(57)【要約】利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報を提供する情報処理方法であって、利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得し、利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルに、取得した前記属性及び精神状態に係る情報を入力して情報の提供方法を算出し、前記学習済みモデルによって算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する。
2020059789.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報を提供する情報処理方法であって、
利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得し、
利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルに、取得した前記属性及び精神状態に係る情報を入力して情報の提供方法を算出し、
前記学習済みモデルによって算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する
情報処理方法。
【請求項２】
利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報をコンピュータに提供させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得し、
利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルに、取得した前記属性及び精神状態に係る情報を入力して情報の提供方法を算出し、
前記学習済みモデルによって算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する
処理を実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項３】
認知行動療法により利用者の精神状態を改善させるための情報を特定の提供方法で提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力するように、コンピュータを機能させる学習済みモデルであって、
前記利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力される入力層と、
該入力層に入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層と、
前記利用者の属性及び精神状態に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供した場合に、該利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層と
を有し、
複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、該情報に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供したときの該利用者の精神状態の改善結果とに基づいて、前記入力層に入力された前記属性及び精神状態に応じて前記出力層から出力される期待値が前記改善結果に対応するように、前記重み係数を学習させてなるニューラルネットワークを備え、
前記コンピュータに、
前記入力層に入力された前記利用者の属性及び精神状態に係る情報及び前記重み係数に基づく演算を行い、前記利用者の精神状態を改善させる期待値を出力させるための学習済みモデル。
【請求項４】
利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報を提供する情報処理装置であって、
利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得する取得部と、
利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルと、
前記取得部が取得した前記属性及び精神状態に係る情報を前記学習済みモデルに入力して情報の提供方法を算出する処理部と、
算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する提供部と
を備える情報処理装置。
【請求項５】
前記学習済みモデルにて算出される提供方法は、
該提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供した場合に、該利用者の精神状態が改善される期待値を含み、
前記学習済みモデルは、
前記利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力される入力層と、
該入力層に入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層と、
前記利用者の属性及び精神状態に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供した場合に、該利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層と
を有し、
複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、該情報に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供したときの該利用者の精神状態の改善結果とに基づいて、前記入力層に入力された前記属性及び精神状態に応じて前記出力層から出力される期待値が前記改善結果に対応するように、前記重み係数を学習させてなるニューラルネットワークを備える
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部にて複数の前記利用者の属性及び精神状態に係る情報を収集し、収集した情報に基づいて前記ニューラルネットワークを追加学習させる追加学習処理部を備える
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記利用者の通信端末及び該利用者に関係する管理者の通信端末との間で通信を行う通信部を備え、
