DEIM Forum 2023 5a-9-2

AI 音楽療法士の開発研究
音楽療法のデジタルセラピューティクスにむけて
小杉 尚子†

石井健太郎†

児玉直樹††† 専修大学ネットワーク情報学部 〒 214–8580 神奈川県川崎市多摩区東三田 2-1-1†† 新潟医療福祉大学医療技術学部 〒 950–3198 新潟県新潟市北区島見町 1398 番地
E-mail: †naonaoan@gmail.com, ††kenta@pc.fm.senshu-u.ac.jp, †††kodama@nuhw.ac.jp
あらまし 本論文では、認知症高齢者を対象とする、人工知能（AI）を用いた音楽療法士 (AI 音楽療法士) の開発研究について述べる。音楽療法は、認知症の「行動・心理症状」に効果があるため、介護負担の軽減に資することが期待されている。そこで認知症高齢者がいつでもどこでも何回でも音楽療法を受療できるようにするために、パソコンの画面に現れるバーチャルな音楽療法士（AI 音楽療法士）を開発する。本論文では特にその第 1 歩として「発話サポート」と「歌唱伴奏」を行う AI 音楽療法士の開発について報告する。将来的には、AI 音楽療法士による音楽療法の受療者から多様なデータを収集し、受療者の特性判断や認知症の進行予測なども可能な音楽療法のデジタルセラピューティクスとして確立したいと考えている。
キーワード AI, 音楽療法, 認知症, デジタルセラピューティクス
多く、そのような時期には十分な臨床実践が難しくなるという

1 はじめに
令和 4 年版高齢社会白書 [3] によると、令和 3 年 10 月 1 日現在、65 歳以上人口は 3,621 万人、75 歳以上人口は 1,867 万人となり、総人口に占める割合（高齢化率）はそれぞれ 28.9%、14.9%となったとのことである。また 65 歳以上の要介護者数は増加しており、介護が必要となった主な原因としては、「認知症」が最も多く、18.1%を占めているとのことである。認知症とは、正常に発達した認知機能が、後天的な何らかの障害により、生理的老化の範囲を超えて広汎かつ慢性的に低下した状態のこと [1] で、記憶、言語、視空間認知などの認知機能の障害と、BPSD (Behavioral and Psychological Symptoms ofDementia）と呼ばれる徘徊や無気力などの「行動・心理症状」からなる [2]。認知症には、現状では有効な治療法がないため、認知症高齢者への対応はケアが中心となるが、認知症高齢者のケアは非常に困難であるため、介護者の負担を軽減することが重要である。

問題も抱えている。これは結果的に、音楽療法士は自身の成長機会を失い、療養者も音楽療法の受療機会を失うという、音楽療法士と療養者の両者の問題になっている。
そこで私達は、認知症高齢者が「いつでもどこでも何回でも」気軽に音楽療法を受療できる環境の構築を目指して、AI(人工知能) を用いた音楽療法士（以下、AI 音楽療法士）の開発研究を推進している。本論文では現段階での最新の研究について紹介し、今後の展開について議論する。本論文の構成は以下である。第 2 章では音楽療法とデジタルセラピューティクスについて説明する。その後、第 3 章で AI 音楽療法士について説明し、第 4 章で実験と評価について述べる。最後に第 5 章でまとめと今後の展開を述べる。

2 音楽療法と DTx(デジタル・セラピューティクス)
音楽療法とは「音楽の持つ生理的、心理的、社会的働きを用いて、心身の障害の回復、機能の維持改善、生活の質の向上、認知症高齢者の介護を困難にするのは徘徊、不安、抑うつな行動の変容などに向けて、音楽を意図的、計画的に使用するこどの BPSD であるが、これは適切なケアを行うことで発症をと」である [5]。週に 1 回から月に 1,2 回の頻度で、歌唱（合抑制したり、症状を軽減したりすることができるため、非薬物唱）や楽器演奏などを通して、受療者のストレス発散や不安の療法で対応することが推奨されている。認知症疾患診療ガイド

