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特開2024-151765情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および制御プログラム
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024151765
(43)【公開日】2024-10-25
(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および制御プログラム
(51)【国際特許分類】
G16H 70/00 20180101AFI20241018BHJP
【ＦＩ】
G16H70/00
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023065425
(22)【出願日】2023-04-13
(71)【出願人】
【識別番号】000001270
【氏名又は名称】コニカミノルタ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000671
【氏名又は名称】ＩＢＣ一番町弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】福井 匠
【テーマコード（参考）】
5L099
【Ｆターム（参考）】
5L099AA13
(57)【要約】
【課題】ＬＩＦＥ等の予め定められた対象者に関する複数の入力項目に関するスタッフ等のデータ入力の負担を軽減する。
【解決手段】情報処理装置１０は、状態像マップを記憶する記憶部１２０と、撮影データを取得する第１取得部１１１と、撮影データにより対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定する評価判定部１１３と、対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得する第２取得部１１２と、評価判定部１１３が評価した評価項目の評価レベルを含む評価データと、第２取得部１１２が取得した入力項目の入力データに基づいて、対象者の状態レベルを判定する状態判定部１１４と、状態判定部が判定した状態レベルと、状態像マップに基づいて、対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定する設定部１１５と、を備える。
【選択図】図４
【解決手段】情報処理装置１０は、状態像マップを記憶する記憶部１２０と、撮影データを取得する第１取得部１１１と、撮影データにより対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定する評価判定部１１３と、対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得する第２取得部１１２と、評価判定部１１３が評価した評価項目の評価レベルを含む評価データと、第２取得部１１２が取得した入力項目の入力データに基づいて、対象者の状態レベルを判定する状態判定部１１４と、状態判定部が判定した状態レベルと、状態像マップに基づいて、対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定する設定部１１５と、を備える。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
予め設定された状態像マップであって、状態レベルに対して看介護施設に入居する対象者に関する予め定められた複数の入力項目に関する入力データが関連付けられた状態像マップを記憶する記憶部と、
対象者が居る観察領域を撮影して得られた撮影データを取得する第１取得部と、
前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定する評価判定部と、
１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得する第２取得部と、
前記評価判定部が判定した前記評価項目の評価レベルを含む評価データと、前記第２取得部が取得した前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する状態判定部と、
前記状態判定部が判定した前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定する設定部と、を備える情報処理装置。
対象者が居る観察領域を撮影して得られた撮影データを取得する第１取得部と、
前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定する評価判定部と、
１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得する第２取得部と、
前記評価判定部が判定した前記評価項目の評価レベルを含む評価データと、前記第２取得部が取得した前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する状態判定部と、
前記状態判定部が判定した前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定する設定部と、を備える情報処理装置。
【請求項2】
前記第２取得部は、前記対象者に関する複数の前記入力データが記録された入力データリストを取得し、
前記状態判定部は、前記評価データとともに、前記入力データリストに記録された複数の入力項目の入力データのうち、特定の入力項目に関する入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
前記状態判定部は、前記評価データとともに、前記入力データリストに記録された複数の入力項目の入力データのうち、特定の入力項目に関する入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
前記設定部は、前記入力データリストに記録された複数の入力項目のうち、前記特定の入力項目以外の入力項目に関して、未入力の入力項目に対して入力データを設定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記評価判定部は、前記特定の入力項目に関する入力データが未入力の場合には、予め設定されている他の入力項目に切り替え、
前記他の入力項目に関する入力データと、前記評価データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、請求項２に記載の情報処理装置。
前記他の入力項目に関する入力データと、前記評価データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項5】
さらに、前記設定部が設定した入力データが記録された入力データリストを出力する出力部を備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項6】
請求項１から請求項５のいずれかに記載の情報処理装置と、
前記情報処理装置が生成した入力データリストの一覧表示画面を表示する表示装置と、
を備える情報処理システム。
前記情報処理装置が生成した入力データリストの一覧表示画面を表示する表示装置と、
を備える情報処理システム。
【請求項7】
予め設定された状態像マップであって、状態レベルに対する看介護施設に入居する対象者に関する予め定められた複数の入力項目に関する入力データが関連付けられた状態像マップを記憶する記憶部を備える、情報処理装置で実行される情報処理方法であって、
対象者が居る観察領域を撮影して得られた撮影データを取得するステップ（ａ）と、
前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定するステップ（ｂ）と、
１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得するステップ（ｃ）と、
前記ステップ（ｂ）で判定された前記評価項目の評価レベルを含む評価データと、前記ステップ（ｃ）で取得された前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定するステップ（ｄ）と、
前記ステップ（ｄ）で判定された前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定するステップ（ｅ）と、を含む処理を実行する情報処理方法。
対象者が居る観察領域を撮影して得られた撮影データを取得するステップ（ａ）と、
前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定するステップ（ｂ）と、
１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得するステップ（ｃ）と、
