JP7276336B2 - コンピュータで実行されるプログラム、情報処理システム、および、コンピュータで実行される方法 - Google Patents

Description

本開示はデータ処理に関し、より特定的には、移動軌跡に基づくデータ処理に関する。

居住者を見守る技術が知られている。例えば、特開２００３－１５３８６８号公報（特許文献１）は、「高齢者などの人体が精神及び／または行動に障害を持っている状態か、または前記障害を持っていない状態かを人手に頼らず自動的に判定することが出来る個人疾患検知システム」を開示している（段落００２１）。当該システムは、「室内に設置され、所定の時間間隔の間に前記室内で人体が移動した距離である移動頻度を検出する撮影手段１及び判定手段７と、室内に設置され、被使用装置及び／または道具の使用頻度を少なくとも検知する開閉センサ９及び判定手段７と、検出された前記移動頻度と検出された前記使用頻度とに基づいて、人体が精神及び／または行動に障害を持っている状態か、または障害を持っていない状態かを判定する判定手段とを備える。」というものである（［要約］参照）。

特開２０１５－２１５７１１号公報（特許文献２）は、『居住者の生活に寄り添う形で居住者の行動や生態の相対的な変化を見守るべく、個人差が著しい「老い」の進行を、その居住者の能力や環境に応じて相対的に評価しその評価に合った見守りの仕様を提示できる見守りシステム』を開示している（［要約］の［課題］参照）。

国際公開第２０１４／１３２３４０号（特許文献３）は、「日常生活の中で居住者が特に意識することなく、居住者の状態を時系列に評価し、居住者の健康状態を判定するシステム」を開示している（段落０００９）。当該システムは、「対象者が居住あるいは滞在する施設における前記対象者の位置を時系列で測定する測定部と、対象者の位置の時系列の変化があらかじめ決められた判定条件を満たすかを判定することにより、対象者の健康状態を判定する情報処理部と、を備える」というものである（［要約］）。

特開２００３－１５３８６８号公報 特開２０１５－２１５７１１号公報 国際公開第２０１４／１３２３４０号

見守りや介護を必要とする人について、介護認定は、例えば、対象者、介護者への聞き取りや主治医の意見等に基づいて行なわれ、定量的な測定ができず、要介護の判定に時間がかかる場合がある。また、例えば、夜間の行動（例えば徘徊）が増えている入居者が存在していも、入居者を常に監視することができず、その実態を正確に把握できない場合がある。したがって、定量的な測定が可能で、判定に時間がかからない技術が必要とされている。

本開示は上述のような背景に鑑みてなされたものであって、ある局面における目的は、入居者の行動時間の変化に基づいて入居者の状態を把握できる情報を導出する技術を提供することである。

ある実施の形態に従うと、介護度を判定するためにコンピューターで実行されるプログラムが提供される。このプログラムはコンピューターに、居室における入居者の移動軌跡を表わす軌跡データを取得するステップと、軌跡データに基づいて、入居者の第１の時間帯における行動時間と第２の時間帯における行動時間を算出するステップと、少なくとも第１の時間帯における行動時間の変化に基づいて、入居者の要介護度を判定するステップとを実行させる。

ある実施の形態に従うプログラムにおいて、第１の時間帯は夜間、第２の時間帯は昼間であり、判定するステップは、夜間の行動時間と昼間の行動時間との対比に基づいて、入居者の要介護度を判定するステップを含む。

ある実施の形態に従うプログラムにおいて、判定するステップは、昼間に行動している時間が夜間に行動している時間よりも上回る場合に、要介護度の維持を通知するステップを含む。

ある実施の形態に従うプログラムにおいて、判定するステップは、夜間に行動している時間が以前よりも増えてきている場合に、要介護度の引き上げを通知するステップを含む。

ある実施の形態に従うプログラムにおいて、判定するステップは、夜間に行動している時間が昼間に行動している時間を上回ったことに基づいて、要介護度の引き上げを通知するステップを含む。

他の実施の形態に従うと情報処理装置が提供される。情報処理装置は、メモリーと、メモリーに結合されたプロセッサーとを備える。プロセッサーは、居室における入居者の移動軌跡を表わす軌跡データを取得し、軌跡データに基づいて、入居者の第１の時間帯における行動時間と第２の時間帯における行動時間を算出し、少なくとも第１の時間帯における行動時間の変化に基づいて、入居者の要介護度を判定するように構成されている。

他の実施の形態に従う情報処理装置において、第１の時間帯は夜間、第２の時間帯は昼間である。判定することは、夜間の行動時間と昼間の行動時間との対比に基づいて、入居者の要介護度を判定することを含む。

他の実施の形態に従う情報処理装置において、判定することは、昼間に行動している時間が夜間に行動している時間よりも上回る場合に、要介護度の維持を通知することを含む。

他の実施の形態に従う情報処理装置において、判定することは、夜間に行動している時間が以前よりも増えてきている場合に、要介護度の引き上げを通知することを含む。

他の実施の形態に従う情報処理装置において、判定することは、夜間に行動している時間が昼間に行動している時間を上回ったことに基づいて、要介護度の引き上げを通知することを含む。

さらに他の実施の形態に従うと、介護度を判定するためにコンピューターで実行される方法が提供される。方法は、居室における入居者の移動軌跡を表わす軌跡データを取得するステップと、軌跡データに基づいて、入居者の第１の時間帯における行動時間と第２の時間帯における行動時間を算出するステップと、少なくとも第１の時間帯における行動時間の変化に基づいて、入居者の要介護度を判定するステップとを含む。

