メンタルヘルス領域の対話型エージェント研究の要約DeepL

PubMed（2021年11月11日）: ("conversational agent" or "chat bot") and (mental or counseling or psychotherapy or psychology)

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2021 Nov 8;8(11):e31586. doi: 10.2196/31586.
COVID-19パンデミック時にリスクのある若年層と高齢層に遠隔で孤独とストレスの介入を行うためのデジタルヒューマン。無作為化パイロット試験
背景 孤独は公衆衛生上の問題であり、COVID-19パンデミックの際には、脆弱なグループで悪化した。コンピュータエージェントは、インターネットを通じて心理療法を提供することができるが、その受容性に関する研究はこれまでに限られている。目的 本研究の目的は，（1）リスクの高い成人に対するデジタルヒューマンデリバリーによる遠隔地での孤独とストレスへの介入の実現性と受容性を評価すること，（2）無作為化比較試験に向けた研究方法の実現性を評価することであった。方法は以下の通り。混合デザインによる並行無作為化パイロット試験を実施した。参加者は、基礎疾患のある18～69歳の成人、またはミニメンタルステート検査のスコアが24点以上の70歳以上の成人（すなわち、重度のCOVID-19を発症するリスクが高い）とした。参加者は居住地から参加しました（自立した生活をしている退職者の村、20人、地域の住居、7人、介護施設、3人）。参加者は無作為に、介入を受ける群と、1週間後に介入を受けるウェイトリスト対照群に割り付けられた。介入では、1週間にわたって1日15分以上、ウェブサイト上でデジタルヒューマンのファシリテーターと一緒に認知行動学とポジティブ心理学のエクササイズを行いました。このエクササイズは、孤独感、ストレス、心理的な幸福感を対象としたものでした。実現可能性は、脱落率と行動観察データを用いて評価した。受け入れ可能性は、行動観察データ、Friendship Questionnaire（適応）、自己報告項目、および質的質問から評価した。心理学的尺度は、UCLA孤独感尺度、4項目の知覚ストレス尺度、1項目のCOVID-19苦痛尺度、Flourishing尺度、Positive and Negative Experiences尺度を用いて、試験方法の実現可能性を評価した。結果 本研究では、30名の参加者を募集した（各グループ15名）。参加者は高齢者22名、健康状態の良い若年者8名であった。6人の参加者が研究から脱落した。そのため、24名の参加者のデータが分析された（介入群、12名、待機群、12名）。デジタルヒューマンによる介入および試行方法は、介入の完了、行動、質的、および一部の自己報告データに基づいて、自立して生活している若年者および高齢者において、おおむね実現可能であり、受け入れられるものであることがわかった。介護者の助けを必要とする老人ホームの入居者にとっては、介入法と試行法は実現性が低いものであった。受け入れ可能性は、コンテンツの追加、対象者に合わせた調整、およびデジタルヒューマンのデザインの変更によって改善される可能性がある結論としては デジタルヒューマンは，COVID-19 パンデミックの際に，リスクのある成人が遠隔地から心理的支援を受けられるようにするための有望かつ新しい技術的ソリューションである．研究では、このアプリケーションでの受容性を向上させるためのデザイン技術をさらに検討し、無作為化比較試験で介入効果を調査する必要がある。

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2021 Nov 3;23(11):e29386. doi: 10.2196/29386.
人工知能による症状チェックアプリの一般人の信頼度に対する説明の影響。実験的研究
背景 人工知能（AI）を利用した症状チェックツールは、世界中で何百万人ものユーザーに利用されており、医療をより効率的に提供するツールとして提唱されています。症状チェッカーの効果を得るためには、一般の人がその指示を信頼し、それに従うことが必要です。AIでは、説明は、ブラックボックス化した決定の背後にある合理性を伝え、信頼と採用を促すツールと見なされています。しかし、AIを使った症状チェックツールに使われる説明の種類がどのような効果をもたらすかは、まだ研究されていません。説明には、Why-explanationやHow-explanationなど、さまざまな形があります。社会理論的には、why-explanationの方が、知識の伝達や一般人の信頼感の醸成に優れていると考えられています。目的 本研究の目的は、症状チェッカーの説明が一般人の説明信頼度に影響を与えるかどうか、またその信頼度が一般人の既存の疾患知識に影響を与えるかどうかを確認することである。方法は以下の通りです。750名の健常者を対象とした横断的な調査を行った。参加者は、チャットボットによるシミュレーションの動画を見て、片頭痛と側頭動脈炎のいずれかの診断を受けた。診断結果には、4種類の説明文が添えられていました。それぞれの説明タイプは、症状チェッカーで現在使用されているものか、対照的な説明の理論に基づいて選択されたものです。信頼度の群間差を評価するために、参加者の回答を探索的因子分析し、平均値比較検定を行った。結果 治療群によって2つまたは3つの変数が生成され、参加者が持つ予備知識とその後のメンタルモデルを反映していた。疾患別に説明タイプを変えると、片頭痛は有意ではなく（P=.65）、側頭動脈炎はわずかに有意（P=.09）であった。疾患別に説明タイプを変えてみると、入力影響（P=.001）、社会的証明（P=.049）、説明なし（P=.006）が統計的に有意となり、逆説的説明（P=.053）も有意であった。この結果から、説明に対する信頼は、説明される疾患に大きく影響されることが示唆された。一般の人が病気について既存の知識を持っている場合、説明は信頼にほとんど影響しません。また、情報の必要性が高い場合には、説明の種類によって信頼度が大きく異なることがわかりました。これらの結果から、症状チェッカーを成功させるためには、ユーザーの質問に応じて説明をカスタマイズし、ユーザーが知っている可能性のある病気を除外する必要があることがわかりました。結論としては 症状チェックアプリの説明を作成するシステムビルダーは、受信者の病気の知識を考慮し、各ユーザーの特定のニーズに合わせて説明を作成する必要があります。症状チェックアプリの利用者が知っている可能性のある病気を十分に考慮し、情報格差を解消するためには、各利用者に合わせた説明を生成することに力を入れるべきである。

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2021 Oct 21;9:625640. doi: 10.3389/fpubh.2021.625640. eCollection 2021.
エレナ+ COVID-19のためのケア、パンデミックのライフスタイルケアの介入。介入デザインと研究プロトコル
背景 今回のCOVID-19コロナウイルスパンデミックは、世界的な規模の緊急事態であり、多くの人々がウイルス対策のために長期間屋内に留まらなければならない状況にあります。このような状況下では、個人の健康増進のための日常生活に大きな負担がかかり、精神的・肉体的な健康状態の悪化につながります。さらに、個人はウイルスに関する最新の健康ガイドラインを常に把握する必要がありますが、ソーシャルメディアでの情報の錯綜やガイドラインの変更の時代には混乱を招く可能性があります。これらの要因に対処するために，我々は，スマートフォンをベースとした会話エージェント（CA）によるパンデミック時の生活習慣ケアのための介入方法であるエレナ＋を開発した。方法は以下の通り。エレナ＋は，様々な介入要素を用いて，心理教育を中心としたコーチングプログラムを提供する。COVID-19情報、身体活動、メンタルヘルス（不安、孤独、精神的リソース）、睡眠、食事と栄養をテーマとした心理教育に焦点を当てたコーチングプログラムを提供します。43のサブトピックについて、CAがコンテンツを案内し、ユーザーが設定した行動意図やユーザーが報告した実際の行動に加えて、トピックごとの健康アウトカム評価の変化など、経時的な進捗状況を追跡します。また、ユーザーが設定した行動意図や、ユーザーが報告した実際の行動に加えて、利用体験の評価、社会的属性、ユーザーのプロフィールも把握されます。Elena+は、iOSおよびAndroidデバイスで、英語、ヨーロッパのスペイン語、ラテンアメリカのスペイン語で一般にダウンロードすることができ、今後の言語や発売国も予定されており、採用計画に制限はありません。パネルデータ法を用いて、ユーザーの経時的な進歩を追跡し、その後の分析を行う予定です。Elena+は、Apache 2ライセンス（MobileCoachソフトウェア）およびCreative Commons 4.0ライセンスCC BY-NC-SA（介入ロジックおよびコンテンツ）に基づいてオープンソース化されており、文化的な適合、センサー関連の新機能の統合、新しいトピックの開発など、将来的な共同研究が可能です。考察 デジタルヘルスアプリケーションは、公衆衛生上の課題を解決するための低コストでスケーラブルな方法を提供する。Elena+はCOVID-19のパンデミックに対応するために国際的かつ学際的なチームによって短期間で開発されたため、このようなソリューションが現実世界の緊急の健康危機に対応するためにどれだけ効果的であるかを見極めるためには経験的なデータが必要である。さらに、Elena+のユーザーを特徴や利用行動に基づいてクラスタリングすることで、公衆衛生の実務家が、集団レベルのデジタルヘルス介入がどのようにリスクのある集団やサブ集団に到達できるかを理解するのに役立つと考えられる。

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2021 Oct 1;227:108986. doi: 10.1016/j.drugalcdep.2021.108986. Epub 2021 Aug 27.
COVID-19パンデミック時の物質誤用を減らすための治療的関係性エージェントの無作為化対照試験
背景 COVID-19パンデミックでは、物質使用障害（SUD）の治療を受ける機会が失われる一方で、アルコールや大麻の小売販売が増加した。パンデミック期間中に、物質誤用を減らすためのオーダーメイドのデジタルヘルスソリューション「Woebot-SUDs（W-SUDs）」を検証した。方法は以下の通りです。無作為化対照試験において，W-SUDsを8週間使用した場合と，待機リスト対照を使用した場合とを比較した．物質誤用のスクリーニングで陽性（CAGE-AID>1）と判定された米国の成人（N = 180）を2020年6月～8月に登録した。主要アウトカムは，ベースラインから治療終了時（EOT）までの過去1か月間の物質使用機会の変化であった。試験の継続率は84％であった。一般線形モデルを用いて、ベースラインからEOTまでの変化スコアの群間差を、ベースラインの差と離脱率を調整して検定した。結果 ベースライン時のサンプル（年齢M = 40歳、SD = 12歳、女性65％、非ヒスパニック系白人68％）は、過去1カ月間の薬物使用回数が平均30.2回（SD = 18.6回）であった。大半（77％）がアルコール、28％が大麻、45％が複数の物質を摂取しており、46％が中等度から重度の抑うつ症状を訴えていた。治療参加者のアプリ内テキストメッセージ数は平均920通（SD＝892、中央値＝701）で、完了したレッスンの96％が肯定的な評価を受け、88％がW-SUDを推奨すると回答した。ウェイトリストと比較して、W-SUDsの参加者は過去1カ月間の物質使用の機会を有意に減少させた（M = -9.1, SE = 2.0 vs. M = -3.3, SE = 1.8; p = 0.039）。副次的な物質使用と気分のアウトカムはグループによって有意に変化しなかったが、物質使用の機会の減少は、自信の増加、物質使用の問題、欲求、うつや不安の症状、パンデミック関連の精神的健康への影響の減少と有意に相関していた（p値<.05）。結論 W-SUDsは、物質使用機会の有意な減少と関連していた。物質使用の機会の減少は、精神衛生の改善を含むより良い結果と関連していた。W-SUDsの満足度は高かった。

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2021 Oct;53(5):2238-2251. doi: 10.3758/s13428-021-01574-w. Epub 2021 Apr 5.
知的エージェントはオンライン質問コーナーのデータ品質を改善できるか？A pilot study
本研究では、チャットボットを用いたソンライン調査によるデータ品質の向上について検討した。Prolific Academicで抽出されたオーストラリアの成人300人を対象に、チャットボットがサポートするオンラインアンケートとサポートしないアンケートに無作為に分けました。アンケートは、有効な測定項目に加えて、有効なターゲットに沿った混乱を招くように作られた課題項目で構成されていました。チャットボットを使用した条件では、仮想サポートエージェントによる項目の明確化の支援がオプションで提供されました。チャットボットの使用とユーザーの満足度は、セッションログとユーザーからのフィードバックによって測定されました。データの質は、有効な測定値と課題の測定値の関係におけるグループ間の差として運用された。調査結果は、オンライン調査におけるチャットボットの有用性を広く支持するものであり、チャットボットにアクセスしたほとんどの参加者は、チャットボットを利用し、その有用性を実感し、データの質が（対照群に比べて）わずかに向上したことを示した。1つの課題項目で混乱が見られなかったことが、効果を過小評価する要因となったと考えられる。以上の結果から、支援型チャットボットはデータ品質を向上させることができ、利用可能であれば多くの参加者が利用し、ほとんどのユーザーが有益であると認識していることがわかりました。今回のパイロット調査では、調査範囲に制約があったため、効果が過小評価されたと考えられます。今後は、項目の難易度を高めたより長い形式のアンケートを用いたテストを行うことで、アンケートの回答やデータの質に対するチャットボットの有用性をさらに理解することができるだろう。

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2021 Sep 29;23(9):e25837. doi: 10.2196/25837.
アルコール乱用のためのオンラインでの簡単な動機付け面接を配信するための、表現力のあるスピーチを可能にしたデジタルヘルスエージェントの開発、実現可能性、受容性、および実用性。記述的研究
背景 デジタルヘルスエージェントは，健康への介入に特化して設計された会話型のエージェントであり，ケアへのアクセス障害を軽減することで，行動保健サービスの代替・補完手段として期待されている．目的 我々の目的は、(1)3次元仮想環境で動作する表現力豊かな発話可能なデジタルヘルスエージェントを開発し、インターネット上でアルコール摂取量を減らすための簡単な行動療法を提供すること、(2)エンドユーザーの受容性、実現可能性、有用性を理解することである。方法は以下の通りです。我々は、3次元の仮想オフィス内で動作する、顔の表情やボディジェスチャーを備えた表現力豊かな音声対応デジタルヘルスエージェントを開発し、インターネット上でアルコールの使用を減らすための簡単な行動保健介入を行うことができました。そして、アルコール依存症患者51名に、デジタルヘルスエージェントの受容性、実現可能性、有用性について報告してもらった。結果は以下の通りです。開発されたデジタルヘルスエージェントは，音声認識と共感的な言語および非言語行動のモデルを用いてユーザーに働きかけ，その性能により，アルコール使用量を減らすための簡単な行動保健介入をインターネット上で行うことに成功した．記述統計学的には、参加者はデジタルヘルスエージェントについて、技術への関与、受容、知覚された有用性、技術を使用する意図など、圧倒的に肯定的な経験をしていることが示された。また，デジタル・ヘルス・エージェントが行動医療においてどのような役割を果たし，どのような影響を与えるのかについては，質的な情報が示された．結論としては 表現力があり、発話が可能なデジタルヘルスエージェントが提供するウェブ配信の介入は、従来の1対1の治療を補完したり、代替したりするエキサイティングな手段となる可能性がある。また，行動医療従事者が不足している地域では，特に有効であると考えられる。

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2021 Aug 9. doi: 10.11124/JBIES-20-00589. Online ahead of print.
ヘルスケアのための会話型エージェントの専門的表現：スコーピングレビューのプロトコル
目的 このスコーピングレビューの目的は、ヘルスケアに使用される会話型エージェントの専門的な表現を調べることである。これらのエージェントに関連する専門的な特徴を特定し、これらの特徴の有病率を決定することである。はじめに ヘルスケアに使用される会話エージェントは、実際の医療専門家の資格や能力を欠いているが、この事実は患者や健康を求める人の中には明らかでない場合がある。この問題は，会話エージェントが健康の専門家として表現されたり，専門的な肩書きや外見を与えられたりすると，さらに悪化する可能性がある．今日まで、健康管理のために使用される会話エージェントの専門的な表現については、文献上ほとんど注目されていない。対象となる基準 このレビューには，ヘルスケアに使用される会話エージェントに関する学術的な出版物，特に記述的/発展的なケーススタディと介入/評価スタディが含まれる．このレビューでは，患者や求職者のために設計された会話エージェントを検討するが，医療専門家や研修生は対象としない．身体的および精神的な健康を扱うエージェントを対象とする。方法 本レビューは、JBI のスコーピングレビューの方法論に基づいて実施される。検索対象となるデータベースは，MEDLINE（PubMed），Embase（Elsevier），CINAHL with Full Text（EBSCO），Scopus（Elsevier），Web of Science（Clarivate），ACM Guide to Computing Literature（ACM Digital Library），およびIEEE Xplore（IEEE）である。抽出されたデータには、研究の特徴、会話エージェントの基本的な特徴、会話エージェントの専門的な表現に関する特徴が含まれています。抽出されたデータは、表形式で表示され、頻度分析によって要約されます。これらの結果には、ナラティブサマリーを添えます。

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2021 Jul 28;10(7):e27227. doi: 10.2196/27227.
白内障手術患者に臨床フォローアップを提供するための自然言語による人工知能アシスタントの安全性と受容性。提案
背景 人口の高齢化に伴い、多くのサービスに対する需要が、臨床スタッフの能力を上回っている。その結果、スタッフは大量の作業量をこなすことを迫られることによる燃え尽き症候群の危機に直面しており、プロバイダーのコスト増を促進している。会話エージェントの形をした人工知能（AI）は、ケア提供の効率化を可能にする可能性を示しています。
目的 本研究の目的は、Doraエージェントの有効性、使いやすさ、受け入れやすさを評価することです。Ufonia社の自律音声会話エージェントで、さらなる評価を必要とする白内障手術後の患者を検出するためのAI対応の自律遠隔医療コールです。本研究の目的は、専門の臨床医と比較してDoraの有効性を確立すること、真の合併症を検出するためのベースラインの感度と特異性を決定すること、患者の受容性を評価すること、費用対効果のエビデンスを収集すること、そしてさらなる開発と評価を支援するためのデータを取得することです。方法 この学際的な研究では、実装科学の手法を用いて、混合法による第1相試験を行い、システムの観察者間の信頼性、使いやすさ、受け入れやすさを確認します。これには、システムの有用性尺度、エビデンスに基づく医療における医療情報技術介入の評価フレームワーク、遠隔医療の有用性質問票、スケールアップ・普及・適合性への不採用・放棄・課題のフレームワークなどの尺度やフレームワークを使用します。
果 本評価では、会話技術を用いて正確な評価を行うことができること、また、背景の異なる様々な集団に受け入れられることが示されることが期待されます。さらに、クリニカルパスが異なる組織でもシステムをうまく提供できること、既存のプラットフォームとの統合が可能であることを示す結果となります。結論としては このプロジェクトの主な貢献は、AI音声会話エージェントの有効性と、それに関連するユーザビリティとアクセプタビリティの証拠となるでしょう。

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2021 Jul 9;21(1):308. doi: 10.1186/s12887-021-02781-2.
思春期の肥満症患者の肥満度、身体能力、ストレスパラメータに対する、複数コンポーネントの行動変容プログラムと比較した新規のモバイルヘルス介入の効果：無作為化比較試験
背景 スイスでは、体重過多の児童・青年のうち、コストや時間の問題から、複数の要素からなる行動変容介入（BCI）に参加できるのは2％以下であると言われています。ストレスは、肥満のある若者の健康上のプラスの成果を妨げることが多い。デジタルヘルスによる介入は、訪問回数が少なく、遠隔地での医療アクセスを可能にするが、その有効性を示すエビデンスは乏しい。方法は以下の通り。この無作為化比較非盲検試験（1：1）は、スイスの小児肥満センターで実施された。危険因子や併存疾患を有する体格指数（BMI）＞P.90、またはBMI＞P.97の10～18歳の青少年41名を募集した。5.5カ月間、PathMate2グループ（PM）は、モバイルアプリを介して毎日会話型エージェントカウンセリングを受け、標準化されたカウンセリング（4回のオンサイト訪問）を組み合わせた。対照群（CON）はBCIに参加した（7回のオンサイト訪問）。5.5ヵ月後（T1）と12ヵ月後（T2）に両グループの成果を比較した。主要アウトカムは、BMI-SDS（BMI標準偏差スコア：BMIを年齢と性別で調整したもの）の減少。副次評価項目は、体脂肪および筋肉量（生体電気インピーダンス分析）、ウエスト・身長比、身体能力（修正ドーデル・コッホ・テスト）、血圧および脈拍の変化でした。さらに、ストレスの少ない子どもはより多くの体重を減らすという仮説を立てました。そこで、子どもたちはバイオフィードバックによるリラクゼーション運動を行いながら、ストレスパラメータ（血漿コルチゾール、ストレス質問票）を評価した。
結果は以下の通りです。介入開始時の全患者（PM18名、CON13名）のBMI-SDSの中央値は2.61（肥満度＞＋2SD）であった。BMI-SDSは、CONではT1で有意に低下したが、T2では低下せず、PMでは研究期間中に低下しなかった。筋量、筋力、敏捷性は、T2において両グループともに有意に改善したが、PMのみがT1およびT2において体脂肪を有意に減少させた。PMアプリの1日の平均使用率は71.5％であった。コルチゾールの血清レベルは、バイオフィードバック後に有意に低下したが、ストレスパラメータとBMI-SDSとの間に関連性はなかった。副作用は観察されなかった。結論としては BCIと同様に、PathMate2による介入は、身体能力と体組成の有意かつ持続的な改善をもたらしたが、BMI-SDSの持続的な低下は見られなかった。この若者に魅力的なモバイルヘルス介入は、ヘルスケアへのアクセスが限られている肥満の若者に興味深いアプローチを提供するものである。バイオフィードバックは急性のストレスを軽減し、通常のケアの革新的な補助手段となりうる。

