今回のコラムでは、低コストで広く利用される生成AIと大規模言語モデル（LLM）が、社会全体のメンタルヘルスに与え得る明るい影響を、マクロな視点から検討する。焦点は、既存の懸念すべき、そして悲しいことに悪化しつつある国家レベルのメンタルヘルス状況にどう向き合うかという点で、目の前に存在する驚くべき投資対効果（ROI）の可能性である。
要点はこうだ。政府または民間資金で実施されるメンタルヘルス施策の費用対効果を評価する既存のROI手法の多くは、メンタルヘルス改善の従来型アプローチを前提としている。たとえば、メンタルヘルスの状態や臨床リソースへのアクセス方法に関する認知を高めるための心理教育的な取り組みがある。また、セラピストではない人々にセラピーの基本を訓練し、地域に広げて限定的なメンタルヘルスのガイダンスを提供してもらう施策もあり得る。
しかし今、メンタルヘルスを改善する新たな巨大手段が登場し、ROI計算を劇的に変えつつある。そう、現代の生成AIの到来である。この新しいAIは、人々とメンタルヘルスやウェルビーイングの側面で対話し、驚くほど低コストで、巨大なスケールでメンタルヘルスを大きく改善し得る。総じて、社会のメンタルヘルス課題への対処法に関するROI分析に、AIの役割を組み込む時期に来ている。
詳しく見ていこう。
本稿のAIのブレークスルーに関する分析は、最新のAIを扱う私のForbesでの継続的なコラムの一環であり、影響力の大きいAIの複雑性を特定し説明している（こちら参照）。
AIとメンタルヘルス
背景として簡単に触れておくと、私は、現代のAIがメンタルヘルスに関する助言を生成し、AI駆動のセラピーを実行することに関して、数多くの側面を継続的に取材・分析してきた。このAI利用の拡大は、生成AIの進化する進歩と幅広い普及によって主に促されている。100本を優に超える私の分析と投稿の包括的な一覧については、こちらとこちらを参照されたい。
これは急速に発展する分野であり、得られる恩恵は甚大であることに疑いはほとんどない。一方で残念ながら、見えにくいリスクや明白な落とし穴も、この取り組みには入り込む。私はCBSの60 Minutesのエピソード出演を含め、こうした差し迫った問題についてたびたび声を上げてきた（こちら参照）。
メンタルヘルス向けAIの背景
生成AIと大規模言語モデル（LLM）が、メンタルヘルスのガイダンスにおいて、通常どのようにアドホックに用いられているのか、その前提を整えたい。数え切れないほどの人々が、メンタルヘルスに関する検討の継続的な助言者として生成AIを使っている（ChatGPT単体でも週次アクティブユーザーは9億人を超え、その相当割合がメンタルヘルス領域にも触れている。こちらの私の分析参照）。現代の生成AIとLLMの用途で最上位に位置付けられているのは、AIにメンタルヘルス面を相談することである（こちら参照）。
この人気は十分に理解できる。主要な生成AIシステムの多くは、ほぼ無料か、極めて低いコストで利用でき、どこでもいつでもアクセス可能だ。したがって、メンタルヘルス上の懸念を話したいときに必要なのは、AIにログインして、24時間365日の基盤で直ちに進めることだけである。
AIが容易に暴走したり、そうでなくとも不適切、さらには著しく不適切なメンタルヘルス助言を提供したりすることへの重大な懸念がある。今年8月には、認知的助言の提供におけるAIの安全対策不足をめぐってOpenAIが提訴され、それに伴う大きな見出しが踊った。
AIメーカーはAIの安全対策を段階的に導入していると主張するが、たとえばユーザーと妄想を共同生成し、それが自傷につながり得るように、AIが不穏当な行為を行う下振れリスクは依然として多い。OpenAIへの訴訟の詳細と、AIが人間の妄想的思考を助長し得る点に関する追加分析については、こちらを参照されたい。前述の通り、私は最終的に主要AIメーカーのすべてが、堅牢なAI安全対策の乏しさを理由に厳しい追及を受けると真剣に予測してきた。
