JP7539105B2 - 認知機能判定システム、及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、一般に認知機能判定システム、及びプログラムに関する。より詳細には、本開示は、被験者の認知機能を判定するための認知機能判定システム、及びプログラムに関する。

特許文献１には、例えば、病院に通院する患者の認知症診断の用に供される認知症診断システムが記載されている。

特許文献１に記載の認知症診断システムでは、診察室に設置された端末装置にて医師等と患者の会話を録音し、認知症診断装置が、医師等と患者の会話に係る音声データを用いて、当該患者の認知症レベルを算出する。

特開２０１９－８４２４９号公報

特許文献１に記載のような認知症診断システム（認知機能判定システム）の分野では、認知機能の判定精度を向上させるために、患者（被験者）の発話を促進することが可能なシステムが望まれている。

本開示の目的は、被験者の発話を促進することが可能な認知機能判定システム、及びプログラムを提供することにある。

本開示の一態様に係る認知機能判定システムは、出題部と、判定部と、を備える。前記出題部は、第１特定質問を出題する第１出題ステップを実行した後に、前記第１特定質問と同種の第２特定質問、及び前記第２特定質問に関連するプレ質問を出題する第２出題ステップを実行する。前記判定部は、前記第１特定質問に対する第１特定回答又は前記第２特定質問に対する第２特定回答に基づいて被験者の認知機能を判定する。前記出題部は、前記第２出題ステップにおいて、前記第２特定質問の前に前記プレ質問を出題する。前記出題部は、前記第１特定回答に応じて前記第２出題ステップを省略する。前記判定部は、前記第２出題ステップが省略される場合には、前記第１特定回答に基づいて前記被験者の前記認知機能を判定し、前記第２出題ステップが省略されない場合には、前記第２特定回答に基づいて前記被験者の前記認知機能を判定する。

本開示の一態様に係るプログラムは、前記認知機能判定システムとして、コンピュータシステムを実行させるためのプログラムである。

本開示によれば、被験者の発話を促進することが可能となる。

図１は、実施形態に係る認知機能判定システムによる検査状況を示す概略図である。 図２は、同上の認知機能判定システムのブロック図である。 図３は、同上の認知機能判定システムの動作の流れ図である。

（実施形態）
以下、本実施形態に係る認知機能判定システム１及び認知機能判定方法について、図１～図３を参照して説明する。

ただし、以下に説明する実施形態及び変形例は、本開示の一例に過ぎず、本開示は、下記の実施形態及び変形例に限定されない。下記の実施形態及び変形例以外であっても、本開示の技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。

また、下記の実施形態等において説明する各図は、いずれも模式的な図であり、各図中の各構成要素の大きさ及び厚さそれぞれの比が、必ずしも実際の寸法比を反映しているとは限らない。

（１）概要
まず、本実施形態に係る認知機能判定システム１及び認知機能判定方法の概要について、図１～図３を参照して説明する。

本実施形態に係る認知機能判定方法は、図１に示すように、スマートスピーカ２を用いて、被験者Ｐ１の認知機能を判定するための方法であり、認知機能判定システム１にて実現される。認知機能判定システム１は、図２に示すように、出題部１１１と、判定部１１３と、を備える。出題部１１１は、（第２）特定質問１０３（図３参照）、及び（第２）特定質問１０３に関連するプレ質問１０２（図３参照）を出題する。判定部１１３は、少なくとも（第２）特定質問１０３に対する（第２）特定回答２０３（図３参照）に基づいて被験者Ｐ１（図１参照）の認知機能を判定する。出題部１１１は、（第２）特定質問１０３の前にプレ質問１０２を出題する。本実施形態では一例として、被験者Ｐ１は高齢者であるが、被験者Ｐ１は高齢者に限らない。

本開示でいう「認知機能」とは、記憶、思考、理解、計算、学習、言語、判断等の知的な能力を指し、例えば、記憶機能、注意機能、実行機能（遂行機能）、及び情報処理に分類される。「記憶機能」とは、自己の経験が保存され、その経験が後になって意識や行為の中に想起／再現（表現）される現象あるいはそれを支える機能をいう。「注意機能」とは、周囲の事物、事象の特定部分や複雑な心的活動の特定の側面に対して、選択的に反応したり注目したりするようにしむける意識の働きをいう。「実行機能」とは、計画を立てて順序よく物事を行う機能をいい、具体的には、目標設定、計画立案、計画実行、効果的遂行等の要素を含む。「情報処理」とは、外界から入力される情報（例えば、視覚情報、聴覚情報等）に対して処理を行う機能をいう。

近年、高齢化社会の到来に伴い、認知症患者の増加が問題になっている。また、認知症に対する特効薬が未だ発見されていないことから、認知症の前段階である軽度認知障害（ＭＣＩ：Mild Cognitive Impairment）に注目が集まっている。軽度認知障害は、正常な状態（健常）と認知症との中間の状態である。

このような軽度認知障害及び認知症の早期の段階では、記憶機能のうち、特にエピソード記憶（個人が経験した出来事に関する記憶）の障害がみられるため、認知機能の検査としては、自由発話によるエピソード記憶の検査が一般的である。しかしながら、このようなエピソード記憶の検査では、例えば、話すことが不得意な被験者の場合には発話量が少ないことから正常に検査を実施できない可能性がある。また、短時間で特定の記憶に辿り着くことができず、時間オーバーとなってしまう可能性もある。

