

「臨床行動情報学とは」のページを公開しました
研究室ホームページにて、新たに「臨床行動情報学とは」のページを公開しました。 臨床行動情報学とは、クライエント・利用者と、臨床家・支援者・AIシステムの思考、感情、発話、行動、関係性を、計算可能な臨床行動データとして捉え、その生成、収集、構造化、蓄積、解析、予測、介入、社会実装に至る過程を科学的に探究する学問分野です。 近年、メンタルヘルス支援への需要が高まる一方で、専門家による支援にアクセスできない人、支援につながっても継続が難しい人、支援の質や安全性を十分に評価できない場面が少なくありません。また、心理面接、相談記録、心理尺度、生活ログ、オンライン上の行動など、メンタルヘルスに関わる多様な臨床行動データは日々生み出されていますが、それらの多くは十分に構造化・解析・活用されていません。 臨床行動情報学では、これらの臨床行動データをAI・データサイエンス・情報学的手法によって解析し、心理状態の理解、支援の質向上、有害事象の予防、未治療ギャップの低減、持続可能な支援サービスの実現を目指します。 本ページでは、臨床行動情報学の定義に加えて、臨床行動デ
8 時間前読了時間: 2分
人工知能学会全国大会(JSAI2026)にて2件の研究発表を行いました
2026年6月に開催された人工知能学会全国大会(JSAI2026)の計算社会科学セッションにおいて、当研究室が参画する共同研究2件の発表を行いました。 アバターの見た目がオンラインのコミュニケーションとソーシャルサポートに与える影響 発表者:高野 雅典(株式会社サイバーエージェント・慶應義塾大学)、横谷 謙次(徳島大学)、阿部 修士(京都大学)、加藤 隆弘(北海道大学)、高 史明(東洋大学) 近年、メタバースやオンラインコミュニケーションサービスの普及に伴い、アバターを介した対人交流が広がっています。本研究では、アバターの見た目がオンライン上のコミュニケーションやソーシャルサポートの認知にどのような影響を及ぼすのかを検討しました。 複数のアバターサービス利用者を対象とした調査データおよび行動ログデータを分析した結果、アバターに対する印象と「他者から支援を受けられる」という認知との関連が示されました。また、オンライン空間で他者から話しかけられやすいアバターの特徴についても検討しました。 本研究は、オンラインコミュニティにおける人間関係形成や、心理的
6月16日読了時間: 2分
修了生の井原奈桜さんが執筆した論文「精神的苦痛と悩みの原因が相談行動に及ぼす影響」が出版されました
このたび、当研究室の研究成果として、論文「精神的苦痛と悩みの原因が相談行動に及ぼす影響」が 人間科学研究(Journal of Human Sciences) に掲載されました。 本研究では、精神的苦痛の程度や悩みの種類が、人々の相談行動にどのような影響を及ぼすのかを検討しました。具体的には、オンラインツールを日常的に利用する大規模な対象者データを用いて、悩みの内容、悩みの深刻さ、精神的苦痛の程度と、相談行動および相談先との関連を分析しました。 分析の結果、悩みの種類によって、本人が感じる深刻さや客観的な評価に特徴がみられること、また、相談行動や相談先が悩みの内容によって異なることが示されました。これらの結果は、メンタルヘルス支援や相談支援を考えるうえで、単に「悩みがあるかどうか」だけでなく、「どのような悩みなのか」「どの程度深刻に感じられているのか」「どこに相談しやすいのか」といった観点を踏まえることの重要性を示しています。 今後は、悩みの領域ごとの特徴をさらに詳細に検討し、それぞれの悩みに応じた相談支援や情報提供のあり方について研究を進めてい
6月16日読了時間: 2分


第5回計算社会科学会大会(CSSJ2026)にて、ソーシャルサポートの伝播を数理モデルで説明した研究(責任著者はサイバーエージェントの高野雅典先生)が大会優秀賞を受賞しました。
2026年3月2日(月)~4日(水)に開催された計算社会科学会大会において、「オンラインコミュニティにおけるソーシャルサポートの長距離伝搬:べき減衰の実証と数理モデルによる説明」という我々の発表が大会優秀賞を受賞しました。 本研究は、サイバーエージェントの高野雅典先生、徳島大学の横谷謙次、東京大学の中条雅貴先生、鳥海不二夫先生との共同研究によるものです。 本論文では、オンラインコミュニティ内におけるソーシャルサポートがどのように遠距離まで伝搬していくのかを、数理モデルを用いて説明しています。 論文として公表されたらまたお知らせします。 P2-008 オンラインコミュニティにおけるソーシャルサポートの長距離伝搬:べき減衰の実証と数理モデルによる説明 (高野雅典, 横谷謙次, 中条雅貴, 鳥海不二夫) https://css-japan.com/2025/11/27/cssj2026/
4月16日読了時間: 1分


横谷研究室が徳島大学の受験生サイトで紹介されました。
徳島大学は自由に勉強・研究が出来るところなので、ご興味のある方はぜひ下記にて詳細をご確認いただければ幸いです。 https://www.tokushima-u.ac.jp/admission/ 徳島大学で注目されている研究者は下記から閲覧できます。 https://www.tokushima-u.ac.jp/admission/researcher/ 横谷研究室に興味のある方はお気軽にメールで連絡をいただければ幸いです。 以上、広報でした(笑)
4月1日読了時間: 1分


