特許 7394015 情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-11-29

(45)【発行日】2023-12-07

(54)【発明の名称】情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/00 20180101AFI20231130BHJP

   A61F 13/42 20060101ALI20231130BHJP

   A61B 5/00 20060101ALI20231130BHJP

   A61F 5/44 20060101ALI20231130BHJP

【ＦＩ】

G16H20/00

A61F13/42 F

A61B5/00 102A

A61F5/44 S

【請求項の数】 20

(21)【出願番号】P 2020082780

(22)【出願日】2020-05-08

(65)【公開番号】P2021177349

(43)【公開日】2021-11-11

【審査請求日】2022-07-22

【早期審査対象出願】

(73)【特許権者】

【識別番号】000115108

【氏名又は名称】ユニ・チャーム株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】戸田 温樹

【審査官】吉田 誠

(56)【参考文献】

【文献】特開２００２－１４３１９９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０２７５１２（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１８／０５５９８７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１５－１２８４７８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１１５７６４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１３０９２４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｈ １０／００ － ８０／００

Ｇ０６Ｑ １０／００ － ９９／００

Ａ６１Ｆ １３／４２

Ａ６１Ｂ ５／００

Ａ６１Ｆ ５／４４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

センサから得られる利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報とをそれぞれ個別に取得する取得部と、
前記排便情報と前記排尿情報との組合せの候補ごとに提供すべきサービスが定められた条件情報と、前記取得部により取得された排便情報が示す排便の有無と排尿情報が示す排尿の有無との組合せとに基づいて、前記サービスの中から当該組合せに応じたサービスを判定し、判定結果が示すサービスを提供するサービス提供部と
を有し、
前記条件情報は、前記排便情報と前記排尿情報との組合せが排尿の有無に拘わらず排便されたことを示す場合、及び前記排便情報と前記排尿情報との組合せが排便されていない一方で排尿されたことを示し今回の排尿により吸収性物品の吸収可能量が吸収限界に達していることを示す場合である
ことを特徴とする情報処理装置。

【請求項2】

前記取得部は、今回の排尿により吸収性物品の吸収可能量が吸収限界に達したか否かの推定結果として、前記排尿情報が示す排尿量が、前記利用者が着用する吸収性物品の吸収可能量を超えたか否かに基づき推定された推定結果を取得する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記条件情報は、前記排便情報と前記排尿情報との組合せが、排便された次に排尿されたことを示す場合である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記取得部は、前記排便情報および前記排尿情報から得られた排泄履歴を取得し、
前記排便情報が排便されていないことを示す場合には、前記排泄履歴に基づいて、前記利用者の排泄状況として、前記利用者が所定期間以上排便していない状況であるか否かを判定する判定部をさらに有し、
前記サービス提供部は、前記利用者が所定期間以上排便していないと判定された場合には、前記利用者が所定期間以上排便していない状況に応じたアラートを出力させる
ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記取得部は、前記利用者の食事履歴を取得し、
前記判定部は、前記排泄履歴と、前記食事履歴が示す飲食物の摂取量とに基づいて、前記利用者の排尿状態として過剰な排尿状態、あるいは、前記利用者の排尿状態として過少な排尿状態を判定し、
前記サービス提供部は、前記排尿状態と判定された場合には、前記利用者が前記排尿状態であることを示すアラートを出力させる
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記取得部は、前記排便情報および前記排尿情報から得られた排泄履歴を取得し、
前記排泄履歴に基づき前記利用者が排泄する排泄タイミングを予測する処理、前記排泄履歴に基づき前記利用者が着用する吸収性物品を交換する交換タイミングを決定する処理、前記排泄履歴に基づき前記利用者に下剤を投与する投薬タイミングを決定する処理、または、前記排泄履歴に基づき前記利用者に適した食事内容、下剤もしくは吸収性物品を決定する処理を行う情報制御部をさらに有し、
前記サービス提供部は、前記情報制御部により前記処理が行われた結果として得られた情報を提供する
ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項7】

前記取得部は、前記利用者の摂取履歴として、前記利用者の食事履歴または前記利用者の投薬履歴を取得し、
前記情報制御部は、前記排泄履歴が示す排泄状況と、前記摂取履歴が示す摂取状況との間で学習された関係性と、前記利用者の摂取状況を示す入力情報とに基づいて、前記利用者が排泄する排泄タイミングを予測し、
前記サービス提供部は、予測された前記排泄タイミングの情報を提供する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記情報制御部は、前記排泄履歴に基づいて、前記利用者の平均尿量を算出し、算出した平均尿量に応じたスペックの吸収性物品を選択し、
前記サービス提供部は、選択された前記吸収性物品を、前記利用者に使用することが推奨される推奨製品として提供する
ことを特徴とする請求項６または７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

前記取得部は、前記利用者の身体履歴として、前記利用者の姿勢状況を示す姿勢情報の履歴である姿勢履歴、または、前記利用者の体動状況を示す体動情報の履歴である体動履歴を取得し、
前記情報制御部は、前記排泄履歴が示す排泄状況と、前記身体履歴が示す身体状況との関係性に基づいて、前記利用者が排泄する際の身体状況の傾向を算出し、前記利用者について検出された姿勢状況または体動状況が、前記傾向が示す状況となったタイミングを、前記利用者が着用する吸収性物品を交換する交換タイミングとして決定し、
前記サービス提供部は、決定された前記交換タイミングの情報を提供する
ことを特徴とする請求項６～８のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項10】

前記取得部は、前記利用者の肌状態の変化を示す肌情報を取得し、
前記情報制御部は、前記排泄履歴が示す排泄状況と、前記肌情報が示す肌状況との関係性に基づいて、前記利用者が肌荒れを起こしやすい排泄量を特定し、特定した排泄量で前記利用者が排泄したタイミングを、前記利用者が着用する吸収性物品を交換する交換タイミングとして決定し、
前記サービス提供部は、決定された前記交換タイミングを提供する
ことを特徴とする請求項６～９のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項11】

前記取得部は、前記利用者が着用する吸収性物品の吸収可能量を取得し、
前記情報制御部は、前記排泄履歴に基づき算出された前記利用者の平均尿量と、前記吸収可能量とに基づいて、前記吸収性物品が残り何回分の排泄に対応可能か推定し、推定結果に基づいて、前記吸収性物品を交換する交換タイミングを決定し、
前記サービス提供部は、前記吸収性物品が対応可能な残りの排泄回数と、前記排泄回数に達する時期であって前記排泄履歴に基づき推定された時期を、前記吸収性物品を交換する交換タイミングとして提供する
ことを特徴とする請求項６～１０のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項12】

前記取得部は、前記利用者の食事履歴を取得し、
前記情報制御部は、前記排泄履歴と食事履歴との関係性に基づいて、前記利用者の自力排泄を促す効果のある食事内容を推定し、
前記サービス提供部は、推定された前記食事内容を、前記利用者の排泄に適切な食事内容として提供する
ことを特徴とする請求項６～１１のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項13】

前記取得部は、前記利用者に対する下剤の投薬履歴を取得し、
前記情報制御部は、前記排泄履歴が示す排泄状況と、前記投薬履歴が示す投薬状況との関係性に基づいて、前記利用者が軟便になりやすいタイミングを特定し、特定したタイミングに基づいて、前記利用者に下剤を投与するタイミングを決定し、
前記サービス提供部は、決定された前記下剤を投与するタイミングを提供する
ことを特徴とする請求項６～１２のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項14】

前記取得部は、前記排便情報および前記排尿情報から得られた排泄履歴を取得し、
前記排泄履歴と、前記利用者に対応する所定のセンサにより前記利用者が睡眠中に検出されたセンサ情報とに基づいて、睡眠中の排泄行為が睡眠に与える影響に応じた指標値であって、前記利用者の睡眠の深さを指し示す指標値を算出し、算出した指標値に基づいて、前記利用者をトイレへと誘導する誘導タイミングを決定する決定部をさらに有し、
前記サービス提供部は、決定された前記誘導タイミングを提供する
ことを特徴とする請求項１～１３のいずれか１つに記載の情報処理装置。

【請求項15】

前記取得部は、前記センサ情報として、前記利用者の姿勢を示す姿勢情報、または、前記利用者の体動を示す体動情報を取得し、
前記決定部は、前記姿勢情報が示す姿勢状況、または、前記体動情報が示す体動状況と、前記排泄履歴によって示される睡眠中の排泄状況との関係性に基づいて、前記指標値を算出する
ことを特徴とする請求項１４に記載の情報処理装置。

【請求項16】

前記取得部は、前記排便情報および前記排尿情報から得られた排泄履歴と、前記利用者の運動量履歴とを取得し、
前記排泄履歴が示す排泄状況の変化と、前記運動量履歴が示す運動量の変化との関係性に基づいて、前記利用者の健康状態を評価する評価部をさらに有し、
前記サービス提供部は、前記利用者の健康状態が評価された評価結果を提供する
ことを特徴とする請求項１５に記載の情報処理装置。

【請求項17】

前記評価部は、前記関係性に基づいて、前記利用者の排泄状況の改善度合いを指し示すスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、前記利用者の健康状態を評価する
ことを特徴とする請求項１６に記載の情報処理装置。

【請求項18】

前記サービス提供部は、前記利用者の健康状態が評価された評価結果を、前記利用者へのケアを依頼している依頼者に提供する
ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の情報処理装置。

【請求項19】

情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
センサから得られる利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報とをそれぞれ個別に取得する取得工程と、
前記排便情報と前記排尿情報との組合せの候補ごとに提供すべきサービスが定められた条件情報と、前記取得工程により取得された排便情報が示す排便の有無と排尿情報が示す排尿の有無との組合せとに基づいて、前記サービスの中から当該組合せに応じたサービスを判定し、判定結果が示すサービスを提供するサービス提供工程と
を含み、
前記条件情報は、前記排便情報と前記排尿情報との組合せが排尿の有無に拘わらず排便されたことを示す場合、及び前記排便情報と前記排尿情報との組合せが排便されていない一方で排尿されたことを示し今回の排尿により吸収性物品の吸収可能量が吸収限界に達していることを示す場合である
ことを特徴とする情報処理方法。

【請求項20】

センサから得られる利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報とをそれぞれ個別に取得する取得手順と、
前記排便情報と前記排尿情報との組合せの候補ごとに提供すべきサービスが定められた条件情報と、前記取得手順により取得された排便情報が示す排便の有無と排尿情報が示す排尿の有無との組合せとに基づいて、前記サービスの中から当該組合せに応じたサービスを判定し、判定結果が示すサービスを提供するサービス提供手順と
をコンピュータに実行させ、
前記条件情報は、前記排便情報と前記排尿情報との組合せが排尿の有無に拘わらず排便されたことを示す場合、及び前記排便情報と前記排尿情報との組合せが排便されていない一方で排尿されたことを示し今回の排尿により吸収性物品の吸収可能量が吸収限界に達していることを示す場合である
情報処理プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、吸収性物品に関する各種の情報を利用者に提供する技術が知られている。このような技術の一例として、吸収性物品に取付けられたセンサの測定結果に基づいて、尿漏れが発生した際の姿勢から、吸収性物品の当て方を提案する技術が知られている。また、吸収性物品の尿吸収量に基づいて、適切な吸収性物品や交換タイミングを提案する技術が知られている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－２０２１５４号公報

【文献】特開２０１８－２０６３８１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上記の従来技術では、介助者の負担を削減できるよう効果的に支援することができるとは限らない。

【0005】

例えば、吸収性物品は、複数回の排尿に耐えるだけの吸収能を有しているにも拘わらず、上述した従来技術では、排尿される度に介護者に向けてアラートが出力されてしまう可能性があるため、このことは介護者にとって煩わしい場合がある。

【0006】

また、上述した従来技術では、排尿に比べて迅速な交換が求められる排便には対応しきれていないため、排便されても介護者に向けてアラートが出力されない。このような場合、排便されたことに介護者が気付かないことが多く、結果的に、吸収性物品からの便漏れや便漏れに伴う後始末の作業が発生してしまい介護者の負担が増えてしまうことが考えられる。

【0007】

このようなことから、上述した従来技術では、介護者の負担を削減できるよう効果的に支援することができるとは限らない。

【0008】

本願は、上記に鑑みてなされたものであって、介護者の負担を削減できるよう効果的に支援することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

本願に係る情報処理装置は、利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報とをそれぞれ個別に取得する取得部と、前記排便情報と前記排尿情報との組合せによって満たされる条件に応じたサービスを提供するサービス提供部とを有することを特徴とする。

【発明の効果】

【0010】

実施形態の一態様によれば、介護者の負担を削減できるよう効果的に支援することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、実施形態に係る情報処理の全体像を示す図である。

【図2】図２は、実施形態に係る吸収性パッドの構造、および、吸収性パッドを利用した推定メカニズムの一例を示す図である。

【図3】図３は、実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。

【図4】図４は、実施形態に係る利用者情報記憶部の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施形態に係るセンシング情報記憶部の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施形態に係る施設情報記憶部の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施形態に係る条件テーブル記憶部１２４の一例を示す図である。

【図8】図８は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。

【図9】図９は、排泄行為が行われたか否かを推定する推定処理の詳細な手順を示すフローチャートである。

【図10】図１０は、ハードウェア構成の一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

本明細書および添付図面の記載により、少なくとも以下の事項が明らかとなる。

【0013】

利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報とをそれぞれ個別に取得する取得部と、前記排便情報と前記排尿情報との組合せによって満たされる条件に応じたサービスを提供するサービス提供部とを有することを特徴とする情報処理装置。

【0014】

このような情報処理装置によれば、介護者の負担を削減できるよう効果的に支援することができると考えられる。また、介護者の負担が削減されることは、より働きやすい環境づくりにつながり、これにより過酷な労働環境が改善されれば、介護者の業務へのモチベーションが高まることになる。したがって、このような情報処理装置によれば、介護者の業務へのモチベーションが高まることで、要介護者が質の高い介護を受けられるようになる。すなわち、このような情報処理装置によれば、介護者および要介護者の双方にとってメリットを生み出せることができる。

【0015】

また、情報処理装置は、前記排便情報および前記排尿情報に基づき、前記利用者による排尿の有無に拘わらず、前記利用者が排便したと推定される場合には、前記利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。

【0016】

このような情報処理装置によれば、排便情報および排尿情報に基づき、利用者による排尿の有無に拘わらず、利用者が排便したと推定される場合には、利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させるため、排便されたことを即座に介護者に通知することができ、この結果、排便漏れや排便漏れに伴う後始末作業を未然に防止することができるようになる。

【0017】

また、情報処理装置は、前記排便情報および前記排尿情報に基づき、前記利用者が排便していない状態で排尿したと推定される場合には、排尿により前記利用者が着用する吸収性物品の状態が所定の状態になったか否かに基づいて、前記吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。

【0018】

このような情報処理装置によれば、排便情報および排尿情報に基づき、利用者が排便していない状態で排尿したと推定される場合には、排尿により利用者が着用する吸収性物品の状態が所定の状態になったか否かに基づいて、吸収性物品の交換を促すアラートを出力させるため、介護者が不要な介護業務を行わなければならない状況を削減することができる。

【0019】

また、情報処理装置は、排尿により前記吸収性物品の吸収可能量が吸収限界に達したと推定される場合には、前記利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。

【0020】

このような情報処理装置によれば、排尿により吸収性物品の吸収可能量が吸収限界に達したと推定される場合には、利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させるため、本当に交換が必要な場合にのみ介護者に吸収性物品の交換を通知することができ、この結果、介護者が不要な介護業務を行わなければならない状況を効果的に削減することができるようになる。

【0021】

また、情報処理装置は、前記排便情報および前記排尿情報に基づき、便の次に尿が排出されたと推定される場合には、前記利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。

【0022】

このような情報処理装置によれば、排便情報および排尿情報に基づき、便の次に尿が排出されたと推定される場合には、利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。例えば、このような情報処理装置によれば、便が排泄された後に尿が排泄されることによる漏れリスクの高い状況を伝達できるため、排便漏れや排便漏れに伴う後始末作業を未然に防止することができるようになる。

【0023】

また、情報処理装置は、前記排便情報および前記排尿情報から得られた排泄履歴に基づく所定のサービスをさらに提供する。

【0024】

このような情報処理装置によれば、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づく所定のサービスをさらに提供するため、介護者が適切なケアを行えるようサポートすることができる。

