JPWO2016148199A1 - デュアルタスク遂行能力評価方法、及びデュアルタスク遂行能力評価システム - Google Patents

Abstract

デュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程（Ｓ２０１）と、解析工程（Ｓ４０１）と、評価工程（Ｓ６０１）とを包含する。デュアルタスク工程（Ｓ２０１）では、被験者が、所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行する。また、デュアルタスクを遂行している被験者の動作及び回答の少なくとも一方が検出される。解析工程（Ｓ４０１）では、検出された動作及び回答の少なくとも一方が解析される。評価工程（Ｓ６０１）では、解析の結果に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

Description

本発明は、デュアルタスク遂行能力評価方法、及びデュアルタスク遂行能力評価システムに関する。

精神障害の一つに認知症がある。認知症を発症すると、記憶、理解、判断のような高次脳機能（認知機能）が持続的に低下していくが、認知症を初期段階で発見して、早期にリハビリを開始することで、認知症の進行を防止又は緩和することができる。したがって認知症は、初期段階（軽度の段階）で発見することが重要となる。

認知症の診断は、一般的に、認知機能の評価によって行われる。また、認知機能の評価は、一般的に、問診や知能検査テストによって行われる。しかしながら、問診や知能検査テストは、評価に多くの時間がかかるため、簡便ではない。

一方、認知症の診断に、磁気共鳴画像法やコンピューター断層撮影法のような神経画像処理技術が利用されることがある（例えば、特許文献１参照。）。しかしながら、神経画像処理技術を利用する場合、大掛かりな装置が必要となる。

ところで、近年、認知症のリハビリメニューの一つとして、デュアルタスクが注目されている。デュアルタスクとは、体を動かしながら頭を使うことである。例えば、散歩をしながら連続引き算を行うことが、認知症のリハビリとして有効であることがわかってきた。なお、連続引き算とは、例えば、１００から１ずつ引いていくような計算のことである。

特開２０１４−１９７０１８号公報

本発明者らは、デュアルタスクに取り組む多数の高齢者の様子を実際に観察してきた。また、本発明者らは、更に研究を進め、デュアルタスクを遂行する多数の健常者の様子を観察してきた。それらの経験から、被験者のデュアルタスクを遂行する能力を評価できる新たな手法を開発し、本発明を完成するに至った。

本発明の目的は、被験者のデュアルタスクを遂行する能力を評価できるデュアルタスク遂行能力評価方法、及びデュアルタスク遂行能力評価システムを提供することである。

本発明のデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程と、解析工程と、評価工程とを包含する。前記デュアルタスク工程では、被験者が、所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行する。また、前記デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作及び回答の少なくとも一方が検出される。前記解析工程では、検出された前記動作及び前記回答の少なくとも一方が解析される。前記評価工程では、前記解析の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

ある実施形態では、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記回答に基づき、前記被験者による前記回答のスコアが算出され、前記評価工程において、前記回答のスコアに基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

ある実施形態において、デュアルタスク遂行能力評価方法は、運動タスク工程を更に包含する。前記運動タスク工程では、前記被験者が、前記運動タスクのみを遂行する。そして、前記運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作が検出される。また、前記解析工程において、前記運動タスク工程及び前記デュアルタスク工程でそれぞれ検出された前記動作に基づき、前記被験者の運動状態が、所定の評価項目において前記デュアルタスク工程と前記運動タスク工程との間で一致するか否かが判定される。また、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

ある実施形態において、デュアルタスク遂行能力評価方法は、運動タスク工程を更に包含する。前記運動タスク工程では、前記被験者が、前記運動タスクのみを遂行する。そして、前記運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作が検出される。また、前記デュアルタスク工程が、第１デュアルタスク工程と、第２デュアルタスク工程とを含む。前記第１デュアルタスク工程では、前記被験者が、前記運動タスクと、所定の第１の回答を課す第１知能タスクとを含む第１デュアルタスクを遂行する。また、前記第１デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作が検出される。前記第２デュアルタスク工程では、前記被験者が、前記運動タスクと、所定の第２の回答を課す第２知能タスクとを含む第２デュアルタスクを遂行する。また、前記第２デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作が検出される。前記第２知能タスクは、前記第１知能タスクよりも難易度が高い。そして、前記解析工程において、前記運動タスク工程、前記第１デュアルタスク工程及び前記第２デュアルタスク工程でそれぞれ検出された前記動作に基づき、前記被験者の運動状態を示す複数の評価項目のうち、前記運動タスク工程、前記第１デュアルタスク工程、前記第２デュアルタスク工程の順序で評価が小さくなる項目が２つ以上あるか否かが判定される。また、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

ある実施形態では、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作に基づき、前記被験者が前記所定の運動を中断したか否かが判定され、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

ある実施形態では、前記デュアルタスク工程において、前記被験者が、所定の時間、前記デュアルタスクを遂行する。そして、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作及び前記回答に基づき、前記被験者が前記所定の運動を中断し、且つ、前記所定の時間の経過前に前記回答を終了したか否かが判定される。また、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

ある実施形態では、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記回答に基づき、前記被験者による前記回答の時間間隔のバラツキが判定され、前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

ある実施形態では、前記デュアルタスク遂行能力として、ＭＭＳＥスコア又は長谷川式簡易知能評価スケールが判定される。

ある実施形態では、前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作の特徴量又は前記回答の特徴量が測定される。また、測定された前記特徴量が、その特徴量に対応する標準値と比較される。そして、前記評価工程において、前記比較の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

ある実施形態では、前記解析工程において、測定された前記特徴量が、前記被験者の実年齢における標準値と比較される。

本発明の第１のデュアルタスク遂行能力評価システムは、回答検出部と、評価データ生成部とを備える。前記回答検出部は、所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者による前記回答を検出する。前記評価データ生成部は、前記回答検出部によって検出された前記回答の解析結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する。

ある実施形態では、第１のデュアルタスク遂行能力評価システムは、前記回答検出部によって検出された前記回答を解析する解析部を更に備える。

ある実施形態では、前記解析部は、前記回答の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する。

ある実施形態では、第１のデュアルタスク遂行能力評価システムは、前記デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作を検出する動作検出部を更に備える。前記評価データ生成部は、前記回答検出部によって検出された前記回答の解析結果、及び、前記動作検出部によって検出された前記動作の解析結果のうちの少なくとも一方に基づいて、前記評価データを生成する。

ある実施形態では、第１のデュアルタスク遂行能力評価システムは、前記回答検出部によって検出された前記回答、及び、前記動作検出部によって検出された前記動作のうちの少なくとも一方を解析する解析部を更に備える。

ある実施形態では、前記解析部は、前記回答の特徴量又は前記動作の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する。

本発明の第２のデュアルタスク遂行能力評価システムは、動作検出部と、評価データ生成部とを備える。前記動作検出部は、所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者の動作を検出する。前記評価データ生成部は、前記動作検出部によって検出された前記動作の解析結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する。

ある実施形態では、第２のデュアルタスク遂行能力評価システムは、前記動作検出部によって検出された前記動作を解析する解析部を更に備える。

ある実施形態では、前記解析部は、前記動作の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する。

ある実施形態では、前記動作検出部が、前記所定の運動を課す運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作を更に検出する。

ある実施形態では、前記デュアルタスクが、複数種類のデュアルタスクを含む。また、前記動作検出部は、前記複数種類のデュアルタスクを遂行する前記被験者の各動作を検出する。

本発明によれば、被験者のデュアルタスクを遂行する能力を評価することができる。

本発明の第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第１実施形態及び第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第２実施形態〜第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態に係る人体骨格モデルを示す図である。 本発明の第２実施形態及び第４実施形態に係る情報処理装置が有する表示部に表示される人体骨格モデルを示す図である。 本発明の第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第３実施形態に係る情報処理装置が有する表示部に表示される人体骨格モデルを示す図である。 本発明の第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示すブロック図である。 本発明の第５実施形態に係る情報処理装置が有する表示部に表示される画像を示す図である。 本発明の第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第７実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示す図である。 本発明の第７実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムが被験者に提示するタスクの一例を示す図である。 本発明の第７実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムが被験者に提示するタスクの他の例を示す図である。 本発明の第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。 本発明の第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システムの構成を示す図である。 本発明の第８実施形態に係る標準値データの一例を示す図である。 本発明の第１実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）〜（ｃ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 （ａ）及び（ｂ）は本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第５実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第６実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第７実施例に係る被験者のデータを示す図である。 本発明の第７実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第７実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第８実施例に係る被験者のデータを示す図である。 本発明の第８実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第８実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第８実施例に係る測定結果を示す図である。 本発明の第８実施例に係る測定結果を示す図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。但し、図中、同一又は相当部分については同一の参照符号を付して説明を繰り返さない。図面は、理解しやすくするために、それぞれの構成要素を主体に模式的に示している。

［第１実施形態］
まず、図１を参照して、第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法について説明する。図１は、第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図１に示すように、第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０１、解析工程Ｓ４０１、及び評価工程Ｓ６０１を含む。

デュアルタスク工程Ｓ２０１では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスクは、運動タスクと知能タスクとを含む。運動タスクは、所定の運動を被験者に課す。知能タスクは、所定の回答を被験者に課す。デュアルタスク工程Ｓ２０１において、被験者は、運動タスクと知能タスクとを同時に遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０１では更に、デュアルタスクを遂行している被験者による回答が検出される。

運動タスクが被験者に課す所定の運動は、例えば、「直線歩行」である。あるいは、所定の運動は、「足踏み」、「スキップ」、又は「走行」であり得る。知能タスクが被験者に課す問題は、例えば、計算問題である。あるいは、知能タスクが被験者に課す問題は、「言葉」を回答する問題であり得る。

計算問題は、例えば、「連続引き算」である。あるいは、計算問題は、「１ケタの数と１ケタの数とを用いた計算」、「１ケタの数と２ケタの数とを用いた計算」、又は「２ケタの数と２ケタの数とを用いた計算」であり得る。「言葉」を回答する問題は、例えば、「五十音のうちから任意に選択された音（文字）から始まる言葉（例えば、単語）を挙げていく問題」、又は「しりとり」であり得る。あるいは、「言葉」を回答する問題は、「アルファベットのうちから任意に選択された文字から始まる言葉（例えば、単語）を挙げていく問題」であり得る。

解析工程Ｓ４０１では、知能タスクに対する被験者の回答が解析される。具体的には、第１実施形態では、被験者による回答のスコアが算出される。回答のスコアは、例えば、誤答も含めた回答数、正答数（言い換えると、正解の回答数）、又は正答率であり得る。以下、誤答も含めた回答数は、全回答数と記載する場合がある。正答率は、全回答数と正答数との比を示す。なお、「言葉」を回答する場合、文字数が多い程、加算する点数を高くしてもよい。

評価工程Ｓ６０１では、解析工程Ｓ４０１において得られた解析の結果に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。具体的には、第１実施形態では、解析工程Ｓ４０１において得られた回答のスコアに基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成される。

評価工程Ｓ６０１において評価されるデュアルタスク遂行能力は、被験者の精神障害の程度、認知能力、又は脳の健康度を示す。例えば、デュアルタスク遂行能力は、ＭＭＳＥ（Ｍｉｎｉ Ｍｅｎｔａｌ Ｓｔａｔｅ Ｅｘａｍｉｎａｔｉｏｎ）スコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。

知能評価スケールは、回答のスコアに基づいて、以下の式（１）から算出することができる。式（１）において、「ｘ」は回答のスコアである。またｆ（ｘ）は、回答のスコアに関する任意の関数である。
知能評価スケール＝ｆ（ｘ） （１）

例えば、知能評価スケールを算出する式として、以下の式（２）で示す１次多項式を採用し得る。
知能評価スケール＝ａ×（ｘ）＋ｂ （２）

式（２）に含まれる係数「ａ」及び「ｂ」は、運動タスク及び知能タスクの難易度によって変化し得る。また、知能評価スケールとしてＭＭＳＥスコアを算出する場合、式（２）は、以下の式（３）となる。つまり、関数「ａ×（ｘ）＋ｂ」によって求められる値と、数値「３０」とのうち、小さい方の値がＭＭＳＥスコアとして算出される。
ＭＭＳＥスコア＝ｍｉｎ｛ａ×（ｘ）＋ｂ，３０｝ （３）

例えばデュアルタスクとして、１分間の直線歩行（運動タスク）と、１００から１ずつ引いていく連続引き算（知能タスク）とを被験者に課した場合、式（３）の係数「ａ」は「０．１７」である。また、係数「ｂ」は「１７．６」である。したがって、式（３）は、以下の式（４）となる。但し、この場合、関数「０．１７×ｘ＋１７．６」は、２７未満のＭＭＳＥスコアに対応する。
ＭＭＳＥスコア＝ｍｉｎ｛０．１７×ｘ＋１７．６，２７｝ （４）

続いて、図２を参照して、第１実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ａについて説明する。図２は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａの構成を示すブロック図である。図１に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを利用して実行される。図２に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、情報処理装置３と、回答検出部４とを備える。

