JP7448125B2 - Information processing method, computer program, trained model, and information processing device - Google Patents

Description

本発明は、ＩＣＴ（Information and Communication Technology）を活用した認知行動療法を実現するための情報処理方法、コンピュータプログラム及び情報処理装置に関する。 The present invention relates to an information processing method, a computer program, and an information processing device for implementing cognitive behavioral therapy using ICT (Information and Communication Technology).

うつ病等の精神疾患及びその予防に対して認知行動療法（Cognitive Behavioral Therapy: CBT）と呼ばれる精神療法が有効であることが知られている。現実の受け取り方、ものの見方等の認知のあり方や行動は、人の感情や気持ちに影響を与えている。認知行動療法は、認知の偏りや行動の癖を修正することよって、精神疾患を治療するものである。人の気持ちを直接変えることは難しいが、認知と行動を意識的に変化させることによって、ネガティブな感情を間接的に整えていくことによって、人の精神状態を改善させることができる。認知行動療法は、精神疾患を有する患者のみならず、精神疾患を有しない人においてもメンタルストレスを改善する効果があることが知られている。しかし、認知行動療法を一般に広く提供する方法がなく、普及しなかった。 It is known that a psychotherapy called Cognitive Behavioral Therapy (CBT) is effective for treating mental illnesses such as depression and their prevention. The way we perceive reality, the way we perceive things, and our actions have an impact on our emotions and feelings. Cognitive behavioral therapy treats mental illnesses by correcting cognitive biases and behavioral habits. Although it is difficult to directly change a person's feelings, it is possible to improve a person's mental state by indirectly controlling negative emotions by consciously changing their cognition and behavior. Cognitive behavioral therapy is known to be effective in improving mental stress not only in patients with mental illness but also in people without mental illness. However, there was no way to widely provide cognitive behavioral therapy to the general public, and it did not become popular.

この問題を解決するものとして、ＩＣＴ基盤を活用し、スマートフォンアプリを用いた認知行動療法が提案されている。このスマートフォンアプリは、認知行動療法を会話形式で段階的に説明するセッションを提供する。利用者は、治療者のキャラクターと、利用者自身のアバターの間で会話的にストーリー展開するセッションを読むことによって、認知行動療法の基礎知識を負担なく学習することができる。また、利用者は、認知行動療法で用いられるこころの仕組み図の作成、行動活性化及び認知再構成の実践、ストレスチェックをスマートフォンアプリ上で、いつでもどこでも行うことができる。
このようなスマートフォンアプリを用いた認知行動療法においても、ランダム化試験でその安全性と有効性が認められている。スマートフォンアプリを用いることにより、利用者は気軽に認知行動療法に取り組むことができる。 As a solution to this problem, cognitive behavioral therapy has been proposed that utilizes ICT infrastructure and uses a smartphone app. This smartphone app provides conversational, step-by-step sessions explaining cognitive behavioral therapy. Users can easily learn the basic knowledge of cognitive behavioral therapy by reading sessions in which the story unfolds conversationally between the therapist's character and the user's own avatar. Users can also use the smartphone app to create mental diagrams used in cognitive behavioral therapy, practice behavioral activation and cognitive restructuring, and check stress anytime and anywhere.
Cognitive behavioral therapy using smartphone apps has also been shown to be safe and effective in randomized trials. By using a smartphone app, users can easily engage in cognitive behavioral therapy.

今井 必生、古川 壽亮、堀越 勝、川西 直、長谷川 晃朗、武内 良男、大橋 正良、スマートフォンによる認知行動療法アプリの効果、２０１４年電子情報通信学会Yoshio Imai, Toshiaki Furukawa, Masaru Horikoshi, Nao Kawanishi, Teruaki Hasegawa, Yoshio Takeuchi, Masayoshi Ohashi, Effects of cognitive behavioral therapy apps using smartphones, 2014 Institute of Electronics, Information and Communication Engineers

しかしながら、従来のスマートフォンアプリにおいては、認知行動療法の進め方はおおよそ固定的なものであり、必ずしも個々の利用者に最適な方法で認知行動療法が実施されるものではなかった。 However, in conventional smartphone apps, the method of proceeding with cognitive behavioral therapy is generally fixed, and cognitive behavioral therapy is not necessarily implemented in the optimal method for each individual user.

本開示の目的は、利用者の属性及び精神状態に応じた進め方で認知行動療法を実施することができる情報処理方法、コンピュータプログラム、学習済みモデル及び情報処理装置を提供することにある。 An object of the present disclosure is to provide an information processing method, a computer program, a learned model, and an information processing device that can perform cognitive behavioral therapy in a manner that is appropriate for the user's attributes and mental state.

本発明に係る情報処理方法は、利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報を提供する情報処理方法であって、利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得し、利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルに、取得した前記属性及び精神状態に係る情報を入力して情報の提供方法を算出し、前記学習済みモデルによって算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する。 The information processing method according to the present invention is an information processing method that provides information for improving the mental state of a user through cognitive behavioral therapy performed via a communication network, and is Information is acquired, and a trained model is machine-trained to calculate a method of providing information to improve the user's mental state according to the user's attributes and mental state, based on the acquired attributes and mental state. Input the relevant information, calculate the information provision method, and provide the user with information to improve the user's mental state via the communication network based on the provision method calculated by the learned model. do.

本発明に係るコンピュータプログラムは、利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報をコンピュータに提供させるためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータに、利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得し、利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルに、取得した前記属性及び精神状態に係る情報を入力して情報の提供方法を算出し、前記学習済みモデルによって算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する処理を実行させる。 A computer program according to the present invention is a computer program for causing a computer to provide information for improving a user's mental state through cognitive behavioral therapy performed via a communication network, Information related to the user's attributes and mental state is acquired, and a trained model is machine-trained to calculate a method of providing information to improve the user's mental state according to the user's attributes and mental state. A method of providing information is calculated by inputting the information related to the attributes and mental state, and information for improving the user's mental state is transmitted to the communication network based on the method of providing information calculated by the learned model. Execute the process provided to the user via the

本発明に係る学習済みモデルは、認知行動療法により利用者の精神状態を改善させるための情報を特定の提供方法で提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力するように、コンピュータを機能させる学習済みモデルであって、前記利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力される入力層と、該入力層に入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層と、前記利用者の属性及び精神状態に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供した場合に、該利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層とを有し、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、該情報に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供したときの該利用者の精神状態の改善結果とに基づいて、前記入力層に入力された前記属性及び精神状態に応じて前記出力層から出力される期待値が前記改善結果に対応するように、前記重み係数を学習させてなるニューラルネットワークを備え、前記コンピュータに、前記入力層に入力された前記利用者の属性及び精神状態に係る情報及び前記重み係数に基づく演算を行い、前記利用者の精神状態を改善させる期待値を出力させる。 The trained model according to the present invention outputs an expected value for improving the user's mental state when information for improving the user's mental state through cognitive behavioral therapy is provided using a specific provision method. The model is a trained model that makes the computer function, and is based on an input layer into which information related to the user's attributes and mental state is input, and a trained weighting coefficient for the information input to the input layer. The mental state of the user improves when information for improving the user's mental state is provided based on the intermediate layer that performs calculations and the provision method according to the user's attributes and mental state. and an output layer that outputs the expected value of the user, based on information related to attributes and mental states of multiple users and a provision method according to the information, to improve the mental state of the user. Based on the improvement result of the user's mental state at the time of providing the information, the expected value output from the output layer according to the attribute input to the input layer and the mental state corresponds to the improvement result. The computer is provided with a neural network configured to learn the weighting coefficients, and causes the computer to perform calculations based on the information related to the user's attributes and mental state inputted to the input layer and the weighting coefficients, To output an expected value that improves the user's mental state.

本発明に係る情報処理装置は、利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報を提供する情報処理装置であって、利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得する取得部と、利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルと、前記取得部が取得した前記属性及び精神状態に係る情報を前記学習済みモデルに入力して情報の提供方法を算出する処理部と、算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する提供部とを備える。 An information processing device according to the present invention is an information processing device that provides information for improving a user's mental state through cognitive behavioral therapy performed via a communication network, and is an information processing device that provides information for improving a user's mental state through cognitive behavioral therapy performed via a communication network. an acquisition unit that acquires information; a trained model that is subjected to machine learning so as to calculate a method of providing information to improve the user's mental state according to the attributes and mental state of the user; a processing unit that calculates an information provision method by inputting the information related to the attributes and mental state of the user into the learned model; , and a providing unit that provides the information to the user via the communication network.

本開示によれば、利用者の属性及び精神状態に応じた進め方で認知行動療法を実施することができる。 According to the present disclosure, cognitive behavioral therapy can be performed in a manner that is appropriate for the user's attributes and mental state.

情報処理システムの構成例を示す模式図である。1 is a schematic diagram showing a configuration example of an information processing system. 情報処理装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration example of an information processing device. 利用者ＤＢのレコードレイアウトの一例を示す概念図である。It is a conceptual diagram showing an example of a record layout of a user DB. 利用者端末の構成例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of a user terminal. セッション選択画面及びセッション提供画面の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of a session selection screen and a session provision screen. こころの仕組み図リスト画面、こころの仕組み図画面の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram showing an example of a mental mechanism diagram list screen and a mental mechanism diagram screen. 行動活性化に係る活動目標設定画面の一例を示す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram showing an example of an activity goal setting screen related to behavioral activation. 活動目標リストの一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of an activity goal list. 活動結果の入力画面の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the input screen of an activity result. ストレスチェック画面の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of a stress check screen. 情報処理装置の機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of an information processing device. 第１学習済みモデルのニューラルネットワークを示す模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram showing a neural network of a first trained model. 第２学習済みモデルのニューラルネットワークを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the neural network of a 2nd trained model. 第３学習済みモデルのニューラルネットワークを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the neural network of a 3rd trained model. 第４学習済みモデルのニューラルネットワークを示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the neural network of a 4th learned model.

