JP7796411B2 - サービス提供システム - Google Patents

Description

本発明は、介護、リハビリテーション、トレーニング指導、又は治療（西洋医学だけでなく、鍼灸、漢方、東洋医学、マッサージ、整体、アーユルヴェーダ、アロマテラピーなどの治療全般をいう。以下同様。）についてのサービスを、サービス提供者がサービス受給者に対して提供するに際して、遠隔から、当該サービスについての専門家などの後方支援者が指導することができるようにしたシステムである。

従来、たとえば、サービス受給者である高齢者に対して、介護の資格を有する者（日本であれば、介護福祉士など）が、介護というサービスを提供している。また、サービス受給者である患者に対して、リハビリテーションの資格を有する者（日本であれば、理学療法士など）が、リハビリテーションというサービスを提供している。また、サービス受給者である人に対して、トレーニング指導の資格を有する者（たとえば、スポーツジムに所属するトレーナーなど）が、トレーニング指導というサービスを提供している。また、サービス受給者である患者に対して、治療についての資格を有する者（日本であれば、医師やはり師、きゅう師、柔道整復師など）が、治療というサービスを提供している。

高齢化社会において介護の問題は深刻である。
また、介護に至る前に、適切な治療やリハビリテーションを行うことも重要である。
さらに、サルコペニア、ロコモティブシンドローム、フレイルなどを予防するためには、筋肉や持久力などを維持及び強化するためのトレーニングも重要になる。
適宜、西洋医学だけでなく、漢方や、鍼灸、マッサージ、その他種々の治療方法を取り入れることで、健康を維持することも可能である。

従来であれば、資格を有した者（以下、「プロ」ということにする）が、高齢者等のサービス受給者に対して、直接、サービスを提供していた。たとえば、訪問介護であれば、サービス受給者の自宅にプロが赴いて、介護やリハビリテーション、トレーニング指導、治療などのサービスを提供していた。

プロが訪問介護のサービスを行うことができればよいが、今後、高齢化がさらに進むと、プロの介護人材の不足が懸念されている。それは、日本だけの問題ではない。
人材が不足している場合、経験の豊かなプロが、未経験又は経験の浅い者を指導するしかない。
現場で、未経験又は経験の浅い者が経験の豊かなプロから直接指導を受けながら、２人ペアで、介護などのサービスを提供できるとよいが、プロの人手が不足している現状では、２人ペアでの指導は困難である。

特開2002-99623号公報 特開2006-244125号公報 特開2003-16189号公報 特開2001-325362号公報 特開2008-242980号方向

そこで、本発明は、介護やリハビリテーション、トレーニング指導、治療等のサービスを提供する者（以下、「サービス提供者」という。）が、高齢者等のサービスを受給する者（以下、「サービス受給者」という。）に対して、サービスを提供するに際して、遠隔から、資格を有する者や経験豊かなプロ等（以下、「後方支援者」という。）がサービス提供者を指導して、サービス受給者に対してサービスを提供することが可能なシステム（以下、「サービス提供システム」という。）を実現することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は、以下の特徴を有する。
本発明は、少なくとも１つのサーバシステムと、少なくとも１つのサービス提供者側システムと、少なくとも１つの後方支援側端末とを備えるサービス提供システムである。
サーバシステムは、介護、リハビリテーション、トレーニング指導、又は治療についてのサービスをサービス受給者に提供する際に使用するマニュアル情報のデータベースを蓄積している。
サービス提供者側システムは、少なくとも、頭部に装着可能なウェアラブル端末を含んでいる。
ウェアラブル端末は、サーバシステムから得られたマニュアル情報を表示して、サービス提供者がマニュアル情報を閲覧しながら、サービス受給者に対して、サービスを提供することができるようになっている。
後方支援側端末は、サービスに関する専門知識を有する後方支援者が使用する端末であり、サービスを提供しているサービス提供者に装着されたウェアラブル端末と通信可能であり、後方支援者がサービス提供者に対して、通信機能を利用して指導を行うことができるようになっている。

サービス提供者側システムは、サービス受給者の状態をヒアリングした結果を示すヒアリングシートを、サーバシステムに送信する。
サーバシステムは、サービス提供者側システムから送信されてきたヒアリングシートに基づいて、サービスを提供するためのプランを作成する。

ヒアリングシートは、ＩＣＦ（International Classification of Functioning, Disability and Health）に基づいた観点で作成される。

サーバシステムは、ヒアリングシートからプランを作成するように学習された学習済みのプラン作成学習モデルを有する人工知能を用いて、プランを作成する。

後方支援側端末は、後方支援者によって修正されたプランをサーバシステムに送信する。
サーバシステムは、ヒアリングシート及び修正されたプランを用いて、プラン作成学習モデルに再学習させる。

サーバシステムは、プランで使用するマニュアル情報を抽出する。
ウェアラブル端末は、サーバシステムが抽出したマニュアル情報を表示する。

サーバシステムは、ヒアリングシート及びプランからマニュアル情報を抽出するように学習された学習済みのマニュアル情報抽出モデルを有する人工知能を用いて、プランで使用するマニュアル情報を抽出する。

後方支援側端末は、サービス提供者に対する指導を踏まえて、サーバシステムが抽出したプランで使用するマニュアル情報に対して、修正及び／又は追加を行った指導情報をサーバシステムに送信する。
サーバシステムは、ヒアリングシート、プラン、及び指導情報に基づいて、マニュアル情報抽出モデルに再学習させる。

指導情報に基づいて、データベースを前処理した上で、サーバシステムは、再学習を行う。

前処理は、指導情報がデータベースに蓄積されていないマニュアル情報であった場合に、データベースに新たなマニュアル情報を追加する処理である。

マニュアル情報は、サービス受給者の属性と紐付いてデータベース化されている。

サービス提供システムは、サービス受給者のバイタル情報を取得するためのバイタル情報取得端末をさらに備える。
サーバシステムは、バイタル情報取得端末からのバイタル情報を保存する。

サーバシステムは、保存されているバイタル情報が適切であるか否かを判断し、適切でない場合、後方支援側端末に対して、プラン又はマニュアル情報を修正するように指示する。

サービス提供システムは、サービス受給者が使用するユーザ端末をさらに備える。
サービス受給者は、ユーザ端末を使用して、現実空間、オンライン、又はメタバース空間でのサービスの提供を選択することが可能となっている。

サービス提供システムは、メタバース空間用システムをさらに備える。
メタバース空間でのサービスの提供が選択された場合、サービス受給者は、メタバース空間内で、サービスの提供を受けることが可能となっている。

