JP6356779B2 - 情報処理装置および情報処理方法 - Google Patents

Description

この発明の実施形態は、情報処理装置および情報処理方法に関する。

在宅医療・介護など現場においては、医療・介護職の複数の職員が、患者や被介護者のケアや日常生活の世話にかかわっている。複数の職員は、その中で、患者や被介護者の状態を観察したり診断したりする。一人の職員が連続的・継続的に患者を観察するわけではなく、多職種の複数の職員が、それぞれ異なる日時、異なる間隔で、患者を訪問し、観察する。このため、各職員が、患者についての情報を共有するため、電子カルテシステムや看護・介護記録システム、あるいはＳＮＳに、患者の観察結果を登録することが行われている。

患者について観察結果を共有するためのシステムとして、音声メッセージを用いた情報共有システム（以降、音声つぶやきシステムと呼ぶ）が知られている。音声つぶやきシステムでは、各職員が、スマートフォン等の携帯端末のマイクに、患者の観察結果を発話し、携帯端末に搭載された音声つぶやき登録アプリケーションでこれを記録することで、音声メッセージを生成する。生成した音声メッセージはサーバに送信される。サーバでは、発話対象となった患者の対象患者ＩＤや、発話者の職員ＩＤ、発話時刻、発話場所、音声メッセージから抽出したキーワードなどをタグとして当該音声メッセージに添付する。このような音声メッセージとタグ等からなる情報を、音声つぶやきと呼ぶ。各職員は、サーバに蓄積された音声つぶやきを、携帯端末やパソコンから、閲覧あるいは視聴することができる。

このような情報共有システムに蓄積された観察結果から、患者の認知状態やＡＤＬ（Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｏｆ Ｄａｉｌｙ Ｌｉｖｉｎｇ）の変化など、患者の状態を把握したいというニーズがある。しかしながら、患者の状態を把握するには、蓄積された膨大なデータを検索する必要があり、患者状態を効率的に把握することは難しかった。

特開２０１２−２２６４４９号公報 特許登録第５４１４８６５号

本発明の実施形態は、患者や被介護者等の観察対象者の状態を容易に把握できるようにすることを目的とする。

本発明の実施形態としての情報処理装置は、第１記憶部と、第２記憶部と、データ処理部と、出力部とを備える。

前記第１記憶部は、心身に関する複数の状態と、各状態に関連するキーワードとを対応づけた対応データを記憶する。

前記第２記憶部は、観察対象者について複数の観察者により発話された内容を表すメッセージ群を記憶する。

前記データ処理部は、前記メッセージ群の中に存在する前記状態に関連するキーワードを特定し、前記特定したキーワードを含むメッセージ毎に、前記特定したキーワードを含む情報データを前記状態に関連づけて配置することにより、提示情報を生成する。

本発明の実施形態に係る情報処理装置を備えた情報処理システムを示す図。 本発明の実施形態に係る状態およびキーワードの対応表を示す図。 本発明の実施形態に係る音声つぶやきデータ表を示す図。 本発明の実施形態に係る提示情報を示す図。 図４の提示情報示においてセルの色を変更する例を示す図。 本発明の実施形態に係る提示情報の他の例を示す図。 本発明の実施形態に係る提示情報のさらに他の例を示す図。 本発明の実施形態に係る提示情報のさらに他の例を示す図。 本発明の実施形態に係る提示情報のさらに他の例を示す図。 複数の観察対象者に関するキーワードの発生分布を算出する処理のフローチャート。 複数の観察対象者に関するキーワードの発生分布の例を示す図。 複数の観察対象者の中である観察対象者の相対評価に応じて表示色を変える処理のフローチャート。 本発明の実施形態に係る状態およびキーワードの対応表の他の例を示す図。 ある状態に関する複数のキーワードが存在する場合の、当該状態の関連度を特定する処理のフローチャート。

以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。

（第１の実施形態）
図１に、本発明の実施形態に係る情報処理システムを示す。

図１の情報処理システムは、情報処理装置１０１と、複数のユーザ端末１０２とを備える。情報処理装置１０１と、複数のユーザ端末１０２は、ネットワーク１０３を介して接続されている。

ネットワーク１０３は、有線、無線、または有線と無線のハイブリッドのいずれの形態のネットワークでもよい。また、ネットワーク１０３は、ローカルネットワークでも、インターネット等のワイドエリアネットワークでもよい。

ユーザ端末は、本実施形態のユーザにより操作される端末であり、スマートフォンや、PDA、携帯端末、パーソナルPCなどである。ユーザ端末は、CPU、記憶装置、画像を表示する表示部、スピーカ、マイク等を備えている。本実施形態のユーザは、患者や被介護者等の観察対象者を観察する観察者である。具体的に、観察者は、医療職・介護職等の職種に従事する、医師、看護師、介護士、薬剤師等である。

情報処理装置１０１は、データ処理部１１と、対応表記憶部１２と、音声つぶやきデータ記憶部１３と、観察対象者マスタ記憶部１４と、ユーザマスタ記憶部１５と、出力部１６と、警告部１７を備える。

