ベッドサイドに置くだけ！業界初※ミリ波レーダー活用の「AI離床センサー」の提供開始

～危険度に応じた離床状態をエッジ単体で検知。ナースコールやBluetooth/Wi-Fi通知と連携可能。CareTEX東京’25でデモ展示～

株式会社QuantumCore

2025年1月29日 09時56分

　フル機能のエッジAIを提供する株式会社QuantumCore（本社：東京都品川区、代表取締役：秋吉信吾、以下「当社」）は、当社のミリ波レーダー活用ソリューション「RDQore」をベースに、介護領域向けの新製品「AI離床センサー」の提供およびOEM提供を開始いたしました。本製品は、ベッドサイドに設置するだけで“寝ている／起き上がる／ベッドを離れる”といった動作をエッジ単体でリアルタイムに検知し、既存のナースコールやBluetooth・Wi-Fiを通じて即座に通知が可能です。すでに介護見守りシステム事業者1社へのOEM提供を開始しており、実際の設備導入検証を進めております。

　さらに本製品を含む関連ソリューションのデモを、2025年2月3日～5日に東京ビッグサイトで開催されるCareTEX東京’25（公式サイト）にて出展いたします。実際の検知精度や運用イメージをその場でご体験いただけますので、ぜひブースまでお越しください。

開発背景と概要

　当社は従来より、ミリ波レーダーや超音波など各種電波系センサーと自社開発のリザバーコンピューティング(Reservoir Computing)技術を組み合わせた非接触センサーソリューション「RDQore」を提供してまいりました。カメラを使用しないためプライバシーリスクを軽減でき、また接触センサー不要のため衛生面でもメリットがあります。

　今回リリースした「AI離床センサー」は、介護施設や在宅医療等における“見守り負荷軽減”を目指した製品です。小型デバイスをベッド周辺に置くだけで、高齢者や要介護者がベッドから起き上がる前の動きや、離床した後の行動をリアルタイムに検知できるため、転倒リスクの低減や迅速なケア対応にお役立ていただけます。なお、従来のナースコールシステムとの連携だけでなく、BluetoothやWi-Fi経由でスタッフのスマートフォンへ通知することも可能です。

AI離床センサーの特長

ベッドサイド設置のみ・エッジ単体で離床検知

60GHzミリ波レーダー活用の小型デバイスを置くだけで導入OK。

カメラ不要・非接触で、プライバシーや衛生面の懸念を大幅に低減。
多様な離床パターンを判定・リスク通知

寝た状態、上体を起こした状態、完全にベッドを離れた状態などを区別し、

危険度の高いタイミングでスタッフへ優先通知。転倒防止や事故の未然防止に貢献。
既存ナースコール・Bluetooth/Wi-Fi連携

従来のナースコール設備に加え、スマートフォン等へのプッシュ通知にも対応可能。

突発的な離床に対しても速やかに駆け付けが可能。

※こちらはシステムに応じたカスタム開発となります。
OEM提供に対応

すでに1社へOEM提供し、施設での検証を実施中。

各種介護見守りシステムに統合しやすい形での提供が可能。
独自AI「Qoreシリーズ」ベースの高精度化

レザバーコンピューティング技術と前処理アルゴリズム「Qore Pre-Processor」により、

電波センサーのマルチパス由来のノイズ問題を抑制。多様な環境下でも高精度を実現。

CareTEX東京’25でのデモ展示

開催日時：2025年2月3日～5日
会場：東京ビッグサイト
展示内容：AI離床センサーの実機デモ
詳細：CareTEX東京’25 公式サイト

　本デモでは実際のベッドサイドを模した環境を再現し、どのように離床動作を検知しているかを体験いただけます。また、見守りサービス事業者向けにOEM提供のご相談も承りますので、ご興味のある企業様はぜひご来場ください。

今後の展望

　当社では、リザバーコンピューティング(Reservoir Computing)に基づく「Qoreシリーズ」をさらなる応用領域へ拡張し、セキュリティやヘルスケア、産業用途などさまざまな現場での「非接触・リアルタイム学習」を推進してまいります。今後もエッジAIの性能向上・効率化を追求しながら、介護・福祉現場の課題解決につながるソリューション開発を加速いたします。

株式会社QuantumCoreについて

　当社はリザバーコンピューティング(Reservoir Computing)の研究で著名な東京大学・池上高志教授と公立はこだて未来大学・香取勇一教授をリサーチアドバイザとして迎え、「少量データ」を「エッジ上」で「リアルタイム学習」できる多変量時系列処理ソリューション「Qoreシリーズ」を開発・提供しています。ビッグデータありきの作りきりモデルではなく、環境や個人に合わせて柔軟に学習・適応するAIを実装することで、プライバシーや設備運用上の制約が大きい現場にも新たな可能性をもたらします。