【0025】

また、情報処理装置は、前記排泄履歴に基づき、前記利用者の排泄状況が所定の状況であると判定された場合には、当該利用者の排泄状況が当該所定の状況にあることを示すアラートを出力させる。

【0026】

このような情報処理装置によれば、排泄履歴に基づき、利用者の排泄状況が所定の状況であると判定された場合には、当該利用者の排泄状況が当該所定の状況にあることを示すアラートを出力させるため、介護者に対して利用者の健康状態への気付きを与えることができるため、利用者のＱＯＬを向上させることができるようになる。

【0027】

また、情報処理装置は、前記排泄履歴に基づき予測されたタイミングであって、前記利用者が排泄する排泄タイミングに関する情報を出力させる。

【0028】

このような情報処理装置によれば、排泄履歴に基づき予測されたタイミングであって、利用者が排泄する排泄タイミングに関する情報を出力させるため、介護者は利用者が排泄しそうな時間帯を考慮したスケジュールで介護業務を行うことができるようになるため、利用者が排泄した場合に迅速かつ効率的に吸収性物品の交換を行えるようになる。

【0029】

また、情報処理装置は、吸収性物品のうち、前記排泄履歴によって示される排泄量の状況に応じたスペックの吸収性物品を、前記利用者に使用することが推奨される推奨製品として提案する。

【0030】

このような情報処理装置によれば、吸収性物品のうち、排泄履歴によって示される排泄量の状況に応じたスペックの吸収性物品を、利用者に使用することが推奨される推奨製品として提案するため、介護者は利用者に使用すべき最適な吸収性物品を容易に把握出来るようになる。

【0031】

また、情報処理装置は、前記排泄履歴によって示される排泄量の状況に基づき決定された交換時期であって、どれだけの回数排泄された際に吸収性物品を交換すべきであるか、排泄回数に応じた交換時期を提案する。

【0032】

このような情報処理装置によれば、排泄履歴によって示される排泄量の状況に基づき決定された交換時期であって、どれだけの回数排泄された際に吸収性物品を交換すべきであるか、排泄回数に応じた交換時期を提案するため、吸収性物品の吸収可能量がおよそ吸収限界に達した時点での交換を実現することができ、この結果、介護者の不要な作業を削減したり吸収性物品が無駄遣いされることを防止することができるようになる。

【0033】

また、情報処理装置は、前記排便情報および前記排尿情報から得られた排泄履歴と、前記利用者に関する利用者情報とに基づく所定のサービスをさらに提供する。

【0034】

このような情報処理装置によれば、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴と、利用者に関する利用者情報とに基づく所定のサービスをさらに提供するため、介護者が適切なケアを行えるようサポートすることができる。

【0035】

また、情報処理装置は、前記排泄履歴と、前記利用者が摂取した飲食物に関する飲食情報とに基づく所定のサービスを提供する。

【0036】

このような情報処理装置によれば、排泄履歴と、利用者が摂取した飲食物に関する飲食情報とに基づく所定のサービスを提供するため、排泄と食事の観点から利用者個々により適した情報提供を実現することができる。

【0037】

また、情報処理装置は、前記排泄履歴によって示される排泄状況と、前記飲食情報によって示される飲食状況との間で所定の関係性が得られた場合には、当該関係性に応じた提案を行う。

【0038】

このような情報処理装置によれば、前記排泄履歴によって示される排泄状況と、前記飲食情報によって示される飲食状況との間で所定の関係性が得られた場合には、当該関係性に応じた提案を行うため、利用者ごとに、当該利用者の排泄に関する高精度なタイミング制御や食事に関する制御を行うことができるようになり、この結果、質の高い介護業務を実現することができるようになる。

【0039】

また、情報処理装置は、前記排泄履歴と、前記利用者への投薬に関する投薬情報とに基づく所定のサービスを提供する。

【0040】

このような情報処理装置によれば、排泄履歴と、利用者への投薬に関する投薬情報とに基づく所定のサービスを提供するため、排泄と投薬の観点から利用者個々により適した情報提供を実現することができる。

【0041】

また、情報処理装置は、前記排泄履歴によって示される排泄状況と、前記投薬情報によって示される投薬状況との間で所定の関係性が得られた場合には、当該関係性に応じた提案を行う。

【0042】

このような情報処理装置によれば、排泄履歴によって示される排泄状況と、投薬情報によって示される投薬状況との間で所定の関係性が得られた場合には、当該関係性に応じた提案を行うため、利用者ごとに、当該利用者の排泄に関する高精度なタイミングの制御やや下剤に関する制御を行うことができるようになり、この結果、質の高い介護業務を実現することができるようになる。

【0043】

また、情報処理装置は、前記排便情報および前記排尿情報から得られた排泄履歴と、前記利用者に対応する所定のセンサにより検出された情報であるセンサ情報とに基づく所定のサービスをさらに提供する。

【0044】

このような情報処理装置によれば、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴と、利用者に対応する所定のセンサにより検出された情報であるセンサ情報とに基づく所定のサービスをさらに提供するため、介護者が適切なケアを行えるようサポートすることができる。

【0045】

また、情報処理装置は、前記排泄履歴と、前記センサ情報として前記利用者の運動量を示す運動情報とに基づいて、前記利用者の状態を評価する評価部をさらに有する。

【0046】

このような情報処理装置によれば、排泄履歴と、利用者の運動量を示す運動情報とに基づいて、利用者の状態を評価するため、利用者に必要な運動量や、利用者の現在の健康状態を介護者に対して容易に認識させることができる。

【0047】

また、情報処理装置は、前記運動情報が示す運動量の変化に応じて前記利用者の排泄状況がどれだけ改善したかを指標するスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、前記利用者への運動の必要性または前記利用者の健康状態を評価する。

【0048】

このような情報処理装置によれば、運動情報が示す運動量の変化に応じて利用者の排泄状況がどれだけ改善したかを指標するスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、利用者への運動の必要性または利用者の健康状態を評価するため、利用者の健康状態を改善するにはどのような対策が必要であるかを、介護者に対して的確に検討させることができる。

【0049】

また、情報処理装置は、前記評価部による評価結果を、前記利用者へのケアを依頼している依頼者に提供する。

【0050】

このような情報処理装置によれば、評価結果を、利用者へのケアを依頼している依頼者に提供するため、施設でのケアにより利用者の健康状態がどのように変化してきているのか（例えば、悪化してきているのか、改善してきているのか）を依頼者に把握させることができ、この結果、依頼者に対して施設への預け方について効果的に検討させることができる。

【0051】

また、情報処理装置は、前記排泄履歴と、前記センサ情報として前記利用者の姿勢を示す姿勢情報から推定された前記利用者の睡眠状況とに基づき決定されたタイミングであって、前記利用者をトイレへと誘導するタイミングを出力させる。

【0052】

このような情報処理装置によれば、排泄履歴と、利用者の姿勢を示す姿勢情報から推定された利用者の睡眠状況とに基づき決定されたタイミングであって、利用者をトイレへと誘導するタイミングを出力させるため、利用者の排泄サイクルをより良い眠りにつながるような排泄サイクルへと改善させることができるようになる。

【0053】

以下に、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムを実施するための形態（以下、「実施形態」と記載する）の一例について図面を参照しつつ詳細に説明する。なお、この実施形態により情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムが限定されるものではない。また、以下の実施形態において同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。

【0054】

〔１．実施形態に係る情報処理の概要〕
介護施設を例に挙げると、入所している要介護者（被介護者）は、高齢であり、身体に何らかの不自由を抱えているため、大人用おむつ（吸収性物品の一例）を着用していることが多い。このため、大人用おむつに排泄された場合に効率的に交換できるよう、大人用おむつへの排尿を検知すると、排尿検知した旨をアラートなどにより介護者に通知するといった技術が存在する。このような従来技術によれば、大人用おむつは複数回の排尿に耐えるだけの吸収能を有しているにも拘わらず、排尿される度に介護者に向けてアラートが出力されてしまう可能性があるため、業務に追われる介護者にとって煩わしい場合がある。また、アラートに応じて吸収性物品を外して確認した結果、残り複数回の排尿には耐えうると判断できた場合、この一連の作業は効率的な作業の妨げとなってしまい介護者への負担となる。

【0055】

一方で、大人用おむつ内に便が長時間放置された場合、排便漏れ、排便漏れによる他の物品（衣類や寝具）への汚染、肌かぶれ、後始末による介護者への負担、とった様々な問題が引き起こされるため、排便された場合には、大人用おむつの迅速な交換が求められる。しかしながら、上述した従来技術では、このように排尿に比べて迅速な交換が求められる排便には対応しきれていないため、排便されても介護者に向けてアラートが出力されない。そうすると、排便が見逃されてしまい、結果的に、上記のような様々な問題が発生してしまい介護者への負担につながる恐れがある。

【0056】

上記の前提（問題点）を踏まえて、排便と排尿との双方の状況から判断される最適なサービスを提供することで介護者の負担を削減できると考えられる。よって、本実施形態では、デジタル技術を活用することでこのようなサービス提供を実現することで、介護現場（例えば、介護施設や、在宅介護が行われている居住空間）で働く介護者（例えば、介護士、ナース、要介護者の身内など）を支援するという着想の元になされるものである。

【0057】

具体的には、本実施形態に係る情報処理は、利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報とをそれぞれ個別に取得し、排便と排尿との組合せに基づく最適なサービスを介護者に提供するというものである。より詳細には、実施形態に係る情報処理は、要介護者である利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報をそれぞれ個別に取得することで、この排便情報と排尿情報との組合せによって満たされる条件に応じたサービスを提供するものである。

【0058】

そして、このような実施形態に係る情報処理によれば、介護者の負担を削減できるよう効果的に支援することができると考えられる。また、介護者の負担が削減されることは、より働きやすい環境づくりにつながり、これにより過酷な労働環境が改善されれば、介護者の業務へのモチベーションが高まる。さらに、介護者の業務へのモチベーションが高まれば、要介護者が質の高い介護を受けられることになる。このようなことから、実施形態に係る情報処理によれば、介護者および要介護者の双方にとってメリットを生み出せることができる。

【0059】

〔２．実施形態に係る情報処理システムについて〕
次に、図１を用いて、実施形態に係る情報処理システムについて説明する。図１は、実施形態に係る情報処理の全体像を示す図である。実施形態に係る情報処理システム１は、図１に示すように、個人装置１０と、施設装置３０と、情報処理装置１００とを含む。個人装置１０、施設装置３０、情報処理装置１００は、ネットワークＮ（不図示）を介して有線または無線により通信可能に接続される。なお、図１に示す情報処理システム１には、複数台の個人装置１０や、複数台の施設装置３０や、複数台の情報処理装置１００が含まれてよい。

【0060】

〔３．各装置について〕
次に、実施形態に係る情報処理システム１に含まれる各装置について説明する。個人装置１０は、利用者（要介護者）の介護を行う介護者によって利用される情報処理端末である。個人装置１０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣ（Personal Computer）や、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等である。また、ここでいう介護者とは、例えば、介護施設における介護士、ナース、在宅介護を行う介護士、要介護者に対する身内（家族）などである。

【0061】

また、施設装置３０は、利用者（要介護者）が入所している介護施設で利用される情報処理端末である。施設装置３０は、例えば、スマートフォンや、タブレット型端末や、ノート型ＰＣや、デスクトップＰＣや、携帯電話機や、ＰＤＡ等である。また、施設装置３０は、所謂、ナースコールの機能を有する情報処理端末であってもよい。

【0062】

なお、個人装置１０および施設装置３０には、情報処理装置１００による制御に応じて、情報処理装置１００によって提供されるサービスを出力できるよう、所定のアプリケーションが予め導入されているものとする。

【0063】

情報処理装置１００は、上記のような実施形態に係る情報処理を実行する情報処理装置であり、サーバ装置やクラウドシステム等により実現される。本実施形態では、情報処理装置１００は、サーバ装置であるものとする。

【0064】

〔４．実施形態に係る情報処理の一例〕
ここからは、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例について説明する。図１では、介護現場として介護施設を一例に挙げるとともに、係る介護施設において介護業務に従事している介護者に対して、実施形態に係る情報処理に伴うサービスが提供される場面を例示する。具体的には、図１では、介護施設として介護施設ＦＡ１が例示されている。また、図１では、介護施設ＦＡ１の居室Ｒ０１には要介護者である利用者Ｕ１１が入居し、介護施設ＦＡ１の居室Ｒ０２には要介護者である利用者Ｕ１２およびＵ１３が入居している例が示される。また、図１では、介護施設ＦＡ１のナースセンターＳＴ１には介護者であるナースＮＡ１１が待機し、居室Ｒ０２には他の介護者であるナースＮＡ１２が待機している例が示される。

【0065】

また、利用者Ｕ１１、Ｕ１２およびＵ１３は、それぞれ介護施設ＦＡ１にて定期的に購入されている大人用おむつであって、吸収性パッドを併用して使用されるタイプの大人用おむつを着用している。本実施形態では、このようなアウターとしての大人用おむつ、および、アウターに対して併用される吸収性パッドともに吸収性物品と解せるものとする。なお、以下の実施形態では、特に吸収パッドの方に焦点を当てて説明することにする。また、係る大人用おむつ、吸収性パッドともに、実施形態に係る情報処理装置１００を管理する事業者（以下「事業者Ｔ」と表記する場合がある）を製造元とする製品であるものとする。したがって、介護施設ＦＡ１は、定期的に、この事業者Ｔ製の大人用おむつ、吸収性パッドを購入している。

【0066】

そして、図１の例によると、利用者Ｕ１１、Ｕ１２およびＵ１３は、事業者Ｔ製の吸収性パッドとして、吸収性パッドＰＤ１を着用している。また、図１の例によると、吸収性パッドＰＤ１には、内部の電気的特性値を検出し、検出結果を情報処理装置１００に送信するという、検出機能および通信機能の双方を兼ね備えたデバイスＤＶｘが取付けられている。より詳細には、図１では、利用者Ｕ１１の吸収性パッドＰＤ１にはデバイスＤＶ１１が取付けられ、利用者Ｕ１２の吸収性パッドＰＤ１にはデバイスＤＶ１２が取付けられ、利用者Ｕ１３の吸収性パッドＰＤ１にはデバイスＤＶ１３が取付けられている例が示されている。以下、デバイスＤＶ１１、ＤＶ１２およびＤＶ１３を区別する必要がない場合には、これらを総称してデバイスＤＶｘと表記する。

【0067】

また、吸収性パッドＰＤ１は、デバイスＤＶｘが、自製品内部の電気的特性値を検出することができるよう特徴的な構造で構成されている。具体的には、吸収性パッドＰＤ１は、自製品内部での排便に応じて変化する電気的特性値、自製品内部での排尿に応じて変化する電気的特性値それぞれを個別に検出できるような構造となっている。換言すると、吸収性パッドＰＤ１は、排便検知、排尿検知を個別で行えるような構造となっている。

【0068】

したがって、図１を用いて、実施形態に係る情報処理の一例を説明するにあたって、ここで、図２を用いて、吸収性パッドＰＤ１の構造、および、係る構造を利用した推定メカニズムについて説明する。図２は、実施形態に係る吸収性パッドＰＤ１の構造、および、吸収性パッドＰＤ１を利用した推定メカニズムの一例を示す図である。

【0069】

まず、図２に示すように、吸収性パッドは、２つの面を有する。１つの面は、着用された際に利用者の肌に直接接触する側の面でありこれを「肌面」と呼ぶことにする。もう一方の面は、肌面に対する裏側の面でありこれを「裏面」と呼ぶことにする。裏面は、着用された際に利用者の肌に直接接触することはない。また、肌面を上に、裏面を下にした状態で着用されることから、吸収性パッドＰＤ１の断面構造のうち肌面に近い層（肌面側の層）を「上層」、裏面に近い層（裏面側の層）を「下層」と定める。この点については後ほど断面図を用いて説明する。

【0070】

また、吸収性パッドＰＤ１には、１対のカーボン電極が所定組含まれる。具体的には、吸収性パッドＰＤ１には、断面した場合、肌面に近い層となる「上層」において１対のカーボン電極が含まれ、裏面に近い層となる「下層」において別の１対のカーボン電極が含まれる。このように吸収性パッドＰＤ１には、１対のカーボン電極が２組含まれる。ここで、図２（ａ）には、対状の２組のカーボン電極のうち、上層に含まれる１対のカーボン電極が拡大して示されている。