対応表記憶部１２は、行為や発言、様子あるいは患部の状態など観察対象者の心身に関する複数の状態と、各状態に関連するキーワードとを対応づけた状態−キーワード対応表を記憶する。対応表記憶部１２はデータ処理部１１に接続されている。図２に状態−キーワード対応表の例を示す。

状態は、心身に関する状態であり、ここでは「認知」、「栄養」、「誤嚥」、「転倒・転落」等が示される。キーワードは、該当する状態に関連性が高いと考えられる行為や発言、様子あるいは患部の状態など観察対象者の心身についての観察結果として観察者が表現する単語である。例えば、“徘徊”というキーワードは、“認知”という状態に関連性が高い。各キーワードは、２つ以上の状態に属することができる。例えば“たべこぼし”というキーワードは、“認知”、“誤嚥”、“栄養”という３つの状態に属している。また、状態は２階層以上の階層構造を有しても良い。例えば、“認知”を上位状態とし、その下位に、“食事”、“日常生活”、“お風呂”等の下位状態が存在してもよい。

観察対象者マスタ記憶部１４は、複数の観察対象者（患者や被介護者等）について、観察対象者のID、観察対象者の氏名等を格納した観察対象者マスタを記憶している。観察対象者マスタ記憶部１４は、データ処理部１１に接続されている。観察対象者マスタには、ここで述べた以外の情報、例えば、年齢や性別等が含まれても良い。

ユーザマスタ記憶部１５は、本情報処理装置が提供するサービスのユーザに関するユーザマスタを記憶している。ユーザマスタ記憶部１５は、データ処理部１１に接続されている。ユーザは、上述したように、観察対象者（患者や被介護者等）を観察する医師、看護師、介護士、薬剤師等の観察者である。ユーザマスタには、観察者のID、氏名、職種等が格納されている。必要に応じて本情報処理装置が提供するサービスへログイン時の認証に必要なパスワード等が格納されてもよい。この場合、本装置は、正しい観察者ＩＤとパスワードを入力したユーザのみ、サービスを提供してもよい。

音声つぶやきデータ記憶部１３は、音声つぶやきデータ表を格納している。音声つぶやきデータ記憶部１３は、データ処理部１１に接続されている。音声つぶやきデータ表には、複数の観察者により発話された音声つぶやきに関するデータが登録されている。図３に音声つぶやきデータ表の例を示す。

音声つぶやきデータは、 “音声つぶやきＩＤ”、“観察者ＩＤ”、観察対象者ＩＤ”、“発話日時”、“音声つぶやき内容”、“関連キーワード”のフィールドからなる。

“音声つぶやきＩＤ”は、音声つぶやきデータの識別子である。

“観察者ＩＤ”は、医師や介護士等の観察者の識別子（ユーザＩＤ）である。

“観察対象者ＩＤ”は、患者や被介護者等の観察対象者の識別子である。

“発話日時”は、観察者が“音声つぶやき内容”フィールドに示される内容を発話した日時である。

“音声つぶやき内容”は、観察者が発話した（つぶやいた）音声メッセージのデータ、または当該音声メッセージをテキスト化したメッセージである。音声メッセージとテキストメッセージの両方を格納してもよい。または、テキストメッセージとともに、音声メッセージへのリンク（URL等）を格納してもよい。この場合、音声メッセージは、リンク先のサーバに格納して、サーバからユーザ端末１０２がダウンロード可能にしてもよい。ここでは、“音声つぶやき内容”フィールドには、少なくともテキストメッセージが格納されているとする。

“関連キーワード”は、後述するデータ処理部１１が、音声メッセージまたはテキストメッセージからキーワード抽出処理により抽出したキーワードである。抽出するキーワードは、状態−キーワード対応表の“キーワード”フィールドの値に合致するものとする。ただし、これは一例であり、別の基準でキーワードを抽出してもよい。本例では、抽出されたキーワードが複数個の場合、各キーワードをカンマ区切りで配置して、１つの“関連キーワード”フィールドに格納している。これとは別の形態で、抽出したキーワードを格納することも可能である。例えば、音声つぶやきＩＤのフィールドと、１個のキーワードのみを格納する“関連キーワード”フィールドからなる表を設け、“関連キーワード”フィールドに１つのキーワードを１個ずつ格納しても良い。

