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The 21st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2007 2C5-8 日常モノデータベースとライフログとの統合による危険の可視化 Visualizing Individual Risk by Information Integration with Everyday Object Database and Lifelog 柴田 康徳∗1∗3 Yasunori 陽一∗1∗2 本村 Shibata Yoichi ∗1 Motomura 西田 佳史∗1∗2 Yoshifumi Nishida National Institute of Advanced Industrial Science and Technology 東京理科大学 ∗4 Tokyo University of Science 龍宏∗1∗2∗4 Tatsuhiro ∗2 産業技術総合研究所 ∗3 山中 Yamanaka 溝口 博∗1∗3 Hiroshi Mizoguchi 科学技術振興機構，CREST Japan Science and Technology Agency,CREST 緑園こどもクリニック Ryokuen children’s clinic One problem in modeling childhood injury in everyday life stems from that we use many kinds of expressions for the same thing. This terminology problem is common in science and technology of everyday life. To solve this problem, this paper describes a method for standardizing the expression of objects, injury mechanisms, injuries, features of objects and behaviors, and so forth based on the NOMESCO code system. This information standardization enables us to integrate a model of everyday life injury with an object database and a lifelog data in order to personalize information on injury prevention. This paper describes a method for visualizing risk of children’s home injuries by information integration. 1. 緒論 造を抽出しようとする際に真っ先に問題となるのは，状態空間 （変数や項目）の設計である．特に，モノ，怪我の原因，直前 の行動，怪我の種類などは，日常生活の上で，様々な言い回し が可能であり，同じものが別の呼び方で呼ばれている場合が少 なくない．こうしたターミノロジーの問題は，事故に限らず， 日常に関する情報を扱おうとした場合の共通の問題である． 日常の情報を蓄積したり，共有したり，何らかの統計処理を 行い，多様な情報と統合させて利用するためには，ターミノロ ジーの標準化が必須である．そこで，本稿では，モノ，怪我の 原因，直前の行動，怪我の種類のターミノロジーを標準化する ことで，事故の因果構造をモデル化し，作成したモデルを多様 な情報と統合させて利用する方法を述べる．事故予防の観点か らは，事故に関する一般的な知見のみならず，個人の生活を反 映させることで個別化した情報提示法が効果的であると考えら れる．本稿では，まず，事故サーベイランスシステムの開発・ 運用状況を報告する．次に，生活情報を取得する試みとして， ある生活者が持っている生活財に関する情報であるモノデータ ベースの構築と，生活者のライフログ蓄積に関する取り組みを 述べる．また，これらのモノデータベースや，ライフログデー タと事故の因果構造モデルとを統合することによって，個人の 生活を反映させた情報提示に関する試みを述べる． 