介護老人施設（以下，総称して施設）利用者の多くは，車椅子を日常の移動手段もしくは生活を営む上での中心の場としている１）2）．しかし，使用されている車椅子の多くは，病院等での一時的搬送を目的としたものであり座位機能を有していない．更には，国内車椅子の多くが欧米人の体格に準じたJIS規格により製造されているため，小柄な日本人高齢者には大き過ぎ，身体機能の低下はもとより生活全般に様々な課題が生じている．こうした問題解決を目的に，多職種他機関連携により個々の利用者に車椅子を適合させ生活改善を行う車椅子適合支援（以下，適合支援）行ってきた3）．適合支援を通した適切な車椅子の提供は，利用者の心身機能・活動参加の改善，更には介護負担の軽減に繋がることが調査・研究からも明らかとなった4）．中でも施設スタッフ間での連携力及び知識の向上，評価にもとづく正しい利用者理解，生活モデルとしての人と環境の相互作用からの支援の実施等は，ケア全体に与える大きな効果といえる．一方で，適合支援を行うためには，個々に利用者の車椅子座位姿勢に関する身体寸法計測を行う必要がある．身体寸法計測は，解剖学的特徴点をランドマークとし，ランドマーク間の長さ，もしくはランドマークから座面や床面までの長さを測る必要があり，必要なランドマークを触診するスキルが支援者に求められる．しかし，多くの施設職員は，計測に必要な解剖学的ランドマークの把握が難しく，施設職員を中心とした施設内での実施には課題が残されている．そこで, 本研究では上記支援として人工知能に着目し, 深層学習を用いた姿勢推定モデルによるランドマーク検出の可能性について実験を通して明らかにすることを目的とする．