このような問題を解決するために、本実施形態に係る認知機能判定方法では、以下の構成を採用している。

すなわち、本実施形態に係る認知機能判定方法は、図３に示すように、（第２）出題ステップＳ３と、判定ステップＳ４と、を有する。（第２）出題ステップＳ３は、（第２）特定質問１０３、及び（第２）特定質問１０３に関連するプレ質問１０２を出題するステップである。判定ステップＳ４は、少なくとも（第２）特定質問１０３に対する（第２）特定回答２０３に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定するステップである。そして、（第２）出題ステップＳ３では、（第２）特定質問１０３の前にプレ質問１０２が出題される。

本実施形態に係る認知機能判定方法では、被験者Ｐ１の認知機能の判定に用いられる（第２）特定質問１０３の前に、（第２）特定質問１０３に関連するプレ質問１０２を出題している。そのため、被験者Ｐ１は、プレ質問１０２に対して回答することによって記憶の特定が容易になる。その結果、（第２）特定質問１０３に対する被験者Ｐ１の発話を促進することが可能となる。また、（第２）特定質問１０３の前にプレ質問１０２を出題することによって、（第２）特定質問１０３に対する、被験者Ｐ１の記憶の想起に要する時間を短縮することが可能となる。

（２）詳細
次に、本実施形態に係る認知機能判定システム１の詳細について、図２を参照して説明する。

本実施形態に係る認知機能判定システム１は、図２に示すように、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２に接続可能である。つまり、認知機能判定システム１は、ネットワーク３に接続されることによって、スマートスピーカ２との間で通信可能に構成されている。本実施形態では一例として、ネットワーク３はインターネットであるが、ネットワーク３はインターネットに限らない。

（２．１）認知機能判定システム
認知機能判定システム１は、例えば、１又は複数のコンピュータを含むクラウドサーバである。認知機能判定システム１は、図２に示すように、制御部１１と、通信部１２と、記憶部１３と、を備えている。

（２．１．１）制御部
制御部１１は、認知機能判定システム１の各部を制御する。制御部１１は、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するコンピュータシステムを主構成とする。すなわち、コンピュータシステムの１以上のメモリに記録されたプログラムを、１以上のプロセッサが実行することにより、制御部１１（後述の出題部１１１、分析部１１２及び判定部１１３を含む）の機能が実現される。プログラムは、メモリに予め記録されていてもよく、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。

制御部１１は、例えば、通信部１２及び記憶部１３の各々と電気的に接続されている。制御部１１は、通信部１２を制御することにより、スマートスピーカ２との間で通信部１２に通信を行わせる。また、制御部１１は、記憶部１３を制御することにより、被験者Ｐ１の音声データ等を記憶部１３に記憶させる。

また、制御部１１は、図２に示すように、出題部１１１と、分析部１１２と、判定部１１３と、を有している。

出題部１１１は、第１出題ステップＳ１（図３参照）及び第２出題ステップＳ３（図３参照）を実行するように構成されている。第１出題ステップＳ１は、第２出題ステップＳ３の前に実行されるステップである。言い換えると、本実施形態に係る認知機能判定方法は、出題ステップとしての第２出題ステップＳ３の前に実行される第１出題ステップＳ１を更に有する。本実施形態では、出題部１１１は、図３に示すように、第１出題ステップＳ１、第２出題ステップＳ３の順番で各出題ステップを実行するが、第１出題ステップＳ１を省略して第２出題ステップＳ３のみを実行してもよい。

出題部１１１は、第１出題ステップＳ１では、第１特定質問１０１（図３参照）を出題する。出題部１１１は、第２出題ステップＳ３では、プレ質問１０２（図３参照）、及び第２特定質問１０３（図３参照）を出題する。すなわち、出題ステップとしての第２出題ステップＳ３は、特定質問としての第２特定質問１０３、及び第２特定質問１０３に関連するプレ質問１０２を出題するステップである。言い換えると、出題ステップとしての第２出題ステップＳ３は、複数段階の質問を出題するステップである。つまり、出題部１１１は、第２出題ステップＳ３において、複数段階の質問を出題する。本実施形態では、複数段階の質問は、上述したように、プレ質問１０２と、第２特定質問１０３と、を含む。第２特定質問１０３は、複数段階の質問のうちの最後の質問である。また、プレ質問１０２は、複数段階の質問のうち最後の質問を除いた他の質問である。

本実施形態では、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３とが同種の質問である。すなわち、第１出題ステップＳ１では、第２特定質問１０３と同種の第１特定質問１０１を出題する。ここでいう「同種」とは、種類が同じであることを意味し、本実施形態では、被験者Ｐ１が過去に経験した出来事に関する質問を同種の質問という。また、本実施形態では、第２出題ステップＳ３において、第１特定質問１０１の内容と第２特定質問１０３の内容とが同じ場合と、第１特定質問１０１の内容と第２特定質問１０３の内容とが異なる場合と、が含まれている。図３の例では、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３１とが、同種の質問で、かつ内容が同じ質問であり、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３２とが、同種の質問で、かつ内容が異なる質問である。プレ質問１０２は、第２特定質問１０３に関連する質問であって、第２出題ステップＳ３において第２特定質問１０３の前に出題される。すなわち、出題部１１１は、第２出題ステップＳ３において、第２特定質問１０３の前にプレ質問１０２を出題する。

