%高性能かつ頑健な言語処理モデルを構築するために，多様な質問応答(QA)データセットにおける訓練，評価，分析が重要である．しかし，多様なQAデータセットが存在する言語は英語だけであり，他の言語では少数のQAデータセットしか存在しない．我々は，少数の基本的なQAデータセットしか存在しない日本語を対象とし，人間の情報欲求から自然に発生する質問からなるNaturalQuestions(NQ)の日本語版を構築する．自然な質問を収集するために検索エンジンのクエリログを用い，アノテーションのコストを低減するためにクラウドソーシングを用いて，JapaneseNaturalQuestions(JNQ)を構築した．また，NQの派生でyes/no質問からなるBoolQの日本語版JapaneseBoolQ(JBoolQ)を構築した．どちらのデータセットを構築する際においても，より良いデータセットを得るために，オリジナルのNQもしくはBoolQのデータセット仕様を再定義した．JNQは16,641質問文，JBoolQは6,467質問文からなる．さらに，JNQから3つのタスク，JBoolQから一つのタスクを定義し，それぞれのベースラインモデルを作成し評価した．これらのデータセットにより，日本語におけるQAモデルや言語処理モデルの研究が促進されることが期待される．\renewcommand{\thefootnote}{}\footnote[0]{本論文の内容の一部は，*SEM2024(植松他2024)，言語処理学会第30回年次大会(植松他2024)で報告したものである．}\renewcommand{\thefootnote}{\arabic{footnote}}