情報処理学会 インタラクション 2024
IPSJ Interaction 2024

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精神科患者の思考整理を支援する自律対話ロボットの評価
秋吉拓斗†1†2

住岡英信†1

熊崎博一†3中西惇也†4加藤博一†2塩見昌裕†1

概要：人と社会的に関わる対話ロボットの重要な役割の一つは，人との対話によって人のメンタルヘルスの支援を行うことである．本研究では，精神科デイケアプログラムの一環として取り入れられている思考整理を行うためのコラム法に着目した．精神科患者が柔軟な思考や自分自身の特性を理解するためにコラム法は有用である．本研究では，コラム法に基づいた対話ロボット用の対話シナリオを設計し，自律的な音声対話機能を実装した．本論文では，精神科デイケアにおいて実施した，精神科患者の参加者を対象とした本システムの評価実験について報告する．

1. はじめに日常生活において対話ロボットと社会的に関わる機会が増えている．人とロボットのインタラクション（HRI:Human-Robot Interaction）に関する研究分野において，初期の対話ロボットは実環境における情報提供タスクの研究が中心となっていた[1][2]．近年では，音声認識や音声合成，自然言語処理などの対話技術の革新によって，より複雑な対話タスクである，人のメンタルヘルスケアの自動化に注目が集まっている[3][4]．
メンタルヘルスケアとして，悩みの解決方法に気づきを得るためには思考整理は重要である．思考整理をするため

図 1

精神科デイケアにおけるロボットとの対話例の手法として，認知行動療法 (CBT: Cognitive-BehavioralTherapy)がある[5]．CBT を用いることで，怒り，抑うつ，不安など，いくつかの否定的な気分状態が軽減される[6]2. 関連研究-[9]．その一つで記録表に自身が体験した出来事や付随す本研究ではストレス対処や思考整理を目的とした CBTる気分や思考を書き出して整理するコラム法がある[10]．の一種であるコラム法を用いて，ロボットの対話シナリオ柔軟なバランスの取れた思考や自分の特性に関する理解促を設計する．CBT ではネガティブな思考とバランスの取れ進や対処を目的としている．

た思考を整え，悩みの原因となる思考の癖や自動思考に気精神科デイケアにおける治療やリハビリテーションのづきを得ることで，ユーザが自分の悩みを解決するのを助ためのプログラムの一環としてコラム法は取り入れられてける．また，悩み以外にも，ユーザのポジティブな側面にいる．精神科患者が思考整理するための支援は必要である

目を向けるための CBT も研究されている[11]．

が，医療現場における専門家のリソースには限りがある．

CBT とコラム法は，WEB ベースのアプローチやチャッ

そのため，精神科患者に対して気軽に思考整理の機会を提トボットなどの情報システムを統合して用いられることが供することは困難である．

ある[12]．これらのシステムでは，典型的な CBT の手順

そこで，本研究では精神科患者の思考整理の支援を行うや記録表を用いて，ユーザーに問題に関する情報や考えを対話ロボットの実現を目的とする．本論文では，思考整理テキスト入力するように促す．また，音声対話システムにを支援する対話ロボットのシステム構成について述べる．

よる自動化も行われた．対話ロボット[13]や仮想エージェ

さらに，精神科デイケアに通院する精神科患者を対象としント[14]にもコラム法が適用され，健常者の参加者を対象た思考整理を支援する対話ロボットの評価実験の結果を報とした実験において有効性を示した．

告する．

これまでの研究において，CBT やコラム法の有用性が示され，自律対話システムによる自動化や健常者での評価が進められてきた．本研究では，精神科患者を対象とした評†1 株式会社 国際電気通信基礎技術研究所†2 奈良先端科学技術大学院大学†3 長崎大学†4 大阪大学© 2024 Information Processing Society of Japan

価実験について述べる．

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図 22P-71
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システム構成図3. システム構成
本章では，本研究で開発した思考整理を支援するロボッ

図 3

対話前後での体調の平均点

トシステムについて述べる．以下に本システムのハードウ
ェア，ソフトウェア，対話シナリオデザイン，動作デザインについて説明する．システム構成を図 2 に示す．
3.1 ハードウェア
ロボットは Sota を用いた．Sota は，ヴイストン株式会

4. 実験
本章では，思考整理の支援を行うロボットを評価するための実験について述べる．本予備実験は、倫理委員会によ社が開発した卓上サイズで親しみやすいデザインであり，る審査および承認(承認番号:2019-5)を受けている．

言葉や身振り・手振りを使うことができるコミュニケーシ

4.1 実験概要ョンロボットである．音声合成によって，性別のない機械

本実験は，ありまこうげんホスピタル・デイケア科にのような声をスピーカから再生することが可能である．まて行った．デイケアに通院する精神科患者 38 人に参加してた，本システムでは Sota のマイクは使用せず，首にかけてもらった．本実験の参加者はデイケアプログラムの一環と使用するヘッドセットマイクを使用する．