ここで、第１特定質問１０１及び第２特定質問１０３の各々は、例えば、自由発話の質問である。ここでいう「自由発話」とは、文字通り、自由に発話することをいう。この場合、第１特定質問１０１に対する回答である第１特定回答２０１、及び第２特定質問１０３に対する回答である第２特定回答２０３の各々は、回答の自由度が高く、回答を想定することは難しい。さらに、第１特定質問１０１又は第２特定質問１０３のような自由発話の質問では、期待し得る第１特定回答２０１又は第２特定回答２０３の長さが長い。

一方、プレ質問１０２は、例えば、会話形式の質問である。プレ質問１０２に対する回答であるプレ回答２０２は、回答の自由度が低く、回答を想定することが可能である。さらに、プレ質問１０２のような会話形式の質問では、期待し得るプレ回答２０２の長さが短い。要するに、第２特定回答２０３の自由度は、プレ回答２０２の自由度よりも高い。また、第２特定質問１０３に対して期待し得る第２特定回答２０３の長さは、プレ質問１０２に対して期待し得るプレ回答２０２の長さよりも長い。言い換えると、プレ回答２０２は、第２特定回答２０３よりも制限される。本実施形態では、第２特定質問１０３に対する第２特定回答２０３が第２の回答であり、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２が第１の回答である。

本開示でいう「回答の自由度」とは、回答として選択可能な範囲、回答の複雑性、及び回答に含まれる音節の数のうち少なくとも１つを含む概念をいう。回答として選択可能な範囲が広くなるほど、回答の複雑性が高くなるほど、回答に含まれる音節が多くなるほど、回答の自由度は高くなる。例えば、選択式の質問、短答式の質問、及び記述式の質問がある場合、選択式の質問、短答式の質問、記述式の質問の順に回答の自由度が高くなる。また、本開示でいう「制限される」とは、回答の自由度が低いことをいう。本実施形態では、プレ質問１０２が選択式の質問又は短答式の質問に相当し、第１特定質問１０１及び第２特定質問１０３が記述式の質問に相当する。

本実施形態では、上述したように、第２出題ステップＳ３において、第２特定質問１０３の前にプレ質問１０２を出題する。これにより、人と話しているような感じを被験者Ｐ１に与えることができ、被験者Ｐ１にとって話しやすい環境を作ることができる。また、被験者Ｐ１が、第２特定質問１０３に関連するプレ質問１０２に答えることによって、記憶の特定が容易になるという利点もある。その結果、被験者Ｐ１の発話を促進することが可能となる。

分析部１１２は、分析ステップＳ２（図３参照）を実行するように構成されている。具体的には、分析部１１２は、分析ステップＳ２において、被験者Ｐ１の音声データに基づいて、被験者Ｐ１の音声に対する音響分析及び言語分析を実行する。

分析部１１２は、音響分析では、被験者Ｐ１の音声の特徴量として、例えば、発話時間長、音節の数、ポーズの時間長、ポーズの割合、ポーズの数、発話速度、調音速度、一回発話時間長の標準偏差、及び一回発話時間長の平均のうち少なくとも１つを求める。発話時間長は、上記音声データに含まれる音声全体（ポーズを含む）の時間長である。音節の数は、上記音声データに含まれる音節の数である。ポーズの時間長は、上記音声データに含まれる１つ以上のポーズの時間長の合計である。ポーズの割合は、上記音声データに占めるポーズの割合である。ポーズの数は、上記音声データに含まれるポーズの数である。発話速度は、発話時間長に基づく単位時間当たりの音節数（モーラ数）である。調音速度は、発話時間長からポーズの時間長を引いた時間長に基づく単位時間当たりの音節数（モーラ数）である。一回発話時間長の標準偏差は、上記音声データに含まれる複数の発話時間長に基づく標準偏差である。一回発話時間長の平均は、上記音声データに含まれる複数の発話時間長に基づく平均である。なお、分析部１１２は、音響分析の精度を向上させるために、２つ以上の特徴量を求めることが好ましい。

また、分析部１１２は、言語分析では、被験者Ｐ１の音声の特徴量として、例えば、上記音声データに含まれる指示代名詞の数、フィラーの数、及び類似性の高い文章の反復回数のうち少なくとも１つを求める。指示代名詞は、事物・場所・方角を指す言葉であって、「あれ」、「それ」等を含む。フィラーは、発話の合間に挟み込む言葉であって、「ええと」、「まあ」、「あー」等を含む。なお、分析部１１２は、言語分析の精度を向上させるために、２つ以上の特徴量を求めることが好ましい。

分析部１１２は、音響分析の結果、及び言語分析の結果を判定部１１３に出力する。

判定部１１３は、判定ステップＳ４（図３参照）を実行するように構成されている。本実施形態では、上述したように、第２出題ステップＳ３の前に第１出題ステップＳ１を実行する。そのため、判定部１１３は、第１特定質問１０１に対する第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定可能であれば、判定ステップＳ４において、第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。この場合、第２出題ステップＳ３については省略することが好ましい。すなわち、第１特定質問１０１に対する第１特定回答２０１に応じて第２出題ステップＳ３を省略することが好ましい。これにより、被験者Ｐ１の認知機能の判定に要する時間を短縮することが可能となる。

