2024/9/25
人工知能を活用したメンタル不調者に対する「画期的・包括的」復職判定支援システムの開発
この度岡山大学大学院医歯薬学総合研究科 疫学・衛生学分野では、文部科学省科学研究費助成事業（以下、科研費）に採択され、「人工知能を活用したメンタル不調者に対する『画期的・包括的』復帰判定システム」の研究開発を進めるにあたってモデル事業を実施することにいたしました。先行する科研費による研究において、すでにメンタルヘルス不調で休職中の従業員に対する⼈事担当者等の相談内容テキストに対して（入力）、自然言語処理により数ヶ月先の復帰確率の算出および類似事例の提示（出力）を行えるシステムの開発ができました｡今回の研究では、より直接的に（現時点の）復帰判定そのものを⽀援する「画期的・包括的」なシステムを開発することを目的としております。
つきましては、下記の通り説明会を開催いたします。ご多用中のところ恐縮ではありますが、皆様には是非、参加をご検討くださいますよう、よろしくお願い申し上げます。
この度の説明会では、本研究にコミットいただいて継続して研究協力をいただける企業様、本研究に関心をお持ちいただき、定期的な情報交換を希望される企業様など、幅広くご参加いただける機会とさせていただきたいと考えております。是非、以下のPeatixから、参加を申し込みください。末筆ではありますが、貴社のますますのご発展をお祈り申し上げます。
敬具
1．日 時：2024年9月25日（水）以降
2．方 法：①オンデマンドの説明動画を視聴
②（必要に応じて）質問サイトでの質疑
③関心のある企業様につきましては､個別相談会の予約
④個別相談会の実施後に､研究参加の有無の決定
3．申込方法：Peatix（2024年9月26日以降の申込受付となります）
4．問い合わせ先：岡山大学大学院医 疫学・衛生学分野 准教授 高尾 総司
E-mail; mhr＠md.okayama-u.ac.jp
—
モデル事業の詳細
2010-2011年度の厚生労働科学研究費による「業務遂行レベルによるメンタルヘルス対応」､通称「高尾メソッド」では､医療的アプローチと業務的アプローチを対比させることにより､用意された手順と様式を用いれば､医療の知識のない人事総務担当者が主体となって､産業医等の医療職に過度に依存することなく運用することのできるメンタルヘルス対応方法を示しました｡また､さらには､労働新聞社から発刊しております､「面接シナリオによるメンタルヘルス対応の実務」において､対応の場面ごとの面接シナリオ（読み上げ文）を用意することにより､人事総務担当者の交代（異動）による引き継ぎにも容易に対応できるようになってきました｡また､メソッド導入の効果として､復職後の再療養を大幅に減らすことができることも示しつつあります（未発表ですが､復帰後の再療養のハザード比0.37､平たくいえば､再療養が半分以下に減少します）｡
こうした手法は､もとより相当程度まで標準化・アルゴリズム化されていることからも､人工知能との相性が良いことが想定され､結果として先行する科研費による研究において、過去のメンタル休職者への対応事例を整理し、その後の復職達成という観点から「事例の類似性」をAI に判断させ、みなさんが目前で困っている状況について、500 文字程度の「相談内容」をテキスト入力してもらうことで、3、6、12 ヶ月後の復職確率を算出し､また「似たような事例」と対応方針、その後の経過を提示することのできるシステムの開発をおおよそ完了しました。
引き続き今回の研究では､より直接的に､相談時点のまさにいまの時点の､特に復帰判定面接内容を要約してAIに読み込ませることで復帰の可否判定を行うべく開発を行っていく想定です｡また､当然のことながら復帰はゴールではなく､再スタートですので､復帰すればそれでよいというものではなく､復帰後いかに安定継続的に勤務できたかが重要になってきます｡すなわち､復帰後一定期間（6､12､18ヶ月など）の就業継続の有無（裏を返せば再療養の有無）を観察し､これらを一体のデータとして､つまるところ､単なる復帰判定ではなく､復帰後の安定継続的勤務を予測する判定モデルを構築する予定です｡当然のことながら､再療養有無を想定するということはとりも直さず､また別の問題となっている就業中の従業員の休職の予測にも流用できることとなり､これらがすべて装備されることで､まさに「包括的」なシステムに近づいていくことでしょう｡