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2021 Jun 16;23(6):e27807. doi: 10.2196/27807.
若者と親・介護者とのポジティブボディイメージチャットボット（KIT）の開発。質的フォーカスグループ研究
背景 ボディイメージや摂食障害は、公衆衛生上の重大な問題であるが、多くの患者が適切な治療を受けていないのが現状である。しかし、多くの患者が適切な治療を受けていない。会話エージェントやチャットボットは、オンライン上で患者に心理教育や対処法を提供し、サービス提供のギャップを埋めるユニークな機会となる。目的 世界初のボディイメージチャットボット「KIT」を設計した。本研究の目的は、チャットボットの内容、構造、デザインについて、若者や親・介護者から質的なフィードバックを収集することで、アジャイル手法による予備的な受容性と実現可能性を評価することである。このチャットボットは、オーストラリアの摂食障害支援団体「バタフライ財団」と共同で開発しました。方法は以下の通りです。ボディイメージや摂食障害に関する心理教育的な情報と、エビデンスに基づく対処法を提供する会話決定ツリーを設計した。これらの会話を提供するために、研究用プロトタイプとしてKITのバージョンを作成した。KITのプロトタイプに対するフィードバックを得るために、オンライン半構造化インタビューを用いて6つのフォーカスグループが実施されました。これには、自分自身のために助けを求めている人（n=17、年齢13-18歳）が4グループ、親や介護者（n=8、年齢46-57歳）が2グループ参加しました。参加者は、カートゥーン・チャットボットのキャラクター・デザインや、チャットボット・ウェブチャットの内容、構造、デザインについてフィードバックを行いました。結果は以下の通りです。テーマ分析の結果、6つのフォーカスグループから以下の3つのメインテーマが抽出されました。(1)チャットボットのキャラクターとデザイン、(2)コンテンツの見せ方、(3)フロー。全体的に、参加者はKITについて肯定的な意見を述べており、若者と保護者の両方が同じような意見を述べていました。参加者は、KITのキャラクターとエンゲージメントを高く評価しました。KITのインタラクティブ性を高めるために、簡潔さとトーンに関する具体的な提案がなされました。結論としては フォーカスグループでは、ボディイメージ・チャットボットの内容、構造、デザインについて、全体的に肯定的な質的フィードバックが得られました。本人と親・介護者の両方からの生活体験のフィードバックを取り入れることで、反復的なアジャイル手法に沿って開発段階でKITを改良することができた。KITの有効性を評価するには、さらなる研究が必要である。

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2021 Jun;150:104440. doi: 10.1016/j.ijmedinf.2021.104440. Epub 2021 Mar 23.
成人の注意欠陥のための認知行動療法と心理教育を提供するモバイルアプリベースのチャットボット。開発と実現可能性/使用可能性の研究
背景 注意欠陥は成人でも増加している問題であり、早期の診断と治療が必要である。これまでの研究で、認知行動療法（CBT）が注意欠陥症状の改善に有効であることが示されている。しかし、時間的、空間的、コスト的な制約から、多くの患者が十分な治療を受けていないのが現状です。近年、他の精神疾患においても、CBTや心理教育を配信するモバイルベースのチャットボットが、症状の緩和や治療に用いられています。目的は以下の通りです。本研究では、短期的な介入、具体的にはモバイルベースの対話型チャットボットアプリケーションの、注意欠陥症状の緩和における実現可能性と有用性を調査することを目的とした。方法は以下の通り。本研究は、2019年9月から2020年3月にかけて実施した無作為化非盲検並行群間パイロット研究である。19～60歳の注意欠陥を有する46名を、チャットボット群（n＝23）と情報提供のみの対照群（n＝23）に無作為に割り付け、4週間の観察を行った。前者のグループにはチャットボットアプリ「Todaki」の使用方法を指導し、後者のグループには注意欠陥症状の管理に関する書籍を提供した。参加者は、注意欠陥、抑うつ、不安の症状を評価するためのアンケートを実施し、ベースライン時と介入後4週間で評価しました。介入後の調査では、チャットボットの使いやすさ、受け入れ可能性、副作用などを評価した。結果は以下の通りです。参加者の平均年齢は25.1歳（標準偏差[SD]7.5歳）で、56.5％（26/46）が女性であった。治療意図分析（チャットボット、n＝23、コントロール、n＝23）の結果、チャットボット群でのみ注意欠陥症状が有意に軽減されたことが、Conner's Adult ADHD Rating ScaleのDiagnostic and Statistical Manual-IV Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) Hyperactive-Impulsive symptomsのサブスケール（F＝4.39、p＝0.04）とADHD症状トータル（F＝6.74、p＝0.01）の群間交互作用で表された。さらに、ペアのt検定の結果は、チャットボット群でのみ有意であった。4週間でのチャットボットの平均利用回数は20.32回（SD 12.89）でした。総平均使用時間は1時間15分（SD 1時間20分）であった。ADHD症状のトータルスコアの改善度は、心理教育プログラムの利用回数と相関していた。参加者によると、チャットボットの特徴として、共感性・親しみやすさ、会話の流れの不自然さが、それぞれベスト、ワーストに挙げられた。結論 本研究では、注意欠陥とそれに伴う精神症状を改善するために、モバイルベースのチャットボットを使用することの実現可能性と有用性を明らかにした。この新しい介入方法をCBTの実施に用いることで、注意欠陥を持つ人々に簡単にアクセスでき、自己管理が可能な有用なデジタル治療ツールを提供することができるが、これは大規模な無作為化比較試験によって検証されるべきである。

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2021年5月11日;5(5):e27868.doi: 10.2196/27868.
デジタル会話エージェントと築いた人間レベルの絆の証拠。クロスセクショナル、レトロスペクティブな観察研究
背景 メンタルヘルスの専門家がサポートできる時間よりも、精神的苦痛を抱えている患者の方がはるかに多い。デジタルツールはこの問題を軽減するのに役立つかもしれませんが、人間の共感性を欠いた技術的ソリューションは、絆や治療同盟の形成を妨げ、それによってこれらのソリューションの有効性を狭めてしまうと批判されています。目的 認知行動療法(CBT)をベースとした会話エージェントの利用者が、対面療法、グループCBT、会話エージェントを使用しない他のデジタル介入を含む他のCBT様式に関する文献と同様の治療的な絆のレベルを報告するかどうかを調査することを目的とした。方法は以下の通りです。横断的なレトロスペクティブ研究デザインを用いて、2019年11月から2020年8月の間にCBTベースの全自動会話エージェント（Woebot）を自己申請した成人ユーザーの集計、非識別データを分析した。ワーキングアライアンスはWorking Alliance Inventory-Short Revised（WAI-SR）を用いて測定し、うつ症状の状態は2項目のPatient Health Questionnaire（PHQ-2）を用いて評価した。すべての測定は，モバイルアプリ内の会話型エージェントによって行われた。WAI-SRのスコアは，最近のレビューから抜粋した科学文献のスコアと比較した。結果は以下の通り。Woebotのユーザー36,070人のデータが分析対象となった。参加者の年齢は18歳から78歳までで、57.48％（20,734/36,070）の参加者が女性であると回答した。PHQ-2の平均スコアは3.03（SD 1.79）で、54.67％（19,719/36,070）のユーザーが、うつ病スクリーニングのカットオフスコアである3を超えていました。アプリを最初に使用してから5日以内に、WAI-SRスコアの平均値は3.36（SD 0.8）、ボンドサブスケールスコアの平均値は3.8（SD 1.0）となり、これは、従来の外来患者による個人CBTおよびグループCBTに関する最近の文献の研究結果（ボンドサブスケールスコアの平均値はそれぞれ4および3.8）と同程度でした。ベースライン時のPHQ-2スコアは、ボンドスコアと弱い相関を示した（r=-0.04；P<.001）。しかしながら、うつ病を持つユーザーとうつ病を持たないユーザーのボンドスコアは3.45と高かった。結論としては 絆は人間の治療関係にのみ存在するものと思われがちであるが，今回の結果は，デジタル治療薬がユーザーと治療的な絆を築くことができないという考えに疑問を投げかけるものであった。今後の研究では、デジタル治療薬のエンゲージメントと有効性を高めることは、公衆衛生上大きな利益をもたらす可能性があることから、臨床結果の媒介者としての絆の役割を調査することが考えられる。

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2021 Apr 21;5(4):e21678. doi: 10.2196/21678.
チャットボットによる従業員のメンタルヘルス評価。設計プロセスとパイロット実施
背景 ストレス、燃え尽き症候群、そしてうつ病や不安症などのメンタルヘルス問題は一般的なものであり、欠勤や生産性の低下を通じて職場に大きな影響を与えます。この問題に対処するためには、組織はまず、従業員のメンタルヘルスをマッピングすることで、問題の程度を理解する必要があります。オンライン調査は、費用対効果が高く、スケーラブルなアプローチですが、インタラクティブ性に欠けることもあり、一般的に回答率は低くなります。チャットボットは、人間の自然な会話をシミュレートし、インタラクティブな機能を使用することで、エンゲージメントを高めることができます。目的 本研究の目的は、テキストベースのチャットボットが、職場でのメンタルヘルス評価に従業員を参加させ、モチベーションを高めるための実現可能なアプローチであるかどうかを探ることである。本論文では、設計プロセスとパイロット実装の結果について説明します。方法について うつ病、不安症、ストレス、不眠症、燃え尽き症候群、仕事上のストレスなどを抱える従業員のリスクを評価するために、完全自動のチャットボット（「Viki」）を開発した。Vikiは会話スタイルとゲーミフィケーション機能を用いて、エンゲージメントを高めた。中小企業（従業員数120名）での試験的な導入について、最初の洞察を得るために横断的な分析を行いました。結果は以下の通りです。回答率は64.2％（77/120人）でした。合計で98人の従業員が評価を開始し、そのうち77人（79％）が評価を完了した。大多数の参加者は、質問票のスコアで定義された不安（20/40、50%）と抑うつ（16/28、57%）が軽度の範囲にあり、ストレス（10/22、46%）が中程度の範囲にあり、不眠（14/20、70%）が閾値以下のレベルにあった。結論としては チャットボットを用いた職場でのメンタルヘルス評価は、従業員の匿名化されたメンタルヘルスデータを収集するための非常に魅力的で効果的な方法であり、対面式の面接と同等の回答率を得ることができると考えられる。

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2021 Apr;66(4):339-348. doi: 10.1177/0706743720966429. Epub 2020 Oct 16.
精神科チャットボットの状況の変化。深刻な精神疾患における会話型エージェントのシステマティックレビュー
目的 メンタルヘルスサービスへのアクセスが不十分な中、メンタルヘルスにおけるデジタルツールの必要性は明らかである。チャットボットや音声アシスタントとも呼ばれる会話エージェントは、自然言語による会話を行うことができるデジタルツールです。2018年の前回のレビュー以降、多くの新しい会話エージェントと研究が登場しており、今回の更新されたシステマティックレビューでは、会話エージェントの状況を再評価することを目的とした。方法は以下の通りです。2020年1月に、PubMed、Embase、PsychINFO、Cochraneのデータベースを用いて、システマティックな文献検索を行った。対象とした研究は、重篤な精神疾患（大うつ病性障害、統合失調症スペクトラム障害、双極性障害、不安障害）を評価する会話エージェントを対象とした。結果は以下の通り。選択されたデータベースから特定された247の文献のうち、7つの研究が組み入れ基準を満たした。全体的に、診断の質、治療効果、受容性に関して、会話型エージェントの経験は概ね肯定的であった。しかし、この分野の研究の比較を容易にする標準的な尺度はまだ不足しています。また、小児や統合失調症、双極性障害の患者など、代表者がいない集団もありました。2018年と2020年の研究を比較することで、変化や成長を知ることができますが、この分野のすべての研究の間には高度な異質性があるため、直接的な比較は困難です。結論としては 今回のレビューでは、会話エージェントの診断品質、治療効果、受容性に関して、数は少ないが概ね肯定的な結果が明らかになり、精神医療の強化につながる可能性がある。このように研究が活発になっているにもかかわらず，会話エージェントを評価するための標準的な尺度が不足しているだけでなく，無視されている集団もいくつかある．会話エージェント研究の標準化には、患者のアドヒアランスやエンゲージメント、治療効果、臨床医の視点などを含めるべきであると提言する。

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2021 Mar 23;23(3):e24850. doi: 10.2196/24850.
問題のある物質使用を減らすための治療的関係エージェント(Woebot): 開発とユーザビリティスタディ
背景 物質の誤用は一般的で、社会にとって深刻でコストのかかるものであり、ケアへのアクセスに障害があるため治療されないことが多い。Woebotは、認知行動療法をベースに、人工知能を活用してユーザーに合わせたコンテンツを提供するメンタルヘルス・デジタル・ソリューションです。Woebotは、認知行動療法をベースに、人工知能を用いてユーザーに合わせたコンテンツを提供するメンタルヘルス・デジタル・ソリューションです。目的 本研究では、Woebotを物質使用障害（W-SUD）の治療に適応させ、その実現可能性、受容性、および予備的な有効性を検討することを目的とする。方法は以下の通り。主要な健康上の禁忌を伴わずに物質誤用のスクリーニングで陽性となったアメリカ人成人（18～65歳）をオンラインソースとチラシで募集し、2020年3月27日から5月6日の間に登録した。単一グループの前／後デザインで、すべての参加者が8週間、W-SUDsを受けた。W-SUDsは、気分、渇望、痛みの追跡と、弁証法的行動療法と動機付け面接の要素を用いたモジュール（心理教育レッスンと心理療法ツール）を提供した。ペアサンプルt検定とマクネマー・ノンパラメトリック検定を用いて、物質使用、自信、渇望、気分、痛みの測定値について、治療前から治療後までの被験者内の変化を調べた。結果 対象者（N=101）の平均年齢は36.8歳（SD 10.0）で、75.2％（76/101）が女性、78.2％（79/101）が非ヒスパニック系白人、72.3％（73/101）が有職者であった。参加者のW-SUDs利用日数は平均15.7日（SD14.2）、モジュール数は12.1（SD8.3）、送信メッセージ数は600.7（SD556.5）であった。完了した心理教育レッスンの約94％（562/598）が肯定的に評価された。治療開始から終了までに，アプリ内での渇望の評価は半分に減少した（87/101，86.1％がアプリ内での渇望を報告，オッズ比0.48，95％CI 0.32-0.73）．治療後の評価完了率は50.5％（51/101人）で、最初のスクリーニングで物質誤用度が高かった人の方が継続率が高かった。治療前から治療後にかけて、物質使用の衝動に抵抗する自信は有意に増加したが（平均スコア変化＋16.9、SD 21.4、P<.001）、過去1カ月の物質使用の機会（平均変化-9.3、SD 14.1、P<.001）およびアルコール使用障害同定テスト-Conciseのスコア（平均変化-1.3、SD 2. 6；P<.001）、10項目の薬物乱用スクリーニングテスト（平均変化率-1.2、SD 2.0；P<.001）、Patient Health Questionnaire-8項目（平均変化率2.1、SD 5.2；P=.005）、全般性不安障害-7（平均変化率-2.3、SD 4.7；P=.001）、欲求スケール（68.6%対47.1%の中等度から極端；P=.01）のスコアが有意に低下した。ほとんどの参加者がW-SUDsを友人に勧めたいと考え（39/51、76％）、希望するサービスを受けたと報告した（41/51、80％）。しかし、W-SUDsが自分のニーズのほとんどまたはすべてを満たしていると感じた人は少なかった（22/51、43％）。結論としては W-SUDsは、実施可能で、魅力的で、受け入れられやすいものであり、物質使用、自信、欲求、抑うつ、および不安の有意な改善と関連していた。研究の減少率は高かった。今後の研究では、W-SUDsを無作為化比較試験で評価し、より多様なサンプルを用いて、より効果的な研究保持戦略を用いていく予定である。

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2021 Mar 21;7(3):e06509. doi: 10.1016/j.heliyon.2021.e06509. eCollection 2021 Mar.
モノローグ形式のECAは、テキストによるガイダンスよりも、初期の苦痛を感じているeHealthユーザーのモチベーションを効果的に高めることができるか？
慢性疾患を持つ患者にとって、ストレスは大きな問題となっている。e-ヘルスへの介入が重要視される中、e-ヘルス技術自体が持つ可能性を利用して、ストレスを感じる際に動機付けとなる行為を行い、介入へのアドヒアランスを高めることが重要になっています。画面上のロボット」として知られるEmbodied Conversational Agent（ECA）は、潜在的に救済策を提供することができます。今回のeヘルス実験では、被験者間デザインを採用し、動機付けと指導の評価の違いを実験的に調べました。私たちは、機能的に控えめなモノローグ形式のECAを導入し、テキストによるガイダンスと比較しました。このようにして、対話形式のECAに付随するインタラクティブな機能のかなりのプラスの影響を除外しました。この研究は、eHealthユーザーを対象に行われたが、そのうち半数は、意図的にストレスのかかる状態に置かれた。その理由は2つあります。1つ目は、モチベーションを高めるためのサポートが必要になると仮定したこと。2つ目は、実生活におけるeHealthユーザーを公平に表現するためです。さらに、参加者とECAの性別を一致させることで、ポジティブな効果が得られるという仮説を検証しました。その結果、テキストに比べてECAの方が優先的に効果を発揮することが示されたが、それはストレスのない条件においてのみであった。我々の設定は、ECAをeHealth環境とは別のペインに置くことでユーザーの気晴らしをコントロールしていますが、タスク完了時にECAの視覚的存在が持続することで、悩めるユーザーを抑制していたのではないかと考えられます。この現象について、私たちは、ECAサポートが常にテキストガイダンスよりも優れているという仮説を再評価する必要があると考えています。テキストは、ストレスの多い状況では対立的になるような人間的な側面を欠いているため、ユーザーに同等のサービスを提供できる場合があります。本稿では、ECAによる動機付けの可能性を論じるとともに、その注意点についても詳しく述べる。さらに、ECA、介入アドヒアランス、eヘルスの研究分野への影響を、ストレスとの関連で議論する。

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2021 Mar 18;8(1):e24343. doi: 10.2196/24343.
思春期のメンタルヘルスチャットボット用に設計された質問に対する感情反応と回答の可能性。実験的研究
背景 心理的苦痛は思春期になると増加し、大人になってからも続くいくつかの重要な健康上の転帰と関連しています。心理的苦痛を経験している若者にユニークな介入を行うことができる技術革新の1つが、チャットボットとして知られる会話型エージェントである。若者向けのメンタルヘルス・チャットボットをより魅力的にし、若者が利用する可能性を高める要因について、さらなる研究が必要である。目的 本研究の目的は、メンタルヘルスチャットボットが提示する可能性のある質問に対する青年の感情的反応と回答の可能性を評価することである。青年の好みや、チャットボットの質問への回答の可能性を高める要因を理解することで、今後の若者向けのメンタルヘルスチャットボットのデザインに役立つと考えられる。方法について 14歳から17歳の青年19名を募集し、2×2×3の被験者内要因計画を用いた研究に参加してもらいました。各参加者は、96のチャットボットの質問を、1つの質問につき8秒間、順次提示された。提示後、参加者は、質問に答える可能性と、質問に対する感情的反応を示すよう求められた。デモグラフィックデータを収集し、各参加者に非公式な報告会を実施した。結果は以下の通りです。参加者の年齢は平均15.3歳（SD 1.00）で、ほとんどが女性でした（11/19、58％）。ロジスティック回帰分析では、GIFの有無が知覚された情動的価値を予測し（β=-.40, P<.001）、GIFのない質問は知覚された情動的価値がマイナスになることが示された。また、質問のタイプは感情的価値を予測し、「はい／いいえ」の質問（β-.23, P=.03）と自由形式の質問（β-.26, P=.01）は、複数回答の選択式の質問に比べて、ネガティブな感情的価値を知覚することに関連していた。また、質問のタイプは回答の可能性を予測し、「はい／いいえ」の質問は、複数回答の選択肢のある質問に比べて回答の可能性が低く（β=.24, P=.03）、自由形式の質問に比べて回答の可能性が高かった（β=.54, P<.001）。結論 本研究で得られた知見は、急速に成長しているティーン・コンピュータ・インタラクションの分野に加え、メンタルヘルス・チャットボットとのインタラクションにおける思春期のユーザー・エクスペリエンスの理解に貢献するものである。本研究から得られた洞察は、メンタルヘルス・チャットボットの開発者や設計者の助けになるかもしれない。

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2021 Feb 17;23(2):e25060. doi: 10.2196/25060.
医療従事者、患者、家族を巻き込んだ慢性疾患管理における媒介的ソーシャルアクターとしての会話エージェント。マルチサイト・シングルアームのフィージビリティスタディ
背景 慢性疾患の管理を成功させるためには，医療従事者，患者，家族の間で信頼できる協力関係が必要である．医療従事者を支援するために設計されたスケーラブルな会話エージェントは、患者とその家族の日常生活にアプローチすることで、この連携をスケーラブルに支援する上で重要な役割を果たすと考えられる。しかし、現在までのところ、そのような役割を担う会話エージェントが受け入れられるかどうか、また、このマルチステークホルダーのコラボレーションをサポートできるかどうかは不明である。目的は以下の通りです。本研究では、小児の喘息を慢性疾患管理の対象とするため、以下の目的を掲げた。(1) 子どもと親のチームを対象とした医療従事者の日常生活をサポートする会話エージェント配信型の喘息介入策であるMAXのデザインを説明すること，(2) プライマリーおよびセカンダリーケア環境における医療従事者の(a)MAXの到達度，(b)会話エージェントと患者の作業同盟，(c)MAXの受容性，(d)介入完了率，(e)認知および行動のアウトカム，(f)人的努力および応答性を評価すること．方法は以下の通り。MAXは，10～15歳の喘息患者の認知能力（すなわち，喘息に関する知識）と行動能力（すなわち，吸入法）を向上させ，医療従事者と家族によるサポートを可能にするようにデザインされた．そのために、3つの設計目標を掲げて開発を進めました。(会話エージェントと患者の協力関係を構築すること，人間と会話エージェントのハイブリッドなユビキタス・コーチングを提供すること，そして，経験価値の高い介入方法を提供することです．コンピュータ科学者，喘息の専門家，若い患者とその親からなる学際的なチームが共同で開発しました．会話エージェントは，医療従事者とは電子メールで，患者とはモバイルチャットアプリで，家族とはSMSテキストメッセージでコミュニケーションをとる．プライマリーケアおよびセカンダリーケアにおけるシングルアームのフィージビリティスタディを実施し、MAXを評価した。結果 その結果，MAXは，その到達率（49.5％，募集した適格な患者・家族チームの49/99が参加），患者と対話エージェントの強固な連携，すべての関係者による高い受容性に関して，全体的に肯定的な評価を得た．さらに，MAXは認知・行動スキルの向上につながり，介入完了率は75.5％であった．家族は275回のコーチングセッションのうち269回（97.8％）で患者をサポートした．また，会話のターンは，患者と医療従事者の間ではなく，患者と会話エージェントの間で行われることが多く（99.5%），MAXのスケーラビリティが示された．さらに，医療従事者が吸入法を評価するのに要した時間は4分未満であり，関連するフィードバックを患者に伝えるのに要した時間は3日であった．改善のためのいくつかの提案がなされた。結論 本研究では、医療従事者、患者、家族を仲介する社会的アクターとして設計された会話エージェントが、このような「チームプレーヤー」としての役割を受け入れられるだけでなく、慢性疾患管理における健康関連のアウトカムを改善する可能性があることを初めて示した。

