| 研究課題/領域番号 |
19K12237
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
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| 研究機関 | 大阪総合保育大学 (2021-2022)
滋賀県立大学 (2019-2020) |
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研究代表者 |
大脇 万起子 大阪総合保育大学, 児童保育学部, 教授 (00280008)
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| 研究分担者 |
中村 由美子 学校法人文京学院 文京学院大学, 保健医療技術学部, 教授 (60198249)
竹村 匡正 兵庫県立大学, 応用情報科学研究科, 教授 (40362496)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 機械学習 / 産後うつ病予防 / 母親 / 類似事例提示 / 支援方法の開発 |
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| 研究成果の概要 |
本研究では、24時間対応可能な産後うつ病予防システムの構築を目指した。育児支援の専門家による各相談の深刻度を判定した上で、様々な検討を行い、大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）であるBERTを用いた深刻度判別が高性能を示した。
最終年度では、GPT(Generative Pretrained Transformer)-2をベースにしたファインチューニングによって、積極的傾聴に重点をおいた実装の可能性を検討した。この検討の最終段階で、ChatGPT(GPT3.5)が公表された。次の研究では、ChatGPT(GPT-4)の機能を取り込んだ新しいシステム開発を目指す。
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| 自由記述の分野 |
生涯発達看護学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は、人間力を必要とする人格レベルの作業である育児支援を、看護学と応用情報科学の研究者が協働して、看護技術や看護実践知を計算機上にモデリングし、そのモデルに基づいて類似事例とその対応策を提供して支援を行ったところにあった。そして、社会的意義は、実存する育児における悩みの事例を多く収集した上で、個別ニーズに応じて、対応に成功した類似事例を提供するというピアサポート的な支援を、機械学習を用いたシステムによって行おうとするところにあった。人工知能を搭載したシステムを用いた支援実践であることから、課題になりつつも、殆ど未着手である機械学習の倫理的課題に挑戦する点でも社会的意義もあった。
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