JP6119356B2 - 報知プログラム、報知方法および報知装置 - Google Patents

Description

本発明は、報知プログラム、報知方法および報知装置に関する。

病院や介護施設では、被介護者、患者等の対象者（以下、利用者とも称する）の転倒等の施設内事故を防止するために、利用者が介護者のサポートを受けずに一人で行動することを防止する場合がある。例えば、病院や介護施設では、利用者の起床や離床を報知する報知装置が利用されている。この種の報知装置は、例えば、ベッド上やベッド周辺に設置された起床センサ等を用いて利用者の起床を検出する。そして、報知装置は、利用者の起床を起床センサ等が検出したときに、利用者が起床したこと（例えば、アラーム）を介護者に報知する。

近年、利用者のベッド上での活動状況を監視して通知する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００１−５７９９６号公報

利用者の予め決められた動作（例えば、起床）を検出したときにアラームを報知する方法では、報知タイミングが利用者によっては適切でないときがある。例えば、動作の速い利用者では、利用者の起床を検出したときにアラームを報知した場合、介護者がベッドに到着する前に利用者がベッドから離れてしまうおそれがある。

１つの側面では、本件開示の報知プログラム、報知方法および報知装置は、対象者に応じた適切なタイミングでアラームを報知することを目的とする。

一観点によれば、報知プログラムは、観測する対象である対象者の状態を検出する際に使用される第１データを受け、対象者の状態を第１データに基づいて検出し、対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を、対象者の動作の特性を示す第１情報に基づいて特定し、第２状態に基づく報知条件を満たしたか否かを、検出した対象者の状態に基づいて判定し、報知条件を満たしたとき、アラームを報知する処理をコンピュータに実行させる。

別の観点によれば、報知方法は、観測する対象である対象者の状態を検出する際に使用される第１データを受け、対象者の状態を第１データに基づいて検出し、対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を、対象者の動作の特性を示す第１情報に基づいて特定し、第２状態に基づく報知条件を満たしたか否かを、検出した対象者の状態に基づいて判定し、報知条件を満たしたとき、アラームを報知する。

別の観点によれば、報知装置は、観測する対象である対象者の状態を検出する際に使用される第１データを受け、対象者の状態を第１データに基づいて検出する検出部と、対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を、対象者の動作の特性を示す第１情報に基づいて特定する推定部と、第２状態に基づく報知条件を満たしたか否かを検出部で検出された対象者の状態に基づいて判定する判定部と、報知条件を満たしたとき、アラームを報知する報知部とを有している。

本件開示の報知プログラム、報知方法および報知装置は、対象者に応じた適切なタイミングでアラームを報知できる。

報知装置、報知方法および報知プログラムの一実施形態を示す図である。 図１に示した報知装置の動作の一例を示す図である。 対象者の状態遷移の一例を示す図である。 図３に示した各状態に対応する画像の一例を示す図である。 対象者の動きの流れの一例を示す図である。 対象者特性情報の一例を示す図である。 図１に示した特性更新部の動作の一例を示す図である。 図１に示した報知体位推定部の動作の一例を示す図である。 報知体位の推定の一例を示す図である。 報知装置、報知方法および報知プログラムの別の実施形態を示す図である。 図１０に示した報知装置の動作の一例を示す図である。 施設特性情報の更新処理の一例を示す図である。 報知装置、報知方法および報知プログラムの別の実施形態を示す図である。 図１３に示した報知装置の動作の一例を示す図である。 サポート対象の状態に向かう行動か否かの判定の一例を示す図である。 報知装置のハードウエア構成の一例を示す図である。

以下、実施形態を図面を用いて説明する。

図１は、報知装置、報知方法および報知プログラムの一実施形態を示している。なお、図１に示した報知装置１０は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、報知プログラム等のソフトウエアで制御されるコンピュータが報知装置１０の処理を実行してもよい。なお、対応者が保有する端末２００（あるいは対応者が待機する室に存在する端末２００）と、報知装置１０とは、ネットワークＮを介して接続されている。また、図示していないが、報知装置１０は、他の報知装置１０とネットワークＮを介して接続されていることが好ましい。

報知装置１０は、例えば、観測する対象である入院患者や被介護者等の対象者が所定の行動を実施する可能性があるとき、対象者が所定の行動を実施する可能性がある旨を介護者等の対応者の端末２００に報知する。所定の行動は、例えば、対象者がベッドから離れる離床行動である。なお、所定の行動は、離床行動以外でもよい。例えば、所定の行動は、対象者がベッド周辺からいなくなる退出行動でもよい。

例えば、報知装置１０は、ベッド上やベッド周辺に設置された撮像部１００から受ける画像データを用いて対象者の状態を検出する。なお、撮像部１００は、対象者の状態を検出するセンサの一例である。したがって、撮像部１００で生成される画像データは、対象者の状態を検出する際に使用されるデータの一例である。

なお、報知装置１０は、対象者の状態を検出する際に使用されるデータを、撮像部１００の代わりに設置されたセンサから受けてもよい。例えば、報知装置１０は、対象者の状態を検出する際に使用されるデータを、ベッド上やベッド周辺に設置された複数の圧力センサを含むセンサ群から受けてもよい。以下、対象者の状態を検出するセンサに撮像部１００が用いられるものとして説明する。

報知装置１０は、例えば、検出部２０、報知体位推定部３０、判定部４０、報知部５０および特性更新部６０を有している。

検出部２０は、例えば、観測する対象である対象者のベッドおよびベッド周辺を撮影している撮像部１００から画像データを受ける。そして、検出部２０は、対象者の状態を画像データに基づいて検出する。なお、検出部２０は、ベッド周辺に対応者がいるか否かを画像データに基づいて検出してもよい。検出結果は、例えば、判定部４０および特性更新部６０に出力される。例えば、検出部２０は、撮像部１００から受けた画像データに基づいて検出した対象者の状態を、判定部４０および特性更新部６０に出力する。

特性更新部６０は、対象者の動作の特性を示す第１情報を、検出部２０で互いに異なる時刻に検出された対象者の状態に基づいて更新する。以下、第１情報を対象者特性情報とも称する。例えば、対象者特性情報は、図６に示すように、対象者の状態（体位）と経過時間との関係を示している。なお、対象者特性情報は、報知装置１０内のメモリ等に記憶されてもよいし、報知装置１０外のメモリ等に記憶されてもよい。例えば、対象者特性情報は、報知体位推定部３０により参照される。

報知体位推定部３０は、対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を第１情報（対象者特性情報）に基づいて特定する推定部の一例である。第１状態は、例えば、サポート対象の状態である。例えば、第１状態は、離床行動、退出行動等の所定の行動を示す状態である。以下、第１状態を、サポート対象の状態とも称する。

また、第１時間は、例えば、報知されてから対応者が対象者に対応するまでの時間を考慮して予め決定されている。なお、第１時間は、例えば、報知されてから対象者の所に対応者が到着するまでの時間を考慮して予め決定されてもよい。以下の説明では、報知されてから対応者が対象者に対応するまでの時間と、報知されてから対象者の所に対応者が到着するまでの時間とを特に区別せずに用いる。以下、第１時間を到着所要時間とも称する。

例えば、報知体位推定部３０は、サポート対象の状態から到着所要時間だけ遡った第２状態を、対象者特性情報に基づいて推定する。すなわち、報知体位推定部３０は、対象者の状態が第２状態から到着所要時間経過後にサポート対象の状態になるものと推定する。なお、例えば、コンピュータによる“推定”という処理は、要は、第２状態を特定する処理である。

また、報知体位推定部３０は、第２状態に基づいて報知条件を決定する。例えば、報知体位推定部３０は、対象者の状態が第２状態以降の状態であることを、報知条件に設定する。なお、第２状態以降の状態には、第２状態も含まれる。以下、第２状態を報知体位とも称する。

なお、報知体位推定部３０は、例えば、ネットワークＮを介して他の対象者に対応する報知装置１０からの報知が発生している場合に、到着所要時間を補正してもよい。例えば、報知体位推定部３０は、他の対象者からの報知が発生している場合、到着所要時間を、他の対象者からの報知が発生していないときに比べて、長くしてもよい。そして、報知体位推定部３０は、対象者特性情報と補正した到着所要時間とに基づいて、報知体位を推定してもよい。すなわち、報知装置１０は、他の対象者からの報知が発生している場合に到着所要時間を補正する補正部等を有してもよい。

判定部４０は、報知体位に基づく報知条件を満たしたか否かを、検出部２０で検出された対象者の状態に基づいて判定する。報知部５０は、報知条件を満たしたとき、対象者の状態が第１状態になる旨を報知する。例えば、報知部５０は、報知条件を満たしたとき、対象者の状態が第１時間以内に第１状態になる旨を報知する。例えば、報知部５０は、報知条件を満たしたとき、アラームを報知する。