さらに他の実施の形態に従う方法において、第１の時間帯は夜間、第２の時間帯は昼間である。判定するステップは、夜間の行動時間と昼間の行動時間との対比に基づいて、入居者の要介護度を判定するステップを含む。

さらに他の実施の形態に従う方法において、判定するステップは、昼間に行動している時間が夜間に行動している時間よりも上回る場合に、要介護度の維持を通知するステップを含む。

さらに他の実施の形態に従う方法において、判定するステップは、夜間に行動している時間が以前よりも増えてきている場合に、要介護度の引き上げを通知するステップを含む。

さらに他の実施の形態に従う方法において、判定するステップは、夜間に行動している時間が昼間に行動している時間を上回ったことに基づいて、要介護度の引き上げを通知するステップを含む。

ある局面において、入居者の夜間行動時間が客観的に計測されるので、行動パターンを把握することができる。

この発明の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解されるこの発明に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

見守りシステム１００の構成の一例を示す図である。 見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。 クラウドサーバー１５０として機能するコンピューターシステム３００のハードウェア構成を表わすブロック図である。 センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の装置構成の概略の一例を示す図である。 クラウドサーバー１５０が備えるハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 ある局面において入居者の移動軌跡の変化を表わす図である。 ハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。 クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。 クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１が実行する判定処理の一部を表わすフローチャートである。 管理サーバー２００のモニター８が表示する診断結果の一例を表わす図である。

以下、図面を参照しつつ、本開示に係る技術思想の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

［技術思想］
まず最初に、本開示に係る技術思想について説明する。ある局面において、施設において使用されるシステムは、各入居者による夜間の離床の時刻および移動を示す移動軌跡データを逐次収集し、当該時刻および移動軌跡データを用いて、各入居者の夜間における非横臥状態（起きている状態、行動している状態）の時間を算出する。その時間は、「夜間の行動量」を示す情報として扱うことができる。「夜間の行動量」を測定することで、入居者が夜間に眠っているか、あるいは、入居者の夜間の行動量が増えているか、等を把握することができる。これにより、介護スタッフが目視で監視することなく「夜間の行動量」という客観的な情報を得られるので、この情報を用いた判断の客観性あるいは公平性も担保され得る。

［見守りシステムの構成］
図１は、見守りシステム１００の構成の一例を示す図である。見守り対象は、例えば、施設の居室領域１８０に設けられた各居室内の入居者である。図１の見守りシステム１００では、居室領域１８０に、居室１１０，１２０が設けられている。居室１１０は、入居者１１１に割り当てられている。居室１２０は、入居者１２１に割り当てられている。図１の例では、見守りシステム１００に含まれる居室の数は２であるが、当該数はこれに限定されない。

見守りシステム１００では、居室１１０，１２０にそれぞれ設置されたセンサーボックス１１９と、管理センター１３０に設置された管理サーバー２００と、アクセスポイント１４０とが、ネットワーク１９０を介して接続される。ネットワーク１９０は、イントラネットおよびインターネットのいずれをも含み得る。

見守りシステム１００では、介護者１４１が携帯する携帯端末１４３、および、介護者１４２が携帯する携帯端末１４４は、アクセスポイント１４０を介してネットワーク１９０に接続可能である。さらに、センサーボックス１１９、管理サーバー２００、および、アクセスポイント１４０は、ネットワーク１９０を介して、クラウドサーバー１５０と通信可能である。

居室１１０，１２０は、それぞれ、設備として、タンス１１２、ベッド１１３、および、トイレ１１４を含む。居室１１０のドアには、当該ドアの開閉を検出するドアセンサー１１８が設置されている。トイレ１１４のドアには、トイレ１１４の開閉を検出するトイレセンサー１１６が設置されている。ベッド１１３には、各入居者１１１，１２１の臭いを検出する臭いセンサー１１７が設置されている。各入居者１１１，１２１は、当該入居者１１１，１２１のバイタル情報を検出するバイタルセンサー２９０を装着している。検出されるバイタル情報は、入居者の体温、呼吸、心拍数等を含む。居室１１０，１２０では、各入居者１１１，１２１は、それぞれ、ケアコール子機１１５を操作することができる。

センサーボックス１１９は、居室１１０，１２０内の物体の挙動を検出するためのセンサーを内蔵している。センサーの一例は、物体の動作を検出するためのドップラーセンサーである。他の例は、カメラである。センサーボックス１１９は、センサーとしてドップラーセンサーとカメラの双方を含んでもよい。

図２を参照して、見守りシステム１００の構成要素について説明する。図２は、見守りシステム１００の構成の概要を示すブロック図である。

［センサーボックス１１９］
センサーボックス１１９は、制御装置１０１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０３と、通信インターフェイス１０４と、カメラ１０５と、ドップラーセンサー１０６と、無線通信装置１０７と、記憶装置１０８とを備える。

制御装置１０１は、センサーボックス１１９を制御する。制御装置１０１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）その他のプロセッサー、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらの組み合わせなどによって構成される。

通信インターフェイス１０４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。センサーボックス１１９は、当該アンテナを介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、管理サーバー２００、携帯端末１４３，１４４その他の端末、アクセスポイント１４０、クラウドサーバー１５０、その他の通信端末などを含む。

カメラ１０５は、一実現例では、近赤外カメラである。近赤外カメラは、近赤外光を投光するＩＲ（Infrared）投光器を含む。近赤外カメラが用いられることにより、夜間でも居室１１０，１２０の内部を表わす画像が撮影され得る。他の実現例では、カメラ１０５は、可視光のみを受光する監視カメラである。さらに他の実現例では、カメラ１０５として、３Ｄセンサやサーモグラフィーカメラが用いられてもよい。センサーボックス１１９およびカメラ１０５は、一体として構成されてもよいし、別体で構成されてもよい。

