| 研究課題/領域番号 |
19K22740
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
川上 憲人 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (90177650)
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| 研究分担者 |
西 大輔 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (40450605)
渡辺 和広 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (60822682)
今村 幸太郎 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (80722793)
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| 研究期間 (年度) |
2019-06-28 – 2021-03-31
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| キーワード | 人工知能 / 産業保健 / 面接 / 音声 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、人工知能(AI)技術を応用して、産業保健における労働者（ケース）と産業保健専門職との１対１の面談の音声記録から、(1)問題指向型（POMR）の面談記録録を自動生成し、(2)ケースの病態、経過や予後を予測し、さらに(3)面談データから産業保健専門職の面接の質を評価しフィードバックする技術を開発することで、わが国の産業精神保健の質の向上をはかることである。研究は5つのステップで行われる：１ 録音データからの文章生成技術の開発。２ 生成された文章から問題指向型の面談記録を自動作成する技術の開発。３ 面談記録からのケースの予後予測技術の開発。４ 面談データから産業保健専門職の面談の質の評価技術の開発。５ 大規模な試用と妥当性・有用性の検証。
2019年度は１ 録音データからの文章生成技術の開発、２ 生成された文章から問題指向型の面談記録を自動作成する技術の開発、３ 面談記録からのケースの予後予測技術の開発を行った。まず、録音データからの文章生成技術の開発を進めた。音声収集デバイスを東京大学発のベンチャーであるフェアリーデバイセズ(株)から選定し、購入した。このデバイスを基に、音声記録からの文章生成アプリケーションプログラミングインタフェース(API)、生成された文章の確認編集機能を統合したシステムのプロトタイプを試行を重ねて開発した。条件を変えた模擬面談を実施し、音声記録の文書生成を行い開発されたシステムの精度を確認した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
模擬面談からの音声記録の文書生成において、必ずしも実用に耐える水準での精度が達成できていない。さらに文章生成アプリケーションのプログラミングを改善し、文書生成の精度を向上させる必要がある。
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| 今後の研究の推進方策 |
2020年度にさらに文章生成アプリケーションのプログラミングを改善し、文書生成の精度向上をはかると同時に、他のアプリの利用により精度向上が可能かの試行も行うことで、本来の目的を達成する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
録音データからの文章生成技術の精度に課題があり、大規模な面接データの処理実験を実施するまでに至らなかった。また。生成された文章から問題指向型の面談記録を自動作成する技術の開発のための本格的データ収集を行うことができなかった。このため、謝金、人件費の支出が計画より過小となった。
次年度使用額は、技術の開発のための本格的データ収集のための謝金、人件費、その他（調査委託費）等に使用する計画である。
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