データ処理部１１は、各ユーザ端末１０２と通信して、音声つぶやきデータの登録処理を行う。各観察者は、患者や被介護者を観察し、観察結果を、観察対象者ＩＤを指定して、ユーザ端末１０２のマイクに発話する。観察結果は、予め定められた観察項目に対する観察の結果や、観察項目の観察の際に気付いた事項（気付け）等を含む。発話内容は音声メッセージとして、端末搭載のアプリケーションにより登録される。アプリケーションは、音声メッセージに、音声つぶやきＩＤ、観察者ＩＤ、観察対象者ＩＤ、発話日時等のタグを付して、本情報処理装置に送信する。本装置のデータ処理部１１は、音声メッセージを音声認識によりテキスト化して、テキストメッセージを生成する。また、音声メッセージまたはテキストメッセージに対してキーワード抽出を行う。キーワード抽出の際は、言葉・用語の言い回し（活用）の違いを吸収して、キーワードを抽出する。例えば“ふらつき”、“ふらつく”、“ふらついて”などは、いずれも“ふらつき”として抽出する。これは形態素解析により語幹を抽出することができる。またさらにハッシュテーブルを用いて“ふらつき”→“不安定”などと異なる表現に変換することもできる（この例では、ハッシュテーブルのキー：“ふらつき”、値：“不安定”と登録しておく）。データ処理部１１は、これら音声つぶやきＩＤ、観察者ＩＤ、観察対象者ＩＤ、発話日時、音声つぶやき内容（音声メッセージ、テキストメッセ−ジ、またはこれらの両方）、抽出したキーワードを、音声つぶやきデータとして、音声つぶやきデータ表に登録する。なお、音声メッセージのテキスト化は、ユーザ端末で行われて本装置に送信されてもよい。音声つぶやきデータの登録処理を本情報処理装置とは別の装置で行って、音声つぶやきデータ表を当該別の装置から受信してもよい。

データ処理部１１は、ユーザ端末１０２から観察対象者ＩＤの指定を受け、指定された観察対象者ＩＤを有する音声つぶやきデータを対象に処理を行う。データ処理部１１は、対応表記憶部１２、音声つぶやきデータ記憶部１３、観察対象者マスタ記憶部１４およびユーザマスタ記憶部１５にアクセス可能であり、それぞれに格納されたデータを読み出すことが可能である。

データ処理部１１は、指定された観察対象者ＩＤを有する音声つぶやきデータのそれぞれにおいて、状態−キーワード対応表の状態毎に、“関連キーワード”フィールドから、当該状態に関連するキーワードを特定する。例えば、“認知”について、その関連するキーワードとして“徘徊”、“不穏”、“たべこぼし”がある。そこで、各音声つぶやきデータを検査して、“徘徊”、“不穏”、“たべこぼし”のキーワードを特定する。

データ処理部１１は、キーワードが特定された音声つぶやきデータ毎に、特定したキーワードを含む情報データを生成し、生成した情報データを、該当する状態に関連づけて配置することで、ユーザに提示する提示情報を生成する。情報データの形式は、一例として、特定したキーワードのリストと、音声つぶやき本文（テキストメッセージ）とを含む。以下の説明では、情報データは、特に断りの無い限り、この形式を有するとする。

出力部１６は、データ処理部１１により生成された提示情報を、処理を要求したユーザ端末１０２に送信する。出力部１６はデータ処理部１１に接続されている。ユーザ端末１０２は、当該提示情報を表す画像をアプリケーションの画面に表示する。データ処理部１１は、ユーザ端末１０２に送信する提示情報に、提示情報の表示方法を特定する情報を含めてもよい。例えば各情報データに含まれるキーワードの色やフォントサイズ、各情報データが配置される背景の色、音声つぶやき本文の色などを指定する情報などを含めても良い。

ユーザ端末１０２に提示情報へのリンク（URL等）を送信し、ユーザ端末１０２がリンク先から提示情報をダウンロードすることで、提示情報を画面に表示してもよい。この場合、データ処理部１１は、生成した提示情報をリンク先のサーバに送信しておくものとする。

また、出力部１６は、電子メールで提示情報をユーザ端末１０２に送信してもよい。その他、プリンタに出力して印字するなど、ここで述べた以外の方法を用いてもよい。

以下、提示情報の具体的な構成例をいくつか示す。

データ処理部１１は、状態毎に関連づけて配置した情報データ（キーワードリスト、音声つぶやき本文）を、さらに発話日時に基づき、所定の時間単位に従って分類して配置し、これを提示情報としてもよい。例えば、日単位、週単位、月単位、時間帯単位、１時間単位、その他の期間単位（春、夏、秋、冬などの季節単位や、３か月単位など）といった、様々な時間単位で分類してもよい。時間単位をユーザ端末から指定できるようにしてもよい。また、データ処理部１１は、状態および時間単位による分類ごとに、分類された情報データの個数、すなわち関連する音声つぶやき数を集計してもよい。また、当該分類毎に、情報データ間でリストのキーワードの総数を集計してもよい。

図４に、情報データを分類する時間単位を月単位とした場合の提示情報を、ユーザ端末の画面に表示した例を示す。縦軸が、状態、横軸が月単位の項目になっている。状態は、“認知”、“転倒・転落”、“誤嚥”、“栄養”である。月項目が、“３ヶ月前”、“２か月前”、“先月”、“今月”となっている。つまり、過去３か月までに発せられた音声つぶやきデータを対象としている。

状態と月項目の組ごとに、セルが配置される。各セルには、１つまたは複数の情報データが、１件１行として積み上げるように配置されている。この例では、情報データは、<関連キーワード>,<関連キーワード>,…］+ <音声つぶやき本文>の形式で表示されている。つまり情報データは、カンマで区切られたキーワードのリストと、音声つぶやき本文からなっている。これにより、各状態に関連する音声つぶやきが、各月に何件発生しているかが、短時間で容易に分かる。さらに各セルには、セル内の情報データ数（音声つぶやき数）およびキーワード数が表示されている。ただし、情報データの形式は上記に限定されず、例えば音声つぶやき本文のみでもよい。この場合、音声つぶやき本文中において、分類された状態に関連するキーワードには、その他の部分と異なる色を付けて、目立つようにしてもよい。

