特開 2024-108443 認知行動療法の代理受診提示システム、プログラム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024108443

(43)【公開日】2024-08-13

(54)【発明の名称】認知行動療法の代理受診提示システム、プログラム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G16H 20/70 20180101AFI20240805BHJP

【ＦＩ】

G16H20/70

【審査請求】未請求

【請求項の数】9

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023012817

(22)【出願日】2023-01-31

(71)【出願人】

【識別番号】519255414

【氏名又は名称】ライフツービッツ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100117514

【弁理士】

【氏名又は名称】佐々木 敦朗

(72)【発明者】

【氏名】片山 崇

【テーマコード（参考）】

5L099

【Ｆターム（参考）】

5L099AA21

(57)【要約】

【課題】認知行動療法における認知行動療法の自己観察記録を行うモチベーションを維持させる。
【解決手段】連続する複数の連載コンテンツを進行させるイベント処理を記述したシナリオに従って、連載コンテンツの提供を順次進行させる分析部３３２と、連載コンテンツの一つとして精神療法又は心理療法に関するレッスンを進行させる生体情報取得部１４３と、発生した外的要因に対するクライエントの行動に関する行動的情報と当該外的要因に対するクライエントの認知に関する認知的情報とを当該クライエントの操作に基づいて記録する生体情報取得部１４３と、外的要因に対するクライエントの行動及び認知との相関を特徴付ける特徴キーワードを抽出する相関特徴分析部１４７とを備え、分析部３３２は、ワークモードが所定回数実行されるごとにレッスンモードを順次進行させる。
【選択図】 図３

【特許請求の範囲】

【請求項1】

クライエントに対する認知行動療法を、当該クライエントに成り代わって受診してみせる認知行動療法の代理受診提示システムであって、
外的要因の発生記録情報と、当該外的要因に対するクライエントの行動及び認知を自動思考情報として記録する自動思考記録部と、
前記発生記録情報及び自動思考情報に含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、発生記録情報と抽出された特徴キーワードとの相関を因果関係データとして記録する因果関係解析部と、
前記因果関係データに含まれる前記特徴キーワード、及び前記因果関係データに従って、ユーザーからの問いかけ、及びその問いかけに対する回答を対話形式に文章化したクローン受診データとして生成し、前記クライエントに提示するクローン対応処理部と
を備えることを特徴とする認知行動療法の代理受診提示システム。

【請求項2】

各クライエントの前記発生記録情報及び前記自動思考情報とを関連付けて観察データとして蓄積する統計データ蓄積部と、
前記統計データ蓄積部に蓄積された観察データを、前記発生記録情報及び前記自動思考情報の相関パターンである事前学習モデルに従って分類した感情データを生成する感情生成部と、
特定のクライエントの自動思考情報と、前記感情データとを比較し、それらの一致度から当該クライアントの自動思考情報を分類するとともに、当該分類に係る感情データからの乖離率を算出する比較判定部と
をさらに備え、
前記因果関係解析部は、前記乖離率の算出に供された前記発生記録情報及び感情データに含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、抽出された特徴キーワードを前記比較判定部が算出した前記乖離率に応じて重み付けをし、その重み付の度数に基づいて特徴キーワードを因果関係データとして記録する機能を有している
ことを特徴とする請求項１に記載の認知行動療法の代理受診提示システム。

【請求項3】

前記因果関係データに含まれる前記特徴キーワード、前記乖離率を前記重み付に従って、ユーザーに問いかけとして文章化したコメントを生成してクライエントに提示するフィードバック処理部をさらに備えることを特徴とする請求項２に記載の認知行動療法の代理受診提示システム。

【請求項4】

クライエントに対する認知行動療法を、当該クライエントに成り代わって受診してみせる認知行動療法の代理受診提示プログラムであって、コンピューターに、
外的要因の発生記録情報と、当該外的要因に対するクライエントの行動及び認知を自動思考情報として記録する自動思考記録部と、
前記発生記録情報及び自動思考情報に含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、発生記録情報と抽出された特徴キーワードとの相関を因果関係データとして記録する因果関係解析部と、
前記因果関係データに含まれる前記特徴キーワード、及び前記因果関係データに従って、ユーザーからの問いかけ、及びその問いかけに対する回答を対話形式に文章化したクローン受診データとして生成し、前記クライエントに提示するクローン対応処理部として
機能させることを特徴とする認知行動療法の代理受診提示プログラム。

【請求項5】

前記コンピュータを、
各クライエントの前記発生記録情報及び前記自動思考情報とを関連付けて観察データとして蓄積する統計データ蓄積部と、
前記統計データ蓄積部に蓄積された観察データを、前記発生記録情報及び前記自動思考情報の相関パターンである事前学習モデルに従って分類した感情データを生成する感情生成部と、
特定のクライエントの自動思考情報と、前記感情データとを比較し、それらの一致度から当該クライアントの自動思考情報を分類するとともに、当該分類に係る感情データからの乖離率を算出する比較判定部として
さらに機能させ、
前記因果関係解析部は、前記乖離率の算出に供された前記発生記録情報及び感情データに含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、抽出された特徴キーワードを前記比較判定部が算出した前記乖離率に応じて重み付けをし、その重み付の度数に基づいて特徴キーワードを因果関係データとして記録する機能を有している
ことを特徴とする請求項４に記載の認知行動療法の代理受診提示プログラム。

【請求項6】

前記コンピュータを、前記因果関係データに含まれる前記特徴キーワード、前記乖離率を前記重み付に従って、ユーザーに問いかけとして文章化したコメントを生成してクライエントに提示するフィードバック処理部としてさらに機能させることを特徴とする請求項５に記載の代理受診提示プログラム。

【請求項7】

クライエントに対する認知行動療法を、当該クライエントに成り代わって受診してみせる認知行動療法の代理受診提示方法であって、
外的要因の発生記録情報と、当該外的要因に対するクライエントの行動及び認知を自動思考情報としてコンピュータの自動思考記録部が記録する自動思考記録ステップと、
前記発生記録情報及び自動思考情報に含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、発生記録情報と抽出された特徴キーワードとの相関を因果関係データとして、コンピュータの因果関係解析部が記録する因果関係解析ステップと、
コンピュータのクローン対応処理部が、前記因果関係データに含まれる前記特徴キーワード、及び前記因果関係データに従って、ユーザーからの問いかけ、及びその問いかけに対する回答を対話形式に文章化したクローン受診データとして生成し、前記クライエントに提示するクローン対応処理ステップと
を含むことを特徴とする認知行動療法の代理受診提示方法。

【請求項8】

各クライエントの前記発生記録情報及び前記自動思考情報とを関連付けて観察データとして統計データ蓄積部が蓄積する統計データ蓄積ステップと、
前記統計データ蓄積部に蓄積された観察データを、コンピュータの感情生成部が、前記発生記録情報及び前記自動思考情報の相関パターンである事前学習モデルに従って分類した感情データを生成する感情生成ステップと、
コンピュータの比較判定部が、特定のクライエントの自動思考情報と、前記感情データとを比較し、それらの一致度から当該クライアントの自動思考情報を分類するとともに、当該分類に係る感情データからの乖離率を算出する比較判定ステップと
をさらに含み、
前記因果関係解析部は、前記乖離率の算出に供された前記発生記録情報及び感情データに含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、抽出された特徴キーワードを前記比較判定部が算出した前記乖離率に応じて重み付けをし、その重み付の度数に基づいて特徴キーワードを因果関係データとして記録する機能を有している
ことを特徴とする請求項７に記載の認知行動療法の代理受診提示方法。

