本章「シングルケースデザインと機能分析」の１つ前のページでは「ベースライン」について概要を書いてきました。
本章でご紹介して行くシングルケースデザインSCDの方法はKpolovie Peter James （2016） の論文で紹介された５つ中、３つのSCDデザイン、そして「AーBデザイン」という４つの方法であるとここまで述べて来ました。
それらは以下のものです。
・ AーBデザイン
・ A→B→A→B design（逆転デザイン）
・ Multiple-baseline design（多層ベースラインデザイン）
・ Changing-criterion design（基準変更デザイン）
本ブログページでは上の中から「AーBデザイン」について解説をして行きます。
シングルケースデザイン（SCD）、「AーBデザイン」とは何か？
島宗 理 （2019） はSCDの考え方の基本となるのがAB法であると述べました。
島宗 理 （2019） の述べたAB法とは「AーBデザイン」と同義です。
Raymond .G .Miltenberger （2001） もAーBデザインを最も簡単なデザインであると述べており、Aはベースライン、Bは介入を意味すると述べています。
＜ポイント＞
「AーBデザイン」の、
・ Aはベースライン
・ Bは介入
介入（かいにゅう）はあまり聞きなれない言葉かもしれません。
介入（Intervention）とは、ABA自閉症療育で言えば基本的にはお子様の行動を変えるために行った何かしらの関わりと考えてください。
何かしらの変化を与えるであろう操作のことを「介入」と呼ぶ、と覚えておきましょう。
Paul A. Albert & Anne C. Troutman (1999) はAフェイズでベースラインデータが収集され記録されます。
そしてベースラインデータが安定した時点で介入が導入され、Bフェイズが始まります。
Bフェイズでは介入データの収集と記録が行われます。
介入フェイズ中の標的行動の量・比率・パーセンテージ・持続時間がベースラインよりも増加したか減少したかを評価します。
教師は、この情報をもとに介入の有効性を判断し、介入を継続するか、修正を加えるか、あるいは中止するかを決定することができますと述べました。
Paul A. Albert他 (1999) が述べているようにAーBデザインを実施すれば今行っている介入を続けるか、調整するか、終了するかの判断材料になることが強みです。
Paul A. Albert他 (1999) は「介入フェイズ中の標的行動の量・比率・パーセンテージ・持続時間がベースラインよりも増加したか減少したかを評価」と述べていますが、
標的行動の「量・比率・パーセンテージ・持続時間」の全てを記録する必要はありません
標的行動はブログ内ではターゲット行動と書くことが多かったですが、「量・比率・パーセンテージ・持続時間」のどれを記録すれば適切か？ということはターゲット行動が何かによります。
※ 本ブログページでは参考文献で標的行動という記載であったためターゲット行動と記載していないだけで同義語です
ターゲット行動の何を記録すれば良いか、どのように記録すれば良いかについては「ABA自閉症療育での行動の見方（https://en-tomo.com/category/aba-view-of-behavior/）」の章で解説をしています。
ここまででAーBデザインでは、
・ Aフェイズ：ベースラインデータを集める期間
・ Bフェイズ：介入データを集める期間
であることがわかりました。
以上のようにデータを集め、判断をするときに使う方法の１つがAーBデザインです。
一言でAーBデザインを定義するとすれば、
ベースライン（Aフェイズ）と介入（Bフェイズ）を比較することで、介入が影響力を持っているかどうか判断するときに使用できるシングルケースデザインの中で最も簡易的なデザイン
と定義できるでしょう。
本章１つ前のページ『「ベースライン」とは何か？シングルケーススタディ（SCD）の基本（シングルケースデザインと機能分析２）（https://en-tomo.com/2022/06/17/what-is-a-baseline/）』では、
ABA自閉症療育を行うときに覚えておくと良いと私が思うベースライン３つの基本パターンをお伝えしました。