前記取得部は、
前記通信部を介して、前記利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得する
請求項４〜請求項６までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記提供方法は、
認知行動療法における複数の活動目標から、利用者の行動を活性化させる前記活動目標を選択するための情報を含み、
前記提供部は、
前記提供方法に基づいて前記複数の活動目標から選択された活動目標のリストを利用者に提供する
請求項４〜請求項７までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記提供方法は、
認知行動療法に係る説明情報の提供速度又は提供順序を示す情報を含み、
前記提供部は、
前記提供方法に含まれる情報が示す提供速度又は提供順序に従って前記説明情報を前記利用者に提供する
請求項４〜請求項８までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記提供方法は、
利用者を励ます複数のメッセージ情報から、利用者の精神状態を改善させる前記メッセージ情報を選択するための情報を含み、
前記提供部は、
前記提供方法に基づいて前記複数のメッセージ情報から選択されたメッセージ情報を利用者に提供する
請求項４〜請求項９までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記精神状態に係る情報は、
前記利用者の音声情報及び画像情報の少なくとも一つを含む
請求項４〜請求項１０までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記取得部は、
利用者から送信される文字情報を取得するようにしてあり、
前記精神状態に係る情報は前記文字情報を含む
請求項４〜請求項１１までのいずれか一項に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）を活用した認知行動療法を実現するための情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
うつ病等の精神疾患及びその予防に対して認知行動療法（Cognitive Behavioral Therapy: CBT）と呼ばれる精神療法が有効であることが知られている。現実の受け取り方、ものの見方等の認知のあり方や行動は、人の感情や気持ちに影響を与えている。認知行動療法は、認知の偏りや行動の癖を修正することよって、精神疾患を治療するものである。人の気持ちを直接変えることは難しいが、認知と行動を意識的に変化させることによって、ネガティブな感情を間接的に整えていくことによって、人の精神状態を改善させることができる。認知行動療法は、精神疾患を有する患者のみならず、精神疾患を有しない人においてもメンタルストレスを改善する効果があることが知られている。しかし、認知行動療法を一般に広く提供する方法がなく、普及しなかった。【０００３】
この問題を解決するものとして、ＩＣＴ基盤を活用し、スマートフォンアプリを用いた認知行動療法が提案されている。このスマートフォンアプリは、認知行動療法を会話形式で段階的に説明するセッションを提供する。利用者は、治療者のキャラクターと、利用者自身のアバターの間で会話的にストーリー展開するセッションを読むことによって、認知行動療法の基礎知識を負担なく学習することができる。また、利用者は、認知行動療法で用いられるこころの仕組み図の作成、行動活性化及び認知再構成の実践、ストレスチェックをスマートフォンアプリ上で、いつでもどこでも行うことができる。
このようなスマートフォンアプリを用いた認知行動療法においても、ランダム化試験でその安全性と有効性が認められている。スマートフォンアプリを用いることにより、利用者は気軽に認知行動療法に取り組むことができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】今井  必生、古川  壽亮、堀越  勝、川西  直、長谷川  晃朗、武内  良男、大橋  正良、スマートフォンによる認知行動療法アプリの効果、２０１４年電子情報通信学会
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来のスマートフォンアプリにおいては、認知行動療法の進め方はおおよそ固定的なものであり、必ずしも個々の利用者に最適な方法で認知行動療法が実施されるものではなかった。【０００６】
本開示の目的は、利用者の属性及び精神状態に応じた進め方で認知行動療法を実施することができる情報処理方法、コンピュータプログラム、学習済みモデル及び情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る情報処理方法は、利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報を提供する情報処理方法であって、利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得し、利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルに、取得した前記属性及び精神状態に係る情報を入力して情報の提供方法を算出し、前記学習済みモデルによって算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する。【０００８】
本発明に係るコンピュータプログラムは、利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報をコンピュータに提供させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータに、利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得し、利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルに、取得した前記属性及び精神状態に係る情報を入力して情報の提供方法を算出し、前記学習済みモデルによって算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する処理を実行させる。【０００９】
