推論の根拠を説明可能な質問応答システムの実現のためには，知識データを適切に活用するスキルを開発するための根拠情報を含むデータセットが必要だと考える．本稿では，クラウドソーシングにより新たに生成する3つ組を用いた日本語のマルチホップQAデータセット構築の枠組みを提案し，初期版のデータセットを公開する．調査分析結果から，多様な表現の質問に応じて，知識データの連鎖や数値比較等の様々なスキルが要求されることが示された．

答えを導き出すために複数の情報や知識を用いて推論し，その推論の根拠を説明できる質問応答システムの実現には，構造化された知識を連鎖させながら適切に活用するスキルが重要となると考える．そのようなスキルに関連する既存のデータセットとしては，HotPotQA[1]，R4C[2]，2WikiMultiHopQA[3]等の推論の根拠となる情報を含むマルチホップQAタスクがある．R4CはHotPotQAをベースとして，推論過程を3つ組の組み合わせで付与したデータセットである．R4Cの3つ組はHotPotQAの文単位の根拠から単純に3つ組を抽出することでは得られず，推論に関連した箇所を適切に出力することで高い評価を得られることが示されている[2]．構造化された知識としては，Wikidata[4]，森羅プロジェクト[5]のWikipedia構造化データ[6]等，3つ組形式で利用可能な知識データがある．これらの知識を活用するスキルを開発するためのデータセットとしては，2WikiMultiHopQAのように知識データの3つ組を用いて質問を生成することが考えられる．ihttps://github.com/aiishii/jpn_explainable_qa_dataset質問：油彩画『モナ・リザ』が所蔵されている美術館の最寄り駅は？答え：パレ・ロワイヤル＝ミュゼ・デュ・ルーヴル駅根拠：(モナ・リザ,所蔵されている美術館,ルーヴル美術館)(モナ・リザ,絵画の種類,油彩画)(ルーヴル美術館,最寄り駅,パレ・ロワイヤル＝ミュゼ・デュ・ルーヴル駅)ただし，その質問を解く際に用いる知識データが質問作成時に用いたものと同一の場合，その知識データを活用するスキルはうまく開発されない可能性がある．また，既存の知識データでは計算機が利用しやすいよう，3つ組の関係の記述は統一されている．そのため，作成された質問にバリエーションが生まれにくいと考える．そこで本稿では，クラウドソーシングにより新たな3つ組を生成し，それをベースに質問，回答，および根拠の3つ組のセットを作成するデータセット構築の枠組みを提案する．クラウドソーシングによる新たな3つ組を用いることで，用いる知識データに依らず知識データの活用スキルを開発でき，かつ，多様で自然な表現が含まれるデータセットを生成することを狙う．本稿の貢献は以下のとおりである．クラウドソーシングに基づく3つ組を用いたマルチホップQAデータセット構築の枠組みを提案する．データセットの初期版および，データセット構築の枠組みを公開するi．生成したデータセットの定量的・定性的な分析結果を示す．.