JP2020149242A

JP2020149242A - Service action estimation device, method for estimating service action, program, and recording medium

Info

Publication number: JP2020149242A
Application number: JP2019045168A
Authority: JP
Inventors: 亮輔磯谷; Ryosuke Isotani; 小泉　博一; Hiroichi Koizumi; 博一小泉; 康行伊原; Yasuyuki Ihara
Original assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Current assignee: NEC Solution Innovators Ltd
Priority date: 2019-03-12
Filing date: 2019-03-12
Publication date: 2020-09-17

Abstract

To provide a system which can easily estimate a service action done by a service provider.SOLUTION: The service action estimation device of the present invention includes: a storage unit for storing service provider information including identification information, service provision target person information including identification information, and service action estimation conditions; a positional information acquisition unit for acquiring positional information in which time information and the identification information are related to each other with respect to a provider, and positional information in which time information and the identification information are related to each other with respect to a provision target person; an approach determination unit for determining whether the provider and the provision target person are close to each other along the same time axis; a time information extraction unit for extracting an approach passage time as the length of time when the provider and the provision target person are close to each other; a place determination unit for determining a place which is determined to be a place where both persons are close to each other from one of the positional information of the provider and the positional information of the provision target person; and an action estimation unit for estimating a service action that the provider took to the provision target person on the basis of the service action estimation condition from the extracted approach passage time and the determined place.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本発明は、サービス行動推定装置、サービス行動推定方法、プログラム、および記録媒体に関する。 The present invention relates to a service behavior estimation device, a service behavior estimation method, a program, and a recording medium.

介護現場において、介助者が被介助者に対して行った介助行動を記録することは重要である。一般に、介護記録は、介助者により、紙への手書きで行われており、その記録は、正確性の点から、介助中または介助直後に行うことが望ましい。しかしながら、老人や病人等、一人での行動が困難な被介助者には、一つの介助を行った直後に、次の介助が必要になったりするため、介助者は、介助行動ひとつひとつが終了する度に、すぐに記録を行うことは極めて困難である。このため、業務が一段落したときに、介護内容を思い出して記録するのが実情である。そして、時間がたってから記憶に頼っての記録であるため、正確な記録が困難な場合もある。また、一人の介助者が一人の被介助者を専属で介護しているわけではなく、様々な被介助者に対する様々な介助が発生するため、誰に対する介助であったか等も、思い出すのが困難となる場合もある。 It is important to record the care actions taken by the caregiver toward the care recipient at the care site. In general, the care record is handwritten on paper by the caregiver, and it is desirable to record the care during or immediately after the care from the viewpoint of accuracy. However, for the care recipient who has difficulty in acting alone, such as the elderly and the sick, the next assistance may be required immediately after one assistance is provided, so the caregiver completes each assistance action. It is extremely difficult to record immediately each time. For this reason, the reality is that when the work is completed, the care content is remembered and recorded. And since the recording relies on memory after a lapse of time, accurate recording may be difficult. In addition, it is difficult to remember who the caregiver was for because one caregiver does not exclusively care for one caregiver and various caregivers occur for various care recipients. In some cases.

そこで、より簡便な記録を行うために、パソコン、タブレット等を利用した介護記録システムも実用化されている（特許文献１、非特許文献２）。しかしながら、このシステムにおいても、介助者による入力が必要であることに変わりはなく、手書きと同様の問題がある。また、このような問題は、介護記録には限らず、例えば、サービス内容の記録を必要とする様々なサービス提供の場面でも発生している。 Therefore, in order to perform simpler recording, a long-term care recording system using a personal computer, a tablet, or the like has also been put into practical use (Patent Document 1 and Non-Patent Document 2). However, even in this system, input by a caregiver is still required, and there is a problem similar to handwriting. Further, such a problem is not limited to the long-term care record, but also occurs in various service provision situations that require the record of the service content, for example.

特開平７−１１４５９６号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 7-114596

株式会社ケア・ダイナミクス，“Care Online”，［online］，［平成３１年２月２５日検索］，インターネット＜http://www.care-dynamics.jp/online/＞Care Dynamics Co., Ltd., "Care Online", [online], [Search on February 25, 2019], Internet <http://www.care-dynamics.jp/online/>

そこで、本発明は、サービス行動を行った直後にサービス行動を記録できない場合であっても、後に、サービス提供者の記憶力のみに頼ることなく、行ったサービス行動を容易に推定できるシステムの提供を目的とする。 Therefore, the present invention provides a system that can easily estimate the service behavior performed later without relying only on the memory of the service provider even if the service behavior cannot be recorded immediately after the service behavior is performed. The purpose.

前記目的を達成するために、本発明のサービス行動推定装置は、
記憶部、位置情報取得部、近接判定部、時間情報抽出部、場所判定部、および行動推定部を含み、
前記記憶部は、
識別情報を含むサービス提供者情報、識別情報を含むサービス被提供者情報、および、サービス行動推定条件を記憶し、
前記サービス行動推定条件は、場所および前記場所における経過時間と、サービス行動とが紐づけられており、
前記位置情報取得部は、
サービス提供者について、時間情報と識別情報とが紐づけられた位置情報、および、
サービス被提供者について、時間情報と識別情報とが紐づけられた位置情報を取得し、
前記近接判定部は、
同じ時間軸において、前記サービス提供者と前記サービス被提供者とが近接しているか否かを判定し、
前記時間情報抽出部は、
近接している前記サービス提供者と前記サービス被提供者との近接経過時間を抽出し、
前記場所判定部は、
前記サービス提供者または前記サービス被提供者の少なくとも一方の位置情報から、両者が近接していると判定された場所を判定し、
前記行動推定部は、
前記抽出された近接経過時間および前記判定された場所から、前記サービス行動推定条件に基づいて、前記サービス提供者が前記サービス被提供者に行ったサービス行動を推定することを特徴とする。 In order to achieve the above object, the service behavior estimation device of the present invention
Includes a storage unit, location information acquisition unit, proximity determination unit, time information extraction unit, location determination unit, and behavior estimation unit.
The storage unit
Stores service provider information including identification information, service recipient information including identification information, and service behavior estimation conditions.
The service behavior estimation condition is associated with a place, an elapsed time at the place, and a service behavior.
The location information acquisition unit
About the service provider, location information in which time information and identification information are linked, and
For the service recipient, acquire the location information in which the time information and the identification information are linked, and
The proximity determination unit
On the same time axis, it is determined whether or not the service provider and the service recipient are close to each other.
The time information extraction unit
The proximity elapsed time between the service provider and the service recipient who are in close proximity is extracted.
The location determination unit
From the location information of at least one of the service provider and the service recipient, a place determined to be close to each other is determined.
The behavior estimation unit
It is characterized in that the service behavior performed by the service provider to the service recipient is estimated from the extracted proximity elapsed time and the determined location based on the service behavior estimation condition.

本発明のサービス行動推定方法は、
識別情報を含むサービス提供者情報、識別情報を含むサービス被提供者情報、および、サービス行動推定条件を使用し、
前記サービス行動推定条件は、場所および前記場所における経過時間と、サービス行動とが紐づけられており、
位置情報取得工程、近接判定工程、時間情報抽出工程、場所判定工程、および行動推定工程を含み、
前記位置情報取得工程は、
サービス提供者について、時間情報と識別情報とが紐づけられた位置情報、および、
サービス被提供者について、時間情報と識別情報とが紐づけられた位置情報を取得し、
前記近接判定工程は、
同じ時間軸において、前記サービス提供者と前記サービス被提供者とが近接しているか否かを判定し、
前記時間情報抽出工程は、
近接している前記サービス提供者と前記サービス被提供者との近接経過時間を抽出し、
前記場所判定工程は、
前記サービス提供者または前記サービス被提供者の少なくとも一方の位置情報から、両者が近接していると判定された場所を判定し、
前記行動推定工程は、
前記抽出された近接経過時間および前記判定された場所から、前記サービス行動推定条件に基づいて、前記サービス提供者が前記サービス被提供者に行ったサービス行動を推定することを特徴とする。 The service behavior estimation method of the present invention
Using service provider information including identification information, service recipient information including identification information, and service behavior estimation conditions,
The service behavior estimation condition is associated with a place, an elapsed time at the place, and a service behavior.
Includes position information acquisition process, proximity determination process, time information extraction process, location determination process, and behavior estimation process.
The position information acquisition process is
About the service provider, location information in which time information and identification information are linked, and
For the service recipient, acquire the location information in which the time information and the identification information are linked, and
The proximity determination step is
On the same time axis, it is determined whether or not the service provider and the service recipient are close to each other.
The time information extraction step is
The proximity elapsed time between the service provider and the service recipient who are in close proximity is extracted.
The location determination step is
From the location information of at least one of the service provider and the service recipient, a place determined to be close to each other is determined.
The behavior estimation process is
It is characterized in that the service behavior performed by the service provider to the service recipient is estimated from the extracted proximity elapsed time and the determined location based on the service behavior estimation condition.

