特開 2024-157309 教師データ生成装置、教師データ生成方法、モデル生成装置、推定装置、及びプログラム

(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】P2024157309

(43)【公開日】2024-11-07

(54)【発明の名称】教師データ生成装置、教師データ生成方法、モデル生成装置、推定装置、及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 50/30 20180101AFI20241030BHJP

   G16H 50/70 20180101ALI20241030BHJP

【ＦＩ】

G16H50/30

G16H50/70

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023071603

(22)【出願日】2023-04-25

(71)【出願人】

【識別番号】000191009

【氏名又は名称】新東工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000338

【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 誉久

(72)【発明者】

【氏名】白木 正孝

(72)【発明者】

【氏名】魚返 沙紀

(72)【発明者】

【氏名】鈴木 裕也

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA15

5L099AA22

(57)【要約】

【課題】教師データを効率的に生成する。
【解決手段】主装置（１）は、プロセッサ（１１）を備えている。プロセッサ（１１）は、サービス利用者（Ｕａ）に対応付けられた匂いセンサに近設されたサブセンサの出力信号に基づいて、匂いセンサがサービス利用者に装着されているか否かを判定する装着判定処理（Ｍ１１）と、匂いセンサの出力信号を取得する第１取得処理（Ｍ１２）と、サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者（Ｕｂ）が判定した排泄の種別を表す種別情報を取得する第２取得処理（Ｍ１５）と、装着判定処理にてサービス利用者に装着されていると判定された匂いセンサから第１取得処理にて取得した出力信号を表すセンサ情報と第２取得処理にて取得した種別情報とを含む教師データを生成する教師データ生成処理（Ｍ１６）と、を実行する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも１つのプロセッサを備えており、
前記プロセッサは、
サービス利用者に対応付けられた匂いセンサに近設されたサブセンサの出力信号に基づいて、前記匂いセンサが前記サービス利用者に装着されているか否かを判定する装着判定処理と、
前記匂いセンサの出力信号を取得する第１取得処理と、
前記サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を表す種別情報を取得する第２取得処理と、
前記装着判定処理にて前記サービス利用者に装着されていると判定された前記匂いセンサから前記第１取得処理にて取得した出力信号を表すセンサ情報と前記第２取得処理にて取得した種別情報とを含む教師データを生成する教師データ生成処理と、を実行する、
ことを特徴とする教師データ生成装置。

【請求項2】

前記プロセッサは、前記サービス利用者の排泄が検知されたことを、前記サービス提供者が利用する通知端末に通知する通知処理を更に実行し、
前記種別情報は、前記通知端末を用いて前記サービス提供者が入力した種別情報である、
ことを特徴とする請求項１に記載の教師データ生成装置。

【請求項3】

前記センサ情報は、前記匂いセンサの出力信号のグラフを含む画像データである、
ことを特徴とする請求項１に記載の教師データ生成装置。

【請求項4】

少なくとも１つのプロセッサが、サービス利用者に対応付けられた匂いセンサに近設されたサブセンサの出力信号に基づいて、前記匂いセンサが前記サービス利用者に装着されているか否かを判定する装着判定処理と、
前記プロセッサが、前記匂いセンサの出力信号を取得する第１取得処理と、
前記プロセッサが、前記サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を表す種別情報を取得する第２取得処理と、
前記プロセッサが、前記装着判定処理にて前記サービス利用者に装着されていると判定された前記匂いセンサから前記第１取得処理にて取得した出力信号を表すセンサ情報と前記第２取得処理にて取得した種別情報とを含む教師データを生成する教師データ生成処理と、を含んでいる、
ことを特徴とする教師データ生成方法。

【請求項5】

少なくとも１つのプロセッサを備えており、
前記プロセッサは、
匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを、請求項１～３の何れか一項に記載の教師データ生成装置によって生成された教師データを用いた機械学習により生成するモデル生成処理を実行する、
ことを特徴とするモデル生成装置。

【請求項6】

少なくとも１つのプロセッサを備えており、
前記プロセッサは、
サービス利用者の排泄の種別を、請求項５に記載のモデル生成装置によって生成されたモデルを用いて、当該サービス利用者に対応付けられた匂いセンサの出力信号から推定する推定処理を実行する、
ことを特徴とする推定装置。

【請求項7】

請求項１～３の何れか一項に記載の教師データ生成装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、サービス利用者の排泄の種別を推定する推定装置及び推定方法に関する。また、本発明は、そのような推定に用いるモデルを機械学習により生成するモデル生成装置及びモデル生成方法に関する。また、本発明は、そのような機械学習に用いる教師データを生成する教師データ生成装置及び教師データ生成方法に関する。

【背景技術】

【0002】

介護サービス及び／又は医療サービスの提供を目的とする施設においては、サービス利用者の排泄をサービス提供者が適時に知得する必要がある。しかしながら、このような施設には、排泄をサービス提供者に知らせることが不可能又は困難なサービス利用者（夜間、眠っているサービス利用者を含む）も少なからず居る。このようなサービス利用者の排泄をサービス提供者が知得するには、サービス利用者の下着を脱がせて排泄の有無を確認する必要があり、このことがサービス提供者にとって大きな負担になっていた。

