JP2021077081A - 情報提供装置、情報提供システム、情報提供方法及び情報提供プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】利用者の行動をモニタリングし、利用者に介入を行うための介入情報を出力する情報提供装置、システム、方法及びプログラムを提供する。【解決手段】情報提供システム１の情報提供装置１００は、その機能として、センサ３００によって利用者等を検知した検知信号を取得する信号取得部１３１と、検知信号を解析して当該利用者等のアクション情報を生成するアクション情報生成部１３２と、アクション情報または検知信号を継続的に取得して解析して当該利用者等のトレンド情報を生成するトレンド情報生成部１３３と、トレンド情報、アクション情報または検知信号から当該利用者等のコンディション情報を生成するコンディション情報生成部１３４と、コンディション情報から、当該利用者等に対する介入を行うための介入情報を生成する介入情報出力部１３５と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、高齢者向け住宅、介護施設等の利用者の行動をモニタリングして情報提供を行う情報提供装置、情報提供システム、情報提供方法及び情報提供プログラムに関する。

高齢者向け住宅や介護施設、医療機関等では、主に高齢者である入居者や、施設の利用者を介護、サポート等する職員数が不足していることに伴い、入居者や施設の利用者が不満を感じることなく、かつ効率よく介護、サポート等することが望まれている。そのため、様々な装置やシステムが提案されている。

例えば、特許文献１には、介護施設等において利用者の徘徊を検出するシステムが開示されている。特許文献１に記載の徘徊検出システムは、利用者が無線発信機を携帯し、この無線発信機からの識別情報を受信すると、その利用者の顔を含む領域をカメラで撮影し、さらに無線発信機を携帯していない場合でも、カメラで撮影することにより、利用者が徘徊していることを検出するシステムである。

特開２０１９−１３９３４０号公報

ところで、主に高齢者である施設の利用者の起床、食事、外出といった短期的な行動や、長期的な行動パターンから、利用者にとっての様々なリスク要因を認識できることが経験則上知られている。例えば、利用者のトイレの利用を継続的に記録し、所定期間のトイレの利用回数を検出することにより、水分摂取量が適正であるか判定し、または頻尿による病気のリスクを認識することが可能である。

このように、利用者の起床、食事、外出といった短期的な行動や、長期的な行動パターンを分析し、リスク要因を事前に認識することで利用者に介入することにより、そのリスク要因に対処することも可能である。特許文献１に記載された徘徊検出システムは、そのような分析を行うものではないため、様々なリスク要因を認識できるような装置やシステムが望まれていた。

そこで、本開示では、利用者の行動をモニタリングし、利用者に介入を行うための介入情報を出力する情報提供装置、情報提供システム、情報提供方法及び情報提供プログラムについて説明する。

本開示の一態様における情報提供装置は、利用者の行動をモニタリングするセンサからの検知信号を取得する信号取得部と、取得した検知信号を解析し、利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成するコンディション情報生成部と、コンディション情報に基づき、利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する介入情報出力部と、を備える。

本開示の一態様における情報提供システムは、情報提供装置と、センサと、を備える情報提供システムであって、情報提供装置は、利用者の行動をモニタリングするセンサからの検知信号を取得する信号取得部と、取得した検知信号を解析し、利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成するコンディション情報生成部と、コンディション情報に基づき、利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する介入情報出力部と、を備え、センサは、利用者の行動をモニタリングする。

本開示の一態様における情報提供方法は、信号取得部が行う、利用者の行動をモニタリングするセンサからの検知信号を取得する信号取得ステップと、コンディション情報生成部が行う、取得した検知信号を解析し、利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成するコンディション情報生成ステップと、介入情報出力部が行う、コンディション情報に基づき、利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する介入情報出力ステップと、を備える。

また、本開示の一態様における情報提供プログラムは、利用者の行動をモニタリングするセンサからの検知信号を取得する信号取得ステップと、取得した検知信号を解析し、利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成するコンディション情報生成ステップと、コンディション情報に基づき、利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する介入情報出力ステップと、を電子計算機に実行させる。

本開示によれば、センサにより利用者の行動をモニタリングし、センサからの検知信号を解析し、利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成する。このコンディション情報に基づき、利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する。これにより、利用者のコンディション情報から想定されるリスク要因を事前に認識し、そのリスク要因に対処するための介入を行うことが可能になる。

本開示の一実施形態に係る情報提供システム１を示す機能ブロック構成図である。 図１の端末装置２００を示す機能ブロック構成図である。 図１のセンサ３００が利用者の居室内に配置されている例を示す模式図である。 図１の情報提供システム１の動作を示すフローチャートである。 図１のアクションＤＢ１２１の格納例を示す模式図である。 図１のトレンドＤＢ１２２の格納例を示す模式図である。 図１のコンディションＤＢ１２３の格納例を示す模式図である。 図１の介入ＤＢ１２４の格納例を示す模式図である。 本開示の一実施形態に係る情報提供システム１Ａを示す機能ブロック構成図である。 本開示の一実施形態に係るコンピュータ７００を示す機能ブロック構成図である。

以下、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施形態は、特許請求の範囲に記載された本開示の内容を不当に限定するものではない。また、実施形態に示される構成要素のすべてが、本開示の必須の構成要素であるとは限らない。

＜構成＞
図１は、本開示の実施形態に係る情報提供システム１を示す機能ブロック構成図である。この情報提供システム１は、限定ではなく例として、高齢者向け住宅（自立型及びサービス付きを含む）の入居者や、介護施設等の利用者の行動をモニタリングし、利用者に各種症状の改善を目的とする介入を行うための介入情報を出力し、レコメンドや指示等するシステムである。この介入情報は、利用者の健康状態を示すコンディション情報に基づいて出力されるものである。

