JPH1173453A - 役務提供量推定方法及び役務提供量推定システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、専門家でない者であっても被提供
者に対する各役務提供量を推定できると共に、均一な役
務提供量を推定することができる役務提供量推定方法及
び役務提供量推定システムを提供する。 【解決手段】 各ケア内容毎に属性により分けられたタ
イプの中に何人かの高齢者が含まれるが、そのうち何％
の高齢者がそのケア内容を提供されているかという、す
なわちケア提供率が算出できる。そこで、まず各ケア内
容毎に高齢者がどのタイプに属するかを調べ、あらかじ
め設定したケア提供率を上回るタイプに属していれば、
そのケア内容を提供すると決定する。次に、推定ケア提
供量については、その高齢者が属しているタイプのう
ち、ケア内容を実施した高齢者だけのケア提供量の実測
値の平均値を割り当てる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数の役務種別か
ら構成される役務を提供する役務提供者が、当該被提供
者又は被提供物に対して提供する、各役務種別毎の役務
提供量を推定する役務提供量推定方法及び役務提供量推
定システムに関わり、特に高齢者へのケア提供量を推定
するのに好適な役務提供量推定方法及び役務提供量推定
システムに属する。

【０００２】

【従来の技術】役務の中には、複数の役務種別から構成
されるものがある。例えば、介護施設サービスという役
務は、歯磨き、食事の世話、下の世話、着替え等の役務
種別から構成される。エステティックサービスは、美
顔、しわ取り、脱毛、腕・腹・脚痩せ等から構成され
る。同様の役務としては、老人ホーム、病院、塾、ホテ
ル、レストラン、スポーツクラブ等がある。

【０００３】斯かる役務においては、役務を提供する際
に、役務提供者は、被提供者（介護施設の被介護者、エ
ステティックサービスの利用者等）の状態（以下、「属
性」と称する）に応じて、当該被提供者毎に、各役務種
別をどの程度の量（以下、「役務提供量」と称する）を
提供するかを推定しなければならない。例えば、介護施
設では、当該介護者に、歯磨き、食事の世話にそれぞれ
何分を要し、下の世話は不要（役務提供量が不要という
ことは役務提供量が０ということである）等を推定す
る。エステティックサービスでは、当該各利用の属性に
応じて美顔、しわ取りは不要であり、脱毛、腕・腹・脚
痩せにそれぞ何分を要するか等を推定する。塾では、当
該各生徒の属性（科目毎の成績、性格等）に応じて各生
徒に、物理に何分、数学に何分の勉強が必要か、さらに
は代数幾何に何分、確率に何分を要するか等を推定す
る。

【０００４】上記のごとき役務提供量が推定できれば、
各役務種別の要不要、役務の提供に何名くらいの役務提
供者が必要か、さらには各被提供者への役務の提供にど
の程度のコストを要するか等を定めることできる。それ
故に、前記役務の役務提供者にとって役務提供量を推定
することが重要なのである。

【０００５】従来、これらについては、各役務の専門家
が経験則等に基づいて判断しているのが現状である。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来に
おいては被提供者の人数に対して専門家（提供量の推定
者）の人数が大幅に少なく、需要に追いつかないという
問題点があった。