このように、報知装置１０は、サポート対象の状態に先立つ行動である報知体位を、到着所要時間と対象者特性情報とに基づいて決定する。そして、報知装置１０は、例えば、対象者の状態が報知体位であることを検出したときに、アラームを対応者の端末２００に報知する。これにより、対応者は、適切な時間（例えば、対象者の状態がサポート対象の状態になるとき）に、対象者の所に到着できる。すなわち、報知装置１０は、アラームを対応者の端末２００に適切なタイミングで報知できる。このように、報知装置１０は、対象者に応じた適切なタイミングでアラームを報知できる。換言すれば、報知装置１０は、報知タイミングを最適にできる。

なお、報知装置１０の構成は、この例に限定されない。例えば、特性更新部６０は、省かれてもよい。この場合、報知装置１０は、対象者特性情報を更新せずに使用してもよいし、報知装置１０とは別の装置等で更新された対象者特性情報を使用してもよい。

図２は、図１に示した報知装置１０の動作の一例を示している。なお、図２の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、報知プログラム等のソフトウエアは、コンピュータに図２の動作を実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、報知プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図２の動作を実行してもよい。

ステップＳ１００では、検出部２０は、撮像部１００から画像データを取得する。画像データは、例えば、対象者のベッドおよびベッド周辺を撮影した画像のデータである。

ステップＳ２００では、検出部２０は、ステップＳ１００で取得した画像データに基づいて、対象者等の状態を検出する。例えば、検出部２０は、対象者の頭部や胴部等を画像データから検出する。また、検出部２０は、対象者を検出したとき、対象者の位置も検出する。そして、検出部２０は、対象者の位置に基づいて、対象者の状態を検出する。なお、検出部２０は、例えば、対応者がベッド周辺に到着したか否かの検出も実行する。

ステップＳ３００では、報知体位推定部３０は、対象者特性情報と到着所要時間とに基づいて、報知体位を推定する。そして、報知体位推定部３０は、推定した報知体位に基づいて、報知条件を決定する。例えば、報知体位推定部３０は、図９に示すように、サポート対象の状態に対応する起点から到着所要時間だけ遡ったとき（図９の報知タイミング）の対象者の状態（報知体位）を、対象者特性情報に基づいて推定する。そして、報知体位推定部３０は、例えば、報知体位以降の状態の検出を、報知条件に決定する。

ステップＳ４００では、判定部４０は、ステップＳ３００で決定された報知条件を満たしているか否かを、ステップＳ２００で検出された対象者の状態に基づいて判定する。例えば、判定部４０は、ステップＳ２００で検出された対象者の状態が報知体位以降の状態であるとき、報知条件を満たしていると判定する。

報知条件を満たしていないとき（ステップＳ４００のＮｏ）、ステップＳ１００で取得した画像データに対する報知装置１０の動作は、終了する。一方、報知条件を満たしているとき（ステップＳ４００のＹｅｓ）、報知装置１０の動作は、ステップＳ５００に移る。

ステップＳ５００では、報知部５０は、アラームを対応者の端末２００に報知する。例えば、報知部５０は、対象者の状態がサポート対象の状態になる旨を対応者の端末２００に報知する。これにより、この実施形態では、例えば、対象者の状態がサポート対象の状態になるタイミングと、対応者が対象者の所に到着するタイミングとの差を小さくできる。

なお、報知装置１０の動作は、この例に限定されない。例えば、報知装置１０は、所定の条件に応じて到着所要時間を補正し、対象者特性情報と補正した到着所要時間とに基づいて、報知体位を推定してもよい。

図３は、対象者の状態遷移の一例を示している。なお、図３は、対象者の状態を５つに分けたときの状態遷移の一例を示している。５つの状態は、例えば、就床状態、上半身が起きた状態、端座位状態、ベッド周辺にいる状態および不在状態である。

就床状態は、例えば、対象者がベッド上で横になっている状態である。例えば、就床状態では、対象者の状態は、起床行動により、上半身が起きた状態や端座位状態に遷移する。

上半身が起きた状態は、例えば、対象者がベッド上で上半身を起こした状態である。上半身が起きた状態では、対象者の状態は、例えば、端座位状態、ベッド周辺にいる状態および就床状態のいずれかに遷移する。例えば、上半身が起きた状態では、対象者の状態は、離床行動により、ベッド周辺にいる状態に遷移する。あるいは、上半身が起きた状態では、対象者の状態は、離床前行動により、端座位状態に遷移する。

端座位状態は、例えば、対象者がベッドの端に腰をかけている状態である。端座位状態では、対象者の状態は、例えば、ベッド周辺にいる状態、上半身が起きた状態および就床状態のいずれかに遷移する。例えば、端座位状態では、対象者の状態は、離床行動により、ベッド周辺にいる状態に遷移する。

ベッド周辺にいる状態は、例えば、対象者がベッド脇にいる状態である。ベッド周辺にいる状態では、対象者の状態は、例えば、不在状態、端座位状態および上半身が起きた状態のいずれかに遷移する。例えば、ベッド周辺にいる状態では、対象者の状態は、退出行動により、不在状態に遷移する。

不在状態は、例えば、対象者がベッド周辺にいない状態である。なお、例えば、ベッドから所定距離より離れた位置まで対象者が移動した状態は、対象者が部屋から退出していない場合でも、不在状態に含まれる。不在状態では、対象者の状態は、例えば、ベッド周辺にいる状態に遷移する。

図４は、図３に示した各状態に対応する画像の一例を示している。画像ＩＭＧ１０、ＩＭＧ１２は、就床状態の画像の一例である。画像ＩＭＧ２０は、上半身が起きた状態の画像の一例である。画像ＩＭＧ２２は、端座位状態の画像の一例である。画像ＩＭＧ３０、ＩＭＧ３２は、ベッド周辺にいる状態の画像の一例である。画像ＩＭＧ４０、ＩＭＧ４２は、不在状態の画像の一例である。

就床状態の画像ＩＭＧ１０、ＩＭＧ１２では、例えば、対象者ＯＰの頭部は、ベッドＢＤ上に位置している。したがって、例えば、検出部２０は、ベッドＢＤに近い高さ（位置）に対象者ＯＰの頭部が存在していることを検出することにより、対象者ＯＰの状態が就床状態であることを検出する。

上半身が起きた状態の画像ＩＭＧ２０および端座位状態の画像ＩＭＧ２２では、例えば、対象者ＯＰの頭部は、ベッドＢＤから離れた高さに位置している。また、上半身が起きた状態の画像ＩＭＧ２０では、例えば、対象者ＯＰは、端座位状態の画像ＩＭＧ２２に比べて、ベッドＢＤの中央付近に位置している。換言すれば、端座位状態の画像ＩＭＧ２２では、例えば、対象者ＯＰは、上半身が起きた状態の画像ＩＭＧ２０に比べて、ベッドＢＤの端に位置している。

したがって、例えば、検出部２０は、ベッドＢＤから離れた位置に対象者ＯＰの頭部が存在していることを検出することにより、対象者ＯＰの状態が上半身が起きた状態および端座位状態のいずれかであることを検出する。さらに、検出部２０は、対象者ＯＰの位置がベッドＢＤの端か否かを検出することにより、対象者ＯＰの状態が端座位状態か否かを検出する。

ベッド周辺にいる状態の画像ＩＭＧ３０、ＩＭＧ３２では、例えば、対象者ＯＰは、ベッドＢＤ周辺に位置している。したがって、例えば、検出部２０は、ベッドＢＤから所定距離以内の位置に対象者ＯＰが存在していることを検出することにより、対象者ＯＰの状態がベッド周辺にいる状態であることを検出する。

不在状態の画像ＩＭＧ４０、ＩＭＧ４２では、例えば、対象者ＯＰは、ベッドＢＤ周辺にいない。したがって、例えば、検出部２０は、ベッドＢＤから所定距離以内の位置に対象者ＯＰが存在していないことを検出することにより、対象者ＯＰの状態が不在状態であることを検出する。なお、不在状態の画像ＩＭＧ４０は、対象者ＯＰは部屋から退出していないが、ベッドＢＤから所定距離より離れた位置まで対象者ＯＰが移動しているときの不在状態の画像の一例である。

図５は、対象者ＯＰの動きの流れの一例を示している。なお、図５は、対象者ＯＰの状態が就床状態から不在状態まで遷移するときの対象者ＯＰの動きの流れの一例を示している。例えば、対象者ＯＰの状態は、就床状態、上半身が起きた状態、端座位状態、ベッド周辺にいる状態、不在状態の順に遷移する。

就床状態では、対象者ＯＰの動きは、動きなし、動きはじめ（動きあり）、動作中に分けられる。就床状態以外の各状態では、対象者ＯＰの動きは、動作中と滞留とに分けられる。滞留は、例えば、対象者ＯＰがほぼ静止している状態で動作中に定義されない状態である。例えば、状態遷移の発生しない姿勢変更等は、滞留に含まれる。なお、就床状態に関しては、動きはじめの期間（動きなしと動作中との間）は、滞留として説明するときもある。

