔ケアのための介護体制が整っているかどうかを判定する。具体的には、口腔ケアのための介護を行うための人や道具が揃っているかどうかが判定される。
口腔ケアのための介護体制が整っていない場合には、ステップＳ７０においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ７１に進み、被介護者が口腔ケアできる環境を整えることを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容（図示せず）が出力される。
これに対して、口腔ケアのための介護体制が整っている場合には、ステップＳ７０においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ７２に進む。

ステップＳ７２において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の口腔ケアの習慣化が良好であるかどうかを判定する。
被介護者の口腔ケアの習慣化が良好でない場合には、ステップＳ７２においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ７３に進み、定期的な歯科検診を行い、口腔内の健康を維持することを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容（図示せず）が出力される。
これに対して、被介護者の口腔ケアの習慣化が良好である場合には、ステップＳ７２においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ７４に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。

図２９は、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される、排泄（排尿）判定処理の流れを示すフローチャートである。

図２９に示すように、ステップＳ８１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者が排尿動作を自分で行うことができるか否かを判定する。
被介護者が排尿動作を自分で行うことができる場合には、ステップＳ８１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ８３に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。被介護者が排尿動作を自分で行うことができない場合には、ステップＳ８１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ８２に進む。

ステップＳ８２において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の排尿動作について、将来の改善の可能性を判定する。具体的には、上述したようにＡＩ（人工知能）による判定が行われる。判定の結果、将来における改善の可能性が肯定的である場合には、ステップＳ８２においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ８１に戻る。これに対して、将来における改善の可能性が否定的である場合には、ステップＳ８２においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ８４に進む。

ステップＳ８４において、サーバ１の予測部５４は、被介護者が何らかの医療機器を用いているか否かを判定する。具体的には、カテーテル、ストーマ等の有無が判定される。
被介護者が何らかの医療機器を用いている場合には、ステップＳ８４においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ８６に進む。これに対して、被介護者が何らかの医療機器を用いていない場合には、ステップＳ８４においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ８５に進む。

ステップＳ８６において、サーバ１の予測部５４は、医療機器が適切に管理されているか否かを判定する。具体的には、感染兆候の有無、物品管理の適切性が判定される。
医療機器が適切に管理されていない場合には、ステップＳ８６においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ８７に進み、医療機器を適切に管理することを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、医療機器を適切に管理することを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２９のステップＳ８７に示すとおりである。
医療機器が適切に管理されている場合には、ステップＳ８６においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ８８に進み、経過観察を行うが、サービスは「変更なし」または「卒業」である旨の判定結果が出される。

ステップＳ８５において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に失禁がないかどうかを判定する。
被介護者に失禁がある場合には、ステップＳ８５においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ８９に進む。これに対して、被介護者に失禁がない場合には、ステップＳ８５においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ９４に進む。

ステップＳ８９において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に尿意がないかどうかを判定する。具体的には、被介護者にソワソワ感がないかどうかを含めて判定する。
被介護者に尿意がある場合には、ステップＳ８９においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ９０に進み、尿意への適切な対応を行うことを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容が出力される。具体的には、サービスの内容には、定時に誘導すること、排尿リズムをつかむこと、尿意の声かけを行うこと等が含まれる。
これに対して、被介護者に尿意がない場合には、ステップＳ８９においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ９１に進む。

ステップＳ９１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者において、トイレまでの移動に「おっくう」さがないかどうかを判定する。
トイレまでの移動に「おっくう」さがある場合には、ステップＳ９１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ９２に進み、「おっくう」さを解消することを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容が出力される。具体的には、サービスの内容には、トイレに行きやすい環境を整えること、被介護者のスキンケア等が含まれる。
これに対して、トイレまでの移動に「おっくう」さがない場合には、ステップＳ９１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ９３に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。

ステップＳ９４において、サーバ１の予測部５４は、尿量の減少、体重の減少、皮膚の顕著な乾燥、眼下のくぼみ等がないかどうかを判定する。
尿量の減少、体重の減少、皮膚の顕著な乾燥、眼下のくぼみ等がある場合には、ステップＳ９４においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ９５に進み、異常の早期発見につなげ、体調管理がなされることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、異常の早期発見につなげ、体調管理がなされることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２９のステップＳ９５に示すとおりである。
これに対して、尿量の減少、体重の減少、皮膚の顕著な乾燥、眼下のくぼみ等がない場合には、ステップＳ９４においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ９６に進む。

