2026年9月18日
子ども同士と子ども・ロボットの遊びをどう記録する？PInSoRo
子どもが誰かと遊ぶとき、会話だけが起きているわけではありません。同じものを見る、相手の動きをまねる、順番を譲る、一緒に絵を描く、ときには相手を無視する。社会的な関係は、声、視線、身体の動き、物の操作が重なりながら変化します。 こうした行動をAIに学習させるには、短い指示課題だけでは足りません。一方で、「自由に遊んでください」と依頼するだけでは、参加者ごとに状…
研究・データセットノート
国内外の公開論文やデータセットをもとに、AIや学術研究で使われるデータの収集方法、アノテーション、品質管理について紹介します。
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2026年9月18日
うなずきや相づちは文化でどう違う？日本語・中国語を加えたNoXi+J
会話への関心は、発言内容だけに表れるわけではありません。相手の話を聞きながらうなずく、短く相づちを打つ、視線を向ける、表情を変える。私たちは複数の手がかりを組み合わせて、「この人は話に参加している」「少し関心が離れている」と判断しています。 ところが、うなずきや相づちの使い方は、言語や文化によって同じとは限りません。ある言語圏で関心の表れとして機能する動作を…
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2026年9月18日
一人の話者が日本語と英語を切り替える――JECSコードスイッチ音声コーパス
「来週のmeeting、午後に変更できますか」のように、一つの発話の中で日本語と英語を切り替えることがあります。多言語対応のAIでも、発話全体を一つの言語として判定すると、切り替わった語だけ誤認識する可能性があります。 本記事は公開コーパスの紹介です。株式会社イングクラウドが当該コーパスの構築へ関与したことを示すものではありません。 今回取り上げるコーパス…
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2026年9月18日
非母語話者の日本語をAIはどう認識するか――3年間追跡したC-JAS
非母語話者の日本語は、母語や学習期間によって変化します。一度だけ収録した音声では、個人差なのか、学習による変化なのかを分けにくい場合があります。 C-JASは、同じ日本語学習者を約3年間追跡し、自然会話の変化を記録したコーパスです。 本記事は国立国語研究所が公開するコーパスの紹介です。株式会社イングクラウドが当該コーパスの構築へ関与したことを示すものではあり…
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2026年9月18日
年代によって異なる日本語音声をどう集めるか――高齢者100人の音声コーパス
「高齢者の音声」と一括りにしても、65歳と90歳では、声の特徴、発話速度、生活経験、使う言葉が異なります。若い成人中心の音声データで高い精度を出すAIが、介護施設の利用者にも同じように動くとは限りません。 本記事は公開論文の紹介です。株式会社イングクラウドが当該研究へ関与したことを示すものではありません。 今回取り上げる論文 Speech Corpus Sp…
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2026年9月18日
方言音声は台本読みと自由会話のどちらがよいか――日本語諸方言コーパス
方言音声を集めるとき、全員に同じ文章を読んでもらえば比較しやすくなります。しかし、普段の会話で使う語彙や文末表現は出にくくなります。自由に話してもらえば自然ですが、話題がそろわず、地域間比較が難しくなります。 方言データでは、どちらか一方を選ぶのではなく、研究目的に応じて組み合わせる必要があります。 本記事は公開コーパス情報の紹介です。株式会社イングクラウド…
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2026年9月18日
同時発話と割り込みをどう記録する？AMI Meeting Corpus
複数人の会話では、一人が話し終わってから次の人が話すとは限りません。短い相づちが重なり、二人が同時に話し始め、一方が続けたり譲ったりします。 書き起こしで発話を一列に並べると、こうした会話の構造は消えてしまいます。 本記事は公開コーパスの紹介です。株式会社イングクラウドが当該コーパスの構築へ関与したことを示すものではありません。 今回取り上げるコーパス AM…
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2026年9月18日
視線から次に話す人を予測できるか――HCRC Map Task Corpusの視線研究
人は会話中、言葉だけで発話の順番を調整しているわけではありません。相手を見る、資料へ視線を戻す、顔を上げるといった動きも、話し続けるのか、相手へ順番を渡すのかを示します。 本記事は公開論文と公開コーパスの紹介です。株式会社イングクラウドが当該研究へ関与したことを示すものではありません。 今回取り上げる研究 Gaze Behaviour & Conve…
