木曜16時、週2回の訪問リハの終わりに、脳卒中後の70代の患者さんがこう言ったとします。「先生が来る日は動くんだけどね」。あなたは40分の介入を終えて玄関を出る。次に会うのは4日後です。その間、患者さんが何歩歩いたのか、麻痺側の手をどれだけ使ったのか、座りっぱなしの時間が何時間だったのか——あなたは何も知りません。次回の訪問で「調子はどうでしたか」と尋ね、「まあまあかな」という答えから推測するだけです。私たちが設計しているのはリハビリテーションのごく一部で、残りの生活時間は完全なブラックボックスになっています。一方で患者さんの手首には、家族が買ったスマートウォッチが巻かれていたりする。あの小さな箱の中には、あなたが知らない4日分の答えがすでに記録されているかもしれません。
ウェアラブルセンサと機械学習（AI）の組み合わせは、この「介入していない時間」を臨床の視野に入れる技術として、この10年で研究が急速に蓄積しました。歩数や活動量を測るだけなら万歩計の延長ですが、現在の研究はその先——センサデータから機能スコアを推定する、自主トレの実施を自動判別する、装着型デバイスのフィードバックで実生活の活動量そのものを増やす——まで進んでいます。この記事では「ウェアラブル リハビリ 在宅」「活動量計 AI モニタリング」を調べているセラピストに向けて、①在宅リハの盲点の構造、②実在論文6本の個別レビュー、③歩数・活動量・座位時間という数値の読み方、④「処方」としての遠隔モニタリング設計、⑤患者への説明と同意、⑥限界、の順に整理します。先に要約すれば、ウェアラブル×AIは「測れること」の検証をほぼ終え、「測った数字で行動と結果を変えられるか」の検証段階に入っており、選び方と使い方を設計すれば訪問・外来の在宅支援にすでに組み込める水準にあります。
なお、カメラ映像から動作を解析するAIはスマホ動画×AI動作分析の記事で、転倒リスク予測モデルはAI転倒予測の記事で扱っています。本記事は「身体に着けるセンサで、生活の中の活動を連続的に測る」技術に焦点を絞ります。
在宅リハの盲点——介入時間外の「23時間」問題
入院リハには古くから「23時間問題」という言い回しがあります。1日に療法士が関われるのはせいぜい1〜3時間で、残りの21〜23時間の過ごし方が回復を左右するのに、そこは誰も設計していない——という問題意識です。在宅ではこの構造がさらに極端になります。週2回・40分の訪問リハなら、介入時間は1週間168時間のうち約1.3時間、全体の1%未満です。残りの99%で患者さんがどれだけ動いたかを、私たちは本人の記憶と印象——「まあまあ動いた」「あんまり歩けなかった」——で把握してきました。
この自己報告への依存には、よく知られた2つの歪みがあります。第1に思い出せない。高齢者に1週間の活動を正確に再構成してもらうのは記憶の課題として過酷で、印象のよい日・悪い日に引っ張られます。第2に盛られる。療法士に悪く思われたくない気持ちは自然なもので、自主トレの実施日数は多めに申告されがちです。後述するBoyerらの研究グループの検証では、自主トレ日誌はセンサ実測より平均約1日分多く実施を報告していました。悪意ではなく、人間の記憶と対人関係の仕様です。
ウェアラブル×AIが変えるのは、まさにここです。手首や体幹のセンサは、介入時間外の活動を本人の記憶を経由せずに記録します。そして機械学習は、加速度の生データを「歩数」「活動時間」「実施した運動の種類」「機能レベルの推定値」という臨床で使える言葉に翻訳します。介入の1%で残りの99%を変えるのがリハビリテーションの本質だとすれば、その99%が見えるようになることの意味は小さくありません。ただし「見える」と「変わる」は別問題です。そこで次に、何がどこまで実証されているのかを論文で確認します。
論文の選び方——選定基準の明示
本記事の6本は次の基準で選びました。①PubMed（E-utilities API）で書誌情報とアブストラクトを取得し、記事中の数値を原文と照合できた実在論文であること。②ランダム化比較試験（RCT）・システマティックレビュー（SR）・メタアナリシスを優先し、発表年は直近5年（2021〜2025年）を中心に、領域の土台となる大規模RCT等は2019年まで許容したこと。③「在宅・遠隔」「装着型センサ」「機械学習」のいずれか複数に直接関わること。④「遠隔リハの効果」「センサからの機能推定」「計測の妥当性」「数値の解釈基準」「行動変容」「アドヒアランス検出」と論点が分散するよう選んだこと。⑤当サイト既刊のAI記事（スマホ動作分析・AI転倒予測ほか）で扱った文献と重複しないこと。各論文には「研究の限界」を必ず1文添えます。