ドップラーセンサー１０６は、たとえばマイクロ波ドップラーセンサーであり、電波を放射及び受信して、居室１１０，１２０内の物体の挙動（動作）を検出する。これにより、居室１１０，１２０の入居者１１１，１２１の生体情報が検出され得る。一例では、ドップラーセンサー１０６は、２４ＧＨｚ帯のマイクロ波を各居室１１０，１２０のベッド１１３に向けて放射し、入居者１１１，１２１で反射した反射波を受信する。反射波は、入居者１１１，１２１の動作により、ドップラーシフトしている。ドップラーセンサー１０６は、当該反射波から、入居者１１１，１２１の呼吸状態や心拍数を検出し得る。

無線通信装置１０７は、ケアコール子機２４０、ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７、および、バイタルセンサー２９０からの信号を受信し、当該信号を制御装置１０１へ送信する。たとえば、ケアコール子機２４０は、ケアコールボタン２４１を備える。当該ボタンが操作されると、ケアコール子機２４０は、当該操作があったことを示す信号を無線通信装置１０７へ送信する。ドアセンサー１１８、トイレセンサー１１６、臭いセンサー１１７、および、バイタルセンサー２９０は、それぞれの検出結果を無線通信装置１０７へ送信する。

記憶装置１０８は、たとえば、フラッシュメモリーまたはハードディスク等の固定記憶装置、あるいは、外付けの記憶装置などの記録媒体である。記憶装置１０８は、制御装置１０１によって実行されるプログラム、および、当該プログラムの実行に利用される各種のデータを格納する。各種のデータは、入居者１１１，１２１の行動情報を含んでいてもよい。行動情報の詳細は後述する。

上記のプログラムおよびデータのうち少なくとも一方は、制御装置１０１がアクセス可能な記憶装置であれば、記憶装置１０８以外の記憶装置（たとえば、制御装置１０１の記憶領域（たとえば、キャッシュメモリーなど）、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０３、外部機器（たとえば、管理サーバー２００や携帯端末１４３，１４４等）に格納されていてもよい。

［行動情報］
上記の行動情報について、説明する。行動情報は、たとえば入居者１１１，１２１が所定の行動を実行したことを表わす情報である。一例では、所定の行動は、入居者１１１，１２１が起きたことを表わす「起床」、入居者１１１，１２１がベッド（寝具）１１３から離れたことを表わす「離床」、入居者１１１，１２１がベッド（寝具）１１３から落ちたことを表わす「転落」、および、入居者１１１，１２１が倒れたことを表わす「転倒」の４つの行動を含む。

一実施の形態では、制御装置１０１が、各居室１１０，１２０に設置されたカメラ１０５が撮像した画像に基づいて、各居室１１０，１２０に関連付けられた入居者１１１，１２１の各行動情報を生成する。制御装置１０１は、たとえば、上記画像から入居者１１１，１２１の頭部を検出し、この検出した入居者１１１，１２１の頭部における大きさの時間変化に基づいて、入居者１１１，１２１の「起床」、「離床」、「転倒」および「転落」を検出する。以下、行動情報の生成の一具体例を、より詳細に説明する。

まず、記憶装置１０８に、居室１１０，１２０における各ベッド１１３の所在領域、第１閾値Ｔｈ１、第２閾値Ｔｈ２、および、第３閾値Ｔｈ３が格納される。第１閾値Ｔｈ１は、ベッド１１３の所在領域内において、横臥姿勢にあるときと座位姿勢にあるときとの間で入居者の頭部の大きさを識別する。第２閾値Ｔｈ２は、ベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内において、入居者の頭部の大きさに基づいて、当該入居者が立位姿勢にあるか否かを識別する。第３閾値Ｔｈ３は、ベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内において、入居者の頭部の大きさに基づいて、当該入居者が横臥姿勢にあるか否かを識別する。

制御装置１０１は、対象画像から、例えば背景差分法やフレーム差分法によって、入居者１１１，１２１の人物の領域として、動体領域を抽出する。制御装置１０１は、さらに、当該抽出した動体領域から、例えば円形や楕円形のハフ変換によって、予め用意された頭部のモデルを用いたパターンマッチングによって、頭部検出用に学習したニューラルネットワークによって導出された閾値を用いて、入居者１１１，１２１の頭部領域を抽出する。制御装置１０１は、当該抽出された頭部の位置および大きさから、「起床」、「離床」、「転倒」および「転落」を検知する。

制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内にあり、かつ、上記のように抽出された頭部の大きさが第１閾値Ｔｈ１を用いることによって横臥姿勢の大きさから座位姿勢の大きさへと変化したことを検出した場合に、行動「起床」が発生したことを決定してもよい。

制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内からベッド１１３の所在領域外へ移動した場合において、上記のように抽出された頭部の大きさに対して第２閾値Ｔｈ２を適用することにより、頭部がある大きさから立位姿勢の大きさへと変化したことを検出したときには、行動「離床」が発生したと判定してもよい。

制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域内からベッド１１３の所在領域外へ移動した場合において、上記のように抽出された頭部の大きさに対して第３閾値Ｔｈ３を適用することにより、頭部がある大きさから横臥姿勢の大きさへと変化したことを検出したときには、行動「転落」が発生したと判定してもよい。

制御装置１０１は、上記のように抽出された頭部の位置がベッド１１３の所在領域を除く居室１１０，１２０内に位置し、かつ、抽出された頭部の大きさが第３閾値Ｔｈ３を用いることによって或る大きさから横臥姿勢の大きさへと変化したことを検出した場合には、行動「転倒」が発生したと決定してもよい。

