DeCaAI（でか～愛）のAutoML（自動機械学習）機能は、認知症ケアの現場で得られる膨大なデータをもとに、BPSD（行動・心理症状）の予測とケア提案を最適化するための中核技術

🌟 DeCaAIのAutoMLとは？

AutoML（Automated Machine Learning）は、機械学習モデルの構築・選定・チューニングを自動化する技術。DeCaAIでは、以下のような目的で活用されている。

• BPSD予測モデルの最適化（30〜60分前の発症予測）

• ケア提案の精度向上（過去の対応結果を学習）

• 個人ごとのパターンに適応（パーソナライズド予測）

DeCaAIは、介護現場から収集されるバイタル情報・環境データ・介護記録をクラウドに集約し、AutoMLがそれらを分析して最も適した予測モデルを自動生成する。

🧠 学術的な原理と理論

1. 時系列予測と特徴量抽出

• AutoMLは、脈拍・体動・照度・湿度・介護イベントなどの時系列データから、発症前の兆候パターンを抽出。

• 例：活動量の急上昇＋照度低下＋声かけイベント → 30分後に不穏発生

2. モデル選定とハイパーパラメータ最適化

• ランダムフォレスト、XGBoost、LSTMなど複数のアルゴリズムを比較し、最も予測精度が高いモデルを自動選定。

• 精度指標（AUC、F1スコア）に基づいて、ハイパーパラメータ（木の深さ、学習率など）を自動調整。

3. パーソナライズド学習

• 個人ごとの生活リズムや反応傾向に合わせて、個別モデルを生成・更新。

• 介護職の対応結果（成功・不成功）をフィードバックとして学習し、次回の提案精度を向上。

4. AutoMLによる継続的改善

• 新しいデータが蓄積されるたびに、AutoMLがモデルを再学習・再構築。

• これにより、現場の変化や季節・時間帯の影響にも柔軟に対応できる。

これは、従来の静的なAIモデルでは難しかった「現場適応性」を高めるための重要な技術。

🌈 まとめ：AutoMLは“水のように流れる学習の力”

DeCaAIのAutoMLは、まるで水が地形に合わせて流れ方を変えるように、現場の状況に応じて学び続けるAIの知恵。