本発明に係る学習済みモデルは、認知行動療法により利用者の精神状態を改善させるための情報を特定の提供方法で提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力するように、コンピュータを機能させる学習済みモデルであって、前記利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力される入力層と、該入力層に入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層と、前記利用者の属性及び精神状態に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供した場合に、該利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層とを有し、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、該情報に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供したときの該利用者の精神状態の改善結果とに基づいて、前記入力層に入力された前記属性及び精神状態に応じて前記出力層から出力される期待値が前記改善結果に対応するように、前記重み係数を学習させてなるニューラルネットワークを備え、前記コンピュータに、前記入力層に入力された前記利用者の属性及び精神状態に係る情報及び前記重み係数に基づく演算を行い、前記利用者の精神状態を改善させる期待値を出力させる。【００１０】
本発明に係る情報処理装置は、利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報を提供する情報処理装置であって、利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得する取得部と、利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルと、前記取得部が取得した前記属性及び精神状態に係る情報を前記学習済みモデルに入力して情報の提供方法を算出する処理部と、算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する提供部とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本開示によれば、利用者の属性及び精神状態に応じた進め方で認知行動療法を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】情報処理システムの構成例を示す模式図である。
【図２】情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】利用者ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す概念図である。
【図４】利用者端末の構成例を示すブロック図である。
【図５】セッション選択画面及びセッション提供画面の一例を示す模式図である。
【図６】こころの仕組み図リスト画面、こころの仕組み図画面の一例を示す模式図である。
【図７】行動活性化に係る活動目標設定画面の一例を示す模式図である。
【図８】活動目標リストの一例を示す模式図である。
【図９】活動結果の入力画面の一例を示す模式図である。
【図１０】ストレスチェック画面の一例を示す模式図である。
【図１１】情報処理装置の機能ブロック図である。
【図１２】第１学習済みモデルのニューラルネットワークを示す模式図である。
【図１３】第２学習済みモデルのニューラルネットワークを示す模式図である。
【図１４】第３学習済みモデルのニューラルネットワークを示す模式図である。
【図１５】第４学習済みモデルのニューラルネットワークを示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明をその実施形態を示す図面に基づいて詳述する。
図１は、情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施形態に係る情報処理システムは、情報処理装置１、利用者端末２及び管理者端末３を備え、各端末はインターネット等の通信網Ｎを介して情報処理装置１に接続されている。情報処理システムは、ＩＣＴ基盤を活用した認知行動療法により、利用者の精神状態（利用者のストレス状態を含む）を改善させるものである。利用者には、精神疾患を有する患者のみならず、精神疾患を有しない人も含むものとする。精神疾患はうつ病、パニック障害等である。なお、言うまでもなく精神疾患の寛解はもちろん予防を目的として本情報処理システムを利用してもよい。本情報処理システムは、精神疾患を有しない利用者のストレス状態を改善させる目的で利用することもできる。
管理者は、利用者に関係する者をいう。利用者が精神疾患患者である場合、医療者が管理者である。精神疾患を有しない利用者の場合、管理者は当該利用者の家族、友人等である。管理者の存在は必須ではない。
【００１４】
情報処理装置１は、利用者端末２及び管理者端末３と通信を行うことができ、利用者の属性情報、精神状態情報、管理者の情報等を管理している。情報処理装置１は、利用者の精神状態（ストレス状態を含む）を改善させるための情報（例えば、認知行動療法を説明するセッション、認知行動療法で用いられるこころの仕組み図の作成、行動活性化及び認知再構成の実践等に必要な情報）を利用者端末２へ送信する。また、利用者は利用者端末２を用いて自身のストレスチェックを行うことができる。
特に本実施形態に係る情報処理装置１は、利用者の属性及び精神状態に応じた順序及び速度でセッションを学習できるように制御するための情報を利用者端末２へ送信する処理を実行する。
また、情報処理装置１は、行動活性化に係る複数の活動目標の中から利用者の属性及び精神状態に適した活動目標を選択し、選択された活動目標を示す情報を利用者端末２へ送信する処理を実行する。
更に、情報処理装置１は、認知行動療法を実践している利用者を励まし、精神状態を改善させるため、利用者の属性及び精神状態に応じた内容及びタイミングで、励ましメールを利用者端末２へ送信する処理を実行する。
更にまた、情報処理装置１は、管理者端末３と通信を行うことにより、利用者に関係する管理者から、当該利用者のストレス状態に係る情報を取得したり、利用者の精神状態に関する情報を管理者に提供したりすることができる。