以上説明されたように、一具体例では、センサーボックス１１９の制御装置１０１が、入居者１１１，１２１の各行動情報を生成する。なお、他の局面に従う見守りシステム１００では、居室１１０，１２０内の画像を用いて、制御装置１０１以外の他の要素（例えば、クラウドサーバー１５０）が入居者１１１，１２１の行動情報を生成してもよい。

［携帯端末１４３，１４４］
携帯端末１４３，１４４は、制御装置２２１と、ＲＯＭ２２２と、ＲＡＭ２２３と、通信インターフェイス２２４と、ディスプレイ２２６と、記憶装置２２８と、入力デバイス２２９とを含む。ある局面において、携帯端末１４３，１４４は、例えば、スマートフォン、タブレット端末、腕時計型端末その他のウェアラブル装置等として実現される。

制御装置２２１は、携帯端末１４３，１４４を制御する。制御装置２２１は、たとえば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。集積回路は、たとえば、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＡＳＩＣ、少なくとも１つのＦＰＧＡ、またはそれらの組み合わせなどによって構成される。

通信インターフェイス２２４には、アンテナ（図示しない）などが接続される。携帯端末１４３，１４４は、当該アンテナおよびアクセスポイント１４０を介して、外部の通信機器との間でデータをやり取りする。外部の通信機器は、たとえば、センサーボックス１１９、管理サーバー２００などを含む。

ディスプレイ２２６は、たとえば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等によって実現される。入力デバイス２２９は、たとえばディスプレイ２２６に設けられたタッチセンサーによって実現される。当該タッチセンサーは、携帯端末１４３，１４４に対するタッチ操作を受け付け、当該タッチ操作に応じた信号を制御装置２２１へ出力する。

記憶装置２２８は、たとえば、フラッシュメモリー、ハードディスクその他の固定記憶装置、あるいは、着脱可能なデータ記録媒体等により実現される。

［クラウドサーバーの構成］
図３を参照して、コンピュータの一種としてのクラウドサーバー１５０の構成について説明する。図３は、クラウドサーバー１５０として機能するコンピューターシステム３００のハードウェア構成を表わすブロック図である。

コンピューターシステム３００は、主たる構成要素として、プログラムを実行するＣＰＵ１と、コンピューターシステム３００の使用者による指示の入力を受けるマウス２およびキーボード３と、ＣＰＵ１によるプログラムの実行により生成されたデータ、又はマウス２若しくはキーボード３を介して入力されたデータを揮発的に格納するＲＡＭ４と、データを不揮発的に格納するハードディスク５と、光ディスク駆動装置６と、通信インターフェイス（Ｉ／Ｆ）７と、モニター８とを含む。各構成要素は、相互にデータバスによって接続されている。光ディスク駆動装置６には、ＣＤ－ＲＯＭ９その他の光ディスクが装着される。

コンピューターシステム３００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク５に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、ＣＤ－ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されて、コンピュータープログラムとして流通している場合もある。あるいは、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によってダウンロード可能なアプリケーションプログラムとして提供される場合もある。このようなソフトウェアは、光ディスク駆動装置６その他の読取装置によりその記録媒体から読み取られて、あるいは、通信インターフェイス７を介してダウンロードされた後、ハードディスク５に一旦格納される。そのソフトウェアは、ＣＰＵ１によってハードディスク５から読み出され、ＲＡＭ４に実行可能なプログラムの形式で格納される。ＣＰＵ１は、そのプログラムを実行する。

図３に示されるコンピューターシステム３００を構成する各構成要素は、一般的なものである。したがって、本開示に係る技術思想の本質的な部分の一つは、ＲＡＭ４、ハードディスク５、ＣＤ－ＲＯＭ９その他の記録媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットワークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。記録媒体は、一時的でない、コンピューター読取可能なデータ記録媒体を含み得る。なお、コンピューターシステム３００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。

なお、記録媒体としては、ＣＤ－ＲＯＭ、ＦＤ（Flexible Disk）、ハードディスクに限られず、磁気テープ、カセットテープ、光ディスク（ＭＯ（Magnetic Optical Disc）／ＭＤ（Mini Disc）／ＤＶＤ（Digital Versatile Disc））、ＩＣ（Integrated Circuit）カード（メモリーカードを含む）、光カード、マスクＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ（Electronically Programmable Read-Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable Programmable Read-Only Memory）、フラッシュＲＯＭなどの半導体メモリー等の固定的にプログラムを担持する媒体でもよい。

ここでいうプログラムとは、ＣＰＵにより直接実行可能なプログラムだけでなく、ソースプログラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含む。

［見守りシステム１００の装置構成］
図４を参照して、見守りシステム１００を用いた見守りについて説明する。図４は、センサーボックス１１９を用いた見守りシステム１００の装置構成の概略の一例を示す図である。

見守りシステム１００は、見守り対象者（監視対象者）である入居者１１１，１２１その他の入居者を見守るために利用される。図４に示されるように、居室１１０の天井には、センサーボックス１１９が取り付けられている。他の居室にも同様にセンサーボックス１１９が取り付けられている。

範囲４１０は、センサーボックス１１９による検出範囲を表わす。センサーボックス１１９が前述のドップラーセンサーを有する場合、当該ドップラーセンサーは、範囲４１０内で生じた人の挙動を検出する。センサーボックス１１９がセンサーとしてカメラを有する場合、当該カメラは、範囲４１０内の画像を撮影する。