先ず、就床状態から上半身が起きた状態への遷移では、対象者ＯＰは、例えば、就床状態の動きなしの状態から目が覚めて動きはじめる。そして、対象者ＯＰの動きは、起床動作に移る。例えば、就床中の対象者ＯＰの頭部は、ベッドＢＤに近い高さに位置している。また、例えば、起床動作中では、対象者ＯＰの頭部の位置は、時間の経過とともに上方に移動する。なお、図５では、動作中の対象者ＯＰの体位の一例として、起床動作中の対象者ＯＰの体位を示している。符号ｔ１０は、ｔ１１、ｔ１２、ｔ１３は、例えば、任意の時点からの経過時間を示している。

例えば、起床動作中（ｔ１０）では、対象者ＯＰが起きはじめる。したがって、例えば、起床動作中（ｔ１０）の対象者ＯＰの頭部は、就床中に比べて、高い位置に移動する。なお、起床動作中（ｔ１０）は、例えば、就床状態に含まれる。

起床動作中（ｔ１１）では、対象者ＯＰは起きかけている。例えば、起床動作中（ｔ１１）の対象者ＯＰの頭部は、起床動作中（ｔ１０）に比べて、高い位置に移動する。なお、起床動作中（ｔ１１）は、例えば、就床状態に含まれる。

起床動作中（ｔ１２）では、対象者ＯＰは、起きる動作を継続している。例えば、起床動作中（ｔ１２）の対象者ＯＰの頭部は、起床動作中（ｔ１１）に比べて、高い位置に移動する。対象者ＯＰの状態は、例えば、起床動作中（ｔ１２）に、就床状態から上半身が起きた状態に遷移する。

起床動作中（ｔ１３）では、対象者ＯＰの上半身は、起き上がっている。例えば、起床動作中（ｔ１３）の対象者ＯＰの頭部は、起床動作中（ｔ１２）に比べて、高い位置に移動する。なお、起床動作中（ｔ１３）は、例えば、上半身が起きた状態に含まれる。

上半身が起きた状態から端座位状態への遷移では、対象者ＯＰは、例えば、上半身が起きた状態の滞留から離床前動作に移る。例えば、離床前動作中では、対象者ＯＰの頭部の位置は、時間の経過とともに横方向に移動する。

端座位状態からベッド周辺にいる状態への遷移では、対象者ＯＰは、例えば、端座位状態の滞留から離床動作に移る。例えば、離床動作中では、対象者ＯＰの頭部の位置は、時間の経過とともに上方に移動する。

ベッド周辺にいる状態から不在状態への遷移では、対象者ＯＰは、例えば、ベッド周辺にいる状態の滞留から退出動作に移る。例えば、退出動作中では、対象者ＯＰは、時間の経過とともにベッドＢＤから離れる。これにより、対象者ＯＰは不在になる。なお、各動作中の対象者ＯＰの体位の変化（例えば、頭部の位置の変化）は、この例に限定されない。

図６は、対象者特性情報の一例を示している。対象者特性情報は、例えば、動作毎に異なる。例えば、図６の起床動作中の特性曲線は、起床動作の対象者特性情報の一例を示している。図の横軸は、例えば、任意の時点からの経過時間を示している。また、図の縦軸は、例えば、対象者ＯＰの頭部の高さ方向の位置を対象者ＯＰの体位として示している。起床動作の対象者特性情報は、対象者ＯＰの体位と時間との関係で表される。例えば、起床動作中では、対象者ＯＰの頭部の位置は、時間の経過とともに上方に移動する。

例えば、時間ｔ１０は、起床動作の開始時点である。時間ｔ１０では、対象者ＯＰの頭部は、高さＰＴ１０に位置している。時間ｔ１１では、対象者ＯＰの頭部は、高さＰＴ１０より上方に移動し、高さＰＴ１１に位置している。時間ｔ１２では、対象者ＯＰの頭部は、高さＰＴ１１より上方に移動し、高さＰＴ１２に位置している。時間ｔ１３では、対象者ＯＰの頭部は、高さＰＴ１２より上方に移動し、高さＰＴ１３に位置している。例えば、時間ｔ１３は、起床動作の終了時点である。

例えば、報知装置１０は、起床動作中の対象者特性情報を参照することにより、起床動作中の任意の時間から対象者ＯＰの体位を推定できる。あるいは、報知装置１０は、起床動作中の対象者特性情報を参照することにより、対象者ＯＰの体位から時間（起床動作の開始時点からの経過時間や起床動作の終了時点から遡った時間）を推定できる。

なお、起床動作以外の各動作においても、対象者特性情報は、対象者ＯＰの体位と時間との関係で表される。したがって、報知装置１０は、例えば、起床動作以外の各動作中の対象者特性情報を参照することにより、各動作中の任意の時間から対象者ＯＰの体位を推定できる。あるいは、報知装置１０は、起床動作以外の各動作中の対象者特性情報を参照することにより、対象者ＯＰの体位から時間（各動作の開始時点からの経過時間や各動作の終了時点から遡った時間）を推定できる。

図７は、図１に示した特性更新部６０の動作の一例を示している。すなわち、図７は、対象者特性情報の作成および更新の一例を示している。なお、図７の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、報知プログラム等のソフトウエアは、コンピュータに図７の動作を実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、報知プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図７の動作を実行してもよい。また、図７の動作は、撮像部１００から画像データを報知装置１０が受ける度に実行されてもよいし、所定の時間間隔で実行されてもよい。

ステップＳ６００では、特性更新部６０は、対象者ＯＰの動きが動作中か否かを、検出部２０で検出された対象者ＯＰの状態に基づいて判定する。対象者ＯＰの動きが動作中のとき（ステップＳ６００のＹｅｓ）、特性更新部６０の動作は、ステップＳ６１０に移る。一方、対象者ＯＰの動きが動作中でないとき（ステップＳ６００のＮｏ）、特性更新部６０の動作は、ステップＳ６２０に移る。

ステップＳ６１０では、特性更新部６０は、動作中の特性の測定と更新を実行する。例えば、特性更新部６０は、ステップＳ６００で動作中と判定した動作が終了するまで、検出部２０の検出結果（対象者ＯＰの状態）を受ける。そして、特性更新部６０は、例えば、対象者ＯＰの状態が検出された画像の撮影時刻に基づいて、対象者ＯＰの状態に対応する時間を算出する。これにより、対象者の状態（体位）と時間（例えば、動作の開始時点からの経過時間）との関係を示す特性曲線が算出される。

例えば、特性更新部６０は、検出部２０の検出結果を受ける度に、検出部２０で検出された対象者の状態（体位）と時間（例えば、動作の開始時点からの経過時間）との関係を対象者特性情報として更新する。これにより、ステップＳ６００で動作中と判定した動作の対象者特性情報が更新される。

なお、ステップＳ６００で動作中と判定した動作の対象者特性情報が存在しない場合、ステップＳ６１０の処理により、ステップＳ６００で動作中と判定した動作の対象者特性情報が作成される。ステップＳ６００で動作中と判定した動作が終了したとき、対象者特性情報の更新は終了する。

ステップＳ６２０では、特性更新部６０は、対象者ＯＰの動きが滞留中か否かを、検出部２０で検出された対象者ＯＰの状態に基づいて判定する。なお、例えば、図７の動作では、図５に示した就床状態の動きはじめの期間（動きありの期間）は、滞留中に含まれる。対象者ＯＰの動きが滞留中のとき（ステップＳ６２０のＹｅｓ）、特性更新部６０の動作は、ステップＳ６３０に移る。一方、対象者ＯＰの動きが滞留中でないとき（ステップＳ６２０のＮｏ）、特性更新部６０の動作は、終了する。例えば、対象者ＯＰの動きが就床状態の動きなしや不在状態の場合、特性更新部６０の動作は終了し、対象者特性情報は更新されない。

ステップＳ６３０では、特性更新部６０は、滞留時間の測定と更新を実行する。例えば、特性更新部６０は、ステップＳ６２０で滞留中と判定した状態の滞留が終了するまで、検出部２０の検出結果（対象者ＯＰの状態）を受ける。そして、特性更新部６０は、例えば、滞留の開始時点の画像の撮影時刻と滞留の終了時点の画像の撮影時刻とに基づいて、滞留時間を算出する。そして、特性更新部６０は、算出した滞留時間を対象者特性情報として更新する。これにより、ステップＳ６２０で滞留中と判定した状態の滞留に関する対象者特性情報が更新される。

なお、ステップＳ６２０で滞留中と判定した状態の滞留に関する対象者特性情報が存在しない場合、ステップＳ６３０の処理により、ステップＳ６２０で滞留中と判定した状態の滞留に関する対象者特性情報が作成される。ステップＳ６２０で滞留中と判定した状態の滞留が終了したとき、対象者特性情報の更新は終了する。