して参加した．参加者は思考整理のために本研究で開発し3.2 ソフトウェア

たロボットと対話するが，対話前後で体調に関する主観ア

音声認識機能では，Google 社の Cloud Speech-to-Text を用いて音声認識を行い，ユーザの音声をテキスト文字としンケートに回答した．さらに対話後においてロボットに対する感想についても回答した．て取得する．先行研究[15]において開発された約 2500 個の実験室は施設内の個室を用いた．期間は令和 4 年 4 月か単語が設定されたキーワードリストを参照し，音声認識結ら令和 5 年 10 月で、毎月 1 回から 2 回の合計 17 回実施し果から検出されたキーワードを対話管理機能に送信する．

た．各実験の間の期間にはシステムの修正期間を設けて，対話管理機能では，受信したキーワードに応じて保存さデイケアスタッフや参加者から得たフィードバックを受けれた対話シナリオを参照し，適切な質問や返答用の発話指て質問や返答の言葉遣い，および認識できるキーワード数令や動作指令をロボットに送信する．シナリオの管理にはの改良を行なった．

有限状態遷移モデルの構造を踏襲した．
3.3 対話シナリオデザイン

4.2 評価項目

本システムではコラム法に基づいて，専門家と共同で対参加者は対話前後で体調に関する主観アンケートに回答話シナリオを設計した．思考整理するための質問項目は，した．参加者に対して，これまで最も体調が悪かった時を状況，理由，気分，行動，思考，対話のまとめ，対話を通0 点，最も体調が良かった時を 100 点とした場合の現在のして気づいたこと，として設定した．本システムではこの体調が何点であるかを質問した．

項目に沿って順番に質問する．ユーザが回答する際には，実験期間を通して，参加者によって参加回数が異なった．

発話の切れ目に相槌を打つ．回答し終わった後には，本シ

そのために，分析手法として混合効果モデルを用いて分析

ステムは共感や理解を示す返答を行い，続けて次の項目のした．混合効果モデルではランダム効果として参加者の特質問を繰り返す．対話のテーマとしては，今後の目標，後性を考慮しつつ，固定効果であるロボットとの思考整理に悔があって再挑戦したい目標，これまでの楽しかった思いよる得点変化への影響を統計的に分析可能である．

出，最近ついてないと思った状況，最近しんどいなと思った状況の 5 種類を設定した．
3.4 動作デザイン

5. 結果
期間内に延べ 100 回対話を行った．結果を図 3 に示す．

ロボットが呼吸しているような自然な前後の微細な揺各評価項目の平均点について，体調は対話前 66.6 点，対話れをアイドル状態として設計した．また，ユーザの発話終後 70.2 点であった．混合効果モデルにより，対話前と比較わりを確認する際に首を傾げる動作や，共感や理解を示すして対話後での推定値及び p 値を算出した．体調について際に腕を上げる動作，体を左右に旋回する動作を設計した．

推定値は 3.57 (p = 0.044)であった．よって，ロボットとの思考整理によって，有意に体調が向上することが示された．

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6. 考察
本研究では，思考整理を支援するロボットによって精神科患者の体調が有意に向上したという結果が得られた．ある参加者はロボットとの対話後に感想として「モヤモヤしていたが話したら悩みが消えた」「話したことで仕事への意欲が湧いた」「目標を想像するとワクワクする」という旨のコメントをした．対話によってストレス軽減や意欲向上が促され，結果に繋がったことが示唆された．
また，制限事項として本研究では主観評価のみを実施したことが挙げられる．今後は，心拍や皮膚電位，脳波等の生理指標を用いた評価を行うことや，参加者の発言から自己開示量を測定し評価することを検討している．

7. おわりに
本論文では，精神科デイケアでのプログラムとして患者の思考整理を支援する自律対話ロボットシステムを提案した．精神科デイケアにおいて本システムを患者に体験してもらい，参加者の対話前後での体調について評価した．結果として，ロボットとの思考整理によって有意に体調が改善されることが示された．今後の方針として，本システムの改善を行い，参加者の人数を増やして評価実験を行い，生理指標による評価や自己開示量などの客観的データによる効果を検証していく．
謝辞

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review,” Journal of affective disorders, vol. 150, no. 2, pp. 171-180,
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本研究に参加していただき，様々なご支援をしていただいたありまこうげんホスピタルのデイケア科スタッ
フの皆様に厚く感謝申し上げます．また，予備実験にご協力いただいた皆様に謹んで感謝申し上げます．本研究はJST，CREST，JPMJCR18A1 の支援を受けたものです．

参考文献
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