IoTによるモニタリングの効果等（1/4）
昨今のテクノロジによって、在宅生活時の情報把握が用意となる技術、サービスが複数出てきており、これらを活
用した利用者の安心、ケアの質向上と従事者の業務負荷軽減に資するものと思料（以下参考事例を掲載）
※ 東京電力パワーグリッド株式会社、株式会社ウェルモの例（1/2）
✓ センサーを使って電力データ等を分析・モニタリングすることで、生活リズムの変化を検知することが可能。こうしたデータを診療、ケア情報とかけあわせ、
ケアプラン・診療等の予測アルゴリズムに活かすことで患者・利用者の生活の異変に早期に気づき、適切な介入を促すことができる。

センサーを活用した見守り・モニタリング
センサーを活用して居宅内の行動をAI推定し、生活リズムなどをケアマネジャー、ご家族が確認。ま
た、生活リズムの変化から、介入アドバイスを表示。
生活リズムは、日次・週次・月次で確認することでき、早期にリズムの変化を確認。リズムの変化に
あわせた介入アドバイスを表示することで、適切な介入を促す。
（日本医療研究開発機構 ロボット介護機器開発等推進事業「各種センサーデータによる行動推定モデル開発及び介入
アドバイス研究」の取り組み）

行動ごとに日・週・月毎で
タイムライン表示
（睡眠・外出・排泄・調理など）

【参考】データを活用した事例
（電力データを活用したMCI予兆検知）
【東電PGプレスリリースより抜粋】
認知機能低下群は、認知機能正常群と比較してIH（電磁誘導調
理器）の使用時間が短く、電子レンジの春と冬の使用時間が短く、
エアコンの冬の使用時間が短い傾向がみられました。また、電力
使用時間の季節ごとの平均値の変数と年齢、教育歴などの基本情
報を加えた予測モデルの予測性能は、精度82%でした。
（国立循環器病研究センター共同）

生活リズムの変化から
介入アドバイスを表示

※本頁は参考事例を提示するものであり、個別の企業の製品を勧めるものではなく、また本資料の提案は日本ケアテック協会からの意見であり、掲載企業からの提案内容ではない。

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