筆者らは技能者からその技能について聞き出すインタビューを収集した技能者インタビュー対話コーパスを構築し，このコーパスを用いてコツを含む発話(コツ発話)を効果的に引き出すインタビューの特徴を解明することを目的として研究を行っている．本論文はこの技能者インタビュー対話コーパスにおける多面的なアノテーションを用いて，コツ発話の表出を予測するロジスティック回帰モデルを構築し，その予測精度とモデルの特徴，またそこから考察されるコツ発話の表出に関わるインタビューの特徴について報告する．

特定のドメインの技能者は，その技能ドメインにおける一般に知られていないコツを持っていると考えられる．筆者らは技能者インタビューという，特定の技能ドメインの技能者からその技能について聞き出すインタビュー形式の対話に着目している．インタビュー形式の対話によってそのコツを引き出す方法，またはコツが引き出される状況とはどのようなものかが解明されれば，コツを明文化して後世に残しやすくなると筆者らは期待している．技能者が非熟練者にコツを伝達する方法に着目した研究は相互行為研究[1,2,3,4]や教育心理学[5,6]の分野において行なわれてきたが，自然言語処理や言語学の観点からの研究は少数である．そこで筆者らは複数の技能者インタビュー動画を収録し，音声を書き起こし，それらにインタビューの特徴を示す多面的なアノテーションを施した技能者インタビュー対話コーパス(ExpertInterviewDialogueCorpus;EIDC)を構築した[7,8,9]．EIDCは，料理，園芸の２つのドメインにおける技能者・インタビュアーの2者間のインタビュー対話を収録している．本論文では，EIDCに付与された多面的アノテーションを使って，コツ発話の表出に関わるインタビューの特徴を分析する．具体的には，注目する発話と先行する文脈を見て，その発話がコツ発話かどうかを二値分類するタスクを設定する．分類のための手がかりとして多面的アノテーションから得られる各種特徴を用い，ロジスティック回帰モデルを訓練する．最後に，回帰モデルの予測精度やパラメータから，コツ発話の表出に関わる特徴を考察する．実験の結果，主に以下のような特徴を持つ場合にコツ発話が表出しやすいことがわかった．(1)Purpose，Manner，Conditionといった知識構造に関わるタグが当該発話に含まれる場合，(2)質問に対する回答，(3)直近でフィラーや頷きなどが多く表出している場合．