以下、本発明をその実施形態を示す図面に基づいて詳述する。
図１は、情報処理システムの構成例を示す模式図である。本実施形態に係る情報処理システムは、情報処理装置１、利用者端末２及び管理者端末３を備え、各端末はインターネット等の通信網Ｎを介して情報処理装置１に接続されている。情報処理システムは、ＩＣＴ基盤を活用した認知行動療法により、利用者の精神状態（利用者のストレス状態を含む）を改善させるものである。利用者には、精神疾患を有する患者のみならず、精神疾患を有しない人も含むものとする。精神疾患はうつ病、パニック障害等である。なお、言うまでもなく精神疾患の寛解はもちろん予防を目的として本情報処理システムを利用してもよい。本情報処理システムは、精神疾患を有しない利用者のストレス状態を改善させる目的で利用することもできる。
管理者は、利用者に関係する者をいう。利用者が精神疾患患者である場合、医療者が管理者である。精神疾患を有しない利用者の場合、管理者は当該利用者の家族、友人等である。管理者の存在は必須ではない。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The present invention will be described in detail below based on drawings showing embodiments thereof.
FIG. 1 is a schematic diagram showing a configuration example of an information processing system. The information processing system according to this embodiment includes an information processing device 1, a user terminal 2, and an administrator terminal 3, and each terminal is connected to the information processing device 1 via a communication network N such as the Internet. The information processing system improves the user's mental state (including the user's stress state) through cognitive behavioral therapy utilizing ICT infrastructure. Users include not only patients with mental illnesses but also people without mental illnesses. Mental illnesses include depression, panic disorder, etc. It goes without saying that this information processing system may be used for the purpose of prevention as well as remission of mental illness. This information processing system can also be used for the purpose of improving the stress state of users who do not have mental illnesses.
Administrator refers to a person related to a user. If the user is a patient with a mental illness, a medical professional is the administrator. In the case of a user who does not have a mental illness, the administrator is a family member, friend, etc. of the user. The presence of an administrator is not required.

情報処理装置１は、利用者端末２及び管理者端末３と通信を行うことができ、利用者の属性情報、精神状態情報、管理者の情報等を管理している。情報処理装置１は、利用者の精神状態（ストレス状態を含む）を改善させるための情報（例えば、認知行動療法を説明するセッション、認知行動療法で用いられるこころの仕組み図の作成、行動活性化及び認知再構成の実践等に必要な情報）を利用者端末２へ送信する。また、利用者は利用者端末２を用いて自身のストレスチェックを行うことができる。
特に本実施形態に係る情報処理装置１は、利用者の属性及び精神状態に応じた順序及び速度でセッションを学習できるように制御するための情報を利用者端末２へ送信する処理を実行する。
また、情報処理装置１は、行動活性化に係る複数の活動目標の中から利用者の属性及び精神状態に適した活動目標を選択し、選択された活動目標を示す情報を利用者端末２へ送信する処理を実行する。
更に、情報処理装置１は、認知行動療法を実践している利用者を励まし、精神状態を改善させるため、利用者の属性及び精神状態に応じた内容及びタイミングで、励ましメールを利用者端末２へ送信する処理を実行する。
更にまた、情報処理装置１は、管理者端末３と通信を行うことにより、利用者に関係する管理者から、当該利用者のストレス状態に係る情報を取得したり、利用者の精神状態に関する情報を管理者に提供したりすることができる。 The information processing device 1 can communicate with the user terminal 2 and the administrator terminal 3, and manages user attribute information, mental state information, administrator information, and the like. The information processing device 1 provides information for improving the user's mental state (including stress state) (for example, a session explaining cognitive behavioral therapy, creating a diagram of the mental system used in cognitive behavioral therapy, and behavioral activation). and information necessary for practicing cognitive reconfiguration, etc.) to the user terminal 2. Further, the user can use the user terminal 2 to check his or her own stress.
In particular, the information processing device 1 according to the present embodiment executes a process of transmitting information to the user terminal 2 for controlling the session so that the session can be learned in an order and speed according to the user's attributes and mental state.
Further, the information processing device 1 selects an activity goal suitable for the attributes and mental state of the user from among a plurality of activity goals related to behavioral activation, and sends information indicating the selected activity goal to the user terminal 2. Execute the process to send.
Furthermore, in order to encourage the user who is practicing cognitive behavioral therapy and improve his or her mental state, the information processing device 1 sends an encouraging email to the user terminal 2 with content and timing appropriate to the user's attributes and mental state. Execute the process to send to.
Furthermore, by communicating with the administrator terminal 3, the information processing device 1 acquires information related to the user's stress state from the administrator related to the user, and information related to the user's mental state. can be provided to the administrator.

図２は、情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。情報処理装置１は、制御部１１、主記憶部１２、通信部１３、補助記憶部１４を備えたコンピュータである。制御部１１は、一又は複数のＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro-Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の演算処理装置を有し、補助記憶部１４に記憶されたコンピュータプログラムＰ１を読み出して実行することにより、種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部１２は、ＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の一時記憶領域であり、制御部１１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部１３は、通信に関する処理を行うための処理回路、通信回路等を含み、利用者端末２及び管理者端末３との間で情報の送受信を行う。 FIG. 2 is a block diagram showing a configuration example of the information processing device 1. As shown in FIG. The information processing device 1 is a computer including a control section 11, a main storage section 12, a communication section 13, and an auxiliary storage section 14. The control unit 11 has one or more arithmetic processing units such as a CPU (Central Processing Unit), an MPU (Micro-Processing Unit), and a GPU (Graphics Processing Unit), and executes a computer program P1 stored in the auxiliary storage unit 14. By reading and executing , various information processing, control processing, etc. are performed. The main memory unit 12 is a temporary storage area such as SRAM (Static Random Access Memory), DRAM (Dynamic Random Access Memory), flash memory, etc., and temporarily stores data necessary for the control unit 11 to perform arithmetic processing. Remember. The communication unit 13 includes a processing circuit, a communication circuit, etc. for performing communication-related processing, and transmits and receives information between the user terminal 2 and the administrator terminal 3.

補助記憶部１４は大容量メモリ、ハードディスク等であり、制御部１１が、認知行動療法に必要な情報提供に係る処理を実行するために必要なコンピュータプログラムＰ１、その他のデータを記憶している。また、補助記憶部１４は、利用者ＤＢ１４ａ、活動目標ＤＢ１４ｂ、励ましメールＤＢ１４ｃ等を記憶している。
利用者ＤＢ１４ａは、本システムを利用する利用者の情報を格納するデータベースである。活動目標ＤＢ１４ｂは、行動活性化に係る複数の活動目標を格納するデータベースである。励ましメールＤＢ１４ｃは、認知行動療法を実践する利用者を励ます複数のメッセージを格納するデータベースである。 The auxiliary storage unit 14 is a large capacity memory, a hard disk, etc., and stores the computer program P1 and other data necessary for the control unit 11 to execute processing related to providing information necessary for cognitive behavioral therapy. The auxiliary storage unit 14 also stores a user DB 14a, an activity goal DB 14b, an encouragement mail DB 14c, and the like.
The user DB 14a is a database that stores information about users who use this system. The activity goal DB 14b is a database that stores a plurality of activity goals related to behavioral activation. The encouragement mail DB 14c is a database that stores a plurality of messages encouraging users who practice cognitive behavioral therapy.

なお、補助記憶部１４は情報処理装置１に接続された外部記憶装置であってもよい。また、情報処理装置１は複数のコンピュータからなるマルチコンピュータであってもよく、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシンであってもよい。 Note that the auxiliary storage unit 14 may be an external storage device connected to the information processing device 1. Further, the information processing device 1 may be a multicomputer consisting of a plurality of computers, or may be a virtual machine virtually constructed by software.

図３は、利用者ＤＢ１４ａのレコードレイアウトの一例を示す概念図である。利用者ＤＢ１４ａは、利用者ＩＤ列、名前列、属性情報を格納する年齢列、性別列、職業列、精神状態情報を格納するストレス状態列、セッション履歴列、コメント文字列、活動履歴列、ストレスチェック結果列、音声列、画像列等を含む。利用者ＩＤ列は、各利用者を識別するためのＩＤを記憶している。名前列は、利用者ＩＤと対応付けて、各利用者の氏名、ニックネーム等を記憶している。年齢列、性別列、職業列には、それぞれ利用者の年齢、性別及び職業が格納されている。 FIG. 3 is a conceptual diagram showing an example of the record layout of the user DB 14a. The user DB 14a includes a user ID column, a name column, an age column for storing attribute information, a gender column, an occupation column, a stress state column for storing mental state information, a session history column, a comment character string, an activity history column, and a stress column. Contains check result string, audio string, image string, etc. The user ID column stores an ID for identifying each user. The name column stores each user's name, nickname, etc. in association with the user ID. The age column, gender column, and occupation column store the user's age, gender, and occupation, respectively.

