日常対話を目的とした非タスク指向型対話システムは，ユーザと長期的な信頼関係を構築するために，深く対話を継続する必要がある．システムの実現には，人間同士のコミュニケーションのように共生や共感といった視点が重要であり，ユーザの個々の情報を把握・活用する必要がある．本研究では，ユーザの情報として人間関係に着目する．また，小説の台詞から登場人物の人間関係を抽出できれば，日常対話におけるユーザの人間関係も抽出できるという仮説のもと，日常対話の代替として小説の台詞を活用する．本稿では，台詞に出現する登場人物とその人物に紐づく人間関係語を抽出するモデルを検討する．実験の結果，0.6618のF値で人間関係語を抽出できることを確認した．

近年，高齢者や若者の孤独感を減らす手段としてスマートスピーカーのような雑談対話を目的とした非タスク指向型対話システム（雑談対話システム）への関心が高まっている[1,2]．雑談対話システムがユーザと長期的な信頼関係を構築するためには，人間らしく自然な対話を実現することが重要である．しかし，対話システムが誤った応答を生成することで，ユーザは困惑し，対話を継続する意欲が削がれる課題がある．このような課題に対して，対話の一貫性を保つペルソナを自動的に更新する研究[3]や，特定の知識に基づき情報を提供することで，回答の質と正確性を向上させる研究[4]が実施されている．また，口調の急激な変化などを抑制する観点から，プロンプトに対人関係の情報を与えて発話を制御する研究[5]も実施されている．本研究では，非タスク指向型対話内に出現する人間関係をユーザの情報として抽出・活用することで，長期的な信頼関係を築くことができる雑談対話システムの実現を目的とする．会話の中から人間関係を抽出・活用する方法を検討するためには，人間関係を含むデータが必要となる．人間関係を含むデータとして，既存の雑談対話コーパスの利用が考えらえるが，既存のコーパスからは個人情報が削除されており，個人の人間関係を含む会話が利用できない．また，長期的な会話も存在していない．そこで本稿では，小説の台詞に注目する．小説の台詞から登場人物の人間関係を抽出できれば，日常対話におけるユーザの人間関係も抽出できるといえる．また，人間関係を抽出する手法の初期検討として，台詞に登場する人物とその人物に紐づく人間関係語を抽出するモデルを構築し，性能を評価する．