画面の左上には、観察対象者名が表示されている。また、“月”、“週”、“日”、“時間帯”のボタンが設けられている。図４では、 “月”のボタンが選択された場合の例が示されている。“週”または“日”または“時間帯”のボタンが選択された場合は、選択されたボタンに応じた時間単位で、情報データを分類して表示すればよい。

一つの音声つぶやきには、複数の状態についての複数のキーワードが含まれる場合がある。このため、ある同じ音声つぶやきを含む情報データが、複数のセルに現れ得る。

情報データにおいて、そこに含まれるリスト内のキーワードと、後続の音声つぶやきのテキストの表示色は異なってもよい。例えばキーワードは赤で、音声つぶやきのテキストは黒の文字でもよい。

音声つぶやきのテキストは一行で表示しきれないときは、途中まで表示されている。音声つぶやきのテキストにマウスのポインタを合わせることで、テキストの全てを表示した画面をホップアップで表示するようにしてもよい。また、音声つぶやきのテキストが一行で表示しきれないときは、取り返して複数行にわたって表示することも可能である。

また、音声つぶやきのテキストにリンクを設定し、リンクをクリックすることで、音声メッセージを図示しないスピーカを介して再生可能にしてもよい。

図４の画面を見ることで、観察者は、画面で提示された情報を、観察対象者の状態変化を把握するのに役立てることができる。各状態に関連した音声つぶやきが増加傾向にあるのか、減少傾向にあるのかといった傾向を容易に把握できる。“認知”の場合、３か月前から今月に至るまでに、情報データ数（音声つぶやき数）が増加していることが分かる。また、“認知”に関連するキーワードの、観察者により発せられる回数が増えていることが分かる。また、登場するキーワードの内容にも月を追うごとに変化がある。このような情報を利用することで、医師・介護士等は、観察対象者の認知症に関する状態を把握できる。

ここで図５に示すように、セルごとに、集計された情報データ数（音声つぶやき数）に応じて、セルの表示色（背景色）を変更することも可能である。例えば、セル内の音声つぶやき数が０以上２以下なら白色、３以上~４以下なら水色、５以上なら藍色といったように、基準値を用いて複数の範囲を設定し、いずれの範囲に属するかに応じて、セルの表示色を変えることができる。図では色の変化を、ハッチングのピッチの違いによって表現している。このような表示色を変更するための音声つぶやき数の基準値は、状態ごとに設定できる。これにより、単にセル内に情報データを積み上げるだけの表示に比べ、観察者はより直感的に、状態ごとの変化の傾向を把握できる。ここではセル内の情報データ数（音声つぶやき数）に応じてセルの表示色を変える場合を示したが、同様にして、セル内のキーワード数に応じて、セルの表示色を変えることも可能である。

図４および図５では横軸を月単位としたが、横軸を週単位や時間帯単位などとしてもよい。横軸を時間帯とした場合の提示情報を、ユーザ端末の画面に表示した例を図６に示す。図６では、朝（8:00〜12:00）、昼（12:00〜16:00）、晩（16:00〜20:00）、その他（20:00〜8:00）に分けているが、別の基準で時間帯を決めても良い。

上記では状態毎に、時間単位での分類を行う例を示したが、気象単位で分類することも可能である。この場合、縦軸が状態、横軸が気象の項目となる。これを実現するために、音声つぶやきデータには、発話時の気温や湿度、天候等の気象情報を設定しておく。音声つぶやきデータの取得時に、ユーザ端末から発話日時に加えて、発話位置を取得し、取得した発話日時と発話位置に基づき、外部に公開されている気象サーバから気象データを取得すればよい。音声つぶやきデータには、発話位置を追加してもよい。

また、さらに別の分類例として、つぶやきに関する位置で分類することも可能である。位置としては、上記音声つぶやきに添付される発話位置（例えば発話時にスマートフォンにより取得されたＧＰＳの緯度・経度から逆ジオコーディング技術により得た町名）、あるいは対象患者の住所の町名があり得る。この場合、縦軸が状態、横軸が位置となる。また、状態ごとのつぶやき件数を棒グラフとし、発地図上での該当位置（町の地図上での中心付近など）にこの棒グラフを配置してもよい。

さらに別の分類例として、状態ごとに、観察者（ユーザ）単位で分類することも可能である。この場合の提示情報を、ユーザ端末の画面に表示した例を図７に示す。縦軸が、状態、横軸がユーザである。この例では、音声つぶやきデータの処理対象を、発生年月日が過去6か月以内のものとしているが、過去１０日間、過去２４時間など、別の期間で設定しても構わない。

また、さらに別の分類例として、観察者（ユーザ）の職種単位で分類することも可能である。この場合の提示情報を、ユーザ端末の画面に表示した例を図８に示す。縦軸が、状態、横軸が職種である。職種は、前述したユーザマスタに基づき、音声つぶやきデータの“観察者ＩＤ”から特定すればよい。