【0071】

図２（ａ）では、「上層」に存在する１対のカーボン電極として、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２が示されている。そして、カーボン電極ＥＲ１１、カーボン電極ＥＲ１２それぞれは、周囲を所定の膜で囲まれているが、図２（ａ）に示すように、その一部は膜から露出されている。なお、図２（ａ）では不図示であるが、「下層」には、カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２が対となって存在し、図２（ａ）の例と同様にその一部が膜から露出されている。このように、カーボン電極が露出している面積の広さを膜によって調整することで、検出される静電容量や電気抵抗の大きさを調整することができるようになる。また、カーボン電極が露出している露出面が肌面側である（カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２も同様）こと、すなわち全てのカーボン電極のデバイスＤＶｘに対する接触部が同一面に配置されていることにより、利用者はデバイスＤＶｘの取り付けを行い行い易くなる。

【0072】

また、図２（ａ）に示すように、吸収性パッドＰＤ１内において、カーボン電極が対状で配置されることにより、これらがコンデンサの役割を果たすようになる。したがって、カーボン電極ＥＲ１１とＥＲ１２との間には電荷が蓄えられるため、係るコンデンサは静電容量を持つこととなる。また、カーボン電極ＥＲ１１とＥＲ１２との間では電気抵抗も発生する。カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２についても同様である。

【0073】

そして、吸収性パッドＰＤ１内において一切の排泄が行われていない場合であって、その他の外的要因を無視すると、基本的には、静電容量や電気抵抗は一定の値に保たれている。しかしながら、ここに排泄されると、排泄物（便および尿）の影響により電荷が蓄積され易くなったり、電気が流れやすくなったりするために、静電容量や電気抵抗に変化が生じ、また、この変化に特徴的な挙動が現れたりする。したがって、本実施形態では、静電容量や電気抵抗に変化を捉えたり、また、静電容量や電気抵抗がどのような挙動で変化してゆくのか変化の挙動を捉えることで、排泄を検知する。

【0074】

次に、図２（ｂ）を用いて吸収性パッドＰＤ１の断面図について説明する。図２（ｂ）に示すように、吸収性パッドＰＤ１は、肌面と裏面との間の内部において、複数の層状となっている。肌面から裏面にかけて順に説明すると、肌面に対応するトップシートＴＳの下には、図２（ａ）で説明したカーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２が対状で存在する。カーボン電極ＥＲ１１、カーボン電極ＥＲ１２それぞれは、ＰＥＴ基板（液不透過性のシート）の上に保持されている。このように、ＰＥＴ基板を用いることで、カーボン電極ＥＲ１１およびカーボン電極ＥＲ１２が尿の後戻り（リウェット）の影響を受けてしまうことを防止することができる。また、このように、ＰＥＴ基板の上にカーボン電極が保持されることで、片面（具体的には、肌面）側だけの静電容量または電気抵抗を読むことに限定することができる。

【0075】

また、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２の下には、水分を吸収するための吸収体が存在する。係る吸収体は、肌面を上にした場合、この肌面に近い吸収体となるため上吸収体ＵＡＢと呼ぶことにする。また、上吸収体ＵＡＢの下には別の吸収体が存在する。肌面を上にした場合、この吸収体は肌面からは遠く裏面に近い吸収体となるため下吸収体ＬＡＢと呼ぶことにする。

【0076】

また、下吸収体ＬＡＢの下には、図２（ａ）で説明したカーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２が対状で存在する。カーボン電極ＥＲ２１、カーボン電極ＥＲ２２それぞれは、ＰＥＴ基板（液不透過性のシート）の上に保持されている。また、図２（ｂ）に示すように、カーボン電極ＥＲ２１とカーボン電極ＥＲ２２との間隔は、カーボン電極ＥＲ１１とカーボン電極ＥＲ１２との間隔より狭くなっている。また、このように、このように、ＰＥＴ基板の上にカーボン電極が保持されることで、片面（具体的には、肌面）側だけの静電容量または電気抵抗を読むことに限定することができる。

【0077】

また、カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２の下には、裏面に対応するバックフィルムＢＦが重ねられた状態で存在する。また、肌面に近い層のうちカーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２を含む層がこれまで説明してきた「上層」に対応し、裏面に近い層のうちカーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２を含む層がこれまで説明してきた「下層」に対応する。

【0078】

また、図２（ｂ）に示すように、吸収性パッドＰＤ１では、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２で構成される１対の電極（上層電極ＥＲ１１１２）と、カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２で構成されるもう１対の電極（下層電極ＥＲ２１２２）とは、それぞれ異なる層に存在するため、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での電気的特性値（静電容量、電気抵抗）、カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２間での電気的特性値（静電容量、電気抵抗）をそれぞれを個別に検出することができるようになる。また、この結果、排便に対応する電気的特性値の変化および変化の挙動、排尿に対応する電気的特性値の変化および変化の挙動をそれぞれ個別に検出することができるようになる。

【0079】

次に、吸収性パッドＰＤ１に対してデバイスＤＶｘを組合せて成るセンサについて説明する。図２に示すように、デバイスＤＶｘは、上層電極ＥＲ１１１２での電気的特性値と、下層電極ＥＲ２１２２での電気的特性値とをそれぞれ個別に検出できるよう、吸収性パッドＰＤ１の一端を挟み込むように取付けられる。この際、デバイスＤＶｘは、吸収性パッドＰＤ１表面の膜を介して、上層電極ＥＲ１１１２および下層電極ＥＲ２１２２それぞれに接触するよう取付けられる。

【0080】

ここで、デバイスＤＶｘが取付けられることによりデバイスＤＶｘと上層電極ＥＲ１１１２とで構成されるようになるセンサを「上層センサＳＮｘ」とし、デバイスＤＶｘが取付けられることによりデバイスＤＶｘと下層電極ＥＲ２１２２とで構成されるようになるセンサを「下層センサＳＮｙ」とする。また、上層センサＳＮｘによる検出結果と、下層センサＳＮｙによる検出結果とを組み合わせることにより、排便されたか否か、また、排尿されたか否かを効果的に推定することができるようになる。この点を踏まえて、図２（ｃ）を用いて、実施形態に係る推定ロジックについて説明する。

【0081】

図２（ｃ）では、排泄行為が行われたか否かを推定する推定ロジックについて説明する。本実施形態では、電気的特性値（静電容量、電気抵抗）の変化の有無と、電気的特性値（静電容量、電気抵抗）に変化があった場合におけるこの変化の挙動とに基づき、排泄行為が行われたか否かを推定する。具体的には、本実施形態では、排便または排尿のうち少なくともいずれかの排泄行為が行われたか否かを推定することで、排泄行為が行われたか否かを推定する。

【0082】

例えば、排泄物が便である場合、便は尿と比較して粘性が高いため、吸収性パッドＰＤ１の内部に浸透し難く、上層付近で留まり下層まで浸透しない可能性が高い。したがって、排便された場合には、上層に達した便の影響により、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での静電容量、電気抵抗がそれぞれ変化する一方で、この便は下層までは到達しないため、カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２間での静電容量、電気抵抗はともに変化しないと考えられる。このようなことから、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量および電気抵抗に変化が生じる一方で、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量および電気抵抗には変化が生じていない場合には、排便されたと推定することができる。

【0083】

一方、排泄物が尿である場合、尿は便と比較して粘性が低いため、吸収性パッドＰＤ１の内部に浸透しやすく、上層付近で留まることなく下層まで浸透してゆく可能性が高い。したがって、排尿された場合には、上層を通過する際での尿の影響により、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での静電容量、電気抵抗がそれぞれ一時的に変化し、この後下層まで到達した尿の影響により、カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２間での静電容量、電気抵抗がそれぞれ変化すると考えられる。このようなことから、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量および電気抵抗に変化が生じた後、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量および電気抵抗にも変化が生じた場合には、排尿されたと推定することができる。

【0084】

このように、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量および電気抵抗は、主に排便されたか否かの推定に利用されるため、上層センサＳＮｘにより検出された電気的特性値は、利用者の排便に関する情報である排便情報の一例といえる。また、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量および電気抵抗は、主に排尿されたか否かの推定に利用されるため、下層センサＳＮｙにより検出された電気的特性値は、利用者の排尿に関する情報である排尿情報の一例といえる。

【0085】

また、これらの電気的特性値は、デバイスＤＶｘにより情報処理装置１００に送信されるが、図２で説明してきた態様でカーボン電極が配置されることにより、排便検知に主に利用される電気的特性値と、排尿検知に主に利用される電気的特性値とはそれぞれ個別に検出され、また、情報処理装置１００に向けて個別に送信される。このため、情報処理装置１００は、利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報をそれぞれ個別に取得するものであるといえる。

【0086】

推定ロジックの説明に戻ると、本実施形態では、単に電気的特性値の変化を捉えるだけでなく、電気的特性値が時間経過に応じてどのような挙動で変化してきているのかこの変化の挙動さらに組み合わせることで推定精度を高めている。この点について、上層センサＳＮｘにより検出された電気的特性値の変化の挙動を例に説明する。

【0087】

例えば、排泄物が尿である場合、上記の通り尿は便と比較して粘性が低いため、吸収性パッドＰＤ１の内部に浸透しやすく、上層付近で留まることなく下層まで浸透してゆく可能性が高い。このようなことから、排泄物が尿である場合には、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での静電容量の時間経過に伴う変化は、これまで一定の低い値であった状態から、尿が通過してゆくことに応じて一時的に値が急上昇しその後元の低い値へと戻りその値を維持するという挙動を示すことになる。したがって、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量の時間経過に伴う変化が、このような挙動を示していた場合には、排尿されたと推定することができる。

【0088】

また、排泄物が尿である場合には、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での電気抵抗の時間経過に伴う変化は、これまで一定の高い値であった状態から、尿が通過してゆくことに応じて一時的に値が急低下しその後一定の値まで回復しその値を維持するという挙動を示すことになる。したがって、上層センサＳＮｘにより検出された電気抵抗の時間経過に伴う変化が、このような挙動を示していた場合には、排尿されたと推定することができる。例えば、電気抵抗は、わずかな水分量であっても低下しやすい。このため、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２に対して、わずかでも尿が接触しまうと、そこから検出される電気抵抗は元の値へは完全には回復しにくく、一定の値まで回復するにとどまる。

【0089】

一方、排泄物が便である場合、上記の通り便は尿と比較して粘性が高いため、吸収性パッドＰＤ１の内部に浸透し難く、上層付近で留まり下層まで浸透しない可能性が高い。このようなことから、排泄物が便である場合には、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での静電容量の時間経過に伴う変化は、これまで一定の低い値であった状態から、便が出現したことに応じて一時的に値が急上昇し、さらに便が留まることに応じて上昇した後の値がそのまま維持されるという挙動を示すことになる。したがって、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量の時間経過に伴う変化が、このような挙動を示していた場合には、排便されたと推定することができる。

【0090】

また、排泄物が便である場合には、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での電気抵抗の時間経過に伴う変化は、これまで一定の低い値であった状態から、便が出現したことに応じて値が低下し、さらに便が留まることに応じて、低下した後の値がそのまま維持されるという挙動を示すことになる。したがって、上層センサＳＮｘにより検出された電気抵抗の時間経過に伴う変化が、このような挙動を示していた場合には、排便されたと推定することができる。

【0091】

ここまで、図１の説明に先立って、図２を用いて、吸収性パッドＰＤ１の構成、および、係る構成に応じた推定ロジックについて説明した。この点を踏まえて、図１に戻り、引き続き実施形態に係る情報処理の一例を説明する。

【0092】

例えば、デバイスＤＶ１１の上層センサは、連続的に、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での静電容量および電気抵抗を検出している。したがって、デバイスＤＶ１１は、上層センサによる検出が行われる度に、上層センサを識別する「センサＩＤ（Identifier）」と、「検出日時」と、検出された「静電容量、電気抵抗」とを対応付けて情報処理装置１００に送信する。

【0093】

また、デバイスＤＶ１１の下層センサは、連続的に、カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２間での静電容量および電気抵抗を検出している。したがって、デバイスＤＶ１１は、下層センサによる検出が行われる度に、下層センサを識別する「センサＩＤ（Identifier）」と、「検出日時」と、検出された「静電容量、電気抵抗」とを対応付けて情報処理装置１００に送信する。

【0094】

デバイスＤＶ１１と同様であるため詳細な説明を省略するが、デバイスＤＶ１２は、自装置の上層センサによる検出が行われる度に、上層センサを識別する「センサＩＤ」と、「検出日時」と、検出された「静電容量、電気抵抗」とを対応付けて情報処理装置１００に送信する。また、デバイスＤＶ１２は、自装置の下層センサによる検出が行われる度に、上層センサを識別する「センサＩＤ」と、「検出日時」と、検出された「静電容量、電気抵抗」とを対応付けて情報処理装置１００に送信する。

【0095】

また、デバイスＤＶ１３も同様に、自装置の上層センサによる検出が行われる度に、上層センサを識別する「センサＩＤ」と、「検出日時」と、検出された「静電容量、電気抵抗」とを対応付けて情報処理装置１００に送信する。また、デバイスＤＶ１３は、自装置の下層センサによる検出が行われる度に、上層センサを識別する「センサＩＤ」と、「検出日時」と、検出された「静電容量、電気抵抗」とを対応付けて情報処理装置１００に送信する。

【0096】

このようにして、情報処理装置１００は、吸収性パッド内での電気的特性値（センシング結果）をデバイスＤＶｘから随時受信（取得）する（ステップＳ１１）。具体的には、各デバイスＤＶｘにより上記のように送信が行われることで、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１１、Ｕ１２およびＵ１３それぞれについて、上層センサＳＮｘにより検出された電気的特性値（排便情報の一例）と、下層センサＳＮｙにより検出された電気的特性値（排尿情報の一例）とをそれぞれ個別に取得する。また、情報処理装置１００は、このように電気的特性値を取得してゆくことで、利用者ごとに、電気的特性値の履歴を蓄積してゆくことができる。例えば、情報処理装置１００は、利用者ごとに、静電容量の履歴および電気抵抗の履歴をセンシング情報記憶部１２２に蓄積する。

【0097】

そして、情報処理装置１００は、電気的特性値の履歴に基づき、利用者ごとに、吸収性パッドＰＤ１での排泄行為が行われたか否かを推定する（ステップＳ１２）。例えば、情報処理装置１００は、電気的特性値の履歴に基づき、利用者ごとに、排便または排尿のうち少なくともいずれかの排泄行為が行われたか否かを推定することで、排泄行為が行われたか否かを推定する。具体的には、情報処理装置１００は、電気的特性値の履歴に対して、図２で説明した推定ロジックを適用することで推定処理を行う。

【0098】

すなわち、情報処理装置１００は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量および電気抵抗に変化があったか否か、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量および電気抵抗に変化があったか否か、そして変化があった電気的特性値について、時間経過に応じてどのような変化の挙動が示されたか、といった３要素の検出を行う。そして、情報処理装置１００は、検出結果に基づいて、排泄行為が行われたか否かを総合的に推定する。

【0099】

また、情報処理装置１００は、排泄行為が行われたと推定した場合（すなわち、排泄検知した場合）には、排泄行為の詳細（いつ、便または尿のどちらが、どれだけの量排泄されたか、また、排便の場合は便質はどうであったか）を排泄履歴として利用者情報記憶部１２１に格納する。また、情報処理装置１００は、このような排泄履歴を個人装置１０や施設装置３０に送信することで、排泄履歴を自動記録させることができる。なお、情報処理装置１００は、実施形態に係る推定ロジック（図２）を適用した推定処理による排泄検知に対する介護者のフィードバック（実際に排泄されていたかどうか）の内容を排泄履歴として格納してもよい。

【0100】

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ１２での推定処理により排泄行為が行われたと推定した場合、排便または排尿のうちどちらが行われたかといった実際の推定結果を取得する（ステップＳ１３）。具体的には、情報処理装置１００は、ステップＳ１２での推定結果として、排便されたか否かを示す情報と、排尿されたか否かを示す情報とを個別に取得する。排便されたか否かを示す情報も排便情報の一例と解することができ、排尿されたか否かを示す情報も排尿情報の一例と解することができる。

【0101】

次に、情報処理装置１００は、ステップＳ１３で取得した排便情報（排便検知結果）と、排尿情報（排尿検知結果）との組合せによって満たされる条件に応じたサービスを提供対象のサービスとして特定する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１００は、条件テーブル記憶部１２４を参照し、取得した排便情報と、排尿情報との組合せによって満たされる条件が存在すると判定した場合には、係る条件に対応付けられるサービスを提供対象のサービスとして特定する。

