本研究では、ゲーム行動症の早期発見と介入を目的として、スクリーニングシステムの開発とAI心理プログラムの効果検証を行った。まず、Webアンケートとスマートフォンのログデータ（使用時間、加速度、照度など）を組み合わせ、精神科医によるWeb面談診断を正解ラベルとしたExtreme Gradient Boosting（XGBoost）モデルを構築し、ゲーム行動症・危険なゲーム行動の分類性能を検証した。その結果、特に時間帯別のスマホ使用ログは予測精度向上に寄与した。次に、ファンタジー要素を取り入れたシナリオ型AIチャットボットによる全8回の介入を行い、インターネット行動および抑うつ・不安・ストレス症状の事前・事後比較を実施した。その結果、ネット依存（Internet Addiction Test：IAT）と抑うつ・ストレス（Depression subscale of the Depression Anxiety Stress Scales-21：DASS-21の下位項目、DASS-D,DASS-S）のスコアに有意な改善が認められた。若年層、特に男性で改善が顕著であり、AIとの親和性や行動活性化プログラムとの適合が要因と考えられた。対話ログや自由記述からは、AIの自然な応答性や気軽さへの肯定的評価が得られた一方、対話設計や抽象的表現、感情変化への対応には課題が残った。今後は、不安症状への対応やモチベーション支援、個別適応設計を強化する必要がある。