「承知しました」と答えた人が部下で、「分かった」と答えた人が上司とは限りません。接客では店員が顧客へ敬語を使い、社外では役職の高い人も取引先へ丁寧に話します。

敬語は関係性の有力な手掛かりですが、それだけで上司と部下を見分けようとすると、多くの例外を誤分類します。

本記事は日本語会話の関係性データを設計する際の論点を整理するものです。言葉遣いから個人の役職を断定することを目的としていません。

敬語は誰が上かだけで決まらない

日本語の丁寧さは、組織上の上下だけでなく、内と外、場面の公私、年齢、親密さ、会話の目的によって変わります。

• 初対面同士なので双方が丁寧に話す
• 上司が社外の顧客へ敬語を使う
• 親しい先輩と後輩がくだけて話す
• 依頼を断るため、通常より丁寧になる
• 冗談として意図的に敬語を使う

敬語表現と役職ラベルを直接結び付けるのではなく、場面条件を一緒に記録します。

自然会話を集めたCEJC

日本語日常会話コーパス（CEJC）は、国立国語研究所が構築した、日常のさまざまな場面における自然会話のコーパスです。

家庭、職場、学校、店舗などの会話を扱い、話者や会話場面に関する情報も整備されています。作られた例文だけでは捉えにくい、敬語の切り替えや、省略、重なりを観察できます。

関係性と敬語使用を別々にアノテーションする

まず、参加者への質問票や組織情報から、役職、年齢差、知り合ってからの期間、社内外の区分を記録します。次に、実際の発話へ丁寧語、尊敬語、謙譲語、呼称などを付けます。

二つを分けることで、「部下だから敬語を使う」という前提をデータへ埋め込まず、どの条件でどの表現が選ばれたかを分析できます。

会話途中の切り替えが重要になる

人は会話中ずっと同じ丁寧さで話すとは限りません。意見が対立したときに形式的になる、雑談へ移るとくだける、第三者が参加すると敬語へ戻ることがあります。

対話全体へ一つの「敬語」ラベルを付けるより、発話単位で形式を記録し、切り替わった位置と周辺文脈を残す方が研究に利用しやすくなります。

音声には文字に表れない距離感がある

同じ「そうなんですね」でも、声の高さ、伸ばし方、間、笑いによって、共感、驚き、距離を置く反応に変わります。関係性を扱うなら、書き起こしだけでなく音声を保持し、発話区間を同期させる価値があります。

敬語は関係性の答えではなく手掛かりの一つ

AIが敬語だけを見て役職を推定できても、人間関係を理解したことにはなりません。呼称、依頼の方向、意思決定、話題、場面、参加者本人の情報を組み合わせて評価します。