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\title{日本語日常会話における相互行為特徴量の定量化指標の提案\\
——コーパス基本情報およびBig Five性格特性による妥当性検証——}
\author{福原 玄\thanks{筆頭著者．合同会社Lead lea（リーレア）．連絡先: genfukuhara@leadlea.com}
\and 山下 祐一\thanks{国立精神・神経医療研究センター（NCNP）神経研究所 疾病研究第七部}
\and 宗田 卓史\thanks{国立精神・神経医療研究センター（NCNP）}}
\date{\today}

\begin{document}
\maketitle

\begin{abstract}
本研究は，日本語日常会話コーパス（CEJC）から抽出可能な
19の相互行為特徴量——発話タイミング（PG），フィラー（FILL），
相互行為構造（IX），応答型（RESP）——を定量化指標として提案し，
その妥当性をコーパス基本情報およびBig Five性格特性との関連から検証する．
CEJC home2サブセットの高品質会話120件（会話$\times$話者ペア）を対象に，
まず19特徴量の分布特性とカテゴリ内・カテゴリ間の相関構造を記述した．
次に，コーパス基本情報（性別・年齢）との関連分析により，
発話率やフィラー使用率が性別・年齢と有意に関連することを確認し，
特徴量の表面的妥当性を示した．
さらに，4つの大規模言語モデル（LLM）が推定したBig Fiveスコアを外部基準として
Ridge回帰（5-fold CV, subject-wise split）と置換検定（5000回）を適用した結果，
Conscientiousness（C: 誠実性）は4教師中3教師で有意な予測精度を示し
（$r = 0.390$--$0.447$, $p < 0.002$），教師間一致度も$\bar{r} = 0.699$と最も高く，
教師横断で最も頑健な予測対象であった．
アンサンブルBig5ではAgreeableness（A）が最高の$r = 0.465$を示したが，
Aの教師間一致度は$\bar{r} = 0.435$と低く，教師依存性が大きい．
Permutation回帰係数検定およびBootstrap分散ベース安定性分析により，
発話率（PG\_speech\_ratio），沈黙系3指標（PG\_pause\_mean / p50 / p90），
YES/NO応答率（IX\_yesno\_rate / IX\_yesno\_after\_question\_rate），
「ね」直後応答多様性（RESP\_NE\_ENTROPY）が
Cの主要な関連因子として同定された．
本研究は，「性格推定モデルの構築」ではなく
「日本語会話における相互行為特徴量の定量化指標の提案」として位置づけられ，
日本語会話コーパスにおける初の体系的な特徴量提案・検証研究である．
\end{abstract}

%% ============================================================
%%  1. Introduction
%% ============================================================
\section{はじめに}

%% --- (a) 会話分析の伝統と定量化の課題 ---
会話における相互行為——発話のタイミング，言い淀み，応答の型，修復——は，
話者の社会的・認知的特性を反映する重要な手がかりである．
会話分析（Conversation Analysis）の伝統では，
ターンテイキング，修復連鎖，隣接ペアといった現象が質的に精緻に記述されてきた．
しかし，これらの知見を大規模コーパスに対して定量的・再現可能に計測する手法は
十分に確立されていない．
談話分析やNLPの分野では，発話タイミングやフィラー使用率といった
音響・語彙レベルの指標が個別に用いられてきたものの，
会話の相互行為構造を体系的に捉える指標セットの提案は限られている．

%% --- (b) LLMの台頭と説明可能性（explainability）の重要性 ---
近年，大規模言語モデル（LLM）の急速な発展に伴い，
会話テキストから臨床指標や心理特性を直接推定する試みが増加している．
Hu ら\cite{hu2025}は，ADOS-2の対話転記からゼロショットLLMを用いて
臨床項目の有無を推定し，
Altozano ら\cite{altozano2026}は保護者の自由回答からLLMによるASD/TD分類を試みた．
Mun ら\cite{mun2024}は韓国語の子ども発話からPLMを用いた重症度回帰を行い，
国内ではNakamura ら\cite{nakamura2025}がADOS-2会話テキストから
BERT由来の特徴量とLightGBMによる分類を報告している．
これらの研究はLLM/PLMの高い推定能力を示す一方で，
共通する課題として\textbf{説明可能性（explainability）}の欠如が挙げられる．
すなわち，LLMがどのような会話行動に基づいて推定を行っているかが不透明であり，
臨床応用や研究の再現性の観点から，
推定結果を人間が解釈可能な特徴量で裏付ける必要性が高まっている．

