機械学習を用いた目標の具体性および実現可能性の分類ー解決志向短期療法に基づく双方向型の セルフケア支援ツールの開発を目指してー

本研究では、大学生320名を対象として実施された調査の目標に関する記述データおよび目標の具体性および実現可能性に対する専門家の評価を用いて、目標の記述内容を入力値、専門家の評価を出力値とする機械学習を行い、その精度を確認した。その結果、具体性の精度は0を含む条件で83.75%、0を無効とする条件で84.37%、実現可能性の精度は0を含む条件で76.25%、0を無効とする条件で73.84%であり、いずれも意味のある予測がなされていると考えられた。

東北福祉大学研究紀要, 46,  47-54.