本発明のプログラムは、前記本発明のサービス行動推定方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。 The program of the present invention is characterized in that a computer executes the service behavior estimation method of the present invention.

本発明の記録媒体は、前記本発明のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。 The recording medium of the present invention is a computer-readable recording medium on which the program of the present invention is recorded.

本発明によれば、例えば、サービス提供者およびサービス被提供者の位置情報から、両者が近接しているか否かを判定し、近接している場合は、その場所と近接経過時間を抽出することで、前記サービス提供者が前記サービス被提供者に提供しているサービス行動を推定できる。このため、例えば、介護の現場において、介助者が、被介助者への介護を行ってから時間が経った後に、介護記録をつける場合でも、いつ、誰に、どのような介助行動を施したかを推定することができる。このため、サービス提供者の記憶力のみに頼るのではなく、推定結果を利用した、より正確な介護記録の作成が可能になる。なお、本発明は、例えば、介護現場には限られず、例えば、サービスを提供する店舗等においても、利用できる。 According to the present invention, for example, it is determined from the position information of the service provider and the service recipient whether or not they are close to each other, and if they are close to each other, the location and the elapsed time of proximity are extracted. Therefore, the service behavior provided by the service provider to the service recipient can be estimated. For this reason, for example, in the field of long-term care, when, who, and what kind of care behavior was given to the caregiver, even if the caregiver keeps a care record after a long time has passed since the care recipient was cared for. Can be estimated. Therefore, it is possible to create a more accurate long-term care record using the estimation result, instead of relying only on the memory of the service provider. The present invention is not limited to, for example, a nursing care site, and can be used, for example, in a store that provides services.

図１は、実施形態１の推定装置の一例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing an example of the estimation device of the first embodiment. 図２は、実施形態１の推定装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the estimation device of the first embodiment. 図３は、実施形態１における介護現場の部屋の一例を示す概略図である。FIG. 3 is a schematic view showing an example of a room at a nursing care site according to the first embodiment. 図４は、実施形態１における推定方法の手順を示すフローチャートの一例である。FIG. 4 is an example of a flowchart showing the procedure of the estimation method in the first embodiment. 図５（Ａ）は、実施形態２における介助者の場所判定の情報の一例を示す表であり、図５（Ｂ）は、実施形態２における介助者と近接する被介助者判定の情報の一例を示す表である。る。FIG. 5A is a table showing an example of information on determining the location of the caregiver in the second embodiment, and FIG. 5B is an example of information on determining the location of the caregiver in the vicinity of the caregiver in the second embodiment. It is a table showing. To. 図６は、実施形態２における介助者と場所と近接する被介助者の判定情報の一例を示す表である。FIG. 6 is a table showing an example of determination information of the caregiver and the person being assisted in close proximity to the place in the second embodiment.

本発明において、サービスの分野は、特に制限されず、例えば、介護、医療、子供の保育、販売、案内等の接客等、様々な分野に利用できる。介護の場合、例えば、サービス提供者は、ヘルパー等の介助者であり、サービス被提供者は、老人、障がい者等の被介助者であり、医療の場合、例えば、サービス提供者は、医師、看護師、理学療法士、訓練士、ヘルパー等であり、サービス被提供者は、患者等である。また、販売の場合、例えば、サービス提供者は、店舗の販売員等であり、サービス被提供者は、店舗に来店した客等である。以下の実施形態においては、介護における介助者と被介助者とを例にあげて説明するが、本発明は、これには制限されず、上記の例に読み替え可能である。 In the present invention, the field of service is not particularly limited, and can be used in various fields such as nursing care, medical care, childcare, sales, and customer service such as guidance. In the case of long-term care, for example, the service provider is a caregiver such as a helper, the service recipient is a care recipient such as an elderly person or a person with a disability, and in the case of medical care, for example, the service provider is a doctor. They are nurses, physiotherapists, trainers, helpers, etc., and service recipients are patients, etc. In the case of sales, for example, the service provider is a store salesperson or the like, and the service recipient is a customer or the like who visits the store. In the following embodiments, the caregiver and the care recipient will be described as an example, but the present invention is not limited thereto and can be read as the above example.

本発明の実施形態について説明する。なお、本発明は、以下の実施形態には限定されない。なお、以下の各図において、同一部分には、同一符号を付している。また、各実施形態の説明は、特に言及がない限り、互いの説明を援用できる。さらに、各実施形態の構成は、特に言及がない限り、組合せ可能である。 An embodiment of the present invention will be described. The present invention is not limited to the following embodiments. In each of the following figures, the same parts are designated by the same reference numerals. Further, the explanations of the respective embodiments can be referred to each other's explanations unless otherwise specified. Further, the configurations of the respective embodiments can be combined unless otherwise specified.

［実施形態１］
図１は、本実施形態のサービス行動推定装置（以下、推定装置という）の一例の構成を示すブロック図である。推定装置１０は、例えば、図１（Ａ）に示すように、記憶部１１、位置情報取得部１２、近接判定部１３、時間情報抽出部１４、場所判定部１５、および行動推定部１６を含む。推定装置１０は、例えば、さらに出力部１７を含んでもよい。推定装置１０は、例えば、推定システムともいう。推定装置１０は、例えば、前記各部を含む１つの装置でもよいし、前記各部が、通信回線網を介して接続可能な装置でもよい。前記通信回線網は、例えば、後述の例示と同様である。推定装置１０は、例えば、各部の処理がクラウド上で行われてもよい。 [Embodiment 1]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an example of a service behavior estimation device (hereinafter, referred to as an estimation device) of the present embodiment. As shown in FIG. 1A, the estimation device 10 includes, for example, a storage unit 11, a position information acquisition unit 12, a proximity determination unit 13, a time information extraction unit 14, a location determination unit 15, and an action estimation unit 16. .. The estimation device 10 may further include, for example, an output unit 17. The estimation device 10 is also referred to as an estimation system, for example. The estimation device 10 may be, for example, one device including the above-mentioned parts, or a device in which the above-mentioned parts can be connected via a communication network. The communication network is, for example, the same as the examples described later. In the estimation device 10, for example, processing of each part may be performed on the cloud.

推定装置１０は、例えば、外部機器と通信回線網を介して接続可能である。前記外部機器は、例えば、サーバ、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）、その他に、タブレット、スマートフォン、携帯電話等の端末である。具体例として、サービス提供者である介助者の位置情報およびサービス被提供者である被介助者の位置情報を取得するため、図１（Ｂ）に示すように、端末４０（４０Ｘ、４０Ｙ）と、通信回線網２０を介して接続可能である。端末４０等の外部機器には、例えば、推定装置１０による推定結果が、通信回線網２０を介して出力されてもよい。また、推定装置１０による推定結果は、例えば、サービス行動を記録する記録システム（本実施形態においては、介助行動を記録する記録システム）に利用できることから、図１（Ｂ）に示すように、例えば、前記記録システムを備えるＰＣ５０と、通信回線網２０を介して接続可能であってもよい。また、推定装置１０は、例えば、サーバ（図示せず）と、通信回線網２０を介して接続可能であってもよく、前記推定結果等は、サーバに記憶されてもよい。なお、これらの例には制限されず、例えば、推定装置１０が、前記記録システムを備え、前記推定結果を含む介護記録を作成してもよい。 The estimation device 10 can be connected to an external device via a communication network, for example. The external device is, for example, a server, a PC (personal computer), or a terminal such as a tablet, a smartphone, or a mobile phone. As a specific example, in order to acquire the location information of the caregiver who is the service provider and the location information of the care recipient who is the service recipient, as shown in FIG. 1B, the terminal 40 (40X, 40Y) and , It is possible to connect via the communication network 20. For example, the estimation result by the estimation device 10 may be output to an external device such as the terminal 40 via the communication network 20. Further, since the estimation result by the estimation device 10 can be used for, for example, a recording system for recording service behavior (in the present embodiment, a recording system for recording assistance behavior), for example, as shown in FIG. 1 (B), for example. The PC 50 including the recording system may be connected to the PC 50 via the communication network 20. Further, the estimation device 10 may be able to connect to a server (not shown) via a communication network 20, for example, and the estimation result or the like may be stored in the server. It should be noted that the present invention is not limited to these examples, and for example, the estimation device 10 may include the recording system and create a long-term care record including the estimation result.

