図面 (/)

技術 能力向上手段選択装置、能力向上手段の選択方法、学習済みモデル、学習済みモデル生成プログラム及び能力向上手段出力プログラム

出願人 ダンウェイ株式会社
発明者 高橋陽子
出願日 2019年1月30日 (1年9ヶ月経過) 出願番号 2019-014919
公開日 2020年8月13日 (3ヶ月経過) 公開番号 2020-123176
状態 未査定
技術分野 電気的に作動する教習具 学習型計算機
主要キーワード 基本評価 支援計画 学習コース 支援対象者 グループホーム 障害特性 選択サーバ 自動算出
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年8月13日)のものです。
また、この項目は機械的に抽出しているため、正しく解析できていない場合があります

図面 (10)

課題

特に障害者就労支援に好適な、支援対象者個々人の特性に応じた能力上手段を選択するための能力向上手段選択装置等を提供する。

解決手段

能力向上手段選択装置は、支援対象者に関する情報と、支援に用いられた教材及び支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、支援を実施する前後における支援対象者の能力の変化に関する情報を用いて、各々の支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられるモデル又はルールを生成する生成手段と、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報に、生成手段が生成したモデル又はルールを適用して、支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を選択する選択手段と、を備える。

概要

背景

学習者能力を向上させるためには、各人の能力に合った適切な教材を用いて学習を進めることが必要であるが、こうした課題に対応するために、学習者が用いた教材に対する評価や、教材を用いた学習結果に関する情報を収集し、これらの情報をコンピュータ解析して、各々の学習者の能力に応じた教材や、複数の教材を組み合わせた学習コース提示するシステムに関する発明が開示されている(例えば、特許文献1及び2参照)。

概要

特に障害者就労支援に好適な、支援対象者個々人の特性に応じた能力向上手段を選択するための能力向上手段選択装置等を提供する。能力向上手段選択装置は、支援対象者に関する情報と、支援に用いられた教材及び支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、支援を実施する前後における支援対象者の能力の変化に関する情報を用いて、各々の支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられるモデル又はルールを生成する生成手段と、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報に、生成手段が生成したモデル又はルールを適用して、支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を選択する選択手段と、を備える。

目的

しかしながら、その対象者知的障害等の障害のある障害者となる場合には、単に教材を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

この技術が所属する分野

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ライセンス契約や譲渡などの可能性がある特許掲載中! 開放特許随時追加・更新中 詳しくはこちら

請求項1

支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を用いて、各々の支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられるモデル又はルールを生成する生成手段と、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報に、前記生成手段が生成したモデル又はルールを適用して、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を選択する選択手段と、を備えることを特徴とする能力向上手段選択装置

請求項2

前記生成手段は、一の支援に関する支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記能力の変化に関する情報を含む学習用データに基づき機械学習を行い、各々の支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられる学習済みモデルを生成し、前記選択手段は、前記学習済みモデルに、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報を入力して、前記学習済みモデルから出力された能力向上手段を、前記支援目標に適した能力向上手段として選択することを特徴とする請求項1記載の能力向上手段選択装置。

請求項3

前記生成手段は、前記支援を実施する前に策定された支援計画における前記支援によって向上させたい所定の能力の目標に関する情報を用いて、前記モデル又はルールを生成することを特徴とする請求項1又は2記載の能力向上手段選択装置。

請求項4

前記選択手段において、前記モデル又はルールが適用された支援目標に関する情報と、前記支援目標に関する情報に前記モデル又はルールを適用して選択された能力向上手段を含む支援計画に関する情報を保存し、前記支援計画に基づく支援を実施した後の支援対象者の所定の能力の変化に関する情報を受け付けると、前記生成手段は、前記支援計画に関する情報と、前記能力の変化に関する情報を反映して、前記モデル又はルールを更新することを特徴とする請求項1乃至3いずれかに記載の能力向上手段選択装置。

請求項5

支援対象者の所定の能力を向上させるための能力向上手段を選択する能力向上手段選択装置が、支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を用いて、各々の支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられるモデル又はルールを生成する生成ステップと、前記能力向上手段選択装置が、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報に、前記生成ステップで生成されたモデル又はルールを適用して、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を選択する選択ステップと、を有することを特徴とする能力向上手段の選択方法

請求項6

前記生成ステップにおいて、前記能力向上手段選択装置は、一の支援に関する支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記能力の変化に関する情報を含む学習用データに基づき機械学習を行い、各々の支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられる学習済みモデルを生成し、前記選択ステップにおいて、前記能力向上手段選択装置は、前記学習済みモデルに、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報を入力して、前記学習済みモデルから出力された能力向上手段を、前記支援目標に適した能力向上手段として選択することを特徴とする請求項5記載の能力向上手段の選択方法。

請求項7

支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を含む学習用データに基づき機械学習を行うことによって生成され、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報を入力すると、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデル。

請求項8

コンピュータに、支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を含む学習用データに基づき機械学習を実行させて、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報を入力すると、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を出力する学習済みモデルを生成することを特徴とする学習済みモデル生成プログラム

