JPWO2014045546A1 - メンタルヘルスケア支援装置、システム、方法およびプログラム - Google Patents

メンタルヘルスケア支援装置、システム、方法およびプログラム Download PDF

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Abstract

メンタルヘルスケア支援装置は、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する矛盾性判定手段１０１を備える。

Description

本発明は、メンタルヘルスケアの支援を行うメンタルヘルスケア支援装置、メンタルヘルスケア支援システム、メンタルヘルスケア支援方法およびメンタルヘルスケア支援用プログラムに関する。
悪い方に集中してしまう考え方の癖を、事実や行動に着目することでバランスのとれた考え方に修正するための方法論である認知行動療法の一つに、認知再構成法がある。認知再構成法では、対象者に起きた心が揺れた出来事に対して、そのときの気持ち、考えたこと、そう考えた理由などを順次書き出していくことで、考え方を見直せるようにする。
特許文献１には、対話形式によりユーザのストレス状態を取得、測定して、その測定結果を用いて対話形式によりユーザに対してカウンセリングを行うメンタルヘルスケアシステムが記載されている。
特開２００５−３３４２０５号公報
しかし、カウンセリングに必要となるユーザの心理、考え等の情報を正しく得て、それを的確に処置するのは熟練のカウンセラーであっても難しい。
認知再構築法において、何か心が揺れた出来事があったときに相談者に生じた考えを「自動思考」という。気持ちの改善を図るためには、相談者の気持ちを生じさせた自動思考を特定することが重要である。しかし、相談者が自分の自動思考と気持ちを正しく言葉にできるとは限らないという問題があった。また、カウンセラーは、相談者が正しく言葉にできたとしても、相談者の自動思考と気持ちとの間にずれが生じていることに気づかずにカウンセリングを続けてしまうという問題があった。
自動思考と気持ちとの間にずれが生じていた場合、それを正しく認識しなければ、気持ちを改善させる効果が得られない。熟練のカウンセラーであれば、このようなずれを違和感として感じることもある。しかし、未熟なカウンセラーや自動化されたシステムでは、自動思考と気持ちのずれに気づかずに、効果のないカウンセリングを続けてしまう問題があった。
例えば、客先で失敗した営業職の相談者が、カウンセラーに、心が揺れた出来事について「客先の信頼を失った」と考えており、「怒りを感じる」と主張したとする。この場合、カウンセラーは、「信頼を失ったこと」と「怒り」の繋がりに違和感を持ち、それが何故なのかを深掘していくことが重要である。
しかし、この違和感を持たずにカウンセリングを続けた場合、「信頼を失ったこと」が思い過ごしということを相談者に気づかせることはできても、そのことが怒りと直接結びつくわけではないため、相談者の「怒り」を静めることは出来ない。
一方、正しく違和感を持ち深掘できたとする。この場合、例えば、「怒り」をもたらす考えが「会社の仲間のフォローがない」ことであると分かり、今後「どうやって仲間との協力関係を築いていくべきか」といった、気持ちを静めるための課題を設定することができる。
今まで、自動思考と気持ちのずれの検知は、カウンセラーの勘に頼られていた。しかし、自動思考と気持ちとの間にずれが生じていないかを自動でチェックできる機構があれば、未熟なカウンセラーや自動化されたシステムにおいても、より的確なカウンセリングを行うことができると考えられる。
そこで、本発明は、相談者が自動思考と気持ちとを正しく言葉にできない場合や、相談者の自動思考と気持ちとの間にずれが生じていた場合にも、的確なカウンセリングができるメンタルヘルスケア支援装置、メンタルヘルスケア支援システム、メンタルヘルスケア支援方法およびメンタルヘルスケア支援用プログラムを提供することを目的とする。
本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する矛盾性判定手段を備えたことを特徴とする。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとを入力すると、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を出力することを特徴とする。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとを入力すると、自動思考または気持ちを再確認する、または自動思考または気持ちを深掘するための質問メッセージを出力することを特徴とする。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援システムは、相談者またはカウンセラーが操作するクライアント端末とネットワークを介して接続されるサーバ装置を備え、サーバ装置は、クライアント端末からネットワークを介して、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリを入力する自動思考情報入力手段と、クライアント端末からネットワークを介して、相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリを入力する気持ち情報入力手段と、自動思考情報入力手段によって入力された自動思考表現または自動思考カテゴリと、気持ち情報入力手段によって入力された気持ち表現または気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する矛盾性判定手段と、矛盾性判定手段による判定結果を、クライアント端末にネットワークを介して出力する判定結果出力手段とを備えたことを特徴とする。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援システムは、相談者またはカウンセラーが操作するクライアント端末とネットワークを介して接続されるサーバ装置を備え、サーバ装置は、クライアント端末からネットワークを介して、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとを受信すると、受信した自動思考表現または自動思考カテゴリと、気持ち表現または気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する矛盾性判定手段を備えたことを特徴とする。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援方法は、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、自動思考が生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとが入力されると、入力された自動思考表現または自動思考カテゴリと、気持ち表現または気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定することを特徴とする。