【請求項9】

コンピュータのフィードバック処理部が、前記因果関係データに含まれる前記特徴キーワード、前記乖離率を前記重み付に従って、ユーザーに問いかけとして文章化したコメントを生成してクライエントに提示するフィードバック処理ステップをさらに含むことを特徴とする請求項８に記載の認知行動療法の代理受診提示方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、認知行動療法や行動療法等の精神療法又は心理療法において自己観察記録を行うにあたり、クライエントの思考パターンを分析し学習し、クライエント自身に成り代わったクローンＡＩを応用した認知行動療法の代理受診提示システム、プログラム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、認知行動療法や行動療法等の精神療法又は心理療法で用いられるマネジメント技法としてセルフモニタリング（自己観察）が提唱されている。このセルフモニタリングによれば自分の行動や出来事を記録することで目的の行動を強化したり、自身のやる気を上げる等の効果が期待できる（特許文献１参照）。

【0003】

ここで認知行動療法（ＣＢＴ：Cognitive Behavioral Therapy）とは、学習理論に基づく行動療法的な技法と、認知療法或いは論理療法を基にする認知的アプローチとを用いて系統的に問題行動や症状を改善する科学的な治療法である。認知行動療法の治療では、問題や症状をクライエント自身がセルフケアできるようになることを目指し、治療者とクライエントが問題を共有し、お互いに共同で治療的な目標設定を、行い問題を解決してゆく。

【0004】

ところで、このセルフモニタリングでは、クライエント自身が、自分の行動や出来事を記録するとともに、その行動や出来事に対して思ったことや考えたこと、気づいたことを「自動思考」として記録する認知行動療法・認知再構成的な手法も提唱されている。この自動思考を記録する手法では、クライエント自身によって入力された「自動思考」、即ちクライエント自身の「考え」の文章のうち、どのような語に着目して感情を推定したかなど、自動思考と感情推定との因果関係を提示することにより、クライエントに気付きを促すフィードバックを行う。これにより、クライエント自身が考えるきっかけを与えることができ、十分に心的効果が期待できる。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開2021-015466号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、上述したセルフモニタリングでは、クライエント自身によって入力された「自動思考＝考え」といった文章に基づいて、自動思考と感情推定との因果関係を提示して、クライエントに気付きを促したりするものであるが、クライエント自身による自動思考に基づく感情推定であることから、クライエントにとっては主観的すぎて、却って自身に対する気づきや考えに至り難くなる可能性があった。

【0007】

そこで、この発明は、上述した課題を解決するためになされたものであり、認知行動療法において、クライエント自身に対する受診を、クライエントのクローンに代理させることにより、客観的に自身を見つめるきっかけを与えることのできる認知行動療法の代理受診提示システム、プログラム及び方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記課題を解決するために、本発明は、クライエントに対する認知行動療法を、当該クライエントに成り代わって受診してみせる認知行動療法の代理受診提示システムであって、
外的要因の発生記録情報と、当該外的要因に対するクライエントの行動及び認知を自動思考情報として記録する自動思考記録部と、
前記発生記録情報及び自動思考情報に含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、発生記録情報と抽出された特徴キーワードとの相関を因果関係データとして記録する因果関係解析部と、
前記因果関係データに含まれる前記特徴キーワード、及び前記因果関係データに従って、ユーザーからの問いかけ、及びその問いかけに対する回答を対話形式に文章化したクローン受診データとして生成し、前記クライエントに提示するクローン対応処理部と
を備えることを特徴とする。

【0009】

また、本発明は、クライエントに対する認知行動療法を、当該クライエントに成り代わって受診してみせる認知行動療法の代理受診提示方法であって、
（１） 外的要因の発生記録情報と、当該外的要因に対するクライエントの行動及び認知を自動思考情報としてコンピュータの自動思考記録部が記録する自動思考記録ステップと、
（２） 前記発生記録情報及び自動思考情報に含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、発生記録情報と抽出された特徴キーワードとの相関を因果関係データとして、コンピュータの因果関係解析部が記録する因果関係解析ステップと、
（３） コンピュータのクローン対応処理部が、前記因果関係データに含まれる前記特徴キーワード、及び前記因果関係データに従って、ユーザーからの問いかけ、及びその問いかけに対する回答を対話形式に文章化したクローン受診データとして生成し、前記クライエントに提示するクローン対応処理ステップと
を含むことを特徴とする。

【0010】

上記発明では、各クライエントの前記発生記録情報及び前記自動思考情報とを関連付けて観察データとして蓄積する統計データ蓄積部と、
前記統計データ蓄積部に蓄積された観察データを、前記発生記録情報及び前記自動思考情報の相関パターンである事前学習モデルに従って分類した感情データを生成する感情生成部と、
特定のクライエントの自動思考情報と、前記感情データとを比較し、それらの一致度から当該クライアントの自動思考情報を分類するとともに、当該分類に係る感情データからの乖離率を算出する比較判定部と
をさらに備え、
前記因果関係解析部は、前記乖離率の算出に供された前記発生記録情報及び感情データに含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、抽出された特徴キーワードを前記比較判定部が算出した前記乖離率に応じて重み付けをし、その重み付の度数に基づいて特徴キーワードを因果関係データとして記録する機能を有していることが好ましい。

【0011】

上記発明では、前記因果関係データに含まれる前記特徴キーワード、前記乖離率を前記重み付に従って、ユーザーに問いかけとして文章化したコメントを生成してクライエントに提示するフィードバック処理部をさらに備えることが好ましい。

【0012】

なお、上述した本発明に係るシステムや方法は、所定の言語で記述された本発明のプログラムをコンピューター上で実行することにより実現することができる。すなわち、本発明のプログラムを、携帯端末装置やスマートフォン、ウェアラブル端末、モバイルＰＣその他の情報処理端末、パーソナルコンピューターやサーバーコンピューター等の汎用コンピューターのＩＣチップ、メモリ装置にインストールし、ＣＰＵ上で実行することにより、上述した各機能を有するシステムを構築したり、本発明に係る方法を実施したりすることができる。

【0013】

また、本発明のプログラムは、例えば、通信回線を通じて配布することが可能であり、また、コンピューターで読み取り可能な記録媒体に記録することにより、スタンドアローンの計算機上で動作するパッケージアプリケーションとして譲渡することができる。この記録媒体として、具体的には、フレキシブルディスクやカセットテープ等の磁気記録媒体、若しくはＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤ－ＲＯＭ等の光ディスクの他、ＲＡＭカードなど、種々の記録媒体に記録することができる。そして、このプログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体によれば、汎用のコンピューターや専用コンピューターを用いて、上述したシステム及び方法を簡便に実施することが可能となるとともに、プログラムの保存、運搬及びインストールを容易に行うことができる。

【発明の効果】

【0014】

以上述べたように、本発明によれば、認知行動療法におけるセルフモニタリング（自己観察）において、クライエント自身に対する受診を、クライエントのクローンに代理させることにより、客観的に自身を見つめるきっかけを与えることができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】実施形態に係る認知行動療法的フィードバックシステムＳの全体構成を概念的に示す説明図である。