請求項9

コンピュータに、支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を含む学習用データに基づき機械学習を行うことによって生成された学習済みモデルに、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報の入力を受け付け、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を出力する処理を実行させることを特徴とする能力向上手段出力プログラム

技術分野

0001

本発明は、特に障害者就労支援に好適な、障害者等の支援対象者能力を向上させるための手段を選択する能力向上手選択装置及び能力向上手段の選択方法と、こうした能力向上手段の選択に用いられる学習済みモデル及び学習済みモデル生成プログラム、並びにその学習済みモデルを用いた能力向上手段出力プログラムに関するものである。

背景技術

0002

学習者が能力を向上させるためには、各人の能力に合った適切な教材を用いて学習を進めることが必要であるが、こうした課題に対応するために、学習者が用いた教材に対する評価や、教材を用いた学習結果に関する情報を収集し、これらの情報をコンピュータ解析して、各々の学習者の能力に応じた教材や、複数の教材を組み合わせた学習コース提示するシステムに関する発明が開示されている(例えば、特許文献1及び2参照)。

先行技術

0003

特開2003−271752号公報
特開2017−134136号公報

発明が解決しようとする課題

0004

特許文献1及び2に開示されているような教材等を選択するシステムに関する発明は、学習者が健常者であることを想定しており、学習者が提示された教材を用いて学習できることを当然の前提としている。しかしながら、その対象者知的障害等の障害のある障害者となる場合には、単に教材を提供するだけでは学習を進められないことが多い。

0005

例えば、就労移行支援事業所や特別支援学校等の障害者の就労支援の現場では、例えば、着席して作業に集中することができない、言葉で指示されるだけでは順序よく作業を進めることができない、といった問題を抱えている障害者も多く、こうした障害者が就労に必要な能力を身につけるためには、能力を向上させるための教材に取り組めるようにするための、個々人の特徴や場面に応じて発生する障害や困難さを取り除くための、個別の調整や変更等の合理的配慮が求められている。

0006

本発明は、こうした課題に対応するためになされたものであり、特に障害者の就労支援に好適な、障害者等の支援対象者の能力を向上させるための手段を選択する能力向上手段選択装置及び能力向上手段の選択方法と、こうした能力向上手段の選択に用いられる学習済みモデル及び学習済みモデル生成プログラム、並びにその学習済みモデルを用いた能力向上手段出力プログラムを提供することを目的とするものである。

課題を解決するための手段

0007

このような課題を解決するために、本発明では、支援対象者の能力を向上させるために実施する就労支援等の支援において、支援対象者が教材を用いて学習する際に、各々の支援対象者に応じた学習効果を高めるための合理的配慮を行うこととし、支援対象者が用いた教材だけでなく、支援対象者に対して行った合理的配慮も含めた支援実施情報から、能力向上手段を選択するためのモデル又はルールを生成し、支援計画を策定する際には、支援目標にこのモデル又はルールを適用することによって、各々の支援目標に応じた教材のみでなく、支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮も含めた能力向上手段を選択できる構成とした。

0008

尚、本発明における支援対象者には、就労支援を受ける障害者を想定することができるが、支援対象者は障害者に限定されるものではなく、教材を学習する際に個別の合理的配慮を必要とする支援対象者を広く含むことができる。また、本発明における合理的配慮には、支援対象者が教材を学習する際に行うことが望ましい、支援対象者各々の特徴や場面に応じて発生する障害や困難さを取り除くための、個別の調整や変更等の配慮が該当する。

0009

本願にかかる課題を解決するための能力向上手段選択装置に関する発明は、支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を用いて、各々の支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられるモデル又はルールを生成する生成手段と、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報に、前記生成手段が生成したモデル又はルールを適用して、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を選択する選択手段と、を備えることを特徴とする能力向上手段選択装置である。

0010

また、前記生成手段は、一の支援に関する支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記能力の変化に関する情報を含む学習用データに基づき機械学習を行い、各々の支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられる学習済みモデルを生成し、前記選択手段は、前記学習済みモデルに、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報を入力して、前記学習済みモデルから出力された能力向上手段を、前記支援目標に適した能力向上手段として選択することを特徴とすることもできる。

0011

各々の支援対象者にどのような合理的配慮が効果的かは、特に障害者が支援対象者となる場合には、各々の支援対象者の個性等に応じて多様であり、ルール化することが容易ではない。そのため、上記のように、過去に実施された支援に関する情報を学習用データとして、機械学習により生成された学習済みモデルを活用することが好適となる。

0012

さらに、前記生成手段は、前記支援を実施する前に策定された支援計画における前記支援によって向上させたい所定の能力の目標に関する情報を用いて、前記モデル又はルールを生成することを特徴としてもよい。

0013

このように、モデル又はルールの生成に、支援実施前後における支援対象者の能力の変化だけでなく、支援計画における能力の目標も反映させる構成とすれば、より精緻な情報の解析等が可能となり、各々の支援に適した能力向上手段を選択する精度を高めるために有効な構成となる。