ストレス状態列は、利用者ＩＤと対応付けて、管理者によって判断された利用者のストレス状態データを記憶している。管理者は、管理者端末３を用いて利用者のストレス状態を確認し、確認されたストレス状態データを情報処理装置１へ送信することができる。情報処理装置１は管理者端末３から送信されたストレス状態データを受信し、受信したストレス状態データを利用者ＤＢ１４ａのストレス状態列に格納する。
例えば、利用者が精神疾患を有する患者、管理者は医療者であり、医療者は問診等によって利用者のストレス状態を判断し、問診結果をストレス状態データとして管理者端末３から情報処理装置１へ送信する。医療者には、医師、看護師、心理士等が含まれる。医師は主治医のみならず、主治医でない医師も含む。利用者が精神疾患を有しない者である場合、家族、友人、知人等の管理者が第三者の視点で利用者のストレス状態を判断し、判断結果をストレス状態データとして管理者端末３から情報処理装置１へ送信することもできる。 The stress state column stores stress state data of the user determined by the administrator in association with the user ID. The administrator can use the administrator terminal 3 to confirm the user's stress state and send the confirmed stress state data to the information processing device 1. The information processing device 1 receives the stress state data transmitted from the administrator terminal 3, and stores the received stress state data in the stress state column of the user DB 14a.
For example, the user is a patient with a mental illness, the administrator is a medical professional, the medical professional determines the stress state of the user through an interview, etc., and uses the interview results as stress state data from the administrator terminal 3 to the information processing device 1. Send to. Medical personnel include doctors, nurses, psychologists, etc. Physician includes not only the attending physician but also doctors who are not the attending physician. If the user does not have a mental illness, an administrator such as a family member, friend, or acquaintance will judge the user's stress state from a third party's perspective and use the judgment results as stress state data from the administrator terminal 3. It can also be transmitted to the information processing device 1.

セッション履歴列は、利用者によるセッションの受講履歴を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。受講履歴には、例えば利用者が受講したセッションのＩＤ、受講日時等の情報が含まれる。 The session history column stores the history of sessions taken by the user in association with the user ID. The attendance history includes information such as the ID of the session attended by the user, the date and time of the attendance, and the like.

コメント文字列は、学習を終えたセッションに対する利用者のコメント文字及びコメント日時を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。セッションを受講した利用者は、セッションに対するコメント文字を、利用者端末２を用いて情報処理装置１へ送信することができる。情報処理装置１は利用者端末２から送信されたコメント文字を受信し、受信したコメント文字をコメント日時と共にコメント文字列に格納する。コメント日時は、コメント文字が利用者端末２に入力され、情報処理装置１へ送信された日時である。なお、コメント文字をそのままコメント文字列に格納せず、形態素解析等の構文解析、シソーラス解析、ベクトル空間解析等の意味解析による言語解析結果を文字コメント列に格納するように構成してもよい。 The comment character string stores the user's comment characters and comment date and time for the session in which learning has been completed, in association with the user ID. A user who has attended a session can send comments regarding the session to the information processing device 1 using the user terminal 2. The information processing device 1 receives the comment characters transmitted from the user terminal 2, and stores the received comment characters together with the comment date and time in a comment character string. The comment date and time is the date and time when comment characters were input into the user terminal 2 and transmitted to the information processing device 1. Note that, instead of storing the comment characters as they are in the comment character string, it may be configured such that the linguistic analysis results obtained by syntactic analysis such as morphological analysis, thesaurus analysis, and semantic analysis such as vector space analysis are stored in the character comment string.

活動履歴列は、行動活性化に係る活動履歴を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。活動履歴には、行動活性化のために利用者が設定した活動目標のＩＤ、実行した活動のＩＤ、活動を行った日時、活動結果等の情報が含まれる。活動結果は、利用者が利用者端末２を用いて入力する情報であり、目標として設定した活動を実行した後に得られた達成感、喜びを数値で表した情報である。 The activity history column stores activity histories related to behavior activation in association with user IDs. The activity history includes information such as the ID of the activity goal set by the user for behavioral activation, the ID of the executed activity, the date and time of the activity, and the activity result. The activity result is information input by the user using the user terminal 2, and is information that numerically represents the sense of accomplishment and joy obtained after performing the activity set as a goal.

ストレスチェック結果列は、Ｋ６と呼ばれるストレスチェック方法等を用いて、利用者が自身で行ったストレスチェック結果の履歴を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。音声列は、利用者端末２のマイク２７にて録音した利用者の音声データ及び録音日時の情報を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。画像列は、利用者端末２の撮像部２６にて利用者の顔を撮像した画像データ及び撮像日時の情報を、利用者ＩＤと対応付けて記憶している。
利用者端末２は、利用者のストレスチェック結果、音声データ、画像データを情報処理装置１へ送信する。情報処理装置１は、利用者端末２から送信されたストレスチェック結果、音声データ、画像データを受信し、利用者ＤＢ１４ａのストレスチェック結果列、音声列、画像列に格納する。 The stress check result column stores the history of stress check results conducted by the user using a stress check method called K6, etc., in association with the user ID. The voice string stores the user's voice data recorded with the microphone 27 of the user terminal 2 and information on the recording date and time in association with the user ID. The image sequence stores image data of the user's face captured by the imaging unit 26 of the user terminal 2 and information on the date and time of the image capture in association with the user ID.
The user terminal 2 transmits the user's stress check results, audio data, and image data to the information processing device 1. The information processing device 1 receives the stress check result, audio data, and image data transmitted from the user terminal 2, and stores them in the stress check result column, audio column, and image column of the user DB 14a.

図４は、利用者端末２の構成例を示すブロック図である。利用者末機は、例えばスマートフォン、携帯電話、タブレット端末、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の可搬型の無線通信装置である。 FIG. 4 is a block diagram showing an example of the configuration of the user terminal 2. As shown in FIG. The user terminal is, for example, a portable wireless communication device such as a smartphone, a mobile phone, a tablet terminal, or a PDA (Personal Digital Assistant).

利用者端末２は、当該利用者端末２の各構成部の動作を制御する制御部２１、主記憶部２２、通信部２３、表示部２４、入力部２５、撮像部２６、マイク２７、スピーカ２８及び補助記憶部２９を備える。
制御部２１は、一又は複数のＣＰＵ、ＭＰＵ等の演算処理装置を有し、補助記憶部２９に記憶されたコンピュータプログラムＰ２を読み出して実行することにより、種々の情報処理、制御処理等を行う。主記憶部２２は、ＲＡＭ等の一時記憶領域であり、制御部２１が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。通信部２３は、通信を行うためのアンテナ、処理回路、通信回路等を含み、情報処理装置１と情報の送受信を行う。表示部２４は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置であり、制御部２１から与えられた画像を表示する。入力部２５は、タッチパネル、メカニカルキー等の操作インターフェイスであり、操作内容を制御部２１に入力する。撮像部２６は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor）イメージセンサ、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ等の撮像素子を有する撮像機構であり、利用者による操作入力に従って撮像する。スピーカ２８は、制御部２１から与えられた音声データを音波に変換して出力する。マイク２７は、音波を音声データに変換し、変換した音声データを制御部２１に与える。補助記憶部２９は不揮発性の半導体メモリであり、制御部２１が処理を実行するために必要なコンピュータプログラムＰ２、その他のデータを記憶している。本実施形態では、認知行動療法を学習するための複数のセッションの情報をコンピュータプログラムＰ２として補助記憶部２９が記憶しているものとする。なお、セッションの情報を情報処理装置１が利用者端末２へ都度送信するように構成してもよい。 The user terminal 2 includes a control section 21 that controls the operation of each component of the user terminal 2, a main storage section 22, a communication section 23, a display section 24, an input section 25, an imaging section 26, a microphone 27, and a speaker 28. and an auxiliary storage section 29.
The control unit 21 has one or more arithmetic processing units such as a CPU or an MPU, and performs various information processing, control processing, etc. by reading and executing a computer program P2 stored in the auxiliary storage unit 29. . The main storage unit 22 is a temporary storage area such as a RAM, and temporarily stores data necessary for the control unit 21 to perform arithmetic processing. The communication unit 23 includes an antenna, a processing circuit, a communication circuit, etc. for communication, and transmits and receives information to and from the information processing device 1 . The display unit 24 is a display device such as a liquid crystal display or an organic EL (Electro Luminescence) display, and displays an image given from the control unit 21. The input unit 25 is an operation interface such as a touch panel or mechanical keys, and inputs operation details to the control unit 21 . The imaging unit 26 is an imaging mechanism having an imaging element such as a CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) image sensor or a CCD (Charge Coupled Device) image sensor, and takes images according to an operation input by a user. The speaker 28 converts the audio data given from the control unit 21 into sound waves and outputs the sound waves. The microphone 27 converts the sound waves into audio data and provides the converted audio data to the control unit 21 . The auxiliary storage section 29 is a nonvolatile semiconductor memory, and stores the computer program P2 and other data necessary for the control section 21 to execute processing. In this embodiment, it is assumed that the auxiliary storage unit 29 stores information on a plurality of sessions for learning cognitive behavioral therapy as a computer program P2. Note that the information processing device 1 may be configured to transmit session information to the user terminal 2 each time.

以下、本実施形態に係る情報処理システムにて実施される認知行動療法の概要をまず説明し、次いで認知行動療法の進行制御方法を説明する。 Hereinafter, an overview of the cognitive behavioral therapy performed in the information processing system according to the present embodiment will be explained first, and then a method for controlling the progress of the cognitive behavioral therapy will be explained.