エビデンスレビュー——実在論文6本を1本ずつ読む
論文1：Cramer et al. 2019（JAMA Neurology）——在宅遠隔リハは外来リハに劣らなかった
何を調べたか。 脳卒中後4〜36週で上肢麻痺のある124名を、在宅の遠隔リハビリテーション（テレビ電話指導＋ゲーム型課題）群と、従来の外来通院リハ群にランダム割付した米国11施設の評価者盲検・非劣性RCTです。両群とも70分×36回と、量・強度・頻度を完全に揃えたうえで「届け方」だけを比較しました。
何が分かったか。 上肢機能（Fugl-Meyer評価）の改善は外来群8.36点・在宅遠隔群7.86点で、共変量調整後の群間差は0.06点（95%CI −2.14〜2.26）。非劣性マージン2.47点を下回り、遠隔リハは外来リハに劣らないことが示されました。注目すべきはアドヒアランスで、36回のセッションのうち実施率は外来群93.3%に対し在宅遠隔群98.3%。通院の負担がない分、むしろ在宅のほうが「サボらなかった」のです。
臨床でどう使うか。 遠隔モニタリングを組み込んだ在宅リハ全体の土台となる研究です。「家で機器を使ってやるリハは、通ってやるリハの劣化版ではないか」という患者・家族・同僚の疑念に対し、量を揃えれば効果は劣らずアドヒアランスはむしろ高い、というRCTの根拠で答えられます。移動困難・交通手段・介護者の送迎負担で通院頻度を確保できない患者ほど、この選択肢の意味は大きくなります。
研究の限界。 対象は一定の上肢機能が残る亜急性期〜生活期の脳卒中患者に限られ、また療法士が遠隔で毎回関与する設計のため、機器だけを渡す「無人の在宅リハ」の効果を保証するものではありません。
論文2：Adans-Dester et al. 2020（npj Digital Medicine）——センサ×機械学習は臨床スコアを推定できる
何を調べたか。 ハーバード大学関連リハ病院のグループが、脳卒中・外傷性脳損傷の患者に装着型センサを着けて機能課題を実施してもらい、そのデータから機械学習で臨床スコア（上肢の機能障害の重症度と動作の質）を推定できるかを検証した研究です。
何が分かったか。 センサ由来の推定スコアは療法士の採点と強く一致し、決定係数は機能障害の重症度で0.86、動作の質で0.79でした。著者らはこれを「精密リハビリテーション（precision rehabilitation）」——回復軌道を追跡し、個々の患者に介入を最適化する枠組み——の基盤技術と位置づけています。
臨床でどう使うか。 「歩数計の先」を示す研究です。ウェアラブルの価値は活動量の合計だけでなく、評価そのものを生活の中へ拡張できる可能性にあります。訪問のたびに数分かけて評価スケールを取る代わりに、センサデータから重症度の推移を連続的に推定できれば、「先週より良くなっているか」への答えが毎日得られる。まだ研究段階の技術ですが、モニタリングの将来像として押さえておく価値があります。
研究の限界。 推定の学習・検証は管理された条件下の機能課題で行われており、自由生活下のデータから同じ精度でスコアを推定できることを示したものではありません。
論文3：Peters et al. 2021（Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation）——脳卒中後の歩行・活動計測、何がどこまで測れているか
何を調べたか。 脳卒中後の歩行とモビリティの評価にウェアラブル技術がどう使われてきたかを、直近10年の文献354本から基準を満たした13研究に絞って整理したシステマティックレビューです。
何が分かったか。 使用機器は加速度計・活動量モニタ・圧センサが中心で、測定項目は歩行速度・ケイデンス（歩行率）・歩数・活動時間が主流でした。重要な指摘は2つ。研究の多くが病院内・入院環境で行われ、在宅・地域での検証が乏しいこと。そして妥当性・信頼性の指標を報告した研究は13本中4本にとどまり、結果もまちまちだったことです。
