\label{sec:intro}近年，社会的側面から雑談対話システムが注目を集めている\cite{wallace2009anatomy,banchs2012iris,higashinaka-EtAl:2014:Coling,alexa}．雑談対話システムの実装手法としてニューラルネットワークを用いた手法が広く研究されており，有望な結果がいくつか得られている\cite{vinyals2015neural,zhang2018persona,dinan2019second,adiwardana2020humanlike,roller2020recipes}．しかし，これらのシステムの性能はまだ満足できるものではなく，対話破綻が生じるようなシステムのエラーがしばしば見られる．システムのエラーを減らす方法のひとつは，どのような種類のエラーが生じやすいのかを分析し，そのエラーを削減する手立てを考えることである．このような目的において，エラーの類型化は有用である．これまで，タスク指向対話システムにおいてはいくつかのエラー類型が提案されており\cite{dybkjaer1996grice,bernsen1996principles,aberdeen2003,dzikovska2009dealing}，システムの性能向上において効果を発揮してきた．雑談対話システムにおいても同様のアプローチがなされてきており，東中らは「理論に基づく類型」と「データに基づく類型」の二つの観点の異なる類型を提案している\cite{higashinaka2015towards,higashinaka2015fatal}\footnote{東中らはこれらをそれぞれトップダウン，ボトムアップと呼んでいるが，本稿ではより適切に内容を表していると考えられる表現である「理論に基づく類型」「データに基づく類型」を採用した．}．しかし，前者の「理論に基づく類型」は，Griceの会話の公準\cite{gri:log}や隣接ペアの概念\cite{schegloff1973opening}など，人どうしの対話を対象とした理論が元になっているため，人とシステムとの対話において生じるエラーと適合しない点が多いという問題点があった．また後者の「データに基づく類型」は，分析に用いたデータのみから引き出されたエラー類型であり，潜在的に生じ得るエラーや未知のシステムで生じる可能性があるエラーがカバーできていないという限界がある．これらの理由から，これらの類型はアノテーションの一致率が低いという問題や，エラーの概念化があまりうまくできていないという問題を抱えている\cite{higashinaka2019improving}．本稿では，雑談対話システムにおける新しい対話破綻の類型を提案する．これまでに提案された二つの類型に基づいて，それぞれの類型の利点と欠点を明らかにしたうえで，統合的な類型を作成した．そして，この統合的な類型の適切性をアノテーションの一致率を用いて評価したところ，Fleissの$\kappa$値が専門作業者間で0.567，クラウドワーカー間で0.488となり，既存の類型よりも高い値となった．\rev{また，アノテーションにおいて判断が困難とされた事例もほとんど見られなかった．}このことから，統合的な類型はエラーの概念化が適切になされており，雑談対話システムの分析に適するものになっているといえる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%