# 自殺念慮防止のための心理カウンセリング補助システム開発に 向けた対話データの作成と前処理

二瀬颯斗 $\dagger$ 牧野晃平 $\dagger$ 石崎優人 櫻井昌佳
一般社団法人 ZIAI
\{hayato_futase, kohei_makino, yuto_ishizaki, masayoshi_sakurai\}aziai.jp

## 概要

先進国の中で日本における死因が自殺である割合 が高く，自殺を防止する取り組みが重要である。本研究では，人が自殺しょうとする思慮である自殺念慮を持たないように相談を受ける心理カウンセリン グに注目する．現状では一部の相談者しかカウンセ リングを受けられていないという問題を解決するた めに, AIチャットボットなどの補助システムの開発 を目指す.ここではその基盤として，心理カウンセ リングの対話データを匿名化し, 基礎的な解析を行 う。解析では相談者とカウンセラーの発話の特性を 確認するために発話中の単語の解析を行い，ハイリ スクな相談者の傾向を確認するために相談者の性別 などの属性との関係性を調査した。

## 1 序論

現代において自殺は社会問題の一つとなってお り，日本は先進国の中でも特に死因全体のうち自殺 が占める割合が高く，自殺を低減するための取り組 みは急務である [1]. 近年では，平成十八年に制定 された自殺対策基本法に基づいて対策が進み，学校 における自殺対策として自殺予防教育 [2] や金銭的 な困窮による対策 [3] など，多岐にわたる試みが行 われている $[4,5]$. このような試みの成果として自殺による死亡者数は減少しているが，令和二年度で は約 21,000 人が自殺で亡くなっており，依然として 先進国の中では自殺者数が多い.

このような中で，自然言語処理の観点ではSNSを 利用して自殺しそうなユーザを検出する試みが行わ れている $[6,7]$. これらの取り組みは明確な自殺念慮を持つ人を検出する問題設定であり，心理状態の 回復が難しくなるため, 自殺念慮が明確化する前の 処置として，心理カウンセリングが重要となる.


図 1 心理カウンセリング対話データの例

インターネットの利用が一般的になった現代で は，医療機関での受診が必要で，金銭的負担や心理的ハードルが高い対面のカウンセリングに対して，気軽に相談可能なオンラインでのチャット形式のカ ウンセリングにおける相談者が増加している．その ため，オンラインチャット方式では相談者が多いた めカウンセラーの数が足りておらず，カウンセリン グを受けられる相談者は相談申し込みをした人数の 半分以下しかいないという問題点がある. オンライ ンチャット方式では，深刻な場合だけでなく自殺に つながりうるような小さな悩み相談も受け付けてお り， 心理カウンセリングの受け血を増やすことで自殺に思い至る人自体の数自体の削減につながる.

本研究では，自然言語処理技術によって心理カウ ンセリングを補助するために，AIチャットボットや ハイリスクな相談者を検知するシステムなどを開発 することで，カウンセリングの受け皿を増やすこと を目標とし，その基盤として図 1 のような実際の心理カウンセリングの対話データの前処理・解析を行 う．前処理では，心理カウンセリングの対話データ という特性上，個人情報が多分に含まれるため，個
人を直接特定できるような情報を匿名化処理によっ てマスクする．また，解析では発話中の単語の分析 によって相談者とカウンセラーの発話の特徴を確認 した. さらに，相談者の性別などの属性がどのよう な傾向を持つか調査し, さらにハイリスクな相談者 がどのような属性を持ちやすいのかを解析する.

本研究の貢献は以下の点である.

・ 心理カウンセリング対話データに対して，正規表現と固有表現抽出器を用いて匿名化する部分 を特定し，匿名化を施した。

・ 心理カウンセリングの対話データの基礎的な解析として，発話中の単語を分析してカウンセ ラーと相談者の特徴を掴み，ハイリスクな相談者の傾向を性別などの相談者の属性で特徵づけ られることを確認した。

## 2 関連研究

自然言語処理による自殺予防のための取り組みと して，ツイートのような SNS の投稿から自殺するか どうか検知するような取り組みが行われており，近年では注目度が上がって, Twitter のユーザのうち実際に自殺や自殺未遂をした人のツイートを辿って自殺する人かどうかを検知するワークショップも開催 された [8]. 他にもツイートから自殺傾向を検出す るためのコーパスを構築する研究 $[6,7]$ は存在する が，自然言語処理分野では自殺念慮を予防するため の研究は行われていない。