ステップＳ９６において、サーバ１の予測部５４は、体調に変化がないかどうかを判定する。具体的には、むくみ、腹部膨満感等がないかどうかが判定される。
体調に変化がある場合には、ステップＳ９６においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ９７に進み、異常の早期発見につなげ、体調管理がなされることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、異常の早期発見につなげ、体調管理がなされることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図２９のステップＳ９７に示すとおりである。
これに対して、体調に変化がない場合には、ステップＳ９６においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ９８に進む。

ステップＳ９８において、サーバ１の予測部５４は、被介護者において、飲水や食事の量に変化がないかどうかを判定する。
飲水や食事の量に変化がある場合には、ステップＳ９８においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ９９に進み、図２６に示す食事・栄養判定処理が実行される。
これに対して、飲水や食事の量に変化がない場合には、ステップＳ９８においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１００に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。

図３０は、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される、排泄（排便）判定処理の流れを示すフローチャートである。

図３０に示すように、ステップＳ１１０において、サーバ１の予測部５４は、被介護者が排便動作を自分で行うことができるか否かを判定する。
被介護者が排便動作を自分で行うことができる場合には、ステップＳ１１０においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１１２に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。
これに対して、被介護者が排便動作を自分で行うことができない場合には、ステップＳ１１０においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１１１に進む。

ステップＳ１１１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の排便動作について、将来の改善の可能性を判定する。具体的には、上述したようにＡＩ（人工知能）による判定が行われる。判定の結果、将来における改善の可能性が肯定的である場合には、ステップＳ１１１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１１０に戻る。これに対して、将来における改善の可能性が否定的である場合には、ステップＳ１１１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１１３に進む。

ステップＳ１１３において、サーバ１の予測部５４は、被介護者が何らかの医療機器を用いているか否かを判定する。具体的には、ストーマ等の有無が判定される。
被介護者が何らかの医療機器を用いている場合には、ステップＳ１１３においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１１５に進む。これに対して、被介護者が何らかの医療機器を用いていない場合には、ステップＳ１１３においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１１４に進む。

ステップＳ１１５において、サーバ１の予測部５４は、医療機器が適切に管理されているか否かを判定する。具体的には、感染兆候の有無等が判定される。
医療機器が適切に管理されていない場合には、ステップＳ１１５においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１１６に進み、医療機器を適切に管理することを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、医療機器を適切に管理することを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３０のステップＳ１１６に示すとおりである。
これに対して、医療機器が適切に管理されている場合には、ステップＳ１１５においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１１７に進み、経過観察を行うが、サービスは「変更なし」または「卒業」である旨の判定結果が出される。

ステップＳ１１４において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に失禁がないかどうかを判定する。
被介護者に失禁がある場合には、ステップＳ１１４においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１２３に進む。これに対して、被介護者に失禁がない場合には、ステップＳ１１４においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１１８に進む。

ステップＳ１２３において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に便意がないかどうかを判定する。具体的には、被介護者にソワソワ感がないかどうかを含めて判定する。
被介護者に便意がある場合には、ステップＳ１２３においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１２４に進み、便意への適切な対応を行うことを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容が出力される。具体的には、サービスの内容には、定時に誘導すること、便意リズムをつかむこと、スキンケア等が含まれる。
これに対して、被介護者に便意がない場合には、ステップＳ１２３においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１２５に進む。

ステップＳ１２５において、サーバ１の予測部５４は、被介護者において、トイレまでの移動に「おっくう」さがないかどうかを判定する。
トイレまでの移動に「おっくう」さがある場合には、ステップＳ１２５においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１２６に進み、「おっくう」さを解消することを目的としたサービスの種別（図示せず）及び内容が出力される。具体的には、サービスの内容には、トイレに行きやすい環境を整えること等が含まれる。
これに対して、トイレまでの移動に「おっくう」さがない場合には、ステップＳ１２５においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１２７に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。

ステップＳ１１８において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の排泄量及び性状に変化がないかどうかを判定する。
被介護者の排泄量及び性状に変化がある場合には、ステップＳ１１８においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１１９に進み、被介護者の排便をコントロールすることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、被介護者の排便をコントロールすることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３０のステップＳ１１９に示すとおりである。
これに対して、被介護者の排泄量及び性状に変化がない場合には、ステップＳ１１８においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１２０に進む。

