情報処理学会 インタラクション 2015
IPSJ Interaction 2015

15INT012
2015/3/6

いっぷく堂：不安障害・うつ予防のためのセルフ行動調整アプリケーション
小倉

加奈子†1
平野
坂本 大介†2

真理†1
北原 瑞穂†1
下山 晴彦†1

概要：我々は，不安障害やうつの発生予防を目的としたセルフ行動調整アプリケーション「いっぷく堂」を開発し，その適用可能性（アクセプタビリティおよび有効性）を検討した．
「いっぷく堂」では，日々の気分や体調の変化についてセルフ・モニタリングを行うと，その日の心身の調子に合わせた行動が提案される．ユーザはその日の朝，表示された質問に回答して心身の調子を登録し，その日の調子に応じたフィードバックと行動提案を受ける．ユーザは提案された行動を実施することが期待されるが，強制ではない．また，インタフェースやインタラクションにおいても強制的な雰囲気を排除するよう努めた．そして夜には，そのときの気分を入力し提案行動の実施結果を報告する．継続的な利用を維持するための工夫として，ユーザとやりとりを行うキャラクタと，ゲーミフィケーションを活用している．継続的に使用することで，ユーザが自分の行動を調整できるようになることが期待される．98 人の成人男女に対し 30 日間のモニターを実施したところ，提案行動の実施による気分の改善が示され，セルフ行動調整システムの適用性が示唆された．また，アプリケーション使用前後での精神的健康度を比較したところ，抑うつ症状に対して有意な改善が見られた．結果を通して，動機づけを持たないユーザに対する予防アプリケーションの可能性および課題についての示唆が得られた．

Ippuku-doh: Designing Behavioral Self-regulation Application
for Prevention of Mental Disorders
Kanako Ogura†1 Mari Hirano†1 Mizuho Kitahara†1
Daisuke Sakamoto†2 Haruhiko Shimoyama†1
Abstract: We present a behavioral self-regulation application, Ippuku-doh, which provides an opportunity forprimary prevention of mental disorders in personal way ． This application consists of self-monitoring andbehavioral self-regulation functionality．The user first reports his/her physical and mental condition by answering
a simple questionnaire in the morning, and then the application gives feedback and a suggestion of the day basedon the self-monitoring result．In the evening, the user reports his/her physical and mental condition again andwhether s/he did the suggested action．To motivate the user to use the application on a daily basis, we use avirtual agent for the user interaction and a gamification technique．We conducted a 30-day open participation
field trial, and 98 people participated in the trial. The results showed improvement of mood score throughconducting of suggested action, and the acceptability of the self-regulation system was confirmed. In addition, thedepressive mood of the participants was significantly decreased after the 30-day trial. Finally, we discussed thepossibility and problem of preventive mental application for the people who are not motivated in mental healthcare.

1. はじめにまた，うつや不安の症状に対しては，認知行動療法(Cognitive Behavioral Therapy：CBT)が有効性をもつこ

うつ病や不安障害は生涯有病率の高い疾患であり，長期とが実証されており[9][36]，CBT 技法をセルフマネジメン

化すれば社会復帰が困難になることが指摘されている．しト法と組み合わせて活用することで，患者が低コストで日かしながら，患者が抱く精神疾患に対するスティグマから，常的に症状に取り組むことができるというメリットを持つ．

医療機関の受診が遅れ，受診した時には重症化している場

セルフ・モニタリングはそのような CBT 技法のひとつで合も少なくない．こうした事態を避けるため，早期からのあり，自分の体調や気分の変化を継続的に記録(モニタリン

セルフマネジメントの必要性が指摘されている．セルフマ

グ)することで，出来事と自分の気分や身体状態との関連に

ネジメント法は，オペラント条件付け理論[34]を基盤とし気づくことができる．セルフマネジメント法はストレスのて，自分がうまくできた行動に対して自分で強化(報酬等)原因が明らかな場合に有効な方法であるため，なんとなくを与えることで，ストレス状態に陥っている状況を変化さ

気分が優れない，原因が分からないけれど疲れている，とせることを目指すものである[29]．

いった状況の場合には，まず自分にとって何がストレスの†1 東京大学大学院教育学研究科
Graduate School of Education, The University of Tokyo†2 東京大学大学院情報理工学系研究科
Graduate School of Information Science and Technology, The
University of Tokyo© 2015 Information Processing Society of Japan

原因になっているかを知る必要がある．そこで，自分の心身の状態に影響しているストレッサーに気づくために，セルフ・モニタリングが非常に重要である．

98

CBT を用いたうつや不安障害の治療においては，患者自とが前提となっている．

身が自分の行動を調整し，管理できるようになることがひ一方で，メンタルヘルス・ケアにおいては，その発生予

とつの目標となる．人は抑うつ状態になると，つらさを回防も重要である[14]．我々は精神疾患を予防するセルフケ

避しようとして活動を「しない」傾向が強くなる．そうす

アに焦点を当て，対象をより幅広く，健康な人から軽度・ると活動をしたことで得られる報酬がなくなるため，さら中程度のうつや不安症状を持つ人までを想定している．本に行動が抑制されるという悪循環が生じて抑うつ状態を長研究の目標は，提案するセルフ行動調整アプリケーション

引かせることになる．行動活性化は，こうした抑うつ状態のユーザが自宅や仕事場というように場所を問わず，パソの改善に有効性を持つ CBT 技法のひとつであり，患者のコンやスマートフォンを通していつでも自分のメンタルヘ