また同時に､先行する研究で開発した将来の復職確率は､定期的な復帰準備状況とあわせて､その変化をみていくことにより､復職準備の良否の判断に支援的に活用していくことが期待されます｡この点については､やや副次的な研究テーマとはなりますが､すでにメソッドのなかで運用している､「療養・復帰準備状況報告書（週1回）」の提出と受領書の発行を支援システムとして用いることにより達成することができるものと期待しています｡特に､週1回の報告書に対する受領書の発行は､規模の大きい企業では同時の療養者数が100名を超えるなどすれば､これまでの運用方法に対して大きな追加作業となるため､なかなか導入に至らなかった経緯があります｡一方で､実際に週1報告&受領書を運用している企業からは､これこそまさに真の（甘やかしすぎず､本人自身に就業上の課題の解決を考えさせることができ､主体性を引き出すという点で）支援になると好評をいただいている手順部分をシステム化するとともに､一定程度､受領書の作成について､まさに生成系AIの技術も活用しながら､省力化も期待できると考えています｡
研究責任者 高尾 総司
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こちらのページに研究に関する最新情報を掲載します。
2022.6.2
研究協力者として、大阪市教育委員会栗原先生、岡山大学保健管理センター宮道先生に
加わっていただきました。
2022.3.2
集合形式によるモデル事業説明会は、終了しました。
2022年夏以降に、WEBシステムの試用が開始される予定です。
それまでの間は、以下の流れにより、ご関心のある
企業担当者様につきましては、説明、相談等対応させていただきます。
こちらから申し込みください。
1．説明会動画視聴申込
以下の説明会（2/18開催分）のレコーディング動画URLを案内します。
あわせて、説明会の際に参考にしていただいた、
以下の「事前試聴動画」のパスワードもご案内します。
2．引き続きご関心がいただける場合
案内させていただいたメールアドレスへのご質問
あるいは、
個別の相談機会の設定をさせていただきます。
モデル事業説明会（終了しました）
1．日 時：
2022年2月7日月曜日 14時～15時
2022年2月18日金曜日 14時～15時
2022年3月2日水曜日 14時～15時
2．方 法：Zoomによるオンライン開催
—
参考
ルール・業務遂行レベルにもとづくメンタルヘルス対応とは
動画へのリンク（人事向け）
動画へのリンク（産業保健職向け）
（視聴を希望する場合も上記フォームから連絡先を登録してください。メールでパスワードを案内します）
ビジネスレーバートレンド誌（2011年7月号）
—
モデル事業の概要
人工知能の活用として、すぐに思い浮かぶものとして「コンピュータ将棋」を挙げられる方は少なくないのではないでしょうか。一頃までは、チェスではコンピュータが勝っても、将棋は複雑だから、まだまだ人間のプロ棋士の方が優れているといった印象もありましたが、いまやプロ棋士もAIを上手に活用する時代になったと言えそうです。ところで、コンピュータ将棋はどうやってこのような躍進を遂げたのでしょうか。秘訣は、いたってシンプルで、過去の名人たちの膨大な棋譜を、いま目の前にある盤面と比べて、なるべく似たものを探し出す。そして、昔の棋譜で指された、「次の一手」を指すというものだと言うことです。
ところで、職場におけるメンタル休職者に対する復職判断へのコンピュータの活用は遅れていると思いませんか。対応のための理論を構築したり、あるいは、復職までの手順をマニュアル化して、療養報告などの様式により必要な情報を定型的に収集する仕組みによって復職判断を少しでも容易にする試みを、岡山大学でも行ってきました。もちろん、システム化も一定程度は実現できたものと考えてはいますが、こうしたアプローチは、現状の（属人的な）復職判断に強い問題意識をもっている企業にしか訴求できないところがありました。ここには復職判断は医師が行うものとの強い思い込みもあり、実際に産業医や保健師などの、いわばプロが判断しているはずなのに、実態として円滑な復職が実現できているとは思えないというギャップへの気付きがなされにくいという背景もあるのかもしれません。