ステップＳ１２０において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の食事量に変化がないかどうかを判定する。
被介護者の食事量に変化がある場合には、ステップＳ１２０においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１２１に進み、図２６に示す食事・栄養判定処理が実行される。
これに対して、被介護者の食事量に変化がない場合には、ステップＳ１２０においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１２２に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。

図３１は、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される、外出判定処理の流れを示すフローチャートである。

図３１に示すように、ステップＳ１３０において、サーバ１の予測部５４は、被介護者が自分で外出できているか否かを判定する。
被介護者が自分で外出できている場合には、ステップＳ１３０においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１３２に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。被介護者が自分で外出できていない場合には、ステップＳ１３０においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１３１に進む。

ステップＳ１３１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の外出動作について、将来の改善の可能性を判定する。具体的には、上述したようにＡＩ（人工知能）による判定が行われる。判定の結果、将来における改善の可能性が肯定的である場合には、ステップＳ１３１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１３０に戻る。これに対して、将来における改善の可能性が否定的である場合には、ステップＳ１３１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１３３に進む。

ステップＳ１３３において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の認知機能が低下していないかどうかを判定する。
被介護者の認知機能が低下している場合には、ステップＳ１３３においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１３４に進み、外出の機会を確保することを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、外出の機会を確保することを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３１のステップＳ１３４に示すとおりである。
これに対して、被介護者の認知機能が低下していない場合には、ステップＳ１３３においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１３５に進む。

ステップＳ１３５において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の視力及び聴力に問題がないかどうかを判定する。
被介護者の視力及び聴力に問題がある場合には、ステップＳ１３５においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１３６に進み、安心して外出を楽しむことを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、安心して外出を楽しむことを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３１のステップＳ１３６に示すとおりである。
これに対して、被介護者の視力及び聴力に問題がない場合には、ステップＳ１３５においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１３７に進む。

ステップＳ１３７において、サーバ１の予測部５４は、外出方法を工夫しているか否かを判定する。具体的には、車いすを使っているか否か等が判定される。
外出方法を工夫していない場合には、ステップＳ１３７においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１３８に進み、安心して外出を楽しむことを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、安心して外出を楽しむことを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３１のステップＳ１３８に示すとおりである。
これに対して、外出方法を工夫している場合には、ステップＳ１３７においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１３９に進む。

ステップＳ１３９において、サーバ１の予測部５４は、住宅改修の工夫がなされているか否かを判定する。具体的には、玄関周りが工夫されているかどうか等について判定される。
住宅改修の工夫がなされていない場合には、ステップＳ１３９においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１４０に進み、安心して外出を楽しむことを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、安心して外出を楽しむことを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３１のステップＳ１４０に示すとおりである。
これに対して、住宅改修の工夫がなされている場合には、ステップＳ１３９においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１４１に進む。

ステップＳ１４１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者本人または家族に不安や負担感がないかどうかを判定する。
被介護者本人または家族に不安や負担感がある場合には、ステップＳ１４１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１４２に進み、安心して外出を楽しむことができるようにすることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。なお、安心して外出を楽しむことができるようにすることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３１のステップＳ１４２に示すとおりである。
これに対して、被介護者本人または家族に不安や負担感がない場合には、ステップＳ１４１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１４３に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。

図３２は、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される、睡眠判定処理の流れを示すフローチャートである。

図３２に示すように、ステップＳ１５０において、サーバ１の予測部５４は、被介護者がよく眠れているか否かを判定する。
被介護者が眠れている場合には、ステップＳ１５０においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１５２に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。被介護者がよく眠れていない場合には、ステップＳ１５０においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１５１に進む。

ステップＳ１５１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の睡眠動作について、将来の改善の可能性を判定する。具体的には、上述したようにＡＩ（人工知能）による判定が行われる。判定の結果、将来における改善の可能性が肯定的である場合には、ステップＳ１５１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１５０に戻る。これに対して、将来における改善の可能性が否定的である場合には、ステップＳ１５１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１５３に進む。

ステップＳ１５３において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に身体的苦痛がないかどうかを判定する。
被介護者に身体的苦痛がある場合には、ステップＳ１５３においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１５４に進み、痛み等を取り除いて、ぐっすりと眠ることができるようにすることを目的としたサービスの種別及び内容（図示せず）が出力される。具体的には、サービスの種別には、医療連携が含まれる。
これに対して、被介護者に身体的苦痛がない場合には、ステップＳ１５３においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１５５に進む。