軽減 [9]、認知機能の改善 [13], [14], [15] などを支援する。主なライン 2017 には、非薬物療法として運動療法、回想法、音楽対象者は、精神疾患患者や高齢者などの投薬や手術だけでは状療法などが挙げられている。
音楽療法は認定資格を持つ音楽療法士によって実施されるが、日本で活動する音楽療法士の数は 2,461 名（2021 年 3 月末日

態の改善が難しい方々である。日本では 5〜10 名を対象に、1時間前後のプログラムが行われることが多いが、受療者の主訴や人数等に応じて柔軟に調整可能である [16], [17], [18]。

現在）[4] と少なく、その 4〜5 割が関東域で活動している可能

音楽療法は、第 1 章でも述べた通り、認知症に対する有効性性が高いため、絶対数不足と首都圏偏在が問題になっている。

が既知であるが、日本では音楽療法士が不足しているため、誰また音楽療法士には女性が多いため、出産・子育てや介護などでも気軽に受療できる状況ではない。そこで著者らは、インが音楽療法士として経験を重ね技量を磨く時期に重なる場合もターネットを利用して音楽療法を提供・受療する遠隔音楽療法システム（Music-Telepy）を開発した [7]。Music-Telepy は、音楽療法士と認知症高齢者施設を光回線で結び、パソコン、Webキャスティング・ミキサー、マイク、スピーカ、モニタを用いて音楽療法を実施するもので、特に音楽療法士のいない離島や冬場の外出が困難になる豪雪地では大変好評だった [8]。そして著者らは、このような臨床実践・臨床研究を通して、遠隔音楽療法が、認知症高齢者に対して、対面方式の音楽療法とほぼ同等の臨床効果があることと、認知症高齢者が、モニタに映し出された音楽療法士と自然に会話できることも確認した [9]。これにより、著者らは画面に映し出されたアバターによる音楽療法も認知症高齢者にとって受入られる可能性があると考えた。もしアバターによる音楽療法が可能になれば、誰でも・いつでも・どこでも・何回でも気軽に音楽療法を受療できる状況を作ることができる。
「 デ ジ タ ル・セ ラ ピュー ティク ス（Digital Therapeutics:DTx）」は、日本語では「治療用アプリ」と訳される。医療現場における ICT 技術の活用は、主に診断の場で進められてきた。しかし昨今、ICT 技術の新しい活用の場として注目を浴びているのが「治療の場」である。日本では 2020 年 8 月 21 日に禁煙を支援するためのニコチン依存症治療用アプリ「CureApp

SC」と呼気中の一酸化炭素濃度を計測する「ポータブル COチェッカー」が薬事承認を得て注目を集めた [10]。アメリカでは約 10 年前にアメリカ食品医療品局が糖尿病の治療補助アプ
リ「BlueStar」を承認し、医療保険の適用が認められている。
現代社会では、医療技術の進化に伴う超高齢化や、重大事故などによる死亡が減少している。これ自体は好ましいことであるが、超高齢者や重大事故などで障害を負った方々が、その人らしく生きる・生活するためには、病院での治療に加えて様々な医療や介護サポートが必要であることは想像に難くない。また社会のグローバル化・複雑化等で精神疾患や慢性疾患を抱えながら社会生活を送る人々が増えている。そのような傷病では「行動変容」や「自己管理」が治療の過程で欠かせないため、い図 1 AI 音楽療法士が高齢者に音楽療法を提供しているイメージため、AI が実施可能、むしろ AI の方が得意な業務も存在することは想像に難くない。そこで我々は、音楽療法を「AI 音楽療法士と生身の音楽療法士の協業」と捉え直し、AI 音楽療法士が実施可能な業務を厳選してその完成度を高め、生身の音楽療法士との協業の形を新しく定義するという 2 本立てで研究を進めている。

3. 1 概要音楽療法士が実施する多様な業務の中で、AI 音楽療法士が実施可能なものは何だろうか？認知症高齢者に対する音楽療法
では、歌唱、体操、楽器演奏などが行われることが多く、それらの活動の間や、セッションの最初と最後では、音楽療法士との楽しい会話が人気である。そこで我々は、AI 音楽療法士が実施可能な業務として、「会話」と「歌唱伴奏」に着目した。
特に第 1 歩として「会話」については「発話サポート」に絞り込む。話好きな高齢者の満足感を高め、かつ現時点の AI 技術

