本研究は，Bloom[1]が提案する情動的共感と認知的共感の二軸を用いて，既存の対話コーパスに共感に関するアノテーションを付与した．アノテーション手法の検討においてクラウドソーシングとGPT-4oによる自動アノテーションを比較したところ，後者の方が評価用に作成した人手によるアノテーションとより高い一致率を示した．このGPT-4oによるアノテーションを用いて対話モデルの学習を行い，共感を制御した応答生成を評価した結果，ベースラインモデルを大幅に上回る精度を達成した．

対話システムにおいて，ユーザーの感情を理解し適切に応答するための共感能力は，自然な対話を実現する上で重要な要素である．近年，ChatGPTをはじめとした大規模言語モデルの発展により，対話システムの応答の自然さは大きく向上している．しかし，これらのシステムは必ずしも適切な共感を示せているわけではない．既存の研究では，共感対話データセットやプロンプト手法が開発されてきたが，共感していない状態については十分な検討が行われていない．対話システムにおける共感をより深く理解し，より適切な対話生成を実現するためには，共感している状態と共感していない状態の両方の特徴を分析する必要がある．本研究では，Bloomの反共感論[1]に基づき，共感を情動的共感と認知的共感の二軸で捉える，日本語の共感アノテーションを提案・分析する．具体的には，既存の日本語対話データセットに対し，認知的共感と情動的共感の二軸を用いてアノテーション基準を設計し，クラウドソーシングとGPT-4oの