行動を段階的に増やしていくことで報酬を生じさせ，このルス・ケアを行うことができる環境を構築することである．

悪循環を断ち切ろうとするものである(例えば，外出を回避

2.1

コンピュータによる認知行動療法

している患者がスーパーマーケットへ買い物に行くことは「いっぷく堂」はインターネットやコンピュータ等の情

達成感＝報酬を生じさせ，さらなる行動へのモチベーショ

報通信技術を活用した CBT である，コンピュータによるンになる)．さらに，行動の調整においては行動の活性化だ

認 知 行 動 療 法 (Computerized Cognitive Behavioral

けではなく時には行動の抑制化を必要とする．仕事の引き

Therapy：CCBT)のひとつに位置づけられる．研究結果の受け過ぎなど，過活動が心身に負担をかけている場合には，蓄積が進み，CCBT は英国 National Institute for Health

適切な行動量まで行動を減らすことも重要だからである．

and Clinical Excellence（NICE）によって軽度から中程度

このように，行動調整では行動の活性化と抑制化の両方をのうつ病に対して推奨される心理的援助技法として認めらバランスよく行うことが必要となる．

れており，特に，軽度から中等度のうつ，抑うつ状態，不このような背景から我々は，セルフ・モニタリングと行安障害に対して高い効果量を持つことがわかっている[2]．

動調整の技法がインターネットを通して提供され，いつでCCBT の有効性を説明する要因として，治療同盟が注目もどこでも自分自身でメンタルヘルス・ケアを行うことがされている．治療同盟は，対面式援助において治療効果のできるサービス，すなわち「セルフ行動調整システム」を30％を説明すると言われる[25]．対面式の心理援助と同程備えたアプリケーションとして「いっぷく堂」を開発した．

度の有効性を示す CCBT については[21][22]，対面式援助

ユーザはまず，画面に表示される心身の調子を尋ねる質と同程度の治療同盟の成立を示す研究や[32]，ユーザが問項目に回答し，アプリケーションは回答を分析しその日

CCBT パッケージに対して生身の援助者に持つのと同等のの行動を提案する．提案される行動には，行動の活性化を

信頼感や温かみを感じるとする研究[30]がある．

促すものと抑制化を促すものがあり，ユーザの調子に合わ

一方で，CCBT においても生身の人間による face-to-face

せて提示される．この一連のインタラクションはすべて「いサポートが重要であるという知見もある．有効性が示されっぷく堂」のキャラクタ(和服の女性と猫)との会話形式でている CCBT サービスにおいては，援助者(心理職・精神

進み，現実のカウンセリングや問診のような感覚を得られ科医など)による直接・間接のサポートが存在する場合も多るよう設計されている．そして，継続利用を促すために，い．直接的なサポートとしてはプライマリケア医による動ゲーミフィケーションの概念を取り入れてアプリケーショ

機づけ面接[38]や，CCBT によるセルフ・モニタリングのンの使用に応じてトークンが得られるデザインにした．本

結果を対面式援助の場で活用するケース[4]などがあり，間稿ではいっぷく堂の主な機能，システムと，効果研究の結接的なサポートとしては医師との電子メールのやりとり

果を紹介し，今後のメンタルヘルス・ケア・サービスの展[16]，サービスの定期利用の勧奨[11][35]，精神科医による望について述べる．

質問受付とディスカッション・フォーラムにおけるコメン

2. 関連研究ト[36]，セッションごとのフィードバック[1]，医師とのオンラインチャット[20]などがある．これらのサポートは治

精神疾患はわが国を含む全世界の重大な問題であり，平

療同盟と必ずしも等価ではないだろうが，他者との関係性

成 23 年度の厚生労働省の調査では，全国の患者数は 320の成立が，ユーザのサービス利用のモチベーションを高め万人と，平成 20 年度調査から引き続き 300 万人を超えてる一助になっていると考えられる．

いる[24]．近年，その解決策として，情報通信技術，特にヒ2.2

セルフ・モニタリングューマンコンピュータインタラクション(HCI)を活用した

近年，セルフ・モニタリングの実施に様々な工夫が検討

システム・アプリケーションに大きな期待が寄せられておされている．従来のセルフ・モニタリングは，紙媒体へのり，近年，精神疾患の改善に対する効果が実証されている記録という形式で実施されてきたが，この方法では一日の[3][4][16]．それらの多くは，医師－患者間のコミュニケー

終わりにまとめて記録されることになるため，記憶違いやションをサポートしたり補完したりすることに焦点を当て

記録の付け忘れによって正確なデータが得られにくいといており，ユーザがすでに医療機関を受診しているというこう問題が指摘されてきた．この問題を解決するため，情報© 2015 Information Processing Society of Japan99

機器が積極的に利用され，効果が示されている．Matthews

ニタリングと行動調整(行動活性・非活性化)の技法を取りらは，携帯電話を使用したセルフ・モニタリングが紙媒体

入れ，うつや不安障害の予防のためのセルフ行動調整アプによる場合と比較して有効であったこと，ユーザの自己理

リケーション「いっぷく堂」を開発する．開発においては，解が促進されたことを報告している[28]．そのほかにも，できる限り継続的に利用してもらうために，モチベーショ

ADHD の子どもの症状をリアルタイムでモニターできるン維持の機能も取り入れる．

よう工夫されたものや[19]，双極性障害の症状をモニター「いっぷく堂」開発の第一の目的は，個人が自分でモニし，紙の記録よりも有効であるとした研究[5]がある．アセ