オンライン又はメタバース空間でのサービスのマニュアル情報についても、データベースに蓄積されている。

マニュアル情報には、サービスの提供に用いられる機器を使用するためのマニュアル情報が含まれており、後方支援者として、機器の専門家が含まれている。

また、本発明は、少なくとも１つのサーバシステムと、少なくとも１つのサービス受給者側システムと、少なくとも１つの後方支援側端末とを備えるサービス提供システムであって、サーバシステムは、介護、リハビリテーション、トレーニング指導、又は治療についてのサービスをサービス受給者に提供する際に使用するマニュアル情報のデータベースを蓄積しており、サービス受給者側システムは、少なくとも、頭部に装着可能なウェアラブル端末を含んでおり、ウェアラブル端末は、サーバシステムから得られたマニュアル情報を表示して、サービス受給者がマニュアル情報を閲覧しながら、サービスを受給することができるようになっており、後方支援側端末は、サービスに関する専門知識を有する後方支援者が使用する端末であり、サービスを受給しているサービス受給者に装着されたウェアラブル端末と通信可能であり、後方支援者がサービス受給者に対して、通信機能を利用して指導を行うことができるようになっていることを特徴とする。
すなわち、サービス提供者の有無に関係なく、ウェアラブル端末は、サービス受給者が使用するとしてよい。

本発明によれば、マニュアル情報がサービス提供者のウェアラブル端末に表示されることとなるので、サービス提供者は、両手があくことになるから、サービス受給者へのサービスが提供しやすくなる。そして、適宜、後方支援側端末を使用する後方支援者から、アドバイスを受けながら、サービスを提供することが可能となる。よって、経験の浅いサービス提供者であっても、質の高いサービスを提供することが可能となる。

本発明は、サービス提供者にプロが遠隔で適切な介護のやり方を指導、指示できる、あるいは医療従事者からの遠隔での診断を、代理人であるサービス提供者を使って支援するシステムとなる。サービス提供者は、経験が浅いため、事故を起こさないか心配である。技能が未熟な者の介護は、介護される側も不安に感じるし、下手な介護で身体的、精神的な負担を及ぼす危険もある。医療診断についても同様である。
本発明のシステムを使えば、両手が自由に使え、サービス提供者からの目線の画像が後方支援者である介護士や医者に伝わっているので、あたかも、後方支援者が直接サービス受給者を見ているかのような感覚で、安全に指導を行うことができる。このような安全及び安心感は、本システムの優れた点の１つである。

ヒアリングシートに基づいて、サービスの提供プランが作成されることで、適切なサービスを提供することが可能となる。

ＩＣＦに基づいた観点で、ヒアリングシートが作成されることで、サービス受給者に対して、最適なサービスの提供が可能となる。

学習済みモデルを有する人工知能を用いて、ヒアリングシートに基づいてプランを作成することで、質の高いプランを容易に作成することが可能となる。

さらに、後方支援者によって修正されたプランを人工知能に再学習させることで、学習済みモデルをさらに強化していくことが可能となる。

サーバシステムで、プランで使用するマニュアル情報を自動抽出することで、サービス提供者側システムで、マニュアル情報を選ぶ手間が省けるので、サービスの提供の質が向上する。

学習済みモデルを有する人工知能を用いて、プランに記載のサービスを提供するのに必要なマニュアル情報を抽出することで、最適なマニュアル情報の抽出が可能となる。

後方支援者がプランで使用するマニュアル情報を修正や追加した場合、その指導情報に基づいて、学習済みモデルを再学習させることで、学習モデルをさらに強化していくことが可能となる。

上記再学習に先立ち、指導情報を前処理しておけば、再学習がしやすくなる。

上記前処理の一例として、指導情報がデータベースに蓄積されていないマニュアル情報であった場合に、データベースに新たなマニュアル情報を追加することで、新たなマニュアル情報が蓄積されていくことで、データベースの内容が強化されつつ、学習済みモデルでの再学習が容易になる。

サービス受給者のバイタル情報をサーバシステムに保存することで、バイタル情報を確認しながら適切なサービスの提供が可能となる。

バイタル情報が不適切である場合、サービス内容が適切でない可能性がある。その場合、サーバシステムがプラン又はマニュアル情報を見直すように指示することで、最適なサービスが提供されることとなる。

現実空間、オンライン、又はメタバース空間でのサービスの提供を選択できるようにすれば、サービス受給者のニーズに合わせたサービスの提供が可能となる。オンラインやメタバース空間でのサービスの提供によって、生産性が向上する。

マニュアル情報に、介護に使用可能な機器を使用するためのマニュアル情報を含めて、当該機器の専門家を後方支援者とすることで、介護ロボット等を使用した介護などのサービスの提供がし易くなる。また、当該機器のメーカ側には、実際の介護ロボット等を使った現場での様子を遠隔で確認することができ、今後の開発に役立つ情報が得られることとなる。介護ロボット等の使用に対する不安感が消え、介護ロボット等を使うことによって、サービスの提供の生産性の向上が期待出来る。

また、本発明によれば、サービス受給者が後方支援者からの指導を受けながら、自ら介護やトレーニング、リハビリテーション、治療を行うセルフ介護、セルフトレーニング、セルフイハビリ、セルフ治療が可能となる。

本発明のこれら、及び他の目的、特徴、局面、効果は、添付図面と照合して、以下の詳細な説明から一層明らかになるであろう。

図１は、本発明の一実施形態に係るサービス提供システムの全体構成を示すブロック図である。 図２は、サービス提供システムにおいて、サービスの申し込みからサービスの提供に至るまでの全体の流れを示すフローチャートである。 図３は、プラン作成ＡＩプログラムを実行している場合のサーバ１の機能的構成を示すブロック図である。 図４は、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムを実行している場合のサーバ１の機能的構成を示すブロック図である。 図５は、サービス提供者によるサービス提供時のサービス提供者側システムと後方支援側端末とのやりとりを示す図である。 図６は、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムに対して、新たな学習データを学習させる際のサーバ１の機能的構成を示すブロック図である。 図７は、サーバ１でのバイタル情報のフィードバック処理を示すフローチャートである。 図８は、ユーザ端末２１からサービスの申し込みを行うときのユーザ端末２１及びサーバ１での動作を示すフローチャートである。 図９は、決済時のユーザ端末２１及びサーバ１での動作を示すフローチャートである。

図１において、サービス提供システムは、サーバ１と、サービス受給者側システム２と、少なくとも１つのサービス提供者側システム３と、少なくとも１つのサービスセンター４と、少なくとも１つの後方支援側端末５と、センター側端末６と、物品管理装置７と、メタバース空間用システム８とを備え、ネットワークを介して、それぞれを接続している。