センサーボックス１１９は、たとえば、介護施設、医療施設、宅内などに設置される。図４の例では、センサーボックス１１９は、天井に取り付けられており、入居者１１１およびベッド１１３を天井から撮影している。センサーボックス１１９の取り付け場所は天井に限られず、居室１１０の側壁に取り付けられてもよい。

見守りシステム１００は、カメラ１０５から得られた一連の画像（すなわち、映像）に基づいて入居者１１１に生じている危険を検知する。一例として、検知可能な危険は、入居者１１１の転倒や、危険個所（たとえば、ベッドの柵など）に入居者１１１がいる状態などを含む。

見守りシステム１００は、入居者１１１に危険が生じていることを検知した場合に、そのことを介護者１４１，１４３等に報知する。報知方法の一例として、見守りシステム１００は、入居者１１１の危険を介護者１４１，１４２の携帯端末１４３，１４４に通知する。携帯端末１４３，１４４は、当該通知を受信すると、入居者１１１の危険をメッセージ、音声、振動等で介護者１４１，１４２に報知する。これにより、介護者１４１，１４２は、入居者１１１に危険が生じていることを即座に把握でき、入居者１１１の元に素早く駆け付けることができる。

なお、図４には、見守りシステム１００が１つのセンサーボックス１１９を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、複数のセンサーボックス１１９を備えてもよい。また、図４には、見守りシステム１００が複数の携帯端末１４３，１４４を備えている例が示されているが、見守りシステム１００は、一つの携帯端末でも実現され得る。

［データ構造］
図５を参照して、クラウドサーバー１５０のデータ構造について説明する。図５は、クラウドサーバー１５０が備えるハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。

ハードディスク５は、テーブル６０を保持している。テーブル６０は、各居室に設けられた各センサーから送信されるデータを逐次保存している。より具体的には、テーブル６０は、部屋ＩＤ６１と、日時６２と、Ｘ座標値６３と、Ｙ座標値６４とを含む。部屋ＩＤ６１は、入居者の居室を識別する。日時６２は、センサーから送られた信号が取得された日時を識別する。Ｘ座標値６３は、当該日時において検出された点、すなわち、入居者の位置のＸ座標値を表わす。Ｙ座標値６４は、当該日時において検出された点、すなわち、入居者の位置のＹ座標値を表わす。ある局面において、Ｘ座標値およびＹ座標値の元となる座標軸は、例えば、当該居室の端点（例えば、部屋の片隅）を基準として規定される。別の局面において、当該座標軸は、各居室が設けられた施設におけるある一点を基準として規定されてもよい。

さらに、ハードディスク５は、センサーボックス１１９から送られた画像データを保持している。画像データは予め定められた時間間隔で取得される。ＣＰＵ１は、各画像データを用いて画像解析を行なうことにより、入居者の状態を識別することができる。例えば、ＣＰＵ１は、各画像データから頭を抽出し、入居者が横になっている時間、入居者がベッド１１３に座っている時間、および、入居者が歩いている時間を抽出し得る。

なお、居室で移動する人は、入居者以外に介護者や家族などの可能性もある。したがって、ＣＰＵ１は、入居者以外の人の移動軌跡を除外し得る。例えば、ＣＰＵ１は、各移動軌跡について移動速度を算出し、入居者以外の健常者の移動速度と推定される一定速度以上の速度が算出された移動軌跡を、画像解析の対象から除外し得る。この場合、健常者の移動速度として、予め測定された移動速度や、画像解析の際に測定された移動速度が使用できる。また、移動軌跡からの移動速度を算出するために、例えば、ＣＰＵ１は、複数の時刻で検出された各点について、ｘ座標値およびｙ座標値と、各点のうちのある点から次の点に至るまでの時間とに基づいて算出し得る。

［ＣＰＵ１の動作概要］
（１）ある局面において、ＣＰＵ１は、居室における人の移動軌跡を表わす軌跡データを取得する。例えば、クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１は、管理サーバー２００からの命令に基づいて、ハードディスク５に格納されている軌跡データをテーブル６０から読み出してＲＡＭ４に軌跡データを一時的に書き込む。ＣＰＵ１は、軌跡データに基づいて、各入居者について、当該入居者の第１の時間帯における行動時間と第２の時間帯における行動時間とを算出する。例えば、本実施の形態において、第１の時間帯は夜間、第２の時間帯は昼間とすることが可能である。なお、当該時間帯は任意の時間に設定することが可能であり、上記に限られない。夜間の時間帯は、一例として夜１０時～翌朝６時までといった時間帯として規定されるが、夜間の時間帯は、特に限定されない。昼間の時間帯は、それ以外の時間帯とすることが可能である。一例として、朝６時～夜１０時までといった時間帯として規定される。さらに、ＣＰＵ１は、夜間行動時間とそれ以外の時間（以下「昼間行動時間」ともいう。）とを算出する。仮に、一日が夜間行動時間と昼間行動時間とに分けられる場合は、夜間行動時間以外が昼間行動時間となる。別の局面において、食事時間、休息時間、入浴時間その他生活に必須の時間を控除することで残りの時間を昼間行動時間として算出してもよい。ＣＰＵ１は、夜間行動時間および昼間行動時間との比率に基づいて、当該入居者の要介護度を判定し得る。あるいは、ＣＰＵ１は、一日に占める夜間行動時間の時系列的な変化の有無を検出し、その検出結果に応じて要介護度を判定してもよい。

（２）ある局面において、ＣＰＵ１は、昼間行動時間が夜間行動時間よりも上回る場合に、要介護度の維持を通知し得る。このような場合は、入居者の状態が変わっていないとも考えられるので、要介護度を変更する必要がない場合として、当該入居者の要介護度は現状維持が相当であると判定されてよい。