【0102】

例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１２での推定処理により、利用者Ｕ１１を対象に、排便されたが（排便あり）、排尿はされていない（排尿なし）と推定したとする（推定結果パターン１）。係る場合、情報処理装置１００は、ステップＳ１３では排便されたことを示す情報（排便情報の一例）と、排尿されていないことを示す情報（排尿情報の一例）とを個別に取得する。また、情報処理装置１００は、ステップＳ１４において、条件テーブル記憶部１２４（図７）を参照し、「排便あり」と「排尿なし」という組合せによって満たされる条件として条件１（条件番号１）を特定する。そして、情報処理装置１００は、条件１に対応付けられるサービス「交換アラート」を提供対象サービスとして特定する。

【0103】

また、情報処理装置１００は、サービス「交換アラート」を提供対象サービスとして特定したことにより、介護施設ＦＡ１で待機している介護者に対して、利用者Ｕ１１の吸収性物品（吸収性パッドＰＤ１）の交換を促すアラートを通知するというサービスを提供する（ステップＳ１５）。例えば、情報処理装置１００は、施設装置３０あるいは個人装置１０に対して、利用者Ｕ１１の吸収性パッドＰＤ１の交換を促すアラートを出力するよう制御する。

【0104】

推定結果パターン１の例では、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１１に対応する排便情報および排尿情報に基づき、利用者Ｕ１１による排尿の有無に拘わらず、利用者Ｕ１１が排便したと推定している。そして、係る推定結果に応じて、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１１が着用する吸収性パッドＰＤ１の交換を促すアラートを出力させている。このような情報処理装置１００によれば、排便された場合そのことを即座に介護者に通知することができるため、排便漏れや排便漏れに伴う後始末作業を未然に防止することができる。そして、この結果、情報処理装置１００は、介護者の負担を削減できるよう効果的に支援することができる。

【0105】

他の推定結果パターンについても説明する。例えば、情報処理装置１００は、ステップＳ１２での推定処理により、利用者Ｕ１１を対象に、排便はされていないが（排便なし）、排尿された（排尿あり）と推定したとする（推定結果パターン２）。係る場合、情報処理装置１００は、ステップＳ１３では排便されていないことを示す情報（排便情報の一例）と、排尿されたことを示す情報（排尿情報の一例）とを個別に取得することになる。また、情報処理装置１００は、排便なしだが排尿ありと推定した今回の場合、この排尿により吸収性パッドＰＤ１の吸収可能量が吸収限界に達したか否かを推定する。ここでは、情報処理装置１００は、吸収限界に達したと推定したとする。

【0106】

また、情報処理装置１００は、ステップＳ１４において、条件テーブル記憶部１２４（図７）を参照し、「排便なし」、「排尿あり」、「排尿により吸収限界に到達」という組合せによって満たされる条件として条件２（条件番号２）を特定する。そして、情報処理装置１００は、条件２に対応付けられるサービス「交換アラート」を提供対象のサービスとして特定する。

【0107】

推定結果パターン２の例では、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１１に対応する排便情報および排尿情報に基づき、利用者Ｕ１１が排便していない状態で排尿したと推定している。また、情報処理装置１００は、係る推定結果に応じて、今回の排尿により吸収性パッドＰＤ１の吸収可能量が吸収限界に達したとさらに推定したことで、利用者Ｕ１１が着用する吸収性パッドＰＤ１の交換を促すアラートを出力させている。このような情報処理装置１００によれば、排便されていない状態で、複数回排尿されることにより吸収限界に達した時点で初めて吸収性物品を交換するよう通知されるため、本当に交換が必要な場合にのみ介護者に吸収性物品の交換を通知することができる。この結果、介護者は、不要な介護業務を行う必要がなくなるため、情報処理装置１００は、介護者の負担を削減できるよう効果的に支援することができる。

【0108】

なお、吸収可能量が吸収限界に達したか否かを推定には、排尿された尿の量（尿量）の検出が必要となるが、情報処理装置１００は、下層センサＳＮｙにより検出された電気的特性値（特に、静電容量）に基づいて、尿量を検出することができる。また、情報処理装置１００は、検出した今回の尿量が、吸収性パッドＰＤ１の現在の吸収可能量（吸収可能残量）を超えると判定した場合には、吸収可能量が吸収限界に達したと推定する。

【0109】

例えば、吸収性パッドＰＤ１の現在の吸収可能量（吸収可能残量）が「１５０ｍｌ」であり、今回排尿された尿量が「２００ｍｌ」であったとする。係る例では、今回の尿量が現在の吸収可能量を超えているため、情報処理装置１００は、吸収可能量が吸収限界に達したと推定する。

【0110】

なお、情報処理装置１００は、検出した今回の尿量が、吸収性パッドＰＤ１の現在の吸収可能量（吸収可能残量）に対する所定割合（例えば、８割）に達したと判定した場合には、吸収可能量が吸収限界に達したと判定してもよい。これにより、情報処理装置１００は、吸収性パッドＰＤ１から尿が漏れ出す一歩手前のタイミングで交換アラートを出力させることができる。

【0111】

次に、ステップＳ１５での出力制御により、個人装置１０および施設装置３０によって出力される交換アラートの一例について説明する。ここでは、施設装置３０によって交換アラートの行われる場合を例に挙げるが、同様の出力は個人装置１０によっても行われてもよいものである。

【0112】

例えば、介護施設ＦＡ１の施設装置３０は、利用者の居室ごとに、当該居室にいる利用者の利用者情報（例えば、現在のステータス）が一覧表示されるステータス画面上にて、交換対象の利用者がどの利用者であるかを示す情報を出力する。例えば、推定結果パターン１の例では、施設装置３０は、交換対象の利用者が利用者Ｕ１１であり排便のため急ぎの交換が必要であることを介護者であるナースＮＡ１１が容易に認識できるような態様で、交換アラートをステータス画面に表示させる。

【0113】

また、例えば、推定結果パターン２の例では、施設装置３０は、交換対象の利用者が利用者Ｕ１１であり複数回の排尿によりそろそろ交換が必要であることを介護者であるナースＮＡ１１が容易に認識できるような態様で、交換アラートをステータス画面に表示させる。また、このような出力により、ナースＮＡ１１は、吸収性パッドＰＤ１の交換を実施するために、利用者Ｕ１１の要る居室Ｒ０１へと向かう。

【0114】

また、施設装置３０は、図１の例では、利用者Ｕ１１がどのような排泄を行ったか示された排泄履歴を情報処理装置１００から取得する。そして、施設装置３０は、取得した排泄記録を自装置内の所定の記憶部に自動記録する。これにより、介護施設ＦＡ１の介護者は、任意のタイミングで、介護施設ＦＡ１に入所している各利用者の排泄履歴を確認することができるようになるうえ、排泄履歴を例えば介護記録として手入力する必要がなくなるため便利である。

【0115】

なお、情報処理装置１００は、交換対象の利用者に対してより近くにいる介護者に交換アラートを通知してもよい。例えば、情報処理装置１００は、交換対象の利用者の位置情報と、介護者それぞれの位置情報とに基づいて、交換対象の利用者に対してより近くにいる介護者を特定する。そして、情報処理装置１００は、特定した介護者に交換アラートを通知する。この点について、図１の例を用いて説明する。

【0116】

図１の例では、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１１が排泄行為を行ったと推定したことにより、利用者Ｕ１１の位置情報と、利用者Ｕ１１が入所している介護施設ＦＡ１に居る各介護者の位置情報とに基づいて、交換対象の利用者Ｕ１１に対してより近くにいる介護者を特定する。例えば、情報処理装置１００は、交換対象の利用者Ｕ１１に対してより近くにいる介護者としてナースＮＡ１２を特定したとする。係る場合、情報処理装置１００は、ナースＮＡ１２の個人装置１０に対して、利用者Ｕ１１の吸収性パッドＰＤ１の交換を促すアラートを出力するよう制御する。

【0117】

このような情報処理装置１００によれば、排泄行為を行った利用者に対してより近くにいる介護者に向けて交換アラートを通知するため、より迅速かつ効率的な吸収性物品の交換を実現することができる。

【0118】

〔５．情報処理装置の構成〕
次に、図３を用いて、実施形態に係る情報処理装置１００について説明する。図３は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図３に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０とを有する。

【0119】

（通信部１１０について）
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等によって実現される。そして、通信部１１０は、ネットワークＮと有線または無線で接続され、例えば、デバイスＤＶｘ、個人装置１０、施設装置３０との間で情報の送受信を行う。

【0120】

（記憶部１２０について）
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory)、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子またはハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、利用者情報記憶部１２１と、センシング情報記憶部１２２と、施設情報記憶部１２３と、条件テーブル記憶部１２４とを有する。

【0121】

（利用者情報記憶部１２１について）
利用者情報記憶部１２１は、要介護者としての立場にあり、また、吸収性物品を着用している利用者に関する各種情報を記憶する。ここで、図４に実施形態に係る利用者情報記憶部１２１の一例を示す。図４の例では、利用者情報記憶部１２１は、「施設ＩＤ（Identifier）」、「物品情報」、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「排泄履歴」、「食事履歴」、「投薬履歴」、「運動量履歴」、「姿勢履歴」、「交換タイミング」、「排泄タイミング」といった項目を有する。

【0122】

「施設ＩＤ」は、「利用者ＩＤ」によって識別される利用者が入所している施設（例えば、介護施設）を識別する識別情報である。「利用者ＩＤ」は、「施設ＩＤ」によって識別される施設（例えば、介護施設）に入所している、要介護者としての立場にある利用者を識別する識別情報である。

【0123】

「排泄履歴」は、「いつ、便または尿のどちらが、どれだけの量排泄されたか、また、排便の場合は便質はどうであったか」といった、利用者による排泄行為の履歴を示す情報である。また、「排泄履歴」は、図１および図２で説明した排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴であってもよいし、排泄を確認した介護者からフィードバックされたものであってもよい。

【0124】

なお、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴とは、実施形態に係る推定ロジックを適用した推定処理による推定結果である。例えば、情報処理装置１００は、排便されたことを推定した場合には、電気的特性値の変化に基づいて、排便量や便質も推定することができる。また、例えば、情報処理装置１００は、排尿されたことを推定した場合には、電気的特性値の変化に基づいて、排尿量を推定することができる。

【0125】

また、図４の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対して、排泄履歴「排泄履歴♯１１」が対応付けられている。係る例は、利用者ＩＤ「Ｕ１１」によって識別される利用者（利用者Ｕ１１）は、「排泄履歴♯１１」が示すような内容でこれまで排泄してきている例を示す。

【0126】

「食事履歴」は、利用者が摂取した飲食物に関する飲食情報であり、利用者に関する「利用者情報」の一例である。

【0127】

また、「食事履歴」は、「利用者ＩＤ」によって識別される利用者が、「いつ、何を、どれだけの量食べたか（あるいは飲んだか）」といった、利用者による飲食の履歴を示す情報である。「食事履歴」は、介護者によって登録されてもよいし、利用者に与えられた飲食物が撮像された撮像画像であってもよい。また、係る飲食物が入れられた容器等に例えば所定のセンサ（カメラ等）が取付けられている場合には、情報処理装置１００は、係るセンサによって検出された情報（例えば、撮像画像）を食事履歴として取得し利用者情報記憶部１２１に格納してもよい。図４の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対して、食事履歴「食事履歴♯１１」が対応付けられている。係る例は、利用者ＩＤ「Ｕ１１」によって識別される着用者（利用者Ｕ１１）は、「食事履歴♯１１」が示すような内容でこれまで飲食してきている例を示す。

【0128】

「投薬履歴」は、利用者への投薬に関する投薬情報であり、利用者に関する「利用者情報」の一例である。

【0129】

「投薬履歴」は、「利用者ＩＤ」によって識別される利用者が、「いつ、どのような下剤を、どれだけの量投与されたか」といった、利用者による下剤投与の履歴を示す情報である。「投薬履歴」は、介護者によって登録されてもよいし、所定のセンサ（カメラ等）により利用者への投与の様子が検出されている場合には、情報処理装置１００は、係るセンサによって検出された情報（例えば、撮像画像）を投薬履歴として取得し利用者情報記憶部１２１に格納してもよい。図４の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対して、投薬履歴「投薬履歴♯１１」が対応付けられている。係る例は、利用者ＩＤ「Ｕ１１」によって識別される利用者（利用者Ｕ１１）は、「投薬履歴♯１１」が示すような内容で下剤投与されてきている例を示す。

【0130】

「運動量履歴」は、利用者の運動量を示す運動情報であり、利用者に対応する所定のセンサにより検出された情報であるセンサ情報の一例である。

【0131】

また、「運動量履歴」は、「利用者ＩＤ」によって識別される利用者が、「いつ、どれだけの運動量で行動したか」といった、利用者による運動量の履歴を示す情報である。図４の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対して、運動量履歴「運動量履歴♯１１」が対応付けられている。係る例は、利用者ＩＤ「Ｕ１１」によって識別される利用者（利用者Ｕ１１）は、「運動量履歴♯１１」が示すような運動量でこれまで行動してきている例を示す。

【0132】

「姿勢履歴」は、利用者の姿勢を示す姿勢情報であり、利用者に対応する所定のセンサにより検出された情報であるセンサ情報の一例である。

【0133】

また、「姿勢履歴」は、「利用者ＩＤ」によって識別される利用者が、「いつ、どのような姿勢であるか」といった、利用者による姿勢の履歴を示す情報である。図４の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対して、姿勢履歴「姿勢履歴♯１１」が対応付けられている。係る例は、利用者ＩＤ「Ｕ１１」によって識別される利用者（利用者Ｕ１１）は、時間経過に応じて「姿勢履歴♯１１」が示すような姿勢を示してしてきている例を示す。

【0134】

「排泄タイミング」は、「着用者ＩＤ」によって識別される着用者に対して予測された排泄タイミングであって、例えば「排泄履歴」に基づき予測された排泄タイミングに関する情報である。図４の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対して、排泄タイミング「排泄タイミング♯１１」が対応付けられている。係る例は、利用者ＩＤ「Ｕ１１」によって識別される利用者（利用者Ｕ１１）は、「排泄タイミング♯１１」が示すタイミング（例えば、時間帯）に排泄すると予測された例を示す。

【0135】

「交換タイミング」は、「利用者ＩＤ」によって識別される利用者に対して決定された交換時期であって、どれだけの回数排尿された際に吸収性物品を交換すべきであるか、排泄回数に応じた交換時期を示す情報である。図４の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対して、交換タイミング「交換タイミング♯１１」が対応付けられている。係る例は、利用者ＩＤ「Ｕ１１」によって識別される利用者（利用者Ｕ１１）に対しては、「交換タイミング♯１１」が示すような回数排尿された際には吸収性物品を交換すべきと決定された例を示す。

【0136】

なお、図４の例では、排泄履歴♯１１などのように概念的な記号を用いているが、実際には、これらを示す適切な数値、テキスト、画像（動画）等が登録される。

【0137】

（センシング情報記憶部１２２について）
センシング情報記憶部１２２は、デバイスＤＶｘによる検出結果（電気的特性値）に関する情報を記録する。ここで、図５に実施形態に係るセンシング情報記憶部１２２の一例を示す。図５の例では、センシング情報記憶部１２２は、「施設ＩＤ（Identifier）」、「利用者ＩＤ（Identifier）」、「デバイスＩＤ（Identifier）」、「センサＩＤ（Identifier）」、「静電容量履歴」、「電気抵抗履歴」といった項目を有する。

【0138】

「施設ＩＤ」は、「利用者ＩＤ」によって識別される利用者が入所している施設（例えば、介護施設）を識別する識別情報である。「利用者ＩＤ」は、「施設ＩＤ」によって識別される施設（例えば、介護施設）に入所している、要介護者としての立場にある利用者を識別する識別情報である。

【0139】

「デバイスＩＤ」は、吸収性パッドＰＤ１に取付けられるデバイスＤＶｘを識別する識別情報である。「センサＩＤ」は、図２で説明したように、デバイスＤＶｘが取付けられることにより、デバイスＤＶｘと上層電極ＥＲ１１１２とで構成されるようになるセンサ（上層センサＳＮｘ）を識別する識別情報である。また、「センサＩＤ」は、デバイスＤＶｘが取付けられることによりデバイスＤＶｘと下層電極ＥＲ２１２２とで構成されるようになるセンサ（下層センサＳＮｙ）を識別する識別情報である。

