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Generative Artificial Intelligence in Psychotherapy Practice: A Global Online Survey of Mental Health Professionals' Adoption

766人のメンタルヘルスの専門家を対象とした世界的な調査によると、半数以上がすでに治療計画や事務作業を主な目的として生成AIツールを使用しているが、このような広範な普及は、制度的な指針や公式なトレーニング、および規制の枠組みが著しく欠如している状況下で起きている。

原著者： Blease, C., Hagström, J., Gaab, J., Carey, A., Cipriani, F., Gorman, C., Nascimento, A. F., Fitzgerald, A., Holtz, L., Schwarz, J., Strudwick, G., Tibbs, M., Torous, J., Cornelius-White, J. H. D.

公開日 2026-06-22

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CC BY 4.0

原著者： Blease, C., Hagström, J., Gaab, J., Carey, A., Cipriani, F., Gorman, C., Nascimento, A. F., Fitzgerald, A., Holtz, L., Schwarz, J., Strudwick, G., Tibbs, M., Torous, J., Cornelius-White, J. H. D.

原論文は CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 ⚕️ これは査読を受けていないプレプリントのAI生成解説です。医学的助言ではありません。この内容に基づいて健康上の判断をしないでください。免責事項の全文を読む

メンタルヘルス・セラピーの世界を、広大で忙しいキッチンに例えてみましょう。そこではシェフ（セラピスト）たちが、お腹を空かせたゲスト（クライアント）のために特別な料理（治療）を準備しています。長年、これらのシェフたちは、野菜を切ったり、レシピを書いたり、カウンターを掃除したりと、すべてを手作業で行ってきました。

今、生成AI（ChatGPTのようなもの）という強力なロボット助手が、そのキッチンにやってきました。この論文は、これら766人のシェフに対して、「このロボットを使っていますか？何に使っていますか？そして、上司から使い方の指示を受けていますか？」と尋ねた世界的な調査結果です。

研究結果を分かりやすく説明します：

1. ロボットはすでにキッチンにいる

最大の驚きは？ 半数以上（54.6%）のシェフが、すでにロボットを使用していることです。
これは一部の初期導入者だけの話ではありません。すでに広く普及しています。最も人気のあるロボットはChatGPTで、AIを使っている人のほとんどがこれを使用しています。もしキッチンでロボットを使っている人が10人いたら、8人が全く同じブランドのロボットを使っているような状態です。

2. 彼らはロボットに何をさせているのか？

シェフたちは、まだロボットにメインディッシュ（セラピーのセッション自体）を作らせてはいません。その代わりに、彼らは「下準備」や「片付け」のためにロボットを使っています。

メニューの計画： 最も一般的な用途は、治療の計画を立てる手助けをすることです（42%）。
カウンターの掃除： 事務的な書類作成への利用も、ほぼ同程度にあります（41%）。
配布資料の作成： クライアントのための教育資料を作成するためにも使用しています（40%）。
結果： ロボットを使用しているシェフの約**83%**が、ロボットによって仕事量が軽くなったと回答しています。それは、実際に機能する食洗機を手に入れたようなもので、彼らは以前より疲れを感じにくくなっています。

3. 「静かなキッチン」問題（ルールも教師もいない）

ここが厄なる点です。シェフたちはロボットを使っていますが、誰もその使い方を教えていません。

トレーニングの欠如： シェフの80%以上が、これらのAIツールを使いこなすための専門的なトレーニングを一度も受けたことがないと回答しました。彼らは試行錯誤しながら学んでいるのです。
口を出さない上司たち： 雇用主や専門機関がロボットの使用を推奨していると答えたのは、わずか約**18%**でした。ほとんどの上司は沈黙を守っており、中には「ロボット禁止」と言っている人もいます。
比喩： スタッフの半分が玉ねぎを切るためにハイテクなロボットを使っているのに、ヘッドシェフが一度もマニュアルを与えず、そのロボットが安全かどうかを伝えず、もしロボットが間違った切り方を始めたらどうすべきかさえ教えていないキッチンを想像してみてください。

4. 誰がロボットを使っているのか？

研究によると、若いシェフは年配のシェフよりもロボットを使う傾向がずっと高いことが分かりました。また、**地方（小さな町）**で働くシェフは、大都市のシェフよりもロボットを多く活用しています。まるで田舎のシェフたちが、仕事を効率的に進めるために新しいガジェットを試すことに熱心であるかのようです。

5. 大きな教訓

この論文は、**「ロボットはルールブックよりも速く走っている」**と結論付けています。
シェフたちは、事務作業や計画をサポートしてくれるため、このテクノロジーを素早く取り入れていますが、「安全マニュアル」（トレーニング、ルール、倫理）の整備が大きく遅れています。著者は、ロボットにより多くのタスクを任せる前に、ルールブックを作成し、シェフに安全な使い方を教え、ロボットが誤って「まずい料理」を出してしまわないようにする必要があると主張しています。

要約すると： メンタルヘルスの専門家たちは、日々の業務をサポートするためにすでにAIを使用しており、時間の節約になるためそれを好んでいます。しかし、彼らの多くは、組織からの公式なトレーニングや明確なルールがないまま、独力で行っています。テクノロジーは安全基準よりも速いスピードで進化しているのです。