【0003】

このような負担を軽減するために、介護医療現場における情報処理技術の活用が求められている。介護医療現場での活用可能な情報処理技術を開示した文献としては、例えば、特許文献１が挙げられる。特許文献１には、Ｔ字帯に装着したガスセンサから出力信号に基づき、患者の健康状態をモニタする生体モニタ装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開平９－４３１８２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

介護サービス及び／又は医療サービスの提供を目的とする施設においては、サービス利用者の排泄の有無に加えて、サービス利用者の排泄の種別をサービス提供者に通知する技術が求められている。例えば、排泄の種別が放屁である場合にはサービス提供者が措置を行う必要がないが、排泄の種別が大便である場合にはサービス提供者が措置を行う必要があるなど、排泄の種別に応じてサービス提供者はその行動を変える必要があるからである。この際、サービス利用者の排泄の種別を、機械学習により生成されたモデル（学習済モデル）により行うことが考えられる。しかしながら、機械学習、特に教師あり学習によりモデルを生成するために必要な教師データを、効率的に生成する技術は確立されていなかった。

【0006】

本発明の一態様は、上記の問題に鑑みてなされたものであり、その目的は、教師データを効率的に生成することが可能な技術を実現することにある。また、本発明の目的は、そのようにして生成された教師データを用いてモデルを生成する技術、及び、そのようなモデルを用いて排泄の種別を推定する技術を実現することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

本発明の一態様に係る教師データ生成装置は、少なくとも１つのプロセッサを備えており、前記プロセッサは、サービス利用者に対応付けられた匂いセンサに近設されたサブセンサの出力信号に基づいて、前記匂いセンサが前記サービス利用者に装着されているか否かを判定する装着判定処理と、前記匂いセンサの出力信号を取得する第１取得処理と、前記サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を表す種別情報を取得する第２取得処理と、前記装着判定処理にて前記サービス利用者に装着されていると判定された前記匂いセンサから前記第１取得処理にて取得した出力信号を表すセンサ情報と前記第２取得処理にて取得した種別情報とを含む教師データを生成する教師データ生成処理と、を実行する。

【0008】

本発明の一態様に係る教師データ生成方法は、少なくとも１つのプロセッサが、サービス利用者に対応付けられた匂いセンサに近設されたサブセンサの出力信号に基づいて、前記匂いセンサが前記サービス利用者に装着されているか否かを判定する装着判定処理と、前記プロセッサが、前記匂いセンサの出力信号を取得する第１取得処理と、前記プロセッサが、前記サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を表す種別情報を取得する第２取得処理と、前記プロセッサが、前記装着判定処理にて前記サービス利用者に装着されていると判定された前記匂いセンサから前記第１取得処理にて取得した出力信号を表すセンサ情報と前記第２取得処理にて取得した種別情報とを含む教師データを生成する教師データ生成処理と、を含んでいる。

【0009】

本発明の一態様に係るモデル生成装置は、少なくとも１つのプロセッサを備えており、前記プロセッサは、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを、本発明の一態様に係る教師データ生成装置によって生成された教師データを用いた機械学習により生成するモデル生成処理を実行する。

【0010】

本発明の一態様に係る推定装置は、少なくとも１つのプロセッサを備えており、前記プロセッサは、サービス利用者の排泄の種別を、本発明の一態様に係るモデル生成装置によって生成されたモデルを用いて、当該サービス利用者に対応付けられた匂いセンサの出力信号から推定する推定処理を実行する。

【0011】

本発明の各態様に係る教師データ生成装置、モデル生成装置及び推定装置それぞれは、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを前記装置が備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることにより前記装置をコンピュータにて実現させる、装置の制御プログラム、及びそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。

【発明の効果】

【0012】

本発明の一態様によれば、教師データを効率的に生成することができる。また、本発明の一態様によれば、そのようにして生成された教師データを用いてモデルを生成することができる。また、本発明の一態様によれば、そのようなモデルを用いて排泄の種別を推定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の一実施形態に係る通知システムの構成を示す模式図である。

【図2】図１に示す通知システムに含まれる主装置の構成を示すブロック図である。

【図3】本発明の一態様に係る教師データ生成方法、モデル生成方法、推定方法の概要を示す図である。

【図4】図１に示す通知システムの仮運用期間における動作（図３に示す教師データ生成方法を含む）を示すフロー図である。

【図5】仮運用期間において通知端末に表示される通知画面及び入力画面の一例を示す図である。

【図6】図３に示すモデル生成方法の流れを示すフロー図である。

【図7】図１に示す通知システムの本運用期間における動作（図３に示す推定方法を含む）を示すフロー図である。

【図8】本運用期間において通知端末に表示される通知画面の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

（通知システムの構成）
本発明の一実施形態に係る通知システムＳについて、図１を参照して説明する。図１は、通知システムＳの構成を示す模式図である。

【0015】

通知システムＳは、介護サービス及び／又は医療サービスの提供を目的とする施設において、サービス利用者Ｕａの排泄をサービス提供者Ｕｂに通知するためのシステムである。

【0016】

通知システムＳは、図１に示すように、主装置１と、複数の通知端末２と、複数の中継端末３と、複数のセンサ装置４と、を含んでいる。主装置１と各通知端末２とは、ネットワークを介して一対多の通信を行い、主装置１と各中継端末３とは、ネットワークを介して一対多の通信を行い、中継端末３とセンサ装置４とは、ネットワークを介さずに一対一の通信（例えば近距離無線通信）を行う。