タリングおよび行動調整を行うことのできるサービスを提スメント・スクリーニング機能に特化したものとしては例

供すること，そして，そのサービスがメンタルヘルス・ケ

えば，双極性障害[3]や不安[6]，うつや不安障害をはじめとアの維持にどのように効果をもたらすかを検討することでするさまざまな精神疾患の症状[17]や青年の行動[15]をタある．また，従来の CCBT サービスやアプリケーションは，ーゲットにしているものがある．また，重症のうつや双極情報技術を十分に活用できずに，紙ベースのテキストや質性障害，統合失調症の患者を対象としたものでは，入力の問票をコンピュータ化したものばかりでありであった．そ負担が軽減されるよう音声やグラフを用いてアセスメント

こで，「いっぷく堂」においてはヒューマンコンピュータイを行うものもある[10]．

ンタラクション（HCI）の知見を活用することで，単なる

2.3

質問票を超えた，新しいメンタルヘルス・ケアの形態の提

行動調整

ユーザの行動調整をサポートするアプリケーションとし案を行う．

ては，双極性障害の患者の支援のために開発された

モニタリング機能においては，アプリケーションの中に「MONARCA」が知られているが，これは行動の活性化のキャラクタを設定し，対面面接(カウンセリング)で行われみを促進するものである[4]．そのほかに，睡眠状況や活動

るような会話形式での質問を採用することで，単なる質問

量などの身体活動を視覚的にフィードバックし，ユーザの票に答えるよりも自然なかたちで自分の状態への気づきを行動量を増加させることをねらったアプリケーションや促せるようにする．そのために，まず，キャラクタからユ[26]，自動的にうつの患者の携帯電話の使用状況からそのーザに対する質問を提示し，ユーザが吹き出しの中の選択

人の行動量を測り行動活性化を促すサービス[8]，動物を育肢から答えを選ぶと，さらにキャラクタから「そうなんでてるゲームを活用して歩行を促進させようとするもの[27]，

すね」「いいですね！」といった相槌がリズムよく表示され規則正しく健康的な食行動を促すもの[31]などがある．

るようにし，さらに状態のフィードバック，および行動提これらのサービスはすべてユーザに何らかの好ましい行

案が，キャラクタから提示されるようにする．また，朝と動を促すものであるが，うつをはじめとする精神疾患の予夜にキャラクタからのリマインダメールが送られるように

防には，このような行動の活性化だけではなく，ユーザの設定できる機能をつけることで，継続利用促進とともに，心身の状態に合わせて行動の質と量を調整することが必要

キャラクタに見守られている感覚を持ってもらえるようにである．例えば，過活動によってユーザの心身に負担がか工夫する．加えて，継続利用促進のために，ゲーミフィケ

かっている場合には，行動をむしろ適切な量まで減ずるこーションを取り入れた．CCBT サービスにおいては，通常とが適切である．すなわちシステムには，ユーザの心身状

多くのドロップアウトが見られることが課題とされている態のモニタリング，そして行動調整を促すフィードバック

が[37]，「いっぷく堂」では上記のような工夫によって，よの機能が備えられていることが必要である．

り楽しみながら取り組み続けることができることを目指す．

そこで我々は，セルフ・モニタリングと行動調整によっ

本研究で開発するアプリケーション「いっぷく堂」のコて，ユーザ自身で予防的メンタルヘルス・ケアを行うこと

ンテンツ，すなわちユーザへのフィードバック，行動提案，が可能なアプリケーションを開発する．本稿の目的は，そインタフェース，インタラクション，トークン(ゲーミフィの適用可能性を検討し，今後の予防的メンタルヘルス・ケ

ケーション機能)の内容は，すべて認知行動療法の訓練を受

ア・アプリケーションの発展に寄与する知見を得ることでけた臨床心理士が制作する．システムは web アプリケーシある．

ョンとして実装され，ユーザが好きな端末(PC，スマートフ

3. システムデザイン
先行研究より，これまでのメンタルヘルス ICT サービス
は，メンタルヘルス疾患の治療のために医師や心理士のサォン等)からアクセスできるように適正化する．さらに，インタフェースはレスポンシブデザインを採用することで多様なデバイスでの利用を可能とする．
3.1 モニタリング(朝)ポートの中で用いるサービスを中心に発展してきたことがユーザの心身状態をアセスメントするために，2 種類の確認された．一方で，メンタルヘルス疾患の予防として，質問票を用いる(図 1)．１つ目の質問票は，気分のアセスメ

自分ひとりで利用できるセルフケア・サービスを充実させントであり，①落ち込み軸(落ち込み―元気)，②不安軸(不ることも重要であると考えられる．そこで本研究では，モ

安―安心)，③イライラ軸(イライラ―穏やか)の 3 つの項目

© 2015 Information Processing Society of Japan100

で評価を行う．それぞれの軸に対して 0-100 点で答えても様な提案が行われることが多い．しかしながら，行動調整

らい，実証試験においてはそれらの合計点を気分得点としのために必要な行動提案は，ユーザの状態によって異なるて分析する(300 点満点)．図 1 の左は，気分の回答場面のため，個別に合わせた提案ができるシステムが必要になる．

インタフェースである．．バーをなぞることで顔イラストの対面面接の場合，セラピストはクライアントとの対話を通表情が徐々に変わる(例えば，落ち込み軸では，元気な顔かして状態に合わせた個別の行動を提案できる．そこで，「いら落ち込んだ顔へと変化)仕組みを採用し，なかなか数量的っぷく堂」では，モニタリングの結果分析を通してフィーに捉えにくい気分を，視覚的・感覚的に評価できるようにドバックと行動提案を行う．