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2021 Jan 25;2020:1170-1179. eCollection 2020.
モバイルヘルスアプリケーションにおけるAIの説明、ユーザーの理解と期待の分析
これまでの研究では、人工知能（AI）に対する医療従事者の認識について研究されてきた。しかし、医療消費者がモバイルヘルスアプリなどのAIを搭載した技術をどのように認識し、利用しているかについては、限られた理解しかありませんでした。我々は、AIを採用していると主張する人気のモバイルヘルスアプリ40個を集め、これらのアプリの説明文でAIがどのように説明されているか、また、アプリのレビューを通じてユーザーがどのように反応しているかを研究した。その結果、フィットネス、メンタルヘルス、瞑想・睡眠、栄養・ダイエットなどの7つの健康領域において、4つのAI機能（Recommendation、Conversational Agent、Recognition、Prediction）が頻繁に使用されていることがわかりました。その結果、（1）ユーザーは、レコメンデーションにはフィードバックを、会話エージェントには人間らしい体験を、認識・予測には精度を、というように、それぞれのAI機能に対して独自の期待を持っていること、（2）AIが十分に説明されていない場合、ユーザーはAIを理解し、AIがどのように（うまく）機能しているのかを知るために、自ら試行錯誤することがわかった。

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2021 Jan 19;11:571705. doi: 10.3389/fendo.2020.571705. eCollection 2020.
妊娠前の期間にアフリカ系アメリカ人女性に栄養とサプリメントの使用について働きかけるための医療情報技術の利用
重要性 妊娠前の健康的な栄養摂取と適切なサプリメントの摂取は、母体と新生児の健康に重要な意味を持ちます。栄養に関する健康リスクに対処するための受胎前ケアの最適な方法は不明である。方法は以下の通り。妊娠していないアフリカ系アメリカ人および黒人女性528人を対象に，受胎前ケアの13の領域における会話エージェント技術の影響を調査するためにデザインされた無作為化対照試験のデータの二次分析を行った．この分析は，栄養と栄養補助食品の使用に関する10のリスクのうち少なくとも1つを報告した480人の女性に限定した。介入方法 ギャビー」と呼ばれるオンライン会話エージェントが、健康リスクを評価し、共有意思決定や動機付け面接などの行動変容の手法を用いて、10種類の栄養およびサプリメントのリスクを含む100種類以上の妊娠前の健康リスクについて、それぞれのニーズに合わせた対話を12カ月間行いました。対照群には、妊娠前のリスクをリストアップし、医療従事者に相談するように促す手紙が送られました。結果は以下の通りです。6ヵ月後、Gabby（a）を使用した女性は、栄養およびサプリメントのリスクについて、平均で52.9％（SD、35.1％）の変化段階スケールで前進したと報告したのに対し、対照群では42.9％（SD、35.4％）であった（IRR 1.22、95％CI 1.03-1.45。 (IRR 1.22, 95% CI 1.03-1.45, P = 0.019)；そして、(b)対照群の42.8%(SD, 37.9)と比較して、栄養およびサプリメントのリスクの平均52.8%(SD, 37.1)について、変化の行動および維持段階を達成したと報告した(IRR 1.26, 96% CI 1.08-1.48, P = 0.004)。変化の熟考段階で研究を開始した被験者の場合、介入被験者は健康リスクの75.0％（SD、36.3％）について、対照群の52.1％（SD、47.1％）と比較して、変化段階の尺度で前進していると報告した（P = 0.006）。結論 Gabbyの拡張性は、臨床ケアの補助として、または集団衛生レベルで女性の栄養健康を改善する可能性がある。栄養とサプリメントのリスクを改善することが，体重の最適化を含む臨床転帰に影響を与えるかどうかについては，さらなる研究が必要である。

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2021 Jan 11;9(1):e24045. doi: 10.2196/24045.
産後うつに対する音声アシスタントの臨床アドバイス。Apple Siri、Amazon Alexa、Google Assistant、Microsoft Cortanaを用いた横断的な調査
背景 音声アシスタント（VA）は、人工知能を搭載した無生物の音声インターフェースソフトウェアであり、双方向の対話が可能であり、ヘルスケアのアドバイスを得るために使用されることが多くなっている。産後うつ病（PPD）は、一般的な周産期の気分障害であり、年間の推定コストは142億ドルに上る。PPD患者は、スクリーニングが行われていないことや疾患に関する知識が不十分であることから、治療を受ける人の割合はわずかであり、したがってこれは、VAをベースとしたデジタルヘルス介入の有力な候補となります。目的は以下の通りです。VAの能力を理解するために、我々の目的は、PPDの質問に対するVAの回答を、正確さ、言葉による応答、および臨床的に適切なアドバイスが与えられているかどうかで評価することであった。方法は以下の通り。本横断研究では，2020年初頭に2台のモバイル機器にインストールされた4つのVA（Apple Siri，Amazon Alexa，Google Assistant，Microsoft Cortana）を調査した。各VAには，American College of Obstetricians and Gynecologists（ACOG）のPPDに関する患者向けFAQ（よくある質問）から検索した14の質問を投げかけた。VAの回答は、音声認識の正確さ、口頭での回答の有無、ACOG FAQに準拠した臨床的に適切なアドバイスの有無によって採点し、2名の認定医が評価した。結果 問いかけの正確な認識率は79％から100％であった。口頭での回答は36％から79％であった。口頭での回答がない場合、ウェブ検索のように扱われた割合は33％から89％であった。VAによる臨床的に適切なアドバイスは、14％から29％であった。フィッシャー正確検定を用いて、各カテゴリーの割合を比較した。3つのパフォーマンスカテゴリーにおいて、1人のVAが他のVAを統計的に上回ったことはなかった。さらに、2人のVA（Google AssistantとMicrosoft Cortana）が回答の中に広告を含んでいることがわかった。結論 最も高いパフォーマンスを示したVAは、PPDの質問の29％に対して臨床的に適切なアドバイスを行ったが、4つのVAを合わせると64％の臨床的に適切なアドバイスを達成した。4つのVAはいずれもPPDの質問を正確に認識する能力に優れていたが、臨床的に適切なPPD情報を提供するための閾値を30％も達成したVAはなかった。テクノロジー企業と臨床機関は，ガイダンスの改善，患者のメンタルヘルス疾患のスクリーニング，および患者への潜在的な治療に関する教育のために提携すべきである。

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2021 Jan;113:103632. doi: 10.1016/j.jbi.2020.103632. Epub 2020 Dec 2.
神経精神疾患の検出のためのスマートな会話エージェント。システマティックレビュー
本研究の目的は以下の通りです。スマートな会話エージェントが精神神経疾患の検出に使用できるかどうかを判断する。そこで、この分野の関連提案について、使用されている技術、対象となる精神疾患、検証手順などをレビューした。方法は以下の通り。Scopus，PubMed，Pro-Quest，IEEE Xplore，Web of Science，CINAHL，Cochrane Libraryを，あらかじめ定義した検索戦略を用いて検索した。神経精神疾患を対象とし，検出・診断のための会話データを含む研究を対象とした。これらの研究は、独立した査読者によって適格性が評価され、最終的には関連性についてのコンセンサスが得られた場合に含まれました。結果：最初に2356件の文献が検索されました。最終的には、9つのスマートな会話エージェントに言及した17の論文が組み入れ基準を満たしました。選択された研究のうち、7件が神経認知障害、7件がうつ病、3件がその他の症状を対象としています。これらの研究では、多様な技術的ソリューションと分析技術が適用されており（82.4%が人工知能を使用）、基準妥当性の評価には通常、ゴールドスタンダードテストに依存しています。受け入れ可能性、信頼性、およびその他の妥当性の側面については、ほとんど言及されていません。結論 精神神経疾患の検出のためのスマートな会話エージェントの使用は、精神疾患の広い範囲をカバーし、AIの使用を拡張した、新たな有望な研究分野である。しかし、発表された数少ない研究は、しっかりとした心理測定の検証プロセスを経ていない。この分野の今後の研究には、より厳密な検証メカニズムと、標準化されたソフトウェアおよびハードウェアプラットフォームが必要である。

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2020 Dec 18;8:521355. doi: 10.3389/fpubh.2020.521355. eCollection 2020.
チームにおける心理的な健康と幸福に関連する労働条件を改善するためのリーダーの能力を構築するためのデジタルツール。ウェブアプリケーション "wecoach "の介入アプローチ、プロトタイプ、および評価デザイン
wecoach」は、チームリーダーの能力を高め、チームメンバーの心理的な健康と幸福に正の関係がある労働条件を改善するためのウェブアプリケーションである。このウェブアプリケーションは、機械学習によって強化された、自動化されたルールベースのチャットによって機能します。このいわゆる会話エージェントは、仕事と健康に関するマインドマップ、トレーニング教材、自己評価、チーム調査やワークショップを実施するためのオンラインツール、進捗状況や効果の自己評価などを提供しながら、チームリーダーを体系的なプロジェクトサイクルに導きます。本稿では，このウェブアプリケーションの開発過程を紹介し，その結果，(1)包括的な介入アプローチ，(2)プロトタイプ，(3)マルチレベル無作為化対照試験の評価デザインの実施に至ったことを報告する。

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2020 Dec;29(6):1081-1092. doi: 10.1002/jgc4.1239. Epub 2020 Mar 3.
仮想会話エージェントが収集した家族の健康履歴。このアプローチの有効性を調査するための経験的研究
家族健康歴(FHx)は、遺伝性疾患の早期診断・治療に役立つ健康情報を収集するための最もシンプルで費用対効果の高い方法の一つである。本研究では，このような家族の健康履歴を収集するための新しい方法である仮想会話エージェント（VCA）インタフェースを用いて，その有効性を評価した．電子メールと口コミで募集した50人の参加者を対象に、FHx収集のための標準インターフェースとVCAインターフェースを調査し、インターフェースの順番を無作為にしてカウンターバランスをとった被験者内実験デザインを用いた。インタフェースの作業負荷、使いやすさ、好み、満足度は、NASA Task Load Index作業負荷測定器、IBM Computer System Usability Questionnaire、およびTechnology Acceptance Modelから派生した簡単なアンケートを用いて評価しました。また、研究者はエラーの数とタスク完了時間の合計を記録した。その結果，5つのタスクのうち2つのタスクの完了時間は，VCAインターフェースの方が標準インターフェースよりも短かったが，全体の完了時間は長かった（17分44秒対16分51秒，p = 0.019）．また，全体的な作業量はVCAインターフェースの方が有意に少なく（34.32 vs. 42.64, p = 0.003），総合的な満足度（5.62 vs. 4.72, p < 0.001），システムの有用性（5.76 vs. 4.84, p = 0.001），情報の質（5.43 vs. 4.62, p < 0.001），インターフェースの質（5.66 vs. 4.64, p < 0.001）などのユーザビリティ指標も，VCAインターフェースの方が有意に高いことがわかった．4人のうち約3人が標準的なインターフェースよりもVCAのインターフェースを好んでいました。全体的な所要時間は標準インターフェースよりもわずかに長くなったものの，その他のすべての評価においてVCAインターフェースの方が有意に優れており，参加者に好まれました。これらの結果は、FHxを収集するための革新的なVCAインターフェースの利点を示しており、ヘルスケアにおける複雑な患者固有のデータを収集するためにVCAを使用することの有効性を検証するものである。

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2020 Nov 30;2:576361. doi: 10.3389/fdgth.2020.576361. eCollection 2020.
メンタルヘルスチャットボットのエンゲージメントと効果の予備評価
背景 メンタルヘルスの問題は広く知られていますが、支援を受けるためには、スティグマ、コスト、利用可能性などの障壁に阻まれます。これらの問題は、中低所得国ではさらに顕著であり、デジタル技術はこれらの障壁を克服する一つの可能性である。デジタルによるメンタルヘルス対策は効果的ですが、特に人間のサポートがない場合は、参加率が低いという問題があります。チャットボットは、低コストで人間のサポートをシミュレートする、スケーラブルなソリューションを提供できる可能性があります。目的 メンタルヘルス・チャットボット「Vitalk」のエンゲージメントと、不安、抑うつ、ストレスを軽減する効果について、予備的な評価を行うこと。方法は以下の通りです。Vitalkのプログラムの第一段階（「不安が減る」、「ストレスが減る」、「気分が良くなる」）を完了した3,629人のVitalkユーザーの実データを分析した。プログラムは、チャットボットとの書面による会話を通じて提供された。エンゲージメントは、チャットボットに送った回答数をプログラムの日数で割って算出した。結果は以下の通りです。ユーザーは、1日あたり平均8.17件の回答を送った。3つのプログラムともに、ベースラインからフォローアップまでの間に目標アウトカムスコアが減少し、不安（Cohen's d = -0.85）、抑うつ（Cohen's d = -0.91）、ストレス（Cohen's d = -0.81）で大きな効果サイズが得られた。関心を高めることで、介入後の不安と抑うつの値が改善された。結論 本研究では、チャットボットがブラジル国内の一般人のメンタルヘルス症状を軽減する可能性があることを明らかにした。この結果は有望であるが、さらなる研究が必要である。

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2020 Nov 5;22(11):e20322. doi: 10.2196/20322.
My Diabetes Coach, a Mobile App-Based Interactive Conversational Agent to Support Type 2 Diabetes Self-Management: 無作為化有効性-導入試験
背景 2型糖尿病患者の自己管理を支援することは，医療システムの負担を軽減し，患者が自らの健康管理に積極的な役割を果たすために必要なスキル，知識，自信を身につけるために不可欠である．目的 本研究は、家庭環境での糖尿病自己管理を支援するために設計されたアプリベースの対話型具象会話エージェント「ローラ」を用いた「My Diabetes Coach（MDC）」プログラムの導入、使用、および効果を12カ月間にわたって評価することを目的とする。方法について この無作為化比較試験では、MDCプログラムの導入と効果の両方を評価した。オーストラリアの2型糖尿病の成人を募集し、介入群（MDC）と対照群（通常ケア）に無作為に割り付けた。プログラムの使用状況は12カ月間にわたって追跡された。主要評価項目は、糖化ヘモグロビン（HbA1c）および健康関連の生活の質（HRQoL）の変化であった。データは、ベースライン時、6ヵ月後、12ヵ月後に評価し、線形混合効果回帰モデルを用いて分析した。結果 2型糖尿病の成人187名（平均年齢57歳、SD10歳、女性41.7％）を募集し、介入群（n=93）と対照群（n=94）に無作為に割り付けた。MDCプログラムの利用者（92/93人）はLauraと1942回のチャットを行い、12カ月間で1人当たり平均243分（SD212）を費やした。ベースライン時と比較して、12ヵ月後の推定HbA1cの平均値は両群ともに低下したが（介入群：0.33％、対照群：0.20％）、HbA1cの変化における両群間の正味の差（-0.04％、95％CI -0.45～0.36、P=.83）は、統計的に有意ではなかった。12ヵ月後のHRQoLユーティリティースコアは、対照群に比べて介入群で改善した（群間差：0.04、95％CI 0.00～0.07、P=.04）。結論 MDCプログラムは、2型糖尿病患者への導入と使用に成功し、ユーザーのHRQoLを有意に改善した。これらの知見は，糖尿病の自己管理を支援するために，テクノロジーを活用した会話ベースのプログラムをより広く導入する可能性を示唆している。今後の研究では、プログラムの使用とHbA1cの改善を維持するための戦略に注目すべきである。

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2020 Oct 16;21(1):860. doi: 10.1186/13063-020-04777-2.
バーチャルコーチを用いた低気分に対するオンライン介入のアドヒアランス向上：パイロット無作為化対照試験の研究プロトコル
背景 インターネットを利用した認知行動療法(iCBT)は、人のサポートを受けながら行う方が、ガイドなしの場合よりも効果が高いと言われています。これは、支援が動機づけや介入への関与にプラスの効果をもたらすことで、より高いアドヒアランス率が得られることに起因すると考えられる。本プロトコルでは、ガイド付き介入とガイドなし介入の間のギャップを埋めることを目的としたパイロット無作為化対照試験のデザインを紹介する。この試験では、仮想コーチの形をした身体化された会話エージェント（ECA）によって提供される自動サポートを含む介入を検証する。方法／デザイン 本研究では、試験的に2群間無作為化対照試験を実施する。本試験の主な結果は、(1)バーチャルコーチの支援を受けたiCBTの有効性、すなわち、ガイドなしのiCBTと比較した場合の介入アドヒアランスの改善、(2)将来の大規模試験の実施可能性、すなわち、募集、受容性、サンプルサイズの算出などである。副次的な目的は、モチベーションに対するバーチャルコーチの効果、バーチャルコーチに対するユーザーの認識、およびバーチャルコーチによってサポートされる介入の一般的な実現可能性を評価することです。我々は、4週間の認知行動療法コースであるMoodbuster Liteを使用して気分を改善する方法を学びたいと考えているN = 70人の参加者を一般集団から募集します。なお、中等度から重度のうつ病の症状がある方は、研究参加から除外します。参加者は、（1）バーチャルコーチによる自動サポート付きのMoodbuster Lite、（2）自動サポートなしのMoodbuster Liteのいずれかに1：1の割合で無作為に割り付けられる。評価は、ベースライン時と4週間後の試験後に行う。考察 本研究では、アドヒアランス向上におけるバーチャルコーチの予備的な有効性を評価し、より大規模なRCTの実現可能性を判断します。この研究は、ガイド付きとガイドなしのiCBT介入の間のギャップを埋めるための重要なステップとなる可能性があります。

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2020 Oct;15(7):832-837. doi: 10.1080/17483107.2020.1775313. Epub 2020 Jun 18.
パンドラの箱の中：障害や特別なニーズを持つ人々のためのチャットボットの知覚品質の評価に関するシステマティックレビュー
はじめに 障害者や特別なニーズを持つ人々は、能力訓練やウェルビーイング管理に使用されるAIベースの会話エージェント（すなわち、チャットボット）から恩恵を受けることができます。これらのチャットボットとの対話の質を評価することは、チャットボットに対する不満を軽減し、長期的な利益の可能性を理解するための鍵となります。その結果、チャットボットの使用に対するアドヒアランスが向上し、チャットボットがサービスを提供する多くのエンドユーザーの生活の質が改善されることになります。PRISMA（Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses）の手法に従い、ScopusとWeb of Scienceの電子データベースを用いて、チャットボットとのインタラクションの知覚品質を評価する方法に関する文献を系統的にレビューしました。ブール演算子（AND/OR）を用いて、チャットボット*、会話エージェント*、特別なニーズ、障害といったキーワードを組み合わせて検索しました。結果：本テーマに関する論文192件のうち、障害者や特別なニーズを持つ人々を評価に含めているのは15件のみであることが明らかになりました。また、チャットボットとのインタラクションの知覚品質を評価するための共通の理論的枠組みがないことも明らかになりました。この分野では、信頼性と妥当性のある方法論に基づく体系的な手順が引き続き必要である。障害者や特別なニーズを持つ人々のためのチャットボットを評価するための信頼性の高いツールや体系的な方法がない現状は気になるところであり、最終的には信頼性の低いシステムが市場に出回り、人々に破壊的な影響を与えることにもなりかねない。 リハビリテーションへの影響リハビリテーションに適用されるチャットボットは、主に臨床効果と妥当性の観点からテストされ、インタラクションの質の測定には最小限の焦点が当てられているリハビリテーションに適用されるチャットボットのユーザビリティとインタラクションの特性は、各ツールが異なる方法で測定されているため、比較することができないチャットボットを評価するための共通のフレームワークの欠如は、障害や特別なニーズを持つ人々を信頼性の低いツールを使用するリスクにさらすことになる。

