人は他者とコミュニケーションを行う際，使用語彙や話す速さ，表情やボディランゲージなどを相手に応じて使い分けている．しかし，現在の対話システムがユーザに応じて話し方や対話戦略を変更することはほとんどない．対話システムがより効率的にタスクを達成したり，ユーザの満足度をより高めるためには，ユーザに応じて対話戦略などを変更できることが望ましい．そこで我々は話し方の変化に大きく影響を与える要素として話者の年齢に着目し，幅広い年齢層の話者によるマルチモーダル対話コーパスTabidachiを構築した．本コーパスは国立情報学研究所情報学研究データリポジトリ（IDR）1）にて公開している．

タスク指向型対話システムは対話システム研究において常に活発な研究対象である[1,2,3,4]．近年ではニューラルネットワークを用いた応答生成[5,6,7]や対話状態追跡[8,9,10]に関する研究が活発に行われている．これらの研究はいずれもユーザの入力に対し，適切な応答を返すことにフォーカスしている．人は他者とコミュニケーションを行う際，使用語彙や話す速さ，表情やボディランゲージなどを相手に応じて使い分けている[11]．例えば，子供相手であればより簡単な語彙を使用し，感情を込めて話すかもしれないし，高齢者相手であればゆっくりと話すかもしれない．しかし，ユーザに応じて話し方や対話戦略を変更する対話システムは少数であり，システムがより効率的にタスクを達成したり，ユーザ1）https://www.nii.ac.jp/dsc/idr/rdata/Tabidachi/の満足度をより高めるためには，ユーザに応じて対話戦略などを変更できることが望ましい．そこで本研究では，話し方の変化に大きく影響を与える要素として話者の年齢に着目し，児童から高齢者まで幅広い年齢層の話者によるマルチモーダル対話コーパスTabidachiを構築した(図1)．収集する対話として，幅広い年代が興味を持つ旅行に着目し，旅行代理店におけるオペレータとカスタマーによる2者間の観光相談を元にした旅行代理店タスクを設定した．オペレータは対話中に観光情報検索システムを使用し，観光地に関する情報を取得することができる．その際，システムにどのタイミングでどのようなクエリを投げ，検索結果が返ってきたかという情報も収集した．また，人手による音声書き起こしを実施し，対話行為タグおよび検索.システムのログと発話を対応付けるアノテーションを実施した．本稿ではTabidachiの構築方法およびアノテーションの詳細について述べる．