つでもどこでも利用できる DTx に期待が高まるのは必然であでも実現可能な「会話」として、シナリオベースで発話促進にる。さらに DTx ではセラピストの力量に左右されない均質な特化した「会話」をデザインする。シナリオとしては、トピッセラピーや、患者の応答内容・表情や声のトーン等の様々な情報を利用・学習することで、患者の状態のタイムリーな把握、治療効果の客観評価、個々の患者に合わせたアプローチや、病気・症状の進行予測、それに基づいた予防措置の提案等も可能になると考えられるため、今後益々関心が高まることは間違いない。そこで筆者らは音楽療法の DTx を作るために、AI 音楽療法士を開発することにした。

3 AI 音楽療法士
AI によって代替できない職種として常に挙げられるものの1 つに「セラピスト（Therapist, 療法士）」があり、AI 療法士の開発は容易ではないと考えられている。音楽療法士（ミュージック・セラピスト）は、音楽を使って対象者に寄り添う専門職であるため、これを完全に AI で実現するには相当困難であると考えられる。しかし音楽療法士の業務は多様で多岐に渡る

ク（例:春）とキーワードの集合（例:桜/新緑/入学等）を多数用意し、それらを用いて「〜と言えば?」や「〜の思い出は?」等の「問いかけ」を多用することで高齢者の発話促進を試みる。
「歌唱」は音楽療法において高齢者に人気の高い最頻活動であるため必須で、将来的には発話音声を AI を用いて分析し、対象者の歌声のキーやテンポを推定しながら [11], [12]、目の前の高齢者の歌唱に合わせた伴奏をすることを目指すが、現段階では音楽療法士に指定されたキーとテンポで予め用意した伴奏音源を再生する。本研究で開発する AI 音楽療法士のイメージを図 1 に示す。

3. 2 システム構成
AI 音楽療法士のシステム構成を図 2 に示す。
システムは，オンサイトで動作するモジュールとクラウドで動作するモジュールに分かれており、それぞれが連携をとって動作する。オンサイトのシステムは、1) 音声認識モジュール、

図 2 システム構成図2) 対話シナリオ管理モジュール、3) 伴奏再生モジュール、4)

AI 音楽療法士と「療法対象者」との対話の記録は、対話ログ

バーチャルエージェントモジュールからなり、クラウドのシス(テキスト・タイミング)・音声ログ・ビデオログの 3 つの形式

テムは、5) 対話ログ収集モジュールからなる。に分かれて蓄積される。将来的にはこれらのログデータを分析

音声認識モジュールは、「療法対象者」の発話音声を認識し、することで、療法対象者の好みの話題や、好きな曲を学習・予テキストへの変換を行う。変換されたテキストは、対話シナリ測するだけでなく、療法対象者の体調や認知症の進行度合いのオ管理モジュールに転送されるとともに、音声認識ログとして推測や予測などに繋げていく予定である。

クラウドの対話収集モジュールに転送される。また、変換前の生の音声を音声ログとして蓄積する。

バーチャルエージェントモジュールの画面例を図 3 に示す。
画面に現れる女性が AI 音楽療法士である。現在はデフォルト

対話シナリオ管理モジュールは、音声認識テキストに基づき、のイメージ画像を利用しているが、今後は認知症高齢者を対象対話の状態と次の話題を決定する。決定した話題から、バーとした音楽療法士および音楽療法場面に相応しい服装や内装のチャルエージェントに何と発話させるのか、あるいは、音楽の画像に変更する予定である。

伴奏を再生するのかも決定し、それぞれバーチャルエージェントモジュールと伴奏再生モジュールに発話または伴奏のトリガーをかける。また、バーチャルエージェントの発話テキストは、エージェント発話ログとしてクラウドの対話収集モジュー
ルに転送する。
伴奏再生モジュールは、対話シナリオ管理モジュールからのトリガーにより、音楽の伴奏を再生する。再生する音楽は、クラウドの対話ログ収集モジュールを経由して MIDI データベー
スからダウンロードすることにしてあり、ダウンロードしたMIDI データをもとに音楽の伴奏を再生する。また、「療法対象者」との対話を録画して、ビデオログとして蓄積する機能を備えている。ビデオログの蓄積がこのモジュールに含まれているのは、実装上の都合であり、本質的な理由はない。
バーチャルエージェントモジュールは、3D モデルのバーチャルエージェントの身体動作と、合成音声による発話を実現する。
対話シナリオ管理モジュールからのトリガーにより、指定のテ図 3 画面に現れる AI 音楽療法士