0014

さらに、前記選択手段において、前記モデル又はルールが適用された支援目標に関する情報と、前記支援目標に関する情報に前記モデル又はルールを適用して選択された能力向上手段を含む支援計画に関する情報を保存し、前記支援計画に基づく支援を実施した後の支援対象者の所定の能力の変化に関する情報を受け付けると、前記生成手段は、前記支援計画に関する情報と、前記能力の変化に関する情報を反映して、前記モデル又はルールを更新することを特徴としてもよい。

0015

このように構成すると、本発明に係る能力向上手段選択装置により選択された能力向上手段を用いた支援計画に関する支援実績に関する情報が、さらにモデル又はルールに反映されて進化が促進されるので、モデル又はルールの精度の向上に好適な構成となる。

0016

本発明は、本発明に係る能力向上手段選択装置によって実行される、能力向上手段の選択方法の発明として特定することもできる。

0017

本発明に係る能力向上手段の選択方法は、支援対象者の所定の能力を向上させるための能力向上手段を選択する能力向上手段選択装置が、支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を用いて、各々の支援目標に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられるモデル又はルールを生成する生成ステップと、前記能力向上手段選択装置が、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報に、前記生成ステップで生成されたモデル又はルールを適用して、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を選択する選択ステップと、を有することを特徴とする能力向上手段の選択方法である。

0018

また、本発明は、先に説明した本発明に係る能力向上手段選択装置の各々の構成によって実行される、能力向上手段の選択方法の発明として特定することもできる。

0019

本発明は、本発明に係る能力向上手段選択装置において用いられる、学習済みモデルの発明として特定することもできる。

0020

本発明に係る学習済みモデルは、支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を含む学習用データに基づき機械学習を行うことによって生成され、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報を入力すると、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を出力するよう、コンピュータを機能させるための学習済みモデルである。

0021

また、本発明は、先に説明した本発明に係る能力向上手段選択装置の各々の構成において用いられる、学習済みモデルの発明として特定することもできる。

0022

本発明は、本発明に係る能力向上手段選択装置において用いられる、学習済みモデルを生成するプログラムの発明として特定することもできる。

0023

本発明に係る学習済みモデル生成プログラムは、コンピュータに、支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を含む学習用データに基づき機械学習を実行させて、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報を入力すると、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を出力する学習済みモデルを生成することを特徴とする学習済みモデル生成プログラムである。

0024

また、本発明は、先に説明した本発明に係る能力向上手段選択装置の各々の構成において用いられる、学習済みモデルを生成するプログラムの発明として特定することもできる。

0025

本発明は、本発明に係る能力向上手段選択装置において実行される、学習済みモデルを用いて能力向上手段を出力するプログラムの発明として特定することもできる。

0026

本発明に係る能力向上手段出力プログラムは、コンピュータに、支援対象者の所定の能力を向上させるために実施された支援について、前記支援対象者に関する情報と、前記支援に用いられた教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮と、前記支援を実施する前後における前記支援対象者の前記能力の変化に関する情報を含む学習用データに基づき機械学習を行うことによって生成された学習済みモデルに、支援を受ける支援対象者に関する所定の情報及び前記支援により向上させたい能力に関する情報を含む支援目標に関する情報の入力を受け付け、前記支援目標に適した教材及び前記支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段を出力する処理を実行させることを特徴とする能力向上手段出力プログラムである。

0027

また、本発明は、先に説明した本発明に係る能力向上手段選択装置の各々の構成において実行される、学習済みモデルを用いて能力向上手段を出力するプログラムの発明として特定することもできる。

発明の効果

0028

本発明によると、各々の支援対象者の能力の向上に適した教材だけでなく、支援対象者個々人の特性に応じた合理的配慮が、支援対象者の能力向上手段として選択されるので、教材による学習の前提として合理的配慮を行うことが望ましい障害者等の支援対象者に対して、より効果的な能力向上手段を選択することが可能になる。

0029

本発明は、特に障害者の就労支援に好適で、障害者の就労に求められる能力の向上を促進することが期待できるものであることから、その社会的意義は非常に大きいと考えられる。

図面の簡単な説明

0030

本発明に係る能力向上手段選択装置の実施形態の概要を示す図である。
本発明の第1の実施形態におけるに能力向上手段選択装置の機能的な構成を示す図である。
本発明の第2の実施形態におけるに能力向上手段選択装置の機能的な構成を示す図である。
本発明に係る能力向上手段選択装置に対象者情報の一部として格納される、支援対象者の評価情報の一例を示す図である。
本発明に係る能力向上手段選択装置を用いた支援計画の作成と実施の流れを示す図である。
本発明に係る能力向上手段選択装置に格納される、支援実施情報の第1の例を示す図である。
本発明に係る能力向上手段選択装置に格納される、支援実施情報の第2の例を示す図である。
本発明に係る能力向上手段選択装置による能力向上手段の選択の第1の例を示す図である。
本発明に係る能力向上手段選択装置による能力向上手段の選択の第2の例を示す図である。

