仮想エージェントとの認知⾏動療法における⾃動思考を評価するための質問の分析

設樂 ⼀ 碩 1 , ⽥ 中宏季 1 , ⾜⽴ 浩祥 2 , ⾦⼭ ⼤祐 2 , 阪上由 ⾹⼦ 2 , ⼯藤喬 2 , 中村哲 1
1 奈良先 端 科学技 術⼤学院⼤学
2 ⼤阪⼤ 学
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認知⾏動療法 [Beck et al., 2011]n うつ病などの精神疾患の治療や、⽇常のメンタルヘルスケアの⽅法として確⽴している精神療法
n 否定的な気分を引き起こす状況に対する解釈や思い込みを、新たな考えに変えることで対処する
自動思考

認知⾏動療法の基本構成

否定的な気分の要因となる考えを⾃覚
⾃動思考が本当に適切かを評価システムの質問例

ユーザの応答例

状況どのようなことが起こりましたか?

友⼈に送ったメールの返信がこないどのような気分ですか︖

落ち込み（80%）

どのような考えが浮かびましたか︖

彼は私のことが嫌いなんだ

気分→（気分の強さ: 0〜100%）

⾃動思考の同定（例1）その考えを裏付ける事実は︖ 昨⽇送ったメールの返信がこない→ （状況に応じて複数与える） （例2）⾃動思考に反する事実は︖

評価を通じて得た気づき→をもとに、問題に適応した思考を検討
2022/6/15

項⽬名⾃動思考を評価する質問

適応的思考の検討
変化後の気分(気分の強さ: 0~100%)

しなやかに考えると︖
気分は変わりましたか︖

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友達は近頃忙しそうにしている
彼はメールの着信を⾒落としたか，多忙で対応できないのだろう
落ち込み（80% → 30％）

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気分の改善

仮想エージェントによる認知⾏動療法の⾃動化
n 仮想エージェント
l CGアニメーションで実体化された対話インターフェースl ⾃動でインタラクションを⾏うことが可能

n ヘルスケアにおける利点
l いつでもどこでも使⽤が可能
l ヘルスケアに対する⼼理的抵抗の緩和が期待される [Sebastian et al., 2017]l 表情・⾳声などの⾮⾔語情報を⽤いたインタラクションも可能

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関連研究
n 仮想エージェントが⾃動で認知⾏動療法を⾏うことによるヘルスケアの促進が期待されている
n [Fitzpatrick et al., 2017]では、うつ傾向の改善が⽰された
n 既存のシステムは、質問選択の適切さや、ユーザの状態推定について⼗分考慮できていない
l [Fitzpatrick et al., 2017]• テキストベース• 選択肢かテキストの⼊⼒

2022/6/15

l [Kimani et al., 2019]l [Shidara et al., 2020]• 対⾯形式• 対⾯形式• 選択肢による応答分岐• 定型の質問

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先⾏研究の課題
これまでの取り組み
n ユーザがシステムの質問を理解できているかを⾃動判定すること• 認知⾏動療法に不慣れな場合、質問に対し適切に答えられないことがある• 例︓思考を気分や状況と混同する [Beck et al., 2011]n システムがユーザの⼼理状態を認識すること• システムのセッション前後評価が可能になる• より効果的な質問選択の実現が可能になる

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5 / 18これまでの研究︓思考と思考以外の分類 [設樂ら, 2021]
n 問題：ユーザが、思考と状況・気分を混同して述べることがある
n 提案：テキスト情報を用いた思考の分類
n 結果：0.88のF1-scoreを達成
出力

テキストモデル

思考である
思考である

思考

「私は友達に嫌われた」「私は失敗した」

状況「メールの返信が返ってこない」「今日は発表がある」

気分

「悲しい」
「不安な気持ちになりました」

思考でない
思考でない

その他

「わかりません」「こんにちは」思考でない思考でない

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特徴量抽出

思考でない思考でない

LogisticRegression

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先⾏研究の課題
n ユーザがシステムの質問を理解できているかを⾃動判定すること• 認知⾏動療法に不慣れな場合、質問に対し適切に答えられないことがある• 例︓思考を気分や状況と混同する [Beck et al., 2011]n システムがユーザの⼼理状態を認識すること• システムのセッション前後評価が可能になる

本研究の取り組み• より効果的な質問選択の実現が可能になる
Ø 問題点︓システムによる質問の内容が、ユーザの⼼理状態を実際に変化させているかが不明確
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⽬的n 問題点︓システムによる質問の内容が、ユーザの⼼理状態を実際に変化させているかが不明確
n 仮説︓システムによる「⾃動思考を評価する質問」がユーザの気分の改善の⼤きさに影響する
l ユーザスタディによる検証を⾏う
認知⾏動療法の構成

項⽬名

システムの質問例

ユーザの応答例

状況

どのようなことが起こりましたか?