サーバ１は、コンピュータ装置であり、格納されている全体動作プログラムを実行することで、後述の図２で説明する動作を実現することができる。サーバ１は、プラン作成ＡＩプログラム、マニュアル情報抽出ＡＩプログラム、及びマニュアル情報修正プログラムを有している。

プラン作成ＡＩプログラム及びマニュアル情報抽出ＡＩプログラムは、それぞれ、学習済みモデルを有している。

プラン作成プログラムは、学習済みモデルを利用して、サービス受給者の状況をＩＣＦ（International Classification of Functioning, Disability and Health：国際生活機能分類）に基づいてヒアリングしたヒアリングシートを基に、プランの作成を行う人工知能である。
なお、入力に用いるヒアリングシートは、ＩＣＦに基づいてヒアリングしたヒアリングシートでなくてもよい。入力に用いるヒアリングシートは、サービス受給者の健康状態や病状、介護の状態、生活習慣、生活環境などをヒアリングすることができるものであれば、ＩＣＦに基づいたものでなくてもよい。以下、単に、ヒアリングシートという。

マニュアル情報抽出ＡＩプログラムは、学習済みモデルを利用して、プランで使用するマニュアル情報の抽出を行う人工知能である。
マニュアル情報は、サービスの内容提供するためのマニュアルを示すものである。たとえば、おむつの替え方、入浴の仕方、筋トレに仕方などをマニュアル化したものである。

ただし、サービス受給者の健康状態や介護の状態によっては、同じように介護やリハビリテーション、トレーニングをすることはできない。
たとえば、脚を上げるトレーニングを例に取った場合、寝たきりの高齢者が行う脚上げのトレーニング、車椅子生活の高齢者の脚上げのトレーニング、歩行器で歩行が可能な高齢者の脚上げのトレーニングとは、異なるものとなる。
そのため、マニュアル情報は、サービス受給者の属性（たとえば、寝たきり高齢者、車椅子生活の高齢者、歩行器で歩行可能な高齢者など）に紐付けた情報となっている。

マニュアル情報修正プログラムは、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムに再学習させるためのデータを前処理するためのプログラムである。

サーバ１には、図１に示すように、ＩＣＦヒアリングシート入力結果と、仮プランと、確定プランと、マニュアル情報データベースと、確定プランで使用するマニュアル情報と、指導情報と、バイタル情報とが、保存されている。各データは、サービス受給者の識別情報と紐付いて保存されている。
なお、図示したデータ以外の情報として、例えば、サービス受給者やサービス提供者、後方支援者の個人情報など、プログラムとして、通信処理や契約処理、決済処理などの基本となるプログラムがサーバに保存されていることは言うまでもない。

サーバ１は、一台のコンピュータ装置によって実現されてもよいし、複数のコンピュータ装置によって、実現されてもよい。よって、サーバ１は、サーバシステムと呼ぶこととする。

サービス受給者側システム２は、サービス受給者（高齢者や障がい者、患者、要介護者など）側に存在するシステムであり、少なくとも、ユーザ端末２１と、バイタル情報取得端末２２とを備える。
ユーザ端末２１は、スマートフォンやタブレット端末、パソコンなどのコンピュータ装置である。
バイタル情報取得端末２２は、脈拍や心拍、血圧、血中酸素濃度など、少なくとも１つのバイタル情報を取得することができる装置であり、たとえば、スマートウォッチなどである。

サービス提供者側システム３は、サービス受給者に対して、サービスを提供する者（サービス提供者）側に存在するシステムであり、少なくとも、ウェアラブル端末３１と、サービス提供者端末３２とを備える。
ウェアラブル端末３１は、スマートグラスやヘッドマウントディスプレイなどであり、現実空間を視認しながら、視界に、画像を表示することができる頭部装着型の装置である。ウェアラブル端末３１には、通信機能が含まれており、後方支援側端末５との通信が可能である。また、ウェアラブル端末３１は、マイク及びカメラを備えており、サービス提供者の周辺の様子を撮影することが可能であり、撮影したデータを後方支援側端末５に送信することが可能である。
なお、ウェアラブル端末３１は、サービス提供者端末３２や他の通信機器を介して後方支援側端末５と通信可能となっていてもよい。

ウェアラブル端末３１に、マニュアル情報が表示される。サービス提供者は、表示されているマニュアル情報を見ながら、サービス受給者に対して、サービスを提供することができる。
また、ウェアラブル端末３１で撮影したデータが後方支援側端末５に送信され、後方支援側端末５との双方向通信によって、サービス提供者は、後方支援者から、指導を受けながら、サービス受給者に対して、サービスを提供することが可能である。

サービス提供者端末３２は、スマートフォンやタブレット端末、パソコンなどのコンピュータ装置である。サービス提供者は、サービス提供者端末３２を利用して、適宜必要な情報処理を実行させる。

サービスセンター４は、サービス提供者及び後方支援者が所属するセンターである。なお、サービス提供者及び後方支援者は、サービスセンター４に所属せずに、外部の者であってもよい。
サービスセンター４は、後方支援側端末５と、センター側端末６と、物品管理装置７とを備える。
サービスセンター４は、たとえば、地域毎など、複数存在してもよい。

後方支援側端末５は、コンピュータ装置であり、サービス提供者側システム３との間で、音声や画像、テキスト情報などを双方向通信可能となっている。

センター側端末６は、コンピュータ装置であり、サーバ１が受信したサービス受給者側システム２からのサービス申し込みを受信して、自動又は手動で、適切なサービス提供者を選択して、サービス提供者側システム３に依頼することができる。
なお、センター側端末６の全ての動作は、サーバシステムが行うようにしてもよい。すなわち、サーバシステムが、受信したサービス受給者側システム２からのサービス申し込みに対して、自動又は手動で、適切なサービス提供者を選択して、サービス提供者側システム３に依頼するようにしてもよい。

考えられる変形例としては、サーバ１上に、各サービスセンター４のアカウントを作っておいて、各サービスセンターは、サーバ１にログインして、サーバ１上で、サービス提供者及び後方支援者の選定や通知を行うようにすることが考えられる。この場合、センター側端末６は、サーバ１にログインするための端末となり、サービス提供者及び後方支援者への情報送信は、サーバ１が担当することとなる。
また、ログイン端末としてのセンター側端末６も廃して、サーバ１自身がサービス提供者及び後方支援者の選定や通知を行うようにしてもよい。

