メンタルヘルス支援における人間-AI相互作用の信頼を整合させる：調査と多関係者のための提言

arXiv cs.CL / 2026/4/23

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要点

本記事は、メンタルヘルス支援に用いる「信頼できる（trustworthy）」AIが、定義や測定方法として一貫して整理されていないと主張している。
人間志向・AI志向・相互作用志向の3層から成る信頼フレームワークを提案し、実践者・研究者・規制当局などの視点を統合している。
このフレームワークに基づき、メンタルヘルス領域の既存のAI研究をレビューし、自動メトリクスから臨床的に検証された評価までの手法を比較している。
現在のNLP中心の指標が捉えていることと、現実のメンタルヘルス状況が本当に求めることの間に重要な不一致（ギャップ）があると指摘している。
全体として、社会技術的に整合した、実運用で「本当に信頼できる」メンタルヘルス支援AIを実現するための研究アジェンダを示すことを目的としている。

Abstract

精神的健康の支援のための信頼できるAIシステムを構築することは、多様な分野にまたがる関係者に共通する優先事項です。しかし、「信頼できる（trustworthy）」は依然として曖昧に定義されており、運用においても一貫性がありません。AI研究はしばしば技術的基準（例：頑健性、説明可能性、安全性）に焦点を当てる一方で、治療の実践者は治療的忠実性（例：適切性、共感、長期的な利用者の成果）を重視します。断片化した状況をつなぐために、私たちは3層からなる信頼フレームワークを提案します。このフレームワークは、人間志向、AI志向、そして相互作用志向の信頼を扱い、主要な関係者（例：実践者、研究者、規制当局）の視点を統合します。このフレームワークを用いて、私たちは精神的健康領域における既存のAI駆動型研究を体系的に概観し、「信頼できる（``trustworthy''）」ことに対する評価実践を、自動的な指標から臨床的に検証されたアプローチまで幅広く検討します。私たちは、NLPが現在測定しているものと、現実の精神的健康の文脈で必要とされるものとの間にある重要なギャップを指摘し、精神的健康支援のための、社会技術的に整合し、そして本当に信頼できるAIを構築するための研究アジェンダを概説します。