Core Concepts
人工知能を活用することで、認知的に複雑で感情的に負荷の高い自己ガイド型メンタルヘルスケアの実践を支援できる。
Abstract
本研究は、自己ガイド型メンタルヘルスケアの実践を人工知能を活用して支援する方法を検討している。具体的には、認知的再構築を事例として取り上げ、以下の点を明らかにしている:
人工知能を活用することで、思考の歪みの特定や否定的な思考の書き換えといった認知的に複雑で感情的に負荷の高い過程を支援できる。参加者の67.64%で感情の強度が低減し、65.65%の参加者が自身の否定的な思考を克服できたと報告している。
状況や感情を考慮して思考を書き換えることで、より適切な書き換えができるようになる。状況を考慮した参加者は、書き換えの有効性が2.80%高かった。
認知的再構築のスキルを学ぶためのサイコエデュケーションを組み込むことの効果は限定的だった。
書き換えの提案に対して対話的に改善できるようにすることで、感情の強度がさらに23.73%低減した。
青少年など特定の集団では効果が低く、言語モデルの出力を簡易化することで14.44%効果が改善された。
以上より、人工知能を活用した自己ガイド型メンタルヘルスケアの実践には大きな可能性があるが、参加者の特性に合わせた適切な設計が重要であることが示された。
Stats
参加者の67.64%で感情の強度が低減した。
参加者の65.65%が自身の否定的な思考を克服できたと報告した。
状況を考慮した参加者は、書き換えの有効性が2.80%高かった。
書き換えの提案に対して対話的に改善できるようにすることで、感情の強度がさらに23.73%低減した。
言語モデルの出力を簡易化することで、青少年の書き換えの有効性が14.44%改善された。
Quotes
"自分で書き換えるのは難しく、AIがいくつかの視点を提案してくれるのが助かりました。"
"このツールを使うことで、落ち着いて取り組めました。"
"いくつかの書き換えの提案を見て、いろいろな視点があることがわかりました。"