（３）ある局面において、ＣＰＵ１は、夜間行動時間が以前よりも増えてきている場合に、要介護度の引き上げを通知してもよい。例えば、クラウドサーバー１５０あるいは管理サーバー２００は、夜間行動時間と昼間行動時間との比率を算出する処理をバックグラウンド処理として実行するように構成されてもよい。この場合、ある入居者の夜間行動時間が増えてきていることがシステム１００によって検出された場合には、システム１００は、その旨をそのユーザー（施設の管理者、介護スタッフ、ケアマネージャー等）に通知してもよい。このようにすると、ユーザーが夜間行動時間の算出をシステム１００に指示していない場合でも、入居者の状態の変化を速やかに把握することができるので、ユーザーは、迅速な措置を取ることができる。

（４）ある局面において、ＣＰＵ１は、入居者の夜間行動時間が昼間行動時間を上回ったことに基づいて、要介護度の引き上げをユーザーに通知してもよい。この場合も、上記の場合と同様に、ユーザーは、入居者の状態の変化を速やかに把握でき、また、要介護度の判定を客観的に行なうことができるので、判定結果の納得性や公平性も担保され得る。

［夜間における移動軌跡の変化］
図６を参照して、夜間における入居者の移動軌跡の変化について説明する。図６は、ある局面において入居者の移動軌跡の変化を表わす図である。

（ケースＡ） ある局面において、夜間の移動軌跡として、２つの移動軌跡６１０，６１１がセンサーボックス１１９から送信されたデータに基づいて観測されている。各移動軌跡６１０，６１１は、ベッド１１３からトイレ１１４までの往復の軌跡を示している。したがって、入居者は、ベッド１１３からトイレ１１４に真っ直ぐ向かったものと推定される。例えば、入居者が移動に不自由していない場合あるいは認知症等を発症していない場合には、夜間においても、ベッド１１３からトイレ１１４に向かう経路は、最短コースを取るように、移動軌跡６１０，６１１として観測され得る。

（ケースＢ） その後、入居者が認知症を発症した場合等のように通常の移動に支障をきたすようになった場合には、当該入居者は、ベッド１１３からトイレ１１４に行くだけでも移動に支障をきたし真っ直ぐ歩けない場合があり得る。この場合、例えば、移動軌跡６２０，６２１が観測され得る。

あるいは、入居者は、目的もなく移動する場合もあり得る（徘徊）。この場合、特定の目的地（例えば、洗面台５１、タンス１１２、机５２等）に向かっていない移動軌跡６２２，６２３が観測され得る。そこで、各入居者の移動軌跡の変化を見ることにより、当該入居者の状態の変化を客観的に把握することができる。例えば、これまでは、ベッド１１３から目的地までほぼ真っ直ぐ向かっていた移動軌跡が揺らいでいることあるいは同じ場所を廻っていることが検出されると、入居者の状態が変化したことが推定される。

［データ構造］
図７を参照して、本実施の形態にシステム１００のデータ構造についてさらに説明する。図７は、ハードディスク５におけるデータの格納の一態様を表わす図である。図７に示されるデータ構造は、クラウドサーバー１５０あるいは管理サーバー２００のハードディスク５に生成される。ハードディスク５は、テーブル７００を有する。テーブル７００は、入居者ＩＤ７１０と、行動開始時刻７２０と、行動終了時刻７３０と、行動時間７４０などの行動データとを含む。

入居者ＩＤ７１０は、システム１００を利用する施設の入居者を識別する。行動開始時刻７２０は、当該入居者がある時間帯に行動を開始した時刻を表わす。本実施の形態において、夜間の時間帯は、例えば、夜１０時から翌朝６時といった就寝の時間帯として規定されるが、これに限られない。また、時間帯は夜間時間帯に限られない。例えば、早朝や昼間の一定の時間が観測対象とされてもよい。行動終了時刻７３０は、当該入居者による行動が終了した時刻を表わす。行動時間７４０は、行動開始時刻７２０から行動終了時刻７３０までの時間を表わす。

［データ処理］
図８を参照して、クラウドサーバー１５０におけるデータ処理について説明する。図８は、クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１が実行する処理の一部を表わすフローチャートである。

ステップＳ２にて、ＣＰＵ１は、データ処理の命令がクラウドサーバー１５０に与えられたことに基づいて、ハードディスク５から移動軌跡データを取得する。例えば、クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１は、管理サーバー２００からの命令に基づいて、ハードディスク５に格納されている軌跡データをテーブル６０から読み出してＲＡＭ４に軌跡データを一時的に書き込む。

ステップＳ４にて、ＣＰＵ１は、軌跡データに基づいて、各入居者について、当該入居者が行動している時間を算出する。具体的には、軌跡データに基づいて、当該入居者がある時間帯に行動を開始した時刻を特定する。また、当該入居者による行動が終了した時刻を特定する。これにより、入居者の行動開始時刻７２０および行動終了時刻７３０が特定される。そして、ＣＰＵ１は、行動開始時刻７２０と行動終了時刻７３０とに基づいて、行動時間７４０を算出する。

ステップＳ６にて、ＣＰＵ１は、各入居者に対応して行動開始時刻７２０、行動終了時刻７３０および行動時間７４０を含む行動データをハードディスク５のテーブル７００（図７）に格納する。その後、ＣＰＵ１は、処理を終了する。

図９を参照して、クラウドサーバー１５０における判定処理について説明する。図９は、クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１が実行する判定処理の一部を表わすフローチャートである。