物品管理装置７は、サービスの提供に必要な物品（サプリメント、医薬品、運動機器、リハビリ器具、介護用品など）の在庫及び発送を管理しており、サービス提供者端末３２及び後方支援側端末５から依頼があった場合に、必要な物品を発送するための手配を行う装置である。
なお、物品管理装置７の動作は、サーバシステムが行うようにしてもよい。
また、物品管理装置７は、サービスセンター７の外にあってもよい。

メタバース空間用システム８は、サービス受給者がサービスの内容として、メタバース空間でのトレーニングやリハビリテーションを希望した場合に、サービス受給者側システム２、サービス提供者側システム３、及び、後方支援側端末５に、トレーニングやリハビリテーションで使用することができるメタバース空間を提供することが可能なコンピュータ装置である。

たとえば、トレーニングとして、有酸素運動を行う場合、サービス受給者が近所を散歩している間に、メタバース空間用システム８は、ユーザ端末２１（又は、サービス受給者が使用する頭部装着型のウェアラブル端末）対して、サービス受給者がメタバース空間を移動しているかのような表示を行わせることができる。そのとき、サービス提供者側システム３及び後方支援側端末５も、同じメタバース空間に入って、サービス受給者に対して、アドバイスしながら、やる気を引き出すことで、無理なく、楽しみながら、トレーニングやリハビリテーションを行わせることを可能としている。また、同じメタバース空間に、他のサービス受給者も入ることができるようにしておくことで、サービス受給者同士、コミュニケーションを取りながら、トレーニングやリハビリテーションを楽しむことができ、やる気の向上につなげることができる。

図２を参照しながら、サービスの申し込みからサービスの提供までの間のサービス提供者側システムの全体の動作を説明することとする。なお、図２上に示した「※」で記載の図番は、詳細を図３以降に記載していることを意味する。

サービス提供者側システム２において、サービス受給者又はその関係者は、ユーザ端末２１を使用して、サーバ２に対して、サービスの申し込みを行う（Ｓ１）。後述の図８に示すように、サービス受給者は、現実空間でのサービスの提供、オンラインでのサービスの提供、メタバース空間でのサービスの提供のいずれかを選択することができる。
ここでは、いずれが選択されたとしても、次のＳ２以降のプランの作成に進むこととする。
ただし、オンラインやメタバース空間でのサービスの提供が選択された場合は、プランの作成に進まずに、サービス受給者が指定したサービス内容で、サービスを提供するようにしてもよい。

サーバ２は、サービス受給者へのサービスの提供を担当するサービスセンター４を選択し、当該サービスセンター４のセンター側端末６６に対して、ケアプランを作成するように指示する（Ｓ２）。
なお、サーバ２によるサービスセンター４の選択は、サービス受給者の所在地や介護の状態、希望するサービス内容などを考慮して、自動的に行われてもよいし、オペレータが手動で選択するようにしてもよい。

サーバ２からの指示を受信したセンター側端末６は、サービス受給者へのヒアリングを行うサービス提供者を選択して、サービス提供者側システム３に対して、サービス受給者へのヒアリングを行うように指示する（Ｓ３）。

選択されたサービス提供者が使用するサービス提供者側システム３に対して、ヒアリング依頼が届く（Ｓ４）。ヒアリング依頼を受領したサービス提供者は、サービス受給者の所在地に行くか、又は、オンラインを用いるかして、サービス受給者の状態をヒアリングする。
たとえば、当該ヒアリングは、ＩＣＦに基づいて、健康状態、心身機能、身体構造、活動面、参加面、環境因子、個人因子の観点から、プラス面及びマイナス面を聞き取ることで行われる。ただし、先述したように、ＩＣＦの観点以外を用いてヒアリングしてもよい。

たとえば、図３に示した７８歳女性の場合を例にとって説明する。健康状態として、変形ひざ関節症の疾患があり、ひざが痛く曲げにくい状態で、ケアを必要としていると仮定する。また、高血圧の既往歴があるとする。
この場合、健康状態には、疾病名として、変形ひざ関節症が、既往歴として、高血圧が、サービス提供者端末３２に入力される。

心身機能や身体構造をヒアリングした結果、プラス面としては、認知機能には問題がないことが分かった。マイナス面としては、右膝の可動域に制限があることが分かった。図３では、示していないが、可動域を数値で正確に計測するとよい。

活動面のヒアリングの結果、プラス面としては、食事及びトイレは自立して行うことが出来ていることが分かった。ただし、お漏らしする可能性があり、おむつを使用していることが分かったとする。マイナス面としては、つえでの移動が必要で、浴槽に浸かった入浴は困難で、シャワー浴のみであることが分かった。

参加面でのヒアリングの結果、ほとんど自宅で過ごしていることが分かった。
環境因子をヒアリングした結果、物的環境としては、自宅に階段があり、近所の交通量が多いことが分かった。人的環境としては、一人暮らしであることが分かった。
個人因子としては、７８歳女性、身長１６０ｃｍ、６８キログラム、趣味は読書であることが分かった。

サービス提供者は、このようなヒアリング結果を、サービス提供者端末３２に入力する。そして、サービス提供者端末３２は、ヒアリングシート入力結果をサーバ１に送信する（Ｓ５）。

サーバ１は、ヒアリングシート入力結果を入力として、プラン作成ＡＩプログラムを実行して、仮のケアプラン（以下、「仮プラン」という。）を作成する（Ｓ６）。

ここで、図３を参照しながら、プラン作成ＡＩプログラムの動作について説明する。
プラン作成ＡＩプログラムは、プラン作成学習済みモデルを有している。プラン作成学習済みモデルは、学習データとして、過去に作成したＩＣＦヒアリングシートを入力、過去に作成したプラン（後方支援者などのプロが過去に作成したプラン）を出力として、機械学習（ディープラーニングを含む）等によって、学習させたモデルである。
なお、ＩＣＦに基づかなくても、サービス受給者の健康状態や病状、介護の状態、生活習慣、生活環境などをヒアリングした結果を示すヒアリングシートを基に作成したプランを学習データとして用いてもよい。

ヒアリングシート入力結果（ＩＣＦを使用する場合、使用しない場合のどちらも含む）は、サービス受給者の健康状態や介護の必要性の状態、障がいの状態を的確に表したものである。そして、プランは、健康状態や介護の必要性の状態、障がいの状態に基づいて、必要な介護やリハビリテーション、トレーニング、治療などをまとめた情報である。
したがって、ヒアリングシート入力結果とプランとは、相関性を有している。
よって、学習済みモデルは、その相関性をベースに構築されたものであり、人工知能で用いる学習モデルとして活用することが可能である。

この学習モデルに、サービス提供者が作成した新しいヒアリングシート入力結果を入力することで、プラン作成ＡＩプログラムが自動的に新しいプラン（仮プラン）を作成することとなる。