%% --- (c) Classical + Novel 2群の特徴量の導入 ---
この課題に対して，本研究では会話の相互行為を定量化する特徴量を
2つの群に整理して提案する．
第一群は\textbf{既存研究ベースの特徴量（Classical Features, 10個）}であり，
発話タイミング系8変数（PG: 発話率，沈黙の長さ，応答遅れ，重なり率）と
フィラー系2変数（FILL: フィラー出現率，100文字あたりフィラー率）から構成される．
これらは音声研究・談話分析・NLPにおいて広く用いられてきた指標であり，
先行研究との比較可能性を担保する．
第二群は\textbf{新規提案の特徴量（Novel Features, 9個）}であり，
相互行為構造系5変数（IX: 修復開始率，YES/NO応答率，語彙重なり）と
応答型系3変数（RESP: 終助詞直後の相槌率，応答エントロピー），
および沈黙変動性1変数（PG\_pause\_variability）から構成される．
これらは会話分析・相互行為論の知見——修復連鎖の組織化，
隣接ペアの選好構造，終助詞の語用論的機能——を踏まえて新たに定義した指標であり，
本研究の新規性の核をなす．

%% --- (d) LLM↔古典特徴量の相互補完的アプローチ ---
本研究が採用するアプローチは，LLMと古典的特徴量の\textbf{相互補完}にある．
具体的には，(1) LLMを「仮想教師」として会話テキストからBig Five性格スコアを推定し，
(2) その推定値を外部基準として，古典的特徴量（Classical）および
新規特徴量（Novel）による回帰分析で解釈可能な予測因子を同定する．
さらに，(3) 回帰分析で同定された寄与特徴量が会話分析の知見と整合するかを検討し，
(4) 新規特徴量の追加が予測精度を向上させるかをベースライン比較で検証する．
この「LLMで推定→古典特徴量で解釈→新たな特徴量を定義→LLMで検証」という
循環的な枠組みは，LLMの推定能力と古典的指標の説明可能性を
相互に活かす研究設計として位置づけられる．

%% --- (e) 本研究の目的と貢献 ---
以上を踏まえ，本研究は日本語日常会話コーパス（CEJC）を対象に，
Classical 10個 + Novel 9個 = 計19の相互行為特徴量を定量化指標として提案し，
その妥当性を複数の外部基準から検証する．
\textbf{重要な点として，本研究の主たる貢献は特徴量の提案そのものにあり，}
Big Five性格特性との関連分析は，提案指標の構成概念妥当性（construct validity）を
検証するための手段として位置づけられる．

提案特徴量の妥当性は，以下の2段階で検証する．
第一段階（1°: 提案特徴量の抽出）として，
19特徴量の分布特性を記述し（3.1節），
カテゴリ内・カテゴリ間の相関構造を分析する（3.2節）．
第二段階（2°: 外部指標を用いた妥当性検証）として，
コーパス基本情報（性別・年齢）との関連から表面的妥当性を確認し（3.3節），
さらに4つのLLM教師のアンサンブルBig Fiveスコアを主たる外部基準として
構成概念妥当性を検証する（3.4節）．
Big5との関連分析では，subject-wise splitによるリーク防止，
置換検定（5000回）による統計的有意性の検証，
Bootstrap（500回）による係数安定性の評価，
3段階Ridge回帰比較（人口統計のみ→Classical特徴量追加→Novel特徴量追加）による
段階的な追加効果の検証，
および複数LLM教師間の一致度による頑健性検証を組み合わせた
包括的な評価設計を採用する．

%% ============================================================
%%  2. Method
%% ============================================================
\section{方法}

\subsection{データ}
\label{sec:data}

\subsubsection{コーパスと前処理パイプライン}

本研究では，日本語日常会話コーパス（Corpus of Everyday Japanese Conversation; CEJC）%
\footnote{CEJC は国立国語研究所が構築・公開する日本語日常会話の大規模コーパスであり，
自宅・職場・公共空間など多様な場面の自然会話を収録している．}の
home2サブセット（自宅・少人数会話）を使用した．
home2サブセットを選択した理由は，(1) 自宅という比較的リラックスした環境で収録されており
話者の自然な会話行動が反映されやすいこと，(2) 2者間会話が中心であり
相互行為特徴量の計算が明確に定義できること，による．

