日常会話音声は，テレビなどで耳にするアナウンサーの発話とは異なり，非流暢性に満ちている．そのことから，合成音声に非流暢性を取り入れると，マシーンコミュニケーションがさらにリアルでインタラクティブになると考えられる．本研究では，まず日常会話音声データを，既存のAIによる合成音声システムに学習させた．次に，同じ言語内容の非流暢性を加えた発話とそうでない発話を合成し，調査回答者にどちらがより人間味のある話し方かを尋ねた．その結果，非流暢な合成音声の方を，より人間味のある話し方だと判断する回答者の割合が優位に高かったことが明らかになった．

私たちが日々やりとりすることばは，非流暢である．定延は，「現実のことば」は，訓練されたアナウンサーがニュース原稿を読み上げるようなものとはかけ離れており，たとえ母語話者であってもその発話はたいてい非流暢であるとしている[1]．日本語教育では，アナウンサーがよどみなく話す日本語を手本にするのではなく，日本語母語話者の非流暢性の規則を学習者に教え，現実の日本語を手本に話すための指導が始まっている[2]．同じように，合成音声にも非流暢性を取り入れたなら，マシーンコミュニケーションがより人間味を帯びたものになるのではないか．AIの深層学習を用いたディープニューラルネットワーク（以下，DNN）音声合成研究は，2010年代半ばより飛躍的に発展し，明瞭かつ自然な発話音声の合成が可能になった．さらに感情と連動した声のバリエーションを学習させ，合成音声をより表現豊かにするための研究が進められている[3]．合成音声は様々な用途で使われるが，「現実のことば」の合成を目指すならば，学習に使用するデータが，演じられたものではない自然発話である必要がある．本研究では，1名の日本語母語話者から収集した長時間日常会話音声を学習データとして，既存のDNN音声合成システムに学習させた．次に，同じ言語内容の非流暢性を加えた発話とそうでない発話を合成した．前者には，先行研究で論じられている「現実のことば」に現れる非流暢性を取り入れた．調査回答者に，非流暢性を加えた合成音声とそうでない合成音声を聞かせ，より人間味のある話し方はどちらかを尋ねた．また回答の傾向が個人のどのような属性に影響されるかをみるため，回答者の「性別」「年齢」「育った場所」と回答の関係についての考察も行った．