Care information is often delivered in dense formats at fixed times, making it difficult for patients to access when needed and increasing the burden on nurses.We propose Suzume-chan, a small “pet-like” plush agent that acts as an embodied information hub. Patients can ask questions or receive reminders through natural conversation without operating devices, while nurses gain concise, relevant records. The system runs on a local network using speech recognition, a language model, retrieval, and speech synthesis. A proof-of-concept workshop highlighted embodiment, response latency, and trust as key factors for clinical use.
医療・介護における情報提供は、決まった時間にまとめて行われることが多く、患者が必要なときにアクセスしづらい一方で、看護師の負担増にもつながっています。本研究では、身体性を持つ情報ハブとして、小型のぬいぐるみ型エージェント「Suzume-chan」を提案します。患者はデバイス操作なしに会話で説明やリマインドを受けられ、看護師は簡潔で有用な記録を得ることができます。
本システムは音声認識・言語モデル・検索・音声合成をローカル環境で統合しています。検証ワークショップからは、身体性・応答遅延・信頼性が臨床応用の鍵であることが示されました。
