大規模言語モデル（LLM）は高い日本語生成性能を示す一方で，話し言葉や書き言葉といった文体差に対する理解には課題が残されている．本研究では，話し言葉および書き言葉の理解向上を目的とした日本語データセットを新たに作成し，LLMに対する学習を行った．さらに，学習前後のモデル出力を代表的なLLMの1つであるGPT-5を評価器として用いて比較し，文体別の理解性能の変化を定量的に分析した．その結果，作成したデータセットによる学習が話し言葉および書き言葉の理解向上に寄与することを確認した．

近年，大規模言語モデル（LLM）は，日本語の質問応答や文章生成において高い性能を示しており，実社会での利用が急速に進んでいる．一方で，話し言葉と書き言葉のような文体差に着目すると，モデルの理解挙動が人間の期待と必ずしも一致しない場合がある．特に話し言葉においては，砕けた表現や会話的文脈を適切に捉えられない事例が見られ，文体差を考慮した理解性能の向上が課題となっている．このような背景のもと，本研究では，話し言葉および書き言葉の理解向上を目的として，同一の質問に対して異なる文体の回答を対応付けた日本語データセットを新たに構築する．さらに，構築したデータセットを用いて複数の日本語対応LLMに対して追加学習を行い，文体別の理解性能がどのように変化するかを分析する．評価には，高性能なLLMを評価器として用い，学習前後のモデル出力を同一基準で比較することで，話し言葉および書き言葉の理解性能の変化を定量的に評価する．これにより，文体差を明示的に考慮したデータセット構築が，日本語LLMの理解性能向上に有効であるかを検証する．