特集第１号
認知行動療法の新たな研究アプローチ
認知行動療法に対する計算論的アプローチ
（国里愛彦・片平健太郎・沖村宰・山下祐一）
本論文では、計算論的アプローチについて紹介する。計算論的アプローチとは、刺激と反応との間にある脳の情報処理過程を明示的に数理モデルにする研究手法である。この計算論的アプローチを精神医学研究で用いると計算論的精神医学となる。認知行動療法のモデルでは、刺激と反応との間の過程を言語的にモデル化しているが、計算論的アプローチを用いることで、モデルの洗練化、シミュレーションを通した新たな現象・介入の予測なども可能になることが期待される。まず、本論文では、計算論的アプローチについて説明し、その代表的な4つの生成モデルについて解説する。さらに、計算論的アプローチを用いた認知行動療法研究として、うつ病と強迫症に対して強化学習モデルを用いた研究について紹介する。また、計算論的アプローチを研究で用いる際の推奨実践法について、4つのステップに分けて解説する。最後に、今後の計算論的アプローチの課題について議論する。
認知行動療法に役立てるベイジアンアプローチ
（杣取恵太・二瓶正登・北條大樹）
近年、認知行動療法における多くの研究でベイジアンアプローチが用いられるようになった。このことは臨床研究者や実践家において研究や介入の質を向上するためにそれらの方法を理解する必要があることを示している。そのため、本論文では初学者のベイジアンアプローチに対する理解を促進することを目的とした。はじめにベイジアンアプローチの導入と従来の方法との比較を行い、その後介入効果を調べるためにベイジアンアプローチを使用した実際の研究例の紹介と解説を行った。最後に認知行動療法の研究にとってベイジアンアプローチがどのような示唆をもたらすかを議論した。
機械学習アプローチの臨床応用 ―デジタル革新がもたらすメンタルヘルスケアの新たな形-
（山本哲也・吉本潤一郎）
機械学習は、近年注目を集めている人工知能技術の一分野であり、問題に対して最適な解決策に到達するための方法やパラメータを自動的に決定する計算戦略である。このアプローチでは、多次元データセットに内在する規則性を発見することによって、個人の状態に焦点を当てた予測モデルを構築することができる。そのため、認知行動療法をはじめとした臨床実践において、アセスメントの効率化・精緻化や、最適な介入方法の選定に寄与する可能性がある。そこで本論文では、まず機械学習アプローチの枠組みや、統計学との違い、そしてその特長を概観する。加えて、これまでのメンタルヘルス領域において、機械学習アプローチが適用されている主な研究テーマを整理したうえで、臨床心理学および認知行動療法研究に寄与しうる活用例を紹介する。最後に、機械学習アプローチの限界に触れながら、今後の応用可能性について論じる。
心理ネットワークアプローチがもたらす「臨床革命」—認知行動療法の文脈に基づく展望—
（樫原 潤・伊藤正哉）
心理ネットワークアプローチは、心理的な構成概念（例えば、各種の精神疾患）を「観測変数（例えば、個別症状）同士の複雑な相互作用（ネットワーク）」として理解し、それらのネットワークを実データから推定するものである。本稿では、「臨床革命」という造語を用いつつ、本アプローチが臨床実践の効率化と精緻化という多大なインパクトをもたらしうることを、以下のように順を追って議論する。第1に、本アプローチ特有の用語を紹介し、心理ネットワーク分析が横断的・縦断的どちらのデータにも適用できることを示す。第2に、症状ネットワークの研究知見を参照すれば、より効率的にケースフォーミュレーションを実施できると議論する。第3に、本アプローチを用いれば、心理療法や個別の介入技法の精緻な作用機序を解明できると議論する。最後に、本アプローチを活用する際の留意点と今後の課題について議論する。