Development of an Artificial Intelligence-Based Interview Support System to Determine Return to Work for Persons on Mental Leave

働き方改革に関する議論の中で、産業医機能の強化が期待されている。なかでもメンタルヘルス不調者への対応は大きな課題である。いまだに、産業医が身につけるべき知識や能力として、「精神科領域」の内容を挙げる向きはあるものの、内科や外科を専門とする大多数の産業医が躊躇するのは当然のことである。本研究では、人工知能を活用することで、産業医等の産業保健スタッフのみならず人事担当者が、メンタル不調者の復職判定面談などを実施する際の標準化された支援システム構築を行う。令和３年度は、既存の産業医意見書、対応事例のテキストデータを用いて、自然言語処理技術の技術により、復職判定の予測を行うモデルと、類似事例を抽出するモデルを作成した。令和４年度は、そのAIを用いたWEBシステムを構築するために、復職判定を利用したいユーザー向けにユーザーインターフェースを作成した。具体的には、相談記録をアップロードするための機能を持つWEBページと、継続して過去に入力したケースを呼び出せるようにデータベースを構築した。設計上の留意点を踏まえ、WEBページによるユーザーインターフェースを作成した。画面遷移としては、「ユーザーログイン画面」「メイン画面」「内容確認画面」の順で表示するようにした。メイン画面における入力箇所は以下とした。①相談が初回か継続か、②「タイトル」の記入、③相談記録入力（貼り付け可能）、④最大療養期間、⑤療養中か就業中か。各ケースへの継続的な入力は、「①相談が初回か継続か」において「継続」を選択すると、過去に入力されたケースのタイトルを表示し、呼び出せるように実装した。本ユーザーインターフェースを用いて、約50件の記録が登録され、その登録過程は円滑なものであったことから、問題なく動作しており、ユーザビリティについても問題は無いと考えられる。

働き方改革に関する議論の中で、産業医機能の強化が期待されている。なかでもメンタルヘルス不調者への対応は大きな課題である。いまだに、産業医が身につけるべき知識や能力として、「精神科領域」の内容を挙げる向きはあるものの、内科や外科を専門とする大多数の産業医が躊躇するのは当然のことである。本研究では、人工知能を活用することで、産業医等の産業保健スタッフのみならず人事担当者が、メンタル不調者の復職判定面談などを実施する際の標準化された支援システム構築を行う。令和３年度は、既存の産業医意見書、対応事例のテキストデータを用いて、自然言語処理技術の技術により、復職判定の予測を行うモデルと、類似事例を抽出するモデルを作成した。令和４年度は、そのAIを用いたWEBシステムを構築するために、復職判定を利用したいユーザー向けにユーザーインターフェースを作成した。具体的には、相談記録をアップロードするための機能を持つWEBページと、継続して過去に入力したケースを呼び出せるようにデータベースを構築した。設計上の留意点を踏まえ、WEBページによるユーザーインターフェースを作成した。画面遷移としては、「ユーザーログイン画面」「メイン画面」「内容確認画面」の順で表示するようにした。メイン画面における入力箇所は以下とした。①相談が初回か継続か、②「タイトル」の記入、③相談記録入力（貼り付け可能）、④最大療養期間、⑤療養中か就業中か。各ケースへの継続的な入力は、「①相談が初回か継続か」において「継続」を選択すると、過去に入力されたケースのタイトルを表示し、呼び出せるように実装した。本ユーザーインターフェースを用いて、約50件の記録が登録され、その登録過程は円滑なものであったことから、問題なく動作しており、ユーザビリティについても問題は無いと考えられる。