【０００７】また、役務提供者の習熟度、経験年数、役
務に対する考え方等により、役務提供量の内容に差が生
ずるという問題点があった。

【０００８】本発明は斯かる問題点を鑑みてなされたも
のであり、その目的とするところは、専門家でない者で
あっても被提供者に対する各役務提供量を推定できると
共に、均一な役務提供量を推定することができる役務提
供量推定方法及び役務提供量推定システムを提供する点
にある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明の要
旨は、複数の役務内容から構成される役務を提供する役
務提供者が、当該被提供者又は被提供物に対して提供す
る、各役務内容毎の役務提供量を推定する役務提供量推
定方法であって、前記役務内容を表す役務種別毎に、前
記被提供者又は被提供物の属性に関する属性データか
ら、前記被提供者又は被提供物がどのタイプに属するか
を決定し、該タイプでは前記各役務種別がどの程度の
量、実施されていたかを示す役務提供量と役務提供率と
を事前に設定し、事前に設定される役務提供尺度と前記
役務提供率とを比較し、前記役務提供率が前記役務提供
尺度よりも低い場合又は以下の場合には提供しないこと
とし、前記役務提供率が前記役務提供尺度以上の場合又
は前記役務提供尺度よりも高い場合には、前記役務提供
量を推定役務提供量であると推定することを特徴とする
役務提供量推定方法に存する。請求項２記載の発明の要
旨は、複数の役務内容から構成される役務を提供する役
務提供者が、当該被提供者又は被提供物に対して提供す
る、各役務種別毎の役務提供量を推定する役務提供量推
定システムであって、前記被提供者又は被提供物の属性
に関する属性データを記憶する記憶手段と、前記役務内
容を表す役務種別毎に、前記属性データから前記被提供
者又は被提供物が属するタイプでは、前記各役務種別が
どの程度の量、実施されていたかを示す役務提供量及び
役務提供率、並びに役務提供尺度を入力する入力手段
と、前記役務提供尺度と前記役務提供率とを比較し、前
記役務提供率が前記役務提供尺度よりも低い場合又は以
下の場合には提供しないこととし、前記役務提供率が前
記役務提供尺度以上の場合又は前記役務提供尺度よりも
高い場合には、前記役務提供量を推定役務提供量である
と推定する演算処理装置とを備えたことを特徴とする役
務提供量推定システムに存する。請求項３記載の発明の
要旨は、属性データの入力に選択方式を採用したことを
特徴とする請求項２記載の役務提供量推定システムに存
する。請求項４記載の発明の要旨は、請求項２又は３の
いずれかに記載の役務提供量推定システムを実行するた
めの情報が記録されたことを特徴とする記録媒体に存す
る。

【００１０】なお、本発明において、「役務種別」は、
各役務内容に対応するコード等により表される。

【００１１】また、「役務提供量」とは、各役務に要す
る時間を言う。また、「役務提供率」とは、各役務が提
供された確率を言う。また、「役務提供尺度」とは、閾
値であり、単位は役務提供率と同じである。また、「推
定役務提供量」とは、本発明により推定された役務提供
量を言う。

【００１２】また、「前記役務提供率が前記役務提供尺
度よりも低い場合又は以下の場合には提供しないことと
し、前記役務提供率が前記役務提供尺度以上の場合又は
前記役務提供尺度よりも高い場合には、」とは、「前記
役務提供率が前記役務提供尺度よりも低い場合には提供
しないこととし、前記役務提供率が前記役務提供尺度以
上の場合には、」、又は、「前記役務提供率が前記役務
提供尺度以下の場合には提供しないこととし、前記役務
提供率が前記役務提供尺度よりも高い場合には、」とい
う意味である。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
に基づいて詳細に説明する。本実施の形態に係るケア提
供量推定方法は、高齢者（被ケア提供者）の介護に要す
る各ケア内容毎のケア提供量の推定に適用されている。

【００１４】まず、高齢者属性から、ケア（役務）のケ
ア内容とケア提供量（役務提供量）を推定する方法とそ
の手順について述べる。ここで、高齢者属性とは、表１
及び表２に示すごときものである。表１及び表２は連続
する表であるが、紙面の都合上、２枚の紙面にわたって
記載してある。

【００１５】

【表１】

【００１６】

【表２】

【００１７】表１及び表２においては、高齢者属性の左
側には変数が記載してある。また、高齢者の介護におけ
るケアは、複数のケア内容（役務内容）から構成され
る。ケア内容には、歯磨き、食事、着替え、下の世話等
がある。ケア提供量とは各ケア内容に要する時間（分）
である。ケア内容は、全国福祉協議会が著作権を保有し
ている、Ｔｏｔａｌ Ｃａｒｅ Ｃｏｄｅ（Ｔ．Ｃ．
Ｃ．）で定める３１５種類（４２７コード）のケアコー
ドにより表される。ケアコードとケア内容との対応表の
一部を表３に示す。

【００１８】

【表３】

【００１９】まず、３１５のケアコードに分けたケア内
容毎に、ケア内容が提供されているかどうか（ケア内容
の提供・非提供）を目的変数とし、入院・入所者の属性
を説明変数として統計処理を行う。これにより、ケア内
容毎に高齢者属性の組み合わせによる高齢者のタイプが
つくられる。したがって、各ケア内容毎の提供・非提供
が、高齢者属性のみで表現されることになる。