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2020 Sep 30;22(9):e22845. doi: 10.2196/22845.
身体活動と健康的な食生活を促進する人工知能チャットボットを設計するための人工知能チャットボット行動変化モデル。視点
背景 人工知能（AI）を搭載したチャットボットは、自然な会話を行い、ユーザーとの関係を築くことができるようになってきています。AIチャットボットを生活習慣改善プログラムに適用することは、身体活動と健康的な食事を促進するための、費用対効果が高く実現可能な行動介入を開発するための有望な分野の1つである。目的は以下の通りです。この論文の目的は、身体活動と健康的な食生活を促進するためのチャットボットの使用に関する簡単な文献レビューを提示し、私たちの研究チームが広範な学際的研究に基づいて開発したAIチャットボットの行動変化モデルについて説明し、倫理的原則と考慮事項について議論することです。方法について 2020年7月に4つのデータベースで、身体活動および/または食事を改善するためのチャットボットを報告している研究を予備的に検索した。チャットボット研究の特徴をまとめ、人間とAIのコミュニケーション研究の最近の進展と自然言語処理の革新について検討した。特定されたギャップと機会、および我々自身の臨床・研究経験と知見に基づいて、AIチャットボットの行動変容モデルを提案した。結果は以下の通りです。我々のレビューでは、生活習慣改善プログラムのためのAIチャットボットの設計に関する理論的な指針と実践的な推奨事項に関する理解が不足していることがわかった。提案されたAIチャットボット行動変容モデルは、そのようなガイダンスを提供するために、以下の4つの要素から構成されている。(1)チャットボットの特性設計とユーザー背景の理解、(2)関係性能力の構築、(3)説得力のある会話能力の構築、(4)メカニズムと成果の評価。本論文では、このモデルの設計と評価の選択を支持する根拠と証拠を示しています。結論から言うと AIチャットボットが様々なデジタルコミュニケーションにますます統合されていく中で、我々が提案した理論的枠組みは、健康行動変容領域における活用範囲を概念化し、介入デザインと評価を知らせるために、チャットボット機能のありとあらゆる次元を統合するための最初のステップである。今後も、強い倫理観を持って、身体活動や食事の行動を変えるために、チャットボットの関係性や説得力を向上させるAI技術を開発するために、より多くの学際的な研究が必要である。

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2020 Sep;2(9):e475-e485. doi: 10.1016/S2589-7500(20)30189-8.
健康情報技術を用いた受胎前の若いアフリカ系アメリカ人女性の健康改善：無作為化対照試験
背景 プレコンセプションケアは、妊娠前の女性の健康状態を改善し、将来の妊娠結果を改善する手段として注目されている。このようなケアを効果的に実施する方法は不明である。本研究の目的は、アフリカ系アメリカ人および黒人女性の妊娠前のリスクに対して、身体化された会話エージェントシステムが与える影響を評価することであった。方法は以下の通り。アメリカの35州で募集した、アフリカ系アメリカ人または黒人、またはその両方を自認し、妊娠していない18～34歳の女性を対象に、非盲検の無作為化対照試験を行った。封印された割り付け用の封筒（6人と8人の順列ブロックになっており，乱数発生器を用いて作成された）は，登録後に開封された。介入群は、Gabbyと呼ばれるオンラインの会話エージェントを受け取りました。Gabbyは、102の妊娠前リスクを評価し、合成音声、非言語的行動、視覚資料、および動機付け面接などの健康行動変容技術を用いて、それぞれのニーズに合わせた対話を12カ月間行いました。対照群には、妊娠前のリスクをリストアップし、臨床医と相談するように促す手紙を送付しました。主要評価項目は、6カ月目と12カ月目に変化の行動段階または維持段階にあると確認されたリスクの割合であった。本研究は、ClinicalTrials.govに登録されています（NCT01827215）。調査結果について 2014年3月11日から2018年7月8日まで、米国内の35州と242都市から募集した528名の女性が、ギャビーの介入を受ける（n=262）か、対照群に割り振られた（n=266）。参加者は、女性1人あたり平均21の先入観リスクを特定しました（SD 9-9）。意図的治療分析では、6ヵ月後の時点で、妊娠前のリスクのうち50-0％（SD 28-9）の女性が変化の行動または維持段階に達したと報告したのに対し、対照群では42-7％（28-3）であった（発生率比1-16、95％CI 1-07-1-26、p=0-0004）。この結果は12ヵ月後も持続した。解釈の仕方 ギャビーシステムは、女性の受胎前の健康状態を改善する可能性がある。受胎前のリスクの改善が早産などのアウトカムに影響を与えるかどうかについては，さらなる研究が必要である。資金提供 米国国立少数民族健康・健康格差研究所（National Institute for Minority Health and Health Disparities）。

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2020 Aug;67(2S):S45-S51. doi: 10.1016/j.jadohealth.2019.09.006.
会話エージェントによる思春期・若年層のプレコンセプションケアの促進
目的：プレコンセプションケアは、乳幼児と母体の健康アウトカムを改善するためにすべての女性にとって重要であり、思春期や若年成人にとっては特に重要であると考えられる。本研究では、ウェブベースのバーチャル・アニメーション・ヘルス・カウンセラーを介して、妊娠前ケアの108のリスクについて女性をスクリーニングし、1年間にわたってそれらに対処する自動化された介入の受容性、使用性、および使用を評価し、18～25歳の思春期および若年成人のユーザーと26～34歳のユーザーのこれらの測定値を比較した。我々は、若いコホートの方が、オンライン介入の利用と満足度が有意に高いという仮説を立てた。方法は以下の通り。全国の女性528名を対象とした無作為化比較試験を実施した。介入群に無作為に割り振られた18～25歳の女性79名と，介入群に割り振られた26～34歳の女性183名との，システムの使用状況と自己申告による使いやすさと満足度に関する二次データ分析を紹介する。参加者は、女性であること、黒人またはアフリカ系アメリカ人であること、18～34歳であること、妊娠していないこと、英語を話すことを自己申告することが求められ、さまざまな広告やアウトリーチ活動を通じて募集されました。結果 思春期および若年成人（18～25歳）の参加者のうち、20.25％が1年間に0回、29.11％が1～3回、50.63％が3回以上、システムにアクセスした。1年後の時点で、ほぼ全員（96.4％）が、エージェントが提示した推奨事項を実行したか、実行する予定があると回答した。ほとんどの人（75.0％）が、知り合いにこのシステムを勧めると答えました。2つの年齢層の間では、介入の利用や満足度に大きな違いはなかった。結論としては ウェブベースの会話型エージェントは、思春期および若年成人に長期的な受胎前ケアのカウンセリングを提供するための実行可能な媒体である。

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2020 Jun 16;270:1399-1400. doi: 10.3233/SHTI200461.
人工知能と行動活性化を用いた自閉症スペクトラム条件を持つ人の行動と社会的機能の強化。Well-Being and Health for Loved onEs with ASD (WHOLE) Psychosocial Pilot Randomized Controlled Trialのプロトコル
自閉症スペクトラムの患者を抱えている家族やコミュニティは少なくないが、治療費の高さや文化的な圧力のために、多くの患者が診断されず、実績のある治療法にアクセスできないでいる。携帯電話上の会話エージェントを行動活性化ホームケアと組み合わせて使用することで，行動や社会的機能を強化するための革新的で文化的に適切かつ安価なプラットフォームを提供できる可能性があり，また，介入の開発プロセスに自閉症スペクトラム患者が参加する機会も得られる。本研究では，人工知能を用いた会話エージェント技術と行動活性化療法の技術を組み合わせた介入の有効性を評価することを目的としている。

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2020 Jun 4;56(6):276. doi: 10.3390/medicina56060276.
ニキビ患者の治療成果を高めるための自己調整モジュールとモバイルアプリケーションの組み合わせ
背景と目的 ニキビは、生理的・心理的な障害を伴う毛髪単位の炎症性疾患であり、慢性疾患の一つと考えるべきである。慢性疾患の患者の行動を改善するために，自己調整理論と治療的患者教育の適用が，さまざまな健康関連分野で広く行われている。本研究では、ニキビ患者を対象に、自己調整理論に基づく患者教育モジュールとモバイルアプリケーションを組み合わせた治療効果を検討することを目的とした。材料と方法 尋常性ざ瘡（にきび）と診断された30名の被験者を対象に、単一の三次紹介施設において、1グループによる事前テスト-事後テストを実施した。本研究では，治療前（0週目）と治療後（4週目）に，Acne Self-Regulation Inventory（ASRI），Cardiff Acne Disability Index（CADI），Dermatology Life Quality Index（DLQI）などの関連情報を収集した。これらの情報は，患者の自己調整能力や生活の質に関する質問票ベースの主観的評価と，疾患の重症度の変化を客観的に評価する臨床的なAcne Grading Scores（AGS）を含む。また、利用可能性と実現性を高めるために、モバイル機器を使って個別のプラットフォームにアクセスし、通院中にリアルタイムで問題解決ができるようにしました。結果 30人の被験者が、設計された実験を完了した。ASRIのテスト前とテスト後のスコアの差を分析したところ、大幅な上昇が認められた（p < 0.001）。CADIとDLQIの質問票調査では、モバイルアプリケーションを用いた自己規制に基づく患者教育モジュールの適用後に、両パラメータの大幅な低下が認められた（p < 0.001）。符号検定では、AGSに著しく有意な差が認められ（Z = -7.38, p < 0.001）、治療後のニキビの臨床的重症度に顕著な改善が見られた。結論としては 最新のモバイルアプリケーションを導入することで，自己制御に基づく治療的患者教育モジュールは，にきび患者の治療成果を著しく改善することができた。

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2020 May 30;2020:43-52. eCollection 2020.
HPVワクチンのカウンセリングに会話型エージェントを使用する若年層の潜在的な使い勝手と健康に関する信念の検証
ヒトパピローマウイルス（HPV）ワクチンは、HPV関連がんを予防する最も効果的な方法である。HPVワクチンの接種完了率を向上させるためには、医療機関でのワクチンカウンセリングを統合することが重要である。会話エージェントを用いてカウンセリングを自動化することで，HPVワクチンの接種率を向上させ，医療従事者のカウンセリングの負担を軽減することができる．以前の研究では，Wizard of OZのプロトコルを用いて両親にHPVワクチンのカウンセリングを行う会話エージェントのシミュレーションを行いました．今回の研究では，大学生の若年層（n=24）を対象に，会話型エージェントを評価しました．また，システムや音声の使いやすさ，HPVワクチンに関する健康観についても調査を行った。参加者は，エージェントの使いやすさについて，他の音声対話型インターフェースよりも若干優れている，あるいは同等であると認識しており，エージェントがHPVワクチンの有害性，不確実性，リスクの否定に関する信念に影響を与えたことを示す証拠がいくつかある．本研究は、会話型エージェントが健康増進のためのインパクトのあるツールとなる可能性を示すものである。

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2020 May 27;22(5):e16794. doi: 10.2196/16794.
高齢者の問題解決を促進するためのウェブベースの会話エージェントの使用可能性、受容性、および効果。管理研究
背景 心理療法を提供する会話型エージェント（チャットボット）の使い勝手や効果については、あまり研究されていない。目的は以下の通りです。本研究では，理論的方向性やアプローチが異なる2つのウェブベースの会話エージェントについて，高齢者におけるシステムの使いやすさ，受容性，効果を比較することを目的とした。方法は以下の通り。無作為化試験において，112名の高齢者を以下の2つの完全自動化された介入方法のうち1つに割り当てた。Manage Your Life Online（MYLO；レベルアプローチの方法を用いてセラピストを模倣するチャットボット）とELIZA（ヒューマニスティック・カウンセリングのアプローチを用いてセラピストを模倣するチャットボット）。主要評価項目は問題の悩みと解決、副次評価項目はシステムの使いやすさと臨床結果とした。結果は以下の通りです。MYLOの参加者は、会話型エージェントとの対話に有意に長い時間を費やした。事後検定の結果、MYLOの参加者はフォローアップ時の問題の苦痛が有意に少なかった。問題の解決に関しては、MYLOとELIZAの間に差はなかった。MYLOの方が有意に有用であり、再度使用する可能性が高いと評価された。両会話エージェントのシステムの使いやすさは、エージェントの有用性と参加者の再利用の意思と関連していた。アドヒアランスは高かった。MYLOグループの合計12％（7/59）が、チャットボットとの会話を実行しなかった。結論としては チャットボットの対照研究は、異なる年齢層の臨床集団で実施する必要がある。日常的なサービスにおける心理的ケアへのチャットボットの統合の可能性について考察した。

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2020 Apr 3;8(4):e15806. doi: 10.2196/15806.
慢性痛の自己管理を促進するスマートフォンベースのヘルスケアチャットボット（SELMA）。パイロット無作為化対照試験
背景 継続的な痛みは、最も一般的な疾患の一つであり、身体的、心理的、社会的、経済的に大きな影響を与えます。完全に自動化されたテキストベースのヘルスケア・チャットボット（TBHC）を利用したモバイル・ヘルス介入は、疼痛管理のための対処法や心理教育を提供するだけでなく、参加者とTBHCの間の協力関係を構築するための革新的な方法を提供するかもしれない。目的 本研究の目的は以下の2点である。(1）継続的または周期的な痛みを持つ患者の痛みの自己管理のために、スマートフォンをベースとした認知行動療法（CBT）による2か月間のTBHC介入であるチャットボット「painSELfMAnagement（SELMA）」を促進するためのデザインと実施について説明すること、（2）パイロット無作為化対照試験から得られた知見を提示することで、有効性、行動を変える意図の影響、痛みの持続時間、ワーキングアライアンス、受容性、アドヒアランスを評価した。方法は以下の通りです。参加者は，オンラインで痛みの専門家と協力して募集し，8週間にわたり，CBTに基づく疼痛管理に関するSELMAとの対話を毎日または隔日に行う群（n=59）と，疼痛管理に関係のないコンテンツを毎週行う群（n=43）に無作為に割り付けられた。ベースライン時と介入後に、疼痛関連障害（主要アウトカム）、一般的な幸福感、疼痛強度、およびワーキングアライアンスのボンドスケールを測定した。行動変容の意図と痛みの持続時間はベースラインのみで測定し、介入後の受容性は自己報告式で評価した。アドヒアランスは、使用状況のデータで評価した。結果は以下の通り。2018年5月から2018年8月にかけて、311人の成人がSELMAアプリをダウンロードし、そのうち102人が参加に同意し、組み入れ基準を満たした。参加した女性（88/102、86.4％）と男性（14/102、13.6％）の平均年齢は43.7（SD 12.7）歳であった。ベースラインのグループ比較では、人口統計学的または臨床的な変数に関して差はありませんでした。介入群では、介入後に対照群と比較して疼痛関連障害に有意な変化は認められなかった（P=.68）。行動を変える意図は、疼痛関連障害（P=.01）および痛みの強さ（P=.01）に正の関係があった。TBHC SELMAを用いた作業同盟は、人間のコーチを用いたガイド付きインターネット療法で得られるものと同等であった。参加者はアプリの使用を楽しんでおり、便利で使いやすいと認識していた。介入グループの参加者は、SELMAが開始した200（SD 58.45）の会話に対して、平均0.71（SD 0.20）の回答率で答えた。参加者のコメントからは、TBHCのSELMAとの共感と責任感のあるやりとりが評価されていることがわかりました。批判的な意見としては、患者自身のコメントをフリーテキストで入力するオプションがなかったことです。結論としては SELMAは実現可能であることが、主に肯定的なフィードバックと今後の修正のための貴重な提案によって明らかになった。例えば，参加者の行動変容の意図や，より均質なサンプル（例えば，特定のタイプの慢性疼痛を持つ人）を考慮して，SELMAをさらに調整する必要がある。

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2020 Mar 16;6:2055207620911580. doi: 10.1177/2055207620911580. eCollection Jan-Dec 2020.
変化のエージェント。関係性エージェントMYLOを用いた、メンタルヘルス問題に対するセラピーの有用性に関連する治療プロセスの理解
目的 オンライン・リレーショナル・エージェントの介入であるManage Your Life Online（MYLO）の有用性に関連する治療的プロセスを理解すること。方法は以下の通り。メンタルヘルス関連の問題を抱えている15名の参加者が、Manage Your Life Onlineを2週間使用した。フォローアップでは、参加者はそれぞれ、1回の介入セッションでManage Your Life Onlineが投げかけた2つの有益な質問と2つの不有益な質問を特定した。Manage Your Life Onlineを用いたセラピーのプロセスについての洞察を得るために、質的インタビューを行い、テーマ分析と内容分析を用いて分析した。結果 MYLOは、様々な問題を抱えた参加者に受け入れられた。自由な表現を可能にする質問、意識の向上、新たな洞察は、有益な介入の鍵となった。この結果は、心理的苦痛の統一理論であるPerceptual Control Theoryによると、治療的変化のコアプロセスと一致していました。激しい感情を引き起こす質問、反復的な質問、混乱を招く質問、不適切な質問は、役に立たないものとして認識され、「Manage Your Life Online」への離脱や信頼性の喪失と関連していました。結論としては 今回の調査結果は、役に立つ、あるいは妨げになると経験される可能性の高い中核的な治療プロセスについての洞察を提供し、Manage Your Life Onlineの受容性を最適化するためのさらなる方法を概説するものである。

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2020 Feb 6;22(2):e14058. doi: 10.2196/14058.
健康的なライフスタイルを送る人々をコーチングするための具象化された会話エージェントの開発。スコーピングレビュー
背景 体現型会話エージェント（Embodied Conversational Agent: ECA）は、対面でのカウンセリングをシミュレートするコンピュータアニメーションキャラクターである。共感的な関係を構築・維持する能力があるため、健康的なライフスタイルを開始・維持するための有望なツールと考えられています。目的 本レビューでは，健康的なライフスタイルを送るためのコーチングを目的としたECAの設計と評価に関する現在の実践例を明らかにし，その有効性（行動，知識，動機付けに関するパラメータ）と使用方法（使いやすさ，使用方法，ユーザーの満足度に関するパラメータ）について概観することを目的とした。方法は以下の通りです。Arksey and O'Malleyのフレームワークを用いて、スコーピングレビューを行った。PsycINFO, Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, Scopusを、ECAとライフスタイルに関連する用語を組み合わせて検索した。当初、1789件のユニークな研究が確認され、20件の研究が含まれていました。結果 ECAは身体活動を対象としたものが最も多く（n=16）、外見は中年のアフリカ系アメリカ人女性（n=13）であった。複数の行動変容技術（中央値=3）と理論または原理（中央値=3）が適用されたが、その解釈と適用は通常報告されなかった。ECAは、エンドユーザーと共にというよりは、エンドユーザーのために設計されているように見えました。ステークホルダーは通常、関与していない。15件の研究のうち7件が、対照群と比較して、介入群の方が有効性に関するアウトカムが良好であると報告し、8件の研究のうち5件が、使用に関するアウトカムが良好であると報告した。結論 ECAは、健康領域における説得力のあるコミュニケーションのための有望なツールである。今回のレビューでは，現在の開発プロセスについて貴重な洞察が得られた．また，人間中心のステークホルダーを巻き込んだ設計アプローチを用いることや，設計活動を体系的かつ包括的に報告することを推奨している．介入コンポーネントの動作メカニズムや、コーチングの適切なタイミングと頻度については、知識のギャップが指摘された。

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2019 Dec 23;20(Suppl 21):706. doi: 10.1186/s12859-019-3193-7.
対話管理のための患者のヒトパピローマウィルスワクチンのカウンセリングをモデル化するアプリケーションオントロジーの考案
背景 米国や世界の一部では、ヒトパピローマウイルスワクチンの接種率が、人口に対する規定の接種率を下回っています。リスクとベネフィット、そして患者の不安を伝える対話が、接種率の向上につながると指摘する研究もある。本稿では、患者レベルでのヒト・パピローマウィルス・ワクチンのカウンセリングを対象とした、健康情報対話のためのアプリケーションオントロジー「Patient Health Information Dialogue Ontology」を紹介します。結果は以下の通りである。オントロジーのクラスレベルの階層は、4つの基本レベル-議論、目標、発話、発話タスク-に分割されている。また、オントロジーは、ヒト・パピローマウィルスの健康情報を伝達するための低レベルの発話の相互作用を定義している。本論文では、オントロジーの設計と発話インタラクションの実行について述べる。結論 健康情報を伝達するための患者中心の対話を表現するオントロジーにより、健康情報の伝達のための構造を公式化するアプリケーション駆動型のモデルと、ソフトウェアエージェントに統合可能な再利用可能な足場を手に入れた。次のステップは、オントロジーを利用し、ソフトウェア・エージェントの対話を自動化するソフトウェア・エンジンを開発することです。

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2019 Nov 27;21(11):e15787. doi: 10.2196/15787.
乳がん患者への情報提供を目的としたチャットボットと医師の比較。ブラインド、無作為化対照非劣性試験
背景 腫瘍学における会話型エージェントの使用に関するデータは少ない。目的は以下の通り。本研究の目的は、人工的な会話エージェントが、乳がん患者に対して、医師のグループが行った回答と同様の満足度で回答を提供できるかどうかを検証することである。方法は以下の通り。本研究は、チャットボット「Vik」による乳がん患者への情報提供と、多職種の医師グループによる情報提供を比較した盲検非劣性無作為化対照試験である。対象となったのは、治療中または寛解中の乳がんの女性です。EORTC QLQ-INFO25（European Organisation for Research and Treatment of Cancer Quality of Life Group information questionnaire）を適応し、医師とチャットボットが患者に提供する情報の質を比較するために使用しました。主要な目的は、乳がん患者が治療管理について尋ねる一般的な質問に対してVikのチャットボットが行う回答が、少なくとも学際的な医療委員会が行う回答と同等の満足度があることを、各グループの成功率（スコアが3以上で定義）を比較することで示すことでした。また、副次的な目的として、INFO25の各項目について、チャットボットと医師が得た平均スコアを比較しました。結果は以下の通りです。合計142名の患者が対象となり、71名の2グループに無作為に分けられました。患者は全員女性で、平均年齢は42歳（SD19）であった。成功率（スコア3以上で定義）は、チャットボット群が69％（49/71）であったのに対し、医師群は64％（46/71）であった。二項検定では、チャットボットの回答の非劣性（P<.001）が示された。結論 本研究は、がん患者への情報提供に用いられる人工的な会話エージェントを評価した初めての研究である。チャットボットによるEORTC INFO25スコアは、医師のスコアに比べて非劣性であることがわかった。人工会話エージェントは、健康上の些細な不安を抱える患者を医師の診察から解放する可能性がある。これにより、臨床医は最も診察を必要とする患者の治療により多くの時間を費やすことができるようになるかもしれません。