情報処理装置３は、処理部３１、記憶部３２、音声出力部３３、入力部３４、及び表示部３５を備える。情報処理装置３は、例えばパーソナルコンピューターによって構成され得る。あるいは、情報処理装置３は、スマートフォン、又はタブレット端末のような情報の処理が可能な機器によって構成され得る。なお、回答検出部４は、情報処理装置３に組み込まれてもよい。

処理部３１は、記憶部３２に記憶されたプログラムを実行することによって、数値計算や情報処理、機器制御のような様々な処理を行う。処理部３１は、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）又はＭＰＵ（Ｍｉｃｒｏ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を含み得る。

記憶部３２は、プログラム及び設定情報などを記憶する。記憶部３２は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）が備える磁気ディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）及びＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）によって構成され得る。

また、処理部３１は、記憶部３２に記憶された音声データに基づいて、音声出力部３３から音声を出力させることができる。音声出力部３３は、例えばスピーカーであり得る。

入力部３４は、ユーザーによって操作されて、処理部３１に対して様々な情報を入力する。処理部３１は、入力部３４から入力された情報に基づいて、各種の処理を実行する。入力部３４は、例えばキーボード及び／又はタッチパネルを含み得る。

表示部３５は、処理部３１によって制御されて、各種の画像を表示することができる。表示部３５は、例えば液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイであり得る。

回答検出部４は、被験者２による回答を検出する。第１実施形態では、回答検出部４はマイクロフォンである。したがって回答検出部４は、知能タスクを遂行する被験者２が発声した声（回答）を電気信号に変換する。処理部３１は、回答検出部４（マイクロフォン）が生成した電気信号（アナログ信号）を、所定の形式のデジタル信号に変換して、音声データを生成する。記憶部３２は、処理部３１が生成した音声データを記憶する。

続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定（算出）する方法について説明する。被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、情報処理装置３と回答検出部４とを用いて、デュアルタスク（例えば、直線歩行と計算問題）を所定の時間遂行している被験者２が発声した声に対応する音声データを、記憶部３２に記憶（記録）させる。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、記憶部３２に記憶された音声データに対応する音声を、音声出力部３３から出力させる。換言すると、デュアルタスクの遂行中に被験者２が発声した声を再生する。ユーザーは、再生された声に基づいて、被験者２による回答のスコアを算出する。換言すると、被験者２による回答が解析される。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、回答のスコア（解析結果）を示すデータを入力する。第１実施形態において、記憶部３２は、上記の式（１）を記憶している。処理部３１は、式（１）と回答のスコアとに基づいて、被験者２の知能評価スケールを示すデータを生成する。そして、処理部３１は、知能評価スケールに対応する画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。以下では、評価データに対応する画像を、評価結果画像と記載する。

以上のように、第１実施形態によれば、被験者がデュアルタスクを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。

また、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価するためのシステムを、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、マイクロフォンのような回答検出部４とによって構成することができる。したがって、磁気共鳴画像法やコンピューター断層撮影法のような神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。

また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを使用することにより、被験者２が個々に、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。したがって、被験者２は、認知症のような精神障害の進み具合を日々記録することができる。これによって、認知症のような精神障害の悪化傾向などを早期に発見し、適切なリハビリや治療を行うことが可能となる。その結果、認知症のような精神障害の進行を緩和又は防止することが可能となる。

なお、第１実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、マイクロフォン（回答検出部４）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、音声データを記録する機能を実現する要素として、ＩＣレコーダーやスマートフォンのような機器を使用してもよい。あるいは、評価データ生成部の機能を実現する要素として、例えば、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。

また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に評価結果画像が表示されたが、評価結果画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。また例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたプリンター（データ出力部）によって、評価結果画像が記録媒体に印字されてもよい。

また、ユーザーが、再生された音声を聞いて、被験者２による回答のスコアを算出する形態について説明したが、本発明はこれに限定されない。例えば、回答のスコアとして全回答数を計数する場合、処理部３１が、音量を時系列に沿って示すデータを生成して、そのデータに対応する画像を表示部３５に表示させてもよい。これにより、ユーザーは、表示部３５に表示された画像（ピーク値）に基づいて、全回答数を計数することができる。あるいは、処理部３１が、音声認識処理によって全回答数を計数してもよい。即ち、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答（音声）を解析し、全回答数を示すデータ（解析結果を示すデータ）を生成してもよい。なお、処理部３１が解析部として機能する場合、ユーザーは解析結果を示すデータを入力する必要はない。

また、第１実施形態では、知能タスクは、発声による回答を課すタスクであったが、知能タスクは、動作による回答を課すタスクであり得る。例えば、運動タスクとして足踏みが採用される場合に、検査者の指示に応じて足踏みの位置を変えるという知能タスクが採用されてもよい。あるいは、デュアルタスクは、検査者の指示に応じて両腕又は一方の腕を上げ下ろしする知能タスクを含んでもよい。あるいは、デュアルタスクは、検査者の指示に応じて視線の方向を変える知能タスクを含んでもよい。あるいは、デュアルタスクは、被験者が両手にそれぞれスイッチを持ち、検査者の指示に応じてスイッチを押す知能タスクを含んでもよい。あるいは、デュアルタスクは、被験者が一方の手にスイッチを持ち、検査者の指示に応じてスイッチを押す知能タスクを含んでもよい。

また、第１実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが回答検出部４としてマイクロフォンを備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａの構成はこれに限定されない。

例えば、知能タスクが、動作による回答を課すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部４として、被験者２の動作を検出する動作検出部を備える。具体的には、動作検出部は、例えば撮像装置又はモーションキャプチャ装置であり得る。撮像装置は、例えばデジタルビデオカメラである。モーションキャプチャ装置は、モーションキャプチャ技術により、被験者２の各部の動きを補足（検出）する。

回答検出部４（動作検出部）が撮像装置である場合、回答検出部４は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像データを生成する。この場合、処理部３１は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の動作を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。

また、回答検出部４（動作検出部）がモーションキャプチャ装置である場合、回答検出部４は、被験者２の動作が反映されたモーションキャプチャデータを生成する。この場合、処理部３１は、モーションキャプチャデータに基づき、被験者２の動作にしたがって動く人体骨格モデルを示すデータを生成する。以下、人体骨格モデルを示すデータを人体骨格モデルデータと記載する場合がある。処理部３１は、人体骨格モデルデータに基づき、人体骨格モデルの画像を生成して、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の動作（人体骨格モデルデータ）を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ａがモーションキャプチャ装置を備える場合、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答のスコアを算出してもよい。即ち、処理部３１は、人体骨格モデルデータ又はモーションキャプチャデータを解析し、回答のスコアを示すデータ（解析結果を示すデータ）を生成してもよい。

知能タスクが、検査者の指示に応じて視線の方向を変えるタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部として、被験者２の視線の方向を検出する視線方向検出部を備える。

視線方向検出部には、公知の視線方向検出技術を採用できる。例えば、視線方向検出部は、近赤外ＬＥＤ、撮像装置、及び処理部３１によって構成され得る。近赤外ＬＥＤは、被験者２の目に近赤外線を照射する。撮像装置は、被験者２の目を撮像する。処理部３１は、撮像装置によって撮像された画像もしくはデータを解析して、被験者２の瞳孔の位置（視線の方向）を示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、被験者２の視線の方向を示すデータに対応する画像を生成して、例えば表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の視線の方向（視線の方向を示すデータ）を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。なお、以下では、視線の方向を示すデータを、視線方向データと記載する場合がある。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが視線方向検出部を備える場合、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答のスコアを算出してもよい。即ち、処理部３１は、視線方向データを解析し、回答のスコアを示すデータを生成してもよい。

知能タスクが、検査者の指示に応じて１つ又は２つのスイッチを押すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部４として、１つ又は２つのスイッチを備える。

回答検出部４が１つのスイッチを含む場合、回答検出部４は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を生成する。処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、例えば、被験者２がスイッチを押したタイミングを示すデータを生成する。具体的には、処理部３１は、被験者２がスイッチを押したタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、被験者２がスイッチを押したタイミングを時系列に沿って示す画像を生成して、例えば表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２がスイッチを押したタイミング（スイッチが押されたか否かを示す信号）を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが１つのスイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答のスコアを算出してもよい。即ち、処理部３１は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を解析し、回答のスコアを示すデータを生成してもよい。

回答検出部４が２つのスイッチを含む場合、回答検出部４は、例えば、被験者２によってどちらのスイッチが押されたかを示す信号を生成する。処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、例えば、被験者２がどちらのスイッチを押したかを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、被験者２がどちらのスイッチを押したかを時系列に沿って示す画像を生成して、例えば表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２がどちらのスイッチを押したか（どちらのスイッチが押されたかを示す信号）を確認して、被験者２による回答のスコアを算出することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが２つのスイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能して、被験者２による回答のスコアを算出してもよい。即ち、処理部３１は、被験者２がどちらのスイッチを押したかを示す信号を解析し、回答のスコアを示すデータを生成してもよい。

［第２実施形態］
続いて図３〜図６を参照して第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態と異なる事項を説明し、第１実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第２実施形態は、デュアルタスクを遂行する被験者の運動状態に基づいてデュアルタスク遂行能力を評価する点で第１実施形態と異なる。

図３は、第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図３に示すように、第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、運動タスク工程Ｓ１０２、デュアルタスク工程Ｓ２０２、解析工程Ｓ４０２、及び評価工程Ｓ６０２を含む。

運動タスク工程Ｓ１０２では、被験者が、所定の時間、所定の運動を被験者に課す運動タスクのみを遂行する。運動タスク工程Ｓ１０２では更に、被験者の動作が検出される。

デュアルタスク工程Ｓ２０２では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０２では更に、被験者の動作が検出される。運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２とにおいて、被験者は、同じ運動タスクを遂行する。なお、運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との順序は入れ替え可能である。

解析工程Ｓ４０２では、運動タスク工程Ｓ１０２の遂行時における被験者の運動状態と、デュアルタスク工程Ｓ２０２の遂行時における被験者の運動状態とが解析される。具体的には、第２実施形態では、被験者の運動状態を示す所定の評価項目が評価される。更に、被験者の運動状態が、所定の評価項目において、運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致するか否かが判定される。

評価工程Ｓ６０２では、解析工程Ｓ４０２において得られた解析の結果（判定の結果）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。なお、評価工程Ｓ６０２において、デュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成され得る。

評価工程Ｓ６０２において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第２実施形態では、評価工程Ｓ６０２において、被験者の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。

例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、足踏みの速さ（所定の評価項目）が、運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致するか否かによって、被験者のＭＭＳＥスコアが２７以上であるか否かが判定される。即ち、足踏みの速さが運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致する場合、被験者のＭＭＳＥスコアは、２７以上であると判定される。また、足踏み中の歩隔（所定の評価項目）が、運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致するか否かによって、被験者のＭＭＳＥスコアが２４以上であるか否かが判定される。即ち、足踏み中の歩隔が運動タスク工程Ｓ１０２とデュアルタスク工程Ｓ２０２との間で一致する場合、被験者のＭＭＳＥスコアは、２４以上であると判定される。なお、歩隔とは、両足（踵）の左右幅（間隔）のことである。

続いて、図４を参照して、第２実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｂについて説明する。図４は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂの構成を示すブロック図である。図３に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを利用して実行される。図４に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂは、情報処理装置３と、動作検出部５とを備える。

情報処理装置３は、処理部３１、記憶部３２、入力部３４、及び表示部３５を備える。情報処理装置３は、第１実施形態と同様に、例えばパーソナルコンピューターによって構成され得る。あるいは、情報処理装置３は、スマートフォン、又はタブレット端末のような情報の処理が可能な機器によって構成され得る。なお、動作検出部５は、情報処理装置３に組み込まれてもよい。

動作検出部５は、被験者２の動作を検出する。第２実施形態において、動作検出部５は、撮像部５１と、モーションキャプチャ部５２とを備える。即ち、動作検出部５は、モーションキャプチャ装置である。

撮像部５１は、被験者２を撮像する。撮像部５１は、例えばＣＣＤイメージセンサ、ＣＭＯＳイメージセンサ、又は測域センサ（レンジセンサ）を含み得る。モーションキャプチャ部５２は、撮像部５１で撮像された被験者２の動作を検出する。詳しくは、モーションキャプチャ部５２は、被験者２の各部の動きをベクトルデータに変換して、被験者２の各部の動き（被験者２の動作）を反映したモーションキャプチャデータを生成する。

処理部３１は、動作検出部５の出力（モーションキャプチャデータ）に基づき、撮像部５１によって撮像された被験者２の動作にしたがって動く人体骨格モデルを示すデータを生成する。図５は、人体骨格モデルを示す図である。人体骨格モデル６は、図５に示すように、人体の構造をリンク構造（ツリー構造）で表す。

続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定する方法について説明する。

被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、運動タスクのみを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、運動タスクのみを遂行している被験者２の動作にしたがって動く第１人体骨格モデルを示すデータが生成される。第１人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。