【００２０】そこで同じようなシステムの中でケア内容
を提供されていると仮定すれば、この道筋を逆にたどる
ことにより、高齢者の属性データをもとに各ケア内容が
提供されているかどうかを推定することが可能である。
属性データは、前記表１及び表２に示されている。

【００２１】実際には個々の入院・入所者について、ケ
ア提供量を計測することは自計式では極めて困難であ
り、かなりの作業量を必要とするので、コストの点から
みても非現実的である。ここに実測したケア提供量のデ
ータが、一旦高齢者属性に完全に置き換えられることの
意味がある。

【００２２】一つのケア内容のみでは、ケア内容の提供
・非提供を判別するために、数個の属性のデータが必要
となるので情報量が増えることになる。ところが３００
余りのすべてのケア内容を合わせてみると、各ケア内容
の提供・非提供のデータは、より少数の７０の属性デー
タに置き換えられる。

【００２３】各ケア内容毎に属性により分けられたタイ
プの中に何人かの高齢者が含まれるが、そのうち何％の
高齢者がそのケア内容を提供されているかという、すな
わちケア提供率が算出できる。

【００２４】そこでまず各ケア内容毎に高齢者がどのタ
イプに属するかを調べ、あらかじめ設定したケア提供率
を上回るタイプに属していれば、そのケア内容を提供す
ると決定する。

【００２５】次に、推定ケア提供量については、その高
齢者が属しているタイプのうち、ケア内容を実施した高
齢者だけのケア提供量の実測値の平均値を割り当てる。
これらの具体的な手順を示したものが図１であり、この
概念図が図２である。図２の上段が統計処理であり、下
段が推定処理である。

【００２６】斯かるケア推定方法を実現するためのケア
提供量推定システムの一例として、図３に示すものがあ
る。このシステムは、ＣＰＵ１０（演算手段）、ＲＡＭ
２０、キーボード３０（入力手段）、ハードディスク４
０（記憶手段）、モニター５０から概略構成され、ネッ
トワークボード６０によりネットワーク７０に接続され
ている。ハードディスク４０には、ＣＰＵ１０を制御す
るプログラムやケア提供量推定方法を実行するためのプ
ログラムに関する情報等が書き込まれている。このプロ
グラムの処理内容については後述する。キーボード３０
から高齢者属性に関する情報が入力される。ＣＰＵ１０
は、ハードディスク４０に書き込まれた制御プログラム
に基づきＲＡＭ２０からケア提供率、ケア提供尺度（閾
値）等に関する情報等を受け取り、ケア提供率に関する
データとケア提供尺度に関するデータとを比較し、或い
はＲＡＭ２０との間でデータの授受を行いながら処理す
る。ケア提供率がケア提供尺度よりも高い場合には、ケ
ア提供量を推定ケア提供量に割り当てる。

【００２７】斯かるケア提供量推定システムは、図４に
示すごとく、入力サブシステムと、推定サブシステム
と、出力サブシステムとから概略構成されている。

【００２８】入力サブシステムでは、図５に示すフロー
にしたがって行われる。ステップＳ１１で事前設定情報
の変更が有るか否かをオペレータ（介護者等）が判断
し、変更が有る場合にはステップＳ１２に進む。ステッ
プＳ１２では、図８に示す内容の処理が行われ、総推定
ケア提供量の増減を決定できるケア提供尺度（閾値）を
キーボード３０から入力し変更する。ただし、ケア提供
量及びケア提供率の入力は通常行わない。これらの情報
は、ケア種別（ケアコード）のケア提供量とケアを提供
される側の高齢者属性の実態調査を十分に行い（統計的
に有意と考えられる程度の調査量が求められる）、その
統計処理結果によって求められるものだからである。し
たがって、実際のケア提供量と、ケア提供量の推定値
（推定ケア提供量）とのずれが発生した場合に再調査を
実施し情報の置き換えを行う。なお、ケア種別とは、表
のケアーコードにより表される。

【００２９】事前設定情報の変更（ステップＳ１１）が
終了し、或いはステップＳ１１で事前設定情報の変更が
不要の場合には、ステップ１３に進む。ステップＳ１３
では高齢者属性の属性データの入力が行われる。