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援用プログラムは、コンピュータに、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとを入力すると、入力された自動思考表現または自動思考カテゴリと、気持ち入力手段によって入力された気持ち表現または気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する処理、および自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無の判定結果を出力する処理を実行させることを特徴とする。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援用プログラムは、コンピュータに、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、自動思考が生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとが入力されると、入力された自動思考表現または自動思考カテゴリと、気持ち表現または気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する処理を実行させることを特徴とする。
本発明によれば、相談者が自動思考と気持ちとを正しく言葉にできない場合や、相談者の自動思考と気持ちとの間にずれが生じていた場合にも、的確なカウンセリングができる。
自動思考と気持ちの対応関係を説明する説明図である。 第１の実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の構成例を示すブロック図である。 第１の実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。 第２の実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の構成例を示すブロック図である。 第２の実施形態の入力インタフェースの例を示す説明図である。 自動思考表現と気持ちカテゴリの正解セットの登録例を示す説明図である。 気持ちの表現例と気持ちカテゴリとの対応表の登録例を示す説明図である。 自動思考表現の各カテゴリ別の特徴の一例を示す説明図である。 第２の実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。 判定結果出力部４による判定結果の出力例を示す説明図である。 第３の実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の構成例を示すブロック図である。 第３の実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。 セルフカウンセリングを行うシステムに本発明を適用した場合の動作例を示すフローチャートである。 本発明によるサービス内容の一例を示す画面のイメージ図である。 本発明によるサービス内容の一例を示す画面のイメージ図である。 本発明によるサービス内容の一例を示す画面のイメージ図である。 本発明によるサービス内容の一例を示す画面のイメージ図である。 本発明のメンタルヘルスケア支援システムの構成例を示すブロック図である。 本発明の概要を示すブロック図である。 本発明の概要を示すブロック図である。
実施形態１．
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
まず、本発明における自動思考と気持ちの対応関係について説明する。自動思考は、「喪失」、「危険」、「不当」、「獲得」という４つの認知に関わるものと言われている。そのうちネガティブな自動思考は、「喪失」、「危険」、「不当」の３つであり、それらはそれぞれ「うつ」、「不安」、「怒り」の気持ちを想起させると言われている。なお、「獲得」に対応する気持ちは「喜び」である。このように自動思考と気持ちとは、それぞれをカテゴリに分類すると、１対１の関係にあると言われている。図１は、自動思考と気持ちの対応関係を説明する説明図である。以下、図１に示すような、自動思考を上記の認知の点で分類したものを「自動思考カテゴリ」と呼び、この自動思考カテゴリに対応する気持ちのカテゴリを「気持ちカテゴリ」と呼ぶ。本発明では、ネガティブな自動思考のみを自動思考カテゴリの対象とするが、ポジティブな自動思考を自動思考カテゴリに含めることも可能である。
次に、本実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の構成を説明する。図２は、本実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の構成例を示すブロック図である。図２に示すメンタルヘルスケア支援装置は、自動思考カテゴリ入力部１と、気持ちカテゴリ入力部２と、矛盾性判定部３と、判定結果出力部４とを備える。
自動思考カテゴリ入力部１は、心が揺れた出来事が起きた際に相談者に生じた考えである自動思考の認知カテゴリである自動思考カテゴリが入力される情報入力手段である。自動思考カテゴリ入力部１は、例えば、ユーザが３種または４種の自動思考カテゴリの中からいずれかを選択して入力可能なインタフェースを介して、ユーザに、自身に生じた自動思考が該当する自動思考カテゴリを選択させることで、自動思考カテゴリの入力を受け付けてもよい。
気持ちカテゴリ入力部２は、自動思考が生じたときの相談者の気持ちのカテゴリである気持ちカテゴリが入力される情報入力手段である。気持ちカテゴリ入力部２は、例えば、ユーザが３種または４種の気持ちカテゴリの中からいずれかを選択して入力可能なインタフェースを介して、ユーザに、自身に生じた気持ちが該当する気持ちカテゴリを選択させることで、気持ちカテゴリの入力を受け付けてもよい。
矛盾性判定部３は、自動思考カテゴリ入力部１によって入力された自動思考カテゴリと、気持ちカテゴリ入力部２によって入力された気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちの間の矛盾性の有無を判定する。矛盾性判定部３は、まず、自動思考カテゴリ入力部１によって入力された自動思考カテゴリを基に、その自動思考カテゴリから想起されやすい気持ちカテゴリを得る。そして、矛盾性判定部３は、自動思考カテゴリから得られた気持ちカテゴリと、ユーザが入力した気持ちの気持ちカテゴリとが一致しているか否かを判定することによって、矛盾性の有無を判定する。矛盾性判定部３は、例えば、自動思考カテゴリから得られた気持ちカテゴリと、ユーザが入力した気持ちの気持ちカテゴリとが一致していれば矛盾性はないと判定し、一致していなければ矛盾性があると判定すればよい。