このように、対象者特性情報は、対象者ＯＰの動き等を学習して更新される。なお、特性更新部６０の動作は、この例に限定されない。例えば、図５に示した就床状態の動きはじめの期間（動きありの期間）は、滞留中および動作中のいずれにも含まれなくてもよい。この場合、例えば、対象者ＯＰの動きが就床状態の動きはじめの期間では、対象者特性情報は更新されない。

図８は、図１に示した報知体位推定部３０の動作の一例を示している。なお、図８は、図２のステップＳ３００の動作の一例を示している。図８の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、報知プログラム等のソフトウエアは、コンピュータに図８の動作を実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、報知プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図８の動作を実行してもよい。

ステップＳ３１０では、報知体位推定部３０は、対象者特性情報を参照する。

ステップＳ３２０では、報知体位推定部３０は、報知タイミングを算出する。例えば、報知体位推定部３０は、サポート対象の状態（予め指定された第１状態）を含む部分の対象者特性情報に基づいて、サポート対象の状態に対応する起点（サポートの開始時点）を算出する。そして、報知体位推定部３０は、例えば、起点から到着所要時間だけ遡った時点を報知タイミングとして算出する。

ステップＳ３３０では、報知体位推定部３０は、ステップＳ３２０で算出した報知タイミングに対応する体位を報知体位として算出する。例えば、報知体位推定部３０は、報知タイミングに対応する部分の対象者特性情報に基づいて、報知タイミングに対応する体位を報知体位として算出する。

ステップＳ３４０では、報知体位推定部３０は、ステップＳ３３０で算出した報知体位に基づいて、報知条件を決定する。例えば、報知体位推定部３０は、報知体位が動作中の体位である場合、報知体位以降の状態の検出を、報知条件に決定する。あるいは、報知体位推定部３０は、報知体位が滞留中の体位である場合、滞留になる１つ前の動作が終了した時点からｎ秒経過後を、報知条件に決定する。例えば、報知体位推定部３０は、滞留になる１つ前の動作の終了時点（滞留の開始時点）と報知タイミングとの差（ｎ秒）を対象者特性情報に基づいて算出する。

このように、報知体位推定部３０は、動作中の体位の検出により判定可能な報知条件を、報知体位に基づいて決定する。なお、ステップＳ３３０で算出した報知体位が滞留中の体位である場合、報知体位推定部３０は、滞留になる１つ前の動作が終了した時点以後を報知条件に決定してもよいし、滞留の次の動作が開始した時点以後を報知条件に決定してもよい。

ここで、例えば、報知体位が滞留中の体位である場合、滞留中の対象者ＯＰの体位から推定される時間の精度が滞留の開始時点から終了時点までの範囲であるため、報知タイミングと検出部２０で報知体位が検出された時点との差がばらつくおそれがある。このため、報知体位推定部３０は、報知条件を、動作中の体位の検出により判定可能な条件に決定している。これにより、報知装置１０は、報知条件を満たしたか否かの判定を精度よく実行できる。

図９は、報知体位の推定の一例を示している。なお、図９は、ベッド周辺にいる状態になるときの体位をサポート対象の状態としたときの報知体位の推定の一例を示している。なお、サポート対象の状態は、ベッド周辺にいる状態になるときの体位以外でもよい。例えば、不在状態になるときの体位（退出動作中の体位）がサポート対象の状態でもよい。図９の星印は、サポート対象の状態を示し、図９の二重丸は、報知タイミングを示している。

例えば、報知体位推定部３０は、サポート対象の状態を含む離床動作中の特性曲線（対象者特性情報）を参照し、到着所要時間Ｔ１だけ遡る際の起点（サポート対象の状態の開始時点）を算出する。そして、報知体位推定部３０は、離床動作の開始時点から起点までの時間ＴＢ１０が到着所要時間Ｔ１より短いため、離床動作の１つ前の端座位状態の滞留に関する対象者特性情報に基づいて、端座位状態の滞留時間ＴＢ２０を算出する。

次に、報知体位推定部３０は、時間ＴＢ１０と時間ＴＢ２０との和が到着所要時間Ｔ１より短いため、端座位状態の滞留の１つ前の離床前動作中の特性曲線（対象者特性情報）を参照する。そして、報知体位推定部３０は、離床前動作の開始時点から終了時点までの時間と時間ＴＢ１０と時間ＴＢ２０との和が到着所要時間Ｔ１より長いため、報知タイミングに対応する報知体位を離床前動作中の特性曲線に基づいて算出する。

例えば、離床前動作の終了時点から時間ＴＢ３０だけ遡った時点が報知タイミングに対応している。したがって、報知体位推定部３０は、離床前動作の終了時点から時間ＴＢ３０だけ遡った時点（報知タイミング）に対応する体位（報知体位）を、離床前動作中の特性曲線に基づいて算出する。

なお、図９に示した対象者ＯＰの動きより動作の遅い対象者ＯＰでは、例えば、報知タイミングが端座位状態に滞留している期間や離床動作中の期間に含まれる場合がある。例えば、離床動作の開始時点から起点までの時間ＴＢ１０が到着所要時間Ｔ１以上の場合、起点から到着所要時間Ｔ１だけ遡った時点（報知タイミング）に対応する離床動作中の体位が報知体位として算出される。

あるいは、時間ＴＢ１０が到着所要時間Ｔ１より短く、時間ＴＢ１０と端座位状態の滞留時間ＴＢ２０との和が到着所要時間Ｔ１以上の場合、到着所要時間Ｔ１から時間ＴＢ１０を引いた時間だけ離床動作の開始時点から遡った時点が報知タイミングに対応する。すなわち、時間ＴＢ１０と時間ＴＢ２０との和から時間Ｔ１を引いた時間をｎ秒とした場合、離床前動作の終了時点からｎ秒経過後の時点が報知タイミングに対応する。

また、図９に示した対象者ＯＰの動きより動作の速い対象者ＯＰでは、例えば、報知タイミングが離床前動作の開始時点より前の状態の期間に含まれる場合がある。この場合は、報知タイミングに対応する部分の対象者特性情報に基づいて、報知体位が算出される。このように、この実施形態では、報知体位推定部３０は、対象者ＯＰの動作の速さに応じて、報知体位を算出する。これにより、この実施形態では、報知タイミングを対象者ＯＰに応じて自動調整できる。また、この実施形態では、対象者ＯＰの動作の速さに応じて報知体位を算出するため、対象者ＯＰに応じた適切なタイミングでアラームを報知できる。

例えば、起床からベッド周辺にいる状態になるまでの動作が速い対象者ＯＰに対しては、起床からベッド周辺にいる状態になるまでの動作が遅い対象者ＯＰの報知体位より前の状態（例えば、起床動作中）の体位が、報知体位として算出される。したがって、この実施形態では、例えば、報知体位を検出したときにアラームを対応者の端末２００に報知することにより、対応者がベッドＢＤに到着する前に動作の速い対象者ＯＰがベッドＢＤから離れてしまうことを低減できる。

また、例えば、起床からベッド周辺にいる状態になるまでの動作が遅い対象者ＯＰに対しては、起床からベッド周辺にいる状態になるまでの動作が速い対象者ＯＰの報知体位より後の状態（例えば、離床動作中）の体位が、報知体位として算出される。したがって、この実施形態では、例えば、報知体位を検出したときにアラームを対応者の端末２００に報知することにより、対象者ＯＰがベッドＢＤから離れようとするタイミングにて対応者が到着することができる。

以上、図１から図９に示した実施形態の報知プログラム、報知方法および報知装置１０では、対象者ＯＰの状態を検出する際に使用するデータとして、対象者ＯＰ等を撮影した画像のデータ（画像データ）を撮像装置１００から受ける。そして、この実施形態では、撮像装置１００から受けた画像データに基づいて、対象者ＯＰの状態を検出する。また、この実施形態では、サポート対象の状態になる到着所要時間Ｔ１前の報知体位を、対象者ＯＰの動作の特性を示す対象者特性情報に基づいて推定する。そして、この実施形態では、報知体位に基づく報知条件を満たしたか否かを、検出した対象者ＯＰの状態に基づいて判定し、報知条件を満たしたとき、アラームを対応者の端末２００に報知する。

このように、この実施形態では、報知タイミングを対象者ＯＰに応じて自動調整できる。例えば、この実施形態では、対象者ＯＰの動き等を学習して更新される対象者特性情報に基づいて、対象者ＯＰの動作における最適な報知タイミングを自動で決定できる。このため、この実施形態では、報知タイミングを手動で設定する際の設定ばらつき（設定者による報知タイミングの設定のばらつき）が発生すること、設定忘れ等の人為ミスが発生すること等を防止できる。これにより、この実施形態では、報知タイミングの設定ミス等による無駄な報知への対応を防ぐことができるため、介護業務等の効率を向上できる。