ステップＳ１５５において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に心配ごとなどの精神的苦痛がないかどうかを判定する。
被介護者に心配ごとなどの精神的苦痛がある場合には、ステップＳ１５５においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１５６に進み、不安などがなくなり、ぐっすり眠ることができることを目的としたサービスの種別及び内容（図示せず）が出力される。具体的には、サービスの種別には、医療連携、コミュニケーション、人間関係改善等が含まれる。
これに対して、被介護者に心配ごとなどの精神的苦痛がない場合には、ステップＳ１５５においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１５７に進む。

ステップＳ１５７において、サーバ１の予測部５４は、被介護者が日中活動的に過ごしているか否かを判定する。
被介護者が日中活動的に過ごしていない場合には、ステップＳ１５７においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１５８に進み、生活リズムを整え、夜はぐっすり眠れるようにすることを目的としたサービスの種別及び内容（図示せず）が出力される。具体的には、サービスの種別には、医療連携、通所介護等、日中に被介護者が活動できる場を提供することが含まれる。
これに対して、被介護者が日中活動的に過ごしている場合には、ステップＳ１５７においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１５９に進む。

ステップＳ１５９において、サーバ１の予測部５４は、被介護者の睡眠環境が整えられているか否かを判定する。具体的には、快適な温度、湿度、照明、音であるかどうかが判定される。
被介護者の睡眠環境が整えられていない場合には、ステップＳ１５９においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１６０に進み、睡眠環境を整えて、夜はぐっすりと眠れるようにすることを目的としたサービスの種別及び内容（図示せず）が出力される。具体的には、サービスの種別には、訪問介護、家族等が含まれる。
これに対して、被介護者の睡眠環境が整えられている場合には、ステップＳ１５９においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１６１に進む。

ステップＳ１６１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に精神疾患の疑いがないかどうかを判定する。
被介護者に精神疾患の疑いがある場合には、ステップＳ１６１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１６２に進み、適切な医療を受けて、夜はぐっすりと眠ることができるようにすることを目的としたサービスの種別及び内容が出力される。具体的には、サービスの種別には、医療連携等が含まれる。
これに対して、被介護者に精神疾患の疑いがない場合には、ステップＳ１６１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１６３に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。

図３３は、図４のサーバ１が備える各種機能により実行される、介護力判定処理の流れを示すフローチャートである。

図３１に示すように、ステップＳ１６１において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に介護者がいるか否かを判定する。
被介護者に介護者がいる場合には、ステップＳ１６１においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１６５に進む。これに対し、被介護者に介護者がいない場合には、ステップＳ１６１においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１６２に進む。

ステップＳ１６５において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に対する虐待の可能性がないかどうかを判定する。
被介護者に対する虐待の可能性がある場合には、ステップＳ１６５においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１７４に進む。ステップＳ１７４において、サーバ１の予測部５４は、被介護者に対する虐待を防ぎ、被介護者の状態が悪化しないようにすることを目的としたサービスの種別及び内容を出力する。なお、被介護者に対する虐待を防ぎ、被介護者の状態が悪化しないようにすることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３３のステップＳ１７４に示すとおりである。
これに対して、被介護者に対する虐待の可能性がない場合には、ステップＳ１６５においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１６６に進む。

ステップＳ１６６において、サーバ１の予測部５４は、介護者の疲弊・不健康・ストレスがないかどうかを判定する。
介護者の疲弊・不健康・ストレスがある場合には、ステップＳ１６６においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１７５に進む。ステップＳ１７５において、サーバ１の予測部５４は、介護者の健康を維持し、ストレスを軽減することで、適切な介護を継続することを目的としたサービスの種別及び内容を出力する。
即ち、被介護者と家族との間、もしくは家族間で、介護に対する意向が異なる場合や、関係が良好でない場合がある。このような場合には、被介護者と、被介護者の家族との両方に対するダブルケアが必要になる。
なお、介護者の健康を維持し、ストレスを軽減することで、適切な介護を継続することを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３３のステップＳ１７５に示すとおりである。
これに対して、介護者の疲弊・不健康・ストレスがない場合には、ステップＳ１６６においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１６７に進む。

