当社は「心を測る」ことを事業の柱に据えています。ただ、そう名乗るからには、測った結果を公表していく責任があると考えています。この記事は、その第1回にあたります。

最初にお断りしておきます。今回、自社サービスのデータは一切使っていません。使えるものはあります。worry.team のβ版には、相談の文章と、そのときの気分のスコアが蓄積されています。突き合わせれば、それらしい数字は出せます。

ですが、相談の内容は法律上、要配慮個人情報にあたります。研究目的で使うことについての同意と、利用規約の整備が先です。そこが済むまでは分析しませんし、公表もしません。その手順を飛ばして出した数字で「心を測る」を名乗るわけにはいきません。

ですので第1回は、公表されている研究のレビューから始めます。分かっていること、分かっていないこと、そして日本語で使うときに何が引っかかるかを整理します。

問い：「話すと楽になる」は、本当か

悩みを聞くサービスは、この前提の上に立っています。ですが「本当か」「どれくらいか」を確かめずに事業をやるのは、体温計を売る会社が温度を測ったことがないのと同じです。文献にあたると、答えは3層に分かれていました。

① 感情に名前をつけると、反応が下がる

Lieberman らの2007年の研究（Psychological Science, 18巻5号）です。

ネガティブな表情の写真を見せながら、一方のグループにはその感情に名前を選ばせ（「怒り」「恐れ」など）、もう一方には別の作業をさせて、脳の活動を比べました。結果、名前をつけたグループでは扁桃体の反応が下がり、右の腹外側前頭前皮質の活動が上がりました。

感情に言葉を当てるという作業そのものが、感情の反応を弱めるほうに働いている。これが、いま「言語化」と呼ばれているものの、いちばん確かな土台です。

② 書くことの効果は、確かにある。ただし小さい

ここがいちばん大事な数字です。

Frattaroli による2006年のメタ分析（Psychological Bulletin）は、146件のランダム化比較試験をまとめたものです。つらい出来事について書く、話す、といった「打ち明ける」介入の効果を集計しています。

全体の効果量は r = .075（Cohen’s d でおよそ 0.15）。統計的には有意だが、小さい。

この数字をどう読むか。「効果はない」ではありません。146件を集めて有意に出ているのですから、効果はあります。ですが、人生が変わるような大きさではありません。そして研究ごとのばらつきが非常に大きい、つまり効く条件と効かない条件があるということです。

「AIに話すだけで悩みが消えます」と書いている事業者は、この数字を知らないか、知っていて黙っているかのどちらかです。当社は、知ったうえで小さいと書きます。小さい効果を、続く形で積むにはどうするか。それが設計の仕事だと考えているからです。

③ 言葉には、状態が出る

3つめは、測る側の話です。書かれた文章から、その人の状態はどこまで読めるのか。

• 一人称単数の使用：「私」「自分」といった語をよく使う人ほど、抑うつ傾向が高い。Edwards & Holtzman による2017年のメタ分析（21研究・計3,758人）では、相関は r = .13（95%信頼区間 .10〜.16）でした。確かに関係はあるが、非常に小さい相関です。
• 断定的な語：「絶対」「全部」「決して」といった、程度の幅を持たない語。Al-Mosaiwi & Johnstone による2018年の研究（Clinical Psychological Science）では、不安・抑うつ・希死念慮を扱うネット掲示板で、対照群より明らかに多く使われていました。さらに希死念慮の掲示板では、不安・抑うつの掲示板よりも多い。興味深いのは、「悲しい」「つらい」といった感情語よりも、この断定的な語のほうが状態の重さをよく追跡していた点です。

ここから引き出した、4つの設計方針

• 言語化させる設計にする。ただし誇張しない。感情に名前をつける作業には根拠があります。当社のサービスが「話す」ことを中心に置くのは、この一点に基づいています。
• 効果が小さいなら、回数で積む。1回で変わる、とは言えません。ならば「続けられること」が設計の主題になります。効果量の小ささは、事業の否定ではなく仕様です。
• 測るのは集団の傾向であって、個人の診断ではない。私たちが以前「体温計は熱を下げない」と書いたのは、この線引きの話でした。
• 断定的な語のような指標は、単独で使わない。危険の早期検知に使える可能性はありますが、それだけを根拠に何かを判断させる作りにはしません。

日本語には、そのまま持ち込めない

最後に、このレビューでいちばん引っかかった点を書きます。

ここまで挙げた研究は、ほぼすべて英語のデータで行われています。そして「一人称単数の使用頻度」という指標は、主語を省略できる日本語には、そのままでは移せません。英語では文法上ほぼ必ず I が要りますが、日本語では「私は」と書くかどうか自体が選択です。頻度の意味するものが、そもそも違います。

断定的な語のほうは、まだ移せる可能性があります。ただし「絶対」「全部」に対応する日本語の語彙リストを、誰かが作って検証しなければなりません。そこは、まだ空いています。

次にやること

• 利用規約に、研究利用の条項を入れる。要配慮個人情報についての同意を、正しい形で取り直す。
• 匿名化と集計単位を先に決める。個人が特定されない形でしか集計しない、を仕組みとして固定する。
• 日本語版の語彙指標を作る。断定的な語の日本語リストを作り、公開データで検証する。
• レポート002へ。ここまでが済んだうえで、自社データでの検証に進みます。

当社は、レポートを3本出すまで「研究所」を名乗らないことにしています。これがその1本目です。数字が出たら、都合の悪いものも含めて、ここに書きます。