コンピュータに常識を与えるため，多くの常識知識グラフが提案されているが，文脈を考慮したものは少ない．本論文では対話における文脈に注目し，常識に基づく対話応答生成に向けた対話常識グラフを提案する．カテゴリと時系列，対象といった次元を考慮し，提案するグラフを日本語で構築した．構築したグラフをもとに対話応答生成を行い，心情に関する推論を明示的に与えることによって生成される応答の特徴が変化することを示した．日本語で構築した対話常識グラフは公開予定である．

人間は対話において，状況や相手が思うことを暗黙的に推論[1]する．いわば人間は，対話の常識1）をもつと言える．それに対して，ニューラル雑談対話システムには対話の常識が足りず，普遍的な応答ばかりを生成するという指摘[2]がある．コンピュータに常識を与える研究は盛んになされており，その一環として常識知識グラフ[3]が構築されている．常識に関する推論は状況や文脈によって異なるが，既存の常識知識グラフは文脈を無視[4]している．したがって，システムが文脈に依存した常識を推論するための，文脈を考慮した常識知識グラフが必要となる．英語にはいくつか存在[5,6,7]しているが，日本語にはない．本論文では，より人間らしい対話システムの実現に向けて，対話の常識を集めた対話常識グラフを提案する．カテゴリと時系列，対象といった次元に注目し，推論すべき関係を定義する．また大規模言語1）常識にはWikipediaに記載されるような知識に該当するものと，社会的相互作用にまつわるものがある．本研究では対話に関して，後者の常識を対象とする．モデルを用いた対話応答生成に対して，対話常識グラフを適用する手法も提案する．提案する対話常識グラフを，日本語で構築2）した．TwitterAPIを用いて対話を収集し，Yahoo!クラウドソーシングを用いて発話ごとに推論を付与した．対話常識グラフの分析では，対話の常識における推論の傾向を明らかにした．さらに，構築したグラフを用いて対話応答生成を行った．HyperCLOVAJP[8]のIn-ContextLearning[9]において，心情の推論をプロンプトとして明示的に与えた．推論を与えることによって，生成される応答の特徴が変化することを示した．