【0017】

センサ装置４は、サービス利用者Ｕａに装着される。一例として、センサ装置４は、サービス利用者Ｕａの下着（おむつやパンツなど）の内部に装着される。センサ装置４は、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサ（メインセンサ）、及び当該匂いセンサに近設されたサブセンサを有しており、その匂いセンサ及びサブセンサの出力信号を、サービス利用者ＵａのＩＤ（識別情報）と共に中継端末３に送信する。本実施形態において、サブセンサとして温度センサが用いられる。

【0018】

中継端末３は、センサ装置４の周辺に配置される。一例として、中継端末３は、サービス利用者Ｕａが利用する居室に配置される。中継端末３は、匂いセンサ及び温度センサの出力信号を、サービス利用者ＵａのＩＤと共にセンサ装置４から受信する。また、中継端末３は、センサ装置４から受信した匂いセンサ及び温度センサの出力信号を、サービス利用者ＵａのＩＤと共に主装置１に送信する。本実施形態においては、スマートフォンを中継端末３として利用する。据え置き型の無線中継器を、中継端末３として用いてもよい。

【0019】

主装置１は、上述した施設外に配置される。一例として、主装置１は、データセンターに配置されたワークステーションである。主装置１は、匂いセンサ及び温度センサの出力信号を、サービス利用者ＵａのＩＤと共に中継端末３から受信する。また、主装置１は、中継端末３から受信した匂いセンサの出力信号を参照し、サービス利用者Ｕａの排泄を検知する。そして、主装置１は、（１）後述する教師データ生成方法Ｍ１において、通知画面σ１ａ及び入力画面σ１ｂを表すデータを送信し、（２）後述する推定方法Ｍ３において、通知画面σ２を表すデータを送信する。なお、施設内に配置されたパーソナルコンピュータなどを、主装置１として利用してもよい。

【0020】

通知端末２は、サービス提供者Ｕｂに携帯される。通知端末２は、（１）後述する教師データ生成方法Ｍ１において、通知画面σ１ａ及び入力画面σ１ｂを表すデータを主装置１から受信し、（２）後述する推定方法Ｍ３において、通知画面σ２を表すデータを主装置１から受信する。また、通知端末２は、タッチパネル式のディスプレイを備えており、（１）後述する教師データ生成方法Ｍ１において、主装置１から取得したデータに基づいて通知画面σ１ａ及び入力画面σ１ｂをそのディスプレイに表示し、（２）後述する推定方法Ｍ３において、主装置１から取得したデータに基づいて通知画面σ２をそのディスプレイに表示する。本実施形態においては、スマートフォンを通知端末２として利用する。なお、以下の説明においては、各種画面を表すデータを送信することを、その画面を送信するとも記載し、各種画面を表すデータを受信することを、その画面を受信するとも記載する。

【0021】

（主装置の構成）
通知システムＳに含まれる主装置１の構成について、図２を参照して説明する。図２は、主装置１の構成を示すブロック図である。

【0022】

主装置１は、図２に示すように、プロセッサ１１と、一次メモリ１２と、二次メモリ１３と、通信インタフェース１４と、バス１５と、を備えている。プロセッサ１１、一次メモリ１２、二次メモリ１３、及び通信インタフェース１４は、バス１５を介して相互に接続されている。主装置１として利用可能なデバイスとしては、例えば、クラウドサーバを構成するワークステーションを挙げることができる。

【0023】

二次メモリ１３には、教師データ生成プログラムＰ１、モデル生成プログラムＰ２、及び推定プログラムＰ３が格納されている。プロセッサ１１は、二次メモリ１３に格納されている教師データ生成プログラムＰ１を一次メモリ１２上に展開する。そして、プロセッサ１１は、一次メモリ１２上に展開された教師データ生成プログラムＰ１に含まれる命令に従って、後述する教師データ生成方法Ｍ１に含まれる各処理を実行する。教師データ生成方法Ｍ１により生成された教師データＤも、二次メモリ１３に格納される。また、プロセッサ１１は、二次メモリ１３に格納されているモデル生成プログラムＰ２を一次メモリ１２上に展開する。そして、プロセッサ１１は、一次メモリ１２上に展開されたモデル生成プログラムＰ２に含まれる命令に従って、後述するモデル生成方法Ｍ２に含まれる各処理を実行する。モデル生成方法Ｍ２により生成されたモデルＭも、二次メモリ１３に格納される。また、プロセッサ１１は、二次メモリ１３に格納されている推定プログラムＰ３を一次メモリ１２上に展開する。そして、プロセッサ１１は、一次メモリ１２上に展開された推定プログラムＰ３に含まれる命令に従って、後述する推定方法Ｍ３に含まれる各処理を実行する。

【0024】

プロセッサ１１として利用可能なデバイスとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を挙げることができる。また、一次メモリ１２として利用可能なデバイスとしては、例えば、半導体ＲＡＭ（Random Access Memory）を挙げることができる。また、二次メモリ１３として利用可能なデバイスとしては、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）を挙げることができる。

