近年，LLMを用いた雑談システムがユーザやシステム自身の個性を応答生成に活用することで対話の質を向上させる研究が盛んである．しかし，発話者の個性を応答生成に用いるためには対話から発話者の情報を抽出する必要があるが，その抽出手法は十分に研究されていない．また，対話から話者の情報を抽出するためには文脈の考慮も必要だと考えられるが，話者情報抽出における文脈の影響はまだ十分に検証されていない．そこで，本研究では現在最先端とされているLLMがどの程度，雑談発話から文脈を考慮して発話者の情報を抽出できるかを検証する．実験の結果から，最先端のLLMが話者の情報を抽出する際に文脈を十分に考慮できていないことが示された．

近年，大規模言語モデル(LLM)を用いた多くの雑談システムが研究されている．これまで言語モデルを用いた雑談システムの研究において，発話者の個性を自然言語による文の形式1）で利用することで，システム自身の発話の一貫性が上昇したり[1]，対話の魅力が上昇することが報告されている[2]．しかし，対話に活用するためには何らかの形で話者の情報を用意する必要があり，事前に用意する方法と対話から抽出する方法が考えられる．事前に用意する方法では対話の中で新しく話された話者の情報に対応できず，対話から抽出する方法はまだ十分に研究されていない．また，人間は雑談中の発話から発話者の情報を抽出する際に，それまで話された内容を使って目標発話で直接話されていない内容を補完しているはずで1）「私は学生です。」のような自己紹介型の文が使われることが多い．ペルソナ文とも呼ばれる．ある．本稿では，対話中の目標発話より前の発話を文脈と呼び，人間とLLMがどの程度文脈を用いて話者情報の抽出を行っているか調べる．よって，本研究では予備実験として人間の場合はどの程度文脈中の内容を用いて話者情報を抽出するのか確認した後，最先端のLLMが雑談中の発話から話者の情報を抽出する際にどんな手法が有効なのか，どの程度文脈を考慮できているのかを検証する．