通信回線網２０は、特に制限されず、公知の通信回線網を使用でき、有線でも無線でもよい。前記通信回線網は、例えば、インターネット回線、電話回線、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷｉＦｉ（Wireless Fidelity）等があげられる。 The communication line network 20 is not particularly limited, and a known communication line network can be used, and may be wired or wireless. Examples of the communication line network include an Internet line, a telephone line, a LAN (Local Area Network), WiFi (Wireless Fidelity), and the like.

記憶部１１は、識別情報を含むサービス提供者情報、識別情報を含むサービス被提供者情報、および、サービス行動推定条件を記憶する。前記サービス行動推定条件は、場所および前記場所における経過時間と、サービス行動とが紐づけられている。 The storage unit 11 stores service provider information including identification information, service recipient information including identification information, and service behavior estimation conditions. In the service behavior estimation condition, the place, the elapsed time at the place, and the service behavior are associated with each other.

位置情報取得部１２は、サービス提供者について、時間情報と識別情報とが紐づけられた位置情報、および、サービス被提供者について、時間情報と識別情報とが紐づけられた位置情報を取得する。 The location information acquisition unit 12 acquires the location information in which the time information and the identification information are associated with each other for the service provider, and the location information in which the time information and the identification information are associated with the service recipient. ..

近接判定部１３は、同じ時間軸において、前記サービス提供者と前記サービス被提供者とが近接しているか否かを判定する。 The proximity determination unit 13 determines whether or not the service provider and the service recipient are close to each other on the same time axis.

時間情報抽出部１４は、近接している前記サービス提供者と前記サービス被提供者との近接経過時間を抽出する。 The time information extraction unit 14 extracts the proximity elapsed time between the service provider and the service recipient who are in close proximity.

場所判定部１５は、前記サービス提供者または前記サービス被提供者の少なくとも一方の位置情報から、両者が近接していると判定された場所を判定する。 The location determination unit 15 determines a location where it is determined that they are close to each other from the location information of at least one of the service provider and the service recipient.

行動推定部１６は、前記抽出された近接経過時間および前記判定された場所から、前記サービス行動推定条件に基づいて、前記サービス提供者が前記サービス被提供者に行ったサービス行動を推定する。 The behavior estimation unit 16 estimates the service behavior performed by the service provider to the service recipient from the extracted proximity elapsed time and the determined location based on the service behavior estimation condition.

図２に、推定装置１０のハードウエア構成のブロック図を例示する。推定装置１０は、例えば、ＣＰＵ（中央処理装置）１０１、メモリ１０２、バス１０３、入力装置１０４、ディスプレイ１０５、通信デバイス１０６、記憶装置１０７等を有する。推定装置１０の各部は、それぞれのインターフェース（Ｉ／Ｆ）により、バス１０３を介して、相互に接続されている。 FIG. 2 illustrates a block diagram of the hardware configuration of the estimation device 10. The estimation device 10 includes, for example, a CPU (central processing unit) 101, a memory 102, a bus 103, an input device 104, a display 105, a communication device 106, a storage device 107, and the like. Each part of the estimation device 10 is connected to each other by an interface (I / F) via a bus 103.

ＣＰＵ１０１は、推定装置１０の全体の制御を担うプロセッサであり、ＣＰＵには限定されず、他のプロセッサでもよい。推定装置１０において、ＣＰＵ１０１により、例えば、本発明のプログラムやその他のプログラムが実行され、また、各種情報の読み込みや書き込みが行われる。 The CPU 101 is a processor that controls the entire estimation device 10, and is not limited to the CPU, and may be another processor. In the estimation device 10, for example, the program of the present invention and other programs are executed by the CPU 101, and various information is read and written.

推定装置１０は、例えば、バス１０３に接続された通信デバイス１０６により、通信回線網に接続でき、前記通信回線網を介して、外部機器とも接続できる。前記外部機器は、特に制限されず、例えば、端末４０、ＰＣ５０等である。推定装置１０と前記外部機器との接続方式は、特に制限されず、例えば、有線による接続でもよいし、無線による接続でもよい。前記有線による接続は、例えば、コードによる接続でもよいし、通信回線網を利用するためのケーブル等による接続でもよい。前記無線による接続は、例えば、通信回線網を利用した接続でもよいし、無線通信を利用した接続でもよい。前記通信回線網は、特に制限されず、例えば、公知の通信回線網を使用でき、前述と同様である。 The estimation device 10 can be connected to the communication network by, for example, the communication device 106 connected to the bus 103, and can also be connected to an external device via the communication network. The external device is not particularly limited, and is, for example, a terminal 40, a PC 50, or the like. The connection method between the estimation device 10 and the external device is not particularly limited, and may be, for example, a wired connection or a wireless connection. The wired connection may be, for example, a cord connection or a cable connection for using the communication network. The wireless connection may be, for example, a connection using a communication network or a connection using wireless communication. The communication line network is not particularly limited, and for example, a known communication line network can be used, which is the same as described above.

メモリ１０２は、例えば、メインメモリを含み、前記メインメモリは、主記憶装置ともいう。ＣＰＵ１０１が処理を行う際には、例えば、後述する補助記憶装置に記憶されている、本発明のプログラム等の種々の動作プログラム１０８を、メモリ１０２が読み込み、ＣＰＵ１０１は、メモリ１０２からデータを受け取って、プログラム１０８を実行する。前記メインメモリは、例えば、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）である。メモリ１０２は、例えば、さらに、ＲＯＭ（読み出し専用メモリ）を含む。 The memory 102 includes, for example, a main memory, and the main memory is also referred to as a main storage device. When the CPU 101 performs processing, for example, the memory 102 reads various operation programs 108 such as the program of the present invention stored in the auxiliary storage device described later, and the CPU 101 receives data from the memory 102. , Program 108 is executed. The main memory is, for example, a RAM (random access memory). The memory 102 further includes, for example, a ROM (read-only memory).

記憶装置１０７は、例えば、前記メインメモリ（主記憶装置）に対して、いわゆる補助記憶装置ともいう。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体と、前記記憶媒体に読み書きするドライブとを含む。前記記憶媒体は、特に制限されず、例えば、内蔵型でも外付け型でもよく、ＨＤ（ハードディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＭＯ、ＤＶＤ、フラッシュメモリー、メモリーカード等があげられ、前記ドライブは、特に制限されない。記憶装置１０７は、例えば、記憶媒体とドライブとが一体化されたハードディスクドライブ（ＨＤＤ）も例示できる。記憶装置１０７には、例えば、前述のように、プログラム１０８が格納され、前述のように、ＣＰＵ１０１を実行させる際、メモリ１０２が、記憶装置１０７からプログラム１０８を読み込む。また、記憶装置１０７は、例えば、記憶部１１を含み、各種情報を記憶してもよい。 The storage device 107 is also referred to as a so-called auxiliary storage device with respect to the main memory (main storage device), for example. The storage device 107 includes, for example, a storage medium and a drive for reading and writing to the storage medium. The storage medium is not particularly limited, and may be an internal type or an external type, and examples thereof include HD (hard disk), CD-ROM, CD-R, CD-RW, MO, DVD, flash memory, and memory card. The drive is not particularly limited. The storage device 107 may be, for example, a hard disk drive (HDD) in which a storage medium and a drive are integrated. For example, the storage device 107 stores the program 108 as described above, and as described above, the memory 102 reads the program 108 from the storage device 107 when the CPU 101 is executed. Further, the storage device 107 may include, for example, a storage unit 11 and store various types of information.

推定装置１０は、例えば、さらに、入力装置１０４、ディスプレイ１０５を有してもよい。入力装置１０４は、例えば、スキャナー、タッチパネル、キーボード等である。ディスプレイ１０５は、例えば、ＬＥＤディスプレイ、液晶ディスプレイ等があげられる。 The estimation device 10 may further include, for example, an input device 104 and a display 105. The input device 104 is, for example, a scanner, a touch panel, a keyboard, or the like. Examples of the display 105 include an LED display and a liquid crystal display.

つぎに、本実施形態のサービス行動推定方法（以下、推定方法という）は、識別情報を含むサービス提供者情報、識別情報を含むサービス被提供者情報、およびサービス行動推定条件を使用し、位置情報取得工程、近接判定工程、時間情報抽出工程、場所判定工程、および行動推定工程を含む。本実施形態の推定方法は、例えば、図１および図２に示す推定装置１０を用いて実施できる。なお、本実施形態の推定方法は、推定装置１０の使用には限定されない。 Next, the service behavior estimation method (hereinafter referred to as the estimation method) of the present embodiment uses the service provider information including the identification information, the service recipient information including the identification information, and the service behavior estimation condition, and the location information. It includes an acquisition process, a proximity determination process, a time information extraction process, a location determination process, and an action estimation process. The estimation method of this embodiment can be carried out using, for example, the estimation device 10 shown in FIGS. 1 and 2. The estimation method of the present embodiment is not limited to the use of the estimation device 10.