【００３０】介護者（専門家でない人も含む）がケア提
供の対象を観察若しくは対象者に尋ねることにより得ら
れた属性データを入力画面の指示に従い入力する。原則
として全属性データを入力するが、高齢者属性の設定に
おいて冗長性を持たせることにより属性データに欠測値
が存在する場合、他の属性データ（カテゴリ）により以
降の推定が可能となっている。ここで、「冗長性を持た
せる」とは、高齢者属性に類似する意味を持たせること
を言う。例えば、「物忘れがひどい」、「５分前のこと
を記憶しているか」、「自分の名前を憶えているか」、
「生年月日を憶えているか」などである。自分の名前や
生年月日が分からない人は物忘れもひどいであろうと容
易に推測できるし、また、複合的に判断できる場合もあ
ると思われる。つまり、互いに関連し合う若しくは同種
の属性を意識的に設定することにより入力の精度を高め
よう（若しくはミスを少なくする）と考えたものであ
る。結果として互いに独立した属性を設定するよりも幾
分冗長な設定となっている。また、「欠測値」とは、高
齢者属性の入力において、しばしば一部の情報に対して
入力できない場合がある。例えば、入力シートの記述漏
れ、文字の読解不能な場合、判別できない場合等であ
る。この様な事態が発生した場合、高齢者属性に対して
は入力がされない。

【００３１】また、誤った入力を避けるために、統計処
理を行うための属性データの採取に要する属性データの
入力において選択方式を採用している。選択方式とは、
７０種類の高齢者属性毎に当該高齢者属性の有り得る状
態を表示して、その中から選択する方式で、調査者、評
価者、評定者等の入力ミスを軽減させようと考えたもの
である。具体的例を掲げると、例えば、高齢者属性が
「４９ｇａｉｎｔ，歩行」の場合、 １ 自立歩行 ２ 体を支えれば歩行可 ３ 歩行可能 という３つの属性データがあり、そのうちのいずれかを
選択させるものである。斯かる選択方式は、単に属性デ
ータの入力を容易にするのみならず、評価者等の相互間
におけるばらつきが少なく統計的に見て良好な属性デー
タを得ることができる。

【００３２】また、選択方式を採用しても選択ミス（シ
ステムの操作ミスなどによる）が起こる可能性がある。
この場合に前述の「属性の冗長性」が有効になる。関連
する高齢者属性への入力と相互判断をすることにより、
有り得ない入力の回避や有り得にくい入力への警告がで
きる。この様なチェックをすることと前述の欠測値への
対応をすることによりシステムの実用性を増加させるこ
とができる。

【００３３】以上の入力サブシステムが終了すると、図
４に示す推定サブシステムに進む。推定サブシステムで
は、図６に示すフローにしたがって処理される。まず、
ステップＳ２１では、図１０に示す内容のケア種別（ケ
アコード）のタイプの推定が行われる。タイプに分ける
には、本実施の形態では、ＡＩＤ（（統計・ＯＲ活用辞
典、３２頁乃至３３頁、東京書籍株式会社）、（朝野煕
彦著、入門多変量解析の実際、１６３頁乃至１７０、講
談社）等）により行われ、ケア内容が行われたか否かに
よってグルーピングされている。なお、本発明において
はＡＩＤに限定されることなく、本発明を実施する上で
好適な統計的手法により行うことができる。統計的手法
の中でも、例えば、ＣＨＡＩＤ、ＣＡＩＤ等の交互作用
を考慮した統計的手法により行われることが好ましい。

【００３４】この推定について推定サブシステムでは通
常のエキスパートシステムに見られるような知識情報を
データベース化しその情報を推論エンジンで処理するこ
とにより推定する方式を採っていない。ここでは、予め
設定されたケア種別（ケアコード）毎に処理することと
し、高齢者属性はケア種別（ケアコード）毎にタイプ別
にグループ化され、高齢者属性の属性データからどのタ
イプに属するかの判断をする。

【００３５】この結果、高齢者属性のケア種別（ケアコ
ード）毎に属するタイプの番号（タイプ番号）が推定で
きたことになる。

【００３６】続いて、ステップＳ２２で図１１に示す内
容のケア提供量及びケア提供率設定を行う。ステップＳ
２１で求められたケア種別（ケアコード）毎のタイプの
番号から、予め統計的に求められた（システムとしては
事前設定）ケア種別（ケアコード）毎のタイプ別のケア
提供量とケア提供率を求める。ここでの処理はケア種別
（ケアコード）のタイプ番号からタイプ番号のケア提供
量とケア提供率を選択し、ケア種別（ケアコード）のケ
ア提供量及びケア提供率に設定する。これを全ケース種
別に対して行う。

