非タスク指向対話システムは目標が明確でないため，システムの性能を評価することが難しい．システムの究極の目標はユーザの満足であるため，対話におけるユーザの感情遷移が重要な指針となる．そこで我々は，対話システムと人との対話の様子を収めたマルチモーダルコーパスを使用し，システム発話に対するユーザの感情推定モデルを構築している．本発表では，その際に1つの発話のみでなく，どれだけ過去の発話が重要であるか検討した結果を報告する．具体的には，心象アノテーションと発話の書き起こしを用いてBERTモデルをFine-tuningした．実験の結果，システム発話とユーザ発話との対に加えて１つ過去のユーザ発話まで考慮することで，最高0.89のF1スコアを達成した．

自然言語処理や音声認識の発達に伴い，Amazon社のAlexa[1]やApple社のSiri[2]などの音声対話システムが実用化されている．また，チャットボットやオープンドメイン対話システムなど、非タスク指向の対話システムの開発にも大きな関心が寄せられている．非タスク指向対話システムの品質向上はユーザの対話体験にとって重要であるが，タスクの達成のような目標が明確でないため，システムの性能評価が難しい．ユーザが対話に満足しているか，システムとストレスなく対話できているかは，対話システムの性能について考える際に重要な要素であることから，対話によるユーザの感情遷移を自動的に推定することができれば，重要な指針となると考えられる．そこで本研究では，発話の書き起こしのみから，システム発話に対するユーザの感情を推定するモデルを提案する．一般に，対話においてはユーザの感情は1つの発話のみに明確に表れるとは限らず，それまでの対話の流れに影響される．そのため本研究では，過去の発話も考慮したモデルを構築する．そして，どれだけ過去の発話まで考慮した場合にユーザの感情を最も良く推定できるかを実験的に明らかにする．以降，まず2節で関連研究を，3節で使用するコーパスを各々紹介する．次に4節でコーパスへの感情ラベルの付与について，5節で提案手法について各々述べる．最後に6節で実験について報告し，7節で本論文をまとめ，今後の課題について述べる．