本実施形態の推定方法において使用する各種情報は、前述の通りであって、例えば、推定装置１０の記憶部１１に記憶した情報が使用できる。 The various information used in the estimation method of the present embodiment is as described above, and for example, the information stored in the storage unit 11 of the estimation device 10 can be used.

前記位置情報取得工程は、サービス提供者について、時間情報と識別情報とが紐づけられた位置情報、および、サービス被提供者について、時間情報と識別情報とが紐づけられた位置情報を取得する。この工程は、例えば、推定装置１０の位置情報取得部１２により実行できる。 The location information acquisition process acquires location information in which time information and identification information are associated with the service provider, and location information in which time information and identification information are associated with the service recipient. .. This step can be executed, for example, by the position information acquisition unit 12 of the estimation device 10.

前記近接判定工程は、同じ時間軸において、前記サービス提供者と前記サービス被提供者とが近接しているか否かを判定する。この工程は、例えば、推定装置１０の近接判定部１３により実行できる。 The proximity determination step determines whether or not the service provider and the service recipient are close to each other on the same time axis. This step can be executed, for example, by the proximity determination unit 13 of the estimation device 10.

前記時間情報抽出工程は、近接している前記サービス提供者と前記サービス被提供者との近接経過時間を抽出する。この工程は、例えば、推定装置１０の時間情報抽出部１４により実行できる。 The time information extraction step extracts the proximity elapsed time between the service provider and the service recipient who are in close proximity. This step can be executed, for example, by the time information extraction unit 14 of the estimation device 10.

前記場所判定工程は、前記サービス提供者または前記サービス被提供者の少なくとも一方の位置情報から、両者が近接していると判定された場所を判定する。この工程は、例えば、推定装置１０の場所判定部１５により実行できる。 The location determination step determines a location where it is determined that they are close to each other from the location information of at least one of the service provider and the service recipient. This step can be executed, for example, by the location determination unit 15 of the estimation device 10.

前記行動推定工程は、前記抽出された近接経過時間および前記判定された場所から、前記サービス行動推定条件に基づいて、前記サービス提供者が前記サービス被提供者に行ったサービス行動を推定する。この工程は、例えば、推定装置１０の行動推定部１６により実行できる。 In the behavior estimation step, the service behavior performed by the service provider to the service recipient is estimated from the extracted proximity elapsed time and the determined location based on the service behavior estimation condition. This step can be executed, for example, by the behavior estimation unit 16 of the estimation device 10.

本実施形態の推定方法は、例えば、さらに、推定結果を出力する出力工程を含んでもよい。この工程は、例えば、推定装置１０の出力部１７により実行できる。 The estimation method of the present embodiment may further include, for example, an output step of outputting an estimation result. This step can be performed, for example, by the output unit 17 of the estimation device 10.

つぎに、本実施形態の推定装置および推定方法について、介護現場において、前記位置情報の取得にビーコンを利用した例をあげて説明する。なお、本発明は、これには制限されない。 Next, the estimation device and the estimation method of the present embodiment will be described with reference to an example in which a beacon is used to acquire the position information at a nursing care site. The present invention is not limited to this.

まず、図３に、介護現場の一例を示す。図３において、左側の図は、介護現場の部屋の間取りの一例である。前記部屋には、複数の被介助者が過ごすための共用部と、トイレ１、トイレ２、更衣室、および浴室が含まれる。そして、この部屋には、その位置を示すシグナルを発信する発信機３０（３０ａ〜３０ｍ）が設置されている。発信機３０は、例えば、シグナルとして電波を発するビーコン（例えば、ＢＬＥビーコン等）等があげられ、それぞれの発信機３０ａ〜３０ｍは、例えば、電波が、固有の識別情報（ＩＤ）を含む。また、被介助者Ａ〜Ｄも、発信機３０（３０Ａ〜３０Ｄ）を携帯している。被介助者が携帯する発信機３０は、例えば、携帯しやすい形態が好ましく、具体例として、首からかけることができるカード型の端末でもよいし、スマートフォン等の端末でもよい。被介助者Ａ〜Ｄの発信機３０Ａ〜３０Ｄも、発信機３０ａ〜３０ｍと同様に、例えば、それぞれ、電波が、固有の識別情報（ＩＤ）を含む。一方、介助者Ｘ、Ｙは、それぞれ、前記シグナルを受信する受信機４０（４０Ｘ、４０Ｙ）を携帯している。受信機４０は、例えば、スマートフォン等の端末である。受信機４０は、例えば、それぞれの識別情報（ＩＤ）を含み、それぞれの発信機３０に近づくと、発信機３０が発するシグナル情報（発信機３０のＩＤを含む）を受信する。具体的には、受信機４０は、発信機３０に近づくほど、相対的に強い強度のシグナルを受信し、発信機３０から離れるほど、相対的に弱い強度のシグナルを受信し、発信機３０から所定の距離を超えると、シグナルを受信できなくなる。 First, FIG. 3 shows an example of a nursing care site. In FIG. 3, the figure on the left is an example of the floor plan of the room at the nursing care site. The room includes a common area for a plurality of people to be assisted, a toilet 1, a toilet 2, a changing room, and a bathroom. Then, in this room, a transmitter 30 (30a to 30m) that transmits a signal indicating the position is installed. The transmitter 30 includes, for example, a beacon (for example, a BLE beacon or the like) that emits a radio wave as a signal, and each of the transmitters 30a to 30m contains, for example, a unique identification information (ID) in the radio wave. In addition, the persons A to D also carry the transmitter 30 (30A to 30D). The transmitter 30 carried by the person being assisted is preferably in a form that is easy to carry, and as a specific example, it may be a card-type terminal that can be hung from the neck, or a terminal such as a smartphone. Similarly to the transmitters 30a to 30m, the radio waves of the transmitters 30A to 30D of the people to be assisted A to D also include unique identification information (ID), for example. On the other hand, the caregivers X and Y each carry a receiver 40 (40X, 40Y) for receiving the signal. The receiver 40 is, for example, a terminal such as a smartphone. The receiver 40 includes, for example, each identification information (ID), and when approaching each transmitter 30, receives signal information (including the ID of the transmitter 30) emitted by the transmitter 30. Specifically, the receiver 40 receives a relatively strong signal as it approaches the transmitter 30, and receives a relatively weak signal as it moves away from the transmitter 30, and the receiver 40 receives a relatively weak signal from the transmitter 30. If the distance exceeds a predetermined distance, the signal cannot be received.

このため、例えば、介助者Ｘが、トイレ１にいる場合、介助者Ｘの受信機４０Ｘは、部屋に設置された発信機３０ａ〜３０ｊのうち、発信機３０ｊから最も強いシグナル情報を受信する。また、被介助者Ａを介助している場合、介助者Ｘの受信機４０Ｘは、複数の被介助者のうち、被介助者Ａの携帯する発信機３０Ａから最も強いシグナル情報を受信することになる。そして、介助者Ｘの受信機４０Ｘは、図１（Ｂ）に示すように、通信回線網２０を介して推定装置１０に接続されるため、推定装置１０は、受信機４０Ｘから、時間情報に紐づけられた、発信機３０の識別情報を含むシグナル情報を取得することになる。 Therefore, for example, when the caregiver X is in the toilet 1, the receiver 40X of the caregiver X receives the strongest signal information from the transmitters 30j among the transmitters 30a to 30j installed in the room. Further, when assisting the person being assisted A, the receiver 40X of the person being assisted X receives the strongest signal information from the transmitter 30A carried by the person being assisted A among the plurality of people being assisted. Become. Then, as shown in FIG. 1 (B), the receiver 40X of the caregiver X is connected to the estimation device 10 via the communication network 20, so that the estimation device 10 receives time information from the receiver 40X. The linked signal information including the identification information of the transmitter 30 will be acquired.

推定装置１０の記憶部１１には、識別情報を含む介助者情報（サービス提供者情報）、識別情報を含む被介助者情報（サービス被提供者情報）、および、介助行動推定条件（サービス行動推定条件）を記憶させる。記憶部１１は、さらに、例えば、場所情報、近接条件等を含んでもよい。 In the storage unit 11 of the estimation device 10, caregiver information including identification information (service provider information), care recipient information including identification information (service recipient information), and assistance behavior estimation conditions (service behavior estimation) Condition) is memorized. The storage unit 11 may further include, for example, location information, proximity conditions, and the like.

前記介助者情報において、識別情報とは、例えば、介助者を一意に特定できる情報であり、氏名、ＩＤ、端末（受信機）４０のＩＤ等があげられる。また、前記介助者情報は、例えば、さらに、介助者のスキル、実務年数等を含んでもよい。 In the caregiver information, the identification information is, for example, information that can uniquely identify the caregiver, and includes a name, an ID, an ID of the terminal (receiver) 40, and the like. In addition, the caregiver information may further include, for example, the skill of the caregiver, the number of years of work, and the like.

