SIG-SWO-035-05 介護現場におけるコト・データベースによる モノ・コトづくり支援 A Data Collection and Management framework in Eldery Care Facility 福田賢一郎 1 渡辺健太郎 1 西村拓一 1 Ken Fukuda1, Kentaro Watanabe1, and Takuichi Nishimura1 1 独立行政法人 産業技術総合研究所サービス工学研究センター Abstract: In this paper, the authors introduce a set of technologies to collect various types of service process data in elderly care-facilities. The data come from a variety of different sources such as sensor network, time study data, and text data. To handle the data, the authors propose a database framework, called COTO database, to manage the collected data with different formats as Linked Data. はじめに 介護や支援を必要とする人口が，高齢化が進むに つれ増加し，家族の負担や国家負担が増加している [1]．このためサービス品質を高めながら，同時に業 務効率化と従業員満足度の向上を実現することが急 務となっている．介護施設において職員の業務プロ セス調査を行った結果，間接業務である記録と情報 共有に関する業務時間が全体の25%を占めているこ とが分かっている[2]．筆者らは，このような背景か ら申し送り業務の支援システムを構築してきた[3]． 介護施設には多種多様な定形・非定形の業務が有 り，また連携する職員も看護，介護など様々な専門 性を持つ．さらに，サービス受益者である顧客（要 介護者やその家族関係者）にも様々な症状，嗜好が 存在し適切な介護方法には多様性がある． このため筆者らは，サービス品質・業務効率・従 業員満足度の向上を目指して，発生した業務の文脈 や従業員のスキル・考え方，顧客の状況にもとづい て，現場コミュニティが主体的に業務を評価し改善 していく現場参加型[4]の業務改善を支援する方法 を提案してきた． 本発表では，職員の主観を含むさまざまな業務情 報を記録する方法とその情報を集約するコトデータ ベースへの取り組みについて報告する． コト・データベース基盤について データに基づいて現場コミュニティの行動変容を 促し，サービスを改善するためには，収集されたデ ータを自ら評価分析し，コミュニティ全体で改善策 図 1．コト・デーバベース基盤 を設計する必要がある．そこで，本発表では図 1 に 示すコト・データベース基盤を提案する．サービス 遂行の場に様々なセンサーネットワーク，申し送り などの情報共有システム，ロボット機器を導入し， 得られる様々な「コト」に関するデータを Linked Data としてコト・データベースに収集する（図 2）． すなわち，コト・データベースは様々な「コト」デ ータのウェブとして実現される．振り返りの場に業 務可視化・分析ツール，主観表現ツールなど，振り 返りを支援する各種システム群と現場参加型の開発 を促すワークショップデザインを導入し，必要に応 じてコト・データベースの情報を参照しながら職員 自ら業務の評価分析，改善プロセスのデザインを遂 行する． コトのデータベース化技術 業務遂行の場におけるコトを収集する技術は，サー ビス要素の直接的な計測・観察で収集する技術と間 05-01 解を深めることが求められる．例えば，ワークショ ップ等を通じた職員間の相互理解の醸成[12]はその ような取り組みの一環である．このようなワークシ ョップをより手軽に職員間で開催し，また，ワーク ショップの結果を形式化・知識化し広く職員間で共 有することを支援するために，筆者らは表現ツール DRAW(Design Rep-resentation for Autonomous Workspaces)を開発している[10]．DRAW はコト・デ ータベースからワークショップの題材となるデータ を素材として取り出して議論に活用できる． コト・データベースの利用 図２． 試作中のコト・データベース 接的な効果を観察する技術に分けられる．前者は職 員の行動計測技術，センサデータ分析，アンケート などである．後者は，申し送りメッセージなど情報 共有システムのデータやアンケートの分析などによ り得られる． 直接的な計測データ 直接的な計測データとしては，従業員，顧客の位 置情報などセンサーデータに基づく行動観測データ と，第 3 者が連続的もしくは間欠的に対象者の行動 を観察するタイムスタディ[6][7]やタイムスタディ を発展させてサービス品質まで計測可能にした筆者 らによるクオリティスタディ[8]のデータを利用す ることができる．また，観測対象となる介護施設従 業員の行動分類コード[9]を利用可能である． 職員による業務分析を支援するために，コト・デー タベースはデータ分析・可視化の機能を備えている． 図 3 は収集したコトを統計的に分析して表示して いる例である．図 4 は申し送り情報のテキストマイ ニングによりキーワードの共起ネットワーク表示し ている例である．このように収集されたコトデータ の分析結果を定期的に職員に提示しワークショップ で振り返った結果，すでに，施設利用者および家族 関係者に向けたサービスの向上，介助方法の再検 討・統一，介助方法の意識合わせ，そして業務の効 率化など様々な状況について，データ分析結果を現 場職員が直接把握することによって新プロセスを設 計する事例が出始めている[11]．