次に、ユーザーは、デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、デュアルタスクを遂行している被験者２の動作にしたがって動く第２人体骨格モデルを示すデータが生成される。第２人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、処理部３１に、第１人体骨格モデルデータと第２人体骨格モデルデータとを合成した合成データを作成させる。そして、ユーザーは、入力部３４を操作して、表示部３５に合成データに対応する画像を表示させる。

図６は、表示部３５に表示される人体骨格モデルを示す図である。詳しくは、図６は、表示部３５に、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像が表示された状態を示している。第２実施形態において、２体の人体骨格モデル６１、６２は、第１人体骨格モデルデータ、及び第２人体骨格モデルデータにそれぞれ対応する。

図６に示すように、表示部３５が有する画面３５ａに、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像が同時に表示される。これにより、ユーザーは、運動タスクのみを遂行している被験者２に対応する第１人体骨格モデルデータ、及び、デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第２人体骨格モデルデータを認識することができる。

ユーザーは、第１人体骨格モデルデータ及び第２人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２の運動状態が、所定の評価項目において、運動タスクのみを遂行している被験者２と、デュアルタスクを遂行している被験者２との間で一致しているか否かを判定する。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、判定の結果（解析結果）を示すデータを入力する。第２実施形態において、記憶部３２は、所定の評価項目と知能評価スケールとを対応づけた評価テーブルを記憶している。処理部３１は、判定の結果を示すデータと、評価テーブルとに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かを判定する。

また、処理部３１は、被験者２の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かを示す評価結果画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。

なお、ユーザーが、第１人体骨格モデルデータ及び第２人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値以上であるか否かを判定してもよい。

以上のように、第２実施形態によれば、被験者が運動タスク（シングルタスク）、及びデュアルタスクを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。

また、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価するためのシステムを、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、モーションキャプチャ装置のような動作検出部５とによって構成することができる。したがって、磁気共鳴画像法やコンピューター断層撮影法のような神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。

更に、第２実施形態によれば、運動タスク（運動課題）の達成度から、被験者の身体機能（運動機能）を評価することができる。換言すると、身体能力を評価することができる。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを使用することにより、被験者２が個々に、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力とともに身体能力を評価することができる。よって、被験者２は、認知症のような精神障害の程度とともに身体能力の評価を日々記録することができる。これによって、認知症のような精神障害、及び身体機能の悪化傾向などを早期に発見し、適切なリハビリや治療を行うことが可能となる。その結果、認知症のような精神障害の進行や身体機能の悪化を緩和又は防止することが可能となる。

なお、第２実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、モーションキャプチャ装置（動作検出部５）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、評価データ生成部の機能を実現する要素として、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。

また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に人体骨格モデルの画像が表示されたが、人体骨格モデルの画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。

また、ユーザーが、人体骨格モデルデータを解析する形態について説明したが、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、モーションキャプチャデータ又は人体骨格モデルデータを解析して、被験者２の運動状態が所定の評価項目において運動タスク工程とデュアルタスク工程との間で一致するか否かを判定してもよい。

また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが動作検出部５としてモーションキャプチャ装置を備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂの構成はこれに限定されない。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂは、動作検出部５として、振動検出センサ、撮像装置、又はマット状の感圧スイッチを備え得る。

動作検出部５として、被験者２の振動を検出する振動検出センサが使用される場合、動作検出部５は、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを示す信号を生成する。

処理部３１は、動作検出部５の出力に基づいて、例えば、振動が発生したタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、例えば表示部３５に、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを時系列に沿って示す画像を表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、被験者２の運動状態を解析することができる。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、ユーザーは、振動が発生したタイミングを時系列に沿って示す画像（振動が発生したタイミングを示す信号）を確認して、被験者２の足踏みの速さを認識することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが振動検出センサを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、振動検出センサ（動作検出部５）の出力に基づいて、被験者２の運動状態を解析してもよい。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、処理部３１は、振動検出センサの出力に基づいて、足踏みの速さを測定し得る。

振動検出センサには、例えばスマートフォンに実装されているセンサを利用することができる。したがって、被験者２がスマートフォンを携帯して運動タスク及びデュアルタスクを遂行することにより、被験者２の運動状態を示すデータを得ることができる。

動作検出部５として、撮像装置が使用される場合、動作検出部５は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像データを生成する。この場合、処理部３１は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、撮像された被験者２の画像を観察することにより、被験者２の運動状態を解析することができる。

動作検出部５としてマット状の感圧スイッチが使用される場合、動作検出部５は、被験者２がマットを踏むタイミングを示す信号を生成する。処理部３１は、動作検出部５の出力に基づいて、例えば、被験者２がマットを踏むタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、例えば表示部３５に、被験者２がマットを踏むタイミングを時系列に沿って示す画像を表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、被験者２の運動状態（マットが踏まれたタイミングを示す信号）を解析することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂがマット状の感圧スイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、マット状の感圧スイッチ（動作検出部５）の出力に基づいて、被験者２の運動状態を解析してもよい。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、処理部３１は、マット状の感圧スイッチの出力に基づいて、足踏みの速さを測定し得る。

［第３実施形態］
続いて図４、図７、及び図８を参照して第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態及び第２実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態及び第２実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第３実施形態は、被験者が運動タスクを遂行するとともに、複数種類のデュアルタスクを遂行する点で第１実施形態及び第２実施形態と異なる。

図７は、第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図７に示すように、第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、運動タスク工程Ｓ１０３、デュアルタスク工程Ｓ２０３、解析工程Ｓ４０３、及び評価工程Ｓ６０３を含む。

運動タスク工程Ｓ１０３では、被験者が、所定の時間、運動タスクのみを遂行する。運動タスク工程Ｓ１０３では更に、運動タスクを遂行している被験者の動作が検出される。

デュアルタスク工程Ｓ２０３は、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂとを含む。第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａでは、被験者が、所定の時間、第１デュアルタスクを遂行する。第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａでは更に、第１デュアルタスクを遂行している被験者の動作が検出される。第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂでは、被験者が、所定の時間、第２デュアルタスクを遂行する。第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂでは更に、第２デュアルタスクを遂行している被験者の動作が検出される。

第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂとは、知能タスクの難易度が異なる。具体的には、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂに含まれる知能タスクは、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａに含まれる知能タスクよりも難易度が高い。また、運動タスク工程Ｓ１０３と、デュアルタスク工程Ｓ２０３（第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａ、及び第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂ）とにおいて、被験者は、同じ運動タスクを遂行する。なお、運動タスク工程Ｓ１０３とデュアルタスク工程Ｓ２０３との順序は入れ替え可能である。

解析工程Ｓ４０３では、運動タスク工程Ｓ１０３の遂行時における被験者の運動状態と、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａの遂行時における被験者の運動状態と、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂの遂行時における被験者の運動状態とが解析される。具体的には、第３実施形態では、被験者の運動状態を示す複数の評価項目が評価される。更に、複数の評価項目中に、運動タスク工程Ｓ１０３（運動タスク）、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａ（第１デュアルタスク）、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂ（第２デュアルタスク）の順序で評価が小さくなる項目が２つ以上あるか否かが判定される。複数の評価項目は、例えば、運動の大きさを評価する項目、機敏性を評価する項目、及び、安定性を評価する項目を含み得る。

評価工程Ｓ６０３では、解析工程Ｓ４０３において得られた解析の結果（判定の結果）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。なお、評価工程Ｓ６０３において、デュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成され得る。

評価工程Ｓ６０３において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第３実施形態では、評価工程Ｓ６０３において、被験者の知能評価スケールが所定の値であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。

例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、第１デュアルタスクの知能タスクとして連続引き算が採用され、第２デュアルタスクの知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者のＭＭＳＥスコアが２７又は２６であるか否かが判定される。即ち、運動タスク工程Ｓ１０３、第１デュアルタスク工程Ｓ２０３ａ、第２デュアルタスク工程Ｓ２０３ｂの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上ある場合、被験者のＭＭＳＥスコアは２６又は２７であると判定される。なお、被験者が足踏みをする場合、運動の大きさとして、例えば、足の上げの大きさ、膝の高さ、及び、腕の振りの大きさが評価され得る。また、機敏性として、例えば、足踏みの速さ（周期）が評価され得る。また、安定性として、例えば、歩隔の狭さ、及び、上半身のブレの少なさが評価され得る。

続いて、図４を参照して、第３実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｂについて説明する。図７に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを利用して実行される。

第３実施形態では、撮像部５１は、運動タスクのみを遂行する被験者２の動作、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作、及び、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作をそれぞれ撮像する。また、モーションキャプチャ部５２は、運動タスクのみを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータを生成する。更に、モーションキャプチャ部５２は、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータ、及び、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータをそれぞれ生成する。

処理部３１は、動作検出部５の出力（モーションキャプチャデータ）に基づき、第３人体骨格モデルを示すデータ、第４人体骨格モデルを示すデータ、及び第５人体骨格モデルを示すデータをそれぞれ生成する。第３人体骨格モデルは、運動タスクのみを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。第４人体骨格モデルは、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。第５人体骨格モデルは、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。更に、処理部３１は、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータを合成した合成データを生成する。

続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定する方法について説明する。

被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、運動タスクのみを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、第３人体骨格モデルデータが生成される。第３人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。

次に、ユーザーは、第１デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、第４人体骨格モデルデータが生成される。第４人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。

次に、ユーザーは、第２デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、処理部３１により、第５人体骨格モデルデータが生成される。第５人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、処理部３１に、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータを合成した合成データを作成させる。そして、ユーザーは、入力部３４を操作して、表示部３５に合成データに対応する画像を表示させる。

図８は、表示部３５に表示される人体骨格モデルを示す図である。詳しくは、図８は、表示部３５に、３体の人体骨格モデル６１、６２、６３の画像が表示された状態を示している。第３実施形態において、３体の人体骨格モデル６１、６２、６３は、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータにそれぞれ対応する。

図８に示すように、表示部３５が有する画面３５ａに、３体の人体骨格モデル６１、６２、６３の画像が同時に表示される。これにより、ユーザーは、運動タスクのみを遂行している被験者２に対応する第３人体骨格モデルデータ、第１デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第４人体骨格モデルデータ、及び、第２デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第５人体骨格モデルデータを認識することができる。

ユーザーは、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータに基づいて、被験者の運動状態を、複数の評価項目において評価する。具体的には、ユーザーは、第３人体骨格モデルデータ（運動タスク）、第４人体骨格モデルデータ（第１デュアルタスク）、第５人体骨格モデルデータ（第２デュアルタスク）の順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上あるか否かを判定する。複数の評価項目は、例えば、足上げの大きさ、膝の高さ、腕の振りの大きさ、足踏みの速さ、歩隔の狭さ、及び上半身のブレの少なさを含む。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、判定の結果（解析結果）を示すデータを入力する。処理部３１は、判定の結果を示すデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値であるか否かを判定する。例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、第１デュアルタスクの知能タスクとして連続引き算が採用され、第２デュアルタスクの知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者２のＭＭＳＥスコアが２６又は２７であるか否かを判定することができる。

また、処理部３１は、被験者２の知能評価スケールが所定の値であるか否かを示す評価結果画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値であるか否かを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。

なお、ユーザーが、第３人体骨格モデルデータ、第４人体骨格モデルデータ、及び第５人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値であるか否かを判定してもよい。

以上のように、第３実施形態によれば、被験者が運動タスク（シングルタスク）と、２種類（複数種類の一例）のデュアルタスクとを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。

また、第３実施形態によれば、第２実施形態と同様に、神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。

更に、第３実施形態によれば、第２実施形態と同様に、運動タスク（運動課題）の達成度から、被験者の身体機能（運動機能）を評価することができる。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを使用することにより、被験者２が個々に、認知症のような精神障害の程度とともに身体能力を評価することができる。

なお、第３実施形態では、第２実施形態と同様に、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、モーションキャプチャ装置（動作検出部５）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、評価データ生成部を実現する要素として、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。

また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に人体骨格モデルの画像が表示されたが、人体骨格モデルの画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。

また、ユーザーが、人体骨格モデルデータを解析する形態について説明したが、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、モーションキャプチャデータ又は人体骨格モデルデータを解析して、運動タスク工程（運動タスク）、第１デュアルタスク工程（第１デュアルタスク）、第２デュアルタスク工程（第２デュアルタスク）の順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上あるか否かを判定してもよい。

また、動作検出部５が、モーションキャプチャ技術により、被験者２の各部の動きを補足（検出）する形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂの構成はこれに限定されない。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂは、動作検出部５として、撮像装置を備え得る。

動作検出部５として、撮像装置が使用される場合、動作検出部５は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像データを生成する。この場合、処理部３１は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、撮像された被験者２の画像を観察することにより、被験者２の運動状態を解析することができる。

［第４実施形態］
続いて図４、図６、及び図９を参照して第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態〜第３実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態〜第３実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第４実施形態は、被験者が複数種類のデュアルタスクのみを遂行する点で第１実施形態〜第３実施形態と異なる。

