JP2021009445A - 検索装置、システム、方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】訓練者が効果的にリハビリを行うためのリハビリの補助者や当該補助者が所属するリハビリ施設を検索すること。【解決手段】検索装置は、訓練者が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付ける受付部と、複数の補助者における訓練の補助の実績情報を外部から取得する取得部と、実績情報に基づき、要望を満たす複数の補助者候補を検索する検索部と、複数の補助者候補に基づいた出力を行う出力部と、を備える。【選択図】図５

Description

本発明は、検索装置、システム、方法、及び、プログラムに関する。

患者等が自己の身体能力を回復又は維持するためにリハビリテーション（リハビリ、訓練）を行うに際し、歩行訓練装置等のリハビリ支援装置を利用することがある。歩行訓練装置の例として、特許文献１には、訓練者の脚部に装着されて訓練者の歩行を補助する歩行補助装置を備えた歩行訓練装置が開示されている。

そして、リハビリ支援装置を用いたリハビリにおいては、訓練者の補助として医師、理学療法士等の訓練スタッフ（補助者）が付き添い、訓練者への声掛けや手の差し伸べることに加えて、補助者がリハビリ支援装置の設定操作を行うことがある。

特開２０１５−２２３２９４号公報

ところで、重病又は重症を患った患者は、手術直後の急性期には手術を行った医療機関にてリハビリを行うが、回復期には他のリハビリ施設においてリハビリを継続することが一般的である。また、高齢者等は、身体能力の維持に努めるために、リハビリ施設においてリハビリを行う。しかしながら、理学療法士等のリハビリの得意分野の違いや力量の差があるため、訓練者のリハビリの要望に適した補助者や当該補助者が所属するリハビリ施設を探し出すことが困難である。

本開示は、このような問題を解決するためになされたものであり、訓練者が効果的にリハビリを行うためのリハビリの補助者や当該補助者が所属するリハビリ施設を検索するための検索装置、システム、方法、及び、プログラムを提供することを目的とする。

本発明の第１の態様にかかる検索装置は、訓練者が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付ける受付部と、複数の補助者における前記訓練の補助の実績情報に基づき、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索する検索部と、前記複数の補助者候補に基づいた出力を行う出力部と、を備える。

このように、第１の態様では、理学療法士等の補助者の補助における実績情報から、各補助者の得意分野やリハビリ対象部位等における力量の差を加味して、訓練の要望により適した補助者候補を特定することで、訓練者の訓練目標を達成し得る補助者又は当該補助者が属するリハビリ施設を特定できる。そのため、訓練者が効果的にリハビリを行うための補助者や当該補助者が所属するリハビリ施設を検索することができる。

また、前記複数の補助者のそれぞれの所属先を示す、前記訓練を行うための施設情報を記憶する記憶部をさらに備え、前記検索部は、前記施設情報を参照して、前記複数の補助者候補のそれぞれの所属先を特定し、前記出力部は、前記特定された所属先が示す施設のリストを出力することが望ましい。これにより、訓練の要望を満たし得る補助者が属するリハビリ施設を、訓練者側がより明確に把握できる。

さらに、前記補助者候補ごとの前記実績情報に基づいて所定の統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出する評価値算出部をさらに備え、前記出力部は、前記評価値に従った順序で前記施設のリストを出力することが望ましい。これにより、訓練の要望を満たし得る補助者候補の実績情報に応じた施設ごとの評価値を算出でき、各施設について、訓練の要望を満たす度合いを把握することができる。

さらに、前記実績情報から前記要望に関する補助能力の指標値を前記補助者ごとに算出する指標値算出部をさらに備え、前記評価値算出部は、前記補助者候補ごとの前記指標値に対して前記統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出することが望ましい。同一の補助者であっても要望ごとに補助能力が異なるため、要望に応じた指標値を用いることで、より適切な施設を評価できる。

さらに、前記検索部は、前記複数の補助者の中から、前記指標値が所定の閾値より高い補助者を前記補助者候補として検索するとよい。これにより、より要望を満たし得る補助者を特定できる。

また、前記実績情報は、前記補助が過去に行われた訓練者の回復前後の身体能力情報と回復期間とを含み、前記指標値算出部は、前記回復前後の身体能力情報と前記回復期間とに基づき前記補助者ごとの回復効率を前記指標値として算出するとよい。これにより、各補助者の補助能力を過去の回復効率により的確に指標化できる。

または、前記実績情報は、前記補助が過去に行われた訓練者の身体能力の回復効率を含み、前記評価値算出部は、前記補助者候補ごとの前記回復効率に対して前記統計処理を行うとよい。これにより、各施設に所属する補助者候補の回復効率から、要望に対する施設の評価を的確に行うことができる。

また、前記出力部は、前記施設のリストを地域ごとに区分して出力するとよい。これにより、訓練者が要望する地域のリハビリ施設を容易に把握できる。

または、前記実績情報から前記要望に関する補助能力の指標値を前記補助者ごとに算出する指標値算出部を備え、前記検索部は、前記複数の補助者の中から、前記指標値が所定の閾値より高い補助者を前記補助者候補として検索するようにしてもよい。これにより、より要望を満たし得る補助者を適切に特定できる。

この場合、前記出力部は、前記複数の補助者候補の夫々に対して前記指標値に従った順位を割り当て、各補助者候補に対して、自身に割り当てられた順位を出力するとよい。これにより、補助者は、自身のリハビリの実績が、リハビリの要望に対して他の補助者の中でどの程度のレベルであるかを把握することができる。それ故、補助者のリハビリ能力（補助能力）の自己研鑽に寄与することができる。

また、前記実績情報を外部から取得する取得部をさらに備えるとよい。これにより、広範囲からより多くの実績情報を容易に収集できる。

または、前記実績情報に対するクラスタ分析により分類された前記補助者のクラスタと、前記要望とを対応付けた定義情報を記憶する記憶部をさらに備え、前記検索部は、前記定義情報から前記要望に対応付けられた補助者のクラスタを前記複数の補助者候補として検索するようにしてもよい。このように事前に定めた定義情報を用いて要望に合致する補助者クラスタを検索することで、検索時に要望に適した補助者候補の特定する処理を高速化及び効率化できる。

この場合、前記記憶部は、前記複数の補助者のそれぞれの所属先を示す、前記訓練を行うための施設情報と、前記補助者のクラスタに分類された各補助者における前記要望に関する補助能力の指標値とをさらに記憶し、前記検索部は、前記施設情報を参照して、前記複数の補助者候補のそれぞれの所属先を特定し、前記検索装置は、前記補助者候補ごとの前記指標値に対して所定の統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出する評価値算出部をさらに備え、前記出力部は、前記評価値に従った順序で前記特定された所属先が示す施設のリストを出力することが望ましい。これにより、補助者クラスタにおける指標値を用いて各施設の評価値を求めることができる。そのため、検索時に要望に適した補助者候補の特定する処理をさらに高速化及び効率化できる。

また、前記受付部は、前記訓練者の現在の身体能力情報をさらに受け付け、前記検索部は、前記受け付けた身体能力情報をさらに加味して、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索するとよい。これにより、訓練者の現時点の身体能力の回復度合いに応じてさらに適切な補助者を特定できる。

また、前記実績情報は、前記訓練に用いられた訓練装置による測定値、前記訓練者の訓練前後の身体能力情報、前記補助者による補助の当該訓練装置による検出値、リハビリ内容に関する情報、又は、前記訓練者による前記補助者に対する評価の少なくともいずれかを含むとよい。これにより、より精度の高い検索を行うことができる。

本発明の第２の態様にかかる検索システムは、訓練者が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付ける受付部と、複数の補助者における前記訓練の補助の実績情報に基づき、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索する検索部と、前記複数の補助者候補に基づいた出力を行う出力部と、を備える。

本発明の第３の態様にかかる検索方法は、コンピュータが、訓練者が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付け、複数の補助者における前記訓練の補助の実績情報に基づき、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索し、前記複数の補助者候補に基づいた出力を行う。

本発明の第４の態様にかかる検索プログラムは、訓練者が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付ける受付処理と、複数の補助者における前記訓練の補助の実績情報に基づき、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索する検索処理と、前記複数の補助者候補に基づいた出力を行う出力処理と、をコンピュータに実行させる。

これら第２の態様、第３の態様及び第４の態様であっても、第１の態様と同様の効果を期待できる。

本開示により、訓練者が効果的にリハビリを行うためのリハビリの補助者や当該補助者が所属するリハビリ施設を検索するための検索装置、システム、方法、及び、プログラムを提供することができる。

本実施形態１に係るリハビリ支援システムの一構成例を示す全体概念図である。 図１のリハビリ支援システムにおける歩行補助装置の一構成例を示す概略斜視図である。 図１のリハビリ支援システムにおける歩行訓練装置のシステム構成例を示すブロック図である。 本実施形態１にかかる検索システムの全体構成を示すブロック図である。 本実施形態１にかかる検索装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態１にかかる検索方法の流れを示すフローチャートである。 本実施形態２にかかる検索装置の構成を示すブロック図である。 本実施形態２にかかる検索方法の流れを示すフローチャートである。 本実施形態３にかかる検索装置の構成を示すブロック図である。 実績情報に対するクラスタ分析により分類された補助者のクラスタの例を示す図である。 本実施形態３にかかる検索方法の流れを示すフローチャートである。

以下では、上述した各態様を含む本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略する。

＜実施形態１＞
以下、図面を参照して実施形態１について説明する。
（システム構成）
図１は、本実施形態１に係るリハビリ支援システムの一構成例を示す全体概念図である。本実施形態に係るリハビリ支援システム（リハビリシステム）は、主に、歩行訓練装置１００と、外部通信装置３００と、サーバ（サーバ装置）５００によって構成される。

歩行訓練装置１００は、訓練者（ユーザ）９００のリハビリ（リハビリテーション）を支援するリハビリ支援装置の一具体例である。歩行訓練装置１００は、一方の脚に麻痺を患う片麻痺患者である訓練者９００が、訓練スタッフ９０１の指導に従って歩行訓練を行うための装置である。ここで、訓練スタッフ９０１は、療法士（理学療法士）又は医師とすることができ、訓練者の訓練を指導又は介助などにより補助することから、訓練指導者、訓練介助者、訓練補助者、又は、補助者などと称することもできる。

歩行訓練装置１００は、主に、全体の骨格を成すフレーム１３０に取り付けられた制御盤１３３と、訓練者９００が歩行するトレッドミル１３１と、訓練者９００の麻痺側の脚部である患脚に装着する歩行補助装置１２０と、を備える。

フレーム１３０は、床面に設置されるトレッドミル１３１上に立設されている。トレッドミル１３１は、不図示のモータによりリング状のベルト１３２を回転させる。トレッドミル１３１は、訓練者９００の歩行を促す装置であり、歩行訓練を行う訓練者９００は、ベルト１３２に乗り、ベルト１３２の移動に合わせて歩行動作を試みる。なお、訓練スタッフ９０１は、例えば図１に示すように訓練者９００の背後のベルト１３２上に立って一緒に歩行動作を行うこともできるが、通常、ベルト１３２を跨いだ状態で立つなど、訓練者９００の介助を行い易い状態に居ることが好ましい。

フレーム１３０は、モータやセンサの制御を行う全体制御部２１０を収容する制御盤１３３や、訓練の進捗状況等を訓練者９００へ提示する例えば液晶パネルである訓練用モニタ１３８などを支持している。また、フレーム１３０は、訓練者９００の頭上部前方付近で前側引張部１３５を、頭上部付近でハーネス引張部１１２を、頭上部後方付近で後側引張部１３７を、それぞれ支持している。また、フレーム１３０は、訓練者９００が掴むための手摺り１３０ａを含む。

手摺り１３０ａは、訓練者９００の左右両側に配置されている。それぞれの手摺り１３０ａは、訓練者９００の歩行方向と平行な方向に配置されている。手摺り１３０ａは、上下位置、及び左右位置が調整可能となっている。つまり、手摺り１３０ａは、その高さを変更する機構を含むことができる。さらに、手摺り１３０ａは、例えば歩行方向の前方側と後方側とで高さを異ならせるように調整することで、その傾斜角度を変更できるように構成することもできる。例えば、手摺り１３０ａは、歩行方向に沿って徐々に高くなるような傾斜角度を付すことができる。

