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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.
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図 1: Injury database created by injury surveillance system
防するためには,製品を改善することが不可欠であり,日常生
活環境下での製品情報が必要となる.さらに,このような調査
によって,日常生活におけるモノの様々な確率分布を整備する
ことは,事故の問題に限らず,我々の日常生活を理解したり,
モデル化する上で重要である.
本研究では,日常生活空間を構成するモノの科学が事故予
防技術や日常生活支援技術の基盤になり得るとの観点から,日
本人のある夫婦が住んでいる家に存在している全てのモノの種
類や数,各モノの大きさ,各モノの写真などの情報の収集を進
めている.同様の試みとして,韓国において,ある家族の生活
財やその生活財とのインタラクションに関しては,先駆的な研
究がなされているが [新垣 05],日本における体系的な調査は
他にはまだ行われていない.
図 3 は,今回調査した家一軒にあるモノを全て表示したも
のである.例えば,1,118 種類,4,343 個のモノが存在してお
り,キッチンと和室だけで全てのモノの種類の半分が存在して
いること,キッチンや玄関においてはモノの存在密度が高いこ
と,大きさが 20cm 以下であるモノが 90% を占めていること,
誤飲するといわれている 40mm 以下のモノの種類は 25.8% あ
ること,などといった知見が得られている.
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OCPWCNYCNNRTQLGEVKQPUETGGP
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5CPVC%NCWUGQTPCOGPV
UGYKPIOCEJKPGVJTGCF
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UCHGV[RKP
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YCUJKPIRQNGJCPIGT
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RNCUVKERNCPVNCDGN
RNCPVITQYVJTGIWNCVQT
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NKSWKFOCPWTG
78EWVOKNM
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GRQZ[CFJGUKXG
JCPIKPIRQV
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KPUGEVKEKFG
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JCPFETGCO
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EJTKUVOCUQTPCOGPV
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22FTCYGTECUG
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YTGCVJQTPCOGPV
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WPINC\GFDQYN
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GCWFGVQKNGVVG
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NKRUVKEM
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DCUMGV
ENGCPUKPIOKNM
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UCY
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OCPKEWTG GCWFGVQKNGVVG
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GCWFGVQKNGVVG
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GCWFGVQKNGVVG
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OCPKEWTG
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GCWFGVQKNGVVG
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NKSWKF̂V[RGHQWPFCVKQP
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HTQIOCUUCIGT
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HQWPFCVKQP
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OCPKEWTG
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DQF[UQCR
GCWFGVQKNGVVG
EQVVQPUYCD
MKVEJGP
,CRCPGUGTQQO
QVJGT
FKPKPI
2.2
事故の説明変数に関する考察
収集された事故情報を用いて,事故と関係性が強い説明変
数を分析した.図 2 は,相互情報量を用いて事故と関係性があ
る説明変数を示している.この図から,日常に存在しているモ
ノは事故との相互情報量が高く,モノの存在が事故と深く関係
していることが分かる.さらにこれらの相互情報量の結果は,
事故サーベランスシステムの項目を決定する際の指標にもなっ
ている.
EQTTKFQT
NKXKPI
GPVTCPEG
DGFTQQO
図 3: Everyday object database
GXGT[FC[QDLGEV
'ZRNCKPKPIXCTKCDNG
DCVJTQQO
DQF[JWTV
2CTVQHKPLWT[
3.2
DGJCXKQTRTKQTVQVJGKPLWT[
KPLWT[IGPGTCVKQPFC[
CIG
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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
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$QF[JWTV
4.3
図 4: Example of a part of lifelog table
事故データベースと日常生活データベース
のデータ標準化と情報統合
4.1
事故データベースと日常生活データベースの標準化
日常生活データベースとの情報統合による個人の
生活を反映させた危険度の推定
4.31
モノデータベースを用いた家一軒に潜在する事故の発
生確率と危険度の推定
どのような事故を優先的に防ぐ必要があるかという事故予
防の優先付けを行ったり,ある事故対策への投資がコスト的に
見合うかという損益分析を行ったり,身の回りに存在するモノ
の危険性を認知したりするためには,事故の危険性を表す何ら
かの定量的な指標が必要となる.
子どもの事故の危険性を表す指標として,最近増加傾向のあ
る事故,発生する事故の頻度,事故が発生した際に必要な治療
費など様々なものが考えられる.本稿では,指標の一つとして
治療費に着目した.ここでの治療費とは,医療機関を受診し,
初診から完治までに要した金額(個人負担分+国の負担分の合
計)を示しており,筆者らは,これまでに,厚労省が明らかに
している治療費のデータ [田中 03] と,事故データベースを利
用することで,治療費の期待値が推定可能であることを示して
きた [柴田 06].図 6 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
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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.
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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.
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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