キストを音声合成して、身振りを交えて再生する。
対話ログ収集モジュールは、音声認識モジュールから転送された音声認識ログと、対話シナリオ管理モジュールから転送さ3. 3 実

装れたエージェント発話ログを、とりまとめて蓄積することが主

本節では、現段階の実装状況について説明する。

な役割である。副次的に、MIDI データベースへのインタフェー

3. 3. 1 動 作 環 境スの役割も担っており、リクエストを受けた際には MIDI デーオンサイトで動作するモジュールのうち、音声認識モジュータを転送する。

ルと対話シナリオ管理モジュールは Linux コンピュータで動作しており、伴奏再生モジュールとバーチャルエージェントモ
ジュールは Windows コンピュータで動作している。

3. 3. 2 音声認識モジュール
音声認識モジュールには、OpenAI が開発した「Whisper [20]」をストリーミング処理するためのソフトウェアである「Whis-pering [21]」利用している。今のところ、療養対象者が話した内容は概ね認識できているが、それは活用しておらず、発話中かどうかを判別するために利用している。今後は発話内容にある程度基づいた「問いかけ」を自動生成できるようにしたいと考えている。

3. 3. 3 対話シナリオ管理モジュール
図 4 伴奏再生モジュール

対話シナリオ管理モジュールは、Python プログラムとして実装されている。第 3. 1 節に記載した通り、将来的には事前に与えられたトピックとキーワードの集合から質問文（問いかけ）

3. 3. 5 バーチャルエージェントモジュールを自動生成する予定であるが、現状では音声認識モジュールかバーチャルエージェントモジュールには、MMDAgent-EX [19]らテキストが転送されるごとに発話し、その後自動的に伴奏音を利用している。MMDAgent-EX には、TCP 通信にて外部の源を再生するという動作になっている。

プログラムと連携する機能があり、シナリオ管理モジュールの（ 1 ） こんにちは。春といえばどんなことを思い浮かべまPython プログラムと接続して動作する。シナリオ管理モジュー

すか？

ルからバーチャルエージェントの発話テキストが転送されると、（ 2 ） なるほど。そうですね。春の食べ物だと、私は桜餅がバーチャルエージェントモジュールは音声合成を行いモーショとっても好きです。好きな春の食べ物はありますか？

ンとともに再生する。

（ 3 ） なるほど。そうですね。春の温かい季節がとても好きです。春の陽気はいいですよね？
（ 4 ） いいですね。春といえばうぐいすの声がとても好きで

4 実験と評価
今現在動作している AI 音楽療法士を、認知症高齢者を対象す。春の自然の音で好きな音はありますか？とした音楽療法セッションの実施経験が豊富な音楽療法士に見（ 5 ） いいですね。他にはどんな思い出がありますか？てもらい、ヒアリングを行った。本章ではヒアリングで得られ（ 6 ） なるほど。そうですね。そういえば私、お花見も好きた指摘事項をまとめ、各指摘事項に対する今後の進め方についです。お花見の思い出はありますか？て述べる。

（ 7 ） それでは一緒に春の小川を歌いましょう。
なお、基本的には対象者の回答を否定せずに問いかけを継続することを想定しているが、認知症の物盗られ妄想に代表される、他者を悪く言うような回答があった場合の対応について慎重に検討する必要があると考えている。