ここで、介入とは、社会福祉分野における問題解決のための処置のことであるが、医療による治療的介入や、利用者に対する食事や各種サービスの提供内容の変更、物品の提供や、使用している家具等の変更のように、環境の変化を伴うことも含む概念である。また、介入情報は、介護施設等の職員や利用者の家族へのレコメンドとして出力してもよく、職員への指示、命令として出力してもよい。

また、情報提供システム１による利用者の行動のモニタリングは、ある瞬間における利用者のモニタリング、すなわち利用者の短期的な行動のモニタリングのみならず、利用者の経時的な行動のモニタリング、すなわち利用者の短期的な行動のモニタリングを蓄積して得られる結果も含まれる。これにより、短期的な行動のモニタリング結果だけでは判断不可能な、長期的な行動の傾向から利用者の健康状態を判断することができる。

情報提供システム１は、情報提供装置１００と、端末装置２００と、センサ３００と、ネットワークＮＷとを有している。情報提供装置１００と、端末装置２００と、センサ３００とは、ネットワークＮＷを介して相互に接続される。ネットワークＮＷは、通信を行うための通信網であり、限定ではなく例として、インターネット、イントラネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ワイヤレスＬＡＮ（Wireless LAN：ＷＬＡＮ）、ワイヤレスＷＡＮ（Wireless WAN：ＷＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（Virtual Private Network：ＶＰＮ）等を含む通信網により構成されている。なお、情報提供装置１００と、端末装置２００と、センサ３００とは、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブル等により直接接続して通信を行ってもよい。

情報提供装置１００は、センサ３００からの検知信号を受信等することにより取得し、取得した検知信号を解析して利用者のアクション情報、トレンド情報、及びコンディション情報を生成し、利用者に対する介入情報を、例えば端末装置２００へ送信することで出力する装置である。この情報提供装置１００は、限定ではなく例として、各種Ｗｅｂサービスを提供するコンピュータ（デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）や、サーバ装置を含む装置等により構成されている。なお、サーバ装置は単体で動作するサーバ装置に限られず、ネットワークＮＷを介して通信を行うことで協調動作する分散型サーバシステムや、クラウドサーバでもよい。

端末装置２００は、情報提供装置１００から送信された介入情報を受信し、介入情報を表示することでユーザにレコメンドや指示等を行う装置であり、限定ではなく例として、スマートフォンや、携帯端末、コンピュータ（デスクトップ、ラップトップ、タブレットなど）等により構成されている。

ここで、端末装置２００を使用するユーザは、サービス付き高齢者住宅の入居者や介護施設等の利用者本人、その家族、もしくは介護施設等の施設職員を含む。この端末装置２００では、例えば、情報提供システム１のサービスの提供を受けるためのアプリがインストールされ、または情報提供装置１００にアクセスするためのＵＲＬ等が設定され、それらをタップまたはダブルクリック等して起動することにより、サービスが開始される。

センサ３００は、高齢者向け住宅や、介護施設等に設置され、入居者や利用者等の各種行動、例えばベッドにおける利用者の臥床、居室内の歩行、トイレの使用、外出等を検知する装置である。センサ３００の具体的な構成は、限定ではなく例として、利用者の荷重の移動による振動を検知する振動センサ、利用者の存在を検知する光（赤外線、可視光）センサや画像センサ、温度センサ、磁気センサ等により構成されている。利用者の居室内にセンサ３００が配置されている具体的については後述する。

なお、センサ３００は、利用者等を検知した結果である検知信号を、情報提供装置１００へ送信してもよく、情報提供装置１００からのアクセスにより取得させてもよい。

情報提供装置１００は、その機能構成として、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを備える。

通信部１１０は、ネットワークＮＷを介して端末装置２００及びセンサ３００と有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行出来るのであればどのような通信プロトコルを用いてもよい。この通信部１１０は、限定ではなく例として、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）やＵＳＢ規格等の通信プロトコルにより通信が行われる。

記憶部１２０は、各種制御処理や制御部１３０内の各機能を実行するためのプログラムや入力データ等を記憶するものであり、限定ではなく例として、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含むメモリや、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等を含むストレージから構成される。また、記憶部１２０は、アクションＤＢ１２１と、トレンドＤＢ１２２と、コンディションＤＢ１２３と、介入ＤＢ１２４とを記憶する。さらに、記憶部１２０は、端末装置２００及びセンサ３００との間で通信を行った際のデータや、後述する各処理にて生成されたデータを一時的に記憶する。

アクションＤＢ１２１には、センサ３００の検知結果から得られる、利用者等の行動を示すアクション情報が格納されている。具体的には、例えば、利用者の居室のベッド上に配置されたセンサ３００によるベッド上の荷重（圧力）の検知結果から、利用者がベッドに臥床したことが認識できる。アクションＤＢ１２１には、そのようなセンサ３００の検知結果と、利用者の行動を示すアクション情報との関係が紐づけられて格納されている。また、アクション情報には、利用者の設定等による環境の状態を示す環境情報が含まれてもよい。アクションＤＢ１２１には、利用者の設定等による環境情報をセンサ３００が検知した結果と、例えば利用者の居室等の環境の状態を示すアクション情報との関係が紐づけられて格納される。環境情報とは、具体的には空調の設定による室内の温度や湿度の情報や、照明器具の設定（オン／オフを含む）による室内の明るさの情報である。

アクションＤＢ１２１に格納されているアクション情報は、単一のセンサ３００の検知結果とアクション情報との関係だけではなく、複数のセンサ３００の検知結果とアクション情報との関係が格納されてもよい。例えば、利用者の居室のドアに配置されたセンサ３００によるドアの開閉の検知結果と、利用者の居室内に配置されたセンサ３００による利用者の検知結果とから、利用者が外出したことが認識できる。アクションＤＢ１２１には、そのような複数のセンサ３００の検知結果とアクション情報との関係が紐づけられて格納されている。

