分節談話表示理論(SDRT)は文章や会話中の談話関係を記述する理論である．英語ではLLMをファインチューニングし，SDRTに基づく談話解析を高精度で行う手法が提案されている．しかし，日本語のSDRTコーパスは整備されておらず，日本語における同手法の有効性は自明でない．そこで，本研究では英語のSDRTコーパスを翻訳して日本語SDRTコーパスを作成し，作成したコーパスを用いて日本語SDRT解析器を構築した．結果，日本語の解析器は英語と同等の性能を示した．また，談話標識などの特定の談話関係に頻出する言語表現に着目してアブレーション分析を行った結果，頻出表現が必ずしも談話関係の予測に寄与しないことが示唆された．

会話や文章の意味を理解するためには，個々の文または節の意味だけではなく，それらがどのように関係し意味を成しているかを理解することが不可欠である．この文や節同士に成り立つ関係を談話関係といい，それらを識別するタスクは談話構造解析と呼ばれる．また，談話関係を記述するための理論の一つに分節談話表示理論(SegmentedDiscourseRepresentationTheory;SDRT)[1]が挙げられる．近年，大規模言語モデル(LLM)を利用して英語において高い精度でのSDRT解析を可能にする手法が提案されている．例えば，Bennisら[2]はBERTの埋め込み表現を用いることで高精度のSDRT解析を実現しており，Thompsonら[3]はLLMをファインチューニングしてSDRT解析器を構築することでさらなる高精度を達成している．しかし，日本語のSDRTコーパスは十分に整備されておらず，日本語においてどの程度精度よくSDRT解析ができるかは明らかでない．そこで，本研究ではまず，日本語のSDRT解析器を構築するために，既存の英語SDRTコーパスであるMinecraftStructuredDialogueCorpus(MSDC)[4]をOpenAIAPIのGPT-5.1を用いて翻訳し，日本語のSDRTコーパスを構築した．そして，Thompson[3]らの手法に従い，日本語に翻訳されたMSDCコーパスを用いてLlama-3-8BとLlama-3-swallow-8B-0.1vをそれぞれファインチューニングし，2種類の日本語SDRT解析器を構築した．また，Llama-3-8Bを元の英語MSDCコーパスでファインチューニングして英語SDRT解析器を構築し，日本語の解析器とその性能を比較した．実験の結果，英語モデルも日本語モデルも全体としての性能は概ね同じであることを確認した．さらに，特定の談話関係に頻出する日本語の談話標識や終助詞に着目してアブレーション分析を行った結果，必ずしも頻出する言語表現が談話関係の予測に寄与していないことが示唆された．