現状は試作段階だ が， DRAW で作成する振り返りデータによって有 用なデータへのアノテーションを可能にしたいと考 えている． 関節的な計測データ 業務遂行の状況や活動の記録としては，行動とそ の理由や気持ちを含めた業務の記録と情報共有を支 援 す る シ ス テ ム DANCE (Dynamic Action and kNowledge assistant for Collaborative sErvice fields)[3] のデータを利用可能である．DANCE は介護施設に おいては申し送り支援システムとして利用されてお り，職員が何を感じ，どのような理由で，どのよう にしてサービス提供をしたかが生の声として記録さ れている． ワークショップ支援ツール 図 3. コト分析例（統計情報） 自律的に業務改善サイクルを回すためには，業務 に対する職員の理解と，異なる職種の職員間への理 05-02 “Participatory Interaction Design for the Healthcare Service Field”, HCII2013, pp.435-441, 2013. [５] 西村拓一, 渡辺健太郎, 福田賢一郎, 内平直志, 小早 川真依子, 須永剛司, 山田クリス孝介, 阪本雄一郎, 麻生英樹, 本村陽一, “コト DB に基づく非定型業務 の共創支援システムの構築”, 情報処理学会研究報告, Vol.2014-ICS-176 No.8, 2014. [６] Pigage, L. C., Tucker, J. L., “Motion and time study”, The University of Illinois Bulletin, Vol. 51, No 73, 1954. 図 4. コト分析例（キーワード共起ネットワーク） まとめ 本発表では，介護現場の業務遂行の場において生 成される様々なコトの情報を，従業員主導の業務改 善サイクルに活かすためのデータ基盤，コト・デー タベースを提案した．現在はDANCE, クオリティス タディ，DRAWのデータを扱うことが可能となって いる．将来的には，センサーデータからテキストデ ータ，ワークショップの振り返りデータまで様々な 意味合いの業務遂行情報を検索可能な形式で「コト」 として蓄積し，業務改善サイクルの中で様々な分析 ツールから利用可能にしく予定である． [７] 笠原聡子, 石井豊恵, 沼崎穂高, 浦梨枝子, “タイム スタディとはその背景と特徴”, 看護研究, Vol. 37, No. 4, pp.11-22, 2004. [８] 三輪洋靖, 渡辺健太郎, 長尾知香, 福原知 宏, 堀田美晴, 西村拓一: “介護サービスに おける感性スタディの提案”, ロボティク ス・メカトロニクス講演会 2014 講演論文 集, 日本機械学会, 3P2-J01, 2014. 05-03 [９] 三輪洋靖, 渡辺健太郎, 福原知宏, 中島正人, 西村拓 一: “介護プロセスの計測と記述”, 日本機械学会論文 集, Vol. 81, No. 822, DOI: 10.1299/transjsme.14-00207, 2015. [１０] 渡辺健太郎，藤満幸子，原田由美子，山田クリ ス孝介，須永剛司，小早川真衣子，新野佑樹，阪本 雄一郎，西村拓一，本村陽一，”看護現場における業 務経験の表現・共有支援システムの開発”，情報処理 謝辞 学会論文誌，Vol. 56，No. 1，pp. 137-147，2015. 本研究の一部は，経済産業省ロボット介護機器開 発・導入促進事業および科研費(24500676, 25730190) で実施されました．また，本研究にご協力頂きまし た介護老人保健施設 和光苑，佐賀大学医学部附属病 院，有料老人ホーム スーパーコートの皆様に御礼申 し上げます． 参考文献 [１] 厚生労働省: “平成 22 年度介護保険事業状況報告(年 報), http://www.mhlw.go.jp/topics/kaigo/osirase/jigyo/10/, (accessed 2014-03-21), 2012. [２] Miwa, H., Fukuhara, T., and Nishimura, T.: “Service process visualization in nursing-care service using state transition model”, Advances in the Human Side of Service Engineering, pp. 3–12, 2012. [３] 福原知宏, 中島正人, 三輪洋靖, 濱崎雅弘, 西村拓一: “情報推薦を用いた高齢者介護施設向け申し送り業 務 支 援 シ ス テ ム ”, 人 工 知 能 学 会 論 文 誌 , Vol.28, No.6B, pp.468-479, 2013. [４] Nishimura, T., Kobayakawa, M., Nakajima, M., Yamada, K., C., Fukuhara, T., Hamasaki, M., Miwa, H., Watanabe, K., Sakamoto, Y., Sunaga, T., Motomura, Y.: [１１] 福田賢一郎, 濱崎雅弘, 福原知宏, 藤井亮嗣, 堀田美晴, 西村拓一, "介護現場における申し送り情 報の分析 ～ 業務改善に向けて ～", 信学技報, vol. 114, no. 211, NLC2014-20, pp.11-16, 2014.
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