また、判定部１１３は、第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定可能でなければ、判定ステップＳ４において、少なくとも第２特定質問１０３に対する回答である第２特定回答２０３に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。言い換えると、判定部１１３は、判定ステップＳ４において、複数段階の質問のうち少なくとも第２特定質問１０３に対する第２特定回答２０３を、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２と区別して、被験者Ｐ１の認知機能の判定に用いる。すなわち、判定部１１３は、判定ステップＳ４において、第２出題ステップＳ３の結果に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。本実施形態では、判定部１１３は、判定ステップＳ４において、プレ回答２０２及び第２特定回答２０３のうち、第２特定回答２０３のみを被験者Ｐ１の認知機能の判定に用いる。これにより、判定ステップＳ４での処理負担を軽減することが可能となる。

具体的には、判定部１１３は、分析部１１２の分析結果である、被験者Ｐ１の音声の特徴量に基づいて、被験者Ｐ１の認知機能を判定する。この際、判定部１１３は、学習済モデルを用いて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。学習済モデルは、例えば、ロジスティック回帰モデルである。学習済モデルは、後述の記憶部１３に記憶されている。

学習済モデルは、与えられた入力（特徴量）に対して、被験者Ｐ１の認知機能の程度を示す値を出力するように設計されている。判定部１１３は、音声データから得られた少なくとも１つの特徴量を学習済モデルに与え、これによって学習済モデルから得られた値に基づいて、被験者Ｐ１の認知機能を判定する。このような学習済モデルは、認知機能の程度を示す値と特徴量との関係を規定する学習用データ（データセット）を用いた教師あり学習により生成することができる。

ここで、分析部１１２は、音響分析では、被験者Ｐ１の音声の特徴量として、発話時間長、音節の数、ポーズの時間長、ポーズの割合、ポーズの数、発話速度、調音速度、一回発話時間長の標準偏差、及び一回発話時間長の平均のうち少なくとも１つを求めている。また、分析部１１２は、言語分析では、被験者Ｐ１の音声の特徴量として、指示代名詞の数、フィラーの数、及び類似性の高い文章の反復回数のうち少なくとも１つを求めている。そして、判定部１１３は、これらの特徴量に基づいて、被験者Ｐ１の認知機能を判定している。すなわち、本実施形態に係る認知機能判定システム１では、判定部１１３は、被験者Ｐ１の発話の流暢性に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定している。言い換えると、判定ステップＳ４では、少なくとも第２特定回答２０３の流暢性に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定する。なお、判定部１１３は、認知機能の判定精度を向上させるために、複数の特徴量に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定することが好ましい。

（２．１．２）通信部
通信部１２は、スマートスピーカ２（の通信部２２）との間で通信を行うための通信インターフェースである。通信部１２は、上述したように、ネットワーク３に接続可能であり、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２との間で通信を行う。通信部１２は、例えば、スマートスピーカ２から、被験者Ｐ１の音声データを受信する。また、通信部１２は、例えば、スマートスピーカ２に対して、少なくとも第１特定質問１０１の音声データを送信する。さらに、通信部１２は、スマートスピーカ２に対して、判定部１１３の判定結果を含む結果データを送信する。

（２．１．３）記憶部
記憶部１３は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）等の書き換え可能な不揮発性メモリである。記憶部１３は、スマートスピーカ２から送られてくる被験者Ｐ１の音声データを、被験者Ｐ１の識別情報に紐付けて記憶する。識別情報は、例えば、被験者Ｐ１の氏名であってもよいし、被験者Ｐ１に予め割り当てられたＩＤ（identification）番号等であってもよい。また、記憶部１３は、上述の学習済モデルを記憶する。

（２．２）スマートスピーカ
スマートスピーカ２は、図２に示すように、制御部２１と、通信部２２と、音声入出力部２３と、操作部２４と、記憶部２５と、を備えている。

（２．２．１）制御部
制御部２１は、スマートスピーカ２の各部を制御する。制御部２１は、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するコンピュータシステムを主構成とする。すなわち、コンピュータシステムの１以上のメモリに記録されたプログラムを、１以上のプロセッサが実行することにより、制御部２１の機能が実現される。プログラムは、メモリに予め記録されていてもよく、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。

制御部２１は、例えば、通信部２２、音声入出力部２３、操作部２４及び記憶部２５の各々と電気的に接続されている。制御部２１は、通信部２２を制御することにより、認知機能判定システム１との間で通信部２２に通信を行わせる。制御部２１は、音声入出力部２３を制御することにより、被験者Ｐ１の音声データを取得し、さらに被験者Ｐ１に対して結果データを出力する。制御部２１は、操作部２４からの操作入力を受け付ける。制御部２１は、記憶部２５を制御することにより、認知機能判定システム１からの結果データ等を記憶部２５に記憶させる。

（２．２．２）通信部
通信部２２は、認知機能判定システム１（の通信部１２）との間で通信を行うための通信インターフェースである。通信部２２は、上述したように、ネットワーク３に接続可能であり、ネットワーク３を介して認知機能判定システム１との間で通信を行う。通信部２２は、例えば、認知機能判定システム１から、少なくとも第１特定質問１０１に対応する音声データを受信する。さらに、通信部２２は、認知機能判定システム１から、判定部１１３の判定結果を含む結果データを受信する。また、通信部２２は、例えば、認知機能判定システム１に対して、被験者Ｐ１の音声データを送信する。