トレンドＤＢ１２２には、アクションＤＢ１２１に格納されているアクション情報から得られる、利用者等の行動の傾向を示すトレンド情報が格納されている。具体的には、例えば、利用者がベッドに臥床したことを示すアクション情報を継続的に取得することで、利用者の睡眠時間を取得することができる。さらに、その睡眠時間の情報を長期的に取得することで、利用者の睡眠時間の推移を取得することができる。例えば、睡眠時間の推移から、睡眠時間が増加傾向にあることや、減少傾向にあることが認識できる。トレンドＤＢ１２２には、そのようなアクション情報の経時的な傾向と、利用者の行動の傾向を示すトレンド情報との関係が紐づけられて格納されている。

また、トレンドＤＢ１２２には、センサ３００の検知結果を継続的に取得することで得られるトレンド情報が格納されている。具体的には、例えば、利用者の居室のトイレに配置されたセンサ３００によるトイレの床の荷重（圧力）の検知結果から、利用者がトイレを利用したことが認識できる。この検知結果を継続的に取得することで、利用者の所定期間（例えば、１日）におけるトイレの回数の推移を取得することができる。トレンドＤＢ１２２には、そのようなセンサ３００の継続的な検知結果とトレンド情報との関係が紐づけられて格納されている。

コンディションＤＢ１２３には、トレンドＤＢ１２２に格納されているトレンド情報から得られる、利用者等の健康状態を示すコンディション情報が格納されている。具体的には、例えば、利用者の睡眠時間が増加傾向であることを示すトレンド情報から、利用者に廃用症候群（運動能力が衰え、自分で動くことが困難になること）のリスクがあることが認識できる。また、利用者のトイレの利用回数が減少傾向であることを示すトレンド情報から、夏季の場合、利用者に水分摂取量の減少による熱中症のリスクがあることが認識できる。さらに、利用者の夜間行動が増加傾向であることを示すトレンド情報から、利用者に認知症のリスクがあることが認識できる。コンディションＤＢ１２３には、そのようなトレンド情報と、利用者等の健康状態を示すコンディション情報との関係が紐づけられて格納されている。

また、コンディションＤＢ１２３には、アクションＤＢ１２１に格納されているアクション情報から得られるコンディション情報が格納されている。具体的には、例えば、夜間の間に利用者がベッドに臥床していることを示すアクション情報から、利用者が寝付けないことが認識できる。コンディションＤＢ１２３には、そのようなアクション情報と利用者のコンディション情報との関係が紐づけられて格納されている。

さらに、コンディションＤＢ１２３には、センサ３００の検知結果から得られるコンディション情報が格納されている。具体的には、例えば、利用者の居室のベッド上に配置されたセンサ３００によるベッド上の荷重（圧力）の検知結果から、利用者の心拍情報を取得することで、不整脈等の心拍の異常が認識できる。そのようなセンサ３００の検知結果と利用者のコンディション情報との関係が格納されている。

介入ＤＢ１２４には、コンディションＤＢ１２３に格納されているコンディション情報に基づく、利用者等に対して処置を改善する目的で行う、介入を行うための介入情報が格納されている。具体的には、例えば、利用者の睡眠の質が低下していることを示すコンディション情報から、利用者にとって睡眠導入剤の処方またはその調整が必要であることが認識できる。介入ＤＢ１２４には、そのようなコンディション情報と、利用者等に対して介入を行うための介入情報との関係が紐づけられて格納されている。

制御部１３０は、記憶部１２０に記憶されているプログラムを実行することにより、情報提供装置１００の全体の動作を制御するものであり、限定ではなく例として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ（Microprocessor）、プロセッサコア（Processor core）、マルチプロセッサ（Multiprocessor）、ＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）を含む装置等から構成される。制御部１３０の機能として、信号取得部１３１と、アクション情報生成部（コンディション情報生成部）１３２と、トレンド情報生成部（コンディション情報生成部）１３３と、コンディション情報生成部１３４と、介入情報出力部１３５とを備えている。この信号取得部１３１、アクション情報生成部１３２、トレンド情報生成部１３３、コンディション情報生成部１３４、及び介入情報出力部１３５は、記憶部１２０に記憶されているプログラムにより起動されて情報提供装置１００にて実行される。

信号取得部１３１は、センサ３００によって利用者等を検知した結果である、検知信号を取得する。検知信号の取得は、センサ３００から検知信号が送信される場合、送信された検知信号を、通信部１１０を介して受信して取得してもよく、センサ３００から検知信号が送信されない場合、信号取得部１３１によって通信部１１０を介してセンサ３００へアクセスし、センサ３００から検知信号を取得してもよい。信号取得部１３１が取得する検知信号は、電圧や電流の変化を示す時系列の波形信号や、画像情報を含む。

アクション情報生成部１３２は、信号取得部１３１が取得した検知信号を解析し、その解析結果からアクションＤＢ１２１を読み取り、当該利用者等の行動や環境情報を示すアクション情報を生成する。アクションＤＢ１２１には、検知信号の解析結果とアクション情報との関係が紐づけられて格納されているので、アクション情報生成部１３２は、検知信号の解析結果から、その結果に紐づくアクション情報を読み取って生成する。

なお、アクション情報生成部１３２は、単一の検知信号を解析するだけではなく、複数の検知信号を解析し、その解析結果からアクションＤＢ１２１を読み取り、当該利用者等の行動を示すアクション情報を生成してもよい。

