本稿では，被験者の日記に基づくLLMを用いたメンタルヘルスの不調の検出性能について評価している．被験者実験を実施するにはハードルが高いため，LLMによって擬似的な日記を生成し、擬似的に生成された記述に対して各日のメンタルヘルスの状態を予測している．生成する擬似的な日記は3ヶ月分とし，各日のメンタルヘルスの状態に関して，日記の記述に対するLLMによる予測と臨床心理士による判定を行い評価している．評価実験の結果，LLMはメンタルヘルスの状態を過大評価する傾向にあることが分かった．

メンタルヘルスは現代社会における極めて重要な課題であり，WHOの調査1）によれば，世界で4人に1人が何らかの精神疾患を抱えているとされている[1,2]．日本の人口が1億2000万人とすれば，WHOの統計によるとメンタルヘルスに何らかの不調を来している人はおよそ3000万人存在していることになる．メンタルヘルスの不調を早期に発見し，適切な対応をすることは急務であるが，日本の精神科医はおよそ16000人2），臨床心理士では43000人ほど3）であり，およそ500人に1人の割合でしかカウンセリングを実施できる専門家がいない状況であることから，人間による対応が難しい状況にあると考えられる．このような状況であるため，2022年11月に公開されたChatGPT4）やGemini5）に代表される大規模言1）https://www.who.int/health-topics/mental-health2）https://www.mhlw.go.jp/toukei/saikin/hw/ishi/22/dl/R04_kekka-1.pdf3）http://fjcbcp.or.jp/rinshou/about-2/4）https://chatgpt.com/5）https://gemini.google.com/語モデル（以下，LLM）によるチャットシステムを用いて精神医学におけるカウンセリングに適用しようとする試みはあるが，人間同士のカウンセリングには及ばないとされている[3]．また，仮に人間のカウンセリングに近い水準のものが実施できるとしても，その根拠となるデータセットは大半が英語で構成されており，文化の違いなどを考慮した上で，英語以外の言語における適切なカウンセリングに適用できる可能性は高くはないと推察される．本研究では，One-shotプロンプティングにより擬似的な日記を生成し，LLMによるメンタルヘルスの状態予測を行っている．また，生成した日記に対し，臨床心理士によるメンタルヘルス状態の予測も同時に実施している．これにより，LLMと専門家の評価の差異を明確にし，LLMがメンタルヘルスをどのように捉えているかを評価している．評価実験により，LLMは人間よりもメンタルヘルスの状態を過大評価する傾向にあることが分かった．