図９は、第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図９に示すように、第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０４、解析工程Ｓ４０４、及び評価工程Ｓ６０４を含む。

デュアルタスク工程Ｓ２０４は、第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂとを含む。第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａでは、被験者が、所定の時間、第１デュアルタスクを遂行する。第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａでは、第１デュアルタスクを遂行している被験者の動作が検出される。第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂでは、被験者が、所定の時間、第２デュアルタスクを遂行する。第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂでは、第２デュアルタスクを遂行している被験者の動作が検出される。

第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂとは、知能タスクの難易度が異なる。具体的には、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂに含まれる知能タスクは、第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａに含まれる知能タスクよりも難易度が高い。また、第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａと、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂとにおいて、被験者は、同じ運動タスクを遂行する。

解析工程Ｓ４０４では、第１デュアルタスク工程Ｓ２０４ａの遂行時における被験者の運動状態と、第２デュアルタスク工程Ｓ２０４ｂの遂行時における被験者の運動状態とが解析される。具体的には、第４実施形態では、被験者による運動の継続性（被験者による運動が、所定の時間、継続したか否か）が判定される。即ち、第１デュアルタスクの遂行中、もしくは、第２デュアルタスクの遂行中に、被験者が運動タスク（所定の運動）を中断したか否かが判定される。

評価工程Ｓ６０４では、解析工程Ｓ４０４において得られた解析の結果（判定の結果）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。なお、評価工程Ｓ６０４において、デュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成され得る。

評価工程Ｓ６０４において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第４実施形態では、評価工程Ｓ６０４において、被験者の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。

例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、第１デュアルタスクの知能タスクとして連続引き算が採用され、第２デュアルタスクの知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者のＭＭＳＥスコアが２４以下であるか否かが判定される。即ち、第１デュアルタスクの遂行中、もしくは、第２デュアルタスクの遂行中に、被験者が運動タスク（所定の運動）を中断した場合、被験者のＭＭＳＥスコアは２４以下であると判定される。

続いて、図４を参照して、第４実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｂについて説明する。図９に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを利用して実行される。

第４実施形態では、撮像部５１は、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作、及び、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作をそれぞれ撮像する。また、モーションキャプチャ部５２は、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータ、及び、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作を反映したモーションキャプチャデータをそれぞれ生成する。

処理部３１は、動作検出部５の出力（モーションキャプチャデータ）に基づき、第６人体骨格モデルを示すデータ、及び第７人体骨格モデルを示すデータをそれぞれ生成する。第６人体骨格モデルは、第１デュアルタスクを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。第７人体骨格モデルは、第２デュアルタスクを遂行する被験者２の動作にしたがって動く。更に、処理部３１は、第６人体骨格モデルデータ、及び第７人体骨格モデルデータを合成した合成データを生成する。

続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定する方法について説明する。

被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、第１デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、第６人体骨格モデルデータが生成される。第６人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。

次に、ユーザーは、第２デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２を撮像部５１によって撮像する。この結果、第７人体骨格モデルデータが生成される。第７人体骨格モデルデータは、記憶部３２に記憶される。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、処理部３１に、第６人体骨格モデルデータ、及び第７人体骨格モデルデータを合成した合成データを作成させる。そして、ユーザーは、入力部３４を操作して、表示部３５に合成データに対応する画像を表示させる。この結果、図６に示すように、表示部３５が有する画面３５ａに、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像が同時に表示される。

第４実施形態において、２体の人体骨格モデル６１、６２は、第６人体骨格モデルデータ、及び第７人体骨格モデルデータにそれぞれ対応する。これにより、ユーザーは、第１デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第６人体骨格モデルデータ、及び、第２デュアルタスクを遂行している被験者２に対応する第７人体骨格モデルデータを認識することができる。

ユーザーは、第６人体骨格モデルデータ及び第７人体骨格モデルデータに基づいて、第１デュアルタスクの遂行中、もしくは、第２デュアルタスクの遂行中に、被験者２が運動タスク（所定の運動）を中断したか否かを判定する。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、判定の結果（解析結果）を示すデータを入力する。処理部３１は、判定の結果を示すデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを判定する。例えば、運動タスクとして１分間の足踏みが採用され、第１デュアルタスクの知能タスクとして連続引き算が採用され、第２デュアルタスクの知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者２のＭＭＳＥスコアが２４以下であるか否かを判定することができる。

また、処理部３１は、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを示す評価結果画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。

なお、ユーザーが、第６人体骨格モデルデータ及び第７人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを判定してもよい。

以上のように、第４実施形態によれば、被験者が２種類（複数種類の一例）のデュアルタスクのみを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。

また、第４実施形態によれば、第２実施形態及び第３実施形態と同様に、神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。

更に、第４実施形態によれば、第２実施形態及び第３実施形態と同様に、運動タスク（運動課題）の達成度から、被験者の身体機能（運動機能）を評価することができる。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを使用することにより、被験者２が個々に、認知症のような精神障害の程度とともに身体能力を評価することができる。

なお、第４実施形態では、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像が同時に表示される形態について説明したが、２体の人体骨格モデル６１、６２の画像は個別に表示されてもよい。

また、第４実施形態では、第２実施形態及び第３実施形態と同様に、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、モーションキャプチャ装置（動作検出部５）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、評価データ生成部の機能を実現する要素として、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。

また、ユーザーが、人体骨格モデルデータを解析する形態について説明したが、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、モーションキャプチャデータ又は人体骨格モデルデータを解析して、被験者による運動の継続性を判定してもよい。

また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが動作検出部５としてモーションキャプチャ装置を備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂの構成はこれに限定されない。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂは、動作検出部５として、例えば、振動検出センサ、撮像装置、又はマット状の感圧スイッチを備え得る。

動作検出部５として、被験者２の振動を検出する振動検出センサが使用される場合、動作検出部５は、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを示す信号を生成する。

処理部３１は、動作検出部５の出力に基づいて、例えば、振動が発生したタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、例えば表示部３５に、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを時系列に沿って示す画像を表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、被験者の運動状態を解析することができる。即ち、被験者が運動を中断したか否かを認識することができる。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、ユーザーは、振動が発生したタイミングを時系列に沿って示す画像（振動が発生したタイミングを示す信号）を確認して、被験者２が足踏みを中断したか否かを認識することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂが振動検出センサを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、振動検出センサ（動作検出部５）の出力に基づいて、被験者２の運動状態を解析してもよい。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、処理部３１は、振動検出センサの出力に基づいて、被験者２が足踏みを中断したか否かを判定し得る。

振動検出センサには、例えばスマートフォンに実装されているセンサを利用することができる。したがって、被験者２がスマートフォンを携帯してデュアルタスクを遂行することにより、被験者２による運動の継続性を示すデータを得ることができる。

また、動作検出部５として、撮像装置が使用される場合、動作検出部５は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像データを生成する。この場合、処理部３１は、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を、例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、撮像された被験者２の画像を観察することにより、被験者２による運動の継続性を解析することができる。

動作検出部５としてマット状の感圧スイッチが使用される場合、動作検出部５は、被験者２がマットを踏むタイミングを示す信号を生成する。処理部３１は、動作検出部５の出力に基づいて、例えば、被験者２がマットを踏むタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、処理部３１は、例えば表示部３５に、被験者２がマットを踏むタイミングを時系列に沿って示す画像を表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂのユーザーは、被験者２による運動の継続性を解析することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ｂがマット状の感圧スイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１が、マット状の感圧スイッチ（動作検出部５）の出力に基づいて、被験者２の運動状態を解析してもよい。例えば、運動タスクとして足踏みが採用された場合、処理部３１は、マット状の感圧スイッチの出力に基づいて、被験者２が足踏みを中断したか否かを判定し得る。

［第５実施形態］
続いて図１０、図１１、及び図１２を参照して第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態〜第４実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態〜第４実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第５実施形態は、被験者の動作の継続性、及び、被験者による回答の継続性に基づいてデュアルタスク遂行能力を評価する点で、第１実施形態〜第４実施形態と異なる。

図１０は、第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図１０に示すように、第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０５、解析工程Ｓ４０５、及び評価工程Ｓ６０５を含む。

デュアルタスク工程Ｓ２０５では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０５では更に、デュアルタスクを遂行している被験者による動作及び回答が検出される。

解析工程Ｓ４０５では、デュアルタスクを遂行している被験者による動作及び回答の継続性が解析される。具体的には、デュアルタスク工程Ｓ２０５において、被験者が運動タスク（所定の運動）を中断し、且つ、所定の時間の経過前に知能タスク（回答）を終了したか否かが判定される。

評価工程Ｓ６０５では、解析工程Ｓ４０５において得られた解析の結果（判定の結果）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。なお、評価工程Ｓ６０５において、デュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成され得る。

評価工程Ｓ６０５において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第５実施形態では、デュアルタスク遂行能力として、被験者の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。

例えば、運動タスクとして１分間の直線歩行が採用され、知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題が採用された場合、被験者のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かが判定される。即ち、デュアルタスクの遂行中に、歩行動作（所定の動作）が中断し、且つ、１分間（所定の時間）が経過する前に、知能タスクで課された問題に対する回答を被験者が終了した場合、被験者のＭＭＳＥスコアは２３以下であると判定される。

続いて、図１１を参照して、第５実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｃについて説明する。図１１は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃの構成を示すブロック図である。図１０に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを利用して実行される。

図１１に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、情報処理装置３と、回答検出部４と、動作検出部５とを備える。情報処理装置３は、例えばパーソナルコンピューターによって構成され得る。あるいは、情報処理装置３は、スマートフォン、又はタブレット端末のような情報の処理が可能な機器によって構成され得る。第５実施形態において、回答検出部４はマイクロフォンを含む。また、動作検出部５は、モーションキャプチャ装置を含む。なお、回答検出部４及び動作検出部５のうちの少なくとも一方が、情報処理装置３に組み込まれてもよい。

第５実施形態において、情報処理装置３に含まれる処理部３１は、モーションキャプチャデータに基づき、被験者２による運動の継続性を示すデータを生成する。具体的には、第５実施形態では、処理部３１は、被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータを生成する。また、処理部３１は、被験者２による回答の継続性を示すデータを生成する。具体的には、第５実施形態では、処理部３１は、被験者２による回答のタイミングを示すデータを生成する。更に、処理部３１は、被験者２による運動の継続性を示すデータに対応する画像、及び、被験者２による回答の継続性を示すデータに対応する画像を生成する。

図１２は、表示部３５に表示される画像を示す図である。詳しくは、図１２は、被験者２の足が地面に着くタイミングと、被験者２による回答のタイミングとを示す画像の一例を示している。図１２において、横軸は時間を示す。また、図１２において、高さの高い細線が、被験者２の足が地面に着くタイミングを示し、高さの低い太線が、被験者２による回答のタイミングを示す。

続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、運動タスクとして１分間の直線歩行を採用し、知能タスクとして、「か」から始まる言葉を挙げていく問題を採用して、被験者２のＭＭＳＥスコアを判定する場合を例に、知能評価スケールを判定する方法を説明する。

被験者２のＭＭＳＥスコア（知能評価スケール）を判定する際には、ユーザーは、まず、デュアルタスクを１分間（所定の時間）遂行している被験者２が発声した声に対応する音声データを、記憶部３２に記憶（記録）させる。更に、この間、被験者２を撮像部５１によって撮像する。これにより、デュアルタスクを遂行している被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータが生成される。このデータは、記憶部３２に記憶される。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、記憶部３２に記憶された音声データに対応する音声を、音声出力部３３から出力させる。換言すると、デュアルタスクの遂行中に被験者２が発声した声を再生する。更に、ユーザーは、表示部３５に、再生開始からの経過時間を表示させる。ユーザーは、再生された音声と、表示された経過時間とに基づいて、被験者２による回答のタイミング（再生開始からの経過時間）を計測する。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、回答のタイミングを示すデータを入力する。この結果、処理部３１により、被験者２による回答のタイミングを示すデータが生成される。その後、ユーザーは、入力部３４を操作して、被験者２の足が地面に着くタイミングを示す画像に、被験者２による回答のタイミングを示す画像が追加された画像を、処理部３１に作成させる。この結果、図１２に示すように、表示部３５が有する画面３５ａに、被験者２の足が地面に着くタイミングと、被験者２による回答のタイミングとを示す画像が表示される。

このように、処理部３１は、動作検出部５によって検出された被験者２の動作に基づいて、被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータを生成する。更に、処理部３１は、回答検出部４によって検出された被験者２による回答に基づいて、被験者２による回答のタイミングを示すデータを生成する。

ユーザーは、被験者２の足が地面に着くタイミングと、被験者２による回答のタイミングとを示す画像（被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータ、及び、被験者２による回答のタイミングを示すデータ）に基づき、デュアルタスクの遂行中に、歩行動作（所定の動作）が中断し、且つ、１分間（所定の時間）が経過する前に被験者による回答が終了したか否かを判定する。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、判定の結果（解析結果）を示すデータを入力する。処理部３１は、判定の結果を示すデータに基づいて、被験者２のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かを判定する。