（２．２．３）音声入出力部
音声入出力部２３は、例えば、マイクロホン及びスピーカを含む。マイクロホンは、被験者Ｐ１が発した音声を含む音を音声データ（音声信号）に変換し、この音声データを制御部２１に出力する。スピーカは、例えば、認知機能判定システム１から送られてくる音声データ（音声信号）を、音声（音）に変換して出力する。

（２．２．４）操作部
操作部２４は、開始ボタンを含む複数の押ボタンを有している。開始ボタンは、認知機能判定システム１による認知機能の検査を開始するためのボタンである。すなわち、被験者Ｐ１が操作部２４の開始ボタンを押すことによって、被験者Ｐ１の認知機能の検査が開始される。

（２．２．５）記憶部
記憶部２５は、例えば、ＥＥＰＲＯＭ等の書き換え可能な不揮発性メモリである。記憶部２５は、音声入出力部２３のマイクロホンを介して入力された被験者Ｐ１の音声データを、被験者Ｐ１の上記識別情報に紐付けて記憶する。また、記憶部２５は、認知機能判定システム１から送られてくる結果データを、被験者Ｐ１の上記識別情報に紐付けて記憶する。ただし、本実施形態では、認知機能判定システム１の記憶部１３に被験者Ｐ１の音声データを記憶させているため、被験者Ｐ１の音声データについては記憶部２５に記憶させなくてもよい。この場合、スマートスピーカ２は、被験者Ｐ１の音声データを、必要に応じて認知機能判定システム１から取得すればよい。

（３）認知機能判定方法
次に、本実施形態に係る認知機能判定方法について、図３を参照して説明する。

本実施形態に係る認知機能判定方法は、出題ステップとしての第２出題ステップＳ３と、判定ステップＳ４と、を有する。第２出題ステップＳ３は、特定質問としての第２特定質問１０３、及び第２特定質問１０３に関連するプレ質問１０２を出題するステップである。判定ステップＳ４は、少なくとも第２特定質問１０３に対する第２特定回答２０３に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定するステップである。出題ステップＳ３では、第２特定質問１０３の前にプレ質問１０２が出題される。

すなわち、本実施形態に係る認知機能判定方法は、本実施形態に係る認知機能判定システム１を用いて、被験者Ｐ１の認知機能を判定するための方法である。この認知機能判定方法では、上述したように、第２出題ステップＳ３において、第２特定質問１０３の前に、第２特定質問１０３に関連するプレ質問１０２を出題する。そのため、被験者Ｐ１は、プレ質問１０２に対して回答することによって記憶の特定が容易になる。その結果、第２特定質問１０３に対する被験者Ｐ１の発話を促進することが可能となる。また、第２特定質問１０３の前にプレ質問１０２を出題することによって、第２特定質問１０３に対する、被験者Ｐ１の記憶の想起に要する時間を短縮することが可能となる。

さらに、本実施形態に係る認知機能判定方法では、少なくとも第２特定回答２０３に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定している。そのため、例えば、プレ回答２０２と第２特定回答２０３とに基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定することで、被験者Ｐ１の認知機能の判定精度を向上させることが可能である。

また、本実施形態に係る認知機能判定方法では、第２特定質問１０３及びプレ質問１０２を出題する第２出題ステップＳ３の前に、第１特定質問１０１を出題する第１出題ステップＳ１を実行する。この場合において、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３とは同種の質問である。そして、本実施形態に係る認知機能判定方法では、第１特定質問１０１に対する被験者Ｐ１の第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定可能であれば、第２出題ステップＳ３を省略することができる。これにより、被験者Ｐ１の認知機能の判定に要する時間を短縮することが可能となる。

図３は、本実施形態に係る認知機能判定方法を含む、認知機能判定システム１の動作の流れ図である。

認知機能判定システム１は、被験者Ｐ１によってスマートスピーカ２の操作部２４の開始ボタンが押されると、被験者Ｐ１の認知機能の検査を開始し、まず第１出題ステップＳ１を実行する。第１出題ステップＳ１では、認知機能判定システム１は、「最近見た一番印象に残った夢はなんですか」との第１特定質問１０１の音声データを、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２に送信する。スマートスピーカ２は、認知機能判定システム１からの上記音声データに基づいて、第１特定質問１０１を出力する。被験者Ｐ１は、スマートスピーカ２からの第１特定質問１０１に対して、第１特定回答２０１を発話する。被験者Ｐ１の第１特定回答２０１は、マイクロホンを介してスマートスピーカ２に入力され、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２から認知機能判定システム１に送信される。

次に、認知機能判定システム１は、分析ステップＳ２を実行する。分析ステップＳ２では、認知機能判定システム１は、被験者Ｐ１の音声データに基づいて音響分析及び言語分析を行う。認知機能判定システム１は、例えば、音響分析の分析結果である発話時間長（発話量）が目標量以上であれば、判定ステップＳ４を実行する。判定ステップＳ４では、認知機能判定システム１は、被験者Ｐ１の認知機能を判定する。この場合、認知機能判定システム１は、第１特定質問１０１に対する被験者Ｐ１の第１特定回答２０１に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定することができるため、第２出題ステップＳ３を省略する。

