近年，大規模言語モデルの発展に伴い，多人数が関与する複雑な状況下での対話コーパスが求められているが，日本語における多人数対話コーパスの整備状況は十分ではない．そこで本研究では多人数議論ゲームである「マーダーミステリー」に着目し，日本語多人数議論対話コーパスJMDC-MM（JapaneseMultipartyDiscussionCorpus–MurderMystery）を作成した．大学生・大学院生16名，合計8セッションのゲームを実施し,合計2484発話からなるデータを収集した．コーパスを分析した結果，フェーズごとの議論の盛り上がり方やプレイヤの役割に応じた目標達成度の違いが確認できた．このコーパスは，多人数対話におけるエージェントの役割理解や協調行動のモデル化に関する研究の進展にも寄与すると考えられる．

近年，大規模言語モデル（LargeLanguageModels:LLM）の発展に伴い，自然言語処理における対話技術も大きく進展している[1]．従来，LLMによる対話は主に1対1の形式で扱われることが多かったが，近年ではより複雑な対話環境，すなわち多人数が関与する多人数対話においてもLLMの適用が進められている[2]．そのため，複数のエージェントが相互に推論を行いながら対話を進めるマルチエージェント対話推論において，性能評価を行うための指標が必要とされている．このような複雑な対話状況におけるLLMの推論能力を評価するためには，自然で多様な文脈を含む対話データと，それに基づいた体系的なベンチマークが不可欠である．これに対するアプローチの一つとして，議論型ロールプレイゲームである「マーダーミステリー（MurderMystery）」を活用した研究が注目されている[3][4][5]．マーダーミステリーは，プレイヤがそれぞれ異なる役割や情報をもとに，他者との議論や情報交換を通じて事件の真相に迫るゲームであり，その性質上，複数人の複雑な議論や推論が求められる．したがって，マーダーミステリーはLLMにとっても自然な発話生成・推論能力を評価する上で非常に有効な題材となる．しかしながら，現在までのマーダーミステリーを対象とした研究の多くは英語話者を対象としており[3][4]，日本語における多人数対話，特にマーダーミステリーのような複雑な議論型ロールプレイに関する公開されたデータセットは存在しない．本研究では，前回著者らが作成したデータセット[6]を拡張し，日本語におけるマーダーミステリー議論データの収集と分析を行った．具体的には，4人1組のプレイヤチームによる90分間のマーダーミステリーゲーム2作品を，計4チーム（合計16名）に実施し，ゲーム中の自然な議論を対話として記録した．これにより，日本語における多人数で複雑な議論を扱うための新たな対話データセットを構築するとともに，今後のマルチエージェント対話モデルの研究に有益な基盤を提供することを目指す．本論文の貢献は，以下の2点である．・マーダーミステリーにおける日本語多人数議論対話コーパス（JMDC-MM）の公開i・マーダーミステリーの議論における発話量と事後アンケートの分析