【００１５】
図２は、情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、補助記憶部１４を備えたコンピュータである。制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１４に記憶されたコンピュータプログラムＰ１を読み出して実行することにより、種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は、通信に関する処理を行うための処理回路、通信回路等を含み、利用者端末２及び管理者端末３との間で情報の送受信を行う。
【００１６】
補助記憶部１４は大容量メモリ、ハードディスク等であり、制御部１１が、認知行動療法に必要な情報提供に係る処理を実行するために必要なコンピュータプログラムＰ１、その他のデータを記憶している。また、補助記憶部１４は、利用者ＤＢ１４ａ、活動目標ＤＢ１４ｂ、励ましメールＤＢ１４ｃ等を記憶している。
利用者ＤＢ１４ａは、本システムを利用する利用者の情報を格納するデータベースである。活動目標ＤＢ１４ｂは、行動活性化に係る複数の活動目標を格納するデータベースである。励ましメールＤＢ１４ｃは、認知行動療法を実践する利用者を励ます複数のメッセージを格納するデータベースである。
【００１７】
なお、補助記憶部１４は情報処理装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。また、情報処理装置１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。
【００１８】
図３は、利用者ＤＢ１４ａのレコードレイアウトの一例を示す概念図である。利用者ＤＢ１４ａは、利用者ＩＤ列、名前列、属性情報を格納する年齢列、性別列、職業列、精神状態情報を格納するストレス状態列、セッション履歴列、コメント文字列、活動履歴列、ストレスチェック結果列、音声列、画像列等を含む。利用者ＩＤ列は、各利用者を識別するためのＩＤを記憶している。名前列は、利用者ＩＤと対応付けて、各利用者の氏名、ニックネーム等を記憶している。年齢列、性別列、職業列には、それぞれ利用者の年齢、性別及び職業が格納されている。
【００１９】
ストレス状態列は、利用者ＩＤと対応付けて、管理者によって判断された利用者のストレス状態データを記憶している。管理者は、管理者端末３を用いて利用者のストレス状態を確認し、確認されたストレス状態データを情報処理装置１へ送信することができる。情報処理装置１は管理者端末３から送信されたストレス状態データを受信し、受信したストレス状態データを利用者ＤＢ１４ａのストレス状態列に格納する。
例えば、利用者が精神疾患を有する患者、管理者は医療者であり、医療者は問診等によって利用者のストレス状態を判断し、問診結果をストレス状態データとして管理者端末３から情報処理装置１へ送信する。医療者には、医師、看護師、心理士等が含まれる。医師は主治医のみならず、主治医でない医師も含む。利用者が精神疾患を有しない者である場合、家族、友人、知人等の管理者が第三者の視点で利用者のストレス状態を判断し、判断結果をストレス状態データとして管理者端末３から情報処理装置１へ送信することもできる。
【００２０】
セッション履歴列は、利用者によるセッションの受講履歴を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。受講履歴には、例えば利用者が受講したセッションのＩＤ、受講日時等の情報が含まれる。
【００２１】
コメント文字列は、学習を終えたセッションに対する利用者のコメント文字及びコメント日時を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。セッションを受講した利用者は、セッションに対するコメント文字を、利用者端末２を用いて情報処理装置１へ送信することができる。情報処理装置１は利用者端末２から送信されたコメント文字を受信し、受信したコメント文字をコメント日時と共にコメント文字列に格納する。コメント日時は、コメント文字が利用者端末２に入力され、情報処理装置１へ送信された日時である。なお、コメント文字をそのままコメント文字列に格納せず、形態素解析等の構文解析、シソーラス解析、ベクトル空間解析等の意味解析による言語解析結果を文字コメント列に格納するように構成してもよい。
【００２２】
活動履歴列は、行動活性化に係る活動履歴を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。活動履歴には、行動活性化のために利用者が設定した活動目標のＩＤ、実行した活動のＩＤ、活動を行った日時、活動結果等の情報が含まれる。活動結果は、利用者が利用者端末２を用いて入力する情報であり、目標として設定した活動を実行した後に得られた達成感、喜びを数値で表した情報である。
【００２３】
ストレスチェック結果列は、Ｋ６と呼ばれるストレスチェック方法等を用いて、利用者が自身で行ったストレスチェック結果の履歴を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。音声列は、利用者端末２のマイク２７にて録音した利用者の音声データ及び録音日時の情報を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。画像列は、利用者端末２の撮像部２６にて利用者の顔を撮像した画像データ及び撮像日時の情報を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。
利用者端末２は、利用者のストレスチェック結果、音声データ、画像データを情報処理装置１へ送信する。情報処理装置１は、利用者端末２から送信されたストレスチェック結果、音声データ、画像データを受信し、利用者ＤＢ１４ａのストレスチェック結果列、音声列、画像列に格納する。
【００２４】
図４は、利用者端末２の構成例を示すブロック図である。利用者末機は、例えばスマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の可搬型の無線通信装置である。
【００２５】
利用者端末２は、当該利用者端末２の各構成部の動作を制御する制御部２１、主記憶部２２、通信部２３、表示部２４、入力部２５、撮像部２６、マイク２７、スピーカ２８及び補助記憶部２９を備える。