【００３７】続いて、ステップＳ２３では図１２に示す
内容のケア提供量の推定を行う。ここでは最終的にケア
種別（ケアコード）毎にどの程度のケア内容を提供すべ
きかと、その最終判断となったケア提供量の総量（総推
定ケア提供量）を計算する。ケア種別（ケアコード）毎
のケア提供量は次のロジックで設定される。ケア種別
（ケアコード）のケア提供率がケア提供尺度（閾値とし
て使われる）以上であった場合、推定ケア提供量にステ
ップＳ２２で求めたケア提供量を設定する。しかし、ケ
ア提供率がケア提供尺度より小さい場合、このケア内容
は提供しないものと判断し推定ケア提供量をゼロに設定
する。また、推定ケア提供量の積算をすることにより総
推定ケア提供量を求めることができる。

【００３８】推定処理について更に詳細に説明する。ま
ず、推定の対象となる高齢者属性を入力する。ケア種別
（ケアコード）毎に次の推定を行う。先ず実施すること
は３万行（本実施の形態に係るプログラムは３万行以上
になった）の条件式の部分である。つまり当該ケア種別
（ケアコード）の中において、対象となっている高齢者
属性ではどのタイプになるかを判定する。タイプの数は
ケア種別（ケアコード）によって異なる。ケアコードと
タイプの数との関係を表４乃至表６に示す。表４及び表
６は連続する表であるが、紙面の都合上、３枚の紙面に
わたって記載してある。

【００３９】

【表４】

【００４０】

【表５】

【００４１】

【表６】

【００４２】次に事前設定情報であるケア提供率を引き
出す。ケア提供率は、当該ケア種別（ケアコード）のタ
イプ別になって蓄えられている。このケア提供率がシス
テム上事前設定されたケア提供尺度より小さい場合、推
定ケア提供量をゼロにする。つまり、推定対象となって
いる高齢者属性からは一般的に考えてケア内容を提供す
る必要がないものと考える。当該タイプのケア提供率が
ケア提供尺度以上の場合、推定ケア提供量に当該タイプ
のケア提供量を設定する。以上で推定処理が終了する。

【００４３】推定処理の具体例を以下に示す。 （１）タイプ分け 推定処理は、各ケア毎に行われる為、多数となり、全て
を開示することが実質的に不可能なので、ケアコード１
のみについて例示する。ケアコード１については、表４
に示すように、タイプの数は１７となっている。

【００４４】高齢者属性から高齢者を１７のタイプに分
ける。タイプ１から順番にタイプ毎に当該タイプに属す
るか否かを確認しタイプ１７まで確認する。タイプ１７
に属さなかった場合は、どこにも属さなかったものとし
て扱われる。以上の処理により当該ケア種別において高
齢者がどのタイプに属するか（１〜１７）若しくは属さ
ないかが推定される。斯かるタイプ分けを図２を用いて
概念的に示すと、下段の各階層構造が高齢者のタイプを
示し、その数が１７ということになる。最下段に示され
る部分が推定されたケアコードになる。

【００４５】以下に事例としてタイプ１に属するか否か
を確認する為のロジックを説明する。タイプ１において
は、「prob02,歩き回りじっとしていない」、「trans9,
移乗能力」、「psy4,今の季節が分かりますか」、「bat
he3,洗身」、「speech,会話」の５種類の高齢者属性の
状態から判断する。５種類となったのは、表１に示す７
０種類の高齢者属性の中で、統計的見地からタイプ１に
関連性が強いものは５種類だからである。それ故、表４
乃至表６に示すように各タイプにより判断すべき高齢者
属性の数は異なるのである。上記５種類の各高齢者属性
の属性データを以下に示す。