また、手摺り１３０ａには、訓練者９００から受ける荷重を検出する手摺りセンサ２１８が設けられている。例えば、手摺りセンサ２１８は、電極がマトリックス状に配置された抵抗変化検出型の荷重検出シートとすることができる。また、手摺りセンサ２１８は、３軸の加速度センサ（ｘ，ｙ，ｚ）と３軸のジャイロセンサ（ｒｏｌｌ，ｐｉｔｃｈ，ｙａｗ）とを複合させた６軸センサとすることもできる。但し、手摺りセンサ２１８の種類や設置位置は問わない。

カメラ１４０は、訓練者９００の全身を観察するための撮像部としての機能を担う。カメラ１４０は、訓練用モニタ１３８の近傍に、訓練者と相対するように設置されている。カメラ１４０は、訓練中の訓練者９００の静止画や動画を撮影する。カメラ１４０は、訓練者９００の全身を捉えられる程度の画角となるような、レンズと撮像素子のセットを含む。撮像素子は、例えばＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサであり、結像面に結像した光学像を画像信号に変換する。

前側引張部１３５と後側引張部１３７の連携した動作により、歩行補助装置１２０の荷重が患脚の負担とならないように当該荷重を相殺し、更には、設定の程度に応じて患脚の振出し動作をアシストする。

前側ワイヤ１３４は、一端が前側引張部１３５の巻取機構に連結されており、他端が歩行補助装置１２０に連結されている。前側引張部１３５の巻取機構は、不図示のモータをオン／オフさせることにより、患脚の動きに応じて前側ワイヤ１３４を巻き取ったり繰り出したりする。同様に、後側ワイヤ１３６は、一端が後側引張部１３７の巻取機構に連結されており、他端が歩行補助装置１２０に連結されている。後側引張部１３７の巻取機構は、不図示のモータをオン／オフさせることにより、患脚の動きに応じて後側ワイヤ１３６を巻き取ったり繰り出したりする。このような前側引張部１３５と後側引張部１３７の連携した動作により、歩行補助装置１２０の荷重が患脚の負担とならないように当該荷重を相殺し、更には、設定の程度に応じて患脚の振出し動作をアシストする。

例えば、訓練スタッフ９０１は、オペレータとして、重度の麻痺を抱える訓練者に対しては、アシストするレベルを大きく設定する。アシストするレベルが大きく設定されると、前側引張部１３５は、患脚の振出しタイミングに合わせて、比較的大きな力で前側ワイヤ１３４を巻き取る。訓練が進み、アシストが必要でなくなったら、訓練スタッフ９０１は、アシストするレベルを最小に設定する。アシストするレベルが最小に設定されると、前側引張部１３５は、患脚の振出しタイミングに合わせて、歩行補助装置１２０の自重をキャンセルするだけの力で前側ワイヤ１３４を巻き取る。

歩行訓練装置１００は、装具１１０、ハーネスワイヤ１１１、及びハーネス引張部１１２を主な構成要素とする、安全装置としての転倒防止ハーネス装置を備える。装具１１０は、訓練者９００の腹部に巻き付けられるベルトであり、例えば面ファスナによって腰部に固定される。装具１１０は、吊具であるハーネスワイヤ１１１の一端を連結する連結フック１１０ａを備え、ハンガーベルトと称することもできる。訓練者９００は、連結フック１１０ａが後背部に位置するように、装具１１０を装着する。

ハーネスワイヤ１１１は、一端が装具１１０の連結フック１１０ａに連結されており、他端がハーネス引張部１１２の巻取機構に連結されている。ハーネス引張部１１２の巻取機構は、不図示のモータをオン／オフさせることにより、ハーネスワイヤ１１１を巻き取ったり繰り出したりする。このような構成により、転倒防止ハーネス装置は、訓練者９００が転倒しそうになった場合に、その動きを検知した全体制御部２１０の指示に従ってハーネスワイヤ１１１を巻き取り、装具１１０により訓練者９００の上体を支えて、訓練者９００の転倒を防ぐ。

装具１１０は、訓練者９００の姿勢を検出するための姿勢センサ２１７を備える。姿勢センサ２１７は、例えばジャイロセンサと加速度センサを組み合わせたものであり、装具１１０が装着された腹部の重力方向に対する傾斜角を出力する。

管理用モニタ１３９は、フレーム１３０に取り付けられており、主に訓練スタッフ９０１が監視及び操作するための表示入力装置である。管理用モニタ１３９は、例えば液晶パネルであり、その表面にはタッチパネルが設けられている。管理用モニタ１３９は、訓練設定に関する各種メニュー項目や、訓練時における各種パラメータ値、訓練結果などを表示する。

歩行補助装置１２０は、訓練者９００の患脚に装着され、患脚の膝関節における伸展及び屈曲の負荷を軽減することにより訓練者９００の歩行を補助する。歩行補助装置１２０は、足裏荷重を計測するセンサ等を備え、運脚に関する各種データを全体制御部２１０へ出力する。また、装具１１０は、回転部を有する接続部材（以下、ヒップジョイント）を用いて、歩行補助装置１２０と接続しておくこともできる。歩行補助装置１２０の詳細については後述する。

全体制御部２１０は、訓練設定に関する設定パラメータ、訓練結果として歩行補助装置１２０から出力された運脚に関する各種データなどを含みうるリハビリデータを生成する。このリハビリデータには、訓練スタッフ９０１又はその経験年数や熟練度等を示すデータ、訓練者９００の症状、歩行能力、回復度等を示すデータ、歩行補助装置１２０の外部に設けられたセンサ等から出力された各種データなどを含むことができる。なお、リハビリデータの詳細については後述する。

外部通信装置３００は、リハビリデータを外部に送信する送信手段の一具体例である。外部通信装置３００は、歩行訓練装置１００が出力するリハビリデータを受け取り、一時的に記憶する機能と、記憶しているリハビリデータをサーバ５００へ送信する機能と、を有することができる。

外部通信装置３００は、歩行訓練装置１００の制御盤１３３と例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブルによって接続される。また、外部通信装置３００は、インターネット又はイントラネット等のネットワーク４００と無線通信機器４１０を介して例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）によって接続されている。なお、歩行訓練装置１００は、外部通信装置３００の代わりに通信装置を備えておくこともできる。

サーバ５００は、リハビリデータを記憶する記憶手段の一具体例である。サーバ５００は、ネットワーク４００に接続されており、外部通信装置３００から受信したリハビリデータを蓄積する機能を有する。サーバ５００の機能については後述する。

本実施形態１においてはリハビリ支援装置の一例として歩行訓練装置１００を説明するが、これに限定されず、訓練者のリハビリ支援を行う任意のリハビリ支援装置であってもよい。例えば、リハビリ支援装置は、肩や腕のリハビリを支援する上肢リハビリ支援装置であってもよい。或いは、リハビリ支援装置は、訓練者のバランス能力のリハビリを支援するリハビリ支援装置であってもよい。

次に、歩行補助装置１２０について、図２を用いて説明する。図２は、歩行補助装置１２０の一構成例を示す概略斜視図である。歩行補助装置１２０は、主に、制御ユニット１２１と、患脚の各部を支える複数のフレームと、足裏に掛かる荷重を検出するための荷重センサ２２２と、を備える。

制御ユニット１２１は、歩行補助装置１２０の制御を行う補助制御部２２０を含み、また、膝関節の伸展運動及び屈曲運動を補助するための駆動力を発生させる不図示のモータを含む。患脚の各部を支えるフレームは、上腿フレーム１２２と、上腿フレーム１２２に回動自在に連結された下腿フレーム１２３と、を含む。また、このフレームは、下腿フレーム１２３に回動自在に連結された足平フレーム１２４と、前側ワイヤ１３４を連結するための前側連結フレーム１２７と、後側ワイヤ１３６を連結するための後側連結フレーム１２８と、を含む。

上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３は、図示するヒンジ軸Ｈ_ａ周りに相対的に回動する。制御ユニット１２１のモータは、補助制御部２２０の指示に従って回転して、上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３がヒンジ軸Ｈ_ａ周りに相対的に開くように加勢したり、閉じるように加勢したりする。制御ユニット１２１に収められた角度センサ２２３は、例えばロータリエンコーダであり、ヒンジ軸Ｈ_ａ周りの上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３の成す角を検出する。下腿フレーム１２３と足平フレーム１２４は、図示するヒンジ軸Ｈ_ｂ周りに相対的に回動する。相対的に回動する角度範囲は、調整機構１２６によって事前に調整される。

前側連結フレーム１２７は、上腿の前側を左右方向に伸延し、両端で上腿フレーム１２２に接続するように設けられている。また、前側連結フレーム１２７には、前側ワイヤ１３４を連結するための連結フック１２７ａが、左右方向の中央付近に設けられている。後側連結フレーム１２８は、下腿の後側を左右方向に伸延し、両端でそれぞれ上下に伸延する下腿フレーム１２３に接続するように設けられている。また、後側連結フレーム１２８には、後側ワイヤ１３６を連結するための連結フック１２８ａが、左右方向の中央付近に設けられている。

上腿フレーム１２２は、上腿ベルト１２９を備える。上腿ベルト１２９は、上腿フレームに一体的に設けられたベルトであり、患脚の上腿部に巻き付けて上腿フレーム１２２を上腿部に固定する。これにより、歩行補助装置１２０の全体が訓練者９００の脚部に対してずれることを防止している。

荷重センサ２２２は、足平フレーム１２４に埋め込まれた荷重センサである。荷重センサ２２２は、訓練者９００の足裏が受ける垂直荷重の大きさと分布を検出し、例えばＣＯＰ（Center Of Pressure：荷重中心）を検出するように構成することもできる。荷重センサ２２２は、例えば、電極がマトリックス状に配置された抵抗変化検出型の荷重検出シートである。

次に、図３を参照しながら、歩行訓練装置１００のシステム構成例について説明する。図３は、歩行訓練装置１００のシステム構成例を示すブロック図である。図３に示すように、歩行訓練装置１００は、全体制御部２１０、トレッドミル駆動部２１１、操作受付部２１２、表示制御部２１３、及び引張駆動部２１４を備えることができる。また、歩行訓練装置１００は、ハーネス駆動部２１５、画像処理部２１６、姿勢センサ２１７、手摺りセンサ２１８、通信接続ＩＦ（インターフェース）２１９、入出力ユニット２３１、及び歩行補助装置１２０を備えることができる。

全体制御部２１０は、例えばＭＰＵ（Micro Processing Unit）であり、システムメモリから読み込んだ制御プログラムを実行することにより、装置全体の制御を実行する。全体制御部２１０は、後述する歩行評価部２１０ａ、訓練判定部２１０ｂ、入出力制御部２１０ｃ、及び通知制御部２１０ｄを有することができる。

トレッドミル駆動部２１１は、ベルト１３２を回転させるモータとその駆動回路を含む。全体制御部２１０は、トレッドミル駆動部２１１へ駆動信号を送ることにより、ベルト１３２の回転制御を実行する。全体制御部２１０は、例えば、訓練スタッフ９０１によって設定された歩行速度に応じて、ベルト１３２の回転速度を調整する。

操作受付部２１２は、訓練スタッフ９０１からの入力操作を受け付けて、操作信号を全体制御部２１０へ送信する。訓練スタッフ９０１は、操作受付部２１２を構成する、装置に設けられた操作ボタンや管理用モニタ１３９に重畳されたタッチパネル、付属するリモコン等を操作する。この操作により、電源のオン／オフやトレーニングの開始の指示を与えることや、設定に関する数値の入力やメニュー項目の選択を行うことができる。なお、操作受付部２１２は、訓練者９００からの入力操作を受け付けることもできる。

表示制御部２１３は、全体制御部２１０からの表示信号を受け取って表示画像を生成し、訓練用モニタ１３８又は管理用モニタ１３９に表示する。表示制御部２１３は、表示信号に従って、トレーニングの進捗を示す画像や、カメラ１４０で撮影したリアルタイム映像を生成する。

引張駆動部２１４は、前側引張部１３５を構成する、前側ワイヤ１３４を引張するためのモータとその駆動回路と、後側引張部１３７を構成する、後側ワイヤ１３６を引張するためのモータとその駆動回路と、を含む。全体制御部２１０は、引張駆動部２１４へ駆動信号を送ることにより、前側ワイヤ１３４の巻き取りと後側ワイヤ１３６の巻き取りをそれぞれ制御する。また、巻き取り動作に限らず、モータの駆動トルクを制御することにより、各ワイヤの引張力を制御する。全体制御部２１０は、例えば、荷重センサ２２２の検出結果から患脚が立脚状態から遊脚状態に切り替わるタイミングを同定し、そのタイミングに同期して各ワイヤの引張力を増減させることにより、患脚の振出し動作をアシストする。