前記被介助者情報において、識別情報とは、例えば、被介助者を一意に特定できる情報であり、氏名、ＩＤ、端末（発信機）３０のＩＤ等があげられる。また、前記被介助者情報は、例えば、さらに、被介助者の病状、投薬等を含む治療情報等を含んでもよい。 In the person being assisted information, the identification information is, for example, information that can uniquely identify the person being assisted, and includes a name, an ID, an ID of a terminal (transmitter) 30, and the like. In addition, the person being assisted information may further include, for example, treatment information including the medical condition, medication, etc. of the person being assisted.

前記介助行動推定条件は、場所および前記場所における経過時間と、介助行動とが紐づけられている。前記介助行動推定条件は、例えば、介護における介助行動ごとに、任意に設定できる。具体例として、トイレをあげる。場所がトイレの場合、そこで行われる介助行動は、被介助者に対するトイレの介助である。そして、トイレの介助に必要とされる時間（ｎ分）は、例えば、経験則等に基づいて、任意に設定できるため、介助者Ｘと被介助者Ａとが同じトイレにおいて近接した距離におり、その近接した状態で所定の時間（ｎ分）が経過したならば、介助者Ｘによって、被介助者Ａに対してトイレの介助が行われたと推定できる。このため、介助行動のそれぞれについて、行われる場所と、その介助行動に必要な時間とを紐づけることで、前記介助行動推定条件を、予め設定できる。 The assisting behavior estimation condition is associated with the location, the elapsed time at the location, and the assisting behavior. The assistance behavior estimation condition can be arbitrarily set for each assistance behavior in long-term care, for example. A specific example is a toilet. If the location is a toilet, the assistive action taken there is to assist the person being assisted. Then, the time (n minutes) required for assisting the toilet can be arbitrarily set based on, for example, an empirical rule, so that the caregiver X and the person being assisted A are close to each other in the same toilet. If a predetermined time (n minutes) elapses in the close state, it can be estimated that the caregiver X has assisted the person A in the toilet. Therefore, for each of the assisting behaviors, the assisting behavior estimation condition can be set in advance by associating the place where the assisting behavior is performed with the time required for the assisting behavior.

前記介助行動推定条件は、例えば、過去の介助行動の情報を学習データとして学習させた条件設定モジュールを生成し、前記条件設定モジュールを使用して設定してもよい。前記学習データには、例えば、介助行動に対する介助人数、介助行動に対する介助時間、介助行動を行う際の介助者と被介助者との近接条件等を含んでもよい。 The assisting behavior estimation condition may be set, for example, by generating a condition setting module in which information on past assisting behavior is learned as learning data and using the condition setting module. The learning data may include, for example, the number of people assisted for the assisting behavior, the assisting time for the assisting behavior, the proximity condition between the caregiver and the person being assisted when performing the assisting behavior, and the like.

前記介助行動推定条件は、例えば、さらに、各介助行動に対する介助者の人数情報、介助者のスケジュール情報および被介助者のスケジュール情報から選択される少なくとも一つを含んでもよい。 The assisting behavior estimation condition may further include at least one selected from, for example, the number of caregivers, the caregiver's schedule information, and the care recipient's schedule information for each assisting behavior.

前記場所情報は、例えば、発信機３０のそれぞれについて、固有のＩＤと設置場所とを紐付けた情報である。図３を例にあげれば、前記場所情報は、例えば、発信機３０ｊの固有のＩＤとトイレ１とが紐づけられた情報、発信機３０ｋの固有のＩＤとトイレ２とが紐づけられた情報等を含む。 The location information is, for example, information in which a unique ID and an installation location are associated with each of the transmitters 30. Taking FIG. 3 as an example, the location information includes, for example, information in which the unique ID of the transmitter 30j is associated with the toilet 1, and information in which the unique ID of the transmitter 30k and the toilet 2 are associated. Etc. are included.

前記近接条件は、例えば、位置情報となるシグナルの種類、推定精度を高くするか否かによって、適宜設定できる。介助者が携帯する受信機４０は、例えば、一定距離以下であれば、発信機３０からのシグナルを受信できるが、シグナル強度は、発信機３０との距離が近い程、受信するシグナル強度は大きくなり、発信機３０との距離が遠い程、受信するシグナル強度は小さくなる。このため、介助者と被介助者とが近接しているか否かは、例えば、シグナル強度について任意の閾値を設定し、前記閾値以上であれば近接していると判定し、前記閾値未満であれば近接していないと判定できる。このため、例えば、予め、被介助者によって介助者の介助を行っている状態において、介助行動ごとに、シグナル強度を受信し、それに基づいて、近接か否かの前記閾値を設定できる。 The proximity condition can be appropriately set depending on, for example, the type of signal used as position information and whether or not the estimation accuracy is improved. For example, the receiver 40 carried by the caregiver can receive the signal from the transmitter 30 if the distance is less than a certain distance, but the signal strength is higher as the distance from the transmitter 30 is closer. Therefore, the farther the distance from the transmitter 30, the lower the signal strength received. Therefore, whether or not the caregiver and the person being assisted are close to each other is determined by, for example, setting an arbitrary threshold value for the signal intensity, determining that the caregiver is close to the threshold value or more, and not being close to the threshold value. If so, it can be determined that they are not close to each other. Therefore, for example, in a state where the care recipient is assisting the caregiver in advance, the signal intensity can be received for each assisting action, and the threshold value for proximity or not can be set based on the signal intensity.

つぎに、具体例として、介護現場における介助行動の推定について、図４のフローチャートを用いて説明する。 Next, as a specific example, the estimation of the assisting behavior at the nursing care site will be described with reference to the flowchart of FIG.

まず、介助者について、時間と識別情報とが紐づけられた位置情報、および、被介助者について、時間と識別情報とが紐づけられた位置情報を取得する（Ｓ１０１）。具体的には、介助者の受信機４０により、所定距離に近づいた発信機３０から、シグナル情報を受信する。本実施形態においては、介助者の受信機４０が受信するシグナル情報が、例えば、介助者の位置情報および被介助者の位置情報となる。すなわち、各発信機３０に対してシグナルを受信できる距離に近づいた場合、発信機３０のＩＤを含むシグナル情報を受信し、前記シグナル情報は、時間情報と紐づけられている。そして、前記シグナル情報は、具体的には、場所を示す発信機３０ａ〜３０ｍのシグナル情報Ｐと、被介助者を示す発信機３０Ａ〜３０Ｄのシグナル情報Ｈとを含む。これらのシグナル情報によれば、例えば、場所を示すシグナル情報Ｐから、介助者の位置（具体的には、場所）がわかり、被介助者を示すシグナル情報Ｈから、介助者の受信機４０がシグナルを受信できる位置に被介助者がいることがわかる。このため、前述のように、前記シグナル情報の取得が、介助者の位置情報および被介助者の位置情報の取得に該当することになる。 First, for the caregiver, the position information associated with the time and the identification information is acquired, and for the person being assisted, the position information associated with the time and the identification information is acquired (S101). Specifically, the caregiver's receiver 40 receives signal information from the transmitter 30 that has approached a predetermined distance. In the present embodiment, the signal information received by the caregiver's receiver 40 is, for example, the caregiver's position information and the care recipient's position information. That is, when the distance that the signal can be received for each transmitter 30 is approached, the signal information including the ID of the transmitter 30 is received, and the signal information is associated with the time information. Then, the signal information specifically includes the signal information P of the transmitters 30a to 30m indicating the location and the signal information H of the transmitters 30A to 30D indicating the person being assisted. According to these signal information, for example, the position (specifically, the location) of the caregiver can be known from the signal information P indicating the location, and the receiver 40 of the caregiver can be obtained from the signal information H indicating the person being assisted. It can be seen that the person being assisted is in a position where the signal can be received. Therefore, as described above, the acquisition of the signal information corresponds to the acquisition of the position information of the caregiver and the position information of the person being assisted.

受信機４０が、同時点において、場所に設置されている発信機３０ａ〜３０ｍから複数のシグナル情報Ｐを受信した場合、例えば、最もシグナル強度が高いものを選択すればよい。また、受信機４０が、同時点において、被介助者が携帯している発信機３０Ａ〜３０Ｄから複数のシグナル情報を受信した場合、例えば、最もシグナル強度が高いものを選択する。 When the receiver 40 receives a plurality of signal information Ps from the transmitters 30a to 30m installed at the same point, for example, the one having the highest signal strength may be selected. Further, when the receiver 40 receives a plurality of signal information from the transmitters 30A to 30D carried by the person being assisted at the same time, for example, the one having the highest signal strength is selected.