する．

モニタリングの項目ごとに得点が割り当てられており

2 つ目の質問票は，忙しさ，身体状態，気力の 3 領域に(例えば，表 1 の#2 であれば，はい=100 点／いいえ＝0 点)，

焦点を当てた 14 項目の質問である(図 1 右)．このアセスメ

全てに回答し終えると，忙しさ，身体，気力の 3 領域それントによって，フィードバックと行動提案が決定される．

ぞれの合計点を計算する．そして，3 領域の中で最も高い

質問は，まずウォーミングアップのために「今日の天気」

点数を示したものに対して，フィードバックを提示する．

をたずね，忙しさに関する 5 項目(はい／いいえ)，身体状

表 2 は，フィードバックの例である．

態に関する 5 項目(はい／まあまあ／いいえ)，気力に関す

次に，行動提案のシステムを実装するために，まず行動る 3 項目(とても／まあまあ／いいえ)の順で設定する．ユ

調整の方向性を，活性化，身体的活性化，精神的活性化，ーザが答えを選択すると，キャラクタからの返答が提示さ抑制の 4 タイプに分けた(表 3)．ユーザの状態は，モニタれる．毎日同じ質問が表示されるとユーザが飽きてしまう

リングの得点から，身体状態の 3 水準(良い・普通・悪い)ため，同程度の重みづけであると判断された項目を複数準

×気力の 3 水準(良い・普通・悪い)の 9 パターンに，忙し

備し，ランダムに表示されるようにする．質問項目の例をさの 2 水準(負担重・負担軽)を加味した 18 パターンに分表１に示す．

類されるようにし，それぞれのパターンの状態に応じて必要な行動調整のタイプを定義した(表 4)．そして，各パターンについて，必要なタイプに沿った 3 つの提案行動を設定し，計 54 の提案行動をシステムに設定した．ユーザにしては，3 つの候補の中から 2 つがランダムで提示され，ユーザはそのうち 1 つを，その日に実施する行動として選択することができるようにした．

図1

モニタリングのインタフェース(左：気分得点，
右：忙しさ，身体状態，気力の質問)

No.
天気

質問

回答

図2

#1
今日のお天気は晴れですか？
忙しさ

はい

いいえ

#2

仕事や学校はありますか？
なにかご予定がありますか？
#5
気が進まない用事がありますか？
身体状態

はい
はい
はい

いいえ
いいえ
いいえ

#8

よく眠れましたか？
目覚めはよかったですか？
食欲はありますか？

とても
とても
とても

まあまあ
まあまあ
まあまあ

いいえ
いいえ
いいえ

気分は前向きですか？
何かやりたいことはありますか？
疲れていますか？

とても
とても
とても

まあまあ
まあまあ
まあまあ

いいえ
いいえ
いいえ

#10
気力
#12
#13

表1

セルフ・モニタリングの質問項目例

3.2 フィードバックと行動提案

行動提案画面(左)と行動選択画面(右)領域

フィードバック例

忙しさ

今日は少しゆっくり過ごせそうですか？
今日は大変そうですね．

身体状態

体調はまずまずですね．
からだがお疲れのようですね．

気力

あんまりパワーが出ないようですね．
今日は充電が必要みたいですね．
表2

フィードバックの例

3.3 報告とモニタリング(夜)朝のモニタリング結果をもとに，フィードバックと行動

１日の終わりに再度ログインをすると，提案行動の実施提案を行う(図 2)．コンピュータによって自動的に行動をを確認する画面が表示される(図 3 左)．キャラクタが，提提案しようとする場合，どうしても，すべてのユーザに一案行動を達成できたかどうかたずねる画面が表示され，ユ© 2015 Information Processing Society of Japan101

一ヶ月の振り返りを行うグラフであり，一ヶ月の中で最もタイプ

行動調整の方向性

活性化

自分を抑えることなく感情を活性化さ(14 個)せるような行動．気力が比較的あり，状態の良かった日や，最も状態の悪かった日などを表示することで，自己理解につながるようにする．

身体の疲労も少ない人に提案．
身体的活性化身体を動かすことによって感情も活性(18 個)

化させようとする行動．身体の疲労は比較的少ないものの，気力が低下している人に提案．

精神的活性化

気持ちのリフレッシュを促す行動．気(10 個)

力は比較的あるが，身体の疲労が大きい人に提案．

抑制

リラクセーションを促す行動．身体の(12 個)

疲労が強い人に提案．
表3モニタリングの記録を表示するグラフ

3.5 トークン
行動療法の理論では，個人の行動を増やそうとする際に提案行動のタイプ

は，できなかった場合に罰を与えるよりも，できた場合に報酬を与える方が有効であるとされている．「いっぷく堂」

気力

身
体
状
態

図4

では，ユーザがログインしたときと，ユーザが行動を報告

良い

普通

悪い

良い

抑制
or 精神的活性化

抑制
or 精神的活性化

抑制
or 精神的活性化

普通

身体的活性化or 活性化

身体的活性化or 活性化

精神的活性化or 活性化理論を取り入れた．

悪い

身体的活性化or 活性化

身体的活性化or 活性化

活性化
or 身体的活性化

ログインするたびに，アプリケーションの中にある庭の写表4

行動提案の組み合わせしたときに，報酬を与えるようにした．さらに，ユーザが継続的に利用してもらうために，ゲーミフィケーションの
図 5(左・中央)は，トークンの例である．このトークンは，
真が少しずつ変化していくものである．利用開始直後は，庭が閑散としているが，日々使い続けることによって，庭が少しずつ色づき，四季の変化が起こり，新たな動物等がーザは「ばっちり」「まあまあ」「できなかった」の中から現れるようにした．また，変化に飽きがこないように，奇選択して答える．その答えに対して，キャラクタからの返