【００４６】 高齢者属性： 「prob02,歩き回りじっとしていない」 属性データ： １ 全くない ２ ときどきある ３ よくある

【００４７】 高齢者属性： 「trans9,移乗能力」 属性データ： １ 自立 ２ 監視（口頭指示含む）３ 一部介助が必要 ４ 全介助が必要

【００４８】 高齢者属性： 「psy4,今の季節が分かりますか」 属性データ： １ わかる ２ 少しわかる ３ 全くわからない

【００４９】 高齢者属性： 「bathe3,洗身」 属性データ： １ 自立 ２ 一部介助が必要 ３ 全介助が必要 ４ 入浴はしない

【００５０】 高齢者属性： 「speech,会話」 属性データ： １ 普通（会話には不自由しない） ２ 会話の内容を理解できない場合がたまにあるが自分の意志を 伝達できる ３ 会話は成立しないが自分の意志の伝達はできる ４ ほとんどできない

【００５１】斯かる属性データの中から「prob02,歩き
回りじっとしていない」が１ 且つ「trans9,移乗能
力」が１ 且つ「psy4,今の季節が分かりますか」が１
且つ「bathe3,洗身」が１若しくは２の状態 且つ「s
peech,会話」が１の場合にタイプ１に属すると判断され
る。

【００５２】（２）ケア内容を提供するか否かの判定 該当するタイプのケア提供率（過去の調査とその統計処
理により事前に設定されている）と、ケア提供尺度（ケ
ア提供量の総量を変化させるもので人間の判断により事
前に設定されている）を比較する。ケア提供率がケア提
供尺度より低い場合は当該ケア内容は提供しないものと
する。ケア提供率がケア提供尺度以上の場合は当該ケア
内容を提供するものとする。

【００５３】なお、１７のタイプのうち、何れのタイプ
にも属していない場合は、当該ケアコードに対応するケ
ア内容は提供しない（プログラム上はこの判定はない
が、以降の処理において提供量を設定しないため結果的
に提供しないことになる）。

【００５４】（３）ケア提供量の推定 前項の処理でケアを提供しないと判断された場合はケア
提供量をゼロ時間と推定する。提供すると判断された場
合は当該ケア種のケア提供量（過去の調査とその統計処
理により事前に設定されている。統計的には平均値、最
頻値などにより設定する）を当該タイプの推定ケア提供
量の時間に推定します。

【００５５】以上の推定サブシステムが終了すると、図
４に示す出力サブシステムに進む。出力サブシステムで
は、図７に示すフローにしたがって処理される。まず、
ステップＳ３１では、図１３に示す内容の処理が行われ
る。ケア種別（ケアコード）毎の推定ケア提供量並びに
総推定ケア提供量がディスプレイに表示される。

【００５６】続いてステップ３２で介護者が推定ケア提
供量の推定処理が必要か否かを判断し、必要ならばステ
ップ３３に進み、再び入力処理を行う。不要な場合には
処理を終了する。

【００５７】上記の如く構成されるケア提供量推定方法
及びケア提供量推定システムによる推定例を図１４並び
に表７乃至表９に示す。表４乃至表６は、連続する表で
あり、紙面の都合上、３枚の紙面にわたっている。この
例では、７９才の女性で、ケア提供率を２０％として推
定している。

【００５８】

【表７】

【００５９】

【表８】

【００６０】

【表９】

【００６１】表７乃至表９には、各高齢者属性毎の実測
値と推定値とが記載されている。表７乃至表９から分か
るように、実測値と推定値が殆どの部分で一致し良好な
結果が得られている。他の高齢者についても推定してみ
たが、同様に良好な結果が得られている。

【００６２】なお、ケア提供率については、図１５に示
すように５６％の時が最大であった。

【００６３】本実施の形態に係るケア提供量推定方法及
びケア提供量推定システムは、上記の如く構成されてい
るので、以下に掲げる効果を奏する。

【００６４】以上の如く、専門家でない人が判断できる
高齢者属性だけでケア種別（ケアコード）毎の推定ケア
提供量までを推定できる。

【００６５】特に、介護を要する高齢者人口の増大、専
門家の人口の減少が非常に大きな問題であり且つ切迫し
た問題となっている現在においては、非常に大きな効果
といえる。

【００６６】また、統計的手法によるデータを元に推定
するので、均一なケア提供量を推定できる。

【００６７】また、従来の福祉行政のように要不要に拘
わらずケア内容を提供していた場合と異なり、必要なも
ののみを提供しなければならない介護保険のように、客
観的なケア提供量、換言すれば被介護者の属性に応じた
ケア提供量の把握をすることができる。また、上記推定
結果でも十分にケア提供量の把握をすることができる。