【0140】

図５の例では、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対して、デバイスＩＤ「ＤＶ１１」、センサＩＤ「上層；ＳＮ１１１」、センサＩＤ「下層；ＳＮ１１２」が対応付けられている。係る例は、利用者ＩＤ「Ｕ１１」によって識別される着用者（利用者Ｕ１１）が着用している吸収性パッドＰＤ１には、デバイスＩＤ「ＤＶ１１」によって識別されるデバイス（デバイスＤＶ１１）が取付けられている例を示す。また、係る例は、デバイスＤＶ１１と上層電極ＥＲ１１１２とで構成されるようになる上層センサＳＮｘは、「ＳＮ１１１」で識別され（上層センサＳＮ１１１）、デバイスＤＶ１１と下層電極ＥＲ２１２２とで構成されるようになる下層センサＳＮｙは、「ＳＮ１１２」で識別される（下層センサＳＮ１１２）例を示す。

【0141】

「静電容量履歴」は、対応する「センサＩＤ」によって識別されるセンサによって検出された静電容量の履歴に関する情報である。図５の例では、センサＩＤ「上層；ＳＮ１１１」に対して、静電容量履歴「静電容量履歴♯１１１」が対応付けられている。係る例は、センサＩＤ「上層；ＳＮ１１１」によって識別される上層センサＳＮｘ（上層センサＳＮ１１１）は、「静電容量履歴♯１１１」が示すように静電容量を検出してきている例を示す。

【0142】

「電気抵抗履歴」は、対応する「センサＩＤ」によって識別されるセンサによって検出された電気抵抗の履歴に関する情報である。図５の例では、センサＩＤ「上層；ＳＮ１１１」に対して、電気抵抗履歴「電気抵抗履歴♯１１１」が対応付けられている。係る例は、センサＩＤ「上層；ＳＮ１１１」によって識別される上層センサＳＮｘ（上層センサＳＮ１１１）は、「電気抵抗履歴♯１１１」が示すように電気抵抗を検出してきている例を示す。

【0143】

なお、図５の例では、静電容量履歴♯１１１などのように概念的な記号を用いているが、実際には、これらを示す適切な数値、テキスト等が登録される。

【0144】

（施設情報記憶部１２３について）
施設情報記憶部１２３は、施設に関する情報を記憶する。ここで、図６に実施形態に係る施設情報記憶部１２３の一例を示す。図６の例では、施設情報記憶部１２３は、「施設ＩＤ（Identifier）」、「施設装置ＩＤ（Identifier）」、「介護者ＩＤ（Identifier）」、「個人装置ＩＤ（Identifier）」、「介護者情報」といった項目を有する。

【0145】

「施設ＩＤ」は、利用者が入所している施設（例えば、介護施設）を識別する識別情報である。「施設装置ＩＤ」は、「施設ＩＤ」によって識別される施設で利用されている施設装置３０を識別する識別情報である。「介護者ＩＤ」は、「施設ＩＤ」によって識別される施設に所属している介護者を識別する識別情報である。「個人装置ＩＤ」は、「介護者ＩＤ」によって識別される介護者によって利用されている個人装置１０を識別する識別情報である。「介護者情報」は、「介護者ＩＤ」によって識別される介護者に関する情報を示す。「介護者情報」は、例えば、「介護者ＩＤ」によって識別される介護者の属性情報（氏名、年齢、職位など）、勤務歴、勤務スケジュールなどである。

【0146】

図６の例では、施設ＩＤ「ＦＡ１」に対して、施設装置ＩＤ「３０－１１」などが対応付けられている。係る例は、施設ＩＤ「ＦＡ１」によって識別される施設（介護施設ＦＡ１）では、施設装置ＩＤ「３０－１１」によって識別される施設装置３０（施設装置３０－１１）が利用されている例を示す。また、図６の例では、介護者ＩＤ「ＮＡ１１」に対して、個人装置ＩＤ「１０－１１」、介護者情報「介護者情報♯１１」が対応付けられている。係る例は、介護者ＩＤ「ＮＡ１１」によって識別される介護者（ナースＮＡ１１）は、個人装置ＩＤ「１０－１１」によって識別される個人装置１０（個人装置１０－１１）を利用しており、また、「介護者情報♯１１」が示すような属性や勤務状況である例を示す。

【0147】

なお、図６の例では、介護者情報♯１１などのように概念的な記号を用いているが、実際には、これらを示す適切な数値、テキスト等が登録される。

【0148】

（条件テーブル記憶部１２４について）
条件テーブル記憶部１２４は、排便情報と排尿情報との組合せが、どのような組合せになった場合にどのようなサービスを提供するのか、組合せの条件を規定するテーブルを記憶する。図７は、実施形態に係る条件テーブル記憶部１２４の一例を示す図である。

【0149】

図７の例では、条件番号「１」によって識別される「条件」であって、「排便情報」と「排尿情報」とが組合された条件として、排便情報「排便あり」、排尿情報「排尿なし、または、排尿あり」が規定され、さらに、サービス内容「交換アラート」が対応付けられている。係る例は、排便情報「排便あり」、排尿情報「排尿なし、または、排尿あり」という組合せが成立した場合（利用者による排尿の有無に拘わらず、利用者が排便したと推定される場合）には、「利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる」よう規定されている例を示す。

【0150】

また、図７の例では、条件番号「２」によって識別される「条件」であって、「排便情報」と「排尿情報」とが組合された条件として、排便情報「排便なし」、排尿情報「排尿排尿あり」が規定され、さらに吸収性物品の状態「排尿により吸収限界に到達」との条件が追加されている。そして、サービス内容「交換アラート」が対応付けられている。係る例は、排便情報「排便なし」、排尿情報「排尿あり」という組合せが成立し、さらに、吸収性物品の状態「排尿により吸収限界に到達」が満たされた場合（利用者が排便していない状態で排尿したと推定される場合、かつ、排尿により吸収性物品の吸収可能量が吸収限界に達したと推定される場合）には、「利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる」よう規定されている例を示す。

【0151】

また、図７の例では、条件番号「３」によって識別される「条件」であって、「排便情報」と「排尿情報」とが組合された条件として、排便情報「排便あり」、排尿情報「排尿排尿あり」が規定され、さらに排便と排尿との関係性「排便の次に排尿された」との条件が追加されている。そして、サービス内容「交換アラート」が対応付けられている。係る例は、排便情報「排便あり」、排尿情報「排尿あり」という組合せが成立し、さらに、排便と排尿との関係性「排便の次に排尿された」が満たされた場合には、「利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる」よう規定されている例を示す。

【0152】

例えば、情報処理装置１００は、図１のステップＳ１２での推定処理により、利用者Ｕ１１を対象に、排便され（排便あり）、かつ、排尿された（排尿あり）と推定したとする（推定結果パターン３）。係る場合、情報処理装置１００は、ステップＳ１３では排便されたことを示す情報（排便情報の一例）と、排尿されたことを示す情報（排尿情報の一例）とを個別に取得することになる。また、情報処理装置１００は、排便も排尿もありと推定した今回の場合、便の次に尿が排泄されたか否かを推定する。ここでは、情報処理装置１００は、便の次に尿が排泄されたと推定したとする。

【0153】

また、情報処理装置１００は、ステップＳ１４において、条件テーブル記憶部１２４（図７）を参照し、「排便あり」、「排尿あり」、「排便の次に排尿された」という組合せによって満たされる条件として条件３（条件番号３）を特定する。そして、情報処理装置１００は、条件３に対応付けられるサービス「交換アラート」を提供対象のサービスとして特定する。

【0154】

このように、推定結果パターン３の例では、情報処理装置１００は、利用者Ｕ１１に対応する排便情報および排尿情報に基づき、利用者が排便と排尿の両方を行ったと推定している。また、情報処理装置１００は、係る推定結果に応じて、便の次に尿が排泄されたと推定したことで、利用者Ｕ１１が着用する吸収性パッドＰＤ１の交換を促すアラートを出力させている。

【0155】

例えば、排便された後、吸収性パッドＰＤ１を交換しない（できない）といった状況が想定される。このような状況に対応できるよう、情報処理装置１００は、例えば、排便された後に排尿された場合には、吸収性パッドＰＤ１の交換を促すアラートを出力させる。そして、このような情報処理装置１００によれば、便が排泄された後に尿が排泄されることによる漏れリスクの高い状況を伝達できるため、排便漏れや排便漏れに伴う後始末作業を未然に防止することができるようになる。

【0156】

（制御部１３０について）
図３に戻り、制御部１３０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）等によって、情報処理装置１００内部の記憶装置に記憶されている各種プログラムがＲＡＭを作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現される。

【0157】

図３に示すように、制御部１３０は、受信部１３１と、推定部１３２と、取得部１３３と、サービス提供部１３４と、判定部１３５と、学習部１３６と、情報制御部１３７と、評価部１３８と、決定部１３９とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図３に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。また、制御部１３０が有する各処理部の接続関係は、図３に示した接続関係に限られず、他の接続関係であってもよい。

【0158】

（受信部１３１について）
受信部１３１は、利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報とをそれぞれ個別に取得する。

【0159】

図１で説明したように、デバイスＤＶｘの上層センサＳＮｘは、連続的に、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での静電容量および電気抵抗を検出し、検出結果を情報処理装置１００に送信する。また、デバイスＤＶｘの下層センサＳＮｙは、連続的に、カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２間での静電容量および電気抵抗を検出し、検出結果を情報処理装置１００に送信する。

【0160】

このように、センサごとに個別に検出結果が送信が行われることで、受信部１３１は、上層センサＳＮｘにより検出された電気的特性値（排便情報の一例）と、下層センサＳＮｙにより検出された電気的特性値（排尿情報の一例）とをそれぞれ個別に取得（受信）する。また、受信部１３１は、「利用者ＩＤ」と、「デバイスＩＤ」と、「センサＩＤ」と、今回取得した「静電容量」と、今回取得した「電気抵抗」とを対応付けたものを一つの履歴として、センシング情報記憶部１２２に格納する。

【0161】

（推定部１３２について）
推定部１３２は、電気的特性値の履歴（静電容量履歴、電気抵抗履歴）に基づいて、利用者ごとに、吸収性パッドＰＤ１での排泄行為が行われたか否かを推定する。例えば、推定部１３２は、電気的特性値の履歴に基づいて、利用者ごとに、排便または排尿のうち少なくともいずれかの排泄行為が行われたか否かを推定することで、排泄行為が行われたか否かを推定する。具体的には、推定部１３２は、電気的特性値の履歴に対して、図２で説明した推定ロジックを適用することで推定処理を行う。

【0162】

より詳細には、推定部１３２は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量および電気抵抗に変化があったか否か、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量および電気抵抗に変化があったか否か、そして変化があった場合には、時間経過に応じてどのような変化の挙動が示されたか、といった３要素の検出を行う。そして、推定部１３２は、検出結果に基づいて、排泄行為が行われたか否かを総合的に推定する。なお、推定部１３２による推定処理の詳細については、図９で説明する。

【0163】

また、推定部１３２は、排泄行為が行われたと推定した場合（すなわち、排泄検知した場合）には、排泄行為の詳細（いつ、便または尿のどちらが、どれだけの量排泄されたか、また、排便の場合は便質はどうであったか）を排泄履歴として利用者情報記憶部１２１に格納する。また、推定部１３２は、このような排泄履歴を個人装置１０や施設装置３０に送信することで、排泄履歴を自動記録させることができる。また、推定部１３２は、推定処理による推定結果に対する介護者のフィードバック（実際に排泄されていたかどうか）の内容を排泄履歴として格納してもよい。

【0164】

（取得部１３３について）
取得部１３３は、利用者の排便に関する情報である排便情報と、当該利用者の排尿に関する情報である排尿情報とをそれぞれ個別に取得する。例えば、取得部１３３は、推定部１３２による推定処理により排泄行為が行われたと推定された場合、排便または排尿のうちどちらが行われたかといった実際の推定結果を取得する。具体的には、取得部１３３は、排便されたか否かを示す情報（利用者の排便に関する情報である排便情報）と、排尿されたか否かを示す情報（利用者の排尿に関する情報である排尿情報）とを個別に取得する。

【0165】

（サービス提供部１３４について（１））
サービス提供部１３４は、取得部１３３により取得された排便情報と排尿情報との組合せによって満たされる条件に応じたサービスを提供する。

【0166】

例えば、サービス提供部１３４は、排便情報および排尿情報に基づき、利用者による排尿の有無に拘わらず、利用者が排便したと推定される場合（図７の条件１が満たされる場合）には、推定対象の利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。

【0167】

また、サービス提供部１３４は、排便情報および排尿情報に基づき、利用者が排便していない状態で排尿したと推定される場合には、排尿により吸収性物品の状態が所定の状態になったか否かに基づいて、吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。具体的には、サービス提供部１３４は、利用者が排便していない状態で排尿したと推定される場合、かつ、今回の排尿により吸収性物品の吸収可能量が吸収限界に達したと推定される場合（図７の条件２が満たされる場合）には、推定対象の利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。

【0168】

また、サービス提供部１３４は、排便情報および排尿情報に基づき、尿と便とが所定の順序で排出されたと推定される場合には、吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。具体的には、サービス提供部１３４は、便の次に尿が排泄されたと推定される場合には、推定対象の利用者が着用する吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる。

【0169】

また、サービス提供部１３４は、吸収性物品の交換を促すアラートを出力させる制御として、推定対象の利用者に対応する施設装置３０あるいは個人装置１０に対して、推定対象の利用者の吸収性物品の交換を促すアラートを出力するよう制御する。

【0170】

また、サービス提供部１３４は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づく所定のサービスをさらに提供する。また、サービス提供部１３４は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴と、利用者に関する利用者情報とに基づく所定のサービスをさらに提供する。また、サービス提供部１３４は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴と、利用者に対応する所定のセンサにより検出された情報であるセンサ情報とに基づく所定のサービスをさらに提供する。ここで、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴とは、実施形態に係る推定ロジックを適用した推定処理（推定部１３２による推定処理）による推定結果、または、係る推定結果の通知を受けた介護者からのフィードバック（実際に排泄されていたかどうか）である。

【0171】

ここで、利用者に関する利用者情報としては、利用者が摂取した飲食物に関する飲食情報（食事履歴）や、利用者への投薬に関する投薬情報（投薬履歴）が挙げられる。また、図４では、不図示であるが、利用者情報としては、利用者の肌状態の変化を示す肌情報も挙げられる。肌情報には、例えば、どのような肌トラブルがあったかといった肌トラブル履歴も含まれる。

【0172】

また、利用者に対応する所定のセンサとしては、ジャイロセンサ、ＧＰＳセンサ、温湿度センサなどが挙げられる。例えば、デバイスＤＶｘは、これらセンサの少なくともいずれかを有することができる。また、一方で、利用者に対してこれらセンサを有する端末装置（例えば、ウェアラブル端末）が装着されていてもよい。

【0173】

ジャイロセンサにより検出された情報からは、利用者の運動量、姿勢、体動を推定することができる。したがって、利用者情報記憶部１２１に記憶される「運動量履歴」や「姿勢履歴」は、ジャイロセンサにより検出された情報に基づき推定されたものである。また、ＧＰＳセンサにより検出された情報からは、利用者の位置情報を推定することができる。

【0174】

また、吸収性物品内で排泄された場合、吸収性物品内の温度や湿度が変化する。したがって、温湿度センサにより検出された情報を、推定部１３２による推定処理に組み合わせることで、より高精度な排泄検知を実現することができる。

【0175】

また、サービス提供部１３４は、上記の所定のサービスを提供できるよう、以下に説明する各処理部と連携する。以下では、サービス提供部１３４と連携することで、サービス提供部１３４に対して所定のサービスの提供を行わせる各処理部について説明する。

【0176】

（判定部１３５について）
判定部１３５は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づいて、利用者の排泄状況が所定の状況であるか否かを判定する。例えば、判定部１３５は、利用者ごとの排泄履歴に基づいて、当該利用者が「所定期間以上排泄していない」という状況であるか否かを判定する。利用者Ｕ１１を例に挙げると、判定部１３５は、利用者情報記憶部１２１から、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対応付けられる「排泄履歴」を抽出する。そして、判定部１３５は、抽出した「排泄履歴」に基づいて、利用者Ｕ１１が「所定期間以上排便（または排尿）していない」という状況であるか否かを判定する。