臨床でどう使うか。 「市販の活動量計の数字をどこまで信じてよいか」への、誠実な答えを与えてくれる論文です。すなわち——歩数や活動時間という粗い指標は実用水準にあるが、片麻痺歩行のような非定型歩行では、健常者向けに校正された機器の精度は保証されない。ゆっくりした歩行や足の引きずりは歩数の過小カウントを招きます。だからこそ後述するとおり、絶対値ではなく同一患者内の変化で読む運用が原則になります。
研究の限界。 対象13研究は機器・環境・指標が不均一で統合解析はできておらず、特定の市販機器の精度を推奨・保証するものではありません。
論文4：Paluch et al. 2022（The Lancet Public Health）——「1日1万歩」の科学的な相場を示したメタアナリシス
何を調べたか。 15の国際コホート・成人47,471名の個人データを統合し、1日の歩数と全死亡リスクの用量反応関係を検証したメタアナリシスです（追跡中央値7.1年、死亡3,013件）。
何が分かったか。 歩数が最も少ない群（中央値3,553歩）と比べ、死亡ハザード比は第2四分位（5,801歩）で0.60、第3四分位（7,842歩）で0.55、最多群（10,901歩）で0.47。リスク低下は歩数とともに続くものの、60歳以上では1日6,000〜8,000歩、60歳未満では8,000〜10,000歩でおおむね頭打ちになりました。1万歩という通説の出所が科学でなかった一方、それに近い水準で利益が飽和することが実データで示された形です。
臨床でどう使うか。 活動量計の数字を患者と一緒に見るときの「物差し」です。2つの示唆があります。第1に、最大の利益は最少活動群が少し動くようになる区間で生じる——3,500歩の患者が5,800歩になるだけでリスクが4割下がる関連があり、「1万歩に届かないから無意味」ではまったくない。第2に、高齢患者に1万歩を課す根拠はなく、6,000歩前後という現実的な目標に科学的な後ろ盾がある。「歩数の読み方」の節で具体化します。
研究の限界。 一般成人の観察研究の統合であり因果を証明するものではなく、脳卒中や運動器疾患の患者集団での用量反応を直接示したデータではありません。
論文5：Simpson et al. 2025（Neurorehabilitation and Neural Repair）——ウェアラブルのフィードバックは実生活の麻痺手使用を増やした
何を調べたか。 発症1年以内の在宅脳卒中患者73名を、遠隔上肢プログラム「Virtual Arm Boot Camp（V-ABC）」群（36名）と待機対照群（37名）にランダム割付したカナダ6施設の評価者盲検RCTです。V-ABC群は自主トレプログラムに加え、手首装着型デバイスがリーチ・把持（reach-to-grasp）の回数を計測してフィードバックし、3週間で6回の遠隔セッションを療法士と行いました。
何が分かったか。 主要評価項目である4週後の1日あたりリーチ・把持回数は、介入群が対照群を平均368回上回りました（95%CI 6〜730、P=.046）。「訓練室での機能」ではなく「実生活で麻痺手を実際に使った回数」という、ウェアラブルでしか測れないアウトカムで効果を示した点が新しい研究です。
臨床でどう使うか。 本記事の核心に最も近いRCTです。ウェアラブルの役割が「測る」から「介入の一部になる」へ進んだことを示しています。機能が改善しても実生活で麻痺手を使わない——学習性不使用——は上肢リハの古典的な難題で、使用回数の見える化とフィードバックはそこに直接働きかけます。歩数計で歩行意欲が上がるのと同じ機序を、上肢の使用行動に適用した設計だと理解できます。
研究の限界。 73名と小規模で信頼区間の下限は効果ほぼゼロ（6回）に接しており、また運動プログラム・デバイス・療法士セッションが一体の複合介入のため、フィードバック単独の寄与は分離できません。
論文6：Boyer et al. 2025（Journal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons）——スマートウォッチ×機械学習で「自主トレを本当にやったか」が分かる