CEJC home2サブセットから分析対象データを構築するパイプラインは以下の通りである．
まず，home2に含まれる全会話ファイルから，各会話の各話者について
発話タイミング情報（発話開始・終了時刻）と転記テキストを抽出した．
次に，本研究独自の品質フィルタ（HQ1）を適用し，
分析に十分な品質を持つ会話$\times$話者ペアを選定した．
最終的に$N = 120$の会話$\times$話者ペア（以下「レコード」と呼ぶ）を分析対象とした．

\subsubsection{品質フィルタ（HQ1）}

HQ1フィルタは本研究で独自に定義した品質基準であり，以下の条件を満たすレコードのみを採用する:
(1) 発話タイミング情報（発話開始・終了時刻）が完全に付与されていること
（タイミング情報が欠損している会話は，沈黙・応答遅れ等のPG系特徴量が計算できないため除外），
(2) 当該話者の発話ペア数（前発話と応答のペア）が十分であること
（発話ペア数が極端に少ない場合，IX系・RESP系特徴量の推定が不安定になるため除外）．
これらの基準は，先行研究で一般的に用いられるフィルタではなく，
本研究の特徴量計算パイプラインに固有の要件に基づいて設計したものである．

\subsubsection{CEJCメタ情報の紐付け}

CEJCでは，各会話に一意の会話ID（conversation\_id，例: K001\_011）が，
各話者に一意の話者ID（cejc\_person\_id，例: K001）が付与されている．
1つの会話には複数の話者が参加するため，
分析の基本単位は conversation\_id $\times$ cejc\_person\_id のペアとなる．

話者の属性情報（性別，年齢帯，出身地，居住地，職業等）は
CEJCが提供するメタデータファイル（話者.csv）に格納されており，
cejc\_person\_idをキーとして紐付けられる．
また，各話者がどの会話に参加しているかの対応関係は
話者会話対応表（話者会話対応表.csv）に記録されており，
conversation\_id $\times$ cejc\_person\_idの組み合わせで参照できる．
本研究では，これらのメタデータを統合し，
$N = 120$レコード全件について話者属性の紐付けに成功した．

\subsubsection{話者の重複と性別内訳}

$N = 120$レコードは74名のユニーク話者から構成される．
CEJCでは同一話者が複数の会話に参加している場合があり，
本データセットでも25名の話者が2件以上の会話に参加しており，
これらの重複話者に属するレコードは71件（全体の59.2\%）に達する．
残りの49名は各1件の会話にのみ参加している．
ユニーク話者74名の性別内訳は，女性38名・男性36名であった%
\footnote{レコード単位では女性66件・男性54件となる（3.3節参照）．
重複話者に女性が多いため，レコード単位の性別比はユニーク話者の比率と異なる．}．

この話者重複は，回帰分析における交差検証の設計に影響を与える．
同一話者が訓練データとテストデータの両方に含まれると，
話者固有の特徴量パターンを通じた情報リークが生じうる．
本研究では，この問題に対処するため，
交差検証において同一cejc\_person\_idのレコードが
訓練セットとテストセットに分割されないよう制御する
subject-wise split を採用した（2.4節参照）．
これにより，重複話者を含むデータセットにおいても，
予測精度の評価が話者間の汎化性能を適切に反映するよう設計されている．

各レコードは，1つの会話における1人の話者の相互行為特徴量（2.2節）と，
LLM教師が推定したBig Fiveスコア（2.3節）の組で構成される．

\subsection{特徴量}
\label{sec:features}

会話の相互行為を定量化するため，19の特徴量を抽出した．
これらの特徴量は，先行研究での使用実績に基づく
\textbf{既存研究ベースの特徴量（Classical Features, 10個）}と，
会話分析・相互行為論の知見を踏まえて本研究で新たに定義した
\textbf{新規提案の特徴量（Novel Features, 9個）}の2群に大別される．
なお，IX\_topic\_drift\_meanはIX\_lex\_overlap\_meanとの完全共線性（$r = -1.00$，定義上 topic\_drift $= 1 -$ lex\_overlap）のため説明変数から除外し，統制変数として扱った．
特徴量数の水増しを避け，査読者からの指摘を未然に防ぐためである．
表\ref{tab:feature_def}に各特徴量の名称，カテゴリ，分類（Classical/Novel），
概要，計算アルゴリズムを示す．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{19特徴量の定義．Class.列はClassical（既存研究ベース）またはNovel（新規提案）を示す．Summary列に日本語名を併記した．}
\label{tab:feature_def}
\input{reports/paper_figs_v2/tab_feature_definitions.tex}
\end{table}

\subsubsection{既存研究ベースの特徴量（Classical Features, 10個）}
\label{sec:features_classical}