自動思考カテゴリから想起されやすい気持ちカテゴリを得るために、メンタルヘルスケア支援装置は、例えば、自動思考カテゴリと、想起されやすい気持ちカテゴリとの対応関係を「自動思考カテゴリ−気持ちカテゴリ」対応テーブルとして予め記憶しておいてもよい。この場合、矛盾性判定部３は、記憶されている「自動思考カテゴリ−気持ちカテゴリ」対応テーブルから、ユーザによって入力された自動思考カテゴリと対応づけられている気持ちカテゴリを読み出すことで、自動思考に対応する気持ちカテゴリを得られる。
判定結果出力部４は、矛盾性判定部３による判定結果を出力する。判定結果出力部４は、判定結果が不一致であった場合、どのようなずれであったかを知らせるために、矛盾性判定で用いた自動思考カテゴリから得られた気持ちカテゴリを併せて出力してもよい。
図３は、本実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。図３に示す例では、まず気持ちカテゴリ入力部２が、気持ちカテゴリの入力を受け付ける（ステップＳ１１）。次いで、自動思考カテゴリ入力部１が、自動思考カテゴリの入力を受け付ける（ステップＳ１２）。気持ちカテゴリと、自動思考カテゴリとが入力されると、矛盾性判定部３は、入力された気持ちカテゴリと、自動思考カテゴリとに基づいて、相談者の自動思考と気持ちの間の矛盾性を判定する（ステップＳ１３）。そして、判定結果出力部４が、矛盾性判定部３による判定結果を出力する（ステップＳ１４）。
なお、図３に示す例に限らず、例えば、自動思考カテゴリの入力を先に行ってもよいし、気持ちカテゴリの入力と自動思考カテゴリの入力とを同時に行ってもよい。
以上のように、本実施形態によれば、自動思考と気持ちのずれの有無を判定してその結果を出力するので、カウンセラーや相談者本人に自動思考と気持ちにずれの有無を気づかせることができ、その結果、的確なカウンセリングの支援ができる。
実施形態２．
次に、本発明の第２の実施形態を説明する。図４は、第２の実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の構成例を示すブロック図である。図４に示すメンタルヘルスケア支援装置は、自動思考・気持ち入力部５１と、気持ちカテゴリ推定部５２と、気持ち分類部５３と、矛盾性判定部３と、判定結果出力部４とを備える。なお、図２に示す第１の実施形態の構成と比べると、メンタルヘルスケア支援装置が、自動思考カテゴリ入力部１と気持ちカテゴリ入力部２とに代わって、自動思考・気持ち入力部５１と気持ちカテゴリ推定部５２と気持ち分類部５３とを備える点が異なる。
自動思考・気持ち入力部５１は、心が揺れた出来事が起きた際に相談者に生じた自動思考と、そのときに生じた気持ちとが表現されたテキスト等の情報が入力される情報入力手段である。自動思考・気持ち入力部５１は、例えば、図５に示すようなユーザが自動思考と気持ちとを入力可能なインタフェースを介して、ユーザに自動思考と気持ちとを入力させてもよい。なお、相談者がユーザの場合に「自動思考」と「気持ち」とを直接聞いても、カウンセラーの補助なしで答えるのは難しい。そのため、自動思考・気持ち入力部５１は、『そのとき、どんなことを考えましたか』『そのとき、どのような気分になりましたか』といったように、単純に考えや気分を聞くようにしてもよい。
図５は、本実施形態の入力インタフェースの例を示す説明図である。図５では、自動思考と気持ちとをそれぞれ入力するための入力欄４０１および入力欄４０２を含む画面が示されている。
気持ちカテゴリ推定部５２は、自動思考・気持ち入力部５１によって入力された情報から自動思考を表現したもの（以下、自動思考表現という。）を抽出し、抽出された自動思考表現に基づき、相談者の自動思考に対応する気持ちカテゴリを推定する。
気持ち分類部５３は、自動思考・気持ち入力部５１によって入力された情報から気持ち表現を抽出し、抽出された気持ち表現に基づき、そのときの気持ちを気持ちカテゴリに分類する。
矛盾性判定部３は、気持ちカテゴリ推定部５２によって推定された気持ちカテゴリと、気持ち分類部５３によって分類された気持ちカテゴリとを比較して、相談者の自動思考と気持ちの間の矛盾性の有無を判定する。
なお、上記の例では、気持ちカテゴリ推定部５２が自動思考表現を抽出して、対応する気持ちカテゴリを推定する処理までを行う例を示した。一方、気持ちカテゴリ推定部５２が自動思考表現を抽出して、抽出された自動思考表現についての自動思考カテゴリを推定する処理までを行ってもよい。そして、その後、矛盾性判定部３が第１の実施形態と同様に、推定された自動思考カテゴリに基づいて、対応する気持ちカテゴリの推定を行ってもよい。
気持ちカテゴリ推定部５２は、気持ちカテゴリの推定または自動思考カテゴリの推定に、例えば、文書分類技術を利用してもよい。例えば、気持ちカテゴリ推定部５２は、図６に示すように、自動思考表現に対して、気持ちカテゴリがどの程度関連するかを示す正解セットを準備しておき、自動思考表現に含まれる単語の出現頻度や構文情報と、気持ちカテゴリの値とについて統計モデルを構築してもよい。これにより、気持ちカテゴリ推定部５２は、任意の自動思考に対して、その自動思考がどの気持ちカテゴリに該当するかを推定できる。また、気持ちカテゴリ推定部５２は、正解セットにおいて、気持ちカテゴリと対応づける代わりに、自動思考カテゴリに対応づけることで、任意の自動思考表現から自動思考カテゴリを推定できる。
図６は、自動思考表現と気持ちカテゴリの正解セットの登録例を示す説明図である。図６に示す例では、自動思考の表現例に対して、対応する気持ちカテゴリを各カテゴリの確率値で登録している。図６では、例えば、「私の実生活はもっとうまくやれるはずだ」という表現に対して、対応する気持ちカテゴリが「うつ」カテゴリである確率値＝５、「不安」カテゴリである確率値＝０、「怒り」カテゴリである確率値＝０という確率値セットが記憶されている。また、例えば、「あの人は私のことを理解していない」という表現に対して、対応する気持ちカテゴリが「うつ」カテゴリである確率値＝４、「不安」カテゴリである確率値＝２、「怒り」カテゴリである確率値＝３という確率値セットが記憶されている。また、例えば、対応する気持ちカテゴリが「私には荷が重すぎる」という表現に対して、「うつ」カテゴリである確率値＝０、「不安」カテゴリである確率値＝４、「怒り」カテゴリである確率値＝２という確率値セットが記憶されている。なお、図６における各カテゴリの確率値は５が最大値で、０が最小値である。
また、気持ち分類部５３における気持ちカテゴリの分類には、例えば、図７に示すように、予め記憶しておいた気持ちを表現したもの（以下、気持ち表現という。）から気持ちカテゴリへと変換を行うための対応表を用いてもよい。
図７は、気持ちの表現例と気持ちカテゴリとの対応表の登録例を示す説明図である。図７に示す例では、気持ちの表現例に対して、該当する気持ちカテゴリが登録されている。図７では、例えば、「悲しい」、「寂しい」、「落ち込む」、「つまらない」といった表現に対して、「うつ」カテゴリが登録されている。また、例えば、「不安」、「焦る」、「あわてる」といった表現に対して、「不安」カテゴリが登録されている。また、例えば、「いらいらする」、「むかつく」、「許せない」といった表現に対して、「怒り」カテゴリが登録されている。
