対話では，TheoryofMind（ToM）による相手の心的状態の推測が重要な役割を果たすと考えられる．大規模言語モデル（LLM）においても，ToMの向上が対話能力の改善をもたらすと期待されているが，ToMと対話能力の関係性についての定量的検証は不十分である．そこで本研究では，7種類の高性能なLLMを対象に，3つのToMベンチマーク（ToMBENCH，FANToM，Hi-ToM）と6つの対話タスクにおける性能を評価することで，ToM性能と対話能力の相関関係を実験によって調査した．その実験の結果，ToMと対話能力の間に相関関係が確認された．その一方で，評価するToMの側面によって相関の強さに違いが生じることも分かった．具体的には，会話形式で評価されるToMや直接信念を尋ねる質問形式で評価されるToMは対話能力とより高い相関を示すことが分かった．

近年，大規模言語モデル（LLM）をベースとした対話システムは，多様な対話タスクにおいて目覚ましい性能向上を示している[1,2]．より人間らしい高度な対話能力を実現するためには，単なる言語処理能力の向上だけでなく，相手の心的状態を理解し推論する能力，すなわちTheoryofMind（ToM）が不可欠だと考えられている[3,4]．LLMのToMを向上させるため，ToMを評価するベンチマークが数多く提案されてきた[5,6,7,8,9,10,11]．これらのベンチマークでは，LLMに物語や対話履歴を提示し，登場人物の信念や意図などの心的状態に関する質問応答を行うことでToMを評価する．こうしたベンチマークによっ結果の相関を分析する実験フレームワークてToMを向上させることで，タスク達成に向けて相手とコミュニケーションを行う対話能力の向上が期待されている．しかし，こうした期待がある一方で，LLMのToMベンチマーク性能と対話能力の関係性は定量的に検証されておらず，LLMのToMベンチマークにおける性能改善が対話能力の改善につながるかは明らかではない．そこで，本研究では既存のToMベンチマークが対話において必要となるToMをどの程度正確に捉えられているかを定量的に検証する．具体的には，7種類の最先端LLMを対象に，3つの異なるToMベンチマーク（Hi-ToM[12]，FANToM[13]，ToMBENCH[14]）と6つの対話タスク（Taboo，Wordle，Drawing，ReferenceGame，Private&Shared，MutualFriends）での性能を評価し，ToMと対話能力の相関関係を調査する．