言語モデルによる心理カウンセリング応答の生成には，高品質なデータセットが不可欠である．しかし，クラウドソーシングによる収集には作業者の教育が必要であり，実際のカウンセリング記録はプライバシーの問題から利用が難しい．近年は大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）による対話データの自動生成も行われているが，多様性やカウンセリングプロセスの信頼性に欠ける場合が多い．本研究では，講習を受けたカウンセラー同士によるロールプレイにより，高品質な日本語の心理カウンセリング対話を収集した．その結果，6,589件の長文対話とクライアントによる包括的なフィードバックを含むデータセットKokoroChat1）を構築した．このデータを用いたLLMのファインチューニングにより，カウンセリング応答生成において性能の向上が確認された．

メンタルヘルスの不調に苦しむ人々は多く，世界的に重要な課題となっている[1]．しかし，限られた医療リソースのため，多くの人々が専門的な心理カウンセリングを受けられない状況にある[2]．この課題に対応するため，共感的な応答を生成する言語モデルの研究が進められており，高品質なデータセットの構築が重要視されている．例えば，Liuらはクラウドワーカーに専門的なサポートスキルを教育してESConvデータセットを構築し[3]，Liらは実際のクライアントと専門カウンセラーの対話を収集し，Client-Reactionsデータセットを作成した[4]．しかし，心理カウンセリングは高度に専門的なコ1）本データセットはhttps://github.com/UEC-InabaLab/KokoroChatにて公開している．ロールプレイカウンセリング対話クライアントによるフィードバック🙍‍🧑⚕こんにちは，相談員です．年齢，性別，相談内容を教えていただけますか︖🧑⚕‍全体的な印象1.聴いてもらえた，わかってもらえたと感じた