想天外な変化も起こるように工夫した．

答が表示された後に，トークン(ごほうび)アイテムが提示提案行動に対するトークンは，提案行動ができたと報告される(図 3 右)．最後に，朝のモニタリングと同様の気分した時に，ごほうびアイテムが表示されるようにした(図 5のアセスメントを行って，終了となる．

右)．このごほうびアイテムはランダムに表示され，コレクションとして蓄積される．提案行動ができなかった際には，励ましのメッセージが表示されるようにした．

図5
図3

トークンの例

モニタリング(夜)のインタフェース

3.4 振り返り

4. 実証試験

行動療法において，自身の記録を振り返ることは，自己「いっぷく堂」アプリケーションが，どのようにメンタ

理解や気づきを得るために重要な要素である．
「いっぷく堂」

ルヘルスの予防を促進するか，また，キャラクタとのインでは，モニタリングの記録を振り返ることのできる 2 種類

タラクション機能がどのように機能するかを検討するためのグラフを用意する．図 4 の左は，一週間の振り返りを行に，実証試験を行った．この実証試験は，研究実施機関のうグラフであり，3 領域の気分得点の変遷が表示されてい倫理審査委員会の承認を受け(承認番号：14-18)，臨床心理る．また，忙しさと身体状態のグラフも併せて表示し，気士の監視のもとで行われた．また参加者には，我々が用意分との関連を視覚的に確認できるようにする．もう１つは，したアンケートへの回答は必須でないこと，いつでもアプ© 2015 Information Processing Society of Japan102

リケーションの利用を中止できることを伝えた．
方法

5.2 提案行動の実行率
参加者が提案行動をどのくらい実行したかについての分

実証試験の参加者は，web サイト，チラシ，E-mail を通析を行った．参加者の利用履歴のうち，朝，夜の気分と提して広く一般から募集を行った．これはつまり，本試験に案行動を実行したか否かの情報がすべて得られた日のデー

参加する参加者は，これまでの研究とは異なり，そもそも

タのみを分析の対象とした．分析対象は参加者 73 人ののうつ症状があったり，通院をしていたりする人々ではなく，

べ 797 日分のデータであった．

いわゆる健康な人々をターゲットとしているということで5.2.1 提案行動ごとの分析ある．この結果 98 名(うち男性 53 名，女性 45 名)が試験

提案行動の候補は 54 個あったが，このうち 2 個は 1 度に参加し，平均年齢は 34.46 歳(SD=13.16)であった．うちも参加者に提示されず，残る 52 個のうち 4 個は少なくと51 名が会社員，31 名が大学生であった．すべての参加者

も 1 回は参加者に提示されたものの，選択されることがな

は，研究プロジェクトと直接的に関係のない人々であった．

かった．したがって，分析対象に含まれたのは 48 個の提参加者には，「いっぷく堂」を自分のパソコンもしくは携帯

案行動であった．

端末(スマートフォンなど)で 30 日間利用してもらった．こ

まず，各行動について，実行率(実行された回数／提案行

こでの 30 日間とは，参加者が同時に利用を開始してから動として選択された回数)を算出した．実行率の平均は，の 30 日ではなく，参加者が最初にログインした日からの71.52%と高く，48 個のうち 40 個で 60%以上だった．実行

30 日間を言う．

率が低い提案行動もあり，6 個の提案行動は実行率が 40%

アプリケーション利用の効果評価を行うために，利用前以下だった．提案行動の種類別に実行率をみると表 5 のよ

後に，Kessler Psychological Distress Scale questionnaire

うになる．
「抑制」が選択された回数が多いのを除き，どの(K10)[23]への回答を求めた．K10 は，10 項目からなる精

種類も同程度に選択されていた．抑制系の行動も活性系の神症状のスクリーニング尺度である(10~50 点)．この尺度行動と同程度に選択されており，このアプリケーションがへの回答は必須ではなかったため，利用前に回答したのは参加者の行動調整に貢献したことが示唆される．

83 名であった．そのうち 23 名(28%)の参加者に軽度抑うつ症状(K10 得点 25 点以上)が示され，それ以外の参加者は提案行動の種類

健常得点であった．

活性化

選択回数

実行率

137

62.77%

量的分析においては，①モニタリングで記録された気分

身体的活性化

117

61.54%

得点と，②利用前(pre)と 30 日利用後(post)の K10 得点が精神的活性化187

80.21%

用いられた．質的分析においては，感想，使いやすさ，楽

抑制

356

73.60%

797

71.52%

しさ，気に入った機能などついて，web 上のフォームに自由記述での回答を求めた．自由記述に回答したのは，29 名

表5

提案行動の種類と選択回数および実行率

であった．

5. 結果
5.1 利用頻度
各利用者の初回ログインから 30 日間のログイン履歴を分析した．その結果，ログイン回数の平均は 9.35 回，中央値は 5 回だった．また，30 日間のうち，ログイン回数が 21
回以上 30 回以下だったのは 14 人，11 回以上 20 回以下だ
ったのは 23 人，2 回以上 10 回以下だったのは 34 人だった．27 人は 1 回しかログインしていなかった．1 回しかロ
グインしていなかった 27 人を除くと，ログイン回数の平均は 12.52 回となる．2 回以上ログインした参加者について，ログイン間隔(最小値は 1 日)を算出すると，平均は 2.50
日だった．ここから，ログイン回数の少なさは，ログイン
間隔の長さではなく途中で使用を止めたことによるものであることが分かる．