トレンド情報生成部１３３は、アクション情報生成部１３２が生成したアクション情報を継続的に取得して解析し、その解析結果であるアクション情報の経時的な傾向からトレンドＤＢ１２２を読み取り、当該利用者等の行動の傾向を示すトレンド情報を生成する。トレンドＤＢ１２２には、アクション情報の経時的な傾向とトレンド情報との関係が紐づけられて格納されているので、トレンド情報生成部１３３は、アクション情報から、その経時的な傾向の解析結果に紐づくトレンド情報を読み取って生成する。

また、トレンド情報生成部１３３は、信号取得部１３１が取得した検知信号を継続的に取得して解析し、その解析結果からトレンドＤＢ１２２を読み取り、当該利用者等のトレンド情報を生成する。トレンドＤＢ１２２には、検知信号の経時的な解析結果とトレンド情報との関係が紐づけられて格納されているので、トレンド情報生成部１３３は、検知信号の経時的な解析結果から、その結果に紐づくトレンド情報を読み取って生成する。

なお、トレンド情報生成部１３３は、単一のアクション情報または検知信号を継続的に取得して解析するだけではなく、複数のアクション情報または検知信号を継続的に取得して解析し、またはアクション情報と検知信号との両方を継続的に取得して解析し、その解析結果からトレンドＤＢ１２２を読み取り、当該利用者等の行動の傾向を示すトレンド情報を生成してもよい。また、トレンド情報生成部１３３は、検知信号の回数や、検知信号の信号レベルが所定の閾値以上変化した場合、または信号レベルの変化が所定の時間以上継続した場合に、トレンド情報を生成してもよい。この場合における所定の閾値や所定の時間は、手動または自動で設定してもよく、さらに機械学習の結果に基づいて設定、変動させてもよい。

コンディション情報生成部１３４は、トレンド情報生成部１３３が生成したトレンド情報を取得して解析し、その解析結果からコンディションＤＢ１２３を読み取り、当該利用者等の健康状態を示すコンディション情報を生成する。コンディションＤＢ１２３には、トレンド情報とコンディション情報との関係が紐づけられて格納されているので、コンディション情報生成部１３４は、トレンド情報から、その解析結果に紐づくコンディション情報を読み取って生成する。

また、コンディション情報生成部１３４は、アクション情報生成部１３２が生成したアクション情報を取得して解析し、その解析結果からコンディションＤＢ１２３を読み取り、当該利用者等のコンディション情報を生成する。ここで、アクション情報の解析は瞬間的なアクション情報の解析でもよく、アクション情報の経時的な解析であってもよい。コンディションＤＢ１２３には、アクション情報とコンディション情報との関係が紐づけられて格納されているので、コンディション情報生成部１３４は、アクション情報から、その解析結果に紐づくコンディション情報を読み取って生成する。

さらに、コンディション情報生成部１３４は、信号取得部１３１が取得した検知信号を取得して解析し、その解析結果からコンディションＤＢ１２３を読み取り、当該利用者等のコンディション情報を生成する。ここで、検知信号の解析は瞬間的な検知信号の解析でもよく、検知信号の経時的な解析であってもよい。コンディションＤＢ１２３には、検知信号の解析結果とコンディション情報との関係が紐づけられて格納されているので、コンディション情報生成部１３４は、検知信号の解析結果から、その結果に紐づくコンディション情報を読み取って生成する。

なお、コンディション情報生成部１３４は、単一のトレンド情報、アクション情報または検知信号だけではなく、複数のトレンド情報、アクション情報または検知信号、またはトレンド情報、アクション情報、または検知信号のうちの複数の情報からコンディションＤＢ１２３を読み取り、当該利用者等の健康状態を示すコンディション情報を生成してもよい。

介入情報出力部１３５は、コンディション情報生成部１３４が生成したコンディション情報から介入ＤＢ１２４を読み取り、当該利用者等に対して処置を改善する目的で行う、介入を行うための介入情報を生成する。介入ＤＢ１２４には、コンディション情報と介入情報との関係が紐づけられて格納されているので、介入情報出力部１３５は、コンディション情報から介入情報を読み取って生成する。

また、介入情報出力部１３５は、生成した介入情報をユーザに出力する。本実施形態の場合、介入情報出力部１３５は、生成した介入情報を、通信部１１０を介して端末装置２００へ送信し、端末装置２００に表示させることで介入情報をレコメンドし、または指示等を行う。情報提供装置１００に文字情報や画像情報を表示する表示装置や、音声情報を出力する音声出力装置が設けられ、または接続されている場合には、表示装置や音声出力装置により介入情報を出力させてもよい。

図２は、図１の端末装置２００を示す機能ブロック構成図である。端末装置２００は、その機能構成として、通信部２１０と、表示部２２０と、操作部２３０と、記憶部２４０と、制御部２５０とを備える。

通信部２１０は、ネットワークＮＷを介して情報提供装置１００と有線または無線で通信を行うための通信インタフェースであり、互いの通信が実行できるのであればどのような通信プロトコルを用いてもよい。この通信部２１０は、限定ではなく例として、ＴＣＰ／ＩＰやＵＳＢ規格等の通信プロトコルにより通信が行われる。

表示部２２０は、ユーザから入力された操作内容や、情報提供装置１００からの送信内容を表示するために用いられるユーザインタフェースであり、液晶ディスプレイ等から構成される。表示部２２０では、情報提供装置１００の介入情報出力部１３５から送信される介入情報を表示する。

操作部２３０は、ユーザが操作指示を入力するために用いられるユーザインタフェースであり、キーボードやマウス、タッチパネル等から構成される。操作部２３０では、端末装置２００の操作情報が入力される。

記憶部２４０は、各種制御処理や制御部２５０内の各機能を実行するためのプログラム、入力データ等を記憶するものであり、限定ではなく例として、ＲＡＭ、ＲＯＭ等を含むメモリや、ＨＤＤ、ＳＳＤ、フラッシュメモリ等を含むストレージから構成される。また、記憶部２４０は、情報提供装置１００と通信を行ったデータを一時的に記憶する。