前記ステップ（ｂ）で判定された前記評価項目の評価レベルを含む評価データと、前記ステップ（ｃ）で取得された前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定するステップ（ｄ）と、
前記ステップ（ｄ）で判定された前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定するステップ（ｅ）と、を含む処理を実行する情報処理方法。
【請求項8】
前記ステップ（ｃ）では、前記対象者に関する複数の前記入力データが記録された入力データリストを取得し、
前記ステップ（ｄ）では、前記評価データとともに、前記入力データリストに記録された複数の入力項目の入力データのうち、特定の入力項目に関する入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、請求項７に記載の情報処理方法。
前記ステップ（ｄ）では、前記評価データとともに、前記入力データリストに記録された複数の入力項目の入力データのうち、特定の入力項目に関する入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、請求項７に記載の情報処理方法。
【請求項9】
請求項７または請求項８に記載の情報処理方法を、コンピューターに実行させるための制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、および制御プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
厚生労働省によって、平成２８年度より通所・訪問リハビリテーションデータ収集システム（ＶＩＳＩＴ）、令和２年５月より高齢者の状態やケアの内容等データ収集システム（ＣＨＡＳＥ）が運用されている。厚生労働省は、さらに、令和３年４月１日より、これらを一体化した「科学的介護情報システム」（ＬＩＦＥ（Ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ ｃａｒｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ Ｆｏｒ Ｅｖｉｄｅｎｃｅ）、以下、ＬＩＦＥまたはライフと称する）を運用している。ＬＩＦＥは、科学的に効果が裏付けられた自立支援・重度化防止に資する質の高いサービス提供の推進を目的としている（非特許文献１）。このＬＩＦＥシステムは、自立支援・重度化防止の効果が裏付けられた「科学的介護」の実現のため、エビデンスを蓄積し、当該エビデンスを分析するために用いられる。
【0003】
このＬＩＦＥを活用するためには、厚生労働省のＬＩＦＥシステムへデータ（ＬＩＦＥデータと称する）の入力が求められる。
【0004】
しかしながら、ＬＩＦＥデータの項目数は、１０００項目以上と非常に多い。また、ＬＩＦＥデータの項目で用いられているＢＩ（Ｂａｒｔｈｅｌ ｉｎｄｅｘ）等の指標は、介護の手間を評価している面もあり、看介護スタッフによる個人差があり、入力データのばらつきが生じる虞がある。また、ＬＩＦＥは、３か月毎に入居者（対象者）の再評価とデータ提出を義務づけている。このため、ＬＩＦＥ項目の入力のために、看介護スタッフなどは、多くの時間を割かなくてはならない。
【0005】
このような問題に関連して、ＬＩＦＥデータの入力を支援するためのシステム（アプリケーション）などの開発が行われている。
【0006】
例えば、特許文献１では、複数の被介護者の介護サービスに関する情報を一画面で一元的に管理することが可能な介護記録プログラムが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】特開２０２０－１３５７３４号公報
【非特許文献】
【0008】
【非特許文献1】「科学的介護」［ｏｎｌｉｎｅ］，厚生労働省，［令和４年１月５日検索］，インターネット<URL:https://www.mhlw.go.jp/stf/shingi2/0000198094_00037.html>
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0009】
特許文献１の介護記録プログラムは、被介護者への介護サービスに関する情報を一画面で一元的に管理するものであり、それぞれの項目の設定に関しては、依然として看介護のスタッフ等による入力が求められる。
【0010】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、看介護のスタッフによる入力負担を軽減するとともに、入力内容のばらつきを低減できる情報処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0011】
本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。
【0012】
（１）予め設定された状態像マップであって、状態レベルに対して看介護施設に入居する対象者に関する予め定められた複数の入力項目に関する入力データが関連付けられた状態像マップを記憶する記憶部と、
対象者が居る観察領域を撮影して得られた撮影データを取得する第１取得部と、
前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定する評価判定部と、
１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得する第２取得部と、
前記評価判定部が判定した前記評価項目の評価レベルを含む評価データと、前記第２取得部が取得した前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する状態判定部と、
前記状態判定部が判定した前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定する設定部と、を備える情報処理装置。
対象者が居る観察領域を撮影して得られた撮影データを取得する第１取得部と、
前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定する評価判定部と、
１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得する第２取得部と、
前記評価判定部が判定した前記評価項目の評価レベルを含む評価データと、前記第２取得部が取得した前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する状態判定部と、
前記状態判定部が判定した前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定する設定部と、を備える情報処理装置。
【0013】
（２）前記第２取得部は、前記対象者に関する複数の前記入力データが記録された入力データリストを取得し、
前記状態判定部は、前記評価データとともに、前記入力データリストに記録された複数の入力項目の入力データのうち、特定の入力項目に関する入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、上記（１）に記載の情報処理装置。
前記状態判定部は、前記評価データとともに、前記入力データリストに記録された複数の入力項目の入力データのうち、特定の入力項目に関する入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、上記（１）に記載の情報処理装置。
【0014】
（３）前記設定部は、前記入力データリストに記録された複数の入力項目のうち、前記特定の入力項目以外の入力項目に関して、未入力の入力項目に対して入力データを設定する、上記（２）に記載の情報処理装置。
【0015】
（４）前記評価判定部は、前記特定の入力項目に関する入力データが未入力の場合には、予め設定されている他の入力項目に切り替え、
前記他の入力項目に関する入力データと、前記評価データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、上記（２）に記載の情報処理装置。
前記他の入力項目に関する入力データと、前記評価データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、上記（２）に記載の情報処理装置。
【0016】
（５）さらに、前記設定部が設定した入力データが記録された入力データリストを出力する出力部を備える、上記（１）に記載の情報処理装置。
【0017】
（６）上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の情報処理装置と、
前記情報処理装置が生成した入力データリストの一覧表示画面を表示する表示装置と、
を備える情報処理システム。
前記情報処理装置が生成した入力データリストの一覧表示画面を表示する表示装置と、
を備える情報処理システム。
【0018】
（７）予め設定された状態像マップであって、状態レベルに対する看介護施設に入居する対象者に関する予め定められた複数の入力項目に関する入力データが関連付けられた状態像マップを記憶する記憶部を備える、情報処理装置で実行される情報処理方法であって、