【００６８】また、高齢者属性を許せる範囲で冗長に設
定し、相互に従属する高齢者属性において互いに補完で
きるようにしたので、推定ケア提供量の推定が不能にな
ったり、精度が大きく低下することにより推定システム
が脆弱になることを防止することができる。

【００６９】また、属性データの入力に選択方式を採用
したので、誤入力を防止することができる。その結果、
ケア提供量推定方法及びケア提供量推定システムの精度
を向上させることができると共に、オペレータの労力を
軽減でき、さらには未経験者乃至経験が少ないものでも
ケア提供量推定システムを操作することができる。

【００７０】また、ケア提供尺度を導入することによ
り、推定総ケア提供量を変化させることができる。した
がって、ケアを提供する側のケア提供能力に応じて適当
なケア提供尺度を変更することにより高齢者ごとに、ど
のケア内容を提供すべきかを選択することが可能とな
る。

【００７１】なお、本実施の形態においては、高齢者に
適用したが、本発明はそれに限定されず、例えば、乳幼
児介護、疾患者等、本発明を実施する上で好適な者にも
同様に適用できる。

【００７２】また、役務としては、介護を行う役務のみ
ならず、例えば、以下に掲げるものに適用することがで
きる。

【００７３】（１）エステティックサロン、スポーツク
ラブ等 顧客の属性（性別、年齢、身体的特徴、日常生活、趣味
等）から多数の役務別（案内、コンサルティング、各種
サービス、プラン管理等）の役務提供量（仕事量）を推
定する場合に適用できる。

【００７４】（２）ペット管理サービス（動物園、水族
館、ペットホテル、動物病院、ペットシッター等）、植
物管理サービス等 ペットの属性（種別、年齢、身体的特徴、習慣等）から
管理の方法別（身の回りの世話、医療・看護的介護、ト
レーニング、所有者への報告等）の役務提供量を推定す
る場合に適用できる。

【００７５】（３）接客サービス（ホテル、レストラン
等） 顧客の属性（性別、年齢、身体的特徴、グループ特性、
顧客ニーズ等）から多数の役務別（案内、補助、医療・
看護的介護、迷子・遺失物対応等）の役務提供量を推定
する場合に適用できる。

【００７６】（４）教授サービス（塾、予備校、専門学
校等） 生徒の属性（性別、年齢、性格、記憶力、得意・不得意
科目等）から多数の役務別（授業内容、カリキュラム、
科目毎の時間配分等）の役務提供量を推定する場合に適
用できる。

【００７７】（５）修理業（自動車修理業、ＯＡ修理
等） 修理対象物の属性（例えば、自動車の場合には、車種、
年式、走行距離、運転者の年齢等、コンピューターの場
合には、機種、使用者の職種、使用頻度等）から多数の
役務別（何処の部分をオーバーホールするか等）の役務
提供量を推定する場合に適用できる。すなわち、本発明
は、上記（２）、（５）に示すように、役務を提供され
るものは人間には限定されない。

【００７８】また、推定ケア提供量については、ケア提
供量の実測値の平均値を割り当てたが、最頻値等を割り
当てることもできる。

【００７９】また、ケア提供率がケア提供尺度より低い
場合は当該ケア内容は提供しないものとし、ケア提供率
がケア提供尺度以上の場合は当該ケア内容を提供するも
のとしたが、本発明はそれに限定されることなく、ケア
提供率がケア提供尺度以下の場合は当該ケア内容は提供
しないものとし、ケア提供率がケア提供尺度よりも高い
場合は当該ケア内容を提供することもできる。

【００８０】

【発明の効果】本発明は以上のように構成されているの
で、以下に掲げる効果を奏する。本発明においては、入
力された、前記被提供者又は被提供物の属性に関する属
性データを入力するだけ役務提供量を推定できるので、
専門家でない者であっても被提供者に対する各役務提供
量を推定できる。

【００８１】また、推定役務提供量は属性により唯一の
ものであるから、均一な役務提供量を推定することがで
きる。

【００８２】さらに、請求項３及び４記載の発明におい
ては、高齢者の介護に適用したので、高齢者人口の増
大、専門家の人口の減少、介護保険導入に要する客観的
なケア提供量の把握等、高齢者介護に関する問題を解決
することができる。