制御部２５０は、記憶部２４０に記憶されているプログラムを実行することにより、端末装置２００の全体の動作を制御するものであり、限定ではなく例として、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＧＰＵ、マイクロプロセッサ、プロセッサコア、マルチプロセッサ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡを含む装置等から構成される。

図３は、図１のセンサ３００が利用者の居室内に配置されている例を示す模式図である。図３には、高齢者向け住宅や介護施設等における、利用者等の居室Ｒが平面図として示されている。居室Ｒには例として、利用者が臥床するためのベッドＢと、利用者が使用するトイレＴと、利用者が外に出るためのドアＤが設けられている。

図３に示すベッドＢのマットレス上には、センサ３００の具体的な構成例である振動センサ３０１が配置されている。振動センサ３０１は、例えば、ベッドＢ上で臥床している利用者が寝返りを行った場合の体位変化や、利用者の呼吸や心拍、または利用者が咳やくしゃみをしたり、意識的または無意識により身体の一部を振動させたりする行為等の振動を検知するセンサである。この振動センサ３０１は、外部から加えられた振動を圧電効果により電気信号に変換する圧電素子等により構成されている。

図３に示すベッドＢの側面近傍の床上には、センサ３００の具体的な構成例である振動センサ３０２が配置されている。振動センサ３０２は、例えば、ベッドＢから起床して立ち上がる際、床上に足をのせて体重をかける行為や、その際に転倒した等の振動を検知するセンサである。この振動センサ３０２は、振動センサ３０１と同様に、外部から加えられた振動を圧電効果により電気信号に変換する圧電素子等により構成されている。

図３に示すトイレＴの前方近傍の床上には、センサ３００の具体的な構成例である振動センサ３０３が配置されている。振動センサ３０３は、例えば、利用者がトイレを利用する際、トイレＴの前方側の床上に足をのせて体重をかける行為の振動を検知するセンサである。この振動センサ３０３は、振動センサ３０１と同様に、外部から加えられた振動を圧電効果により電気信号に変換する圧電素子等により構成されている。

図３に示す居室Ｒの天井近傍には、センサ３００の具体的な構成例である人感センサ３０４が配置されている。人感センサ３０４は、例えば、利用者が居室Ｒにいる際の利用者の行動を検知するセンサである。この人感センサ３０４は、居室Ｒ内の利用者の存在を検知して電気信号に変換する赤外線センサや可視光による光センサ、温度センサ、または居室Ｒ内を撮影するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging）等の監視カメラにより構成されている。

また、図３に示すドアＤには、センサ３００の具体的な構成例である開閉検知センサ３０５が配置されている。開閉検知センサ３０５は、例えば、利用者がドアＤを開閉したことを検知するセンサである。この開閉検知センサ３０５は、ドアＤの開閉によりスイッチングが行われ、ドアＤが開いている状態と閉じている状態とで異なる信号を出力することによりドアＤの開閉を検知する、磁気センサ等により構成されている。

＜処理の流れ＞
図４を参照しながら、情報提供システム１が実行する、情報提供処理の流れの一例について説明する。図４は、図１の情報提供システム１の動作を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１の処理として、情報提供装置１００の信号取得部１３１では、センサ３００によって利用者等を検知した検知信号が取得される。図３に示す例では、振動センサ３０１，３０２，３０３から、利用者のベッドＢ上における体位変化や起床、トイレＴの利用に伴う振動による検知信号が取得され、人感センサ３０４から、居室Ｒ内の利用者の存在による検知信号（画像情報の場合も含む）が取得され、開閉検知センサ３０５から、ドアＤの開閉による検知信号が取得される。

ステップＳ１０２の処理として、アクション情報生成部１３２では、ステップＳ１０１で取得された検知信号が解析され、その解析結果からアクションＤＢ１２１が読み取られ、当該利用者等の行動を示すアクション情報が生成される。

図５は、図１のアクションＤＢ１２１の格納例を示す模式図である。このアクションＤＢ１２１には、図５に示すアクションＤＢ１２１の列名に対応して、アクションＩＤ、センサ種類、判定基準、及びアクションの情報が格納されている。

アクションＩＤは、アクション情報を一意に特定するための識別情報である。センサ種類は、センサ３００の具体的な構成を示す種類の名称である。判定基準は、センサ３００の検知信号が当該アクション情報を示すものであると判定するための基準である。アクションは、具体的なアクション情報の名称、状態を示す情報である。

図５に示すように、アクションＩＤが「１０１」として特定されるアクション情報は、センサ種類が図３の振動センサ３０１を示す「ベッドセンサ」であり、判定基準が「反応あり」であり、アクションが「ベッド上で臥床」である。ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で取得された検知信号が、振動センサ３０１の反応を示す信号である場合、当該利用者がベッド上で臥床していると判定する。これにより、利用者の行動を把握することができる。

また、図５に示すように、アクションＩＤが「１０５」として特定されるアクション情報は、センサ種類が「温度センサ」であり、判定基準は「所定時間ごと」であり、アクション（環境情報）が「室温状態」である。ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で取得された検知信号が、利用者等の居室内に設置された温度センサによる温度の検知信号を示し、この場合は所定時間（例えば、１分）ごとに、温度センサの検知信号を取得し、利用者等の居室内の室温を情報として取得する。これにより、利用者の積極的な行動だけではなく、利用者により設定した、または設定していないことによる環境の状態を把握することができる。

また、図５に示すように、アクションＩＤが「１０４」として特定されるアクション情報は、センサ種類が図３の開閉検知センサ３０５を示す「ドアセンサ」と、人感センサ３０４を示す「人感センサ」であり、判定基準がそれぞれ「開反応あり」、「３０分以上反応無し」であり、アクションが「外出状態」である。ステップＳ１０２では、ステップＳ１０１で取得された検知信号が、開閉検知センサ３０５によるドアＤが開いた反応を示し、人感センサ３０４が３０分以上利用者の存在を検知しない場合、当該利用者が居室Ｒから外出していると判定する。これにより、より多様な利用者の行動を把握することができる。