【0177】

例えば、判定部１３５は、利用者Ｕ１１について、「所定期間以上排便していない」という状況であると判定したとする。係る場合、サービス提供部１３４は、利用者Ｕ１１が「所定期間以上排便していない」という状況であることを示すアラートを出力させる。例えば、サービス提供部１３４は、施設装置３０に対して、利用者Ｕ１１が「所定期間以上排便していない」という状況であることを示すアラート出力させるとともに、下剤投与を提案する提案情報を通知する。

【0178】

このような情報処理装置１００によれば、介護者に対して利用者の健康状態への気付きを与えることができるため、利用者のＱＯＬを向上させることができる。

【0179】

なお、例えば、判定部１３５は、利用者Ｕ１１について、「所定期間以上排尿していない」という状況であると判定したとする。係る場合、サービス提供部１３４は、施設装置３０に対して、利用者Ｕ１１が「所定期間以上排尿していない」という状況であることを示すアラート出力させるとともに、「尿管閉塞の可能性あり」を通知してもよい。

【0180】

また、判定部１３５は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴と、食事履歴とに基づいて、利用者の排泄状況が所定の状況であるか否かを判定してもよい。利用者Ｕ１１を例に説明すると、例えば、判定部１３５は、利用者Ｕ１１が摂取した水分の水分量と、水分を摂取した後での利用者Ｕ１１の排泄履歴とに基づいて、利用者Ｕ１１の排泄状況が所定の状況であるか否かを判定する。例えば、判定部１３５は、利用者Ｕ１１が摂取した水分の水分量と、水分を摂取した後での利用者Ｕ１１の排尿履歴とに基づいて、利用者Ｕ１１が過剰な排尿状態、あるいは、過少な排尿であるか否かを判定する。

【0181】

例えば、判定部１３５は、利用者Ｕ１１について、「過剰な排尿状態」と判定したとする。係る場合、サービス提供部１３４は、利用者Ｕ１１が「過剰な排尿状態」という状況であることを示すアラートを出力させる。

【0182】

（学習部１３６について）
学習部１３６は、各利用者について、当該利用者の排泄状況の傾向を学習する。例えば、学習部１３６は、利用者の排泄履歴（排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴）と、当該利用者が摂取した飲食物に関する飲食情報（食事履歴）とに基づいて、当該利用者の排泄状況と、当該利用者の飲食状況との関係性を学習する。このような学習によれば、排泄履歴によって示される排泄状況と、飲食情報によって示される飲食状況との間で所定の関係性が得られる場合がある。一例を示すと、「何を、どれだけの量食べると（あるいは飲むと）、どれだけの量の排泄物が、摂取後どれだけの間隔で排泄される傾向にあるか」といった飲食状況と排泄状況との関係性が得られる場合がある。

【0183】

また、例えば、学習部１３６は、利用者の排泄履歴（排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴）と、当該利用者への投薬に関する投薬情報（投薬履歴）とに基づいて、当該利用者の排泄状況と、当該利用者の下剤状況との関係性を学習する。このような学習によれば、排泄履歴によって示される排泄状況と、投薬情報によって示される投薬状況との間で所定の関係性が得られる場合がある。一例を示すと、「どのようなタイミングで、どのような下剤をどれだけの量投与すると、投与後どれだけの間隔でどのような便質の便がどれだけの量排泄される傾向にあるか」といった下剤状況と排泄状況との関係性が得られる場合がある。

【0184】

また、例えば、学習部１３６は、利用者の排泄履歴（排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴）と、当該利用者の姿勢を示す姿勢情報（姿勢履歴）とに基づいて、利用者の排泄状況と、当該利用者の姿勢状況との関係性を学習する。このような学習によれば、「どのような姿勢にあるとき、どれだけの量の排泄物が排泄される傾向にあるか（あるいは、どれだけの排泄頻度の傾向にあるか）」といった姿勢状況と排泄状況との関係性が得られる場合がある。一例を示すと、「特定の姿勢の状態にあるときは、排泄回数が多い、あるいは、排泄量が多い」といった傾向が得られる場合がある。

【0185】

また、学習部１３６は、利用者の排泄履歴（排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴）と、時間帯とに基づいて、利用者の排泄状況と時間帯との関係性を学習することもできる。このような学習によれば、「どのような時間帯に、どれだけの量の排泄物が排泄される傾向にあるか（あるいは、どれだけの排泄頻度の傾向にあるか）」といった時間帯と排泄状況との関係性を得られる場合がある。一例を示すと、「特定の時間帯（例えば、夜間）では、排泄回数が多い、あるいは、排泄量が多い」といった傾向が得られる場合がある。

【0186】

また、例えば、学習部１３６は、利用者の排泄履歴（排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴）と、当該利用者の体動を示す体動情報（体動履歴）とに基づいて、当該利用者の排泄状況と、当該利用者の体動状況との関係性を学習する。このような学習によれば、「どのような体動にあるとき、排泄行為が行われる傾向にあるか」いった体動状況と排泄状況との関係性が得られる場合がある。一例を示すと、「小刻みに動いた後に排泄されやすい」といった傾向が得られる場合がある。

【0187】

また、例えば、学習部１３６は、利用者の排泄履歴（排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴）と、当該利用者の肌状態の変化を示す肌情報とに基づいて、利用者の排泄状況と、当該利用者の肌状況との関係性を学習する。例えば、学習部１３６は、排泄量と肌トラブルとの関係性を学習する。また、例えば、学習部１３６は、排泄頻度と肌トラブルとの関係性を学習する。

【0188】

（情報制御部１３７について）
情報制御部１３７は、吸収性物品に関する各種制御を行う。例えば、情報制御部１３７は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づいて、利用者が排泄する排泄タイミングに関する制御を行う。例えば、情報制御部１３７は、排泄履歴と、利用者情報（食事履歴、投薬履歴、肌情報）に基づいて、排泄タイミングに関する制御を行う。また、例えば、情報制御部１３７は、排泄履歴と、センサ情報（運動量履歴、姿勢履歴、体動履歴）に基づいて、排泄タイミングに関する制御を行う。係る場合、情報制御部１３７は、例えば、学習部１３６による学習結果に基づいて、排泄タイミングに関する制御を行う。

【0189】

また、例えば、情報制御部１３７は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づいて、食事、下剤、吸収性物品などに関する各種提案やアドバイスの制御を行う。例えば、情報制御部１３７は、排泄履歴と、学習部１３６による学習結果とを組み合わせることで、食事、下剤、吸収性物品などに関する各種提案やアドバイスの制御を行う。

【0190】

（排泄タイミングに関する制御）
まず、情報制御部１３７による排泄タイミングに関する制御について説明する。例えば、情報制御部１３７は、学習部１３６により学習された関係性（学習結果）であって、処理対象の利用者の排泄履歴によって示される排泄状況と、当該利用者の飲食情報によって示される飲食状況との関係性に基づいて、当該利用者が排泄する排泄タイミングを予測する。

【0191】

また、情報制御部１３７は、学習部１３６により学習された関係性（学習結果）であって、処理対象の利用者の排泄履歴によって示される排泄状況と、当該利用者の投薬情報によって示される投薬状況との関係性に基づいて、当該利用者が排泄する排泄タイミングを予測してもよい。

【0192】

また、情報制御部１３７は、排泄履歴によって示される排泄状況と、飲食情報によって示される飲食状況との関係性、および、排泄履歴によって示される排泄状況と、投薬情報によって示される投薬状況との関係性を組み合わせることで、さらに精緻な排泄タイミング予測を実現することができる。例えば、情報制御部１３７は、「飲食が行われたタイミングに対して、どのようなタイミングで、どのような下剤をどれだけの量投与すると、投与後どれだけの間隔でどのような便質の便がどれだけの量排泄される傾向にあるか」といった排泄状況、飲食状況、下剤状況の関係性に基づいて、排泄タイミング予測することができる。

【0193】

また、情報制御部１３７は、処理対象の利用者について予測した排泄タイミングが、この利用者に対応する介護者に通知されるよう、排泄タイミングを示す情報をサービス提供部１３４に出力する。

【0194】

また、情報制御部１３７は、排泄履歴によって示される排泄状況に基づいて、処理対象の利用者の吸収性物品を交換すべき交換タイミングを決定してもよい。例えば、情報制御部１３７は、学習部１３６により学習された関係性（学習結果）であって、処理対象の利用者の排泄状況と、当該利用者の姿勢状況との関係性に基づいて、当該利用者の吸収性物品を交換すべき交換タイミングを決定する。

【0195】

例えば、処理対象の利用者について「小刻みに動いた後に排泄されやすい」といった傾向が得られている場合には、情報制御部１３７は、係る利用者の交換タイミングとして、小刻みに動くという体動を示したタイミングを決定する。また、例えば、処理対象の利用者について「特定の時間帯（例えば、夜間）では、排泄回数が多い、あるいは、排泄量が多い」といった傾向が得られている場合には、情報制御部１３７は、係る利用者の交換タイミングとして、この特定の時間帯を決定する。

【0196】

また、例えば、情報制御部１３７は、学習部１３６により学習された関係性（学習結果）であって、処理対象の利用者の排泄状況と、当該利用者の肌状況との関係性に基づいて、当該利用者の吸収性物品を交換すべき交換タイミングを決定してもよい。例えば、処理対象の利用者について「特定の排泄量で排泄された場合肌トラブルを起こしやすい」といった傾向が得られている場合には、情報制御部１３７は、係る利用者の交換タイミングとして、特定の排泄量で排泄されたタイミングを決定する。

【0197】

また、情報制御部１３７は、処理対象の利用者について決定した交換タイミングとなった場合には、吸収性物品の交換を促すアラートをこの利用者に対応する介護者に通知するるようサービス提供部１３４を制御する。

【0198】

また、情報制御部１３７は、排泄履歴に基づいて、どれだけの回数排尿された際に吸収性物品を交換すべきであるか、排尿回数に応じた交換タイミングを決定してもよい。例えば、情報制御部１３７は、排泄履歴によって示される排尿量の状況に基づいて、どれだけの回数排尿された際に吸収性物品を交換すべきであるか、排尿回数に応じた交換タイミングを決定する。この点について、利用者Ｕ１１を例に説明する。

【0199】

例えば、情報制御部１３７は、利用者Ｕ１１の排泄履歴に基づいて、利用者Ｕ１１による１回の排尿行為あたりの平均尿量を算出する。そして、情報制御部１３７は、算出した平均尿量と、利用者Ｕ１１が着用する吸収性物品（例えば、吸収性パッドＰＤ１）の吸収可能量とを比較することで、利用者Ｕ１１がどれだけの回数排尿した際に吸収性物品を交換すべきか、排尿回数に応じた交換タイミングを決定する。

【0200】

例えば、利用者Ｕ１１による１回の排尿行為あたりの平均尿量は「１００ｍｌ」であり、吸収性パッドＰＤ１の初期状態での吸収可能量は「３００ｍｌ」であるとする。係る場合、情報制御部１３７は、「３回」排尿されると、吸収性パッドＰＤ１の吸収可能量が吸収限界に達すると判定することにより、「３回」排尿された時点を吸収性パッドＰＤ１を交換する交換タイミングとして決定する。

【0201】

また、例えば、情報制御部１３７は、推定部１３２により利用者Ｕ１１が「３回」排尿したと推定されたことにより、利用者Ｕ１１が「３回」排尿したことを認識すると、交換を促すアラートを利用者Ｕ１１に対応する介護者に通知するようサービス提供部１３４を制御する。

【0202】

なお、情報制御部１３７は、これまで説明してきたように、尿量と吸収性物品の吸収可能量とに基づく吸収限界に達したか否かの判断により、吸収性物品の交換に関する制御を行うのではなく、吸収性物品の濡れ具合に基づいて、交換タイミングを決定してもよい。例えば、情報制御部１３７は、吸収性物品が現在吸収している水分、あるいは、吸収性物品の表面（例えば、トップシート）に含まれる水分に基づいて、吸収性物品がどれだけ濡れているかを指標する濡れスコアを算出する。そして、情報制御部１３７は、算出した濡れスコアが所定値以上であることにより吸収性物品が十分濡れていると判断された場合には、現時点で交換タイミングになったと判定する。また、情報制御部１３７は、サービス提供部１３４に対して交換アラートを出力するよう制御する。

【0203】

また、情報制御部１３７は、排泄履歴と、下剤が投与されたタイミングとに基づいて、吸収性物品を交換すべき交換タイミングを決定してもよい。例えば、学習部１３６による学習では、「どのようなタイミングで、どのような下剤をどれだけの量投与すると、投与後どれだけの間隔でどのような便質の便がどれだけの量排泄される傾向にあるか」といった下剤状況と排泄状況との関係性が得られる場合がある。したがって、情報制御部１３７は、下剤が投与された利用者について、このような関係性が得られている場合には、この関係性に基づいて交換タイミングを決定する。

【0204】

また、これまで情報制御部１３７が排泄タイミングや交換タイミングに関する制御を行う例を示したが、情報制御部１３７は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づいて、利用者に下剤を投与する投薬タイミングを決定してもよい。例えば、情報制御部１３７は、学習部１３６により学習された関係性（学習結果）であって、処理対象の利用者の排泄履歴によって示される排泄状況と、当該利用者の投薬情報によって示される投薬状況との関係性に基づいて、当該利用者に下剤を投与する投薬タイミングを決定する。

【0205】

例えば、処理対象の利用者について「食事後間もない下剤投与では軟便になりやすいい」といった傾向が得られている場合には、情報制御部１３７は、処理対象の利用者に下剤を投与する投薬タイミングとして、食事後２時間以上の間隔を空けたタイミングを決定する。また、情報制御部１３７は、決定した投薬タイミングとなった場合には、投薬を促すアラートをこの利用者に対応する介護者に通知するようサービス提供部１３４を制御する。

【0206】

また、情報制御部１３７は、排泄タイミングや交換タイミングに基づいて、利用者をトイレへと誘導する誘導タイミングをさらに決定してもよい。また、情報制御部１３７は、利用者の不穏行動に基づいて、誘導タイミングをさらに決定することもできる。

【0207】

例えば、情報制御部１３７は、処理対象の利用者の姿勢情報に基づき不穏行動を検出できた場合、検出した不穏行動と当該利用者の排泄履歴とに基づいて、当該利用者に適した誘導タイミングを決定する。例えば、処理対象の利用者について「特定の時間帯に不穏行動をとる」といった傾向が得られているとする。係る場合、情報制御部１３７は、処理対象の利用者が排泄行為をする傾向にある時間帯のうち、不穏行動をとりやすい時間帯以外の時間帯を、当該利用者に適した誘導タイミングとして決定する。また、情報制御部１３７は、決定した誘導タイミングがこの利用者に対応する介護者に通知されるよう、誘導タイミングを示す情報をサービス提供部１３４に出力する。

【0208】

（提案、アドバイスに関する制御）
次に、情報制御部１３７による各種提案やアドバイスの制御について説明する。例えば、情報制御部１３７は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づいて、処理対象の利用者に適した食事内容を決定する。

【0209】

例えば、情報制御部１３７は、学習部１３６により学習された関係性（学習結果）であって、処理対象の利用者の排泄履歴によって示される排泄状況と、当該利用者の飲食情報によって示される飲食状況との関係性に基づいて、当該利用者に適した食事内容を決定する。例えば、処理対象の利用者について「特定の食事内容の場合には、下剤を必要としない自然排便が起こりやすい」といった傾向が得られている場合には、情報制御部１３７は、係る利用者に適した食事内容として、この特定の食事内容を決定する。また、情報制御部１３７は、決定した食事内容を、処理対象の利用者に適した食事内容として提案する提案情報を生成する。そして、情報制御部１３７は、これをサービス提供部１３４に出力することで食事提案を行うよう制御する。

【0210】

また、情報制御部１３７は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づいて、処理対象の利用者に適した吸収性物品を選択してもよい。例えば、情報制御部１３７は、推奨候補の吸収性物品のうち、処理対象の利用者の排泄履歴によって示される排泄量の状況に応じたスペックの吸収性物品を、処理対象の利用者に適した吸収性物品として選択する。また、情報制御部１３７は、選択した吸収性物品を、処理対象の利用者に適した吸収性物品として推奨する推奨情報を生成する。そして、情報制御部１３７は、これをサービス提供部１３４に出力することで最適な製品提案を行うよう制御する。この点について、利用者Ｕ１１を例に説明する。