【図2】実施の形態に係る管理サーバー３の内部構成を示すブロック図である。

【図3】実施の形態に係る管理サーバー３内の分析部の構成を示すブロック図である。

【図4】実施の形態に係る管理サーバー３内のフィードバック処理部の構成を示すブロック図である。

【図5】実施形態に係るクライエント用のスマートフォン１の内部構成を示すブロック図である。

【図6】実施形態に係る認知行動療法的フィードバックシステムの全体動作を示すフロー図である。

【図7】実施形態に係る認知行動療法的フィードバックシステムのフィードバック実行時（セルフカウンセリングモード）における動作を示すフロー図である。

【図8】実施形態に係る認知行動療法的フィードバックシステムのフィードバック実行時（クローン対応モード）における動作を示すフロー図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下に添付図面を参照して、本発明に係る認知行動療法的フィードバックシステム、方法及びプログラムの実施形態を詳細に説明する。なお、本発明は、上記した各実施の形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施の形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施の形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。

【0017】

（認知行動療法的フィードバックシステムの全体構成）
図１は、本実施形態に係る認知行動療法的フィードバックシステムの全体構成を示す概念図である。本発明の代理受診提示システム及び代理受診提示方法、プログラムは、認知行動療法的フィードバックシステムのクローン対応処理部として実装されている。 本実施形態に係る認知行動療法的フィードバックシステムは、複数のクライエントＣＬ（ＣＬａ～ｃ）に対して認知行動療法的なフィードバックを行う認知行動療法を実施するためのシステムであり、図１に示すように、各クライエントＣＬが使用するスマートフォン１（１ａ～ｃ）と、インターネット２上に設置された管理サーバー３とから概略構成される。なお、本実施形態ではスマートフォン１を情報処理端末装置の一例として説明するが、情報処理端末装置であれば、パーソナルコンピューターやタブレットＰＣなどを用いることができる。

【0018】

また、本発明に係る認知行動療法的フィードバックシステムや方法は、所定の言語で記述された本発明のプログラムをコンピューター上で実行することにより実現することができる。本実施形態では、本発明の認知行動療法的フィードバックプログラムを、スマートフォン１（１ａ～ｃ）及び管理サーバー３のＣＰＵ上で実行することにより、本発明の認知行動療法的フィードバックシステムを構築することができる。

【0019】

管理サーバー３は、本実施形態では、認知行動療法の進行処理を行うサーバーであり、単一のサーバー装置、又は複数のサーバー装置群により実現することができ、ソフトウエアを実行することで複数の機能モジュールをＣＰＵ上に仮想的に構築し、それぞれの機能モジュールが協動して処理を実行する。また、この管理サーバー３は、通信機能によりインターネット２を通じて、データ送受信を行うことができるとともに、Ｗｅｂサーバー機能によりブラウザソフトを通じてＷｅｂページの提示などを行うことができる。

【0020】

スマートフォン１（１ａ，１ｂ）は、無線通信を利用した携帯可能な情報処理端末装置であり、無線基地局２２等の中継点と携帯電話機が無線で通信し、通話やデータ通信等の通信サービスを移動しつつ受けることができる。この携帯電話機の通信方式としては、例えば、３Ｇ（3rd. Generation）方式、ＬＴＥ（Long Term Evolution）方式、５Ｇ方式等が挙げられる。また、このスマートフォン１は、通信機能の他、デジタルカメラ機能、アプリケーションソフトの実行機能、ＧＰＳ（Global Positioning System）などによる位置情報取得機能等、種々の機能が搭載され、このような情報処理端末装置としては、タブレットＰＣ等のモバイルコンピューターの他、スマートウォッチ、スマートスピーカーなどのＩｏＴ端末も含まれる。

【0021】

また、このスマートフォン１は、情報を表示する表示部としての液晶ディスプレイを備えるとともに、ユーザーが入力操作を行うための操作ボタン等の操作デバイスを備え、この操作デバイスとしては、液晶ディスプレイに重畳されて配置され、液晶ディスプレイ上の座標位置を指定するタッチ操作などによる操作信号を取得する入力部としてのタッチパネルが含まれる。具体的にこのタッチパネルは、ユーザーの指先やペンなどを用いたタッチ操作による圧力や静電検知その他によって操作信号を入力する入力デバイスであり、グラフィックを表示する液晶ディスプレイと、この液晶ディスプレイに表示されたグラフィックの座標位置に対応した操作信号を受け付けるタッチセンサとが重畳されて構成されている。

【0022】

そして、本実施形態では、クライエントＣＬ（ＣＬａ～ｃ）がスマートフォン１（１ａ～ｃ）を使用する。クライエントＣＬ側のスマートフォン１はクライエント用のアプリケーションがインストールされてクライエント専用端末として機能するようになっている。なお、保護者等によりクライエントＣＬに対する心療を監視する場合は、保護者用のスマートフォンにおいて保護者用のアプリケーションを実行する。保護者用のアプリケーションとしては、クライエント用アプリケーションからのアラートを受信してその内容を閲覧する機能などが備えられており、例えば、アラートを受信し閲覧するための専用アプリケーションのほか、電子メールアプリケーションや、ブラウザアプリケーション、メッセージアプリケーションなどの通信用のアプリケーションが備えられている。

【0023】

（各装置の内部構造）
次いで、上述した認知行動療法的フィードバックシステムを構成する各装置の内部構造について説明する。図２～図４は、本実施形態に係る管理サーバー３の内部構成を示すブロック図であり、図５は、本実施形態に係るスマートフォン１の内部構成を示すブロック図である。なお、説明中で用いられる「モジュール」とは、装置や機器等のハードウェア、或いはその機能を持ったソフトウェア、又はこれらの組み合わせなどによって構成され、所定の動作を達成するための機能単位を示す。

【0024】

（１）管理サーバー
先ず、管理サーバー３の内部構成について説明する。管理サーバー３は、インターネット２上に配置されたサーバー装置であり、インターネット２を通じて、各スマートフォン１とデータの送受信を行えるようになっている。具体的に、管理サーバー３は、インターネット２を通じてデータ通信を行う通信インターフェース３１と、利用者や利用者端末の権限を認証する認証部３２と、認知行動療法全体の進行処理を実行する認知行動療法実行部３３及びフィードバック処理部３４と、各クライエントに対して各種コンテンツデータを配信する情報配信部３６と、課金処理部３７と、種々のデータベース群３５（３５ａ～３５ｄ）を備えている。

【0025】

データベース群３５としては、人工知能の学習結果を蓄積するＡＩ学習データベース３５ａと、クライエントやその保護者等の利用者に関する情報を蓄積するユーザーデータベース３５ｂと、認知行動療法に関するワークモード中に実行されるワークシートや、レッスンモードで配信される連載コンテンツ、レッスン進行処理に関するシナリオデータ等を蓄積する認知行動療法データベース３５ｃと、各クライエントごとのモニタリングに関するデータを蓄積する統計データベース３５ｄとが含まれる。これらの各データベースとしては、単一のデータベースとしてもよく、複数のデータベースに分割し、相互にリレーションを設定することで各データ同士を紐付けたリレーショナルデータベースとすることができる。

【0026】

認知行動療法データベース３５ｃは、レッスンモードで使用される精神療法又は心理療法に関する教材や動画など連続する複数の連載コンテンツを蓄積する記憶装置である。また、この認知行動療法データベース３５ｃには、シナリオデータやワークシートなどのデータが記憶されている。

【0027】

ユーザーデータベース３５ｂに蓄積される情報としては、クライエントや保護者等を識別する識別情報、或いはクライエントが使用している携帯端末装置を特定する識別子（ユーザーＩＤ、端末ＩＤ）と、パスワード等とを紐付けた認証情報が含まれ、ユーザーＩＤに紐付けられた利用者の個人情報や、端末装置の機種なども含まれる。また、ユーザーデータベース３５ｂには、利用者ごと或いは利用者端末ごとの認証履歴（アクセス履歴）や、認知行動療法データベース３５ｃとのリレーションによりクライエントごとのレッスン・ワーク進行に関する観察結果、ステイタス、ポイント、利用履歴等の他、決済情報等も蓄積される。