ハーネス駆動部２１５は、ハーネス引張部１１２を構成する、ハーネスワイヤ１１１を引張するためのモータとその駆動回路を含む。全体制御部２１０は、ハーネス駆動部２１５へ駆動信号を送ることにより、ハーネスワイヤ１１１の巻き取りと、ハーネスワイヤ１１１の引張力を制御する。全体制御部２１０は、例えば、訓練者９００の転倒を予測した場合に、ハーネスワイヤ１１１を一定量巻き取って、訓練者の転倒を防止する。

画像処理部２１６は、カメラ１４０に接続されており、カメラ１４０から画像信号を受け取ることができる。画像処理部２１６は、全体制御部２１０からの指示に従って、カメラ１４０から画像信号を受け取り、受け取った画像信号を画像処理して画像データを生成する。また、画像処理部２１６は、全体制御部２１０からの指示に従って、カメラ１４０から受け取った画像信号に画像処理を施して、特定の画像解析を実行することもできる。例えば、画像処理部２１６は、トレッドミル１３１に接する患脚の足の位置（立脚位置）を、画像解析により検出する。具体的には、例えば、足平フレーム１２４の先端近傍の画像領域を抽出し、当該先端部と重なるベルト１３２上に描かれた識別マーカを解析することにより、立脚位置を演算する。

姿勢センサ２１７は、上述の通り訓練者９００の腹部の重力方向に対する傾斜角を検出して、検出信号を全体制御部２１０へ送信する。全体制御部２１０は、姿勢センサ２１７からの検出信号を用いて、訓練者９００の姿勢、具体的には体幹の傾斜角を演算する。なお、全体制御部２１０と姿勢センサ２１７は、有線で接続されていても良いし、近距離無線通信で接続されていても良い。

手摺りセンサ２１８は、手摺り１３０ａに加わる荷重を検出する。つまり、訓練者９００が両脚で自身の体重を支えきれない分の荷重が手摺り１３０ａに加わる。手摺りセンサ２１８は、この荷重を検出して、検出信号を全体制御部２１０へ送信する。

全体制御部２１０は、制御に関わる様々な演算や制御を実行する機能実行部としての役割も担う。歩行評価部２１０ａは、各種センサから取得したデータを用いて、訓練者９００の歩行動作が異常歩行であるか否かを評価する。訓練判定部２１０ｂは、例えば、歩行評価部２１０ａが評価した異常歩行の積算数に基づいて、一連の歩行訓練に対する訓練結果を判定する。全体制御部２１０は、この判定結果或いはその元となった異常歩行の積算数などをリハビリデータの一部として生成することができる。

なお、この判定の基準を含み、判定の方法は問わない。例えば、歩行フェーズ毎に麻痺体部の動作量と基準とを比較して判定することができる。なお、歩行フェーズとは、患脚（又は健脚）についての１歩行周期（１歩行サイクル）を、立脚状態にある立脚期、立脚期から遊脚状態にある遊脚期への移行期、遊脚期、遊脚期から立脚期への移行期などに分類したものである。どの歩行フェーズであるかは、例えば上述したように荷重センサ２２２の検出結果から分類（判定）することができる。なお、歩行サイクルは、上述のように、立脚期、移行期、遊脚期、移行期で１サイクルとして取り扱うことができるが、どの時期を開始期と定義するかは問わない。その他、歩行サイクルは、例えば、両脚支持状態、単脚（患脚）支持状態、両脚支持状態、単脚（健脚）支持状態で１サイクルとして取り扱うこともでき、この場合にもどの状態を開始状態と定義するかは問わない。

また、右脚又は左脚（健脚又は患脚）に注目した歩行周期は、より細分化することもでき、例えば、立脚期を初期接地と４期、遊脚期を３期に分けて表現することができる。初期接地は、観察足部が床に接地する瞬間を指し、立脚期の４期とは、荷重応答期、立脚中期、立脚終期、及び前遊脚期を指す。荷重応答期は、初期接地から反対側の足部が床から離れた瞬間（対側離地）までの期間である。立脚中期は、対側離地から観察足部の踵が離れた瞬間（踵離地）までの期間である。立脚終期は、踵離地から反対側の初期接地までの期間である。前遊脚期は、反対側の初期接地から観察足部が床から離れる（離地）までの期間である。遊脚期の３期とは、遊脚初期、遊脚中期、及び遊脚後期を指す。遊脚初期は、前遊脚期の最後（上記離地）から両足が交差する（足部交差）までの期間である。遊脚中期は、足部交差から頸骨が垂直となる（頸骨垂直）までの期間である。遊脚終期は、頸骨垂直から次の初期接地までの期間である。

通信接続ＩＦ２１９は、全体制御部２１０に接続されたインターフェースであり、訓練者９００の患脚に装着される歩行補助装置１２０に指令を与えたり、センサ情報を受け取ったりするためのインターフェースである。

歩行補助装置１２０は、通信接続ＩＦ２１９と有線又は無線によって接続される通信接続ＩＦ２２９を備えることができる。通信接続ＩＦ２２９は、歩行補助装置１２０の補助制御部２２０に接続されている。通信接続ＩＦ２１９、２２９は、通信規格に則った例えば有線ＬＡＮ又は無線ＬＡＮ等の通信インターフェースである。

また、歩行補助装置１２０は、補助制御部２２０、関節駆動部２２１、荷重センサ２２２、及び角度センサ２２３を備えることができる。補助制御部２２０は、例えばＭＰＵであり、全体制御部２１０から与えられた制御プログラムを実行することにより、歩行補助装置１２０の制御を実行する。また、補助制御部２２０は、歩行補助装置１２０の状態を、通信接続ＩＦ２１９、２２９を介して全体制御部２１０へ通知する。また、補助制御部２２０は、全体制御部２１０からの指令を受けて、歩行補助装置１２０の起動／停止等の制御を実行する。

関節駆動部２２１は、制御ユニット１２１のモータとその駆動回路を含む。補助制御部２２０は、関節駆動部２２１へ駆動信号を送ることにより、上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３がヒンジ軸Ｈ_ａ周りに相対的に開くように加勢したり、閉じるように加勢したりする。このような動作により、膝の伸展動作及び屈曲動作をアシストしたり、膝折れを防止したりする。

荷重センサ２２２は、上述の通り訓練者９００の足裏が受ける垂直荷重の大きさと分布を検出して、検出信号を補助制御部２２０へ送信する。補助制御部２２０は、検出信号を受け取り解析することにより、遊脚／立脚の状態判別や切替り推定等を行う。

角度センサ２２３は、上述の通りヒンジ軸Ｈ_ａ周りの上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３の成す角を検出して、検出信号を補助制御部２２０へ送信する。補助制御部２２０は、この検出信号を受け取って膝関節の開き角を演算する。

入出力ユニット２３１は、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）インターフェースを含み、外部の機器（外部通信装置３００や他の外部機器）と接続するための通信インターフェースである。全体制御部２１０の入出力制御部２１０ｃは、入出力ユニット２３１を介して外部の機器と通信し、上述した全体制御部２１０内の制御プログラムや補助制御部２２０内の制御プログラムの書換え、コマンドの受け入れ、生成したリハビリデータの出力などを行う。歩行訓練装置１００は、入出力制御部２１０ｃの制御により、入出力ユニット２３１及び外部通信装置３００を介してサーバ５００との通信を行うことになる。例えば、入出力制御部２１０ｃは、入出力ユニット２３１及び外部通信装置３００を介して、リハビリデータをサーバ５００に送信する制御やサーバ５００からのコマンドを受信する制御を行うことができる。

通知制御部２１０ｄは、訓練スタッフ９０１に対する通知が必要となった場面において、表示制御部２１３又は別途設けた音声制御部等を制御することで、管理用モニタ１３９又は別途設けたスピーカから通知を行う。この通知の詳細については後述するが、訓練スタッフ９０１に対する通知が必要となった場面とは、サーバ５００から通知を行うためのコマンドを受信した場合とすることができる。

次に、サーバ５００の詳細について説明する。
上述したように、歩行訓練装置１００は、外部通信装置３００を介して、各種リハビリデータをサーバ５００に送信する。サーバ５００は、複数の歩行訓練装置１００からリハビリデータを受信するように構成しておくことができ、これにより多くのリハビリデータを収集することができる。そして、サーバ５００は、各種データを処理する処理装置である。

（リハビリデータ）
ここで、本実施形態にかかるサーバ５００が歩行訓練装置１００等から収集可能なデータの総称をリハビリデータと呼ぶものとし、以下に説明する。リハビリデータは、主として（１）歩行訓練装置１００の設定パラメータ、（２）歩行訓練装置１００に設けられたセンサ等で検出された検出データ、（３）訓練者９００に関するデータ、（４）訓練スタッフ９０１に関するデータを含む。上記（１）〜（４）のリハビリデータは、取得日時に対応付けて収集されていてもよい。さらに、検出データ、又は設定パラメータは時系列に沿ったログデータとして収集されていてもよく、或いは、一定の時間毎のデータに対して抽出された特徴量などであってもよい。

リハビリデータは、主に、歩行訓練装置１００において操作入力、自動入力、センサによる計測などにより得られるデータである。また、リハビリデータは、カメラ１４０で録画された録画データを含むこともできる。なお、リハビリデータは、リハビリの実施日毎のデータとすることができ、その場合、日報データと称することもできる。以下では、サーバ５００が歩行訓練装置１００で生成されたリハビリデータを収集するものとして説明するが、リハビリデータの一部を歩行訓練装置１００以外の、例えば他のサーバからサーバ５００が取得するように構成しておくこともできる。ここで言うリハビリデータの一部とは、例えば、訓練者９００の症状等の上記（３）のデータの詳細や、理学療法士（ＰＴ：Physical Therapist）の経験年数等の上記（４）のデータの詳細などとすることができる。前者は訓練者９００のカルテ情報として他のサーバに格納しておくことができ、後者はＰＴの履歴書などとして他のサーバに格納しておくことができる。尚、訓練スタッフ９０１は理学療法士であることが多いため、以下では、補助者１１を単に「ＰＴ」と称する場合もある。

サーバ５００は、リハビリデータの発生時に、或いは１日毎、１週間毎など定期的に、歩行訓練装置１００からリハビリデータを受信してもよい。または、サーバ５００は、歩行訓練装置１００から訓練開始時にリハビリデータを受信し、訓練中、上記（１），（２）のうち変更があったデータを受信するようにしてもよい。また、リハビリデータの送受信は歩行訓練装置１００とサーバ５００のどちらが主体となって実行してもよい。

上記（１）について説明する。
上記（１）のデータは、上記（２）の検出データとともに、歩行訓練装置１００でリハビリ実施中に取得された訓練者９００の訓練データとして定義することができる。

歩行訓練装置１００の設定パラメータは、例えば、歩行訓練装置１００の動作を設定するために、オペレータが入力するデータ又は自動的に設定されるデータである。なお、上述したように、オペレータは通常、訓練者９００の訓練に実際に付き添う訓練スタッフ９０１であり、以下ではオペレータが訓練スタッフ９０１であることを前提に説明する。

歩行訓練装置１００では、設定パラメータにより、歩行訓練の難易度を調整することができる。なお、設定パラメータに難易度のレベルを示すパラメータを含むこともでき、その場合、そのレベルの変更に伴い、他の設定パラメータのうち一部又は全部を変更させることができる。訓練スタッフ９０１は、訓練者９００の回復が進むにつれて、歩行訓練の難易度を高くしていく。つまり、訓練スタッフ９０１は、訓練者９００の歩行能力が高くなるにつれて、歩行訓練装置１００によるアシストを減らす。また、訓練スタッフ９０１は、歩行訓練中に異常が認められた場合、アシストを増やす。訓練スタッフ９０１が適切に設定パラメータを調整することにより、訓練者９００は適切な歩行訓練を実施することができ、リハビリをより効率良く行うことが可能となる。

