深層学習を活用したタスク指向型対話システムの研究において，対話データセットは重要である．近年英語圏では，多数のマルチドメインタスク指向型対話データセットが提案されており，タスク指向型対話システムの発展が著しい．一方で，日本語によるマルチドメインタスク指向型対話データセットはいまだ存在せず，英語圏と比較してタスク指向型対話の研究は限られている．本研究では，日本語によるタスク指向型対話システムの研究開発の促進を目指し，日本語初のマルチドメインタスク指向型対話データセットJMultiWOZを構築する．

近年，タスク指向型対話システムの研究において，ニューラルモデルをベースとした手法が活発に導入されており，タスク指向型対話システムの発展が著しい[1,2,3,4]．これらニューラルモデルの実装には，タスク指向型対話データセットが必須であり，英語における多数のシングルドメインの対話データセット[5,6,7,8,9]が利用されてきた．最近では，より複雑なマルチドメインの対話に対応するため，MultiWOZ[10]が提案された．MultiWOZは，7つのドメイン（観光名所，ホテル，レストラン，タクシー，電車，警察，病院）にまたがる対話が収録されている大規模データセットである．さらにMultiWOZを先駆けとして，SGD[11],STAR[12],ABCD[13]といった大規模対話データセットが提案されており，これらをベンチマークとしたタスク指向型対話モデルの研究が活発化している．また中国語においても，CrossWOZ[14],RiSAWOZ[15],BiTOD[16]など，大規模マルチドメイン対話データセットが多く提案されており，中国語を含む多言語のタスク指向型対話システムの研究が促進されてい∗Equalcontribution尺度合計TrainDevTest対話数4,2543,654300300ターン数61,32552,6374,4254,263トークン数1,103,974945,49280,67077,812語彙数11,06510,2382,9112,847る．一方，日本語においては，マルチドメインタスク指向型対話データセットは未だ存在しない．本研究では，日本語初のマルチドメインタスク指向型対話データセットJMultiWOZ(JapaneseMulti-DomainWizard-of-Oz)を提案する．JMultiWOZは旅行タスクに関する6つのドメイン（観光名所，宿泊施設，飲食店，買い物施設，タクシー，天気）にまたがる対話を合計4,254対話収録している．表1に，JMultiWOZにおけるtrain/dev/testセットの内訳を示す．本稿では，JMultiWOZの構築手順とデータの統計量を概説する．また，データベースの検索条件推定タスクを設定し，これを用いた評価によって，JMultiWOZのベンチマークとしての将来性を示す．今後，対話行為[17]及び対話状態[18]のアノテーションを付与し，タスク指向型対話における多数のタスク（意図推定，対話状態追跡，行動決定，そして対話生成）のためのベンチマークを提供する予定である．