対象者が居る観察領域を撮影して得られた撮影データを取得するステップ（ａ）と、
前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定するステップ（ｂ）と、
１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得するステップ（ｃ）と、
前記ステップ（ｂ）で判定された前記評価項目の評価レベルを含む評価データと、前記ステップ（ｃ）で取得された前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定するステップ（ｄ）と、
前記ステップ（ｄ）で判定された前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定するステップ（ｅ）と、を含む処理を実行する情報処理方法。
対象者が居る観察領域を撮影して得られた撮影データを取得するステップ（ａ）と、
前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定するステップ（ｂ）と、
１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得するステップ（ｃ）と、
前記ステップ（ｂ）で判定された前記評価項目の評価レベルを含む評価データと、前記ステップ（ｃ）で取得された前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定するステップ（ｄ）と、
前記ステップ（ｄ）で判定された前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定するステップ（ｅ）と、を含む処理を実行する情報処理方法。
【0019】
（８）前記ステップ（ｃ）では、前記対象者に関する複数の前記入力データが記録された入力データリストを取得し、
前記ステップ（ｄ）では、前記評価データとともに、前記入力データリストに記録された複数の入力項目の入力データのうち、特定の入力項目に関する入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、上記（７）に記載の情報処理方法。
前記ステップ（ｄ）では、前記評価データとともに、前記入力データリストに記録された複数の入力項目の入力データのうち、特定の入力項目に関する入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する、上記（７）に記載の情報処理方法。
【0020】
（９）上記（７）または上記（８）に記載の情報処理方法を、コンピューターに実行させるための制御プログラム。
【発明の効果】
【0021】
本発明に係る情報処理装置は、状態レベルに対して入力データが関連付けられた状態像マップを記憶する記憶部と、撮影データを取得する第１取得部と、前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定する評価判定部と、１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得する第２取得部と、前記評価判定部が評価した前記評価項目の評価レベルを含む評価データと、前記第２取得部が取得した前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する状態判定部と、前記状態判定部が判定した前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、入力データを設定する設定部と、を備える。これにより、ＬＩＦＥ等の予め定められた対象者に関する複数の入力項目に関するスタッフ等のデータ入力の負担を軽減できる。
【図面の簡単な説明】
【0022】
【図1】本実施形態に係る情報処理装置を示す模式図である。
【図2】情報処理装置の構成を示すブロック図である。
【図3】検知部の構成を示すブロック図である。
【図4】制御部の機能を示す機能ブロック図である。
【図5A】入力データリストの例である。
【図5B】各項目の入力値の選択肢と内容との関係を示すテーブルである。
【図6】撮影データによる評価項目の評価処理を示すフローチャートである。
【図7】撮影データに基づいて行う、人・物体検出処理、および関節点等検出処理を示す模式図である。
【図8】評価項目と評価レベルの内容との関係を示すテーブルである。
【図9】入力データと評価データより推奨の入力データを設定する処理を示すフローチャートである。
【図10】入力データリストから抽出した特定項目の入力データの例である。
【図11A】第１の実施形態におけるステップＳ２４の処理を示すサブルーチンフローチャートである。
【図11B】変形例におけるステップＳ２４の処理による入力と出力との関係を示す変換テーブルである。
【図12】状態像マップの例を示す図である。
【図13】推奨の入力データが設定された入力データリストの例である。
【図14】第２の変形例におけるステップＳ２４の処理による入力と出力との関係を示す変換テーブルである。
【図15A】第３の変形例におけるステップＳ２４の処理を示すサブルーチンフローチャートである。
【図15B】第３の変形例におけるステップＳ２４の処理による入力と出力との関係を示す変換テーブルである。
【発明を実施するための形態】
【0023】
以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。しかしながら、本発明の範囲は、開示される実施形態に限定されない。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
【0024】
図１は、情報処理システム１を示す模式図である。情報処理システム１は、情報処理装置１０、検知部２０、および端末装置３０を含み、各装置は、ネットワーク５０を介して相互に通信接続する。情報処理装置１０は、サーバー、またはＰＣである。また、情報処理装置１０をサーバーとして構成する場合においては、看介護施設内に設けられたオンプレミスサーバーであってもよく、あるいは商用のクラウドサービスを利用したクラウドサーバーであってもよい。端末装置３０は、ＰＣ（パーソナルコンピューター）であり看介護施設の看介護スタッフ（以下、単にスタッフとも表記する）、管理者、等のユーザーにより操作される。また、情報処理装置１０は、複数の施設の装置（検知部２０、端末装置３０）と接続されてもよい。以下においては、情報処理装置１０は、１つの看介護施設（施設Ａ）の装置と接続されているものとして説明する。
【0025】
（情報処理装置１０）
図２は、情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。情報処理装置１０は、制御部１１０、記憶部１２０、および通信部１３０を有する。制御部１１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、等で構成され、プログラムに従って情報処理装置１０の各部の制御および演算処理を行う。制御部１１０は、単独で、または通信部１３０と協働することで、第１取得部１１１、第２取得部１１２、評価判定部１１３、状態判定部１１４、設定部１１５、および出力部１１６として機能する。記憶部１２０には、入居者リスト、スタッフリスト、入力データリスト、評価データリスト、変換テーブル、状態像マップ、学習済みモデル等が記憶されている。通信部１３０は、ネットワーク５０を介して、検知部２０等の他の装置と通信するためのインターフェース回路（例えばＬＡＮカード等）である。
図２は、情報処理装置１０の構成を示すブロック図である。情報処理装置１０は、制御部１１０、記憶部１２０、および通信部１３０を有する。制御部１１０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、等で構成され、プログラムに従って情報処理装置１０の各部の制御および演算処理を行う。制御部１１０は、単独で、または通信部１３０と協働することで、第１取得部１１１、第２取得部１１２、評価判定部１１３、状態判定部１１４、設定部１１５、および出力部１１６として機能する。記憶部１２０には、入居者リスト、スタッフリスト、入力データリスト、評価データリスト、変換テーブル、状態像マップ、学習済みモデル等が記憶されている。通信部１３０は、ネットワーク５０を介して、検知部２０等の他の装置と通信するためのインターフェース回路（例えばＬＡＮカード等）である。
【0026】
「入居者リスト」、および「スタッフリスト」は、施設に入居している対象者７１、およびスタッフに関する、個人ＩＤ（氏名、番号）、部屋番号、スタッフ名、所属ユニット等が含まれる。所属ユニット（担当グループともいう）とは、施設内の同じフロア等、共通するエリアにいる複数の対象者７１が所属する入居者ユニット、およびこれらの入居者ユニットを担当する複数のスタッフが所属するグループである。
【0027】