5.2.2 参加者ごとの分析
次に，参加者ごとに実行率を算出すると，平均は 74%，
中央値は 77%といずれも高く，73 人のうち 57 人は実行率
が 60%以上だった．
5.3 提案行動の実行による気分の改善
まず，上述ののべ 797 日分のデータに対し，朝の気分得
点と夜の気分得点の差を算出した．次に，各参加者について，提案行動を実行した日と実行しなかった日に分けて，気分得点の差を平均した．提案行動を実行した日は，夜の気分得点が朝よりも上昇しており，平均差得点の平均は12.5 点(N=71, SD=33.3)だった．提案行動を実行しなかった日は，気分得点はわずかに下降しており，平均差得点の平均は-2.8 点(N=52, SD=23.2)だった．
さらに，階層線形モデルを用いた分析も行った(詳細は付録 A)．解析には HLM 7.01aを用い，制約付最尤法により推定した．その結果，提案行動を実行した日の気分得点の改

a http://www.ssicentral.com/hlm/© 2015 Information Processing Society of Japan103

善は，実行しなかった日よりも 13.4 点高く，この差は有意の平均が事前 K10 より 4.5 点低下し，有意な改善がみられだった(S.E.=3.57, t(72)=3.76, p<.001)．

た(t(9)=-2.40, p=.04)．効果量は d=-1.03 であった(効果量

この結果から，提案行動を実行することによって，参加者の定義については付録 C を参照)．しかしながら，非抑うつの日内での気分の改善が促進されたと考えられる．

群においては，有意な改善はみられず(t(20)=-0.28, p=0.78)，

5.4 30 日間の利用後の精神的健康の改善

効果量は d=-0.06 と小さかった．

アプリケーションを用いた介入の効果を評価するために，

5.5 アドヒアランス

アプリケーションの使用前と 30 日間の使用後で，K10 得

参加者に任意で求めたアプリケーションに関する自由記点を比較した．分析の対象としたのは，使用前の K10 得点

述には，参加者のアドヒアランス向上に影響したとみられ(事前 K10)が測定されていて，2 回以上ログインした 67 人るものが見出された．セルフ・モニタリングによって自らである．このうち，使用後の K10 得点(事後 K10)が測定さの身体的・精神的な状態に気づくことができたという実感れていたのは，31 人だった．事後 K10 データの有無と参は，その一つである．参加者は，気分に影響するものを理加者の特性との関係を表 6 に示した．事後 K10 が測定さ解したり(「おすすめの，ストレッチみたいなのをまじめにれている参加者は，測定されていない参加者よりも有意にやったら，気分がよくなり，元気になった．運動は気分に

ログイン回数が多い．したがって，結果の解釈には注意がいい，と学べた．(info.15)」)，提案行動を実行することで必要である．

その日の行動が変わるということを実感したりしていた(「質問に答えながら自分のメンタルを改めて把握して，自
事後欠測

事後観測

参加者数

N = 36

N = 31

性別(男性): 人(%)

21
(58.3%)

13(42.0%)

p = .22

年齢:
平均 (SD)

33.1(12.6)

32.9(13.1)

p = .94,t (62.5) = 0.06

事前 K10:
平均 (SD)

21.6
(8.0)

20.8
(7.8)

p = .71,
t (64.0) = 0.38

ログイン回数:
平均 (SD)

9.0
(6.7)

17.4
(9.2)

p < .001,

表6

差の検定

ふり返られることも気づきにつながったという記述も見られた．

t (53.9) = -4.18

事後 K10 が欠測の参加者と観測された参加者の比較(注: 平均値差の検定には Welch の方法を用いた)

K10 尺度は得点が低いほど精神的に健康であることを表すから，参加者の事後 K10 が事前 K10 よりも低下していれば，精神的健康が改善したことになる．階層線形モデ
ルを用い，事後 K10 が観測されていない 36 人のデータも利用して分析を行った(詳細は付録 B)．事後 K10 は事前
K10 よりも平均で 1.75 点低く，事前・事後での有意な低下がみられた(S.E.=0.79, t(66)=-2.21, p=.003)．また，事前・事後での K10 得点の変化と，事前 K10 の間には r=-0.87の負の相関があり，事前 K10 が高い参加者ほど大きく改善していた．ただし，本研究のような事前・事後デザインで見いだされた，事前テストと変化の大きさの相関が測定誤差等に起因する見せかけのものである可能性は広く指摘されており[33]，解釈には注意が必要である．
続いて，事前 K10 によって参加者を，抑うつ群(K10≧25)と非抑うつ群(K10≦24)に分けて分析を行った．ここでは，層別化によってサンプルサイズが小さくなることを考慮し階層線形モデルを用いた分析でなく，事前・事後ともに測定されている参加者のみを対象に対応のある t 検定に
より平均値を比較した．分析対象のうち抑うつ群は 10 人，
非抑うつ群は 21 人だった．抑うつ群においては，事後 K10© 2015 Information Processing Society of Japan