【0028】

統計データベース３５ｄは、主として、各クライエントの発生記録情報及び自動思考情報とを関連付けて観察データとして蓄積する統計データ蓄積部である。この統計データベース３５ｄに蓄積される情報は、ワークシートを通じて、多数のクライエントから収集した自己観察記録であり、各クライエントごとに発生記録情報、行動的情報、認知的情報及び特徴キーワード等が相互に関連付けられて蓄積されている。

【0029】

認証部３２は、通信インターフェース３１を通じて、各スマートフォン１と通信セッションを確立させ、その確立された通信セッションごとに認証処理を行うモジュールである。この認証処理としては、アクセス者であるクライエントやその保護者のスマートフォン１（１ａ～ｃ）から認証情報を取得し、ユーザーデータベース３５ｂを参照して、アクセス者を特定し、それらの権限を認証する。この認証部３２による認証結果（ユーザーＩＤ、認証時刻、セッションＩＤ等）は、認知行動療法実行部３３に送出されるとともに、認証部３２を通じてユーザーデータベース３５ｂに認証履歴として蓄積される。

【0030】

認証部３２には、位置情報管理部３２ａが備えられており、認証されたクライエントの現在時刻及び現在位置をスマートフォン１側から取得し、ユーザーデータベース３５ｂに記録するとともに、自動思考記録部３３１に入力する。

【0031】

認知行動療法実行部３３は、認知行動療法のシナリオデータに従ってワークモード及びレッスンモードを展開させるべく種々のイベント処理を発生させて認知行動療法を進行させるモジュールであり、一定のルール・ロジック・アルゴリズムを含むスクリプトを実行し、レッスン、ワークの他、ミニゲーム、ムービーの再生等のイベント処理を発生させる。

【0032】

この認知行動療法実行部３３で実行される認知行動療法のシナリオとしては、
(1)自分を客観視できるようにするセルフモニタリング
(2)認知のゆがみを矯正する認知再構成
(3)うつになったり気分が落ち込んだりしたときに行動量が落ち込むのを回復させるために、行動を活性化させて気分を挙げていくアプローチとしての行動活性化
(4)うつや気分が落ち込んだりしたときに併発される不眠に対するケア（具体的には、睡眠圧力を高めるために昼寝は避け、規則正しい睡眠生活を送らせる。眠れなくても朝決まった時間に起きる等）としての睡眠ケア
(5) うつやストレスの大半は人間関係。自分の意見を相手に伝える事ができずに抱え込むストレスを解消するために、相手に上手に意見を伝えるスキルであるアサーションスキルを学習するアサーション（コミュニケーションスキル）学習
(6)ストレスの要因となる困り事や悩み事、それらとの向き合い方を学習する問題解決スキル
などが含まれる。

【0033】

なお、管理サーバー３側の認知行動療法実行部３３は、本実施形態では、同期処理部３６ａと、スマートフォン１側の同期処理部１４４とを通じて、スマートフォン１側の認知行動療法実行部１４１と協働するようになっており、認知行動療法進行処理やワーク分析処理の一部を管理サーバー３側で行い、グラフィック処理やイベント処理の一部をスマートフォン１側の認知行動療法実行部１４１で実行するようにしている。

【0034】

例えば、管理サーバー３側で、シナリオの進行、クライエントのレッスン進行レベルの他、ユーザーの分類や現在位置、現在時刻などに基づいて、発生し得るイベント処理を予測し、その発生条件を管理サーバー３側で発生させ、その条件をスマートフォン１側に送信し、管理サーバー３から受信した発生条件に基づいて、実際のイベント処理の発生やそのためのグラフィック処理は、スマートフォン１側で実行するようにしている。

【0035】

また、本実施形態に係る認知行動療法実行部３３は、アラート監視機能を備えており、スマートフォン１側から発信されるアラート信号を常時監視し、アラート信号が検出されたときには、登録された連絡先（電話番号、電子メール等）にアラートメッセージを送信することができる。

【0036】

特に、認知行動療法実行部３３は、認知行動療法に関わるモジュールとして、自動思考記録部３３１と、分析部３３２と、ＡＩ学習部３３３とを備えている。
自動思考記録部３３１は、外的要因の発生記録情報と、当該外的要因に対するクライエントの行動及び認知を自動思考情報として記録するモジュールである。この自動思考記録部３３１によって記録される自動思考情報には、クライエントが入力したテキストデータに加え、当該クライエントの表情を撮影した映像、又は当該クライエントの血流、音声、位置情報履歴などが含まれる。

【0037】

分析部３３２は、認知行動療法実行部３３によるレッスン・ワークの進行に従って、クライエントが入力したワークを収集し、そのワークに記入された認知行動療法に応じてユーザーに対する評価を更新するモジュールである。このクライエントの分析は、管理サーバー３側で実行する場合と、スマートフォン１側で実行する場合と、管理サーバー３とスマートフォン１の両者が協働して実行する場合とがあり、分析部３３２は、管理サーバー３側で実行、或いは蓄積された分析結果と、スマートフォン１側で実行、蓄積された分析結果とを管理し、両者の分析結果を比較し、必要に応じて分析結果の全部又は一部をスマートフォン１側に配信して、両者の同期を図る。

【0038】

ＡＩ学習部３３３は、位置情報管理部３２ａが取得した現在情報に含まれる現在時刻及び現在位置に関する情報に基づいて、発生した外的要因を予測する機能も備えており、分析部３３２は、ＡＩ学習部３３３が予測した外的要因に関連する行動的情報、認知的情報及び前記特徴キーワードに基づくフィードバックを生成する。

【0039】

具体的にこのＡＩ学習部３３３による予測としては、外的要因の発生が予想される時期、時刻、場所、移動速度、加速度を外的要因ごとにリストアップしたテーブルデータを参照し、現在時刻、現在位置や移動速度、加速度、方向などに基づいて、クライエントが現在いる場所や状況から、その時刻に発生しそうな外的要因を予測する。例えば、通勤・通学の時間帯に一定の速度以上で移動している場合には、クライエントが電車の車内にいる可能性が高く、通勤・通学時の電車内で発生し得るトラブルや「考え」、「感情」、「身体」の変容などについてテーブルデータを参照して、発生し得る外的要因の候補を抽出する。

【0040】

フィードバック処理部３４は、このＡＩ学習部３３３が予測した外的要因に関連するキーワードを用いてフィードバックを生成し、キャラクターから質問形式で予測した外的要因に関する入力を促すようにする。

【0041】

上記分析部３３２について詳述すると、図３に示すように、分析部３３２には、自動思考取得部３３２ａと、感情生成部３３２ｃと、認知歪み評価部３３２ｆと、評価実行部３３２ｇとが備えられている。

【0042】

自動思考取得部３３２ａは、スマートフォン１を通じて、クライエントによって入力された各種情報を取得するモジュールである。ここで取得される自動思考としては、クライエントが自ら入力した行動記録などの他、生体情報解析部３３２ｌから入力される血流や体温、心拍数などの生体情報も含まれる。なお、この自動思考取得部３３２ａにおける情報の取得としては、自動思考記録部３３１が記録したデータを読み出す場合や、通信インターフェース３１を通じてスマートフォン１から直接受信する場合などが含まれる。

【0043】

自動思考取得部３３２ａには反応分類部３３２ｂが備えられており、この反応分類部３３２ｂは、自動思考取得部３３２ａが取得したデータを、分類して感情生成部３３２ｃ及び認知歪み評価部３３２ｆに送出される。