ChatGPT、Claude、Gemini、Grokなど、今日の汎用LLMは、人間のセラピストの強固な能力とは似ても似つかない。一方で、同様の特性を獲得することを目指す特化型LLMが構築されつつあるが、依然として主として開発・テスト段階にある（こちら参照）。
メンタルヘルス施策のROI
話題を変え、さまざまなメンタルヘルス施策の採用に伴う潜在的な投資対効果（ROI）について論じよう。ROIを算出するには、不可欠な要素を整理する必要がある。
メンタルヘルス施策の設計は通常、その取り組みが対象とする人口集団を特定することから始まる。特定の人口統計に基づく狭い集団に焦点を当てることもある。対象人数は、町や都市の一部をカバーする程度で比較的少数の場合もある。これは地域レベルの施策だと考えるとよい。
州レベルのより大きな施策もあり、数十万人から数百万人規模を包含するかもしれない。取り組みは多数の自治体にまたがり、人口統計の面でも幅広く及ぶ。さらに視野を広げ、連邦、あるいは全国規模での施策もあり得る。
要するに、メンタルヘルス施策は通常、想定する人口ターゲットを中心に形づくられる。その人口のうち、全員が参加したり、施策の影響を受けたりするとは限らない。施策に接触する可能性がある割合、または比率を推定することが有益である。
施策のインパクト
狙いは、メンタルヘルス施策が、施策でカバーされる人口にどのような影響を与えるかを見極めることにある。施策によって、対象集団の全体的なメンタルヘルスが改善されることが望ましい。そこから生じる便益、またはポジティブな成果を測定できなければならない。これを施策の実施コストと照らし合わせる。
そうすれば、ROIを決定できる。
通常は、予測される、あるいは期待されるROIを算出する。これが施策を正当化する助けとなる。資金の出所が政府機関であれ民間資金であれ、たいていは投資が正当化できるかどうかを知りたがる。見積もりコストが期待成果を大きく上回るなら、限られた資金と制約された資源の使い道としてはやや怪しい印象を与える。より有望な代替策があるかもしれない。
異なるメンタルヘルス施策同士を比較し、それぞれの価値を測ることもできる。各施策には独自のROIがあり、リスクやその他の潜在的な下振れ要因もある。同様に、上振れの可能性もある。多くのメンタルヘルス施策は複雑で、どちらがよりふさわしいかの判断は極めて困難だ。その複雑性は金銭面だけに基づくのではなく、社会・政治的要素も含み、数値だけで整然と捉え切れるものではない。
身体的健康の役割
メンタルヘルスの変化を測定しようとすることは危うい試みである。メンタルヘルス施策の実施によって、メンタルヘルスがある具体的水準からより高い水準へ移行したと、どうすれば合理的に把握できるのか。容易に測れない側面だ。
調査を用いて、メンタルヘルスが改善したと感じているかを尋ねる手もある。別の角度として、メンタルヘルスのテストを実施し、事前・事後の比較をする方法もある。施策のインパクトを評価できるよう訓練された評価者を派遣することもできる。彼らが各地に赴き、メンタルヘルスが改善したかどうかを評価する。さまざまな道筋がある。
メンタルヘルスのインパクトを測定する方法として、身体的健康を指標に含めるという、ある意味で意外な手段もある。初見では奇異に感じるかもしれない。なぜ身体的健康がメンタルヘルスに関係するのか。メンタルヘルスの焦点から逸れているようにも思える。
研究により、メンタルヘルスと身体的健康の間には密接な結び付きがあることが示されている。相互関係が働いているのだ。メンタルヘルスは身体的健康に影響し、身体的健康もメンタルヘルスに影響する。