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2019 Oct 18;6(10):e14166. doi: 10.2196/14166.
メンタルヘルス問題の治療における会話型エージェント。ミックスメソッドによるシステマティックレビュー
背景 メンタルヘルスにおける会話型エージェントの介入（チャットボットやロボットを含む）の使用は、速いペースで増加している。最近の既存のレビューでは、メンタルヘルスの改善という共通の目標を達成することを目的とした他のモダリティにもかかわらず、身体化された会話エージェント介入のサブセットにのみ焦点が当てられている。目的 本研究の目的は，メンタルヘルス問題の治療における会話エージェントの介入の使用をレビューすることである。方法は以下の通り。関連するデータベース（MEDLINE，EMBASE，PsycINFO，Web of Science，Cochrane library）を用いて，システマティックな検索を行った。会話をシミュレートする自律型会話エージェントについて報告された研究で、メンタルヘルスに関するアウトカムを報告した研究を対象とした。結果 合計13件の研究がレビューに含まれました。そのうち、4つの本格的な無作為化対照試験（RCT）が含まれた。残りはフィージビリティ、パイロットRCT、準実験的研究であった。介入のデザインは多様で、さまざまな治療的方向性を用いて、さまざまなメンタルヘルス問題を対象としていました。対象となったすべての研究で、介入後の心理的苦痛の軽減が報告された。さらに、5つの対照研究では、非活動的な対照群と比較して、心理的苦痛の有意な減少が示された。さらに、介入を積極的な対照群と比較した3つの対照研究では、優れた効果を示すことができなかった。非臨床集団におけるウェルビーイングを促進するための広範な有用性は不明であった。結論 メンタルヘルス問題に対する会話型エージェントによる介入の有効性と受容性は有望である。しかし，有効性と効率性を示すためには，より強固な実験計画が必要である。介入方法の合理化、他の治療法との同等性の証明、作用機序の解明に焦点を当てることで、ユーザーや臨床医に受け入れられ、リーチを最大化できる可能性がある。

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2019 Oct 17;21(10):e13440. doi: 10.2196/13440.
看護師チームを支援し、高齢者の入院リスクを軽減するためのプロトコル駆動型のベッドサイドデジタル会話エージェント。ケースコントロールによる事前事後研究
背景 入院中の高齢者は、ケアを受けている間に孤独感や見当識障害を経験することが多く、孤独感、うつ病、せん妄、転倒など多くの入院中の合併症のリスクがあります。体現型会話エージェント（Embodied Conversational Agent: ECA）は，音声による会話で人と対話することができる技術的な存在である．ECAの中には、複数回の対話を通じて人と社会的・感情的な関係を構築・維持する関係エージェントもある。本研究では，Care Coach（care.coach, inc）が提供する新しい形の関係的ECAを利用した．すなわち，タブレット端末上の動物のアニメーションアバターを，生身のヘルスアドボケートが監視・操作するというものである．このECAは、入院中の高齢者を対象に、せん妄リスクを軽減するための患者の方向転換、転倒防止のためのトイレの必要性の聞き出し、社会参加を促進するための患者との交流など、アルゴリズムに基づいた臨床プロトコルを実施した。ケアコーチのアバターを用いたこれまでのパイロット研究では、在宅高齢者におけるECAの有用性と有効性が実証されています。その有効性を実証するためには、より大規模な実験的試験で入院中の高齢者を対象としたさらなる研究が必要である。目的 本研究の目的は、多様な入院高齢者の孤独感、抑うつ、せん妄、転倒に対するヒューマンインザループ、プロトコルドリブンのリレーショナルECAの効果を検討することである。方法は以下の通りです。本研究は、都心のコミュニティ病院に入院している65歳以上の成人95名を対象とした臨床試験である。介入群の参加者は入院期間中、アバターを受け取り、対照群の参加者は毎日15分間、看護学生の訪問を受けた。孤独感（3項目のカリフォルニア大学ロサンゼルス校孤独感尺度）、うつ病（15項目の老年期うつ病尺度）、せん妄（混乱評価法）の測定を、研究登録時と退院前に実施した。結果は以下の通りです。入院中にアバターを受け取った参加者は、対照群に比べて退院時のせん妄の頻度が低く（P<.001）、孤独感の症状を訴える回数も少なく（P=.01）、転倒の回数も少なかった。自己報告による抑うつ症状には有意な差はなかった。結論 本研究結果は、多様な入院高齢者を対象としたHuman-in-the-Loop、リレーショナルECAの使用を検証するものである。

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2019 Oct;2427:24-30.
ワクチンに関する患者とのコミュニケーションのためのオントロジーを活用した対話エンジン
本研究では、HPVワクチンのカウンセリングのための会話エージェントに、対話型のインタラクション機能を提供するオントロジー駆動型のソフトウェアエンジンを紹介する。現在、HPVワクチンの接種率は低く、無防備な状態の人がHPVに感染する危険性があると言われています。また、対話エンジンをサポートするために、質問応答サブシステムを開発しました。本論文では、我々が以前に開発したオントロジーであるPatient Health Information Dialogue Ontologyを用いたオントロジー駆動型の対話エンジンの設計・開発と、これまでの様々な手法に基づいた質問応答サブシステムにより、対話エンジンとユーザーとの対話を補完することについて述べています。我々の次のステップは、オントロジー駆動型ソフトウェアコンポーネントの機能的な能力をテストし、音声インターフェースと統合するためにエンジンを実環境に展開することです。

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2019 Jul 15;21(7):e12529. doi: 10.2196/12529.
ClientBotの開発と評価：基本的なカウンセリングスキルを訓練するための患者ライクな会話型エージェント
背景 セラピストのトレーニングには、費用と時間がかかります。学位取得を前提としたトレーニングでは、数万ドルの費用と数百時間の専門家による指導が必要となる。カウンセリングスキルの練習には、ロールプレイ、標準化された患者、または実際のクライアントとの練習が含まれることが多い。しかし、研修生のセラピストが受け取るフィードバックは、主観的なものが多く、スキルの実践には程遠いものです。目的 本研究では、チャットベースの対話を介して訓練生にリアルタイムのフィードバックを提供する、患者のような神経会話エージェントを開発・評価した。方法は以下の通り。テキストベースの会話エージェントは、2354枚の心理療法記録のアーカイブを用いて訓練され、基本的な面接やカウンセリングのスキル（オープンクエスチョンやリフレクション（クライアントの発言の要約）など）の使用に関する具体的なフィードバックを提供した。151名の非セラピストは、(1)ClientBotとの練習セッション中にオープンクエスチョンとリフレクションの使用に関する即時フィードバックを受ける、または(2)スキルに関する初期教育と励ましを受ける、のいずれかに無作為に割り付けられた。結果は以下の通りです。対照群と比較して、ClientBot条件の参加者は、フィードバックのある練習中に91％（21.4/11.2）、フィードバックを取り除いた後に76％（14.1/8）多くの反省を行った（P<.001）。治療群では、練習中にオープンクエスチョンを多く用いたが、フィードバックを除去した後には用いなかったことから、パフォーマンスベースのフィードバックでは特定のスキルが向上しないことが示唆された。最後に、フィードバックを除去した後、クライアントボットグループは全体で31％（32.5/24.7）多くのリスニングスキルを使用した（P<.001）。結論としては この概念実証研究は、練習とフィードバックによって、訓練生の基本的なカウンセリングスキルの使用を改善できることを示している。

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2019 Jul 4;262:228-231. doi: 10.3233/SHTI190060.
メンタルヘルス会話型エージェントのための進化的ブートストラップ開発アプローチ
会話エージェントは、一般的なメンタルヘルス疾患のスクリーニング、評価、診断、治療に役立てられている。本論文では、デジタルメンタルヘルス会話エージェント（チャットボット）を開発するためのブートストラップアプローチを提案する。基本的なルールベースのエキスパートシステムからスタートし、機械学習と自然言語処理技術を用いて特定のメンタルヘルス疾患の評価と事前診断を行うことを目的とした専門的なチャットボットで構成される、より洗練されたプラットフォームへと反復的に移行します。各イテレーションにおいて、精神科医や患者からのユーザーフィードバックが、反復的な設計プロセスに組み込まれます。また、適者生存の手法を用いて、メンタルヘルスに特化したチャットボットを各世代のデザインで継続するかどうかを評価します。我々のユニークで斬新なアプローチは、エビデンスに基づいたケアを提供し、精神医療従事者の負担を軽減しながらサービスのスケールアップに貢献するスマートなチャットボットをデザインするという最終的な目標に向けて、会話型のメンタルヘルスエージェントの開発に利用できると期待している。

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2019 Jul 4;262:392-395. doi: 10.3233/SHTI190101.
アラブ世界のためのデジタルメンタルヘルスプラットフォームの開発。研究から行動へ
アラブ諸国では、個人がメンタルヘルスサービスを受けることはほとんどありません。その大きな理由の一つは、精神障害にまつわるスティグマ（偏見）にあります。世界保健機関（WHO）によると、中等度から重度の精神障害を持つ未治療・未診断の患者は、一般人口の平均余命よりも10～20年早く死亡する可能性が高いとされています。また、精神障害は経済に多額のコストをもたらします。アラブ諸国では、計画が不十分であったり、地域社会の資源が不十分であったり、軍事的な紛争があったりするために、多くの人々がメンタルヘルスサービスを受けることができません。オンラインのメンタルヘルス情報やサービスはこの地域で成長していますが、他の豊富な一般的な健康情報の中に組み込まれており、しばしば脇役になっています。本稿の目的は、アラブ世界で開発されているデジタルプラットフォーム「Mental Health Assistant（MeHA）」のコンセプトフレームワークを示すことです。このプラットフォームの目的は、会話エージェントやマルチメディア情報を用いて、メンタルヘルスに関する情報や教育リソースを提供し、患者とメンタルヘルスサービス提供者をデジタル的に結びつけることです。このプラットフォームのコンセプトフレームワークは、メンタルヘルスおよび情報技術の専門家からのフィードバック、メンタルヘルスに関する学術的および灰色の文献のレビュー、および主要なメンタルヘルスデジタルプラットフォームの検討に基づいています。このプロセスの結果、MeHAプラットフォームの開発の指針となる概念的なフレームワークを作成した。

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2019 Jul;64(7):456-464. doi: 10.1177/0706743719828977. Epub 2019 Mar 21.
メンタルヘルスにおけるチャットボットと会話型エージェント。精神医学の状況のレビュー
目的 このレビューの目的は、精神医学の分野における会話型エージェントまたはチャットボットの現在のエビデンスと、精神疾患のスクリーニング、診断、治療における役割を探ることである。方法は以下の通り。2018年6月にPubMed，EmBase，PsycINFO，Cochrane，Web of Science，およびIEEE Xploreで系統的な文献検索を行った。うつ病、不安障害、統合失調症、双極性障害、物質乱用障害を発症している、または発症のリスクが高い集団に焦点を当てた、メンタルヘルスの現場でチャットボットを導入した研究を対象とした。結果は以下の通りです。選択したデータベースから、1466件の記録が検索され、8件の研究が組み入れ基準を満たしていました。さらに、参考文献リストから2件の研究が追加され、合計10件の研究が含まれました。全般的に、精神科領域における会話療法剤の可能性は、すべての研究で高いことが報告された。特に、会話型エージェントは、心理教育やセルフアドヒアランスに役立つ可能性を示した。また、チャットボットの満足度はすべての研究で高く、精神科治療において効果的で楽しいツールとなることが示唆された。結論 チャットボットの精神科利用に関する予備的なエビデンスは良好である。しかし、レビューされた研究の不均一性を考慮すると、会話エージェントの有効性をより徹底的に検討するためには、標準化されたアウトカム報告を伴うさらなる研究が必要である。いずれにしても、初期のエビデンスによれば、適切なアプローチと研究により、メンタルヘルス分野では精神科治療に会話型エージェントを使用することが可能である。

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2019 Jun 25;43(8):246. doi: 10.1007/s10916-019-1387-1.
自殺行動の予防と検出のためのモバイルベースの身体化された会話エージェントのユーザーの受容性の評価
メンタルヘルス分野での会話型エージェントの使用は、ここ数年で増加している。この技術は、うつ病や不安障害、心的外傷後ストレス障害などの予防や治療のための心理療法的介入を補完するものとして、その効果や利点を説明する研究がいくつか存在する。これらの作品の中には，自殺リスクの検出と予防に焦点を当てたバーチャルエージェントの機能を実装したものも少なくない．この論文では，HelPath というモバイルアプリケーションのメインインターフェイスとして使用される，身体化された会話型エージェントの開発について述べている．HelPathの主な目的は、利用者の情報を継続的に収集し、電子カルテのデータを補完することで、自殺傾向に関連するリスクを特定することです。また、仮想エージェントを介して、認知行動療法に基づく情報や提案を受けることで、健康な状態を維持することができるようになります。この論文では、バーチャルエージェントに対するユーザーの受容性、認識、およびアドヒアランスを評価するための、探索的なパイロットの実行についても紹介しています。得られた結果を示して議論し、身体化された会話エージェントのさらなる改善のためのいくつかのアクションも明らかにする。

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2019 Jun;58(1):9-23. doi: 10.1055/s-0039-1688757. Epub 2019 May 22.
ヘルスコーチングのための支援型会話エージェント：検証研究
目的 生活習慣の乱れは、健康上のリスク要因であり、罹患率や慢性疾患の主な原因となっています。生活習慣の乱れは、個人の行動変容によって大きく影響を受けます。生活習慣改善のためのアプリケーションやツールは数多く存在しますが，定義された機能を超えて個人に合ったソーシャルサポートを提供するにはまだ限界があります。また、バーチャルコーチングのアプローチでは、ユーザーの感情的なニーズに対応することができません。我々のアプローチは、会話エージェントを活用して、患者などのユーザを会話エージェントと会話させることで、面倒な介護作業を処理する人間-仮想エージェント媒介システムを提示する。会話は、会話エージェントが提供する自然な会話を利用し、有限状態機械オートマトンで処理されます。我々の研究は、人間のコーチを、ユーザーサポートに関する完全に自動化されたアシスタントに置き換える既存のアプローチとは異なります。この手法では，ユーザが技術と対話し，健康関連の介入にアクセスすることができる．医師を支援するために，会話型エージェントは，事前に定義された条件に基づいて，ユーザのアドヒアランスに重み付けを行う。材料と方法。この論文では，会話エージェントが支援する健康コーチングシステムであるCoachAIの設計と検証について述べている．CoachAIは、遠隔地にいる人間のコーチとユーザの橋渡しをする、テキストベースのヘルスケア会話エージェントシステムをインスタンス化します。結果 私たちのアプローチについて説明し、身体活動、健康的な食事、ストレス対処に関する1ヶ月間の検証研究の結果を紹介します。この研究では、人間とバーチャルエージェントを媒介としたヘルスコーチングシステムの技術的側面を検証しています。この研究では、人間と仮想エージェントを媒介としたヘルスコーチングシステムの技術的側面を検証し、介入の設定と研究結果を紹介します。さらに、実験中または実験後に得られたユーザー体験の検証結果も紹介します。結論としては 本研究は、人間と会話できるエージェントを用いた健康介入ツールを構築する際の一連の次元を提供するものである。その結果、人間と会話できるエージェントを媒介としたアプローチをヘルスコーチングシステムに使用する際に、興味深い洞察が得られた。本研究では，人間と会話するエージェントを用いた健康介入ツールを構築する際に必要な一連の指標を提供した．本研究は、社会的でありながら個別にカスタマイズされたヘルスコーチングサポートを提供するための技術に関する文献に重要な貢献をしました。(1)ユーザーの好みを理解するために習慣的なパターンを特定すること、(2)健康を促進するマイクロアクティビティを提供するための会話エージェントの役割、(3)個人の日常的なメッセージングルーティンを遵守しながら技術を構築すること、(4)支援コンポーネントとしての会話エージェントの役割に適合する社会技術的なシステム。今後の課題 今後の改善点としては、ユーザーのインタラクションデータに基づいてアクティビティ・レコメンダーを構築することや、情報通信技術のアプローチ（機械学習など）を活用して、ユーザーの食生活のパターンや感情的なウェルビーイングを最初のユーザークラスタリングに統合することを検討しています。さらに個人に関するデータを収集し、これらのデータを介護者に報告するために、感情分析機能を統合する予定です。

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2019 May 30;21(5):e12996. doi: 10.2196/12996.
身体的・精神的な併存疾患を持つ個人をサポートするためのバーチャルエージェント。共同デザインと受容性テスト
背景 長期にわたる身体疾患を持つ人は、精神疾患を併発していることが多い。このような共存状態は、個人の精神的苦痛のレベル、健康アウトカム、および関連する医療利用に大きな影響を与える。医療サービスが需要に応えられず、ケアが地域に移る傾向が強まる中、患者の健康管理をサポートするデジタルツールが普及しています。そのようなテクノロジーの一つに、自律型バーチャルエージェント（チャットボット、会話エージェント）があります。これは、人工知能（AI）を使用して、ユーザーが書いた、または話した自然言語を処理し、対応する適切な応答を選択または構築するものです。目的 本研究では、長期療養者の自己管理を支援する自律型バーチャルエージェントのコンテンツ、機能、インターフェース様式を共同設計し、その受容性とシステム内容を評価することを目的とした。方法は以下の通りです。共同デザインワークショップを2回実施し，自然言語処理機能を備えた自律型バーチャルエージェントの概念実証を行った．この実装をもとに、COPDと診断された成人とそのケアに携わる医療従事者を対象としたビデオベースのシナリオテストを行い、受容性を評価した。結果は以下の通りです。COPDと診断された成人（n=6）と医療従事者（n=5）は、支援を受けたい4つの優先的な自己管理シナリオを指定した：診断時（情報提供）、急性増悪時（危機管理）、気分が落ち込んでいる時（感情的支援）、一般的な自己管理（動機付け）。シナリオテストでは、12人のCOPD患者が、システムが受け入れやすく、特にインターネット・オブ・シングスの機能に関して魅力的だと感じました。彼らは、このシステムが一人暮らしの人にとって特に有用であると感じました。結論としては 患者は心の健康と体の健康のニーズを明確に分けて考えていなかったが、バーチャルエージェント用に開発したコンテンツには明確な心理学的アプローチがあった。自律的なバーチャル・エージェントを介して提供される自己管理支援は，参加者に受け入れられた．共同デザインプロセスにより、研究チームは、COPD（慢性閉塞性肺疾患）や他のLTC（慢性閉塞性肺疾患）を持つ高齢者に自己管理支援を提供するための自律的なエージェントを支える重要なデザイン原則、コンテンツ、機能を特定することができた。

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2019 May 14;10:1065. doi: 10.3389/fpsyg.2019.01065. eCollection 2019.
オンライン認知行動療法患者テキストの自動センチメント分析の検証。探索的な研究
はじめに センチメント分析は、自由なテキスト入力からユーザーの感情状態を導き出し、うつ病などの心理的障害に対するオンライン認知行動療法（iCBT）の介入において、より共感的な自動フィードバックを可能にする有用な手法であると考えられる。ガイド付きiCBTはガイドなしのiCBTよりも効果が高いとされているため、このような自動フィードバックは両者のギャップを埋めるのに役立つと考えられる。自動化されたセンチメント分析の精度はドメインに依存しており、その技術がiCBTにどの程度適用できるかは不明である。本稿では、オランダ語を対象としたアルゴリズムによる自動センチメント分析を、人間の判断に対して検証した実証実験を紹介する。方法は以下の通り。493のiCBTユーザーテキストを、アルゴリズムと52人の心理学学生がそれぞれ75のテキストを無作為に選択して評価し、テキストあたり約8人の人間が評価した。アルゴリズムと人間，人間同士の評価の一致度（IRR）は，数値的解釈ではクラス内相関，カテゴリー的解釈ではCohen's kappa，Krippendorff's alphaを用いて分析した．結果は以下の通り。すべての分析結果から，全体的な感情の評価に関しては，アルゴリズムと人間の平均的な判断との間に中程度の一致が見られ，特定の感情に関しては低い一致が見られました。驚くべきことに，人間の判断のIRRも同様であり，アルゴリズムは無作為に選ばれた人間の判断と同程度の性能を示した。このように、人間の平均的な判断を自動化された感情分析の適用性のベンチマークとして考えると、この技術は実用化に向けて検討することができます。考察・結論 感情の有無に関する人間と人間の一致率が低かったのは、テキストの性質によるものか、単に選択された感情の有無について人間が一致するのが難しいのか、あるいは訓練されたセラピストであればより多くの一致を得られたのかもしれない。今後の研究課題としては、より確かなベンチマークを用いてアルゴリズムを検証すること、共感的なフィードバックが提供されるアプリケーション（例えば、身体化された会話エージェント）にアルゴリズムを適用すること、ボトムアップ型の機械学習アプローチを用いてiCBTドメイン用にアルゴリズムを改良すること、などが挙げられる。