ステップＳ８１０にて、ＣＰＵ１は、複数の行動データを取得する。例えば、クラウドサーバー１５０にアクセスしている管理サーバー２００のユーザー（管理者、介護スタッフ等）が、データ処理を指示すると、クラウドサーバー１５０は、蓄積されている各行動データ（図７参照）をハードディスク５からＲＡＭ４に読み出す。

ステップＳ８２０にて、ＣＰＵ１は、複数の行動データに基づいて、入居者が第１の時間帯（例えば夜間）に行動している時間を算出する。より具体的には、ＣＰＵ１は、ハードディスク５から読み出した行動データから、夜間時間帯のデータを抽出する。ＣＰＵ１は、抽出したデータから、夜間時間帯の行動時間を集計する。行動開始時刻７２０と、行動終了時刻７３０とに対応する各時刻を特定する。当該処理により、ＣＰＵ１は、夜間時間帯の行動時間の集計を算出することが可能である。

ステップＳ８３０にて、ＣＰＵ１は、複数の行動データに基づいて、入居者が第２の時間帯（例えば昼間）に行動している時間を算出する。より具体的には、ＣＰＵ１は、ハードディスク５から読み出した行動データから、昼間時間帯のデータを抽出する。ＣＰＵ１は、抽出したデータから、昼間時間帯の行動時間を集計する。行動開始時刻７２０と、行動終了時刻７３０とに対応する各時刻を特定する。当該処理により、ＣＰＵ１は、昼間時間帯の行動時間の集計を算出することが可能である。

なお、別の例として、例えば、ＣＰＵ１は、夜間と昼間とにおける入居者の挙動を簡易に知る場合には、ステップＳ８２０において算出した行動時間７４０を２４時間から引くことにより、昼間行動時間を算出するようにしてもよい。他の局面において、より詳細な分析を行なう場合には、他の時間を適宜控除してもよい。例えば、食事時間、入浴時間、リハビリ時間等は、必須の時間として、昼間行動時間から控除されてもよい。この場合、ＣＰＵ１は、例えば、昼間行動時間から食事時間等を控除した時間を「昼間自由時間」として算出し得る。ＣＰＵ１は、この昼間自由時間における移動軌跡を分析することにより、入居者の室内での移動の様子の推移を正確に把握することができる。

ステップＳ８４０にて、ＣＰＵ１は、夜間に行動している時間（夜間行動時間）と昼間に行動している時間（昼間行動時間）との比率を算出する。なお、夜間行動時間と昼間行動時間との関係は、これらの比率以外にも一日（２４時間）に占める夜間行動時間の締める割合として表されてもよい。

ステップＳ８５０にて、ＣＰＵ１は、算出された比率と、予め定められた基準との比較に基づいて、入居者の状態を判定する。例えば、ＣＰＵ１は、入居者毎にこの比較を行ない、夜間行動時間が長くなっている（あるいは夜間行動時間の比率が高くなっている）入居者あるいは当該比率が設定された基準値を超えた入居者を検出する。

例えば、昼間行動時間（昼間の行動量）と夜間行動時間（夜間の行動量）とが以下の様な関係である場合、入居者の判定が異なる。
（ケース１）昼間行動時間（例、８時間）：夜間行動時間（例、４時間）＝２：１の場合、入居者の昼夜は標準的と考えられるので、この点で異常はないと推定され得る。
（ケース２）昼間行動時間（例、６時間）：夜間行動時間（例、６時間）＝１：１の場合、入居者の夜間行動時間が増えてきているので、昼夜の間隔が薄れてきており認知症の疑いも考えられる。そこで、このような場合には、システム１００は、要介護度の判定の見直し（例、要介護度のレベルを１レベル高める等）を推奨し得る。
（ケース３）昼間行動時間（例、４時間）：夜間行動時間（例、８時間）＝１：２の場合、入居者の昼間の行動量が減少する一方で夜間の行動量が増加していると考えられる。この場合は、入居者の認知症が進行している可能性があるので、システム１００は、要介護度の見直し（例、要介護度のレベルを２レベル高める等）を推奨し得る。

ステップＳ８６０にて、ＣＰＵ１は、判定結果を出力する。例えば、ＣＰＵ１は、各入居者の夜間行動時間をプロットした画面をモニター８に表示する。別の局面において、ＣＰＵ１は、ステップＳ８５０において検出した入居者について、夜間行動時間を示す画面をモニター８に表示し得る。また、ＣＰＵ１は、上記のケース１～ケース３に該当するようなメッセージをモニター８に表示し得る。

［診断結果］
図１０を参照して、モニター８における画面の表示態様についてさらに説明する。図１０は、管理サーバー２００のモニター８が表示する診断結果の一例を表わす図である。ある局面において、管理サーバー２００は、クラウドサーバー１５０のＣＰＵ１による演算結果を用いて、入居者毎の診断結果を表示し得る。

図１０に示される例では、モニター８は、夜間行動時間が一定の基準値を超えた入居者を示すグループ９１０と、それ以外の入居者の分布とを示している。夜間行動時間は、例えば、介護度のレベルに応じて表示される。入居者の管理者あるいは介護者は、グループ９１０に属する入居者の中に、前回の診断結果に含まれない入居者が新たに含まれていることを認識した場合には、認知症の傾向があるとして介護度を再度判定する等、必要な措置を講ずることができる。