【0044】

反応分類部３３２ｂは、統計データベース３５ｄに蓄積された発生記録情報、行動的情報、認知的情報及び特徴キーワードに基づいて、クライエントの反応パターンを分類するモジュールである。

【0045】

感情生成部３３２ｃは、統計データ蓄積部に蓄積された観察データを、前記発生記録情報及び前記自動思考情報の相関パターンである事前学習モデルに従って分類した感情データを生成するモジュールである。本実施形態に係る感情生成部３３２ｃは、事前学習モデル管理部３３２ｄを備えている。事前学習モデル管理部３３２ｄは、ＡＩによって予め学習モデルを生成し、管理するモジュールである。この感情生成部３３２ｃで生成された感情データは、比較判定部３３２ｅに入力される。

【0046】

認知歪み評価部３３２ｆは、特定のクライエントの自動思考情報と、ＡＩが生成した感情データとを比較し、それらの一致度から当該クライアントの認知歪みを評価するモジュールであり、本実施形態では比較判定部３３２ｅを備えている。比較判定部３３２ｅは、特定のクライエントの自動思考情報と、感情データとを比較し、それらの一致度から当該クライアントの自動思考情報を分類するとともに、当該分類に係る感情データからの乖離率を算出するモジュールである。この認知歪み評価部３３２ｆで算出された乖離率は、評価実行部３３２ｇに入力される。

【0047】

評価実行部３３２ｇは、因果関係解析部３３２ｈと、クローン対応処理部３３２ｉと、質的評価算出部３３２ｊと、セルフカウンセリング管理部３３２ｋとを備えている。

【0048】

因果関係解析部３３２ｈは、当該乖離率の算出に供された前記発生記録情報及び感情データに含まれるキーワードを特徴キーワードとして抽出するとともに、抽出された特徴キーワードを前記比較判定部が算出した前記乖離率に応じて重み付けをし、その重み付の度数に基づいて特徴キーワードを因果関係データとして記録するモジュールである。

【0049】

因果関係解析部３３２ｈは、外的要因とその外的要因に対するクライエントの行動及び認知との相関を分析し、分析された相関を特徴付ける特徴キーワードを抽出する機能を備えており、ここで抽出された特徴キーワードは、発生記録情報、行動的情報、認知的情報と関連付けられて観察データ蓄積部である各データベース３５ａ～ｄに蓄積される。

【0050】

クローン対応処理部３３２ｉは、因果関係データに含まれる特徴キーワード、及び因果関係データに従って、ユーザーからの問いかけ、及びその問いかけに対する回答を対話形式に文章化したクローン受診データとして生成し、クライエントに提示するモジュールである。

【0051】

質的評価算出部３３２ｊは、クライエントの認知歪みが改善された程度を客観的に評価するモジュールである。具体的には、比較判定部３３２ｅが算出した乖離率の変化に基づいて、クライエントの認知歪みの改善を計測する。この乖離率の変化は、乖離率が低減した程度を「改善」とみなしてその変化の程度を質的評価データとして、ユーザーデータベース３５ｂ及び課金処理部３７に入力される。課金処理部３７は、質的評価データに基づいて、各クライエントの改善の程度を算出し、その程度に応じた課金処理を実行する。

【0052】

セルフカウンセリング管理部３３２ｋは、統計データ蓄積部に蓄積された発生記録情報、自動思考情報、乖離率に基づいて、クライエントの反応パターンを分類するモジュールである。フィードバック処理部は、このセルフカウンセリング管理部３３２ｋが分類した反応パターンに従って、コメントを選択して提示する機能を備えている。

【0053】

フィードバック処理部３４は、因果関係データに含まれる特徴キーワード、乖離率を重み付に従って、ユーザーに問いかけとして文章化したコメントを生成してクライエントに提示するモジュールである。

【0054】

そして、本実施形態においてフィードバック処理部３４は、モード管理部３４ａと、各モードを実行するモジュール３４ｂ～３４ｄと、出力情報生成部３４ｆと、人的介入制御部３４ｊとを有している。

【0055】

モード管理部３４ａは、クライエントに対する診療のためのシナリオに応じて、適切なフィードバック処理のモードを選択するモジュールである。モード管理部３４ａは、反応分類部３３２ｂが分類した反応パターンに従ってフィードバックを選択して提示する。なお、反応分類部３３２ｂではクライエントの反応パターンを分類するとともに、外的要因ごとの反応パターンの組み合わせ応じて、クライエントの属性をさらに分類している。このクライエント属性の分類に応じてモード管理部３４ａは、適切な対応処理（クローン対応、レッスン対応、インタビュー対応）を選択して各モジュール３４ｂ～ｄに実行させる。

【0056】

そして、このモード管理部３４ａは、各モードを実行するモジュールとして、クローン対応実行管理部３４ｂと、レッスン実行管理部３４ｃと、インタビュー実行管理部３４ｄと、再評価実行部３４ｅとを備えている。

【0057】

クローン対応実行管理部３４ｂは、クローン対応処理部３３２ｉで処理されたクローン受診データを受け取り、実際にクライエントに提示する処理を実行するモジュールである。この提示処理は、出力情報生成部３４ｆに備えられた各モジュールを適宜選択して、キャラクターによって発言させたり、チャットによる対話形式で提示させたり、ワークシートとして提供させることができる。

【0058】

レッスン実行管理部３４ｃは、評価実行部３３２ｇによる評価に従って、連載コンテンツの一つとして精神療法又は心理療法に関する認知行動療法のレッスンを進行させるレッスンモードとして、連載コンテンツ「レッスンパート」をイベント処理の一つとして実行するモジュールである。この「レッスンパート」は、動物のキャラクターが画面上に登場し、物語を楽しく読み進めながら認知行動療法について学んでいく連載コンテンツであり、連続する複数のレッスンで構成されている。

【0059】

上記情報配信部３６は、クライエントの操作による発生記録情報、行動的情報及び認知的情報の入力を受け付ける際にフィードバックを提示するモジュールであり、フィードバックの候補を複数作制して反応分類部３３２ｂが分類した反応パターンに従ってフィードバックを選択して提示する機能を有している。具体的に、情報配信部３６は、同期処理部３６ａを備えている。

【0060】

再評価実行部３４ｅは、フィードバック処理を実行するのに十分な情報が整っていないと判断されたとき、或いはフィードバックを実行している途中で、新たな課題が生じたときなどに、追加の情報又は分析が必要となった旨を分析部に通知し、再度、自動思考を取得させたり、分析を行わせたりするモジュールである。この再評価の要否判断は、例えば、適切なシナリオが検出されない場合、シナリオを完成させるための情報が不足していない場合などに実行される。

【0061】

出力情報生成部３４ｆは、連続する複数の連載コンテンツを進行させるイベント処理を記述したシナリオに従って、前記連載コンテンツの提供を順次進行させるモジュールであり、本実施形態では各クライエントのレッスン進捗やワークシートの作成回数に基づいてシナリオを進行させる。シナリオデータとは、レッスンモード及びワークモードの展開を記述したスクリプトデータである。

【0062】

また、この出力情報生成部３４ｆは、は、このシナリオデータに従って、スマートフォン１側での認知行動療法進行処理と、管理サーバー３側での認知行動療法進行処理とを同期させる機能を有している。具体的には、管理サーバー３側で、シナリオデータにおけるレッスンの進捗程度などに基づいて発生し得るイベント処理を予測し、その発生条件を管理サーバー３側で発生させ、その条件をスマートフォン１ａ側に送信する。

