@article{oai:fukuchiyama.repo.nii.ac.jp:00000373,
 author = {神谷, 達夫 and 岡本, 悦司 and 奥村, 貴史 and Kamitani, Tatsuo and Okamoto, Etsuji},
 issue = {1},
 journal = {福知山公立大学研究紀要},
 month = {Mar},
 note = {保健医療福祉行政においては、データの収集･整理･分析に膨大な手作業が発生しており、その解決が望まれる。その解決のためには、近年著しく発展した機械学習等の人工知能(AI)
技術の応用による効率化が期待されるが、行政内部の業務は一般に公開されておらず、効率化の検討が進んでいない。
本論文では、介護保険の要介護認定業務における認定審査会による二次判定作業に着目し、ケーススタディとして、認定審査会の二次判定作業に機械学習を活用することで業務効率化
の可能性を検討した。その結果，簡単なテキストマイニングの手法と機械学習アルゴリズムの1つであるロジス
ティック回帰分析のモデルを作成することができ、要介護認定における認定審査会の業務を効率化できる見通しができた。
本研究で用いた処理方法は、現在のコンピューター環境においては、容易に実現できる方法であり、この方法を普及させることにより、AIを用いて介護保険を効率化することができ
ると期待される。, 2},
 pages = {19--26},
 title = {要介護認定における機械学習技術の活用},
 volume = {4},
 year = {2020},
 yomi = {カミタニ, タツオ and オカモト, エツジ}
}