本稿では，TheKITSpeakingTestCorpus（以下，KISTECと表記）の設計と仕様について報告する．KISTECは日本の大学生英語学習者が受験したスピーキングテストの解答音声を基に構築した約30万語規模の話し言葉コーパスであり，書き起こしテキストとアノテーションから構成される．各種タグだけでなく，学習者の属性や，全体およびタスクごとのスコアを参照できるため，個人差やタスク特性を考慮した発話の分析を可能とする．KISTECはL2話者の非流暢性現象を自動検出するBERTモデルの性能評価にも使われており[1]，NLP研究への応用も十分に可能である．

現在の日本の英語教育は，スピーキングやコミュニケーション能力の向上に焦点が当てられている．これらを効果的に指導するには，指導および評価方法の改善やスピーキング練習教材の開発が不可欠である．しかし，そのための学習者の発話データは現状，不足している．この問題解決の一助となるべく，著者らは京都工芸繊維大学で開発・実施された英語スピーキングテストであるKITSpeakingTestの解答音声を用いてTheKITSpeakingTestCorpus（以下，KISTECと表記）を構築し，Web上で一般公開した[2]．KISTECは発話に対する各種タグだけでなく，学習者の属性や，全体およびタスクごとのスコアを参照できることが特色の1つである．KISTECの活用により，日本語を母語とする英語学習者の発話特徴の解明が進展し，エビデンスに基づく英語指導や言語テストの開発・改良，スピーキング練習教材の開発，自然言語処理モデルの改良など，英語教育とNLPの両面への貢献が期待できる．