実施例

0031

本発明を実施するための形態について、図面を用いて以下に詳細に説明する。尚、以下の説明では、障害者の就労支援に本発明を適用し、能力向上手段の選択には機械学習によって生成される学習済みモデルを用いる例について説明するが、この例は本発明の実施形態の一例を示したものであって、本発明は以下に説明する実施形態に限定されるものではない。

0032

図1は、本発明に係る能力向上手段選択装置の実施形態の概要を示している。本発明に係る能力向上手段選択装置には、就労支援を受ける障害者等の支援対象者に対して、支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を行いながら、教材を用いて実施した支援に関する支援実施情報が蓄積され、その支援実施情報を学習用データとして機械学習により生成した学習済みモデル(機械学習に替えルールベースを採用することとしてもよい)に、支援対象者に対する支援の目標に関する情報を入力すると、支援目標に適した教材と、支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段が出力される。

0033

健常者を対象とする教材の選択であれば、提示された教材を用いて学習することが当然の前提となるので、目標に適した教材に関する情報を出力すれば足りることになるが、支援対象者が知的障害等の障害のある障害者となる場合には、単に教材を提供するだけでは学習を進められないことが多い。そのため、本発明では、能力向上手段として出力する情報に、教材の他に支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を加えるとともに、学習済みモデルを生成する基礎となる学習用データにも、どの教材を用いたかだけでなく、どのような合理的配慮を行ったかに関する情報を加えることを特徴としている。

0034

障害者の就労支援での活用を想定している本発明において、支援対象者の能力向上のために用いられる教材には、教科書ドリルといった一般的な教材の他に、印鑑押しや資料のセットといった定型の作業や、グループホームでの生活や1対1でのソーシャルスキルトレーニングといったプログラム等も含まれることになる。

0035

また、本発明における支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮とは、支援対象者個々人の特徴や場面に応じて発生する障害や困難さを取り除くための、個別の調整や変更等の合理的な配慮のことで、例えば、支援対象者が手元に置いて使用できる個別ホワイトボードを提供して作業工程を記載したり、終了した工程にチェックマークを付けさせたりすることや、支援対象者が座る場所がわかるように床にテープを貼ること、数字を確認できる治具を提供することといった、ツール(個別ホワイトボード、テープ、数字を確認できる治具等)を用いた配慮や、兄弟と離れた環境で生活させるといった環境に関する配慮を含むものである。

0036

以上の特徴を備える本発明に係る能力向上手段選択装置は、スタンドアローン運用されるコンピュータとして実施する(第1の実施形態)ことも、ネットワークに接続されたサーバとして実施する(第2の実施形態)ことも可能である。

0037

第1の実施形態では、能力向上手段選択装置として機能する、就労移行支援事業所や特別支援学校等の障害者の就労支援の現場に設置されるコンピュータのキーボードモニター等の入出力装置から、支援実施情報を入力してコンピュータに蓄積するとともに、入出力装置から支援目標に関する情報を入力すると、支援目標に適した能力向上手段が選択されて、入出力装置に出力される構成となる。

0038

第2の実施形態では、能力向上手段選択装置として機能するサーバとインターネット等のネットワークを介して接続され、就労移行支援事業所や特別支援学校等の障害者の就労支援の現場に設置されるPC(パーソナルコンピュータ)等の事業所端末から、支援実施情報を入力してサーバに送信すると、サーバに支援実施情報が蓄積される。また、事業所端末に支援目標に関する情報を入力してサーバに送信すると、サーバから出力された支援目標に適した能力向上手段に関する情報が、事業所端末で受信される構成となる。

0039

以上に説明した、第1の実施形態におけるに能力向上手段選択装置の機能的な構成を示しているのが図2であり、第2の実施形態におけるに能力向上手段選択装置の機能的な構成を示しているのが図3である。

0040

第1の実施形態における構成を示した図2では、能力向上手段選択装置10が本発明に係る能力向上手段選択装置に対応する。能力向上手段選択装置10として機能するコンピュータには、CPU、メインメモリ、HDD等の補助記憶装置が備えられ、補助記憶装置に格納されたプログラムがメインメモリに読み出され、CPUで演算処理を実行することによって、所定の機能が実現される。

0041

能力向上手段選択装置10として機能するコンピュータの物理的な構成は特に限定されるものではなく、本発明における能力向上手段を選択する機能に加えて、他の機能が同一のコンピュータに備えられるものであってもよい。また、本発明に必要な各々の機能は、物理的に一台のコンピュータによって実現されるものであってもよいし、複数のコンピュータを用いて実現されるものであってもよい。