そして、同じ時間軸において、前記介助者の位置情報と前記被介助者の位置情報とから、前記介助者と前記被介助者とが近接しているか否かを判定する。この判定は、例えば、前述した近接条件を利用できる。すなわち、前記介助者の受信機４０が受信したシグナル情報のうち、前記被介助者の発信機３０からのシグナル情報Ｈは、前記被介助者の位置情報および前記介助者の位置情報であり、前記シグナル情報Ｈにおけるシグナル強度は、両者の距離に対応する。このため、シグナル情報Ｈの前記シグナル強度について、前記近接条件であるシグナル強度の閾値以上であるかを判定し（Ｓ１０２）、前記閾値以上の場合（ＹＥＳ）、近接すると判定し（Ｓ１０３）、前記閾値未満の場合（ＮＯ）、近接しないと判定できる（Ｓ１０４）。 Then, on the same time axis, it is determined whether or not the caregiver and the care recipient are close to each other from the position information of the caregiver and the position information of the care recipient. For this determination, for example, the proximity condition described above can be used. That is, among the signal information received by the receiver 40 of the caregiver, the signal information H from the transmitter 30 of the care recipient is the position information of the care recipient and the position information of the caregiver. The signal intensity in the signal information H corresponds to the distance between the two. Therefore, it is determined whether or not the signal intensity of the signal information H is equal to or greater than the threshold value of the signal intensity which is the proximity condition (S102), and when the signal intensity is equal to or greater than the threshold value (YES), it is determined that the signal intensity is close to the threshold value (S103). If it is less than the threshold value (NO), it can be determined that they are not close to each other (S104).

つぎに、近接している前記介助者と前記被介助者との近接経過時間を抽出する（Ｓ１０６）。前記介助者の位置情報および前記被介助者の位置情報である前記シグナル情報Ｈは、時間情報と紐付けされて習得される。このため、前記介助者と前記被介助者とが近接しているとの判定が連続する時間を、前記近接経過時間として抽出できる。 Next, the proximity elapsed time between the caregiver and the person being assisted in close proximity is extracted (S106). The position information of the caregiver and the signal information H, which is the position information of the person being assisted, are acquired in association with the time information. Therefore, the time during which the determination that the caregiver and the person being assisted are close to each other is continuous can be extracted as the proximity elapsed time.

一方、前記介助者の位置情報から、両者が近接していると判定された場所を判定する（Ｓ１０７）。本実施形態においては、前記介助者の受信機４０が受信した、場所を示す発信機３０ａ〜３０ｍからのシグナル情報Ｐは、前記介助者の位置を示すことになる。このため、前記介助者と前記被介助者とが近接していると判定された時間における、前記場所を示すシグナル情報Ｐから、前記介助者の場所を判定でき、これにより前記被介助者も同じ場所にいたと判定できる。 On the other hand, from the position information of the caregiver, a place where it is determined that the two are close to each other is determined (S107). In the present embodiment, the signal information P from the transmitters 30a to 30m indicating the location received by the receiver 40 of the caregiver indicates the position of the caregiver. Therefore, the location of the caregiver can be determined from the signal information P indicating the location at the time when the caregiver and the person being assisted are determined to be close to each other, whereby the person being assisted is also the same. It can be determined that you were in a place.

そして、前記抽出された近接経過時間および前記判定された場所から、前記介助行動推定条件に基づいて、前記介助者が前記被介助者に行った介助行動を推定する。具体的には、前記抽出された近接経過時間および前記判定された場所について、前記介助行動推定条件に該当するものがあるかを検索し（Ｓ１０８）、ある場合（ＹＥＳ）、その介助行動であると推定し（Ｓ１０９）、ない場合（ＮＯ）、該当する介助行動がないと推定する（Ｓ１１０）。また、前述のように、Ｓ１０２工程において、近接しないと判定した場合（Ｓ１０４）は、介助行動は行っていないと判定する（Ｓ１１１）。そして、これらの推定結果を出力して（Ｓ１１２）、終了する（ＥＮＤ）。 Then, the assisting behavior performed by the assisting person on the assisted person is estimated from the extracted proximity elapsed time and the determined location based on the assisting behavior estimation condition. Specifically, with respect to the extracted proximity elapsed time and the determined place, it is searched whether there is a thing corresponding to the assistance action estimation condition (S108), and if there is (YES), it is the assistance action. (S109), and if not (NO), it is estimated that there is no corresponding assistive action (S110). Further, as described above, when it is determined in the step S102 that they are not close to each other (S104), it is determined that the assisting action is not performed (S111). Then, these estimation results are output (S112), and the process ends (END).

これらの工程は、例えば、複数の介助者の受信機４０からのシグナル情報ごとに、並行して行うことができる。これによって、各介助者について、複数の被介助者に対する介助行動を推定できる。 These steps can be performed in parallel for each signal information from the receivers 40 of a plurality of caregivers, for example. Thereby, for each caregiver, the care behavior for a plurality of care recipients can be estimated.

本実施形態によれば、前述のように、推定した介助行動の情報を、介護記録等のサービス情報記録の作成に利用することができる。また、これには制限されず、例えば、介護状況を把握することで、介助者である職員の配置を最適化したり、リアルタイムでの状況を把握することで、他の職員に支援を指示することも可能となる。 According to the present embodiment, as described above, the estimated assistance behavior information can be used for creating a service information record such as a long-term care record. In addition, it is not limited to this, for example, by grasping the care situation, the placement of the staff who is the caregiver is optimized, and by grasping the situation in real time, the support is instructed to other staff. Is also possible.

本実施形態において、前記サービス提供者および前記サービス被提供者の位置情報は、ビーコンから得られるシグナル情報を例としてあげたが、これには制限されず、例えば、ＲＦＩＤ、ＷｉＦｉ、可視光、超音波、ＰＤＲ、ＧＰＳ等も利用できる。 In the present embodiment, the location information of the service provider and the service recipient has been given as an example the signal information obtained from the beacon, but the present invention is not limited to this, and for example, RFID, WiFi, visible light, and ultra. Sound waves, PDR, GPS, etc. can also be used.

［実施形態２］
本実施形態は、さらに、推定装置１０を用いた推定方法における各処理について、具体例を示す。以下、実施形態１と同様に、発信機３０（例えば、ビーコン）からシグナル（電波）が発信され、受信機４０がシグナルを受信し、そのシグナル情報を位置情報として受信機４０から推定装置１０が取得する形態を例にあげて説明する。 [Embodiment 2]
The present embodiment further shows specific examples of each process in the estimation method using the estimation device 10. Hereinafter, as in the first embodiment, a signal (radio wave) is transmitted from the transmitter 30 (for example, a beacon), the receiver 40 receives the signal, and the estimation device 10 receives the signal information as position information from the receiver 40. The form to be acquired will be described as an example.

（１）場所の判定
図３に示すように、部屋の各場所に、発信機３０ａ〜３０ｍが配置されており、推定装置１０の記憶部１１には、図５（Ａ）（ｉ）に示すように、発信機３０のＩＤと、それが設置されている場所とが、紐づけて記憶されている。 (1) Determining the location As shown in FIG. 3, transmitters 30a to 30m are arranged in each location in the room, and the storage unit 11 of the estimation device 10 is shown in FIGS. 5 (A) and 5 (i). As described above, the ID of the transmitter 30 and the place where the transmitter 30 is installed are stored in association with each other.

受信機４０から取得したシグナル情報は、例えば、時刻と、受信シグナル情報に含まれる発信機３０のＩＤと、シグナル強度とが紐づけられている。具体例として、介助者Ｘの受信機４０により受信された場所を示すシグナル情報を、図５（Ａ）（ii）に例示する。前記シグナル情報は、例えば、所定時間ごとの情報が使用でき、前記所定時間は、適宜設定でき、例えば、１分間隔である。 In the signal information acquired from the receiver 40, for example, the time, the ID of the transmitter 30 included in the received signal information, and the signal intensity are associated with each other. As a specific example, signal information indicating the location received by the receiver 40 of the caregiver X is illustrated in FIGS. 5 (A) and 5 (ii). As the signal information, for example, information for each predetermined time can be used, and the predetermined time can be appropriately set, for example, at 1-minute intervals.