分の行動の制御をしやすくなったと思う．(Info.10)」)．その他に，週ごとあるいは月ごとの自身のコンディションをまた，ゲーミフィケーション機能(「庭が変化していく様

子は毎日みていて楽しみである(Info.23)」 )や，会話形式(「回答に応じてキャラクタの反応が変わる(ことが面白かった) (Info,11)」)も多くの参加者から支持されたことが明らかになった．さらに，メールによるリマインダ機能がロ
グイン忘れの防止に役立ったとする記述も見られ，リマイ
ンダを用いた場合にアドヒアランスが向上するという先行研究の結果を支持したと言える[13]．
アプリケーションやキャラクタの受容的な雰囲気は，ア
プリケーションの継続利用およびメンタルヘルスの改善の双方に良い影響をもたらしたと言える(「キャラクタがかわ

いくやすらぐ．(Info.16)「強制的なものじゃないので気軽にやれて良かった．(Info.27)」等)．これらの記述からは，
アプリケーションの見せ方，すなわちインタフェースがCCBT の有効性やアドヒアランスを高める上で重要な役割を果たしたと示唆される．この点は，CCBT に関する先行研究では明言されてこなかったが，本研究から明らかになった重要な結果である．
一方で，アドヒアランスを低減させる要因も見出された．
セルフ・モニタリング段階におけるシステムの反応速度の遅さが不快であったという記述は，数名の参加者から得られた．こうしたユーザビリティの悪さは日常的な使用を目指すアプリケーションにおいては看過することができない問題であるが，システムの反応速度に関しては，サーバ容量を拡張することで解決できると考えられる．

6. 議論
本研究の目的は，いっぷく堂の適用可能性を検討し，今

104

後の予防的メンタルヘルス・ケア・アプリケーションの発長期的検討が必要である．

展に寄与する知見を得ることであった．以下に，適用可能

6.3 インタラクションデザイン

性と課題について議論する．
6.1 メンタルヘルス・ケアにおける有効性

キャラクタの使用やインタフェースのデザインは本研究の主なトピックではなかったものの，研究参加者のコメン

提案行動を実行したユーザほど気分得点が向上していた

トからは，これらの要素がユーザの経験に大きく影響したことから，本研究で開発した行動調整システムがある程度ということが明らかになった．本アプリケーションに取り

気分の向上に貢献したことが示唆された．また，30 日間の入れた会話形式のセルフ・モニタリングやゲーミフィケー

使用前後で K10 の得点を比較したところ，非抑うつ群ではションの要素は，アプリケーションの継続利用につながっ

得点に有意な変化は見られなかったが，抑うつ群においてたと考えられる．キャラクタの雰囲気や会話から癒されたは使用後に有意な改善が認められた．ただし今回の効果研というコメントも多く，文字表記の質問項目に回答する形

究では対照群を設定しなかったため，抑うつ群の参加者が，式のアプリケーションが主流である中，キャラクタとの会

アプリケーションの使用に関わらず改善した可能性を排除

話を通して心身の調子をチェックするというシステムは，することはできない．

それ自体が楽しめるプロセスであると同時に非常にわかり

非抑うつ群において改善が見られなかったことに関しやすく，ユーザの負担を軽減できることがメリットの一つては，そもそもうつ症状を示す得点が低いので，それ以上であろう．シンプルなインタラクション技術であるが，メの改善が見られなかった，すなわち得点が維持されたとい

ンタルヘルス・ケア・アプリケーションの継続利用を促す

う結果が予防効果を示すとも解釈できる．厳密に言えば発という点で，有効である．同様に，行動提案のシステムも，症予防の効果に関しては，より長期間の発症率比較等のフ

単に臨床心理士が考案した行動が提案されるだけでなくキォローアップ研究が必要であろう．しかしながら本研究のャラクタとの相互作用を通して提案されるために，ユーザ

結果からは，行動調整による気分の改善や，メンタルヘルに強制力を感じさせにくい．以上から，「いっぷく堂」におスの初期症状の進行予防における有効性は示唆されたと言けるインタフェースの柔らかい印象やインタラクティブなえる．

デザインは，その継続利用を促進しただけでなく，参加者

6.2 利用率の気分改善にも寄与したことが示唆される．

利用継続の問題は，CCBT における最大の課題の一つで6.4 デザインの課題ある．Kaltenthaler らの研究によれば，CCBT の利用を開効果研究の結果から，以下に本アプリケーションの今後始したユーザのうち，18~30％が途中で脱落し，利用を中の展望と課題をまとめた．

断する[22]．多くのユーザとエビデンスを持つ，最も普及

フィードバックと提案行動の種類を増やす．今回開している CCBT の一つである「MoodGYM」であっても，発したアプリケーションでは 8 種類のフィードバッ

全セッションを完了したユーザは全体の 4.3％であったと

クと 54 種類の提案行動を用意したが，より長期的ないう報告もある[12]．ドロップアウト率に関連する要因と使用に耐えうるよう，今後さらに追加することが必して，参加者への報酬の量や，医師による利用勧奨の有無

