慶応義塾大学発ベンチャーのイデアクエスト（東京都大田区）は、トイレでの卒倒などを早期に検知、通報するシステムの試作品を完成させた。赤外線の輝点画像から人の姿勢を把握し、危険な状態かどうかを人工知能（ＡＩ）で判断する。高齢者施設や病院の個室での異常発生を想定した「見守りシステム」としての利用を見込む。２０１６年中に実用化する計画だ。

　開発したシステムは赤外線半導体レーザーとファイバーグレーティング素子を使い、格子点に並べた約２０００個の赤外線輝点をトイレの室内全体に投影する。さらに、これとは別に室内に設置した撮像素子で撮影する。人がいる時といない時の輝点位置を比較しながら、人の姿勢を３次元の画像で再構築する。

　安否の確認には、ＡＩ技術の一つで、脳の神経回路の仕組みをモデルにした情報システム「ニューラルネットワーク」を活用する。あらかじめ安全な姿勢と危険な姿勢を学習させておいたＡＩに撮影したデータを入力する。ＡＩが対象者について危険な状態だと判断した場合、家族や施設管理者のパソコンやスマートフォンなどに通知する仕組みだ。

　病院や介護施設のトイレでは、高齢者や病人が意識を失って倒れたり、座ったまま眠ってしまうといった異常が発生しやすいが、個室内の出来事のため周囲の人は気づきにくい。

　また、個室内の様子をカメラで撮影することは、プライバシー侵害の問題もあるため難しい。写真ではなく輝点を再構築した画像であれば、対象者のプライバシー保護できると判断。ＡＩが１０分程度の学習で正しく判断できるアルゴリズムを開発し、レーザーや撮像素子などと組み合わせたシステムとして完成させた。