友⼈に送ったメールの返信がこないどのような気分ですか︖

落ち込み（80%）

どのような考えが浮かびましたか︖

彼は私のことが嫌いなんだ

気分（気分の強さ: 0〜100%）

⾃動思考の同定
⾃動思考を評価する質問（例1）その考えを裏付ける事実は︖ 昨⽇送ったメールの返信がこない（状況に応じて複数与える） （例2）⾃動思考に反する事実は︖

適応的思考の検討
変化後の気分(気分の強さ: 0~100%)2022/6/15

しなやかに考えると︖
気分は変わりましたか︖

友達は近頃忙しそうにしている
彼はメールの着信を⾒落としたか，多忙で対応できないのだろう
落ち込み（80% → 30％）

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提案⼿法
n 2つの質問シナリオを⽐較する

どちらのシナリオがより質問あり群

気分の改善を⼤きくするか︖

質問なし群

項⽬名

システムの質問例

ユーザの応答例

項⽬名システムの質問例

ユーザの応答例

状況

どのようなことが起こりましたか?

友⼈に送ったメールの返信がこない

状況どのようなことが起こりましたか?

友⼈に送ったメールの返信がこないどのような気分ですか︖

落ち込み（80%）

どのような気分ですか︖

落ち込み（80%）

どのような考えが浮かびましたか︖

彼は私のことが嫌いなんだ

⾃動思考の同定

どのような考えが浮かびましたか︖

彼は私のことが嫌いなんだ

適応的思考の検討

しなやかに考えると︖

気分（気分の強さ: 0〜100%）

⾃動思考の同定
⾃動思考を評価する質問

変化後の気分(気分の強さ: 0~100%)•（気分の強さ: 0〜100%）（例1）その考えを裏付ける事実は︖ 昨⽇送ったメールの返信がこない（状況に応じて複数与える） （例2）⾃動思考に反する事実は︖

適応的思考の検討

気分しなやかに考えると︖
気分は変わりましたか︖

友達は近頃忙しそうにしている
彼はメールの着信を⾒落としたか，多忙で対応できないのだろう
落ち込み（80% → 30％）

変化後の気分(気分の強さ: 0~100%)

気分は変わりましたか︖

彼はメールの着信を⾒落としたか，多忙で対応できないのだろう
落ち込み（80% → 30％）

「⾃動思考の同定」の項⽬では、ユーザがシステムの質問を理解できているかを⾃動判定してユーザが適切に⾃動思考を述べられるように誘導した
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実験︓⾃動思考を評価するための質問
n [Beck et al., 2011]より、認知⾏動療法でよく⽤いられる７種類の質問を使⽤
質問内容
1

あなたの⾃動思考が正しいとしたら、その根拠にはどのようなものがありますか︖

2

仮に⾃動思考が正しくないとしたら、どのような根拠が考えられますか︖

3

あなたの⾃動思考以外にも、⾟いと思っているその出来事を説明する理由は、他に思い当たりますか︖

4

その⾃動思考を持ち続けることによって、あなたにどのような影響があるでしょう︖

5では、この先起こりうる、最も現実的な結果はどのようなものでしょうか︖

6

もし友達があなたと同じ⽬に会っていたら、どのような⾔葉をかけてあげますか︖

7

⾃動思考に対して、どのような⾏動を起こすとよいでしょうか︖

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Tapas Supported by, ANR-CREST10 / 18

実験︓仮想エージェントのデザイン
n 仮想エージェントのプラットフォーム︓GRETA [Niewiadomski et al., 2009]l 話者交替は、システムの⾳声認識に基づいて⾏う
l 表情・⾳声の設定は質問あり群と質問なし群で統⼀した

GRETA

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システム対ユーザのインタラクション
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実験参加者と実験⼿続きn 実験参加者 (N=32)
l 質問あり群︓N=19⼈、質問なし群︓N=13⼈
l ⼀般の学⽣を対象に実験を⾏った
l うつ傾向の計測︓K6 scale [Kessler, 2002](スコアの範囲︓0から24、13以上はうつ傾向の可能性がある)- 質問あり群の平均値＝3.90，質問なし群の平均値＝ 4.30
（2標本 t 検定の結果、2群間に有意な差はなかった）

n実験⼿続き
実験の説明、署名による同意、うつ傾向の計測

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認知⾏動療法に関するリーフレットを読む

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ユーザとエージェントのインタラクション

12 / 18評価指標 [Persons et al., 1985]

認知⾏動療法の構成項⽬名

システムの質問例

ユーザの応答例

状況

どのようなことが起こりましたか?