前記シグナル情報は、発信機３０のＩＤを含み、また、図５（Ａ）（ｉ）に示すように、ＩＤと場所とは紐づけられている。このため、図５（Ａ）（ii）に例示するシグナル情報から、図５（Ａ）（iii）に例示されるように、介助者Ｘの各時刻における場所が判定できる。この際、シグナル強度の閾値を設定し、シグナル強度が閾値以上である場合に、そのシグナルを発した発信機３０の設置場所を、介助者Ｘの場所と判断してもよい。前記閾値は、特に制限されず、任意に設定できる。 The signal information includes the ID of the transmitter 30, and as shown in FIGS. 5 (A) and 5 (i), the ID and the location are associated with each other. Therefore, from the signal information illustrated in FIGS. 5 (A) and 5 (ii), the location of the caregiver X at each time can be determined as illustrated in FIGS. 5 (A) and 5 (iii). At this time, a threshold value of the signal intensity may be set, and when the signal intensity is equal to or higher than the threshold value, the installation location of the transmitter 30 that emits the signal may be determined as the location of the caregiver X. The threshold value is not particularly limited and can be set arbitrarily.

（２）近接する被介助者の判定
図３に示すように、被介助者Ａ〜Ｄは、それぞれ、発信機３０Ａ〜３０Ｄを携帯しており、推定装置１０の記憶部１１には、図５（Ｂ）（ｉ）に示すように、発信機３０のＩＤと、それを携帯する被介助者の識別情報とが、紐づけて記憶されている。 (2) Judgment of Closely Assisted Persons As shown in FIG. 3, the assisted persons A to D carry transmitters 30A to 30D, respectively, and the storage unit 11 of the estimation device 10 has FIG. 5 (B) As shown in (i), the ID of the transmitter 30 and the identification information of the person being assisted who carries the ID are stored in association with each other.

受信機４０から取得したシグナル情報は、例えば、時刻と、受信シグナル情報に含まれる発信機３０のＩＤと、シグナル強度とが紐づけられている。具体例として、介助者Ｘの受信機４０により受信された被介助者を示すシグナル情報を、図５（Ｂ）（ii）に例示する。前記シグナル情報は、例えば、所定時間ごとの情報が使用でき、前記所定時間は、適宜設定でき、例えば、１分間隔である。 In the signal information acquired from the receiver 40, for example, the time, the ID of the transmitter 30 included in the received signal information, and the signal intensity are associated with each other. As a specific example, signal information indicating the person being assisted received by the receiver 40 of the caregiver X is illustrated in FIGS. 5 (B) and 5 (ii). As the signal information, for example, information for each predetermined time can be used, and the predetermined time can be appropriately set, for example, at 1-minute intervals.

前記シグナル情報は、発信機３０のＩＤを含み、また、図５（Ｂ）（ｉ）に示すように、ＩＤと被介助者とは紐づけられている。このため、図５（Ｂ）（ii）に例示するシグナル情報から、図５（Ｂ）（iii）に例示されるように、介助者Ｘの各時刻における近接した被介助者が判定できる。この際、シグナル強度の閾値を設定し、シグナル強度が閾値以上である場合に、そのシグナルを発した発信機３０を携帯する被介助者を、介助者Ｘが近接した被介助者と判定してもよい。前記閾値は、特に制限されず、任意に設定できる。受信機４０が、例えば、同時点において、複数の被介助者が携帯する発信機３０からのシグナル情報を受信した場合、一人の介助者が、同時に複数の被介助者と近接していると判定できる。 The signal information includes the ID of the transmitter 30, and as shown in FIGS. 5 (B) and 5 (i), the ID and the person being assisted are associated with each other. Therefore, from the signal information illustrated in FIGS. 5 (B) and 5 (ii), as illustrated in FIGS. 5 (B) and 5 (iii), it is possible to determine the person being assisted in close proximity at each time of the caregiver X. At this time, a threshold value of the signal intensity is set, and when the signal intensity is equal to or higher than the threshold value, the person being assisted who carries the transmitter 30 that emits the signal is determined to be the person being assisted by the caregiver X. May be good. The threshold value is not particularly limited and can be set arbitrarily. When the receiver 40 receives signal information from the transmitter 30 carried by a plurality of people to be assisted at the same time, for example, it is determined that one caregiver is in close proximity to the plurality of people to be assisted at the same time. it can.

複数の介助者のそれぞれの受信機４０で受信されたシグナル情報について、それぞれ、前記（１）および（２）の処理を行う。その結果、例えば、図６の表に示すように、介助者（Ｘ、Ｙ、Ｚ）ごとに、所定時間ごとの場所および近接した被介助者が判定できる。 The processing of (1) and (2) above is performed on the signal information received by each of the receivers 40 of the plurality of caregivers, respectively. As a result, for example, as shown in the table of FIG. 6, for each caregiver (X, Y, Z), the location at each predetermined time and the nearby care recipient can be determined.

（４）近接経過時間の抽出
介助者と被介助者との近接判定について、例えば、開始時刻と終了時刻とから、その時間の長さを、近接経過時間として抽出できる。図６の表に基づけば、例えば、介助者Ｘの場合、トイレにおいて被介助者Ａと近接している近接経過時間が、１０：０３〜１０：０５の２分間であることが抽出できる。 (4) Extraction of Proximity Elapsed Time Regarding the proximity determination between the caregiver and the person being assisted, for example, the length of the time can be extracted as the proximity elapsed time from the start time and the end time. Based on the table of FIG. 6, for example, in the case of the caregiver X, it can be extracted that the proximity elapsed time in close proximity to the care recipient A in the toilet is 2 minutes from 10:03 to 10:05.

（５）介助行動の推定
前記介助行動推定条件として、例えば、トイレで２分以上の近接と、トイレ介助とが紐づけられている場合、図６における介助者Ｘは、１０：０３〜１０：０５の間、被介助者Ａに対してトイレ介助を行っていると推定することができる。 (5) Estimating Assistance Behavior As the condition for estimating assistance behavior, for example, when the proximity of 2 minutes or more in the toilet and the toilet assistance are linked, the caregiver X in FIG. 6 is 10: 03-10: It can be estimated that during 05, the person being assisted A is assisted in the toilet.

［実施形態３］
前記介助行動推定条件は、前述のように、場所および前記場所における経過時間と、介助行動とが紐づけられている。前記経過時間は、例えば、介助行動ごとに、最低時間、最大時間、またはその両方を含むことが好ましい。前記経過時間について、最低時間および最大時間は、例えば、過去の実際の介護記録から設定してもよいし、過去の実際の介護記録を学習データとして、学習により算出することもできる。 [Embodiment 3]
As described above, the assisting behavior estimation condition is associated with the location, the elapsed time at the location, and the assisting behavior. The elapsed time preferably includes, for example, a minimum time, a maximum time, or both for each assistive action. With respect to the elapsed time, the minimum time and the maximum time may be set from, for example, the past actual long-term care record, or may be calculated by learning using the past actual long-term care record as learning data.

前記経過時間は、例えば、変数であり、被介助者ごとに設定してもよいし、介助者ごとに設定してもよい。被介助者の身体の状態によって、入浴等に要する時間は異なるため、より正確な推定には、被介助者ごとに、介助行動に要する経過時間を設定することが好ましい。また、介助者のスキルによって、介助に要する時間は異なるため、より正確な推定には、介助者ごとに、介助行動に要する経過時間を設定することが好ましい。前記経過時間は、例えば、過去の実際の介護記録から設定してもよいし、前記介護記録を学習データとして用いた学習により設定してもよい。 The elapsed time is, for example, a variable and may be set for each person being assisted or for each person being assisted. Since the time required for bathing or the like differs depending on the physical condition of the person being assisted, it is preferable to set the elapsed time required for the assisting action for each person being assisted for more accurate estimation. In addition, since the time required for assistance differs depending on the skill of the caregiver, it is preferable to set the elapsed time required for the assistance action for each caregiver for more accurate estimation. The elapsed time may be set from, for example, a past actual long-term care record, or may be set by learning using the long-term care record as learning data.

前記介助行動推定条件は、例えば、前述のように、介助者の人数情報、介助者のスケジュール情報、被介助者のスケジュール情報からなる群から選択された少なくとも一つの情報を含んでもよい。 The assisting behavior estimation condition may include, for example, at least one information selected from the group consisting of the number of caregivers, the schedule information of the caregiver, and the schedule information of the care recipient, as described above.

介助者の人数情報は、例えば、介助行動に必要な介助者の人数であり、介助行動ごとに設定できる。例えば、被介助者Ａの排泄介助に必要な人数が２名と設定されている場合、排泄介助に関与した介助人数が１名と推定された場合には、介助者の人数情報に合致していないとして、排泄介助を、被介助者Ａに対する推定行動から除外できる。 The number of caregivers information is, for example, the number of caregivers required for the caregiver action, and can be set for each caregiver action. For example, when the number of people required for excretion assistance of the person being assisted A is set to 2, and the number of people involved in excretion assistance is estimated to be 1, it matches the number of caregivers information. If not, excretion assistance can be excluded from the presumed behavior towards the person being assisted A.