また、処理部３１は、被験者２のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かを示す評価結果画像を生成して表示部３５に表示させる。このように、処理部３１は、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを示すデータを生成する。したがって、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能する。

なお、ユーザーが、被験者２の足が地面に着くタイミングと、被験者２による回答のタイミングとに基づき、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを判定してもよい。

以上のように、第５実施形態によれば、被験者がデュアルタスクのみを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。

また、第５実施形態によれば、第１実施形態〜第４実施形態と同様に、神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。

更に、第５実施形態によれば、第２実施形態〜第４実施形態と同様に、運動タスク（運動課題）の達成度から、被験者の身体機能（運動機能）を評価することができる。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを使用することにより、被験者２が個々に、認知症のような精神障害の程度とともに身体能力を評価することができる。

なお、第５実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが、パーソナルコンピューターのような情報処理装置３と、マイクロフォン（回答検出部４）と、モーションキャプチャ装置（動作検出部５）とによって構成されたが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃを構成する要素はそれらに限定されない。例えば、音声データを記録する機能を実現する要素として、ＩＣレコーダーやスマートフォンのような機器を使用してもよい。更に、評価データ生成部の機能を実現する要素として、例えば、スマートフォンやタブレット端末のような情報の処理が可能な機器を使用してもよい。

また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に、被験者２による運動の継続性を示す画像（被験者２の足が地面に着くタイミングを示す画像）と、被験者２による回答の継続性を示す画像（被験者２による回答のタイミングを示す画像）とを合成した合成画像が表示されたが、この合成画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。また例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたプリンター（データ出力部）によって、被験者２による運動の継続性を示す画像と、被験者２による回答の継続性を示す画像とを合成した合成画像が記録媒体に印字されてもよい。

また、被験者２による運動の継続性を示す画像と、被験者２による回答の継続性を示す画像とを合成した合成画像を表示又は印字する形態について説明したが、被験者２による運動の継続性を示す画像、及び、被験者２による回答の継続性を示す画像は、個別に表示又は印字されてもよい。

また、ユーザーが、再生された音声を聞いて、被験者２による回答のタイミングを計測する形態について説明したが、例えば処理部３１が音声認識処理によって回答のタイミングを計測してもよい。あるいは、処理部３１が、音量を時系列に沿って示すデータを生成して、そのデータに対応する画像を表示部３５に表示させてもよい。この場合、ユーザーは、表示部３５に表示された画像（ピーク値）に基づいて、回答のタイミングを認識することができる。更に、この場合、ユーザーは、表示部３５に表示された画像（ピーク値）に基づいて、回答の継続性（被験者２による回答が、所定の時間、継続したか否か）を評価してもよい。

また、ユーザーが、被験者２による回答のタイミングを示す画像を見て、回答の継続性を評価する形態について説明したが、被験者２による回答のタイミングを示す画像を生成することなく、再生された音声のみから、回答の継続性が判定されてもよい。

また、ユーザーが、被験者２の足が地面に着くタイミングを示す画像を見て、運動の継続性を評価する形態について説明したが、処理部３１が、モーションキャプチャデータに基づいて運動の継続性（被験者２による動作が、所定の時間、継続したか否か）を判定してもよい。即ち、処理部３１が、解析部として機能してもよい。

また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが動作検出部５としてモーションキャプチャ装置を備える形態について説明したが、第４実施形態で説明したように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、被験者２による運動の継続性を判定するために、動作検出部５として、例えば、振動検出センサ、撮像装置、又はマット状の感圧スイッチを備え得る。

例えば、動作検出部５として、振動検出センサが使用される場合、動作検出部５は、被験者２の運動によって振動が発生したタイミングを示す信号を生成する。また、動作検出部５として、マット状の感圧スイッチが使用される場合、動作検出部５は、被験者２がマットを踏むタイミングを示す信号を生成する。これらの信号はいずれも、被験者２の足が着地したタイミングを示す。デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが振動検出センサ、又はマット状の感圧スイッチを備える場合、処理部３１は解析部として機能して、被験者２による運動の継続性を判定し得る。

また、被験者２による運動の継続性を示すデータが、被験者２の足が地面に着くタイミングを示すデータである形態について説明したが、被験者２による運動の継続性を示すデータはこれに限定されない。例えば、処理部３１が、被験者２による運動の継続性を示すデータとして、人体骨格モデルデータを生成してもよい。人体骨格モデルデータは、モーションキャプチャデータに基づいて生成し得る。この場合、処理部３１が、人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２による運動の継続性を判定してもよい。即ち、処理部３１が解析部として機能してもよい。

また、第５実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが、回答検出部４としてマイクロフォンを備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃの構成はこれに限定されない。知能タスクが、動作による回答を課すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、動作検出部５を用いて被験者２による回答を検出し得る。

具体的には、処理部３１は、被験者２による運動及び回答の継続性を示すデータとして、例えば、人体骨格モデルデータを生成し得る。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、人体骨格モデルの画像を例えば表示部３５に表示させることができる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃのユーザーは、被験者２の動作（人体骨格モデルデータ）を確認して、被験者２による運動及び回答の継続性を評価することができる。

被験者２による運動及び回答の継続性を示すデータとして、人体骨格モデルデータが生成される場合、処理部３１が解析部として機能して、人体骨格モデルデータを解析してもよい。即ち、処理部３１が、人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２による運動及び回答の継続性を判定してもよい。

また、知能タスクが、動作による回答を課すタスクである場合、回答検出部４及び動作検出部５として、例えばマイクロフォン付きの撮像装置を使用し得る。

また、知能タスクが、検査者の指示に応じて視線の方向を変えるタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、回答検出部として、被験者２の視線の方向を検出する視線方向検出部を備える。この場合、処理部３１は、被験者２による回答の継続性を示すデータとして、視線方向データを生成する。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、被験者２の視線の方向を示す画像を例えば表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃのユーザーは、被験者２の視線の方向（視線方向データ）を確認して、被験者２による回答の継続性を評価することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃが視線方向検出部を備える場合、処理部３１が解析部として機能して、視線方向データを解析してもよい。即ち、処理部３１が、視線方向データに基づいて、被験者２による回答の継続性を判定してもよい。

また、知能タスクが、検査者の指示に応じて１つのスイッチを押すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、回答検出部４として、１つのスイッチを備える。この場合、回答検出部４は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を生成する。この信号は、被験者２による回答の継続性を示す。

処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、例えば、被験者２がスイッチを押したタイミングを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、被験者２がスイッチを押したタイミングを時系列に沿って示す画像を表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃのユーザーは、被験者２がスイッチを押したタイミング（スイッチが押されたか否かを示す信号）を確認して、被験者２による回答の継続性を評価することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが１つのスイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を解析して、被験者２による回答の継続性を判定してもよい。

また、知能タスクが、検査者の指示に応じて２つのスイッチを押すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、回答検出部４として、２つのスイッチを備える。この場合、回答検出部４は、被験者２によってどちらのスイッチが押されたかを示す信号を生成する。この信号は、被験者２による回答の継続性を示す。

処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、例えば、被験者２がどちらのスイッチを押したかを時系列に沿って示すデータを生成する。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃは、被験者２がどちらのスイッチを押したかを時系列に沿って示す画像を表示部３５に表示させることができる。したがって、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｃのユーザーは、被験者２がどちらのスイッチを押したか（どちらのスイッチが押されたかを示す信号）を確認して、被験者２による回答の継続性を評価することができる。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが２つのスイッチを備える場合、処理部３１が解析部として機能してもよい。即ち、処理部３１は、被験者２がどちらのスイッチを押したかを示す信号を解析して、被験者２による回答の継続性を判定してもよい。

［第６実施形態］
続いて図２、及び図１３を参照して第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａ、及び、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを用いてデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。但し、第１実施形態〜第５実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態〜第５実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第６実施形態は、デュアルタスクを遂行する被験者による回答の時間間隔のバラツキに基づいてデュアルタスク遂行能力を評価する点で、第１実施形態〜第５実施形態と異なる。

図１３は、第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図１３に示すように、第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０６、解析工程Ｓ４０６、及び評価工程Ｓ６０６を含む。

デュアルタスク工程Ｓ２０６では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０６では更に、デュアルタスクを遂行している被験者による回答が検出される。

解析工程Ｓ４０６では、知能タスクに対する被験者の回答が解析される。具体的には、第６実施形態では、被験者による回答の時間間隔のバラツキが解析される。例えば、回答の時間間隔のバラツキとして、回答の時間間隔の標準偏差が算出され得る。

評価工程Ｓ６０６では、解析工程Ｓ４０６において得られた解析の結果に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。具体的には、第６実施形態では、解析工程Ｓ４０６において得られた回答の時間間隔のバラツキに基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。

評価工程Ｓ６０６において評価されるデュアルタスク遂行能力は、例えばＭＭＳＥスコアや長谷川式簡易知能評価スケールのような一般的な知能評価スケールに対応する。第６実施形態では、被験者の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かが判定される。所定の値は、運動タスク及び知能タスクの難易度に応じて変化し得る。

例えば、運動タスクとして１分間の直線歩行が採用され、知能タスクとして、１００から１ずつ引いていく連続引き算が採用された場合、被験者のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かが判定される。具体的には、被験者による回答の時間間隔の標準偏差の値が所定の値（例えば、１秒）よりも大きい場合、被験者のＭＭＳＥスコアは２３以下であると判定される。

続いて、図２を参照して、第６実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ａについて説明する。図１３に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを利用して実行される。

第６実施形態では、回答検出部４はマイクロフォンである。また、処理部３１は、被験者による回答のタイミングを示すデータに基づいて、回答の時間間隔の標準偏差を算出する。即ち、処理部３１は、被験者２による回答を解析する解析部として機能する。また、処理部３１は、回答の時間間隔の標準偏差の値を示す画像を生成する。

続いて、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを用いて被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価する方法について説明する。具体的には、被験者２の知能評価スケールを判定する方法について説明する。

被験者２の知能評価スケールを判定する際には、ユーザーは、まず、デュアルタスクを所定の時間遂行している被験者２が発声した声に対応する音声データを、記憶部３２に記憶（記録）させる。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、記憶部３２に記憶された音声データに対応する音声を、音声出力部３３から出力させる。つまり、デュアルタスクの遂行中に被験者２が発声した声を再生する。更に、ユーザーは、表示部３５に、再生開始からの経過時間を表示させる。ユーザーは、再生された音声と、表示された経過時間とに基づいて、被験者２による回答のタイミング（再生開始からの経過時間）を計測する。

次に、ユーザーは、入力部３４を操作して、回答のタイミングを示すデータを入力する。これにより、処理部３１が、回答の時間間隔の標準偏差を算出して、回答の時間間隔の標準偏差の値を示すデータを生成する。そして、処理部３１は、回答の時間間隔の標準偏差の値を示す画像を表示部３５に表示させる。

ユーザーは、表示部３５（画面３５ａ）に表示された回答の時間間隔の標準偏差の値に基づいて、被験者２の知能評価スケールを判定する。例えば、運動タスクとして１分間の直線歩行が採用され、知能タスクとして、１００から１ずつ引いていく連続引き算が採用された場合、被験者２のＭＭＳＥスコアが２３以下であるか否かを判定することができる。

以上のように、第６実施形態によれば、被験者がデュアルタスクを遂行することにより、知能評価スケールに対応するデュアルタスク遂行能力を評価することができる。よって、ＭＭＳＥのような問診又は知能検査テストによる認知症の診断と比べて、より簡便に、またより短時間で認知症の程度を評価することができる。

また、第６実施形態によれば、第１実施形態と同様に、神経画像処理技術を利用して認知症のような精神障害を診断する場合と比べて、システムを簡素化することができる。

また、第１実施形態と同様に、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａを使用することにより、被験者が個々に認知症のような精神障害の診断を行うことができる。

なお、第１実施形態と同様に、音声データを記録する機能を実現する要素として、例えば、ＩＣレコーダーやスマートフォンのような機器を使用してもよい。

また、情報処理装置３に含まれる表示部３５（データ出力部）に、標準偏差の値を示す画像が表示されたが、この画像は、例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたディスプレイ（データ出力部）に表示されてもよい。また例えば、情報処理装置３に外部機器として接続されたプリンター（データ出力部）によって、標準偏差の値を示す画像が記録媒体に印字されてもよい。

また、ユーザーが、再生された音声を聞いて、被験者２による回答のタイミングを計測する形態について説明したが、例えば処理部３１が音声認識処理によって回答のタイミングを計測してもよい。あるいは、処理部３１が、音量を時系列に沿って示すデータを生成して、そのデータに対応する画像を表示部３５に表示させてもよい。この場合、ユーザーは、表示部３５に表示された画像（ピーク値）に基づいて、回答のタイミングを認識することができる。

