技能者インタビュー対話コーパス(ExpertInterviewDialogueCorpus;EIDC)は，技能のコツを含む発話（コツ発話）の性質や，効果的な引き出し方を解明する目的で構築されている．EIDCは園芸・料理ドメインの技能者インタビュー対話を対象とし，映像・音声，書き起こし，各種アノテーションを収録している．EIDCv.2.0では，コーパスの一部を対象として，対話の相互行為的な特徴に着目した追加アノテーションを行った．本稿では，追加アノテーションの仕様と定量的特徴を報告し，コツ発話の検出に寄与する特徴を分析する．

熟練した技能者はレシピや仕様書の指示を単に遂行できるだけでなく，動作で注意すべきポイントや次の動作に移行する基準等，技能の背後にあるコツを会得している．筆者らは，技能に関するインタビューの中で技能者が発するコツ発話の性質や，効果的な引き出し方を解明する目的で研究を行っている．コツ発話とは，初心者等が理解していない可能性のある作業における重要なポイントや発展的な事項を含む発話を指す．この目的のもと，技能者インタビュー対話コーパス（ExpertInterviewDialogueCorpus;EIDC）を構築した．1）EIDCv.1.0では，対話で示された技能の知識構造を意味フレームに基づいて記述し，コツ発話をアノテーションした．しかし，コツ発話は技能者が暗黙的に実践しているノウハウを含み，必ずしも言語化が容易ではないと考えられる．このことは，例えば，インタビュアーの鋭い質問に対して技能者が答1）https://nlp.ist.i.kyoto-u.ac.jp/?EIDCえに窮し，言い淀み（フィラー）を挟みつつ，ジェスチャーを交えながら返答する行動に反映される．コツ発話を検出するモデルを設計し，それを効果的に引き出す対話システムを開発するには，技能の知識構造やコツ発話単体だけではなく，話者がやりとりの中で発する多面的な情報が必要となる．このような背景のもと，EIDCv.2.0ではコーパスの一部に対して発話意図とパラ言語情報のアノテーションを行った．本稿の目的は，EIDCv.2.0の仕様とその定量・定性的特徴を報告し，コツ発話の検出につながる特徴を分析することにある．分析から，発話意図の特定の連鎖や，ジェスチャーやフィラーといったパラ言語情報がコツ発話の予測にとって有用な特徴であることが示唆される[1]．