＜セッションの提供＞
図５は、セッション選択画面５ａ及びセッション提供画面５ｂの一例を示す模式図である。利用者端末２は、画面下の「セッション」のアイコン４ａが操作された場合、図５左図に示すようにセッション選択画面５ａを表示する。セッション選択画面５ａには、「認知行動療法＝ＣＢＴとは」、「ストレスチェック（Ｋ６）とは」、「こころの仕組み図とは」等、複数のセッションの項目名リストが表示される。利用者は、セッションの項目名をクリックすると、対応するセッション提供画面５ｂが図５右図のように表示される。利用者は、インストラクターのキャラクターと、自身のアバターとの間で行われる会話の形式で当該セッションの内容を学ぶことができる。
ただし、利用者端末２は、利用者の属性及び精神状態に応じて、段階的にセッションを開放するように構成されている。開放されていないセッション、つまりロックされているセッションの項目名を利用者がクリックしてもセッション提供画面５ｂは表示されない。セッションを開放するタイミング、セッションを開放する順序は情報処理装置１によって管理されている。情報処理装置１は利用者の属性及び精神状態に応じて、セッションを開放するタイミング、開放順序を決定し、開放するセッションのＩＤ及び開放指示を利用者端末２へ送信する。当該ＩＤ及び開放指示を受信した利用者端末２は、当該ＩＤに対応するセッションを利用者に開放する。利用者に開放するセッション、開放順序の決定方法は後述する。 <Providing sessions>
FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of the session selection screen 5a and the session provision screen 5b. When the "session" icon 4a at the bottom of the screen is operated, the user terminal 2 displays a session selection screen 5a as shown in the left diagram of FIG. The session selection screen 5a displays a list of item names of a plurality of sessions, such as "What is Cognitive Behavioral Therapy (CBT)?", "What is Stress Check (K6)?", and "What is a Diagram of the Mechanism of the Mind?". When the user clicks on the session item name, the corresponding session providing screen 5b is displayed as shown in the right diagram of FIG. Users can learn the content of the session in the form of a conversation between the instructor's character and their own avatar.
However, the user terminal 2 is configured to open sessions in stages according to the attributes and mental state of the user. Even if the user clicks on the item name of an unreleased session, that is, a locked session, the session providing screen 5b is not displayed. The timing to release sessions and the order in which sessions are released are managed by the information processing device 1. The information processing device 1 determines the timing and order of opening sessions according to the user's attributes and mental state, and transmits the ID of the session to be opened and the opening instruction to the user terminal 2. The user terminal 2 that has received the ID and the release instruction opens the session corresponding to the ID to the user. The method for determining the sessions to be opened to users and the order in which they are opened will be described later.

＜こころの仕組み図＞
図６は、こころの仕組み図リスト画面６ａ、こころの仕組み図画面６ｂの一例を示す模式図である。利用者端末２は、画面下の「こころの仕組み図」のアイコン４ｂが操作された場合、図６左図に示すようにこころの仕組み図リスト画面６ａを表示する。利用者は、追加ボタンを操作し、悩みやトラブル等で自身の感情が動いた瞬間の状況と、行動、考え、体の状態、気持ち及びその強さを入力する。「状況」は、利用者自身のまわりで起こった客観的事実である。「行動」は、利用者が自分の意志で行った動作である。例えば、走る、寝る、食事をする等の動作が「行動」である。「考え」は、ある状況にある利用者が考えたこと、例えば、「検定試験に落ちた私はダメロボットだ。」、「同期から落ちこぼれてしまった。」等、文章で表現できるものである。「体の状態」は、利用者の意志とは無関係に自然に生じる体の変化である。例えば、涙が出る、動機がする等の変化が「体の状態」である。「気持ち」は、悲しみ、喜び、怒り、恐怖等である。また、「気持ち」の強さは、例えば５段階で入力される。 <How the mind works>
FIG. 6 is a schematic diagram showing an example of the mental mechanism diagram list screen 6a and the mental mechanism diagram screen 6b. When the "Mental Mechanism Diagram" icon 4b at the bottom of the screen is operated, the user terminal 2 displays a mental mechanism diagram list screen 6a as shown in the left diagram of FIG. 6. The user operates the add button and inputs the situation at the moment when his or her emotions were affected due to worries or troubles, as well as the actions, thoughts, physical condition, feelings, and strength of the feelings. A "situation" is an objective fact that occurs around the user. "Action" is an action performed by the user of his or her own will. For example, actions such as running, sleeping, and eating are "actions."``Thoughts'' are thoughts that a user has in a certain situation, such as ``I'm a useless robot because I failed the certification exam.'' or ``I've fallen out of my peer group.'' That can be expressed in writing. . "Body condition" is a change in the body that naturally occurs regardless of the user's will. For example, changes such as crying or feeling motivated are "physical conditions.""Feelings" include sadness, joy, anger, fear, etc. Furthermore, the strength of the "feeling" is input in, for example, five levels.

利用者端末２は入力された上記情報を受け付け、こころの仕組み図リスト画面６ａに表示する。また、利用者端末２は、利用者の状況、行動、考え、体の状態、気持ち等の情報に基づいて図６右図に示すこころの仕組み図画面６ｂを表示することができる。こころの仕組み図には、利用者の気持ちが中央に表示される。利用者の気持ちは、悲しみ、喜び、怒り、恐怖等を表したアイコンで表示される。気持ちの強さは、アイコンの個数で表される。こころの仕組み図の上部には、客観的事実としての「状況」が上部に表示され、左右に「行動」及び「考え」が表示され、下部に「体の状態」が表示される。 The user terminal 2 receives the inputted information and displays it on the mental system diagram list screen 6a. Further, the user terminal 2 can display a mental mechanism diagram screen 6b shown in the right diagram of FIG. 6 based on information such as the user's situation, actions, thoughts, physical condition, and feelings. The user's feelings are displayed in the center of the diagram of how the mind works. The user's feelings are displayed as icons representing sadness, joy, anger, fear, etc. The strength of feelings is expressed by the number of icons. At the top of the diagram of how the mind works, "situations" as objective facts are displayed at the top, "behaviors" and "thoughts" are displayed on the left and right, and "body conditions" are displayed at the bottom.

画面下の「認知再構成」のアイコン４ｄが操作された場合、利用者端末２は、利用者のネガティブな「考え」つまり、ネガティブな考え方、受け取り方の癖といった認知の偏りを修正するための４つの反論アイテムを提供する（不図示）。例えば、利用者に事実のみを書き出し、客観的に事実を捉えることを促す反論アイテム、自身の考えが何％正しいかを割合で判断させる反論アイテム、同じ悩みを抱えている友達を想定し、アドバイスを考えさせる反論アイテム、「今できることは何か？」を自身にインタビューして考えさせる反論アイテム等がある。利用者は、これらの反論アイテムを用いることによって認知の偏りを修正することができる。 When the "Cognitive Restructuring" icon 4d at the bottom of the screen is operated, the user terminal 2 displays information to correct the user's negative "thoughts", that is, cognitive biases such as negative thinking and habits of receiving. Provide four rebuttal items (not shown). For example, there are rebuttal items that encourage users to write down only the facts and view them objectively, rebuttal items that ask users to judge by percentage how much of their own ideas are correct, and advice based on the assumption that a friend is having the same problem. There are rebuttal items that make you think about your own problems, and rebuttal items that ask you to interview yourself and ask yourself, ``What can I do now?'' Users can correct their cognitive biases by using these counterargument items.

＜行動活性化法＞
図７は、行動活性化に係る活動目標設定画面７ａの一例を示す模式図、図８は、活動目標リスト画面７ｂの一例を示す模式図である。利用者端末２は、画面下の「行動活性化」のアイコン４ｃが操作された場合、図７に示すように活動目標の予定がリスト表示された活動目標設定画面７ａを表示する。追加ボタンが操作された場合、利用者端末２は図８に示すように、利用者の属性及び精神状態に適した活動目標がリスト表示された活動目標リスト画面７ｂを表示する。リストアップする活動目標は情報処理装置１によって管理されている。情報処理装置１は利用者の属性及び精神状態に応じて、上から順にリストアップする活動目標を決定し、複数の活動目標と、当該活動目標をリストアップする順序を示した活動目標リスト情報を利用者端末２へ送信する。活動目標リスト情報を受信した利用者端末２は、当該活動目標リスト情報に基づいて行動目標をリスト表示する。利用者に適した活動目標の選択方法は後述する。 <Behavior activation method>
FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of the activity goal setting screen 7a related to behavioral activation, and FIG. 8 is a schematic diagram showing an example of the activity goal list screen 7b. When the "behavior activation" icon 4c at the bottom of the screen is operated, the user terminal 2 displays an activity goal setting screen 7a on which a list of activity goal schedules is displayed as shown in FIG. When the add button is operated, the user terminal 2 displays an activity goal list screen 7b that displays a list of activity goals suitable for the user's attributes and mental state, as shown in FIG. The activity goals listed are managed by the information processing device 1. The information processing device 1 determines activity goals to be listed in order from the top according to the attributes and mental state of the user, and generates activity goal list information indicating a plurality of activity goals and the order in which the activity goals are listed. Send to user terminal 2. The user terminal 2 that has received the activity goal list information displays a list of action goals based on the activity goal list information. A method for selecting an activity goal suitable for the user will be described later.

図９は、活動結果入力画面８の一例を示す模式図である。利用者は活動目標に従って行動した場合、図９に示す活動結果入力画面８から、行動したことによる達成感、よろこびを１０段階評価で利用者端末２に入力することができる。利用者端末２は、受け付けた達成感及びよろこびの情報と、活動目標情報とを情報処理装置１へ送信する。情報処理装置１は、利用者端末２から送信された情報を受信し、活動履歴として記憶する。 FIG. 9 is a schematic diagram showing an example of the activity result input screen 8. When the user acts in accordance with the activity goal, the user can input into the user terminal 2, from the activity result input screen 8 shown in FIG. 9, the sense of accomplishment and joy resulting from the action on a 10-point scale. The user terminal 2 transmits the received sense of accomplishment and joy information and activity goal information to the information processing device 1. The information processing device 1 receives information transmitted from the user terminal 2 and stores it as an activity history.

＜ストレスチェック＞
図１０は、ストレスチェック画面９の一例を示す模式図である。利用者端末２は、定期的に利用者のストレスチェックを行う。具体的には、利用者端末２は図１０に示すようなストレスチェック画面９を表示する。ストレスチェック画面９には、複数の質問内容と、回答を選択するためのチェックボックスとが表示される。利用者は、チェックボックスにチェックを入れることで質問に対する回答を利用者端末２に入力する。利用者端末２は入力された回答情報に基づいてストレス度を表示する。また、利用者端末２は入力された回答情報を情報処理装置１へ送信する。情報処理装置１は、回答情報を受信し、受信した回答情報をストレスチェック結果として記憶する。 <Stress check>
FIG. 10 is a schematic diagram showing an example of the stress check screen 9. The user terminal 2 periodically performs a stress check on the user. Specifically, the user terminal 2 displays a stress check screen 9 as shown in FIG. The stress check screen 9 displays a plurality of question contents and check boxes for selecting answers. The user inputs an answer to the question into the user terminal 2 by checking the checkbox. The user terminal 2 displays the stress level based on the input answer information. Further, the user terminal 2 transmits the input answer information to the information processing device 1. The information processing device 1 receives the answer information and stores the received answer information as a stress check result.