上述した分類例はいずれも縦軸が状態であったが、縦軸を、観察者（ユーザ）または観察者の職種とし、横軸を時間単位とすることも可能である。縦軸を観察者、横軸を週単位とした場合の提示情報を、ユーザ端末の画面に表示した例を図９に示す。この例では、横軸は週単位ではあるが、月単位、時間帯単位など、別の時間単位でもよい。

上述した分類方法を組み合わせることも可能である。例えば、状態毎に、所望の時間単位かつ職種単位で情報データを分類してもよい。その他の組み合わせでもよい。

図１の警告部１７は、データ処理部１１の処理結果に応じて、ユーザ端末１０２に警告メッセージを送信する。警告部１７は、データ処理部１１に接続されている。一例として、情報データまたはキーワードの集計値が閾値以上のセル（分類）が存在する場合は、警告メッセージを送信する。警告メッセージには、該当セル（分類）を特定する情報を含めても良い。

警告メッセージを受信したユーザ端末１０２では、受信した警告メッセージを画面に表示することで、観察者に注意を促す。表示方法としては、ポップアップメッセージで表示する方法がある。この他、ユーザ端末１０２に警告メッセージを電子メールで送信することもできる。ユーザ端末１０２に警告音の出力指示データを送り、ユーザ端末１０２は警告音を、図示しないスピーカを介して再生してもよい。

なお、本実施形態では、音声メッセージまたはテキストメッセージに含まれるキーワードを抽出して、“関連キーワード”フィールドに格納しておいたが、本実施形態の提示情報生成処理を行う度に、音声メッセージまたはテキストメッセージからキーワード抽出を行うようにしてもよい。この場合、“関連キーワード”フィールドにキーワードを事前に格納しておく必要はない。このため、提示情報生成処理時にキーワード抽出処理の分だけ、演算負荷が増すが、音声つぶやきデータ記憶部１３の記憶領域を節約することが可能である。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、分類（セル）ごとに情報データ数（音声つぶやき数）を集計する例を示したが、この音声つぶやき数が、他の観察対象者と比較して多いのか少ないのかを相対的に評価して、セルの表示色を変更することもできる。具体的に、ある観察対象者の各セル内の音声つぶやきの個数と、全観察対象者群についての各セルと同じ条件で分類したときの音声つぶやきの発生数の分布との比較に基づいて、ある観察対象者の各セルの表示色を決定する。

観察対象者uの状態jについて、ある指定期間あたり（例えば月あたり）の音声つぶやきの発生数Nujを得る。全観察対象者についてNujを取得することで、指定期間当たりの音声つぶやきの発生数に関する分布を得る。分布としてはヒストグラムを求めても良いし、正規分布を仮定して、平均と標準偏差を求めても良い。このようにして得られた分布は、データとしてファイルに保存してもよい。

指定期間あたりの音声つぶやきの発生数は、以下のように計算できる。観察対象者ごとに、一定期間内（日数をTとする）の各状態に関連する音声つぶやきを集計し、集計値を期間の日数Tで除算することで、観察対象者ごとに、状態ごとの音声つぶやきの1日あたりの発生数を求めることができる。これを14倍すれば、2週間単位での音声つぶやきの発生数が得られ、30倍すれば月単位での発生数が得られる。一般に、任意の期間単位での関連音声つぶやきの発生数を算出できる。

図１１（Ａ）に、一ヶ月あたりの“認知”に関する、音声つぶやきの発生数に関する分布を示す。横軸が、“認知”に関する音声つぶやきの発生数、縦軸は観察対象者数である。星印は、ある観察対象者についての“認知”に関する音声つぶやきの発生数を示す。

図１０に、全観察対象者についての指定期間当たりの音声つぶやき発生数の分布を求める処理のフローチャートを示す。本処理はデータ処理部で行われる。

観察対象者uの各音声つぶやきiを対象に行う（S101、S102）。音声つぶやきiの各キーワードkについて（S103）、各状態jに関連があるかを、対応表記憶部１２内の状態−キーワード対応表に基づき判断する（S104）。関連がある場合は、Nujに１を加算し、関連がなければ、何もしない（S105）。ただし、同じ状態jについて複数のキーワードkが存在する場合は、Nujには１回のみ１を加算する。Nujの初期値は０にしておく。各キーワードkおよび各状態iについて処理したら、Nujを一定期間の日数Tで除算し、指定期間の日数を乗算し、この値によりNujを更新する（S106）。これが、観察対象者uの指定期間当たりの音声つぶやき発生数である。これを全ての観察対象者について行い、全観察対象者についてのNujから、ヒストグラム等の分布を得る（S107）。

ここで、ある観察対象者xのある状態yの音声つぶやきの、ある月zにおける発生個数をMxyzと記述する。Mxyzを、Nujに関する分布中のどの位置にあるかによって評価できる。例えば分布をヒストグラムとして求めた場合は、Nxyzが、Nujの分布の上位何％点にあるか（上側パーセンタイル値）を求めることができる。その値によって、上記セルの表示色を変えることができる。