14 歳以下の子どもの死亡原因の第一位は，不慮の事故であ り，その予防策の確立が急務となっている [田中 03, 山中 04]． 子どもの不良の事故を予防するためには，事故の動態を把握す るための事故情報の収集のみならず，様々な情報源と統合する 技術や，受け手であるユーザに合わせて情報提供できるユーザ 指向の情報提供技術，さらに，これらの情報収集から提供まで を一貫できる技術を確立していくことが重要となる．本稿で は，筆者らが子どもの事故予防を目的に進めている情報収集シ ステムの取り組みを述べ，多様な情報源からの情報を統合利用 する枠組みや，ユーザ指向の情報提供の試みについて述べる． 子どもの事故の場合，事故に関係するモノの種類や発生場 所などの分布は一様ではなく，同様の条件による事故が何度も 繰り返されることが多い．そのため，膨大なデータベースがあ れば，同じモノが何度も出現するため，過去のデータベースを 検索することで，そこに現れているモノの危険性を知ることが できる．しかしながら，大規模と言っても単なるデータベース のままでは，数万件程度のデータからでは再利用可能な知識 を導き出そうとしたり，事故とモノの属性との関係を理解し， 事故予防策を検討したりすることは難しい．そこでモデリング （知識化）が必要となる．後述するように，筆者らが行った調 査によれば，リビングだけでも数百種類のモノが存在してい る．そのためモノの名前で判断した場合の出現回数は非常に少 ないものになり，データベースそのままでの再利用性は限定さ れたものになる．そこでモノをある種のクラスにまとめるなど の知識化，すなわちモデリングが必要となる． 膨大なデータや事前知識を総合的に利用したモデル化手法 の一つにベイジアンネットワークがある．本研究では，これま でに事故サーベイランスシステム [本村 06] を開発し，実際に 病院で運用することで，事故情報を蓄積してきた．これらの収 集された事故データを用いて，モノの危険性を予測したり，事 故予防の考察を可能にするためのモデリング手法としてこの枠 組みを利用している [本村 06]．日常生活に関する様々な確率 分布を導出しようとしたり，統計数理的手法を適用して因果構 2. 事故サーベイランスシステム 2.1 事故サーベイランスシステムを用いた事故データ の収集 乳幼児の事故や怪我の事例を収集するのに最も適した場所 の一つは，病院である．筆者らの聞き取り調査では怪我や事故 の原因となった製品等のクレーム情報は企業においても収集さ れているが，その件数は極少数であることがわかっている．そ のため，網羅的に事故情報を得るためには，病院に来院した際 に聞き取ることがもっとも確実性の高い方法である．このよう な観点から，筆者らのグループでは，事故情報を収集するため のシステム（事故サーベイランスシステム）の構築を進めてき た [本村 06, 柴田 06]．最初の導入事例としてはこれまで著者 の一人が院長を務める緑園こどもクリニックで運用試験を行っ てきた．さらに，従来，課題となっていた外傷の部位記述に関 しては，独自に開発した身体座標系に基づいて，外傷部位情報 連絡先: 柴田康徳，産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究 センター，東京都江東区青海 2-41-6，電話番号 03-35998318，Fax 番号 03-5530-2066， [email protected] 1 The 21st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2007 を標準化させて記録・蓄積する機能（身体地図情報システム機 能 [西田 07]）を新たに実現し，事故サーベイランスシステム と統合した．これにより，従来から行っていた性別・年齢・日 時・場所・原因物体・直前の原因行動・事故・傷害・通院回数な どの項目に加えて，外傷部位情報を記録・蓄積可能となった． 平成 18 年からは，新たに，国立成育医療センターで運用試験 を開始し，現在, 月 100 件以上のデータの収集が可能となって いる．これまでに収集した事故事例は，5,117 件である．