また、この実施形態では、対象者ＯＰの動作の速さに応じて報知体位を算出するため、対象者ＯＰに応じた適切なタイミングでアラームを報知できる。例えば、この実施形態では、報知体位が対象者ＯＰの動作速度の違いに拘わらず固定されている方法に比べて、アラームを適切なタイミングで報知できる。

さらに、この実施形態では、他の対象者ＯＰからの報知が発生している場合、対応までに時間がかかると予想して報知タイミングを早めてもよい。例えば、この実施形態では、他の対象者ＯＰからの報知が発生している場合、到着所要時間Ｔ１を、他の対象者ＯＰからの報知が発生していないときに比べて、長くしてもよい。この場合、対象者ＯＰの動作の速さおよび対応者の状況に応じたタイミングでアラームが報知される。これにより、この実施形態では、例えば、対応者が忙しい場合に、対応者による対象者ＯＰへの対応が間に合わなくなることを低減できる。

なお、この実施形態では、対象者ＯＰの状態を検出する際に使用するデータとして、画像データ以外のデータが使用されてもよい。この場合にも、対象者ＯＰの動作の速さに応じて報知体位を算出する。したがって、この場合にも、上述した効果と同様の効果を得ることができる。例えば、この実施形態では、ベッド上やベッド周辺に設置された複数の圧力センサを含むセンサ群から受けるデータに基づいて対象者ＯＰの状態を検出する場合でも、対象者ＯＰに応じた適切なタイミングでアラームを報知できる。

図１０は、報知装置、報知方法および報知プログラムの別の実施形態を示している。なお、図１０に示した報知装置１０Ａは、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、報知プログラム等のソフトウエアで制御されるコンピュータが報知装置１０Ａの処理を実行してもよい。

報知装置１０Ａでは、所要時間算出部７０が図１に示した報知装置１０に追加されている。報知装置１０Ａのその他の構成は、図１に示した報知装置１０と同様である。図１から図９で説明した要素と同様の要素については、同様の符号を付し、これ等については、詳細な説明を省略する。

報知装置１０Ａは、例えば、検出部２０、報知体位推定部３０、判定部４０、報知部５０、特性更新部６０および所要時間算出部７０を有している。

所要時間算出部７０は、第１時間（到着所要時間Ｔ１）を第２情報に基づいて算出する算出部の一例である。第２情報は、例えば、報知されてから対応者が対象者ＯＰに対応するまでの時間の参考値を有している。以下、第２情報を施設特性情報とも称する。なお、施設特性情報は、報知装置１０Ａ内のメモリ等に記憶されてもよいし、報知装置１０Ａ外のメモリ等に記憶されてもよい。

施設特性情報は、例えば、昼間用の到着所要時間Ｔ１の参考値と夜間用の到着所要時間Ｔ１の参考値とを有している。なお、施設特性情報は、所定の単位時間毎に、到着所要時間Ｔ１の参考値を有してもよい。到着所要時間Ｔ１の参考値は、例えば、過去の所要時間（対応者が到着するまでの時間）の平均である。施設特性情報は、例えば、対象者ＯＰ毎に作成される。

例えば、所要時間算出部７０は、対象者ＯＰからの報知が発生する度に、対象者ＯＰに対応する施設特性情報を更新する。また、所要時間算出部７０は、例えば、施設特性情報を参照し、検出部２０が画像データを受けた時間帯に対応する参考値を到着所要時間Ｔ１として算出する。そして、報知体位推定部３０は、対象者特性情報と所要時間算出部７０で算出された到着所要時間Ｔ１とに基づいて、報知体位を推定する。

なお、報知装置１０Ａの構成は、この例に限定されない。例えば、特性更新部６０は、省かれてもよい。この場合、報知装置１０Ａは、対象者特性情報を更新せずに使用してもよいし、報知装置１０Ａとは別の装置等で更新された対象者特性情報を使用してもよい。

また、報知体位推定部３０は、例えば、他の対象者ＯＰからの報知が発生している場合に、到着所要時間Ｔ１を補正してもよい。あるいは、施設特性情報は、他の対象者ＯＰからの報知が発生している場合での参考値と、他の対象者ＯＰからの報知が発生していない場合での参考値とをそれぞれ有してもよい。この場合、所要時間算出部７０は、到着所要時間Ｔ１を算出する際に、他の対象者ＯＰからの報知の発生状況に応じた参考値を使用できる。

また、施設特性情報には、参考値の基準となる距離（例えば、対象者ＯＰのベッドＢＤと対応者の待機場所との距離や対応者の位置から求められる距離）が登録されていてもよい。この場合、例えば、報知装置１０Ａは、現時刻の対応者の位置を示す情報を受けることにより、対象者ＯＰのベッドＢＤと現時刻の対応者との距離に応じて、到着所要時間Ｔ１を精度よく算出できる。対応者の位置は、例えば、センサ等を含むカードを対応者に持たせることにより、検出可能である。

また、施設特性情報は、所要時間算出部７０以外のモジュール（例えば、特性更新部６０）で作成されてもよい。あるいは、施設特性情報は、報知装置１０Ａとは別の装置等で作成されてもよい。また、施設特性情報は、複数の対象者ＯＰで共有されてもよい。

図１１は、図１０に示した報知装置１０Ａの動作の一例を示している。なお、図１１の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、報知プログラム等のソフトウエアは、コンピュータに図１１の動作を実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、報知プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図１１の動作を実行してもよい。

図１１の動作では、ステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０が図２の動作に追加されている。図１１のその他の動作は、図２に示した動作と同様である。図２で説明した動作については、詳細な説明を省略する。

ステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０は、例えば、ステップＳ２００とステップＳ３００との間に追加されている。ステップＳ２１０では、所要時間算出部７０は、施設特性情報を参照する。ステップＳ２２０では、所要時間算出部７０は、現時刻に対応する参考値を参照する。ステップＳ２３０では、所要時間算出部７０は、ステップＳ２２０で参照した参考値を到着所要時間Ｔ１として算出する。

このように、到着所要時間Ｔ１は、例えば、報知が発生したときの過去の所要時間（対応者が到着するまでの時間）に基づいて算出される。これにより、報知装置１０Ａは、施設の特性（時間帯による所要時間の違い等）に応じて、報知タイミングを適切に設定できる。

例えば、ステップＳ３００では、報知体位推定部３０は、対象者特性情報とステップＳ２３０で算出された到着所要時間Ｔ１とに基づいて、報知体位を推定する。そして、報知体位に基づく報知条件を満たしたとき（ステップＳ４００のＹｅｓ）、ステップＳ５００において、報知部５０は、アラームを対応者の端末２００に報知する。

なお、報知装置１０Ａの動作は、この例に限定されない。例えば、報知装置１０Ａは、ステップＳ２３０で算出された到着所要時間Ｔ１を所定の条件に応じて補正し、対象者特性情報と補正した到着所要時間とに基づいて、報知体位を推定してもよい。この場合、報知部５０は、対象者ＯＰの動作の速さおよび対応者の状況に応じたタイミングでアラームを報知できる。

あるいは、所要時間算出部７０は、ステップＳ２１０において、他の対象者ＯＰからの報知が発生している場合での参考値と、他の対象者ＯＰからの報知が発生していない場合での参考値とをそれぞれ有する施設特性情報を参照してもよい。この場合、所要時間算出部７０は、ステップＳ２２０において、現時刻に対応する参考値のうち、他の対象者ＯＰからの報知の発生状況に応じた参考値を参照できる。この場合、報知部５０は、対象者ＯＰの動作の速さおよび対応者の状況に応じたタイミングでアラームを報知できる。

また、ステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０の一連の処理は、ステップＳ１００、Ｓ２００、Ｓ３００、Ｓ４００、Ｓ５００の一連の処理とは別の流れで実行されてもよい。この場合、ステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０の一連の処理の実行間隔は、ステップＳ１００、Ｓ２００、Ｓ３００、Ｓ４００、Ｓ５００の一連の処理の実行間隔と異なっていてもよい。例えば、ステップＳ３００では、現時刻に最も近い時刻に算出された到着所要時間Ｔ１が使用される。

あるいは、ステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０の一連の処理は、ステップＳ１００の画像データの取得間隔より長い所定の時間間隔で実行されてもよい。この場合、図１１に示した動作において、ステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０の一連の処理が省かれる場合とステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０の一連の処理が実行される場合とがある。ステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０の一連の処理が省かれる場合、例えば、過去（ステップＳ２１０、Ｓ２２０、Ｓ２３０の一連の処理が実行されたとき）に算出された到着所要時間Ｔ１がステップＳ３００で使用される。

