今回のコラムでは、生成AIと大規模言語モデル（LLM）が、人々の孤独感の軽減に役立つかどうかに関する最新の研究を検証する。真実は、ある面ではイエス、別の面ではノーであり、つまり結果はまちまちで、重要な要因に依存するということだ。私がこう述べるのは、メディアの一部が、この重要な問題に関する新たな研究を誤って解釈したり、過大に評価したりして、人間の孤独感との闘いにおいて人間が常にAIを上回るという、とんでもない虚偽の主張をしているからだ。
そうではない。
背景を説明しよう。この重要なトピックに関する新たな研究が最近、権威ある学術誌に発表され、ニュース全体で大きな話題となった。数多くの派手な見出しが、AI利用が孤独感に与える影響について、誤解を招く主張や特徴づけを提示した。私は、この記事を報じた人々が、研究が実際に何で構成されていたかを完全に理解していたかどうか、深刻な疑念を抱いている。多くの人はおそらく、あちこちの数文に目を通しただけで、クリックベイト風の見出しで走ることを選んだのだろう。
私は、この研究の真の本質をあなたと共有する。さらに、研究を超えて、追加の文脈的考察を提供する。この種の研究を最もよく解釈する方法について、学ぶべき重要な教訓がある。加えて、私の発言が、この分野で新たな研究を積極的に実施している人々の助けになることを願っている。私は、この種の研究を策定する方法について、有益な提案と洞察に満ちたアイデアを提供する。
それについて話そう。
このAIブレークスルーの分析は、最新のAIに関する私の継続的なForbesコラムの一部であり、さまざまな影響力のあるAIの複雑さを特定し、説明することを含んでいる（リンクはこちらを参照）。
AIとメンタルウェルビーイング
簡単な背景として、私は、メンタルヘルスのアドバイスを提供し、AI駆動型セラピーを実施する現代のAIの出現に関する無数の側面を、広範囲にわたってカバーし、分析してきた。このAI利用の高まりは、主に生成AIの進化する進歩と広範な採用によって促進されてきた。私の100を超える分析と投稿の広範なリストについては、こちらのリンクとこちらのリンクを参照されたい。
これが急速に発展している分野であり、得られる途方もない利点があることは疑いの余地がないが、同時に、残念ながら、隠れたリスクや明白な落とし穴もこれらの取り組みに伴う。私は、CBSの「60ミニッツ」のエピソードへの出演を含め、これらの差し迫った問題について頻繁に発言している（リンクはこちらを参照）。
メンタルヘルスガイダンスを提供するAI
何百万人もの人々が、メンタルヘルスに関する継続的なアドバイザーとして生成AIを使用している（ChatGPTだけでも週間アクティブユーザーが9億人を超えており、その注目すべき割合がメンタルヘルスの側面に関与している。こちらのリンクで私の分析を参照されたい）。現代の生成AIとLLMの最上位の使用法は、メンタルヘルスの側面についてAIに相談することである。こちらのリンクで私の報道を参照されたい。
この人気のある使用法は、十分に理にかなっている。主要な生成AIシステムのほとんどに、ほぼ無料または超低コストで、いつでもどこでもアクセスできる。したがって、話し合いたいメンタルヘルスの懸念がある場合、必要なのはAIにログインして、24時間365日ベースで直ちに進めることだけだ。
AIが容易に軌道を外れたり、不適切な、あるいは極めて不適切なメンタルヘルスのアドバイスを提供したりする可能性があるという重大な懸念がある。昨年、認知的助言を提供する際のAI安全対策の欠如について、OpenAIに対して提起された訴訟に、大きな見出しが付けられた。
ChatGPT、GPT-5、Claude、Gemini、Grok、CoPilotなどの、今日の汎用LLM（汎用AIとして知られる）は、人間のセラピストの堅牢な能力とは全く似ていない。一方、これらの望ましい資質を達成するために、特化型LLMが構築されているが、そのようなAIはまだ主に初期の開発およびテスト段階にある。メンタルヘルスにおける目的別構築AIアプリの詳細については、こちらのリンクとこちらのリンクで私の詳細な報道を参照されたい。
実証研究の必要性
AIとメンタルヘルスを研究する賢明な方法は、目前の問題に対して堅牢な科学的アプローチを取ることだ。心理学の分野全体で研究を実施する際には、ランダム化比較試験（RCT）を利用することが慣例となっている。私は、現代のAIベースのメンタルヘルスアプリの使用に関する実証研究が、これまでのところ極めて乏しいことを、著作や講演で繰り返し指摘してきた。こちらのリンクでこれに関する私の詳細な議論を参照されたい。