図 1 に，電子化された収集データの例を示す． PQU[ORVQOU CXWNUKQPQHPCKN CEEKFGPVCNKPIGUVKQPQHCNNQVTKQ +PXCUKQPQHHQTGKIPOCVVGT YCNM UKVVKPIENCUJRWVKPVJGKTOQWVJ UVCPF TQNNKPIQXGT GPVGTKP UVCPFKPI IGVQP QRGPCPFENQUG RWNNQPGUUGNHWR EWVYQWPF DWTPKPLWT[ FTKPM GCV IGVQXGT KPDGF KPUVCPVPQQFNG FGUMNCOR QXGPVQCUVGT TWP HKUJDQPG /GTEWTQEJTQOG EQPEGPV OGFKEKPG OCTDNG TKFKPI FGQFQTCPV FGUKEECPVCIGPV EWRETWUJ DQCTF OKNM HCPOQVQT VQDCEEQ URKNN OQUSWKVQUVKEM GGN JQVVJKPI DCTTKGT 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KPLWT[IGPGTCVKQPVKOG RNCEG VJKTFRGTUQP IGPFGT 㪇 㪇㪅㪉 㪇㪅㪋 㪇㪅㪍 㪇㪅㪏 㪈 㪈㪅㪉 㪈㪅㪋 㪈㪅㪍 /WVWCNKPHQTOCVKQP =UJCPPQP? 図 2: Mutual information of explaining variables 3. 日常生活データベース 3.1 家一軒に存在するモノのデータベース ライフログ 生活者が一日をどのように過ごしているかを知ること，すな わち，日常生活における行動や，モノの存在位置の変化，使用 頻度などの様々な確率分布を整備することは，モノデータベー スと同様，事故の問題に限らず，日常生活の科学技術の基盤と して重要である．このような観点から，筆者らはライフログの 蓄積を開始している．平成 18 年 10 月より開始し，月 2 日の ペースで，これまでに，ある大人が起床から就寝までのライフ ログを 10 日分蓄積してきた．図 4 に実際にライフログのデー タの一部を示す．記録されるデータは，使用した全てのモノ， 使用した場所，使用した時間，使用した目的やきっかけ，モノ に対して行った行動などである．記録方法を以下に述べる．マ イクロフォンを携帯し，あるモノを使用する毎に，上述した項 目を発音し，録音する．一日が終了した翌日に，録音された テープを図に示したような表に書き取るという方法で進めてい る．これらのライフログを集計することで，モノの使用頻度や 使用場所の確率などを導出することが可能である． 前節の分析から，日常生活空間で存在しているモノが事故 と深く関わっていることが分かった．また，事故を本質的に予 2 The 21st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2007 㐿ᆎ ຠฬ 㪏㪑㪈㪎 ⋡⮎ 㪏㪑㪈㪏 䊋䊧䉾䉺 䊁䉞䉾䉲䊠 㪏㪑㪈㪏 䊕䊷䊌䊷 㪏㪑㪈㪐 䊜䉧䊈 㪏㪑㪈㪐 䉨䉾䉼䊮 ᾖ 䉣䊧䉪䉺 䉨䉾䉼䊮 䊤䉾䉪 ⴕേ䈏䈐䈢႐ᚲ ⋡⊛ 䊥䊎䊮䉫 ὐ⌒ 䊋䉴䊦䊷䊛 りᡰᐲ 䉨䉾䉼䊮 㥦䉕䈎䉃 㥦 䈎䉃 りᡰᐲ 䈎䈔䉎 䉨䉾䉼䊮 ᦺ㘩Ḱ 䈧䈔䉎 䉨䉾䉼䊮 ᦺ㘩Ḱ 䉴䊤䉟䊄 ᦺ㘩Ḱ 㘩䊌䊮 ಄⬿ᐶ 䉨䉾䉼䊮 ᦺ㘩Ḱ 䉮䉾䊒 䉻䉟䊆䊮䉫 ᦺ㘩Ḱ ‐ ㅀ⺆ 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は，モノによる事故１回あたりの全治療 費の期待値のうち代表的なものを示したものである．この結 果，やけどを起こしうるモノ，特に，高温の液体に関わるもの （例えば，ポットは 79,812 円）が，治療費の期待値が高くなる ことが明らかになった．これは，小児科医師の認識とも合致す る結果であった．本稿では，以降，治療費の期待値のことを危 事故データベースや日常生活データベースに現れる，モノ， 怪我の原因，直前の行動，怪我などは，様々な言い回しが可能 であり，同じものが別の名称で扱われる場合も少なくない．こ うしたターミノロジーの問題は，日常生活を扱おうとした場合 の共通の問題である．そこで，本研究では，モノ，怪我の原因， 直前の行動，怪我のターミノロジーを標準化し，整理・分類する ために，北欧の医療グループ (NOMESCO[NOMUSCO 97]) によって提案されているモノ，怪我の原因，行動，怪我の分類 コード体系に準拠したコードを用いた．これにより生データ を分類・コード化した後にクロス集計表を作成し，確率分布の 導出や，後述するようなベイジアンネットの構造学習を用いた 因果構造の抽出を行っている．例えば，ダイニングチェアーは F1005 といった標準コードとなる．