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2026年9月18日
「えーと」を消す前に――フィラーや言いよどみを残した日本語話し言葉コーパス
一般的な書き起こしでは、「えーと」「あのー」、語の繰り返し、言い直しを削ることがあります。しかし、話し言葉を研究するデータでは、それらも発話の一部です。 話者が考える時間を稼いだのか、表現を探しているのか、誤りを直したのか。完成後の文章だけに整えると、その過程は失われます。 本記事は公開されているコーパス情報の紹介です。株式会社イングクラウドが当該コーパスの…
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2026年9月18日
笑い声は感情か相づちか――会話中の笑いを記録したDUEL
笑い声は、いつも「楽しい」という感情だけを表すわけではありません。照れ、緊張、気まずさの緩和、相手への同意、発話順の調整にも使われます。 DUELは、会話中の笑い、言いよどみ、感嘆表現を、音声・映像・身体動作と一緒に記録した多言語対話コーパスです。 本記事は公開論文と公開コーパスの紹介です。株式会社イングクラウドが当該研究へ関与したことを示すものではありませ…
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2026年9月18日
人間同士の誤解が解消されるまでをどう収録する？HCRC Map Task Corpus
人間同士の誤解を収録しようとしても、普通に雑談してもらうだけでは、分析しやすい事例はなかなか集まりません。誤解が起きても本人たちが気づかず、どこで解消したのかも分からないことがあります。 HCRC Map Task Corpusは、よく似ているものの一部が異なる地図を二人へ渡し、会話だけで同じ経路を再現してもらうことで、曖昧な参照、聞き返し、言い直し、誤解の…
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2026年9月18日
音声AIの間違いに人はどう反応する？顔と声を記録したエラー反応データ
音声アシスタントが間違った答えを返すと、人は「違う」と明言するとは限りません。眉をひそめる、笑う、首をかしげる、画面や端末を見る、言い直す。返答がなければ、少し待ってから同じ呼びかけを繰り返すこともあります。 こうした反応をAIが読み取れれば、明示的に指摘される前に、自分の応答がうまくいかなかった可能性へ気づけるかもしれません。 本記事は公開論文と公開データ…
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2026年9月18日
言い直しでAIの誤解を修正できるか―BLOCKWORLD-REPAIRS
「右上にあるブロックを動かして」と頼んだのに、相手が別のブロックを指したとします。そのとき人は、「それではなく、もう一つ左のブロック」と言い直します。 このように、相手の応答によって誤解に気づき、次の発話で訂正することを対話研究ではThird Position Repair（第三位置修復）と呼びます。BLOCKWORLD-REPAIRSは、この修復過程を画像…
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2026年9月18日
業務指示の差し戻し履歴から曖昧さを抽出する方法
完成した作業マニュアルだけを見ると、最初から条件が整理されていたように見えます。しかし実際には、作業者から質問が出て、誤りが見つかり、例外が追記されながら仕様が完成します。 曖昧な指示を研究・改善するなら、最終版だけでなく、質問、回答、差し戻し、修正前後の履歴が重要なデータになります。 本記事は、業務履歴を研究・改善用データへ変える考え方を整理するものです。…
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2026年9月18日
不足した条件を発見するタスク型対話データShARC
「この制度を利用できますか」と聞かれても、年齢、居住地、所得など必要な条件が分からなければ答えられません。規則を読めるだけでなく、利用者の状況と照合し、不足情報を質問する必要があります。 ShARCは、規則文、利用者の質問、会話履歴を読み、回答できるか、追加質問が必要かを判断する対話型機械読解データセットです。 本記事は公開論文と公開データセットを紹介するも…
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2026年9月18日
「適当に」「いい感じに」をAIへどう説明するか
