2023 Fiscal Year Annual Research Report
メンタルケアにおけるキーワードに基づいた相談内容のタイプ分類および個別相談の支援
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21K02775
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
村井 礼 山口大学, 国際総合科学部, 准教授 (30279111)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤本 憲市 香川大学, 創造工学部, 教授 (20300626)
細川 康輝 四国大学, 経営情報学部, 准教授 (20341266)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | パターン分類 / メンタルケア / ニューラルネット / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究代表者はこれまでの研究において、知的財産教育の導入時における多肢選択式オンラインテストの結果から学修者の理解度を分類することにより、暗記支援および自然言語ベースの論述支援の自動化が可能であることを示した。対象者を分類するキーワード群が分かれば、他の研究領域にも応用が可能な汎用性の高い手法であると言える。一方、近年では、さまざまな心の病が問題となっており、教育現場においても心身の不調、不安・悩みなどメンタルヘルスに関する相談のニーズが高まっている。相談者から寄せられる相談内容には、症状に関するものの他に、人間関係や感情などの言葉が表れやすいので、相談内容を特定するキーワード群も存在する。
令和3年度及び令和4年度は、相談者の悩みに応じた指導ノウハウのルール化と相談支援の３段階のフェーズについて、（１）相談内容に出現するキーワード群に基づいた悩みタイプ判別機構、（２）悩みタイプ別指導ノウハウのルール化および指導案の決定支援（ルールベース推論）機構、（３）悩みタイプと指導ルールに基づく支援機構の開発に取り組んだ。心の問題を持つ人から集めた質問用紙やインタビュー結果をもとに、場所、感情、対象、症状などに特徴的なキーワードを抽出し、タイプ分けを行った。
さらに、令和4年度より、人間の複雑な感情の変化を分析する基礎研究として、ラットに複数の経験をさせた前後の脳波のパターン分類に取り組むと共に、ニューラルネットワークを用いたパターン分類の精度向上を行った。ラットに与えた経験は、いずれも生物の本能を刺激するものである。脳波は複雑な信号であり、自然言語と多くの類似点のあることが知られており、この試行を通じて、本研究への貢献が期待できる。令和５年度は、国際学術雑誌での論文発表１件（査読付）、国際学術会議での口頭発表２件（査読付）、国内学術会議での口頭発表２件にて、研究成果の一部を発表した。
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