その３つとは以下のイラストに書かれている３つのパターン（安定、悪化、改善）です。
そしてベースラインデータはGhaleb H. Alnahdi （2013） とMichele A. Lobo・Mariola Moeyaert・Andrea Baraldi Cunha・Iryna Babik （2017） を参考に、
少なくとも３プロットから５プロットは必要であると書きました。
本ブログページでは「AーBデザイン」を解説して行きますが、ベースラインデータについては３から５プロットは必要であるということを知った上で、以下、仮想ケースを使用して具体例を見て行きましょう。
AーBデザインをどのように実践すれば良いか？
では実際に仮想ケースを使用して具体例を２つご紹介しましょう。
まず最初は行動が増えて欲しいときの具体例です。
AーBデザイン行動が増加することが望まれる介入例
今回の仮想ケースに出て来てくれるお子様を「太郎くん」とします。
年長さんの太郎くんにお母様は「ひらがな」を覚えて欲しいと思っていました
お母様は太郎くんにひらがなを覚えて欲しいなと思って以前から太郎くんにアプリの「ひらがな教材」を自由に使って良いという環境を設定していました
お母様は前よりも太郎くんがひらがなを覚えたような気がしているのですが、本当にわかっているのかどうかも不安に思っていました
例えば「うま」など読むこともあるのですが、自発的にひらがなを見て読むことがある言葉は偏っているように思っていて、特定のひらがなは確かに読めるようになっているようなのですが、
どこまでできるのかが不安でした
今、お母様は太郎くんに特に濁点（例えば「が」）や拗音（例えば「しょ」）などを覚えて欲しいとまでは思っていなくて清音４６音（「あ」から「ん」）を覚えて欲しいと思っています
↑↑↑以上の状況が「現状」、つまり「ベースライン」です。
以上のケースのように何か行動が変わって欲しい（成長して欲しい）と言ったとき、何も手を打っていない（介入をしていない）という状態では無いことがあります。
例えば太郎くんのお母様はひらがなを太郎くんに覚えてもらいたいと思って「ひらがなアプリ」を与えていますが、このようなこともあるでしょう。
AーBデザインで行動を計測する場合、ベースラインだからといって今行っている「ひらがなアプリ」を辞めさせる必要はありません。
現状の状態を「ベースライン」として記録すれば良いです。
以上のような相談を私にして来た人がいたとすれば、現状の太郎くんの「ひらがな」の獲得状況を把握することから始めると思います。
「ひらがな」の獲得状況は例えば「あ」を見せて「これ何？」と聞いて正しく言葉で答えられるかどうかで判断しても良いですし、
ひらがなが１文字書かれたカードを太郎くんの前に１０枚程度並べて「あ 取って」と選択させても良いですね。
発語に発達の遅れがないお子様の場合は前者、発声がまだ得意じゃないお子様の場合は後者を選択すると良いでしょう。
また上記の前者、後者いずれの方法で「ひらがな」の獲得状況を把握する場合は「く」「お」「め」「ろ」と言ったようにあいうえお順ではなくてランダムな順番で確認をするようにしてください
今回、太郎くんは発語に発達の遅れがないお子様であると仮定し、
「ひらがな」の獲得状況について「あ」を見せて「これ何？」と聞いて正しく言葉で答えられるかどうかで判断することにしました。
清音のみ４６音を毎日確認するのは大変かもしれません。
その場合は４６音からランダムに音を抜き出して確認すれば良いですが、今回は仮想ケースですので、
太郎くんがお風呂に入る前にひらがなが１文字書かれたカードを４６枚使用（清音４６音がそれぞれ書かれている）し、ランダムに提示して読めるかどうかを判断する
ことを行いました。
そのような活動を５日間行ったところ、以下のようなデータが出現したとしましょう。
１日目・・・２０個
２日目・・・１７個
３日目・・・１８個
４日目・・・１９個
５日目・・・１９個
以上のようなデータが出現したとします。
ベースラインデータは安定しており、今の太郎くんの状態が把握できました。
さてここまでをベースラインとし、これから介入に入って行くのですが、もし介入に入らず「６日目」や「７日目」も同じようにベースラインを取り続けたとき、どういったデータの出現が予測できるでしょうか？