【0063】

出力情報生成部３４ｆは、キャラクター制御部３４ｇと、チャット実行部３４ｈと、ワークシート生成部３４ｉとを有している。

【0064】

キャラクター制御部３４ｇは、ＡＩが予測した外的要因に関連する行動的情報、認知的情報及び特徴キーワードに基づくフィードバックを生成するモジュールであり、ここで生成されたフィードバックは他のアドバイスとともにスマートフォン１側の出力制御部１４５に送出され、心理士のキャラクター等のセリフとして標示される。

【0065】

キャラクター制御部３４ｇは、人物やクリーチャーなどのアニメーションやＣＧを、スマートフォン１側のディスプレイ１３ａに表示させるための表示データを生成するモジュールである。表示データは、グラフィックデータの他、画像データや、文字データ、動画データ、音声その他のデータを組み合わせて生成される。

【0066】

チャット実行部３４ｈは、対話形式のやりとりをスマートフォン１側のディスプレイ１３ａに表示させるための表示データを生成するモジュールである。このチャット実行部３４ｈは、ＡＩや人的介入によるフィードバックを対話相手からのメッセージとしてクライエント側に送信するとともに、クライエントが入力した自動思考としてのメッセージを受信する。このチャット実行部３４ｈで受信されたメッセージは、シナリオが用意された範囲であればそのシナリオに沿って対話を継続し、シナリオを逸脱するようなイレギュラーな反応が受信された場合には、再評価実行部３４ｅを通じて再評価、再分析を要求してシナリオを修正、或いは差替えを行い、対話を継続させることができる。

【0067】

なお、再評価実行部３４ｅは、出力情報生成部３４ｆ内の各モジュールを通じて、クライエントが入力したチャットやワークシートにおけるやりとりを監視し、そのやりとりの中から認知行動療法データベース３５ｃに蓄積された監視用リストに列記されたキーワードや間接的言動が検出された場合には、再評価の要求を分析部３３２に送出し、分析部３３２にそのクライエントの反応タイプに応じて、その該当キーワード及び間接的言動の出現頻度を解析させ、アラートの要否、危険レベル、緊急性を判断させ、危険レベルが一定以上の場合に、人的介入制御部３４ｊを通じて心理士やアドバイザー等に対してアラートを発信する機能を備えている。この再評価実行部３４ｅによるアラートは、クライエントの保護者や臨床心理士、担当アドバイザー等のスマートフォンに直接送信してもよい。

【0068】

ワークシート生成部３４ｉは、クライエントの操作に基づいて入力された自己観察記録（行動記録、認知記録等の認知行動療法）を記録し、記録された自己観察記録の分析を行うワークモードとして、ワークシートを実行するモジュールである。このワークシートでは、外的要因の発生記録情報と、発生した外的要因に対するクライエントの行動に関する行動的情報と、当該外的要因に対する前記クライエントの認知に関する認知的情報とを、当該クライエントの操作に基づいて記録する。

【0069】

人的介入制御部３４ｊは、ＡＩによる対応が困難である場合に、人間の心理士がフィードバックを行うためのモジュールであり、この人的介入制御部３４ｊを介して、心理士が使用するＰＣやスマートフォンと接続し、心理士によるアドバイスなどをクライエントに送信できるようになっている。本実施形態では、人間の心理士が行うフィードバックのパターンをルール化して適用するための、テンプレートやデータベースから介入に必要なデータを、心理士が使用するＰＣ等に送出する機能も備えられている。

【0070】

情報配信部３６は、クライエントのレッスン進捗に基づき、認知行動療法実行部３３による制御に従って、分析部３３２が実行した分析結果を同期させるべく、通信インターフェース３１を通じて，これらのファイルを各スマートフォン１に配信するモジュールである。

【0071】

情報配信部３６の同期処理部３６ａは、クライエントに対してフィードバックを提示するタイミングを指示するトリガー生成機能を備えている。このトリガー生成機能は、フィードバックの提示として、スマートフォン１側のアプリケーションを自動的に起動したり、アプリケーションから通知を出力させたり、アプリケーション内でキャラクターが自動的に話し始めたりといったイベント処理の発生タイミングを指示するモジュールであり、例えば、前回のレッスン修了時から一定の時間が経過したときに次回のレッスンの受講を促すフィードバックを出力する。

【0072】

（２）スマートフォン１（１ａ～ｃ）
次いで、クライエント用のスマートフォン１の内部構成について説明する。本実施形態では、クライエントＣＬａ～ｃがスマートフォン１ａ～ｃをそれぞれ使用する。これらスマートフォン１ａ～ｃのハードウェア構成は基本的に共通し、クライエントＣＬ側のスマートフォン１にはクライエント用のアプリケーションがインストールされることによりクライエント専用端末として機能するようになっている。なお、保護者等側のスマートフォンには、クライエント用アプリケーションからのアラートを受信してその内容を閲覧できる機能が備えられていればよく、例えば、アラートを受信し閲覧するための専用アプリケーションのほか、電子メールアプリケーションや、ブラウザアプリケーション、メッセージアプリケーションなどの通信用のアプリケーションが備えられていればよい。

【0073】

ここでは、クライエント用のスマートフォン１について説明する。図５に示すように、クライエントＣＬのスマートフォン１は、通信インターフェース１１と、入力インターフェース１２と、出力インターフェース１３と、アプリケーション実行部１４と、メモリ１５とを備えている。なお、これらのハードウェア構成については、心理士用、保護者用のスマートフォンも同様である。

【0074】

通信インターフェース１１は、データ通信を行うための通信インターフェースであり、無線等による非接触通信や、ケーブル、アダプタ手段等により接触（有線）通信をする機能を備えている。入力インターフェース１２は、マウス、キーボード、操作ボタンやタッチパネル１２ａなどユーザー操作を入力するデバイスである。また、出力インターフェース１３は、ディスプレイやスピーカーなど、映像や音響を出力するデバイスである。特に、この出力インターフェース１３には、液晶ディスプレイなどのディスプレイ１３ａが含まれ、この表示部は、入力インターフェースであるタッチパネル１２ａに重畳されている。

【0075】

メモリ１５は、ＯＳ（Operating System）やファームウェア、各種のアプリケーション用のプログラム、その他のデータ等などを記憶する記憶装置であり、このメモリ１５内には、ユーザー或いは端末を識別するユーザーＩＤ或いは端末ＩＤの他、管理サーバー３からダウンロードしたレッスンデータやワークシートを蓄積するとともに、アプリケーション実行部１４で処理された入力データ等が蓄積される。特に、本実施形態では、メモリ１５には、管理サーバー３から取得した、シナリオデータや、レッスンモードで用いられるムービーデータ、アラート発信時に参照される監視用リスト等が格納されている。

【0076】

アプリケーション実行部１４は、一般のＯＳやゲームアプリケーション、ブラウザソフトなどのアプリケーションを実行するモジュールであり、通常はＣＰＵ等の演算処理装置により実現される。特に、クライエント用のスマートフォン１では、このアプリケーション実行部１４で本発明に係る認知行動療法的フィードバックプログラムが実行され、表示データ生成部１４６と、出力制御部１４５と、位置情報取得部１４７と、認知行動療法実行部１４１とが仮想的に構築される。

【0077】

認知行動療法実行部１４１は、分析部３３２による制御に従って、レッスンモードやワークモードをイベント処理の一つとして実行させるモジュールである。本実施形態において認知行動療法実行部１４１は、シナリオに記述されている認知行動療法に関するルール、ロジック、アルゴリズムにより、ストーリーモードとゲームモードを順次展開させて、種々のイベント処理を発生させて認知行動療法を進行させる機能を有しており、管理サーバー３側の認知行動療法実行部３３と同期しつつ、シナリオ進行、ユーザーのレッスン進捗、時刻、現在位置に応じて、レッスンムービーの再生、ワークシートの入力等のイベント処理を発生させる。

