文献情報
文献番号
202522008A
報告書区分
総括
研究課題名
ICT技術を用いた転倒予防システムの開発
研究課題名（英字）
-
課題番号
24JA1002
研究年度
令和7(2025)年度
研究代表者(所属機関)
丸山 崇(産業医科大学 医学部第1生理学)
研究分担者(所属機関)
- 黒坂 知絵(産業医科大学 産業保健学部)
- 倉岡 宏幸(公立千歳科学技術大学 理工学部)
研究区分
厚生労働科学研究費補助金 健康安全確保総合研究分野 労働安全衛生総合研究
研究開始年度
令和6(2024)年度
研究終了予定年度
令和8(2026)年度
研究費
3,137,000円
研究者交替、所属機関変更
-
研究報告書（概要版）
研究目的
労働災害における「転倒災害」は2000年代以降増加傾向が続いており、2005年以降は死傷災害の中で最も多い災害となっている。現在、「転倒災害」は休業4日以上を要する労働災害全体の約25％を占めており、さらに墜落・転落災害を含めると全体の約40％以上に達することから、早急な対策が求められている。2023年4月より開始された「第14次労働災害防止計画」においても、「転倒による労働災害」への対策が新たに重点項目として盛り込まれ、労働安全衛生上の重要課題として位置づけられている。ウェアラブルセンサーを用いた転倒検知技術の確立と転倒予防システムの開発を目的とし、本研究を実施している。
研究方法
本年度は、模擬転倒実験において加速度センサーにより取得されたデータを用いて、AI解析を導入し、正常歩行と転倒動作の分類や転倒前動作パターンの特徴抽出を試みた。次に、現場研究として、駐車場巡視・監視業務を行う70歳以上の高齢労働者を対象に、勤務時間中の加速度データおよびGPS位置情報を取得した。加速度センサーと位置情報を連動させて連続測定を行った。また、作業内容、作業負荷、自覚疲労度（自覚症しらべ）、つまずき・転倒発生状況についても記録した。
結果と考察
AI解析により転倒動作を一定程度識別可能であることが示された。さらに、一部では転倒前の歩行リズムや身体動揺変化が検出され、転倒予測技術への応用可能性が示唆された。
現場での取得データについてSMVおよびFall indexによる解析を行った結果、測定期間中に実際の転倒事例は認められず、転倒検知イベントも確認されなかった。さらに、現場研究ではBluetooth通信不良によるデータ欠損が発生し、現場での生体情報測定における課題も見つかった。
現場での取得データについてSMVおよびFall indexによる解析を行った結果、測定期間中に実際の転倒事例は認められず、転倒検知イベントも確認されなかった。さらに、現場研究ではBluetooth通信不良によるデータ欠損が発生し、現場での生体情報測定における課題も見つかった。
結論
加速度センサーとAI解析を組み合わせることで、転倒検知および転倒予測に応用可能なシステム開発の可能性が示された。また、高齢労働者の現場環境下における身体活動や身体動揺の連続記録により、現場データの取得による転倒検知や転倒予防システムの開発の可能性が示された。
公開日・更新日
公開日
2026-10-23
更新日
-