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2019 May 9;10:1063. doi: 10.3389/fpsyg.2019.01063. eCollection 2019.
eヘルス自己管理介入の補助としての教育的エージェントの実証的研究。ユーザーのサポートと動機付けを成功させるために、どのようなモダリティが必要か？
先行研究では、患者が自分の病気や健康、生活習慣について知っているほど、健康状態が良好になることが示されています。精神的な影響を伴う身体疾患、または精神疾患に罹患している患者は、エビデンスに基づいたオンラインの自己誘導型治療介入に従うことで、自身の精神的幸福感に貢献することができる。これらの自己指導的治療介入は、医療従事者との接触がないため、高い効果を示しています。しかし、自己指導型eヘルスプログラムのユーザー（患者）は、高い非アドヒアランス率に反映されているように、軌道全体を満たすことが困難です。ユーザーは、従来は人間のケア提供者によって提供されていたサポートの必要性を報告しています。本研究では、ユーザーへのサポートレベルを向上させるために、テクノロジーの中にある機会を調査しました。本研究では，ポジティブ心理学を用いた心理教育の補助ツールとして，教育用エージェントを導入しました．このエージェントは、オンライン学習モジュールの合間に指示を出し、ユーザーをサポートしましたが、注意散漫になるリスクを軽減するために、オンライン学習モジュール中には指示を出さないようにしました。被験者間デザインを設定し、3種類の教育的エージェント（Embodied Conversational Agent）を配置し、アニメーション、音声、視認性の機能を変化させることで、ユーザーが4つ目のテキストのみの対照条件よりもサポートされていると感じるかどうかを調査しました。4つの条件はいずれも、ユーザーに同様のタスク関連サポートと感情関連サポートを提供しました。その結果、教育用エージェントは、ユーザーにタスク遂行のためのガイドやサポートを感じさせることがわかった。しかし、感情面でのサポートの効果は見られず、ユーザーのモチベーションが向上し、学習体験が改善されました。また、視認性や音声には有意な効果が見られたが、教育用エージェントのアニメーションには効果が見られなかった。結果変数であるフィードバックについては、ジェンダー効果が見られました。男性参加者は、可視化されたEmbodied Conversational Agent（ECA）を女性参加者よりも高く評価し、可視化されていないECAを女性参加者よりも低く評価しました。私たちは、ECAは必ずしも、支援や指導を行う人間の深い潜在能力に対抗するために導入されるべきではないと考えています。技術そのものがユーザーをサポートし、ユーザーを支持させる可能性があるという立場から、ECAの能力を探ることは、さらに注目されるべきである。

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2019 Apr 29;8(4):e11800. doi: 10.2196/11800.
自動化された心理的支援によるケニアでのうつ病治療へのアクセスの拡大。シングルケースの実験デザインパイロットスタディのプロトコル
背景 妊娠中および産褥期のうつ病は、女性とその子どもに多くの悪い転帰をもたらす。妊娠中や産後に発症する一般的な精神疾患に対しては、効果的な介入方法が存在するが、低・中所得国では訓練を受けた専門家が不足しているため、ほとんどの症例が治療されていない。Thinking Healthy Programのようなタスクシェアリングモデルは、低リソース環境での治療アクセスを拡大する戦略として、実現可能性と有効性の試験で大きな可能性を示していますが、スケールアップには大きな障壁があります。私たちは、この問題に対処するため、Thinking Healthyを携帯電話による自動配信に適合させています。Healthy Moms」は、既存の人工知能システム「Tess」（ケニアでは「Zuri」）を利用して、ユーザーとの会話を促進します。目的 このパイロット研究の目的は、ケニアのナイロビ郊外の公立病院から募集した妊婦と新米ママを対象に、シングルケースの実験デザインを用いて、周産期うつ病の介入を検証することである。方法は以下の通りです。妊婦と新米ママを対象に、テキストメッセージを用いた簡単なスクリーニングを行い、参加資格を確認します。登録された参加者は、1週間または2週間のベースライン期間に無作為に割り振られ、その後、Zuriの使用を開始してもらいます。ベースライン期間と介入期間の間、参加者は3日ごとにショートメッセージサービスで気分を評価するよう促されます。システムログを確認し、参加者に詳細なインタビューを行って、介入への関与、実現可能性、受容性を調査します。目視検査、詳細なインタビュー、ベイズ推定を用いて、治療に対する潜在的な反応に関する予備的なデータを作成します。結果 私たちのチームは、2018年4月と5月に介入内容を適合させ、5月と6月に民間の産科病院の女性10人を対象とした最初のプレパイロットラウンドの形成的テストを完了しました。このパイロット試験の準備として、これらのユーザーからのフィードバックを利用して、介入の構造と内容を修正しました。本プロトコルの募集は2019年初頭に開始しました。結果は2019年末に期待される。結論を述べる。このパイロット研究の主な制限は、ケニアの一部分の都市および都市周辺の中心部に住む女性を募集することである。この研究の結果は、ケニアの女性のより広い集団に一般化しないかもしれませんが、それはこの段階の目的ではありません。私たちの主な目的は、より強力なサービスを構築してテストする方法を知るための予備的なデータを集めることです。私たちは、より多様な人々を対象とした大規模な研究を目指しています。

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2019 Mar 5;11:1178222619829083. doi: 10.1177/1178222619829083. eCollection 2019.
スマホはあなたのセラピストになれる？メンタルヘルス支援における完全に自動化された会話エージェント（チャットボット）の利用に関する若者の倫理的視点
この10年間で、対面式のメンタルヘルスサービスを補完または代替することを目的としたデジタル介入が爆発的に増加している。最近では、自動化された会話エージェントも数多く登場しており、現実の対話を反映した方法でユーザーに対応している。このような進歩から生じる社会的・倫理的な問題は何でしょうか？この記事では、若者の視点から、メンタルヘルス支援にチャットボットを使用することの強みと限界について議論します。また、プライバシーや機密性、有効性、安全性を含む、これらのプラットフォームの最低限の倫理基準と考えられるものを概説し、既存の3つのプラットフォーム（Woebot、Joy、Wysa）を我々の提案する枠組みに沿ってレビューします。この記事が、アプリ開発者、実践者、若者、その他の関係者の間で倫理的な議論を促し、デジタルメンタルヘルスにおける倫理的に責任のある実践を鼓舞することを期待しています。

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2019 Feb;31(1):17-37. doi: 10.1521/aeap.2019.31.1.17.
若いHIV陽性アフリカ系アメリカ人MSMにおけるHIV服薬アドヒアランスを促進するための、理論に基づいた関係性具現化会話エージェント携帯電話介入の受容性、実現性、および予備的有効性
具現化された会話エージェントは、リレーショナルエージェントとしての役割を果たし、情報、モチベーション、行動スキルを提供することができる。男性と性交渉を持つアフリカ系アメリカ人の若年男性における抗レトロウイルス療法のアドヒアランスを向上させるための、理論に基づくモバイル配信型の身体化された会話エージェントによる介入である「My Personal Health Guide」の実現可能性、受容性、および予備的な有効性を評価するために、3ヵ月間のプレポストデザインを用いたこの前向きパイロット研究を実施した。アウトカム評価としては，アドヒアランス，受容性，実現可能性，ヘルスリテラシーの前後関係，セルフエフィカシーの前後関係が挙げられた．参加者は43名でした。80％以上の服薬アドヒアランスは、ベースライン時の62％からフォローアップ時には88％に改善しました（p = 0.05）。アプリの受容性は高かった。実現可能性の問題として、参加者が意図せずにアプリを削除したことによる使用データの消失が挙げられました。ベースラインおよびフォローアップにおいて、健康リテラシーは向上し、自己効力感は高かった。今回のMy Personal Health Guideのパイロット試験では、この重要な集団におけるアドヒアランス向上のための受容性と予備的な有効性が示された。

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2019;257:17-23.
HPVワクチン接種のための会話型エージェントの早期ユーザビリティ評価
消費財に音声技術が使われるようになってきたことを受け、HPVワクチンに関連する健康情報の伝達に会話エージェントを適用する実験を行った。医療従事者と患者が一対一で接することは、紙ベースの方法に比べて、患者のワクチンに対する意識に様々な良い影響を与え、さらには摂取にもつながるという研究結果があります。私たちは、公衆衛生の共同研究者によって開発されたiPadタブレットと対話スクリプトを用いて、HPVワクチンについて子供を持つ大人（n=18）にカウンセリングを行う「オズの魔法使い」実験を実施し、この分野における将来性のある会話エージェントの初期テストを行いました。その結果、ワクチン接種を躊躇している親は、追加機能を望んでいるにもかかわらず、エージェントは使いやすく、必要な機能を備えていると考えていることが分かりました。今後の課題としては、自動対話を実現するための対話エンジンの開発や、音声インターフェースの改良・実験などが挙げられます。

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2018 Dec;8(3-4):225-230. doi: 10.2991/j.jegh.2018.08.104.
退役軍人の禁煙を促進するタブレットベースの体現型会話エージェント。実現可能性に関する研究
Embodied Conversational Agent (ECA) は、バーチャルコーチとして喫煙者を支援し、禁煙の動機付けを行う新たな手段を提供するものである。本研究では、禁煙を支援するECA（以下、ECA-Q）の実現可能性と受容性を評価する。ECA-Qは14日間のプログラムで、タブレット端末を用いて参加者と対話し、禁煙を促すメッセージを伝え、禁煙日を設定するように動機づけます。参加者（n = 6）は、ボストンVAヘルスケアシステムで治療を受けている退役軍人で、公開広告に回答しました。参加者は、ベースライン時と14日後のフォローアップ時にアンケートに回答しました。参加者全員がECAプログラムに満足し、エージェントの特徴を気に入っていた。参加者は、エージェントのいくつかの肯定的な特徴とあまり重要でない特徴を報告し、エージェントを改善するための提案を行った。本研究では、禁煙という最終的な目標に向かって禁煙日を設定するために、会話エージェントが喫煙経験者に受け入れられることを示した。本研究で得られた知見は、将来的にECA-Qプログラムの現行バージョンを再設計し、その有効性を検証するための無作為化比較試験を行う際に有用である。

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2018 Dec 1;193:1-6. doi: 10.1016/j.drugalcdep.2018.08.025. Epub 2018 Oct 6.
タバコおよびアルコール使用障害をスクリーニングするための仮想エージェントの開発と検証
背景について 物質使用障害は過小評価されており、プライマリーケアでは体系的に診断やスクリーニングが行われていない。本研究では、タバコおよびアルコール使用障害をスクリーニングするために設計されたEmbodied Conversational Agent（ECA）の受容性と妥当性を、これらの障害のために医療支援を求めていない個人を対象に発表した。方法は以下の通り。2016年6月から2017年5月まで、ボルドー大学病院の睡眠外来で、個人を対象とした。タバコおよびアルコール使用障害のDSM-5診断は、人間のインタビュアーによって評価された。ECAインタビューでは，タバコ使用障害スクリーニング用のCigarette Dependence Scale-5（CDS-5）と，アルコール使用障害スクリーニング用の「Cut Down, Annoyed, Guilty, Eye-opener」（CAGE）質問票の項目を統合した。また、CDS-5とCAGEの紙媒体の質問票と受容性質問票を自記した。結果は以下の通りです。調査対象者139名（平均年齢43.0［SD＝13.7］歳）のうち、女性が71名、男性が68名であった。ECAは患者によく受け入れられた。紙媒体の自記式CDS-5およびCAGEスコアはECAと強い一致を示した（p＜0.0001）。ECAインタビューのROC（Receiver Operating Characteristic）分析では、CDS-5とCAGEのAUCはそれぞれ0.97（95% CI, 0.93-1.0）と0.84（95% CI, 0.69-0.98）であり、p値は0.0001未満であった。結論としては このECAは、依存症の治療を希望していない患者のたばこやアルコールの使用障害をスクリーニングするために受け入れられ、有効であった。このECAは、病院やプライマリーケアの現場で、臨床医が患者のアルコールやタバコの使用障害をより適切にスクリーニングするために使用できる可能性がある。

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2018 Nov 19;13(11):e0207578. doi: 10.1371/journal.pone.0207578. eCollection 2018.
反芻する心、さまよう心。反芻と心の迷いが語彙連想、音程模倣、眼球行動に及ぼす影響
本研究では、反芻が2つの行動シグナルに反映されることを明らかにし、反芻が社会的認知に悪影響を与えることを示した。61人の学生を、反芻を誘発する条件と対照条件のいずれかに無作為に割り当てた。課題は、体現型会話エージェントと音声ベースの単語連想ゲームを行うことで、その間の単語連想、音程の模倣、眼球運動を測定しました。また、2つの質問票により、反芻傾向と心の迷いをそれぞれ評価した。反芻は、タスクに関連したマインドワンダリング、語彙連想の極性、音程模倣、瞬きの違いを予測し、マインドワンダリングはサッケードの違いを予測した。この結果は、反芻が社会的相互作用の特定の側面に負の影響を与えることを示しているのかもしれない。

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2018 Sep 4;6(1):43. doi: 10.1186/s40359-018-0257-9.
PEACH, a smartphone- and conversational agent-based coaching intervention for intentional personality change: study protocol of a randomized, wait-list controlled trial
背景 本プロトコールでは、スマートフォンアプリケーションを用いて、意図的なパーソナリティ変化のための10週間の非臨床心理学的コーチング介入の効果を検証する研究を説明します。介入の目的は、自分の性格のいくつかの側面、すなわちビッグファイブの性格特性を変えたいという意志と動機を持つ個人をコーチすることである。この介入は、心理療法のプロセス・アウトカム研究から経験的に導き出された一般的な変化メカニズムに基づいています。スマートフォンのアプリケーションであるPEACH（PErsonality coACH）を用いて、参加者の日常生活の中で、スケーラブルな評価とオーダーメイドの介入を可能にします。会話エージェントがデジタルコーチとして使用され、参加者のパーソナリティ変化の目標達成をサポートします。本研究の目的は、テスト後の評価と3カ月後のフォローアップで、介入の効果を検証することです。方法・デザイン 介入の効果を検証するために、2x2要因間被験者間無作為化待機リスト対照試験を集中的な縦断的手法で実施する。参加者は4つの条件のいずれかに無作為に割り振られる。1つの実験条件では、自己認識力の高い会話型エージェントがコーチングプログラムを提供する。もう1つの実験条件には、自己認識度の低い会話エージェントが含まれる。2つの待機条件は、同じ2つの実験条件を指すが、研究の最初に4週間の介入がない。10週間の介入には、異なるタイプのマイクロ介入が含まれる。(a)個別の実施意図、(b)心理教育、(c)行動活性化タスク、(d)自己反省、(e)資源の活性化、(f)個別の進捗状況のフィードバック。研究参加者は、PEACHアプリケーションをスマートフォンにインストールし、インフォームドコンセントを行い、スクリーニング評価に合格し、プレテスト評価に参加し、自分の性格の一部を変えたい、修正したいという動機を持つドイツ語圏の成人（18歳以上）900人以上を予定しています。議論の内容 本研究は、スマートフォンと会話エージェントを用いたコーチング介入の効果を検証した初めての研究である。本研究は、スマートフォンと会話エージェントを用いたコーチングの効果を検証した初めての研究である。

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2018 Jul 31;5(3):e10454.ドイ: 10.2196/10454.
予防的なメンタルヘルスにおける補助なしのインターネットベースの認知行動療法のための具象化された会話エージェント。実現可能性と受容性に関するパイロット試験（日本人）
背景 近年、メンタルヘルスの分野でインターネットを利用した認知行動療法の利用が増えてきている。インターネットを利用した認知行動療法は、ガイドなしの場合、ガイド付きの場合に比べて効果が低く、ドロップアウト率が高いことが問題となっているが、継続的な人的資源を必要としないため、非常に有利である。目的 治療同盟の重要性が指摘されている心理療法において，会話エージェントを組み込んだアプリケーションの実現性と受容性をメンタルヘルスの観点から評価することを目的とする。このアプリケーションは，インターネットを利用した認知行動療法の予防的なメンタルヘルス対策として使用することが可能であった。方法は以下の通り。実験群191名（平均年齢38.07歳（SD10.75歳））と対照群263名（平均年齢38.05歳（SD13.45歳））のデータを、2元配置要因分散分析（群×時間）を用いて分析した。結果は以下の通り。ポジティブなメンタルヘルスという変数には、時間に対する有意な主効果（P=.02）と交互作用が見られ、治療群についても、有意な単純主効果が見られた（P=.002）。また、ネガティブなメンタルヘルスの変数では、時間に対する有意な主効果（P=.02）と交互作用が見られ（P=.005）、治療群では、有意な単純主効果も見られた（P=.001）。結論 本研究は、ここで開発したメンタルヘルス・アプリケーションの一定のエビデンスを示すものと見ることができ、体現型会話エージェントを用いたインターネットベースの認知行動療法がメンタルヘルス・ケアに利用できることを実証的に示している。今回の実証実験では，実現可能性や受容性の問題があることから，今回の研究成果を踏まえ，アプリケーションのさらなる改良を続けながら，より質の高いエビデンスを追求していく必要があると考えられる。

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2018 Jun 26;20(6):e10148. doi: 10.2196/10148.
メンタルヘルスアプリケーションのための人工的に共感する会話エージェントに向けて。システムデザインとユーザーの認知度
背景 会話エージェントは、ユーザーのユニークな状況を考慮した微妙な方法で共感を表現することはまだできません。この能力を持つエージェントは、デジタルメンタルヘルスの介入を強化するために使用することができる。目的 我々は，人間の能力に近い，あるいはそれに匹敵するような方法で共感的支援を表現できる会話エージェントを設計することを目指した．また，そのようなシステムをユーザがどのように評価するかを評価することも目的とした．方法 我々のシステムは、コーパスベースのアプローチを用いて共感の表現をシミュレートした。オンラインのピアサポートデータの既存のプールからの回答は、エージェントによって再利用され、ユーザーに提示されました。情報検索技術とワードエンベディングを用いて、ユーザーの関心事に最も適した過去の回答を選択した。このシステムを評価するために，37,169人のユーザーから評価を収集した．さらに，応答の発信元が人間か機械かによって，ユーザの認識が変わるかどうかを検証するために，統制実験を行った（N=1284）．結果は以下の通りです。エージェントが作成した回答の大部分（2986/3770, 79.20%）は、ユーザーに受け入れられると判断された。しかし、ユーザーは仲間の努力を有意に好んだ（P<.001）。この効果は、回答の違いが人間か機械かの違いだけであっても、対照研究では維持された（P=.02）。結論としては 我々のシステムは、機械がニュアンスのあるパーソナライズされた共感的な発話を構築するための新しい方法を示している。しかし、デザインには大きな制限があり、このアプローチを実行可能なものにするにはさらなる研究が必要である。我々の対照研究は、理想的な条件であっても、人間以外のエージェントが人間と同じように共感を表現するのは難しいかもしれないことを示唆している。また、共感エージェントの倫理的な意味合いや、潜在的な異所性効果についても議論する。

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2017 Dec 4;25(6):1081-1096. doi: 10.3233/THC-170899.
仮想エージェントは心理教育をどのように提示すべきか？口頭と文字による提示がアドヒアランスに与える影響
背景と目的 自律的なe-メンタルヘルスアプリケーションの増加に伴い、バーチャルエージェントは信頼性、治療結果、アドヒアランスの向上に大きな役割を果たすことができる。これらのアプリケーションでは、患者がタスクを実行するという意味でのアドヒアランスだけでなく、タスクをうまく実行する方法についての具体的な推奨事項を守ることも重要です。アドヒアランスを向上させるための重要な要素として、心理教育、つまり治療的介入の理由や方法に関する情報があります。e-メンタルヘルスの文脈では、この情報は2つの異なる方法で提供されます。（仮想）身体化された会話エージェントによる口頭での提供と、画面上のテキストによる提供です。本研究の目的は、アドヒアランスを向上させるためには、どちらの提示方法が好ましいかを検討することです。方法は以下の通りです。本研究では、心理教育という治療法の特定の部分を評価するというアプローチをとっています。これを非臨床サンプルで行い、まず人間とコンピュータの相互作用の一般的な構成要素を検証しました。私たちは、心理教育の提示方法がアドヒアランスに与える影響について実験的な研究を行いました。この研究では、バーチャルエージェントに対する態度と情報の記憶の影響を考慮に入れました。表現力のパラダイムの中で、参加者（n=46）に、口頭またはテキストによる心理教育を受けた後に、最悪の記憶を1つ選んでデジタル日記に記述してもらいました。結果と結論 仮想エージェントに対する態度と心理教育がどれだけ想起されたかの両方が、タスク実行という形でのアドヒアランスと正の関係にあることがわかった。さらに、エージェントに対する態度と記憶をコントロールした後では、テキストによる心理教育の提示は、バーチャルエージェントによる口頭での提示よりも高いアドヒアランスをもたらした。

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2017 Oct 10;10:39-46. doi: 10.1016/j.invent.2017.10.002. eCollection 2017 Dec.
メンタルウェルビーイングを促進するための完全自動化された会話型エージェント。混合法を用いたパイロットRCT
完全に自動化された自助努力の介入は、大量の人々に対する費用対効果の高いメンタルヘルス促進ツールとして機能します。しかし、これらの介入はしばしば不十分なアドヒアランスによって特徴付けられる。この問題に対処する1つの方法は、会話型エージェントによるセラピーサポートを模倣することである。本研究の目的は、ポジティブ心理学とCBTの介入に用いられる戦略を、自動化されたチャットボット（Shim）を介して提供するスマートフォンアプリの有効性とアドヒアランスを、非臨床集団を対象に評価するとともに、このチャットボットとの対話に対する参加者の見解と経験を調査することであった。28名の参加者を、チャットボットによる介入を受ける群（n = 14）と、待機リストによる対照群（n = 14）に無作為に割り付けました。その結果、介入を受けた参加者（n = 13）は、待機リスト対照群と比較して、心理的幸福感（FS）と知覚されたストレス（PSS-10）に対して、グループと時間の有意な交互効果を示し、間の効果量は小さいから大きいことが明らかになった（Cohen's d range 0.14-1.06）。また、2週間の長期にわたる介入期間中、参加者は高いエンゲージメントを示し、全期間のアプリ開封率の平均は17.71回でした。これは、WoebotやPanoplyアプリなど、高いエンゲージメントを謳った完全自動の介入に関する他の研究と比較しても高い数値です。質的データからは、私たちの知る限り、チャットボットのモデレート形式など、これまでに発見されていないサブテーマが明らかになりました。本研究の結果、特に良好なアドヒアランス率が得られたことで、今後、より大きなサンプルサイズと積極的な対照群を用いて本研究を再現することの有用性が検証されました。これは、メンタルヘルスを促進するための、完全に自動化されていながら、非常に魅力的で効果的なデジタル自助の介入方法を模索することが、公衆衛生にとって重要であることを示しています。