【0078】

また、認知行動療法実行部１４１は、本実施形態では、管理サーバー３側の認知行動療法実行部３３と協働するようになっており、認知行動療法進行処理の一部を管理サーバー３側で行い、グラフィック処理やイベント処理の一部をスマートフォン１側の認知行動療法実行部１４１で処理するようにしている。例えば、イベント発生の条件などを管理サーバー３側で発生させ、その条件をスマートフォン１側に送信し、実際のイベント処理の発生（トリガー生成）処理やそのためのグラフィック処理をスマートフォン１側で処理する。

【0079】

そして、上記認知行動療法実行部１４１は、自動思考取得部１４２と、生体情報取得部１４３と、同期処理部１４４とを有している。
自動思考取得部１４２は、スマートフォン１に備えられた入力インターフェース１２やカメラ、その他のセンサーを通じて、クライエントからの文字列や映像、その他の生体情報を取得するモジュールである。ここで取得される自動思考としては、クライエントが自ら入力した行動記録などの他、カメラ１２ｂにより撮影される映像（クライエントの表情）、位置情報取得部１４７によって取得される位置情報、加速度センサ等の各種センサーで得られる信号、生体情報取得部１４３で取得される他のセンサーで計測された血流や体温、心拍数などの生体情報が含まれる。

【0080】

同期処理部１４４は、スマートフォン１側での処理と、管理サーバー３側での処理とを同期させたり連動させたりするモジュールである。表示データ生成部１４６は、ディスプレイ１３ａに表示させるための表示データを生成するモジュールである。表示データは、グラフィックデータの他、画像データや、文字データ、動画データ、音声その他のデータを組み合わせて生成される。

【0081】

位置情報取得部１４７は、現在時刻及び現在位置に関する情報を現在情報として取得するモジュールであり、本実施形態ではＧＰＳ等から現在位置情報が入力され、計時部から現在時刻情報が入力される。位置情報取得部１４７は、自機の位置を示す位置情報を取得し、記録する機能であり、この位置情報取得機能としては、例えば、ＧＰＳのように、衛星からの信号によって自機の位置を検出する方法や、図１に示すように、携帯電話の無線基地局２２や、Ｗｉｆｉ通信のアクセスポイントからの電波強度などによって位置を検出する方法が含まれる。

【0082】

また、出力制御部１４５は、管理サーバー３からの指示に従ってフィードバックを提示するタイミングを制御するトリガー機能を備えている。このトリガー機能は、フィードバックの提示として、本アプリケーションを自動的に起動したり、アプリケーションからの通知を出力したり、アプリケーション内でキャラクターが自動的に話し始めたりといったイベント処理の発生タイミングを指示するモジュールであり、例えば、前回のレッスン修了時から一定の時間が経過したときに次回のレッスンの受講を促すフィードバックを出力する。

【0083】

なお、本実施形態では、現在位置や移動速度、現在時刻、経過時間が入力されることをトリガーとしてフィードバックするが、本発明はこれに限定されず、例えば、入力インターフェース１２に接続されたカメラや体温計、心拍計、マイクなどの検出デバイスによる検出データに基づいて、外的要因を予測したり、トリガーデータを生成するようにしてもよい。これらの検出デバイスは、無線通信で接続されたウェアラブル端末に備えられたものとすることができる。

【0084】

（認知行動療法的フィードバックシステムの動作）
以上説明した認知行動療法的フィードバックシステムを動作させることによって、本発明の認知行動療法的フィードバック方法を実施することができる。図６～図８は、認知行動療法的フィードバックシステムの動作を示すフロー図である。なお、以下で説明する処理手順は一例に過ぎず、各処理は可能な限り変更されてもよい。また、以下で説明する処理手順について、実施の形態に応じて、適宜、ステップの省略、置換及び追加が可能である。

【0085】

（１）全体動作
図６に示すように、先ず、ユーザー端末であるスマートフォン１側で、認知行動療法的フィードバックアプリケーションを起動して、自動思考の入力を行い、管理サーバー３側で取得される（Ｓ２０１，Ｓ１０１）。これを受けて管理サーバー３側では、事前学習モデルが参照され（Ｓ１０２）、感情データの生成が行われる（Ｓ１０３）。

【0086】

そして、クライエント自身が入力した自動思考と、ＡＩが生成した感情データとを比較してその乖離率を算出し（Ｓ１０４）、認知歪みの評価を行う（Ｓ１０５）。次いで、この認知歪みの評価に基づいて、各種評価についての解析を実行する（Ｓ１０６）。本実施形態では、外的な事象と自動思考との相関や因果関係の解析、認知歪みの回復若しくは進行に関する質的評価、セルフカウンセリングのための診断などが実行される。

【0087】

この各種解析の結果に応じて、適切なフィードバックモードを選定し（Ｓ１０７）、その選定されたモードを通じてフィードバック処理が実行され、出力情報が生成される（Ｓ１０８）。この生成された出力情報は、クライエントのスマートフォン１に配信されるととともに、スマートフォン１側からのフィードバック応答処理を待って、スマートフォン１側のアプリケーションと同期処理を行い（Ｓ１０９及びＳ２０２）、フィードバックに必要なデータを送受しつつ通信セッションを進行させて各種モードによるフィードバックを実行する（Ｓ２０４）。

【0088】

その後、上述した各処理Ｓ２０１～２０３，Ｓ１０１～１０９は、アプリケーションが終了（Ｓ２０４における「Ｙ」）するまで繰り返される（Ｓ２０４における「Ｎ」）。

【0089】

（２）フィードバック実行
上述したステップＳ２０３におけるフィードバック実行に係る処理について詳述する。図７にフィードバック実行時におけるシーケンス図を示す。同図に示すように、先ず、管理サーバー３側で認知歪みの評価が実行された後（Ｓ３０１）、その評価値（ここでは、前述した「乖離率」）が閾値より大きいか否かを判断する（Ｓ３０２）。このステップＳ３０２において、評価値が閾値を超えると判断された場合（Ｓ３０２における「Ｙ」）には、認知の歪みが発生していると判定し、この判定結果を以後のフィードバックに反映させる。一方、ステップＳ３０２において、評価値が閾値以下であると判断された場合（Ｓ３０２における「Ｎ」）には、認知の歪みは発生していないと判定し、この判定結果を以後のフィードバックに反映させる。

【0090】

評価値の判定が終了した後、評価値に応じてパターンルールを参照し、フィードバックモードに応じたキャラクター用やチャット用など、各モードに必要なシナリオを生成する（Ｓ３０４）。

【0091】

このシナリオの生成後、クライエントに対して認知再構成のための応答を開始し（Ｓ３０５）、スマートフォン１側ではこの認知再構成用のイベント処理を実行する（Ｓ４０１）。このイベント処理では、ＡＩによる応答が実行され、例えば、ＡＩによるキャラクターとの対話であったり、ＡＩを相手とするチャットによる対話とすることができる。このイベント処理に従って、管理サーバー３側では、ＡＩ若しくは人的なフォローをキャラクターとの対話やチャットを通じて、クライエントに提供する（Ｓ３０６）。ここでのフォローとしては、「問いかけ」や「気づきの促し」、「励ましメッセージ」などのアプリケーション内の機能の他、他のメッセージアプリケーションや、電子メール、スマートスピーカー等を通じてのメッセージ出力などが挙げられる。