これは不幸な状況だ。世界の歯車は熱心に回転しており、人々はメンタルヘルスサポートのために汎用LLMとカスタマイズされたLLMに関与しているが、これが社会にとって良いことなのか、それとも社会を損なっているのか、私たちは本当に知らない。AIが心理的ガイダンスを提供する適切な仕事をしているなら、私たちは間違いなく現代の生成AIの出現から恩恵を受けている。一方、マイナス面が重大で、プラス面を上回る場合、私たちは恐ろしい規模の過ちを犯していることになる。
政策立案者と議員は、適切な法律を策定し、実用的な政策を推進するために、高度に情報に基づいた基盤で進めることができるよう、AIとメンタルヘルスに関する信頼性が高く、よく設計された研究を必要としている。適切な分析が利用できない場合、彼らはいい加減な推奨に頼る必要がある。AIとメンタルヘルスの影響と方向性に関して、あれこれと言い放つ評論家は豊富にいる。個人的な偏見や思いつきの意見は豊富だ。
実証研究の主要な例
私は、AIとメンタルヘルスの分野におけるこれまでの最良の実証研究のいくつかを紹介する一連の分析を行ってきた。
たとえば、私は、AIとメンタルヘルスを研究するためにランダム化比較試験（RCT）を使用し、New England Journal of Medicine AIに発表された、現在では古典的な研究の詳細な分析を行った（こちらのリンクを参照）。これは、AIとメンタルヘルスの領域における形成的なRCT研究であり、特にTherabotとして知られる注目すべき生成AIチャットボットが関与しているためだ。私は、このようなゴールドスタンダードの研究が、この差し迫ったトピックに関する萌芽的な知識ベースにどのように貢献しているかに関連する、長所と短所、内外について議論した。
別の分析では、PATHとして知られるチャットボットが関与したRCT研究をレビューした（こちらのリンクを参照）。この事例では、被験者は、広く利用されているGAD-7およびPHQ-9テストを使用して、不安とうつ病の標準化されたテストを介して評価された。結果は、PATHを使用した介入または治療グループが、対照グループよりもGAD-7およびPHQ-9スコアが低いことにより、より良い成績を収めたことを示した。治療がプラスの効果をもたらしたと暫定的に推測できる。
私の別の分析では、AIとメンタルヘルスに関する実証研究を実施する際のウェイトリストコントロールの使用を調査した（こちらのリンクを参照）。AIとメンタルヘルスに関する慎重に作成された実験を実施する際、対照グループの設計について行うことができる多数の選択肢がある。典型的な研究では、治療グループは主要な治療要素としてAIを使用するよう求められると推定される。その場合、対照グループは治療グループとの基本的な比較として機能することになる。設計はその方向に進む必要はなく、多数の代替設定が同様に適している。
最近発表された実証研究
あなたは今、最近発表されたこの最新の研究に飛び込む準備が整っている──「時間の経過とともに孤独感を軽減する上で、ランダムな人間の仲間は高度にサポート的なチャットボットよりも優れているか？」と題された注目すべき学術論文（Ruo-Ning Li、Dunigan Folk、Abhay Singh、Lyle Ungar、Elizabeth Dunn著、Journal of Experimental Social Psychology、2026年7月）は、これらの顕著な点を示した（抜粋）：
- 「増加する実証的証拠は、人々がチャットボットとの対話から即座の心理的利益を経験することを示唆している」
- 「この事前登録された研究では、大学の最初の学期における296人の学生の間で孤独感を軽減する上で、チャットボット対人間の仲間の有効性をテストした」
- 「2週間にわたり、参加者はチャットボットまたは人間の仲間と対話するか、単に簡単な日記を書いた（対照条件）」
- 「毎日午後9時に、参加者は、まだ行っていない場合、Discordで会話パートナーと対話する（または日記を書く）ことを思い出させるテキストメッセージを受け取った」
- 「人間のパートナーとメッセージをやり取りした参加者は、対照条件の参加者（M = 2.00、SE = 0.04）、およびAI条件の参加者（M = 1.98、SE = 0.04）と比較して、研究後の孤独感が有意に低いと報告した（M = 1.85、SE = 0.03）」
この研究論文は読む価値が十分にあり、RCT設計について多くの詳細に広範囲にわたって踏み込んでいる。概して、この研究は、彼らが考案した実験設定において、テキストを介して仲間の学生と対話したグループの人々が、研究の終わりにAIチャットボットを使用していた人々よりも、さまざまな尺度で孤独感が少ないとスコアを付けたことを発見した。