Classical Featuresは，音声研究・談話分析・NLPにおいて広く用いられてきた指標であり，
発話タイミング系8変数（PG）とフィラー系2変数（FILL）から構成される．
先行研究との比較可能性を担保する役割を持つ．

\paragraph{PG（Prosodic/Gap: タイミング系，8変数）}
発話タイミングに関する指標は，会話分析における
ターンテイキング研究\cite{sacks1974}の知見を定量化したものであり，
音声対話システムや臨床的な会話評価において広く用いられている
\cite{levitan2012,deruiter2006}．
発話率（PG\_speech\_ratio: 発話率）は話者の総発話時間を会話全体時間で除して算出する．
沈黙系指標（PG\_pause\_mean: 平均沈黙長 / PG\_pause\_p50: 沈黙長中央値 / PG\_pause\_p90: 沈黙長90パーセンタイル）は，同一話者の連続発話間に生じるギャップのうち，
閾値（gap\_tol $= 0.05$秒）以上のものを対象に平均・中央値・90パーセンタイルを計算する．
沈黙の長さは性格特性や認知負荷の指標として先行研究で繰り返し報告されている
\cite{campione2002}．
応答遅れ系指標（PG\_resp\_gap\_mean: 平均応答遅れ / PG\_resp\_gap\_p50: 応答遅れ中央値 / PG\_resp\_gap\_p90: 応答遅れ90パーセンタイル）は，話者交替時の前発話終了から応答開始までの
ギャップについて同様の統計量を算出する．
重なり率（PG\_overlap\_rate）は，話者交替時のギャップが$-\text{gap\_tol}$秒未満（すなわち重なり）である割合であり，
会話における同時発話の頻度を定量化する．
Levitan ら\cite{levitan2012}は英語対話における重なり率と性格特性の関連を報告しており，
本研究ではこれを日本語会話に適用した．

\paragraph{FILL（Filler: フィラー系，2変数）}
フィラー（filled pause）の使用は，談話分析・心理言語学において
発話計画過程の指標として広く研究されてきた\cite{clark1996,watanabe2003}．
本研究では，計画フィラー（planning filler）として「えっと」「えー」「あの」の3種のみを採用した．
「まあ」「なんか」「こう」「ほら」等は談話標識（discourse marker）としての機能が強く，
発話計画過程の指標としてのフィラーとは区別されるため除外した\cite{watanabe2003}．
FILL\_has\_any（フィラー出現発話数）は，上記3種のフィラーを1つ以上含む発話の割合である．
FILL\_rate\_per\_100chars（100文字あたりフィラー率）は，フィラー総数をテキスト文字数の100分の1で除した正規化指標である．

\subsubsection{新規提案の特徴量（Novel Features, 9個）}
\label{sec:features_novel}

Novel Featuresは，会話分析（Conversation Analysis）および相互行為論の知見を踏まえて
本研究で新たに定義した指標であり，
相互行為構造系5変数（IX）と応答型系3変数（RESP），
および沈黙変動性1変数（PG\_pause\_variability）から構成される．
これらは，修復連鎖の組織化\cite{schegloff1977}，
隣接ペアの選好構造\cite{sacks1974}，
終助詞の語用論的機能といった会話分析の理論的枠組みを
定量化可能な指標に変換したものであり，本研究の新規性の核をなす．

\paragraph{IX（Interaction: 相互行為構造系，5変数）}
修復開始（OIR: Other-Initiated Repair）率（IX\_oirmarker\_rate: 修復開始率）は，
OIRマーカーで始まる応答の割合である．
本研究で使用するOIRマーカーの完全なマッチング文字列リストは以下の通りである:
「え？」「えっ」「えっ？」「なに？」「なに」「は？」「はっ？」「ん？」「んっ？」「へ？」「へっ？」．
会話分析において修復連鎖は相互理解の達成過程を反映する重要な現象であり
\cite{schegloff1977}，その定量化はKendrick\cite{kendrick2015}やAlbert \& De Ruiter\cite{albert2018}によって試みられてきた．
本研究では，OIR率を個人差変数として外部基準（Big Five性格特性）と関連づける応用が新規であり，
また日本語コーパスへの適用も初めてである．
IX\_oirmarker\_after\_question\_rate（質問直後修復開始率）は，前発話が質問である場合に限定したOIR率であり，
隣接ペアの第一部分（質問）に対する修復開始の頻度を捉える．
YES/NO応答率（IX\_yesno\_rate: YES/NO応答率，IX\_yesno\_after\_question\_rate: 質問直後YES/NO率）は，
YES/NOプレフィックス（「はい」「うん」「いいえ」等）で始まる応答の割合を，
全応答および質問直後応答について算出する．
これらは隣接ペアにおける選好的応答の出現率を定量化した指標である．
語彙重なり（IX\_lex\_overlap\_mean: 語彙重複度）は，前発話と応答の文字バイグラムJaccard係数の平均であり，
話題の連続性を定量的に捉える指標として新たに定義した．
Meylan \& Gahl\cite{meylan2014}は会話レベルでのJaccard類似度を報告しているが，
本研究では隣接ペアレベルの文字バイグラムJaccardを用いる点で測定手法が異なる．

