PSY-STEP：プロアクティブなカウンセリング対話システムのための治療ターゲットと行動シーケンスの構造化

Abstract

認知行動療法（CBT）は、出来事の不随意な解釈に関わる自動的な否定的思考を特定し、それらを再構築することを目的とします。しかし、既存のカウンセリングエージェントは、対話設定においてそれらを特定し対処するのが難しいという課題があります。このギャップを埋めるために、私たちはSTEPを導入します。STEPは、自動思考を明示的に反映しつつ、動的なアクションレベルのカウンセリング手順を伴うことで、CBTカウンセリングをモデル化したデータセットです。このデータセットを用いて、私たちはSTEPPERというカウンセリングエージェントを訓練し、自動思考を積極的に引き出し、認知に基づく介入を実行できるようにします。さらに、意思決定の正確さと共感的な応答性の両方を高めるために、私たちはシミュレートされた合成カウンセリングセッションに基づく選好学習によってSTEPPERを改良します。広範なCBTに整合した評価の結果、STEPPERは他の強力なベースラインモデルと比べて、より臨床的に根拠のある、首尾一貫した、かつ個別化されたカウンセリングを提供し、また感情的な混乱を引き起こすことなく、より高いカウンセラーとしての能力を達成することが示されました。