ステップＳ１０３の処理として、トレンド情報生成部１３３では、ステップＳ１０２で生成されたアクション情報が継続的に取得、解析され、その解析結果であるアクション情報の経時的な傾向からトレンドＤＢ１２２が読み取られ、当該利用者等の行動の傾向を示すトレンド情報が生成される。

また、ステップＳ１０３の処理として、トレンド情報生成部１３３では、ステップＳ１０１で取得された検知信号が継続的に解析され、その解析結果からトレンドＤＢ１２２が読み取られ、当該利用者等の行動の傾向を示すトレンド情報が生成される。

図６は、図１のトレンドＤＢ１２２の格納例を示す模式図である。このトレンドＤＢ１２２には、図６に示すトレンドＤＢ１２２の列名に対応して、トレンドＩＤ、センサ／アクション、判定基準、及びトレンドの情報が格納されている。

トレンドＩＤは、トレンド情報を一意に特定するための識別情報である。センサ／アクションは、センサ３００の具体的な構成を示す種類の名称、またはアクション情報の名称である。判定基準は、センサ３００の検知信号またはアクション情報が当該トレンド情報を示すものであると判定するための基準である。トレンドは、具体的なトレンド情報の名称、状態を示す情報である。

図６に示すように、トレンドＩＤが「２０１」として特定されるトレンド情報は、アクション情報が「ベッド上で臥床」であり、判定基準が「一定時間以上継続」であり、トレンドが「寝付けない」である。ステップＳ１０３では、ステップＳ１０２で生成されたアクション情報がベッド上で臥床している状態であり、この状態のアクションが一定時間以上継続している場合、当該利用者が寝付けないと判定する。これにより、利用者のアクションに基づく傾向（トレンド）を把握することができる。

また、図６に示すように、トレンドＩＤが「２０３」として特定されるトレンド情報は、センサ種類が図３の振動センサ３０３を示す「トイレセンサ」であり、判定基準が「反応あり回数」であり、トレンドが「トイレ利用回数」である。ステップＳ１０３では、ステップＳ１０１で取得された検知信号が、振動センサ３０３が反応を示した場合、所定時間におけるトイレの回数の推移を取得する。これにより、センサ３００の検知信号の継続的な取得により得られる利用者の行動の傾向を把握することができる。

ステップＳ１０４の処理として、コンディション情報生成部１３４では、ステップＳ１０３で生成されたトレンド情報からコンディションＤＢ１２３が読み取られ、当該利用者等の健康状態を示すコンディション情報が生成される。

また、ステップＳ１０４の処理として、コンディション情報生成部１３４では、ステップＳ１０２で生成されたアクション情報からコンディションＤＢ１２３が読み取られ、当該利用者等の健康状態を示すコンディション情報が生成される。

さらに、ステップＳ１０４の処理として、コンディション情報生成部１３４では、ステップＳ１０１で取得された検知信号からコンディションＤＢ１２３が読み取られ、当該利用者等の健康状態を示すコンディション情報が生成される。

図７は、図１のコンディションＤＢ１２３の格納例を示す模式図である。このコンディションＤＢ１２３には、図７に示すコンディションＤＢ１２３の列名に対応して、コンディションＩＤ、センサ／アクション／トレンド、判定基準、及びコンディションの情報が格納されている。

コンディションＩＤは、コンディション情報を一意に特定するための識別情報である。センサ／アクション／トレンドは、センサ３００の具体的な構成を示す種類の名称、アクション情報の名称、またはトレンド情報の名称である。判定基準は、センサ３００の検知信号、アクション情報、またはトレンド情報が当該コンディション情報を示すものであると判定するための基準である。コンディションは、具体的なコンディション情報の名称、状態を示す情報である。

図７に示すように、コンディションＩＤが「３０５」として特定されるコンディション情報は、トレンド情報が「夜間行動」であり、判定基準が「時間増加傾向」であり、コンディションが「認知症リスクあり」である。ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３で生成されたトレンド情報が夜間行動であり、この夜間行動のトレンドが、夜間行動の時間が増加傾向である場合、当該利用者に認知症のリスクがあると判定する。これにより、利用者のトレンドが示す利用者の健康状態を把握することができる。

また、図７に示すように、コンディションＩＤが「３０１」として特定されるコンディション情報は、センサ種類が図３の振動センサ３０１を示す「ベッドセンサ」と、アクション情報が「睡眠状態」であり、判定基準がそれぞれ「臥床後」、「睡眠覚醒繰り返し」であり、コンディションが「睡眠の質が低下」である。ステップＳ１０４では、ステップＳ１０１で取得された検知信号が、振動センサ３０１の反応を示し、ステップＳ１０２で生成されたアクション情報の経時的な傾向が睡眠状態と覚醒状態とを繰り返している場合、当該利用者の睡眠の質が低下していると判定する。これにより、センサによる検知結果と利用者の行動の傾向とによる複合的な要因から、利用者の健康状態を把握することができる。

さらに、図７に示すように、トレンドＩＤが「３０３」として特定されるコンディション情報は、センサ種類が図３の振動センサ３０１を示す「ベッドセンサ」であり、判定基準が「心拍信号、所定の異常あり」であり、コンディションが「不整脈等の心拍異常の疑いあり」である。ステップＳ１０４では、ステップＳ１０１で取得された検知信号が、振動センサ３０１の検知信号のうち、心拍を示す信号に所定の異常が見られた場合、当該利用者に不整脈等の心拍異常の疑いがあると判定する。これにより、センサによる検知結果から直接得られる利用者の健康状態を把握することができる。