制御部２１は、一又は複数のＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算処理装置を有し、補助記憶部２９に記憶されたコンピュータプログラムＰ２を読み出して実行することにより、種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部２２は、ＲＡＭ等の一時記憶領域であり、制御部２１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部２３は、通信を行うためのアンテナ、処理回路、通信回路等を含み、情報処理装置１と情報の送受信を行う。表示部２４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置であり、制御部２１から与えられた画像を表示する。入力部２５は、タッチパネル、メカニカルキー等の操作インターフェイスであり、操作内容を制御部２１に入力する。撮像部２６は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子を有する撮像機構であり、利用者による操作入力に従って撮像する。スピーカ２８は、制御部２１から与えられた音声データを音波に変換して出力する。マイク２７は、音波を音声データに変換し、変換した音声データを制御部２１に与える。補助記憶部２９は不揮発性の半導体メモリであり、制御部２１が処理を実行するために必要なコンピュータプログラムＰ２、その他のデータを記憶している。本実施形態では、認知行動療法を学習するための複数のセッションの情報をコンピュータプログラムＰ２として補助記憶部２９が記憶しているものとする。なお、セッションの情報を情報処理装置１が利用者端末２へ都度送信するように構成してもよい。
【００２６】
以下、本実施形態に係る情報処理システムにて実施される認知行動療法の概要をまず説明し、次いで認知行動療法の進行制御方法を説明する。
【００２７】
＜セッションの提供＞
図５は、セッション選択画面５ａ及びセッション提供画面５ｂの一例を示す模式図である。利用者端末２は、画面下の「セッション」のアイコン４ａが操作された場合、図５左図に示すようにセッション選択画面５ａを表示する。セッション選択画面５ａには、「認知行動療法＝ＣＢＴとは」、「ストレスチェック（Ｋ６）とは」、「こころの仕組み図とは」等、複数のセッションの項目名リストが表示される。利用者は、セッションの項目名をクリックすると、対応するセッション提供画面５ｂが図５右図のように表示される。利用者は、インストラクターのキャラクターと、自身のアバターとの間で行われる会話の形式で当該セッションの内容を学ぶことができる。
ただし、利用者端末２は、利用者の属性及び精神状態に応じて、段階的にセッションを開放するように構成されている。開放されていないセッション、つまりロックされているセッションの項目名を利用者がクリックしてもセッション提供画面５ｂは表示されない。セッションを開放するタイミング、セッションを開放する順序は情報処理装置１によって管理されている。情報処理装置１は利用者の属性及び精神状態に応じて、セッションを開放するタイミング、開放順序を決定し、開放するセッションのＩＤ及び開放指示を利用者端末２へ送信する。当該ＩＤ及び開放指示を受信した利用者端末２は、当該ＩＤに対応するセッションを利用者に開放する。利用者に開放するセッション、開放順序の決定方法は後述する。
【００２８】
＜こころの仕組み図＞
図６は、こころの仕組み図リスト画面６ａ、こころの仕組み図画面６ｂの一例を示す模式図である。利用者端末２は、画面下の「こころの仕組み図」のアイコン４ｂが操作された場合、図６左図に示すようにこころの仕組み図リスト画面６ａを表示する。利用者は、追加ボタンを操作し、悩みやトラブル等で自身の感情が動いた瞬間の状況と、行動、考え、体の状態、気持ち及びその強さを入力する。「状況」は、利用者自身のまわりで起こった客観的事実である。「行動」は、利用者が自分の意志で行った動作である。例えば、走る、寝る、食事をする等の動作が「行動」である。「考え」は、ある状況にある利用者が考えたこと、例えば、「検定試験に落ちた私はダメロボットだ。」、「同期から落ちこぼれてしまった。」等、文章で表現できるものである。「体の状態」は、利用者の意志とは無関係に自然に生じる体の変化である。例えば、涙が出る、動機がする等の変化が「体の状態」である。「気持ち」は、悲しみ、喜び、怒り、恐怖等である。また、「気持ち」の強さは、例えば５段階で入力される。
【００２９】
利用者端末２は入力された上記情報を受け付け、こころの仕組み図リスト画面６ａに表示する。また、利用者端末２は、利用者の状況、行動、考え、体の状態、気持ち等の情報に基づいて図６右図に示すこころの仕組み図画面６ｂを表示することができる。こころの仕組み図には、利用者の気持ちが中央に表示される。利用者の気持ちは、悲しみ、喜び、怒り、恐怖等を表したアイコンで表示される。気持ちの強さは、アイコンの個数で表される。こころの仕組み図の上部には、客観的事実としての「状況」が上部に表示され、左右に「行動」及び「考え」が表示され、下部に「体の状態」が表示される。
【００３０】
画面下の「認知再構成」のアイコン４ｄが操作された場合、利用者端末２は、利用者のネガティブな「考え」つまり、ネガティブな考え方、受け取り方の癖といった認知の偏りを修正するための４つの反論アイテムを提供する（不図示）。例えば、利用者に事実のみを書き出し、客観的に事実を捉えることを促す反論アイテム、自身の考えが何％正しいかを割合で判断させる反論アイテム、同じ悩みを抱えている友達を想定し、アドバイスを考えさせる反論アイテム、「今できることは何か？」を自身にインタビューして考えさせる反論アイテム等がある。利用者は、これらの反論アイテムを用いることによって認知の偏りを修正することができる。
【００３１】
＜行動活性化法＞
図７は、行動活性化に係る活動目標設定画面７ａの一例を示す模式図、図８は、活動目標リスト画面７ｂの一例を示す模式図である。利用者端末２は、画面下の「行動活性化」のアイコン４ｃが操作された場合、図７に示すように活動目標の予定がリスト表示された活動目標設定画面７ａを表示する。追加ボタンが操作された場合、利用者端末２は図８に示すように、利用者の属性及び精神状態に適した活動目標がリスト表示された活動目標リスト画面７ｂを表示する。リストアップする活動目標は情報処理装置１によって管理されている。情報処理装置１は利用者の属性及び精神状態に応じて、上から順にリストアップする活動目標を決定し、複数の活動目標と、当該活動目標をリストアップする順序を示した活動目標リスト情報を利用者端末２へ送信する。活動目標リスト情報を受信した利用者端末２は、当該活動目標リスト情報に基づいて行動目標をリスト表示する。利用者に適した活動目標の選択方法は後述する。