図１２は、施設特性情報の更新処理の一例を示している。図１２の動作は、例えば、所要時間算出部７０により実行される。なお、図１２の動作は、所要時間算出部７０以外のモジュール（例えば、特性更新部６０）で実行されてもよいし、報知装置１０Ａとは別の装置等で実行されてもよい。図１２の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、報知プログラム等のソフトウエアは、コンピュータに図１２の動作を実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、報知プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図１２の動作を実行してもよい。

ステップＳ７００では、所要時間算出部７０は、報知されたか否かを判定する。報知されたとき（ステップＳ７００のＹｅｓ）、所要時間算出部７０の動作は、ステップＳ７１０に移る。一方、報知されていないとき（ステップＳ７００のＮｏ）、所要時間算出部７０による施設特性情報の更新処理は、終了する。

ステップＳ７１０では、所要時間算出部７０は、到着時間の計測を開始する。

ステップＳ７２０では、所要時間算出部７０は、対象者ＯＰの所に対応者が到着したか否かを判定する。例えば、対象者ＯＰの所に対応者が到着したか否かの検出は、検出部２０により実行される。したがって、所要時間算出部７０は、検出部２０の検出結果に基づいて、対象者ＯＰの所に対応者が到着したか否かを判定する。なお、対象者ＯＰの所に対応者が到着したか否かの検出は、例えば、対応者の操作（アラームの停止等）を検出することにより実行されてもよい。

対象者ＯＰの所に対応者が到着したとき（ステップＳ７２０のＹｅｓ）、所要時間算出部７０の動作は、ステップＳ７３０に移る。一方、対象者ＯＰの所に対応者が到着していないとき（ステップＳ７２０のＮｏ）、所要時間算出部７０の動作は、ステップＳ７２０に戻る。すなわち、対象者ＯＰの所に対応者が到着するまで、到着時間の計測が継続される。

ステップＳ７３０では、所要時間算出部７０は、報知されてから対象者ＯＰの所に対応者が到着するまでの時間を算出する。例えば、所要時間算出部７０は、ステップＳ７１０で開始した到着時間の計測を終了する。そして、所要時間算出部７０は、計測した到着時間を、報知されてから対象者ＯＰの所に対応者が到着するまでの時間として算出する。

ステップＳ７４０では、所要時間算出部７０は、ステップＳ７３０で算出した時間（計測した到着時間）に基づいて、施設特性情報を更新する。例えば、所要時間算出部７０は、ステップＳ７３０で算出した時間（計測した到着時間）と施設特性情報の参考値とを用いて、過去の所要時間（対応者が到着するまでの時間）の平均値を算出する。そして、所要時間算出部７０は、算出した平均値を新たな参考値として、施設特性情報に登録する。これにより、施設特性情報の更新処理は終了する。

なお、施設特性情報の更新処理は、この例に限定されない。例えば、図１２の動作は、報知の発生回数に対して間引いて実行されてもよい。また、例えば、所要時間算出部７０は、ステップＳ７３０で算出した時間（計測した到着時間）が所定の下限値より短い場合、ステップＳ７３０で算出した時間を無効にしてもよい。この場合、下限値より短い到着時間は、施設特性情報に反映されない。下限値は、例えば、対象者ＯＰのベッドＢＤと対応者の待機場所との距離に基づいて、決定される。

例えば、対応者が対象者ＯＰの近くに偶然いる場合、対象者ＯＰの所に対応者が到着するまでの時間は、下限値より短くなる。この場合でも、下限値より短い到着時間は施設特性情報に反映されないため、施設特性情報の参考値が誤った値になることを防止できる。この場合、施設特性情報に基づいて算出される到着所要時間Ｔ１が誤った短い所要時間になることを低減できる。

また、例えば、施設特性情報の参考値に、報知タイミングに関する対応者の評価結果が反映されてもよい。例えば、報知装置１０Ａは、ユーザインタフェース等を介して、対応者の評価結果を受けてもよい。例えば、報知に対応した対応者は、報知タイミングが早いと評価した場合、ユーザインタフェース等を介して、報知タイミングが遅くなるように施設特性情報の参考値を補正してもよい。また、例えば、報知に対応した対応者は、報知タイミングが遅いと評価した場合、ユーザインタフェース等を介して、報知タイミングが早くなるように施設特性情報の参考値を補正してもよい。

以上、図１０から図１２に示した実施形態においても、図１から図９に示した実施形態と同様の効果を得ることができる。例えば、この実施形態では、対象者ＯＰの動作の速さに応じて報知体位を算出するため、対象者ＯＰ等に応じた適切なタイミングでアラームを報知できる。さらに、この実施形態では、報知されてから対象者ＯＰの所に対応者が到着するまでの時間の参考値を含む施設特性情報に基づいて、到着所要時間Ｔ１を算出する。これにより、この実施形態では、施設の特性（時間帯による所要時間の違い等）に応じて、アラームを適切なタイミングで報知できる。

図１３は、報知装置、報知方法および報知プログラムの別の実施形態を示している。なお、図１３に示した報知装置１０Ｂは、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、報知プログラム等のソフトウエアで制御されるコンピュータが報知装置１０Ｂの処理を実行してもよい。

報知装置１０Ｂでは、予測部８０が図１０に示した報知装置１０Ａに追加されている。報知装置１０Ｂのその他の構成は、図１０に示した報知装置１０Ａと同様である。図１から図１２で説明した要素と同様の要素については、同様の符号を付し、これ等については、詳細な説明を省略する。

報知装置１０Ｂは、例えば、検出部２０、報知体位推定部３０、判定部４０、報知部５０、特性更新部６０、所要時間算出部７０および予測部８０を有している。予測部８０は、例えば、検出部２０で検出された対象者ＯＰの状態からサポート対象の状態に向かうか否かを、対象者ＯＰの行動パターンに基づいて判定する。すなわち、予測部８０は、検出部２０で検出された対象者ＯＰの状態がサポート対象の状態に向かう行動であるか否かを、対象者ＯＰの行動パターンに基づいて判定する。例えば、検出部２０で検出された対象者ＯＰの状態がサポート対象の状態に向かう行動であると予測部８０が判定したとき、判定部４０等は、報知のための処理を実行する。

なお、報知装置１０Ｂの構成は、この例に限定されない。例えば、特性更新部６０は、省かれてもよい。この場合、報知装置１０Ａは、対象者特性情報を更新せずに使用してもよいし、報知装置１０Ａとは別の装置等で更新された対象者特性情報を使用してもよい。

あるいは、所要時間算出部７０は、省かれてもよい。すなわち、図１に示した報知装置１０に予測部８０が追加されてもよい。また、特性更新部６０および所要時間算出部７０の両方が省かれてもよい。

図１４は、図１３に示した報知装置１０Ｂの動作の一例を示している。なお、図１４の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、報知プログラム等のソフトウエアは、コンピュータに図１４の動作を実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、報知プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図１４の動作を実行してもよい。

図１４の動作では、ステップＳ２０２が図１１の動作に追加されている。図１４のその他の動作は、図１１に示した動作と同様である。図２および図１１で説明した動作については、詳細な説明を省略する。例えば、ステップＳ２０２は、ステップＳ２００とステップＳ２１０との間に追加され、予測部８０により実行される。

ステップＳ２０２では、報知装置１０Ｂは、ステップＳ２００で検出した対象者ＯＰの状態がサポート対象の状態に向かう行動であるか否かを対象者ＯＰの行動パターンに基づいて判定する。例えば、予測部８０は、図１５に示す遷移重み等を用いて、対象者スコアを所定時間毎に計算する。そして、予測部８０は、対象者スコアが閾値以上のとき、ステップＳ２００で検出された対象者ＯＰの状態がサポート対象の状態に向かう行動であると判定する。

ステップＳ２００で検出された対象者ＯＰの状態がサポート対象の状態に向かう行動であるとき（ステップＳ２０２のＹｅｓ）、報知装置１０Ｂの動作は、ステップＳ２１０に移る。一方、ステップＳ２００で検出された対象者ＯＰの状態がサポート対象の状態に向かう行動でないとき（ステップＳ２０２のＮｏ）、ステップＳ１００で取得した画像データに対する報知装置１０Ｂの動作は、終了する。

このように、ステップＳ２００で検出された対象者ＯＰの状態がサポート対象の状態に向かう行動でない場合、アラームは報知されない。したがって、報知装置１０Ｂは、サポート対象の状態に向かう行動でないときに、アラームを対応者の端末２００に誤って報知することを低減できる。

なお、報知装置１０Ｂの動作は、この例に限定されない。例えば、ステップＳ２０２は、ステップＳ３００とステップＳ４００との間で実行されてもよいし、ステップＳ４００とステップＳ５００との間で実行されてもよい。また、例えば、報知装置１０Ｂは、他の対象者ＯＰからの報知の発生状況を、補正等により、到着所要時間Ｔ１に反映してもよい。この場合、報知部５０は、対象者ＯＰの動作の速さおよび対応者の状況に応じたタイミングでアラームを報知できる。