【0025】

通信インタフェース１４は、ネットワークを介して通知端末２及び中継端末３と通信を行うためのインタフェースである。通信インタフェース１４として利用可能なインタフェースとしては、例えば、イーサネット（登録商標）インタフェースが挙げられる。また、利用可能なネットワークとしては、ＰＡＮ（Personal Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＮ（Campus Area Network）、ＭＡＮ（Metropolitan Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＧＡＮ（Global Area Network）、又は、これらのネットワークを含むインターネットワークが挙げられる。インターネットワークは、イントラネットであってもよいし、エクストラネットであってもよいし、インターネットであってもよい。

【0026】

なお、プロセッサ１１に教師データ生成方法Ｍ１を実施させるための教師データ生成プログラムＰ１は、コンピュータ読み取り可能な一時的でない有形の記録媒体に記録され得る。この記録媒体は、二次メモリ１３であってもよいし、その他の記録媒体であってもよい。例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブル論理回路などが、その他の記録媒体として利用可能である。モデル生成プログラムＰ２及び推定プログラムＰ３についても同様である。

【0027】

また、本実施形態においては、単一のプロセッサ（プロセッサ１１）を用いて教師データ生成方法Ｍ１を実施する構成を採用しているが、本発明は、これに限定されない。すなわち、複数のプロセッサを用いて教師データ生成方法Ｍ１を実施する構成を採用してもよい。この場合、教師データ生成方法Ｍ１を実施する複数のプロセッサは、単一のコンピュータに設けられ、バスを介して相互に通信可能に構成されていてもよいし、複数のコンピュータに分散して設けられ、ネットワークを介して相互に通信可能に構成されていてもよい。例えば、クラウドサーバを構成する複数のコンピュータの各々が備えるプロセッサが連携して教師データ生成方法Ｍ１を実施する態様や、主装置１のプロセッサ１１と通知端末２のプロセッサとが連携して教師データ生成方法Ｍ１を実施する態様なども、考えられる。モデル生成方法Ｍ２及び推定方法Ｍ３についても同様である。

【0028】

また、本実施形態においては、教師データ生成方法Ｍ１、モデル生成方法Ｍ２、及び推定方法Ｍ３を主装置１により実施する構成を採用しているが、本発明はこれに限定されない。少なくとも教師データ生成方法Ｍ１を実施する教師データ生成装置、少なくともモデル生成方法Ｍ２を実施するモデル生成装置、少なくとも推定方法Ｍ３を実施する推定装置も、それぞれ、本発明の範疇に含まれる。ここで、教師データ生成装置は、教師データ生成方法Ｍ１を実施すればよく、モデル生成方法Ｍ２及び推定方法Ｍ３ついては、実施してもよいし、実施しなくてもよい。また、モデル生成装置は、モデル生成方法Ｍ２を実施すればよく、教師データ生成方法Ｍ１及び推定方法Ｍ３ついては、実施してもよいし、実施しなくてもよい。また、推定装置は、推定方法Ｍ３を実施すればよく、教師データ生成方法Ｍ１及びモデル生成方法Ｍ２については、実施してもよいし、実施しなくてもよい。

【0029】

（教師データ生成方法、モデル生成方法、及び推定方法の概要）
教師データ生成方法Ｍ１、モデル生成方法Ｍ２、及び推定方法Ｍ３の概要について、図３を参照して説明する。図３は、教師データ生成方法Ｍ１、モデル生成方法Ｍ２、及び推定方法Ｍ３の概要を示す模式図である。

【0030】

教師データ生成方法Ｍ１は、サービス利用者Ｕａに対応付けられ、当該サービス利用者Ｕａに装着されていると判定された匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報と、そのサービス利用者Ｕａの排泄の種別を表す種別情報とを含む教師データＤを生成するための方法である。種別情報は、センサ情報に付されるラベルと見做すことができる。

【0031】

ここで、センサ情報は、例えば、匂いセンサの出力信号を表す数値データであり得る。或いは、センサ情報は、匂いセンサの出力信号を表すグラフを含む画像データであり得る。本実施形態においては、センサ情報として、匂いセンサの出力信号を表すグラフを含む画像データを用いる。また、種別情報は、排泄の種別を表す文字列（“大便”、“小便”、“放屁”など）であり得る。或いは、種別情報は、排泄の種別を表す符号（Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３など）であり得る。本実施形態においては、種別情報として、大便、小便及び放屁のうち少なくとも１つの排泄の種別を表す符号を用いる。種別情報は、複数の種別を表してもよく、例えば大便及び小便の両方を表してもよい。

【0032】

モデル生成方法Ｍ２は、教師あり学習によって、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルＭを生成するための方法である。本実施形態においては、教師あり学習として、教師データ生成方法Ｍ１により生成された教師データＤを用いた機械学習を採用する。

【0033】

ここで、モデルＭは、分類問題に適用可能、且つ、教師あり学習により生成可能な任意のモデルであり得る。モデルＭは、例えば、ｋ近傍法、決定木（分類木）、ランダムフォレスト、サポートベクトルマシン、又はニューラルネットワークであり得る。本実施形態においては、モデルＭとして、ニューラルネットワークを用いる。

【0034】

推定方法Ｍ３は、教師あり学習により生成されたモデルを用いて、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号から、そのサービス利用者Ｕａの排泄の種別を推定するための方法である。本実施形態においては、教師あり学習により生成されたモデルとして、モデル生成方法Ｍ２により生成されたモデルＭを採用する。