0042

能力向上手段選択装置10の支援実施情報等受付部11、機械学習実行部14、支援目標受付部16、能力向上手段選択部17及び能力向上手段出力部18は、いずれも機能的に特定されるものであって、HDD等の補助記憶装置に格納された各部の機能に対応するプログラムがメインメモリに読み出され、CPUで演算処理を実行することによって、各部に対応する機能が実現される。

0043

能力向上手段選択装置10の対象者情報格納部12、支援実施情報格納部13及び学習済みモデル記憶部15には、能力向上手段選択装置10を構成するコンピュータに備えられるHDD等の補助記憶装置の記憶領域が割り当てられる。これらの記憶領域は物理的に一台のコンピュータに設けられることを要件とするものではなく、複数のコンピュータに分散して設けられるものであってもよい。

0044

入出力装置19には、キーボードやモニター等のコンピュータへの入出力装置が用いられるが、能力向上手段選択装置10を構成するコンピュータへのデータの入出力が可能な装置であれば、その構成は特に限定されるものではない。

0045

第2の実施形態における構成を示した図3では、能力向上手段選択サーバ20が本発明に係る能力向上手段選択装置に対応する。能力向上手段選択サーバ20として機能するコンピュータには、CPU、メインメモリ、HDD等の補助記憶装置が備えられ、補助記憶装置に格納されたプログラムがメインメモリに読み出され、CPUで演算処理を実行することによって、所定の機能が実現される。

0046

能力向上手段選択サーバ20として機能するコンピュータは、インターネット等のネットワークへの接続が可能であれば、その物理的な構成は特に限定されるものではなく、本発明における能力向上手段を選択する機能に加えて、他の機能が同一のコンピュータに備えられるものであってもよい。本発明に必要な各々の機能は、物理的に一台のコンピュータによって実現されるものであってもよいし、複数のコンピュータを用いて実現されるものであってもよい。

0047

能力向上手段選択サーバ20の支援実施情報等受信部21、機械学習実行部24、支援目標受信部26、能力向上手段選択部27及び能力向上手段送信部28は、いずれも機能的に特定されるものであって、HDD等の補助記憶装置に格納された各部の機能に対応するプログラムがメインメモリに読み出され、CPUで演算処理を実行することによって、各部に対応する機能が実現される。

0048

能力向上手段選択サーバ20の対象者情報格納部22、支援実施情報格納部23及び学習済みモデル記憶部25には、能力向上手段選択サーバ20を構成するコンピュータに備えられるHDD等の補助記憶装置の記憶領域が割り当てられる。これらの記憶領域は物理的に一台のコンピュータに設けられることを要件とするものではなく、複数のコンピュータに分散して設けられるものであってもよい。

0049

事業所端末30には、PCやタブレット型コンピュータ等の、インターネット等のネットワークに接続可能なネットワーク端末が用いられるが、能力向上手段選択サーバ20とのデータ通信が可能な端末であれば、その構成は特に限定されるものではない。

0050

以上の構成を前提に、図4−9を用いて、本発明に係る能力向上手段選択装置による能力向上手段の選択方法について、具体的に説明する。尚、以下においては、図2にその構成を示した第1の実施形態を前提に説明するが、図3にその構成を示した第2の実施形態でも、情報の入出力が入出力装置19ではなく、インターネット等のネットワークを経由して事業所端末30で行われることとなるだけで、能力向上手段選択サーバ20において実行される処理は、能力向上手段選択装置10で実行される処理と実質的に同じである。

0051

本発明では、支援対象者となる就労支援を受ける障害者に関する情報が、就労支援を担当する支援者等によって入出力装置19から入力され、支援実施情報等受付部11を介して対象者情報格納部12に格納される。対象者情報格納部12に格納される障害者に関する情報の内容は特に限定されるものではないが、障害者の氏名や性別年齢住所家族構成や支援体制等の基礎的な事項であるパーソナルデータの他に、例えば、検査診断に基づく障害特性や、障害者の生活態度労働習慣、PCスキル等を評価した評価情報を含むことができる。

0052

図4は、対象者情報格納部12に格納される、支援対象者となる障害者の評価情報に関するデータ構造の一例を示したものである。対象者情報格納部12には、障害者の生活面や性格面等に関する基本評価、労働習慣や作業遂行等に関する就労評価、PCスキル等に関する職能評価などの評価項目ツリー構造に関連付けられていて、各々の項目について評価を受けたスコア等が格納されている。

0053

こうした支援対象者となる障害者に関する評価は、例えば四半期に一度といった頻度で定期的に行われ、支援対象者となる各々の障害者について、評価時点毎の評価情報が対象者情報格納部12に格納される。対象者情報格納部12に格納される評価情報には、所定の評価項目におけるレベルをスコアで示した評価の他に、自然文で記載された評価や、定型の文章で表された評価に該当するか否かを示した評価などを含むことができる。ツリーの上位にある評価項目のスコアについては、例えば、その評価項目の下位に属する評価項目のスコアの平均値や、所定の閾値を超える評価項目数の比率等によって、自動算出されることとしてもよい。