＜利用者の精神状態を改善させるための情報の提供方法＞
利用者の精神状態を改善させるための情報としては、例えば、セッション順序、セッション速度、活動目標の選択、励ましメール選択等を挙げることができる。
図１１は、情報処理装置１の機能ブロック図である。情報処理装置１は、機能部として第１学習済みモデル（セッション順序）１０１、第２学習済みモデル（セッション速度）１０２、第３学習済みモデル（活動目標選択）１０３、第４学習済みモデル（励ましメール選択）１０４、取得部１０５、情報提供部１０６及び学習処理部１０７を備える。取得部１０５は、情報処理装置１の補助記憶部１４に蓄積された利用者の属性情報及び精神状態情報を取得し、取得した各種情報を第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４に入力させる。第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４は入力された属性情報及び精神状態情報、学習済みの重み係数を用いた演算処理により、認知行動療法に係る情報の提供方法を算出し、提供方法に係る情報を出力する。情報提供部１０６は、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４から出力された提供方法に係る情報に基づいて、認知行動療法に係る情報を利用者端末２へ送信する。
学習処理部１０７は、情報処理装置１の補助記憶部１４に蓄積された情報に基づいて、利用者の精神状態を効果的に改善させることができるように、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を追加学習させる処理部である。 <Method of providing information to improve the mental state of users>
Examples of information for improving the user's mental state include session order, session speed, selection of activity goals, and selection of encouragement emails.
FIG. 11 is a functional block diagram of the information processing device 1. The information processing device 1 includes a first trained model (session order) 101, a second trained model (session speed) 102, a third trained model (activity goal selection) 103, and a fourth trained model (encouragement) as functional units. e-mail selection) 104, an acquisition section 105, an information provision section 106, and a learning processing section 107. The acquisition unit 105 acquires the user's attribute information and mental state information stored in the auxiliary storage unit 14 of the information processing device 1, and stores the acquired various information in the first to fourth trained models 101, ..., 104. Let them input. The first to fourth trained models 101, ..., 104 calculate and provide a method of providing information related to cognitive behavioral therapy through arithmetic processing using input attribute information and mental state information and learned weighting coefficients. Output information related to the method. The information providing unit 106 transmits information related to cognitive behavioral therapy to the user terminal 2 based on information related to the providing method outputted from the first to fourth trained models 101, . . . , 104.
The learning processing unit 107 generates the first to fourth trained models 101 based on the information accumulated in the auxiliary storage unit 14 of the information processing device 1 so that the user's mental state can be effectively improved. , . . . , 104 is a processing unit that performs additional learning.

図１２は、第１学習済みモデル１０１のニューラルネットワークを示す模式図である。第１学習済みモデル１０１は第１ニューラルネットワーク１０１ａを備える。第１ニューラルネットワーク１０１ａは、利用者の属性及び精神状態に係る各種情報が入力される入力層１０１ｂと、入力層１０１ｂに入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層１０１ｃと、特定のセッションを利用者に提供した場合に利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層１０１ｄとを有する。
入力層１０１ｂには、例えば、利用者の年齢、性別、職業等の属性情報、ストレス状態、セッション履歴、コメント文字、活動履歴、ストレスチェック結果、音声及び画像の情報が入力される。音声の情報は音声波形を表した画像データであってもよいし、時系列データであってもよい。なお、画像の情報は、図示しない畳み込み層、コンボリューション層を介して入力層１０１ｂに入力される。
出力層１０１ｄは複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば情報処理装置１が提供する複数のセッションそれぞれに対応しており、各セションを利用者に提供することによって、精神状態が改善される期待値を出力する。現時点の利用者の属性及び精神状態に適したセッションを学習することによって、利用者は認知行動療法をより効率的に正しく理解することができ、認知再構成や、活性化行動に係る活動をより効率的に実践し、その結果、精神状態がより効果的に改善されることが期待される。出力層１０１ｄから出力される期待値は、現時点でどのセッションを利用者に開放すべきかを０％～１００％の数値で示したものである。期待値が大きい程、利用者に開放すべきセッションであることになる。 FIG. 12 is a schematic diagram showing the neural network of the first trained model 101. The first trained model 101 includes a first neural network 101a. The first neural network 101a includes an input layer 101b into which various information related to the user's attributes and mental state is input, and an intermediate layer which performs calculations based on learned weighting coefficients on the information input to the input layer 101b. 101c, and an output layer 101d that outputs an expected value for improving the user's mental state when a specific session is provided to the user.
The input layer 101b is input with, for example, attribute information such as the user's age, gender, and occupation, stress status, session history, comment characters, activity history, stress check results, and audio and image information. The audio information may be image data representing an audio waveform, or may be time-series data. Note that image information is input to the input layer 101b via a convolution layer and a convolution layer (not shown).
The output layer 101d has multiple neurons. Each neuron corresponds to, for example, a plurality of sessions provided by the information processing device 1, and outputs an expected value for improving the mental state by providing each session to the user. By learning sessions that are appropriate for the user's current attributes and mental state, the user will be able to understand cognitive behavioral therapy more efficiently and correctly, and will be able to more effectively engage in activities related to cognitive restructuring and activation behavior. It is expected that effective practice will result in more effective improvement of mental state. The expected value output from the output layer 101d indicates which session should be opened to the user at the present time, using a numerical value between 0% and 100%. The larger the expected value, the more the session should be opened to users.

情報提供部１０６は、未だ利用者に開放されていないセッションの内、最も期待値が高いセッションを選択し、当該セッションを利用者に開放するための情報を利用者端末２へ送信する処理を実行する。 The information providing unit 106 executes a process of selecting a session with the highest expected value from among sessions that have not yet been opened to users, and transmitting information for opening the session to the user to the user terminal 2. do.

第１ニューラルネットワーク１０１ａの構成及び種類は、特に限定されるものでは無く、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）、ＲＮＮ（Recurrent Neural Network）、ＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory）等のディープニューラルネットワーク、又はこれらを組み合わせたディープニューラルネットワークであってもよい。 The configuration and type of the first neural network 101a are not particularly limited, and may be a deep neural network such as CNN (Convolutional Neural Network), RNN (Recurrent Neural Network), or LSTM (Long Short-Term Memory), or any of these. It may also be a combined deep neural network.

第１ニューラルネットワーク１０１ａの学習方法は次の通りである。学習処理部１０７は、補助記憶部１４から、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、あるセッション提供順序に基づいてセッション情報を提供したときの当該利用者の精神状態の改善結果とを読み出す。改善結果は、ストレスチェックの履歴から算出することができる。そして、学習処理部１０７は、利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力層１０１ｂに入力されたときに出力層１０１ｄから出力される期待値が、当該改善結果と対応するように重み係数を機械学習させる。第１ニューラルネットワーク１０１ａは例えば、強化学習によって学習させることができる。また、利用者の属性及び精神状態に適したセッションの提供順序が既知である場合、教師付の初期学習用データを用意し、教師あり学習によって第１ニューラルネットワーク１０１ａを学習させてもよい。 The learning method of the first neural network 101a is as follows. The learning processing unit 107 retrieves from the auxiliary storage unit 14 information regarding the attributes and mental states of a plurality of users, and the improvement results of the mental states of the users when session information is provided based on a certain session provision order. Read out. The improvement results can be calculated from the stress check history. Then, the learning processing unit 107 sets a weighting coefficient so that the expected value output from the output layer 101d when information related to the user's attributes and mental state is input to the input layer 101b corresponds to the improvement result. Make machine learning. The first neural network 101a can be trained by reinforcement learning, for example. Furthermore, if the session provision order suitable for the user's attributes and mental state is known, supervised initial learning data may be prepared and the first neural network 101a may be trained by supervised learning.

図１３は、第２学習済みモデル１０２のニューラルネットワークを示す模式図である。第２学習済みモデル１０２は第２ニューラルネットワーク１０２ａを備える。第２ニューラルネットワーク１０２ａは、利用者の属性及び精神状態に係る各種情報が入力される入力層１０２ｂと、入力層１０２ｂに入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層１０２ｃと、特定の提供速度でセッション情報を提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層１０２ｄとを有する。入力層１０２ｂに入力される情報、ネットワーク構成の詳細は第１学習済みモデル１０１と同様である。
出力層１０２ｄは複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば情報処理装置１が提供するセッションの複数の提供速度に対応しており、各提供速度でセッションを利用者に提供することによって、精神状態が改善される期待値を出力する。現時点の利用者の属性及び精神状態に適した速度でセッションを学習することによって、利用者は認知行動療法をより効率的に正しく理解することができ、認知再構成や、活性化行動に係る活動をより効率的に実践し、その結果、精神状態がより効果的に改善されることが期待される。出力層１０２ｄから出力される期待値は、現時点である提供速度でセッションを利用者に提供すべきかを０％～１００％の数値で示したものである。期待値が大きい程、利用者に適した提供速度であることになる。 FIG. 13 is a schematic diagram showing the neural network of the second trained model 102. The second trained model 102 includes a second neural network 102a. The second neural network 102a includes an input layer 102b into which various information related to the user's attributes and mental state is input, and an intermediate layer which performs calculations based on learned weighting coefficients on the information input to the input layer 102b. 102c, and an output layer 102d that outputs an expected value for improving the user's mental state when session information is provided at a specific provision speed. The information input to the input layer 102b and the details of the network configuration are the same as those of the first trained model 101.
The output layer 102d has multiple neurons. Each neuron corresponds to, for example, a plurality of session provision speeds provided by the information processing device 1, and outputs an expected value at which the user's mental state will be improved by providing the session to the user at each provision speed. By learning sessions at a speed appropriate to the user's current attributes and mental state, the user can more efficiently and correctly understand cognitive behavioral therapy, and can improve cognitive restructuring and activities related to activation behavior. It is expected that people will be able to practice this more efficiently and, as a result, their mental state will be improved more effectively. The expected value output from the output layer 102d is a numerical value between 0% and 100% that indicates whether the session should be provided to the user at the current provision speed. The larger the expected value, the more suitable the provision speed is for the user.