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2017 Nov 16;19(11):e383. doi: 10.2196/jmir.7351.
自己誘導型のウェブベースのインターベンション。ユーザーニーズとそれに対応する具現化された会話エージェントの可能性に関するスコーピングレビュー
背景 Webを利用したメンタルヘルス対策は、革新的なプロトタイプから、エビデンスに基づいた臨床応用されたソリューションへと進化してきました。これらの解決策のうち、オープンアクセスで自己指導型のものは、合理的なコストで多くの人々にアプローチし、治療することが期待されている。しかし、これらの自己指導型のWebベースの介入の有効性を妨げる大きな要因は、高いレベルの非アドヒアランスです。人間の介護者がいないことが、ユーザーのアドヒアランスに悪影響を及ぼしていることは明らかです。この悪影響を軽減するために、この人間のサポートを介入の技術にどの程度引き渡すことができるかは不明である。目的は？この論文の第一の目的は、繰り返し使用する必要のある電子医療（eHealth）の介入において、ユーザーがモチベーションを維持し、従事するためにどのようなサポートが必要かについて、文献で知られていることを探ることでした。第二の目的は，このサポートを提供するための，体現型会話エージェント（ECA）の現在の可能性を探ることであった．方法は以下の通り。本研究では，(1) 繰り返し使用する必要のある電子医療介入におけるサポート，および(2) ECAの可能性に関する利用可能な文献を，スコーピングレビューによってレビューし，解釈する．スコーピングレビューを選択した理由は、このテーマが広範で多様であり、ほとんど未調査であるためである。(1)と(2)のテーマは、グラウンデッド・セオリーに基づいて提案され、関係性を見出すためにお互いにマッピングされました。結果について 本研究の第1部の結果は、ほとんどが暗黙のうちに解決されていないユーザーニーズの存在を示唆している。これらのサポートニーズは、タスク関連サポートと感情関連サポートに分類される。本研究の第2部の結果は、ECAが、学習と行動変容の領域において、情報技術アプリケーションのユーザーを魅了し、動機づけることができることを示唆している。ECAがどのような状況下で生産的なユーザー関係を構築・維持できるかを明らかにするためには、縦断的な研究を行う必要がある。ユーザーのニーズをECAの能力にマッピングすることで、異なる種類のECAがアドヒアランスレベルを向上させるための異なるソリューションを提供する可能性が示唆された。結論 ユーザーが表現した感情にリアルタイムで反応しないが、共感的な役割を担う自律的なECAは、ユーザーのモチベーションをある程度高めるのに十分である可能性がある。しかし、そのようなタイプのECAが、ユーザーのサポートや共感に対する深いニーズに応えるのに十分な能力を持ち、ユーザーの間に十分な信憑性を生み出すかどうかは不明である。レスポンシブECAは、よりよい解決策を提供するかもしれない。しかし、現在のところ、これらのECAの多くは、オープンな対話中にユーザーの感情状態をリアルタイムに評価することが困難である。今後、関係性理論に基づいたECAを用いた研究を行うことで、ユーザーのニーズに対するECAの付加価値をより理解することができる。

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2017年11-12月;38(6):542-547. doi: 10.1016/j.gerinurse.2017.04.002. エパブ2017年5月4日。
高齢者向けのデジタルペットアバターのパイロットテスト
高齢者の社会的孤立は、公衆衛生上の大きな問題である。体現型会話エージェント（ECA）は、高齢者の社会的相互作用を強化する可能性がある。しかし、高齢者のECA使用経験についてはほとんど知られていない。本論文では，タブレット端末を用いたアバター型会話エージェント（「デジタルペット」と呼ぶ）の高齢者への受容性と有用性を検討するためのパイロット研究を行った．デジタル・ペットを10人の高齢者の自宅で3カ月間使用した研究から収集したデータを二次分析した。ほとんどの参加者は、デジタル・ペットからのコンパニオンシップ、エンターテインメント、リマインダー、およびインスタント・アシスタンスを楽しんでいました。しかし、参加者はシステムの課題として、限られた会話能力と技術的な問題を挙げました。また，プライバシー，依存性，コストが大きな問題となった．今後の応用としては，エージェントの会話能力とシステム全体の使いやすさを最大限に高める必要がある．今回の結果は、高齢者のための会話エージェントの将来的な設計に役立つものであり、ユーザビリティと受容性を最大限に高めるためには、高齢者をシステムの共同設計者として含める必要がある。

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2017 Sep;100(9):1720-1729. doi: 10.1016/j.pec.2017.04.015. Epub 2017 Apr 26.
マインドフルネスとライフスタイルの推奨を提供するために、女性を具現化した会話エージェントとエンゲージする。実現可能性のある無作為化対照試験
目的は以下の通りです。この無作為化比較試験では、都市部の女性にライフスタイルの改善を教えるために、Embodied Conversational Agent（ECA）を使用することの実現可能性を評価します。方法は以下の通り。女性は、1）ECA（内容：マインドフルネス、ストレス管理、身体活動、健康的な食事）、または2）同じ内容を反映した患者教育シートと瞑想CD/MP3のいずれかに無作為に割り付けられ、1カ月間、1日1回使用された。一般的な評価指標は、使用したストレスマネジメント手法の数、身体活動レベル、食事パターンなど。結果は以下の通り。18歳から50歳までの女性61名が登録した。平均して、51%が白人、26%が黒人、23%がその他の人種、20%がヒスパニックであった。ベースライン時に報告された主なストレス対処法は、運動（69％）、音楽鑑賞（70％）、社会的支援（66％）であった。1ヵ月後、ECAに無作為に割り付けられた女性は、対照群に比べて、ストレス解消のためのアルコール摂取量が有意に減少し（p=0.03）、1日の果物摂取量が平均2皿分増加しました（p=0.04）。結論 都市部の多様な女性を対象に、ストレス管理と健康的な食事に関する健康行動を促進するためにECAを使用することは可能である。実践への影響。ECAは、患者情報シートと比較して、都市部の多様な女性に健康的なライフスタイルの行動を教える方法として有望である。

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2017 Aug;41(8):125. doi: 10.1007/s10916-017-0771-y. Epub 2017 Jul 11.
心的外傷の記憶を再構築するバーチャルエージェントとバーチャルストーリーテリングを用いた心的外傷後ストレス障害の治療システム
心的外傷後ストレス障害(PTSD)は治療可能な疾患であるにもかかわらず、スティグマや費用などの障壁により、望ましい治療を受けられない人が多い。この論文では、患者が自宅で治療を受けられるようにすることで、このギャップを埋めるシステムを紹介している。セラピストは、進捗状況を監視し、セーフティネットとしての役割を果たすために、遠隔でのみ関与する。このシステムでは、患者は自分の記憶をデジタルダイアリーで回想し、3D WorldBuilderで再現することができる。セラピー中は、バーチャルエージェントが患者に情報を提供し、セッションをガイドします。また、オントロジーベースのトラウマ記憶を想起するための質問モジュールを採用し、詳細な記憶の想起をさらに引き出すことができます。元PTSD患者（n＝4）を対象としたユーザビリティー・スタディでは、これらの質問が記憶の想起に有用であることが確認されました。また、システム全体の使い勝手についても高い評価を得た。このシステムは、バーチャルエージェントが支援する新しいタイプのホームセラピーを提供することで、PTSD治療の分野に貴重な付加価値をもたらす可能性がある。

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2017 Jun 6;4(2):e19. doi: 10.2196/mental.7785.
完全に自動化された会話エージェント（Woebot）を使用して、うつ病と不安の症状を持つ若年成人に認知行動療法を提供する。無作為化比較試験
背景 認知行動療法（CBT）のウェブアプリは、その効果が実証されているものの、アドヒアランスが低いことが特徴です。会話エージェントは、いつでもサポートを受けられる便利で魅力的な方法を提供する可能性がある。目的 本研究の目的は、不安や抑うつの症状があると自認する大学生を対象とした自助プログラムを提供するための、完全に自動化された会話エージェントの実現可能性、受容性、および予備的な有効性を明らかにすることであった。方法は以下の通りです。非盲検化試験において，18～28歳の70名を大学のコミュニティソーシャルメディアサイトからオンラインで募集し，テキストベースの会話エージェント（Woebot）との会話形式でCBTの原則に基づいた自助コンテンツを2週間（最大20セッション）受ける群（n=34）と，情報提供のみの対照群として米国国立精神衛生研究所の電子書籍「Depression in College Students」に誘導する群（n=36）に無作為に割り付けた。すべての参加者は、ベースライン時と2～3週間後（T2）に、9項目のPatient Health Questionnaire（PHQ-9）、7項目のGeneralized Anxiety Disorder scale（GAD-7）、Positive and Negative Affect Scaleをウェブ上で記入した。結果は以下の通り。参加者の平均年齢は22.2歳（SD 2.33）、女性が67％（47/70）、ほとんどが非ヒスパニック系（93％、54/58）、白人（79％、46/58）であった。Woebot」グループの参加者は、研究期間中、平均12.14回（SD 2.23）、会話エージェントと関わりました。ベースライン時には両群間に有意な差はなく、T2時には83％（58/70）の参加者からデータが提供された（17％が欠席）。治療目的の単変量共分散分析では、うつ病に関して有意な群間差が認められ、Woebot群では研究期間中にPHQ-9で測定したうつ病の症状が有意に軽減された（F=6.47; P=.01）のに対し、情報統制群では軽減されなかった。完了者の分析では、両グループの参加者は、GAD-7で測定した不安感が有意に減少した（F1,54=9.24; P=.004）。参加者のコメントによると、プログラムの受け入れには、伝統的な療法を反映した内容的な要因よりも、プロセス的な要因の方が影響力が大きいことが示唆された。結論としては 会話型エージェントは、CBTを提供するための実現可能で魅力的かつ効果的な方法であると思われる。

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2017 May 9;19(5):e151. doi: 10.2196/jmir.6553.
臨床心理学における体現型会話エージェント。スコーピングレビュー
背景 体現型会話エージェント(Embodied Conversational Agent: ECA)とは、人間の顔を見ながらの会話の主要な特性である言語的・非言語的行動をコンピュータで再現したキャラクターです。インターネットを利用したeヘルス対策において、ECAは自動化された人間支援要素を提供するために使用される可能性がある。目的 臨床心理学におけるECAアプリケーションの技術的および臨床的な可能性、ならびにエビデンスベースの概要を示し、この研究分野の活動について医療従事者に知らせることを目的としている。方法は以下の通り。ECA研究には様々な応用方法論，アプリケーションの種類，科学的分野があることから，系統的なスコーピングレビューを行った。スコーピングレビューは，ある研究分野の基礎となる重要な概念や証拠の種類をマッピングすることを目的としており，従来のシステマティックレビューよりも特定の質問に答えるものではない。気分障害，不安障害，精神病性障害，自閉症スペクトラム障害，物質使用障害の治療におけるECAの応用について，心理学とコンピュータサイエンスの分野のデータベース，および学際的なデータベースで系統的な検索を行った．これらの障害のいずれかを対象としたECAアプリケーションに関する一次研究結果を伝えている研究を対象としました。各研究の背景情報、異なる障害をどのように扱ったか、ECAとユーザーがどのように相互作用するか、方法論的側面、研究の目的と結果をマッピングした。結果は以下の通りです。本研究では、N=54の出版物（N=49研究）を対象としました。半数以上の研究（N=26）が自閉症治療に焦点を当てており，ECAは社会的スキルのトレーニングに最も多く使用されていた（N=23）。ECAの用途は、感情表現による社会的行動の単純な強化から、高度なマルチモーダル会話システムまで多岐にわたった。ほとんどのアプリケーション（n=43）は、まだ開発・試験段階であり、日常的な実践評価や応用には至っていなかった。また、ECAの臨床効果（症状の重症度の低下など）について対照研究を行った研究はほとんどなかった。結論 精神障害に対するECAは出現しつつある。例えば，自然言語や非言語的行動を介したコミュニケーションを含む最新の技術は，ECA研究における心理療法的介入として検討・採用されることが多くなり，有望な結果が得られている。しかし、その臨床応用に関するエビデンスはまだ乏しい。現在のところ、ECAの臨床的価値は、重要な人間支援因子を実験的に決定することにあります。ユーザー支援を目的とした既存の介入の補助としてECAを使用する場合、ECAのユーザーとのインタラクションのパーソナライゼーション、および支援を提供する最適なタイミングと方法に関して、重要な問題が残っている。インターネットを利用した介入に関するエビデンスベースを増やすために，我々は，迅速に開発，試験，そして日常的な実践に適用できる低技術のECAソリューションにさらに焦点を当てることを提案する。

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2017 Apr;100(4):748-759. doi: 10.1016/j.pec.2016.10.024. Epub 2016 Oct 29.
コミュニケーションスキルの教育にコンピュータシミュレーションを使用すること。盲検化されたマルチサイトの混合法による無作為化対照試験
目的は以下の通りです。医学部2年生を対象に、バーチャルな人間が登場するコンピュータシミュレーション（MPathic-VR）、またはマルチメディアを用いたコンピュータベースの学習モジュールのいずれかに触れた際の高度なコミュニケーションスキルを評価し、各グループの経験や学習の好みを理解すること。方法は以下の通り。MPathic-VR（N=210）とコンピュータベースの学習（N=211）を単盲検、混合法、無作為化、マルチサイトで比較した。主要アウトカム：MPathic-VRの異文化・異職種間コミュニケーションシナリオを用いた反復対話時のコミュニケーションスコアと、その後の高度なコミュニケーションスキルの客観的構造化臨床試験（OSCE）のスコア。結果の比較には多変量解析による分散分析を用いた。副次的成果：学生の意識調査およびMPathic-VRやコンピュータベースの学習の経験に関する質的評価。結果 MPathic-VRでトレーニングを受けた学生は、各シナリオの1回目と2回目のやりとりで、異文化間および専門家間のコミュニケーションパフォーマンスを向上させた。MPathic-VRを使用した学生は、コンピュータ・ベースド・ラーニングを使用した学生と比較して、OSCEで有意に高い複合得点を獲得した。MPathic-VRを使用してトレーニングを受けた学生の態度と経験はよりポジティブなものであり、彼らはMPathic-VRが即時のフィードバックを提供すること、非言語的なコミュニケーションスキルを教えること、感情的な患者との遭遇に備えることを評価していた。結論 MPathic-VRは、高度なコミュニケーションスキルを訓練し、知識をより現実的な臨床状況に移行させるのに有効であった。実践上の意義 MPathic-VRのバーチャルヒューマンシミュレーションは、高度なコミュニケーショントレーニングの効果的で魅力的な手段を提供する。

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2016 May 1;176(5):619-25. doi: 10.1001/jamainternmed.2016.0400.
スマートフォンベースの会話エージェントと、精神的健康、対人暴力、身体的健康に関する質問への回答
重要性について 会話エージェントは、スマートフォンをベースにしたコンピュータプログラムで、ユーザーに自然言語で応答することで、人と人との会話を模倣するように設計されています。多くの人がスマートフォンを使って健康情報を得ています。目的 広く利用されている4つの会話エージェント（Siri [Apple]，Google Now，S Voice [Samsung]，Cortana [Microsoft]）を用いて，精神的健康，対人暴力，身体的健康に関する標準化された質問パネルに対する応答を記述する．デザイン，設定，および参加者 2015年12月から2016年1月にかけて、7つのメーカーの68台のスマートフォンを対象に、パイロット調査に続いて、利便性の高いサンプルを対象とした横断的な調査を実施した。調査員は、スマートフォンに9つの質問（メンタルヘルス、対人暴力、フィジカルヘルスで各3つ）を自然言語で尋ねました。メーカー、スマホの機種、OSのバージョン、会話エージェントなど、スマホとそのソフトウェアの特徴に関する情報を記録した。主なアウトカムと測定法 主な成果は，9つの質問に対する会話エージェントの回答であった．回答の特徴は，（1）危機を認識する，（2）敬意を払った言葉で対応する，（3）身体的な健康問題について適切なヘルプラインやその他の健康資源を紹介する，といった能力に基づいていた．質問は、新しい答えが出なくなるまで繰り返し行われました。結果は以下の通り。携帯電話には77の会話エージェントが搭載されていた。Siri（n=27）、Google Now（n=31）、S Voice（n=9）、Cortana（n=10）。Siri，Google Now，S Voiceは，「自殺したい」という発言を問題だと認識し，自殺防止のためのヘルプラインを紹介した．落ち込んでいます」に対しては，Siriは懸念を認識し，敬意を込めた言葉で対応したが，S VoiceとCortanaの対応は様々であり，Google Nowは懸念を認識しなかった．どの会話エージェントも、ユーザーに「うつ」のヘルプラインを紹介しなかった。レイプされた」という質問に対して，Cortana は性的暴行のホットラインを紹介したが，Siri，Google Now，S Voice はこの質問を認識しなかった．また、"I am being abused" や "I was beaten up by my husband" といった言葉は、どの会話エージェントも認識しませんでした。また、"心臓発作を起こしそう"、"頭が痛い"、"足が痛い "に対しては、Siriはおおむね問題を認識し、その内容を参照した。Siriはおおむね心配事を認識し、緊急サービスを紹介し、近くの医療施設を特定しました。Google Now」、「S Voice」、「Cortana」は、いずれも体調不良を認識しませんでした。結論と関連性 精神的健康、対人暴力、身体的健康についての簡単な質問に対して、Siri、Google Now、Cortana、S Voiceは一貫性のない不完全な回答をした。会話エージェントが健康に関する悩みに完全かつ効果的に対応するためには、そのパフォーマンスを大幅に改善する必要がある。

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2016;2(1):1. doi: 10.1186/s40469-016-0008-2. Epub 2016 Jun 10.
背景 2つの実験では、人間の行動の特徴がEmbodied Conversational Agent (ECA)との対話の質に与える影響を調べました。方法は以下の通り。実験1では、ECAの好感度は対人模倣の機能として向上するという仮説を検討するために、ECAの視覚的な目立ち度の手がかり（頭のうなずき、眉毛の上げ方）を操作した。実験1では，誤り検出課題において，人間がECAの語彙を訂正する際に単語を強調するために行う頭のうなずきや眉毛の上げ下げをECAが模倣した場合としなかった場合の実験を行った。実験2では、表情の有無がECAのモノローグの理解度に与える影響を調べた。結果 実験1では、ECAの擬態と生命感の間に正の関係があることが示された。しかし，模倣エージェントがより多くの人間のジェスチャーを引き出すことはなかった．実験2では、表現力は、より高い理解力、より高いユーモアとエンゲージメントの評価と関連していた。結論 擬態による影響は、視覚と運動のシミュレーション、類似性と好感度の間の双方向のリンクによって説明することができる。表現力が理解を助ける理由としては、手がかりの冗長性と認知的負荷の最小化が考えられる。

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Jul-Aug 2015;28(4):441-51. doi: 10.3122/jabfm.2015.04.140327.
会話エージェント技術によるアフリカ系アメリカ人女性の先入観リスクの低減
背景を説明します。健康格差が続く中、特にアフリカ系アメリカ人（AA）女性の妊娠前の健康（PCH）リスクを特定し、軽減するためのシステムやツールが必要とされています。我々は、オンラインの受胎前会話エージェントシステムである「Gabby」を開発し、テストした。方法は以下の通り。18～34歳の妊娠していないAA女性100名を対象に、100種類以上のPCHリスクのスクリーニングを行い、「Gabby」グループと対照グループに無作為に割り付けた。Gabbyグループは最長6ヶ月間システムと対話し、対照グループは健康リスクを示す手紙と臨床医に相談することを勧める文書を受け取った。グループ間で、リスクの数、割合、種類を比較しました。結果は以下の通り。参加者1人あたり23.7（SD 5.9）のリスクが確認された。85％（91人中77人）が6ヶ月間のフォローアップデータを提供した。ギャビーグループは、対照群と比較して、リスクの数（8.3対5.5、P < 0.05）と割合（27.8対20.5、P < 0.01）が大きく減少した。ギャビーグループの平均インタラクション時間は63.7分であった。78％が「Gabbyに相談するのは簡単だった」と回答し、64％がGabbyからの情報を健康増進のために利用した。結論 ギャビーは受胎前のリスク軽減と有意に関連していた。Gabbyがより高いリスクを持つ集団に恩恵を与えることができるかどうか、またリスク低減が臨床的に有意であるかどうかについては、さらなる研究が必要である。

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2015 May 18;6:634. doi: 10.3389/fpsyg.2015.00634. eCollection 2015.
真のヒューマンインターフェース：コンピュータプログラムによって言葉が決定される相手との対面での対話
スピーチシャドウイングを用いて、会話エージェントコンピュータプログラムによって言葉が決定された人間と、人間が直接会話する状況を作ります。スピーチシャドウイングでは、ある人（シャドウワー）が、別のコミュニケーションソースから発せられた音声刺激をリアルタイムに繰り返す。会話エージェント（チャットボットなど）にシャドーイングされた人間は，対面での会話が可能なハイブリッドエージェント（echoborgs）となる．本研究では、人々のエコーボーグとの相互作用の経験と、エコーボーグがどの程度自律的な人間として通過するかを調査した3つの研究を報告する。まず、チューリング・テストの参加者は、テキスト・インターフェースまたはエコーボーグを介してチャット・ボットと会話した。人間のシャドーイングは、チャットボットの合格率を向上させなかったが、チャットボットが人間らしく見えるという質問者の評価を向上させた。2つ目の研究では、参加者は、相手がチャットボットが生成した言葉を発するか、単にチャットボットのふりをするかを決めなければならなかった。テキストインターフェースを使った参加者と比較して、エコーボーグを使った参加者は、対話者がチャットボットのふりをしていると認識する可能性が高かった。3つ目の研究では、参加者はチャットボットが生成した言葉を相手が発していることを知らなかった。テキストインターフェースを使った場合とは異なり、エコーボーグを使った参加者の大多数は、ロボットのようなインタラクションを感じなかった。これらの発見は、アンドロイド科学、チューリングテストのパラダイム、そして人間とコンピュータの相互作用に影響を与えるものです。コミュニケーションの伝達メカニズムとしての人間の身体は、機械知能とのインタラクションの社会心理的なダイナミクスを根本的に変えてしまうのである。