「少し短くしてください」と言われたとき、1割削るのか、半分にするのかは分かりません。「いい感じに整えて」は、何を良いとするかさえ共有されていない指示です。 このような程度表現は、単に曖昧な言葉を禁止すれば解決するとは限りません。人間同士の業務では、過去の成果物や共通経験を前提に効率よく使われています。 本記事は、日本語の程度表現をAI学習・評価データへ変える…
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2026年9月18日
対話AIはいつ聞き返すべきか――確認質問データの作り方
「ジャガーについて教えて」と言われたとき、自動車について答えるべきか、動物について答えるべきかは分かりません。対話AIは、もっともありそうな意味を勝手に選ぶのではなく、「車と動物のどちらですか」と確認した方がよい場合があります。 一方、「今日の天気は」と聞かれるたびに、地域、時間帯、降水確率の要否を細かく質問するAIも使いにくいものです。確認質問の研究では、…
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2026年9月18日
遠回しな断りをどのように収集・評価するか｜CIRCA
「明日の会議に参加できますか」と聞かれて、「締切が明日なんです」と答えた場合、多くの人は断りだと受け取ります。しかし、返答には「いいえ」という言葉がありません。 CIRCAは、Yes・Noで答えられる質問に対する遠回しな応答を集め、その返答が肯定、否定、条件付きなどのどの意味を持つかを記録した英語データセットです。 本記事は公開論文と公開データセットの内容を…
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2026年9月18日
相手の信念や知識を推測するTheory of Mind系データ
箱の中のお菓子が、本人のいない間に別の場所へ移されました。戻ってきた本人は、最初にどこを探すでしょうか。 私たちは正しい場所を知っています。しかし、本人は移動を見ていないため、以前の場所にあると信じています。自分の知識と相手の知識を分けて考える能力は、心の理論、英語ではTheory of Mindと呼ばれます。 本記事は公開研究を手掛かりに、他者の信念を扱う…
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2026年9月18日
複数人会話で「誰が誰に話しているか」を記録する
四人の会議で「それで大丈夫です」と発言した人がいても、誰の提案へ答えたのかが分からなければ、会話の流れを正しく理解できません。 複数人会話では、何を話したかだけでなく、誰が話し、誰へ向け、どの発言へ応答したのかを記録する必要があります。 本記事は公開コーパスを例に、複数人対話データの設計を紹介するものです。実際の収録では、参加者の同意、匿名化、利用範囲の確認…
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2026年9月18日
敬語だけで上司と部下を見分けられるのか
「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…
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2026年9月18日
会話から話者の立場や権力関係を推論するデータ
会議の参加者名から役職を消しても、誰が議題を決め、誰が承認を求め、誰の発言で結論が決まったかを見ると、立場の違いが分かることがあります。 会話に現れる権力は、敬語や肩書だけではありません。発言の順序、依頼への応答、話題を変える力、反対意見の出しやすさなど、複数ターンに分散しています。 本記事は会話研究のデータ設計を紹介するものです。言葉遣いから個人の職位や社…
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2026年9月18日
親密さ・上下関係・形式性をどうアノテーションするか
二人が「同僚」であると分かっても、その会話が対等で親しいものか、形式的で上下関係の強いものかは分かりません。関係名だけでは、実際の会話に表れる距離感を十分に説明できないからです。 人間関係を対話データへ付けるときは、友人、家族、同僚といった名称と、親密さ・上下関係・形式性のような連続的な特徴を分けて記録する方法があります。 本記事は公開研究を手掛かりに、関係…
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2026年9月18日
文化の異なる評価者へ同じ社会規範を尋ねる研究
同じ行動でも、ある地域では礼儀正しいとされ、別の地域では距離が近すぎると感じられることがあります。社会規範をAIへ教えるとき、一つの国で集めた多数意見を人類共通の正解にはできません。 文化差を調べる研究では、文章を各言語へ翻訳して配布するだけでなく、本当に同じ状況を比較できているかを設計する必要があります。 本記事では、文化を国籍だけで単純化せず、データ収集…