0054

図5は、能力向上手段選択装置10を用いた支援計画の作成と実施の流れを示しているが、まず、S1−S4に示した、支援実施情報を蓄積して学習済みモデルを生成する流れについて説明する。

0055

就労移行支援事業所等における障害者の就労支援の担当者は、支援計画に沿った支援が終了した後、あるいは四半期に一度といった定期的な評価のタイミングで(入力のタイミングは特に限定されるものではない)、支援対象者である障害者に対して実施した支援の実績に関する支援実施情報を、入出力装置19から入力する(S1)。入力した情報は支援実施情報等受付部11で受け付けられ、対象者情報格納部12から読み出した情報と合わせて、支援実施情報格納部13に格納される。実施した複数の支援を対象に、こうした操作を繰り返すことによって、支援実施情報格納部13に支援実施情報が蓄積される(S2)。

0056

図6図7は、支援実施情報格納部13に蓄積される支援実施情報の例を示したものであるが、入出力装置19からは、支援によって能力の向上を図った評価項目と、支援前と支援後を特定する2つの時点、支援対象者の識別情報、支援の際に使用した教材、支援の際に支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮に関する情報が入力される。

0057

このうち、支援によって能力の向上を図った評価項目については、対象者情報格納部12に評価情報として保存されているいずれかの評価項目(図4に示した例では、スコアや自然文で評価が記録されている評価項目)を選択することとすれば、支援対象者の識別情報と、支援前と支援後を特定する2つの時点から、支援を実施する前後における当該評価項目に関する能力の変化を特定することが可能になる。

0058

図6の例では、就労準備に必要な集中力に関して、席につくことができるか(図4の例では「職能評価」>「就労準備」>「集中力」の評価項目に含まれる「見通しがわからないと席につけない」という評価に対応)、作業遂行のための工程理解がどの程度できるか(図4の例では「就労評価」>「作業遂行」>「工程理解」の評価項目に含まれる「言葉の指示が工程理解につながらない」という評価に対応)が評価項目に指定され、支援対象者の識別情報から特定されるA氏について、時点1から特定される支援前には、それぞれ「見通しがわからないと席につけない」「言葉の指示が工程理解につながらない」という評価が、時点2から特定される支援後には、それぞれ「席につける」「工程を理解できる」という評価に変化したことを、対象者情報格納部12に格納されている支援対象者A氏の評価情報から特定することが可能となっている。尚、前述の情報を入力するタイミングが、時点2から特定される支援後の評価情報を入力すると重なる場合には、支援後の評価情報はこのタイミングで入力されることになる。

0059

また、入力された支援対象者の識別情報から、対象者情報格納部12に格納されている支援対象者A氏のパーソナルデータ、障害特性、評価情報等を特定することが可能であるが、このうち後に説明する学習済みモデルの生成に用いられる支援対象者に関する情報を選択して、対象者情報格納部12から読み出す。

0060

以上のようにして、入出力装置19から入力された評価項目及び支援前後の時点を特定する情報(時点1、時点2)によって特定される、支援を実施する前後における支援対象者の能力の変化に関する情報、入出力装置19から入力された支援対象者の識別情報から特定される支援対象者に関する情報、入出力装置19から入力された支援に用いられた教材及び支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮からなる支援実施情報が、支援実施情報格納部13に格納される。

0061

尚、支援実施情報格納部13に格納される支援実施情報に含まれる情報の項目は、図6に示した例に限定されるものではなく、この他に、例えば、支援を実施する前に策定された支援計画に定められた評価の目標値等の支援目標に関する情報を加えることとしてもよい。

0062

また、支援実施情報に含まれる一部の情報を対象者情報格納部12から読み出すことを行わずに、支援実施情報格納部13に格納される全ての支援実施情報を、入出力装置19から直接入力する構成としてもよい。

0063

図7の例でも、同様の処理によって、支援を実施する前後における支援対象者の能力の変化に関する情報、支援対象者に関する情報、支援に用いられた教材及び支援対象者の学習効果を高めるために行われた合理的配慮からなる支援実施情報が支援実施情報格納部13に格納されるが、この例では、対象者情報格納部12に格納される評価情報に含まれる評価項目(「工程理解」と「数字理解」)のスコアによって、支援を実施する前後における支援対象者の能力の変化が示されることとなっている。

0064

以上のようにして、どのような特徴を有する支援対象者に、どの教材を、どのような合理的配慮を行って学習させたところ、どの能力がどのように変化したかを示した支援実施情報が支援実施情報格納部13に蓄積されるので、これらの情報を学習用データに用いて機械学習実行部14で機械学習を行い(S3)、各々の支援目標(どの評価項目の能力をどの程度向上させたいかという目標)に適した教材及び支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮の選択に用いられる学習済みモデルを生成して(S4)、学習済みモデル記憶部15に記憶させる。