また、図５では、自動思考と気持ちの入力を分けた例を示した。他にも、１つのフォームにおいて心が揺れた出来事について自由に入力してもらい、入力された中から気持ちカテゴリ推定部５２が「〜と感じた」、「〜と思った」などのフレーズを自動思考とみなして抽出してもよい。また、気持ち分類部５３が辞書等を用いて「気持ち」と捉えられる表現を、入力された中から抜き出してもよい。
また、気持ちカテゴリ推定部５２は、文書分類技術として、確率モデルなどの分類器（モデル）を用いてもよい。具体的には、気持ちカテゴリ推定部５２は、生成モデルや識別モデルなどの文書分類器を用いることができる。なお、自動思考がどの気持ちカテゴリまたはどの自動思考カテゴリに該当するかを特定できるモデルであれば、分類器に特別の制限はない。利用シーンに応じて使い勝手の良いものを選択すればよい。
生成モデルの例としては、Ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓ（単純ベイズ分類器）が挙げられる。気持ちカテゴリ推定部５２は、Ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓを利用して、例えば、蓄積された｛自動思考表現−気持ちカテゴリ｝のペアから、ある単語がどの気持ちカテゴリで生起しやすいかを確率的に求めてもよい。これにより、未知の自動思考表現に対してもどの気持ちカテゴリに該当しやすいかが確率的に求められる。生成モデルは、学習が高速で、かつ扱うカテゴリの種類が増えたとしても、今まで蓄積しているカテゴリに対して再学習の必要がないという利点を有する。
また、識別モデルの例としては、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）が挙げられる。気持ちカテゴリ推定部５２は、ＳＶＭを利用して、例えば、蓄積された｛自動思考表現−気持ちカテゴリ｝のペアから、自動思考表現の素性の空間において、気持ちカテゴリを識別する超平面を推定してもよい。気持ちカテゴリ推定部５２は、未知の自動思考表現も同空間にマッピングすることでどの気持ちカテゴリに該当するかを推定できる。識別モデルを用いる方法では、カテゴリを分ける境界を見つけるため、カテゴリの種類が増えると再学習が必要となるが、識別モデルは、一般に生成モデルよりも精度が高いことが知られている。
以下、気持ちカテゴリ推定部５２が分類の際に扱う素性についてより詳細に説明する。自動思考カテゴリである各認知カテゴリには、それぞれ考え方の特徴的な傾向がある。例えば、「喪失」カテゴリに分類される認知には、例えば「私には明るい未来が待っていない」という表現のように、「自分がだめだ」、「人が自分をだめという」、「将来がだめだ」といった考え方が多い。また、「危機」カテゴリに分類される認知には、例えば「うつ病患者はきっと職場復帰できない」という表現のように、「身に危険が迫る」、「自分には力がない」、「他の人の支援がない」といった考え方が多い。また、「不当」カテゴリに分類される認知には、例えば「会社が私の自由を奪う」という表現のように、「自分では問題ないと思うが、人が自分をだめだという」といった考え方が多い。気持ちカテゴリ推定部５２は、このような考え方の傾向の差異を学習すればよい。
また、単語の特徴だけでは、十分な精度が確保できない場合が考えられるため、図８に示すような、認知の表現ならではの特徴に注目してもよい。具体的には、時制、主語と動詞の態、文のタイプを素性に加えて学習してもよい。
図８は、自動思考表現の各カテゴリ別の特徴の一例を示す説明図である。図８では、各自動思考カテゴリについて、その表現の特徴として現れる時制、主語と動詞の態、文のタイプを示している。
例えば、「喪失」カテゴリに分類される自動思考表現には、次のような特徴がある。すなわち、過去や現在の時制で語られることが多い。また、自分を主語にして能動態で語られることが多い。また、疑問形式で語られることが多い。
例えば、「危険」カテゴリに分類される自動思考表現には、次のような特徴がある。すなわち、現在や未来の時制で語られることが多い。また、他者を主語にして能動態で語られることが多い。また、推量形式で語られることが多い。
例えば、「不当」カテゴリに分類される自動思考表現には、次のような特徴がある。すなわち、現在や過去の時制で語られることが多い。また、他者を主語にして能動態で語られる、または自分を主語にして受動態で語られることが多い。
次に、モデルの構築方法の一例を述べる。本例では、｛自動思考表現−気持ちカテゴリ｝のペアが与えられているものとする。このとき、併せて時制、主語と動詞の態、文のタイプが与えられてもよい。まず、自動思考表現から特徴語を抽出し、その頻度を算出する。これにより自動思考を単語の頻度ベクトルとして表現できる。
さらに、次のような工夫をすることによって識別精度を高めてもよい。例えば、特徴語を、名詞、形容詞などの特定の品詞の単語に限定してもよい。また、例えば、識別に無意味な「事」、「物」といった単語をストップワードとして登録しておき、特徴語から除外してもよい。また、例えば、連続する特徴語は１つの特徴語とみなしてもよい。
以上のように、与えられたペアに対して、自動思考を単語の頻度ベクトル（以下、特徴語ベクトルという。）として表現する。次いで、その特徴語ベクトルと、あれば時制、主語と動詞の態、文タイプとを入力とし、それらと気持ちカテゴリとの関係を学習する。このとき、時制、主語と動詞の態、文タイプそれぞれの項目をベクトルの要素に持たせればよい。このようにして、統計モデルが構築される。
次に、モデルの利用例について説明する。まず、気持ちカテゴリ推定部５２は、未知の自動思考表現から特徴語を抽出する。この過程は、モデル構築時と同様でよい。また、モデル構築の際の学習時に時制、主語と動詞の態、文のタイプなどが用いられている場合、気持ちカテゴリ推定部５２は、利用時においても未知の自動思考表現から時制、主語と動詞の態、文のタイプなどを判定する。
例えば、日本語において、時制や文のタイプは、形態素解析結果に対する文末表現から特定できる。また、動詞の態は、表現の有無（例えば、日本語では、「れる」、「られる」などの表現の有無）から特定できる。また、一人称を表す単語を予め辞書等に記憶しておき、気持ちカテゴリ推定部５２は、日本語において「が」格や「は」格の前の単語が一人称の単語であるか否かで主語を判定してもよい。なお、日本語の場合、一人称が省略されやすいため、自動思考に「が」格や「は」格が存在しない場合、気持ちカテゴリ推定部５２は、主語を一人称とみなしてもよい。
このようにして得られる特徴ベクトルと、あれば時制、主語と動詞の態、文タイプとを予め構築しておいた確率モデルに入力することで、未知の自動思考表現に対応する気持ちが、気持ちカテゴリのどれに該当するかを確率として推定できる。
なお、本実施形態における矛盾性判定部３は、気持ちカテゴリが確率値として与えられる場合、両者のベクトルの近さで一致か不一致かを判定してもよい。