例えば、図１１（Ａ）に示すように、Mxyzが、Nujの分布の上側5パーセンタイル以上に位置するならば、該当セルを特定の色（赤など）にする、などとできる。上側5パーセンタイル以上の位置は、平均よりもかなり発生数が多いといえる。上側パーセンタイル値ごとに表示色を、連続的あるいは離散的に変えてもよい。Nujの分布として正規分布を仮定した場合は、(Nxyz - Nujの平均値)/標準偏差によって計算される評価値に応じて、表示色を変えても良い。

図１２に、ある観察対象者の音声つぶやき発生数を、全観察対象者の音声つぶやき発生数の分布に基づき評価する処理のフローチャートを示す。本処理はデータ処理部が行う。

全観察対象者uの全ての状態jについてのNujのヒストグラムを求める（S201）。このヒストグラムは図１０に示したフローチャートの処理で求めればよい。ある観察対象者xの状態yに関する音声つぶやきの、月zにおける発生数Mxyzを求める（S202）。Mxyzがヒストグラムにおける何パーセントタイルに位置するかを求める（S203）。パーセンタイル値に応じてセルの表示色を変える（S204）。

上記の例では、全観察対象者の音声つぶやきの発生数についての分布に基づき、ある観察対象者（x）の音声つぶやきの発生数を評価した。別の例として、全観察対象者の音声つぶやきの発生分布ではなく、一定の条件を満たす観察対象者の音声つぶやきの発生分布を用いてもよい。

一定の条件の具体例としては、例えば以下がある。
（１）観察対象者xと年齢もしくは年齢層（例えば10歳区切り）が等しい
（２）観察対象者xと性別が等しい
（３）観察対象者xと要介護度が等しい（この場合の分布の例を図１１（Ｂ）に示す。図１１（Ａ）に比べて母数が少なくなっている）
（４）観察対象者xと同じ基礎疾患を有する
（５）過去L（Lは１以上の整数）か月以内に観察対象者xと同じ薬を処方されている
（６）上記の一部の組み合わせ

年齢、性別、要介護度、基礎疾患等の情報は、介護記録や看護記録など、別の医療・介護システムに本情報処理システムからネットワーク接続することで取得してもよい。または、これらの情報を格納するデータベースを、図１の情報処理装置１０１内に搭載してもよい。

上記の例では、全観察対象者に関する音声つぶやきの発生数の分布を比較対象としたが、自分（観察対象者x）の過去の発生分布、例えば観察対象者xの過去（例えば5年〜1年前まで）の音声つぶやきの発生分布を比較対象としてもよい。

上述した説明では、音声つぶやきの発生数に基づいて評価を行ったが、キーワードの発生数に基づいて評価を行っても良い。キーワードの発生数は、図１０のステップＳ１０５の処理で、同じ状態jについて複数のキーワードkが存在する場合に、キーワードごとに、Nujに１を加算することで計算できる。

（第３の実施形態）
図１３は、本実施形態に係る状態−キーワード対応表を示す。第１の実施形態に係る状態−キーワード対応表に対して、“関連度”フィールドが追加されている。

関連度は、状態とキーワードの関連性の高さを表す数値である。ある状態について、これに関連性のあるキーワードは複数存在しうるが、キーワードによって、状態との関連の深さは異なると考えられる。例えば、“徘徊”というキーワードと、“不穏”というキーワードは、ともに認知という状態に関連するが、“徘徊”の方がより、認知に関連が深いと考えられる。このため、例えば、ある月に“徘徊”というキーワードを含む音声つぶやきが５件発生した場合と、“不穏”というキーワードを含む音声つぶやきが５件発生した場合では、前者の方がより認知に関する傾向があると評価することが望ましい。

この評価を可能とすべく、状態−キーワード対応表に、“状態”および“キーワード”のフィールドに加えて“関連度”フィールドを設けている。本実施形態では、関連度を用いて、第１の実施形態で示した音声つぶやき数またはキーワード数の集計方法を拡張する。

本実施形態では、関連度は０より大きく１以下の値を有するとするが、これに限定されない。状態ごとに、すべてのキーワードについて関連度を定義してもよい。この場合、全く関連がない場合を、関連度０とすればよい。関連の深さを扱わずに、関連があるか、ないかのみを扱う場合は、第１の実施形態のように関連度を用いず、各状態に関連のあるキーワードのみを対応づけておけばよい。

以下、関連度を用いた音声つぶやき数の集計方法を示す。まず各音声つぶやきについて、状態毎に最も高い関連度を特定する。この処理のフローを図１４に示す。

各音声つぶやきiについて（S301）、各状態jについて（S302）、Rijを０で初期化する（S303）。ステップS301~S303はRijの初期化フェーズである。次に音声つぶやきiに含まれる各キーワードkについて（S304）、各状態jについて（S305）、Rijを算出する（S306）。具体的に、キーワードkの関連度を状態−キーワード対応表からWjkとして読み出し、これをRijと比較する。WjkがRijより大きければ、WjkによってRijを更新する（Rij=Wjk）。各キーワードkのうち最も大きい関連度がRijに設定されることになる。ステップS304~S306はRijの算出フェーズに相当する。