また、近年では対応事例を多く紹介する書籍やインターネット上にも対応事例集のようなものが整備されるなど、自分の手で主体的に「似たような事例」を探すことは可能にはなってきました。ところで、どれが似ているのか、一見似ているように見えても、参考にしてよい事例なのかどうなのかなどの判断は、やはり属人的なままであることにはかわりありません。そこで、本モデル事業では、過去の事例を整理し、その後の復職達成という観点から「事例の類似性」をAIに判断させ、みなさんが目前で困っている状況について、500文字程度の「相談内容」を入力してもらうことで、「似たような事例」と対応方針、その後の経過を提示することのできるシステムの開発を進めています。現時点の到達点としては、AIによる学習が完了し、「相談内容」に対して、3、6、12ヶ月後の復職確率を表示させるところまで完成しています。来年度の早い段階において、当初の想定である「似たような事例」の提示ができる目処がたったことから、今回、モデル事業実施のための説明会を開催する運びとなりました。
なお、モデル事業の詳細につきましては、Zoomによる説明会にご参加いただければ幸いですが、二段階でのご参加を想定しております。第一段階は、「似たような事例」の提示ができるシステムの準備ができ次第、都度の細かい登録などはなしで、システムを試用いただけるようにします（フォームから「情報提供を希望する」にチェックをお願いします）。第二段階としては、より積極的なご参加をいただくため、研究協力にかかる協定を締結させていただき、システムではうまく対応しきれない、ご相談事例に対する対応方針、その後の対応に関する支援についてもAIではなく、研究者自身によるサポートを行わせていただきます。いずれの場合も、提供いただく相談内容は、個人情報などを加工のうえ（もとより入力いただく必要はありませんが、残っている情報があったとしてもAIによりマスキング処理します）、AIの学習に利用させていただくことが前提となります。
研究責任者 岡山大学学術研究院医歯薬学域 准教授 高尾総司
研究協力者 大阪市教育委員会 専属産業医 栗原敏修
研究協力者 岡山大学保健管理センター 准教授 宮道 力
つきましては、下記の通り説明会を開催いたします。ご多用中のところ恐縮ではありますが、皆様には是非、参加をご検討くださいますよう、よろしくお願い申し上げます。
この度の説明会では、本研究にコミットいただいて継続して研究協力をいただける企業様、本研究に関心をお持ちいただき、定期的な情報交換を希望される企業様など、幅広くご参加いただける機会とさせていただきたいと考えております。是非、以下のPeatixから、参加を申し込みください。末筆ではありますが、貴社のますますのご発展をお祈り申し上げます。
敬具
1．日 時：2024年9月25日（水）以降
2．方 法：①オンデマンドの説明動画を視聴
②（必要に応じて）質問サイトでの質疑
③関心のある企業様につきましては､個別相談会の予約
④個別相談会の実施後に､研究参加の有無の決定
3．申込方法：Peatix（2024年9月26日以降の申込受付となります）
4．問い合わせ先：岡山大学大学院医 疫学・衛生学分野 准教授 高尾 総司
E-mail; mhr＠md.okayama-u.ac.jp
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モデル事業の詳細
2010-2011年度の厚生労働科学研究費による「業務遂行レベルによるメンタルヘルス対応」､通称「高尾メソッド」では､医療的アプローチと業務的アプローチを対比させることにより､用意された手順と様式を用いれば､医療の知識のない人事総務担当者が主体となって､産業医等の医療職に過度に依存することなく運用することのできるメンタルヘルス対応方法を示しました｡また､さらには､労働新聞社から発刊しております､「面接シナリオによるメンタルヘルス対応の実務」において､対応の場面ごとの面接シナリオ（読み上げ文）を用意することにより､人事総務担当者の交代（異動）による引き継ぎにも容易に対応できるようになってきました｡また､メソッド導入の効果として､復職後の再療養を大幅に減らすことができることも示しつつあります（未発表ですが､復帰後の再療養のハザード比0.37､平たくいえば､再療養が半分以下に減少します）｡