図２の動作説明に戻る。Ｓ６において、作成された仮プランを、サーバ１は、サービス提供者側システム３に送信する。サービス提供者側システム３は、送信されてきた仮プランを、後方支援側端末５に送信する（Ｓ５）。
なお、サーバ１が仮プランを後方支援側端末５に直接送信してもよい。

後方支援側端末５を使用する後方支援者は、仮プランの内容をチェックして、必要な修正を加えて、本プランとして、サービス提供者側システム３に送信する（Ｓ７）。このとき、適宜、後方支援側端末５は、サーバ１にも、本プランを送信する。
サービス提供者側システム３は、受信した本プランをサービス受給者システム２に送信する（Ｓ８）。

サービス受給者（若しくはその関係者）が、受信した本プランでサービスの提供業務を契約する場合、サービス受給者システム２を用いて、電子契約及び電子決済に進む（Ｓ９）。
契約後、本プランが確定したことになる。確定した本プランを確定プランということにする。

契約及び決済が完了したら、センター側端末６は、確定プランに基づいて、サービス提供者及び後方支援者を選定して、サービス提供者及び後方支援者に対して、サービス受給者の情報を通知する（Ｓ１０）。当該選定は、専門分野に基づいて、自動又は手動で行うようにするとよい。

図３に示すように、プラン作成ＡＩプログラムが作成した仮プランは、週１回にヒップリフト及びスクワットを実行するというプランであったとする。
この仮プランを後方支援者がチェックしたところ、週３回のパテラセッティング、ヒップリフト、及びスクワット並びに週１回のひざマッサージが必要であるという判断となり、修正が加えられた。
サーバ１は、この確定プラン及びそれに対応するＩＣＦヒアリングシートを新たな学習データとして、その相関性を、プラン作成ＡＩプログラムに再学習させる。これによって、プラン作成のための学習モデルがさらに強化されていくこととなる（図２のＳ１１）。

サービス提供者側システム３及び後方支援側端末５は、選定された場合、受諾確認を行う（Ｓ１２及びＳ１３）。
なお、選定されたサービス提供者及び後方支援者は、プラン作成に関わったサービス提供者及び後方支援者と同じであってもよいし、違う者であってもよい。

次に、サーバ１は、確定プランのサービス内容で使用するマニュアル情報を、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムを利用して抽出する（Ｓ１４）。

ここで、図４を用いて、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムを実行するときのサーバ１の動作について説明する。

前提として、マニュアル情報は、例えば、介護を受ける側の属性（症状や病状、年齢など）に応じて、区々になるはずである。例えば、ひざの可動域が小さいのに難しいスクワットはできないなどの事情があるはずである。したがって、マニュアル情報は、症状や病状、年齢などの属性毎に細かく分けられている必要がある。
図４に示したように、マニュアル情報データベースには、このような属性に応じて、同じリハビリメニューや同じマッサージメニューであっても、異なるマニュアルが登録されていることとする。
なお、マニュアル情報は、介護やリハビリテーション、トレーニング、マッサージなどのサービスの仕方を説明する文字情報だけでなく、写真や動画、音声によるガイドなど、あらゆる情報で構成されており、サービス提供者の経験が浅くても、サービスが提供できるような情報で構成されている。

マニュアル情報抽出ＡＩプログラムが有するマニュアル情報抽出学習済みモデルは、学習データとして、入力をヒアリングシート及びプランとし、出力を使用するマニュアル情報（後方支援者などのプロが作成したもの）として、その相関性を学習させた学習モデルである。これらの学習は、機械学習（ディープラーニングを含む）によって行われたものである。

ヒアリングシートは、サービス受給者の属性と相関性があり、プランは使用するマニュアル情報と相関性があるわけであるから、学習モデルは、属性及びマニュアル情報との相関性を加味して、最適と判断する使用すべきマニュアル情報をマニュアル情報データベースから抽出することができる。

サーバ１は、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムに、ヒアリングシート入力結果及び確定プランを入力し、使用すべき属性に紐付いたマニュアル情報を出力として抽出することができる。図４に示した例であれば、サーバ１は、属性ａ（たとえば、「ひざ関節症」という属性）に適したパテラセッティングについてのマニュアル情報などを抽出するものとする。

なお、マニュアル情報データベースには、オンライン系のトレーニングやメタバース系のトレーニングに関するマニュアルも格納されている。サービス受給者がオンラインやメタバースでのサービス提供を希望する場合は、これらのマニュアル情報が抽出されることとなる。

図２のＳ１４でマニュアル情報が抽出されると、サーバ１は、確定プランに使用するマニュアル情報をサービス提供者側システム３及び後方支援側端末５に送信する（Ｓ１５）。サービス提供者側システム３及び後方支援側端末５は、送信されてきたマニュアル情報を受信する（Ｓ１６及びＳ１７）。
なお、サービス提供者側システム３は、ウェアラブル端末３１で直接マニュアル情報を受信して画面に表示するようにしてもよいし、サービス提供者端末３２で受信したマニュアル情報をウェアラブル端末３１に転送することで、画面に表示するようにしてもよい。

次に、サービス提供者が実際にサービス受給者の所に行ってサービスを提供するか、オンラインを利用してサービスを提供するか、若しくは、メタバース空間を利用してサービスを提供することになる。
サービスの提供中、サービス提供者は、サービス提供中の様子を、ウェアラブル端末３１に含まれるカメラやマイクで撮影する（Ｓ１８）。撮影された画像や音声は、サービス提供者の行動履歴として、サーバ１に保存されていく（Ｓ１９）。また、その行動履歴は、後方支援側端末５にも送信される。若しくは、後方支援側端末５はサーバに保存された行動履歴を閲覧することができるようになっている（Ｓ２２）。

サービス提供者は、ウェアラブル端末３１に表示されるマニュアルを見ながら、サービス受給者に対して、サービスを提供することになる。このとき、後方支援側端末５とウェアラブル端末３１（又はサービス提供者端末３２）とは、双方向通信可能となっており、サービス提供者によるサービス提供の様子は、リアルタイムに、後方支援側端末５で確認して、適宜、後方支援者がアドバイスを行うことができるようになっている（Ｓ２２）。

また、サービス受給者は、バイタル情報取得端末２２を装着している。バイタル取得端末２２は、バイタル情報を測定して、サーバ１に送信する（Ｓ２０）。なお、ユーザ端末２１を介して、サーバ１にバイタル情報が送信されてもよい。