何を調べたか。 腱板障害の患者110名（解析92名）に12週間の運動療法プログラムを行い、在宅での自主トレ実施をスマートウォッチの慣性センサデータ＋機械学習（運動の検出・分類アルゴリズム）で客観計測した前向き研究です。実施量と臨床アウトカム（痛み・DASH・筋力・可動域）の関係、実施量の予測因子を検証しました。
何が分かったか。 在宅での週あたり自主トレ実施時間は、開始0〜4週の35.6±28.9分から8〜12週には28.9±25.7分へ有意に減少（P=0.023）。実施量は障害スコア・筋力・可動域の改善と有意に関連しました。一方で、腱板の完全断裂例では実施量を増やしてもアウトカムが伴わず、部分断裂・断裂なし例でのみ「やった分だけ良くなる」関係が確認されました。
臨床でどう使うか。 3つの実務的示唆があります。第1に、自主トレの実施は自己申告に頼らず機械で検出できる段階にあること（同グループの検証では日誌はセンサ実測より約1日分多く報告され、日誌の記入自体も時間とともに途絶えます）。第2に、実測してみると自主トレは1か月で2割減るのが現実で、「処方したから実施されている」という前提は成り立たないこと。第3に、実施量と改善の関係が病態によって異なる——つまりモニタリングデータは「もっとやりましょう」の一律の説得ではなく、効いていないなら処方自体を見直すための材料になることです。
研究の限界。 単一施設の観察研究で実施量は無作為化されておらず、「多く実施した人が改善した」関連から因果（実施させれば改善する）を直接結論することはできません。
数値の読み方——歩数・活動量・座位時間を臨床の言葉にする
デバイスが吐き出す数字を臨床判断に変えるには、指標ごとの「読みの作法」が必要です。
歩数——絶対値は物差し、変化はシグナル。 物差しとしては前述のPaluchらのメタアナリシスが基準になります。最少群（約3,500歩）から約5,800歩への移行で死亡リスク4割減の関連、高齢者は6,000〜8,000歩で利益が頭打ち——したがって在宅高齢患者では「今より+1,000〜2,000歩」を段階目標にし、6,000歩前後を当面の上限目安とするのが科学的に誠実な運用です。一方、日々の変化はシグナルとして読みます。数日続く急減は、疼痛増悪・体調変化・転倒後の閉じこもりのサインかもしれません。ただしPetersらのレビューが示すとおり片麻痺歩行では計数精度が保証されないため、患者間比較ではなく同一患者内の前後比較を原則にします。
活動量（中高強度活動時間）——「歩数の質」を補う指標。 同じ5,000歩でも、だらだら歩きと速歩では負荷が違います。多くの機器が出す「中高強度活動（MVPA）分」は運動処方の強度確認に使えますが、機器間の算出基準の差が大きい指標でもあります。機器をまたいだ数値比較はせず、同じ機器での週単位の傾向だけを読むのが安全です。
座位時間——「動いた」と「動かなかった」は別の軸。 朝夕30分ずつ歩いても、残り14時間座りっぱなしなら健康リスクは残ります。歩数が目標に達しているのに座位時間が長い患者には、「運動の追加」より「中断の挿入」——1時間ごとに立つ、テレビのCMで立ち上がる——が現実的な処方です。デバイスの座位アラート機能は、この処方を毎時間思い出させる自動リマインダーとして使えます。
数字を患者に見せるときの原則も1つ。数字は成績表ではなく会話の素材として出すことです。「今週は目標未達でしたね」ではなく「水曜だけ極端に少ないですが、何かありましたか」。数字が患者を責める道具になった瞬間、装着そのものが中断されます。
「処方」としての遠隔モニタリング設計——5つの決めごと
ウェアラブルを渡すことは、薬と同じく処方です。「なんとなく着けてもらう」のではなく、5つを決めてから始めます。
①目的——何のために測るか。 行動変容のフィードバックか（Simpson型）、アドヒアランス確認か（Boyer型）、状態悪化の早期検知か。目的が決まらなければ、見るべき指標も閾値も決まりません。「とりあえず全部」は、誰も見ないダッシュボードを生むだけです。
②指標と閾値——どの数字を、いくつになったら動くか。 例えば「7日間平均歩数が前週比30%以上減ったら電話する」「自主トレ検出が3日連続ゼロなら次回訪問で処方を見直す」。閾値を先に決めておくことで、モニタリングは「眺める」から「介入のトリガー」に変わります。