【0035】

主装置１は、仮運用期間と本運用期間とで異なる動作を行う。すなわち、主装置１は、仮運用期間において、サービス利用者Ｕａの排泄を、その種別を特定せずにサービス提供者Ｕｂに通知する。一方、主装置１は、本運用期間において、サービス利用者Ｕａの排泄を、その種別を特定してサービス提供者Ｕｂに通知する。

【0036】

本実施形態において、教師データ生成方法Ｍ１は、仮運用期間における主装置１の動作に組み込まれている。すなわち、教師データＤは、仮運用期間において生成される。また、モデル生成方法Ｍ２は、仮運用期間終了後、且つ、本運用期間開始前に主装置１により実施される。すなわち、モデルＭは、仮運用期間終了後、且つ、本運用期間開始前に生成される。推定方法Ｍ３は、本運用期間における主装置１の動作に組み込まれている。すなわち、モデルＭは、本運用期間において利用される。

【0037】

以下、（１）仮運用期間における主装置１の動作（教師データ生成方法Ｍ１を含む）、（２）モデル生成方法Ｍ２、（３）本運用期間における主装置１の動作（推定方法Ｍ３を含む）について、それぞれ説明する。

【0038】

（仮運用期間における主装置の動作）
仮運用期間における主装置１の動作について、図４及び図５を参照して説明する。図４は、仮運用期間における主装置１の動作の流れを示すフロー図である。図５は、仮運用期間において通知端末２に表示される通知画面σ１ａ及び入力画面σ１ｂの一例を示す図である。

【0039】

仮運用期間において、主装置１は、図４に示す装着判定処理Ｍ１１、第１取得処理Ｍ１２、排泄判定処理Ｍ１３、通知処理Ｍ１４、第２取得処理Ｍ１５、及び教師データ生成処理Ｍ１６を実行する。教師データ生成方法Ｍ１は、装着判定処理Ｍ１１、第１取得処理Ｍ１２、排泄判定処理Ｍ１３、通知処理Ｍ１４、第２取得処理Ｍ１５、及び教師データ生成処理Ｍ１６により構成される。

【0040】

装着判定処理Ｍ１１は、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサが当該サービス利用者Ｕａに装着されているか否かを判定するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、匂いセンサに近設された温度センサの出力信号を、通信インタフェース１４を用いて中継端末３から取得する。プロセッサ１１は、温度センサの出力信号が表す温度が、予め規定された閾値以上である場合に「装着されている」と判定し、予め規定された閾値未満である場合に「装着されていない」と判定する。本実施形態においては、予め規定された閾値は、教師データ生成プログラムＰ１によって規定されており、３６．０℃である。

【0041】

装着判定処理Ｍ１１にて「装着されている」と判定された場合、第１取得処理Ｍ１２が実行される。「装着されていない」と判定された場合、装着判定処理Ｍ１１が繰り返し実行される。これにより、プロセッサ１１は、サービス利用者Ｕａがセンサ装置４を装着していない期間の匂いセンサの出力信号を取得しないため、推定精度の高いモデルを生成するための、ノイズが低減された教師データが教師データ生成方法Ｍ１において生成される。

【0042】

第１取得処理Ｍ１２は、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号を、そのサービス利用者ＵａのＩＤと共に取得するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号を、そのサービス利用者ＵａのＩＤと共に、通信インタフェース１４を用いて中継端末３から取得する。

【0043】

本実施形態において、プロセッサ１１は、装着判定処理Ｍ１１にて匂いセンサがサービス利用者Ｕａに装着されていると判定されたか否かによらずに、第１取得処理Ｍ１２にて当該匂いセンサの出力信号を取得する。しかしながら、本発明はこれに限定されない。例えば、プロセッサ１１は、装着判定処理Ｍ１１にてサービス利用者Ｕａに装着されていると判定された匂いセンサの出力信号のみを、第１取得処理Ｍ１２にて、取得してもよい。

【0044】

排泄判定処理Ｍ１３は、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号に基づいて、そのサービス利用者Ｕａの排泄の有無を判定するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号であって、第１取得処理Ｍ１２にて取得した出力信号に基づいて、そのサービス利用者Ｕａの排泄の有無を判定する。排泄判定処理Ｍ１３にて「排泄あり」と判定された場合、通知処理Ｍ１４が実行される。

【0045】

通知処理Ｍ１４は、サービス利用者Ｕａの排泄が検知されたことを、排泄の種類を特定せずにサービス提供者Ｕｂが利用する通知端末２に通知するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、サービス利用者Ｕａの排泄が検知されたことを示す通知画面σ１ａを、通信インタフェース１４を用いて通知端末２に送信する。

【0046】

通知端末２は、サービス利用者Ｕａの排泄が検知されたことを示す通知画面σ１ａ（図５参照）をディスプレイに表示する。サービス提供者Ｕｂは、通知画面σ１ａの確認ボタンをタップした後、サービス利用者Ｕａの排泄を処理する。通知端末２は、通知画面σ１ａの確認ボタンがタップされると、サービス利用者Ｕａの排泄の種別を入力するための入力画面σ１ｂ（図５参照）をディスプレイに表示する。サービス提供者Ｕｂは、サービス利用者Ｕａの排泄を処理した後、入力画面σ１ｂを用いてサービス利用者Ｕａの排泄の種別を入力する。本実施形態において、サービス提供者Ｕｂは、サービス利用者Ｕａの下着内の排泄物が大便又は小便である場合には、それぞれ「大便」又は「小便」を選択し、下着内に排泄物が無い場合には、「便尿なし」を選択する。本実施形態においては、「便尿なし」が選択された場合、プロセッサ１１は排泄の種別が放屁であったとして処理する。通知端末２は、入力画面σ１ｂを用いてサービス利用者Ｕａの排泄の種別が入力されると、入力された種別を示す種別情報を主装置１に送信する。

