対話システムが人間社会で活用されるには，高い信頼性と長期的な関係性を築くための記憶・学習能力が必要である．具体的には，複数回行われる対話の中で以前の対話を記憶・利用し，またそこに出現するキーワードなどから自身の知識を深めて次回以降の対話に活用できる機能が必要である．本研究ではこうした対話モデルを構築することを指向して，過去の対話セッションとそれに紐づけられた外部データベースを考慮した雑談対話コーパスを収集し，分析した．

自然言語を用いて人間と対話をする対話システムは，医療や教育，生活支援をはじめとした様々な分野で注目され[1,2,3]，研究開発が活発に行われている．一方で，実際に活用されるために改善すべき課題は依然として存在する．例えば，現在の対話システムの多くは，単一セッションで毎回異なる話者と初対面の対話を行うことを想定している．しかし，医療であれば患者，教育であれば生徒，生活支援であれば持ち主のように，長期間に渡って特定のユーザと対話し，過去の対話内容を想起・活用し，そこから学習する能力が必要となる．こうした場合，対話者が人間であれば，複数回行われる対話（過去の対話セッション）の中で行われた対話を記憶・利用し，またそこに出現するキーワードなどから，自身の知識を深めて次回以降の対話に活用することができる．対話システムもこのように，対話履歴（経験）から知識を想起・深化して次回以降の対話で活用することが望まれる．対話システムがこのような経験に基づく知識の想起・深化・活用を行うことで，信頼関係の構築や，経験や知識の再検討による自己成長・自己理解・相互理解が可能となる．長期間に渡って特定のユーザと対話を行う対話システムを構築しようとする場合，こうした機能は必要不可欠である．本研究では，過去の対話セッションに基づいて知識を想起し，外部データベースを用いて知識の深化を行い対話に活用する対話システムの開発を目指す（図1）．その第一段階として，過去の対話セッションとそれに紐づけられた外部データベースを考慮した雑談対話コーパスを構築し，分析した．結果として，考案した設定により目的に沿った対話を収集可能であることが確認できた．