こうした手法は､もとより相当程度まで標準化・アルゴリズム化されていることからも､人工知能との相性が良いことが想定され､結果として先行する科研費による研究において、過去のメンタル休職者への対応事例を整理し、その後の復職達成という観点から「事例の類似性」をAI に判断させ、みなさんが目前で困っている状況について、500 文字程度の「相談内容」をテキスト入力してもらうことで、3、6、12 ヶ月後の復職確率を算出し､また「似たような事例」と対応方針、その後の経過を提示することのできるシステムの開発をおおよそ完了しました。
引き続き今回の研究では､より直接的に､相談時点のまさにいまの時点の､特に復帰判定面接内容を要約してAIに読み込ませることで復帰の可否判定を行うべく開発を行っていく想定です｡また､当然のことながら復帰はゴールではなく､再スタートですので､復帰すればそれでよいというものではなく､復帰後いかに安定継続的に勤務できたかが重要になってきます｡すなわち､復帰後一定期間（6､12､18ヶ月など）の就業継続の有無（裏を返せば再療養の有無）を観察し､これらを一体のデータとして､つまるところ､単なる復帰判定ではなく､復帰後の安定継続的勤務を予測する判定モデルを構築する予定です｡当然のことながら､再療養有無を想定するということはとりも直さず､また別の問題となっている就業中の従業員の休職の予測にも流用できることとなり､これらがすべて装備されることで､まさに「包括的」なシステムに近づいていくことでしょう｡
また同時に､先行する研究で開発した将来の復職確率は､定期的な復帰準備状況とあわせて､その変化をみていくことにより､復職準備の良否の判断に支援的に活用していくことが期待されます｡この点については､やや副次的な研究テーマとはなりますが､すでにメソッドのなかで運用している､「療養・復帰準備状況報告書（週1回）」の提出と受領書の発行を支援システムとして用いることにより達成することができるものと期待しています｡特に､週1回の報告書に対する受領書の発行は､規模の大きい企業では同時の療養者数が100名を超えるなどすれば､これまでの運用方法に対して大きな追加作業となるため､なかなか導入に至らなかった経緯があります｡一方で､実際に週1報告&受領書を運用している企業からは､これこそまさに真の（甘やかしすぎず､本人自身に就業上の課題の解決を考えさせることができ､主体性を引き出すという点で）支援になると好評をいただいている手順部分をシステム化するとともに､一定程度､受領書の作成について､まさに生成系AIの技術も活用しながら､省力化も期待できると考えています｡
研究責任者 高尾 総司
————
こちらのページに研究に関する最新情報を掲載します。
2022.6.2
研究協力者として、大阪市教育委員会栗原先生、岡山大学保健管理センター宮道先生に
加わっていただきました。
2022.3.2
集合形式によるモデル事業説明会は、終了しました。
2022年夏以降に、WEBシステムの試用が開始される予定です。
それまでの間は、以下の流れにより、ご関心のある
企業担当者様につきましては、説明、相談等対応させていただきます。
こちらから申し込みください。
1．説明会動画視聴申込
以下の説明会（2/18開催分）のレコーディング動画URLを案内します。
あわせて、説明会の際に参考にしていただいた、
以下の「事前試聴動画」のパスワードもご案内します。
2．引き続きご関心がいただける場合
案内させていただいたメールアドレスへのご質問
あるいは、
個別の相談機会の設定をさせていただきます。
モデル事業説明会（終了しました）
1．日 時：
2022年2月7日月曜日 14時～15時
2022年2月18日金曜日 14時～15時
2022年3月2日水曜日 14時～15時
2．方 法：Zoomによるオンライン開催