入力データリストは、予め定められた複数の入力項目の入力データで構成されるものである。入力データリストとしては、例えば厚生労働省のＬＩＦＥデータ、要介護度等（介護認定審査会）の認定に用いる評価項目、および、看介護施設独自に設定した評価項目がある。また、これらの入力項目は、定期的に入力が求められるものである。例えば、ＬＩＦＥデータであれば３ヶ月毎に入力データの更新、および提出が求められる。
【0028】
入力データリストのデータは手入力された入力データ（以下、スタッフ入力データともいう）と、後述する情報処理装置により設定された推奨の入力データ（以下、自動入力データともいう）が含まれる。スタッフ入力データは、スタッフ、管理者、その他の施設の従業員（以下、スタッフ等という）により、端末装置３０等を通じて入力される。入力データリストの例については後述する（図５Ａ等）。
【0029】
評価データリストは、各対象者に対するの身体機能に関する評価項目の評価レベルが記録された評価データで構成される。この評価項目の評価は、カメラ２３からの撮影データに基づいて情報処理装置１０が自動的に行う。評価項目は、１つ以上であり、本実施形態においては、移動と移乗に関する２つの評価項目１、２が用いられる。評価項目および評価の例については、後述する（図６～図８）。
【0030】
変換テーブルは、評価データと入力データを入力とし、状態レベルを出力するものである。状態像マップは、状態レベルに対する看介護施設に入居する対象者に関する予め定められた複数の入力項目に関する推奨の入力データが関連付けられたものである。変換テーブルおよび状態像マップについては後述する（図１１Ｂ、図１３）。
【0031】
（検知部２０）
図３は、検知部２０の構成を示すブロック図である。再び図１を参照する。検知部２０は、看介護施設の対象者７１が居る部屋内を観察領域とし、対象者７１の観察領域内（部屋内）での動き（行動）をモニターできるように設けられている。部屋は、例えば、複数の対象者７１（被介護者）がそれぞれ入居する看介護施設の一部屋である。また、情報処理装置１０は、図１に示すように複数の部屋それぞれに設けられた検知部２０と接続している。また、検知部２０それぞれの装置ＩＤと、モニター対象となる対象者７１の対象者ＩＤとは、紐付けられて記憶部１２０に記憶されている。
図３は、検知部２０の構成を示すブロック図である。再び図１を参照する。検知部２０は、看介護施設の対象者７１が居る部屋内を観察領域とし、対象者７１の観察領域内（部屋内）での動き（行動）をモニターできるように設けられている。部屋は、例えば、複数の対象者７１（被介護者）がそれぞれ入居する看介護施設の一部屋である。また、情報処理装置１０は、図１に示すように複数の部屋それぞれに設けられた検知部２０と接続している。また、検知部２０それぞれの装置ＩＤと、モニター対象となる対象者７１の対象者ＩＤとは、紐付けられて記憶部１２０に記憶されている。
【0032】
図３に示すように検知部２０は、制御部２１、通信部２２、カメラ２３等を含む。制御部２１、通信部２２は、上述の制御部１１０、通信部１３０と同様の構成を有する。なお、制御部２１には、大容量のメモリが含まれてもよい。
【0033】
カメラ２３は、例えば部屋の天井または壁の上部に配置され、観察領域（撮影領域）として真下にある対象者７１の部屋内を俯瞰撮影する。カメラ２３は、観察領域内における対象者７１の動きを検出するセンサーの一例である。部屋には、物体としてのベッド８１、車椅子８２、等が存在する。カメラ２３は、人である対象者７１とともに周辺の物体を撮影し撮影データ（動画）を出力する。カメラ２３は近赤外線カメラであるが、これに換えて可視光カメラを用いてもよく、あるいは、これらを併用してもよい。また、カメラ２３は広角カメラであり得る。
【0034】
図４は、情報処理装置１０の制御部１１０の機能を示す機能ブロック図である。上述のように、制御部１１０は、第１取得部１１１、第２取得部１１２、評価判定部１１３、状態判定部１１４、および設定部１１５として機能する。
【0035】
第１取得部１１１は、検知部２０のカメラ２３から撮影データを取得する。第２取得部１１２は、スタッフ等によって入力された入力データを取得する。評価判定部１１３は、第１取得部が取得した対象者を撮影した撮影データを解析することで、対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定する。状態判定部１１４は、評価判定部が判定した評価レベルと、入力データリストのうち特定項目の入力データにより状態レベルを決定する。設定部１１５は、状態像マップを用いて状態レベルから、複数の入力項目に関する推奨の入力データ（自動入力データ）を設定する。出力部１１６は、設定部１１５が設定した自動入力データを出力する。例えば、ＬＩＦＥで入力が求められる調査項目に対応する複数の入力項目で構成される入力データリストの一部に自動入力データを割り当てた上で、端末装置３０に出力する。出力には、データとして送信する場合と、出力部１１６が入力データリストから生成した一覧表示画面を、表示装置として機能する端末装置３０のディスプレイに表示する場合が含まれる。
【0036】
評価判定部１１３の処理については、図６から図８を参照して、後述する。状態判定部１１４の状態レベルの決定処理については、図１０～図１２を参照して、後述する。設定部１１５による自動入力データの設定については、図９、図１３、および図１４を参照して、後述する。
【0037】
（入力データリスト）
図５Ａは、入力データリストの例であり、記憶部１２０に記憶される。図５Ａに示す入力データリストの各入力データは、スタッフ等により評価され、入力されたものである。図５Ａに示す例では、入力データリストの一部を、対象者毎に一覧表示している。横棒（「－」）で示す項目は、未入力の項目であり、後述する処理により自動入力データが設定され得るものである。図５Ａでは、未入力の項目以外、すなわち、対象者ｃ００１～ｃ０１０の項目１、および項目１３、ならびに、対象者ｃ００９の項目１～項目１５が入力された状態を示している。
図５Ａは、入力データリストの例であり、記憶部１２０に記憶される。図５Ａに示す入力データリストの各入力データは、スタッフ等により評価され、入力されたものである。図５Ａに示す例では、入力データリストの一部を、対象者毎に一覧表示している。横棒（「－」）で示す項目は、未入力の項目であり、後述する処理により自動入力データが設定され得るものである。図５Ａでは、未入力の項目以外、すなわち、対象者ｃ００１～ｃ０１０の項目１、および項目１３、ならびに、対象者ｃ００９の項目１～項目１５が入力された状態を示している。
【0038】
入力データリストの項目１～項目５は、ＬＩＦＥ項目の基本動作に関する項目であり、それぞれ寝返り、起き上がり、座位保持、立ち上がり、および立位保持である。入力項目６～１５は、ＬＩＦＥ項目の日常生活動作（ＡＤＬ）に関する項目であり、それぞれ、食事、椅子とベッド間の移乗、整容、トイレ動作、入浴、平地歩行、階段昇降、更衣、排便コントロール、および排尿コントロールである。
【0039】
図５Ｂは、各項目の状態像を示すリストであり、項目１～１５それぞれの、数値と状態像（実施レベル）を示している。例えば、図５Ｂを参照すると、図５Ａに示す施設Ａの対象者個人ＩＤ「ｃ００１」の項目１（寝返り）に関して入力データ「３」であり、これは、寝返りの状態像が「自立」であることがわかる。
【0040】
（身体機能の評価）
評価判定部１１３は、カメラ２３から得られた時系列の撮影データにより対象者の動きを解析し、対象者の身体機能を評価する。以下、図６～図８を参照し、評価判定部１１３の評価処理について説明する。図６は、評価処理を示すフローチャートである。図７は、撮影データに基づいて行う、人・物体検出処理、および関節点等検出処理を示す模式図である。図８は、評価処理により評価される評価項目１、２の評価レベルを示すテーブルである。
評価判定部１１３は、カメラ２３から得られた時系列の撮影データにより対象者の動きを解析し、対象者の身体機能を評価する。以下、図６～図８を参照し、評価判定部１１３の評価処理について説明する。図６は、評価処理を示すフローチャートである。図７は、撮影データに基づいて行う、人・物体検出処理、および関節点等検出処理を示す模式図である。図８は、評価処理により評価される評価項目１、２の評価レベルを示すテーブルである。
【0041】
評価判定部１１３は、公知の方法を用いて、カメラ２３の撮影データから、対象者を評価する。例えば、評価判定部１１３は、学習済みの機械学習モデルを用いて、撮影データから身体機能の評価項目１（移動）、および評価項目２（移乗）に関する評価を行う。学習済みモデルは、撮影データの入力と、評価レベル（正解ラベル）との組み合せの教師データを用いて予め学習される。評価判定部１１３は、撮影データのデータに統計的な処理を行い、処理後のデータに基づいてルールベースで評価レベルを推定してもよい。
【0042】
（ステップＳ１１）
第１取得部１１１は、カメラ２３からの撮影データを取得する。
第１取得部１１１は、カメラ２３からの撮影データを取得する。
【0043】
（ステップＳ１２）