【００３２】
図９は、活動結果入力画面８の一例を示す模式図である。利用者は活動目標に従って行動した場合、図９に示す活動結果入力画面８から、行動したことによる達成感、よろこびを１０段階評価で利用者端末２に入力することができる。利用者端末２は、受け付けた達成感及びよろこびの情報と、活動目標情報とを情報処理装置１へ送信する。情報処理装置１は、利用者端末２から送信された情報を受信し、活動履歴として記憶する。
【００３３】
＜ストレスチェック＞
図１０は、ストレスチェック画面９の一例を示す模式図である。利用者端末２は、定期的に利用者のストレスチェックを行う。具体的には、利用者端末２は図１０に示すようなストレスチェック画面９を表示する。ストレスチェック画面９には、複数の質問内容と、回答を選択するためのチェックボックスとが表示される。利用者は、チェックボックスにチェックを入れることで質問に対する回答を利用者端末２に入力する。利用者端末２は入力された回答情報に基づいてストレス度を表示する。また、利用者端末２は入力された回答情報を情報処理装置１へ送信する。情報処理装置１は、回答情報を受信し、受信した回答情報をストレスチェック結果として記憶する。
【００３４】
＜利用者の精神状態を改善させるための情報の提供方法＞
利用者の精神状態を改善させるための情報としては、例えば、セッション順序、セッション速度、活動目標の選択、励ましメール選択等を挙げることができる。
図１１は、情報処理装置１の機能ブロック図である。情報処理装置１は、機能部として第１学習済みモデル（セッション順序）１０１、第２学習済みモデル（セッション速度）１０２、第３学習済みモデル（活動目標選択）１０３、第４学習済みモデル（励ましメール選択）１０４、取得部１０５、情報提供部１０６及び学習処理部１０７を備える。取得部１０５は、情報処理装置１の補助記憶部１４に蓄積された利用者の属性情報及び精神状態情報を取得し、取得した各種情報を第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４に入力させる。第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４は入力された属性情報及び精神状態情報、学習済みの重み係数を用いた演算処理により、認知行動療法に係る情報の提供方法を算出し、提供方法に係る情報を出力する。情報提供部１０６は、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４から出力された提供方法に係る情報に基づいて、認知行動療法に係る情報を利用者端末２へ送信する。
学習処理部１０７は、情報処理装置１の補助記憶部１４に蓄積された情報に基づいて、利用者の精神状態を効果的に改善させることができるように、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を追加学習させる処理部である。
【００３５】
図１２は、第１学習済みモデル１０１のニューラルネットワークを示す模式図である。第１学習済みモデル１０１は第１ニューラルネットワーク１０１ａを備える。第１ニューラルネットワーク１０１ａは、利用者の属性及び精神状態に係る各種情報が入力される入力層１０１ｂと、入力層１０１ｂに入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層１０１ｃと、特定のセッションを利用者に提供した場合に利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層１０１ｄとを有する。
入力層１０１ｂには、例えば、利用者の年齢、性別、職業等の属性情報、ストレス状態、セッション履歴、コメント文字、活動履歴、ストレスチェック結果、音声及び画像の情報が入力される。音声の情報は音声波形を表した画像データであってもよいし、時系列データであってもよい。なお、画像の情報は、図示しない畳み込み層、コンボリューション層を介して入力層１０１ｂに入力される。
出力層１０１ｄは複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば情報処理装置１が提供する複数のセッションそれぞれに対応しており、各セションを利用者に提供することによって、精神状態が改善される期待値を出力する。現時点の利用者の属性及び精神状態に適したセッションを学習することによって、利用者は認知行動療法をより効率的に正しく理解することができ、認知再構成や、活性化行動に係る活動をより効率的に実践し、その結果、精神状態がより効果的に改善されることが期待される。出力層１０１ｄから出力される期待値は、現時点でどのセッションを利用者に開放すべきかを０％〜１００％の数値で示したものである。期待値が大きい程、利用者に開放すべきセッションであることになる。
【００３６】
情報提供部１０６は、未だ利用者に開放されていないセッションの内、最も期待値が高いセッションを選択し、当該セッションを利用者に開放するための情報を利用者端末２へ送信する処理を実行する。
【００３７】
第１ニューラルネットワーク１０１ａの構成及び種類は、特に限定されるものでは無く、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）等のディープニューラルネットワーク、又はこれらを組み合わせたディープニューラルネットワークであってもよい。
【００３８】
第１ニューラルネットワーク１０１ａの学習方法は次の通りである。学習処理部１０７は、補助記憶部１４から、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、あるセッション提供順序に基づいてセッション情報を提供したときの当該利用者の精神状態の改善結果とを読み出す。改善結果は、ストレスチェックの履歴から算出することができる。そして、学習処理部１０７は、利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力層１０１ｂに入力されたときに出力層１０１ｄから出力される期待値が、当該改善結果と対応するように重み係数を機械学習させる。第１ニューラルネットワーク１０１ａは例えば、強化学習によって学習させることができる。また、利用者の属性及び精神状態に適したセッションの提供順序が既知である場合、教師付の初期学習用データを用意し、教師あり学習によって第１ニューラルネットワーク１０１ａを学習させてもよい。