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2026年9月18日
評価者によって善悪の判断が違うとき、正解をどう決めるか
同僚の間違いを本人に知らせず、上司へ報告した。友人のためを思って秘密を家族へ話した。このような場面では、同じ文章を読んでも人によって善悪の判断が分かれます。 AI用データを作るとき、3人中2人が「悪い」と答えたら、それを正解にしてよいのでしょうか。道徳判断では、不一致そのものが重要な情報になります。 本記事は公開研究を手掛かりに、価値判断データの設計を考える…
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2026年9月18日
誰を助けるべきかを問うMoral Machine
自動運転車が避けられない事故へ直面したとき、乗員と歩行者のどちらを守るべきか。人数、年齢、交通ルールの順守をどこまで考慮するのか。 Moral Machineは、このような架空の事故場面を二択で提示し、世界中の参加者から判断を集めたオンライン実験です。 本記事は公開論文と公開データの紹介です。回答傾向は、自動運転車が実際に採用すべき制御方針や法的基準をそのま…
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2026年9月18日
道徳的な判断が分かれる事例を集めたETHICS
落とし物を届ける。約束を破る。少数の人を犠牲にして多数を助ける。いずれも道徳に関係しますが、同じ基準だけでは評価できません。 ETHICSは、AIの道徳判断を一つの善悪問題として扱わず、日常的な常識、正義、義務論、功利主義、美徳という五つの領域に分けて評価する英語データセットです。 本記事は公開論文と公開データセットの内容を紹介するものです。データセットの多…
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2026年9月18日
あり得ない物語をAIはどう見分ける？ARTの仮説推論データ
朝、庭に出ると地面は乾いていました。昼過ぎに窓を見ると、庭がぬれています。この二つの観察の間には、「雨が降った」「誰かが水をまいた」といった出来事が考えられます。 結果から、その原因としてもっとも説明力のある出来事を推定する考え方を仮説推論、英語ではabductive reasoningと呼びます。ARTは、この推論を短い物語の選択問題にしたデータセットです…
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2026年9月18日
短い物語の次に何が起こるかを問うSWAG
「女性がボウルへ材料を入れ、泡立て器を手に取った」。この次には、材料を混ぜる場面が続きそうです。人は動作の順序や道具の使い方を知っているため、文章に書かれていない続きを予測できます。 SWAGは、短い場面の次に起こりそうな出来事を四つの候補から選ぶ英語データセットです。文章の知識だけでなく、現実の行動がどのようにつながるかという常識を評価します。 本記事は公…
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2026年9月18日
人の行動の原因と結果を知識にしたATOMIC
「人物Aが人物Bへ謝った」という一文を読めば、人はその前に何らかの問題があり、人物Aは関係を修復したいのかもしれないと想像します。人物Bが安心したり、人物Aを許したりする可能性も考えられます。 しかし、元の一文には原因も目的も感情も書かれていません。人間が自然に補っているこのような知識を、AIが扱える形へ整理したものがATOMICです。 本記事は公開論文と公…
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2026年9月18日
嘘を見分ける研究では、どのように正解を作るのか｜Deceptive Opinion Spam
文章を読んで嘘かどうかを判定する研究には、大きな問題があります。現実の文章が本当か嘘かを、研究者が確認できるとは限らないことです。 Deceptive Opinion Spamの研究では、実在するホテルの真正レビューと、クラウドワーカーへ依頼して作った虚偽レビューを組み合わせ、真偽が分かる比較データを作りました。 実験で依頼されて書いた虚偽レビューと、利害関…
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2026年9月18日
比喩を文字どおりに読まないためのVUA Metaphor Corpus
「議論を攻撃する」「時間を浪費する」「問題を抱える」。日常的に使われる表現ですが、攻撃、浪費、抱えるという動作を文字どおり行っているわけではありません。 AIが比喩を理解するには、単語の辞書的な意味と、その文脈で使われている意味の違いを判断する必要があります。VUA Metaphor Corpusは、文章中の語を一つずつ確認し、比喩的な使用を記録したデータで…
