カウンセラーの事務作業をAIでゼロに？専門家が作った「Therapist AI」を徹底検証

注意: 本記事の検証パートはシミュレーションです。実際の測定結果ではありません。

3行要約

• 現役のセラピストが開発した、対人援助職の記録業務を劇的に効率化する特化型AIツール。
• 散らばったセッションメモや音声を、SOAP形式などの専門的な臨床文書へ瞬時に構造化。
• セキュリティと倫理を最優先し、セラピストが「患者と向き合う時間」を取り戻すための設計。

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このツールは何か

みなさん、こんにちは。AI専門ブロガーのねぎです。日々、星の数ほど登場するAIツールを追いかけていますが、最近のトレンドは「汎用AI」から「特化型AI」へと完全にシフトしているなと感じています。今回ご紹介する「Therapist AI」は、その名の通りセラピスト（心理療法士やカウンセラー）のために開発された、非常に尖ったツールです。

このツールの最大の特徴は、開発チーム自身がセラピストであるという点にあります。私は元SIerとして、多くの業務システム開発に携わってきましたが、現場を知らない人間が作ったシステムほど使いにくいものはありませんよね。特に医療やカウンセリングの現場は、専門用語の多さや、プライバシーへの配慮、そして何より「SOAP（経過記録の書き方）」などの独特なドキュメント形式が求められます。

Therapist AIは、カウンセリングセッション中の殴り書きのようなメモや、録音された音声を元に、数秒でプロフェッショナルな臨床記録を生成してくれます。キャッチコピーの「Time for what matters（大切なことのために時間を）」という言葉通り、セラピストを悩ませる膨大な事務作業（ペーパーワーク）から解放し、本来の目的である患者へのケアに集中させることを目的としています。正直なところ、このレベルで専門職のワークフローに踏み込んだツールは、今のAI市場でもなかなか珍しい存在だと言えるでしょう。

なぜ注目されているのか

なぜこのTherapist AIがProduct Huntなどで高い注目を集めているのか、技術的な観点と市場の観点から深掘りしてみましょう。

まず一つ目は、LLM（大規模言語モデル）のコンテキスト理解が「専門領域」において極めて高精度になったことです。従来の汎用的なChatGPTでも記録の要約は可能でしたが、臨床的なニュアンスや、リスク評価（自傷他害の兆候など）を正確に汲み取るには限界がありました。Therapist AIは、心理療法の専門知識をベースにしたプロンプトエンジニアリングや、専用のファインチューニングが施されていると推測され、出力されるドキュメントの「それっぽさ」が段違いです。

二つ目は、データプライバシーへの徹底したこだわりです。一般的に、カウンセリングの内容は極めて機微な個人情報です。汎用AIにそのまま入力することは倫理的にも法的（HIPAAなど）にもリスクがありますが、このツールは最初から法規制に準拠したデータ管理を前提に設計されています。この「安心感」こそが、保守的な専門職コミュニティで受け入れられている大きな理由ですね。

そして三つ目は、競合ツールとの差別化です。世の中には「議事録作成ツール」は溢れていますが、それを「臨床心理学の枠組み」で構造化できるツールはほとんどありません。単なる要約ではなく、診断のヒントや次のセッションへの課題を整理してくれる機能は、まさに専門家が欲しかったものだと言えます。

検証シミュレーション：実際に使ってみた

今回は、Therapist AIが提供している（と想定される）SDKを使用して、カウンセリングの音声文字起こしデータから「SOAP形式」の記録を生成するプロセスをシミュレーションしてみました。

元SIerの血が騒ぐのですが、APIの連携がいかにスムーズかも重要な評価ポイントですからね。

環境構築

まずは、Python環境に専用のライブラリをインストールします。ここでは仮想のライブラリ名 therapist-ai-sdk を使用します。

pip install therapist-ai-sdk

基本的な使い方

次に、セッションの生データを入力して、構造化された記録を出力するコードを書いてみます。私が実際に試した想定のスクリプトがこちらです。

import os
from therapist_ai_sdk import TherapistAI

# APIキーの設定（環境変数から読み込み）
client = TherapistAI(api_key=os.getenv("THERAPIST_AI_API_KEY"))

# カウンセリングセッションの生データ（実際はもっと長文を想定）
raw_transcript = """
患者：最近、夜に眠れない日が続いていて。仕事のミスも増えて、上司に怒られるのが怖いです。
セラピスト：眠れないのはお辛いですね。仕事のミスへの恐怖についても、もう少し詳しく教えていただけますか？
患者：はい。ミスをすると、自分が無能だと言われている気がして、動悸がするんです。
セラピスト：なるほど、身体的な反応も出ているのですね。
"""

# 臨床記録の生成
# 形式を 'SOAP' に指定し、トーンを 'Professional' に設定
analysis = client.records.create(
    source_text=raw_transcript,
    format="SOAP",
    tone="clinical",
    focus_areas=["anxiety", "insomnia"]
)

print("--- 生成されたSOAP記録 ---")
print(f"Subjective (主観的所見): {analysis.subjective}")
print(f"Objective (客観的所見): {analysis.objective}")
print(f"Assessment (評価): {analysis.assessment}")
print(f"Plan (計画): {analysis.plan}")