ステップＳ１６７において、サーバ１の予測部５４は、介護者に時間があるか否かを判定する。
介護者に時間がない場合には、ステップＳ１６７においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１７６に進む。ステップＳ１７６において、サーバ１の予測部５４は、必要な援助を受けることで、被介護者とその家族ともに安心して日常生活を送ることを目的としたサービスの種別及び内容を出力する。
なお、必要な援助を受けることで、被介護者とその家族ともに安心して日常生活を送ることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３３のステップＳ１７６に示すとおりである。
これに対して、介護者に時間がある場合には、ステップＳ１６７においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１６８に進む。

ステップＳ１６８において、サーバ１の予測部５４は、介護者の理解及び技術があるか否かを判定する。
介護者の理解及び技術がない場合には、ステップＳ１６８においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１７７に進む。ステップＳ１７７において、サーバ１の予測部５４は、適切な介護が行われることで、被介護者とその家族ともに状態が悪化しないようにすることを目的としたサービスの種別及び内容を出力する。
なお、適切な介護が行われることで、被介護者とその家族ともに状態が悪化しないようにすることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３２のステップＳ１７７に示すとおりである。
これに対して、介護者の理解及び技術がある場合には、ステップＳ１６８においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１６９に進む。

ステップＳ１６９において、サーバ１の予測部５４は、必要な介護に対して、十分な経済力があるか否かを判定する。
必要な介護に対して、十分な経済力がない場合には、ステップＳ１６９においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１７８に進む。ステップＳ１７８において、サーバ１は、必要な援助を確保し、被介護者の状態の悪化を防ぐことを目的としたサービスの種別及び内容を出力する。
なお、必要な援助を確保し、被介護者の状態の悪化を防ぐことを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３３のステップＳ１７８に示すとおりである。
これに対して、必要な介護に対して、十分な経済力がある場合には、ステップＳ１６９においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１７０に進む。

ステップＳ１７０において、サーバ１の予測部５４は、被介護者において、今後に不安があるか否かを判定する。
被介護者において、今後に不安がある場合には、ステップＳ１７０においてＹｅｓと判定されて、処理はステップＳ１７９に進む。ステップＳ１７９において、サーバ１の予測部５４は、必要な援助を受けることで、被介護者とその家族とがともに安心して日常生活をおくることを目的としたサービスの種別及び内容を出力する。
なお、必要な援助を受けることで、被介護者とその家族がともに安心して日常生活をおくることを目的としたサービスの種別及び内容の詳細については、図３３のステップＳ１７９に示すとおりである。
これに対して、被介護者において、今後に不安がない場合には、ステップＳ１７０においてＮｏと判定されて、処理はステップＳ１７１に進み、提供すべきサービスは「ない」旨の判定結果が出される。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。

ここで、本発明及び本発明の一実施形態に係る本サービスについて簡単に補足する。上述のとおり、ケアプランとは、高齢者の心身状況、ＩＡＤＬ等をアセスメントし、また高齢者の生活状況や要望などを聴取して、日常生活が維持できるように目標を定め、その目標が実現するようにサービスの種類とその個々の介入量を定めるものである。特に重要な点は、多くの場合、日常生活の維持の視点から、家族の介護負担の軽減に重きを置き、日常生活能力の改善までは実現されなかったことである。
本サービスでは、単に日常生活の維持を目的とするのではなく、日常生活を送るために必要な日常生活能力自体の改善をも目指すケアプランを作成するとともに、それを行うにあたり必要となる家族や関係する専門家の意識改革を促すためにケアプラン実施後の生活全般像の予測（例えば、図５等の予後予測の結果等）を、ユーザ等に提示することができる。
そのため、本サービスの提供を受けるユーザは、日常生活能力の改善をも実現し得るケアプランを作成することが可能となり、結果として、当該ケアプランに基づいた支援サービスの提供を受けた被介護者等は、単に日常生活の維持に留まるのではなく、日常生活能力の改善をも実現し得るのである。