設定パラメータの具体例を以下に示す。
設定パラメータとしては、例えば、部分体重免荷量［％］、手摺り１３０ａの上下位置［ｃｍ］、手摺り１３０ａの左右位置［ｃｍ］、ヒップジョイントの有無、足関節底屈制限［ｄｅｇ］、足関節背屈制限［ｄｅｇ］などが挙げられる。また、設定パラメータとしては、例えば、トレッドミル速度［ｋｍ／ｈ］、振出しアシスト［レベル］、振出し前後比［前／後］も挙げられる。また、設定パラメータとしては、例えば、膝伸展アシスト［レベル］、膝屈曲角度［ｄｅｇ］、膝屈伸時間［ｓｅｃ］、補高［ｍｍ］、抜重閾値［％］、荷重閾値［％］も挙げられる。なお、ここで例示する設定パラメータを含め、リハビリデータに含まれるデータの単位は問わない。

部分体重免荷量は、ハーネス引張部１１２がハーネスワイヤ１１１を引っ張ることで、訓練者９００の体重を免荷する割合である。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、部分体重免荷量を低い値に設定する。手摺り１３０ａの上下位置及び左右位置は、手摺り１３０ａの基準位置からの調整量である。ヒップジョイントの有無は、ヒップジョイントが取り付けられているか否かである。足関節底屈制限、足関節背屈制限は、ヒンジ軸Ｈ_ｂ周りに下腿フレーム１２３と足平フレーム１２４とが回動可能な角度範囲を規定している。足関節底屈制限が前側の上限角度に対応し、足関節背屈制限が後ろ側の最大角度に対応する。つまり、足関節底屈制限、足関節背屈制限はそれぞれ、つま先を下げる側に、つま先を上げる側に、足関節を曲げる角度の制限値である。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、角度範囲が大きくなるように足関節底屈制限及び足関節背屈制限の値を設定する。

トレッドミル速度は、トレッドミル１３１による歩行速度である。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、トレッドミル速度を高い値に設定する。振出しアシストは、脚の振出し時に前側ワイヤ１３４が与える引張力に応じたレベルであり、このレベルが高くなるほど、最大引張力が大きくなる。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、振出しアシストを低いレベルに設定する。振出し前後比は、脚の振出し時において、前側ワイヤ１３４による引張力と後側ワイヤ１３６による引張力との比である。

膝伸展アシストは、立脚時における膝折れを防止するためにかける関節駆動部２２１の駆動トルクに応じたレベルであり、このレベルが高くなるほど、駆動トルクが大きくなる。訓練スタッフ９０１は、所望する歩行訓練の難易度が高くなるほど、膝伸展アシストを低いレベルに設定する。膝屈曲角度は、膝伸展アシストを行う際の角度である。膝屈伸時間は、膝伸展アシストを行う期間であり、この値が大きいとゆっくり膝を屈伸させるようにアシストし、この値が小さいと早く膝を屈伸させるようにアシストすることになる。

補高は、訓練者９００の麻痺脚と反対側の脚（補助具である歩行補助装置１２０を取り付けない側の脚）の靴底に設けるクッション等の部材の高さである。抜重閾値は、足底に掛かる荷重の閾値の一つであり、この閾値を下回ると振出しアシストが解除される。荷重閾値は、足底に掛かる荷重の閾値の一つであり、この閾値を超えると振出しアシストがなされる。このように、歩行補助装置１２０は、その膝の屈伸運動を、膝屈曲角度、膝屈伸時間、抜重閾値、及び荷重閾値の４つの設定パラメータで調整可能に構成しておくことができる。

また、歩行訓練装置１００は、例えば、図示しないスピーカから、荷重や角度などの各種パラメータの設定値、目標値、目標の達成率、目標の達成タイミングなどを音でフィードバックするように構成することもできる。上記の設定パラメータは、このようなフィードバック音の有無や音量といった設定についてのパラメータを含むこともできる。

その他、上記の設定パラメータは、訓練に直接関係する設定パラメータでなくてもよい。例えば、上記の設定パラメータは、訓練者９００にモチベーションを上げてもらうために訓練用モニタ１３８や図示しないスピーカで提供するための画像、音楽、ゲームの種類、ゲームの難易度等の設定値などとすることもできる。

なお、上記の設定パラメータは、一例であり、これ以外の設定パラメータがあってもよい。或いは、上記のうちの一部の設定パラメータは無くてもよい。また、上述のように、上記の設定パラメータは訓練の難易度を調整するためのパラメータが多いが、難易度に無関係なパラメータも含むこともできる。例えば、歩行訓練装置１００は、訓練用モニタ１３８に表示させる注意喚起用のアイコン画像を表示するように構成することができる。そして、難易度に無関係な設定パラメータとしては、例えばこのような注意喚起用のアイコン画像の大きさや表示間隔等、訓練者９００の訓練への集中度を高めるためのパラメータなどが挙げられる。また、上記の設定パラメータは、その設定操作がなされた日時等の時間情報又は時間以外のタイミング情報（例えば１歩行サイクルにおける立脚期、遊脚期等の区別を示す情報）を付加しておくことができる。

上記（２）について説明する。
上記（２）の検出データは、上記（１）のデータとともに、歩行訓練装置１００でリハビリ実施中に取得された訓練者９００の訓練データとして定義することができる。

検出データとしては、主にセンサデータが挙げられる。センサデータは、歩行訓練装置１００の各種センサで検出されたセンサ値である。例えば、センサデータは、姿勢センサ２１７で検出された体幹の傾斜角度、手摺りセンサ２１８で検出された荷重や傾斜角度、角度センサ２２３で検出された角度等である。センサデータを出力するセンサは、加速度センサ、角速度センサ、位置センサ、光センサ、トルクセンサ、加重センサ等である。また、前側ワイヤ１３４、後側ワイヤ１３６、ハーネスワイヤ１１１の巻取機構等のモータに設けられたエンコーダをセンサとして用いてもよい。更には、モータのトルクセンサ（ロードセル）をセンサとしてもよいし、モータを駆動する駆動電流値を検出する電流検知部をセンサとしてもよい。

また、センサデータは、例えば、視線を検知する視線検知センサで取得された視線データを含むことができる。同様の視線データは、訓練者９００の少なくとも目元を撮影した画像に基づき画像処理により視線を検出して得ることや、訓練者９００の少なくとも顔を撮影した画像に基づき顔の向き（上向き／下向き等）を判定して得ることもできる。このようなデータも上記の検出データに含むことができる。また、検出データは、訓練者９００又は訓練スタッフ９０１の音声を取得するマイク等の音声取得部で取得された音声データ、或いはその音声データを音声解析したテキストデータ、或いはそのテキストデータを解析したデータとすることもできる。訓練スタッフ９０１の音声には、訓練者９００への歩き方の矯正等に関する声掛けを含めることができる。また、センサデータは、脳波計で訓練者９００の脳波を検出したデータとすることもでき、脳波計で訓練スタッフ９０１の脳波を検出したデータとすることもできる。

また、視線検知センサ、上記画像を撮影する撮影部、マイクなどは、歩行訓練装置１００の本体側に設けておくことができるが、例えば、訓練者９００に装着させるための眼鏡型ウェアラブル端末に設けておくこともできる。この端末にＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線通信方式でデータを無線通信する無線通信部を備えるとともに、歩行訓練装置１００側にも無線通信部を備えておけばよい。これにより、歩行訓練装置１００は、ウェアラブル端末で取得されたデータを無線通信により取得することができる。脳波計は、検出精度が良いものに限るが、歩行訓練装置１００の本体側に設けて、訓練者９００の脳波と訓練スタッフ９０１の脳波とを区別して検知できるように構成することができる。但し、脳波計は、上述した眼鏡型ウェアブル端末（例えば眼鏡の枝の部分など）など検知対象者に近接する位置になるように設けておくことが好ましい。

また、センサ等、検出データを取得する検出部は、図１〜図３を参照して説明したものや眼鏡型ウェアラブル端末等として例示したものに限らない。例えば、訓練者９００にウェア型生体センサ及び／又はウェア型タッチセンサが搭載されたウェアを着用させることができる。ここで言うウェアは、上半身に着用するものに限らず、下半身に着用するものであっても上下セットのものであってもよいし、例えば装具１１０等の一部に着用するものであってもよい。また、ウェア及び歩行訓練装置１００に、上述したような無線通信部を備えておく。これにより、歩行訓練装置１００は、ウェア型生体センサやウェア型タッチセンサで取得されたデータを無線通信により取得することができる。ウェア型生体センサは、着用者の心拍数等のバイタルデータを取得することができる。ウェア型タッチセンサは、着用者である訓練者９００が外部からタッチされた情報、つまり訓練スタッフ９０１が訓練者９００に触れた位置の情報を示すデータを取得することができる。

また、検出データは、各種のセンサ等が検出した検出信号が示す値に限らず、複数のセンサからの検出信号に基づき算出した値や、１又は複数のセンサ等からの検出信号を統計処理した統計値を含むことができる。この統計値としては、例えば平均値、最大値、最小値、標準偏差値等の様々な統計値を採用することができ、また、静態統計による統計値であってもよいし、例えば１日、１訓練、１歩行サイクルなどの一定期間での動態統計による統計値であってもよい。

例えば、センサデータは、角度センサ２２３で検出された上腿フレーム１２２と下腿フレーム１２３の角度から算出された膝関節の開き角を含むことができる。さらに、角度センサについてのセンサデータは、角度を微分した角速度を含むことができる。加速度センサについてのセンサデータは、加速度を積分した速度や、２回積分した位置であってもよい。

例えば、検出データは、日毎、又は１日内のリハビリの施行毎についての、次のような平均値、合計値、最大値、最小値、代表値を含むことができる。ここでの平均値としては、平均速度（総歩行距離／総歩行時間）［ｋｍ／ｈ］や、重複歩距離の平均値［ｃｍ］、１分間あたりの歩数（ｓｔｅｐ）を示す歩行率［ｓｔｅｐｓ／ｍｉｎ］、歩行ＰＣＩ［拍／ｍ］、転倒回避介助［％］などが挙げられる。平均速度は、例えば、トレッドミル１３１の速度設定値から計算した値とすること、或いはトレッドミル駆動部２１１での駆動信号から計算した値とすることができる。重複歩距離とは、片側の踵が接地して次に同側の踵が再び接地するまでの距離を指す。ＰＣＩとはPhysiological Cost Index（生理的コスト指数の臨床指標）を指し、歩行ＰＣＩは歩行時のエネルギー効率を示すことになる。転倒回避介助［％］とは、訓練スタッフ９０１が訓練者９００への転倒回避介助を行った回数である転倒回避介助［回］を、１歩数あたりで算出した割合、つまり１歩数あたりで転倒回避介助をした割合を指す。

また、ここでの合計値としては、歩行時間［秒］、歩行距離［ｍ］、歩数［ｓｔｅｐｓ］、転倒回避介助［回］、転倒回避介助部位及び部位毎の回数［回］などが挙げられる。
また、ここでの最大値又は最小値としては、連続歩行時間［秒］、連続歩行距離［ｍ］、連続歩数［ｓｔｅｐｓ］等の最大値や最小値、歩行ＰＣＩ［拍／ｍ］の最小値（換言すれば１拍あたりに歩行できる距離の最長値）などが挙げられる。代表値としては、トレッドミル１３１の速度として最も使用した値（代表速度［ｋｍ／ｈ］）などが挙げられる。

このように、各種センサ等の検出部から直接又は間接的に供給されるデータを検出データに含めることができる。また、上記の検出データは、その検出がなされた日時等の時間情報又は時間以外のタイミング情報を付加しておくことができる。

なお、上記の検出データは、一例であり、これ以外の検出データがあってもよい。或いは、上記のうちの一部の検出データは無くてもよい。つまり、リハビリデータとして検出データを採用する場合、サーバ５００は、１つ以上の検出データを収集すればよい。

上記（３）について説明する。
訓練者９００に関するデータ（以下、訓練者データ）は、例えば、訓練者９００の属性等を示すものである。訓練者データは、訓練者９００の年齢、性別、体格（身長、体重等）をはじめ、症状情報、Ｂｒ．ｓｔａｇｅ、ＳＩＡＳ、初期歩行ＦＩＭ、最新の歩行ＦＩＭ等を含むことができる。また、訓練者データは、訓練者９００の氏名又はＩＤを含むことができ、また、訓練者９００の好みを示す嗜好情報や性格を示す性格情報などを含むこともできる。また、訓練者データは、ＦＩＭとして、歩行能力に係るもの以外の運動項目を含むことができ、また、認知項目を含むこともできる。つまり、訓練者データは、訓練者９００の身体能力を示す様々なデータを含むことができる。なお、訓練者データの一部又は全部は、身体情報、基本情報、或いは訓練者特徴情報などと称することもできる。