図７を参照する。評価判定部１１３は、撮影データの画像解析処理として、以下の人・物体検出処理、関節点等検出処理、および行動シーン分析処理を行うことで、対象者７１に関する評価項目１に関する評価レベルを判定する。
図７を参照する。評価判定部１１３は、撮影データの画像解析処理として、以下の人・物体検出処理、関節点等検出処理、および行動シーン分析処理を行うことで、対象者７１に関する評価項目１に関する評価レベルを判定する。
【0044】
（人・物体検出処理）
評価判定部１１３は、撮影データから、以下に説明する人・物体検出処理により、人、および人以外の物体それぞれに対応する人矩形７１０と物体矩形８１０、８２０を検出する。人矩形７１０は、撮影データにおける対象者７１を含む矩形（破線の枠）内の領域であり、物体矩形８１０、８２０は、人物以外の特定の物体（例えば、ベッド、車椅子、座椅子、等）を含む矩形（破線の枠）内の領域である。
評価判定部１１３は、撮影データから、以下に説明する人・物体検出処理により、人、および人以外の物体それぞれに対応する人矩形７１０と物体矩形８１０、８２０を検出する。人矩形７１０は、撮影データにおける対象者７１を含む矩形（破線の枠）内の領域であり、物体矩形８１０、８２０は、人物以外の特定の物体（例えば、ベッド、車椅子、座椅子、等）を含む矩形（破線の枠）内の領域である。
【0045】
人・物体検出処理では、撮影データ上で人を含む物体（オブジェクト）が存在する領域を物体存在領域として検出し、検出した物体存在領域に含まれる物体の所定のカテゴリー毎の信頼度スコアを算出する。信頼度スコアは、対象物体に関する尤度である。人・物体検出処理は、ＤＮＮ（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を用いた公知の技術により信頼度スコアを算出し得る。
【0046】
所定のカテゴリーは、例えば、人物、椅子、車椅子、歩行器、手すり、家具、および寝具とし得る。人・物体検出処理においては、人物のカテゴリーの信頼度スコアが最も高い物体存在領域を人矩形７１０として検出する。すなわち、人・物体検出処理では、物体（移動体）としての対象者７１を検出する。同様に、所定の物体のカテゴリーの信頼度スコアが最も高い物体存在領域を、当該信頼度スコアが最も高いカテゴリーの物体矩形８２０（例えば、車椅子の物体領域）等として検出する。
【0047】
あるいは、別の例における人矩形７１０の検出方法としては、検出対象の撮影データと、固定のカメラ２３によって予め抽出された、撮影領域の背景画像との差分を抽出する背景差分法が使用され得る。また、検出対象の撮影データと、過去の撮影データの平均との差分を抽出するフレーム間（時間）差分法等が使用され得る。
【0048】
このような人・物体検出処理により、人以外の物体の物体矩形８１０等に基づいて算出した、撮影データ上の座標（物体位置座標）を出力し、記憶部１２０に、各フレームに対応付けて、時系列の物体情報として記憶される。物体位置座標（物体座標）は、物体矩形の中心位置、または、互いに対角となる２か所以上の頂点位置を用いてもよい。
【0049】
（関節点等検出処理）
評価判定部１１３は、関節点等検出処理では、人矩形７１０から対象者７１の頭部矩形７２０、および複数の特徴点７３０（いずれも図７参照）を検出する。より具体的には、評価判定部１１３は、関節点等検出処理では、人矩形７１０から対象者７１の頭部を含む領域を頭部矩形７２０として検出（推定）する。また、関節点等検出処理では、人矩形７１０から対象者７１の人の体に関する関節を含む特徴点７３０を検出（推定）する。図７においては、複数の特徴点７３０それぞれの位置が白抜きの丸により示されている。なお、特徴点７３０間を結ぶ黒い太線は骨を示している。特徴点７３０には、例えば、頭、首、肩、肘、手、腰、腿、膝、および足が含まれる。特徴点７３０には、上記以外の特徴点７３０が含まれてもよく、上記のいずれかが含まれなくてもよい。関節点等検出処理では、人矩形７１０から特徴点７３０を検出するための辞書が反映されたＤＮＮにより、人矩形７１０から対象者７１の特徴点７３０を推定し得る。例えば、評価判定部１１３は、関節点等検出処理では、ＤＮＮを用いた公知の技術により特徴点７３０を推定し得る。関節点等検出処理では、特徴点７３０を、撮影データ上のそれぞれの座標として出力し得る。人矩形７１０、頭部矩形７２０、および特徴点７３０の座標（関節点座標、頭部座標）は、撮影データのフレーム毎に互いに関連付けて、時系列の人情報として、記憶部１２０に記憶される。
評価判定部１１３は、関節点等検出処理では、人矩形７１０から対象者７１の頭部矩形７２０、および複数の特徴点７３０（いずれも図７参照）を検出する。より具体的には、評価判定部１１３は、関節点等検出処理では、人矩形７１０から対象者７１の頭部を含む領域を頭部矩形７２０として検出（推定）する。また、関節点等検出処理では、人矩形７１０から対象者７１の人の体に関する関節を含む特徴点７３０を検出（推定）する。図７においては、複数の特徴点７３０それぞれの位置が白抜きの丸により示されている。なお、特徴点７３０間を結ぶ黒い太線は骨を示している。特徴点７３０には、例えば、頭、首、肩、肘、手、腰、腿、膝、および足が含まれる。特徴点７３０には、上記以外の特徴点７３０が含まれてもよく、上記のいずれかが含まれなくてもよい。関節点等検出処理では、人矩形７１０から特徴点７３０を検出するための辞書が反映されたＤＮＮにより、人矩形７１０から対象者７１の特徴点７３０を推定し得る。例えば、評価判定部１１３は、関節点等検出処理では、ＤＮＮを用いた公知の技術により特徴点７３０を推定し得る。関節点等検出処理では、特徴点７３０を、撮影データ上のそれぞれの座標として出力し得る。人矩形７１０、頭部矩形７２０、および特徴点７３０の座標（関節点座標、頭部座標）は、撮影データのフレーム毎に互いに関連付けて、時系列の人情報として、記憶部１２０に記憶される。
【0050】
（行動シーン分析処理）
評価判定部１１３は、行動シーン分析処理を行う。分類する行動シーンには、（１）対象者７１自身の足で歩行する歩行系、（２）対象者７１が車椅子に座りながら移動する車椅子系、（３）対象者７１がスタッフにより介助される介助系、および（４）対象者７１がベッドに寝ているベッド系が含まれる。また、（１）歩行系では、さらに（１ａ）杖あり歩行系、（１ｂ）歩行器あり歩行系、（１ｃ）その他の自立歩行系で細分化してもよい。
評価判定部１１３は、行動シーン分析処理を行う。分類する行動シーンには、（１）対象者７１自身の足で歩行する歩行系、（２）対象者７１が車椅子に座りながら移動する車椅子系、（３）対象者７１がスタッフにより介助される介助系、および（４）対象者７１がベッドに寝ているベッド系が含まれる。また、（１）歩行系では、さらに（１ａ）杖あり歩行系、（１ｂ）歩行器あり歩行系、（１ｃ）その他の自立歩行系で細分化してもよい。
【0051】
評価判定部１１３は、学習済みモデルを用いて、行動シーンの分類を行う。この学習済みモデルは、人情報（関節点座標、頭部座標）、物体情報（車椅子、ベッド等の物体位置座標）の時系列情報と、行動シーンの正解ラベルを用いて、教師あり学習により学習したものであり、例えば、記憶部１２０に記憶されている。この学習は、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）の手法、または隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ）の手法により行う。
【0052】
（評価項目１の評価レベル判定）
評価判定部１１３は、移動時における対象者７１およびスタッフの人情報（関節点座標、頭部座標）から対象者７１の自立歩行の頻度を判定する。自立歩行の頻度が多ければ対象者７１自身で歩行していると判定し（評価レベル１（図８参照、以下同じ））、少なければ介助による移動と判定する（評価レベル５）。また、対象者７１の移動経路の居室の手すり等との位置関係または、対象者７１の移動時の歩行器もしくは車椅子との位置関係から、伝い歩き、歩行器等を用いた歩行、車椅子による移動を判定する（評価レベル２～４）。
評価判定部１１３は、移動時における対象者７１およびスタッフの人情報（関節点座標、頭部座標）から対象者７１の自立歩行の頻度を判定する。自立歩行の頻度が多ければ対象者７１自身で歩行していると判定し（評価レベル１（図８参照、以下同じ））、少なければ介助による移動と判定する（評価レベル５）。また、対象者７１の移動経路の居室の手すり等との位置関係または、対象者７１の移動時の歩行器もしくは車椅子との位置関係から、伝い歩き、歩行器等を用いた歩行、車椅子による移動を判定する（評価レベル２～４）。
【0053】
（評価項目２の評価レベル評価判定）
評価判定部１１３は、対象者７１が車椅子を用いていなければ（居室内に車椅子が検出されない）、自立（評価レベル１）と判定する。また、対象者７１が車椅子を用いている場合において、評価判定部１１３は、対象者７１およびスタッフの人情報（関節点座標、頭部座標）から自立歩行の頻度を判定し、多ければ対象者７１自身で車椅子に移乗したことを判定する（評価レベル１）。また、自立歩行頻度が少ない場合、対象者７１が移乗した際のスタッフの人情報から、スタッフが近くにいるが直接的に介助していない見守りの頻度が多いことを判定する（評価レベル２）。また、スタッフが対象者７１の移乗に手助けをしている場合には、介助と判定する（評価レベル３）。