4. 1 発話促進のための「問いかけ」について
AI 音楽療法士による「問いかけ」について、音楽療法士からの指摘事項とそれに対する考察を以下に列記する。

4. 1. 1 指 摘 事 項

3. 3. 4 伴奏再生モジュール（ 1 ） 問いかけを用いた発話促進は良いアイデアだと思う。

伴奏再生モジュールは web インタフェースを備えたアプリ

質問文の内容も問題ない。 高齢者の回答を否定しない方針も良として実装されている。第 3. 1 節に記載した通り、将来的にはいと思う。

AI 音楽療法士が対象者と会話している最中にその発話音声を分（ 2 ） 「問いかけ」と「問いかけ」の間の時間が不十分であ析し、当該対象者の歌声のキーやテンポを推定して、それに基る。もっと考える時間が必要である。

づいて伴奏音源のキーやテンポを調整して伴奏音源を再生する（ 3 ） 「問いかけ」が聞き取れずに高齢者に聞き返された場予定であり、そのために音源としては MIDI データの利用を想合はもう一度言い直すのか？

定しているが、現段階では対象となる楽曲の MIDI 音源から、（ 4 ） 途中で黙ってしまったり、逆にしゃべりすぎてしまうキーの異なる音源を MP3 データの形式で予め複数作成し、伴認知症高齢者もいるため、そのような場合に対する対応が必要

奏再生時にキーを指定して、該当する伴奏音源を再生することである。

ができるように実装されている。（現段階では、元の MIDI 音（ 5 ） AI 音楽療法士の声が聞き取りにくい。声の高さは問源から、半音を 1 として ±5 のキーの高さの音源を事前に作成題ないが、自然な抑揚やメリハリが欲しい。AI 音楽療法士はし全部で 11 種の伴奏音源データをデータベースに格納していワントーンで喋っている感じであるため、聞き取って欲しい単る。）テンポは再生時に指定することができるように実装され語を強調したり、「間」を取ったりするなどしないと、高齢者にている。図 4 に web アプリとして動作させた際の画面を示す。

は伝わらないと思う。

再生している曲は「春の小川」である。

4. 1. 2 考察(1) について：本研究の基本方針について肯定的な評価を得たことは良かったと思うが、3. 3. 3 節に記載した通り、認知症出しが分かりやすい伴奏をする」というのがある。対象者が何高齢者特有の、否定しないことが難しいような内容・肯定するらかの障害や問題を抱えているという前提で、その対象者が気わけにはいかないような内容が発言されるケースもあるため、持ちよく（満足感、達成感など）歌えるように伴奏するためのそのような場合の対処方法については、音楽療法士だけでなく、スキルの難易度は非常に高く音楽療法士の職人芸の 1 つと言っ介護の専門家や認知症専門医などにもアドバイスを求め、適切ても過言ではない。音楽療法士ごとに様々な工夫があり、それに対応できるように開発を進めたいと考えている。

ぞれの経験に基づく貴重なスキルであるため、多くの音楽療法(2) について：音楽療法士に見てもらった映像では、著者らが時間間隔を調整しながら、キーボード操作によって問いかけを進行させていた。その後実装を進め、現段階では Whispering士に丁寧にヒアリングして、それらの工夫を再現した伴奏が可能となるように完成度を高めたいと考えている。

(2) について：今回はフリーで入手できる「春の小川」の MIDIが発話中かどうかを判別し、発話終了を確認してから次の問いデータを Python のライブラリで MP3 に変換した音源であるかけを発話するように改良した。高齢者が回答する前に次の問ことも関連していると考えられるため、音楽療法士へのさらないかけが発言されてしまうと、認知症高齢者の自信喪失に繋るヒアリングと MIDI データの調整を重ねて「伴奏の安定感とがってしまう危険性があるため、認知症高齢者の発言の開始/は何か」を明らかにした上で実装に反映させたいと考えている。

最中/終了を正しく認識し、次の問いかけの開始を適切に制御(3) について：歌詞の提示方法は様々なものが考えられる (歌できるように調整を重ねたいと考えている。

(3) について：認知症高齢者の場合は、「自分が聞き取れなく詞紙、歌詞幕、モニタ表示、音楽療法士の先読みなど) ため、今後検討したいと考えている。て聞き返した」ということ自体を短時間で忘れてしまう可能性があるし、聞き返したということは、その話題に不慣れである・
あまり興味がないという可能性も考えられるため、言い直した方が良い場合と、スルーした方が良い場合について、介護の専門家や認知症専門医などに確認が必要と考えている。