また，使用しているコー ドは，階層性があり，様々な粒度で情報をまとめたり，分解し たりすることが可能である．一般に，データ数が不足している 項目に関しては，より大きなまとまりで情報をまとめる必要が あり，粒度を適切に制御することは非常に重要である． 4.2 URTCKP 図 5: Causal network of child injury extracted by Bayesian network 4. ETQRRGT FTKPMD[OKUVCMG VTCHHKEKPLWT[ EQNNKUKQP 㪺㪿㪸㫀㫉 㫇㫆㫋 㫊㫋㫆㫍㪼 㪺㫆㪽㪽㪼㪼 㫉㪸㫑㫆㫉 㪽㫀㫉㪼㫎㫆㫉㫂 㪹㪼㪻 㫀㫉㫆㫅 㫊㫆㪽㪸 㫋㫆㪹㪸㪺㪺㫆 㪹㪸㪹㫐㩷㪺㪸㫉㫉㫀㪸㪾㪼 データ標準化に基づく事故の因果構造モデリング QDLGEVU 筆者らは，事故の因果構造をモデリングする手法として情 報量基準を用いたベイジアンネットワークの構造学習を利用 している．実際の事故データを用いて学習を行い，因果構造の 仮説候補を抽出することで，人が理解しやすい状態に可視化 すること，定量的にモデル化することが可能となる．また，学 習の結果得られたモデルは，確率推論によって様々な推定に利 用可能であり，これは再利用可能な知識化と言える．図 5 に， 標準コード化された項目データを用いて，クロス集計を行い， AIC(赤池情報量基準) を用いてベイジアンネットワークの構造 学習を行い，抽出した因果構造モデルを示した．各ノードは， モノの特徴量，事故の種類，怪我の種類がコード化されたも のから構成されている．図では，コード化されたものを，さら に，人が理解できる言葉に変換した結果を示した．各ノードは， NOMESCO コードによりコード化されているため，同じコー ドで表された情報を入力したり，変数間の独立性が仮定できる 場合には複数のネットワークを合成することも可能である． 㪇 㪉 㪋 㪍 㪏 㪈㪇 GZRGEVCVKQPQHVTGCVOGPVEQUV VGPVJQWUCPF[GP 図 6: Evaluate the risk of objects 険度と呼ぶことにする． 家一軒に存在している全てのモノの種類や数の情報が含まれ ているモノデータベースを用いることで，ある家の危険度を推 定することが可能となる．図 7 の左側は，図 5 に示したモノ データベースを利用して，ある家で起こりうる事故の発生確率 を計算した結果を示した．発生確率は，事故の全種類で合計が 1.0 に成るように正規化した．この図から，この家の場合，誤 飲が発生し易いこと，逆に，やけどや衝突は起こりにくいこと などが分かる．さらに，各モノ・事故の種類毎に治療費の期待 値のデータを用いることで，事故が一回起こった時にかかる治 3 The 21st Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence, 2007 療費の期待値を計算することが可能になる．この家の場合は， 治療費の期待値は，25,059 円であった． VTCHHKEKPLWT[ DWTP ETQRRGT VTCHHKEKPLWT[ ETQRRGT EWV FTKPMD[ DWTP OKUVCMG ޓ㧑 FTKPMD[ OKUVCMG 㧑 UCPFYKEJ EWV HCNNKPI ޓ㧑 EQNNKUKQP ޓ㧑 UCPFYKEJ HCNNKPI ޓ㧑 2TQDCDKNKV[QHKPLWT[QEEWTTGPEG KPCEGTVCKPJQOG EQNNKUKQP ޓ㧑 2TQDCDKNKV[QHKPLWT[QEEWTTGPEG EQPEKFGTKPINKHGRCVVGTP 図 7: Probability of injury occurrence in various situations 4.32 ライフログを用いた個別生活日毎の事故発生確率と危 険度の推定 前述した図 7 の左側は，あらゆるモノが一様に存在してい る場合の結果に相当する．しかし実際は日常に存在するモノの 中には，押入れなどに収容されていたりと全く触れる機会が 無いものも存在している．実際の使用状況を考慮することで， 事故の発生確率や危険度が実際に近づけられると考えられる． ライフログを用いることで，ある生活者のある一日やある 時間といった様々な時間間隔におけるモノの平均的な配置の情 報を知ることができる．