評価判定部１１３は、対象者７１が車椅子を用いていなければ（居室内に車椅子が検出されない）、自立（評価レベル１）と判定する。また、対象者７１が車椅子を用いている場合において、評価判定部１１３は、対象者７１およびスタッフの人情報（関節点座標、頭部座標）から自立歩行の頻度を判定し、多ければ対象者７１自身で車椅子に移乗したことを判定する（評価レベル１）。また、自立歩行頻度が少ない場合、対象者７１が移乗した際のスタッフの人情報から、スタッフが近くにいるが直接的に介助していない見守りの頻度が多いことを判定する（評価レベル２）。また、スタッフが対象者７１の移乗に手助けをしている場合には、介助と判定する（評価レベル３）。
【0054】
（ステップＳ１３）
制御部１１０は、ステップＳ１２で判定された評価レベルを、対象者ＩＤに紐付けて、記憶部１２０に評価データリストとして記憶する。なお、図６の処理（Ｓ１１～Ｓ１３）は、対象者７１それぞれに対して行われる。また、この図６の処理は、管理者の実行指示により行われてもよく、所定のタイミング（後述のＳ２１）に同期させて、この所定のタイミングよりも少し前に行うようにしてもよい。
制御部１１０は、ステップＳ１２で判定された評価レベルを、対象者ＩＤに紐付けて、記憶部１２０に評価データリストとして記憶する。なお、図６の処理（Ｓ１１～Ｓ１３）は、対象者７１それぞれに対して行われる。また、この図６の処理は、管理者の実行指示により行われてもよく、所定のタイミング（後述のＳ２１）に同期させて、この所定のタイミングよりも少し前に行うようにしてもよい。
【0055】
（推奨の入力データの設定処理）
図９は、推奨の入力データの設定処理を示すフローチャートである。
図９は、推奨の入力データの設定処理を示すフローチャートである。
【0056】
（ステップＳ２１）
情報処理装置１０の制御部１１０は、所定タイミングであるかを判定する。例えば、ＬＩＦＥデータのように定期的な入力が求められる入力項目であれば、その期間に対応したタイミングである。または、所定のタイミングとして、端末装置３０等を通じた看介護施設の管理者による実行指示がされたタイミングであってもよい。制御部１１０は、所定のタイミングであれば処理をステップＳ２２に進める。
情報処理装置１０の制御部１１０は、所定タイミングであるかを判定する。例えば、ＬＩＦＥデータのように定期的な入力が求められる入力項目であれば、その期間に対応したタイミングである。または、所定のタイミングとして、端末装置３０等を通じた看介護施設の管理者による実行指示がされたタイミングであってもよい。制御部１１０は、所定のタイミングであれば処理をステップＳ２２に進める。
【0057】
（ステップＳ２２）
情報処理装置１０の制御部１１０は、記憶部１２０に記憶されている評価データリストから対象者の評価データを取得する。この評価データは、図６の処理により、評価判定部１１３が、第１取得部１１１が取得した撮影データを解析することで判定した評価レベルが記録されている。
情報処理装置１０の制御部１１０は、記憶部１２０に記憶されている評価データリストから対象者の評価データを取得する。この評価データは、図６の処理により、評価判定部１１３が、第１取得部１１１が取得した撮影データを解析することで判定した評価レベルが記録されている。
【0058】
（ステップＳ２３）
第２取得部１１２は、記憶部１２０に記録されている入力データリストから、同じ対象者に関する特定の項目の入力データを抽出し、取得する。特定の項目は予め設定されたものである。以下においては、特定の項目は、項目１、項目１３の２つであるとして説明する。このときに取得するデータは、例えば、ＬＩＦＥデータであれば、前回の提出タイミング以降に更新された入力データのみ、または同じ入力項目に関し最新データのみを抽出するようにしてもよい。また、第２取得部１１２は、ユーザー等の選択に応じて、選択された特定の対象者７１のみに関する入力データリストから抽出し、取得してもよい。図１０は、入力データリストから抽出した特定項目の入力データの例である。図１０は、図５Ａに示した入力データリストから、特定の項目として項目１（寝返り）、項目１３（更衣）を抽出したものである。なお、図１０では、見易さのため、数値ではなく、自立、全介助等の状態像で表記している（以下の図１１Ｂ、図１３、図１４等も同様）。数値と状態像との対応関係は、図５Ｂに示したとおりである。なお、第２取得部１１２は、入力データリストから抽出せずに、スタッフ等により、直接、特定の項目の入力データを取得してもよい。
第２取得部１１２は、記憶部１２０に記録されている入力データリストから、同じ対象者に関する特定の項目の入力データを抽出し、取得する。特定の項目は予め設定されたものである。以下においては、特定の項目は、項目１、項目１３の２つであるとして説明する。このときに取得するデータは、例えば、ＬＩＦＥデータであれば、前回の提出タイミング以降に更新された入力データのみ、または同じ入力項目に関し最新データのみを抽出するようにしてもよい。また、第２取得部１１２は、ユーザー等の選択に応じて、選択された特定の対象者７１のみに関する入力データリストから抽出し、取得してもよい。図１０は、入力データリストから抽出した特定項目の入力データの例である。図１０は、図５Ａに示した入力データリストから、特定の項目として項目１（寝返り）、項目１３（更衣）を抽出したものである。なお、図１０では、見易さのため、数値ではなく、自立、全介助等の状態像で表記している（以下の図１１Ｂ、図１３、図１４等も同様）。数値と状態像との対応関係は、図５Ｂに示したとおりである。なお、第２取得部１１２は、入力データリストから抽出せずに、スタッフ等により、直接、特定の項目の入力データを取得してもよい。
【0059】
（ステップＳ２４）
状態判定部１１４は、入力データと評価データから状態レベルを決定する。図１１Ａは、ステップＳ２４の処理を示すサブルーチンフローチャートである。
状態判定部１１４は、入力データと評価データから状態レベルを決定する。図１１Ａは、ステップＳ２４の処理を示すサブルーチンフローチャートである。
【0060】
（ステップＳ４０１～Ｓ４０４）
状態判定部１１４は、ステップＳ２３で取得された特定の入力項目のうちの入力項目１（寝返り）の入力データに応じて、ステップＳ４０２～Ｓ４０５のいずれかに処理を進める。状態判定部１１４は、入力項目１が全介助であれば、状態レベル１と判定する（Ｓ４０２）。状態判定部１１４は、入力項目１が一部介助であれば、状態レベル２と判定する（Ｓ４０３）。状態判定部１１４は、入力項目１が見守りであれば、状態レベル３と判定する（Ｓ４０４）。
状態判定部１１４は、ステップＳ２３で取得された特定の入力項目のうちの入力項目１（寝返り）の入力データに応じて、ステップＳ４０２～Ｓ４０５のいずれかに処理を進める。状態判定部１１４は、入力項目１が全介助であれば、状態レベル１と判定する（Ｓ４０２）。状態判定部１１４は、入力項目１が一部介助であれば、状態レベル２と判定する（Ｓ４０３）。状態判定部１１４は、入力項目１が見守りであれば、状態レベル３と判定する（Ｓ４０４）。
【0061】
（ステップＳ４０５、Ｓ４０６）
次に、状態判定部１１４は、ステップＳ２３で取得された特定の入力項目のうちの入力項目１３（更衣）の入力データに応じて、ステップＳ４０６、Ｓ４２１～Ｓ４２２のいずれかに処理を進める。状態判定部１１４は、入力項目１３が全介助であれば、状態レベル３と判定する（Ｓ４０６）。
次に、状態判定部１１４は、ステップＳ２３で取得された特定の入力項目のうちの入力項目１３（更衣）の入力データに応じて、ステップＳ４０６、Ｓ４２１～Ｓ４２２のいずれかに処理を進める。状態判定部１１４は、入力項目１３が全介助であれば、状態レベル３と判定する（Ｓ４０６）。
【0062】
（ステップＳ４２１、Ｓ４２３）
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目１の評価データに応じて、ステップＳ４２３またはＳ４２６に処理を進める。状態判定部１１４は、評価項目１が歩行器、伝い歩き、または独歩であれば、状態レベル７と判定する（Ｓ４２３）。
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目１の評価データに応じて、ステップＳ４２３またはＳ４２６に処理を進める。状態判定部１１４は、評価項目１が歩行器、伝い歩き、または独歩であれば、状態レベル７と判定する（Ｓ４２３）。
【0063】
（ステップＳ４２２、Ｓ４２４、Ｓ４２５）
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目１の評価データに応じて、ステップＳ４２４またはＳ４２５に処理を進める。状態判定部１１４は、評価項目１が独歩であれば、状態レベル９と判定し（Ｓ４２５）、独歩以外であれば状態レベル８と判定する（Ｓ４２４）。
