高温な環境下でも検知可能な人感センサを開発しました。 浴室などで起こりうる事故に反応し、異常をお知らせします。

40℃の環境下でも測定可能 ミストによる影響もほぼなし。浴室内での気絶や事故を検知します。

直行変換を利用した方式で国際特許取得済み。 これにより、安価で高精度な各種センサの開発が可能になりました。

浴室みまもり

離床センサ

佐藤研究室

焦電センサで ・ベットから起き上がる ・ベットに腰掛ける ・ベットから離れる を検知します。 カメラでの監視ではないので、ベットにいる方のプライバシーを守れます ※ひびきの電子で受注開始※

雑音処理技術（特許技術）

焦電センサ

復調回路では位相と振幅変化より、動き振動と微振動信号に分けて復調します。そして、その信号より信号処理部において九州工業大学で開発した雑音処理LSIを使用し、環境雑音などの雑音を低減させ、動きを中心とする信号と、心拍・呼吸を中心とする生体信号を出力します。

他社から製品化されている同様のセンサに比べ、高性能かつ非常に安価で提供できるためとても注目されています。 検知距離 体動のみ：約 5m 生体情報（心拍、呼吸）：0.3ｍ以内

非接触生体センサ（電波センサ）

目覚まし時計（置時計型）に内蔵することで、睡眠中の体動情報、心拍情報等を 取得できるようになります。 運転車の心拍情報が

表示されます。

活用例

佐藤研究室

シート状なので、簡単に椅子などの上に設置することができます。 重心の動きの情報を独自のアルゴリズムで 解析することで、疲労状態などをモニタリング 可能にしました。（特許出願中）

姿勢センサ

ドライバーに応用した場合

保育園での死亡件数第1位は睡眠中の事故で、死亡事故の６割を占めており、なかでもうつぶせ寝での呼吸確認不足による死亡が相次いでいます。 それを防ぐために、安価に、幼児の呼吸や動き、そして、うつぶせ・仰向け寝の状態を検知するセンサシステムを開発しました。

SENSOR （専用タグシール）

※剥がせないところに取り付け

受信用 SENSOR

（圧電素子）

※敷きマットの下に設置

うつ伏せ寝検知

1枚1円程度 洗濯可

姿勢センサ

幼児みまもりセンサ タグ方式みまもりセンサ

うつぶせ寝を検知するとアラームなどでお知らせします。また、取得したデータは自動的に蓄積され、保育記録に反映することも可能です。

佐藤研究室

介護施設丸々一棟を対象に、介護業務分析をした結果、１日のうち少なくとも１時間程度は記録や申し送り作業に費やしていることがわかりました [1]。センサ行動認識＋AIデータ解析技術で記録業務を半自動化すれば、これらの時間を入居者様とのふれあいの時間に変えることができます。

業務記録とセンサデータ収集を同時に行うアプリ

誰（介護士）が誰（入居者）に何（業務）をしたかを簡単入力可能。

スマートフォンで取得できる加速度情報と業務記録の情報が教師データとなり機械学習を行います。

介護施設での実証実験[1]で業務行動の開始時刻が90%[2]、継続時間が80%[3]の精度で推定できました。 [1]2017年６月１５日九州工業大学、 ウチヤマホールディングス、IDC フロンティア 共同プレスリリース [2]２業務行動に対して [3]９業務行動に対して

センサデータを使ったAI技術による業務推定 ↓↑

井上研究室

アプリ画面

業務

入居者 加速度センサによる リアルタイム行動認識

← 1日の介護業務を AIにより推定した 結果(Webより)

蓄積された介護業務データから、業務改善、 効率化に有益な情報をフィードバックさせます。

AIデータ解析による 業務スキルの見える化

蓄積された業務記録データから定性的な傾向把握が可能になるため、事故が起きやすい傾向の業務パターンを事前に知ることができます。

客観的データに基づく業務スキルの見える化が可能となり、スキル向上が図れます。

作業開始時刻（時）

合計作業時間（

h）

職員の行動分析例 （九工大、ウチヤマHD、IDCフロンティア共同プレスリリース資料より引用）

井上研究室

「あなた」と 「ベテラン」の

作業時間の比較

自己分析による スキル向上

傾向分析による危険予測

センサ行動認識技術による業務内容の見える化

危険な業務には 注意予報を表示

事故リスクの 軽減

齊藤研究室

いつも記録している介護記録がもっている、排尿、排便記録や水分摂取、食事量、体温などの情報を解析することで排尿、排便予測が可能になります。

日頃記録している介護記録を 取得するだけで ７５％※1 の排尿予測 ８５％※1 の排便予測 が可能になります※2 ※1：１時間以内の排泄行為を予測した場合 ※2：Noticeで記録した最短約9ヶ月分のデータにより得られた結果

介護記録を基にした排泄予測技術 ※Abstract合同会社と特許共同出願中

画像はAbstract合同会社の介護記録システムNoticeでの記録取得イメージ

排泄時間がある程度推定できるため、被介護者の排泄サポートがスムーズにできるようになることが期待されます。これにより、被介護者のQuality of Lifeの向上が図れるだけでなく、介護する側の精神的負担を軽減することができます。

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A B C D

認識率

[%]

被験者

排尿 排泄

センサ行動認識技術とAIデータ解析技術で 介護士の業務改善、効率化 被介護者のQuality of Lifeの向上

睡眠状態の見える化

安価で高精度な 身体を束縛しないみまもりデバイス群 強力な雑音処理技術で安価で高精度

なデバイスを開発してます。 （国際特許取得済） ＜展開デバイス例＞ 焦電センサ、ドップラセンサ、姿勢センサ ＜取得情報例＞ 体動、生体情報（心拍、呼吸）など

日頃記録している介護記録を取得するだけで ７５％※1 の排尿予測 ８５％※1 の排便予測 が可能になります※2 ※1：１時間以内の排泄行為を予測した場合 ※2：Noticeで記録した最短約9ヶ月分のデータにより得られた結果

業務行動の開始時刻を90%[1]、 継続時間を80%[2]の精度で推定しました。 [1]２業務行動に対して [2]９業務行動に対して

業務記録による排泄予測

業務行動の推定技術

傾向分析による危険予測

事故が起きやすい傾向の業務パターンを事前に 知ることができます。

昼間の行動との相関も 明らかにできるため、ケアプラン作成にも有益な情報となります。