【0211】

例えば、情報制御部１３７は、利用者Ｕ１１の排泄履歴に基づいて、所定期間（例えば、３時間）あたりの平均尿量を算出する。そして、情報制御部１３７は、推奨候補の吸収性物品のうち、算出した平均尿量に応じたスペックの吸収性物品を、利用者Ｕ１１に適した吸収性物品として選択する。例えば、情報制御部１３７は、推奨候補の吸収性物品のうち、算出した平均尿量を吸収するに十分な吸収能を有する吸収性物品を、利用者Ｕ１１に適した吸収性物品として選択する。また、情報制御部１３７は、選択した吸収性物品を利用者Ｕ１１に適した吸収性物品として推奨する推奨情報を生成する。そして、情報制御部１３７は、生成した推奨情報をサービス提供部１３４に出力することで、係る推奨情報を処理対象の利用者に対応する介護士に通知するよう制御する。

【0212】

また、例えば、情報制御部１３７は、利用者Ｕ１１の排泄履歴に基づいて、利用者Ｕ１１による１回の排尿行為あたりの平均尿量を算出してもよい。係る場合、情報制御部１３７は、推奨候補の吸収性物品のうち、算出した平均尿量に応じたスペックの吸収性物品を、利用者Ｕ１１に適した吸収性物品として選択する。例えば、情報制御部１３７は、平均尿量が所定値より多い場合には、推奨候補の吸収性物品のうち、一度の排尿量が多い人向けの吸収性物品を、利用者Ｕ１１に適した吸収性物品として選択する。また、例えば、情報制御部１３７は、平均尿量が所定値より多い場合には、推奨候補の吸収性物品のうち、排尿力（尿圧）が高い人向けの吸収性物品を、利用者Ｕ１１に適した吸収性物品として選択してもよい。

【0213】

また、情報制御部１３７は、所定の時間帯ごとに、当該時間帯において利用者に着用させるに最適な吸収性物品を選択してもよい。例えば、学習部１３６により、利用者Ｕ１１は、昼間の時間帯では、排泄回数が少ない（あるいは、排泄量が少ない）といった傾向が得られた一方で、夜間の時間帯では、排泄回数が多い（あるいは、排泄量が多い）といった傾向が得られたとする。そうすると、情報制御部１３７は、利用者Ｕ１１について、昼間の時間帯で着用させるに最適な吸収性物品として、薄型の吸収性物品を選択する。また、情報制御部１３７は、係る傾向の利用者について、夜間の時間帯で着用させるに最適な吸収性物品として、吸収能の高いの吸収性物品を選択する。

【0214】

また、情報制御部１３７は、昼間の時間帯では薄型の吸収性物品を利用者Ｕ１１に使用してみるようアドバイスするアドバイス情報と、夜間の時間帯では吸収能の高い吸収性物品を利用者Ｕ１１に使用してみるようアドバイスするアドバイス情報とを生成する。そして、情報制御部１３７は、生成したアドバイス情報をサービス提供部１３４に出力することで、係るアドバイス情報を処理対象の利用者に対応する介護士に通知するよう制御する。

【0215】

また、情報制御部１３７は、学習部１３６により学習された関係性（学習結果）であって、処理対象の利用者の排泄状況と、当該利用者の姿勢状況と、当該利用者の肌情報の関係性に基づいて、当該利用者に適した体位変換回数を決定してもよい。例えば、「体位変換回数が所定回数以下である利用者は、排泄物による肌トラブルを起こしやすい」といった傾向が得られており、処理対象の利用者には「体位変換回数が所定回数以下」という条件が当てはまるものとする。係る場合、情報制御部１３７は、処理対象の利用者に適した体位変換回数として、この所定回数より多い特定の回数を決定する。また、情報制御部１３７は、決定した回数より多くの体位変換を試みるようアドバイスするアドバイス情報を生成する。そして、情報制御部１３７は、生成したアドバイス情報をサービス提供部１３４に出力することで、係るアドバイス情報を処理対象の利用者に対応する介護士に通知するよう制御する。

【0216】

また、情報制御部１３７は、利用者の離床時間と、当該利用者の排泄履歴とに基づいて、当該利用者に適した離床時間を決定してもよい。例えば、情報制御部１３７は、利用者が普段離床している可能性が高い時間帯のうち、当該利用者が排泄しやすい時間帯を、当該利用者を離床させておく時間帯として決定する。また、情報制御部１３７は、決定した時間帯では利用者を離床させておくようアドバイスするアドバイス情報を生成する。そして、情報制御部１３７は、生成したアドバイス情報をサービス提供部１３４に出力することで、係るアドバイス情報をこの利用者に対応する介護士に通知するよう制御する。

【0217】

（サービス提供部１３４について（２））
判定部１３５、学習部１３６、情報制御部１３７について説明したが、サービス提供部１３４は、これら処理部と連携することにより、実質、以下のような処理を行う。

【0218】

サービス提供部１３４は、排便情報および前記排尿情報から得られた排泄履歴に基づく所定のサービスを提供する。

【0219】

例えば、サービス提供部１３４は、排泄履歴に基づき、利用者の排泄状況が所定の状況であると判定された場合には、当該利用者の排泄状況が当該所定の状況にあることを示すアラートを出力させる。また、サービス提供部１３４は、排泄履歴に基づき予測されたタイミングであって、前利用者が排泄する排泄タイミングに関する情報を出力させる。

【0220】

また、サービス提供部１３４は、排泄履歴に基づき予測されたタイミングであって、利用者が排泄する排泄タイミングに関する情報を出力させる。また、サービス提供部１３４は、吸収性物品のうち、排泄履歴によって示される排泄量の状況に応じたスペックの吸収性物品を、利用者に使用することが推奨される推奨製品として提案する。また、サービス提供部１３４は、排泄履歴によって示される排尿量の状況に基づき決定された交換時期であって、どれだけの回数排尿された際に吸収性物品を交換すべきであるか、排尿回数に応じた交換時期を提案する。

【0221】

また、サービス提供部１３４は、排便情報および前記排尿情報から得られた排泄履歴と、利用者に関する利用者情報とに基づく所定のサービスを提供する。

【0222】

例えば、サービス提供部１３４は、排泄履歴と、利用者が摂取した飲食物に関する飲食情報とに基づく所定のサービスを提供する。例えば、サービス提供部１３４は、排泄履歴によって示される排泄状況と、飲食情報によって示される飲食状況との間で所定の関係性が得られた場合には、当該関係性に応じた提案を行う。

【0223】

また、サービス提供部１３４は、排泄履歴と、利用者への投薬に関する投薬情報とに基づく所定のサービスを提供する。例えば、サービス提供部１３４は、排泄履歴によって示される排泄状況と、投薬情報によって示される投薬状況との間で所定の関係性が得られた場合には、当該関係性に応じた提案を行う。

【0224】

また、利用者に対応する所定のセンサ（例えば、ジャイロセンサ、ＧＰＳセンサ、温湿度センサなど）により検出されたセンサ情報（例えば、運動量履歴、姿勢履歴、体動履歴）を活用した情報提案についても説明した。一方で、実施形態に係る情報処理装置１００は、センサ情報（例えば、運動量履歴、姿勢履歴、体動履歴）を活用することにより、以下に説明するようなサービス提供を行うこともできる。この詳細について、評価部１３８や決定部１３９を用いて説明する。

【0225】

（評価部１３８について）
例えば、サービス提供部１３４は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴と、利用者に対応する所定のセンサにより検出された情報であるセンサ情報とに基づく所定のサービスをさらに提供する。ここで、評価部１３８は、排泄履歴と、センサ情報として利用者の運動量を示す運動情報とに基づいて、利用者の状態を評価する。例えば、評価部１３８は、運動情報が示す運動量の変化に応じて利用者の排泄状況がどれだけ改善したかを指標するスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、利用者への運動の必要性または利用者の健康状態を評価する。そして、サービス提供部１３４は、評価部１３８による評価結果を提供する。この点について、利用者Ｕ１１を例に説明する。

【0226】

例えば、評価部１３８は、利用者情報記憶部１２１から、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対応付けられる「排泄履歴」（排泄履歴♯１１）と、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対応付けられる「運動量履歴」（運動量履歴♯１１）を抽出する。そして、評価部１３８は、排泄履歴♯１１によって示される運動量の変化に応じて、排泄履歴♯１１によって示される利用者Ｕ１１の排泄状況がどれだけ改善したかを指標する体調スコアを算出する。

【0227】

ここで、体が不自由な要介護者であっても、適度な運動がなされた場合には、適度な空腹状態となることで十分な食事が摂られ、そして、健康的な固さ状態、かつ、適度な量の便が下剤なしに自然排便される、という良好なサイクルに向かう可能性が高い。このようなサイクル指標に基づき、例えば、評価部１３８は、運動量履歴♯１１によって示される運動量の変化と、排泄履歴♯１１によって示される便の状態（便質）との関係性に基づいて、体調スコアを算出する。

【0228】

例えば、評価部１３８は、運動量履歴♯１１によって示される運動量の変化がより上昇傾向を示すことに応じて、排泄履歴♯１１によって示される便の状態が柔らかい状態から通常の固さの状態へと戻ってきている程、高い体調スコアを算出する。また、例えば、評価部１３８は、運動量履歴♯１１によって示される運動量の変化がより上昇傾向を示すことに応じて、排泄履歴♯１１によって示される便の量が増加している程、高い体調スコアを算出する。また、評価部１３８は、これら２つの体調スコアを掛け合わせることで、最終的な体調スコアを算出する。また、係るスコア算出例は一例であり、評価部１３８は、摂取した食事の内容、摂取量、排便間隔などをさらに要素に加えて体調スコアを算出してもよい。

【0229】

そして、評価部１３８は、算出した体調スコアに基づいて、利用者Ｕ１１への運動の必要性または利用者Ｕ１１の健康状態を評価する。例えば、評価部１３８は、体調スコアに基づいて、利用者Ｕ１１がどれだけ運動をする必要があるか必要度を算出し、算出した必要度に基づいて、利用者Ｕ１１への運動の必要性を評価する。また、評価部１３８は、体調スコアに基づいて、利用者Ｕ１１がどれだけ健康であるかを指標する健康度を算出し、算出した健康度に基づいて、利用者Ｕ１１の健康状態を評価する。

【0230】

そして、サービス提供部１３４は、評価部１３８による評価結果を、利用者Ｕ１１に対応する介護者に通知する。例えば、サービス提供部１３４は、評価部１３８による評価結果を、介護施設ＦＡ１の施設装置３０に送信する。

【0231】

このような情報処理装置１００によれば、利用者に必要な運動量や、利用者の現在の健康状態を介護者に対して容易に認識させることができるため、介護者にどのようなケアが必要であるかを効果的に検討させることができる。また、このような情報処理装置１００によれば、運動量を増やすことで利用者が食事や排便を自然に行える状態に向かう可能性があるか否かの指標を与えることができるため、介護者が適切なケアを行えるようサポートすることができる。

【0232】

また、サービス提供部１３４は、評価部１３８による評価結果を、利用者へのケアを依頼している依頼者に提供してもよい。上記例の場合、サービス提供部１３４は、評価部１３８による評価結果を、介護施設ＦＡ１に対して利用者Ｕ１１へのケアを依頼している依頼者（例えば、利用者Ｕ１１の保護者的な立場の人物で、利用者Ｕ１１の身内などが該当する）に提供する。例えば、係る依頼者の有する端末装置（携帯電話端末）が判明している場合には、サービス提供部１３４は、評価部１３８による評価結果をこの端末装置に送信する。

【0233】

このような情報処理装置１００によれば、施設でのケアにより利用者の健康状態がどのように変化してきているのか（例えば、悪化してきているのか、改善してきているのか）を依頼者に把握させることができるため、施設への預け方について効果的に検討させることができる。

【0234】

（決定部１３９について）
決定部１３９は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴と、センサ情報として利用者の姿勢を示す姿勢情報から推定された当該利用者の睡眠状況とに基づいて、当該利用者をトイレへと誘導するタイミングを決定する。この点について、利用者Ｕ１１を例に説明する。

【0235】

例えば、決定部１３９は、利用者情報記憶部１２１から、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対応付けられる「排泄履歴」（排泄履歴♯１１）と、利用者ＩＤ「Ｕ１１」に対応付けられる「姿勢履歴」（姿勢履歴♯１１）を抽出する。そして、決定部１３９は、睡眠中の排泄がどれだけ睡眠の深さに悪影響を与えているかといった視点から、この睡眠の深さを指標する睡眠度を算出する。例えば、決定部１３９は、姿勢履歴♯１１によって示される睡眠中の姿勢や体動の状況と、排泄履歴♯１１によって示される睡眠中の排泄状況との関係性に基づいて、排泄行為や排泄物が睡眠の深さに悪影響を与えている程、低い睡眠度を算出する。

【0236】

そして、決定部１３９は、算出した睡眠度が所定の基準値より低い場合には、排泄行為や排泄物が睡眠の深さに悪影響を与えていると判断し、利用者Ｕ１１は睡眠の前に確実に排泄しておく必要があるといったように、睡眠前での排泄行為の必要性が高いことを判断する。また、決定部１３９は、睡眠前での排泄行為の必要性が高いと判断した場合には、利用者Ｕ１１をトイレへと誘導するタイミングとして、例えば、「睡眠に入る前の１時間以内のタイミング」を決定する。

【0237】

また、サービス提供部１３４は、決定部１３９により決定された誘導タイミングを、利用者Ｕ１１に対応する介護者に通知する。例えば、サービス提供部１３４は、決定部１３９により決定された誘導タイミングを、介護施設ＦＡ１の施設装置３０に送信する。

【0238】

このような情報処理装置１００によれば、利用者の排泄サイクルをより良い眠りにつながるような排泄サイクルへと改善させることができるようになる。

【0239】

〔６．処理手順〕
次に、図８および図９を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図８では、実施形態に係る情報処理の全体的な処理の手順について説明する。図９では、実施形態に係る情報処理のうち、排泄行為が行われたか否かを推定する推定処理の詳細な手順について説明する。

【0240】

なお、図８および図９では、吸収性物品は、図１および図２で説明した吸収性パッドＰＤ１であるものとして説明する。また、吸収性パッドＰＤ１には、上層においてカーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２が対（上層電極ＥＲ１１１２）で存在し、下層においてカーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２（下層電極ＥＲ２１２２）が対で存在する。

【0241】

また、吸収性パッドＰＤ１には、図２に示すようにデバイスＤＶｘが取付けられている。したがって、デバイスＤＶｘが取付けられることによりデバイスＤＶｘと上層電極ＥＲ１１１２とで「上層センサＳＮｘ」構成されている。そして、上層センサＳＮｘは、カーボン電極ＥＲ１１およびＥＲ１２間での電気的特性値（静電容量、電気抵抗）を検出（センシング）する。

【0242】

また、デバイスＤＶｘが取付けられることによりデバイスＤＶｘと下層電極ＥＲ２１２２とで「下層センサＳＮｙ」構成されている。そして、下層センサＳＮｙは、カーボン電極ＥＲ２１およびＥＲ２２間での電気的特性値（静電容量、電気抵抗）を検出（センシング）する。

【0243】

〔６－１．処理手順（１）〕
まず、図８を用いて、実施形態に係る情報処理の全体的な手順について説明する。図８は、実施形態に係る情報処理手順を示すフローチャートである。

【0244】

受信部１３１は、吸収性パッドＰＤ１内での電気的特性値（センシング結果）をデバイスＤＶｘから随時受信（取得）し、受信した電気的特性値を履歴としてセンシング情報記憶部１２２に格納する（ステップＳ１０１）。具体的には、受信部１３１は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量および電気抵抗と、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量および電気抵抗とをそれぞれ個別に取得する。そして、受信部１３１は、上層センサＳＮｘ、下層センサＳＮｙそれぞれから受信した各利用者の静電容量を静電容量の履歴としてセンシング情報記憶部１２２に格納する。また、受信部１３１は、上層センサＳＮｘ、下層センサＳＮｙそれぞれから受信した各利用者の電気抵抗を電気抵抗の履歴としてセンシング情報記憶部１２２に格納する。

