[ヘルスコーチングの視線編]ヘルスコーチングの可能性を探る：ヘルスコーチングにおける生成AIの活用：その（６）WHOの生成AI「SARAH」のパーソナライズ、共感へのアプローチ

こんにちは、里見です。

ヘルスコーチングにおける生成AI活用の可能性や課題、役割について、これまで5回にわたって解説してきました。

その（１）「ヘルスコーチングとAIの相性」
その（２）「生成AIをヘルスコーチングで活用する」
その（３）「ヘルスコーチングで生成AIと人のどちらが効果的か」
その（４）「ヘルスコーチをサポートする役割の生成AIの活用」
その（５）WHOの生成AI「SARAH」でも使われているヘルスコーチングのアプローチ


6回目の今回は、前回ご紹介したWHO（世界保健機関）が提供を開始した生成AIを使った「SARAH（Smart AI Resource Assistant for Health）」の特徴であるパーソナライズ、共感について、ヘルスコーチングの視点で解説したいと思います。

特集：ヘルスコーチングの視線編

１、WHOが提供する生成AIを活用した「SARAH」の特徴

前回ご紹介した、世界保健機関（WHO）が2024年4月に公開した生成AIを活用した健康アドバイス「SARAH（Smart AI Resource Assistant for Health）」について、見逃した方もいるかと思いますので、まずは振り返りとして「SARAH」について簡単にご紹介します。

WHOとして生成AIを使った「SARAH」を提供する最大の目的は、「情報への公平なアクセス」を実現することで、医療領域へのアクセスが限られている地域や状況の中でも、信頼できるアドバイスを24時間、制約なく受け取れる環境を整えようとしています。

さらに、注目すべきポイントとして健康情報を「ただ伝える」だけのアドバイスではなく、「利用者が行動に移せるよう促す」という行動変容支援型アプローチが「SARAH」の最大の特徴で、その行動変容のアプローチに生成AIを活用している点です。

「SARAH」が行っているヘルスコーチング的アプローチは以下です。

１）目標設定と行動変容の支援
２）動機づけの維持
３）行動に対する選択肢の提供

４）即時性のあるフィードバックと情報提供
５）継続的な対話とフォロー
６）ポジティブなアプローチ

行動変容を支援する「SARAH」では、上記のようなポイントでヘルスコーチングのアプローチとの共通点が見られると前回ご紹介しました。

２、生成AIらしさ、特徴を活かした「SARAH」のアプローチ

「SARAH」は、単なる情報提供にとどまらず、行動変容の支援を目的に設計されています。
そこには、ヘルスコーチングのアプローチがしっかりと取り込まれています。

・個別に寄り添う（パーソナライズ）
・感情を理解し、励ます（共感的フィードバック）
・安全で信頼できる関係性の構築（情報の信頼性）

ヘルスコーチングをサービスとして設計・提供する際に、「人」が寄り添う際の大切な視点を「AI」の特徴を活かしてどう実現できるかについて、具体的なヒントを示してくれているような気がしています。

３、「SARAH」の具体的なアプローチ

では、ここから「SARAH」の対応について、具体的な事例からヘルスコーチングのアプローチを見ていきたいと思います。

【実践事例１】

「運動したいけど、時間がない」にどう応えるか？

◯あるユーザーが「SARAH」にこう問いかけました：

「最近まったく運動できてないんです。忙しくて…どうしたらいいですか？」

◯「SARAH」の返答はこうです：

「それでも運動を取り入れようとしているあなたは素晴らしいです。まずは1日3分、椅子に座ったままできるストレッチから始めてみませんか？」
（このやり取りの背景には、座り仕事が多いなどの情報が加味されています）

ここにはヘルスコーチングの基本的なアプローチが入っています。

・ユーザーの状況を否定しない
・小さな行動目標にブレイクダウン（＝段階的アプローチ）
・励ましのフィードバック

この事例からのヒント：
「提案の粒度を細かく調整するアプローチ」や「ヒアリング内容を加味した提案」「共感を込めたコメント」など。

【実践事例２】

「うまくいってない…」という挫折に寄り添う言葉

◯禁煙にチャレンジしていたユーザーが、「SARAH」にこう打ち明けました：

「また吸ってしまいました。自分にがっかりしています。」

◯「SARAH」の返答はこうです：

「やめようと決めた時点で、あなたはすでに変化を始めています。ひとつの失敗が、あなたの価値を下げることはありません。」

このやり取りの中にヘルスコーチングの基本的なアプローチが入っています。

・感情に寄り添う共感的フィードバック
・評価ではなく“選択”を促す構造
・結果、成果ではなく“プロセス”を認める姿勢

実装ヒント：
失敗時の対応には、「再挑戦を後押しする感情設計」が必要です。
「SARAH」はここで人間のような励ましによる切り返しをしています。

「SARAH」は、現時点ではまだまだテスト的なリリースであって本格的な運用ではないと私は考えていますが、上記のアプローチは、単なるチャットボットの範疇をはるかに超えて、行動変容を支援するための設計がしっかりとされたものであり、ヘルスコーチングにも求められる人による「寄り添い」を生成AIで実現してきていると言えます。

「SARAH」は生成AI単体の完成形ではないと私は感じています。
むしろ、行動変容において人のコーチングとAIの得意領域をどう組み合わせるか？どのようなことが最適なのか？を考えるきっかけになっているような気がしています。

例えば、
・日常の継続支援はAIに
・感情の深い共感や意志決定支援は人に

上記、それぞれの得意分野、特徴をうまい形でつなぐ、組み合わせるのはやはり最終的には「人」なのではないかと考えています。
生成AIを「機能」としてではなく、「パートナー」として位置付けて考えていくべきではないでしょうか？

今回WHOが生成AIを活用して「SARAH」を提供したことは、今後の行動変容における生成AIの活用という視点では大きな影響を与えていくと思います。

次回は、生成AIを活用した行動変容支援ツールである「SARAH」の課題について切り込んで解説したいと思います。
次回も、ぜひご期待ください。

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