マスメディアは、これが何らかの形で、AIが孤独感と闘う上で仲間の人間がするよりも悪い仕事をするという鉄壁の証拠であるという性急な結論に飛びついた。私たちは、この研究を詳しく探求し、どのような合理的な結論と要点が実行可能かを検討するために、反省的な瞬間を取るべきだ。
実験設計にはトレードオフが伴う
この注目すべき研究のいくつかの側面を解き明かす前に、この論文がこの領域で必要とされる増加する研究体系へのさらに別の素晴らしい追加であることを強調したい。研究者たちは、RCT設計において非常に巧妙だった。彼らは素晴らしい仕事をした。彼らは方法論的に調査結果を分析し、採用されたアプローチに関連する強みと弱みを提供した。など。
とはいえ、すべての実証研究にはトレードオフが伴う。何人の被験者を含めるか？被験者は研究のためにどのように特定されるべきか？実験はどのくらいの期間続くべきか？どのタイプのAIを使用すべきか？など。
私は彼らの広範な分析を特に繰り返すつもりはなく、代わりに、追加の注意に値すると私が信じるいくつかの追加のポイントを提供する。これを、仲間の同僚が研究が示すものを理解する方法を礼儀正しく提供していると考えてほしい。これは正しいか間違っているかの種類の考察ではない。代わりに、これらの複雑で重要な問題について、鋭く関心のある第三者の視点を単に追加するものだ。
研究における被験者の性質を探る
実験の被験者の性質を探ることから始めよう。
研究者たちは、この実験の被験者として、カナダの大学の1学期目の大学生を意図的に選んだ。利点は、大学生が一般的に強い孤独感を報告することを示唆する他の多くの研究があることだ。その意味で、大学生は、生きた孤独感の感情に関連する実験のための実りある被験者のセットだ。彼らはまた、実験に採用するのが比較的容易だ（彼らは参加のためにコースクレジットまたは20ドルを提供された）。
そのような被験者に関しては、さまざまな可能性のある複雑さがある。
長年教授を務めてきた経験から、1年目、特に1学期目には、学生は大学に興奮し、始めることを熱望しているというのが私の経験だ。彼らは大学でまだ多くの孤独感に遭遇していないようであり、それは通常、大学の2年目または3年目までに発症するようだ。要点は、大学生活でさらに進んでいて、孤独感がしっかりと心にあると思われる学生を対象に、同様の研究を実施することを検討する価値があるかもしれないということだ。
別の考察は、研究の学生が研究への参加のために自己選択したということだ。研究者たちは、研究が大学での学生の経験に関するものであると述べることによって、研究について投稿したと示した。重要な質問は、前に出た学生が、孤独感になりやすい、社交的になりやすい、AIを使用しやすいなど、研究の要因に関連する可能性のあるいくつかの特性に素因があるかどうかだ。
他のさまざまな側面も熟考する価値がある。提示された統計によると、被験者の72%が女性として示された。大学は通常、女性と男性に関しては50対50だが、女性の出席率は上昇している。いずれにせよ、主に女性の学生の被験者セットから、孤独感に関して男性と女性の両方が何をするかもしれないかを一般化することについて、潜在的な複雑さはあるか？
被験者は約18歳だった。彼らはカナダの大学に通っていた。孤独感の認識に関して、18歳の若者について年齢依存の側面があるかもしれないか？同様に、AIの使用に関する認識は？これは、彼らの反応が、20代、30代、40代などの他の年齢に適用できるかどうかという疑問を投げかける。この事例で合理的に一般化できるか？また、カナダ人であること、またはカナダの大学に通っていることに関連する文化的埋め込みがあるかもしれないか？など。
結論は、この研究が、被験者の文化、年齢、性別、その他のニュアンスの詳細にもかかわらず、何らかの形ですべての人間を代表するように完全に一般化できると主張するニュースの見出しは、かなり論理の飛躍のようだということだ。
考慮すべき追加要因
研究が実施されたとき、研究で使用するために選ばれたAIはGPT-4o miniだった。それは現在、OpenAIの生成AIモデルのやや時代遅れのバージョンだ。GPT-5がどのように機能するかを見るのは興味深いだろう。より高度で堅牢なAIチャットボットは、対話し、人間の孤独感を克服するのを助ける上で、より良い仕事をするかもしれないか？おそらく。
研究者たちがGPT-4o miniに、被験者にどのように全体的に応答するかについての指示を与えたことを見て、私は嬉しかった。私がそれを嬉しく思うと言うのは、一部の研究がAIをそのデフォルトのままにしておくだけであり、それはAIができることを適切に表現することに対する不利益だと私は思うからだ。