(4) について：途中で黙ってしまった場合は、音楽療法士が音楽を奏でながら問いかけをする場面を見たことがあるため、そのような対応を検討したいと考えているが、認知症高齢者が喋り過ぎている場合は、興奮している、あるいは興奮に繋がる危険性もあるため、音楽療法士や認知症専門医などと適切な対応方法について相談したいと考えている。

(5) について：「問いかけ（質問文）」は第 3. 1 節に記載した通り、将来的には事前に与えられたトピックとキーワードの集合から自動作成する予定であるため、キーワードを強調したり、キーワードを発話する直前・直後に僅かな間を設けるなどの工夫をしてメリハリのある発言となるように工夫したいと考えている。
なお今後は、音楽療法士に認知症高齢者との対話中に発生したトラブルや、対応に困ったケースなどの聞き取りを重ねて、適切な対応ができるように AI 音楽療法士の完成度を高めていきたいと考えている。

5 まとめと今後の予定
本論文では、AI 音楽療法士の開発研究について説明した。AI療法士の開発は容易ではないと考えられているが、我々は、音楽療法を「AI 音楽療法士と生身の音楽療法士の協業」と捉え直し、AI 音楽療法士が実施可能な業務を厳選してその完成度を高め、生身の音楽療法士との協業の形を新しく定義するという方針で研究を進めている。
そしてその第１歩として、AI 音楽療法士が実施可能な業務を発話促進に特化した対話と歌唱伴奏に絞り込み、AI 音楽療法士の開発を進めている。今後は 4 章に記載した音楽療法士による評価に対する対応を中心に開発を進めると共に、AI 音楽療法士と生身の音楽療法士との新しい協業の形を考案していく予定である。

AI 音楽療法士により「会話に飢えている」と言われる高齢者が、いつでもどこでも何回でも AIMT との会話と歌唱を気軽に楽しみ、それが介護者の負担軽減に繋がって、高齢者と介護者双方の QOL が向上することが期待される。そしてそれが更なる AI 技術の導入促進による AI 音楽療法士の高度化に繋がり、日本全国の認知症高齢者が会話や歌唱だけでなく軽体操や楽器演奏等も含めた楽しくて豊かな音楽療法をいつでもどこでも何回でも気軽に受療できるようになることが期待される。スマホ

4. 2 伴奏について
AI 音楽療法士による「伴奏」について、音楽療法士からの指摘事項とそれに対する考察を以下に列記する。

4. 2. 1 指 摘 事 項（ 1 ） 歌い出しが分かりにくいので、歌い出しが分かりやす保有率は 70 代で約 5 割、60 代では約 8 割に達しており、今後デジタル・シニアがどんどん増えていくことは間違いない。本
研究は重要性と実現性と将来性の高い研究である。
そして健康の概念が「傷病がない」から「その人らしく生きい伴奏にする必要があるる」に変化し、少子高齢化が進む日本において全員参加で持続（ 2 ） 伴奏に安定感が欲しい。テクノ感が強いので、歌う時可能な社会を確立・維持するには、現状の医療だけではなく様々の支えになるような伴奏にして欲しい。おそらく低音を入れるなヘルスケアサポートが必要不可欠で、そのような状況で各人必要がある。の目的と嗜好に合ったセラピー（心理社会的療法）を自由に選（ 3 ） 歌詞はどうする予定か？

び、いつでもどこでも何回でも気軽に受療できることはリハビ

4. 2. 2 考リテーションの動機と療法効果の最大化に欠かせない。本研究察(1) について：音楽療法士に重要な必須スキルの 1 つに「歌いは認知症高齢者を対象とした AI 音楽療法士の開発を題材に、様々なセラピーの AI セラピスト開発に資することを目指す。

謝辞AI 音楽療法士の開発に協力して下さった株式会社 dott 社の清水俊之介氏、専修大学ネットワーク情報学部 4 年生の吉田悠真さん、AI 音楽療法士の試用に協力して下さった NAT 音楽療法事務所の認定音楽療法士の相川直子さんと認定音楽療法士の後閑嘉子さんに感謝いたします。本研究は JSPS 科研費

JP20K11059 の助成を受けたものです。

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