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)タスクにおける訓練，評価，分析が重要である．QAタスクには，抽出型，生成型，多肢選択式など様々なタイプがあり，Multi-hop推論や実世界知識など多くの技術・知識が必要となる．QAタスクを解くモデルとして，様々なQAタスクを統合的に解くUnifiedQA\cite{khashabi-etal-2020-unifiedqa}や，他のタスクと統合的に解くFLAN\cite{wei2022finetuned}などが提案されているが，このような統合的な解析が可能なのは英語だけであり，他の言語では多様なQAデータセットが存在しないので不可能である．本研究では，基本的なQAデータセットであるJSQuAD\cite{kurihara-etal-2022-jglue}やJaQuAD\cite{so2022jaquad}，JAQKET\cite{JAQKET}程度しか存在しない日本語に焦点を当てる．我々は，日本語に存在しないQAデータセットの中で重要なものとして，人間の情報欲求から自然に発生する質問からなるNaturalQuestions(NQ)データセット\cite{kwiatkowski-etal-2019-natural}に着目する．\color{black}本論文では，人間の情報欲求から自然に発生する質問を「自然な質問」と呼ぶ．\color{black}SQuAD\cite{rajpurkar-etal-2016-squad}のようなQAデータセットでは，質問をアノテータに作成してもらうため自然な質問ではなく，annotationartifacts\cite{gururangan-etal-2018-annotation}が存在するという問題がある．これに対して，NQでは，検索エンジンにユーザが入力したクエリが用いられており，自然な質問と考えられる．日本語版NQを構築するためにNQを日本語に翻訳するという方法が考えられるが，文法等の違いによる翻訳文の不自然さ，日本との文化の違いが大きな問題となるため，翻訳は用いない．我々は，日本語の検索エンジンのクエリログを利用して，JapaneseNaturalQuestions(JNQ)を構築する．また，より良いNQデータセットを得るために，オリジナルのNQのデータセット仕様を再定義する．なお，クエリログからデータセットを構築するために，NQでは訓練されたアノテータが雇用されていたが，JNQではコストを低減するためにクラウドソーシングで行う．本手法は，クエリログが手に入る言語であれば，どの言語にも適用できるものである．本研究では，JNQに加えて，NQの派生でyes/no質問からなるBoolQ\cite{clark-etal-2019-boolq}の日本語版JapaneseBoolQ(JBoolQ)も構築する．JBoolQの質問文，yes/noanswerは，JNQと同様の方法で収集する．\color{black}また，JNQと同様，より良いデータセットを得るために，オリジナルのBoolQのデータセット仕様を再定義する．\color{black}構築の結果，JNQは16,641質問文，79,276段落からなり，JBoolQは6,467質問文，31,677段落からなるQAデータセットとなった．JNQとJBoolQの例を図~\ref{fig:NQ-example}に示す．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%F1\begin{figure}[t]\begin{center}\includegraphics{32-2ia4f01.eps}\end{center}\caption{JNQとJBoolQの例}\label{fig:NQ-example}\end{figure}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%さらに，JNQからlonganswer抽出，shortanswer抽出，open-domainNQの3タスク，JBoolQからyes/noanswer識別の1タスクの合計4タスクを定義し，それぞれのベースラインモデルを評価する．%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%S2