ここで、症状情報には、初期症状、その発症時期、現在の症状を示す情報を含むことができ、主にここに含まれる症状のために訓練者９００がリハビリを必要としたと捉えることができる。但し、リハビリとは直接関係なさそうな症状についても症状情報に含めることができる。また、症状情報には、脳卒中（脳血管障害）、脊髄損傷など、罹患した病気のタイプ（病名又は疾患名）とともにその部位（損傷部位）を含むことができ、タイプによってはその分類を含むことができる。例えば、脳卒中は、脳梗塞、頭蓋内出血（脳出血／くも膜下出血）などに分類されることができる。

Ｂｒ．ｓｔａｇｅは、Brunnstrom Recovery Stageを指し、片麻痺の回復過程について、観察からその回復段階を６段階に分けたものである。訓練者データには、Ｂｒ．ｓｔａｇｅのうち、歩行訓練装置１００に関係する主な項目である下肢項目を含むことができる。ＳＩＡＳは、Stroke Impairment Assessment Setを指し、脳卒中の機能障害を総合的に評価する指標である。ＳＩＡＳには、股屈曲テスト（Hip-Flex）、膝伸展テスト（Knee-Ext）、足パット・テスト（Foot-Pat）を含むことができる。また、ＳＩＡＳには、下肢触覚（Touch L/E）、下肢位置覚（Position L/E）、腹筋力（Abdominal）、及び垂直性テスト（Verticality）を含むことができる。

ＦＩＭ（Functional Independence Measure：機能的自立度評価表）とは、ＡＤＬ（Activities of Daily Life）を評価する評価方法の一つを定めたものである。ＦＩＭでは、介助量に応じて１点〜７点の７段階で評価を行っている。

例えば、歩行ＦＩＭが回復度を示す汎用の指標となる。介助者なし、かつ装具（補助具）なしで５０ｍ以上歩行できた場合、最高点の７点となり、一人の介助者がどんなに介助しても１５ｍ未満しか歩行できない場合、最低点の１点となる。また、最小介助（介助量が２５％以下）で５０ｍ移動することができる場合、４点、中程度介助（介助量２５％以上）で５０ｍ移動できる場合、３点となる。したがって、回復が進むにつれて、訓練者９００の歩行ＦＩＭが徐々に高くなっていく。

このことからも分かるように、歩行訓練装置１００で取り扱う最新の歩行ＦＩＭは、訓練者９００の身体能力を示す指標となるだけでなく、リハビリ開始時点からの訓練者９００の回復度を示す指標となる。換言すると、訓練者９００のリハビリの進捗状況を知る上で、歩行ＦＩＭは重要な指標となる。また、初期歩行ＦＩＭから最新の歩行ＦＩＭへの変化量又は変化速度も、回復度を示す指標となる。変化速度は、ＦＩＭ効率と称することもでき、例えば、現在までのＦＩＭの利得（変化量）を、リハビリの実施日数、リハビリの期間を示す経過日数、或いは、訓練者９００が入院患者である場合には入院日数などの期間で除算した値とすることができる。

また、歩行ＦＩＭは、補装具を着用した場合などの評価時の条件での点数と捉えることができ、その場合、その評価時に適用した条件を示す情報を、歩行ＦＩＭを示す情報に付加しておくこともできる。条件とは、その情報を取得した際の、補高、使用した装具（例えば歩行補助装置１２０、他の歩行補助装置、装具無し等）、その装具における膝や足首の箇所の角度設定等の設定、平地歩行であったのか斜面歩行であったのかなどを含むことができる。また、通常、歩行ＦＩＭと言えば平地歩行での歩行ＦＩＭであり、これを示す平地歩行情報には、平地歩行評価時において最も歩行した距離（最大連続歩行距離［ｍ］）等の情報を含めることもできる。

このように上記（３）の訓練者データは、訓練者９００が歩行訓練装置１００を利用し実行したリハビリについての、訓練者９００の症状、身体能力、及び回復度の少なくとも１つを含む指標データを含むことができる。なお、最新の歩行ＦＩＭなど、身体能力及び回復度の双方の概念に含めることができるデータについては、通常、一方に含めておけばよいが、双方に含めておくこともできる。なお、同様のことはリハビリデータの全ての項目に関して言え、ある項目のデータは上記（１）〜（４）のいずれか１又は複数のデータとして取り扱うことができる。また、上記の訓練者データは、歩行ＦＩＭの測定日時など、それが取得できた日時等の時間情報を付加しておくことができる。

上記（４）について説明する。
訓練スタッフ９０１に関するデータ（以下、スタッフデータ）は、例えば、訓練スタッフ９０１の属性等を示すものである。スタッフデータは、訓練スタッフ９０１の氏名又はＩＤ、年齢、性別、体格（身長、体重等）、所属する病院名、ＰＴ又は医師としての経験年数などである。スタッフデータは、訓練者９００を介助するタイミングを数値化した値を介助者に関するデータとして含むことができる。

また、リハビリに同時に複数の訓練スタッフが介助する場合には、リハビリデータには、複数人のスタッフデータを含むことができる。また、各スタッフデータには、主たる訓練スタッフであるのか、或いは補助的な訓練スタッフであるのかを示す情報を含めておくことができる。そのような情報に加えて又はその代わりに、各スタッフデータには、管理用モニタ１３９における設定操作や画像の確認を行う訓練スタッフであるのか、或いは訓練者９００を手で支える役目だけの訓練スタッフであるのかを示す情報なども含めておくことができる。

また、歩行訓練装置１００は、訓練者９００へのリハビリ計画を入力可能に構成しておくことが好ましい。そして、このように入力されたリハビリ計画のデータも、その入力者としての訓練スタッフ９０１に関するスタッフデータとして、或いは他の分類に属するリハビリデータとして、含めておくことができる。また、歩行訓練装置１００は、訓練スタッフ９０１の変更に対応可能とするために、今後のその訓練者９００の訓練を補助する際の注意事項や申し送り事項を入力可能に構成しておくことが好ましい。そして、このようにして入力されたデータも、その入力者についての訓練スタッフ９０１に関するスタッフデータとして、或いは他の分類に属するリハビリデータとして、含めておくことができる。

これらのデータをリハビリデータに含める理由は、ある訓練スタッフが熟練の他の訓練スタッフからの注意事項や申し送り事項が存在していたからこそ、上手く訓練者９００の訓練を遂行させることができたという場面もあり得るためである。また、上記のスタッフデータは、例えばリハビリ計画の入力日時など、その入力がなされた日時等の時間情報を付加しておくことができる。

ここで、サーバ５００は、本実施形態にかかる検索装置の一例でもある。そこで、以下では、本実施形態にかかる検索装置の機能、構成及び動作を中心とした検索システムの観点で説明する。

図４は、本実施形態１にかかる検索システム１０００の全体構成を示すブロック図である。検索システム１０００は、少なくとも検索装置５０を含む情報システムであり、検索装置５０は、上述したサーバ５００の機能及び構成を含む１台以上の情報処理装置である。検索装置５０は、訓練装置２０、リハビリ施設装置３０、訓練者端末４０、訓練装置６２２、リハビリ施設装置６２３、訓練装置６３２、及び、リハビリ施設装置６３３と、ネットワークＮを介して通信可能に接続されている。ここで、ネットワークＮは、インターネット、イントラネット、携帯電話網、ＬＡＮ（Local Area Network）等の通信回線網である。

リハビリ施設６１は、訓練者１０が補助者１１の補助により自身の身体能力の回復又は維持のための訓練を行うための医療機関等の施設である。リハビリ施設６１は、訓練装置２０及びリハビリ施設装置３０を含む。訓練者１０は、上述した訓練者９００と同等の者であり、例えば、重病又は重症を患ったことに伴い行われた手術後に、身体能力の回復のためにリハビリを行うリハビリ患者である。または、訓練者１０は、高齢者等で身体能力の維持に努めるためのリハビリを行う者であってもよい。また、補助者１１は、上述した訓練スタッフ９０１と同等の者であり、通常は、リハビリ施設６１に入院中又は来所する複数の訓練者のリハビリの補助を行う。また、リハビリ施設６１には、一般に、複数の補助者が所属している。さらに、１人の訓練者に対して２人以上の補助者が同時又は別のタイミングで補助等を行うこともある。ここで、リハビリ（リハビリテーション）とは、身体機能の回復もしくは維持、又は、身体障害を軽減させるために行う訓練過程を指すものであり、保険適用の有無、医療機器の使用の有無を問わない。

訓練装置２０は、訓練者１０が補助者１１の指導又介助などの補助に従って、身体能力の回復又は維持のための訓練を行うための装置である。訓練装置２０には、例えば、上述した歩行訓練装置１００等のリハビリ支援装置を用いることもできるが、これに限定されない。

この場合、訓練装置２０は、上記（１）から（４）のリハビリデータの全て又は一部を取得し、内部の記憶装置に記憶するものとする。ここで、上記（３）の訓練者データには、訓練に際して補助を行った補助者１１の識別情報が対応付けられていてもよい。または、上記（４）のスタッフデータには、補助者１１が訓練の補助を行った訓練者１０の識別情報等が対応付けられていても良い。そのため、（３）の訓練者データのうちＢｒ．ｓｔａｇｅ、ＳＩＡＳ、初期歩行ＦＩＭもしくは最新の歩行ＦＩＭ等における回復前後の値（例えば、リハビリ開始時のＦＩＭとリハビリ後（現時点、最新）のＦＩＭ）、及び、回復に要した期間に、補助者１１の識別情報を対応付けた情報は、複数の補助者における訓練の補助の実績情報の一例ということができる。または、（４）のスタッフデータのうち各ＰＴが補助を行った経験のある症状、リハビリの対象部位、経験年数又は訓練者の数に、補助者１１の識別情報を対応付けた情報は、補助の実績情報の一例ということができる。

また、（３）の訓練者データのうち訓練者１０の症状、身体能力、及び回復度の少なくとも１つを含む指標データを含む情報は、訓練者１０の身体能力情報と呼ぶことができる。言い換えると、身体能力情報には、訓練者１０の症状情報、Ｂｒ．ｓｔａｇｅ、ＳＩＡＳ、初期歩行ＦＩＭ、最新の歩行ＦＩＭ等を含むことができる。尚、身体能力情報には、訓練者１０の身体能力を示す様々なデータを含むことができる。また、これらの訓練者１０の指標データは、訓練装置２０が自身で判定もしくは算出するか、又は、医師、理学療法士等の訓練スタッフが評価し、入力装置（不図示）から入力し、訓練装置２０の内部の記憶装置に保存するものであってもよい。また、身体能力情報には、訓練者が使用する装具情報を含むことができる。尚、検出データは、身体能力情報の一例であり、測定するための複数の指標（例えば、複数のセンサ）の夫々に対応する測定値の集合であってもよい。また、検出データは、測定値と測定時刻や指標が対応付けられたデータである。

なお、最新の歩行ＦＩＭなどは、通常、身体能力情報及び実績情報の一方に含めておけばよいが、身体能力情報及び実績情報の双方の概念に含めることができるため、双方に含めておくこともできる。

さらに、訓練装置２０は、上述した身体能力情報に訓練者１０の属性や身体情報等の訓練者属性情報を対応付けて内部の記憶装置に記憶するものであってもよい。ここで、訓練者属性情報は、上記（３）の訓練者データのうち訓練者１０の年齢、性別、体格（身長、体重等）等を含むことができる。また、訓練者属性情報は、訓練者１０の氏名又はＩＤを含むことができ、また、訓練者属性情報は、訓練者１０の好みを示す嗜好情報や性格を示す性格情報などを含むこともできる。また、身体能力情報又は実績情報に含まれるＦＩＭは、歩行能力に係るもの以外の運動項目を含むことができ、また、ＦＩＭは、認知項目を含むこともできる。なお、身体能力情報や訓練者属性情報の一部又は全部は、身体情報、基本情報、或いは訓練者特徴情報などと称することもできる。尚、訓練装置２０は、指標データ、訓練者属性情報等を医療機関等の電子カルテシステム（不図示）や訓練スタッフの入力により取得してもよい。