\paragraph{PG\_pause\_variability（沈黙長の変動係数，1変数）}
PG\_pause\_variabilityは，同一話者の連続発話間に生じる沈黙長の変動係数（CV: 標準偏差/平均）であり，
沈黙パターンの一貫性と変動性を定量化する新規指標である．
CVが大きい話者は沈黙長のばらつきが大きく，
CVが小さい話者は一定のリズムで発話する傾向を示す．
有効な沈黙が2件未満または平均が0の場合はNaNとした．

\paragraph{RESP（Response-typing: 応答型系，3変数）}
応答型系特徴量は，日本語会話分析の知見——特に終助詞「ね」「よ」の
語用論的機能とそれに対する応答パターンの組織化——に基づいて新たに定義した指標である．
終助詞「ね」のマッチングには正規表現 \texttt{(よね|だよね|ですよね|だよな|ね)\$} を，
終助詞「よ」のマッチングには正規表現 \texttt{(だよ|ですよ|よ)\$} を使用した．
RESP\_NE\_AIZUCHI\_RATE（「ね」直後相槌率）は，終助詞「ね」で終わる発話の直後に相槌プレフィックスで始まる
応答が出現する割合である．
「ね」は共感・確認を求める終助詞であり，その直後の相槌率は
話者間の共感的応答パターンを反映する．
Kita \& Ide\cite{kita2007}は「ね」と相槌の関係を質的に記述しているが，
本研究ではこの質的知見を話者レベルの定量指標に変換した点が新規である．
RESP\_NE\_ENTROPY（「ね」直後応答多様性）およびRESP\_YO\_ENTROPY（「よ」直後応答多様性）は，
それぞれ「ね」「よ」で終わる発話の直後の
応答先頭トークンのShannon entropyであり，応答の多様性を反映する．
ASD研究における相槌多様性（backchannel diversity）のShannon entropy測定は先行研究で報告されているが\cite{dindar2022}，
特定の終助詞（ね/よ）を条件とするエントロピー計算は本研究が初めて提案するものである．
これらのエントロピー指標は，特定の終助詞に対する応答の定型性と多様性を
定量化する新規の指標である．

\paragraph{シャノンエントロピーの計算詳細}
RESP\_NE\_ENTROPYおよびRESP\_YO\_ENTROPYの計算方法を以下に詳述する．
対象トークンは，終助詞「ね」（または「よ」）で終わる発話の直後に出現する
応答の先頭1文字（ユニグラム）である．
各応答先頭文字の出現確率$p(x)$を算出し，
Shannon entropy $H$を自然対数（底$e$）を用いて以下の式で計算する:
\begin{equation}
H = -\sum_{x} p(x) \ln p(x)
\end{equation}
ここで，$x$は応答先頭文字の各タイプ，$p(x)$はその出現確率（出現回数 / 総応答数）である．
$H$が大きいほど応答の多様性が高く，$H$が小さいほど応答が定型的であることを示す．
なお，対象となる終助詞ペアが存在しない場合（$n\_\text{pairs} = 0$）はNaNとした．

\subsubsection{統制変数の除外と欠損値処理}

\paragraph{統制変数の除外}
回帰分析においては，会話の長さや発話ペア数に依存する統制変数（EXCL3: n\_pairs\_total,
n\_pairs\_after\_NE, n\_pairs\_after\_YO, IX\_n\_pairs, IX\_n\_pairs\_after\_question,
PG\_total\_time, PG\_resp\_overlap\_rate,
FILL\_text\_len, FILL\_cnt\_total, FILL\_cnt\_eto, FILL\_cnt\_e, FILL\_cnt\_ano）
およびIX\_topic\_drift\_mean（IX\_lex\_overlap\_meanとの完全共線性 $r = -1.00$ のため）を
説明変数から除外し，上記19変数のみを用いた．