第２ニューラルネットワーク１０２ａの学習方法は次の通りである。学習処理部１０７は、補助記憶部１４から、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、ある提供速度に基づいてセッション情報を提供したときの当該利用者の精神状態の改善結果とを読み出す。そして、学習処理部１０７は、利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力層１０２ｂに入力されたときに出力層１０２ｄから出力される期待値が、当該改善結果と対応するように重み係数を機械学習させる。第２ニューラルネットワーク１０２ａは例えば、強化学習によって学習させることができる。また、利用者の属性及び精神状態に適したセッションの提供速度が既知である場合、教師付の初期学習用データを用意し、教師あり学習によって第２ニューラルネットワーク１０２ａを学習させてもよい。 The learning method of the second neural network 102a is as follows. The learning processing unit 107 receives information regarding the attributes and mental states of a plurality of users from the auxiliary storage unit 14, and the improvement results of the mental states of the users when session information is provided based on a certain provision speed. read out. Then, the learning processing unit 107 sets a weighting coefficient so that the expected value output from the output layer 102d when information related to the user's attributes and mental state is input to the input layer 102b corresponds to the improvement result. Make machine learning. The second neural network 102a can be trained by reinforcement learning, for example. Furthermore, if the session provision speed suitable for the user's attributes and mental state is known, supervised initial learning data may be prepared and the second neural network 102a may be trained by supervised learning.

図１４は、第３学習済みモデル１０３のニューラルネットワークを示す模式図である。第３学習済みモデル１０３は第３ニューラルネットワーク１０３ａを備える。第３ニューラルネットワーク１０３ａは、利用者の属性及び精神状態に係る各種情報が入力される入力層１０３ｂと、入力層１０３ｂに入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層１０３ｃと、特定の活動項目のリストを提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層１０３ｄとを有する。入力層１０３ｂに入力される情報、ネットワーク構成の詳細は第１学習済みモデル１０１と同様である。
出力層１０３ｄは複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば情報処理装置１が提供する活動目標に対応しており、各活動目標を利用者が実践することによって、精神状態が改善される期待値を出力する。現時点の利用者の属性及び精神状態に適した活動目標に従って行動することによって、精神状態がより効果的に改善されることが期待される。出力層１０３ｄから出力される期待値は、現時点である活動目標を利用者に提供すべきかを０％～１００％の数値で示したものである。期待値が大きい程、利用者に適した活動目標であることになる。 FIG. 14 is a schematic diagram showing the neural network of the third learned model 103. The third trained model 103 includes a third neural network 103a. The third neural network 103a includes an input layer 103b into which various information related to the user's attributes and mental state is input, and an intermediate layer which performs calculations based on learned weighting coefficients on the information input into the input layer 103b. 103c, and an output layer 103d that outputs an expected value for improving the user's mental state when a list of specific activity items is provided. The information input to the input layer 103b and the details of the network configuration are the same as those of the first trained model 101.
The output layer 103d has multiple neurons. Each neuron corresponds to, for example, an activity goal provided by the information processing device 1, and outputs an expected value for improving the mental state when the user practices each activity goal. It is expected that the user's mental state will be improved more effectively by acting in accordance with activity goals that are appropriate to the user's current attributes and mental state. The expected value output from the output layer 103d is a numerical value between 0% and 100% that indicates whether a certain activity goal should be provided to the user at the present time. The larger the expected value, the more appropriate the activity goal is for the user.

第３ニューラルネットワーク１０３ａの学習方法は次の通りである。学習処理部１０７は、補助記憶部１４から、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、ある活動目標を提供したときの当該利用者の精神状態の改善結果とを読み出す。そして、学習処理部１０７は、利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力層１０３ｂに入力されたときに出力層１０３ｄから出力される期待値が、当該改善結果と対応するように重み係数を機械学習させる。第３ニューラルネットワーク１０３ａは例えば、強化学習によって学習させることができる。また、利用者の属性及び精神状態に適した活動目標が既知である場合、教師付の初期学習用データを用意し、教師あり学習によって第３ニューラルネットワーク１０３ａを学習させてもよい。 The learning method of the third neural network 103a is as follows. The learning processing unit 107 reads, from the auxiliary storage unit 14, information regarding the attributes and mental states of a plurality of users, and the improvement results of the mental states of the users when a certain activity goal is provided. Then, the learning processing unit 107 sets a weighting coefficient so that the expected value output from the output layer 103d when information related to the user's attributes and mental state is input to the input layer 103b corresponds to the improvement result. Make machine learning. The third neural network 103a can be trained by reinforcement learning, for example. Furthermore, if an activity goal suitable for the attributes and mental state of the user is known, supervised initial learning data may be prepared and the third neural network 103a may be trained by supervised learning.

図１５は、第４学習済みモデル１０４のニューラルネットワークを示す模式図である。第４学習済みモデル１０４は第４ニューラルネットワーク１０４ａを備える。第４ニューラルネットワーク１０４ａは、利用者の属性及び精神状態に係る各種情報が入力される入力層１０４ｂと、入力層１０４ｂに入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層１０４ｃと、特定の励ましメールを提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層１０４ｄとを有する。入力層１０４ｂに入力される情報、ネットワーク構成の詳細は第１学習済みモデル１０１と同様である。
出力層１０４ｄは複数のニューロンを有する。各ニューロンは、例えば情報処理装置１が提供する励ましメールの内容に対応しており、各励ましメールを利用者が受信することによって、精神状態が改善される期待値を出力する。現時点の利用者の属性及び精神状態に適した励ましメールを送信することによって、精神状態がより効果的に改善されることが期待される。出力層１０４ｄから出力される期待値は、現時点である励ましメールを利用者に提供すべきかを０％～１００％の数値で示したものである。期待値が大きい程、利用者に適した励ましメールであることになる。 FIG. 15 is a schematic diagram showing the neural network of the fourth trained model 104. The fourth trained model 104 includes a fourth neural network 104a. The fourth neural network 104a includes an input layer 104b into which various information related to the user's attributes and mental state is input, and an intermediate layer which performs calculations based on learned weighting coefficients on the information input into the input layer 104b. 104c, and an output layer 104d that outputs an expected value for improving the user's mental state when a specific encouragement email is provided. The information input to the input layer 104b and the details of the network configuration are the same as those of the first trained model 101.
The output layer 104d has multiple neurons. Each neuron corresponds to, for example, the content of an encouragement email provided by the information processing device 1, and outputs an expected value for improving the user's mental state when the user receives each encouragement email. It is expected that the user's mental state will be improved more effectively by sending an encouraging email that is appropriate for the user's current attributes and mental state. The expected value output from the output layer 104d is a numerical value between 0% and 100% that indicates whether a certain encouragement email should be provided to the user at the current time. The larger the expected value, the more suitable the encouragement email is for the user.

第４ニューラルネットワーク１０４ａの学習方法は次の通りである。学習処理部１０７は、補助記憶部１４から、複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、ある励ましメールを送信したときの当該利用者の精神状態の改善結果とを読み出す。そして、学習処理部１０７は、利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力層１０４ｂに入力されたときに出力層１０４ｄから出力される期待値が、当該改善結果と対応するように重み係数を機械学習させる。第４ニューラルネットワーク１０４ａは例えば、強化学習によって学習させることができる。また、利用者の属性及び精神状態に適した励ましメールの内容が既知である場合、教師付の初期学習用データを用意し、教師あり学習によって第４ニューラルネットワーク１０４ａを学習させてもよい。 The learning method of the fourth neural network 104a is as follows. The learning processing unit 107 reads, from the auxiliary storage unit 14, information regarding the attributes and mental states of a plurality of users, and the improvement results of the mental states of the users when a certain encouragement email was sent. Then, the learning processing unit 107 sets a weighting coefficient so that the expected value output from the output layer 104d when information related to the user's attributes and mental state is input to the input layer 104b corresponds to the improvement result. Make machine learning. The fourth neural network 104a can be trained by reinforcement learning, for example. Furthermore, if the content of the encouragement email suitable for the attributes and mental state of the user is known, supervised initial learning data may be prepared and the fourth neural network 104a may be trained by supervised learning.

なお、上記の例では、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を各別に構成してあるが、１つのニューラルネットワークを用いて、セッションの提供順序、提供速度、活動目標、励ましメールの内容を選択するための期待値を出力するように構成してもよい。なお、ニューラルネットワークを用いた学習済みモデルを例示したが、ニューラルネットワークを用いない強化学習モデル、サポートベクタマシン、クラスタリング等、その他の公知の機械学習モデルを利用してもよい。 In the above example, the first to fourth trained models 101, ..., 104 are configured separately, but one neural network can be used to determine the session provision order, provision speed, activity goals, and encouragement emails. It may be configured to output an expected value for selecting the content of. Although a trained model using a neural network is exemplified, other known machine learning models such as a reinforcement learning model, support vector machine, clustering, etc. that do not use a neural network may also be used.