一方、認知機能判定システム１は、発話時間長（発話量）が目標量を下回っていれば、第２出題ステップＳ３を実行する。第２出題ステップＳ３では、認知機能判定システム１は、プレ質問１０２及び第２特定質問１０３の各々の音声データを、ネットワーク３を介してスマートスピーカ２に送信する。スマートスピーカ２は、認知機能判定システム１から送られてくる音声データに基づいて、プレ質問１０２又は第２特定質問１０３を出力する。

次に、第２出題ステップＳ３について、図３を参照して詳しく説明する。ここでは、スマートスピーカ２と被験者Ｐ１との間の処理について説明し、認知機能判定システム１とスマートスピーカ２との間の処理については説明を省略する。すなわち、認知機能判定システム１とスマートスピーカ２との間で音声データを送受信する処理についての説明を省略する。

第２出題ステップＳ３では、スマートスピーカ２は、まず、「昨日は何時に寝ましたか」とのプレ質問１０２１を出力する（Ｓ３０１）。プレ質問１０２１に対して、被験者Ｐ１が「１１時です」とのプレ回答２０２１を発話した場合（Ｓ３０２）、スマートスピーカ２は、「昨日は夢を見ましたか」との次のプレ質問１０２２を出力する（Ｓ３０４）。プレ質問１０２２に対して、被験者Ｐ１が「はい／いいえ」とのプレ回答２０２３を発話した場合（Ｓ３０５）、スマートスピーカ２は、「最近見た一番印象に残った夢はなんですか」との第２特定質問１０３１を出力する（Ｓ３０６）。第２特定質問１０３１に対して、被験者Ｐ１が「夢の中で・・・小学校時代の友達と一緒に・・・動物園に行って」との第２特定回答２０３１を発話すると（Ｓ３０７）、認知機能判定システム１は、第２特定回答２０３１の音声データに基づいて、音響分析及び言語分析を行う（Ｓ２）。認知機能判定システム１は、例えば、音響分析の分析結果である発話時間長（発話量）が目標量以上であれば、判定ステップＳ４を実行する。一方、認知機能判定システム１は、発話時間長（発話量）が目標量を下回っていれば、被験者Ｐ１の認知機能を判定できなかった旨の通知をスマートスピーカ２から出力させる。

また、プレ質問１０２１に対して、被験者Ｐ１が「忘れました」とのプレ回答２０２２を発話した場合（Ｓ３０３）、スマートスピーカ２は、プレ質問１０２２の代わりに、「子供の時はどの小学校に通っていたのですか」とのプレ質問１０２３を出力する（Ｓ３０８）。プレ質問１０２３に対して、被験者Ｐ１が「○○小学校」とのプレ回答２０２４を発話した場合（Ｓ３０９）、スマートスピーカ２は、「小学校生活は楽しかったですか」との次のプレ質問１０２４を出力する（Ｓ３１０）。プレ質問１０２４に対して、被験者Ｐ１が「はい／いいえ」とのプレ回答２０２５を発話した場合（Ｓ３１１）、スマートスピーカ２は、「小学校の運動会の様子を教えていただけますか」との第２特定質問１０３２を出力する（Ｓ３１２）。第２特定質問１０３２に対して、被験者Ｐ１が「運動会では・・・」との第２特定回答２０３２を発話すると（Ｓ３１３）、認知機能判定システム１は、第２特定回答２０３２の音声データに基づいて、音響分析及び言語分析を行う（Ｓ２）。認知機能判定システム１は、例えば、音響分析の分析結果である発話時間長（発話量）が目標量以上であれば、判定ステップＳ４を実行する。一方、認知機能判定システム１は、発話時間長（発話量）が目標量を下回っていれば、被験者Ｐ１の認知機能を判定できなかった旨の通知をスマートスピーカ２から出力させる。

このように、本実施形態に係る認知機能判定方法では、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２に応じて、第２出題ステップＳ３の出題内容、すなわち次のプレ質問１０２の内容が異なっている。これにより、プレ回答２０２に応じて第２出題ステップＳ３の出題内容を変えることが可能となる。また、本実施形態に係る認知機能判定方法では、第２出題ステップＳ３において、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２に応じて、第２特定質問１０３の内容が異なっている。これにより、プレ質問１０２に対するプレ回答２０２に応じて、第２特定質問１０３の内容を変えることが可能となる。

ここで、第２出題ステップＳ３におけるプレ質問１０２及び第２特定質問１０３の出題順序は一例であって、プレ質問１０２及び第２特定質問１０３の順序が適宜入れ替わっていてもよい。ただし、第２出題ステップＳ３における最後の質問は、第２特定質問１０３である。さらに、第２出題ステップＳ３におけるプレ質問１０２及び第２特定質問１０３の各々の個数についても一例であって、図３に示す例に限定されない。

また、第１特定質問１０１及び第２特定質問１０３の各々の内容は一例であって、第１特定質問１０１と第２特定質問１０３とが同種の質問であれば、他の質問であってもよい。さらに、プレ質問１０２についても一例であって、第２特定質問１０３に関連する質問であれば、他の質問であってもよい。