要であろう．

などがこれまでに指摘されている．CCBT のドロップアウ



ト率は，対面式の心理面接と比較して高い傾向にある．
本研究において，アプリケーションに一度しかログイン

トークンを発展させる．子どもや高齢者など，ユー
ザに合わせてトークンの内容は検討していく．



キャラクタとの会話内容をより多様化すること，そしなかった者は 98 名のうち 27 名(27.6%)であったが，こしてキャラクタの変化が感じられるようにすること

れは CCBT における標準的なドロップアウト率であり，想で，より飽きづらい魅力的なセルフ・モニタリン

定よりやや高い値であった．いっぷく堂はうつや不安障害

グ・システムを提供する．複数のキャラクタを用意の発症を予防することを目的としており，“治療”動機を持し，ユーザがキャラクタを選択できることも重要でたないユーザを対象とする．そのため，治療を目的としたあろう．また，その性格の設計についても重要にな

アプリケーションにおけるドロップアウト率とは単純に比較することは難しい．予防アプリケーションは，そもそもるであろう．


質問項目数の削減を行う．先行研究[4]に基づき，現

症状改善までの期間に集中して利用してもらうという性質

行の 14 項目からより負担の少ない項目数まで減らす

よりも，長期的に発症を予防できるだけの利用率が維持でことは，継続利用を促進することに効果があるであきれば良いと考えられるからである．

ろう．

これを踏まえて，今回の利用率は，予防に十分な程度で6.5 本稿で得られた知見の制限と今後の課題

あったかどうかということを議論する必要があるが，予防本研究の限界および今後の課題として，以下の点が挙げを目的としたアプリケーションの開発や研究が少なく，先られる．第一に，効果研究において対照群を設けなかった

行研究との比較あるいは本研究の結果だけでは判断できず，ため，アプリケーションを使用しなかった場合と結果を比© 2015 Information Processing Society of Japan105

較することはできない．今後，対照群を設定して研究を重ねる必要があるだろう．第二に，今回はアプリケーション
を一度も使用しなかった者のデータは分析対象としていな
いため，アプリケーションがどれくらいの人々に選好されるかということに関して考察することはできない．第三に，参加者は提案行動の実行を強制されていなかったため，行動の実行による気分の改善を期待あるいは確信していた者
ほど提案行動を実行する傾向があった可能性がある．よって今後は，このような交絡変数について十分検討した上で，提案行動が気分改善にもたらす影響や効果についてより厳密に検証していくべきであろう．第四に，本研究で使用後の K10 に回答しなかった参加者の多くが，30 日よりも前の段階でドロップアウトしていたことを考えると，K10 に回答した参加者と比較して，回答しなかった参加者の気分は改善していなかった可能性もある．そして第五に，今後は 30 日以上の使用による影響，すなわち，アプリケーシ
ョンのより長期的な効果について検証する必要があろう．

7. まとめ
本稿では，セルフ行動調整アプリケーション「いっぷく堂」の機能および特長を紹介するとともに，その効果研究の結果について述べた．
「いっぷく堂」は，心身の状態をモ
ニタリングし，その日の状態に応じた行動提案を受け取る
ことで，人々が自分で自分の予防的メンタルヘルス・ケアを行うことができるようになることを目的としたアプリケーションである．30 日間のモニター利用の結果，提案行動の実行による気分の改善が認められるとともに，利用後に有意な抑うつ得点の改善が見られた．
いっぷく堂の開発とその適用可能性の検討を通して，予防的メンタルヘルス・ケア・アプリケーションの発展可能性と課題についての知見が得られた．
謝辞

実証試験に協力いただいた皆様に，この場を借りて御礼申し上げます．また，本研究は日本学術振興会「博士課程教育リーディングプログラム」『東京大学ソーシャル
ICT グローバル・リーダー育成プログラム』の助成を受けて実施されました．

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付録
付録 A．階層線形モデルを用いた気分の日内変動の分析
参加者 i の第 t 日における，夜の気分の朝と比較した改善(朝と夜の気分得点の差) yit は，反復測定データであり，
階層線形モデルを用いて分析できる[33]．気分の改善 yit について，その日の提案行動の実行・不実行を表すダミー変
数 xit (実行ならば xit=1, 不実行ならば xit=0)を用いて次のような回帰モデルを考える．
(A1)
ここで， β 0i は参加者 i が提案行動を実行しなかった(xit=0)日の気分の改善の平均を表し，β0i+β1i は参加者 i が提案行動を実行した(xit=1)日の気分の改善の平均を表す．
したがって，β1i は参加者 i が提案行動を実行することによって気分の改善が促進される程度を表すことになる．rit
は誤差項である．
回帰モデルの切片β0i と傾きβ1i の値は参加者によって異なり，2 変量正規分布に従うと仮定する．このときβ1i の平均値が提案行動を実行することの平均的な効果を表すか
ら，論文中ではこの平均値についての検定の結果を報告している．
付録 B．30 日後の気分の改善の分析
事前・事後で測定した K10 得点は，階層線形モデルを用いて分析した．参加者 i の時点 t (事前テストなら t=0, 事
後テストなら t=1)での K10 得点 yit について，(A1)式と同様のモデルを考えた．ここでは，xit は測定時点を表す変数である(事前テストなら xit=0, 事後テストなら xit=1)．付録
A と同様に，β1i は参加者 i の事前テストと事後テストでの K10 得点の差を表し，β1i の平均は事前・事後での K10
得点の変化の平均を表すから，論文中ではこの平均値についての検定の結果を報告している．
付録 C．効果量
平均値差の効果量については様々なものが提案されているが，ここでは，次で定義される d を用いた．

d = (Mpost – Mpre) / SDpre
ここで，Mpre, Mpost はそれぞれ事前テスト，事後テストの平均値であり，SDpre は事前テストの標準偏差である．

107