図９は、本実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。図９に示す例では、まず自動思考・気持ち入力部５１が、心が揺れた出来事に関する相談者の気持ち表現の入力を受け付ける（ステップＳ２１）。次いで、自動思考・気持ち入力部５１は、心が揺れた出来事に関する相談者の自動思考表現の入力を受け付ける（ステップＳ２２）。
相談者の自動思考表現が入力されると、気持ちカテゴリ推定部５２が、入力された自動思考表現を基に相談者の自動思考に対応する気持ちカテゴリを推定する（ステップＳ２３）。
また、相談者の気持ち表現が入力されると、気持ち分類部５３が、入力された気持ち表現を基に相談者の気持ちを気持ちカテゴリに分類する（ステップＳ２４）。
相談者の自動思考から推定された気持ちカテゴリと、相談者の気持ちの分類結果である気持ちカテゴリとが得られると、矛盾性判定部３は、相談者の自動思考と気持ちとの間の矛盾性を判定する（ステップＳ２５）。そして、判定結果出力部４は、矛盾性判定部３による判定結果を出力する（ステップＳ２６）。なお、ステップＳ２５およびステップＳ２６は、図３に示した第１の実施形態のステップＳ１３およびステップＳ１４と同じである。
図１０は、判定結果出力部４による判定結果の出力例を示す説明図である。図１０に示すように、判定結果出力部４は、自動思考の入力結果と、気持ちの入力結果とともに、判定結果の一致／不一致を出力してもよい。
以上のように、本実施形態によれば、入力形式に関わらず自動思考と気持ちの矛盾性を判定してその結果を出力するので、カウンセラーや本人にその矛盾の有無を気づかせることができ、その結果、効果的なカウンセリングを支援できる。
実施形態３．
次に、本発明の第３の実施形態を説明する。図１１は、第３の実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の構成例を示すブロック図である。図１１に示すメンタルヘルスケア支援装置は、図４に示す第２の実施形態の構成に比べて、判定結果出力部４が発話内容決定部６に代わっている点で異なる。
発話内容決定部６は、矛盾性判定部３による判定結果に基づいて、発話内容を決定する。
発話内容決定部６は、例えば矛盾がある場合に、『「○○」という考えで「××」という気持ちが生じるのは無理がありませんか』や『「○○」という考えだと、割と「悲しく」なることが多いと思うのですが、何故「怒り」を感じるのでしょうか』といった、矛盾があることを知らせて自動思考や気持ちを再確認してもよい。また、発話内容決定部６は、深掘するためのメッセージを出力してもよい。
また、発話内容決定部６は、例えば矛盾がない場合には、『「○○」という考えで「××」という気持ちになったと理解しました。よろしいですか』といった確認のメッセージを出力してもよい。
この他にも発話内容の決定にはいくつかのバリエーションが考えられる。まず、自動思考と気持ちとが矛盾する場合について説明する。第１のバリエーションでは、発話内容決定部６は、自動思考と気持ちのどちらかを聞き直すメッセージを出力する。この場合、発話内容決定部６は、自動思考と気持ちのどちらを聞きなおすかを判定する機能を有する。例えば、状況（心が揺れた出来事）が入力されているならば、発話内容決定部６は、その情報から状況に対応する気持ちカテゴリを推定する手段を使って、状況に対応する気持ちカテゴリを推定する。発話内容決定部６は、入力された自動思考に対応する気持ちカテゴリと入力された気持ちの気持ちカテゴリのうち、状況に対応する気持ちカテゴリに一致しない方を聞きなおしてもよい。
なお、発話内容決定部６は、状況に対応する気持ちカテゴリを推定する方法として、気持ちカテゴリ推定部５２と同様の手法を用いればよい。すなわち、発話内容決定部６は、予め用意されている｛状況を表現したもの（以下、状況表現という。）−気持ちカテゴリ｝の正解ペアから統計モデルを構築し、構築された統計モデルを利用して任意の状況表現から気持ちカテゴリを推定してもよい。なお、気持ちカテゴリ推定部５２に、状況に対応する気持ちカテゴリを推定する機能を持たせて、状況に対応する気持ちカテゴリを推定させてもよい。
発話内容決定部６は、例えば、状況に対応する気持ちカテゴリと入力された気持ちの気持ちカテゴリとが一致しない場合には、『この考えで「悲しい」という気持ちになったと考えてよいですか？こう考えたときの気持ちをもう一度聞かせてください』というように、気持ちを聞きなおすメッセージを出力してもよい。
また、発話内容決定部６は、例えば、状況に対応する気持ちカテゴリと入力された自動思考に対応する気持ちカテゴリとが一致しない場合には、『「悲しい」と感じたのは、「××」と考えたからですか？悲しい気持ちになったときに考えたことについてもう一度聞かせてください』というように、自動思考を聞きなおすメッセージを出力してもよい。
第２のバリエーションでは、発話内容決定部６は、自動思考を深める質問メッセージを出力する。例えば、気持ちカテゴリ推定部５２に入力する自動思考表現において自動思考に関する情報が少ない場合など、自動思考がどの気持ちカテゴリに属するかが曖昧になる場合がある。発話内容決定部６は、気持ちカテゴリ推定部５２の推定結果において、確率の最大値と最小値との差異が所定値以下である場合などには、より具体的な自動思考を聞くようにしてもよい。発話内容決定部６は、例えば、『悲しくなったときに考えていたことをもう少し詳しく書いてもらえますか？』といったメッセージを出力してもよい。
本実施形態において、自動思考・気持ち入力部５１も対話形式で相談者の自動思考と気持ちとを順次聞き出すようにしてもよい。
例えば、自動思考・気持ち入力部５１は、対話ステップ１として『どのようなことが起こりましたか？』といった「状況」を聞き出すメッセージを出力し、その応答として入力されたテキストを状況表現として受け付けてもよい。次いで、自動思考・気持ち入力部５１は、対話ステップ２で『そのとき、どのような気持ちがしましたか？』といった「気分」を聞き出すメッセージを出力し、その応答として入力されたテキストを気持ち表現として受け付けてもよい。次いで、自動思考・気持ち入力部５１は、対話ステップ３で『どのような考えが頭に浮かびましたか？』といった「自動思考」を聞き出すメッセージを出力し、その応答として入力されたテキストを自動思考表現として受け付けてもよい。
図１２は、本実施形態のメンタルヘルスケア支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。図１２に示す例では、ステップＳ３１〜Ｓ３５までの動作は、図９に示した第２の実施形態のステップＳ２１〜Ｓ２５までの動作と同じである。
本実施形態では、矛盾性判定部３による判定結果を得ると、発話内容決定部６が、判定結果に応じたメッセージを出力する（ステップＳ３６〜Ｓ３８）。本例では、発話内容決定部６は、判定結果を確認し（ステップＳ３６）、矛盾性なしの場合すなわち自動思考に対応する気持ちカテゴリと入力された気持ちの気持ちカテゴリとが一致している場合には、予め定めておいた矛盾性なし用のメッセージを出力する（ステップＳ３７）。一方、矛盾性ありの場合すなわち自動思考に対応する気持ちカテゴリと入力された気持ちの気持ちカテゴリとが一致していない場合には、発話内容決定部６は、予め定めておいた矛盾性あり用のメッセージを出力する（ステップＳ３８）。なお、発話内容決定部６は、矛盾性の有無に基づく発話内容を決定するだけでなく、カウンセリング全体の発話内容を決定する手段であってもよい。
