本研究では，複数人遠隔対話コーパスであるKyutechRemoteコーパスの構築に取り組む．複数人による遠隔対話をターゲットとしたコーパスは少ない．そのため，遠隔対話を対象としたコーパスを構築することで，言語資源の拡充を目指す．また，対面対話と遠隔対話の取りまとめ役の特徴の分析を行う．分析には大規模言語モデル(LLM)を用いる．分析の結果，対話形式ごとで取りまとめ役にはそれぞれ異なった特徴があることが示された．

議論は，複数の参加者によって意見交換や意思決定を目的として行われる．議論において，限られた時間の中で優れた結論を導き出すことは重要である．しかし，実際の議論では，参加者が有用な意見を出せず議論が滞ることがある．また，参加者間の発言量や立場の差によって，結論が特定の参加者の意見に偏る場合がある．このような問題が起こると，参加者の間で満足のいく合意形成が行えない．これらの問題を防ぐためには，取りまとめ役の存在が重要である．取りまとめ役が適切なファシリテーションを行うためには，各参加者の発言量の把握や，適切なタイミングでの発言の促進などを並行して行う能力が求められる．しかし，必ずしも議論参加者の誰かがそのような能力を有しているわけではない．そのため，ファシリテーションという視点から議論を支援するシステムの研究が進められてきた[1,2]．これらのシステムは主に対面での議論を対象としており，その構築の際には，実際の対面議論を対象とした言語資源（コーパス）が用いられている．一方で，議論は対面形式だけでなく，Web会議のように遠隔形式でも行われることがある．遠隔形式での会議では，対面環境下での議論と比較して，参加者の立ち振る舞いが変化することが報告されている[3,4,5]．よって，遠隔形式での議論を支援するシステムを構築するためには，遠隔形式で実施された複数人議論を対象としたコーパスの存在が望ましいが，その数は少ない．また，対話形式の違いにより生じる，取りまとめ役の特徴の差に着目した研究は十分に行われていない．取りまとめ役は，議論を円滑に進行させて結論をより良いものへと導く役割を担う．そのため，対話形式による取りまとめ役の立ち振る舞いの違いが議論に与える影響は大きいと考えられる．加えて，対話形式ごとの取りまとめ役の特徴を分析することは，形式に応じた取りまとめ役を支援するシステムの構築に寄与すると考えられる．そのため，対話形式ごとの取りまとめ役の特徴分析は重要である．取りまとめ役の特徴については，分類モデルを用いた手法による分析が行われている[6,7]．しかし，これらの手法では，人手によって事前に設計された特徴量に関する情報しか得ることができない．そこで，本研究では大規模言語モデル(LLM)を用いて，取りまとめ役の特徴の分析を行う．取りまとめ役の特徴の分析にLLMを用いることで，事前の設計が困難な観点からの分析を多数のデータに対して行えるようになると期待する．本研究の貢献は以下の2点である．•複数人遠隔対話コーパス(KyutechRemoteコーパス)の構築•遠隔対話と対面対話に対するLLMを用いた取りまとめ役の特徴分析と比較