サーバ１は、送信されてきたバイタル情報を保存する（Ｓ２１）。サービス提供者側システム３及び後方支援側端末５は、サーバ１にアクセスすることで、保存されたバイタル情報を、リアルタイム又は後で確認することができる（Ｓ２２）。

また、サービスの提供のために何らかの物品が必要であることが分かった場合は、サービス提供者側システム３及び後方支援側端末５から、物品管理装置７に対して、必要な物品を配送するように手配することが可能である。
物品が必要な場合の決済は、周知の手法を用いて、適宜実行される。

アドバイスによって、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムが抽出したマニュアル情報を修正した方がよいことが分かるかも知れない。その点を、図５を参照しながら説明する。
図５に示したように、当初、サービス提供者は、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムが抽出したマニュアル情報に基づいて、サービス受給者にサービスを提供していたとする。
その様子が、後方支援側端末５に画像及び音声として送信されている。

後方支援者がサービス受給者の様子を見た結果、パテラセッティングについての負荷がきつすぎると判断したため、回数を２セットに減らすように指導したとする。また、スクワットについては、回数を３セットに増やしたとする。さらに、ひざ裏もマッサージすべきと指導したとする。
このような指導に基づいて、サービス提供者は、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムが抽出したマニュアル情報だけでなく、後方支援者による支援を受けながら、サービス受給者に適したサービスを提供することができる。

そして、サービスの提供が終了したとする（Ｓ２３）。

後方支援者は、後方支援側端末５に、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムが抽出したマニュアル情報に対して、どのような指導を行ったかを入力し、それを指導情報として保存し（Ｓ２４）、サーバ１に送信する（Ｓ２５）。

サービス提供者側システム３は、センター側端末６に対して、サービスの提供が終了した旨を報告する（Ｓ２６）。サービス受給者は、サービス受給者側システム２を使用して、サービスの受給が終了した旨及びサービスの評価をセンター側端末６に送信する（Ｓ２７）。これによって、センター側端末６は、案件が終了したとして管理する（Ｓ２８）。

サーバ１は、後方支援側端末５から送信されてきた指導情報を保存し（Ｓ３０）、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムに再学習させる（Ｓ３１）。

図６を用いて、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムが再学習するときのサーバ１の動作について説明する。
まず、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムに再学習させるための前処理として、マニュアル情報修正プログラムが実行される。

マニュアル情報修正プログラムには、指導情報、ヒアリングシート入力結果、及び確定プランが入力される。
マニュアル情報修正プログラムは、指導結果がマニュアル情報データベースにない新たなマニュアル情報であるか否かを判断する。
新たなマニュアル情報である場合（Ｓ３０１）、マニュアル情報修正プログラムは、当該指導結果を、新たなマニュアル情報であるとして、マニュアル情報データベースに追加する（Ｓ３０２）。その際、紐付ける属性として、ヒアリングシート入力結果から抽出する。

指導結果がマニュアル情報データベースに既にある場合（Ｓ３０３）、マニュアル情報データベースから、該当する属性のマニュアル情報を取得する（Ｓ３０４）。

このようにして、新たなマニュアル情報及び／又は既存のマニュアル情報が、確定プランに対応する修正後のマニュアル情報となり（Ｓ３０５）、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムに再学習させるための前処理が完了する。

なお、上記前処理以外の前処理を行って、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムを再学習させてもよい。

サーバ１は、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムに対して、新たな学習データとして、ヒアリングシート入力結果及び確定プランを入力とし、修正後マニュアル情報を出力として、再学習させる（Ｓ３０６）。これによって、実際のサービスの提供に即したマニュアル情報が、マニュアル情報抽出学習済みモデルに反映されることとなり、マニュアル情報抽出ＡＩプログラムが強化されていくこととなる。

図２において、Ｓ３１の動作の後、サーバ１は、バイタル情報のフィードバック処理を実行する（Ｓ３２）。図７を用いて、バイタル情報のフィードバック処理について説明する。

サーバ１は、サービス受給者に対して提供したサービス内容を認識する（Ｓ４０１）。そして、サーバ１は、サービス内容の提供時のバイタル情報を認識する（Ｓ４０２）。サーバ１は、サービス提供者の行動履歴を保存しているので、サービス提供の日時とバイタル情報の日時とを照合することで、サービス提供時のバイタル情報を認識できる。

そして、サーバ１は、サービス内容の提供時のバイタル情報が適切であったか否かを判断する（Ｓ４０３）。たとえば、サーバ１は、極度に心拍や血圧が上がっていないかなどを判断する。

バイタル情報が適切であった場合は、サーバ１は、確定プラン又はマニュアル情報をそのまま維持する判断する（Ｓ４０４）。
バイタル情報が適切でなかった場合、サーバ１は、確定プラン又はマニュアル情報を検討し直すように、後方支援側端末５に指示する（Ｓ４０５）。

なお、上記したバイタル情報のフィードバック処理は、一例に過ぎず、他の処理であってもよいし、フィードバック処理に人工知能を利用してもよい。

次に、図８を参照しながら、サービス受給者側システム２からのサービスの申し込み時の流れについて説明する。図８に示す動作は、サーバ１とユーザ端末２１との間の通信によって実現されており、専用のアプリを用いて実現されてもよいし、ＷＥＢアプリを用いてされてもよい。

まず、ユーザ端末２１にサービスの申し込みを開始する画面が表示される（Ｓ５０１）。次に、ユーザ端末２１に個人情報の入力画面が表示される（Ｓ５０２）。サービス受給者（又はその関係者）は、個人情報を入力する。次に、希望するサービスの種別を選択する画面が表示される（Ｓ５０３）。種別とは、介護系なのか、リハビリ系なのか、トレーニング系なのかなどを意味する。サービス受給者（又はその関係者）は、種別を選択する。

次に、ユーザ端末２１に、問診表の入力画面が表示される（Ｓ５０４）。サービス受給者（又はその関係者）は、問診表に入力する。

次に、ユーザ端末２１に、現実空間（リアル）でのサービスの提供を希望か、バーチャルでのサービスの提供を希望かの選択画面が表示される（Ｓ５０５）。サービス受給者（又はその関係者）は、選択する。

バーチャルでのサービスの提供が選択された場合、ユーザ端末２１に、オンラインでの指導か、メタバースの利用かを選択する画面が表示される（Ｓ５０６）。サービス受給者（又はその関係者）は、選択する。

その後、どのコースを選択した場合でも、今後の流れの説明（Ｓ５０７）、プラン作成のためのヒアリング日の予約画面（Ｓ５０８）、申し込み完了画面（Ｓ５０９）が表示されて、サービスの申し込みが完了する。

