近年，対話システムが身近な存在になってきたが，同じ内容の質問を繰り返す，事実と異なる発言をする，などの対話破綻が依然として生じている．そのため，対話破綻検出の研究が行われているが，ユーザの対話破綻に対する反応の個人差については考慮されていない．そのような個人差は破綻検出精度を低下させる恐れがあるため，生じる個人差を明らかにし，その要因を追求することは重要である．破綻時には怒りや困惑などの感情変化を引き起こす可能性があるため，本研究では，感情変化と関連の考えられる個人特性に着目し，対話破綻時のユーザの反応の個人差を分析した．分析の結果，開放性が低い人は，破綻時に怒りや嫌悪の表情を強く表出するなど，破綻に対する反応の個人差がどの個人特性に現れるかが明らかとなった．

近年，自然言語処理や音声認識の技術の発展により，対話システムが身近なものとなった．しかし，現状の対話システムでは，人間同士の対話と同じように自然な対話ができているとは言い難い．特に，ユーザがシステムの発話に対して不適切な発話をしてしまう「対話破綻」が発生している[1]．対話破綻はユーザの対話意欲を低下させ，システムに対する信頼感を損う可能性があるため，対話破綻を検出することで，破綻を事前に回避し，修正する必要がある．これまで，テキストチャットにおける対話破綻を検出することを目的とした「対話破綻検出チャレンジ」[1]が開催され，関連した研究が行われている．また，マルチモーダル情報を用いた対話破綻検出も研究されており，対話破綻後のユーザのマルチモーダル情報から，対話破綻か否かを識別している[2]．しかし，従来のマルチモーダル情報を用いた対話破綻検出では，ユーザの個人差が考慮されてこなかった．先行研究において，対話破綻に対する非言語特徴には個人差が存在すると報告されている[3,4]．マルチモーダル情報の表出が個人によって異なれば破綻検出に大きな影響を及ぼす．システムが破綻すると，ユーザは怒りや困惑の感情を示す可能性がある．そこで本研究では，破綻に対する感情変化と関連の考えられる個人特性に着目し，対話破綻に対するユーザの反応の個人差を分析する．これまで我々は，非言語情報の個人差を性格特性に着目して分析を行ってきた[5]．本研究では，非言語情報に加えて言語情報の個人差も分析した．また，個人差の要因として，性格特性以外にも感情変化と関連の考えられる，性別と社会的スキルも含めた．以降，2章では収集したデータについて述べる．次に，3章で収集したデータから，対話破綻後のユーザのマルチモーダル特徴量の抽出を行う．4章では，マルチモーダル特徴量と個人特性との関連を分析し，5章で本稿をまとめる．