2024年にMeharry Medical College School of Global HealthとDeloitte Health Equity Instituteが発表した研究「The Projected Costs And Economic Impact Of Mental Health Inequities In The United States」では、次の重要な点が指摘されている（抜粋）。
- 「25年前、デビッド・サッチャー医師が精神保健に関する初の米国公衆衛生局長官報告書を公表した際、『メンタルヘルスなくして健康はあり得ない』と述べた」
- 「メンタルヘルスは身体的健康の見えない対になる存在だ」
- 「身体的健康とメンタルヘルスが結び付いていること、そして慢性的な身体疾患に起因する米国の医療費高騰が、社会がそれらの問題を悪化させるメンタルヘルス上のニーズに取り組むまで上昇し続けることを理解することが重要である」
- 「米国の成人の約90%が、同国がメンタルヘルス危機を経験していると考えており、その意見は、2015年から2019年にかけて抗うつ薬の処方が成人で15%、青少年で38%増加したことからも正当化されるように見える」
- 「不十分に治療された、あるいは未治療のメンタルヘルス状態による不良なメンタルヘルスの結果には、社会的孤立、認知機能の低下、身体疾患の発症または悪化、物質使用への感受性の増大など、幅広い負の帰結が含まれる」
メンタルヘルスを測定しようとする際に身体的健康を取り込むことは、妥当な道筋だと合理的に同意できるはずである。
関係性の有用性
身体的健康を取り込む利点は、社会の中で身体的健康を測定する具体的な方法が多数ある点にある。身体的健康を手掛かりに、やや捉えにくいメンタルヘルスの側面にアプローチできるかもしれない。
たとえば、あるメンタルヘルス施策が立ち上がったとしよう。対象集団の身体的健康が改善したと仮定する。たとえば、病院受診が本来より減ったかもしれない。仕事を休む日数が減ったかもしれない。こうした容易に算出可能な要素の数々が、メンタルヘルス施策が奏功していると主張するための代理指標となり得る。
要因一覧を並べたスプレッドシートを作成し、それを使って期待ROIを計算できる。そして施策が進行中、あるいは完了後に実際のROIを計算することもできる。メンタルヘルス施策用のスプレッドシートはオンラインにも存在する。今ではこうしたスプレッドシートの作成は比較的容易で、テンプレートをダウンロードするか、ゼロから作ることもできる。
主要な要因には、次のようなものが含まれ得る。
- メンタルヘルス状態に起因する回避可能な身体的健康状態
- メンタルヘルス状態による救急外来（ER）支出のコスト
- 労働力のメンタルヘルス状態による職場の生産性損失
- メンタルヘルス状態による早期死亡がもたらす経済コスト
心血管疾患、糖尿病、高血圧などの慢性の身体疾患を見て、メンタルヘルスの改善がもたらし得る影響に応じたコスト削減を見積もることができる。
別の便利なルートは、欠勤（メンタルヘルス状態により病欠する）、出勤しているが十分に機能していない状態（プレゼンティーイズム）、失業（メンタルヘルス状態により失職する）によって生じる職場の生産性損失を検討することだ。
そうした「便益」が本当にメンタルヘルスの改善の結果だったのか、安易に飛躍しないよう注意が必要である。世界は混沌としている。そうした上振れが生じた理由はほかにもあり得る。驚異的なROIの主張には常に精査が必要だ。基礎要因がメンタルヘルス以外の要素で説明できる可能性があり、メンタルヘルス施策が他の現象の「手柄」に便乗している（不当に成果を得ている）こともあり得るからだ（この点について、少し後で意外な例を1つ示す）。
メンタルヘルス施策向けオンラインROI計算機
メンタルヘルス施策を評価するためのオンラインROI計算機を提供する新たなウェブサイトが最近公開され、便利で、すぐ使える機能を提供している。Meharry Medical College School of Global HealthとThe Mental Health Innovation Networkが2026年に提供する「Evidence-based Mental Health Return On Investment Calculator」であり、主要なポイントは以下の通りだ（抜粋）。
