LLMの登場により対話システムはより自然な発話が生成できるようになったが，依然として対話の破綻が生じているため，破綻を修復する手法が必要となる．本研究では対話システムの自然な修復を実現するため，人同士の会話における修復開始発話の言語パターンを分析することにより，人がどのように修復を開始するかを明らかにする．トラブルの発生をどのように伝えるかによって他者開始修復（OIR）発話のタイプが3つ提案されているが，日本語日常会話コーパスを用いて分析を行った結果，OIR発話タイプ毎に品詞の出現パターンが異なることが明らかになった．具体的には，OIR発話タイプ毎に形態素数が異なることや，品詞の種類や出現頻度が異なることが示された．本結果は，対話システムが自然に修復を実行するための基礎的な知見となり得る．

大規模言語モデルの登場により，対話システムは自然な応答が生成できるようになった．しかし，人間同士の会話でも対話中に理解や聞き取り上のトラブルが発生し修復が必要となるため，人とシステムとの対話中においても対話中のトラブル（いわゆる対話破綻）の発生を検出し，適切に対話を修復する必要がある．これまで，対話破綻を検出する研究は様々行われてきた．例えば，「対話破綻検出チャレンジ」[1]はユーザとのテキスト対話における対話破綻検出精度を競うワークショップであり，破綻検出のための手法が研究開発されてきた．一方で，破綻を修復する方法については，いくつか提案されているが[2,3]，確立された修復手法は存在しない．修復は人間同士の会話でも発生するため，人-人コミュニケーションにおける修復方法を分析することで，その知見を人-対話システム間の修復に活用することが期待できる．Ngoらの研究[4]では会話エージェントにおける修復開始の検出と修復発話生成のために，他者開始修復発話を特徴付ける明確なパターンを明らかにした．しかし，Ngoらの研究[4]ではタスク指向対話に着目しており，非タスク指向対話における修復開始パターンについては分析されていない．本研究では，システムが破綻した際に，ユーザが修復を開始し，システムまたはユーザが修復を実行することを想定した「他者開始修復（Other-Initiation-Repair;OIR）」に着目し，非タスク指向対話における修復開始発話の分析を行う．OIR発話は先行研究[5]において3つのタイプに分類されており，本研究ではOIR発話のタイプ毎の品詞の出現パターンの特徴を探る．これにより，人間が自然に行っている修復の開始を対話システムに実装するための知見を得ることを目的とする．また，システムがユーザの修復開始発話を認識することを想定して，OIR発話タイプの識別実験も行い，自動でOIR発話タイプを分類することが可能かを示す．本研究の貢献は次の