また、訓練装置２０は、検出データや指標データ等の身体能力情報に訓練者属性情報等を対応付けて訓練装置２０の内部の記憶装置に記憶するものであってもよい。また、訓練装置２０は、実績情報や身体能力情報等をネットワークＮを介してリハビリ施設装置３０へ送信し、リハビリ施設装置３０の内部の記憶装置に記憶してもよい。または、訓練装置２０は、訓練スタッフ等の操作、検出データの検出、所定の間隔、又は、検索装置５０からの取得要求に応じて、当該実績情報や身体能力情報等をネットワークＮを介して検索装置５０へ送信してもよい。

リハビリ施設装置３０は、訓練者１０が補助者１１の補助により訓練装置２０を用いてリハビリを行うリハビリ施設６１、もしくは、当該リハビリの管理を行う施設に設置された、又は、少なくとも当該施設が運用する情報処理装置である。リハビリ施設装置３０は、少なくとも実績情報又は身体能力情報等を管理するデータベースシステムである。

例えば、リハビリ施設装置３０は、訓練装置２０からネットワークＮを介して取得した身体能力情報及び訓練者属性情報を受信し、身体能力情報と訓練者属性情報を対応付けて内部の記憶装置に記憶する。また、リハビリ施設装置３０は、訓練装置２０からネットワークＮを介して取得した実績情報を補助者１１ごとに対応付けて内部の記憶装置に記憶する。また、リハビリ施設装置３０は、実績情報及び身体能力情報等の一部を、訓練装置２０からネットワークＮを介して取得し、残りを医療機関等の電子カルテシステム（不図示）や訓練スタッフの入力により取得してもよい。または、訓練者１０が訓練装置２０以外により訓練を行った場合には、リハビリ施設装置３０は、上記データ相当を訓練スタッフの入力により取得してもよい。

また、リハビリ施設装置３０は、訓練スタッフ等の操作、身体能力情報等の取得、所定の間隔、又は、検索装置５０からの取得要求に応じて、実績情報及び身体能力情報等をネットワークＮを介して検索装置５０へ送信してもよい。尚、リハビリ施設装置３０の構成は、公知の情報システム等で実現可能であるため、詳細な説明を省略する。

訓練者端末４０は、訓練者１０や訓練者１０の親族、後見人等の関係者を含む訓練者側のユーザが操作する情報処理装置である。訓練者端末４０は、ネットワークＮを介した通信機能を備えたものであり、例えば、パーソナルコンピュータ、又は、タブレット端末、スマートフォン等の携帯型情報端末等である。訓練者端末４０は、訓練者側のユーザの操作に応じて入力装置を介してリハビリ施設の検索要求を受け付け、ネットワークＮを介して検索装置５０へ検索要求を送信する。また、訓練者端末４０は、ネットワークＮを介して検索装置５０から、リハビリ施設候補の検索結果を受信し、画面等の出力装置へ出力（表示等）を行う。

リハビリ施設６２及び６３は、訓練者１０がこれまでリハビリを行っていたリハビリ施設６１以外のリハビリ施設の例である。尚、リハビリ施設６１以外のリハビリ施設は、３以上であってもよい。リハビリ施設６２は、補助者６２１１から６２１ｘ（ｘは１以上の自然数。）が所属し、１以上の訓練装置６２２及びリハビリ施設装置６２３を備える。補助者６２１１等は、複数の訓練者に対してリハビリの補助を行った実績があり、実績情報や訓練者の身体能力情報が訓練装置６２２又はリハビリ施設装置６２３に蓄積されている。そして、訓練装置６２２又はリハビリ施設装置６２３は、上述した訓練装置２０又はリハビリ施設装置３０と同様に、実績情報や身体能力情報等をネットワークＮを介して検索装置５０へ送信する。同様に、リハビリ施設６３は、補助者６３１１から６３１ｙ（ｙは１以上の自然数。）が所属し、訓練装置６３２及びリハビリ施設装置６３３を備える。尚、リハビリ施設６３についてもリハビリ施設６２と同様であるため、詳細な説明を省略する。

検索装置５０は、リハビリを行った訓練者が自己のリハビリの要望や身体能力に応じた次のリハビリ施設を検索するための１以上の情報処理装置である。検索装置５０は、例えば、サーバ装置であり、ＯＳ（Operating System）上でウェブサーバ、アプリケーションサーバ及びデータベースサーバが実行され、アプリケーションサーバ上で本実施形態にかかる物件検索処理を実現するウェブアプリケーションが実行されているものとする。但し、検索装置５０のソフトウェア構成は、これに限定されない。

図５は、本実施形態１にかかる検索装置５０の構成を示すブロック図である。尚、図５は、検索装置５０を１台のコンピュータ装置で実現した場合の内部構成を機能ブロックで示したものである。

検索装置５０は、記憶部５１と、制御部５２と、メモリ５３と、ＩＦ部５４とを備える。記憶部５１は、例えば、ハードディスク、フラッシュメモリ等の不揮発性記憶装置である。記憶部５１は、実績情報５１１と、施設情報５１２と、検索プログラム５１３とを少なくとも記憶する。

実績情報５１１は、上述したような、複数の補助者における訓練の補助の実績情報である。特に、実績情報５１１は、補助が過去に行われた訓練者の回復前後の身体能力情報と回復期間とを含むことが望ましい。実績情報５１１は、訓練に用いられた訓練装置による測定値、訓練者の訓練前後の身体能力情報、補助者による補助の当該訓練装置による検出値、リハビリ内容に関する情報、又は、訓練者による補助者に対する評価の少なくともいずれかを含むものであるとよい。ここで、リハビリ内容に関する情報としては、例えば、リハビリを担当したＰＴの識別情報、訓練者の病名又は症状等、リハビリ対象部位、リハビリの目標（要望、例えば、自力で歩行できること等）、回復前後の身体能力情報（例えば、回復前後の測定値（ＦＩＭ等）、歩行容態（歩容）等）、回復期間、回復効率等が挙げられるが、これらに限定されない。本実施形態の説明では、実績情報５１１は、補助者６２１１〜６２１ｘ並びに補助者６３１１〜６３１ｙのそれぞれが任意の訓練者に対して過去に行った訓練の補助に関する実績情報である。

施設情報５１２は、複数の補助者のそれぞれの所属先を示す、訓練を行うための施設情報の一例である。例えば、施設情報５１２は、補助者５１２１と所属先５１２２とが対応付けられた情報である。補助者５１２１は、少なくとも補助者の識別情報である。所属先５１２２は、補助者５１２１が所属するリハビリ施設の識別情報である。尚、補助者５１２１が複数のリハビリ施設に所属している場合には、１つの補助者５１２１に対して複数の所属先５１２２が対応付けられている。

検索プログラム５１３は、本実施形態１にかかるリハビリ施設の検索方法の処理が実装されたコンピュータプログラムである。

メモリ５３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性記憶装置であり、制御部５２の動作時に一時的に情報を保持するための記憶領域である。

ＩＦ部５４は、検索装置５０の外部との入出力を行うインターフェースである。ＩＦ部５４は、少なくともネットワークＮを介した通信を行うための通信回路である。

制御部５２は、検索装置５０の各構成を制御するプロセッサである。制御部５２は、記憶部５１から検索プログラム５１３をメモリ５３へ読み込み、検索プログラム５１３を実行する。これにより、制御部５２は、後述する受付部５２１、取得部５２２、指標値算出部５２３、検索部５２４、評価値算出部５２５及び出力部５２６の機能を実現する。

受付部５２１は、訓練者１０が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付ける。ここで、訓練に関する要望とは、上述したリハビリの目標に相当する情報であり、例えば、自力で歩行できること等を示す情報である。また、受付部５２１は、典型的には、リハビリ施設の検索要求を受信し、当該検索要求の検索条件として訓練に関する要望を含むものとする。さらに、リハビリ施設の検索要求は、訓練者１０の現在の身体能力情報を含むものであってもよい。

取得部５２２は、実績情報５１１を外部から取得する。例えば、取得部５２２は、上述したように、訓練装置２０、リハビリ施設装置３０、訓練装置６２２、リハビリ施設装置６２３、訓練装置６３２及びリハビリ施設装置６３３等からネットワークＮを介して各補助者に関する実績情報を収集し、記憶部５１に実績情報５１１として保存する。または、取得部５２２は、検索装置５０と直接接続された入力デバイス、又は、ＬＡＮ等で接続されたコンピュータを介して、ユーザの操作により実績情報の入力を受け付けてもよい。

指標値算出部５２３は、実績情報５１１から、受付部５２１により受け付けた要望に関する補助能力の指標値を補助者ごとに算出する。すなわち、指標値算出部５２３は、実績情報５１１内の各補助者について、所定の判定基準に従って、補助能力のレベルを判定する。所定の判定基準としては、例えばＦＩＭ効率、歩行速度、歩行の安定性、歩行容態などの観点から、以下の（ａ）〜（ｄ）の条件のうち１又は複数を満たすこと、とすることができる。但し、判定基準はこれに限ったものではなく、最も単純な例では経験年数が挙げられる。なお、ＦＩＭ効率は訓練者の回復速度を表す値の一例となる。

（ａ）対象の補助者が補助した全ての訓練者についてのＦＩＭ効率（例えば、ＦＩＭが６点以上になるまでに要した期間の長さなど、介助なしに歩けるようになるまでに要した期間）の平均値又は最大値が閾値以下である。
（ｂ）対象の補助者が補助した全ての訓練者についての歩行速度の平均値又は最小値が閾値以上である。或いは、この歩行速度の伸び率が閾値以上である。
（ｃ）対象の補助者が補助した全ての訓練者についての平地歩行（トレッドミル１３１上での歩行）における異常歩行の頻度の平均値又は最大値が閾値以下である。或いは、この頻度の低下率が閾値以上である。
（ｄ）対象の補助者が補助した全ての訓練者についての歩行の美しさ（歩行容態）の指標が閾値上である。或いは、この指標の伸び率が閾値以上である。

上記（ａ）〜（ｄ）では、いずれもレベル数ｍ（ｍは２以上の自然数。）に対してｍ−１個の閾値でなる閾値セットが用意されることになる。また、上記（ａ）〜（ｄ）の各閾値セットは、互いに異なる閾値セットである。また、上記（ａ）〜（ｄ）では、対象の補助者が補助した全ての訓練者についてのデータを閾値処理したが、対象の補助者が補助した全てのリハビリについてのデータを閾値処理することもできる。これにより、訓練者１人につき２名以上の補助者が同時又は異なる期間に補助した場合も考慮することができる。

また、補助者が主たるスタッフとして係わったリハビリであるのか、或いは補助的なスタッフとして係わったリハビリであるのかを区別したリハビリデータについて、閾値処理を行うこともできる。同様に、補助者が管理用モニタ１３９を操作するスタッフとして係わったリハビリであるのか、或いは介助する（手で支える）スタッフとして係わったリハビリであるのかを区別したリハビリデータについて、閾値処理を行うこともできる。

例えば、指標値算出部５２３は、実績情報５１１に含まれる各補助者について、受付部５２１で受け付けた要望に対応する実績情報、つまり（ａ）ＦＩＭ効率、（ｂ）歩行速度の平均値等、（ｃ）平地歩行における異常歩行の頻度の平均値等、（ｄ）歩行容態の指標を特定する。そして、指標値算出部５２３は、特定した各実績情報の値について上記（ａ）〜（ｄ）のいずれもレベル数２として優秀な補助者か否かを判定し、３つ以上の条件で優秀と判定された補助者を優秀であるレベルと判定する。この場合、指標値算出部５２３は、各補助者について判定したレベルを指標値として算出したとみなすことができる。または、指標値算出部５２３は、条件として上記（ａ）のみを用いるとともにレベル数として２を採用し、優秀な補助者か否かを１つの閾値による判定により、優秀なスタッフか否かを判定してもよい。

または、指標値算出部５２３は、受付部５２１が検索要求を受け付けたタイミングに限らず、定期的に、記憶部５１に格納された実績情報５１１から各補助者における要望ごとの指標値を算出しておいてもよい。