介助者のスケジュール情報は、例えば、特定の介助行動（例えば、入浴介助）を担当する曜日、時間帯等である。例えば、介助者Ｘの入浴介助担当が毎週月曜日の予定であった場合に、介助者Ｘについて木曜日に入浴介助と推定された場合、前記スケジュール情報と異なる介助行動であることから、介助者Ｘの入浴介助を、推定行動から除外できる。 The caregiver's schedule information is, for example, the day of the week, the time zone, or the like in charge of a specific care action (for example, bathing assistance). For example, if the person in charge of bathing assistance of the caregiver X is scheduled for every Monday, and the caregiver X is estimated to be bathing assistance on Thursday, the caregiver X's behavior is different from the schedule information. Bathing assistance can be excluded from presumed behavior.

被介助者のスケジュール情報とは、例えば、入浴の曜日および時刻、食事の時刻、リハビリテーションの曜日および時刻等である。例えば、被介助者Ａが月曜日および木曜日に入浴の予定であった場合に、被介助者Ａに対する火曜日の入浴介助が推定された場合、前記スケジュール情報と異なる介助行動であることから、被介助者Ａに対する火曜日の入浴介助を、推定行動から除外できる。 The schedule information of the person being assisted is, for example, the day and time of bathing, the time of meal, the day and time of rehabilitation, and the like. For example, if the person being assisted A is scheduled to take a bath on Monday and Thursday, and the person being assisted A is estimated to be assisted in bathing on Tuesday, the person being assisted will be assisted because the behavior is different from the schedule information. Tuesday's bathing assistance for A can be excluded from presumed behavior.

［実施形態４］
本実施形態のプログラムは、前記本発明の推定方法を、コンピュータ上で実行可能なプログラムである。または、本実施形態のプログラムは、例えば、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。前記記録媒体としては、特に限定されず、例えば、前述のような記憶媒体等があげられる。 [Embodiment 4]
The program of the present embodiment is a program capable of executing the estimation method of the present invention on a computer. Alternatively, the program of this embodiment may be recorded on, for example, a computer-readable recording medium. The recording medium is not particularly limited, and examples thereof include the storage medium described above.

［実施形態５］
本発明のサービス情報記録装置は、記憶部、入力部、サービス行動推定部、および出力部を含み、前記記憶部は、サービス記録用シートを記憶し、前記サービス記録用シートは、サービス提供者情報、サービス被提供者情報、およびサービス行動情報を入力するセルを含み、前記入力部は、前記サービス記録用シートのセルに、情報を入力し、前記サービス行動推定部は、前記本発明のサービス行動推定装置であり、サービス提供者がサービス被提供者に行ったサービス行動を推定し、前記出力部は、前記サービス記録用シートを出力することを特徴とする。 [Embodiment 5]
The service information recording device of the present invention includes a storage unit, an input unit, a service behavior estimation unit, and an output unit. The storage unit stores a service recording sheet, and the service recording sheet stores service provider information. , Service recipient information, and a cell for inputting service behavior information, the input unit inputs information into the cell of the service recording sheet, and the service behavior estimation unit is the service behavior of the present invention. It is an estimation device, and is characterized in that a service action performed by a service provider to a service recipient is estimated, and the output unit outputs the service record sheet.

本発明のサービス情報記録方法は、入力工程、サービス行動推定工程、および出力工程を含み、前記入力工程は、サービス記録用シートのセルに、情報を入力し、前記サービス記録用シートは、サービス提供者情報、サービス被提供者情報、およびサービス行動情報を入力するセルを含み、前記サービス行動推定工程は、前記本発明のサービス行動推定方法であり、サービス提供者がサービス被提供者に行ったサービス行動を推定し、前記出力工程は、前記サービス記録用シートを出力することを特徴とする。 The service information recording method of the present invention includes an input process, a service behavior estimation process, and an output process. The input process inputs information into a cell of a service recording sheet, and the service recording sheet provides a service. The service behavior estimation process includes a cell for inputting person information, service recipient information, and service behavior information, and the service behavior estimation process is the service behavior estimation method of the present invention, and a service provided by the service provider to the service recipient. The behavior is estimated, and the output process is characterized by outputting the service recording sheet.

本発明のサービス情報記録装置およびサービス情報記録方法は、前記本発明の推定装置および推定方法を利用して、サービス行動を推定することが特徴であって、その他の構成および条件等は、特に制限されない。前記推定されたサービス行動は、例えば、前記サービス記録用シートに入力される。 The service information recording device and the service information recording method of the present invention are characterized in that the service behavior is estimated by using the estimation device and the estimation method of the present invention, and other configurations and conditions are particularly limited. Not done. The estimated service behavior is input to, for example, the service record sheet.

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。 Although the present invention has been described above with reference to the embodiments, the present invention is not limited to the above embodiments. Various changes that can be understood by those skilled in the art can be made within the scope of the present invention in terms of the structure and details of the present invention.

１０サービス行動推定装置
１１記憶部
１２位置情報取得部
１３近接判定部
１４時間情報抽出部
１５場所判定部
１６行動推定部
１７出力部 10 Service behavior estimation device 11 Storage unit 12 Position information acquisition unit 13 Proximity determination unit 14 Time information extraction unit 15 Location determination unit 16 Behavior estimation unit 17 Output unit

Claims

Includes a storage unit, location information acquisition unit, proximity determination unit, time information extraction unit, location determination unit, and behavior estimation unit.
The storage unit
Stores service provider information including identification information, service recipient information including identification information, and service behavior estimation conditions.
The service behavior estimation condition is associated with a place, an elapsed time at the place, and a service behavior.
The location information acquisition unit
About the service provider, location information in which time information and identification information are linked, and
For the service recipient, acquire the location information in which the time information and the identification information are linked, and
The proximity determination unit
On the same time axis, it is determined whether or not the service provider and the service recipient are close to each other.
The time information extraction unit
The proximity elapsed time between the service provider and the service recipient who are in close proximity is extracted.
The location determination unit
From the location information of at least one of the service provider and the service recipient, a place determined to be close to each other is determined.
The behavior estimation unit
Service behavior estimation, which is characterized in that the service behavior performed by the service provider to the service recipient is estimated from the extracted proximity elapsed time and the determined location based on the service behavior estimation condition. apparatus.

The service behavior estimation device according to claim 1, wherein the service provider is a caregiver, the service recipient is a care recipient, and the service behavior is a care behavior.

The service behavior estimation device according to claim 1 or 2, wherein the service behavior estimation condition is a condition set for each service provider or each service recipient.

Using service provider information including identification information, service recipient information including identification information, and service behavior estimation conditions,
The service behavior estimation condition is associated with a place, an elapsed time at the place, and a service behavior.
Includes position information acquisition process, proximity determination process, time information extraction process, location determination process, and behavior estimation process.
The position information acquisition process is
About the service provider, location information in which time information and identification information are linked, and
For the service recipient, acquire the location information in which the time information and the identification information are linked, and
The proximity determination step is
On the same time axis, it is determined whether or not the service provider and the service recipient are close to each other.
The time information extraction step is
The proximity elapsed time between the service provider and the service recipient who are in close proximity is extracted.
The location determination step is
From the location information of at least one of the service provider and the service recipient, a place determined to be close to each other is determined.
The behavior estimation process is
Service behavior estimation, which is characterized in that the service behavior performed by the service provider to the service recipient is estimated from the extracted proximity elapsed time and the determined location based on the service behavior estimation condition. Method.

The service behavior estimation method according to claim 4, wherein the service provider is a caregiver, the service recipient is a care recipient, and the service behavior is a care behavior.

The service behavior estimation method according to claim 4 or 5, wherein the service behavior estimation condition is a condition set for each service provider or each service recipient.

A program comprising causing a computer to execute the service behavior estimation method according to any one of claims 4 to 6.

A computer-readable recording medium on which the program according to claim 7 is recorded.

Includes storage, input, service behavior estimation, and output
The storage unit
Memorize the service record sheet and
The service record sheet includes cells for inputting service provider information, service recipient information, and service behavior information.
The input unit is
Enter the information in the cell of the service record sheet and
The service behavior estimation unit
The service behavior estimation device according to any one of claims 1 to 3.
Estimate the service behavior that the service provider has performed on the service recipient,
The output unit
A service information recording device characterized by outputting the service recording sheet.

Including input process, service behavior estimation process, and output process
The input process is
Enter the information in the cell of the service record sheet,
The service record sheet includes cells for inputting service provider information, service recipient information, and service behavior information.
The service behavior estimation process is
The service behavior estimation method according to any one of claims 4 to 6.
Estimate the service behavior that the service provider has performed on the service recipient,
The output process is
A service information recording method characterized by outputting the service recording sheet.