## 3 心理カウンセリング対話データ

本研究では実際に悩みを抱えた相談者が心理カウ ンセラーに相談した際のデータを分析する。 データ は NPO 法人東京メンタルヘルス・スクエア1)によっ て運営されているSNS を利用した相談窓口である こころのほっとチャットで蓄積された対話を利用す る.こころのほっとチャットは毎日正午から 12 時間程度, LINE, Twitter, Facebook および専用のウェ ブチャットで相談を受け付けている。 カウンセラー は自殺念慮の高い相談者を手動で選択して，優先的 にカウンセリングを行う．カウンセラーは相談のた めに利用する情報として性別・年代・職業・相談回数・相談内容の事前記述を確認する。

データは 2018 年から 2021 年までの相談が蓄積さ れたもので，全てで 17,095 件の対話が含まれてい

1) https://www.npo-tms.or.jp/
る.それぞれの対話では，相談者とカウンセラーが 一対一のオンラインチャット形式で 50 分間発話交換を行う．対話中にカウンセラーは監督者に助言を 仰ぐことができる. 図 1 に示した対話データ2)のよ うに，カウンセラーが確認した相談者の ID・現在 までの合計相談回数・性別・年代・職業の属性，力 ウンセラーが対応する前に相談者によって入力さ れた相談内容, そして実際に相談した際の対話が含 まれ，全ての発話に対してタイムスタンプが付与さ れている. 更に，自殺しそうな可能性が高い人や公的機関への通報に至ったなど，ハイリスクな相談者 （ハイリスク者）に対しては相談を受けたカウンセ ラーによってラベル付けがされており，その理由も 同時に付与されている. 相談者の情報やラベル付け した理由など，選択肢があるフィールドが持ちうる 値は付録の表 3 に示した.

## 4 匿名化

図 1 のように，個人を特定し得る情報をUser] や [Province] のような特殊トークンに置き換える匿名化処理を行う. 具体的には，名化対象が発話に含ま れるかどうかを正規表現やヒューリスティクスに よって抽出し, 固有表現抽出器および正規表現に よって特定された文字列を特殊トークンに置換す る.ここでは個人情報の中でも，情報単体で個人を 特定可能な直接識別情報と複数の情報を利用するこ とで個人を識別できる間接識別情報のうち，直接識別情報を匿名化することに注力する．直接識別情報 と間接識別情報の内容と匿名化後の対話データの発話における特殊トークンを付録の表 4 に示す.

直接識別情報の匿名化は，SNS ID，住所，電話番号，郵便番号，メールアドレスは正規表現，相談者名はヒューリスティクス・正規表現・固有表現抽出器のすべてを用いて匿名化対象を特定する. 固有表現抽出器は自然言語処理ライブラリ GiNZA[9]のも のを利用した. 発話を特定するための正規表現は それぞれの匿名化対象ごとに作成した. SNS ID は，発話中に半角英数字が 6 文字以上かつ SNS の名称 （Facebook やフェイスブック）があるかを条件とし た. 住所や電話番号，郵便番号，メールアドレスは 形式が決まっているため，形式に当てはまるものを 正規表現で記述した.

発話中の相談者名の特定は，ランダムに抽出した

2）例は個人情報保護の観点から実際の対話を公開することは できないため，ダミーで作成したデータである.

図 2 相談者とカウンセラーの発話の単語長の度数分布

1,000 件の人手による対話の統計から得られた，以下の三つ知見を利用したアルゴリズムを用いる.

1. カウンセリングのはじめの発話 3 ターン以内に カウンセラーは相談者に呼び名を尋ねるケース が $69.9 \%$ である.

2. 相談者が相談者自身のカウンセリング上の名前 を含む発言を一度以下しかしないことがほとん どである.

3. 相談者のカウンセリング上の名前が SNS 上の 名前の一部と一致するケースが $54.1 \%$ あるる。

このアルゴリズムによる相談者名特定のカバレッジ は $87.7 \%$ であった.

## 5 解析

本節では基礎的な解析として，まず相談者とカウ ンセラーの発話の傾向をつかむために単語や trigram に着目した解析を行う．次に，相談者とハイリスク 者の傾向をつかむために，年齢などの属性ごとに統計をとり，傾向を確認する．最後に属性とハイリス ク者がタグ付けされた理由がどのような相関がある かを解析する。

## 5.1 対話の統計

心理カウンセリング対話データは 17,095 件の対話で構成され，675,777 件の発話が含まれる。一対話あたりの発話数は平均 39.5, 標準偏差 21.6, 最大值 331, 最小値 2 であった. 5-20 分程度で平均 42 発話の対面形式で行うカウンセリングと比較すると [10]，チャット形式は対話者はお互いの表情や身振 りなどテキスト以外の情報が分からないため，相談者やカウンセラーは比較的長い時間をかけて言葉を 選んでいるという特徴が確認できた。