なお、リアル、オンライン、メタバースの選択は、後からも変更することが可能である。

次に、図９を参照しながら、契約及び決済処理について説明する。
サービス提供者側システム３から本プランが提示され（Ｓ６０１）、ユーザ端末２１は本プランを受信する（Ｓ６０２）。合せて、サーバ１も本プランを受信して、本プランのサービス内容を把握して、価格を自動計算する（Ｓ６０３）。サーバ１は、計算した価格から見積書を作成し、ユーザ端末２１、サービス提供者側システム３、及びセンター側端末６に送信する（Ｓ６０４）。

なお、見積は、単発の依頼だけでなく、毎月支払のサブスクリプションなどの見積であってもよい。
たとえば、サブスクリプションの契約をした場合は、毎月一定額に達するまでのサービスは、サブスクリプション契約の範囲内で利用できるようにするとよい。
このとき、サーバ１は、サービス受給者が毎月どのサービスを受給したかをカウントしておき、一定額を超えた場合に、追加費用をサービス受給者に請求するようにするとよい。

サーバ１は、契約フォームを作成して、ユーザ端末２１に送信する（Ｓ６０５）。

ユーザ端末２１は、見積書を受信し（Ｓ６０６）、契約フォームを受信する（Ｓ６０７）。見積額に同意する場合は、サービス受給者（又はその関係者）は、ユーザ端末２１を利用して契約フォームへの入力を行い（Ｓ６０８）、サーバ１へ送信する（Ｓ６０９）。
契約フォームの送受信については、周知のあらゆる手段を用いることが出来るものとする。

契約フォームへの入力結果を受信したサーバ１は、ユーザ端末２１を決済画面に誘導する（Ｓ６１０）。ユーザ端末２１で決済情報が入力されたら（Ｓ６１１）、決済処理が完了する（Ｓ６１２）。
決済処理としては、周知のあらゆる手段を用いることが出来るものとする。

（他の実施形態１）
現在、世界中で様々な介護を支援するロボットが開発されている。これらは、介護者の身体的負担を解決するものや被介護者の活動を支援するものである。
日本政府の支援による国家プロジェクトの参考例を以下に示す。
https://robotcare.jp/jp/home/index

これらを使用すれば、介護の未熟者であってもプロ並みの介護をすることが可能になる。
しかし、ロボット技術を利活用する介護やリハビリは、これまでの介護教育や理学療法士、作業療法士などの教育ではあまり教えられていない。
そのため、いくら家電商品のようにボタンを押せば自動的に介護やリハビリを支援するロボットであっても、人体に接触するロボットであるため、間違った使い方をしないように指導をしながら作動させないと安全で安心な作業をすることは困難である。

そのため、先述した本発明の実施形態に示したような遠隔による指導に、ロボットや各種機器の利用方法などの指導を含めるようにすれば、素人でもプロ並みの介護やリハビリができるようになる。介護を支援する機器を開発したメーカの指導員（「後方支援者」となる。）が、その機器を正しく使えるように後方から支援をすることも考えられる。

このような後方支援者は、現場に行かなくても、たとえば、メーカのオフィスや指導員の自宅など、遠隔から指導できるわけであるから、指導の生産性も向上するはずである。

従来、介護のプロであっても介護ロボットやICTの機器などを使用して、腰の負担軽減や作業効率向上などを実現したいと考えても、これらの機器がメカトロ製品であるため、動作しなくなったときなどトラブルが起きたときにどうしたらよいのか判断ができず、その不安感から、使いたくても使うのが怖いという状況で普及が進んでいなかった。
それを後方から支援をしながら使えば、この不安を解消できる。

また、サービス提供員とメーカの指導者とを直接つなげることで、メーカ側が想定していなかった使い方やそれによって発生するトラブルが明確になる。その結果、ロボット介護機器などを使った新しい介護やリハビリをする時のノウハウがデータとして蓄積される。リスクアセスメントに関わる貴重なデータが得られる。このデータをこれまで蓄積することができなかったが、本発明を使えば、プロの暗黙知などをデジタルデータとして、見える形で、蓄積していくことが出来る。

以上を踏まえて、本発明の他の実施形態として、プランに、介護用の機器、リハビリテーション用の機器、トレーニング用の機器、又は治療用の機器を使用することも含めることとする。そして、これらの機器を使用して行うサービスも、プランに含まれることする。そのため、マニュアル情報には、これらの機器を使用するマニュアル情報も含まれることとする。
そして、後方支援者として、機器の専門家（メーカの指導者や技術者や、IT技術者、電気技術者、機械技術者など）を含めることとにする。

そして、先述した実施形態と同様に、ウェアラブル端末及び介護ロボット等を使って、サービス提供員がマニュアル情報を見ながら、サービスを提供し、適宜、後方支援者が、サービス提供者に対して、支援装置の使用方法を指導する。実際のサービス提供員の動きに合わせて、後方支援者が指導情報としてマニュアル情報を改訂していくことで、実際の現場に即した機器の利用方法が蓄積されていくことになるのである。

（他の実施形態２）
上記したこれらの実施形態においては、サービス提供者がウェアラブル端末を用いて、後方支援者からの指導を受けながら、サービスを提供するシステムについて説明した。
本システムの他の活用例として、たとえば、サービス提供者の有無に関係なく、サービス受給者が、ウェアラブル端末を装着して、後方支援者の指導を受けながら、介護用の機器、リハビリテーション用の機器、トレーニング用の機器、又は治療用の機器などを、自ら使用するようにしてもよい。
すなわち、本発明の他の実施形態２は、少なくとも１つのサーバシステムと、少なくとも１つのサービス受給者側システムと、少なくとも１つの後方支援側端末とを備えるサービス提供システムである。
サーバシステムは、介護、リハビリテーション、トレーニング指導、又は治療についてのサービスをサービス受給者に提供する際に使用するマニュアル情報のデータベースを蓄積している。
サービス受給者側システムは、少なくとも、頭部に装着可能なウェアラブル端末を含んでいる。
ウェアラブル端末は、サーバシステムから得られたマニュアル情報を表示して、サービス受給者がマニュアル情報を閲覧しながら、サービスを受給することができるようになっている。
後方支援側端末は、サービスに関する専門知識を有する後方支援者が使用する端末であり、サービスを受給しているサービス受給者に装着されたウェアラブル端末と通信可能であり、後方支援者がサービス受給者に対して、通信機能を利用して指導を行うことができるようになっている。
これによって、サービス受給者が、直接、後方支援者からの指導を受けながら、サービスの提供を受けるための機器を適切に使用して、自ら、リハビリテーションやトレーニング、介護ロボット、治療機器などを使ってのセルフリハビリ、セルフトレーニング、セルフ介護、セルフ治療が可能となるのである。
他の実施形態２は、人材不足解消及び介護ロボット等の普及に貢献すると期待できる。