0065

尚、支援実施情報のうち、支援対象者に関する情報等の他の支援実施情報と重複する情報については、支援実施情報格納部13に格納される支援実施情報には、支援対象者の識別情報等のキーとして用いられるデータのみを記録しておき、機械学習実行部14で機械学習を実行する際に、必要な情報を対象者情報格納部12から読み出す構成としてもよい。

0066

S4で生成される学習済みモデルは、ニューラルネットワーク入力層に入力された支援目標に対して、ニューラルネットワークの重み付け係数に基づく演算を実行し、ニューラルネットワークの出力層から能力向上手段に関する情報を出力するようにコンピュータを機能させる学習済みモデルであって、ここで適用される重み付け係数は、支援実施前後の能力の変化に関する情報と、支援対象者に関する情報、支援に用いた教材及び合理的配慮を含む支援実施情報を学習用データに用いた機械学習によって得られるものである。

0067

先に説明したように、学習用データとして用いられる支援実施情報に含まれる情報には、他の情報を加えることとしてもよいが、例えば、支援を実施する前に策定された支援計画に定めた評価の目標値等の支援目標に関する情報を加えると、どのようなレベルに目標を設定して教材等で学習したかという情報が学習済みモデルの学習対象に加えられるため、より精緻な傾向や相関関係がモデルに反映されて、各々の支援に適した能力向上手段を選択する精度が高められることを期待できる。

0068

続いて、S5−S7に示した、S4で生成された学習済みモデルに支援目標を入力して、能力向上手段に関する情報を出力する流れについて説明する。

0069

就労移行支援事業所等における障害者の就労支援の担当者は、支援対象者となる障害者の支援計画を作成する際に、当該支援における支援目標に関する情報を入出力装置19から入力する(S5)。入力した支援目標に関する情報が支援目標受付部16で受け付けられると、能力向上手段選択部17が起動されて、学習済みモデル記憶部15に記憶された学習済みモデルに、支援目標に関する情報が投入される(S6)。学習済みモデルからは、支援目標に適した教材と支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段が出力されて、これらの教材及び合理的配慮が能力向上手段選択装置10によって選択された能力向上手段に関する情報として、能力向上手段出力部18から入出力装置19に出力される(S7)。

0070

図8図9は、支援目標に関する情報を学習済みモデル記憶部15に記憶された学習済みモデルに入力して、能力向上手段に関する情報が出力される例を示したものであるが、入出力装置19からは、支援によって支援対象者の能力を向上させたい評価項目と、支援によって向上させたい当該評価項目のスコア等の目標、支援対象者の識別情報が入力される。

0071

このうち、支援によって支援対象者の能力を向上させたい評価項目については、対象者情報格納部12に評価情報として保存されているいずれかの評価項目(図4に示した例では、スコアや自然文で評価が記録されている評価項目)を選択することとすれば、支援対象者の識別情報から、支援対象者の最新時点における当該評価項目に関する能力を特定することが可能であるが、別途入力される支援によって向上させたい当該評価項目のスコア等の目標との差に、当該支援によって、どういった能力をどの程度向上させたいかが表れることになる。

0072

図8の例では、就労準備に必要な集中力に関して、席につくことができるか(図4の例では「職能評価」>「就労準備」>「集中力」の評価項目に含まれる「見通しがわからないと席につけない」という評価に対応)、作業遂行のための工程理解がどの程度できるか(図4の例では「就労評価」>「作業遂行」>「工程理解」の評価項目に含まれる「言葉の指示が工程理解につながらない」という評価に対応)が評価項目に指定されており、それぞれ「見通しがわからないと席につけない」「言葉の指示が工程理解につながらない」という評価であることが、対象者情報格納部12に格納されている、支援対象者の識別情報から特定されるC氏の最新の評価情報から特定することが可能となっている。これに対して、支援によって向上させたい当該評価項目の支援後の目標として、それぞれ「席につける」「工程を理解できる」という評価の入力を受け付ける。

0073

また、入力された支援対象者の識別情報から、対象者情報格納部12に格納されている支援対象者C氏のパーソナルデータ、障害特性、評価情報等を特定することが可能であるが、このうち学習済みモデルへの入力が必要な支援対象者に関する情報を選択して、対象者情報格納部12から読み出す。

0074

こうした支援対象者に関する所定の情報と、支援によって向上させたい能力に関する情報(所定の評価項目に関する現状の評価と目標となる評価に関する情報)を含む支援目標に関する情報を、学習済みモデル記憶部15に記憶された学習済みモデルに入力すると、支援目標に適した教材と支援対象者の学習効果を高めるための合理的配慮を含む能力向上手段が、学習済みモデルから出力される。

0075

図8の例では、「見通しがわからないと席につけない」「言葉の指示が工程理解につながらない」というC氏の現状の評価を、それぞれ「席につける」「工程を理解できる」という評価に向上させるという支援目標に対し、C氏の特性が考慮された上で、「印鑑押し」という教材を学習させ、その学習に際しては、「座る場所・戻る場所の床にテープを貼る」、さらに「個別ホワイトボードを提供、タイムスケジュールを記載して終了したらチェックを付ける」という合理的配慮を行うことが、支援目標に対して効果を期待できる能力向上手段として出力される。