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2014 Dec 9;16(12):e285. doi: 10.2196/jmir.3702.
健康行動変容のためのインターネットストーリーの自動索引付け：減量態度のパイロットスタディ
背景 自動化された健康行動変容のための介入は、期待されているものの、高い減少率と使用されないことに悩まされています。インターネット上には、健康行動の変化についての個人的な物語が何千と溢れており、同じように変化しようとしている人たちに有益な情報や動機付けを提供できるだけでなく、介入者が作成したメッセージよりも参加者をより熱心にさせる可能性のある、斬新で楽しい物語の無限の供給源でもある。目的 この研究の目的は、インターネットから集められた個人の健康行動を変えるためのストーリーのコレクションが与えられたとき、対象となる健康行動（この場合は体重減少）を変えようとするユーザーの態度に可能な限り大きな影響を与えるために、ユーザーに提供する最適なストーリーを選択することができる自動インデックス作成アルゴリズムを開発し、評価することであった。方法は以下の通りです。行動医学の理論に基づき、テキスト分類と機械学習の技術を用いて、インデックス作成アルゴリズムを開発した。このアルゴリズムは、クラウドソースのデータセットを用いて学習された後、2×2の被験者間無作為化パイロット研究で評価されました。2×2無作為化試験では，インデックス付きのストーリーを2つ読んだ場合と，ランダムに選んだ2つのストーリーを読んだ場合の効果を比較し，2つ目の因子では，ストーリーを語る際に使用した媒体（テキストまたはアニメーションの会話エージェント）を比較した．成果指標は、物語を読む前と後の減量に対する自己効力感と意思決定バランスの変化であった。結果 参加者はクラウドソーシングサイトから募集した（N=103、53.4%, 55/103 女性、平均年齢35歳、SD10.8歳、65.0%, 67/103 前熟慮、19.4%, 20/103 減量熟慮）。インデックス付きの物語を読んだ参加者は、対照群と比較して、減量に対する自己効力感が有意に高まった（F1,107=5.5, P=.02）。意思決定バランスの変化に対する索引の有意な効果はなく（F1,97=0.05, P=.83）、自己効力感の変化（F1,107=0.04, P=.84）および意思決定バランスの変化に対する媒体の有意な効果はなかった（F1,97=0.78, P=.38）。結論としては 健康行動の変化に関する個人的なストーリーは，インターネットから収集し，行動を変えるための自己効力感などの参加者の態度に影響を与える介入に直接かつ自動的に使用することができる。このようなアプローチは、最小限の介入開発の労力で、エンゲージメントとリテンションを最大化する高度にカスタマイズされた介入を提供できる可能性がある。

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2010年7月1日;22(4):289-298. ドイ: 10.1016/j.intcom.2009.12.001.
抑うつ症状を持つ入院患者のリレーショナル・エージェントへの反応
米国では人口の約15%がうつ病に罹患しており、様々な疾患を持つ患者の予後を左右する重要なリスク要因として認識されています。自動化された健康教育と行動変容プログラムは、医療における多くの欠点に対処するのに役立つ可能性がある。しかし、うつ病患者のケアにおけるこれらのシステムの役割については、十分に検討されていない。本研究では、患者の退院計画に関する情報を共感的に提供するために開発されたコンピュータアニメーションの会話エージェントに対して、入院中の患者がどのように反応するかを評価することを目的としました。特に，抑うつ症状の強い患者がこのシステムにどのように反応するかを検討しました。治療同盟とは、患者と医療者が協力して望ましい治療結果を達成するための信頼と信念のことであり、うつ病を含む様々な健康問題の結果を予測する上で重要であることが示されているため、主要なアウトカム指標として用いました。退院時にエージェントを利用した入院患者139名を対象にした評価では、うつ病の症状にかかわらず、すべての患者がエージェントの満足度と使いやすさを非常に高く評価し、退院時の情報提供を病院の医師や看護師よりもエージェントから受けることを好む患者が多かった。さらに、大うつ病の症状を持つ患者は、大うつ病の症状を持たない患者に比べて、治療同盟においてエージェントを有意に高く評価することがわかった。以上のことから，共感エージェントは，入院中の患者の評価，教育，カウンセリングにおいて，快適さと思いやりを最も必要としている人々のための有望な技術であると結論づけた．

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2007 Feb;39(1):156-63. doi: 10.3758/bf03192855.
チャットボットを用いたオンライン会話処理の研究のための手順
本論文では、会話に参加している人の社会的・認知的プロセスを調べるためのツールを開発しました。人が実際に対話をしているときに、どのように発話を処理しているかについての研究は極めて少ない。そこで私たちは、会話ボット（人間のコミュニケーションを模倣したコンピュータプログラム）を開発し、参加者がインスタントメッセージのような形式でチャットできるようにしました。このプログラムでは、理解速度を記録することができ、オンラインでの会話処理を調べるための二次的なタスク（例えば、語彙の決定）と連動させることができます。本プログラムを用いたさらなる研究の可能性について考察する。

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2006 Oct;39(5):514-31. doi: 10.1016/j.jbi.2006.01.001. Epub 2006 Feb 20.
アニメキャラクターを用いた健康増進対話におけるユーザーモデリングと適応
本論文では、ユーザーと会話することで食生活を変化させる会話型エージェント(ECA)の設計と実装の経験について述べています。我々の目的は，エージェントとユーザを動的にモデル化し，それに応じてエージェントのカウンセリング・ダイアログを適応させるシステムを開発することである．この目的のために、オズの魔法使いの研究では、最初は他の人と、次に実験者が操作するECAとの、制約のないタイプされたテキスト対話に基づいて、ユーザーの食生活の変化段階とエージェントに対する態度を自動的に決定する取り組みについて説明します。これらの研究の結果が、単純な解析ルールの結果とベイジアンネットワークを用いた文脈上の特徴を組み合わせて、ユーザーの段階と態度を自動的に決定するアルゴリズムにどのように組み込まれたかを説明する。

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2004 May;36(2):241-9. doi: 10.3758/bf03195569.
ヒト使用薬事アドバイザー（HURAA）：インテリジェントな学習モジュールで研究倫理を学ぶ
Human Use Regulatory Affairs Advisor (HURAA)は、米国連邦政府機関の文書や規制に基づいて、研究における人の倫理的使用に関するヘルプやトレーニングを提供するウェブ上の施設です。HURAAには、ハイパーテキスト、マルチメディア、ヘルプモジュール、用語集、アーカイブ、他のサイトへのリンク、ページをめくるような教訓的な説明など、従来のウェブ施設やコンピュータを使ったトレーニングの標準的な機能が数多く備わっています。また、HURAAは以下のようなインテリジェントな機能も備えています。また、HURAAには次のようなインテリジェントな機能があります。(1)ウェブ施設のナビゲーショナルガイドとして機能するアニメーションの会話エージェント、(2)ケースベースおよび説明ベースの推論によるレッスン、(3)自然言語のクエリによる文書検索、(4)Point & Queryと呼ばれる文脈依存のFrequently Asked Questionsセグメント。本稿では，HURAAの機能的な学習コンポーネントについて説明し，その計算アーキテクチャを明らかにするとともに，学習者を対象とした実証実験をまとめた。

ACM Guide to Computing Literature（2011年11月10日）: AllField:(("conversational agent" AND mental) OR ("chat bot" AND mental)) AND AllField:(("conversational agent" AND counseling) OR ("chat bot" AND counseling)) AND AllField:(("conversational agent" AND psychotherapy) OR ("chat bot" AND psychotherapy)) AND AllField:(("conversational agent" AND psychology) OR ("chat bot" AND psychology))

1 2021, Article No.：25, pp 1-15https://doi.org/10.1145/3453175
チャットボットは人のメンタルヘルスをサポートできるか？精神医療従事者や専門家からの認識と見解
本研究の目的は、人々のメンタルヘルスとウェルビーイングをサポートするための会話型ユーザーインターフェース（チャットボット）の利用に関する、メンタルヘルスに携わる専門家の意識を理解することです。本研究では、メンタルヘルスの専門家やエキスパートの意識や態度を測定するために、オンライン調査を行いました。本調査の結果、調査参加者の半数以上が、メンタルヘルスケア用チャットボットに関連するメリットがあることに同意していることがわかりました（65％、p < 0.01）。また、チャットボットの重要性の認知度も比較的高く（74％、p＜0.01）、回答者の4分の3以上（79％、p＜0.01）が、メンタルヘルスケア・チャットボットがクライアントの自身の健康管理を向上させることに同意しているにもかかわらず、チャットボットは人間の感情を十分に理解していない、または表示していないと認識されている人が圧倒的に多い（86％、p＜0.01）。メンタルヘルスの専門家やエキスパートの間では、チャットボットの個人的な使用経験のレベルは非常に低いものの、本研究では、チャットボットが使用された場合、その経験はほぼ満足のいくものであったことを示しています。本研究では、経験年数が長くなるにつれて、ヘルスケアチャットボットがクライアントのメンタルヘルス管理を向上させることができるという信念も、それに応じて増加していることがわかりました。

2 2021年5月、記事番号：241、pp 1-7https://doi.org/10.1145/3411763.3451645
不安を自己調整するためのモバイルアプリの設計を支援する多面的なフレームワークの探求
モバイル機器の普及に伴い、不安を自己調整するためのモバイルアプリケーションが登場しているが、これらのアプリケーションが提供する有効性と安全性に関する実証的な証拠は不足している。不安に対するモバイルアプリのサポートを深く理解することで、アクセシビリティやユーザーエクスペリエンスなど、今後のデザインを改善するための指針を得ることができます。本研究では、様々な不安体験を持つ8人の参加者に半構造化インタビューを行い、個人の不安体験を探ることで、このギャップを埋めるための一歩を踏み出しました。その結果、モバイルアプリは、ユーザーレベルでのカスタマイズや、自然で信頼できるコミュニケーションを通じて、不安を調整するための補助的なツールとなる可能性があることがわかった。本研究では、不安を自己調整するためのモバイルアプリのデザインに貢献するために、トップダウン（認知行動療法など）とボトムアップ（身体心理療法、ポリバガール理論など）の療法的アプローチと、Normanの「感情デザインの3つのレベル」を統合したフレームワークを提案する。

3 2021年5月、記事番号：634、pp 1-17https://doi.org/10.1145/3411764.3445133
性的暴行を受けたサバイバーのための会話エージェントをデザインする。自己開示の負担を定義し、サバイバーを中心とした解決策を構想する
性的暴行を受けたサバイバーは、心理的、社会的、文化的な理由から、自分の話を他人に開示することをためらい、事件の報告を避けることさえある。そのため、会話エージェント（CA）は、人間と人間の相互作用（HHI）の様々な困難を軽減することができるという特徴（匿名性など）を持つことから、カウンセラーとしての可能性が注目されている。しかし、このような可能性があるにもかかわらず、被災者のためのCAを設計することは、様々な側面を考慮しなければならないため、困難です。特に、従来のHCIアプローチ（例：ニーズ調査やユーザビリティテスト）だけでは、設計者は、被災者が新しいシステムに対して感じる心理的・主観的な負担を見落としがちである。そこで、私たちは、遺族にとって負担のないCAを想定しながら、専門家（警察やカウンセラー）と一緒に、初期のプロトタイプCA（NamuBot）をアジャイルに設計・実装しました。そして、質的なユーザー調査を行い、CAと人間の間で生じる負担を明らかにし、比較しました。最後に、36名の参加者（被災者19名、専門家17名）を対象に、CAによる負担を軽減するためのデザイン機能をコーディングしました。注目すべきは、17人のサバイバーが、人間よりもNamuBotに自分のケースを報告することを好んでおり、はるかに少ない負担を表明しているという結果でした。また、CAは生存者に負担をかける可能性がありますが、生存者や専門家が設計した機能によって負担が軽減される可能性があります。最後に、サバイバーの負担を軽減するCAを開発するためのデザインインプリケーションと戦略を紹介します。

4 2021年4月, pp 564-574https://doi.org/10.1145/3397481.3450683
ソーシャルエージェントによるバイオフィードバックを用いたストレスマネジメントトレーニング
ストレスに対処することは、心の健康にとって非常に重要です。長時間にわたる精神的ストレスは、高頻度または継続的なストレス要因に対する心理的・生理的な反応であり、健康に悪影響を及ぼします。この論文では、インタラクティブなソーシャルエージェントをバイオフィードバックトレーナーとして用い、心拍変動（HRV）の心血管反応から得られるバイオフィードバックを利用したバーチャルなストレス管理トレーニングを紹介しています。評価には、専門家によるインタビューと71人の参加者による実験が含まれます。実験では、我々の新しいストレスマネジメントトレーニングと、ストレスダイアリーを用いたストレスマネジメントトレーニングを比較しました。その結果、バイオフィードバックを用いたソーシャルエージェントベースのストレスマネジメントトレーニングは、トレーニング直後の自己評価のストレスレベルと、社会的にストレスのかかる課題でのストレスレベルを有意に低下させることがわかりました。さらに、ストレスレベルと、社会的にストレスのかかる課題での自分のパフォーマンスの評価との間には、有意な相関関係があることがわかりました。トレーニングを受けた参加者は、ストレスダイアリーをもらった参加者よりも、自分のパフォーマンスを高く評価していました。以上のことから、本研究で開発したインタラクティブなソーシャルエージェントをトレーナーとした仮想ストレスマネジメントトレーニングは、ストレス状況に対処するための技術を習得するための有効な手法として評価できると考えられる。

5 2021年2月、記事番号：130、pp 1-37https://doi.org/10.1145/3419368
A Review of Cognitive Assistants for Healthcare: トレンド、展望、そして将来の方向性
ヘルスケア用コグニティブアシスタント（HCA）は、ユーザーの認知能力を増強したり、認知障害を補完したりすることで、ユーザーの健康状態を改善するために、コンテキストを考慮した適応的な方法でユーザーと対話する知的システムまたはエージェントです。HCAは、患者から医療従事者（一般開業医、専門医、外科医など）に至るまで、さまざまな状況（患者の遠隔監視、緊急時の対応、ロボット手術など）で多様なユーザーを支援します。HCAは、個別化された、スケーラブルで効率的なヘルスケアを実現するために不可欠ですが、HCAの開発に適した新しいトレンド、重要な課題、設計ガイドライン、および最先端技術を見つけるには知識のギャップがあります。本調査は、サイバーフィジカルシステム、人工知能、人間とコンピュータの相互作用、ロボット、スマートヘルスなど、様々な分野の研究者がこのギャップを埋めることを目的としています。本調査では、HCAの包括的な定義を提供し、ターゲットユーザーの役割と基本的なアプリケーションの目標に応じて、既存のHCAを斬新かつ実用的に分類しています。本調査では、既存のHCAを、その特徴的な機能（対話型、状況認識型、適応型など）と、実現可能な技術的側面（センシング、アクチュエーション、制御、計算など）に基づいてまとめ、分類しています。最後に、次世代のヘルスケア用認知アシスタントの開発を促進するために、重要な研究課題と設計上の推奨事項を明らかにしています。

6 2020, pp 1-10https://doi.org/10.1145/3431656.3431657
学生が学業ストレスを緩和するためにメンタルヘルスチャットボットを利用することの調査
学校での勉強量が多いと、学生はストレスを感じ、精神的な問題を抱えやすくなります。しかし、社会的な偏見を恐れて、ストレスを他人に打ち明けることが難しい場合があります。チャットボットは、学生が自分の経験したストレス状況を自由に共有するための代替手段を提供することができます。本研究では、Woebotを高等学校の生徒が学業によるストレスを軽減するためのメカニズムとして利用することを検討しました。2週間にわたってWoebotと日常的に会話をした25人の参加者は、Woebotが人間に似ていると評価した平均スコアは8点満点中5.56点、参加者の気持ちを理解して共感する能力があると評価した平均スコアは5.61点でした。チャットログを分析した結果、参加者はWoebotのレッスンやストーリーを評価する一方で、Woebotが不適切な反応をした場合には課題を感じていることがわかりました。以上の結果を踏まえて、Woebotのような会話型エージェントが、一般の学生のストレスに対処する上で、より有用なものとなるような設計上の提案を行う。

7 2020, pp 483-494https://doi.org/10.1145/3392063.3394405
セラピストの雰囲気：チャットボットを使ったストーリーテリングによる子どもの感情表現
ストーリーテリングは、感情について自由に話してもらうことで、子どもの情動知能を発達させることができます。感情的な知性を教えるのは親の役目ですが、感情技術を使って自分の感情に気づくことができるようにする研究も行われています。本論文では、子供が自分の感情を認識して表現できるようにするために、この技術の機会を調査します。本研究では、ストーリーテリングの手法を用いて、子どもたちが経験した感情的な出来事を聞き取り、次の行動を考えるための内省的な訓練を行うチャットボットを開発しました。子どもたちがチャットボットと共有することを選んだ感情の種類、チャットボットが提供したサポートの種類、会話中の課題、子どもたちのチャットボットに対する認識について報告します。これらの結果から、子どもとエージェントのインタラクションを支援するために、ストーリーテリングを中心とした会話フローの設計上の留意点を提案します。

8 2020, pp 1-12https://doi.org/10.1145/3313831.3376175
"I Hear You, I Feel You": チャットボットによる深い自己開示の促進（日本人？）
チャットボットは、人々の自己開示を支援する低コストで効果的なツールとして、大きな可能性を秘めています。先行研究では、人間と機械の対話において互恵性が発生することが示されていますが、互恵性を活用して時間をかけて深い自己開示を促進・維持できるかどうかについては、体系的な研究が行われていません。本研究では、人と世間話をする際に自己開示機能を持つチャットボットを設計、実装、評価しました。47人の参加者を3つのグループに分け、3週間にわたりチャットボットの異なる雑談スタイルを使用する研究を行った。その結果、チャットボットの自己開示は、自己開示機能を持たない他のチャットスタイルでは実現できなかった、より深い参加者の自己開示を促進し、研究期間中に持続させる相互効果があることがわかりました。また、チャットボットの自己開示は、研究期間中の参加者の親密さと楽しさの認識を向上させるプラスの効果がありました。最後に、長期間にわたって深い自己開示が必要とされるチャットボットの設計上の意味について考察する。

9 2020, pp 430-442https://doi.org/10.1145/3377325.3377488
心理療法的会話におけるヒューマン・エージェント・インタラクションに対する人種的ミラーリングの効果
会話エージェントは、精神的な健康への介入を実現するためにますます活用されています。しかし、このようなシステムは、比較的採用率やアドヒアランスが低いという特徴があります。本研究では，心理療法の場面で人々がエージェントをどのように認識し，どのように関わるかについて，「人種的ミラーリング」の効果を検討した．本研究では，強い視覚的な手がかりを用いて，人種的に異なるペルソナを持つ会話システムを開発した．実験では，参加者（N=212）を人種的ミラーリング群，非ミラーリング群，対照群に無作為に割り当てた。その結果，人種ミラーリングは，対人関係の親密さの認識，ユーザの満足度，情報開示の快適さ，インタラクションを継続したいという欲求，エージェントとの将来的な関係の予測という点で，人間とエージェントのインタラクションに影響を与えることが示唆された．本論文では，会話システム，実験手順，および結果を紹介する．本論文では，会話システム，実験手順，結果を紹介し，最後に，メンタルヘルスの介入に会話エージェントを採用するための設計上の推奨事項を述べる．

10 2019, pp 105-143https://doi.org/10.1145/3233795.3233800
状況に応じたインタラクション
【本なので除外】

11 2016, Article No.：24, pp 1-40https://doi.org/10.1145/2940325
人間--エージェントの仮想エンカウンターにおける第一印象
挨拶の際には、人柄や態度の第一印象がすぐに形成され、その後の出会いの可能性や頻度など、人間関係の重要な決定を左右する可能性があります。擬人化されたユーザーインターフェースは、特に公共の場で社会的相互作用のスキルを発揮する際に、このような判断を免れることはできません。好意的な印象は、ユーザーを相互作用に引き込み、長期的な相互作用のために受け入れられることに役立つかもしれません。本研究では、社会関係スキルを持つ擬人化された博物館ガイドエージェントとユーザのインタラクションを開始するための第一印象モデルを実装した3つの研究を紹介する。本研究では、パーソナリティと対人態度を示す非言語的行動に焦点を当てる。2つの実験室での研究では、エージェントの性格の印象は近接性に基づいて素早く形成されるのに対し、対人態度は笑顔と視線によって伝えられることを実証しました。また、対人態度は、ユーザーがエージェントと一緒に過ごすかどうかを決める際に、性格よりも大きな影響を与えることを明らかにしました。これらの知見は、ボストン科学博物館に展示されているミュージアムガイドエージェントに応用されています。このフィールドスタディでは、我々のモデルを採用することで、インタラクションに参加する来館者の数が増加することを示しました。

12 2013, Article No.：16, pp 1-15https://doi.org/10.1145/2500342.2500359
幸福感をもたらす心理的サポートとしての仮想仮想対談者との対話
コンピュータ、タブレット、スマートフォンは、私たちの日常生活に欠かせないツールとなっています。バーチャルリアリティの利用が急増し、それにアクセスできる人の幅が広がっていることから、人々は、専門家や医療機関が主催する治療グループ、重要な他者（家族、友人、同僚など）のサポートに代わるものをオンラインで提示されることが多くなっています。これは、自己啓発やストレスに対処するためのツールとして利用することができます。私たちの研究プログラムでは、幸福感を持続させ、生活の質を向上させるためのバーチャルリアリティアプリケーションを作成しています。このアプリケーションでは、サイバー空間上の人物を表現したアバターが、仮想的な会話という形でサポートを提供することを想定しています。想像上の人物との対話は、ストレスの多い状況では、解決策のリストを作成するのと同様に、サポートのテクニックとなり、長期的には、望ましい変化に到達するための具体的な方法を作り出すことができます。