（４）変形例
上述の実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。上述の実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、上述の実施形態に係る認知機能判定方法と同様の機能は、認知機能判定システム１、（コンピュータ）プログラム、又はプログラムを記録した非一時的記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係るプログラムは、上述の認知機能判定方法を１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

以下、上述の実施形態の変形例を列挙する。以下に説明する変形例は、適宜組み合わせて適用可能である。

本開示における認知機能判定システム１は、例えば、制御部１１に、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示における認知機能判定システム１としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されてもよく、電気通信回線を通じて提供されてもよく、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１ないし複数の電子回路で構成される。ここでいうＩＣ又はＬＳＩ等の集積回路は、集積の度合いによって呼び方が異なっており、システムＬＳＩ、ＶＬＳＩ（Very Large Scale Integration）、又はＵＬＳＩ（Ultra Large Scale Integration）と呼ばれる集積回路を含む。更に、ＬＳＩの製造後にプログラムされる、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又はＬＳＩ内部の接合関係の再構成若しくはＬＳＩ内部の回路区画の再構成が可能な論理デバイスについても、プロセッサとして採用することができる。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。ここでいうコンピュータシステムは、１以上のプロセッサ及び１以上のメモリを有するマイクロコントローラを含む。したがって、マイクロコントローラについても、半導体集積回路又は大規模集積回路を含む１ないし複数の電子回路で構成される。

また、認知機能判定システム１における複数の機能が、１つの筐体内に集約されていることは認知機能判定システム１に必須の構成ではない。認知機能判定システム１の構成要素は、複数の筐体に分散して設けられていてもよい。さらに、認知機能判定システム１の少なくとも一部の機能は、クラウド（クラウドコンピューティング）等によって実現されてもよい。

反対に、上述の実施形態において、複数の装置に分散されている認知機能判定システム１の少なくとも一部の機能が、１つの筐体内に集約されていてもよい。

上述の実施形態では、認知機能判定システム１がクラウドサーバであるが、認知機能判定システム１は、例えば、スマートフォン、タブレット、又はパーソナルコンピュータであってもよい。さらに、認知機能判定システム１は、例えば、スマートスピーカであってもよい。

上述の実施形態では、第２特定質問１０３及びプレ質問１０２を出題する第２出題ステップＳ３の前に、第１特定質問１０１を出題する第１出題ステップＳ１を実行しているが、第１出題ステップＳ１については省略されてもよい。

上述の実施形態では、判定ステップＳ４において、第１特定回答２０１又は第２特定回答２０３に基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定しているが、これに限らない。例えば、判定ステップＳ４において、第１特定回答２０１又は第２特定回答２０３と、プレ回答２０２とに基づいて被験者Ｐ１の認知機能を判定してもよい。この場合、例えば、第１特定回答２０１又は第２特定回答２０３と、プレ回答２０２とに対して重み付けを行ってもよい。

上述の実施形態では、プレ質問１０２に対して、音声にてプレ回答２０２を行っているが、これに限らない。例えば、プレ質問１０２に対して、スマートスピーカ２に設けられた操作部２４を操作することによってプレ回答２０２を行ってもよい。

上述の実施形態では、認知機能判定システム１と被験者Ｐ１との間で認知機能の検査を行っているが、検査者と被験者Ｐ１との間で認知機能判定システム１を用いて認知機能の検査を行ってもよい。

（まとめ）
以上説明したように、第１の態様に係る認知機能判定方法は、出題ステップ（Ｓ３）と、判定ステップ（Ｓ４）と、を有する。出題ステップ（Ｓ３）は、特定質問（１０３）、及び特定質問（１０３）に関連するプレ質問（１０２）を出題するステップである。判定ステップ（Ｓ４）は、少なくとも特定質問（１０３）に対する特定回答（２０３）に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定するステップである。出題ステップ（Ｓ３）では、特定質問（１０３）の前にプレ質問（１０２）が出題される。

この態様によれば、被験者（Ｐ１）の認知機能の判定に用いられる特定質問（１０３）の前に、特定質問（１０３）に関連するプレ質問（１０２）を出題するので、特定質問（１０３）に対する被験者（Ｐ１）の発話を促進することが可能となる。

第２の態様に係る認知機能判定方法では、第１の態様において、特定回答（２０３）の自由度は、プレ質問（１０２）に対するプレ回答（２０２）の自由度よりも高い。

この態様によれば、プレ回答（２０２）よりも自由度の高い特定回答（２０３）に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定するので、認知機能の判定精度を向上させることが可能となる。

第３の態様に係る認知機能判定方法では、第２の態様において、特定質問（１０３）に対して期待し得る特定回答（２０３）の長さは、プレ質問（１０２）に対して期待し得るプレ回答（２０２）の長さよりも長い。

この態様によれば、プレ回答（２０２）よりも長い特定回答（２０３）に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定するので、認知機能の判定精度を向上させることが可能となる。

第４の態様に係る認知機能判定方法では、第２又は第３の態様において、プレ回答（２０２）は、特定回答（２０３）よりも制限される。

この態様によれば、プレ質問（１０２）に対して被験者（Ｐ１）が回答しやすいという利点がある。

第５の態様に係る認知機能判定方法では、第１～第４の態様のいずれか１つにおいて、プレ質問（１０２）に対するプレ回答（２０２）に応じて出題ステップ（Ｓ３）の出題内容が異なる。