- 「メンタルヘルス投資対効果（ROI）計算機を紹介する」
- 「このツールは、政策立案者、組織リーダー、福利厚生担当者などが、メンタルヘルス介入とプログラムの有効性を評価するのに役立つ」
- 「メンタルヘルス戦略の経済的価値を定量化することで、計算機は、潜在的な節約をモデル化し、長期的インパクトを予測し、データ駆動型ソリューションへの投資に関するビジネスケースを強化することを可能にする」
- 「このツールは、メンタルヘルスへの投資が、より強固な労働者のウェルビーイング、経済的安定、より健康なコミュニティへとつながることを示す」
これは分かりやすいモデルであり、ウェブサイトはパラメータの構成を明確に説明している。モデルによっては透明性が低いものもあるため、この点を挙げておきたい。要因を隠したり、曖昧にしたりするのだ。何を求められているのか、内部計算がどのようにして提示されるROIを「魔法のように」生み出しているのかが分からない。
このオンラインROI計算機の要因には、次のようなものが含まれる。
- 人口の総規模
- メンタルヘルスの有病率
- 想定参加率
- 雇用率
- 1人当たりの初期設定コスト（1回限り）
- 1人当たりの年間運用コスト
- プログラム期間
- 1人当たりの年間医療費
- ER受診1回当たりのコスト
- 医療費削減
- 従業員1人当たりの年間病欠日数
- 想定される欠勤削減
- など
モデルに組み込まれた数式も、たとえば「リスク人口= floor（人口の総規模×メンタルヘルス有病率/100）」や「初期設定コスト総額=参加者総数×1人当たり初期設定コスト」のように、文章で説明されている。
広範なAI利用という新たな役割
ここまで、メンタルヘルス施策のROIに関する基礎的な背景を長々と述べたのは、少し意外で示唆に富む点へ導くためである。それがこれだ。現代の生成AIの到来は、メンタルヘルス施策とROIについて語る際に、適切な注意を払うべき新たな隠れた要因である。
なぜか。
第1に、生成AIの利用が広範にメンタルヘルスを高め、さまざまな人口集団にわたってメンタルヘルスを押し上げている、という主張が成り立ち得る。何百万、何千万という人々が日常的にAIに入り込み、メンタルヘルス助言を得ている。これは特定のメンタルヘルス施策によって起きているのではない。別個の活動だ。しかし、もし実際にメンタルヘルスを高めているのだとすれば、施策とは無関係にAIが生んだ改善を、施策が自らの成果として不当に主張してしまいかねない。
潮が満ちればすべての船が持ち上がる。
第2に、AI利用は一様ではないため、施策の対象とする人口がどこであり、そのセグメントがメンタルヘルス目的でどの程度AIを使っているかを考慮することが重要である。その人口の中でも、特定の人口統計に属する人々だけがAIにアクセスでき、またはメンタルヘルスのガイダンスにAIを使っている可能性がある。狙いは、AI利用がすでに結果を押し上げている領域と、そうではない領域を見極めることだ。
第3に、賢明なメンタルヘルス施策は、生成AIの一般的な利用と、その巨大な可用性が、施策の測定・評価および潜在的ROIの算出において役割を果たしていることを、あらかじめ認めるべきである。AIが存在しないかのように振る舞ってはならない。砂に頭を突っ込むのは見栄えが悪い。いま私たちが生きる世界について誠実であるべきだ。
第4に、生成AIがこれほど広範に普及しているという点を活用することも検討すべきである。汎用の生成AIの利用に、メンタルヘルス施策はどう寄り添い得るのか。これは、施策側が汎用生成AIの利用をほとんど、あるいはまったく制御できない可能性があるため、物事を複雑にする。諸刃の剣であるため注意が必要だ。