多分「６日目」も「７日目」も２０個前後の正当数になると予測できるのではないでしょうか？
近い将来は同じように計測をしても同じようなデータが出現する可能性が高そうだ！
という予測ができます。
つまり？
これから何か介入を行ったときに近い将来同じようなデータが出現する可能性が高そうと思ったことが裏切られて上昇傾向を見せることがあれば？
そう！！
介入が有効である可能性が高そうだと考えることができますね
介入はなんでも良いのですが、例えば以下のような＜介入１＞と＜介入２＞を行ったとします。
＜介入１＞
例えば幼稚園から帰ってからすぐ『あ行から順番に１日１０個、たろうくんにお母様がひらがなカードを見せて、「これは あ だよ」と教えて行く』ということを行いました。
お母様は「これは あ だよ」と言ったのち１０秒ほど時間を空けてもう一度カードを見せ「これ なんて読むんだった？」と太郎くんに聞き、正しく答えられた（例では「あ」）場合、
「偉い 偉い」と言って抱っこをしてあげました。
＜介入２＞
また太郎くんがお風呂に入る前にひらがなが１文字書かれたカードを４６枚使用（清音４６音がそれぞれ書かれている）し、ランダムに提示して読めるかどうかを判断する時間には、
幼稚園から帰ってその日に練習したカードが出現するタイミングでは「今日 これ勉強したやつだよ頑張って」と声かけをするようにしました。
以上の＜介入１＞と＜介入２＞の２つを同じタイミングで「介入期」から行った、ということにしましょう。
すると・・・、
以上のようなデータが出現したとします。
＜介入１＞や＜介入２＞を行う「介入」を行わず「ベースライン」の時期に行なっていた現状を続けていた場合、２０個前後の正当数であっただろうと予測できたことを思い出してください。
そのような予想が裏切られて、右肩上がりに上昇傾向のデータが出現しましたので、
今行っている介入は太郎くんにひらがなを覚えてもらうための介入としては効果的である確率が高いため、この介入を続けて行くと判断できる
と考えることが可能です。
ここで「この介入は有効そうだ」と判断してデータを取ることを辞めても良いと思いますし、
続けて清音４６音がマスターできるまでデータは取り続けても構いません。
※ 上の設定では＜介入２＞がデータ採取のタイミング（お風呂に入る前に４６音を確認する）になっているため、上の設定で行っている介入の場合は止めるべきではないと思いますが
ここまで最初は行動が増えて欲しいときの具体例を書いて来ました。
以下から行動が減少して欲しいときの具体例を書いて行きましょう。
今回、増える例では「正当数」のデータを扱いましたので、次の減少については「持続時間」をデータとして扱います。
但し「数」でも「時間」でも「確率」でもやることは同じです。
また別のシングルケースデザインのページでもいろいろなデータを扱って行って解説をして行くこととしますが、以下では「持続時間」を参考例としましょう。
AーBデザイン行動が減少することが望まれる介入例
年長さんの太郎くん、太郎くんのお母様は太郎くんがお母様が夕食を作っているときに泣いてしまうことに困っていました
太郎くんが泣いてしまうのでお母様は夕食を作っている手を止めて太郎くんをなだめに行く必要があります
お母様は夕食を作っている時間、太郎くんが泣かずに過ごせることを望んでいました
夕食を作るのに必要な時間はだいたい３０分程度です
↑↑↑以上の状況が「現状」、つまり「ベースライン」です。
「AーBデザイン行動が減少することが望まれる介入例」と同じように現状を測るためベースラインを測定したところ、お母様が夕食を作っている時間（だいたい３０分くらい）の間、太郎くんの泣きの時間は以下の通りでした。
料理は作る調理方法によって調理時間も変わって来ます。
そのため３０分より長くかかってしまった場合は料理を作り出してから３０分間だけのデータを採取してもらいました。
またベースラインデータを収集した５日間については３０分以内に調理が終了した（２５分で完了した）ことが１日だけありましたが、その日は５分間はお母様はキッチンにいて太郎くんから見たときに調理をしているように見えるよう活動をしてもらいました。