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目１の評価データに応じて、ステップＳ４２４またはＳ４２５に処理を進める。状態判定部１１４は、評価項目１が独歩であれば、状態レベル９と判定し（Ｓ４２５）、独歩以外であれば状態レベル８と判定する（Ｓ４２４）。
【0064】
（ステップＳ４２６～Ｓ４２９）
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目２の評価データに応じて、ステップＳ４２７～Ｓ４２８のいずれかに処理を進める。状態判定部１１４は、評価項目２が介助であれば、状態レベル４と判定する（Ｓ４２７）。状態判定部１１４は、評価項目２が見守りであれば、状態レベル５と判定する（Ｓ４２８）。状態判定部１１４は、評価項目２が自立であれば、状態レベル６と判定する（Ｓ４２９）。以上により、図１１Ａの処理を終了し、図９のメインフローに戻る。
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目２の評価データに応じて、ステップＳ４２７～Ｓ４２８のいずれかに処理を進める。状態判定部１１４は、評価項目２が介助であれば、状態レベル４と判定する（Ｓ４２７）。状態判定部１１４は、評価項目２が見守りであれば、状態レベル５と判定する（Ｓ４２８）。状態判定部１１４は、評価項目２が自立であれば、状態レベル６と判定する（Ｓ４２９）。以上により、図１１Ａの処理を終了し、図９のメインフローに戻る。
【0065】
（変形例）
図１１Ａの処理に変えて、ステップＳ２４において、状態判定部１１４は、図１１Ｂの入力と出力示す変換テーブルにより状態レベルを判定するようにしてもよい。この変換テーブルは、予め設定され、記憶部１２０に記憶されたものである。図１１Ｂに示す変換テーブルを用いて、状態判定部１１４は、ステップＳ２２、Ｓ２３で入力された入力項目１、１４、評価項目１、２のデータに応じて、出力としての状態レベル１～９を判定する。撮影画像による状態像の認識は、対象者７１が単独で動作するものに関しては比較的、高精度で認識できる。一報で、複数の人が映り込む状態、すなわち、対象者７１以外のスタッフが撮影画像に映り込む状況が多い介在する介助（一部介助、全介助）に関しては、認識精度が下がる。これは、俯瞰するカメラ２３で撮影する際に、スタッフが対象者７１に覆い被さる状態や、対象者７１がベッド上での（布団の下で）寝返り等の状態では、対象者７１は、隠れてしまい全体像を観察できない。このような状況下であることから、介護度が高い対象者７１に関しては認識の精度が低い。そのため、本実施形態においては、情報処理装置１０は、介護度の高い対象者７１に関する状態レベル（例えば状態レベル１～３）については、特定の入力項目の状態像を参考にして、状態レベルを判定する。
図１１Ａの処理に変えて、ステップＳ２４において、状態判定部１１４は、図１１Ｂの入力と出力示す変換テーブルにより状態レベルを判定するようにしてもよい。この変換テーブルは、予め設定され、記憶部１２０に記憶されたものである。図１１Ｂに示す変換テーブルを用いて、状態判定部１１４は、ステップＳ２２、Ｓ２３で入力された入力項目１、１４、評価項目１、２のデータに応じて、出力としての状態レベル１～９を判定する。撮影画像による状態像の認識は、対象者７１が単独で動作するものに関しては比較的、高精度で認識できる。一報で、複数の人が映り込む状態、すなわち、対象者７１以外のスタッフが撮影画像に映り込む状況が多い介在する介助（一部介助、全介助）に関しては、認識精度が下がる。これは、俯瞰するカメラ２３で撮影する際に、スタッフが対象者７１に覆い被さる状態や、対象者７１がベッド上での（布団の下で）寝返り等の状態では、対象者７１は、隠れてしまい全体像を観察できない。このような状況下であることから、介護度が高い対象者７１に関しては認識の精度が低い。そのため、本実施形態においては、情報処理装置１０は、介護度の高い対象者７１に関する状態レベル（例えば状態レベル１～３）については、特定の入力項目の状態像を参考にして、状態レベルを判定する。
【0066】
（ステップＳ２５）
設定部１１５は、ステップＳ２４で判定された状態レベルから、状態像マップを用いて、各入力項目の推奨の入力データを設定する。図１２は、予め設定され、記憶部１２０に記憶されている状態像マップの例を示す図である。設定部１１５は、状態像マップを参照し、状態レベルに応じた各項目の入力データを取得し、これを推奨の入力データとして設定する。この際に、設定部１１５は、スタッフ入力データが入力済みである場合には、これを上書きせずに、未入力の項目に関して推奨の入力データを設定する。
設定部１１５は、ステップＳ２４で判定された状態レベルから、状態像マップを用いて、各入力項目の推奨の入力データを設定する。図１２は、予め設定され、記憶部１２０に記憶されている状態像マップの例を示す図である。設定部１１５は、状態像マップを参照し、状態レベルに応じた各項目の入力データを取得し、これを推奨の入力データとして設定する。この際に、設定部１１５は、スタッフ入力データが入力済みである場合には、これを上書きせずに、未入力の項目に関して推奨の入力データを設定する。
【0067】
図１３は、推奨の入力データが設定された入力データリストの例である。例えば、設定部１１５は、対象者１（ＩＤ：ｃ００１）が状態レベル９と判定された場合には、図１３に示すような推奨の入力データを設定する（破線枠の範囲）。また同様に設定部１１５は、対象者２（ＩＤ：ｃ００２）が状態レベル６と判定された場合には、図１３に示すような推奨の入力データを設定する（破線枠の範囲）。破線で囲んだ領域内の入力データは、設定部１１５により設定された推奨の自動入力データである。なお、破線領域外の項目１、項目１３は、スタッフにより評価され、入力されたスタッフ入力データである。
【0068】
（ステップＳ２６）
出力部１１６は、入力データリストを出力する。例えば、施設のスタッフ等の表示要求等に応じて、制御部１１０は、その施設の対象者７１に関する入力データリストを端末装置３０に送信する。このときに、入力データリストの各入力データについて、最終更新者、およびその更新日時を記録しておき、自動入力データと、それ以外のスタッフ入力データとを区別できるようにしてもよい。例えば、入力データリストが、ステップＳ２５の処理により自動入力された場合には、最終更新者は、情報処理装置１０である旨が記録される。
出力部１１６は、入力データリストを出力する。例えば、施設のスタッフ等の表示要求等に応じて、制御部１１０は、その施設の対象者７１に関する入力データリストを端末装置３０に送信する。このときに、入力データリストの各入力データについて、最終更新者、およびその更新日時を記録しておき、自動入力データと、それ以外のスタッフ入力データとを区別できるようにしてもよい。例えば、入力データリストが、ステップＳ２５の処理により自動入力された場合には、最終更新者は、情報処理装置１０である旨が記録される。
【0069】
スタッフ等は、端末装置３０に表示された施設の各対象者７１に対する入力データリストを確認できる。また、このときに表示される一覧表示画面は、例えば、図１３に示した様な態様で表示される。また、この入力データリストの一覧表示画面では、色分け等により、自動入力データを他の入力データと区別できるように表示してもよい。
【0070】
（ステップＳ２７）
情報処理装置１０は、スタッフ等により変更を受け付けた場合には、処理をステップＳ２８に進め、受け付けなかった場合は処理を終了する（エンド）。例えば、図１３のような入力データリストの一覧表示画面を閲覧したスタッフ等は、未入力項目や、自動入力データの内容の変更や、未入力の入力項目に対して入力を行いたい場合には、表示画面を通じて入力データの変更または入力を行う。
情報処理装置１０は、スタッフ等により変更を受け付けた場合には、処理をステップＳ２８に進め、受け付けなかった場合は処理を終了する（エンド）。例えば、図１３のような入力データリストの一覧表示画面を閲覧したスタッフ等は、未入力項目や、自動入力データの内容の変更や、未入力の入力項目に対して入力を行いたい場合には、表示画面を通じて入力データの変更または入力を行う。
【0071】
（ステップＳ２８）
情報処理装置１０は、受け付けた入力データに応じて、入力データリストを更新する。新規のデータ入力や変更が行われた場合には、入力データに変更を行ったスタッフＩＤを紐付けて記録し、後に確認できるようにしてもよい。
情報処理装置１０は、受け付けた入力データに応じて、入力データリストを更新する。新規のデータ入力や変更が行われた場合には、入力データに変更を行ったスタッフＩＤを紐付けて記録し、後に確認できるようにしてもよい。
【0072】