\paragraph{欠損値の処理}
特徴量の計算において，分母がゼロとなる場合（例: 質問直後の発話ペアが0件の場合の
IX\_oirmarker\_after\_question\_rate）はNaNとした．
回帰パイプラインでは，SimpleImputer（strategy=``median''）により中央値で補完した．

19特徴量の記述統計は3.1節（表\ref{tab:desc_stats_full}）に示す．

\subsection{仮想教師プロトコル}
\label{sec:virtual_teacher}

Big Five性格スコアの目的変数を得るため，4つのLLMを「仮想教師」として使用した．
具体的には，IPIP-NEO-120（International Personality Item Pool, 日本語版120項目）の
各項目について，会話テキストを参照しながらLLMに5件法で回答させ，
5つの性格次元（Openness: O, Conscientiousness: C, Extraversion: E,
Agreeableness: A, Neuroticism: N）のスコアを算出した．

使用した4モデルは以下の通りである:
\begin{itemize}
  \item Sonnet4（Anthropic Claude Sonnet 4）
  \item Qwen3-235B（Alibaba Qwen3, 235Bパラメータ）
  \item DeepSeek-V3（DeepSeek V3）
  \item GPT-OSS-120B（OpenAI系オープンソース, 120Bパラメータ）
\end{itemize}

各モデルはAWS Bedrock経由で推論を実行し，
同一の会話$\times$話者ペアに対して独立にスコアを付与した．
これにより，特定のLLMに依存しない頑健性の検証が可能となる．

使用したプロンプトテンプレートおよびIPIP-NEO-120の項目例は
\ref{sec:appendix_prompt}に，
各LLM教師が推定したBig Fiveスコアの基本統計量は
\ref{sec:appendix_score_stats}に，
教師間一致度の詳細（5次元$\times$4教師$\times$4教師の相関行列）は
\ref{sec:appendix_teacher_agreement}にそれぞれ示す．
教師間一致度の結果セクションにおける報告は3.4.6節を参照されたい．

\subsection{回帰モデル}
\label{sec:regression}

\paragraph{Ridge回帰の選択理由}
19の相互行為特徴量を説明変数，LLM教師が推定したBig Fiveスコアを目的変数として，
Ridge回帰モデルを構築した．
Ridge回帰（$L_2$正則化）を採用した理由は，
提案特徴量間に高い相関（多重共線性）が存在するためである．
3.2節で報告するように，同一カテゴリ内の特徴量間には
$r = 0.78$--$0.97$（PG系沈黙指標間）や$r = -1.00$（IX\_lex\_overlap\_meanと
IX\_topic\_drift\_meanの完全共線性）といった高い相関が認められる．
通常の最小二乗回帰ではこれらの多重共線性により係数推定が不安定になるが，
Ridge回帰の$L_2$正則化により推定の安定性が確保される．
ただし，個々の特徴量の係数解釈には，これらの相関構造を考慮する必要がある．

\paragraph{正則化パラメータの選択}
正則化パラメータ$\alpha$は事前に固定し（$\alpha = 100$），
$\alpha \in \{10, 50, 100, 200, 500\}$の範囲で感度分析を実施した結果，
主要な結果（特にConscientiousnessの予測精度および有意性）は
$\alpha$の選択に対して安定していることを確認した（\ref{sec:appendix_sensitivity}参照）．
この安定性に基づき，$\alpha = 100$を採用した．

\paragraph{交差検証と予測精度指標}
5-fold交差検証（subject-wise split: 同一cejc\_person\_idのレコードが
訓練セットとテストセットに分割されないよう制御）により予測精度を評価した．
予測精度の指標として，各foldで算出したPearson相関係数$r$の
5-fold平均$\bar{r}$を用いた．

\paragraph{アンサンブルBig5スコア}
Big5の目的変数として，4つのLLM教師（Sonnet4, Qwen3-235B, DeepSeek-V3, GPT-OSS-120B）の
item-level回答（IPIP-NEO-120の各120項目に対する5件法回答）の算術平均から算出した
アンサンブルBig5スコアを主たる外部基準として用いた．
アンサンブルを用いる理由は，(1) 特定のLLM教師に依存しない安定した推定値が得られること，
(2) 個別教師ごとの結果一覧による混乱を回避し，単一の推定値に基づく明快な報告が可能となること，
(3) 教師間のばらつきが平均化により安定化されることによる．
個別教師ごとの結果は\ref{sec:appendix_individual_teacher}で報告する．