友⼈に送ったメールの返信がこないどのような気分ですか︖

落ち込み（80%）

どのような考えが浮かびましたか︖

彼は私のことが嫌いなんだ

気分（気分の強さ: 0〜100%）

⾃動思考の同定

気分の改善

⾃動思考を評価する質問（例1）その考えを裏付ける事実は︖ 昨⽇送ったメールの返信がこない（状況に応じて複数与える） （例2）⾃動思考に反する事実は︖

適応的思考の検討

しなやかに考えると︖

変化後の気分(気分の強さ: 0~100%)2022/6/15

J

気分は変わりましたか︖

友達は近頃忙しそうにしている
彼はメールの着信を⾒落としたか，多忙で対応できないのだろう
落ち込み（80% → 30％）

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結果︓Mood changeの⽐較
n 質問あり群と質問なし群のMood changeに有意な差が⾒られた
n ⾃動思考を評価するための質問が、否定的な気分の改善に影響することが⽰された

質問あり群と質問なし群のMood change
質問あり群の平均= 0.41
質問なし群の平均= 0.13
2標本 t 検定の結果:
p = 0.037
Hedgeʼs g = 0.97
質問あり群
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質問なし群
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結果︓各質問に対する主観評価

質問内容
Q6
Q7

気分の改善に役⽴った

あなたの頭に浮かぶ最も強い考えは何ですか︖
あなたの⾃動思考が正しいとしたら、その根拠にはど○のようなものがありますか︖
n インタラクションの後、それぞれの質問が気分を変えるのに役⽴ったかどうかを評価（複数回答可）

n 質問あり群のみが対象（N＝19）

Q8

仮に⾃動思考が正しくないとしたら、どのような根拠が考えられますか︖○

あなたの⾃動思考以外にも、⾟いと思っているその出質問紙 (○は記⼊例)
Q9来事を説明する理由は、他に思い当たりますか︖

質問内容
Q6
Q7
Q8
Q9
Q10

気分の改善に役⽴った

あなたの頭に浮かぶ最も強い考えは何ですか︖
あなたの⾃動思考が正しいとしたら、その根拠にはどのようなものがありますか︖
仮に⾃動思考が正しくないとしたら、どのような根拠が考えられますか︖
あなたの⾃動思考以外にも、⾟いと思っているその出来事を説明する理由は、他に思い当たりますか︖

○
○

Q10
Q11
Q12
Q13

その⾃動思考を持ち続けることによって、あなたにどのような影響があるでしょう︖
では、この先起こりうる、最も現実的な結果はどのようなものでしょうか︖
もし友達があなたと同じ⽬に会っていたら、どのような⾔葉をかけてあげますか︖
⾃動思考に対して、どのような⾏動を起こすとよいでしょうか︖
あなたが話してくれた⾃動思考以外にも、他の考えもQ14

⾒つかるかもしれません。もし思いついたら、⾃動思考に「しかし」で他の考えをつなげてみましょう。

その⾃動思考を持ち続けることによって、あなたにどのような影響があるでしょう︖
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では、この先起こりうる、最も現実的な結果はどのよ

15 / 18○

結果︓Mood changeと役⽴った質問数の相関関係
n Spearmanの順位相関係数
ρ=0.63 （p=0.005）
n 役⽴った質問の数が多いと、より気分が改善されることが⽰唆された
Ø 質問ごとのユーザの状態推定による、質問選択の個⼈適応が期待される

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まとめと今後の展望
n 仮説︓「⾃動思考を評価する質問」が気分の改善の⼤きさに影響する
Ø 「⾃動思考の評価」の有無がMood changeの増加に寄与した
Ø 役⽴った質問の量が多いほど、Mood changeは⼤きくなった

n 今後の展望l K6 scoreが⽐較的⾼い⼈を対象とした検証
l ⾏動特徴からの⼼理状態の推定
l ⼼理状態の変化に合わせて適応的な質問選択を⾏うシステムの構築
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参考⽂献• J. S. Beck and A. T. Beck. ``Cognitive behavior therapy: Basics and beyond.” Guilford Publication, 2011.
• J. Sebastian et al., "Changing stigmatizing attitudes to mental health via education and contact with embodied conversational agents." Computers in
Human Behavior 73 (2017): 479-488.
• K. K. Fitzpatric et al., “Delivering cognitive behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automatedconversational agent (Woebot): a randomized controlled trial.” JMIR mental health 4.2, 2017: e19.
• E. Kimani, et al., “You'll be Great: Virtual Agent-based Cognitive Restructuring to Reduce Public Speaking Anxiety.” In IEEE ACII, 2019, (pp. 641-647).
• K. Shidara, et al., “Analysis of Mood Changes and Facial Expressions during Cognitive Behavior Therapy through a Virtual Agent.” In ICMI, 2020, (pp. 477481).
• 設樂一碩, 他., “仮想エージェントとの認知再構成法における自動思考の同定.” 人工知能学会, 第 35 回全国大会 (2021)).
• R. Niewiadomski, et al. "Greta: an interactive expressive ECA system." Proceedings of The 8th International Conference on Autonomous Agents andMultiagent Systems-Volume 2. 2009.
• R. C. Kessler, et al. "Short screening scales to monitor population prevalences and trends in non-specific psychological distress." Psychological
medicine 32.6 (2002): 959-976.
• J. B. Persons et al., “Mechanisms of action of cognitive therapy: The relative contributions of technical and interpersonal interventions.” Cognitive therapy
and Research 9, 5 (1985), 539–551.

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