このように本実施形態に係る情報処理装置は、予め設定された状態像マップであって、状態レベルに対する看介護施設に入居する対象者に関する予め定められた複数の入力項目に関する推奨の入力データが関連付けられた状態像マップを記憶する記憶部と、対象者が居る観察領域を撮影して得られた撮影データを取得する第１取得部と、前記撮影データにより前記対象者の身体機能に関する１つ以上の評価項目の評価レベルを判定する評価判定部と、１つ以上の前記入力項目であって、前記対象者の状態像に関し、人により評価され、入力された入力データを取得する第２取得部と、前記評価判定部が判定した前記評価項目の評価レベルと、前記第２取得部が取得した前記入力項目の入力データに基づいて、前記対象者の前記状態レベルを判定する状態判定部と、前記状態判定部が判定した前記状態レベルと、前記状態像マップに基づいて、前記対象者の複数の入力項目に関して、推奨の入力データを設定する設定部と、を備える。これにより、ＬＩＦＥ等の予め定められた対象者に関する複数の入力項目に関するスタッフ等のデータ入力の負担を軽減できる。
【0073】
【0074】
図１１Ａ、図１１Ｂに示した例では、第２取得部１１２が取得する特定の入力項目は、項目１および項目１３の２つの入力項目の組み合わせであったが、これに限られず、特定の入力項目は、他の入力項目の組み合わせでもよく、１つの入力項目でもよい。特定の入力項目としては、以下に示すように、１つ、または２つの介護度の高い対象者７１に関する状態像の分別ができる入力項目を使用できる。
【0075】
（第２の変形例）
図１４は、第２の変形例におけるステップＳ２４の処理による入力と出力との関係を示す変換テーブルである。特定の入力項目としては、項目１および項目１３の第１の組み合わせに替えて、項目６および項目１３の第２の組み合わせを適用できる。状態判定部１１４は、スタッフ等に入力された特定の入力項目の項目６および項目１３の入力データと、評価判定部１１３が判定した評価データ（評価項目１、２）により状態レベルを判定する。
図１４は、第２の変形例におけるステップＳ２４の処理による入力と出力との関係を示す変換テーブルである。特定の入力項目としては、項目１および項目１３の第１の組み合わせに替えて、項目６および項目１３の第２の組み合わせを適用できる。状態判定部１１４は、スタッフ等に入力された特定の入力項目の項目６および項目１３の入力データと、評価判定部１１３が判定した評価データ（評価項目１、２）により状態レベルを判定する。
【0076】
なお、第１の組み合わせ、および第２の組み合わせの選択は、ユーザーにより選択されてもよく、または、情報処理装置１０側で自動に選択するようにしてもよい。スタッフ等のユーザーは端末装置３０等を介して、いずれかの組み合わせを選択できる。または、情報処理装置１０は、デフォルトでは第１の組み合わせを適用し、入力データリストにおいて、特定の入力項目が未入力の場合には、第２の組み合わせに切り替えるようにしてもよい。例えば、対象者１に関して、入力項目１が未入力で、入力項目６、１３にスタッフ入力データが記録されていた場合には、第１の組み合わせから、第２の組み合わせに切り替えて、図９等の処理を行う。また、第２の組み合わせは、項目６、項目１３の組み合わせに限られず、他の組み合わせであってもよい。また、第２の組み合わせ（第２の特定項目）は、２つの入力項目に限られず、１つの入力項目であってもよい（後述の第３の変形例）。
【0077】
（第３の変形例）
図１５Ａ、図１５Ｂは、第３の変形例におけるステップＳ２４の処理で用いられるフローチャート、および変換テーブルである。図１５Ｂに示す変換テーブルは、図１５Ａの処理にそのまま対応する。図１５Ｂの変換テーブルにおいては、左側の項目から順に判定される（前述の図１１Ｂ、図１４も同じ）。また、第３の変形例においては、用いる入力項目は１つである。
図１５Ａ、図１５Ｂは、第３の変形例におけるステップＳ２４の処理で用いられるフローチャート、および変換テーブルである。図１５Ｂに示す変換テーブルは、図１５Ａの処理にそのまま対応する。図１５Ｂの変換テーブルにおいては、左側の項目から順に判定される（前述の図１１Ｂ、図１４も同じ）。また、第３の変形例においては、用いる入力項目は１つである。
【0078】
（ステップＳ５０１～Ｓ５０４）
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目１の評価データに応じて、状態レベルを判定する。具体的には、状態判定部１１４は、評価項目１が歩行器、伝い歩き、独歩のいずれかであれば、それぞれ状態レベル７、８、９と判定する。また、状態判定部１１４は、評価項目１が、車椅子または介助であれば処理をステップＳ５１１に進める。
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目１の評価データに応じて、状態レベルを判定する。具体的には、状態判定部１１４は、評価項目１が歩行器、伝い歩き、独歩のいずれかであれば、それぞれ状態レベル７、８、９と判定する。また、状態判定部１１４は、評価項目１が、車椅子または介助であれば処理をステップＳ５１１に進める。
【0079】
（ステップＳ５１１～Ｓ５１３）
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目２の評価データに応じて、状態レベルを判定する。具体的には、状態判定部１１４は、評価項目２が自立、見守りのいずれかであれば、それぞれ状態レベル５、６と判定する。また、状態判定部１１４は、評価項目２が、介助であれば処理をステップＳ５２１に進める。
状態判定部１１４は、ステップＳ２２で取得された評価項目２の評価データに応じて、状態レベルを判定する。具体的には、状態判定部１１４は、評価項目２が自立、見守りのいずれかであれば、それぞれ状態レベル５、６と判定する。また、状態判定部１１４は、評価項目２が、介助であれば処理をステップＳ５２１に進める。
【0080】
（ステップＳ５２１～Ｓ５２５）
状態判定部１１４は、ステップＳ２３で取得された入力項目１の入力データに応じて、状態レベルを判定する。具体的には、状態判定部１１４は、入力項目１が全介助、一部介助、見守り、および自立であれば、それぞれ状態レベル１、２、３、４と判定する。
第３の変形例におけるステップＳ２４の処理による入力と出力との関係を示すテーブルである。特定の入力項目としては、項目１および項目１３の第１の組み合わせに替えて、項目６および項目１３の第２の組み合わせを適用できる。状態判定部１１４は、スタッフ等に入力された特定の入力項目の項目６および項目１３の入力データと、評価判定部１１３が判定した評価データ（評価項目１、２）により状態レベルを判定する。以上で、図１５Ａの処理を終了し（リターン）、制御部１１０は、図９のステップＳ２５以降の処理を実行する。
状態判定部１１４は、ステップＳ２３で取得された入力項目１の入力データに応じて、状態レベルを判定する。具体的には、状態判定部１１４は、入力項目１が全介助、一部介助、見守り、および自立であれば、それぞれ状態レベル１、２、３、４と判定する。
第３の変形例におけるステップＳ２４の処理による入力と出力との関係を示すテーブルである。特定の入力項目としては、項目１および項目１３の第１の組み合わせに替えて、項目６および項目１３の第２の組み合わせを適用できる。状態判定部１１４は、スタッフ等に入力された特定の入力項目の項目６および項目１３の入力データと、評価判定部１１３が判定した評価データ（評価項目１、２）により状態レベルを判定する。以上で、図１５Ａの処理を終了し（リターン）、制御部１１０は、図９のステップＳ２５以降の処理を実行する。
【0081】
【0082】
以上に説明した情報処理装置１０の構成は、上述の実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上述の構成に限られず、特許請求の範囲内において、種種改変することができる。また、一般的な情報処理装置１０が備える構成を排除するものではない。
【0083】
上述した実施形態に係る情報処理装置１０における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、例えば、ＵＳＢメモリやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、装置の一機能としてその装置のソフトウェアに組み込まれてもよい。
【符号の説明】
【0084】
１ 情報処理システム
１０ 情報処理装置
１１０ 制御部
１１１ 第１取得部
１１２ 第２取得部
１１３ 評価判定部
１１４ 状態判定部
１１５ 設定部
１１６ 出力部
１２０ 記憶部
１３０ 通信部
２０ 検知部
２１ 制御部
２２ 通信部
２３ カメラ
１０ 情報処理装置
１１０ 制御部
１１１ 第１取得部
１１２ 第２取得部
１１３ 評価判定部
１１４ 状態判定部
１１５ 設定部
１１６ 出力部
１２０ 記憶部
１３０ 通信部
２０ 検知部
２１ 制御部
２２ 通信部
２３ カメラ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11A】
【図11B】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15A】
【図15B】
