福原玄｜計算論的精神医学（CPSY）研究者
NCNP共同研究者／日本語会話における相互行為特徴量の定量化／会話相互行為計測ツール Turn Lens 開発
日常会話における人と人の相互行為を、定量的かつ再現可能に測れるか。
この一点を追っています。
研究者としての立場
福原玄です。計算論的精神医学（CPSY: Computational Psychiatry）を専門とする研究者です。「日常会話における人と人の相互行為を、定量的かつ再現可能に測れるか」という一点を追ってきました。
2025年11月からはNCNP（国立精神・神経医療研究センター）共同研究者として、「日本語会話における相互行為特徴量の定量化指標」の研究リードを務めています。日本語日常会話コーパス（CEJC）から4カテゴリ19の相互行為特徴量を定義し、4つの大規模言語モデル（LLM）が推定したBig Five性格スコアとの関連から、指標の妥当性を検証しています。
重視しているのは新しさより手続きの厳密さです。Ridge回帰、置換検定5,000回、Bootstrap分散分析500回、段階的モデル比較、感度分析、そして自分の結果を反証するために設計したベースライン条件。結果はHolm補正後も5次元中4次元（O・C・A・N）で有意でした。予測精度が最も高いのは協調性（A, r = 0.449）、モデル横断で最も頑健なのは誠実性（C, r = 0.432, 補正後 p = 0.0024）です。
この計測パイプラインは「Turn Lens」というツールになりました。その開発を主題とした演題が、第13回成人発達障害支援学会 高知大会（2026年9月）でポスター発表として採択されています。
研究：相互行為特徴量の定量化
Lead lea × NCNP 共同研究「日本語会話における相互行為特徴量の定量化指標」。会話分析で質的に記述されてきた現象を、大規模コーパスに対して定量的・再現可能に計測する指標セットとして体系化しています。
発話タイミング系
発話率、沈黙長、応答の間（応答潜時）、重なり率、沈黙長の変動性。会話のテンポそのものを捉えます。
フィラー系
フィラー出現発話率、100字あたりのフィラー率。言い淀みの使用傾向を捉えます。
連鎖組織系
修復開始率、質問直後の修復開始率、YES/NO応答率、語彙的重なり。隣接ペアと修復連鎖の組織化を捉えます。
応答型系
終助詞（「ね」等）に対する応答の型。相槌の偏りなど日本語固有の相互行為を捉えます。
（Classical 10 / Novel 9）
（会話×話者）
（66会話）
（IPIP-NEO-120）
手続き
新しさより手続きの厳密さを優先します。以下はすべて、結果を強く見せるためではなく、結果を疑うために置いた手続きです。
- データ選定：CEJC の自宅・2者間会話140件を会話×話者の378レコードに展開し、発話ペア数 ≥80／文字数 ≥2,000／質問直後ペア数 ≥10 をすべて満たす120レコードのみを採用（258レコードを除外）。
- リーク統制：Ridge回帰（α = 100）を GroupKFold による subject-wise split の5-fold CV で評価。同一話者が訓練foldと検証foldに跨らないことを担保。
- 置換検定：5,000回。モデル全体の相関係数と個別回帰係数の両方を検定。
- 多重比較補正：Big5 の5次元＝5回の独立検定として Holm-Bonferroni 法を適用。
- 係数安定性：Bootstrap 500回で回帰係数の SD と 95%CI を算出。CI がゼロを跨がない特徴量のみを安定寄与と判定。
- 段階的モデル比較：Stage 1（人口統計のみ）→ Stage 2（+Classical）→ Stage 3（+Novel）の3段階で増分予測価値を検証。
- 感度分析：正則化パラメータ α = 10 / 50 / 100 / 200 / 500 で結果が変わらないことを確認（C: r = 0.418–0.432）。
- 反証用ベースライン：条件1（テキストあり）／条件2（要約のみ）／条件3（ランダムテキスト、乱数シード42）を比較。条件3では全5次元で有意性が消失し、陰性対照として機能。
主結果
相互行為特徴量から仮想Big5スコアを予測した置換検定の結果。Holm補正後も5次元中4次元で有意でした。
| Big5 次元 | robs | p（補正後） | 判定 |
|---|---|---|---|
| A — 協調性 | 0.449 | 0.0020 | * |
| C — 誠実性 | 0.432 | 0.0024 | * |
| O — 開放性 | 0.410 | 0.0042 | * |
| N — 神経症傾向 | 0.317 | 0.0244 | * |
| E — 外向性 | 0.234 | 0.0658 | n.s. |
頑健性は精度と別の軸
予測精度は A（r = 0.449）が最高ですが、LLMモデル間一致度は r̄ = 0.435 と最低で、モデル選択に結果が左右されます。一方 C は r = 0.432 と2位ながら一致度 r̄ = 0.699 で5次元中最高、4モデル中3モデルで有意（r = 0.360–0.452）。主結果として報告するのは C です。
C に寄与する5特徴量
置換検定とBootstrapの両方で有意かつ安定と判定された共通5特徴量：発話率（+）、フィラー出現発話率（+）、質問直後の修復開始率（+）、YES/NO応答率（+）、語彙的重なり（−）。古典的特徴量と新規特徴量の両方にまたがります。
陰性対照は機能した
テキストと話者の対応関係を崩した条件3（ランダムテキスト）では、全5次元でHolm補正後に有意性が消失（r = −0.280〜0.161, p ≥ 0.14）。LLMが表層統計量ではなく会話テキストの内容を利用していることを支持します。
個人差は確かに捉えている
