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14:00‐14:30
NEDOプロジェクト「⼈⼯知能活⽤による⾰新的リモート技術開発」
「遠隔リハビリのための多感覚XR‐AI技術基盤構築と保健指導との互恵ケア連携」の概要
蔵⽥ 武志(産総研)、⻘⼭ 朋樹(京都⼤)、葛岡 英明(東京⼤)
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テクノロジーで介護ヘルスケア領域の社会課題解決に挑戦するRehab社の取組事例
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MRを活⽤した医師と患者さんのコミュニケーション⽀援
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17:20‐17:50  全体討論
NEDOプロジェクト「⼈⼯知能活⽤による⾰新的リモート技術開発」
遠隔リハビリのための多感覚XR‐AI技術基盤構築と
保健指導との互恵ケア連携
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蔵⽥ 武志(産総研) ⻘⼭ 朋樹(京都⼤) 葛岡 英明(東京⼤)
腰原 健(セイコーエプソン株式会社) 成瀬 ⽂博(株式会社エブリハ)
遠隔ヘルスケアのための多感覚XR-AIに関するシンポジウム
XR-AI for THC 2022
XR‐AI: XR powered by AI、エックスレイ
市場調査:バーチャルリハビリ・遠隔リハビリシステム
3
https://www.360marketupdates.com/global‐virtual‐
rehabilitation‐and‐telerehabilitation‐systems‐market‐18486215#
市場調査:バーチャルリハビリ・遠隔リハビリシステム
4
2027年
グローバル:市場規模 1620億円 年成⻑率 18%
⽇本: 市場規模 190億円 年成⻑率 18%
家庭、アジアパシフィックで需要が伸びる
市場規模:健康経営⽀援(特定保健指導)サービス
5
• 健康経営⽀援サービスのうち、算出しやすい特定保健指導の市場規模のみを算出したため、健康経
営⽀援サービス全体ではもっと⼤きな市場があると⾒込める。
• データヘルス市場は、2019年から2023年にかけて年1.6%成⻑し、2023年に2,240億円市場になると
予測されている。そのうち、「特定健診・特定保健指導」関連が9割強を占める。⼀⽅、2007年時の
特定保健指導の市場規模は特定健診の約39%となっている。これらの各パラメータ(1.6%、9割、
39%)が⼀定だと仮定して、デジタルヘルス市場予測のうち、特定保健指導分を割り出した。
2027年
⽇本:市場規模 830億円 年成⻑率 1.6%
ヘルスケアサービス(リハビリ、特定保健指導)に
関する問題群:時空間的、経済的、認知的制約
6
ヘルスケアサービス(リハビリ、特定保健指導)に
関する問題群:時空間的、経済的、認知的制約
7
ヘルスケアサービス(リハビリ、特定保健指導)に
関する問題群:時空間的、経済的、認知的制約
8
240億円/年以上
20万⼈
(2006年)
外来リハビリ
打ち切り:
発症から3~6カ⽉
時間制限:
120分/週
理学療法⼠:
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無医地区⼈⼝ 約12万7千⼈
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ヘルスケアサービス(リハビリ、特定保健指導)に
関する問題群:遠隔化で経済的・時空間的制約は解消
9
(リハビリの)
遠隔化で
起こる新たな問題
どうやって
遠隔化?
本プロジェクトの
背景・狙い
10
MR3: MultiModal Mixed Reality for Remote Rehab、エムアールキューブ
MR3デバイスと常時モニタリングデバイス
11
MR3: MultiModal Mixed Reality for Remote Rehab、エムアールキューブ
MR3ウェア
12
DhaibaWorks: 産総研で開発されているデジタルヒューマン技術の
プラットフォームソフトウェア
DhaibaWorksを活⽤したMR3ウェア設計・評価
ひずみセンサ
⾼ひずみ応答性抵抗膜を⽤いたひずみセンサ
13
曲率計測の精度
14
MR3マネキン
15
⼤⾯積3Dデバイス製造装置
MR3マネキン等の⽴体表⾯に
センサの機能を埋設する計画
内発的動機付け促進:
融合⾝体とハプティックリターゲティング
16
融合⾝体
ハプティックリターゲティング
⾏為主体感
We‐Mode
同種・異種互恵ケア
17
同種
互恵ケア
(リハビリ)
同種
互恵ケア
(保健指導)
異種
互恵ケア
(リハビリ&
保健指導)
マインドセット切り替えと
ケアプログラム進捗要約・提⽰
18
⽣活機能評価・リハビリプログラム作成AI:
利⽤者・提供者向けウェブアプリプロトタイプ
19
⽣活機能評価・リハビリプログラム作成AI:第1弾
20
専⾨家が作成したルールベース(決定⽊)AI
(データ0からのスタート)
決定⽊をDNNに変換
事例データを⽤いたDNNの訓練
DNN(の最後の全結合層)を決定⽊に変換
(チューニング、解釈)
XAI(説明可能なAI)化
ウェブアプリ
常時モニタリング
21
常時モニタリング
22
• 歩⾏系モニタリングとメンタルバランス
・⽇常⽣活中の感情状態を取得する予備実験を実施
・3名を対象とした予備実験の結果,感情状態の⽇内
変動を取得できることを確認した.
・歩⾏状態やバイタル等と感情状態の関係を同時取
得してそれらの対応関係を学習
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による感情状態の経験サンプリング
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Kutsuzawa G, et al., Classification of 74 facial emoji's emotional states on 
the valence‐arousal axes. Scientific Reports, 27 Jan 2022, 12(1):398.
• 職場モニタリングのための屋内測位
・産総研柏センター内でビーコンを設置し
実験
・効率的なシステム導⼊のためのビーコン
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遠隔ヘスルケアサービスのための
多感覚XR‐AI技術基盤モジュール群
23
遠隔リハのサービスプロセスとビジネスモデル
24
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多感覚XR‐AI技術基盤モジュール群
25
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