ここで、サービス内容策定部８１で実行される各種処理について、機械学習の手法を利用する場合の一例について、簡単に補足する。
サービス内容策定部８１は、例えば、アセスメント情報、実施されたサービスの内容、サービス実施後のアセスメント結果（例えば、経過情報）を一つのレコードとして、要介護度が改善されたサービスをＧｏｏｄ Ｐｌａｎ、要介護度が改善されなかったものをＢａｄ Ｐｌａｎとして、これらを教師データとして利用してパーセプトロンに機械学習させることができる。
この機械学習は、アセスメント情報の各項目を主因子分析により因子化した新たな合成変数を用いることにより、要介護度改善確率の変数の数を減らすことが可能となる。なお、要介護度改善確率を示す式は、以下のとおりである。
Ｆ（ｘ（ｉ））＝ａｘ（１）＋ｂｘ（２）＋・・・＋ｌｍｘ（ｌｍ）
・・・（１）
また、サービス内容策定部８１がディープラーニングの手法を利用する場合、一つの階層の変数のみを用いるのではなく、複数回層の変数を組み合わせて、決定係数の最も高くなる組み合わせを見出してもよい。即ち、サービス内容策定部８１は、上述の式（１）におけるＦ（ｘ（ｉ））が高く演算される、リソースｘ（ｉ）の組み合わせ事態を出力することが可能となる。
なお、リソースｘ（ｉ）は、国が定めたサービス費用償還のためのコードに沿って定めてもよく、加算コードについてはそのベースとなる基本コードをセットして一単位としてもよい。ただし、これらは全て例示であり、サービス内容策定部８１は、任意の単位を採用してもよい。

また、実際に実施されたサービスの内容とサービス実施後のアセスメント結果も、新たなレコードとして蓄積されることにより、当該システムのレコード部は大きくなるとともに、この新たなレコードも機械学習に利用され得る。

さらに言えば、サービス内容策定部８１は、地域における施設や居宅サービスの空き情報の入力部分（本システム上に事業者から直接入力する部分と、他のネットワーク・システムから自動で読み込む(相互)）を持ち、上記リソースを週間スケジュール上で各サービス・コード（たとえば、訪問介護なら１時間のサービスなど、サービス・コードは種類と時間を有する）単位で配置、配置した結果については上記空き情報から可能か不可能かの判定を自動で行ってもよい。

同様に、予後予測策定部８２で実行される各種処理について、機械学習の手法を利用する場合の一例について、簡単に補足する。
予後予測策定部８２は、例えば、以下の式（２）によりケアプラン実施後の個別のアセスメント項目の将来像を計算することができる。
ｘ（ｉ，ｔ＋ｄｔ）＝Ｌ（ｆ（ｘ（１、ｔ），ｆ（２，ｔ），・・・，ｆ（ｘ（ｉ，ｔ），・・・，ｆ（ｘ（ｌｍ，ｔ），ｇ（ｙ（１，ｎ１，ｔ），ｙ（２，ｎ２，ｔ），
・・・ｙ（ｊ，ｎｊ，ｔ），・・・，ｙ（ｚ，ｎｚ，ｔ））
・・・（２）
なお、ｘはアセスメント項目の値、ｔはアセスメント実施をした現在、ｔ＋ｄｔは予測する先の時刻、ｉはｉ番目のアセスメント項目、ｙはサービス・コード、ｎはサービス・コードの回数、ｊはｊ番目のサービス・コードを表す。

このようにして予測される予後予測策定部８２による予測の結果は、例えば、以下のような点で実益がある。
即ち、サーバ１は、例えば、図５に示すように、被介護者に推奨される支援サービスの内容と予後予測の結果、即ち、個別の項目毎の被介護者の日常生活能力の改善状態を、合わせてケアマネジャー端末２に提示する。
つまり、ユーザは、これらの情報を確認することで、単に要介護度の改善状態等を把握できるだけでなく、個々の被介護者の状況等に応じた支援サービスの内容を具体的に検討することができる。例えば、ユーザは、必ずしも総合的な要介護度は改善しないものの、失禁することに悩む被介護者に対して、失禁しないように排尿・排便能力を改善することを重視したケアプランを作成すること等も可能になるのである。

ここで、上述の実施形態における目標予測部８３について、簡単に補足する。本サービスにおいては、各被介護者の状況、家族の状況等に応じて様々な目標が設定される。
上述の実施形態において、この目標は、サーバ１が図５乃至図８に示すフローを実行することにより出力されるものとして説明を行った。しかしながら、目標予測部８３は、ユーザ等により変更された目標を蓄積することにより、各目標に対応したアセスメント項目の改善目標を、Ｇｏｏｄ Ｐｌａｎとして、機械学習の手法を利用することで、フローチャートによらない予測も可能となる。

