近年，精神疾患の治療だけでなく，日常的なメンタルヘルスケアの重要性が高まっている．こうしたケアを広く提供するために，チャットボットを用いた支援が期待されているが，有効な支援を行えるものは未だ確立されていない．その要因として，対話データが不足している点や，日常的なメンタルヘルスケアの対話の質を自動的に推定する仕組みが未確立である点が挙げられる．そこで本研究では，上記の二つの課題に対処するため，フォーカシングに基づく心理カウンセリング対話データを収集した．さらに，収集したデータを用いて，LLMによる，フォーカシングにおける対話の質の指標であるEXPスケール自動評定の実現可能性を検証した．実験の結果，LLMはEXPスケールを一定の精度で推定できることを確認した．

近年，日常的なメンタルヘルスケアの重要性が高まっており[1]，その重要性は精神疾患の治療に劣らない．このようなケアを広く提供するため，チャットボットなどの対話システムによる自動化支援が期待されている[2]．しかし，既存のシステムの多くは表面的な対話にとどまり，ユーザの深い内省を効果的に促すシステムはまだ確立されていない．このようなシステムが実現されていない主な理由は，開発に必要な対話データの不足である．既存のデータセットの多くはうつ病診断や自殺予防などの「治療」場面を対象としており，日常的なストレス管理や心理的ウェルビーイングの向上を目的としたデータセットは極めて少ない[3]．日常的なケアに有効な心理療法として「フォーカシング」[4,5]が注目されている．フォーカシングは，身体感覚への注意を促し，内的な気づきを導く技法である．自己理解を深め，心理的課題の解決を図ることができる．このプロセスを支援する対話システムが実現すれば，ユーザは日常のあらゆる場面でセルフケアが可能となり，主観的ウェルビーイングの向上に大きく寄与すると期待される．しかしながら，そのような対話システムの構築には，少なくとも二つの課題がある．一つ目は，学習や評価に用いうるフォーカシング対話データが十分に収集・整備されていないことである．二つ目は，仮にそのようなシステムを構築できたとしても，その対話の質を自動的に推定する仕組みが未確立であることである．本研究では，上記の二つの課題に対処するため，フォーカシングに基づく心理カウンセリング対話データセットの収集を行う．また，収集したデータを使用して，LLMによる，フォーカシングにおける対話の質の指標であるEXPスケールの自動評定実験を実施し，LLMがEXPスケールをどの程度推定できるかを検証する．