【0245】

そして、推定部１３２は、受信部１３１により電気的特性値が取得される度に、これまでに蓄積されている利用者ごとの電気的特性値の履歴に基づき、利用者ごとに、排便または排尿のうち少なくともいずれかの排泄行為が行われたか否かを推定する（ステップＳ１０２）。具体的には、推定部１３２は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量および電気抵抗に変化があったか否か、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量および電気抵抗に変化があったか否か、そして変化があった電気的特性値について、時間経過に応じてどのような変化の挙動が示されたか、といった３要素の検出を行う。そして、推定部１３２は、検出結果に基づいて、排便または排尿のうち少なくともいずれかの排泄行為が行われたか否かを総合的に推定する。係る推定処理の詳細については図９で説明する。

【0246】

このような状態において、取得部１３３は、推定部１３２による推定処理の推定結果に基づいて、排泄行為が行われたか否かを判定する（ステップＳ１０３）。取得部１３３により排泄行為が行われていないと判定されている間は（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、情報処理層と１００は、ステップＳ１０１からステップＳ１０２の処理を繰り返す。

【0247】

一方、取得部１３３は、排泄行為が行われたと判定した場合には（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、推定結果に応じた排便情報と、排尿情報とを個別に取得する（ステップＳ１０４）。具体的には、取得部１３３は、排便または排尿のうち少なくともいずれの排泄行為が行われたかといった実際の推定結果を個別に取得する。例えば、取得部１３３は、排便されたか否かを示す排便情報と、排尿されたか否かを示す排尿情報とを個別に取得する。

【0248】

次に、サービス提供部１３４は、取得部１３３により取得された排便情報（排便検知結果）と、排尿情報（排尿検知結果）との組合せによって満たされる条件に応じたサービスを特定する（ステップＳ１０５）。例えば、サービス提供部１３４は、条件テーブル記憶部１２４を参照し、取得された排便情報と排尿情報との組合せによって満たされる条件が存在すると判定した場合には、係る条件に対応付けられるサービスを提供対象のサービスとして特定する。

【0249】

そして、サービス提供部１３４は、排泄行為を行ったと推定された利用者に対応する介護者に対して、特定したサービスを提供する（ステップＳ１０６）。例えば、サービス提供部１３４は、サービス「交換アラート」を特定した場合には、排泄行為を行ったと推定された利用者に対応する介護者に対して、係る利用者の吸収性物品（吸収性パッドＰＤ１）の交換を促すアラートを通知するというサービスを提供する。例えば、サービス提供部１３４は、排泄行為を行ったと推定された利用者に対応する施設装置３０あるいは個人装置１０に対して、係る利用者の吸収性パッドＰＤ１の交換を促すアラートを出力するよう制御する。

【0250】

〔６－２．処理手順（２）〕
次に、図９を用いて、実施形態に係る推定処理の詳細な手順について説明する。図９は、排泄行為が行われたか否かを推定する推定処理の詳細な手順を示すフローチャートである。なお、図９に示す推定処理は、図２（ｃ）で説明した推定ロジックに基づくものである。また、図９では、利用者Ｕ１１について、排泄行為が行われたか否かが推定される場合を例に挙げる。

【0251】

また、図９の例では、吸収性パッドＰＤ１内での電気的特性値であって、上層センサＳＮｘおよび下層センサＳＮｙそれぞれによって検出された電気的特性値が、受信部１３１により随時取得されている。また、受信部１３１は、取得した電気的特性値を履歴としてセンシング情報記憶部１２２に格納している。

【0252】

このような状態において、推定部１３２は、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量の履歴に基づいて、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量に変化が生じたか否かを判定する（ステップＳ２０１）。推定部１３２は、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量に変化が生じていないと判定した場合には（ステップＳ２０１；Ｎｏ）、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量の履歴に基づいて、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量が、時間経過に応じて初期の低い値から高い値へと上昇（例えば、急上昇）するという挙動を示しているか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

【0253】

推定部１３２は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量が、時間経過に応じて初期の低い値から高い値へと上昇するという挙動を示していないと判定した場合には（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、利用者Ｕ１１が排泄行為を行っていないと推定し（ステップＳ３０１）、ステップＳ２０１に戻る。

【0254】

一方、推定部１３２は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量が、時間経過に応じて初期の低い値から高い値へと上昇（例えば、急上昇）するという挙動を示したと判定した場合には（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、上昇した後にさらに時間経過に応じて初期の低い値へと戻りこの値を維持するという挙動を示しているか否かを判定する（ステップＳ３０２）。

【0255】

推定部１３２は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量が、上昇した後にさらに時間経過に応じて初期の低い値へと戻りこの値を維持するという挙動を示していないと判定した場合には（ステップＳ３０２；Ｎｏ）、利用者Ｕ１１が排便したと推定する（ステップＳ３０３）。換言すると、推定部１３２は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量が、上昇した後上昇後の値を維持するという挙動を示した判定した場合には、利用者Ｕ１１が排便したと推定する。

【0256】

また、このように推定部１３２により利用者Ｕ１１が排便したと推定された場合には、取得部１３３は、利用者Ｕ１１が排便したことを示す排便情報と、利用者Ｕ１１が排尿していないことを示す排尿情報とを個別に取得する（ステップＳ３０４）。また、係る場合、サービス提供部１３４は、条件テーブル記憶部１２４を参照し、「排便あり」および「排尿なし」の組合せで満たされる条件が存在するか否かを判定し、存在すると判定した場合にはこの組合せに応じたサービスを提供対象のサービスとして特定する（ステップＳ３０５）。

【0257】

そして、サービス提供部１３４は、利用者Ｕ１１に対応する介護者に対して、特定したサービスを提供する（ステップＳ５０１）。

【0258】

一方、推定部１３２は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量が、上昇した後にさらに時間経過に応じて初期の低い値へと戻りこの値を維持するという挙動を示したと判定した場合には（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、利用者Ｕ１１が排尿したと推定する（ステップＳ３０６）。一方で、以下に示すように、推定部１３２は、下層センサＳＮｙにより検出された電気抵抗の変化や変化の挙動を組み合わせることで、排尿されたか否かをさらに高精度に推定することができる。

【0259】

具体的には、ステップＳ２０１に戻り、推定部１３２は、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量に変化が生じたと判定した場合には（ステップＳ２０１；Ｙｅｓ）、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量の履歴に基づいて、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量が、時間経過に応じて初期の低い値から高い値へと上昇（例えば、急上昇）するという挙動を示しているか否かを判定する（ステップＳ２０３）。

【0260】

推定部１３２は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量が、時間経過に応じて初期の低い値から高い値へと上昇するという挙動を示していないと判定した場合には（ステップＳ２０３；Ｎｏ）、利用者Ｕ１１が排尿したと推定する（ステップＳ３０６）。係る例では、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量には変化が生じていないものの、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量には変化が生じていることになる。

【0261】

例えば、排尿されたが尿量が非常にわずかといった場合には、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量と、下層センサＳＮｙにより検出された静電容量との間においてこのような変化の関係性が生じる場合がある。したがって、推定部１３２は、ステップＳ３０６では、ステップＳ２０３からＳ３０６へと処理を進めた場合には、超低量の尿が排尿されたと推定することができる。

【0262】

また、一方、推定部１３２は、上層センサＳＮｘにより検出された静電容量が、時間経過に応じて初期の低い値から高い値へと上昇するという挙動を示したと判定した場合には（ステップＳ２０３；Ｙｅｓ）、下層センサＳＮｙにより検出された電気抵抗が、初期の高い値を示していた状態から時間経過に応じて低下（例えば、急低下）し、低下した後さらに時間経過に応じて一定の値まで上昇（回復）しこの値を維持するという挙動を示しているか否かを判定する（ステップＳ２０４）。

【0263】

推定部１３２は、下層センサＳＮｙにより検出された電気抵抗が、初期の高い値を示していた状態から時間経過に応じて低下（例えば、急低下）し、低下した後さらに時間経過に応じて一定の値まで上昇（回復）しこの値を維持するという挙動を示していないと判定した場合には（ステップＳ２０４；Ｎｏ）、利用者Ｕ１１の体動に関する情報をさらに組み合わせて、排泄行為が行われたか否かを推定することができる（ステップＳ４０１）。

【0264】

一方、推定部１３２は、下層センサＳＮｙにより検出された電気抵抗が、初期の高い値を示していた状態から時間経過に応じて低下（例えば、急低下）し、低下した後さらに時間経過に応じて一定の値まで上昇（回復）しこの値を維持するという挙動を示したと判定した場合には（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、利用者Ｕ１１が排尿したと推定する（ステップＳ２０５）。

【0265】

次に、推定部１３２は、利用者Ｕ１１が排尿したと推定したことにより、排尿された尿の量（尿量）を推定し、推定した尿量に基づいて、今回の排尿により吸収性パッドＰＤ１の吸収可能量が吸収限界に達したか否かを推定する（ステップＳ２０６）。例えば、推定部１３２は、電気抵抗が時間経過に応じて一定の値まで上昇する際の上昇度合い（回復度合い）、または、下層センサＳＮｙにより検出された現時点での静電容量に基づいて、尿量を推定することができる。

【0266】

推定部１３２は、吸収性パッドＰＤ１の吸収可能量が吸収限界に達していないと推定した場合には（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、吸収性パッドＰＤ１の吸収可能量が吸収限界に達したと推定できるまでステップＳ２０４からの処理を繰り返す。

【0267】

一方、取得部１３３は、推定部１３２により吸収性パッドＰＤ１の吸収可能量が吸収限界に達したと推定された場合には（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、利用者Ｕ１１が排便していないことを示す排便情報と、利用者Ｕ１１が排尿したことを示す排尿情報とを個別に取得する（ステップＳ２０７）。また、取得部１３３は、吸収性パッドＰＤ１の吸収可能量が吸収限界に達したことを示す情報もさらに取得する。

【0268】

また、係る場合、サービス提供部１３４は、条件テーブル記憶部１２４を参照し、「排便なし」、「排尿あり」、「排尿により吸収限界に到達」という組合せによって満たされる条件が存在するか否かを判定し、存在する場合にはこの組合せに応じたサービスを提供対象のサービスとして特定する（ステップＳ２０８）。

【0269】

そして、サービス提供部１３４は、利用者Ｕ１１に対応する介護者に対して、特定したサービスを提供する（ステップＳ５０１）。

【0270】

〔７．その他の実施形態〕
上記実施形態に係る情報処理装置１００は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。例えば、上記実施形態では、上層センサＳＮｘおよび下層センサＳＮｙから得られた検出結果に基づき、推定部１３２により推定された排泄検知の履歴（すなわち排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴）に基づいて、情報制御部１３７が、排泄タイミングや交換タイミングを決定する例を示した。また、情報制御部１３７が、排泄タイミングや交換タイミングに基づいて、利用者をトイレへと誘導する誘導タイミングを決定する例を示した。

【0271】

しかし、情報制御部１３７は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づいて、利用者のうち、実際にトイレへと誘導する誘導対象者を選定（決定）してもよい。例えば、情報制御部１３７は、排便情報および排尿情報から得られた排泄履歴に基づいて、利用者ごとに、当該利用者の排泄制御に関する能力を推定する。そして、情報制御部１３７は、推定結果に基づいて、利用者ごとに、一定以上の排泄制御能力を有するか否かを判定する。そして、情報制御部１３７は、一定以上の排泄能力を有する利用者について、トイレへと誘導すればトイレにて自立排泄できる可能性のあるトイレ排泄可能者として判定する。また、情報制御部１３７は、利用者のうちトイレ排泄可能者として判定された利用者を、トイレへと誘導する誘導対象者として選定する。

【0272】

例えば、情報制御部１３７は、排泄履歴に基づいて、利用者の蓄尿能力（排泄制御に関する能力の一例）を推定する。一例として、情報制御部１３７は、排泄履歴に基づいて、利用者の膀胱機能をスコアで評価し、所定値以上のスコアを示した利用者を対象に、排泄制御能力を有すると判定することで、係る利用者をトイレ排泄可能者として判定する。

【0273】

例えば、情報制御部１３７は、１日あたりの排尿回数（排尿頻度）が所定回数より少ないか否かに基づいて、排泄制御能力を有するか否かを判定する。例えば、情報制御部１３７は、１日あたりの排尿回数（排尿頻度）が所定回数（例えば、７回）より少ない利用者については、膀胱機能が正常に機能している（利用者の意思に応じて排尿を制御する能力を有する）との観点から、排泄制御能力を有する（膀胱が正常に機能しているため蓄尿能力を有する）と判定することで、係る利用者をトイレ排泄可能者として判定する。

【0274】

そして、情報制御部１３７は、トイレ排泄可能者として判定した利用者を、トイレへと誘導する誘導対象者として選定する。

【0275】

また、先の例によると、情報制御部１３７は、利用者をトイレへと誘導する誘導タイミングを決定するため、例えば、誘導対象者として選定した利用者について決定した誘導タイミングのみを、介護者に提示してもよい。

【0276】

このように、情報制御部１３７は、排泄履歴に基づき誘導タイミングを決定するだけでなく、自立排泄を目指してトイレへと誘導する意味のある利用者であるか否か、この自立排泄できる可能性を膀胱による蓄尿能力の点から判定する。このような情報処理装置１００によれば、介護者は、自立排泄できる可能性のある利用者に絞ってトイレへと誘導することができるため、自立排泄よりも吸収性物品内での排泄の方が適切であると考えられる利用者までトイレ誘導しなければならないことによる負担を削減することができる。

【0277】

〔８．その他〕
上記した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部は、手動的に行われてもよい。また、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部は、公知の方法で自動的に行われてもよい。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られるものではない。

【0278】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されなくともよい。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られない。また、各構成要素は、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成してもよい。また、上記してきた各処理は、矛盾しない範囲で適宜組み合わせて実行されてもよい。

【0279】

〔９．ハードウェア構成〕
また、上述した実施形態に係る情報処理装置１００は、例えば図１０に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。図１０は、ハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ１０００は、出力装置１０１０、入力装置１０２０と接続され、演算装置１０３０、キャッシュ１０４０、メモリ１０５０、出力ＩＦ（Interface）１０６０、入力ＩＦ１０７０、ネットワークＩＦ１０８０がバス１０９０により接続される。

【0280】

演算装置１０３０は、キャッシュ１０４０やメモリ１０５０に格納されたプログラムや入力装置１０２０から読み出したプログラム等に基づいて動作し、各種の処理を実行する。キャッシュ１０４０は、ＲＡＭ等、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータを一次的に記憶するキャッシュである。また、メモリ１０５０は、演算装置１０３０が各種の演算に用いるデータや、各種のデータベースが登録される記憶装置であり、ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等により実現されるメモリである。

【0281】

出力ＩＦ１０６０は、モニタやプリンタといった各種の情報を出力する出力装置１０１０に対し、出力対象となる情報を送信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）やＤＶＩ（Digital Visual Interface）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High Definition Multimedia Interface）といった規格のコネクタにより実現されてよい。一方、入力ＩＦ１０７０は、マウス、キーボード、およびスキャナ等といった各種の入力装置１０２０から情報を受信するためのインタフェースであり、例えば、ＵＳＢ等により実現される。

【0282】

例えば、入力装置１０２０は、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＰＤ（Phase change rewritable Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等から情報を読み出す装置により実現されてもよい。また、入力装置１０２０は、ＵＳＢメモリ等の外付け記憶媒体により実現されてもよい。

【0283】

ネットワークＩＦ１０８０は、ネットワークＮを介して他の機器からデータを受信して演算装置１０３０へ送り、また、ネットワークＮを介して演算装置１０３０が生成したデータを他の機器へ送信する機能を有する。

【0284】

ここで、演算装置１０３０は、出力ＩＦ１０６０や入力ＩＦ１０７０を介して、出力装置１０１０や入力装置１０２０の制御を行うこととなる。例えば、演算装置１０３０は、入力装置１０２０やメモリ１０５０からプログラムをキャッシュ１０４０上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。例えば、コンピュータ１０００が情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００の演算装置１０３０は、キャッシュ１０４０上にロードされたプログラムを実行することにより、制御部１３０の機能を実現することとなる。

【符号の説明】

【0285】

１ 情報処理システム
１０ 個人装置
３０ 施設装置
１００ 情報処理装置
１２０ 記憶部
１２１ 利用者情報記憶部
１２２ センシング情報記憶部
１２３ 施設情報記憶部
１２４ 条件テーブル記憶部
１３０ 制御部
１３１ 受信部
１３２ 推定部
１３３ 取得部
１３４ サービス提供部
１３５ 判定部
１３６ 学習部
１３７ 情報制御部
１３８ 評価部
１３９ 決定部
ＤＶｘ デバイス

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】