③負担——患者に何をどこまで求めるか。 充電の頻度、装着部位、同期の操作。高齢患者では「毎晩の充電」が最大の脱落要因になり得ます。家族の関与可否も含め、続けられる最小構成を選びます。機器は高機能である必要はなく、目的の指標が取れる最も単純な機器が正解です。
④確認の頻度と責任——誰が・いつ見るか。 毎日リアルタイムで見る体制は訪問事業所には現実的でなく、その約束は危険ですらあります（急変検知を期待させるため）。「訪問前日に1回まとめて確認する」など、体制で守れる頻度を明示し、患者にもその旨を伝えます。
⑤出口——いつやめるか。 モニタリングは永続させるものではありません。行動が習慣化した、閾値イベントが1か月なかった、本人が数字を見なくなった——などの終了条件を決めておきます。Boyerらのデータが示すとおり実施は時間とともに減衰するので、「減衰が始まる4〜8週」を重点期間とし、その後は間欠的な確認に切り替える設計が合理的です。
この5項目は、AI転倒予測の記事で述べた「モデルは臨床判断の代替ではなく入力の一つ」という原則の、モニタリング版だと言えます。数字を集める仕組みではなく、数字で判断と行動が変わる仕組みを設計するのです。
患者への説明と同意——データを預かる側の作法
生活の中の活動を連続記録することは、便利さと同じだけの説明責任を伴います。押さえるべきは4点です。
第1に、何が記録されるかを具体的に。 「活動量を測ります」ではなく、「歩いた歩数と、腕を動かした時間が、1日ごとに記録されます。会話の内容や居場所の詳細は記録されません（機器による）」。GPS搭載機器なら位置情報の扱いを必ず明示します。第2に、誰が見るかの範囲。 担当療法士だけか、事業所内で共有するか、主治医に報告するか。家族がアプリで見られる設定なら、それを本人が了解しているかを確認します。監視と支援の境界は、本人が「誰に見られるか」を統制できるかどうかで決まります。第3に、見ない時間の明示。 前節④のとおり、「毎日は見ていない」「急変の検知装置ではない」ことをはっきり伝えます。これは期待値の管理であると同時に、体調悪化時に機器へ頼らず連絡してもらうための安全教育です。第4に、やめる自由。 装着をやめても不利益がないこと、数字が悪くても叱られないことを最初に約束します。逆説的ですが、この約束こそが長期の装着継続を支えます。
臨床的な注意も1つ。データは本人の前で、本人のデータとして扱うことです。カンファレンスで「この人、全然歩いてないんですよ」と本人不在で消費されるデータ運用は、信頼を静かに壊します。数字はまず本人に返し、本人の解釈（「その週は腰が痛かった」）と合わせて初めてカルテの情報になります。
限界と注意点——この技術で「言えないこと」
- 「モニタリングすれば機能が良くなる」を直接示した大規模エビデンスはまだありません。 Simpsonらは活動量の増加を示しましたが73名の小規模で、機能・QOLの改善は主要評価項目ではありません。測ることは介入の土台であって、介入そのものではありません。
- 非定型歩行・低速歩行では計測精度が落ちます。 妥当性検証は健常者ベースが多く、片麻痺・失調・補助具使用下の歩数は過小計数され得ます（Peters 2021）。絶対値の患者間比較は避けてください。
- 自己申告との乖離は「患者の嘘」ではありません。 記憶と社会的望ましさによる系統誤差です。センサ実測を突きつけて日誌の誤りを指摘する使い方は、治療関係を損なうだけです。
- 実施量と改善の関係は病態依存です。 腱板完全断裂例のように「量を増やしても伴わない」群が存在します（Boyer 2025）。数字が伸びないとき、責めるべきは患者のやる気ではなく処方の中身かもしれません。
- 機器・アルゴリズムは動く標的です。 本記事の数値は各研究時点の機器・モデルのもので、手元の市販機器の精度を保証しません。機種変更をまたぐ数値比較もできません。
- 研究の多くは欧米の医療制度・対象者で行われています。 日本の訪問リハ・通所の制度環境、住環境での再現データはまだ乏しく、運用は各事業所の体制に合わせた慎重な読み替えが必要です。
まとめと「明日からの3ステップ」