【0047】

第２取得処理Ｍ１５は、サービス利用者Ｕａの排泄の種別を示す種別情報を取得するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、サービス利用者Ｕａの排泄の種別を示す種別情報であって、入力画面σ１ｂを用いてサービス提供者Ｕｂが入力した種別情報を、通信インタフェース１４を用いて通知端末２から取得する。

【0048】

教師データ生成処理Ｍ１６は、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号と、サービス利用者Ｕａの排泄の種別であって、サービス提供者Ｕｂが判定した排泄の種別を表す種別情報を含む教師データを生成するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、装着判定処理Ｍ１１にてサービス利用者Ｕａに装着されていると判定された匂いセンサから第１取得処理Ｍ１２にて取得した匂いセンサの出力信号と、第２取得処理Ｍ１５にて取得した種別情報とを含む教師データＤを生成する。本実施形態において生成される教師データＤにおいて、排泄判定処理Ｍ１３において「排泄あり」と判定された時点を基準とする所定期間の間に取得された匂いセンサの出力信号と、第２取得処理Ｍ１５において取得された種別情報とが対応付けられている。

【0049】

生成された教師データＤは、第１取得処理Ｍ１２にて取得したサービス提供者ＵｂのＩＤと関連付けて二次メモリ１３に格納される。

【0050】

（モデル生成方法の実施）
仮運用期間が終了すると、主装置１は、モデル生成方法Ｍ２を実施する。図６は、モデル生成方法Ｍ２の流れを示すフロー図である。

【0051】

モデル生成方法Ｍ２は、図６に示すように、モデル生成処理Ｍ２１を含んでいる。モデル生成処理Ｍ２１は、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルＭを、仮運用期間において生成された教師データＤを用いた機械学習により生成するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルＭを、仮運用期間において生成された教師データＤを用いた機械学習により生成する。

【0052】

なお、モデル生成処理Ｍ２１において、プロセッサ１１は、モデルＭとして、適用対象となるサービス利用者Ｕａを特定しない汎用モデルを生成してもよいし、適用対象となるサービス利用者を特定した専用モデルを生成してもよい。前者の場合、プロセッサ１１は、モデルＭを、仮運用期間において生成されたすべての教師データＤを用いた機械学習によって生成する。後者の場合、プロセッサ１１は、各サービス利用者Ｕａに対応するモデルＭを、仮運用期間において生成された教師データＤのうち、そのサービス利用者Ｕａに関連付けられた教師データＤを用いた機械学習によって生成する。後者の場合、各サービス利用者Ｕａの排泄の種類を推定する際に、そのサービス利用者Ｕａに対応するモデルＭを用いることで、精度の高い推定結果を得ることができる。

【0053】

（本運用期間における主装置の動作）
本運用期間における主装置１の動作について、図７及び図８を参照して説明する。図７は、本運用期間における主装置１の動作の流れを示すフロー図である。図８は、仮運用期間において通知端末２に表示される通知画面σ２の一例を示す図である。

【0054】

本運用期間において、主装置１は、図７に示す取得処理Ｍ３１、判定処理Ｍ３２、推定処理Ｍ３３、及び通知処理Ｍ３４を実行する。推定方法Ｍ３は、推定処理Ｍ３３により構成される。

【0055】

取得処理Ｍ３１は、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号を、そのサービス利用者ＵａのＩＤと共に取得するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号を、そのサービス利用者ＵａのＩＤと共に、通信インタフェース１４を用いて中継端末３から取得する。

【0056】

判定処理Ｍ３２は、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号に基づいて、そのサービス利用者Ｕａの排泄の有無を判定するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号であって、取得処理Ｍ３１にて取得した出力信号に基づいて、そのサービス利用者Ｕａの排泄の有無を判定する。判定処理Ｍ３２にて「排泄あり」と判定された場合、推定処理Ｍ３３が実行される。

【0057】

推定処理Ｍ３３は、仮運用期間終了後、且つ、本運用期間開始前に生成されたモデルＭを用いて、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号から、そのサービス利用者Ｕａの排泄の種類を推定するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、仮運用期間終了後、且つ、本運用期間開始前に生成されたモデルＭを用いて、サービス利用者Ｕａに対応付けられた匂いセンサの出力信号から、そのサービス利用者Ｕａの排泄の種類を推定する。

【0058】

なお、推定処理Ｍ３３において、プロセッサ１１は、サービス利用者Ｕａの排泄の種類を、適用対象となるサービス利用者Ｕａを特定しない汎用のモデルＭを用いて推定してもよいし、適用対象とするサービス利用者Ｕａを特定した専用のモデルＭを用いて推定してもよい。後者の場合、精度の高い推定結果を得ることができる。