音声つぶやき数は、音声つぶやきの関連度Rijの総和として得ることができる。このようにして求めた値を、特に、つぶやき発生度と呼ぶ。例えば、ある観察対象者xのある月zにおける、状態yに関連する音声つぶやきの発生度Vxyzを、月zに発生した各音声つぶやきiと状態yとの関連度Riyの総和により求める。発生度Vxyzの算出式を、以下に示す。この発生度を、これまで述べた音声つぶやき数に代えて用いることができる。

次に、関連度を用いたキーワードの集計方法例を示す。状態jとキーワードkの関連度をWjkと記述する。ある月zにおける状態jに関連するキーワードの発生数を、関係度を用いて調整する。観察対象者xについての月zにおける、状態yに関連するキーワードkの個数をn_ykzとすると、キーワードの発生数は、Wykによるn_ykzの重み付け総和として求めることができる。このようにして求めた値を、特にキーワード発生度と呼ぶ。観察対象者xについての月zにおける、状態yに関連するキーワード発生度Mxyzの算出式を、以下に示す。キーワード発生度を、これまで述べたキーワード発生数に代えて用いることができる。

第１の実施形態で示した各種の提示情報において、各セル内の情報データに含まれる関連キーワードの表示色を、関連度に応じて変えることも可能である。例えば、キーワードの表示色を、ＲＧＢ指定で、(R,G,B)=(255, 255*(1-関連度), 255*(1-関連度))と定義する。これにより、関連度の大きい（1に近い）キーワードほど高い輝度（例えば濃い赤）で、関連度の小さい（0に近い）キーワードほど低い輝度（例えば薄い赤）で表示される。また、キーワードのフォントサイズも関連度に応じて大きくすることもできる。例えば関連度が大きいほど、フォントサイズを大きくする。このように関連度に応じて、キーワードを強調表示することができる。

上述した本実施形態では、状態とキーワードとの組に対して関連度を定義する場合を示した。拡張例として、状態とキーワードとの組に対して、関連度に加えて（あるいは関連度に代えて）、職種毎の重みを定義してもよい。同じキーワードであっても、どの職種のユーザが発したかによって、重要性が異なる場合がある。そこで、状態−キーワード対応表において、職種ごとの重みを定義し、上記の式１または式２の集計時に、音声つぶやきをどの職種が発したかによってこの重みをさらに掛け算することで、発話ユーザの属性に応じたキーワードの重み調整ができる。

（第４の実施形態）
在宅医療・介護の連携においては、医師、看護師、薬剤師、介護士などの多職種が、それぞれの専門性に基づいて観察対象者を観察し、観察結果を発話した音声つぶやきを登録する。このように多職種により蓄積された音声つぶやきを、どのような状態に関して評価したいかは、職種によって異なる。

そこで、職種に応じて異なる状態−キーワード対応表を対応表記憶部１２に保持しておくことで、観察者の職種に適した形で、評価を行うことができる。観察者の職種は、ユーザマスタから観察者IDに基づいて取得すればよい。

また、職種別ではなく、ユーザ別（観察者別）の状態−キーワード対応表を定義して、対応表記憶部１２に保持してもよい。これにより、ユーザが自信の関心の観点に立って、状態−キーワード対応表を定義し、評価に用いることができる。また、観察対象者ごとに、状態−キーワード対応表を定義し、対応表記憶部１２に保持しても良い。

本情報処理装置１０１は、この職種別、ユーザ別、または観察対象者別に応じた状態−キーワード対応表を適用して、第１〜第３の実施形態の処理を行う。

（第５の実施形態）
第１の実施形態において、提示情報のセルごとに表示色を制御する例を示したが、これについてより一般的に説明する。

ある観察対象者xについて、縦軸がA、横軸がBの表の各セル（A=a, B=b）の中の音声つぶやきの個数をMxab、キーワードの個数をKxabとした場合、セルの表示制御は以下のように行うことができる。

例えば、発生年月日が過去6か月以内の音声つぶやきに関する、縦軸が状態、横軸が時間帯の表（図６参照）の場合を考える。各観察対象者uについて、各状態a、各時間帯bに発生した音声つぶやきの個数を求める。そして、図１０のフローチャートで説明したように、観察対象者ごとに、各状態に関連する音声つぶやきの一日あたりの発生数を求める。これを183倍することで、各観察対象者uの状態aについて、時間帯bにおける、6か月あたりの音声つぶやき発生数Nuabを求めることができる。これと同様の方法で、キーワードの個数Kuabを求めることができる。

これより全観察対象者に関する、状態xについての時間帯yにおける6ヶ月あたりの音声つぶやき発生数、またはキーワード発生数の分布を得ることができる。

全観察対象者についての分布ではなく、当該観察対象者と年齢もしくは年齢層（例えば10歳区切り）が等しい観察対象者についての分布を求める等、第２の実施形態と同様にしてもよい。

これにより、第２の実施形態と同様の方法で、Mxabが、全観察対象者uのNuabの分布の上位何％点にあるか（上側パーセンタイル値）を求め、その値によって上記セルの表示色を変えることができる。縦軸を状態、横軸を職種の表（図８参照）の場合なども、同様の計算で、セルの中の音声つぶやきの個数およびキーワードの個数を評価できる。