採取したデータの均一性を保つためのこのような取り組みはデータ採取の際は意識した方が良いでしょう。
上のイラストに示したデータは「合計時間」の値なのですが、「合計時間」はお母様が夕食を作っているうちの太郎くんが泣いていた時間を合計した値です。
仮想ケースでお母様は太郎くんが泣きだすとなだめに行くということを行っています。
なだめに行くと太郎くんは一時的には泣き止みますので、例えば１日目の泣きの時間は「２分」「４分」「３分」「３分」であり、
以上の「泣き時間」を合計した１２分間がベースラインへ合計値として記載しました。
介入は「非随伴性強化法（Non Contingent Reinforcement：NCR）」を使用します。
私はこのようなケースでは最初NCRを利用して介入することが多いです。
NCRについては『（ABA自閉症療育の基礎６３）オペラント条件付けー速攻で問題行動を減らす「NCR：非随伴性強化法」（https://en-tomo.com/2020/12/02/non-contingent-reinforcement/）』をご参照ください。
NCRはあまり日本の参考書ではあまり見かけることはありませんが、私は大好きな介入方法です。
「確立操作（かくりつそうさ）」を利用した介入方法で、上手く行えば一発で問題行動を消滅させることも可能な方法となります。
但し本章の後半で解説をして行く予定の「機能分析」を行うことが基本的には必須であることと、
上のURLページでも書いていますが長期的に見たとき根本の問題解決に至ったわけではないということに注意する必要がある介入方法です。
上のURLページでは会話形式も使用し手続きが詳しく書いてありますので興味のある人は是非ご覧ください。
本ブログページでも簡単に本ブログページ内でお母様が太郎くんに行った介入を簡単に書いておくと、
＜介入１＞
お母様の調理中は太郎くんの過ごす場所はお母様が見える位置で過ごしてもらうよう環境調整をしてもらいます。
＜介入２＞
そして料理をし初めて４分ほどして太郎くんが泣き出すことが多いとわかっていたため、少し面倒ですが３分ほど調理をしたタイミングで一度、太郎くんに近づいて行って頭を撫でながら「かっこよく過ごせていて偉いね」と声かけをしてもらいました。
以上のような＜介入１＞と＜介入２＞の「介入」を行ってもらったとしましょう。
＜介入１＞と＜介入２＞の両方を同じ日から導入しました。
さて、太郎くんの泣きに対してNCRで介入を行ったところ、下記のようなデータが出現したとします。
このようなデータが出現したということはNCR介入は効果的である可能性が高いため、続けて行くことでお母様が夕食を作っているときの太郎くんの泣きが減少して行く可能性があるでしょう。
この場合、３分ほど調理をしたタイミングで一度、太郎くんに近づいて行っていましたがそれを３分３０秒、４分、４分３０秒と徐々に時間間隔を伸ばして行くことが今後の介入の方向性として考えられます。
以上「AーBデザインとは何か？」というテーマから、「AーBデザイン行動が増加することが望まれる介入例」、「AーBデザイン行動が減少することが望まれる介入例」について解説をして来ました。
さいごに
Kpolovie Peter James （2016） はエビデンスのあるSCDのデザインを５つ紹介した論文を書いていますが、
エビデンスがある５つのSCDのデザインの中に本ブログページでご紹介をした「AーBデザイン」は入っていません。
そのため研究でこのデザインを採用しデータ収集をして論文にしたとしてもエビデンスのヒエラルキーは低いです。
「AーBデザイン」が「エビデンス有り」にならない理由なのですが、「AーBデザイン」だけではその他の剰余変数の統制ができていないからという理由があります（参考 島宗 理，2019）。
「剰余変数（じょうよへんすう）」という言葉、難しいですね。
一応このことにも触れておきます。
まずSCDの理論構造をご紹介しましょう。
SCDの論理構造はベースライン期を設定して何も介入を施さないときの標的行動のデータを収集したうえで介入を導入し、ベースライン期と介入期のデータの比較により、つまり従属変数の値の変化をみることにより、介入の効果、独立変数の効果を検出するというものです（参考 山田 剛史， 2000）。