次に相談者とカウンセラーの発話の違いを確表 11 対話あたりのハイリスク者とハイリスクでない 者の trigram の平均分析 ( $\mathrm{t}$-検定において，*は $\mathrm{p}$ 值 $<0.05$ と なった有意な値である)

認するために単語単位の解析を行う．分かち書き には日本語の形態素解析エンジン $\left.\mathrm{MeCab}^{3}\right)$ と辞書 mecab-ipadic-NEologd[11,12,13] を利用する。まず図 2 に示した 1 発話あたりの単語数の度数分布から,相談者はカウンセラーよりも比較的発話が短いこと が確認できる．一方で，カウンセラーは極端に単語数が少ない発話を避けていた. 実際の対話を人手で 確認すると，相談者は一言や短文の発話が多く，カ ウンセラーは話を聞いていることが伝わるように内容を確認していたり，伝わりやすいように詳しい内容を記述するような発話が確認できた。

次にハイリスク者の発話表現の傾向を見るため に，相談者の trigramをハイリスク者とそうではな い人で比較する。 ハイリスク者の対話 124 件と，そ れ以外から，trigram の辞書が十分大きくなり，八イ リスク者数とのスケールとトレードオフがとれる 数である 1,000 件をランダムにサンプルして利用し た. それぞれの trigram が全体の trigram の top-K 含まれる割合の平均を表 1 に示す. trigram の種類は 296,926 種類あり，top100の trigram のほとんどは文末表現や接続表現であった. top10 以内・top100 以内 trigram の割合と trigram の種類において，ハイリ スクでない者と比べるとハイリスク者が有意に高い ことが分かる. さらに top100 以内の trigram のカバ レッジの平均はハイリスク者とそうではない者そ れぞれ，24.22，29.92（p<0.01）となった.これらの ことから，ハイリスク者はハイリスクでない者より も，一般的な発話表現を用いず，語彙も少ないこと が確認できた。

## 5.2 相談者の統計

相談者全体とハイリスク者はどのような属性であ るかの傾向を統計値から確認する。属性ごとの度数 とハイリスク者の人数と全体のうちハイリスク者が 占める割合を表 2 に示した.「その他・答えたくな い」，というラべルは「その他」と短縮した。まず，性別に着目すると，女性の方が男性の約五倍もの相

表 2 相談者の属性ごとの度数とハイリスク者の人数 （HR）と割合

談者がいる一方で，ハイリスク者の割合は男性の方 が約二倍となっている. このことから女性の方が気軽に相談できており，男性は比較的悪化してからの 相談が多い傾向が読み取れる．年齢別では， $20 \sim 29$歳の SNS を頻繁に利用する層が最も相談が多く, 年齢が高くなるにつれて相談者数が減少する傾向が 確認できる。 ハイリスク者は学生が多い〜19才と 40～49 歳に多いことが確認できる. 職業別に見る と，～19才の相談者は学年に分けることができる.小学生は相談者数が少ない一方で中高生に比べて八 イリスク者の割合は高い.これは学年が上がるごと に相談窓口までたどり着く人数が増え, 気軽に相談 できていることを示唆している。自立した生活が始 まり人生における選択が多い大学生等や, 金銭的に 余裕が無くなりやすい仕事無しについてはハイリス ク者の割合が高く, これらの層では思い悩んで重篤化してからの相談が多いことを示唆している.

## 5.3 ハイリスク者の解析

次にハイリスク者とタグ付けされた理由と属性の 相関関係を確認する．性別および年齢に対する相関関係については付録の図 4,5 に，職業に対する相

図 3 職業とハイリスク者の理由の相関関係

関関係は図 3 に示した.まず小学生に着目すると,児相通報や虐待といった学童期に直面しやすい要因 が確認できる. 思春期に当たる中高学生は家出のよ うな行動だけでなく, 自殺リスクに発展している. また，学生は親子関係が密になりやすいため，虐待 のリスクにも発展している. 大学生等や仕事有りの ような自立することが求められる場合では自殺リス クが大部分を占めるようになる。仕事無しの場合で は，警察通報や心中念慮など重大な事案が確認でき る.このようなハイリスク者の傾向から，それぞれ の職業において相談内容に特徴があることを示唆 しており，この対話データを利用して AI チャット ボットなどの心理カウンセリング補助システムを開発するにあたって考慮する必要がある.

## 6 結論

本研究では，自殺防止の取り組みの一環として，根本的に自殺念慮自体を予防するために，心理カウ ンセリングの受け皿を増やすためのシステム開発 を目指す. その基盤として心理カウンセリング対話 データを個人情報保護のための匿名化を行い，基礎的な解析を行った. 解析では相談者とカウンセラー の発話の特徴と，相談者の属性ごとにハイリスクな 相談者がどのような傾向を持つかを確認した. 今後 はこの対話データを利用して，AIチャットボット やカウンセラーの業務を補助するシステムを開発 する。

## 謝辞

本研究で利用した心理カウンセリング対話データ

は NPO 法人東京メンタルヘルス・スクエアから提供していただいたものです. 担当していただいた温間隆志様および提供に携わっていただいた皆様に感謝申し上げます.

