ＡＩセラピストの構築　臨床行動情報学がひらく心理療法の世界

ＡＩ時代、セラピストはどうあるべきか？大規模言語モデル（ＬＬＭ）の導入は、心理療法の世界をどのように変えるのか？面接室外での慢性ストレス状態の推定、ゲームログによる社交不安推定、ＡＩ友人によるギャンブル症状の緩和、ＡＩセラピストによる不安症状の緩和、深層学習モデルによる違反者と違反日時の予測…。セラピストがＬＬＭエージェントと協働するためのスキーム、そしてそのインパクトを具体的に解説する。

目次

第１部　臨床心理学×行動情報学（臨床行動情報学とは；臨床心理学における臨床行動情報学の歴史的位置づけ）；第２部　臨床行動情報学の実践１　査定（心理アセスメント）（面接室内での状態推定；面接室外での慢性ストレス状態の推定；ゲームログによる社交不安推定）；第３部　臨床行動情報学の実践２　介入（心理面接）（ＡＩ友人によるギャンブル症状の緩和；ＡＩセラピストによる不安症状の緩和；オンラインゲームによる抑うつ症状の緩和）；第４部　臨床行動情報学の実践３　臨床心理的地域援助（深層学習モデルによる違反者と違反日時の予測；深層学習モデルによる犯行場所の予測；大規模プラットフォームにおける違反行為の予防）；第５部　臨床行動情報学の研究・開発（インターネット上でのＬＬＭエージェントの構築；ローカルＰＣでのＬＬＭエージェントの構築）

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