ここで、各補助者について要望ごと指標値を算出する理由は、訓練者１０の疾患や症状に応じて、補助者の得意、不得意が生じることが予想されるためである。そして、要望には、訓練者１０の疾患や症状を示す症状データを含めてもよい。症状データは、上述した症状情報が記述されたデータである。特に、歩行訓練の場合、この症状データに含める症状としては、例えば、体幹後方移動、体幹前傾、体幹患側移動、膝関節屈曲、つま先離地困難、遊脚保持困難、体幹後傾、骨盤後退、下肢前傾、膝関節伸展、膝関節屈曲位、振出しが挙げられる。また、この症状データに含める症状としては、例えば、体幹健側移動、伸び上がり、骨盤挙上、股関節外旋、ぶん回し（分回し）、内側ホイップなども挙げられる。これにより、指標値算出部５２３は、訓練者１０の疾患や症状毎に、その疾患や症状の訓練者に対して優秀と言える補助者に対してより高いレベル（指標値）を付与することができる。

また、指標値算出部５２３は、訓練者１０の初期ＦＩＭ等の指標データが示す値毎に上記レベルを判定するように構成することもできる。これにより、指標値算出部５２３は、指標データが示す値毎に、各値をもつ訓練者に対して優秀と言える補助者を特定できる。

また、指標値算出部５２３は、回復前後の身体能力情報と回復期間とに基づき補助者ごとの回復効率を指標値として算出してもよい。

検索部５２４は、実績情報５１１に基づき、要望を満たす複数の補助者候補を検索する。このとき、検索部５２４は、複数の補助者の中から、指標値が所定の閾値より高い補助者を補助者候補として検索する。そして、検索部５２４は、施設情報５１２を参照して、複数の補助者候補のそれぞれの所属先を特定する。

評価値算出部５２５は、補助者候補ごとの実績情報に基づいて所定の統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出する。特に、評価値算出部５２５は、補助者候補ごとの指標値に対して統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出するとよい。ここで、所定の統計処理とは、例えば、施設ごとの指標値の平均値、指標値のバラつきを示す分散等を求める演算であってもよい。

出力部５２６は、複数の補助者候補に基づいた出力を行う。ここで、本実施形態にかかる出力部５２６は、特定された所属先が示す施設のリストを出力する。例えば、出力部５２６は、施設のリストをネットワークＮを介して訓練者端末４０に対して送信する。または、出力部５２６は、検索結果を検索装置５０と接続された画面等の表示装置へ表示させてもよい。特に、出力部５２６は、評価値に従った順序で施設のリストを出力する。つまり、出力部５２６は、、特定された所属先が示す施設を評価値の高い順にソートして、ソート結果を施設のリストとして出力する。また、出力部５２６は、施設のリストを地域ごとに区分して出力してもよい。この場合、受付部５２１が受け付ける検索条件において訓練者１０が居住する地域を含めても良い。

尚、上述した受付部５２１、取得部５２２、指標値算出部５２３、検索部５２４、評価値算出部５２５及び出力部５２６は、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。また、各装置の各構成要素の一部又は全部は、汎用または専用の回路（circuitry）、プロセッサ等やこれらの組合せによって実現されもよい。これらは、単一のチップによって構成されてもよいし、バスを介して接続される複数のチップによって構成されてもよい。各装置の各構成要素の一部又は全部は、上述した回路等とプログラムとの組合せによって実現されてもよい。また、プロセッサ（制御部５２）として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＦＰＧＡ（field-programmable gate array）等を用いることができる。

また、検索装置５０の各構成要素の一部又は全部が複数の情報処理装置や回路等により実現される場合には、複数の情報処理装置や回路等は、集中配置されてもよいし、分散配置されてもよい。例えば、情報処理装置や回路等は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム等、各々が通信ネットワークを介して接続される形態として実現されてもよい。また、検索装置５０の機能がＳａａＳ（Software as a Service）形式で提供されてもよい。

また、記憶部５１は、検索装置５０の外部の記憶装置として存在しても良く、ストレージシステム、データベースシステム等により検索装置５０との間でデータの入出力を行っても良い。

図６は、本実施形態１にかかる検索方法の流れを示すフローチャートである。例えば、訓練者側のユーザは、訓練者端末４０を操作して訓練者１０がリハビリを行うためのリハビリ施設の検索要求を入力する。このとき、検索要求は、検索条件として、訓練に関する要望を含むものとする。さらに、検索条件として、訓練者１０の身体能力情報等を含んでも良い。訓練者端末４０は、入力された検索要求をネットワークＮを介して検索装置５０へ送信する。または、検索装置５０のユーザは、訓練者側等からの依頼に応じて検索装置５０に接続された情報処理装置を操作して上記検索要求を入力し、当該情報処理装置は、入力された検索要求を検索装置５０へ出力する。

受付部５２１は、上記の訓練者端末４０又はリハビリ施設装置３０等の情報端末、情報処理装置から検索要求を受信する（Ｓ１１）。

次に、取得部５２２は、実績情報５１１から取得する（Ｓ１２）。例えば、取得部５２２は、検索要求に含まれる訓練に関する要望に対応する実績情報５１１を記憶部５１から読み出す。または、取得部５２２は、訓練装置６２２、リハビリ施設装置６２３、訓練装置６３２及びリハビリ施設装置６３３に対して、ネットワークＮを介して、検索要求に含まれる訓練に関する要望に対応する実績情報の取得要求を送信する。そして、取得部５２２は、訓練装置６２２等からネットワークＮを介して、当該取得要求に応じて返信された実績情報を受信する。

そして、指標値算出部５２３は、実績情報から、要望に関する補助能力の指標値を、補助者ごとに算出する（Ｓ１３）。例えば、指標値算出部５２３は、ステップＳ１２で取得した実績情報に含まれる各補助者について、要望に対応する実績情報（例えば、上述した（ａ）から（ｄ）の少なくとも一部の情報）を特定する。そして、指標値算出部５２３は、特定した実績情報について閾値を超えるか否かを判定し、判定結果手に応じて各補助者の指標値を算出する。

続いて、検索部５２４は、指標値が所定の閾値より高い補助者を、補助者候補として検索する（Ｓ１４）。このとき、検索部５２４は、通常、２以上の補助者候補を検索するものとする。

そして、検索部５２４は、施設情報５１２を参照して、複数の補助者候補のそれぞれの所属先が示す施設を特定する（Ｓ１５）。

そして、評価値算出部５２５は、補助者候補ごとの指標値に対して統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出する（Ｓ１６）。

その後、出力部５２６は、評価値に従って施設をソートする（Ｓ１７）。例えば、出力部５２６は、評価値の高い順に施設をソートする。そして、出力部５２６は、ソート後の施設リストを出力する（Ｓ１８）。例えば、出力部５２６は、検索要求を行った訓練者端末４０に対して、ネットワークＮを介してソート後の施設のリストを送信する。これにより、訓練者側のユーザは、訓練者１０の訓練に関する要望に適した補助者が所属するリハビリ施設を把握することができる。

以上のことから本実施形態により、訓練者が効果的にリハビリを行うためのリハビリの補助者や当該補助者が所属するリハビリ施設を検索することができる。その理由は、複数の補助者のリハビリの実績情報から、訓練の要望に合致する補助者が所属するリハビリ施設を特定し、検索結果として出力できるためである。また、施設ごとの評価値によりソートして出力することで、要望に合致する補助者が複数いたとしても、各補助者の要望の合致度合いに応じた優先順位を示すことができる。また、要望に合致する補助者を検索する際に、要望に対応する実績情報から、各補助者をレベル分けした指標値を用いることで、より適切な補助者を特定することができる。

＜実施形態２＞
本実施形態２は、上述した実施形態１の変形例である。尚、本実施形態２にかかる検索システムの全体構成は、図４と同等であるため、図示を省略し、共通する構成についての説明を省略する。

図７は、本実施形態２にかかる検索装置５０ａの構成を示すブロック図である。図７は、図５と比べて、検索プログラム５１３及び評価値算出部５２５が検索プログラム５１３ａ及び評価値算出部５２５ａに置き換わったものである。尚、その他の構成は、実施形態１と同等であるため、共通する構成についての説明を省略する。

検索プログラム５１３ａは、本実施形態２にかかるリハビリ施設の検索方法の処理が実装されたコンピュータプログラムである。尚、実績情報５１１は、補助者ごとに、補助が過去に行われた訓練者の身体能力の回復効率を少なくとも含むものとする。評価値算出部５２５ａは、補助者候補ごとの回復効率に対して統計処理を行う。

図８は、本実施形態２にかかる検索方法の流れを示すフローチャートである。図８は、図６と比べて、ステップＳ１６がＳ１６ａに置き換わったものである。尚、他のステップは図６と同様であるため、適宜説明を省略する。

ステップＳ１５の後、評価値算出部５２５ａは、補助者候補ごとの回復効率に対して統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出する（Ｓ１６ａ）。これにより、訓練の要望に対してより直接的かつ典型的な補助能力により、施設の評価をすることができる。

＜実施形態３＞
本実施形態３は、上述した実施形態１又は２の変形例である。尚、本実施形態３にかかる検索システムの全体構成は、図４と同等であるため、図示を省略し、共通する構成についての説明を省略する。

図９は、本実施形態３にかかる検索装置５０ｂの構成を示すブロック図である。図９は、図５と比べて、実績情報５１１、検索プログラム５１３、検索部５２４及び評価値算出部５２５が定義情報５１４ｂ、検索プログラム５１３ｂ、検索部５２４ｂ及び評価値算出部５２５ｂに置き換わり、取得部５２２及び指標値算出部５２３が削除されたものである。尚、その他の構成は、実施形態１と同等であるため、共通する構成についての説明を省略する。

検索プログラム５１３ｂは、本実施形態３にかかるリハビリ施設の検索方法の処理が実装されたコンピュータプログラムである。尚、記憶部５１は、実績情報５１１を格納していても構わない。

定義情報５１４は、実績情報に対するクラスタ分析により分類された補助者のクラスタと、要望とを対応付けた情報である。図１０は、実績情報に対するクラスタ分析により分類された補助者のクラスタの例を示す図である。例えば、検索装置５０ｂの制御部５２は、クラスタ分析を実行する分析部を有するものとする。また、本実施形態にかかる実績情報は、上述したリハビリデータ、つまり、上記（１）歩行訓練装置１００の設定パラメータ、（２）歩行訓練装置１００に設けられたセンサ等で検出された検出データ、（３）訓練者９００に関するデータ、（４）訓練スタッフ９０１に関するデータの少なくとも一部を含むものとする。特に、当該リハビリデータは、訓練者９００が歩行訓練装置１００を利用し実行したリハビリについての、その訓練者９００を補助する訓練スタッフ９０１を示すスタッフデータを少なくとも含む。また、当該リハビリデータは、訓練スタッフ９０１が訓練者９００を補助する目的で実行した補助行動を示す行動データと、訓練者９００の回復度を示す指標データと、を少なくとも含む。

ここで、分析部は、実施形態１又は２と同様に収集されたリハビリデータに対して、クラスタ分析を実行し、訓練スタッフを分類する。分析部におけるクラスタ分析は、例えば、ｋ平均法（ｋ−ｍｅａｎｓ）を用いることができる。分析結果としての各クラスタは、リハビリデータの傾向が分類されたものとなるが、訓練スタッフの優秀さのレベルで分類された各データ群が対応するように調整されることが好ましい。

分析部におけるクラスタ分析は、ｋ平均法を拡張してクラスタ数の指定も自動的に行うＸ平均法（Ｘ−ｍｅａｎｓ）を用いることもできる。また、分析部におけるクラスタ分析は、確率密度分布も得ることができる混合ガウス分布（ＧＭＭ：Gaussian Mixture Models）、連結性に注目してクラスタリングを行うスペクトラルクラスタリングなど、他の様々な手法を用いることもできる。なお、スペクトラルクラスタリングでは、まずデータをグラフに変換されることになるが、この変換にはε近傍法、ｋ近傍法（k-nearest neighbor: k-NN）、全結合法などが用いられる。

説明の簡潔化のために、図１０にはリハビリデータにおける２つのパラメータ（２つの項目）についてクラスタ分析を行った結果の例を挙げている。図１０の例では、クラスタ（データ群）の数を４つに指定して、リハビリデータをクラスタ分析した結果、クラスタＣ１〜Ｃ４に分類されていることを示す。なお、通常、クラスタ分析のパラメータ数（空間軸の数）はリハビリデータの項目数とすることができるため、本実施形態の場合には３以上とすることができる。