【００３９】
図１３は、第２学習済みモデル１０２のニューラルネットワークを示す模式図である。第２学習済みモデル１０２は第２ニューラルネットワーク１０２ａを備える。第２ニューラルネットワーク１０２ａは、利用者の属性及び精神状態に係る各種情報が入力される入力層１０２ｂと、入力層１０２ｂに入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層１０２ｃと、特定の提供速度でセッション情報を提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層１０２ｄとを有する。入力層１０２ｂに入力される情報、ネットワーク構成の詳細は第１学習済みモデル１０１と同様である。
出力層１０２ｄは複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば情報処理装置１が提供するセッションの複数の提供速度に対応しており、各提供速度でセッションを利用者に提供することによって、精神状態が改善される期待値を出力する。現時点の利用者の属性及び精神状態に適した速度でセッションを学習することによって、利用者は認知行動療法をより効率的に正しく理解することができ、認知再構成や、活性化行動に係る活動をより効率的に実践し、その結果、精神状態がより効果的に改善されることが期待される。出力層１０２ｄから出力される期待値は、現時点である提供速度でセッションを利用者に提供すべきかを０％〜１００％の数値で示したものである。期待値が大きい程、利用者に適した提供速度であることになる。
【００４０】
第２ニューラルネットワーク１０２ａの学習方法は次の通りである。学習処理部１０７は、補助記憶部１４から、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、ある提供速度に基づいてセッション情報を提供したときの当該利用者の精神状態の改善結果とを読み出す。そして、学習処理部１０７は、利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力層１０２ｂに入力されたときに出力層１０２ｄから出力される期待値が、当該改善結果と対応するように重み係数を機械学習させる。第２ニューラルネットワーク１０２ａは例えば、強化学習によって学習させることができる。また、利用者の属性及び精神状態に適したセッションの提供速度が既知である場合、教師付の初期学習用データを用意し、教師あり学習によって第２ニューラルネットワーク１０２ａを学習させてもよい。
【００４１】
図１４は、第３学習済みモデル１０３のニューラルネットワークを示す模式図である。第３学習済みモデル１０３は第３ニューラルネットワーク１０３ａを備える。第３ニューラルネットワーク１０３ａは、利用者の属性及び精神状態に係る各種情報が入力される入力層１０３ｂと、入力層１０３ｂに入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層１０３ｃと、特定の活動項目のリストを提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層１０３ｄとを有する。入力層１０３ｂに入力される情報、ネットワーク構成の詳細は第１学習済みモデル１０１と同様である。
出力層１０３ｄは複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば情報処理装置１が提供する活動目標に対応しており、各活動目標を利用者が実践することによって、精神状態が改善される期待値を出力する。現時点の利用者の属性及び精神状態に適した活動目標に従って行動することによって、精神状態がより効果的に改善されることが期待される。出力層１０３ｄから出力される期待値は、現時点である活動目標を利用者に提供すべきかを０％〜１００％の数値で示したものである。期待値が大きい程、利用者に適した活動目標であることになる。
【００４２】
第３ニューラルネットワーク１０３ａの学習方法は次の通りである。学習処理部１０７は、補助記憶部１４から、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、ある活動目標を提供したときの当該利用者の精神状態の改善結果とを読み出す。そして、学習処理部１０７は、利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力層１０３ｂに入力されたときに出力層１０３ｄから出力される期待値が、当該改善結果と対応するように重み係数を機械学習させる。第３ニューラルネットワーク１０３ａは例えば、強化学習によって学習させることができる。また、利用者の属性及び精神状態に適した活動目標が既知である場合、教師付の初期学習用データを用意し、教師あり学習によって第３ニューラルネットワーク１０３ａを学習させてもよい。
【００４３】
図１５は、第４学習済みモデル１０４のニューラルネットワークを示す模式図である。第４学習済みモデル１０４は第４ニューラルネットワーク１０４ａを備える。第４ニューラルネットワーク１０４ａは、利用者の属性及び精神状態に係る各種情報が入力される入力層１０４ｂと、入力層１０４ｂに入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層１０４ｃと、特定の励ましメールを提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層１０４ｄとを有する。入力層１０４ｂに入力される情報、ネットワーク構成の詳細は第１学習済みモデル１０１と同様である。
出力層１０４ｄは複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば情報処理装置１が提供する励ましメールの内容に対応しており、各励ましメールを利用者が受信することによって、精神状態が改善される期待値を出力する。現時点の利用者の属性及び精神状態に適した励ましメールを送信することによって、精神状態がより効果的に改善されることが期待される。出力層１０４ｄから出力される期待値は、現時点である励ましメールを利用者に提供すべきかを０％〜１００％の数値で示したものである。期待値が大きい程、利用者に適した励ましメールであることになる。
