音声対話システムにおいて，自然なタイミングでのターンテイキングは極めて重要な課題である．近年提案されたVoiceActivityProjection(VAP)モデルは高い予測精度を持つ一方で，具体的な発話開始タイミングを決定する行動決定の枠組みを欠いる．本研究では，VAPによる将来の発話意図予測に，人間のターンシフト速度の分布をモデル化したガンマ分布のハザード関数を統合する手法を提案する．実験の結果，従来のベースラインと比較してターンシフト予測におけるF1スコアが大幅に向上し，さらに，1秒以内のタイミングでターンを決定できた割合は38.55%から60.62%へと改善した．

対話におけるターンテイキングは，単に話者が交代する現象という側面を越えて，対話参与者が社会的・認知的・感情的な意図を共有するための動的な合意形成プロセスである[1,2]．特に，ターンが移行する際のタイミングは，即応，同調，思考，あるいは拒否といった重要な伝達的意味を内包している[3,4]．自然な対話システムを実現するためには，適切なタイミングでの発話開始が不可欠であるが，従来の多くの研究は誰が次に話すかという決定に焦点を当てており，具体的な発話開始タイミングの制御については議論が不十分であった．近年，自己教師あり学習を用いた将来の音声活動予測モデルであるVoiceActivityProjection(VAP)[5]が提案され，次発話者予測に関して高い予測精度を達成している．VAPは将来の音声活動を確率分布として出力する優れたモデルであるが，本質的には将来の発話確率𝑝=(𝑠𝑝𝑒𝑎𝑘𝑒𝑟=𝑖|𝑡+Δ)を示しているに過ぎない．そのため，現実の対話において今この瞬間にターンを開始すべきかという具体的な行動決定を下すための数理的な枠組みを欠いている．この課題により，標準的なVAP出力を用いたターンシフト予測では，人間らしい間の取り方を考慮できず，実際に人間が行うターンテイキングと比較してタイミング誤差が大きくなる傾向がある．そこで本研究では，VAPの発話予測能力を活かしつつ，人間らしい適切なタイミングでのターンシフトを実現する予測モデルを提案する．具体的には，VAPから得られる発話意図の強さに，人間のターンシフト速度を数理化したガンマ分布のハザード関数を統合し，時間的な自然さを考慮したターンタイミング調整指標を定義する．このスコアに基づく行動決定アルゴリズムを導入することで，沈黙や重なりを同一の枠組みで扱いながら，高精度なタイミングでのターンシフトを可能にする．さらに，このタイミングモデルでは，ターンタイミング調整指標を特定のドメインにパラメータ調整を行うことで，個別の対話状況に適応したターンテイキングが可能であることを示す．