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T1．顔集中度判定システム
顔画像から以下2種類の集中度を推論する機械学習モデルを作成
(1) 瞬きの代表的な特徴量の1つであるPERCLOS
(2) 顔表情の特徴点としてランドマーク、アクションユニット
総合的に集中度を3レベルに判定
3レベル：集中・普通・非集中
T2．症状の階級分け・テーラーメイドシステム
・クラウド空間に２種類の仮想VMを実現
・デバイスデータを顔集中度と連携させ、そのデータの信憑性を紐づけ
・フレイルアンケートにより個人のフレイル状態を把握
結果として個人のフレイル状態、推奨デバイスを表示
【表示例】
🔹アンケート結果
フレイルの可能性があるため、下記のデバイスの使用をおすすめします。
🔹おすすめのフレイル予防方法
身体的フレイルの可能性があるため、歩行支援デバイスおよびメタバースを用いたフレイル予防をおすすめします。
T3．予防・見守りシステム
・顔認証で個人を識別
・顔データをマスターキーとした健康管理情報をデータベース化
登録データは、健康管理情報として、
●固有データ（顔データ、氏名など）
●フレイルアンケート結果
●トレーニング結果【仮想書道、メタバース等】
・顔認証の認証率は99%以上
T4．メタバースによる歩行支援システム
複数ルートの移動、香り・サウンドの出力、足踏みセンサとの連動を実現
T5．遠隔検査・リハビリシステム
二つの触覚デバイスを用いた遠隔書道システムへのサービス品質（QoS）制御の実装と評価を実施
ネットワーク遅延100ms程度でMOS3.5以上を達成
T6．手指デバイス
| R6末目標 | 達成評価 | |
|---|---|---|
| AII-in-one Wakka | 総重量100ｇ以下 | 98g(1次)済 97g(2次)済 |
| Touch Wakka | 10個試作 力提示400g以下 |
10個試作済 最大500g済 |
| Smell Wakka | 香り提示6種 | 6種類済 |
| Smart iWakka | 5台試作 | 5台試作済 |
| 脳トレプログラム | 完成 | 完成 |
| 実証評価 | 30名以上 | 139名（11機関） |
健常高齢者の認知機能の改善を確認。脳卒中片麻痺/発達障害/精神疾患にて実証評価。記者会見後、72の新聞社等掲載。
T7．歩行支援デバイス
| マイルストーンの達成状況（R6末目標） |
|---|
| 歩行中脈拍計測精度±2.0 bpm 完了 |
| 歩行能力の3段階の分類（T2関連） 完了：フレイル ＜ 1.0 m/s 転倒リスク保有 ＜ 1.16 m/s 健常 ＞ 1.16 m/s |
| トレーニングのテーラーメード化：完了 歩行中の脈拍数から算出した運動強度を用いて、有酸素運動に適した負荷を デバイスが個人に合わせて自動的に調節 |
