会話エージェントが人間に代わって語りの聴き手となることが期待されている．聴き手は，語り手に対して相槌などの応答をすることが重要であり，会話エージェントが聴き手として認められるためには，傾聴態度を示す応答（傾聴応答）の生成が望まれる．傾聴応答には複数の種類が存在し，語り手の発話に対する適切なものは必ずしも1つではない．そのため，発話に適する応答種類を複数推定したうえで，その種類に基づいて応答表現を生成することが望ましい．本論文ではある発話に対して表出可能な応答を複数生成する手法について述べる．語り手の発話に適する応答種類をマルチラベル分類により複数推定，発話と推定結果から応答表現を生成する．実験により，応答種類の推定においてmacro-F1で0.83を得た．また応答表現の生成において，比較モデルよりDistinct-Nの値が向上していたことから，応答種類を利用する有効性を確認した．

人間の基本的な欲求の1つに語ることがある．語るには聴き手が必要だが，コロナ禍におけるリモートワークの普及などによる社会の個人化および高齢化の進む現代においては，聴き手不在の状況が増加している．そこで，人の代わりに会話エージェントが聴く役割を担うことが考えられる．しかし，多くの場合，会話エージェントは人の語りを聴いている間は無反応であり，聴き手としての役割を十分に果たせていない．会話エージェントが語りの聴き手として認められるには，語りを傾聴していることを語り手に伝達する機能を備えることが必要となる．このための明示的な手段は語りに応答することであり，傾聴を示す目的で発話する応答，すなわち傾聴応答の表出が有力である．傾聴応答を生成するためには，発話と応答をペアにしたデータを用いて応答生成モデルを学習することが考えられる．しかし一般に，傾聴応答にはその役割に応じて複数の種類があり，ある発話に対する適切な傾聴応答は必ずしも1つではない．また，そのようにして学習したモデルでは，どのような発話に対しても表出可能な汎用的な応答が生成されやすいという問題もある[1]．そこで本論文では，ある発話に対して多様な応答を生成する手法を提案する．まず，発話に対して表出可能な応答の種類をマルチラベル分類によって推定する．次に，発話と推定した応答種類を用いて応答表現を生成する．傾聴応答を収集したデータを用いた実験を実施し，表出可能な応答種類を推定し応答生成に用いることの効果を確認した．