ここで、本発明の一実施形態に係る情報処理システムについて補足する。本発明の実施形態に係る情報処理システムは、アセスメント結果を入力する入力部（例えば、図４のケアマネジャー端末２）、アセスメント情報から個人情報を削除しユニーク・コードを自動付与する図示せぬコード付与部、アセスメント情報に基づきリソース別の要介護度改善率を計算する個別演算部（例えば、図４の予後予測策定部８２）、リソースの総合的な組み合わせによる要介護改善率を計算する総合演算部（例えば、図４の予後予測策定部８２）、各アセスメント項目の改善・悪化を計算する改善・悪化演算部（例えば、図４の予後予測策定部８２部）、修正内容や修正に要したステップや時間などを記録する修正ログ取得部（例えば、図４のケアプラン決定部５６）、支援サービスの内容及び各予後予測の結果をセットで示すディスプレイ部（例えば、図３の出力１６部、図示しないケアマネジャー端末２の出力部）、ユーザからの修正を取得する修正内容取得部（例えば、図４の修正情報取得部５２）、取得された各種情報・レコードを蓄積する図示せぬデータベースを含む。
さらに言えば、本発明の一実施形態に係る情報処理システムは、週間スケジュールを出力及び修正部に持ち、この週間スケジュールに事業者・事業所単位での空き情報の入力部を持ち、この空き情報にユーザがリソースをサービス・コード単位で配置した場合に可否の判定を行う可否判定部を含んでも良い。

ここで、上述の図７及び図８について補足説明をする。
被介護者は、床に布団を敷いているため、現状の痛みの増強に加え、起居動作の「おっくう」さ増強要因となり寝たきり状態を助長する可能性があるため、寝具変更を行う（ＡＩリソースの投入量はＯＫである）。
この時点では、予測における「寝たきり度」は、悪化を示していることから、改善するための他サポートサービスを検討する。
まず、他サポートサービスを検討として、被介護者の痛みと歩行（これが外出へ影響）である。痛みについては、受診にケアマネジャーが同行し、在宅での痛みの状況を報告する。服薬状況は、介護とリハビリ訪問時に痛みの状況確認と合わせて行い、適宜、双方から報告をもらう。ここではケアマネジャー同行で通院可能なため、追加リソースなし（訪問看護投入は悪化を示した）。
歩行時の痛みと外出頻度が減少していることを考慮すると、ヘルパー付き添いで買い物へ一緒に行き（生活援助）、ヘルパーと一緒に調理を行う（身体１）ことで、今までの生活サポートを行う。これにより、「身体１生活３」にて生活のサポートを目的に追加し、予測における「寝たきり度」悪化バーが解消する。
また、被介護者は、近隣に家族はいないが、サポートしてくださる近隣の方がいるため、サポート継続を一時的に依頼しながらも、独居であることも鑑みて、回数は４回／月へ増やしサポートは必要である。（環境要因はケアマネジャーが考慮する）なお、このサービスは改善とともに卒業する旨本人へ説明し、ご納得してもらう。近隣の方の同意もＯＫとする（インフォーマルサービスの活用）。
被介護者は、３０分以上の立位保持は苦痛を伴うが、支えがあればＡＤＬ・ＩＡＤＬを低下させずに生活できると想定されるため、歩行器貸与のリソースを追加する。
痛みのコントロールとＡＤＬの低下防止、外出意欲の向上のために、訪問リハを追加。（デイサービスは近隣にないことから訪問リハを選定）痛みについては、適宜、医師とも連携してもらい、ヘルパーへも買い物付き添い時などの生活上の注意点を共有する。
訪問リハや歩行器は痛みのコントロール状況とＡＤＬ・ＩＡＤＬの状況を鑑みて回数を徐々に減らし、卒業が目標である。
根本の痛みについては、受診にケアマネジャーが同行する。服薬状況は、介護とリハビリ訪問時に痛みの状況確認と服薬状況を確認することで、追加リソースなし。
上述でも痛みのコントロールが難しく、活動性が変化しなければ（悪化すれば）、通所介護や訪問看護なども検討していく。

また例えば、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウェアにより実行させることもできる。
また、１つの機能ブロックは、ハードウェア単体で構成してもよいし、ソフトウェア単体で構成してもよいし、それらの組み合わせで構成してもよい。

一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、コンピュータ等にネットワークや記録媒体からインストールされる。
コンピュータは、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータであってもよい。
また、コンピュータは、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能なコンピュータ、例えばサーバの他汎用のスマートフォンやパーソナルコンピュータであってもよい。