＜追加学習＞
学習処理部１０７は、利用者ＤＢ１４ａに一定量の新たなデータが蓄積されると、当該データを用いて第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を追加学習させることができる。学習処理部１０７は、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４の初期学習と同様、利用者ＤＢ１４ａに蓄積された利用者の属性情報及び精神状態情報を読み出し、読み出した情報を第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４に入力させ、出力される情報が、各利用者の精神状態の改善状態と対応するように、各学種モデルを追加学習させる。追加学習を実行するタイミングは特に限定されるものではない。 <Additional learning>
When a certain amount of new data is accumulated in the user DB 14a, the learning processing unit 107 can additionally train the first to fourth trained models 101, . . . , 104 using the data. Similar to the initial learning of the first to fourth trained models 101, . Each academic model is additionally trained so that the information inputted and outputted to the fourth trained models 101, . . . , 104 corresponds to the improved mental state of each user. The timing for performing additional learning is not particularly limited.

このように構成された情報処理システムによれば、うつ病等の精神疾患患者、ストレスを感じている一般の利用者の属性及び精神状態に応じた認知行動療法を実施することができる。 According to the information processing system configured in this way, it is possible to implement cognitive behavioral therapy according to the attributes and mental state of patients with mental illnesses such as depression and general users who are feeling stressed.

また、深層学習された第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を用いることにより、利用者の状態に合わせたより適切な方法で認知行動療法を進行させることができる。 Furthermore, by using the first to fourth trained models 101, .

更に、認知行動療法を実施する過程で、第１乃至第４学習済みモデル１０１，…，１０４を追加学習させることができ、認知行動療法をより適切に実行することが可能になる。 Furthermore, in the process of implementing cognitive behavioral therapy, the first to fourth trained models 101, . . . , 104 can be additionally trained, making it possible to perform cognitive behavioral therapy more appropriately.

具体的には、利用者の属性及び精神状態に応じて、より適切なセッションを選択して利用者に開放するができ、より効果的に認知行動療法を実施することができる。 Specifically, a more appropriate session can be selected and offered to the user according to the user's attributes and mental state, and cognitive behavioral therapy can be implemented more effectively.

また、利用者の属性及び精神状態に応じて、より適切な速度でセッションを利用者に開放するができ、より効果的に認知行動療法を実施することができる。 Furthermore, sessions can be opened to the user at a more appropriate speed depending on the user's attributes and mental state, and cognitive behavioral therapy can be performed more effectively.

更に、利用者の属性及び精神状態に応じて、より適切な活動目標を選択し、リスト表示させることができ、より効果的に認知行動療法を実施することができる。 Furthermore, more appropriate activity goals can be selected and displayed in a list according to the user's attributes and mental state, making it possible to implement cognitive behavioral therapy more effectively.

更にまた、利用者の属性及び精神状態に応じて、より適切な励ましメールを選択して利用者に送信することができ、より効果的に認知行動療法を実施することができる。 Furthermore, a more appropriate encouragement email can be selected and sent to the user according to the user's attributes and mental state, making it possible to implement cognitive behavioral therapy more effectively.

更にまた、利用者の年齢、性別、職業等の属性情報を加味して、認知行動療法の進行方法を決定することができる。 Furthermore, the method of proceeding with cognitive behavioral therapy can be determined by taking into account attribute information such as the user's age, gender, and occupation.

更にまた、過去に実行した利用者の活動、活動結果、精神状態の改善状態を加味して、認知行動療法の進行方法を決定することができる。 Furthermore, the method of proceeding with cognitive behavioral therapy can be determined by taking into consideration the user's past activities, activity results, and improvement in mental state.

更にまた、利用者の声、顔つきを加味して、認知行動療法の進行方法を決定することができる。 Furthermore, the method of proceeding with cognitive behavioral therapy can be determined by taking into account the user's voice and facial appearance.

更にまた、利用者が書き込むコメントの文字内容を加味して、認知行動療法の進行方法を決定することができる。 Furthermore, the progress method of cognitive behavioral therapy can be determined by taking into consideration the character content of comments written by the user.

今回開示された実施形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。 The embodiments disclosed herein are illustrative in all respects and should not be considered restrictive. The scope of the present invention is indicated by the scope of the claims rather than the above-mentioned meaning, and it is intended that all changes within the scope and meanings equivalent to the scope of the claims are included.

１ 情報処理装置
２ 利用者端末
３ 管理者端末
４ａ 「セッション」のアイコン
４ｂ 「こころの仕組み図」のアイコン
４ｃ 「行動活性化」のアイコン
４ｄ 「認知再構成」のアイコン
５ａ セッション選択画面
５ｂ セッション提供画面
６ａ こころの仕組み図リスト画面
６ｂ こころの仕組み図画面
７ａ 活動目標設定画面
７ｂ 活動目標リスト画面
８ 活動結果入力画面
９ ストレスチェック画面
１１ 制御部
１２ 主記憶部
１３ 通信部
１４ 補助記憶部
１４ａ 利用者ＤＢ
１４ｂ 活動目標ＤＢ
１４ｃ 励ましメールＤＢ
２１ 制御部
２２ 主記憶部
２３ 通信部
２４ 表示部
２５ 入力部
２６ 撮像部
２７ マイク
２８ スピーカ
２９ 補助記憶部
１０１ 第１学習済みモデル
１０１ａ 第１ニューラルネットワーク
１０２ 第２学習済みモデル
１０２ａ 第２ニューラルネットワーク
１０３ 第３学習済みモデル
１０３ａ 第３ニューラルネットワーク
１０４ 第４学習済みモデル
１０４ａ 第４ニューラルネットワーク
１０５ 取得部
１０６ 情報提供部
１０７ 学習処理部
Ｐ１，Ｐ２ コンピュータプログラム

1 Information processing device 2 User terminal 3 Administrator terminal 4a "Session" icon 4b "Mind structure diagram" icon 4c "Behavior activation" icon 4d "Cognitive reorganization" icon 5a Session selection screen 5b Session provision Screen 6a Mental mechanism diagram list screen 6b Mental mechanism diagram screen 7a Activity goal setting screen 7b Activity goal list screen 8 Activity result input screen 9 Stress check screen 11 Control unit 12 Main memory unit 13 Communication unit 14 Auxiliary memory unit 14a User DB
14b Activity goal DB
14c Encouragement email DB
21 Control unit 22 Main storage unit 23 Communication unit 24 Display unit 25 Input unit 26 Imaging unit 27 Microphone 28 Speaker 29 Auxiliary storage unit 101 First learned model 101a First neural network 102 Second learned model 102a Second neural network 103 Third trained model 103a Third neural network 104 Fourth trained model 104a Fourth neural network 105 Acquisition unit 106 Information provision unit 107 Learning processing unit P1, P2 Computer program

Claims (12)