【0059】

通知処理Ｍ３４は、サービス利用者Ｕａによる排泄が検知されたことを、排泄の種類を特定してサービス提供者Ｕｂが利用する通知端末２に通知するための処理である。本実施形態においては、プロセッサ１１が、サービス利用者Ｕａによる排泄が検知されたことを示す通知画面σ２であって、推定処理Ｍ３３にて得られた推定結果を含む通知画面σ２を、通信インタフェース１４を用いて通知端末２に送信する。

【0060】

通知端末２は、サービス利用者Ｕａによる特定の種類の排泄が検知されたことを示す通知画面σ２であって、推定処理Ｍ３３にて得られた推定結果を含む通知画面σ２（図８参照）をディスプレイに表示する。これにより、サービス提供者Ｕｂは、サービス利用者Ｕａによる排泄が行われたことを、排泄の種類と共に知得することができる。

【0061】

（変形例）
本発明における本運用期間における主装置１の動作は、上述した実施形態の動作に限定されない。例えば、本運用期間において、プロセッサ１１は、通知処理Ｍ３４においても通知処理Ｍ１４と同様に、排泄の種別を入力するための入力画面をディスプレイに表示してもよい。また、プロセッサ１１は、通知処理Ｍ３４の後、サービス提供者Ｕｂが入力した排泄の種別を取得して、センサ情報及び種別情報を含む教師データの生成、及び生成された教師データを用いたモデルの再学習を行ってもよい。このような変形例において、プロセッサ１１は、適用対象となるサービス利用者Ｕａを特定しない汎用モデルを、サービス利用者Ｕａを特定した教師データを用いた再学習に供してもよい。このような変形例によれば、仮運用期間を経ていない特定のサービス利用者Ｕａに対しても、本運用期間における推定処理Ｍ３３を適用しながら、当該サービス利用者Ｕａに対する推定精度の高いモデルを再学習により生成することができる。

【0062】

また、本運用期間において、プロセッサ１１は、匂いセンサが、当該匂いセンサに対応付けられたサービス利用者Ｕａ以外のサービス利用者Ｕａに装着されているか否かを判定してもよい。このような変形例において、プロセッサ１１は、推定処理Ｍ３３の推定結果と、サービス提供者Ｕｂが入力した排泄種別との一致率（正答率）が予め規定された閾値未満である場合には、匂いセンサが、当該匂いセンサに対応付けられたサービス利用者Ｕａ以外のサービス利用者Ｕａに装着されていると判定してもよい。

【0063】

本発明において、サブセンサは温度センサに限定されない。サブセンサとしては、センサ装置４がサービス利用者Ｕａに装着されているか否かに応じて出力信号が変化する任意のセンサを用いることができる。サブセンサとしては、例えば、温度センサ、及び近接センサなどが挙げられる。近接センサとしては、例えば静電容量方式近接センサが挙げられる。

【0064】

（まとめ）
本発明の態様１に係る教師データ生成装置は、少なくとも１つのプロセッサを備えており、前記プロセッサは、サービス利用者に対応付けられた匂いセンサに近設されたサブセンサの出力信号に基づいて、前記匂いセンサが前記サービス利用者に装着されているか否かを判定する装着判定処理と、前記匂いセンサの出力信号を取得する第１取得処理と、前記サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を表す種別情報を取得する第２取得処理と、前記装着判定処理にて前記サービス利用者に装着されていると判定された前記匂いセンサから前記第１取得処理にて取得した出力信号を表すセンサ情報と前記第２取得処理にて取得した種別情報とを含む教師データを生成する教師データ生成処理と、を実行する。

【0065】

本発明の態様２に係る教師データ生成装置は、上記の態様１において、前記プロセッサは、前記サービス利用者の排泄が検知されたことを、前記サービス提供者が利用する通知端末に通知する通知処理を更に実行し、前記種別情報は、前記通知端末を用いて前記サービス提供者が入力した種別情報である、ことを特徴とする。

【0066】

本発明の態様３に係る教師データ生成装置は、上記の態様１又は２において、前記センサ情報は、前記匂いセンサの出力信号のグラフを含む画像データである、ことを特徴とする。

【0067】

本発明の態様４に係る教師データ生成方法は、少なくとも１つのプロセッサが、サービス利用者に対応付けられた匂いセンサに近設されたサブセンサの出力信号に基づいて、前記匂いセンサが前記サービス利用者に装着されているか否かを判定する装着判定処理と、前記プロセッサが、前記匂いセンサの出力信号を取得する第１取得処理と、前記プロセッサが、前記サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を表す種別情報を取得する第２取得処理と、前記プロセッサが、前記装着判定処理にて前記サービス利用者に装着されていると判定された前記匂いセンサから前記第１取得処理にて取得した出力信号を表すセンサ情報と前記第２取得処理にて取得した種別情報とを含む教師データを生成する教師データ生成処理と、を含んでいる。

【0068】

本発明の態様５に係るモデル生成装置は、少なくとも１つのプロセッサを備えており、前記プロセッサは、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを、上記の態様１～３の何れか一態様に係る教師データ生成装置によって生成された教師データを用いた機械学習により生成するモデル生成処理を実行する。

【0069】

本発明の態様６に係る推定装置は、少なくとも１つのプロセッサを備えており、前記プロセッサは、サービス利用者の排泄の種別を、上記の態様５に係るモデル生成装置によって生成されたモデルを用いて、当該サービス利用者に対応付けられた匂いセンサの出力信号から推定する推定処理を実行する。