\paragraph{置換検定（Permutation test）}
回帰モデルの統計的有意性を評価するため，置換検定を実施した．
目的変数を5000回ランダムにシャッフルし，各シャッフルにおけるRidge回帰の
交差検証相関係数を算出した．
観測された相関係数$r_{\text{obs}}$以上の値が偶然得られる確率を$p$値として報告する．

\paragraph{多重比較補正（Holm法）}
Big Five 5次元に対する置換検定は5回の独立検定を構成するため，
偽陽性リスクを統制する目的でHolm-Bonferroni法\cite{holm1979}による多重比較補正を適用した．
Holm法は，$p$値を昇順にソートし，$i$番目の$p$値に$(m - i + 1)$を乗じた上で
累積最大値を取ることで補正後$p$値を算出する（$m$は検定数）．
Bonferroni法より検出力が高く，FDR制御法（BH法）より保守的な中間的手法であり，
本研究の検定数（$m = 5$）に対して適切なバランスを提供する．
結果セクションでは，補正前$p$値（uncorrected）と補正後$p$値（corrected）の両方を報告する．

\paragraph{コーパス基本情報との関連分析}
提案特徴量の表面的妥当性を検証するため，
コーパスに付随する話者属性情報（性別・年齢）と19特徴量の関連を分析した．
性別（男性$n = 54$，女性$n = 66$）については，
2群間の分布の差をMann-Whitney $U$検定（両側検定）により評価した．
年齢については，CEJCメタ情報のage列の実数値（連続変数）を使用し，
Pearson相関係数$r$およびSpearman順位相関係数$\rho$を算出した．
有意水準は$\alpha = 0.05$とした．

\subsection{信頼性検証}
\label{sec:reliability}

\paragraph{Permutation回帰係数検定}
2.4節で述べた置換検定では，モデル全体の予測精度（相関係数$r$）の有意性を検定した．
これに加えて，各特徴量の回帰係数の有意性を個別に検定する．
具体的には，5000回の置換反復それぞれにおいて，
シャッフルされた目的変数に対するRidge回帰の回帰係数$\beta_{\text{perm}}$を記録し，
各特徴量について$|\beta_{\text{perm}}| \geq |\beta_{\text{obs}}|$となる割合を
$p$値として算出する．
これにより，モデル全体の有意性だけでなく，
個別特徴量の寄与が偶然を超えるものであるかを統計的に評価できる．

\paragraph{Bootstrap安定性分析}
各特徴量の回帰係数の安定性を評価するため，Bootstrap分析を実施した．
$N = 120$レコードから復元抽出（sampling with replacement）により
$N = 120$のリサンプルデータセットを生成し，
各リサンプルに対してRidge回帰（$\alpha = 100$）を実行して
19特徴量の回帰係数を記録する操作を500回繰り返した．
安定性の評価指標として，各特徴量の回帰係数について以下を算出した:
(i) 500回のBootstrap反復における回帰係数の標準偏差（SD），
(ii) 2.5パーセンタイルと97.5パーセンタイルから構成される95\%信頼区間（CI）．
SDが小さい特徴量は，リサンプリングに対して安定的に寄与する特徴量と解釈される．
95\%CIがゼロを跨がない（すなわち，$\text{CI}_{\text{lower}} > 0$または
$\text{CI}_{\text{upper}} < 0$）特徴量は，
係数の符号が一貫しており影響が強い特徴量として同定される．

\subsection{ベースライン検証}
\label{sec:baseline_validation}

LLMによるBig Five性格推定が会話テキストの\textbf{内容}に基づいているのか，
あるいはテキストの\textbf{表層的統計量}（発話量・文字数等）のみから推定しているのかを
検証するため，以下の3条件比較実験を設計した．

\paragraph{3条件の定義}
\begin{itemize}
  \item \textbf{条件1（テキストあり）}: 会話テキスト全文をLLMに提示する．
    これは2.3節で述べた仮想教師プロトコルと同一であり，本分析の主条件に相当する．
  \item \textbf{条件2（要約のみ）}: 会話テキストの代わりに，
    発話数・平均発話長・会話全体の長さ・フィラー数の4つの基本統計量のみを
    自然言語テキストとしてLLMに提示する．
  \item \textbf{条件3（ランダムテキスト）}: 同一コーパス（CEJC home2 HQ1）から
    無作為に選んだ\textbf{別話者}の会話テキストを提示する．
    すなわち，テキスト内容と話者の対応関係を意図的に崩した条件である．
\end{itemize}