しかし、私が含めることを提案したかもしれないひねりがあった。それはこれだ。研究者たちは論文で完全な指示セットを素晴らしく提供し、それらの指示を検査すると、潜在的に欠けているように見える何かに気づいた。指示は、学生が通っている大学の詳細について会話するための指示を提供していない。これは、競争条件を平準化する手段として重要だったかもしれない。
仲間の学生と対話した被験者は、彼らが通っている特定の大学での共通の経験について容易に会話できた。実際、研究者たちは、人間対人間の対話が時には即興の勉強会の集まり、バレーボールの試合などにつながったと指摘した。これは間違いなく、人間対人間のグループに決定的な優位性を与えるだろう。なぜなら、彼らはその大学での詳細に等しく没頭しているからだ。
GPT-4o miniが、進行中の大学のコース、キャンパスでのイベントなどを含む、特定の大学に関する詳細な情報を注入された場合、AIを人間対人間の対話とより同等のレベルに置くように思われる。そうでなければ、AIは単に大学について一般的に当たり障りなく話すだけであり、研究の被験者の関心に関連する詳細を欠いている。
競争条件を平準化することに関するもう1つの追加の考察は、被験者が最初の実験室訪問で互いに対面で会い、研究のために対になった相手に直接会うことができたということだった。これは、被験者を人間対人間の対話を好む方向に即座にどれだけ導いたかもしれないか？代替アプローチは、被験者が対面で会わなかったか、おそらくオンラインで遠隔で会ったかもしれないが、どちらの方法でもトレードオフがある。
重要なAIの利点
人間対人間のグループと人間対AIのグループは、それぞれ1日あたり約8から10のメッセージを行っていた。これは興味深い。人間対人間のグループの場合、毎日のメッセージングがより頻繁であることを期待するかもしれない。おそらく被験者は仲間の大学の仲間をしつこく追いかけたくなかったか、彼ら自身がより多くのメッセージングをするには忙しすぎた。いずれにせよ、AIと人間は、被験者自身によって開始されたメッセージングの頻度において同等だった。AIに1点。
さらに、人間対人間と人間対AIのグループに関して、被験者によって評価された親密さの感覚について、有意な差はなかった。繰り返すが、それはAIに1点を与える。被験者はまた、AIが全体的に表現された共感の最高レベルを持っていたと報告した。私は、AIが共感を表現でき、人間がしばしばこの「人工的な」共感を本質的に本物として受け入れることを繰り返し示してきた（こちらのリンクでの私の議論を参照）。
研究は14日間にわたって行われた。それは2週間の長さの実験だった。それは十分に長い期間か？1日だけ、またはおそらく1週間の長さしか続かない実験よりも優れていると確かに示唆できる。しかし、研究が学期全体または学年全体続いた場合に何が起こったかもしれないかを外挿することは難しい。
興味深い側面は、被験者が任意でさらに1週間継続でき、したがって3週間に延長できると言われたとき、AIを使用している人の14%が継続したのに対し、人間対人間の対話を行っている人の33%が継続したということだ。1つの視点は、14%が33%よりもはるかに少ないということだ。私はこれをやや異なって見ている。なぜ人間対人間のペアの約3分の1だけが対話を継続したくなかったのか？私にとって、それは対になった相手とのつながりの感覚について、かなり暗示された声明だ。彼らは人間の相手との対話を容易に継続することを目指すと仮定するだろう。特にそれは最初の学期だけであり、彼らは同じ大学でその人とあと3年半を過ごすことになるからだ。
私たちがいる世界
繰り返すが、私は研究者たちがAIとメンタルヘルスの内外に関する重要な研究を実施したことを称賛する。私たちはこの性質のより多くの研究を必要としている。私は最新の研究努力についてあなたに最新情報を提供し続ける。
研究が実際に何を含んでいたかについて誤って述べたり、宿題をしなかったりした派手な見出しは、彼らのクリックベイト戦術を恥じるべきだ。AIの影響に関する誤った物語は最小限に抑えられなければならない。メンタルヘルスのためのAIは、豊富に両面的な提案だ。AIは、ありがたいことに、人間のメンタルヘルスにとって良いことを規模で達成できるが、適切に設計および展開されない場合、かなりのマイナス面もある可能性がある。
アルバート・アインシュタイン氏の賢明な言葉によれば、「重要なことは、決して疑問を持つことをやめないことだ」。