利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報を提供する処理を情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
前記情報を提供する処理は、
利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得するステップと、
利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルに、取得した前記属性及び精神状態に係る情報を入力して情報の提供方法を算出するステップと、
前記学習済みモデルによって算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供するステップと
を含み、
前記精神状態を改善させるための情報は、認知行動療法に係る説明情報、認知行動療法における活動目標、及び利用者を励ますメッセージ情報の少なくとも一つを含み、
前記提供方法は、
認知行動療法に係る説明情報の提供速度又は提供順序を示す情報、認知行動療法における複数の活動目標から、利用者の行動を活性化させる前記活動目標を選択するための情報、及び利用者を励ます複数のメッセージ情報から、利用者の精神状態を改善させる前記メッセージ情報を選択するための情報の少なくとも一つを含む
情報処理方法。 An information processing method in which an information processing device performs processing for providing information for improving a user's mental state through cognitive behavioral therapy performed via a communication network, the information processing method comprising:
The process of providing said information includes:
a step of acquiring information regarding attributes and mental state of the user;
The acquired information regarding the user's attributes and mental state is input into a trained model that is machine-trained to calculate a method of providing information to improve the user's mental state according to the user's attributes and mental state. a step of calculating a method of providing the information based on the information provided;
providing information for improving the mental state of the user to the user via a communication network based on the provision method calculated by the learned model;
The information for improving the mental state includes at least one of explanatory information related to cognitive behavioral therapy, activity goals in cognitive behavioral therapy, and message information to encourage the user,
The provision method includes:
Information indicating the speed or order in which explanatory information related to cognitive behavioral therapy is provided, information for selecting an activity goal that activates the user's behavior from multiple activity goals in cognitive behavioral therapy, and information that encourages the user. An information processing method comprising at least one piece of information for selecting message information that improves a user's mental state from a plurality of message information. 利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報をコンピュータに提供させるためのコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得するステップと、
利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルに、取得した前記属性及び精神状態に係る情報を入力して情報の提供方法を算出するステップと、
前記学習済みモデルによって算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供するステップと
を含む処理を実行させるために用いられ、
前記精神状態を改善させるための情報は、認知行動療法に係る説明情報、認知行動療法における活動目標、及び利用者を励ますメッセージ情報の少なくとも一つを含み、
前記提供方法は、
認知行動療法に係る説明情報の提供速度又は提供順序を示す情報、認知行動療法における複数の活動目標から、利用者の行動を活性化させる前記活動目標を選択するための情報、及び利用者を励ます複数のメッセージ情報から、利用者の精神状態を改善させる前記メッセージ情報を選択するための情報の少なくとも一つを含む
コンピュータプログラム。 A computer program for causing a computer to provide information for improving a user's mental state through cognitive behavioral therapy performed via a communication network,
to the computer;
a step of acquiring information regarding attributes and mental state of the user;
The acquired information regarding the user's attributes and mental state is input into a trained model that is machine-trained to calculate a method of providing information to improve the user's mental state according to the user's attributes and mental state. a step of calculating a method of providing the information based on the information provided;
a step of providing information for improving the mental state of the user to the user via a communication network based on the provision method calculated by the learned model;
It is used to execute processes including
The information for improving the mental state includes at least one of explanatory information related to cognitive behavioral therapy, activity goals in cognitive behavioral therapy, and message information to encourage the user,
The provision method includes:
Information indicating the speed or order in which explanatory information related to cognitive behavioral therapy is provided, information for selecting an activity goal that activates the user's behavior from multiple activity goals in cognitive behavioral therapy, and information that encourages the user. Contains at least one piece of information for selecting the message information that improves the user's mental state from a plurality of message information.
computer program . 認知行動療法により利用者の精神状態を改善させるための情報を特定の提供方法で提供した場合に、利用者の精神状態が改善される期待値を出力するように、コンピュータを機能させる学習済みモデルであって、
前記利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力される入力層と、
該入力層に入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層と、
前記利用者の属性及び精神状態に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供した場合に、該利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層と
を有し、
複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、該情報に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供したときの該利用者の精神状態の改善結果とに基づいて、前記入力層に入力された前記属性及び精神状態に応じて前記出力層から出力される期待値が前記改善結果に対応するように、前記重み係数を学習させてなるニューラルネットワークを備え、
前記精神状態を改善させるための情報は、認知行動療法に係る説明情報、認知行動療法における活動目標、及び利用者を励ますメッセージ情報の少なくとも一つを含み、
前記提供方法は、
認知行動療法に係る説明情報の提供速度又は提供順序を示す情報、認知行動療法における複数の活動目標から、利用者の行動を活性化させる前記活動目標を選択するための情報、及び利用者を励ます複数のメッセージ情報から、利用者の精神状態を改善させる前記メッセージ情報を選択するための情報の少なくとも一つを含み、
前記コンピュータに、
前記入力層に入力された前記利用者の属性及び精神状態に係る情報及び前記重み係数に基づく演算を行い、前記利用者の精神状態を改善させる期待値を出力させるための学習済みモデル。 A trained model that makes a computer function so that it outputs the expected value for improving the user's mental state when information to improve the user's mental state through cognitive behavioral therapy is provided in a specific delivery method. And,
an input layer into which information regarding attributes and mental state of the user is input;
an intermediate layer that performs calculations based on learned weighting coefficients on the information input to the input layer;
Based on a provision method according to the user's attributes and mental state, an expected value for improving the user's mental state when information for improving the user's mental state is provided is output. has an output layer and
Improving the mental state of a user when information for improving the mental state of the user is provided based on information related to the attributes and mental state of multiple users and the provision method according to the information a neural network that learns the weighting coefficient so that the expected value output from the output layer corresponds to the improvement result based on the attribute and mental state input to the input layer. Equipped with
The information for improving the mental state includes at least one of explanatory information related to cognitive behavioral therapy, activity goals in cognitive behavioral therapy, and message information to encourage the user,
The provision method includes:
Information indicating the speed or order in which explanatory information related to cognitive behavioral therapy is provided, information for selecting an activity goal that activates the user's behavior from multiple activity goals in cognitive behavioral therapy, and information that encourages the user. including at least one piece of information for selecting the message information that improves the user's mental state from a plurality of message information;
to the computer;
A trained model for performing calculations based on the information related to attributes and mental state of the user input to the input layer and the weighting coefficient, and outputting an expected value that improves the mental state of the user. 利用者の精神状態を、通信網を介して行う認知行動療法により改善させるための情報を提供する情報処理装置であって、
利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得する取得部と、
利用者の属性及び精神状態に応じて該精神状態を改善させるための情報の提供方法が算出されるように機械学習させた学習済みモデルと、
前記取得部が取得した前記属性及び精神状態に係る情報を前記学習済みモデルに入力して情報の提供方法を算出する処理部と、
算出された提供方法に基づいて、利用者の精神状態を改善させるための情報を、通信網を介して利用者に提供する提供部と
を備え、
前記精神状態を改善させるための情報は、認知行動療法に係る説明情報、認知行動療法における活動目標、及び利用者を励ますメッセージ情報の少なくとも一つを含み、
前記提供方法は、
認知行動療法に係る説明情報の提供速度又は提供順序を示す情報、認知行動療法における複数の活動目標から、利用者の行動を活性化させる前記活動目標を選択するための情報、及び利用者を励ます複数のメッセージ情報から、利用者の精神状態を改善させる前記メッセージ情報を選択するための情報の少なくとも一つを含む情報処理装置。 An information processing device that provides information for improving a user's mental state through cognitive behavioral therapy performed via a communication network,
an acquisition unit that acquires information regarding attributes and mental state of the user;
A trained model that is machine-trained to calculate a method of providing information to improve the user's mental state according to the user's attributes and mental state;
a processing unit that calculates an information provision method by inputting information related to the attributes and mental state acquired by the acquisition unit into the learned model;
a provision unit that provides information for improving the user's mental state to the user via a communication network based on the calculated provision method ;
The information for improving the mental state includes at least one of explanatory information related to cognitive behavioral therapy, activity goals in cognitive behavioral therapy, and message information to encourage the user,
The provision method includes:
Information indicating the speed or order in which explanatory information related to cognitive behavioral therapy is provided, information for selecting an activity goal that activates the user's behavior from multiple activity goals in cognitive behavioral therapy, and information that encourages the user. An information processing device that includes at least one piece of information for selecting message information that improves a user's mental state from a plurality of pieces of message information . 前記学習済みモデルにて算出される提供方法は、
該提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供した場合に、該利用者の精神状態が改善される期待値を含み、
前記学習済みモデルは、
前記利用者の属性及び精神状態に係る情報が入力される入力層と、
該入力層に入力された情報に対して学習済みの重み係数に基づく演算を行う中間層と、
前記利用者の属性及び精神状態に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供した場合に、該利用者の精神状態が改善される期待値を出力する出力層と
を有し、
複数の利用者の属性及び精神状態に係る情報と、該情報に応じた提供方法に基づいて、該利用者の精神状態を改善させるための情報を提供したときの該利用者の精神状態の改善結果とに基づいて、前記入力層に入力された前記属性及び精神状態に応じて前記出力層から出力される期待値が前記改善結果に対応するように、前記重み係数を学習させてなるニューラルネットワークを備える
請求項４に記載の情報処理装置。 The provision method calculated by the trained model is:
including an expected value for improving the user's mental state when information for improving the user's mental state is provided based on the provision method;
The trained model is
an input layer into which information regarding attributes and mental state of the user is input;
an intermediate layer that performs calculations based on learned weighting coefficients on the information input to the input layer;
Based on a provision method according to the user's attributes and mental state, an expected value for improving the user's mental state when information for improving the user's mental state is provided is output. has an output layer and
Improving the mental state of a user when information for improving the mental state of the user is provided based on information related to the attributes and mental state of multiple users and the provision method according to the information a neural network that learns the weighting coefficient so that the expected value output from the output layer corresponds to the improvement result based on the attribute and mental state input to the input layer. The information processing device according to claim 4. 前記取得部にて複数の前記利用者の属性及び精神状態に係る情報を収集し、収集した情報に基づいて前記ニューラルネットワークを追加学習させる追加学習処理部を備える
請求項５に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 5, further comprising an additional learning processing unit that collects information related to attributes and mental states of the plurality of users in the acquisition unit, and causes the neural network to perform additional learning based on the collected information. . 前記利用者の通信端末及び該利用者に関係する管理者の通信端末との間で通信を行う通信部を備え、
前記取得部は、
前記通信部を介して、前記利用者の属性及び精神状態に係る情報を取得する
請求項４～請求項６までのいずれか一項に記載の情報処理装置。 comprising a communication unit that communicates between the communication terminal of the user and the communication terminal of an administrator related to the user,
The acquisition unit includes:
The information processing device according to any one of claims 4 to 6, wherein information regarding attributes and mental state of the user is acquired via the communication unit. 前記提供方法は、
認知行動療法における複数の活動目標から、利用者の行動を活性化させる前記活動目標を選択するための情報を含み、
前記提供部は、
前記提供方法に基づいて前記複数の活動目標から選択された活動目標のリストを利用者に提供する
請求項４～請求項７までのいずれか一項に記載の情報処理装置。 The provision method includes:
Containing information for selecting the activity goal that activates the user's behavior from a plurality of activity goals in cognitive behavioral therapy,
The provision department is
The information processing device according to any one of claims 4 to 7, wherein a list of activity goals selected from the plurality of activity goals is provided to the user based on the providing method. 前記提供方法は、
認知行動療法に係る説明情報の提供速度又は提供順序を示す情報を含み、
前記提供部は、
前記提供方法に含まれる情報が示す提供速度又は提供順序に従って前記説明情報を前記利用者に提供する
請求項４～請求項８までのいずれか一項に記載の情報処理装置。 The provision method includes:
Contains information indicating the speed or order in which explanatory information related to cognitive behavioral therapy is provided;
The provision department is
The information processing apparatus according to any one of claims 4 to 8, wherein the explanatory information is provided to the user according to a provision speed or a provision order indicated by information included in the provision method. 前記提供方法は、
利用者を励ます複数のメッセージ情報から、利用者の精神状態を改善させる前記メッセージ情報を選択するための情報を含み、
前記提供部は、
前記提供方法に基づいて前記複数のメッセージ情報から選択されたメッセージ情報を利用者に提供する
請求項４～請求項９までのいずれか一項に記載の情報処理装置。 The provision method includes:
including information for selecting the message information that improves the user's mental state from a plurality of message information that encourages the user;
The provision department is
The information processing device according to any one of claims 4 to 9, wherein message information selected from the plurality of message information is provided to the user based on the providing method. 前記精神状態に係る情報は、
前記利用者の音声情報及び画像情報の少なくとも一つを含む
請求項４～請求項１０までのいずれか一項に記載の情報処理装置。 The information related to the mental state is
The information processing device according to any one of claims 4 to 10, comprising at least one of voice information and image information of the user. 前記取得部は、
利用者から送信される文字情報を取得するようにしてあり、
前記精神状態に係る情報は前記文字情報を含む
請求項４～請求項１１までのいずれか一項に記載の情報処理装置。 The acquisition unit includes:
It is designed to acquire text information sent by users,
The information processing device according to any one of claims 4 to 11, wherein the information related to the mental state includes the character information.

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