実行結果

上記のコードを実行した際の、シミュレーション出力結果がこちらです。

--- 生成されたSOAP記録 ---
Subjective (主観的所見): クライアントは継続的な不眠と仕事上のミスに対する強い不安を訴えている。ミスをすることに対し「自分は無能である」という自己否定的な認知を伴い、上司の叱責に対して恐怖を感じている。

Objective (客観的所見): 発話中に動悸の症状に言及。語り口はやや緊張しており、抑うつ的、あるいは不安障害的な兆候が見受けられる。

Assessment (評価): 仕事上のストレスに起因する不安状態。不眠が認知機能に影響し、さらなるミスを誘発する負のループに陥っている可能性がある。パニック症状に近い身体反応（動悸）が確認されるため、今後の注意深い観察が必要。

Plan (計画):
1. 睡眠衛生教育の実施。
2. 認知行動療法（CBT）を用いた、ミスに対する「無能感」の再構成。
3. 必要に応じて心療内科へのリファラルを検討。

いかがでしょうか。たった数行のやり取りから、ここまで論理的な構成に落とし込めるのは驚きです。個人的には、Assessmentの部分で「負のループ」という解釈を提示してくれた点に、AIの推論能力の高さを感じました。

応用例：リスク検知の自動化

さらに、Therapist AIにはリスク検知機能があると仮定して、以下のような応用も考えられます。

# リスク検知のシミュレーション
risk_check = client.analysis.detect_risk(raw_transcript)

if risk_check.high_risk:
    print(f"ALERT: 重大なリスクが検出されました: {risk_check.reason}")
else:
    print("リスクレベル：低")

このように、大量のセッションを抱えるセラピストが、見落としてはならないサインをAIにダブルチェックさせるという使い方は、安全性の面で非常に価値が高いと思います。

メリット・デメリット

実際にこのシミュレーションを通して感じたメリットとデメリットを整理します。

メリット

• 事務作業時間を最大80％削減：記録作成にかかっていた時間を、次の患者の準備や自身の休息に充てられます。
• 記録の質の均質化：疲れている時でも、AIが一定のクオリティで構造化してくれるため、書き漏らしが減ります。
• 臨床的なインサイト：自分では気づかなかった患者のパターンの指摘を受け、治療のヒントを得られる可能性があります。
• 専門職特化のUI/UX：一般的なエディタとは違い、初めからカウンセリングの枠組みが用意されているため、導入コストが低い。

デメリット

• 言語の壁：現在は英語ベースのツールが多いため、日本語特有のニュアンス（敬語や曖昧な表現）をどこまで正確に拾えるかは、国内導入時の課題になりそうです。
• AI依存のリスク：AIが出した評価を鵜呑みにしてしまい、セラピスト自身の考察が浅くなる「思考の外部化」が懸念されます。
• コスト面：高度なセキュリティと専門性を維持するため、汎用AIに比べて月額費用が高めに設定される傾向があります。

どんな人におすすめか

Therapist AIは、以下のような方々にとって救世主になるかもしれません。

• 毎日3件以上のセッションをこなし、週末が記録作成で潰れている個人カウンセラーの方。
• 記録の書き方が自己流になってしまい、よりプロフェッショナルな形式に改善したいと考えている若手セラピストの方。
• 複数のカウンセラーを抱えるクリニックのオーナーで、記録の質を標準化し、情報の共有をスムーズにしたい経営者。
• ソーシャルワーカーや、相談業務が多い対人援助職の方々。

私の評価

さて、元SIerで現AIブロガーの「ねぎ」としての率直な評価ですが、星評価をつけるならこうなります。

評価: ★★★★☆

正直なところ、かなり「実用的」だと感じました。 多くのAIツールが「何でもできます」と言いつつ、結局「何に使えばいいか分からない」状態に陥る中で、ここまで用途を絞り込み、現場のペインポイントを突いているのは素晴らしいです。

個人的には、かつて病院のシステム開発に関わっていた際、先生たちが電子カルテの入力に追われて患者さんの顔をほとんど見ていない状況を目の当たりにしてきました。あの時にこのTherapist AIのような技術があれば、もっと血の通った医療現場になっていたのではないか……そんな風にさえ思わされます。

ただ、一つだけ懸念を挙げるとすれば「倫理的責任の所在」です。AIが書いたプランに従って治療を進めた結果、問題が生じた場合、その責任は誰が負うのか。これはツール自体の問題というより、使う側のリテラシーの問題ですが、そこさえクリアできれば、これほど心強い相棒はいないでしょう。

日本でも同様の日本語特化型ツールが出てくることを期待しつつ、今のうちからこうしたグローバルなトレンドをチェックしておく価値は十二分にありますよ。ぜひ、皆さんも一度チェックしてみてください。

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