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参考
ルール・業務遂行レベルにもとづくメンタルヘルス対応とは
動画へのリンク（人事向け）
動画へのリンク（産業保健職向け）
（視聴を希望する場合も上記フォームから連絡先を登録してください。メールでパスワードを案内します）
ビジネスレーバートレンド誌（2011年7月号）
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モデル事業の概要
人工知能の活用として、すぐに思い浮かぶものとして「コンピュータ将棋」を挙げられる方は少なくないのではないでしょうか。一頃までは、チェスではコンピュータが勝っても、将棋は複雑だから、まだまだ人間のプロ棋士の方が優れているといった印象もありましたが、いまやプロ棋士もAIを上手に活用する時代になったと言えそうです。ところで、コンピュータ将棋はどうやってこのような躍進を遂げたのでしょうか。秘訣は、いたってシンプルで、過去の名人たちの膨大な棋譜を、いま目の前にある盤面と比べて、なるべく似たものを探し出す。そして、昔の棋譜で指された、「次の一手」を指すというものだと言うことです。
ところで、職場におけるメンタル休職者に対する復職判断へのコンピュータの活用は遅れていると思いませんか。対応のための理論を構築したり、あるいは、復職までの手順をマニュアル化して、療養報告などの様式により必要な情報を定型的に収集する仕組みによって復職判断を少しでも容易にする試みを、岡山大学でも行ってきました。もちろん、システム化も一定程度は実現できたものと考えてはいますが、こうしたアプローチは、現状の（属人的な）復職判断に強い問題意識をもっている企業にしか訴求できないところがありました。ここには復職判断は医師が行うものとの強い思い込みもあり、実際に産業医や保健師などの、いわばプロが判断しているはずなのに、実態として円滑な復職が実現できているとは思えないというギャップへの気付きがなされにくいという背景もあるのかもしれません。
また、近年では対応事例を多く紹介する書籍やインターネット上にも対応事例集のようなものが整備されるなど、自分の手で主体的に「似たような事例」を探すことは可能にはなってきました。ところで、どれが似ているのか、一見似ているように見えても、参考にしてよい事例なのかどうなのかなどの判断は、やはり属人的なままであることにはかわりありません。そこで、本モデル事業では、過去の事例を整理し、その後の復職達成という観点から「事例の類似性」をAIに判断させ、みなさんが目前で困っている状況について、500文字程度の「相談内容」を入力してもらうことで、「似たような事例」と対応方針、その後の経過を提示することのできるシステムの開発を進めています。現時点の到達点としては、AIによる学習が完了し、「相談内容」に対して、3、6、12ヶ月後の復職確率を表示させるところまで完成しています。来年度の早い段階において、当初の想定である「似たような事例」の提示ができる目処がたったことから、今回、モデル事業実施のための説明会を開催する運びとなりました。
なお、モデル事業の詳細につきましては、Zoomによる説明会にご参加いただければ幸いですが、二段階でのご参加を想定しております。第一段階は、「似たような事例」の提示ができるシステムの準備ができ次第、都度の細かい登録などはなしで、システムを試用いただけるようにします（フォームから「情報提供を希望する」にチェックをお願いします）。第二段階としては、より積極的なご参加をいただくため、研究協力にかかる協定を締結させていただき、システムではうまく対応しきれない、ご相談事例に対する対応方針、その後の対応に関する支援についてもAIではなく、研究者自身によるサポートを行わせていただきます。いずれの場合も、提供いただく相談内容は、個人情報などを加工のうえ（もとより入力いただく必要はありませんが、残っている情報があったとしてもAIによりマスキング処理します）、AIの学習に利用させていただくことが前提となります。
研究責任者 岡山大学学術研究院医歯薬学域 准教授 高尾総司
研究協力者 大阪市教育委員会 専属産業医 栗原敏修
研究協力者 岡山大学保健管理センター 准教授 宮道 力