また、ユーザーが、標準偏差の値を見て、被験者２のＭＭＳＥスコアのような知能評価スケールを判定する形態について説明したが、処理部３１が、標準偏差の値と所定の値（例えば、１秒）とを比較して、被験者２の知能評価スケールを判定してもよい。即ち、処理部３１が、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２の知能評価スケールが所定の値以下であるか否かを示すデータを生成してもよい。つまり、処理部３１は、評価データを生成する評価データ生成部として機能し得る。この場合、処理部３１は、被験者２の知能評価スケールを示す評価結果画像を生成して、表示部３５に表示させる。

また、第６実施形態では、知能タスクは、発声による回答を課すタスクであったが、第１実施形態で説明したように、知能タスクは、動作による回答を課すタスクであり得る。あるいは、知能タスクは、検査者の指示に応じて視線の方向を変えるタスク、又は、検査者の指示に応じてスイッチを押すタスクであり得る。

また、第６実施形態では、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａが回答検出部４としてマイクロフォンを備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａの構成はこれに限定されない。

例えば、知能タスクが、動作による回答を課すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部４として、被験者２の動作を検出する動作検出部を備える。具体的には、動作検出部は、例えば撮像装置又はモーションキャプチャ装置であり得る。

回答検出部４（動作検出部）が撮像装置である場合、第１実施形態で説明したように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、撮像装置によって撮像された被験者２の画像を例えば表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の動作を確認して、被験者２による回答のタイミングを計測することができる。

また、回答検出部４（動作検出部）がモーションキャプチャ装置である場合、第１実施形態で説明したように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、例えば、人体骨格モデルの画像を表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の動作（人体骨格モデルデータ）を確認して、被験者２による回答のタイミングを計測することができる。又は、処理部３１が、モーションキャプチャデータ又は人体骨格モデルデータに基づいて、被験者２による回答のタイミングを測定してもよい。

知能タスクが、検査者の指示に応じて視線の方向を変えるタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部として、被験者２の視線の方向を検出する視線方向検出部を備える。この場合、第１実施形態で説明したように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、視線方向データを生成して、被験者２の視線の方向を示す画像を表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２の視線の方向（視線方向データ）を確認して、被験者２による回答のタイミングを計測することができる。又は、処理部３１が、視線方向データに基づいて、被験者２による回答のタイミングを測定してもよい。

知能タスクが、検査者の指示に応じて１つ又は２つのスイッチを押すタスクである場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａは、回答検出部４として、１つ又は２つのスイッチを備える。この場合、回答検出部４は、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を生成する。処理部３１は、回答検出部４の出力に基づき、被験者２がスイッチを押したタイミングを示すデータを生成する。そして処理部３１は、被験者２がスイッチを押したタイミングを示す画像を表示部３５に表示させる。これにより、デュアルタスク遂行能力評価システム１ａのユーザーは、被験者２がスイッチを押したタイミング（スイッチが押されたか否かを示す信号）を確認して、被験者２による回答のタイミングを測定することができる。又は、処理部３１が、被験者２によってスイッチが押されたか否かを示す信号を解析して、被験者２による回答のタイミングを測定してもよい。

［第７実施形態］
続いて図１４〜図１６を参照して第７実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｄについて説明する。但し、第１実施形態〜第６実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態〜第６実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第７実施形態は、被験者２が遂行すべきタスクを提示する第１タスク提示部７ａを備える点で、第１実施形態〜第６実施形態と異なる。

図１４は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄの構成を示す図である。図１４に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１タスク提示部７ａとシステム制御部８とを備える。第１タスク提示部７ａは、被験者２が遂行すべきタスクを提示する。第７実施形態において、第１タスク提示部７ａは、液晶ディスプレイのような表示部である。第１タスク提示部７ａは、システム制御部８によって制御されて、被験者２が遂行すべきタスクを表示（提示）する。システム制御部８は、例えばパーソナルコンピューターであり得る。

また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１回答検出部４ａ、第２回答検出部４ｂ、及び第３回答検出部４ｃを備える。第１回答検出部４ａ〜第３回答検出部４ｃは、知能タスクに対する被験者２の回答を検出する。なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１回答検出部４ａ〜第３回答検出部４ｃのうちの少なくとも１つを含み得る。

第１回答検出部４ａは、第７実施形態では指向性マイクである。第１回答検出部４ａ（指向性マイク）は、知能タスクを遂行する被験者２が発声した声（回答）を電気信号に変換して、システム制御部８へ送信する。

第２回答検出部４ｂは、第７実施形態では視線方向検出装置である。例えば、第２回答検出部４ｂは、近赤外ＬＥＤ、及び撮像装置を含む。近赤外ＬＥＤは、被験者２の目に近赤外線を照射する。撮像装置は、被験者２の目を撮像する。システム制御部８は、撮像装置によって撮像された画像もしくはデータを解析して、被験者２の瞳孔の位置（視線の方向）を示すデータを生成する。

第３回答検出部４ｃは、第７実施形態では回答用スイッチである。被験者２は、両方の手にそれぞれ第３回答検出部４ｃを持ってタスクを遂行する。システム制御部８は、例えば、被験者２がどちらのスイッチを押したかによって、知能タスクに対する被験者２の回答を解析する。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは更に、第１動作検出部５ａ、及び第２動作検出部５ｂを備える。第１動作検出部５ａ、及び第２動作検出部５ｂは、被験者２の動作を検出する。第７実施形態において第１動作検出部５ａはモーションキャプチャ装置であり、第２動作検出部５ｂは、マット状の感圧スイッチである。なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１動作検出部５ａ及び第２動作検出部５ｂのうちの少なくとも１つを含み得る。

第１動作検出部５ａ（モーションキャプチャ装置）は、被験者２の各部の動作を反映したモーションキャプチャデータを生成する。システム制御部８は、モーションキャプチャデータに基づいて、被験者２の運動状態を示すデータを生成する。なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄ（システム制御部８）は、モーションキャプチャデータに基づいて、知能タスクに対する被験者２の回答に関するデータを生成してもよい。

第２動作検出部５ｂ（感圧スイッチ）は、被験者２の足の動きに応じた信号を出力する。システム制御部８は、第２動作検出部５ｂの出力に基づいて、被験者２の運動状態を示すデータを生成する。なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄ（システム制御部８）は、第２動作検出部５ｂの出力に基づいて、知能タスクに対する被験者２の回答に関するデータを生成してもよい。

デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは更に、第２タスク提示部７ｂを備え得る。第７実施形態において、第２タスク提示部７ｂはスピーカーである。デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第２タスク提示部７ｂを用いて、被験者２が遂行すべきタスクを知らせる音声を出力することができる。

図１５は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄが被験者２に提示するタスクの一例を示す図である。具体的には、図１５は、運動タスク（シングルタスク）に続けてデュアルタスクを被験者２に課す場合に第１タスク提示部７ａ（表示部）が提示（表示）する知能タスクの一例を示している。図１５に示す例では、知能タスクとして計算問題が提示されている。

図１５に示すように、まず、第１タスク提示部７ａは、被験者２が遂行すべき運動タスク（足踏み）を提示する。即ち、第１タスク提示部７ａ（表示部）に、被験者２が遂行すべき運動タスクが表示される。そして、所定の時間（シングルタスク遂行期間）が経過した後、第１タスク提示部７ａは、被験者２が回答すべき問題（計算問題）を提示する。即ち、第１タスク提示部７ａ（表示部）に、被験者２が遂行すべき知能タスク（問題）が表示される。第１タスク提示部７ａは、所定のタイミングで問題の提示を終了する。即ち、第１タスク提示部７ａ（表示部）から問題が消える。

その後、第１タスク提示部７ａは、複数（図１５では、２つ）の回答の候補を提示する。即ち、第１タスク提示部７ａ（表示部）に、複数の回答の候補が表示される。被験者２は、両方の手にそれぞれ持っている第３回答検出部４ｃ（回答用スイッチ）を用いて、回答を選択する。あるいは、被験者２は、視線によって回答を選択する。

被験者２が回答を選択すると、次の問題として、今回回答した問題とは異なる問題が第１タスク提示部７ａによって提示される。以降、所定のデュアルタスク遂行時間が経過するまで、被験者２が回答すべき問題の提示が繰り返される。

システム制御部８は、第３回答検出部４ｃ又は第２回答検出部４ｂの出力に基づいて、例えば、全回答数、正答数、正答率、平均回答時間間隔、及び回答時間間隔の標準偏差のうちの少なくとも１つを解析（算出）する。

一方、第１動作検出部５ａ（モーションキャプチャ装置）は、運動タスク（シングルタスク）及びデュアルタスクを遂行している被験者２の各部の動作を反映したモーションキャプチャデータを生成する。又は、システム制御部８は、モーションキャプチャデータに基づいて、人体骨格モデルデータを生成する。

また、第２動作検出部５ｂ（感圧スイッチ）は、運動タスク（シングルタスク）及びデュアルタスクを遂行している被験者２による足踏みのタイミングを示す信号を生成する。システム制御部８は、第２動作検出部５ｂの出力に基づいて、被験者２の動作を解析する。

例えば、システム制御部８は、第１動作検出部５ａの出力、又は第２動作検出部５ｂの出力に基づいて、第２実施形態で説明したように、被験者２による足踏みの周期（足踏みの速さ）を示すデータを生成する。

以上説明した第７実施形態によれば、被験者２による回答の正誤をリアルタイムで判定することができる。したがって、被験者２に課す知能タスクの難易度をリアルタイムで調整することが可能となる。例えば、知能タスクの難易度は、回答候補の選択肢の数の増減によって調整することが可能である。あるいは、計算問題自体の難易度が調整されてもよい。

なお、第１タスク提示部７ａが提示する知能タスクは計算問題に限定されるものではない。例えば、数字を連続して提示して、最後に提示した数字からｎ個前の数字を回答させる問題であってもよい。また、図１６に示すように、知能タスクは位置記憶問題であってもよい。

図１６は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄが被験者２に提示するタスクの他の例を示す図である。具体的には、図１６は、運動タスク（シングルタスク）に続けてデュアルタスクを被験者２に課す場合に第１タスク提示部７ａ（表示部）が提示（表示）する知能タスクの他の例を示している。

図１６に示すように、まず、第１タスク提示部７ａは、被験者２が遂行すべき運動タスク（足踏み）を提示する。そして、所定の時間（シングルタスク遂行期間）が経過した後、第１タスク提示部７ａは、被験者２が回答すべき問題（位置記憶問題）を提示する。第１タスク提示部７ａは、所定のタイミングで問題の提示を終了する。

その後、第１タスク提示部７ａは、複数の回答の候補（図１６では、「はい」及び「いいえ」の２つの候補）を提示する。被験者２は、両方の手にそれぞれ持っている第３回答検出部４ｃ（回答用スイッチ）を用いて、回答を選択する。あるいは、被験者２は、視線によって回答を選択する。

被験者２が回答を選択すると、次の問題として、今回回答した位置とは異なる位置に図形を配置した問題が第１タスク提示部７ａによって提示される。以降、所定のデュアルタスク遂行時間が経過するまで、被験者２が回答すべき問題の提示が繰り返される。

図１６を参照して説明した位置記憶問題の場合、知能タスクの難易度は、例えば、図形を配置可能な位置数の増減によって調整することができる。即ち、図１６には、図形を配置可能な位置が「４か所」である場合を例示している。図１６に示す知能タスクよりも難易度の高い知能タスクを提示する場合には、図形を配置可能な位置を５か所以上にすればよい。

あるいは、知能タスクの難易度は、図形の数の増減によって調整することができる。即ち、図１６には、図形の数が「１つ」である場合を例示している。つまり、図１６に示す知能タスクでは、一度に記憶すべき図形の位置の数は「１つ」である。よって、図１６に示す知能タスクよりも難易度の高い知能タスクを提示する場合には、図形の数（一度に記憶すべき図形の位置の数）を２つ以上にする。また、図形の数の増加に合せて、図形を配置可能な位置の数も増加させる。

また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄが、第１回答検出部４ａ、第２回答検出部４ｂ、第３回答検出部４ｃ、第１動作検出部５ａ、第２動作検出部５ｂ、第１タスク提示部７ａ、第２タスク提示部７ｂ、及びシステム制御部８を備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄの構成はこれに限定されない。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１回答検出部４ａ、第２回答検出部４ｂ、第３回答検出部４ｃ、第１動作検出部５ａ、及び第２動作検出部５ｂのうちの１つを備える構成であってもよい。また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１タスク提示部７ａは、及び第２タスク提示部７ｂのうちの１つを備える構成であってもよい。

また、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、ノート型パーソナルコンピューターや、スマートフォン、タブレット端末のような情報の処理が可能な１台の機器によって構成され得る。例えば、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄをスマートフォンによって構成する場合、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｄは、第１タスク提示部７ａと、第３回答検出部４ｃと、システム制御部８とを含む。具体的には、スマートフォンの表示部が、第１タスク提示部７ａとして機能する。また、スマートフォンのタッチパネルセンサーが、第３回答検出部４ｃとして機能する。即ち、タッチパネルセンサーが、回答用スイッチとして機能する。また、スマートフォンの処理部が、システム制御部８として機能する。