この情報と事故の因果構造モデルとを 統合することで，特定の生活場面における事故の発生確率や危 険度（治療費の期待値）を推定することが可能となる．すなわ ち，ライフログと組み合わせることで，一般的な事故の因果構 造モデルを，ある生活者の実際の生活を反映させたものへと拡 張することが可能である．図 7 の右側に，ライフログから導 出したある一日の事故の発生確率を示した．なお，ライフログ を考慮した治療費の期待値は，38,110 円に変化した． 図 7 の左側と比較すると，事故の発生確率が大きく変化し ていることが分かる．このことは，モノの配置などのモノの使 用状況が事故発生に大きな影響を与えていることを示してお り，ライフログデータが，ある特定の生活者における事故の発 生確率や危険度を推定することにも活用できることを示唆して いる． 図 8: Visualizing risk at a certain moment based on lifelog and injury model NOMESCO コード体系に基づいた標準化法について述べた． また，この方法を用いて，これまで収集した事故情報に含まれ るモノ，怪我の原因，直前の行動，怪我のターミノロジーを標 準化し，事故の因果構造のモデリングに適用した事例を示し た．さらに，ある生活者が持っている生活財に関する情報であ るモノデータベースや，ある生活者のライフログデータと情報 統合することによって，個人の生活を反映させたユーザ指向の 情報へと変換し，提示する試みを述べた． 参考文献 [田中 03] 田中, ”新 子どもの事故防止マニュアル,” 株式会社 診断と治療社，2003 [山中 04] 山中, ”子どもの事故予防へのアプローチ, ”第 4 回日 本赤ちゃん学会学術講演会プログラム抄録集, pp. 16-17, 2004 [本村 06] 本村, 西田, 北村, 金子, 柴田, 溝口, ”知識循環型事 故サーベイランスシステム,” 統計数理, Vol. 54, No. 2, pp.299-314, 2006 4.33 ライフログを用いた個別生活場面毎の事故の危険度の 推定と可視化 図 8 の左側の部屋の画面は危険度を色情報を用いて可視化 した例である．これは，ライフログから導出された，ある時間 の生活場面でのモノのコードを，図 5 で示したモデルに入力し て，事故の発生確率と治療費の期待値を計算することで作成し た．また，図 8 の右側の事故シーンは，想定される子どもの年 齢を入力することにより，起こりうる事故を可視化する機能に より作成された動画のスナップショットの例である [北村 06]． このように，事故サーベイランスシステムで得られた事故のモ デルを用いて何らかの事故予防のための情報提示を行う際に， 個人の生活を反映させることで，より効果的な情報提示へと発 展させることが可能である． 5. [西田 07] 西田, 坪井, 持丸, 河内, 山中, 溝口, ”身体地図情報 システム,” 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス 講演会’07 講演論文集, 2007 [新垣 05] 新垣，野島，佐藤，北端，小野澤，”人はどれだけ のモノに囲まれて生活しているのか？””ユビキタス環 境における人とモノのインタラクション支援に向けて ”， ヒューマンインタフェース学会論文誌，Vol. 7, No. 2，pp. 179-187, 2005 [NOMUSCO 97] NOMESCO (http://www.nom-nos.dlk/) Classification of External Causes of Injuries, 3rd revised edition,NOMESCO,Copenhagen, 1997 結論 [柴田 06] 柴田, 本村, 西田, 山中, 溝口, ”事故データベースを 用いた乳幼児の日常行動の理解,” 第 24 回日本ロボット 学会学術講演会予稿集, 2M22, 2006 本稿では，筆者らが進めている事故サーベイランスシステム の病院での運用の進捗を報告した．また，モノ，怪我の原因， 直前の行動，怪我などは，日常生活の上で，様々な言い回しが 可能なために，情報の再利用性や統合性を低減させている問題 を指摘し，このターミノロジーの問題を解決する方法として， [北村 06] 北村，西田，本村，山中，溝口，”乳幼児行動モデリ ングと事故予防への応用，”第 24 回日本ロボット学会学 術講演会予稿集, 3I34，2006 4