話し言葉のツリーバンク（統語構造が付与されたコーパス）は，話し言語の自然言語処理タスクにおける基本的なアノテーションとして利用されてきた．社会的なコミュニケーションで用いられる話し言葉は，書き言葉と比較して異なる特徴がある\cite{carterSpokenGrammarWhere2017}．実社会における会話・相互行為の研究において，話し言葉のツリーバンクの存在は重要である．そのため，様々な話し言葉ツリーバンクが各国で構築・公開されている．話し言語ツリーバンクの構築において，近年\textbf{UniversalDependencies（以下UDと呼ぶ）}\cite{nivre-etal-2020-universal,de-marneffe-etal-2021-universal}を採用するコーパスが増えている．UDとは，多言語横断的に共通した形態論情報・統語構造をアノテーションする枠組み・ツリーバンクおよびそのプロジェクトである．UDは，\figref{fig:jp_ud1}のように，単語間の依存関係により記述される品詞ラベル・統語構造で構成されている．UDは2025年3月現在で，160以上の言語・300種類近くのツリーバンクが公開されておりガイドラインについてはGitHub上で活発に議論されている\footnote{\url{https://universaldependencies.org/}}．UDは現在，主に多言語依存構造解析や自然言語処理応用研究に広く利用されており，言語研究\cite{guzmannaranjoQuantitativeWordOrder2018,Levshina+2019+533+572}などにおいても類型論における事例調査に利用されている．話し言葉のUDについては\citeA{dobrovoljc_2022}の論文が詳しいが，\citeA{dobrovoljc_2022}以降も方言，危機言語，第二言語学習者などのように幅広い種類の話し言葉UDが公開されており\cite{kyle-etal-2022-dependency,liu2023,pughUniversalDependenciesWestern2022a,sonnenhauserUDGhegPear2022,alencar2023yauti,koshevoyBuildingUniversalDependencies2023}，話し言葉のUD開発は活発に進められている．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f1.eps}\end{center}\hangcaption{UniversalDependencies(UD)の例（英語UD\_English-PUDと日本語UD\_Japanese-PUDLUW\texttt{id=n01018040}より）UDでは，日本語の「文節係り受け」で採用されている「文節」単位（白枠で囲んである単位）ではなく，「自立語（内容語）」と「付属語（機能語）」を分解した「構文的な語」を1単語（ワード）として規定されている（内容語は黒塗りの単語）．上記例の場合，英語でも日本語でも太線の「得(makes)」と「取組(scheme)」は\dt{nsubj}，「得(makes)」と「収入(money)」は\dt{obj}で同一の依存関係になっている．}\label{fig:jp_ud1}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%日本語版UniversalDependencies（以降\textbf{日本語UD}）では，すでにいくつかの種類のツリーバンクを公開している．既存に公開されている大規模な言語資源を活用するため，日本語UDはルールに基づく変換プログラムで自動変換し構築している\cite{asahara2019ud,omura-asahara-2018-ud}．これまでUD\_Japanese-BCCWJ\cite{omura-asahara-2018-ud}やUD\_Japanese-GSD\cite{tanaka_universal_2016}といった日本語UDにおいて，変換に必要な言語資源を整備しつつ，書き言葉のUDを中心に公開していった．一方で，話し言葉の日本語UDについては整備されていなかった．近年，\textbf{日本語日常会話コーパス(CorpusofEverydayJapaneseConversation;CEJC)}\cite{koiso-etal-cejc-2023}という，200時間以上に及ぶ大規模日本語日常会話コーパスが国立国語研究所によって開発された．CEJCは，雑談，相談，会議などさまざまなタイプの日本語母語話者の音声・映像データが収集されており，音声収録の協力者は，性別や年齢が均衡になるように選ばれている．さらに音声の転記テキストと形態論情報が自動解析および人手修正によって付与されている．日常場面の自然な会話について，200時間という規模で，さらに映像とのアライメントまで付与したデータは類をみない．このCEJCにUD依存構造を追加することで，より多くの話し言葉研究や統語解析開発への応用が期待できる．本稿では，CEJCに基づく日本語UDである\textbf{UD\_Japanese-CEJC}の構築について報告する．\udcejc{}の概要を\figref{fig:overview}に示す．CEJCは前述のとおり，音声と映像のデータに基づくコーパスであり，転記テキストと音声・映像データの時間アライメント情報も含まれている（\figref{fig:overview}内の「転記テキスト」「形態論情報」参照）．そのためCEJCのUDを構築すれば結果として，映像・音声とUDのアライメントが実現可能であり，マルチモーダルで大規模な日本語話し言葉ツリーバンクが構築できることになる．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F2\begin{figure*}[t]\begin{center}\includegraphics{32-1ia3f2.eps}\end{center}\hangcaption{UD\_Japanese-CEJCの概要（例はCEJCのT010\_009から引用）．本研究の貢献部分は右側の枠部分に相当する．}\label{fig:overview}\end{figure*}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%我々は，\udcejc{}の構築のためにCEJCの一部（コアデータ，20時間）について国語研長単位の形態論情報・文節係り受けデータを新たにアノテーションした．さらに，形態論情報と文節係り受けに基づくルールベースの自動変換によりUDを構築した．我々の貢献は以下のとおりとなる．%%%%%\begin{itemize}\item日本語日常会話コーパスのUniversalDependenciesのデータ構築．\item\udcejc{}構築のため国語研長単位・文節係り受けアノテーションの構築・公開．\item他の話し言葉UDや書き言葉日本語UDとの比較による\udcejc{}の特性の提示．\end{itemize}%%%%%以降の章では，\udcejc{}の関連研究を示したのち，構築手順や特徴について紹介する．さらに，共通の枠組みで構築された書き言葉UDとUD\_Japanese-CEJCを用いて学習したUD依存構造解析の性能を評価し，\udcejc{}の特徴を示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2