「AI友人は問題賭博者のギャンブル症状と関連する問題を軽減する:無作為化比較試験」という横谷謙次(研究室代表)らが執筆した論文がComputers in Human Behaviorにて出版されました。
表紙のグラフィックボードは、共著者の高橋英之先生がGeminiに作成を依頼した内容です。ざっくりですが、まとまっています。 この論文のハイライト • ギャンブルを持続的に止め続けていることを体現するAI友人を開発した。 • AI友人群では、チェンジトーク(変化志向発言)が有意に高い水準で持続した。 • 「洞察的AI友人」は、週ごとのギャンブル症状および頻度を有意に減少させた。 • 「共感的AI友人」は、週ごとのギャンブル支出額を有意に低下させた。 • 問題賭博者に個別化されたAI友人のパーソナリティは、問題賭博への介入の効果を高める可能性がある。 要約 ギャンブルをやめようとしている人にとって、ギャンブルを止め続けている友人の存在は助けになる。本研究では、ギャンブルを止め続けている元ギャンブラーという設定で2種類のAI友人(1体は洞察的、もう1体は共感的)を開発し、これらのAI友人と問題賭博者との継続的な対話が、問題賭博者のギャンブル症状および関連問題を軽減できるかを検討した。 日本人の問題賭博者320名を、無作為に以下の4群のいずれかに割り付け
3月2日読了時間: 3分


研究室代表の横谷謙次の研究成果が楽待にて公開されました。
研究室代表の横谷謙次の研究成果が楽待にて公開されました。 https://www.youtube.com/watch?v=SldEg8aJMLE 研究成果の主な内容は下記です。 背景 パチンコ店などに置かれている遊戯機は、人々にギャンブルによる被害をもたらし、公衆衛生の観点からも問題になっています。本研究では、ギャンブルの場としてのパチンコ店に注目し、その影響として「お金を得ることを目的とした犯罪」が増えるかどうかを調べました。具体的には、パチンコ店の近くで、出店前と比べて、出店中や撤退後の時期に金銭目的の犯罪が増えるかどうかを検証しました。 方法 約6年半分の犯罪記録データと、同じ期間のパチンコ店の出店日・撤退日の情報を用いました。あわせて、日本全国のコンビニ、ボウリング場、とその地域の公示地価のデータも利用しました。分析の中心となる指標は、「1日あたりに発生した金銭目的の犯罪件数」です。パチンコ店から半径0.5km以内、0.5〜1km、1〜5km、5〜10kmの範囲ごとに犯罪件数を集計しました。また、パチンコ店の「出店前の期間」「出店中の期間
2025年11月20日読了時間: 3分


研究室代表の横谷謙次が人工知能学会(JSAI)にて「全国大会優秀賞」を受賞しました
研究室代表の横谷謙次が人工知能学会(JSAI)にて「全国大会優秀賞」を受賞しました。 正式に徳島大学から広報されました。 詳細はこちら https://www.ias.tokushima-u.ac.jp/news/12061/
2025年11月20日読了時間: 1分


第66回日本児童青年精神医学会総会(福井)にて研究室代表の横谷謙次が招待シンポジストとして講演しました。
第66回日本児童青年精神医学会総会(福井)にて研究室代表の横谷謙次が招待シンポジストとして講演しました。 2025年11月14日(金)の「 ■シンポジウム16: テクノロジーを用いた子どもへの発達支援」にて「AIセラピストの構築:臨床行動情報学による第4世代の臨床心理学を目指して」というタイトルで発表しました。 とても有意義な時間が過ごせました。 発表内容が児童青年精神医学会の雑誌の日本語原稿にもなりますので、ご興味のある方はご一読いただければ幸いです。
2025年11月18日読了時間: 1分


2025年度の人工知能学会にて、研究室代表の横谷謙次が全国大会優秀賞を受賞しました。
2025年度の人工知能学会にて、研究室代表の横谷謙次が全国大会優秀賞を受賞しました。 タイトルは「全国の週間犯罪予報:階層的グラフアテンションネットワークモデルを用いたブロックレベルでの全国犯罪予報」 です。 一週間の期間で、かつ、250メートル×250メートルの範囲であれば、深層学習モデル( 階層的グラフアテンションネットワークモデル )を用いて、犯罪(性犯罪、財産犯罪、暴行罪、交通犯罪など)が全国どこでも予報可能、ということを示しました。 内容としてまた炎上しそうでしたが、今回は炎上せずに済みました(汗)。 共著者はいつものメンバーです。 横谷 謙次(徳島大学) 阿部 修士(京都大学) 髙村 真広(藤田医科大学) https://www.ai-gakkai.or.jp/about/award/jsai_award-conf/ なお、本研究は下記の科研費より支援を頂戴しております。 https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant/KAKENHI-PROJECT-23K22365/ ここに厚く御礼申し上げます。
2025年11月10日読了時間: 1分















