音声対話システムにおいて発話終了検知は,ユーザ意図の正確な理解とスムーズな対話の実現に不可欠である.従来の沈黙時間ベースの手法は頑健だが,発話末尾での不必要な待機による応答遅延がユーザ体験を損なう.発話の意味的な内容を考慮するアプローチは,よりスムーズな発話終了検知を実現できる可能性がある一方で,特定のドメインや発話スタイルに依存してしまい,汎用性に乏しいという課題がある.そこで,本稿ではタスク指向対話において,大規模言語モデル（LLM）の文脈理解能力を活用することで,柔軟かつ高速な発話終了検知を実現する新しい手法を提案する.社内で収集した電話音声データを用いて検知の遅延時間を評価し,ベースラインよりも約37.8%短縮できた.

タスク指向型対話システムは,解釈性と制御性の観点からパイプライン型のアーキテクチャが一般的に用いられている[1,2].このアーキテクチャでは,音声認識(ASR),自然言語理解(NLU),対話管理(DST),言語生成(NLG),音声合成(TTS)といったモジュールが直列に配置される.発話終了検知機能は通常ASRモジュールに統合されており,システム全体の処理フローにおいて最前段に位置することから,その精度は後続の意図理解の正確性を大きく左右する.発話終了の検知が過度に早い場合,音声対話システムにおける一種のエラーである発話区間の誤認識[3]が生じ,ユーザの発話内容を十分に捉えられず,結果としてユーザの意図を正確に把握することが困難となる.このように,ユーザとの自然な対話を実現する上で,適切なタイミングでの発話終了検知は重要である.最も基本的な発話終了検知手法である沈黙時間ベースの手法は,音量やスペクトル特徴から無音区間を検出し,その長さが一定の閾値を超えた場合に発話終了と判断する.しかし,この閾値設定は難しく,短すぎると言い淀みで誤判定が生じ,長すぎるとユーザーの応答待ち時間が長くなり対話が不自然になるという課題がある[4,5].この課題に対し，近年では音声活動の時間的パターンを直接モデル化するVoiceActivityProjection[6]が提案され，より自然な発話終了検知を実現している[7,8].この手法は言語に依存しない汎用的なモデル化を可能にする一方で，タスク指向対話において重要となる発話の意味的なまとまりや完結性といった言語的特徴を考慮し，制御することが難しいという課題がある.また，発話の意味的な内容を考慮するアプローチとして，音声認識結果から発話の意味的なまとまりや完結性を判断する手法が研究されている[9,10].これらの手法は，発話の意味的な内容を考慮することでよりスムーズな発話終了検知を実現できる一方で，特定のドメインや発話スタイルに依存してしまうという課題がある.本稿では，これらの課題を解決するため，LLMの高度な文脈理解能力と柔軟な推論能力を活用した新しい発話終了検知手法を提案する．•タスク指向対話における大規模言語モデル（LLM）の文脈理解能力を活用した,新しい発話終了検知手法の提案•対話の文脈と発話内容の意味的関係性を考慮した,柔軟かつ高速で汎用的な検知手法の実現•実際の電話音声対話データを用いた定量的評価による,提案手法の有効性の実証本稿の構成は次の通りである.第2章では提案手法について説明し,第3章では実験について述べる.第4章では実験結果とその考察を行い,第5章でまとめと今後の課題について述べる..