図１５は、サポート対象の状態に向かう行動か否かの判定の一例を示している。なお、図１５は、サポート対象の状態に向かう行動か否かの判定に対象者スコアを用いる場合の対象者スコアの算出方法等の一例を示している。

予測部８０は、例えば、予め定められた各状態の重要度ＬＩ、状態遷移確率から算出される遷移重みＷＴ、滞留時間から算出される状態重みＷＳ等を用いて、対象者スコアＳＣを計算する。例えば、現時刻（判定時）の対象者スコアＳＣ（ｎ）は、前回の対象者スコアＳＣ（ｎ−１）、状態の重要度ＬＩ、遷移重みＷＴ、状態重みＷＳおよび判定時の滞留時間ＴＲを用いて、式（１）で表される。

ＳＣ（ｎ）＝ＳＣ（ｎ−１）＋ＬＩ＊ＷＴ＊ＷＳ＊ＴＲ ・・・（１）
遷移重みＷＴの算出に使用される状態遷移確率、状態重みＷＳの算出に使用される平均滞留時間等は、例えば、対象者ＯＰの過去の行動のうち、就床状態（動きなし）からベッド周辺にいる状態（あるいは、不在状態）まで遷移した行動に基づいて算出される。例えば、遷移重みＷＴは、状態遷移確率の逆数である。なお、就床状態に戻る方向の遷移では、遷移重みＷＴは、状態遷移確率の逆数に“−１”を乗じた値である。

また、状態重みＷＳは、例えば、各状態の平均滞留時間（過去の滞留時間の平均）に反比例するように設定される。これにより、例えば、動作の速い対象者ＯＰでは、動作の遅い対象者ＯＰに比べて、状態重みＷＳが大きくなる。

予測部８０は、対象者スコアＳＣを用いることにより、サポート対象の状態に向かう行動か否かの判定を、対象者ＯＰの過去の状態遷移パターンに基づいて実行できる。なお、サポート対象の状態に向かう行動と判定される条件は、例えば、式（２）を満たしているときである。式（２）のＳＣｔｈは、予め設定された閾値である。

ＳＣ（ｎ）≧ＳＣｔｈ ・・・（２）
ここで、就床状態等の各状態には、対象者スコアＳＣの最小値がそれぞれ設定されている。就床状態の最小値は、例えば、０以上で閾値ＳＣｔｈより小さい値である。また、就床状態以外の各状態の最小値は、例えば、０より大きく閾値ＳＣｔｈより小さい値である。例えば、対象者スコアＳＣ（ｎ）が式（１）の計算で最小値以下になる場合、最小値が対象者スコアＳＣ（ｎ）として算出される。

なお、サポート対象の状態に向かう行動か否かの判定は、この例に限定されない。また、重要度ＬＩ、遷移重みＷＴ等の値は、図１５の例に限定されない。

以上、図１３から図１５に示した実施形態においても、図１から図１２に示した実施形態と同様の効果を得ることができる。例えば、この実施形態では、対象者ＯＰの動作の速さに応じて報知体位を算出するため、対象者ＯＰ等に応じた適切なタイミングでアラームを報知できる。さらに、この実施形態では、検出した対象者ＯＰの状態がサポート対象の状態に向かう行動であるか否かを、対象者ＯＰの行動パターンに基づいて判定する。これにより、この実施形態では、例えば、サポート対象の状態に向かう行動でないときに報知体位を検出した場合、アラームを報知しない。したがって、この実施形態では、サポート対象の状態に向かう行動でないときに、アラームを対応者の端末２００に誤って報知することを低減できる。

以上に説明した報知装置１０、１０Ａ、１０Ｂは、例えば、パーソナルコンピュータ等のコンピュータ装置を用いて実現することができる。

図１６は、報知装置のハードウエア構成の一例を示している。なお、図１から図１５で説明した要素と同様の要素については、同様の符号を付し、これ等については、詳細な説明を省略する。

コンピュータ装置ＣＰは、プロセッサＰＵと、メモリＭＥＭと、ハードディスク装置ＨＤＤと、ＬＡＮ（Local Area Network）インタフェースＬＩＦと、カメラインタフェースＣＩＦと、出力部ＯＵＴＵと、入力部ＩＮＵと、光学ドライブ装置ＯＤＲとを有している。プロセッサＰＵと、メモリＭＥＭと、ハードディスク装置ＨＤＤと、ＬＡＮインタフェースＬＩＦと、カメラインタフェースＣＩＦと、出力部ＯＵＴＵと、入力部ＩＮＵと、光学ドライブ装置ＯＤＲとは、バスを介して互いに接続されている。

また、プロセッサＰＵと、メモリＭＥＭと、ハードディスク装置ＨＤＤと、ＬＡＮインタフェースＬＩＦと、カメラインタフェースＣＩＦと、出力部ＯＵＴＵと、入力部ＩＮＵとは、例えば、報知装置１０、１０Ａ、１０Ｂのいずれかの機能を実現する。光学ドライブ装置ＯＤＲは、光ディスク等のリムーバブルディスクＤＩＳを装着可能であり、装着したリムーバブルディスクＤＩＳに記録された情報の読み出しおよび記録を行う。

コンピュータ装置ＣＰは、ＬＡＮインタフェースＬＩＦを介してネットワークＮ（例えば、ローカルエリアネットワーク）に接続されている。例えば、コンピュータ装置ＣＰは、ナースステーション等に設置された端末２００にネットワークＮを介して接続されている。

また、コンピュータ装置ＣＰのカメラインタフェースＣＩＦは、例えば、カメラＣＡＭに接続されている。これにより、プロセッサＰＵは、カメラインタフェースＣＩＦを介して、カメラＣＡＭで撮影された画像を受け取ることができる。なお、カメラＣＡＭは、図１に示した撮像部１００の一例である。

例えば、図１等に示した検出部２０は、カメラインタフェースＣＩＦとプロセッサＰＵとの協同により実現される。あるいは、図１等に示した検出部２０は、プロセッサＰＵにより実現されてもよい。そして、例えば、図１に示した報知体位推定部３０、判定部４０および特性更新部６０は、プロセッサＰＵにより実現される。また、例えば、図１０に示した報知体位推定部３０、判定部４０、特性更新部６０および所要時間算出部７０は、プロセッサＰＵにより実現される。あるいは、図１３に示した報知体位推定部３０、判定部４０、特性更新部６０、所要時間算出部７０および予測部８０は、プロセッサＰＵにより実現される。なお、図１等に示した報知部５０は、ＬＡＮインタフェースＬＩＦあるいは出力部ＯＵＴＵにより実現される。

出力部ＯＵＴＰは、例えば、プロセッサＰＵにより実行された処理の結果を出力するユニットである。出力部ＯＵＴＰの一例は、ディスプレイ、タッチパネル、スピーカー等である。また、入力部ＩＮＵは、例えば、ユーザからの操作を受け、コンピュータ装置ＣＰにデータを入力するユニットである。入力部ＩＮＵの一例は、キーボード、マウス、タッチパネル等である。

メモリＭＥＭは、例えば、コンピュータ装置ＣＰのオペレーティングシステムを格納している。また、メモリＭＥＭは、例えば、図２の動作、図１１の動作および図１４の動作のいずれかの動作をプロセッサＰＵが実行するための報知プログラム等のアプリケーションプログラムを格納している。なお、報知プログラム等のアプリケーションプログラムは、図７の動作、図１２の動作等をプロセッサＰＵが実行するためのプログラムを含んでもよい。また、報知プログラム等のアプリケーションプログラムは、ハードディスク装置ＨＤＤに格納されてもよい。

報知プログラム等のアプリケーションプログラムは、例えば、光ディスクなどのリムーバブルディスクＤＩＳに記録して頒布することができる。例えば、コンピュータ装置ＣＰは、報知プログラム等のアプリケーションプログラムを、リムーバブルディスクＤＩＳから光学ドライブ装置ＯＤＲを介して読み出し、メモリＭＥＭやハードディスク装置ＨＤＤに格納してもよい。また、コンピュータ装置ＣＰは、報知プログラム等のアプリケーションプログラムを、インターネット等のネットワークに接続する通信装置(図示せず)を介してダウンロードし、メモリＭＥＭやハードディスク装置ＨＤＤに格納してもよい。

また、メモリＭＥＭやハードディスク装置ＨＤＤは、対象者特性情報、施設特性情報等を格納してもよい。

プロセッサＰＵは、例えば、メモリＭＥＭ等に格納された報知プログラムを実行することにより、図１に示した報知体位推定部３０、判定部４０および特性更新部６０の機能を実現してもよい。また、プロセッサＰＵは、例えば、メモリＭＥＭ等に格納された報知プログラムを実行することにより、図１０に示した報知体位推定部３０、判定部４０、特性更新部６０および所要時間算出部７０の機能を実現してもよい。あるいは、プロセッサＰＵは、例えば、メモリＭＥＭ等に格納された報知プログラムを実行することにより、図１３に示した報知体位推定部３０、判定部４０、特性更新部６０、所要時間算出部７０および予測部８０の機能を実現してもよい。