以上のように、本実施形態によれば、カウンセラーを介さずに第２の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、自動思考や気持ちの再確認や深掘を自動で行えるので、人手工数を削減しても効果的なカウンセリングを行うことができる。
以下、本発明の適用例についていくつか説明する。本発明は、例えば、認知再構成法に従い、対話形式で自動でカウンセリングを行うシステムにおいて、カウンセリングの効果向上を図るために、自動思考と気持ちのずれの有無を確認する手段として設けられてもよい。
例えば、認知行動療法では、状況、気分、自動思考、根拠、反証を順次設問していき、最後に適応的思考を提示したり、今の気分を確認するといった一連のステップが一般的な流れである。そこで、本発明を、認知行動療法に沿った設問シーケンスを行う過程において、気持ちと、考えとが入力された時点で、その気持ちと考えに矛盾性がないか否かを判定するために用いることができる。
図１３は、セルフカウンセリングを行うシステムに本発明を適用した場合の動作例を示すフローチャートである。図１３に示すように、認知行動療法に従って、状況、気分、自動思考、根拠、反証を順次聞き出す過程において、まず、状況と気持ちと自動思考とを順次聞き出す処理が行われる（ステップＳ１０１〜Ｓ１０３）。その後、そのままステップＳ１０６に進まずに、本発明による矛盾性判定処理を行い（ステップＳ１０４）、その結果に応じて以降の質問シーケンスを変更してもよい（ステップＳ１０５）。
また、図１４〜図１７は、本発明によるサービス内容の一例を示す画面のイメージ図である。
図１４は、相談者向け自動カウンセリングシステムやセルフケアシステムに本発明を適用した場合の画面イメージ図である。図１４には、仮想カウンセラーのメッセージ表示欄５０１と、ユーザのメッセージ入力欄５０２とを含む画面が示されている。例えば、本例のような画面を用意して、メッセージ表示欄５０１にシナリオ通り順次メッセージを表示してユーザに考えと気分をメッセージ入力欄５０２に順次入力させる。その後、その情報に基づいて本発明による矛盾性判定処理を行い、判定結果に応じてその後にメッセージ表示欄５０１に表示させるメッセージを変更していく。これにより、カウンセリングの自動化を支援できる。
また、図１５は、相談者向け自動カウンセリングシステムやセルフケアシステムに本発明を適用した場合の画面イメージ図である。図１５には、出来事と気分と考えに関するユーザのメッセージ入力欄５１１、メッセージ入力欄５１２およびメッセージ入力欄５１３と、カウンセラーエージェントによるメッセージ表示欄５１４とを含む画面が示されている。例えば、本例のような画面を用意して、ユーザに考えと気分をメッセージ入力欄５１１、メッセージ入力欄５１２およびメッセージ入力欄５１３に入力させる。その後、その情報に基づいて本発明による矛盾性判定処理を行い、矛盾があれば、メッセージ表示欄５１４にその旨を出力して、ユーザに再入力を促すといった入力支援を行う。これにより、カウンセリングの自動化を支援できる。
また、図１６は、カウンセラーによる診断の際のカウンセラー支援システムに本発明を適用した場合の画面イメージ図である。図１６には、相談者用画面と、カウンセラー用画面とが別に用意される例が示されている。相談者用画面には、相談者とカウンセラーとによる対話形式のメッセージ入出力欄５２１〜５２３が含まれている。カウンセラー用画面には、相談者用画面に含まれているメッセージ入出力欄５２１〜５２３を表示する領域５２４とは別に、矛盾性の判定結果もしくは矛盾があればその旨を表示するメッセージ表示欄５２５が含まれている。例えば、本例のような画面を用意して、ユーザとカウンセラーとが順次メッセージ入出力欄５２１〜５２３に質問メッセージや応答メッセージを入力する。入力していく過程で、自動思考と気持ちの入力検知処理と矛盾性判定処理とを行い、その判定結果または矛盾があればその旨をカウンセラー用画面のメッセージ表示欄５２５に表示してカウンセラーによるカウンセリングを支援する。これにより、カウンセリングにおいてカウンセラーに相談者の考えと気持ちのずれを気づかせることができ、カウンセリングの効果を向上させられる。なお、本システムは、ネットワークを介して相談者とカウンセラーがカウンセリングを行う遠隔カウンセリングシステムであってもよい。
また、図１７は、カウンセラーの育成システムに本発明を適用した場合の画面イメージ図である。図１７には、ある相談者に起きた出来事とそのときの気分と考えとを表示するメッセージ表示欄５３１〜５３３と、その相談者の考えと気持ちに矛盾があるかないかを入力する選択ボタン５３４とを含む画面が示されている。例えば、本例のような画面を用意して、カウンセラーに表示されている事案において相談者の考えと気持ちに矛盾があるかないかを問う。この問いに対し、選択ボタン５３４を介して選択結果を入力させるとともに、その事案について本発明による矛盾性判定処理を行う。矛盾性判定処理の結果を正答として、入力された選択結果の正誤を判定し、出力してもよい。このようにしてカウンセリングの練習を行うことで、カウンセリング技術の向上が図れる。
また、上記の各実施形態では、１つの装置で情報の入力処理から矛盾性判定処理、判定結果の出力処理までを行っていたが、これらの機能を複数の装置で分担することも可能である。以下では、本発明のシステム構成の例をいくつか示す。
図１８は、本発明のメンタルヘルスケア支援システムの構成例を示すブロック図である。図１８に示すメンタルヘルスケア支援システムは、Ｗｅｂシステムを利用してメンタルヘルスケアの支援を行うシステムであって、クライアント端末７０１と、コントロールサーバ７０２と、矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３とを備える。
クライアント端末７０１は、相談者やカウンセラーが使用する端末で一般的なＷｅｂシステムを利用できるものであればよい。クライアント端末７０１は、例えば、マウスやキーボードなどの入力装置と、ディスプレイなどの出力装置とを備えたパーソナルコンピュータであってもよい。
コントロールサーバ７０２は、クライアント端末７０１との間で各種データの送受信を行うＷｅｂサーバである。コントロールサーバ７０２は、ユーザ認証や、ユーザ処理の判定（ユーザから入力されたデータの形式などをチェックするなど）、次画面の生成などを行う。また、コントロールサーバ７０２は、後述する矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３とデータのやりとりが可能なように接続されている。コントロールサーバ７０２は、矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３にユーザから入力された情報（具体的には、考えや気持ちを表現したテキスト等）を渡して、矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３から次に出力すべきメッセージの情報（矛盾性の判定結果や次の質問メッセージなど）を受け取る。
矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３は、本発明による矛盾性判定処理等を実際に行うサーバである。また、矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３は、矛盾性の判定結果に応じて発話内容を決定する処理を行う。
図１８に示す構成の場合、矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３が、上記各実施形態で示したメンタルヘルスケア支援装置の各処理部を備えていればよい。なお、矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３がネットワークを介してクライアント端末７０１やコントロールサーバ７０２と接続される構成の場合、自動思考カテゴリ入力部１や気持ちカテゴリ入力部２、自動思考・気持ち入力部５１は、ネットワークを介して所望の情報をクライアント端末７０１やコントロールサーバ７０２から受信すればよい。
また、コントロールサーバ７０２と矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３とが同一装置であってもかまわない。その場合に、コントロールサーバ７０２は、上記各実施形態で示したメンタルヘルスケア支援装置の各処理部の機能を実装したプログラムの実行ファイルを呼び出してもよいし、直接プログラムが組み込まれていてもよい。また、矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３が別々のサービスとして動作してもよい。このとき、コントロールサーバ７０２が、クライアント端末７０１から受信した考えと気持ちとを矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３に入力して、矛盾の有無や次に表示するメッセージを受け取り、それをクライアント端末７０１に出力してもよい。この場合、矛盾性判定・発話内容決定サーバ７０３の各機能が、ＷｅｂＡＰＩとして提供されてもよい。
次に、本発明の概要を説明する。図１９および図２０は、本発明の概要を示すブロック図である。図１９に示すように、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、矛盾性判定手段１０１を備えている。
矛盾性判定手段１０１（例えば、矛盾性判定部３）は、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する。
このような構成により、相談者が自動思考と気持ちとを正しく言葉にできない場合や、相談者の自動思考と気持ちとの間にずれが生じていた場合にも、カウンセラーや相談者本人に自動思考と気持ちのずれの有無を判定するので、その判定結果を利用して的確なカウンセリングの支援ができる。
矛盾性判定手段１０１は、自動思考表現または自動思考カテゴリから推定される自動思考に対応する気持ちカテゴリと、相談者の気持ちを分類した気持ちカテゴリとが一致するか否かを判定することによって、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定してもよい。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、例えば、図２０に示すように、相談者の自動思考を表現した自動思考表現から、自動思考に対応する気持ちカテゴリを推定する気持ちカテゴリ推定手段１０２（例えば、気持ちカテゴリ推定部５２）をさらに備えていてもよい。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、例えば、図２０に示すように、自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現から、気持ちを所定のカテゴリに分類する気持ち分類手段１０３（例えば、気持ち分類部５３）をさらに備えていてもよい。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、例えば、図２０に示すように、矛盾性判定手段１０１による判定結果を出力する判定結果出力手段１０４（例えば、判定結果出力部４）をさらに備えていてもよい。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、例えば、図２０に示すように、矛盾性判定手段１０１による判定結果に基づき、次の発話内容を決定する発話内容決定手段１０５（例えば、発話内容決定部６）をさらに備えていてもよい。
また、発話内容決定手段１０５は、矛盾性判定手段１０１による判定結果が矛盾性ありの場合に、自動思考または気持ちを再確認する、または自動思考または気持ちを深掘するための質問メッセージを出力してもよい。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、例えば、図２０に示すように、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとが入力される情報入力手段２０１（例えば、自動思考カテゴリ入力部１や気持ちカテゴリ入力部２や自動思考・気持ち入力部５１）をさらに備えていてもよい。
また、情報入力手段２０１は、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリが入力される自動思考情報入力手段１０６と、自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとが入力される気持ち情報入力手段１０７とを含んでいてもよい。
また、矛盾性判定手段１０１は、気持ちカテゴリ推定手段１０２と、気持ち分類手段１０３とを含む矛盾性判定処理手段２０２の一処理手段として実装されてもよい。そのような場合、矛盾性判定処理手段２０２の各処理手段が協働することにより、各処理手段は、入力された自動思考表現または自動思考カテゴリと、気持ち表現または気持ちカテゴリとから、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する。なお、入力される情報によっては、気持ちカテゴリ推定手段１０２と気持ち分類手段１０３とは省略可能である。
また、情報出力手段２０３としての判定結果出力手段１０４および発話内容決定手段１０５は、いずれか１つのみ実装されていてもよいし、両方備えられていてもよい。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとを入力すると、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を出力する構成であってもよい。