【００４４】
第４ニューラルネットワーク１０４ａの学習方法は次の通りである。学習処理部１０７は、補助記憶部１４から、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、ある励ましメールを送信したときの当該利用者の精神状態の改善結果とを読み出す。そして、学習処理部１０７は、利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力層１０４ｂに入力されたときに出力層１０４ｄから出力される期待値が、当該改善結果と対応するように重み係数を機械学習させる。第４ニューラルネットワーク１０４ａは例えば、強化学習によって学習させることができる。また、利用者の属性及び精神状態に適した励ましメールの内容が既知である場合、教師付の初期学習用データを用意し、教師あり学習によって第４ニューラルネットワーク１０４ａを学習させてもよい。
【００４５】
なお、上記の例では、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を各別に構成してあるが、１つのニューラルネットワークを用いて、セッションの提供順序、提供速度、活動目標、励ましメールの内容を選択するための期待値を出力するように構成してもよい。なお、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルを例示したが、ニューラルネットワークを用いない強化学習モデル、サポートベクタマシン、クラスタリング等、その他の公知の機械学習モデルを利用してもよい。
【００４６】
＜追加学習＞
学習処理部１０７は、利用者ＤＢ１４ａに一定量の新たなデータが蓄積されると、当該データを用いて第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を追加学習させることができる。学習処理部１０７は、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４の初期学習と同様、利用者ＤＢ１４ａに蓄積された利用者の属性情報及び精神状態情報を読み出し、読み出した情報を第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４に入力させ、出力される情報が、各利用者の精神状態の改善状態と対応するように、各学種モデルを追加学習させる。追加学習を実行するタイミングは特に限定されるものではない。
【００４７】
このように構成された情報処理システムによれば、うつ病等の精神疾患患者、ストレスを感じている一般の利用者の属性及び精神状態に応じた認知行動療法を実施することができる。
【００４８】
また、深層学習された第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を用いることにより、利用者の状態に合わせたより適切な方法で認知行動療法を進行させることができる。
【００４９】
更に、認知行動療法を実施する過程で、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を追加学習させることができ、認知行動療法をより適切に実行することが可能になる。
【００５０】
具体的には、利用者の属性及び精神状態に応じて、より適切なセッションを選択して利用者に開放するができ、より効果的に認知行動療法を実施することができる。
【００５１】
また、利用者の属性及び精神状態に応じて、より適切な速度でセッションを利用者に開放するができ、より効果的に認知行動療法を実施することができる。
【００５２】
更に、利用者の属性及び精神状態に応じて、より適切な活動目標を選択し、リスト表示させることができ、より効果的に認知行動療法を実施することができる。
【００５３】
更にまた、利用者の属性及び精神状態に応じて、より適切な励ましメールを選択して利用者に送信することができ、より効果的に認知行動療法を実施することができる。
【００５４】
更にまた、利用者の年齢、性別、職業等の属性情報を加味して、認知行動療法の進行方法を決定することができる。
【００５５】
更にまた、過去に実行した利用者の活動、活動結果、精神状態の改善状態を加味して、認知行動療法の進行方法を決定することができる。
【００５６】
更にまた、利用者の声、顔つきを加味して、認知行動療法の進行方法を決定することができる。
【００５７】
更にまた、利用者が書き込むコメントの文字内容を加味して、認知行動療法の進行方法を決定することができる。
【００５８】
今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【００５９】
１  情報処理装置
２  利用者端末
３  管理者端末
４ａ  「セッション」のアイコン
４ｂ  「こころの仕組み図」のアイコン
４ｃ  「行動活性化」のアイコン
４ｄ  「認知再構成」のアイコン
５ａ  セッション選択画面
５ｂ  セッション提供画面
６ａ  こころの仕組み図リスト画面
６ｂ  こころの仕組み図画面
７ａ  活動目標設定画面
７ｂ  活動目標リスト画面
８  活動結果入力画面
９  ストレスチェック画面
１１  制御部
１２  主記憶部
１３  通信部
１４  補助記憶部
１４ａ  利用者ＤＢ
１４ｂ  活動目標ＤＢ
１４ｃ  励ましメールＤＢ
２１  制御部
２２  主記憶部
２３  通信部
２４  表示部
２５  入力部
２６  撮像部
２７  マイク
２８  スピーカ
２９  補助記憶部
１０１  第１学習済みモデル
１０１ａ  第１ニューラルネットワーク
１０２  第２学習済みモデル
１０２ａ  第２ニューラルネットワーク
１０３  第３学習済みモデル
１０３ａ  第３ニューラルネットワーク
１０４  第４学習済みモデル
１０４ａ  第４ニューラルネットワーク
１０５  取得部
１０６  情報提供部
１０７  学習処理部
Ｐ１，Ｐ２  コンピュータプログラム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
2020059789.tif 000017
【国際調査報告】
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