悩みの傾向把握を目的としたLDA分析支援システムの開発

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2025-11-29
• タイトル / 言語: ja
• タイトル: 悩みの傾向把握を目的としたLDA分析支援システムの開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development of an LDA-Based Analysis Support System for Identifying Patterns of Personal Concerns
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学部研究科
• 著者所属: 岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学部研究科
• 著者所属: 岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学部研究科
• 著者所属: 岩手県立大学大学院ソフトウェア情報学部研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Software and Information Science, Iwate Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Software and Information Science, Iwate Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Software and Information Science, Iwate Prefectural University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Software and Information Science, Iwate Prefectural University
• 著者名: 熊澤,拓海; 富澤,浩樹; 阿部,昭博; 市川,尚
• 著者名(英): Takumi Kumazawa; Hiroki Tomizawa; Akihiro Abe; Hisashi Ichikawa
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，メンタルヘルスの課題は深刻な社会課題の一つとして認識されている．そこで著者らは盛岡市保健所と協働でこころの相談窓口への誘導を目的としたチャットボットの試験的運用を2020年6月より開始した．これまでに著者らはチャットボットログに着目し，チャットボット利用者の悩みの傾向把握のためにテキストマイニング手法について検討してきた．本研究では，ログ分析手法としてLDA（Latent Dirichlet Allocation）に基づくトピック分析を採用したログ分析支援システムを開発した．システムはトピックの自動出力と利用者によるラベル付け支援のため，K6スコア等を複合的に可視化し，利用者群の心理と話題傾向との関連を分析可能とした．さらに保健所及び専門家との初期評価を通し，有用性と課題を考察した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, mental health issues have come to be recognized as one of the most serious social challenges. To address this, the authors, in collaboration with the Morioka City Public Health Center, launched a pilot operation of a chatbot in June 2020 aimed at guiding residents to mental health consultation services. To date, the authors have focused on chatbot logs and have been exploring text mining techniques to understand trends in user concerns. In this study, we developed a log analysis support system that employs topic analysis based on LDA (Latent Dirichlet Allocation) as its core method. The system supports the automatic output of topics and user labeling by enabling the complex visualization of K6 scores and other factors, making it possible to analyze the relationship between users' psychological states and topic trends. Furthermore, through an initial evaluation with the Public Health Center and experts, we examined the system's usefulness and discussed its challenges.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11253943
• 書誌情報: 研究報告情報システムと社会環境（IS）; 巻 2025-IS-174, 号 5, p. 1-8, 発行日 2025-11-29
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8809
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会