対話によってユーザとの雑談とタスクの両方をこなす知的対話アシスタントにおいては「お腹が空いた」，「腰痛がひどい」のような雑談ともタスクとも取れる意図が曖昧なユーザ発話が存在する．そのような発話の意図を決定的に推定すると，結果として要求に沿わない応答をすることがありユーザ体験が損なわれてしまう．そのため，予めユーザの発話の曖昧性を判定し，必要であれば後の応答で対応することが望ましい．本稿では，実際の知的対話アシスタントのログデータにクラウドソーシングによるラベル付けを行い，意図が曖昧な発話にどのような傾向があるかを分析する．得られたラベル付きデータを用いてBERTによる教師あり学習モデルを構築し，意図が曖昧な発話を検出することを試みる．

スマートフォンやAI搭載型デバイスなどの台頭により，AppleのSiriやAmazonのAlexa，GoogleのGoogleHomeなど，ユーザと対話をすることにより情報検索や端末操作などを行ったり，時には人間同士がするように雑談を行う知的対話アシスタントが普及して久しい[1]．知的対話アシスタントはユーザの要求に対応するために，与えられたユーザの発話の意図を適切に認識し，それに対応した後段のモジュールを呼び出し要求を満たす応答を行う．近年ではパターンマッチや機械学習モデルにより発話の意図を判定することが主流であるが[2,3,4,5]，ユーザの発話には意図が曖昧なものが存在する．例えば，「お腹が空いた」という発話は単なる雑談のきっかけとも飲食店の情報を求めているとも取れるし，「東京駅」という発話は路線検索とも地図検索とも取れる．このような意図が曖昧な発話はタスク型，非タスク型の発話が混在し発話長も短い知的対話アシスタントにおいて顕著に現れ，それらの意図を決定的に推定してしまうと，結果的にユーザの要求にそぐわない不適切な応答を返してしまう可能性が高い．このような意図が曖昧なユーザ発話に対処するために，聞き返しや意図を明確化する応答の生成[6,7,8]を行う取り組みもあるが，実際の状況ではまずどの発話に対してそのような応答を行うかを判定する必要がある．また，これらの取り組みは基本的にタスク指向型対話システムを対象としており，知的対話アシスタントについてはどんな発話が曖昧な意図になるか明らかとなっていない．これらを踏まえ，本稿では知的対話アシスタントにおける意図が曖昧なユーザ発話を判定する問題を設定する．我々は実際の知的対話アシスタントであるYahoo!音声アシストの対話ログからユーザ発話とシステム応答からなるペアを収集し，クラウドソーシングを利用してラベル付けを行う．得られたデータセットから，どのような発話が曖昧な意図になるのか傾向を確認したのち，教師あり学習によってそれらを検出するモデルを構築する．