AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下が「スマホで治療までできる時代だ」と言うのですが、本当に効果があるんですか？我々の投資判断に直結する話でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文はスマートフォン経由の心理療法で「うつ（Major Depressive Disorder）」がどれだけ改善するかを機械学習で予測し、特に不安（anxiety）があると改善しにくいという点を示しているんですよ。
要するに、人によってはスマホでの治療が効かない人もいると？それなら金をかける前に見抜く術が要りますね。
その通りです。ポイントは三つ。1) 事前の簡単な尺度で高い不安が分かれば、回復の確率が下がること。2) 機械学習を使って予測ルールを得たが、説明可能なモデルで実務に使いやすい形にしていること。3) ただし因果関係は証明できないので運用設計は慎重にする必要がある、ですよ。
具体的に、その「簡単な尺度」ってどんなものですか？現場でも使える手軽さがあるなら安心です。
ここで出てくるのはGAD-7（Generalized Anxiety Disorder-7、GAD‑7、不安症自己評価尺度）とPHQ-9（Patient Health Questionnaire-9、PHQ‑9、抑うつ症状評価尺度）です。GAD-7が10点超の「中等度〜重度」の不安があると、PHQ-9によるうつ改善の確率が下がるという発見なんです。
これって要するに、不安が強い人にはスマホ療法だけでは不十分ということ？現場の受け皿をどうするかが問題ですね。
まさにその通りです。経営判断の観点では、導入前にスクリーニングを入れて高リスク者には追加支援を用意する、あるいは最初から対面やハイブリッドを提案する、といった運用設計が合理的に思えますよ。
機械学習というと難しく聞こえますが、現場でどう使うイメージを教えてください。投資対効果を説明できる形でお願いします。
良い質問ですね。専門用語を使うときは一つずつ噛み砕きますよ。ここでは「解釈可能な機械学習（interpretable machine learning、IML）」という手法を使い、極端に複雑なブラックボックスではなく現場で説明できるルールを抽出しています。要は、簡単な点数の閾値で判定できる
監修者
阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授
論文研究シリーズ
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