0076

図9の例では、「労働習慣」のスコアが「2」、「精神面」のスコアが「2」というD氏の現状の評価を、それぞれ「労働習慣」のスコアが「3」、「精神面」のスコアが「3」という評価に向上させるという支援目標に対し、D氏の特性が考慮された上で、「グループホーム生活」という教材を学習させ、その学習に際しては、「支援者を固定する」、さらに「兄から離れた環境で生活させる」という合理的配慮を行うことが、支援目標に対して効果を期待できる能力向上手段として出力される。

0077

尚、ここまでの説明では、図5のS1−S4で学習済みモデルを生成し、S6でその学習済みモデルに支援目標に関する情報を投入する例を説明したが、学習済みモデルに替えてルールベースを採用し、S1−S4では支援実施情報を用いて、支援目標に適した能力向上手段を選択するルールを生成、S6では支援目標に関する情報にそのルールを適用して、支援目標に適した能力向上手段を出力することとしてもよい。

0078

支援の現場では、能力向上手段選択装置10に入力した支援目標と、支援目標等を入力して能力向上手段選択装置10で選択され出力された能力向上手段から、支援対象者に対する支援計画を作成し(S8)、支援計画に基づいた支援を実施する(S9)。支援が実施された後には、その結果を新たな支援実施情報として能力向上手段選択装置10に入力することになるが(S1)、能力向上手段出力部18から出力される能力向上手段に対応する支援目標や支援対象者に関する情報を、支援実施情報格納部13にも格納しておくと、支援実施情報の入力時には支援後の評価のみを入力すればよいことになるため、支援実施情報を蓄積する処理が効率化される。このように、学習済みモデルから出力された能力向上手段を用いて作成される支援計画に対応する支援実績に関する情報が、さらに学習済みモデルに反映されてその進化が促進される構成とすれば、学習済みモデルの精度の向上にも好適な構成となる。

0079

10能力向上手段選択装置
11支援実施情報等受付部
12対象者情報格納部
13 支援実施情報格納部
14機械学習実行部
15学習済みモデル記憶部
16 支援目標受付部
17 能力向上手段選択部
18 能力向上手段出力部
19入出力装置
20 能力向上手段選択サーバ
21 支援実施情報等受信部
22 対象者情報格納部
23 支援実施情報格納部
24 機械学習実行部
25 学習済みモデル記憶部
26 支援目標受付部
27 能力向上手段選択部
28 能力向上手段送信部
30 事業所端末

ページトップへ

この技術を出願した法人

この技術を発明した人物

ページトップへ

関連する挑戦したい社会課題

関連する公募課題

ページトップへ

技術視点だけで見ていませんか?

この技術の活用可能性がある分野

分野別動向を把握したい方- 事業化視点で見る -

(分野番号表示ON)※整理標準化データをもとに当社作成

ページトップへ

おススメ サービス

おススメ astavisionコンテンツ

新着 最近 公開された関連が強い技術

  • 安徽華米信息科技有限公司の「 心電信号の検出」が 公開されました。( 2020/09/24)

    【課題・解決手段】本発明は、心電信号検出方法、装置及び電子機器を提供する。当該方法の例示によると、所定時間長の心電信号を分割して第1所定数の単一心拍を取得し、前記第1所定数の単一心拍の各単一心拍に対応... 詳細

  • 三菱電機株式会社の「 能動学習のシステム及び方法」が 公開されました。( 2020/09/24)

    【課題・解決手段】センサを備える能動学習システムのためのシステム及び方法が、シーンから、物体を有する1組の画像を含む、データを取得する。メモリは、画像内の物体を検出するためにトレーニングされた物体検出... 詳細

  • テスラ,インコーポレイテッドの「 加速数学エンジン」が 公開されました。( 2020/09/24)

    【課題・解決手段】本開示の様々な実施形態は、加速数学エンジンに関する。特定の実施形態では、ALU、出力レジスタおよびシャドーレジスタを含むサブ回路を含む2次元行列プロセッサを使用することにより画像の畳... 詳細

この 技術と関連性が強い人物

関連性が強い人物一覧

この 技術と関連する社会課題

関連する挑戦したい社会課題一覧

この 技術と関連する公募課題

関連する公募課題一覧

astavision 新着記事

サイト情報について

本サービスは、国が公開している情報(公開特許公報、特許整理標準化データ等)を元に構成されています。出典元のデータには一部間違いやノイズがあり、情報の正確さについては保証致しかねます。また一時的に、各データの収録範囲や更新周期によって、一部の情報が正しく表示されないことがございます。当サイトの情報を元にした諸問題、不利益等について当方は何ら責任を負いかねることを予めご承知おきのほど宜しくお願い申し上げます。

主たる情報の出典

特許情報…特許整理標準化データ(XML編)、公開特許公報、特許公報、審決公報、Patent Map Guidance System データ