要点を4つに圧縮します。第1に、在宅リハの介入時間は生活の1%未満で、残り99%は自己報告のブラックボックスだった——ウェアラブル×AIはここを可視化する技術です。第2に、エビデンスは揃いつつあります。量を揃えた在宅遠隔リハは外来に非劣性でアドヒアランスは98.3%（Cramer 2019）、センサ＋機械学習は臨床スコアを決定係数0.86で推定し（Adans-Dester 2020）、自主トレの実施検出は臨床運用の段階に入り（Boyer 2025）、ウェアラブルフィードバックは実生活の麻痺手使用を1日368回増やしました（Simpson 2025）。第3に、数値には物差しがあります——高齢者の歩数の利益は6,000〜8,000歩で頭打ちになり、最大の利益は最少活動群の底上げで生じます（Paluch 2022）。第4に、精度の限界（Peters 2021）ゆえに、絶対値でなく個人内変化で読み、目的・閾値・責任・出口を決めた「処方」として運用することが実装の条件です。
明日からの3ステップを提案します。
- すでに着けている患者を1人見つける。 担当患者の中でスマートウォッチや活動量計を持っている人に、次回「歩数の画面を一緒に見せてもらえますか」と頼んでください。機器の新規導入なしで、介入時間外の1週間があなたの評価情報に加わります。読み方は「絶対値ではなく曜日ごとの凸凹」からです。
- 1つの臨床疑問に1つの指標を割り当てる。 「この患者、家で本当に歩いているのか」なら7日間平均歩数、「自主トレは続いているか」なら実施日数。目的1つ・指標1つ・確認タイミング1つ（例：訪問前日）を決めて2週間だけ運用し、判断が変わったかを振り返ってください。
- 「数字が減ったらどうするか」を先に文章化する。 「平均歩数が前週比30%減なら電話で状況確認」のように、閾値と行動を1行書いてチームで共有する。この1行が、モニタリングを「眺める仕組み」から「介入のトリガー」に変えます。
よくある質問
患者が持っている市販のスマートウォッチの歩数は、臨床情報として信用してよいですか
条件付きで使えます。健常者の通常歩行での歩数計測は市販機器でも概ね実用水準ですが、片麻痺などの非定型歩行・低速歩行では過小計数が起こり得ることが知られており、脳卒中領域の系統的レビューでも妥当性・信頼性の報告自体が13研究中4研究と乏しい状況です（Peters 2021）。したがって「他人との比較」や「基準値との厳密な照合」には使わず、同じ患者・同じ機器・同じ装着条件での変化を読む用途に限定してください。その条件なら、急な活動低下の検知や介入前後の比較など、自己報告より格段に信頼できる情報源になります。
在宅の高齢患者に歩数目標を出すなら、何歩が妥当ですか
一般成人47,471名のメタアナリシスでは、死亡リスクの低下は60歳以上で1日6,000〜8,000歩、60歳未満で8,000〜10,000歩あたりで頭打ちになりました。そして最も大きなリスク低下は、約3,500歩の最少活動群が約5,800歩に移る区間で生じています（ハザード比0.60、Paluch 2022）。実務的には、まず現状を1〜2週間測り、「現状+1,000〜2,000歩」を段階目標に、6,000歩前後を当面の到達目安とするのが根拠に沿った設定です。なお、このデータは一般集団の観察研究であり、疾患別の至適量を示すものではない点は患者説明でも正直に伝えてください。
自主トレの実施をセンサで確認できると、患者との関係が「監視」にならないか心配です
その懸念は正当で、設計で対処すべき問題です。原則は3つあります。①導入時に、何が記録され・誰が見て・いつ見ないかを具体的に説明し、やめる自由と「数字で叱らない」ことを約束する。②数字は本人にまず返し、本人の解釈と合わせて使う（「木曜が少ないのは通院日だからですね」）。③実測データは患者を責める材料ではなく処方を見直す材料として使う——実施が減るのは正常な減衰現象で（開始1か月で週35.6分→28.9分、Boyer 2025）、続かない運動は難度・時間帯・種目の設計問題として扱う。この運用なら、センサはむしろ「できていないことを正直に言いにくい」という患者側の負担を減らす道具になります。
遠隔モニタリングやオンライン指導だけで、訪問リハの代わりになりますか