縦軸もしくは横軸が状態の場合は、第３の実施形態で示したように、関連度を用いた音声つぶやき数またはキーワード数の評価を行うことができる。

なお、第１〜第５の実施形態の情報処理装置は、例えば、汎用のコンピュータ装置を基本ハードウェアとして用いることでも実現することが可能である。すなわち、情報処理装置が備えるブロックの処理は、上記のコンピュータ装置に搭載されたプロセッサにプログラムを実行させることにより実現することができる。このとき、情報処理装置は、上記のプログラムをコンピュータ装置にあらかじめインストールすることで実現してもよいし、ＣＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に記憶して、あるいはネットワークを介して上記のプログラムを配布して、このプログラムをコンピュータ装置に適宜インストールすることで実現してもよい。また、情報処理装置が備える記憶手段は、上記のコンピュータ装置に内蔵あるいは外付けされたメモリ、ハードディスクもしくはＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＤＶＤ−Ｒなどの記憶媒体などを適宜利用して実現することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０１：情報処理装置
１０２：ユーザ端末
１０３：ネットワーク
１１：データ処理部
１２：対応表記憶部
１３：音声つぶやきデータ記憶部
１４：観察対象者マスタ記憶部
１５：ユーザマスタ記憶部
１６：出力部
１７：警告部

Claims (10)

1. 心身に関する複数の状態であって、認知、栄養、誤嚥、および転倒もしくは転落のうち少なくとも１つの状態を含む複数の状態と、各状態に関連するキーワードとを対応づけた対応データを記憶する第１記憶部と、
   ある特定の観察対象者について複数の観察者により発話された内容を表すメッセージ群を記憶する第２記憶部と、
   前記メッセージ群の中に存在する前記状態に関連するキーワードを特定し、前記特定したキーワードを含むメッセージ毎に前記特定したキーワードを含む情報データを前記状態に関連づけて配置することにより、提示情報を生成するデータ処理部と、
   を備えた情報処理装置。
2. 前記情報データは、前記特定したキーワードのリストと、前記特定したキーワードを含むメッセージを表すテキストとを含む
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第２記憶部内の前記メッセージ群は、前記メッセージが発話された時刻情報に関連づけられており、
   前記データ処理部は、前記状態ごとに、前記情報データを、前記情報データに関連するメッセージの時刻情報に基づき区分して配置する
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
4. 前記第２記憶部に記憶されたメッセージ群は、前記メッセージを発話した観察者の職種が対応づけられており、
   前記データ処理部は、前記状態ごとに、前記情報データを前記観察者の職種ごとに分けて配置する
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
5. 前記データ処理部は、前記状態ごとに、前記情報データを前記観察者ごとに分けて配置する
   請求項１または２に記載の情報処理装置。
6. 前記第２記憶部に記憶されたメッセージ群は、前記メッセージを発話した観察者の職種と、前記メッセージが発話された時刻情報が対応づけられており、
   前記データ処理部は、前記情報データを、前記観察者の職種および前記メッセージの時刻情報に応じて区分して配置することにより、前記提示情報とは別の提示情報を生成する
   請求項１ないし５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
7. 前記提示情報を、表示部を備えるユーザ端末に送信する出力部を備え、
   前記第１記憶部は、前記状態と前記キーワードとの関連度を記憶し、
   前記データ処理部は、前記情報データにおける前記状態に関連するキーワードに対応する関連度に応じて、前記情報データの表示方法を決定し、
   前記出力部は、前記データ処理部により決定された表示方法を特定する情報を、前記ユーザ端末に送信する
   請求項１ないし６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記提示情報を、表示部を備えるユーザ端末に送信する出力部を備え、
   前記データ処理部は、前記状態に関連する情報データ群の総数に応じて、前記状態に関連する情報データ群の表示方法を決定し、
   前記出力部は、前記データ処理部により決定された表示方法を特定する情報を前記ユーザ端末に送信する
   請求項１ないし７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 前記提示情報を、表示部を備えるユーザ端末に送信する出力部を備え、
   前記データ処理部は、前記状態に関連する情報データ群における前記状態に関連するキーワードの総数に応じて、前記状態に関連する情報データ群の表示方法を決定し、
   前記出力部は、前記データ処理部により決定された表示方法を特定する情報を前記ユーザ端末に送信する
   請求項１ないし７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
10. 心身に関する複数の状態であって、認知、栄養、誤嚥、および転倒もしくは転落のうち少なくとも１つの状態を含む複数の状態と、各状態に関連するキーワードとを対応づけた対応データを読み込むステップと、
    ある特定の観察対象者について複数の観察者により発話された内容を表すメッセージ群を読み込むステップと
    前記メッセージ群の中に存在する前記状態に関連するキーワードを特定し、前記特定したキーワードを含むメッセージ毎に前記特定したキーワードを含む情報データを前記状態に関連づけて配置することにより、提示情報を生成するステップと
    をコンピュータが実行する情報処理方法。

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