［第８実施形態］
続いて図１７〜図１９を参照して第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｅについて説明する。但し、第１実施形態〜第７実施形態とは異なる事項を説明し、第１実施形態〜第７実施形態と同じ事項についての説明は割愛する。第８実施形態は、評価工程において生成される評価データ（評価結果）が示す内容が、第１実施形態〜第７実施形態と異なる。

まず、図１７を参照して、第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法について説明する。図１７は、第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法のフローを示す図である。図１７に示すように、第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク工程Ｓ２０７、解析工程Ｓ４０７、及び評価工程Ｓ６０７を含む。

デュアルタスク工程Ｓ２０７では、被験者が、所定の時間、デュアルタスクを遂行する。デュアルタスク工程Ｓ２０７では更に、デュアルタスクを遂行している被験者による動作及び回答のうちの少なくとも一方が検出される。

解析工程Ｓ４０７では、デュアルタスク工程Ｓ２０７の遂行時における被験者による動作及び回答のうちの少なくとも一方が解析される。例えば、デュアルタスクに含まれる運動タスクが、被験者に足踏みをさせるタスクである場合、被験者による動作の特徴量として、１歩時間の平均値、又は１歩時間の標準偏差が測定される。また、被験者による回答の特徴量として、正答率、又は回答時間間隔の平均値が測定される。

評価工程Ｓ６０７では、解析工程Ｓ４０７において得られた解析の結果（被験者による動作の特徴量、又は被験者による回答の特徴量）に基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力が評価される。評価工程Ｓ６０７では更に、被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データが生成される。

具体的には、第８実施形態では、被験者の実年齢に基づいて、解析の結果が、年齢ごとの標準値と比較される。その比較の結果に基づき、被験者の現在の認知能力、又は脳の健康度が判定される。あるいは、解析の結果が年齢ごとの標準値と比較されて、被験者の現在の脳年齢が判定される。被験者の実年齢が１５歳以下である場合、判定された認知能力、脳の健康度、又は脳年齢は、就学度のような知能の成長度を示す。

続いて、図１８を参照して、第８実施形態に係るデュアルタスク遂行能力評価システム１ｅについて説明する。図１８は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅの構成を示すブロック図である。図１７に示すデュアルタスク遂行能力評価方法は、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅを利用して実行される。図１８に示すように、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅは、情報処理装置３と、回答検出部４と、動作検出部５とを備える。

回答検出部４は、デュアルタスクを遂行している被験者２による回答を検出する。回答検出部４は、例えば、マイクロフォン、視線方向検出装置、及び回答用スイッチのうちの少なくとも１種を含み得る。

動作検出部５は、デュアルタスクを遂行している被験者２による動作を検出する。動作検出部５は、例えば、モーションキャプチャ装置、撮像装置、振動検出センサ、及びマット状の感圧スイッチのうちの少なくとも１種を含み得る。なお、知能タスクが動作による回答を被験者２に課す場合、動作検出部５は、回答検出部４を兼ね得る。この場合、回答検出部４は省略され得る。

第８実施形態において、記憶部３２は、所定のデュアルタスクに応じた動作の特徴量の標準値データ及び回答の特徴量の標準値データを記憶している。以下、動作の特徴量の標準値データを、動作の標準値データと記載し、回答の特徴量の標準値データを、回答の標準値データと記載する場合がある。同様に、動作の特徴量の標準値を、動作の標準値と記載し、回答の特徴量の標準値を、回答の標準値と記載する場合がある。例えば、運動タスクとして「足踏み動作」を被験者２に課し、知能タスクとして「連続引き算」を被験者２に課すデュアルタスクに応じた動作の標準値データとして、記憶部３２は、年齢ごとの１歩時間の平均値を記憶し得る。更に、記憶部３２は、回答の標準値データとして、年齢ごとの平均回答時間間隔を記憶し得る。

処理部３１には、デュアルタスクを遂行している被験者２による動作の特徴量又は回答の特徴量を示すデータ（解析結果を示すデータ）が、入力部３４を介して入力される。例えば、回答検出部４が、被験者２が発声した声（回答）を検出し、処理部３１が、音声出力部３３を用いて、被験者２が発声した声（音声）を再生する場合、ユーザーは、再生された音声に基づいて、被験者２による回答のタイミングを測定することができる。ユーザーは、この測定の結果を基に、例えば被験者２による回答時間間隔の平均値を算出し、その平均値を示すデータを、入力部３４を介して入力する。

あるいは、処理部３１が解析部として機能して、デュアルタスクを遂行している被験者２による動作の特徴量又は回答の特徴量を測定してもよい。この場合、ユーザーは解析結果を示すデータを入力する必要はなく、処理部３１は自身が測定したデータを基に、評価データを生成する。例えば、回答検出部４が、被験者２が発声した声（回答）を検出する場合、処理部３１は、音声認識処理によって回答のタイミングを計測し、その測定の結果を基に、例えば被験者２による回答時間間隔の平均値を算出することができる。

処理部３１は、デュアルタスクを遂行している被験者２による動作の特徴量又は回答の特徴量を示すデータに基づいて、被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する。即ち、処理部３１は評価データ生成部として機能する。

具体的には、処理部３１は、被験者２の実年齢に基づいて、被験者２による動作の特徴量と、被験者２の実年齢における動作の標準値との差を算出する。又は、被験者２による回答の特徴量と、被験者２の実年齢における回答の標準値との差を算出する。あるいは、処理部３１は、動作の標準値データ又は回答の標準値データを参照して、被験者２による動作の特徴量又は回答の特徴量から、被験者２の脳年齢を判定する。なお、被験者２の実年齢を示すデータは、入力部３４を介して入力されて、記憶部３２に記憶される。

このように、第８実施形態では、被験者２のデュアルタスク遂行能力を示す評価データとして、被験者２による動作の特徴量と、被験者２の実年齢における動作の標準値との差を示すデータが生成される。又は、評価データとして、被験者２による回答の特徴量と、被験者２の実年齢における回答の標準値との差を示すデータが生成される。あるいは、評価データとして、被験者２の脳年齢を示すデータが生成される。

処理部３１は、評価データに対応する評価結果画像を生成して、表示部３５に表示させる。なお、評価データが、被験者２による動作の特徴量と、被験者２の実年齢における動作の標準値との差を示すデータである場合、評価結果画像はその差の大きさに応じた所定の画像であり得る。同様に、評価データが、被験者２による回答の特徴量と、被験者２の実年齢における回答の標準値との差を示すデータである場合、評価結果画像はその差の大きさに応じた所定の画像であり得る。所定の画像は、例えばフェイスマークであり得る。フェイスマークは、測定された特徴量と、その特徴量に対応する標準値との差の大きさによって異なる表情を有する。

続いて図１９を参照して標準値データについて説明する。図１９は、標準値データの一例を示す図である。具体的には、図１９の標準値データは、年齢ごとの平均回答時間間隔の標準値を示している。図１９において、横軸は年齢を示し、縦軸は平均回答時間間隔を示す。

図１９に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、平均回答時間間隔の標準値は、より小さな値へと変化する。一方、年齢が１５歳を超えると、平均回答時間間隔の標準値は、ほとんど変化しない。

第８実施形態によれば、例えば、測定された被験者２の平均回答時間間隔と、図１９に示す平均回答時間間隔の標準値とが比較されることにより、被験者２のデュアルタスク遂行能力を評価することができる。具体的には、測定された被験者２の平均回答時間間隔と、被験者２の実年齢における標準値との差から、被験者の現在の認知能力、又は脳の健康度を判定することができる。又は、測定された被験者２の平均回答時間間隔に該当する標準値を検出することにより、その検出された標準値に対応する年齢を判定できる。判定された年齢は、被験者２の現在の脳年齢を示す。

なお、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅが、回答検出部４と動作検出部５とを備える形態について説明したが、デュアルタスク遂行能力評価システム１ｅは、回答検出部４と動作検出部５とのうちの一方を備えてもよい。この場合、記憶部３２は、動作の特徴量の標準値データと回答の特徴量の標準値データとのうちの一方を記憶する。

また、デュアルタスク工程の前又は後に、運動タスクのみを含むシングルタスク工程が実行されてもよい。この場合、シングルタスク工程において被験者の動作が検出される。また、シングルタスク工程とデュアルタスク工程とにおいて、被験者は、同じ運動タスクを遂行する。例えば、運動タスクが、被験者に足踏みをさせるタスクである場合、被験者の動作の特徴量として、シングルタスクを遂行している被験者の１歩時間の平均値と、デュアルタスクを遂行している被験者の１歩時間の平均値との差又は比が算出され得る。あるいは、被験者の動作の特徴量として、シングルタスクを遂行している被験者の１歩時間の標準偏差と、デュアルタスクを遂行している被験者の１歩時間の標準偏差との差又は比が算出され得る。

以上、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明した。但し、本発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々の態様において実施することが可能である。

例えば、本発明による実施形態では、正面から見た人体骨格モデルが画面３５ａに表示される形態を例示したが、側面から見た人体骨格モデルを画面３５ａに表示してもよい。又は、正面から見た人体骨格モデルと、側面から見た人体骨格モデルとを同時に画面３５ａに表示してもよい。

また、本発明による実施形態で説明された各事項は適宜組み合わせることが可能である。例えば、第１実施形態において説明したデュアルタスク遂行能力評価方法によって、被験者のＭＭＳＥスコアが２７以上であることが判定された後に、第３実施形態において説明したデュアルタスク遂行能力評価方法によって、被験者のＭＭＳＥスコアが２７であるのか、２８以上であるのかを判定してもよい。また例えば、第７実施形態において説明したように、各デュアルタスク遂行能力評価システム１ａ〜１ｅは、ノート型パーソナルコンピューターや、スマートフォン、タブレット端末のような情報の処理が可能な１台の機器によって構成され得る。

続いて本発明の実施例について説明する。但し、本発明は、以下で説明する実施例に限定されるものではない。

［第１実施例］
各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の歩行中に１００から１ずつ引いていく連続引き算の問題に答えるデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、連続引き算の問題に対して各被験者が回答した回答数（誤答を含む）を計数した。結果を図２０に示す。

図２０は、ＭＭＳＥスコアと全回答数との関係を示す図であり、各被験者の全回答数をＭＭＳＥスコアごとにプロットしている。図２０において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は全回答数を示す。

図２０に示すように、ＭＭＳＥスコアが２７以下の範囲では、ＭＭＳＥスコアが高い程、全回答数が多くなった。また、本発明者らは、各プロットを基に、線形回帰法によって上記した式（４）を得た。図２０は、式（４）のグラフを示している。但し、図２０に示すグラフは、２７未満のＭＭＳＥスコアに対応している。

［第２実施例］
各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の足踏み（運動タスク）を各被験者が遂行した。続いて、１分間の足踏み中に「か」から始まる言葉を挙げていくデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、足踏みの速さが、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで一致するか否かの判定を、被験者ごとに行った。また、足踏み中の歩隔が、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで一致するか否かの判定を、被験者ごとに行った。結果を、以下の表１に示す。

表１に示すように、ＭＭＳＥスコアが２７以上３０以下の範囲では、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで足踏みの速さが一致する被験者の割合が、４３％となった。一方、ＭＭＳＥスコアが２２以上２６以下の範囲では、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで足踏みの速さが一致する被験者の割合は、０％となった。したがって、足踏みの速さが、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで一致する場合、ＭＭＳＥスコアは２７以上であるという結果を得た。

また、ＭＭＳＥスコアが２４以上３０以下の範囲では、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで足踏み中の歩隔が一致する被験者の割合が、７０％以上となった。一方、ＭＭＳＥスコアが２２以上２３以下の範囲では、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで足踏み中の歩隔が一致する被験者の割合は、２５％となった。したがって、足踏み中の歩隔が、運動タスクの遂行時とデュアルタスクの遂行時とで一致する場合、ＭＭＳＥスコアは２４以上の可能性が高いという結果を得た。

［第３実施例］
各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の足踏みを（運動タスク）を各被験者が遂行した。続いて、１分間の足踏み中に１００から１ずつ引いていく連続引き算の問題に答える第１デュアルタスクを、各被験者が遂行した。続いて、１分間の足踏み中に「か」から始まる言葉を挙げていく第２デュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、足上げの大きさ、腕の振りの大きさ、足踏みの速さ、歩隔の狭さ、及び上半身のブレの少なさにおいて、運動タスク、第１デュアルタスク、第２デュアルタスクの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上あるか否かの判定を、被験者ごとに行った。結果を、以下の表２に示す。

表２に示すように、ＭＭＳＥスコアが２６又は２７である場合、運動タスク、第１デュアルタスク、第２デュアルタスクの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上ある被験者の割合は、８０％となった。一方、ＭＭＳＥスコアが２２以上２４以下の範囲と、ＭＭＳＥスコアが２８以上３０以下の範囲とでは、運動タスク、第１デュアルタスク、第２デュアルタスクの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上ある被験者の割合は、２７％以下となった。したがって、運動タスク、第１デュアルタスク、第２デュアルタスクの順序で評価が小さくなる評価項目が２つ以上ある場合、ＭＭＳＥスコアは２７又は２６である可能性が高いという結果を得た。

