長期雑談対話では，会話履歴に基づいてユーザの人間関係を一貫して参照・更新できることが重要である．しかし，人間関係は複数人物を同時に扱い，多段推論を要する関係連鎖（例：Aの友達の上司）と，会話に基づく関係変化（例：交際・離婚）を同時に処理する必要があため，人物同定の誤りが生じやすい．既存の長期記憶ベンチマークでは，人間関係の特有な関係照会，多段推論，更新対象の人物ペアの同定および関係更新を切り分けて評価する指標が十分整理されていない．本稿では，人間関係知識を知識グラフとして与える関係照会と会話に基づく関係更新の2タスクを設計し，分離評価可能な枠組みを検討する．

大規模言語モデル（LLM）の発展により，ユーザと複数セッションにわたって会話を継続する長期雑談対話が現実的になってきている．長期対話では，過去の会話履歴に基づく応答の一貫性や，ユーザの嗜好・状況への配慮が重要となる[1]．一方で，LLMが扱えるコンテキスト長には制約があるため，外部メモリを用いて必要な情報を蓄積し，検索・参照・更新する枠組みが提案されてきた[2,3]．また，長期記憶の取り扱い能力を評価するベンチマークも近年整備されつつある[4]．しかし，長期記憶のうち，人間関係は「人物-関係-人物」で構成される構造的知識であり，単体の属性（例：年齢，職業）やイベント（例：旅行に行った）とは本質的に異なる[5]．人間関係の記憶では，複数の人物を同時に扱う必要があるため，質問や対話の文脈において，どの人物を指しているのか誤って解釈してしまう可能性がある．また，「Aの友達の上司」のような関係の連鎖は，推論過程における人物の予測集合が複雑化し，出力が過剰になる場合がある．さらに，会話の進行に伴って人間関係は変化するため，関係更新の判定，更新対象となる人物ペアの特定，矛盾しない関係更新が要求される．特に，実際の対話では，人名が明示されず「アルバイトの同僚」のように間接的に言及されることも多く，間接表現を知識グラフ上の具体的な人物に紐づける処理が誤りを生じさせる要因となり得る．本研究の目的は，長期対話における人間関係の扱いを，固定知識に対する関係照会と，会話に基づく関係更新に分離し，内在する誤りの要因を切り分けて分析できる評価の枠組みを提示することである．既存の長期記憶ベンチマークは，多様な記憶を包括的に評価する一方で，人間関係特有の課題である人物の取り違えや，更新対象人物ペアの特定，関係更新の妥当性を評価する枠組みが十分に整理されていない．そこで本稿では，人間関係に特化した評価設定の下，関係照会と関係更新を分離して評価できる枠組みを検討し，LLMを用いた人間関係知識グラフにおける誤り要因を分析する．