【0092】

そして、この認知再構成におけるクライエントの応答に基づいて、自動思考の文章と感情の因果関係を推定して、関連個所を明示する（Ｓ４０３）。このとき、クライエントの表情を伺う必要があるときには、ビデオチャットなどの機能を通じて、生体情報も合わせて取得する（Ｓ４０４）。なお、この認知再構成用のイベント処理におけるやりとりにおいてクライエント側からの応答は、新たな自動思考として管理サーバー３側で取得され、再評価の対象となる。

【0093】

その後、セルフカウンセリングを実施する（Ｓ４０５）。ここでは、自動思考を入力したり、ワークシートを入力したりするとともに、音声や映像、血流、心拍数などの生体情報も必要に応じて取得する（Ｓ４０６）。これら取得された自動思考及び生体情報は、管理サーバー３側へ送信され、記録される（Ｓ４０７，Ｓ３０７）。この自動思考及び生体情報を受信した際、再評価の要否を判断し（Ｓ３０８）、必要であれば（Ｓ３０８における「必要」）、認知歪みの評価（Ｓ３０１）以降の処理を再度実行する。一方、再評価が必要がなければ（Ｓ３０８における「不要」）、或いはモードを終了するときには（Ｓ４０８における「Ｙ」）、ステップＳ２０３を終了する。

【0094】

（３）クローン対応モード
次いで、フィードバック処理におけるクローン対応モードについて詳述する。図８にクローン対応モード実行時におけるシーケンス図を示す。同図に示すように、先ず、管理サーバー３側で認知歪みの評価が実行された後（Ｓ５０１）、その評価値（ここでは、前述した「乖離率」）が閾値より大きいか否かを判断する（Ｓ５０２）。このステップＳ５０２において、評価値が閾値を超えると判断された場合（Ｓ５０２における「Ｙ」）には、認知の歪みが発生していると判定し、この判定結果を以後のフィードバックに反映させる。一方、ステップＳ５０２において、評価値が閾値以下であると判断された場合（Ｓ５０２における「Ｎ」）には、認知の歪みは発生していないと判定し、この判定結果を以後のフィードバックに反映させる。

【0095】

評価値の判定が終了した後、評価値に応じてパターンルールを参照し、クローン対応モードに応じたキャラクター用やチャット用などのシナリオを生成する（Ｓ５０４）。ここでは、ＡＩで制御されたクローンを、クライエントとは別人格のキャラクターとして設定し、クローンが、クローン自身の認知再構成を基礎として、その認知再構成のための試行錯誤を、心理士やアドバイザーなどの第三者に問いかける形式となるように、シナリオを作成する。

【0096】

このクローン対応用のシナリオの生成後、クローンを通じて、クライエントに認知再構成の試行錯誤を提示するクローン対応イベントの実行を、スマートフォン１側に要求し（Ｓ５０５）、スマートフォン１側ではこのクローン対応のイベント処理を実行する（Ｓ６０１）。このクローン対応イベント処理では、ＡＩによる心理士と、ＡＩによるクローンとが、認知再構成を試行錯誤する問答を交わすようにして対話を実行する（Ｓ５０６）。このクローン対応イベント処理に従って、管理サーバー３側では、適宜、ＡＩ若しくは人的なフォローを、クライエントに対しても、キャラクターとの対話やチャットを通じて、クライエントに提供する。ここでのフォローとしては、「問いかけ」や「気づきの促し」、「励ましメッセージ」などのアプリケーション内の機能の他、他のメッセージアプリケーションや、電子メール、スマートスピーカー等を通じてのメッセージ出力などが挙げられる。

【0097】

そして、この認知再構成におけるクライエントの応答に基づいて、自動思考の文章と感情の因果関係を推定して、関連個所を明示する（Ｓ６０３）。このとき、クライエントの表情を伺う必要があるときには、ビデオチャットなどの機能を通じて、生体情報も合わせて取得する（Ｓ６０４）。なお、この認知再構成用のイベント処理におけるやりとりにおいてクライエント側からの応答は、新たな自動思考として管理サーバー３側で取得され、再評価の対象となる。

【0098】

その後、セルフカウンセリングを実施する（Ｓ６０５）。ここでは、自動思考を入力したり、ワークシートを入力したりするとともに、音声や映像、血流、心拍数などの生体情報も必要に応じて取得する（Ｓ６０６）。これら取得された自動思考及び生体情報は、管理サーバー３側へ送信され、記録される（Ｓ６０７，Ｓ５０７）。この自動思考及び生体情報を受信した際、再評価の要否を判断し（Ｓ５０８）、必要であれば（Ｓ５０８における「必要」）、認知歪みの評価（Ｓ５０１）以降の処理を再度実行する。一方、再評価が必要がなければ（Ｓ５０８における「不要」）、或いはモードを終了するときには（Ｓ６０８における「Ｙ」）、ステップＳ２０３を終了する。

【0099】

（作用・効果）
以上説明したように、本実施形態によれば、認知行動療法におけるセルフモニタリング（自己観察）において、一般的な「認知」からの乖離である「認知の歪み」の発生及びその程度をいち早く検出して解析し、アドバイスや問いかけなど適切なフィードバックを行うことができる。

【0100】

特に、本実施形態におけるクローン対応モードでは、クライエント自身のクローンに代理受診させる形で、セルフモニタリング（自己観察）を実行できるため、
自動思考と感情推定との因果関係を客観的に提示することができ、クライエントに気付きを促したり、クライエント自身が考えるきっかけを与えることができ、十分な心的効果が期待できる。

【符号の説明】

【0101】

ＣＬａ～ｃ…クライエント
Ｓ…認知行動療法的フィードバックシステム
１（１ａ～ｃ）…スマートフォン
２…インターネット
３…管理サーバー
１１…通信インターフェース
１２…入力インターフェース
１２ａ…タッチパネル
１３…出力インターフェース
１３ａ…ディスプレイ
１４…アプリケーション実行部
１５…メモリ
２２…無線基地局
３１…通信インターフェース
３２…認証部
３２ａ…位置情報管理部
３３…認知行動療法実行部
３４…フィードバック処理部
３４ａ…モード管理部
３４ｂ…クローン対応実行管理部
３４ｃ…レッスン実行管理部
３４ｄ…インタビュー実行管理部
３４ｅ…再評価実行部
３４ｆ…出力情報生成部
３４ｇ…キャラクター制御部
３４ｈ…チャット実行部
３４ｉ…ワークシート生成部
３４ｊ…人的介入制御部
３５…情報配信部
３５ａ…ＡＩ学習データベース
３５ｂ…ユーザーデータベース
３５ｃ…認知行動療法データベース
３５ｄ…統計データベース
３６…同期処理部
３７…課金処理部
１４１…認知行動療法実行部
１４２…自動思考取得部
１４３…生体情報取得部
１４４…同期処理部
１４５…出力制御部
１４６…表示データ生成部
１４７…位置情報取得部
３３１…自動思考記録部
３３２…分析部
３３２ａ…自動思考取得部
３３２ｂ…反応分類部
３３２ｃ…感情生成部
３３２ｄ…事前学習モデル管理部
３３２ｅ…比較判定部
３３２ｆ…評価部
３３２ｇ…評価実行部
３３２ｈ…因果関係解析部
３３２ｉ…クローン対応処理部
３３２ｊ…質的評価算出部
３３２ｋ…セルフカウンセリング管理部
３３２ｌ…生体情報解析部
３３３…ＡＩ学習部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】