そして、本実施形態にかかる定義情報５１４は、クラスタＣ１〜Ｃ４である補助者クラスタ５１４１と、各クラスタに適する要望５１４２と、各クラスタに属する補助者を代表する指標値５１４３とを対応付けた情報である。ここで、補助者クラスタ５１４１に適する要望５１４２は、ユーザが判断したものであってもよい。また、指標値５１４３は、例えば、上述した指標値算出部５２３により各補助者について要望５１４２に関する指標値として算出され、クラスタごとに所属する補助者の指標値の平均値として求められた値であるとよい。但し、補助者クラスタ５１４１に対応付ける要望５１４２及び指標値５１４３の組は、任意に定めることができる。

検索部５２４ｂは、定義情報５１４から要望に対応付けられた補助者クラスタ５１４１を複数の補助者候補として検索する。そして、検索部５２４ｂは、施設情報５１２を参照して、複数の補助者候補のそれぞれの所属先を特定する。

評価値算出部５２５ｂは、補助者候補ごとの指標値５１４３に対して所定の統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出する。

図１１は、本実施形態３にかかる検索方法の流れを示すフローチャートである。図１１は、図６と比べて、ステップＳ１２及びＳ１３が省略され、ステップＳ１４がＳ１４ｂに置き換わったものである。尚、他のステップは図６と同様であるため、適宜説明を省略する。

ステップＳ１１の後、検索部５２４ｂは、定義情報５１４から、ステップＳ１１で受け付けた要望に対応付けられた補助者クラスタ５１４１を複数の補助者候補として検索する（Ｓ１４ｂ）。つまり、検索部５２４ｂは、検索された補助者クラスタ５１４１に所属する補助者の集合を複数の補助者候補とする。そして、検索部５２４ｂは、施設情報５１２を参照して、ステップＳ１４ｂで検索された複数の補助者候補のそれぞれの所属先が示す施設を特定する（Ｓ１５）。

このように、本実施形態３では、事前に定めた定義情報５１４を用いて要望に合致する補助者クラスタを検索し、また、補助者クラスタにおける指標値を用いて各施設の評価値を求めることができる。そのため、検索時に要望に適した補助者候補の特定する処理を高速化及び効率化できる。

＜その他の実施形態＞
尚、上述した各実施形態では、出力部は、複数の補助者候補に基づいた出力として、施設のリストを出力していたが、これに限定されない。例えば、出力部は、複数の補助者候補そのものを出力してもよい。これによっても、訓練者側のユーザは、訓練の要望に適した補助者を把握でき、補助者を手掛かりにリハビリ施設を特定できる可能性がある。また、出力部は、施設のリストと共に当該施設に所属し、かつ、要望をより満たす補助者のリストを出力してもよい。これにより、訓練者側のユーザは、所属する補助者の多少や各補助者の指標値を含めて、総合的に施設を選択することができる。

特に、出力部は、複数の補助者候補の夫々に対して指標値に従った順位を割り当て、各補助者候補に対して、自身に割り当てられた順位を出力するとよい。これにより、ＰＴは、自身のリハビリの実績が、リハビリの要望に対して他のＰＴの中でどの程度のレベルであるかを把握することができる。それ故、ＰＴのリハビリ能力（補助能力）の自己研鑽に寄与することができる。また、この場合、順位自体をＰＴ本人にのみ開示することで、ＰＴのプライバシーも保護できる。

また、上述した各実施形態にかかる受付部は、訓練者の現在の身体能力情報をさらに受け付け、検索部は、受け付けた身体能力情報をさらに加味して、要望を満たす複数の補助者候補を検索するようにしてもよい。これにより、訓練者の現時点の身体能力の回復度合いに応じてさらに適切な補助者を特定でき、よりふさわしいリハビリ施設を検索することができる。

また、上述した各実施形態にかかる評価値算出部は、各施設の評価値を算出する際に、補助者候補以外で当該施設に所属する補助者の実績情報又は指標値を加味しても良い。その際、統計処理において、例えば、補助者候補における指標値等の重み付けを補助者候補以外の補助者における指標値等の重み付けよりも高くするとよい。これにより、施設内の所属する補助者に占める補助者候補の割合も考慮され、よりふさわしいリハビリ施設を検索することができる。

尚、本開示は上記実施形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述の実施形態では、本開示をハードウェアの構成として説明したが、本開示は、これに限定されるものではない。本開示は、任意の処理を、ＣＰＵ（Central Processing Unit）にコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

１００ 歩行訓練装置
１１０ 装具
１１０ａ 連結フック
１１１ ハーネスワイヤ
１１２ ハーネス引張部
１２０ 歩行補助装置
１２１ 制御ユニット
１２２ 上腿フレーム
１２３ 下腿フレーム
１２４ 足平フレーム
１２６ 調整機構
１２７ 前側連結フレーム
１２７ａ、１２８ａ 連結フック
１２８ 後側連結フレーム
１２９ 上腿ベルト
１３０ フレーム
１３０ａ 手摺り
１３１ トレッドミル
１３２ ベルト
１３３ 制御盤
１３４ 前側ワイヤ
１３５ 前側引張部
１３６ 後側ワイヤ
１３７ 後側引張部
１３８ 訓練用モニタ
１３９ 管理用モニタ
１３９ａ、１３９ｃ ＧＵＩ画像
１３９ｂ、１３９ｄ ポップアップ画像
１４０ カメラ
１５０ ガイドレール
２１０ 全体制御部
２１０ａ 歩行評価部
２１０ｂ 訓練判定部
２１０ｃ 入出力制御部
２１０ｄ 通知制御部
２１１ トレッドミル駆動部
２１２ 操作受付部
２１３ 表示制御部
２１４ 引張駆動部
２１５ ハーネス駆動部
２１６ 画像処理部
２１７ 姿勢センサ
２１８ 手摺りセンサ
２１９ 通信接続ＩＦ
２２０ 補助制御部
２２１ 関節駆動部
２２２ 荷重センサ
２２３ 角度センサ
２２９ 通信接続ＩＦ
２３１ 入出力ユニット
３００ 外部通信装置
４００ ネットワーク
４１０ 無線通信機器
５００ サーバ
９００ 訓練者
９０１ 訓練スタッフ
Ｎ ネットワーク
１０００ 検索システム
１０ 訓練者
１１ 補助者
２０ 訓練装置
３０ リハビリ施設装置
４０ 訓練者端末
５０ 検索装置
５０ａ 検索装置
５０ｂ 検索装置
５０ｃ 検索装置
５１ 記憶部
５１１ 実績情報
５１２ 施設情報
５１２１ 補助者
５１２２ 所属先
５１３ 検索プログラム
５１３ａ 検索プログラム
５１３ｂ 検索プログラム
５１４ 定義情報
５１４１ 補助者クラスタ
５１４２ 要望
５１４３ 指標値
５２ 制御部
５２１ 受付部
５２２ 取得部
５２３ 指標値算出部
５２４ 検索部
５２４ｂ 検索部
５２５ 評価値算出部
５２５ａ 評価値算出部
５２５ｂ 評価値算出部
５２６ 出力部
５３ メモリ
５４ ＩＦ部
６１ リハビリ施設
６２ リハビリ施設
６２１１ 補助者
６２１ｘ 補助者
６２２ 訓練装置
６２３ リハビリ施設装置
６３ リハビリ施設
６３１１ 補助者
６３１ｙ 補助者
６３２ 訓練装置
６３３ リハビリ施設装置

Claims (18)

1. 訓練者が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付ける受付部と、
   複数の補助者における前記訓練の補助の実績情報に基づき、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索する検索部と、
   前記複数の補助者候補に基づいた出力を行う出力部と、
   を備える検索装置。
2. 前記複数の補助者のそれぞれの所属先を示す、前記訓練を行うための施設情報を記憶する記憶部をさらに備え、
   前記検索部は、前記施設情報を参照して、前記複数の補助者候補のそれぞれの所属先を特定し、
   前記出力部は、前記特定された所属先が示す施設のリストを出力する、
   請求項１に記載の検索装置。
3. 前記補助者候補ごとの前記実績情報に基づいて所定の統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出する評価値算出部をさらに備え、
   前記出力部は、前記評価値に従った順序で前記施設のリストを出力する
   請求項２に記載の検索装置。
4. 前記実績情報から前記要望に関する補助能力の指標値を前記補助者ごとに算出する指標値算出部をさらに備え、
   前記評価値算出部は、
   前記補助者候補ごとの前記指標値に対して前記統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出する
   請求項３に記載の検索装置。
5. 前記検索部は、前記複数の補助者の中から、前記指標値が所定の閾値より高い補助者を前記補助者候補として検索する
   請求項４に記載の検索装置。
6. 前記実績情報は、前記補助が過去に行われた訓練者の回復前後の身体能力情報と回復期間とを含み、
   前記指標値算出部は、前記回復前後の身体能力情報と前記回復期間とに基づき前記補助者ごとの回復効率を前記指標値として算出する
   請求項４又は５に記載の検索装置。
7. 前記実績情報は、前記補助が過去に行われた訓練者の身体能力の回復効率を含み、
   前記評価値算出部は、前記補助者候補ごとの前記回復効率に対して前記統計処理を行う
   請求項３乃至５のいずれか１項に記載の検索装置。
8. 前記出力部は、前記施設のリストを地域ごとに区分して出力する
   請求項２乃至７のいずれか１項に記載の検索装置。
9. 前記実績情報から前記要望に関する補助能力の指標値を前記補助者ごとに算出する指標値算出部を備え、
   前記検索部は、前記複数の補助者の中から、前記指標値が所定の閾値より高い補助者を前記補助者候補として検索する
   請求項１乃至３のいずれか１項に記載の検索装置。
10. 前記出力部は、
    前記複数の補助者候補の夫々に対して前記指標値に従った順位を割り当て、
    各補助者候補に対して、自身に割り当てられた順位を出力する
    請求項９に記載の検索装置。
11. 前記実績情報を外部から取得する取得部をさらに備える
    請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の検索装置。
12. 前記実績情報に対するクラスタ分析により分類された前記補助者のクラスタと、前記要望とを対応付けた定義情報を記憶する記憶部をさらに備え、
    前記検索部は、前記定義情報から前記要望に対応付けられた補助者のクラスタを前記複数の補助者候補として検索する
    請求項１に記載の検索装置。
13. 前記記憶部は、前記複数の補助者のそれぞれの所属先を示す、前記訓練を行うための施設情報と、前記補助者のクラスタに分類された各補助者における前記要望に関する補助能力の指標値とをさらに記憶し、
    前記検索部は、前記施設情報を参照して、前記複数の補助者候補のそれぞれの所属先を特定し、
    前記検索装置は、前記補助者候補ごとの前記指標値に対して所定の統計処理を行うことにより、施設ごとの評価値を算出する評価値算出部をさらに備え、
    前記出力部は、前記評価値に従った順序で前記特定された所属先が示す施設のリストを出力する、
    請求項１２に記載の検索装置。
14. 前記受付部は、前記訓練者の現在の身体能力情報をさらに受け付け、
    前記検索部は、
    前記受け付けた身体能力情報をさらに加味して、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索する
    請求項１乃至１３のいずれか１項に記載の検索装置。
15. 前記実績情報は、前記訓練に用いられた訓練装置による測定値、前記訓練者の訓練前後の身体能力情報、前記補助者による補助の当該訓練装置による検出値、リハビリ内容に関する情報、又は、前記訓練者による前記補助者に対する評価の少なくともいずれかを含む
    請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の検索装置。
16. 訓練者が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付ける受付部と、
    複数の補助者における前記訓練の補助の実績情報に基づき、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索する検索部と、
    前記複数の補助者候補に基づいた出力を行う出力部と、
    を備える検索システム。
17. コンピュータが、
    訓練者が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付け、
    複数の補助者における前記訓練の補助の実績情報に基づき、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索し、
    前記複数の補助者候補に基づいた出力を行う、
    検索方法。
18. 訓練者が身体能力の回復又は維持のために行う訓練に関する要望を受け付ける受付処理と、
    複数の補助者における前記訓練の補助の実績情報に基づき、前記要望を満たす複数の補助者候補を検索する検索処理と、
    前記複数の補助者候補に基づいた出力を行う出力処理と、
    をコンピュータに実行させる検索プログラム。

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