ステップＳ１０５の処理として、介入情報出力部１３５では、ステップＳ１０４で生成されたコンディション情報から介入ＤＢ１２４が読み取られ、当該利用者等に対して処置を改善する目的で行う、介入を行うための介入情報が生成される。

図８は、図１の介入ＤＢ１２４の格納例を示す模式図である。この介入ＤＢ１２４には、図８に示す介入ＤＢ１２４の列名に対応して、介入ＩＤ、コンディション、判定基準、及び介入内容の情報が格納されている。

介入ＩＤは、介入情報を一意に特定するための識別情報である。コンディションは、コンディション情報の名称である。判定基準は、コンディション情報に基づいて当該利用者にその介入情報に係る内容の介入をすべきと判定するための基準である。介入内容は、具体的な介入内容の名称、状態を示す情報である。

図８に示すように、介入ＩＤが「４０１」として特定される介入情報は、コンディション情報が「睡眠の質が低下」であり、判定基準が「属性情報も含めて判定」であり、介入内容が「睡眠導入剤の処方／調整」である。ここで、判定基準が「属性情報も含めて判定」の場合、例えば、当該介入内容を忌避すべき要因が属性情報として登録されているときにその介入内容を出力しないことを示している。ステップＳ１０５では、ステップＳ１０４で生成されたコンディション情報が睡眠の質が低下であり、当該利用者の属性情報が睡眠導入剤を忌避すべき要因がない場合、当該利用者に睡眠導入剤を処方、または既に処方されている場合にはその量を調整すると判定する。これにより、利用者の健康状態に基づいて適切なレコメンドや指示等を行うことができる。

ステップＳ１０６の処理として、介入情報出力部１３５では、当該利用者に出力すべき介入情報の内容があるか否かを判定する。介入情報がある場合（「Ｙ」の場合）、ステップＳ１０７へ進み、介入情報がない場合（「Ｎ」の場合）、処理を終了する。

ステップＳ１０７の処理として、介入情報出力部１３５では、生成された介入情報が通信部１１０を介して端末装置２００へ送信され、端末装置２００の表示部２２０に表示させることで介入情報が出力される。

＜効果＞
以上のように、本実施形態に係る情報提供装置、情報提供システム及び情報提供方法では、センサにより利用者のベッド上における臥床、起床、トイレの利用といった行動がモニタリングされ、センサからの検知信号から、利用者の健康状態を示すコンディション情報が生成される。このコンディション情報に基づき、利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報が出力される。これにより、利用者の健康状態を示すコンディション情報から想定されるリスク要因を事前に認識し、そのリスク要因に対処するための介入を行うことが可能になる。

また、センサからの検知信号から、利用者の行動を示すアクション情報が生成され、アクション情報または検知信号から、利用者の行動の傾向を示すトレンド情報が生成され、トレンド情報、アクション情報または検知信号から、コンディション情報が生成される。このコンディション情報に基づき、利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報が出力される。これにより、より多様な利用者の行動や健康状態が把握され、その状態に対処するための介入を行うことが可能になる。

（実施形態２）
図９は、本開示の実施形態２に係る情報提供システム１Ａを示す機能ブロック構成図である。この情報提供システム１Ａは、高齢者向け住宅（自立型及びサービス付きを含む）の入居者や、介護施設等の利用者の行動をモニタリングし、利用者に各種症状の改善を目的とする介入を行うための介入情報を出力するシステムである点において、実施形態１に係る情報提供システム１と同様であるが、制御部１３０の機能として送信制御部１３６を備えている点において、実施形態１に係る情報提供システム１と異なる。その他の構成及び処理の流れについては、実施形態１と同様である。

送信制御部１３６は、介入情報の送信先である端末装置２００ごとに、送信する介入情報を制御する。送信制御部１３６では、介入情報を出力（レコメンド）する相手（ユーザ）ごとに介入情報を変更する等の制御をするために、送信先の端末装置２００を識別する情報を記憶し、その識別情報に基づいて介入情報を制御する。

例えば、図８に示す介入ＩＤが「４０１」として特定される介入情報は、介入内容が「睡眠導入剤の処方／調整」であるが、このような介入内容は、介護施設等の施設職員にレコメンドすることが望ましい。また、介入ＩＤが「４０３」として特定される介入情報は、介入内容が「水分摂取量調整」であるが、このような介入内容は、利用者本人やその家族にレコメンドすることが望ましい。このように、介入情報をレコメンドする相手にふさわしい介入情報を適切にレコメンドするため、このような構成にしている。

本実施形態によれば、上記実施形態１の効果に加え、送信制御部により、介入情報の送信先である端末装置によって、送信する介入情報を制御する。これにより、介入情報をレコメンドする相手にふさわしい介入情報を適切にレコメンドすることが可能になる。

（実施形態３（プログラム））
図１０は、コンピュータ（電子計算機）７００の構成の例を示す機能ブロック構成図である。コンピュータ７００は、ＣＰＵ７０１、主記憶装置７０２、補助記憶装置７０３、インタフェース７０４を備える。

ここで、実施形態１及び２に係る信号取得部１３１と、アクション情報生成部１３２と、トレンド情報生成部１３３と、コンディション情報生成部１３４と、介入情報出力部１３５と、送信制御部１３６とを構成する各機能を実現するための制御プログラム（情報提供プログラム）の詳細について説明する。これらの機能ブロックは、コンピュータ７００に実装される。そして、これらの各構成要素の動作は、プログラムの形式で補助記憶装置７０３に記憶されている。ＣＰＵ７０１は、プログラムを補助記憶装置７０３から読み出して主記憶装置７０２に展開し、当該プログラムに従って前述の処理を実行する。また、ＣＰＵ７０１は、プログラムに従って、上述した記憶部に対応する記憶領域を主記憶装置７０２に確保する。

