Menu

高齢者2,500名規模の大規模コホートによる状態計測プロジェクト

オルチェは、企業様との共同研究として、平均年齢76歳の高齢者約2,500名を対象に大規模コホート試験を実施しました。主観・心理・身体・動画の4種類のデータを合計300変数超にわたって統合的に取得し、AIを活用した身体コンディション評価支援システムの実装まで一貫して担当しています。単一指標では捉えきれない人の状態を、構造化されたデータとして扱える評価基盤を確立しました。

  1. ホーム
  2. 研究事例
  3. 高齢者2,500名規模の大規模コホートによる状態計測プロジェクト

研究の問い / 技術の機能 Question

主観・心理・身体・動画という4種のデータを2,500名規模で統合的に取得し、AIで「現在の状態」を一元的に評価できるかを検証したプロジェクトです。個別データだけでは捉えられない複合的な状態変化を、統一された指標として表現する基盤の構築を目指しました。大規模コホートならではのデータ量と多様性が、この問いに答えるための鍵となります。

大規模マルチモーダルデータ統合とは

大規模マルチモーダルデータ統合とは、主観・心理・身体・動画など異なる種類のデータを大人数から同一プロトコルで収集し、AIや統計モデルを用いて人の状態を多面的に評価する研究基盤を構築する取り組みです。

プロジェクト概要 Project Overview

画像タイトル
画像タイトル

企業様との共同研究として、平均年齢76歳の高齢者約2,500名を対象に実施した大規模コホート試験です。主観・心理・身体・動画データを統合的に取得し、AIを活用した身体コンディション評価支援システムの構築までをオルチェが一貫して担当しました。

対象

高齢者 約2,500名(平均年齢76歳)

計測方式

非接触撮影+アンケートの組み合わせ(短時間・低負荷)

取得変数

300項目超(主観・心理・身体・動画)

システム

AIを活用した身体コンディション評価支援システム

オルチェ担当範囲

計測設計・機器構築・データ解析・システム開発・学術論文サポートまで一貫

背景・課題 Background

高齢者の状態を把握するためには、身体機能だけでなく、認知機能や心理状態、生活背景を含めた多面的な評価が必要とされます。しかし個別指標の確認にとどまらず、人の状態を構造的に捉える統合的なデータ基盤を大規模に実現することは、設計・実施・解析のすべての段階で困難を伴いました。

  • 01

    主観・客観の統合基盤が未整備

    主観評価と客観指標を同一フレームワークで統合的に扱う仕組みが整っていませんでした。

  • 02

    大規模・同一プロトコル計測の難しさ

    2,500名を同一手順で計測するための設計・実施体制の構築が大きな課題でした。

  • 03

    多変量データの横断解析基盤の不足

    300変数超の多変量データを横断的に解析し、状態評価モデルに落とし込む基盤が求められていました。

アプローチ Approach

約2,500名という大規模集団を対象に、主観・心理・身体・動画データを同一プロトコルで取得しました。専門機器や医療施設に依存せず、短時間・非接触での撮影とアンケートを組み合わせる設計とすることで、実施負荷を抑えながら高密度なデータ収集を実現しています。

画像タイトル
画像タイトル

見出しサンプル

  • 主観・生活習慣 Subjective & Lifestyle

    • 基本属性:年齢・性別・既往歴・活動範囲・性格
    • 生活習慣:運動・食事・栄養・睡眠・喫煙・電子機器利用
    • 自己評価:記憶・健康度・生活満足度・セルフケア・痛み・疲労感

    日常生活の多側面から自己評価データを収集し、生活習慣との関係を分析します。

    approach-subjective-data.png
    approach-subjective-data.png
  • 心理・身体・動画 Psychological & Physical

    • 心理尺度:MMSE(認知機能)・UCLA(孤独感)ほか多数
    • 身体計測:握力・歩行速度・体重
    • 動画タスク:数十パターンの表情表出・模倣・シナリオ想起

    認知・身体・行動の3側面を統合し、合計300変数超・数千フレームの多次元データを構築します。

    approach-physical-data.png
    approach-physical-data.png

見出しサンプル

  • データ解析フロー Analysis Flow

    • データクレンジング(欠損・外れ値処理)
    • 変数構造化(カテゴリ・スコア化)
    • 交絡調整(年齢・性別・生活背景の影響排除)
    • 機械学習モデル構築(目的変数に最適化)

    AIと数理統計を組み合わせ、人の状態評価に最適化した予測モデルを構築します。

    approach-analysis-flow.png
    approach-analysis-flow.png

得られた知見・成果 Results

本試験により、約2,500名規模の主観・客観データを統合的に取得・解析する体制を確立し、AIを活用した身体コンディション評価支援システムを実装しました。単一指標では捉えきれない人の状態を、構造化されたデータとして扱える基盤を構築した点が本プロジェクトの到達点です。

  • 01

    2,500名規模の統合データ基盤を確立

    主観・客観データを統合的に取得・解析する大規模体制を構築し、学術論文サポートまで一貫して担当しました。

  • 02

    多指標横断モデルの構築

    身体・認知・心理・社会の複数指標を横断的に扱う分析モデルを完成させました。

  • 03

    AI評価システムの実装

    AIを活用した身体コンディション評価支援システムを実装し、社会実装型プロジェクトとして完結させました。

位置付け・展望 Position & Outlook

見出しサンプル

本事例は、大規模マルチモーダルデータを統合しAIによる状態評価支援まで到達した社会実装型プロジェクトです。高齢者支援にとどまらず、ヘルスケア・食品・金融・保険など幅広い分野でのデータ評価基盤として活用できます。オルチェが担う「計測〜解析〜システム実装」の一気通貫体制の代表事例です。

  • ヘルスケア分野における状態評価支援
  • 食品・生活習慣関連製品の効果検証
  • 金融・保険領域におけるリスク評価モデル
  • 高齢者支援サービスの設計高度化
画像タイトル
画像タイトル

見出しサンプル

コミュニケーションの質は、言葉の上手さや発言量だけでは語れません。相槌のタイミング、視線の重なり方、表情のずれと合致、沈黙の長さ。人が人と関わるときに流れる情報は、私たちが意識しない層にも広がっています。オルチェは、その層をやわらかく観察する計測の作法を少しずつ整えてきました。
人と人の関係は、とても繊細なものです。オルチェは、その関係の変化を、そっと科学で捉えることをめざしています。