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2026年9月18日
冗談の面白さを人はどう評価する？Humicroedit
冗談かどうかを分類するだけでなく、「どの程度面白いか」をデータにするにはどうすればよいのでしょうか。面白さは人によって違い、話題を知らなければ理解できない冗談もあります。 Humicroeditは、実際のニュース見出しの一部分を置き換えて冗談を作り、その面白さを複数人が評価したデータセットです。 ユーモアの評価は、文化、年代、知識、個人の好みによって変わりま…
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2026年9月18日
相談相手へ共感的に応答する方法を集めたESConv
共感的な返答は、単に「大変でしたね」と言えば成立するものではありません。相手の状況を質問する、言葉を言い換えて確認する、感情を受け止める、情報を示す、行動を提案するなど、会話の段階に応じた方法があります。 ESConvは、悩みを話す人と支援する人の会話を収集し、支援側の発話へ応答方略を付けたデータセットです。 ESConvは研究用の感情支援対話です。医療診断…
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2026年9月18日
感情が生まれた原因を会話から探すRECCON
発話が「悲しみ」だと分類できても、なぜ悲しいのかが分かるとは限りません。原因は同じ発話に書かれていることもあれば、何ターンも前の出来事にあることもあります。 RECCONは、会話中の感情に対して、その原因になった発話と具体的な文字列を記録したデータセットです。 感情の原因は、発話者本人が説明した事実ではなく、会話を読んだ評価者による推定を含みます。記録された…
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2026年9月18日
会話の途中で感情が変わる様子を記録したMELD
「Okay」「Yeah」のような短い返事だけを読んでも、話者が納得しているのか、怒っているのか、諦めているのかは分かりません。直前の会話、声の調子、表情を見ることで、初めて感情を推測できることがあります。 MELDは、一つの文章だけでは判断しにくい会話中の感情を、テキスト、音声、映像とともに記録したデータセットです。 本記事は公開論文と公開データセットの紹介…
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2026年9月18日
会話から「なぜそう言ったか」を推論するCICERO
「マクドナルドへ行きたい」という発言だけを見ても、その理由は分かりません。しかし前の会話に、同じ料理が続いて飽きたという話があれば、発言の動機を推測できます。 CICEROは、発言単体ではなく会話全体を読み、背景にある原因や動機を記録した英語データセットです。 本記事は公開論文と公開データセットの紹介です。株式会社イングクラウドが当該研究へ関与したことを示す…
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2026年9月18日
標準語だけでAIを評価してよいのか？DIALECTBENCH
標準語のテストで高い性能を示すAIが、方言や地域変種でも同じように動くとは限りません。利用者の言葉を「誤った表現」として扱えば、特定地域だけサービス品質が低くなる可能性があります。 本記事は公開論文と公開ベンチマークの紹介です。「方言」「言語変種」「近縁言語」の区分は、言語学的・社会的背景によって異なります。 今回取り上げる論文 DIALECTBENCH:…
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2026年9月18日
AIは「うん」「なるほど」をいつ返す？MM-F2Fの発話交替データ
会話AIが返答内容を理解していても、話し始めるタイミングが早ければ人の発話を遮り、遅ければ不自然な沈黙になります。「うん」「なるほど」といった相づちも、内容だけでなくタイミングが重要です。 本記事は公開論文と公開データセットの紹介です。株式会社イングクラウドが当該研究へ関与したことを示すものではありません。 今回取り上げる論文 Predicting Turn…
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2026年9月18日
二人は恋人か友人か――会話から人間関係を推論するSCRIPTS
同じ「はい」という返事でも、上司への返答と親しい友人への返答では、言葉遣いも距離感も異なります。会話から二人の関係を読み取るには、呼称、敬語、話題、上下関係などを組み合わせる必要があります。 本記事は公開論文とデータセットの紹介です。映画脚本は現実の会話そのものではなく、著作権と利用条件にも注意が必要です。 今回取り上げる論文 Are they lovers…