［第４実施例］
各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の足踏み中に１００から１ずつ引いていく連続引き算の問題に答える第１デュアルタスクを、各被験者が遂行した。続いて、１分間の足踏み中に「か」から始まる言葉を挙げていく第２デュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、足踏みを中断したか否かの判定を、被験者ごとに行った。結果を、以下の表３に示す。

表３に示すように、ＭＭＳＥスコアが２５以上の範囲では、足踏みを途中で中断した被験者はいなかった。したがって、足踏みを途中で中断した場合、ＭＭＳＥスコアは２４以下であるという結果を得た。

［第５実施例］
各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の直線歩行中に「か」から始まる言葉を挙げていくデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、デュアルタスクの遂行中に、歩行を中断し、且つ、１分経過前に回答を終了したか否かの判定を、被験者ごとに行った。

図２１（ａ）〜図２７は、デュアルタスクを遂行する被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示す図である。詳しくは、図２１（ａ）〜図２７は、被験者の足が地面に着くタイミングと、被験者による回答のタイミングとを示す。図２１（ａ）〜図２７において、横軸は時間を示す。また、図２１（ａ）〜図２７において、高さの高い細線は、被験者の足が地面に着くタイミングを示し、高さの低い太線は、「か」から始まる言葉を挙げていく問題に対する被験者の回答のタイミングを示す。

図２１（ａ）〜図２１（ｃ）は、ＭＭＳＥスコアが３０の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２２（ａ）〜図２２（ｃ）は、ＭＭＳＥスコアが２８の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２３（ａ）〜図２３（ｃ）は、ＭＭＳＥスコアが２７の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２４（ａ）〜図２４（ｃ）は、ＭＭＳＥスコアが２６の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２５（ａ）及び図２５（ｂ）は、ＭＭＳＥスコアが２４の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２６（ａ）及び図２６（ｂ）は、ＭＭＳＥスコアが２３の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。図２７は、ＭＭＳＥスコアが２２の被験者の動作タイミングと回答タイミングとを示している。

図２１（ａ）〜図２７に示すように、デュアルタスクの遂行中に、被験者が、歩行を中断し、且つ、１分経過前に回答を終了した場合、ＭＭＳＥスコアは２３以下である可能性が高いという結果を得た。

［第６実施例］
各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。その後、１分間の足踏み中に１００から１ずつ引いていく連続引き算の問題に答えるデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、連続引き算の問題に対する各被験者の回答の時間間隔の標準偏差を算出した。更に、ＭＭＳＥスコアが同じ被験者間で、回答の時間間隔の標準偏差の平均値を算出した。結果を図２８に示す。

図２８は、回答の時間間隔の標準偏差とＭＭＳＥスコアとの関係を示す図であり、回答の時間間隔の標準偏差の平均値をＭＭＳＥスコアごとにプロットしている。図２８において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は回答の時間間隔の標準偏差の平均値を示す。

図２８に示すように、ＭＭＳＥスコアが２３以下の範囲では、ＭＭＳＥスコアが低い程、回答の時間間隔の標準偏差の平均値が大きくなった。また、ＭＭＳＥスコアが２３以下の範囲では、回答の時間間隔の標準偏差の平均値が１秒以上となった。したがって、回答の時間間隔の標準偏差の値が１秒以上である場合、ＭＭＳＥスコアは２３以下であるという結果を得た。

［第７実施例］
各被験者に対してＭＭＳＥを実施して、各人のＭＭＳＥスコアを取得した。結果を図２９に示す。図２９は、第７実施例に係る被験者のデータを示す図である。図２９において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は被験者数を示す。即ち、図２９は、ＭＭＳＥスコアごとの人数を示している。

その後、４５秒間の足踏み中に「１ケタの数と２ケタの数とを用いた計算問題」に答えるデュアルタスクを、各被験者が遂行した。そして、計算問題に対する各被験者の正答率及び全回答数を算出した。また、正答率及び全回答数のＭＭＳＥスコアごとの平均値をそれぞれ算出した。結果を図３０及び図３１に示す。

図３０は、正答率のＭＭＳＥスコアごとの平均値を示す。図３０において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は正答率の平均値を示す。図３０に示すように、ＭＭＳＥスコアが高くなるほど正答率が高くった。したがって、デュアルタスクを遂行している被験者の正答率を測定することにより、被験者のＭＭＳＥスコアを判定できる可能性が高いという結果を得た。

図３１は、全回答数のＭＭＳＥスコアごとの平均値を示す。図３１において、横軸はＭＭＳＥスコアを示し、縦軸は全回答数の平均値を示す。図３１に示すように、ＭＭＳＥスコアが高くなるほど全回答数が多くなった。したがって、デュアルタスクを遂行している被験者の全回答数を測定することにより、被験者のＭＭＳＥスコアを判定できる可能性が高いという結果を得た。

［第８実施例］
およそ１０万人の被験者に対して、４５秒間の足踏み中に「１ケタの数と２ケタの数とを用いた計算問題」に答えるデュアルタスクを課した。図３２は、第８実施例に係る被験者のデータを示す図である。図３２において、横軸は年齢を示し、縦軸は被験者数を示す。即ち、図３２は、年齢ごとの人数を示している。

第８実施例では、計算問題に対する各被験者の正答率及び平均回答時間間隔を算出した。また、正答率及び平均回答時間間隔の年齢ごとの平均値を算出した。結果を図３３及び図３４に示す。

図３３は、正答率の年齢ごとの平均値を示す。図３３において、横軸は年齢を示し、縦軸は正答率の平均値を示す。図３３に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、正答率がより大きな値へと変化した。一方、年齢が１５歳を超えると、正答率は、ほとんど変化しなかった。したがって、図３３に示すデータを標準値データとして採用することにより、被験者のデュアルタスク遂行能力（認知能力、脳の健康度、及び脳年齢など）を評価できる可能が高いという結果を得た。

図３４は、平均回答時間間隔の年齢ごとの平均値を示す。図３４において、横軸は年齢を示し、縦軸は平均回答時間間隔の平均値を示す。図３４に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、平均回答時間間隔がより小さい値へと変化した。一方、年齢が１５歳を超えると、平均回答時間間隔は、ほとんど変化しなかった。したがって、図３４に示すデータを標準値データとして採用することにより、被験者のデュアルタスク遂行能力（認知能力、脳の健康度、及び脳年齢など）を評価できる可能性が高いという結果を得た。

第８実施例では、更に、各被験者による足踏みの平均１歩時間及び１歩時間の標準偏差を算出した。また、平均１歩時間及び１歩時間の標準偏差の年齢ごとの平均値を算出した。結果を図３５及び図３６に示す。

図３５は、平均１歩時間の年齢ごとの平均値を示す。図３５において、横軸は年齢を示し、縦軸は平均１歩時間の平均値を示す。図３５に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、平均１歩時間がより小さい値へと変化した。一方、年齢が１５歳以上５１歳以下の間では、平均１歩時間は、ほとんど変化しなかった。したがって、図３５に示すデータを標準値データとして採用することにより、被験者のデュアルタスク遂行能力（認知能力、脳の健康度、及び脳年齢など）を評価できる可能性が高いという結果を得た。

図３６は、１歩時間の標準偏差の年齢ごとの平均値を示す。図３６において、横軸は年齢を示し、縦軸は１歩時間の標準偏差の平均値を示す。図３６に示すように、年齢が６歳以上１５歳以下の間では、年齢が高くなるにつれて、１歩時間の標準偏差がより小さい値へと変化した。一方、年齢が１５歳を超えると、１歩時間の標準偏差は、ほとんど変化しなかった。したがって、図３６に示すデータを標準値データとして採用することにより、被験者のデュアルタスク遂行能力（認知能力、脳の健康度、及び脳年齢など）を評価できる可能性が高いという結果を得た。

本発明は、認知能力や脳の健康度の判定に利用することができ、ひいては、認知症のような精神障害の診断に利用することができる。

１ａ〜１ｅ デュアルタスク遂行能力評価システム
２ 被験者
３ 情報処理装置
４、４ａ〜４ｃ 回答検出部
５、５ａ、５ｂ 動作検出部
７ａ、７ｂ タスク提示部
８ システム制御部

Claims (21)

1. 所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者の動作及び回答の少なくとも一方を検出するデュアルタスク工程と、
   検出された前記動作及び／又は前記回答を解析する解析工程と、
   前記解析の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する評価工程と
   を包含するデュアルタスク遂行能力評価方法。
2. 前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記回答に基づき、前記被験者による前記回答のスコアを算出し、
   前記評価工程において、前記回答のスコアに基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
3. 前記運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作を検出する運動タスク工程を更に包含し、
   前記解析工程において、前記運動タスク工程及び前記デュアルタスク工程でそれぞれ検出された前記動作に基づき、前記被験者の運動状態が、所定の評価項目において前記デュアルタスク工程と前記運動タスク工程との間で一致するか否かを判定し、
   前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
4. 前記運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作を検出する運動タスク工程を更に包含し、
   前記デュアルタスク工程が、
   前記運動タスクと、所定の第１の回答を課す第１知能タスクとを含む第１デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作を検出する第１デュアルタスク工程と、
   前記運動タスクと、所定の第２の回答を課す第２知能タスクとを含む第２デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作を検出する第２デュアルタスク工程と
   を含み、
   前記第２知能タスクは、前記第１知能タスクよりも難易度が高く、
   前記解析工程において、前記運動タスク工程、前記第１デュアルタスク工程及び前記第２デュアルタスク工程でそれぞれ検出された前記動作に基づき、前記被験者の運動状態を示す複数の評価項目のうち、前記運動タスク工程、前記第１デュアルタスク工程、前記第２デュアルタスク工程の順序で評価が小さくなる項目が２つ以上あるか否かを判定し、
   前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
5. 前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作に基づき、前記被験者が前記所定の運動を中断したか否かを判定し、
   前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
6. 前記デュアルタスク工程において、前記被験者は、所定の時間、前記デュアルタスクを遂行し、
   前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記動作及び前記回答に基づき、前記被験者が前記所定の運動を中断し、且つ、前記所定の時間の経過前に前記回答を終了したか否かを判定し、
   前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
7. 前記解析工程において、前記デュアルタスク工程で検出された前記回答に基づき、前記被験者による前記回答の時間間隔のバラツキを判定し、
   前記評価工程において、前記判定の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
8. 前記デュアルタスク遂行能力として、ＭＭＳＥスコア又は長谷川式簡易知能評価スケールが判定される、請求項１〜請求項７のいずれか１項に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
9. 前記解析工程において、
   前記デュアルタスク工程で検出された前記動作の特徴量又は前記回答の特徴量を測定し、
   測定した前記特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較し、
   前記評価工程において、前記比較の結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を評価する、請求項１に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
10. 前記解析工程において、測定した前記特徴量を、前記被験者の実年齢における標準値と比較する、請求項９に記載のデュアルタスク遂行能力評価方法。
11. 所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者による前記回答を検出する回答検出部と、
    前記回答検出部によって検出された前記回答の解析結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する評価データ生成部と
    を備えるデュアルタスク遂行能力評価システム。
12. 前記回答検出部によって検出された前記回答を解析する解析部を更に備える、請求項１１に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
13. 前記解析部は、前記回答の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する、請求項１２に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
14. 前記デュアルタスクを遂行している前記被験者の動作を検出する動作検出部を更に備え、
    前記評価データ生成部は、前記回答検出部によって検出された前記回答の解析結果、及び、前記動作検出部によって検出された前記動作の解析結果のうちの少なくとも一方に基づいて、前記評価データを生成する、請求項１１に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
15. 前記回答検出部によって検出された前記回答、及び、前記動作検出部によって検出された前記動作のうちの少なくとも一方を解析する解析部を更に備える、請求項１４に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
16. 前記解析部は、前記回答の特徴量又は前記動作の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する、請求項１５に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
17. 所定の運動を課す運動タスクと、所定の回答を課す知能タスクとを含むデュアルタスクを遂行している被験者の動作を検出する動作検出部と、
    前記動作検出部によって検出された前記動作の解析結果に基づいて、前記被験者のデュアルタスク遂行能力を示す評価データを生成する評価データ生成部と
    を備えるデュアルタスク遂行能力評価システム。
18. 前記動作検出部によって検出された前記動作を解析する解析部を更に備える、請求項１７に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
19. 前記解析部は、前記動作の特徴量を、その特徴量に対応する標準値と比較する、請求項１８に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
20. 前記動作検出部は、前記所定の運動を課す運動タスクのみを遂行している前記被験者の動作を更に検出する、請求項１７又は請求項１８に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。
21. 前記デュアルタスクは、複数種類のデュアルタスクを含み、
    前記動作検出部は、前記複数種類のデュアルタスクを遂行する前記被験者の各動作を検出する、請求項１７、請求項１８、及び請求項２０のうちのいずれか１項に記載のデュアルタスク遂行能力評価システム。

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