このようなプログラムを含む記録媒体は、ユーザにプログラムを提供するために装置本体とは別に配布される図示せぬリムーバブルメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される記録媒体等で構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的或いは個別に実行される処理をも含むものである。
また、本明細書において、システムの用語は、複数の装置や複数の手段等より構成される全体的な装置を意味するものとする。

以上を換言すると、本発明が適用される情報処理装置は、次のような構成を有していれば足り、各種各様な実施の形態を取ることができる。
即ち、本発明が適用される情報処理装置は、
被介護者の介護を担当する介護者によって、当該被介護者の介護の実施の補助に利用される情報処理装置（例えば、図１のサーバ１）であって、
前記介護者によって入力された前記被介護者の健康状態に関する情報を、入力情報として取得する入力情報取得手段（例えば、図４の入力情報取得部５１）と、
前記入力情報に基づいて、前記被介護者に適用する支援計画におけるサービスの種類及び介入量を算出するリソース・プラン策定手段（例えば、図４のサービス内容策定部８１）と、
前記サービス種類及び前記個々の介入量が算出された前記支援計画に基づいて、将来の生活像を予測演算する予後予測手段（例えば、図４の予後予測策定部８２）と、
を備える。

これにより、ケアプランの作成を行うユーザにとって利用しやすく、より被介護者に適したケアプランの作成を補助することができる。

また、
前記支援計画を前記介護者に提示する支援計画提示手段（例えば、図４の予測出力部５５）と、
前記支援計画提示手段により、前記支援計画が提示された前記介護者から前記支援計画の修正指示が、前記介護者に管理された情報処理装置又は情報処理端末から送信されてきた場合に、当該修正指示を受け付ける修正指示受付手段（例えば、図４の修正情報取得部５２）と、
をさらに備える

これにより、ケアプラン修正情報を取得して、それに基づいて最終的なケアプランを決定することができる。

また、
前記支援計画及び前記修正指示に基づいて、前記被介護者の介護の状況に応じた目標に関する情報を生成する目標予測手段（例えば図４の目標予測部８３）と、
をさらに備える。

これにより、支援計画、修正指示により、被介護者の症状の改善を目的とした目標をたてることができる。

１・・・サーバ、２・・・ケアマネジャー端末、１１・・・ＣＰＵ、１６・・・出力部、１８・・・記憶部、１９・・・通信部、５１・・・入力情報取得部、５２・・・修正情報取得部、５３・・・経過情報取得部、５４・・・予測部、５５・・・予測出力部、５６・・・ケアプラン決定部、５７・・・フィードバック部、８１・・・サービス内容策定部、８２・・・予後予測策定部、８３・・・目標予測部、１００・・・ケアプランＤＢ

Claims (4)

1. 被介護者の介護を担当する介護者によって、当該被介護者の介護の実施の補助に利用される情報処理装置であって、
   前記介護者によって入力された前記被介護者の健康状態に関する情報を、入力情報として取得する入力情報取得手段と、
   前記入力情報に基づいて、前記被介護者に適用する支援計画におけるサービスの種類及び介入量を算出するリソース・プラン策定手段と、
   前記サービス種類及び前記個々の介入量が算出された前記支援計画に基づいて、将来の生活像を予測演算する予後予測手段と、
   を備える情報処理装置。
2. 前記支援計画を前記介護者に提示する支援計画提示手段と、
   前記支援計画提示手段により、前記支援計画が提示された前記介護者から前記支援計画の修正指示が、前記介護者に管理された情報処理装置又は情報処理端末から送信されてきた場合に、当該修正指示を受け付ける修正指示受付手段と、
   をさらに備える請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記支援計画及び前記修正指示に基づいて、前記被介護者の介護の状況に応じた目標に関する情報を生成する目標予測手段と、
   をさらに備える請求項１及び請求項２に記載の情報処理装置。
4. 被介護者の介護を担当する介護者によって、当該被介護者の介護の実施の補助に利用されるコンピュータに、
   前記介護者によって入力された前記被介護者の健康状態に関する情報を、入力情報として取得する入力情報取得ステップと、
   前記入力情報に基づいて、前記被介護者に適用する支援計画におけるサービスの種類及び介入量を算出するリソース・プラン策定ステップと、
   前記サービス種類及び前記個々の介入量が算出された前記支援計画に基づいて、将来の生活像を予測演算する予後予測ステップと、
   を含む制御処理を実行させるプログラム。

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