| 研究課題/領域番号 |
22K17536
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分58080:高齢者看護学および地域看護学関連
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| 研究機関 | 東北福祉大学 |
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研究代表者 |
高木 源 東北福祉大学, 総合福祉学部, 講師 (20880545)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2022年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 解決志向 / セルフケア / 自然言語処理 / 情報処理 / フィードバック / 目標 / 生成AI / 解決志向アプローチ / 機械学習 / 深層学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、目標の具体性と実現可能性を機械的に判定し、判定結果に基づいて具体性や実現可能性を高める応答を提示するような、解決志向アプローチに基づく双方向型のSCSTを開発し、就労者の精神的健康に対する保持・増進の効果を確認する。
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| 研究実績の概要 |
2023年度では、大きく三つの成果が得られた。第一に、目標の具体性および現実性を機械的に判定する分類器を組み込むことで、問題の解決度が高まることを確認した研究が、国際誌に掲載された。第二に、解決志向短期療法に関する基礎研究やセルフケアツールの研究についてまとめた内容が書籍として出版された。第三に、解決志向アプローチに基づくセルフケア支援ツールを実現するために、生成AIによって目標の具体性・現実性を高めるようなフィードバックを行うWebツールを開発した。このツールは、オンライン上で回答することが可能であり、自身が設定した目標について、具体的・現実的である確率が機械的に算出されると同時に、生成AIによって具体性・現実性を高めるような助言を提示することができる。このツールについて効果を検討し、生成AIによる助言が提示された場合には、問題の解決度が高まることが示された。今後は、この研究をまとめた論文を執筆し、国際誌に投稿する予定である。その他、生成AIを用いて、労いの言葉を提示するツールを開発し、その効果を検証する準備を整えた。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初の予定では、2024年度において、目標の具体性・現実性を高めるようなフィードバックを提示するツールを開発し、その効果を検証する予定であったが、生成AIの発展によって、2023年度中に、ツールを開発し、その効果を検証することができたため、当初の計画以上に進展していると考えられる。
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| 今後の研究の推進方策 |
すでに、2024年度に開発を予定していたツールを開発することができたが、プロンプトを調整することでツール内でのフィードバックの質を高められる可能性がある。したがって、今後は、フィードバックの質を高め、その結果として、効果が高まることを確認する必要がある。また、生成AIは、目標に焦点を当てたフィードバックのみならず、労いの言葉を提示するなどの異なる観点からの活用も期待される。すでに、生成AIによる労いの言葉を提示するツールを開発したため、その効果を検討する必要がある。
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