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AIDB Daily Papers

ウェアラブル連携LLMによる日常ストレス管理支援:専門家の視点

原題: Exploring Expert Perspectives on Wearable-Triggered LLM Conversational Support for Daily Stress Management
著者: Poorvesh Dongre, Sameer Neupane, Priyanka Jadhav, Nikitha Donekal Chandrashekar, Christian Webb, Denis Gračanin
公開日: 2026-04-06 | 分野: LLM 医療AI デザイン AI 対話 自然言語処理 モバイル メンタルヘルス ヒューマンコンピュータインタラクション ウェアラブル インタビュー ストレス

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • ウェアラブルデバイスによるストレス検知とLLMによる会話型メンタルヘルス支援を組み合わせたEmBotを開発した。
  • ウェアラブルでトリガーされるストレスイベントと対話型支援の連携は、設計上の検討が不足しており、本研究でその課題を探る。
  • メンタルヘルス専門家へのインタビューを通じて、日常的なストレス管理支援システムの設計に関する考慮事項を明らかにした。

Abstract

Wearable devices increasingly support stress detection, while LLMs enable conversational mental health support. However, designing systems that meaningfully connect wearable-triggered stress events with generative dialogue remains underexplored, particularly from a design perspective. We present EmBot, a functional mobile application that combines wearable-triggered stress detection with LLM-based conversational support for daily stress management. We used EmBot as a design probe in semi-structured interviews with 15 mental health experts to examine their perspectives and surface early design tensions and considerations that arise from wearable-triggered conversational support, informing the future design of such systems for daily stress management and mental health support.

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