「代わり」ではなく「補完」と考えるのが現在のエビデンスに忠実です。非劣性が示されたCramerらのRCTは、療法士が関与するセッションを70分×36回行う濃密な設計であり、機器を渡して放置する形態ではありません。また触診・徒手的介入・住環境の直接確認など、対面でしか得られない情報は依然として多くあります。現実的な形は、対面の訪問を軸に、訪問間の空白をモニタリングで埋め、必要時に遠隔で声をかけるハイブリッド型です。AIやデジタル技術と療法士の役割分担の全体像はAIとセラピストの関わり方の記事で整理しています。
出典（すべてPubMed E-utilities APIで書誌・抄録を取得し数値を照合済み）
- Cramer SC, Dodakian L, Le V, et al. Efficacy of Home-Based Telerehabilitation vs In-Clinic Therapy for Adults After Stroke: A Randomized Clinical Trial. JAMA Neurology. 2019;76(9):1079-1087. DOI: 10.1001/jamaneurol.2019.1604（PubMed: 31233135）
- Adans-Dester C, Hankov N, O'Brien A, et al. Enabling precision rehabilitation interventions using wearable sensors and machine learning to track motor recovery. npj Digital Medicine. 2020;3:121. DOI: 10.1038/s41746-020-00328-w（PubMed: 33024831）
- Peters DM, O'Brien ES, Kamrud KE, et al. Utilization of wearable technology to assess gait and mobility post-stroke: a systematic review. Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2021;18(1):67. DOI: 10.1186/s12984-021-00863-x（PubMed: 33882948）
- Paluch AE, Bajpai S, Bassett DR, et al. Daily steps and all-cause mortality: a meta-analysis of 15 international cohorts. The Lancet Public Health. 2022;7(3):e219-e228. DOI: 10.1016/S2468-2667(21)00302-9（PubMed: 35247352）
- Simpson LA, Barclay R, Bayley MT, et al. A Randomized Control Trial of a Virtually Delivered Program for Increasing Upper Limb Activity After Stroke. Neurorehabilitation and Neural Repair. 2025;39(3):179-189. DOI: 10.1177/15459683241303702（PubMed: 39727287）
- Boyer P, Burns D, Razmjou H, et al. Quantifying the Relationship Between At-Home Shoulder Physiotherapy Participation and Outcome: What can a Watch Tell Us? Journal of the American Academy of Orthopaedic Surgeons. 2025;33(12):e690-e702. DOI: 10.5435/JAAOS-D-24-00499（PubMed: 39888607）
※本記事は医療従事者向けの教育・情報提供を目的としたもので、特定の機器・アプリ・サービスの効果や安全性を保証するものではありません。ウェアラブル機器や遠隔モニタリングの臨床利用は、各施設の規程、個人情報保護の要件、各職種の業務範囲、担当医師との連携、各臨床家の評価・判断のもとで行ってください。