また、本発明によるメンタルヘルスケア支援装置は、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとを入力すると、自動思考または気持ちを再確認する、または自動思考または気持ちを深掘するための質問メッセージを出力する構成であってもよい。
以上、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２０１２年９月２４日に出願された日本特許出願２０１２−２０９５２３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
本発明は、相談者向けのメンタルヘルスケア支援システムに限らず、カウンセラー向けのメンタルヘルスケア支援システムにも好適に適用可能である。
１ 自動思考カテゴリ入力部
２ 気持ちカテゴリ入力部
３ 矛盾性判定部
４ 判定結果出力部
５１ 自動思考・気持ち入力部
５２ 気持ちカテゴリ推定部
５３ 気持ち分類部
６ 発話内容決定部
７０１ クライアント端末
７０２ コントロールサーバ
７０３ 矛盾性判定・発話内容決定サーバ
１０１ 矛盾性判定手段
１０２ 気持ちカテゴリ推定手段
１０３ 気持ち分類手段
１０４ 判定結果出力手段
１０５ 発話内容決定手段
１０６ 自動思考情報入力手段
１０７ 気持ち情報入力手段
２０１ 情報入力手段
２０２ 矛盾性判定処理手段
２０３ 情報出力手段

Claims (13)

  1. 相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、前記自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する矛盾性判定手段を備えた
    ことを特徴とするメンタルヘルスケア支援装置。
  2. 矛盾性判定手段は、自動思考表現または自動思考カテゴリから推定される自動思考に対応する気持ちカテゴリと、相談者の気持ちを分類した気持ちカテゴリとが一致するか否かを判定することによって、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する
    請求項１に記載のメンタルヘルスケア支援装置。
  3. 相談者の自動思考を表現した自動思考表現から、前記自動思考に対応する気持ちカテゴリを推定する気持ちカテゴリ推定手段を備えた
    請求項１または請求項２に記載のメンタルヘルスケア支援装置。
  4. 自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現から、前記気持ちを所定のカテゴリに分類する気持ち分類手段を備えた
    請求項１から請求項３のうちのいずれか１項に記載のメンタルヘルスケア支援装置。
  5. 矛盾性判定手段による判定結果を出力する判定結果出力手段を備えた
    請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のメンタルヘルスケア支援装置。
  6. 矛盾性判定手段による判定結果に基づき、次の発話内容を決定する発話内容決定手段を備えた
    請求項１から請求項４のうちのいずれか１項に記載のメンタルヘルスケア支援装置。
  7. 発話内容決定手段は、矛盾性判定手段による判定結果が矛盾性ありの場合に、自動思考または気持ちを再確認する、または自動思考または気持ちを深掘するための質問メッセージを出力する
    請求項６に記載のメンタルヘルスケア支援装置。
  8. 相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、前記自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとが入力される情報入力手段を備えた
    請求項１から請求項７のうちのいずれか１項に記載のメンタルヘルスケア支援装置。
  9. 相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、前記自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとを入力すると、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を出力する
    ことを特徴とするメンタルヘルスケア支援装置。
  10. 相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、前記自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとを入力すると、自動思考または気持ちを再確認する、または自動思考または気持ちを深掘するための質問メッセージを出力する
    ことを特徴とするメンタルヘルスケア支援装置。
  11. 相談者またはカウンセラーが操作するクライアント端末とネットワークを介して接続されるサーバ装置を備え、
    前記サーバ装置は、
    前記クライアント端末からネットワークを介して、相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、前記自動思考を生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとを受信すると、受信した前記自動思考表現または前記自動思考カテゴリと、前記気持ち表現または前記気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する矛盾性判定手段を備えた
    ことを特徴とするメンタルヘルスケア支援システム。
  12. 相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、前記自動思考が生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとが入力されると、入力された前記自動思考表現または前記自動思考カテゴリと、前記気持ち表現または前記気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する
    ことを特徴とするメンタルヘルスケア支援方法。
  13. コンピュータに、
    相談者の自動思考を表現した自動思考表現または相談者の自動思考を所定のカテゴリに分類した自動思考カテゴリと、前記自動思考が生じた際の相談者の気持ちを表現した気持ち表現または相談者の気持ちを所定のカテゴリに分類した気持ちカテゴリとが入力されると、入力された前記自動思考表現または前記自動思考カテゴリと、前記気持ち表現または前記気持ちカテゴリとに基づいて、自動思考と気持ちとの間の矛盾性の有無を判定する処理
    を実行させるためのメンタルヘルスケア支援用プログラム。
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