当該プログラムは、具体的には、コンピュータ７００において、利用者の行動をモニタリングするセンサからの検知信号を取得する信号取得ステップと、取得した検知信号を解析し、利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成するコンディション情報生成ステップと、コンディション情報に基づき、利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する介入情報出力ステップと、をコンピュータによって実現する制御プログラムである。

なお、補助記憶装置７０３は、一時的でない有形の媒体の一例である。一時的でない有形の媒体の他の例としては、インタフェース７０４を介して接続される磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等が挙げられる。また、このプログラムがネットワークを介してコンピュータ７００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ７００が当該プログラムを主記憶装置７０２に展開し、前述の処理を実行してもよい。

また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能を補助記憶装置７０３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

以上、開示に係る実施形態について説明したが、これらはその他の様々な形態で実施することが可能であり、種々の省略、置換および変更を行なって実施することが出来る。これらの実施形態および変形例ならびに省略、置換および変更を行なったものは、特許請求の範囲の技術的範囲とその均等の範囲に含まれる。

１，１Ａ 情報提供システム、１００，１００Ａ 情報提供装置、１１０ 通信部、１２０ 記憶部、１２１ アクションＤＢ、１２２ トレンドＤＢ、１２３ コンディションＤＢ、１２４ 介入ＤＢ、１３０ 制御部、１３１ 信号取得部、１３２ アクション情報生成部（コンディション情報生成部）、１３３ トレンド情報生成部（コンディション情報生成部）、１３４ コンディション情報生成部、１３５ 介入情報出力部、１３６ 送信制御部、２００ ユーザ端末、２１０ 通信部、２２０ 表示部、２３０ 操作部、２４０ 記憶部、２５０ 制御部、ＮＷ ネットワーク

Claims (15)

1. 利用者の行動をモニタリングするセンサからの検知信号を取得する信号取得部と、
   取得した前記検知信号を解析し、前記利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成するコンディション情報生成部と、
   前記コンディション情報に基づき、前記利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する介入情報出力部と、を備える情報提供装置。
2. 前記コンディション情報生成部は、取得した前記検知信号を解析して前記利用者の行動を示すアクション情報を生成し、前記アクション情報に基づいて前記コンディション情報を生成する、請求項１に記載の情報提供装置。
3. 前記コンディション情報生成部は、取得した前記検知信号の経時的傾向に基づき、前記アクション情報を生成する、請求項２に記載の情報提供装置。
4. 前記コンディション情報生成部は、
   取得した前記検知信号を解析して前記利用者の行動を示すアクション情報を生成し、
   前記アクション情報の経時的傾向に基づき、前記利用者の行動の傾向を示すトレンド情報を生成し、
   前記トレンド情報に基づき、前記コンディション情報を生成する、請求項１に記載の情報提供装置。
5. 前記コンディション情報生成部は、所定の時間において取得した前記検知信号の回数に基づき、前記トレンド情報を生成する、請求項４に記載の情報提供装置。
6. 前記コンディション情報生成部は、前記検知信号の信号レベルが所定の閾値以上変化した場合、前記トレンド情報を生成する、請求項４に記載の情報提供装置。
7. 前記コンディション情報生成部は、前記検知信号の信号レベルの変化が所定の時間以上継続した場合、前記トレンド情報を生成する、請求項４に記載の情報提供装置。
8. 前記介入情報出力部は、あらかじめ記憶された前記利用者の属性情報に基づき、前記コンディション情報から前記介入情報を出力する、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の情報提供装置。
9. 前記介入情報出力部は、前記利用者の属性情報に基づいてフィルタリングを行うことで前記介入情報の絞り込みを行い、前記コンディション情報から前記介入情報を出力する、請求項８に記載の情報提供装置。
10. 前記信号取得部は、前記利用者が入居している住居または施設に設けられたセンサからの検知信号を取得する、請求項１から請求項９のいずれか１項に記載の情報提供装置。
11. 前記介入情報出力部は、前記介入情報を、前記利用者または前記利用者との関連者が使用する端末装置へ送信することで前記介入情報を出力する、請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載の情報提供装置。
12. 前記介入情報を送信する送信先によって、前記介入情報を制御する送信制御部を備え、
    前記介入情報出力部は、前記送信制御部の制御により、前記介入情報を、前記利用者が使用する端末装置、前記利用者の家族が使用する端末装置、または前記利用者の施設職員が使用する端末装置へ送信する、請求項１１に記載の情報提供装置。
13. 情報提供装置と、センサと、を備える情報提供システムであって、
    前記情報提供装置は、
    利用者の行動をモニタリングするセンサからの検知信号を取得する信号取得部と、
    取得した前記検知信号を解析し、前記利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成するコンディション情報生成部と、
    前記コンディション情報に基づき、前記利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する介入情報出力部と、を備え、
    前記センサは、利用者の行動をモニタリングする、情報提供システム。
14. 信号取得部が行う、利用者の行動をモニタリングするセンサからの検知信号を取得する信号取得ステップと、
    コンディション情報生成部が行う、取得した前記検知信号を解析し、前記利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成するコンディション情報生成ステップと、
    介入情報出力部が行う、前記コンディション情報に基づき、前記利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する介入情報出力ステップと、を備える情報提供方法。
15. 利用者の行動をモニタリングするセンサからの検知信号を取得する信号取得ステップと、
    取得した前記検知信号を解析し、前記利用者の健康状態を示すコンディション情報を生成するコンディション情報生成ステップと、
    前記コンディション情報に基づき、前記利用者に対して処置を改善する介入を行うための介入情報を出力する介入情報出力ステップと、を電子計算機に実行させるための、情報提供プログラム。
    
    

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