日本認知・行動療法学会第49回大会の公募シンポジウム「先進的なデータ収集・解析技術によって認知行動療法の実践はどう変わるか？」で用いられたスライド資料です (5つある資料の5個目)。 高橋 史 さん (信州大学) に，3つの話題提供を受けた指定討論を行っていただきました。臨床心理学に携わるみなさまに，ぜひ目を通していただきたい内容です！

1. 高橋 史（たかはし ふみと）
信州大学学術研究院教育学系
先進技術の等身大を見てみよう
2023年10月7-9日
日本認知・行動療法学会第49回大会
自主企画シンポジウム14
「先進的なデータ収集・解析技術によって認知行動療法の実践はどう変わるか？」Discussion

2. 日本認知・行動療法学会
利益相反（COI）開示
発表者名：高橋 史
本発表に関連して、開示すべきCOI関係に
ある企業などはありません。

3. 「先進」の現れ方
https://www.gartner.com/en/articles/w
hat-s-new-in-the-2023-gartner-hype-
cycle-for-emerging-technologies
イノベーショ
ン発生
熱狂
の渦
勝手に
失望
等身大の
期待へ
生産性の
落とし処
• その道の人以外にとっては
「熱狂→失望」の通過儀礼
があってから等身大が見え
てきます。
• 右図は、ブームに乗ってい
る技術について一般向けに
「今コレ熱狂中だからね」
と牽制するための図です。
• とはいえ、ただの熱狂だと
侮るなかれ・・・

4. 日常生活のアセスメント 時間軸と空間軸
時間
行
動
・
反
応

5. 大井さんの取り組みは こんな感じ？
時間
行
動
・
反
応

6. Recall bias のせいで測定精度が・・・
時間
行
動
・
反
応

7. 川島さんの取り組みは こんな感じ？
時間
行
動
・
反
応

8. 樫原さんの取り組みは？（グラフ化というCBTの王道）
時間
行
動
・
反
応
記録データはとったけど、その都度話題に上げるだけ…
グラフにしてみよう！
Kashihara & Sakamoto
(2021). Japanese
Psychological Research.
doi:10.1111/jpr.12371

9. 「変数」よりももっと物理的な事象レベルの流れ

10. • そのサンプルは、どんな母集団を代表している？
• 「人がわからないことでも、大量データを投入したら、機械学習がなんかうまい
ことやってくれるんじゃ・・・」
– 予測はできそう
– 説明はできなさそう
• 信頼できるモデル構築のために、どれくらいの質・量のデータと計算資源が必要？
– みんなが使える汎用モデル
– 特定のクライエントのための専用モデル
• 測りやすいデータ
– 生理反応・体動
– デバイス内行動
– つまり個人内変数（環境変数ではない）
→「環境と個人の相互作用」は？
テクノロジー関連で 議論になりやすいポイント

11. みなさんへのパス
大井さん 川島さん 樫原さん
睡眠（生理現象）と測定の相性
バッチリですね！セッション中
の非言語データの活用も、王道
ど真ん中でかっこいいです。
EMAを手軽に実施できる技術水
準になってきましたね！EMAと
いう手法自体の研究は、この分
野の重要資料になりそうです。
ネットワークアプローチ、熱い
ですね！観測変数レベルでモデ
ルを描こうとするのは、臨床の
感覚にも近いです。
質問A：「プロセス」の定義は
何ですか？ 介入のやりとり？
介入とアウトカムの中間変数？
日常の行動変化？
質問A：Mind wonderingが起き
るecologicalな瞬間って、いつ
なのでしょうか？ その瞬間に
スマホ回答は、いけますか？
質問A：条件づけ（統制）によ
るバイアス（collider bias）等、
モデルに入れない方がいいデー
タはないですか？
質問B：アウトカム予測はどの
タイミングで出るのが有効＆倫
理的ですか？ ブラックボック
ス化する機械学習でOKですか？
質問B：スマホ閲覧行動の機能
を知るために、環境変数をどう
やってecologicalに測定しま
しょう？
質問B：人間はどこまで複雑な
モデルを理解できますか？ABA
とか、現実の情報が多すぎるか
ら四項にまで絞ってますよね。
質問C：人間セラピストの前の
Cl.と、AIセラピストの前のCl.
は、同じ母集団ですか？ 機械
学習モデルを転用可能？
質問C：セルフヘルプアプリの
ジャーナル機能等、人間が介在
しないEMAなら、reactivityは
発生しませんか？
質問C：自動でデータ収集・モ
デル化されることは、CBTの
「観察と気づき」にどう影響し
そうですか？