【0070】

本発明の態様７に係るプログラムは、上記の態様１～３の何れか一態様に係る教師データ生成装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。

【0071】

本発明の態様８に係るモデル生成装置は、少なくとも１つのプロセッサを備えており、前記プロセッサは、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを、サービス利用者に対応付けられ、前記サービス利用者に装着されていると判定された匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報と、当該サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を示す種別情報とを含む教師データを用いた機械学習により生成するモデル生成処理を実行する。

【0072】

本発明の態様９に係るモデル生成装置は、上記の態様８において、前記モデル生成処理において、前記プロセッサは、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルであって、各サービス利用者に対応付けられたモデルを、当該サービス利用者に対応付けられ、当該サービス利用者に装着されていると判定された匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報と、当該サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を示す種別情報とを含む教師データを用いた機械学習により生成する、ことを特徴とする。

【0073】

本発明の態様１０に係るモデル生成装置は、上記の態様８又は９において、前記センサ情報は、前記匂いセンサの出力信号のグラフを含む画像データである、ことを特徴とする。

【0074】

本発明の態様１１に係るモデル生成装置は、上記の態様８～１０の何れか一態様において、前記プロセッサは、サービス利用者に対応付けられた匂いセンサに近設されたサブセンサの出力信号に基づいて、前記匂いセンサが前記サービス利用者に装着されているか否かを判定する装着判定処理と、前記匂いセンサの出力信号を取得する第１取得処理と、前記サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を表す種別情報を取得する第２取得処理と、前記装着判定処理にて前記サービス利用者に装着されていると判定された前記匂いセンサから前記第１取得処理にて取得した出力信号を表すセンサ情報と前記第２取得処理にて取得した種別情報とを含む教師データを生成する教師データ生成処理と、を更に実行し、前記モデル生成処理において、前記プロセッサは、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを、前記教師データ生成処理にて生成された教師データを用いた機械学習により生成する、ことを特徴とする。

【0075】

本発明の態様１２に係るモデル生成方法は、少なくとも１つのプロセッサが、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを、サービス利用者に対応付けられ、前記サービス利用者に装着されていると判定された匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報と、当該サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を示す種別情報とを含む教師データを用いた機械学習により生成するモデル生成処理を含んでいる。

【0076】

本発明の態様１３に係る推定装置は、少なくとも１つのプロセッサを備えており、前記プロセッサは、サービス利用者の排泄の種別を、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを用いて、当該サービス利用者に対応付けられた匂いセンサの出力信号から推定する推定処理を実行する。

【0077】

本発明の態様１４に係る推定装置は、上記の態様１３において、前記推定処理において、前記プロセッサは、サービス利用者の排泄の種別を、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルであって、当該サービス利用者に対応付けられたモデルを用いて、当該サービス利用者に対応付けられた匂いセンサの出力信号から推定する、ことを特徴とする。

【0078】

本発明の態様１５に係る推定装置は、上記の態様１３又は１４において、前記センサ情報は、前記匂いセンサの出力信号のグラフを含む画像データである、ことを特徴とする。

【0079】

本発明の態様１６に係る推定装置は、上記の態様１３～１５の何れか一態様において、前記プロセッサは、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを、サービス利用者に対応付けられ、前記サービス利用者に装着されていると判定された匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報と、当該サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を示す種別情報とを含む教師データを用いた機械学習により生成するモデル生成処理を更に実行し、前記推定処理において、前記プロセッサは、サービス利用者の排泄の種別を、前記モデル生成処理にて生成されたモデルを用いて、当該サービス利用者に対応付けられた匂いセンサの出力信号から推定する、ことを特徴とする。

【0080】

本発明の態様１７に係る推定装置は、上記の態様１６において、前記プロセッサは、サービス利用者に対応付けられた匂いセンサに近設されたサブセンサの出力信号に基づいて、前記匂いセンサが前記サービス利用者に装着されているか否かを判定する装着判定処理と、前記匂いセンサの出力信号を取得する第１取得処理と、前記サービス利用者の排泄の種別であって、サービス提供者が判定した排泄の種別を表す種別情報を取得する第２取得処理と、前記装着判定処理にて前記サービス利用者に装着されていると判定された前記匂いセンサから前記第１取得処理にて取得した出力信号を表すセンサ情報と前記第２取得処理にて取得した種別情報とを含む教師データを生成する教師データ生成処理と、を更に実行し、前記モデル生成処理において、前記プロセッサは、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを、前記教師データ生成処理にて生成された教師データを用いた機械学習により生成する、ことを特徴とする。

【0081】

本発明の態様１８に係る推定方法は、少なくとも１つのプロセッサが、サービス利用者の排泄の種別を、匂いセンサの出力信号を表すセンサ情報を入力とし、排泄の種別を表す種別情報を出力とするモデルを用いて、当該サービス利用者に対応付けられた匂いセンサの出力信号から推定する推定処理を含んでいる。

【0082】

（付記事項）
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、上述した実施形態に開示された各技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0083】

１ 主装置
２ 通知端末
３ 中継端末
４ センサ装置
Ｓ 通知システム
Ｕａ サービス利用者
Ｕｂ サービス提供者
１１ プロセッサ
１２ 一次メモリ
１３ 二次メモリ
１４ 通信インタフェース
１５ バス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】