［実施の形態のまとめ］
以上のようにして、本実施の形態によれば、各居室のセンサーボックス１１９から送られるデータ（画像データ、ドップラーセンサー１０６からの出力データ）等を用いて入居者の夜間行動時間が算出される。夜間行動時間の経時的な変化の有無を検出することにより、各入居者による夜間における不必要な行動（徘徊等）が増えているか否かを、簡易に、客観的に知ることができる。これにより、例えば、要介護度の判定等において客観的に取得された情報として夜間行動時間を使用することができるので、判定の客観性も担保され、また、判定結果に対する納得感あるいは公平感も担保され得る。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本技術は、病院、老人ホーム、養護施設その他の施設で得られるデータを用いた情報処理に適用可能である。

５１ 洗面台、５２ 机、６０ テーブル、１００ システム、１０１，２２１ 制御装置、１０５ カメラ、１０６ ドップラーセンサー、１０７ 無線通信装置、１０８，２２８ 記憶装置、１１０，１２０ 居室、１１１，１２１ 入居者、１１２ タンス、１１３ ベッド、１１４ トイレ、１１５ ケアコール子機、１１６ トイレセンサー、１１７ センサー、１１８ ドアセンサー、１１９ センサーボックス、１３０ 管理センター、１４０ アクセスポイント、１４１，１４２ 介護者、１４３，１４４ 携帯端末、１５０ クラウドサーバー、１８０ 居室領域、１９０ ネットワーク、２００ 管理サーバー。

Claims (15)

1. 介護度を判定するためにコンピュータで実行されるプログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータに、
   居室に設けられたカメラにより所定の時間間隔で撮像された画像データに基づいて前記居室における入居者の位置座標の情報を算出するステップと、
   前記居室における前記入居者の位置座標の情報に基づいて前記入居者の移動軌跡を表わす軌跡データを取得するステップと、
   前記軌跡データに基づいて、前記入居者の第１の時間帯における行動時間と第２の時間帯における行動時間を算出するステップと、
   少なくとも前記第１の時間帯における行動時間の変化に基づいて、前記入居者の要介護度を判定するステップとを実行させる、プログラム。
2. 前記第１の時間帯は夜間、前記第２の時間帯は昼間であり、
   前記判定するステップは、前記夜間の行動時間と前記昼間の行動時間との対比に基づいて、前記入居者の要介護度を判定するステップを含む、請求項１に記載のプログラム。
3. 前記判定するステップは、前記昼間に行動している時間が前記夜間に行動している時間よりも上回る場合に、前記要介護度の維持を通知するステップを含む、請求項２に記載のプログラム。
4. 前記判定するステップは、前記夜間に行動している時間が以前よりも増えてきている場合に、前記要介護度の引き上げを通知するステップを含む、請求項２に記載のプログラム。
5. 前記判定するステップは、前記夜間に行動している時間が前記昼間に行動している時間を上回ったことに基づいて、前記要介護度の引き上げを通知するステップを含む、請求項２に記載のプログラム。
6. 居室に設けられたカメラと、
   前記カメラにより所定の時間間隔で撮像された画像データに基づいて算出された前記居室における入居者の位置座標の情報を格納するメモリーと、
   前記メモリーに結合されたプロセッサーとを備え、
   前記プロセッサーは、
   前記メモリーに格納された位置座標の情報から前記居室における前記入居者の移動軌跡を表わす軌跡データを取得し、
   前記軌跡データに基づいて、前記入居者の第１の時間帯における行動時間と第２の時間帯における行動時間を算出し、
   少なくとも前記第１の時間帯における行動時間の変化に基づいて、前記入居者の要介護度を判定するように構成されている、情報処理システム。
7. 前記第１の時間帯は夜間、前記第２の時間帯は昼間であり、
   前記判定することは、前記夜間の行動時間と前記昼間の行動時間との対比に基づいて、前記入居者の要介護度を判定することを含む、請求項６に記載の情報処理システム。
8. 前記判定することは、前記昼間に行動している時間が前記夜間に行動している時間よりも上回る場合に、前記要介護度の維持を通知することを含む、請求項７に記載の情報処理システム。
9. 前記判定することは、前記夜間に行動している時間が以前よりも増えてきている場合に、前記要介護度の引き上げを通知することを含む、請求項７に記載の情報処理システム。
10. 前記判定することは、前記夜間に行動している時間が前記昼間に行動している時間を上回ったことに基づいて、前記要介護度の引き上げを通知することを含む、請求項７に記載の情報処理システム。
11. 介護度を判定するためにコンピュータで実行される方法であって、
    居室に設けられたカメラにより所定の時間間隔で撮像された画像データに基づいて前記居室における入居者の位置座標の情報を算出するステップと、
    前記居室における前記入居者の位置座標の情報に基づいて前記入居者の移動軌跡を表わす軌跡データを取得するステップと、
    前記軌跡データに基づいて、前記入居者の第１の時間帯における行動時間と第２の時間帯における行動時間を算出するステップと、
    少なくとも前記第１の時間帯における行動時間の変化に基づいて、前記入居者の要介護度を判定するステップとを含む、方法。
12. 前記第１の時間帯は夜間、前記第２の時間帯は昼間であり、
    前記判定するステップは、前記夜間の行動時間と前記昼間の行動時間との対比に基づいて、前記入居者の要介護度を判定するステップを含む、請求項１１記載の方法。
13. 前記判定するステップは、前記昼間に行動している時間が前記夜間に行動している時間よりも上回る場合に、前記要介護度の維持を通知するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 前記判定するステップは、前記夜間に行動している時間が以前よりも増えてきている場合に、前記要介護度の引き上げを通知するステップを含む、請求項１２に記載の方法。
15. 前記判定するステップは、前記夜間に行動している時間が前記昼間に行動している時間を上回ったことに基づいて、前記要介護度の引き上げを通知するステップを含む、請求項１２に記載の方法。

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