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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背景 - 精神科医療の課題
抑うつ障害などの精神疾患の対策は⼗分に⾏き渡っていない
・治療者の不⾜[WHO, 2017]

x・精神科医療の受診に対する⼼理的な抵抗・精神疾患の予防策の不⾜

⽇常的なメンタルヘルスケアを⽀援するツールの構築
World Health Organization, Depression & other common mental disorders: global health estimates. WHO Technical report, 2017.

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⽬的 - 認知再構成法を⾏う仮想エージェントの構築
n 認知再構成法 [Beck, 2011]

n 本研究の⽬的

l 対話形式で⾏われる精神療法

l 認知再構成法をいつでも⾏えるようにする

l ⽇常的なメンタルヘルスケアにも有効

l 治療者の代わりに⾃動で対話を⾏う仮想エージ
ェントの構築Judith, S, B., & Aaron, T, B. ``Cogni6ve behavior therapy: Basics and beyond.” Guilford Publica6on, 2011.

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認知再構成法の原理[Beck, 2011]•⾃動思考︓状況に対応して非常にすばやく、自分の意志とは関係なく自動的に湧き出る思考

状況
事実

意識される

（環境変化）
メールをしたが、返信が来ない

意識されない

意識される

自動思考（情報処理）「私は嫌われた」

気分落ち込み2021©Kazuhiro Shidara AHC-Lab, IS, NAIST

4 / 14認知再構成法の原理[Beck, 2011]•⾃動思考︓状況に対応して非常にすばやく、自分の意志とは関係なく自動的に湧き出る思考

状況事実意識される（環境変化）
メールをしたが、返信が来ない

意識されない意識される

情報収集「近頃忙しそうにしている」

自動思考（情報処理）「私は嫌われた」

問題に適応した思考「忙しくて返信する暇がないのだろう」

気分

気分

落ち込み

落ち込みの改善2021©Kazuhiro Shidara AHC-Lab, IS, NAIST

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⾃動思考の同定の成功・不成功 [Beck, 2011]
l⾃動思考の同定の不成功•

⾃動思考は専⾨的な概念のため、認知再構成法に慣れていない患者にとって同定が困難•

⼀般的に、「状況」や「気分」と混同することが多い
状況（環境変化）

l 自動思考の同定に成功した例

メールをしたが、返信が来ない

Ø 「私は嫌われた」

l 自動思考の同定に不成功の例
自動思考（情報処理）Ø 「返信が来ないこと」 <- 事実を述べている
Ø 「とても辛いと思った」 <- 気分を述べている

気分Ø 「何も思いつきません」

落ち込み2021©Kazuhiro Shidara AHC-Lab, IS, NAIST

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⾃動思考の同定が不成功の場合 [Beck, 2011]l

⾃動思考は気分を改善させるための⼒点l

適切に⾃動思考を同定できないと、⾃動思考の妥当性の評価ができず、問題に適応した思考が導かれない
状況
事実

意識される

（環境変化）
メールをしたが、返信が来ない

意識されない

意識される

自動思考（情報処理）「私は嫌われた」

情報収集「近頃忙しそうにしている」

問題に適応した思考「忙しくて返信する暇がないのだろう」

気分

気分

不安・落ち込み

不安・落ち込みの改善

Ø 治療者は、患者⾃⾝が⾃動思考を同定できるように、⼿助けとなる質問をする
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関連研究•

近年、⾃動で認知再構成法に基づく対話を⾏う、仮想エージェントが提案されている•

⾃動思考の同定の適切さについて検討されていないl [Kathleen, 2017]l [Kimani, 2019]l [Shidara, 2020]•テキストベースの対話•

対⾯形式の対話•

対⾯形式の対話•

選択肢の⼊⼒•選択肢の⼊⼒•⾃然⾔語の⼊⼒

Fitzpatrick, K. K., Alison, D., & Molly, V. ``Delivering cogni-ve behavior therapy to young adults with symptoms of depression and anxiety using a fully automated conversa-onal agent (Woebot): a randomized controlled trial." JMIR mental health 4.2, 2017: e19.
Kimani, E., Bickmore, T., Trinh, H., & Pedrelli, P. ``You'll be Great: Virtual Agent-based Cogni-ve Restructuring to Reduce Public Speaking Anxiety.” In IEEE ACII, 2019, (pp. 641-647).
Shidara, K., Tanaka, H., Adachi, H., Kanayama, D., Sakagami, Y., Kudo, T., & Nakamura, S. ``Analysis of Mood Changes and Facial Expressions during Cogni-ve Behavior Therapy through a Virtual Agent.” In ICMI, 2020, (pp. 477-481).