すなわち、各報知装置１０、１０Ａ、１０Ｂは、プロセッサＰＵと、メモリＭＥＭと、ハードディスク装置ＨＤＤと、ＬＡＮインタフェースＬＩＦと、カメラインタフェースＣＩＦと、出力部ＯＵＴＵと、入力部ＩＮＵとの協同により実現することができる。

以上の実施形態において説明した発明を整理して、付記として開示する。
（付記１）
観測する対象である対象者の状態を検出する際に使用される第１データを受け、前記対象者の状態を前記第１データに基づいて検出し、
前記対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を、前記対象者の動作の特性を示す第１情報に基づいて特定し、
前記第２状態に基づく報知条件を満たしたか否かを、検出した前記対象者の状態に基づいて判定し、
前記報知条件を満たしたとき、アラームを報知する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする報知プログラム。
（付記２）
付記１記載の報知プログラムにおいて、
報知されてから対応者が前記対象者に対応するまでの時間の参考値を含む第２情報に基づいて、前記第１時間を算出する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする報知プログラム。
（付記３）
付記２記載の報知プログラムにおいて、
前記第２情報は、他の対象者からの報知が発生している場合での前記参考値と、前記他の対象者からの報知が発生していない場合での前記参考値とをそれぞれ有している
ことを特徴とする報知プログラム。
（付記４）
付記１または付記２に記載の報知プログラムにおいて、
他の対象者からの報知が発生している場合に、前記第１時間を補正する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする報知プログラム。
（付記５）
付記１ないし付記４のいずれか１項に記載の報知プログラムにおいて、
検出した前記対象者の状態が前記第１状態に向かう行動であるか否かを、前記対象者の行動パターンに基づいて判定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする報知プログラム。
（付記６）
付記１ないし付記５のいずれか１項に記載の報知プログラムにおいて、
互いに異なる時刻に検出した前記対象者の状態に基づいて前記第１情報を更新する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする報知プログラム。
（付記７）
観測する対象である対象者の状態を検出する際に使用される第１データを受け、前記対象者の状態を前記第１データに基づいて検出し、
前記対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を、前記対象者の動作の特性を示す第１情報に基づいて特定し、
前記第２状態に基づく報知条件を満たしたか否かを、検出した前記対象者の状態に基づいて判定し、
前記報知条件を満たしたとき、アラームを報知すること
を特徴とする報知方法。
（付記８）
付記７記載の報知方法において、
報知されてから対応者が前記対象者に対応するまでの時間の参考値を含む第２情報に基づいて、前記第１時間を算出することを特徴とする報知方法。
（付記９）
付記８記載の報知方法において、
前記第２情報は、他の対象者からの報知が発生している場合での前記参考値と、前記他の対象者からの報知が発生していない場合での前記参考値とをそれぞれ有している
ことを特徴とする報知方法。
（付記１０）
付記７または付記８に記載の報知方法において、
他の対象者からの報知が発生している場合に、前記第１時間を補正することを特徴とする報知方法。
（付記１１）
付記７ないし付記１０のいずれか１項に記載の報知方法において、
検出した前記対象者の状態が前記第１状態に向かう行動であるか否かを、前記対象者の行動パターンに基づいて判定することを特徴とする報知方法。
（付記１２）
付記７ないし付記１１のいずれか１項に記載の報知方法において、
互いに異なる時刻に検出した前記対象者の状態に基づいて前記第１情報を更新することを特徴とする報知方法。
（付記１３）
観測する対象である対象者の状態を検出する際に使用される第１データを受け、前記対象者の状態を前記第１データに基づいて検出する検出部と、
前記対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を、前記対象者の動作の特性を示す第１情報に基づいて特定する推定部と、
前記第２状態に基づく報知条件を満たしたか否かを前記検出部で検出された前記対象者の状態に基づいて判定する判定部と、
前記報知条件を満たしたとき、アラームを報知する報知部と
を備えていることを特徴とする報知装置。
（付記１４）
付記１３記載の報知装置において、
報知されてから対応者が前記対象者に対応するまでの時間の参考値を含む第２情報に基づいて、前記第１時間を算出する算出部を備えていることを特徴とする報知装置。
（付記１５）
付記１４記載の報知装置において、
前記第２情報は、他の対象者からの報知が発生している場合での前記参考値と、前記他の対象者からの報知が発生していない場合での前記参考値とをそれぞれ有している
ことを特徴とする報知装置。
（付記１６）
付記１３または付記１４に記載の報知装置において、
他の対象者からの報知が発生している場合に、前記第１時間を補正する補正部を備えていることを特徴とする報知装置。
（付記１７）
付記１３ないし付記１６のいずれか１項に記載の報知装置において、
前記検出部で検出された前記対象者の状態が前記第１状態に向かう行動であるか否かを、前記対象者の行動パターンに基づいて判定する予測部を備えていることを特徴とする報知装置。
（付記１８）
付記１３ないし付記１７のいずれか１項に記載の報知装置において、
前記検出部で互いに異なる時刻に検出された前記対象者の状態に基づいて、前記第１情報を更新する更新部を備えていることを特徴とする報知装置。

以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲がその精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずである。したがって、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物に拠ることも可能である。

１０、１０Ａ、１０Ｂ‥報知装置；２０‥検出部；３０‥報知体位推定部；４０‥判定部；５０‥報知部；６０‥特性更新部；７０‥所要時間算出部；８０‥予測部；１００‥撮像部；２００‥端末；ＣＡＭ‥カメラ；ＣＩＦ‥カメラインタフェース；ＣＰ‥コンピュータ装置；ＤＩＳ‥リムーバブルディスク；ＨＤＤ‥ハードディスク装置；ＩＮＵ‥入力部；ＬＩＦ‥ＬＡＮインタフェース；ＭＥＭ‥メモリ；Ｎ‥ネットワーク；ＯＤＲ‥光学ドライブ装置；ＯＵＴＵ‥出力部；ＰＵ‥プロセッサ

Claims (6)

1. 観測する対象である対象者の状態を検出する際に使用される第１データを受け、前記対象者の状態を前記第１データに基づいて検出し、
   前記対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を、前記対象者の動作の特性を示す第１情報に基づいて特定し、
   前記第２状態に基づく報知条件を満たしたか否かを、検出した前記対象者の状態に基づいて判定し、
   前記報知条件を満たしたとき、アラームを報知し、
   報知されてから対応者が前記対象者に対応するまでの時間の参考値を含む第２情報に基づいて、前記第１時間を算出する
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする報知プログラム。
2. 請求項１記載の報知プログラムにおいて、
   前記第２情報は、他の対象者からの報知が発生している場合での前記参考値と、前記他の対象者からの報知が発生していない場合での前記参考値とをそれぞれ有している
   ことを特徴とする報知プログラム。
3. 請求項１記載の報知プログラムにおいて、
   他の対象者からの報知が発生している場合に、前記第１時間を補正する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする報知プログラム。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の報知プログラムにおいて、
   検出した前記対象者の状態が前記第１状態に向かう行動であるか否かを、前記対象者の行動パターンに基づいて判定する処理をコンピュータに実行させることを特徴とする報知プログラム。
5. 報知装置による通知方法において、
   前記報知装置が、観測する対象である対象者の状態を検出する際に使用される第１データを受け、前記対象者の状態を前記第１データに基づいて検出し、
   前記報知装置が、前記対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を、前記対象者の動作の特性を示す第１情報に基づいて特定し、
   前記報知装置が、前記第２状態に基づく報知条件を満たしたか否かを、検出した前記対象者の状態に基づいて判定し、
   前記報知装置が、前記報知条件を満たしたとき、アラームを報知し、
   前記報知装置が、報知されてから対応者が前記対象者に対応するまでの時間の参考値を含む第２情報に基づいて、前記第１時間を算出すること
   を特徴とする報知方法。
6. 観測する対象である対象者の状態を検出する際に使用される第１データを受け、前記対象者の状態を前記第１データに基づいて検出する検出部と、
   前記対象者の状態が予め指定された第１状態になる第１時間前の第２状態を、前記対象者の動作の特性を示す第１情報に基づいて特定する推定部と、
   前記第２状態に基づく報知条件を満たしたか否かを前記検出部で検出された前記対象者の状態に基づいて判定する判定部と、
   前記報知条件を満たしたとき、アラームを報知する報知部と、
   報知されてから対応者が前記対象者に対応するまでの時間の参考値を含む第２情報に基づいて、前記第１時間を算出する算出部と
   を備えていることを特徴とする報知装置。

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