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2026年9月18日
会話がうまく通じなかった瞬間を記録したSpeDial
音声案内システムが利用者の発話を誤認識しても、会話がそのまま進むことがあります。利用者が言い直したり、同じ内容を繰り返したり、苛立ちを示したりして、初めて問題が見えてきます。 SpeDialは、音声対話のどこでコミュニケーションが失敗したかを分析するためのデータです。 本記事は公開論文と公開データセットの紹介です。株式会社イングクラウドが当該研究へ関与したこ…
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2026年9月18日
曖昧な指示にAIが確認質問を返すためのデータセットAmbiK
「コーヒーを作って」と指示されても、砂糖やミルクの好みが分からないことがあります。安全に関わる条件や、置かれた物の種類が不足している場合もあります。優れたAIは勝手に決めるだけでなく、必要なときに確認できなければなりません。 本記事は公開論文と公開データセットの紹介です。株式会社イングクラウドが当該研究へ関与したことを示すものではありません。 今回取り上げる…
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2026年9月18日
「朝5時にミキサーを使うのは失礼」をデータにしたSocial Chemistry 101
「朝5時にミキサーを使うのは失礼だ」。多くの人には理解できても、一般的な辞書へ明記されている知識ではありません。Social Chemistry 101は、このような暗黙の社会規範を文章へ変えたデータセットです。 本記事は公開論文と公開データセットの紹介です。社会規範は文化、時代、属性によって変わり、データセットの記述が普遍的な正解を示すものではありません。…
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2026年9月18日
皮肉は文字・声・表情のどこに現れる？MUStARD
「さすがですね」という文字だけでは、称賛なのか皮肉なのか分かりません。声の調子、表情、直前の失敗を知れば、意味が変わることがあります。 MUStARDは、文章だけでなく映像・音声・前後の会話を使って皮肉を判定するためのデータセットです。 本記事は公開論文とデータセットの紹介です。映像作品をデータ化する場合は、著作権と利用条件を別途確認する必要があります。 今…
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2026年9月18日
27種類の感情を文章へ付けたGoEmotions
文章の感情を「喜び・怒り・悲しみ」だけに分けると、安心、感謝、失望、困惑などの違いが消えてしまいます。GoEmotionsは、英語のRedditコメントを細かな感情へ分類したデータセットです。 本記事は公開論文と公開データセットの紹介です。投稿データを新たに収集する場合は、利用条件、個人情報、研究倫理を別途確認する必要があります。 今回取り上げる論文 GoE…
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2026年9月18日
相手の感情に寄り添う会話を集めたEmpatheticDialogues
「悲しい」というラベルを当てることと、悲しんでいる相手へ適切に応答することは別の能力です。EmpatheticDialoguesは、相手の感情を認識し、それに配慮して返答する対話AIの研究用に作られました。 本記事は公開論文と公開データセットの紹介です。株式会社イングクラウドが当該研究へ関与したことを示すものではありません。 今回取り上げる論文 Toward…
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2026年9月17日
人の動機や感情を三択問題にしたデータセットSocialIQA
「秘密を話すために相手へ近づいた」「床へ食べ物をこぼしてしまった」。人間なら、その人がなぜそうしたのか、次に何をしそうか、どのような気持ちになるかをある程度想像できます。 しかし、その答えは文章に直接書かれているとは限りません。状況から人の動機や感情を推測するには、日常生活で身につけた社会的な常識が必要です。 今回紹介するSocialIQAは、このような社会…
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2026年9月17日
皮肉かどうかを「書いた本人」に聞いたデータセットiSarcasm
文章を読んで「これは皮肉だ」と感じても、書いた本人には皮肉のつもりがなかったかもしれません。反対に、本人は皮肉として書いたのに、前後の事情を知らない第三者には普通の文章に見えることもあります。 今回紹介するiSarcasmは、皮肉かどうかを第三者へ判定させるのではなく、文章を書いた本人から意図を集めた英語データセットです。 皮肉検出の研究で使われるデータは、…