## 参考文献

[1] 厚生労働省 社会 - 援護局 総務課自殺対策推進室. 令和 2 年度我が国における自殺の概況及び自殺対策 の実施状況, 2021. 閲覧日：2022 年 1 月 9 日.

[2] 川島大輔. 学校での自殺予防教育の現状と今後の課題. 社会と倫理, Vol. 34, pp. 49-58, 2019.

[3] 竹島正. 自殺対策の経緯とこれから. 予防精神医学, Vol. 2, No. 1, pp. 40-47, 2017.

[4] 松本寿昭, 若林佳史, 小森田龍生, 小牧奈津子, 松山博光, 安田和子, 田所満理奈, 反町吉秀. 予防に向け た自殺の要因に関する研究. 人間生活文化研究, Vol. 2013, No. 23, pp. 198-202, 2013.

[5] 澤原光彦, 北村直也, 末光俊介, 青木省三. 若者の自殺予防 (<特集>現代の若者のメンタルヘルス). 心身医学, Vol. 55, No. 12, pp. 1353-1359, 2015.

[6] Bridianne O'Dea, Stephen Wan, Philip J. Batterham, Alison L. Calear, Cecile Paris, and Helen Christensen. Detecting suicidality on twitter. Internet Interventions, Vol. 2, No. 2, pp. 183-188, 2015.

[7] Atika Mbarek, Salma Jamoussi, Anis Charfi, and Abdelmajid Ben Hamadou. Suicidal profiles detection in twitter. In Proceedings of the 15th International Conference on Web Information Systems and Technologies, WEBIST 2019, p. 289-296, Setubal, PRT, 2019. SCITEPRESS Science and Technology Publications, Lda.

[8] Sean MacAvaney, Anjali Mittu, Glen Coppersmith, Jeff Leintz, and Philip Resnik. Community-level research on suicidality prediction in a secure environment: Overview of the CLPsych 2021 shared task. In Proceedings of the Seventh Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology: Improving Access, pp. 70-80, Online, June 2021. Association for Computational Linguistics.

[9] 松田寛. Ginza - universal dependencies による実用的日本語解析. 自然言語処理, Vol. 27, No. 3, pp. 695-701, 2020.

[10] Verónica Pérez-Rosas, Xinyi Wu, Kenneth Resnicow, and Rada Mihalcea. What makes a good counselor? learning to distinguish between high-quality and low-quality counseling conversations. In Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, pp. 926-935, 2019.

[11] Sato Toshinori. Neologism dictionary based on the language resources on the web for mecab, 2015.

[12] Taiichi Hashimoto Toshinori Sato and Manabu Okumura. Operation of a word segmentation dictionary generation system called neologd (in japanese). In Information Processing Society of Japan, Special Interest Group on
Natural Language Processing (IPSJ-SIGNL), pp. NL229-15. Information Processing Society of Japan, 2016.

[13] Taiichi Hashimoto Toshinori Sato and Manabu Okumura. Implementation of a word segmentation dictionary called mecab-ipadic-neologd and study on how to use it effectively for information retrieval (in japanese). In Proceedings of the Twenty-three Annual Meeting of the Association for Natural Language Processing, pp. NLP2017B6-1. The Association for Natural Language Processing, 2017.

## 付録

心理カウンセリング対話データにおける相談者の 属性とハイリスクとしてタグ付けされた理由が取り うる値を表 3 に，匿名化の対象とした語句の詳細を 表 4 に示した.

図 4 に示した性別とハイリスク者の理由の相関関係では，相談者数が多い女性の方が多岐にわたる理由でハイリスク者としてタグ付けされているが，共通している理由の部分に関してはあまり傾向に差異 が見られなかった. 図 5 の年齢とハイリスク者の理由を比べた場合については, 学生の割合が多い〜 19 才については職業別の学生を集約したような形に なっている. 相談者が多い 20〜29 歳が最もハイリ スクな相談者が多い一方で， $30 \sim 39$ 歳，40４9 歳 においては相談者数が減少しているにもかかわら ずあまりハイリスクな相談者が変わっていない. ま た，40４9歳においては心中念慮を持つ人がおり，家族単位で困窮してしまう様子が確認できる。

表 3 対話データ中のフィールドの選択肢

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表 4 匿名化対象とその特殊トークン

図 4 性別とハイリスク者の理由の相関関係
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