第5に、施策は、カスタマイズされたAIメンタルヘルス機能の採用を検討すべきである。そうすればAIの挙動に対する制御が高まり、利用時に何が起きるのかを把握しやすくなる。AIを選定するか、AIを設計しなければならないため、作業は大きい。対象集団がそのAIにアクセスでき、実際に利用することも確保しなければならない。これは難題である。いずれにせよ、汎用生成AIと、メンタルヘルス助言に特化してカスタマイズされたAIには違いがあることを念頭に置くべきだ、という点が重要である。
生成AIがROIに与える影響の3つの時代
推計では、約15億人が汎用の生成AIを日常的に利用している。そのうちの一定割合が、メンタルヘルスのガイダンスにAIを用いており、さまざまな推計では20%から30%ほどかもしれない（こちらの私の分析参照）。
この数字は途方もなく見えるだろうか。
しかし、これらの数字は増加している。さらに驚く準備をしておくべきだ。メンタルヘルスのガイダンスを利用する割合は、50%以上へ上昇すると見込まれている。加えて、15億人という総数自体も増加し、近く20億〜30億人（その後はさらに増加）に達すると予測されている。人数が増え、メンタルヘルス目的でAIを使う割合も増える。二重の増加である。AI利用はいまようやく加速し始めた段階で、終わりは見えない。
結論として、汎用生成AIが遍在的にメンタルヘルスへ影響するという「隠れた」インパクトは、さらに顕著になる。その影響はポジティブにもなり得る。残念ながら、ネガティブにもなり得る。つまり、人々が妄想やAI精神病へと煽動される可能性も増える（こちら参照）。
私は、今後次の3つの時代を経験すると予測している。
- （1）短期：不安定なROIの時代（今から1〜2年）。生成AIは人口レベルのメンタルウェルビーイングを押し上げるうえで、軽度の役割を果たすが、その作用は比較的散発的、あるいはランダムである。
- （2）中期：予測可能なROIの時代（今から3〜5年）。生成AIは人口レベルのメンタルヘルスへの影響要因として広く知られ、予測可能になり、慎重に研究・追跡されるようになる。
- （3）長期：設計されたROIの時代（今から5年以上）。生成AIはユーザーのメンタルヘルスに関与するよう能動的に形づくられ、規制の枠組みは、公衆衛生介入として社会にそれを求めるようになる。
徐々に、汎用生成AIの隠れた役割は露わになる。政策立案者や立法者は、メンタルヘルス上の帰結に対する規制アプローチが必要になることを理解するだろう。AIのメンタルヘルス政策と法律に関する私の分析は、こちらとこちらを参照されたい。
世界は変わりつつある
AIの地形は、人間の精神である。
社会のメンタルヘルスという観点で、いま私たちは壮大な世界規模の実験のただ中にあることは否定しようがない。その実験とは、AIが国家レベル、そしてグローバルに利用可能となり、それが公然と、あるいは密かに、何らかのメンタルヘルスのガイダンスを提供するよう作用していることだ。しかも無償、あるいは最小限のコストで。いつでもどこでも、24時間365日で利用できる。私たちは皆、この無謀な実験のモルモットである。
これを考えるのがとりわけ厳しいのは、AIにはデュアルユースの効果があるからだ。AIはメンタルヘルスに害をもたらし得る一方で、メンタルヘルスを大きく支える力にもなり得る。微妙なトレードオフを、慎重に管理しなければならない。下振れを防ぐか緩和し、その一方で、上振れを可能な限り広く、容易に利用可能にすることだ。
最後に、ひとまずの考察を述べたい。
ベンジャミン・フランクリンは有名な言葉を残している。「知識への投資は最高の利息を生む」。AIを社会のメンタルヘルス・ガイダンスのツールとして活用することに投資するのは、実質的なROIを伴う良い投資である。これは、単に言うよりも、きちんと成し遂げることのほうがよいという、フランクリンのもう一つの有名な言葉とも一致する。