この態様によれば、プレ回答（２０２）に応じて出題内容を変えることが可能となる。

第６の態様に係る認知機能判定方法では、第５の態様において、出題ステップ（Ｓ３）では、プレ回答（２０２）に応じて特定質問（１０３）の内容が異なる。

この態様によれば、プレ回答（２０２）に応じて特定質問（１０３）の内容を変えることが可能となる。

第７の態様に係る認知機能判定方法は、第１～第６の態様のいずれか１つにおいて、第１出題ステップ（Ｓ１）を更に有する。第１出題ステップ（Ｓ１）は、出題ステップとしての第２出題ステップ（Ｓ３）の前に実行され、特定質問としての第２特定質問（１０３）と同種の第１特定質問（１０１）を出題するステップである。

この態様によれば、第１特定質問（１０１）に対する回答によって第２出題ステップ（Ｓ３）を省略することが可能となる。

第８の態様に係る認知機能判定方法では、第７の態様において、第１特定質問（１０１）の内容と第２特定質問（１０３）の内容とが同じである。

この態様によれば、第１特定質問（１０１）に対する回答によって第２出題ステップ（Ｓ３）を省略することが可能となる。

第９の態様に係る認知機能判定方法では、第７又は第８の態様において、第１特定質問（１０１）に対する第１特定回答（２０１）に応じて第２出題ステップ（Ｓ３）が省略される。

この態様によれば、第１特定回答（２０１）によって第２出題ステップ（Ｓ３）が省略された場合には、被験者（Ｐ１）の認知機能の判定に要する時間を短縮することが可能となる。

第１０の態様に係るプログラムは、第１～第９の態様のいずれか１つの認知機能判定方法を１以上のプロセッサに実行させるためのプログラムである。

この態様によれば、被験者（Ｐ１）の認知機能の判定に用いられる特定質問（１０３）の前に、特定質問（１０３）に関連するプレ質問（１０２）を出題するので、特定質問（１０３）に対する被験者（Ｐ１）の発話を促進することが可能となる。

第１１の態様に係る認知機能判定システム（１）は、出題部（１１１）と、判定部（１１３）と、を備える。出題部（１１１）は、特定質問（１０３）、及び特定質問（１０３）に関連するプレ質問（１０２）を出題する。判定部（１１３）は、少なくとも特定質問（１０３）に対する特定回答（２０３）に基づいて被験者（Ｐ１）の認知機能を判定する。出題部（１１１）は、特定質問（１０３）の前にプレ質問（１０２）を出題する。

この態様によれば、被験者（Ｐ１）の認知機能の判定に用いられる特定質問（１０３）の前に、特定質問（１０３）に関連するプレ質問（１０２）を出題するので、特定質問（１０３）に対する被験者（Ｐ１）の発話を促進することが可能となる。

第２～第９の態様に係る構成については、認知機能判定方法に必須の構成ではなく、適宜省略可能である。

１ 認知機能判定システム
１１１ 出題部
１１３ 判定部
１０１ 第１特定質問
１０２ プレ質問
１０３ 第２特定質問（特定質問）
２０１ 第１特定回答
２０２ プレ回答
２０３ 第２特定回答（特定回答）
Ｐ１ 被験者
Ｓ１ 第１出題ステップ
Ｓ３ 第２出題ステップ（出題ステップ）
Ｓ４ 判定ステップ

Claims (8)

1. 第１特定質問を出題する第１出題ステップを実行した後に、前記第１特定質問と同種の第２特定質問、及び前記第２特定質問に関連するプレ質問を出題する第２出題ステップを実行する出題部と、
   前記第１特定質問に対する第１特定回答又は前記第２特定質問に対する第２特定回答に基づいて被験者の認知機能を判定する判定部と、を備え、
   前記出題部は、前記第２出題ステップにおいて、前記第２特定質問の前に前記プレ質問を出題し、
   前記出題部は、前記第１特定回答に応じて前記第２出題ステップを省略し、
   前記判定部は、
   前記第２出題ステップが省略される場合には、前記第１特定回答に基づいて前記被験者の前記認知機能を判定し、
   前記第２出題ステップが省略されない場合には、前記第２特定回答に基づいて前記被験者の前記認知機能を判定する、
   認知機能判定システム。
2. 前記第２特定回答の自由度は、前記プレ質問に対するプレ回答の自由度よりも高い、
   請求項１に記載の認知機能判定システム。
3. 前記第２特定質問に対して期待し得る前記第２特定回答の長さは、前記プレ質問に対して期待し得るプレ回答の長さよりも長い、
   請求項２に記載の認知機能判定システム。
4. 前記プレ回答は、前記第２特定回答よりも制限される、
   請求項２又は３に記載の認知機能判定システム。
5. 前記プレ質問に対するプレ回答に応じて前記第２出題ステップの出題内容が異なる、
   請求項１～４のいずれか１項に記載の認知機能判定システム。
6. 前記第２出題ステップでは、前記プレ回答に応じて前記第２特定質問の内容が異なる、
   請求項５に記載の認知機能判定システム。
7. 前記第１特定質問の内容と前記第２特定質問の内容とが同じである、
   請求項１～６のいずれか１項に記載の認知機能判定システム。
8. 請求項１～７のいずれか１項に記載の認知機能判定システムとして、コンピュータシステムを実行させるためのプログラム。

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