【００８３】また、請求項５及び６記載の発明において
は、属性の設定に冗長性を持たせたので、相互に従属す
る高齢者属性において互いに補完でき、その結果、推定
役務提供量の推定が不能になったり、精度が大きく低下
することにより推定システムが脆弱になることを防止す
ることができる。

【００８４】また、請求項７及び８記載の発明において
は、属性データの入力に選択方式を採用したので、誤入
力を防止することができる。その結果、役務提供量推定
方法及び役務提供量推定システムの精度を向上させるこ
とができると共に、オペレータの労力を軽減でき、さら
には未経験者乃至経験が少ないものでも役務提供量推定
システムを操作を行うことを可能とする。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態に係るケア提供量推定方法の手順
を示す図である。

【図２】本実施の形態に係るケア提供量推定方法を示す
概念図である。

【図３】本実施の形態に係るケア提供量推定システムの
ブロック図である。

【図４】本実施の形態に係るケア提供量推定方法の全体
システム構成図である。

【図５】本実施の形態に係るケア提供量推定方法の入力
サブシステム構成図である。

【図６】本実施の形態に係るケア提供量推定方法の推定
サブシステム構成図である。

【図７】本実施の形態に係るケア提供量推定方法の出力
サブシステム構成図である。

【図８】本実施の形態に係る事前設定情報の変更処理内
容を示す図である。

【図９】本実施の形態に係る属性入力処理内容を示す図
である。

【図１０】本実施の形態に係るケア種別タイプ推定処理
内容を示す図。

【図１１】本実施の形態に係るケア提供量・ケア提供率
の設定処理内容を示す図である。

【図１２】本実施の形態に係るケア提供量推定処理内容
を示す図である。

【図１３】本実施の形態に係る推定結果出力処理内容を
示す図である。

【図１４】本実施の形態に係る推定値と実測値とを重ね
てプロットした図である。

【図１５】本実施の形態に係るケア提供尺度と合致率の
平均値との関係を示す図である。

【符号の説明】

１０ ＣＰＵ（演算手段） ２０ ＲＡＭ ３０ キーボード（入力手段） ４０ ハードディスク（記憶手段） ５０ モニター ６０ ネットワークボード ７０ ネットワーク

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 複数の役務内容から構成される役務を提
   供する役務提供者が、当該被提供者又は被提供物に対し
   て提供する、各役務内容毎の役務提供量を推定する役務
   提供量推定方法であって、 前記役務内容を表す役務種別毎に、 前記被提供者又は被提供物の属性に関する属性データか
   ら、前記被提供者又は被提供物がどのタイプに属するか
   を決定し、 該タイプでは前記各役務種別がどの程度の量、実施され
   ていたかを示す役務提供量と役務提供率とを事前に設定
   し、 事前に設定される役務提供尺度と前記役務提供率とを比
   較し、 前記役務提供率が前記役務提供尺度よりも低い場合又は
   以下の場合には提供しないこととし、前記役務提供率が
   前記役務提供尺度以上の場合又は前記役務提供尺度より
   も高い場合には、前記役務提供量を推定役務提供量であ
   ると推定することを特徴とする役務提供量推定方法。
2. 【請求項２】 複数の役務内容から構成される役務を提
   供する役務提供者が、当該被提供者又は被提供物に対し
   て提供する、各役務種別毎の役務提供量を推定する役務
   提供量推定システムであって、 前記被提供者又は被提供物の属性に関する属性データを
   記憶する記憶手段と、 前記役務内容を表す役務種別毎に、前記属性データから
   前記被提供者又は被提供物が属するタイプでは、前記各
   役務種別がどの程度の量、実施されていたかを示す役務
   提供量及び役務提供率、並びに役務提供尺度を入力する
   入力手段と、 前記役務提供尺度と前記役務提供率とを比較し、前記役
   務提供率が前記役務提供尺度よりも低い場合又は以下の
   場合には提供しないこととし、前記役務提供率が前記役
   務提供尺度以上の場合又は前記役務提供尺度よりも高い
   場合には、前記役務提供量を推定役務提供量であると推
   定する演算処理装置とを備えたことを特徴とする役務提
   供量推定システム。
3. 【請求項３】 属性データの入力に選択方式を採用した
   ことを特徴とする請求項２記載の役務提供量推定システ
   ム。
4. 【請求項４】 請求項２又は３のいずれかに記載の役務
   提供量推定システムを実行するための情報が記録された
   ことを特徴とする記録媒体。