技術要約：心理療法実践における生成人工知能

問題提起
ChatGPT、Google Gemini、Microsoft Copilotといった大規模言語モデル（LLM）に代表される生成人工知能（GenAI）ツールは、ヘルスケア分野全体で急速に採用が進んでいる。これらのツールは、事務的負担の軽減や臨床ワークフローの強化に寄与する可能性がある一方で、実際の採用パターン、具体的なユースケース、および世界のメンタルヘルス実践における制度的文脈に関する実証的なデータは極めて乏しい。先行研究は、主に高所得国の医師や、行動ではなく態度に関する調査に焦点を当ててきた。メンタルヘルスの専門家が、具体的にどのように日常的な心理療法にGenAIを統合しているのか（普及率、選択されているツール、ワークロードへの知覚された影響、および制度的な指導やトレーニングの程度を含む）を理解することには、重大な空白が存在する。

方法論
本研究では、2026年1月から3月にかけて実施された、事前登録済みの横断的混合研究法によるサーベイを用いた。

対象者： 30カ国で心理療法を提供する766名のライセンス保持メンタルヘルス専門家（心理療法士、心理学者、カウンセラー、看護師、精神科医）からなる、グローバルな便宜的サンプル。ボットによる汚染を防ぐため、ソーシャルメディアを意図的に避け、専門家ネットワークおよびメールリストを通じてリクルートを行った。
調査票： LimeSurveyを用いて実施されたオンライン調査は、4つのセクションで構成されている。本論文では、セクションA（AI使用行動）およびセクションD（デモグラフィック）について報告する。この調査では、目的を持ったGenAIの使用、採用されている特定のツール、臨床的および事務的な目的、ワークロードへの影響、および制度的文脈（推奨、禁止、トレーニング）に関するデータを収集した。
分析： すべての変数に対して記述統計を算出した。AI使用と予測因子（年齢、性別、役割、設定など）との間の二変量関連性は、カイ二乗検定、フィッシャーの正確確率検定、t検定、またはマン・ホイットニーのU検定を用いて検討した。二変量解析において $p < .10$ であった変数を、採用の独立した予測因子を特定するための多変量バイナリ・ロジスティック回帰モデルに投入した。

主な結果

使用の普及率： 回答者の54.6%（ $n=418$ ）が、心理療法の実践において少なくとも一つのGenAIツールを意図的に使用していると回答した。
ツール： ChatGPTが支配的なツールであり（ユーザーの84.7%）、次いでGoogle Bard/Gemini（17.7%）、Microsoft Copilot/Bing AI（12.7%）であった。
目的： 最も一般的な用途は、治療計画の補助（41.9%）、事務的タスクの管理（41.4%）、およびクライエント向けの心理教育資料の作成（39.7%）であった。その他の用途には、セッション記録の文書化（30.6%）や、リフレクティブ・プラクティス（内省的実践）の支援（32.5%）が含まれた。
ワークロードへの影響： ユーザーの中で、82.8%がGenAIツールによって全体的な業務負担が軽減されたと報告した。
制度的文脈： 制度的サポートは著しく遅れている。AI使用に対する雇用主からの推奨を報告した回答者はわずか18.1%であり、8.2%が禁止を報告していた。決定的なことに、全回答者の81.1%が、AI使用に関する専門的なトレーニングを受けていなかった。
予測因子： 多変量ロジスティック回帰により、若い年齢および農村部の診療設定が、GenAI採用の有意な独立した予測因子であることが特定された。都市部や郊外の設定で活動する専門家は、農村部の設定と比較して、使用のオッズが有意に低かった。専門職の役割、性別、および国の所得グループは、最終モデルにおいて有意な予測因子ではなかった。

意義と主張
著者らは、本研究が、多様で多職種にわたるサンプルを通じて、GenAI採用に関する初のグローバルな特性把握を提供すると主張している。知見は、採用がすでに相当な規模で広く行われており、事務的な軽減と、治療計画のような中核的な臨床支援の両方に集中していることを示している。

本論文は、深刻なミスマッチを強調している。すなわち、採用率は高く成長している一方で、公式なトレーニング、制度的ガイダンス、および規制上の監督が大幅に遅れているということである。著者らは、臨床家が（多くの場合、汎用的な消費者向けLLMを使用しており）ハルシネーション（幻覚）やデータプライバシーの問題といった限界を検知する能力を持たないままツールを利用している可能性があるため、この「ガバナンスの失敗」は倫理的リスクをもたらすと論じている。

本研究は、以下の必要性を結論付けている：

心理療法における安全かつ倫理的なAI使用のための、エビデンスに基づいたコンピテンシー・フレームワーク。
明確な規制およびガバナンス構造。
AIの統合をサポートし、AIが治療的同盟や臨床的正確性を損なうのではなく、それらを強化することを確実にするための専門教育。

著者らは、自らの知見が便宜的サンプルに基づいているため、デジタルヘルスへの既存の関心を持つ層を過剰に代表している可能性があること、また、言語の壁（英語/ドイツ語）および低所得国の代表性の欠如による限界があることを明示している。彼らは、臨床的アウトカム、長期的な採用の軌跡、および低・中所得国の文脈における特定のAI使用のダイナミクスを調査するための将来の研究を求めている。