An Integrative Survey on Mental Health Conversational Agents to Bridge Computer Science and Medical Perspectives
本研究の学術的背景、研究課題の核心となる学術的な問いは、コンピュータサイエンス（CS）と医学の研究の間に存在する隔たりを埋め、メンタルヘルスに関する会話型エージェント（chatbot）のクロスディシプリナリな開発を促進するために、どのようにしてその隔たりを埋めることができるか、ということです。
本研究の目的は、CSと医学のドメイン内で行われたメンタルヘルスに関連する会話型エージェントに関する学術研究を包括的に分析し、両分野の優れた知見を共有することです。この研究の学術的な独自性と創造性は、異なる学術領域で行われた研究を統合的に分析し、透明性、倫理、文化の多様性などの要素に着目しながら、メンタルヘルス会話型エージェントのクロスディシプリナリな開発を支援するための提言を行うことにあります。
本研究は、CSと医学の両分野におけるメンタルヘルス会話型エージェントに関する学術研究について、国内外の関連動向を考慮しながら実施されました。メンタルヘルス会話型エージェントは、心理的健康の課題を抱える人々にアクセス可能なサポートを提供する可能性があるということで広く研究されています。しかし、これまでの調査は主にCSまたは医学のいずれかの分野で発表された論文に焦点を当てていたため、理解の隔たりが存在し、両分野間での有益な知識共有が妨げられていました。本研究では、CSと医学の両分野で発表された534件の論文を対象に、包括的な文献レビューを実施しました。
本研究では、CSと医学の両分野で行われたメンタルヘルス会話型エージェントに関する学術研究の傾向や研究の方向性について明らかにしました。その結果、モデリングや実験デザイン技術の特徴を持つ136件の重要な論文を特定しました。CSの論文ではLLM（大規模言語モデル）技術と自動評価指標を用いた応答品質の評価に焦点を当てており、アプリケーションにはあまり関心がありません。一方、医学の論文ではルールベースの会話型エージェントと結果指標を使用して参加者の健康の結果を測定しています。
本研究では、透明性、倫理、文化の多様性の観点からの課題を明らかにしました。さらに、クロスディシプリナリなメンタルヘルス会話型エージェントの開発のためのいくつかの提言を行いました。これにより、CSと医学の研究の隔たりを埋め、両分野が持つ知見や強みを共有することができるようになると考えます。