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本研究の提案
l ⽬的︓•

仮想エージェントによる認知再構成法•

ユーザが適切な⾃動思考を同定できるようにガイドする

l 先⾏研究の課題•

⾃動思考のユーザ応答

⾃動思考の同定の適切さを⾃動判定する技術がない
成功

l 提案⼿法
•⾃動思考の同定をガイドする対話のモデル(将来的に実現したい対話モデル)

同定に
成功︖

仮想エージェントによる「⾃動思考の同定の適切さ」の判定

不成功

l 本研究の取り組み• どの程度の割合で、⾃動思考が同定できていないかの調査• ⾃動思考が同定ができているかの⾃動判定

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次の項⽬

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同定のヒント3Dアバターの対話画⾯（MMDAgent [Lee, 2013]）

データセット
1. データセットの取得⽅法• データは [Shidara, 2020] で収集済みのものを使⽤する• 仮想エージェントと健康な⼤学⽣・⼤学院⽣の対話記録• 対話記録中の、“⾃動思考の同定”の項⽬を使⽤する

テキスト対話エージェントの対話画⾯

2. データ概要• 実験参加者︓36⼈（3Dアバター︓23⼈，テキスト対話エージェント︓13⼈）•

ユーザ応答は⾃然⾔語•

対話シナリオは完全な定型対話、精神科医による監修済み•

どちらの対話様式でも有意な気分の改善（主観値）が⾒られた

疑似対話例

Lee, A., Keiichiro O., & Keiich, T. ``MMDAgent-A fully open-source toolkit for voice interac8onsystems." IEEE Interna5onal Conference on Acous5cs, Speech and Signal Processing., 2013.

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⾃動思考の同定の成功・不成功の評価
l 評価者︓精神科医（1名）
l 評価︓⾃動思考の同定の成功・不成功の２値にラベル付け
l 結果︓36.1%のユーザが⾃動思考の同定に不成功 (36⼈中13⼈)•3Dアバター︓13⼈中6⼈が不成功•

テキスト対話エージェント︓23⼈中8⼈が不成功•

不成功の割合の有意差はなかった。

⾃動思考のサンプルと評価の例

成功

不成功

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分類モデル - 構築l 訓練データ•

ユーザスタディ︓[Shidara, 2020]で収集し、ラベル付された⾃動思考データセット，サンプル数=36•

ワークシート[Greenberger, 2015]︓認知⾏動療法の教科書に記載されている⾃動思考の例⽂，サンプル数=33

l 評価⽅法︓テストデータとしてユーザスタディのサンプルを⽤いた、Leave-one-out cross validationl 特徴量の抽出⽅法•

ワークシートの⼀部

⽂の分散表現︓
BERT(⼤規模⾔語モデル)を⽤いた⽂の分散表現（⽇本語Wikipediaのデータセットで事前学習済みBERT）•tf-idf︓単語の頻度をもとに重要度を算出

l 機械学習のアルゴリズム•

サポートベクターマシン（線型カーネル）

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Greenberger, D., & Padesky, C. A. (2015). Mind over mood: Change how you
feel by changing the way you think. Guilford PublicaGons.

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分類モデル - 性能
実験結果
bl D = ユーザスタディ，W = ワークシート

Ø 訓練データはワークシートのみ，特徴量はtf-idf のみ，が最良のスコアだったØ

ワークシート中の語彙が，⾃動思考の特徴を最も効果的に表現していと考えられる

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まとめと今後の予定
l ⽬的︓• ⾃動思考を考慮した，仮想エージェントによる認知再構成法

l 提案⼿法
•⾃動思考の同定の適切さを分類する機械学習モデルの構築

l 結果•

教科書中の⾃動思考の例⽂からtf-idfを抽出することで、0.833のf1 scoreを達成

l 今後の予定•

分類モデルを⽤いた“⾃動思考の同定”ガイド機能付き対話モデルを構築•ユーザスタディによる検証

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