%SNS上のユーザ動向調査やフェイクニュース検知を目的に，対話文における各発話の感情認識(EmotionRecognitioninConversations:ERC)が注目を集めている．ERCでは，対話文における各発話の内容に加えて，発話間の関係が話者の感情に大きな影響を与えることが知られている．従来のState-of-the-artを達成した手法は，発話間の関係の中でも特に自己依存と相互依存を，RelationalGraphAttentionNetworks(RGAT)を用いて取得し，当時の世界最高峰の認識精度を得た．しかしながら，RGATモデルは発話の順序情報を利用できない課題がある．そこで本論文は，RGATモデルに発話順序を加える新たな手法\textit{RelationalPositionEncodings}を提案する．提案手法を用いることで，自己依存と相互依存を含む発話間の関係と，発話の順序情報の両方を利用できる．評価実験において，ERCにおける3つのベンチマークデータセットのうち，2つのデータセットで従来手法を上回る認識精度を達成し，世界最高峰の認識精度を達成した．