不眠症の治療の第一選択として、不眠症に対する心理療法（Cognitive behavioral therapy for Insomnia: CBT-I）が推奨されています。しかしながら、CBT-Iは世界的に実施できるセラピストが少なく、特に日本では患者さんが希望されてもほとんどの医療機関でCBT-Iを受けることができません。

このような問題の解決を目指し、現在、CBT-Iを実施できるセラピストがいる医療機関と患者さんが受診する睡眠クリニックをテレビ会議システムで接続し、遠隔でCBT-Iを提供する研究の有効性と実装可能性を検証しています。
またセンシング機器を用いて心理療法中の人間には知覚できない情報を可視化することでCBT-Iの作用機序の解明も目指しています。

対面では提供が困難であったCBT-Iをテレビ会議システムや電話を用いて遠隔で提供することはCBT-Iへのアクセスを高める重要な研究ですが、テクノロジーを用いたCBT-Iの提供形態はデジタルが苦手な方にとってそれを受けることのハードルが高くなります。

本研究では、地域のかかりつけ医（プライマリ・ケア医療機関）を受診した不眠症患者さんを対象に、患者さんの希望にあわせ、テレビ会議システムによるCBT-Iか電話によるCBT-Iかを選択いただき、遠隔でのCBT-Iの実装可能性について検証しています。

近年、医療コミュニケーション技術の習得に関して、対面での研修ではなく、オンデマンドによる研修のニーズが高まっています。

本研究では、対人援助職の医療コミュニケーション技術の向上にオンデマンド型の医療コミュニケーションの研修が資するものであるか検証を行っています。また、本研究では、模擬事例に対するかかわり方から共感性を抽出し、対人援助職の共感力を自動的に評価できるプログラムの作成を目指しています。

私たち人間は人に望む支援とロボットに望む支援が異なることが明らかされています。

本研究では、児童精神科を受診した子どもを対象に、人とロボットによる支援のニーズの違いを明らかにするための研究を実施しています。それと同時に、人に寄り添う自律型エージェントロボットの開発を行っています。

主任研究者：新川瑤子

子どもの睡眠の特徴は発達段階により、大きく異なります。また子どもの睡眠は養育者の睡眠やメンタルヘルスとも密接に関係しています。

本研究では、子どもの睡眠の問題と養育者の養育行動や養育者のメンタルヘルスの問題の関連を検証するとともに、子どもと養育者の睡眠やメンタルヘルスの問題の改善に有効な支援法の検討を行っています。

現在のエビデンスレベルでは、人セラピストが提供する心理療法が治療用アプリに比べて、有効性が優れていることが示されています。しかしながら、人による支援はさまざまな限界があります。

そこで本研究では、生成AIを用いたセラピストアバターの開発を行っています。

心理療法中の身体の動き、皮膚電位、言葉に見られる特徴について、治療効果と結び付けた形で検証を行います。
心理療法中の複数の情報を用いた研究は未だ数が少なく、異なる種類の情報を分析可能な形に処理する方法は確立されていないため、この研究ではこうした処理方法や処理後のデータを格納するレジストリと呼ばれるデータベースの構築も並行して行います。

主任研究者：野間紘久

眠れないしんどさを主訴とする不眠症と日中の眠気のつらさを主訴とする睡眠時無呼吸症候群は一見すると背反するものですが、高い割合で併存することが明らかされています。
しかしながら、不眠症と睡眠時無呼吸症候群が併存した場合の病態に関する研究やその治療法は確立されていません。

本研究では既存研究のレビューを行い、特徴量を抽出した後、医療機関を受診した患者さんを対象に両疾患のデータを集約し、人工知能技術を用いて病態解明および介入の治療反応性に資する情報の取得を目指します。

主任研究者：田中春仁、室井慧

海外の不眠治療ガイドラインで第1選択とされる認知行動療法（Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia:CBT）ですが、世界的に不眠症治療でCBTが用いられる機会は少ない現状があります。この背景にはさまざまなリソース不足があり、CBTの普及・実装を目指すためには臨床現場で実装可能なCBT-Iを開発する必要があります。

本研究では、コメディカルスタッフが提供する”超”短時間型CBT（Reasonable Access to Brief Behavioral Insomnia Treatment；RABBIT）を開発し、無作為化比較試験によってその有効性の検証に取り組んでいます。

（長井麻希江先生＠富山大学（主任研究者）との共同研究）

本プロジェクトは，臨床心理学と実験心理学と組み合わせた研究手法を用いて心理療法におけるセラピスト―クライエント間のコミュニケーションプロセスを言語的および非言語的要素の相互作用という観点から検討することを目的とした研究です。
セラピストとクライエントの両者から，NIRSをはじめとしたセンシング機器を用いて言語的・非言語的データを経時的に二者同時測定し，これらのマルチモーダルデータを解析することで心理療法のプロセスの解明を目指します。

（中村菜々子先生＠中央大学（主任研究者）との共同研究）

看護師におけるメンタルヘルスの問題は課題であり、医療の質と関連しています。
労働者のメンタルヘルス対策として認知行動療法をベースとしたセルフケア（自分自身で行うケア）やラインケア（上司や管理職が行うケア）が重要ですが、看護師においては実践が乏しく、効果が持続しないことが報告されています。

そこで本研究では、看護師における効果的なセルフケア・ラインケアプログラムと、生成AI（大規模言語モデルであるGPT-4）によるパーソナライズされたフォローアップ方法を開発することを目指しています。看護師を対象に、GPT-4を用いたメンタルヘルスアプリによる介入研究を行い、看護師の健康状態、職場環境の改善の有効性および安全性の検証を行います。

主任研究者：室井慧

心理療法の有効性を高めるには心理療法を“解体”し、構成要素ごとの有効性を検証する必要があり、そのためにマルチモーダル機械学習が有効とされています。
しかし、これまでの研究ではユニモーダル情報の統合や重要度の見極めといった課題があり、いまだ解析モデルは確立されていません。

本研究は、心理療法の解析モデルの確立を行い、臨床データへ得られたモデルを適用することで臨床実践における有用性を明らかにします。

主任研究者：前田詞緒

セラピスト（Th）－クライエント（Cl）の言語のやりとりである心理療法ですが、どのような状況で、どのような関わりが治療効果を高めるのかについてはThの経験則や暗黙知によってブラックボックスになっています。

本研究では心理療法の中でやりとりされる言語的な情報をアンカーとして、視線や身体の動きといった非言語情報や治療の内容について、特定の”文脈”で必要となる治療者のかかわり方について推移のパターンを推定して、それらを自動で評価するプログラムを機械学習等を援用して作成することを目的としています。

主任研究者：野間紘久

近年、睡眠の問題と糖尿病が密接に関係していることが明らかになっています。しかし、糖尿病患者への保健指導は食事と運動が主で、睡眠を切り口にしたプログラムはまだ確立されておらず、効果も充分に明らかになっていません。

本研究では、睡眠の問題を抱える糖尿病患者に対して従来の保健指導に加えて、認知行動療法（Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia: CBT-I）を主軸とした介入を組み合わた新しい糖尿病への保健指導プログラムの開発を行います。

（西村舞琴先生＠京都光華女子大学（主任研究者）との共同研究）