（他の実施形態３）
また、サービス提供者は、サービス受給者の家族や家政婦、友人、近所の人などであってもよい。そのような場合、サービス提供者に対価を支払うことが必要でない場合もある。
サービス提供員を、プロ以外の者以外に、家族や友人などに広げることで、本発明は、サービス提供のための人材不足をさらに解消することが期待できる。

以上、本発明を詳細に説明してきたが、前述の説明はあらゆる点において本発明の例示にすぎず、その範囲を限定しようとするものではない。本発明の範囲を逸脱することなく種々の改良や変形を行うことができることは言うまでもない。本明細書に開示されている発明の構成要件は、それぞれ独立に単独した発明として成立するものとする。各構成要件をあらゆる組み合わせ方法で組み合わせた発明も、本発明に含まれることとする。

本発明は、サービス提供システムであり、産業上利用可能である。

１ サーバ
２ サービス受給者側システム
２１ ユーザ端末
２２ バイタル情報取得端末
３ サービス提供者側システム
３１ ウェアラブル端末
３２ サービス提供者端末
４ サービスセンター
５ 後方支援側端末
６ センター側端末
７ 物品管理装置

Claims (16)

1. 少なくとも１つのサーバシステムと、少なくとも１つのサービス提供者側システムと、少なくとも１つの後方支援側端末とを備えるサービス提供システムであって、
   前記サーバシステムは、介護、リハビリテーション、トレーニング指導、又は治療についてのサービスをサービス受給者に提供する際に使用するマニュアル情報のデータベースを蓄積しており、
   前記サービス提供者側システムは、少なくとも、頭部に装着可能なウェアラブル端末を含んでおり、
   前記ウェアラブル端末は、前記サーバシステムから得られた前記マニュアル情報を表示して、サービス提供者が前記マニュアル情報を閲覧しながら、前記サービス受給者に対して、前記サービスを提供することができるようになっており、
   前記後方支援側端末は、前記サービスに関する専門知識を有する後方支援者が使用する端末であり、前記サービスを提供している前記サービス提供者に装着された前記ウェアラブル端末と通信可能であり、前記後方支援者が前記サービス提供者に対して、通信機能を利用して指導を行うことができるようになっており、
   前記サービス提供者側システムは、前記サービス受給者の状態をヒアリングした結果を示すヒアリングシートを、前記サーバシステムに送信し、
   前記サーバシステムは、前記サービス提供者側システムから送信されてきた前記ヒアリングシートに基づいて、前記サービスを提供するためのプランを作成することを特徴とする、サービス提供システム。
2. 前記ヒアリングシートは、ＩＣＦ（International Classification of Functioning, Disability and Health）に基づいた観点で作成されることを特徴とする、請求項１に記載のサービス提供者側システム。
3. 前記サーバシステムは、前記ヒアリングシートから前記プランを作成するように学習された学習済みのプラン作成学習モデルを有する人工知能を用いて、前記プランを作成することを特徴とする、請求項１に記載のサービス提供システム。
4. 前記後方支援側端末は、前記後方支援者によって修正された前記プランを前記サーバシステムに送信し、
   前記サーバシステムは、前記ヒアリングシート及び前記修正された前記プランを用いて、前記プラン作成学習モデルに再学習させることを特徴とする、請求項３に記載のサービス提供システム。
5. 前記サーバシステムは、前記プランで使用する前記マニュアル情報を抽出し、
   前記ウェアラブル端末は、前記サーバシステムが抽出した前記マニュアル情報を表示することを特徴とする、請求項１に記載のサービス提供システム。
6. 前記サーバシステムは、前記ヒアリングシート及び前記プランから前記マニュアル情報を抽出するように学習された学習済みのマニュアル情報抽出モデルを有する人工知能を用いて、前記プランで使用する前記マニュアル情報を抽出することを特徴とする、請求項５に記載のサービス提供システム。
7. 前記後方支援側端末は、前記サービス提供者に対する指導を踏まえて、前記サーバシステムが抽出した前記プランで使用する前記マニュアル情報に対して、修正及び／又は追加を行った指導情報を前記サーバシステムに送信し、
   前記サーバシステムは、前記ヒアリングシート、前記プラン、及び前記指導情報に基づいて、前記マニュアル情報抽出モデルに再学習させることを特徴とする、請求項６に記載のサービス提供システム。
8. 前記指導情報に基づいて、前記データベースを前処理した上で、前記サーバシステムは、前記再学習を行うことを特徴とする、請求項７に記載のサービス提供システム。
9. 前記前処理は、前記指導情報が前記データベースに蓄積されていないマニュアル情報であった場合に、前記データベースに新たなマニュアル情報を追加する処理であることを特徴とする、請求項８に記載のサービス提供システム。
10. 前記マニュアル情報は、前記サービス受給者の属性と紐付いてデータベース化されていることを特徴とする、請求項１に記載のサービス提供システム。
11. 前記サービス受給者のバイタル情報を取得するためのバイタル情報取得端末をさらに備え、
    前記サーバシステムは、前記バイタル情報取得端末からの前記バイタル情報を保存することを特徴とする、請求項１に記載のサービス提供システム。
12. 前記サーバシステムは、保存されている前記バイタル情報が適切であるか否かを判断し、適切でない場合、前記後方支援側端末に対して、前記プラン又は前記マニュアル情報を修正するように指示することを特徴とする、請求項１１に記載のサービス提供システム。
13. 前記サービス受給者が使用するユーザ端末をさらに備え、
    前記サービス受給者は、前記ユーザ端末を使用して、現実空間、オンライン、又はメタバース空間でのサービスの提供を選択することが可能となっていることを特徴とする、請求項１に記載のサービス提供システム。
14. メタバース空間用システムをさらに備え、
    前記メタバース空間でのサービスの提供が選択された場合、前記サービス受給者は、前記メタバース空間内で、サービスの提供を受けることが可能となっていることを特徴とする、請求項１３に記載のサービス提供システム。
15. 前記オンライン又は前記メタバース空間でのサービスのマニュアル情報についても、前記データベースに蓄積されていることを特徴とする、請求項１４に記載のサービス提供システム。
16. 前記マニュアル情報には、前記サービスの提供に用いられる機器を使用するためのマニュアル情報が含まれており、
    前記後方支援者として、前記機器の専門家が含まれていることを特徴とする、請求項１に記載のサービス提供システム。