コーパス基本情報との関連では、13の特徴量が年齢と有意に相関（重なり率 ρ = 0.500、発話率 ρ = 0.447、フィラー出現率 ρ = 0.442 など）。発話率・沈黙長は性別とも有意に関連しました。
Turn Lens：会話相互行為計測ツール
論文の計測パイプラインを、当事者自身が手元で使える形にしたツールです。QRを読み取り、同意、録音、自動で可視化。結果はご本人の端末にのみ表示されます。
成人期の発達障害では、会話のテンポ・ターンの取り方・間の置き方のずれが対人関係の困難につながりやすい一方、「何が」「どう」ずれているのかは当事者自身にも見えにくい。既存の相互行為指標は専門家による分析を前提としており、本人が自分の会話を手元で振り返る用途には設計されていません。
Turn Lens は、この空白を埋めるために作りました。ねらいは診断でも助言でもなく、当事者とその会話相手が、お互いを責めずに会話を振り返る手がかりを持てるようにすることです。
- 実用例
- 発表者＋配偶者の2名による2会話（2026年6月2日／7月20日、同意取得済み）を自動収録・自動解析。
- 会話A
- 一方が場の85%を占め（85:15）、応答の間が基準の4.4〜4.8倍（z = +7.45）。「自分が話しすぎていた」との気づきが得られた。
- 会話B
- フィラー率が突出（z = +5.54）。同一ペアでもレーダーの形が明確に変わった。両会話ともオーバーラップ率 0.000。
- 新たな気づき
- フィラーの多さと割り込みの無さは、本人が事前に想定していなかった特徴だった。
- 位置づけ
- 研究目的の試用であり、医療行為ではありません。短い会話では数値が大きく出ます。
福原玄1,* ほか（1合同会社Lead lea／NCNP共同研究） クリックで拡大
関心領域
会話相互行為の定量化
ターンテイキング、応答潜時、同調。質的に記述されてきた現象を、再現可能な数値として扱う。
計算論的精神医学と成人発達支援における計測
支援現場で当事者自身が使える計測とは何か。診断ではなく、振り返りの手がかりとしての指標。
再現可能な評価設計
リーク統制、多重比較補正、感度分析。結果を強く見せる設計ではなく、結果を疑える設計。
LLMを測定器として使うこと、およびその妥当性の限界
LLMは何を見て採点しているのか。モデル間一致度、内的一貫性、陰性対照で測れる範囲を確かめる。
限界
言えることと言いすぎなことを分けます。現時点で明示すべき限界は以下です。
- Big5スコアは4つのLLMによる推定値（仮想Big5）であり、質問紙による実測値ではありません。収束的妥当性の検証は今後の課題です。
- 分析対象はCEJCの自宅・2者間会話に限定した120レコード（66会話・74話者）。場面・関係性を越えた一般化は主張しません。
- 74名中25名が2件以上の会話に参加しており（レコードの59.2%）、話者内の相関が標準誤差を過小推定しうる。話者内安定性（ICC）の検証は今後の課題です。
- 新規特徴量（IX系・RESP系）の追加は大部分の次元で予測を劣化させないものの、増分としての頑健な予測改善は示せていません。
- 外向性（E）は補正前後ともに有意水準に達していません。
- Turn Lensの実用例は同一ペア2会話（N = 1ペア）であり、一般化しません。研究目的の試用であり、医療行為ではありません。
- 本研究は「性格推定モデルの構築」ではなく「相互行為特徴量の定量化指標の提案」として位置づけられます。Big5との関連分析は、指標の構成概念妥当性を検証する手段です。
論文・発表
会話相互行為の定量指標にもとづく会話可視化ツール Turn Lens の開発と実用例報告
第13回 成人発達障害支援学会 高知大会（一般演題・ポスター、2026年7月28日 採択通知）
大会情報を見る日本語日常会話における相互行為特徴量の定量化指標の提案とその妥当性検証
日本語会話コーパスにおける、体系的な相互行為特徴量の提案・検証研究。全43ページ、図表16種、再現性検証スクリプトを含む。
Lead lea × NCNP 共同研究「日本語会話における相互行為特徴量の定量化指標」
2025年10月29日に承認、11月4日に共同研究契約を正式締結。研究リード：福原玄（合同会社Lead lea）。共同研究者はNCNP神経研究所所属の研究者。
略歴
研究は本業の外から始まりました。実装と運用の経験が、測れる指標を設計する土台になっています。
2026.09
第13回成人発達障害支援学会 高知大会にてポスター発表（Turn Lens）。
2026.07
論文原稿（43ページ）と再現性検証スクリプトを整備。ポスター演題が採択（7月28日）。
2026.02
株式会社ビジョン・コンサルティング Prime AI 執行役員 兼 CAIO 就任。
2025.11
NCNP共同研究者に。「日本語会話における相互行為特徴量の定量化指標」の研究リードを務める。
2025.06
AWSジャパン生成AI実用化推進プログラムに採択。
2025.03
感情解析×実世界型XAI「感響AI®」を提供開始。コア技術を特許出願（商標登録第6956648号）。
2024.06
AWS Summit Japan 2024 登壇。Amazon Bedrockによる波情報自動文書化の社会実装事例を発表（文書化コスト80%削減）。
2023.03–2025.03
株式会社ファーストトレード CTO。ヘルスケアSaaSと生成AI導入を推進。
共同研究のご相談
共同研究・データ共有・追試のご相談を歓迎します。
指標定義や再現スクリプトについてのご質問も、お気軽にどうぞ。
福原玄（Gen Fukuhara）
合同会社Lead lea CTO ／ NCNP共同研究者 ／ ビジョン・コンサルティング Prime AI 執行役員 兼 CAIO
〒259-0111 神奈川県中郡大磯町国府本郷461-5