従属変数（じゅうぞくへんすう）は「ターゲット行動」、そして独立変数（どくりつへんすう）は「介入」になります。
独立変数は「コントロール可能なこと」で、従属変数は独立変数に伴って動く値です。
なんだか難しいように聞こえるかもしれませんが、話を戻して剰余変数とは独立変数以外で従属変数に影響を与えるもののことなのですが、
「AーBデザイン」で収集したデータだけでは誰かから「行動が改善したのは介入効果じゃなくて他に起きた偶然の出来事が原因じゃないの？」という意見に反論が難しいと言われています。
例えばどういった意見かと言えば、「介入の効果じゃなくて、たまたまその時期にTVで見たヒーローものの作品から影響を受けて泣かなくなったのじゃないの？」とか、
「何かおもちゃにハマり出したタイミングとたまたま重なっただけじゃないの？」などです。
このように論文制作として見た場合は「偶然」の可能性が十分にある「AーBデザイン」では介入効果を主張してもその主張はデザインの弱さからなかなか受け入れられないものとなってしまいます
ただ本ブログはABA自閉症療育ブログですので、その介入が効果的であったという結果よりは、「その介入を続けるかどうか判断するためのツール」として「AーBデザイン」を見てもらえれば良いと思いますので、
特に論を強く主張する必要のある論文を作成するという立場でない状況から見れば「AーBデザイン」も充分に有効と感じているところです。
本章の次のページでは「A→B→A→B design（逆転デザイン）」をご紹介しましょう。
「A→B→A→B design（逆転デザイン）」は「AーBデザイン」と違って論文にしても充分エビデンス有りと主張できるデザインとなります。
これから「A→B→A→B design（逆転デザイン）」より先にご紹介して行くSCDのデザインは論文にしたとしても充分にエビデンスを主張できる強力なものです。
また次のページでは私が良くアセスメントで使う「A→B→A→B design（逆転デザイン）」の応用例も含めてご紹介しますので、どうぞよろしくお願いいたします。
【参考文献】
・ Ghaleb H. Alnahdi （2013） Single-subject designs in special education: advantages and limitations. Journal of Research in Special Educational Needs
・ Kpolovie Peter James （2016）SINGLE-SUBJECT RESEARCH METHOD: THE NEEDED SIMPLIFICATION. British Journal of Education, Vol.4, No.6, pp.68-95, June 2016
・ Michele A. Lobo・Mariola Moeyaert・Andrea Baraldi Cunha・Iryna Babik （2017） Single-Case Design, Analysis, and Quality Assessment for Intervention Research. Journal of Neurologic Physical Therapy. 41(3) p187–197
・ Paul A. Albert & Anne C. Troutman (1999) Applied Behavior Analysis for Teachers：Fifth Edition【邦訳 佐久間 徹・谷 晋二・大野 裕史 （2004） はじめての応用行動分析 二瓶社】
・ Raymond .G .Miltenberger （2001）Behavior Modification ： Principles and Procedures / 2nd edition 【邦訳： 園山 繁樹・野呂 文行・渡部 匡隆・大石 幸二 （2006） 行動変容方入門 二瓶社】
・ 島宗 理 （2019） 応用行動分析学 ヒューマンサービスを改善する行動科学 新曜社
・ 山田 剛史 （2000） ６章 第２節 一事例実験 【（編）下山 晴彦 シリーズ・心理学の技法 臨床心理学研究の技法 福村出版株式会社】
