論文の概要: Generative Artificial Intelligence Chatbots for Motivational Interviewing: A Scoping Review From System Design to Intervention Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.20902v1
• Date: Thu, 17 Sep 2026 13:43:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.73815
• Title: Generative Artificial Intelligence Chatbots for Motivational Interviewing: A Scoping Review From System Design to Intervention Outcomes
• Title（参考訳）: モチベーションインタビューのための生成型人工知能チャットボット:システムデザインからインターベンションアウトカムへのスコープレビュー
• Abstract要約: モチベーション・インタビュー(英: Motivational interviewing、MI)は、健康行動の変化に自律的なモチベーションをもたらすための協調的なアプローチである。 Generative AI(GenAI)は、対話型システムを通じてMIを提供する新しい方法を提供する。 彼らの設計、評価、介入への翻訳に関する証拠は、まだ断片化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.14670184272379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Motivational interviewing (MI) is a collaborative approach to elicit autonomous motivation for health behavior change. Generative AI (GenAI) offers new ways to deliver MI via conversational systems, but evidence on their design, assessment, and translation into interventions remains fragmented. This scoping review characterized evidence on GenAI-MI chatbots across system design, safety, MI quality, user perceptions, and intervention outcomes. We conducted a PRISMA-ScR scoping review. Nine datasets were searched for studies published or publicly available from January 1, 2015 to June 2, 2026 that used GenAI to generate MI chatbot responses or counselor utterances. Data were extracted using a predefined framework and synthesized descriptively. Forty-seven reports (48 studies) were included. Twenty (41.7%) focused on system design without direct participant use; 28 (58.3%) involved direct interaction. Most systems were text based and disembodied; 23 (47.9%) incorporated dynamic adaptation. Safety measures were unevenly reported. Among studies with direct use, 21/28 (75.0%) reported informed consent or user education. Thirty (62.5%) assessed MI quality, generally suggesting MI-consistent interactions. User perceptions were favorable, especially empathy, usability, helpfulness, and intention to use, though measures were heterogeneous. Eighteen (37.5%) reported intervention outcomes, mostly after a single session. Positive findings were more consistent for short-term motivation than sustained behavioral or functional change. GenAI-MI chatbots can deliver MI-consistent interactions perceived favorably, but evidence for sustained behavioral or functional change is limited. Future research should strengthen runtime safety monitoring, standardize MI quality assessment, and use longer-term comparative designs with behavioral and functional outcomes.
• Abstract（参考訳）: モチベーション・インタビュー(英: Motivational interviewing、MI)は、健康行動の変化に自律的なモチベーションをもたらすための協調的なアプローチである。 Generative AI(GenAI)は、会話システムを通じてMIを提供する新しい方法を提供するが、その設計、評価、介入への翻訳に関する証拠は依然として断片化されている。 このスコーピングレビューでは、システム設計、安全性、MI品質、ユーザ知覚、介入結果などにわたるGenAI-MIチャットボットに関する証拠が特徴的である。 PRISMA-ScRスコーピング検査を行った。 9つのデータセットが2015年1月1日から2026年6月2日まで公開され、GenAIを使用してMIチャットボット応答やカウンセラー発話を生成する研究のために検索された。 データは事前定義されたフレームワークを使って抽出され、記述的に合成された。 調査対象は47件(48件)。 20人 (41.7%) は直接参加せずにシステム設計に焦点を合わせ、28人 (58.3%) は直接対話に関わった。 ほとんどのシステムはテキストベースであり、非エンボダイドであり、23 (47.9%) は動的適応を取り入れた。 安全対策は不公平に報告された。 21/28 (75.0%) はインフォームド・コンセントやユーザ教育を報告している。 30名(62.5%)がMI品質を評価し、一般的にMI一貫性の相互作用を示唆した。 ユーザの認識は、特に共感、ユーザビリティ、有用性、使用意図に好意的であった。 18人(37.5%)が介入の結果を報告した。 持続的行動や機能的変化よりも,短期的動機づけには肯定的な結果が一致していた。 GenAI-MIチャットボットはMI一貫性のあるインタラクションを良好に提供できるが、持続的な行動や機能的変化の証拠は限られている。 今後の研究は、実行時の安全性の監視を強化し、MI品質評価を標準化し、行動および機能的な結果を持つ長期的な比較設計を使用することである。

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