\paragraph{条件2のプロンプト構成}
条件2では，各conversation$\times$speakerペアについて，
発話parquetから以下の4統計量を算出し，自然言語テキストに変換した:
(a) 当該話者の発話数$n_{\text{utt}}$，
(b) 平均発話長（空白除去後の文字数の平均）$\bar{l}_{\text{chars}}$，
(c) 会話全体の長さ（秒）$d_{\text{sec}}$，
(d) フィラー数（「えっと」「えー」「あの」の合計出現数）$n_{\text{filler}}$．
これらを以下のテンプレートで統計情報テキストに変換し，
会話テキストの代わりにプロンプトに埋め込んだ:
「この話者は合計$n_{\text{utt}}$回発話し，平均発話長は$\bar{l}_{\text{chars}}$文字，
会話全体の長さは$d_{\text{sec}}$秒，フィラーは$n_{\text{filler}}$回使用しました」．
プロンプトテンプレート・温度パラメータ・乱数シードは条件1と同一とした．

\paragraph{条件3のテキストシャッフル}
条件3では，$N = 120$レコードのテキストカラムを
derangement（完全順列）によりシャッフルした．
Derangementとは，すべての要素が元の位置とは異なる位置に配置される順列であり，
各話者に対して必ず別話者のテキストが割り当てられることを保証する．
アルゴリズムとしてFisher-Yatesシャッフル（乱数シード$= 42$）を適用し，
固定点（自分自身のテキストが割り当てられた要素）が残った場合は
隣接要素とのスワップにより解消した．
シャッフル前後でconversation\_id $\times$ speaker\_idの集合が同一であること，
およびテキストの多重集合が保存されることを検証した．

\paragraph{統計手法}
3条件それぞれについて，2.3節と同一の4教師（Sonnet4, Qwen3-235B, DeepSeek-V3, GPT-OSS-120B）で
IPIP-NEO-120の全120項目を採点し，item-level平均によるアンサンブルBig5スコアを算出した．
各条件のアンサンブルBig5スコアを目的変数，19特徴量を説明変数として，
2.4節と同一のRidge回帰（$\alpha = 100$，5-fold subject-wise CV）および
置換検定（$n_{\text{perm}} = 5{,}000$，Holm法による多重比較補正）を実行し，
各条件$\times$各traitの$r_{\text{obs}}$と$p$値を算出した．
条件間の比較では，条件1の$r_{\text{obs}}$と条件2・条件3の$r_{\text{obs}}$の差分$\Delta r$を算出し，
$\Delta r \geq 0.1$を「条件1が優位（$\gg$）」，$\Delta r < 0.1$を「同等（$\approx$）」と判定した．

\paragraph{期待される結果パターン}
条件1 $\gg$ 条件2 $\approx$ 条件3 であれば，
LLMは会話テキストの内容（相互行為パターン）を利用して性格推定を行っていると解釈される．
一方，条件2 $\approx$ 条件1 であれば，
LLMは表層的統計量（発話量・文字数等）に依存している可能性が示唆される．

%% ============================================================
%%  3. Results
%% ============================================================
\section{結果}

本節では，提案する19の相互行為特徴量について，
まず特徴量自体の記述的性質（分布・相関構造）を報告し（3.1--3.2節），
次に外部指標を用いた妥当性検証（コーパス基本情報・Big5性格特性との関連）を報告する（3.3--3.4節）．

%% --- 3.1 記述統計と分布 ---
\subsection{提案特徴量の記述統計と分布}
\label{sec:result_descriptive}

表\ref{tab:desc_stats_full}に，19特徴量の拡張記述統計（$N$，平均，標準偏差，最小値，
四分位点，最大値）を示す．
なお，RESP系3変数（RESP\_NE\_AIZUCHI\_RATE, RESP\_NE\_ENTROPY, RESP\_YO\_ENTROPY）は
分母となる終助詞ペアが存在しない話者で欠損（NaN）が生じるため，
有効$N$がそれぞれ115, 115, 118と全体（120）より少ない．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{19特徴量の拡張記述統計}
\label{tab:desc_stats_full}
\input{reports/paper_figs_v2/tab_descriptive_stats_full.tex}
\end{table}

図\ref{fig:feature_dist}に，19特徴量の分布をカテゴリ別に示す．
PG系特徴量（タイミング系7変数）は概ね右裾の長い分布を示し，
沈黙系指標は個人差が大きい（例: PG\_pause\_mean: $M = 2.702$, $SD = 1.134$）．
発話率（PG\_speech\_ratio: $M = 0.403$, $SD = 0.144$）は比較的対称な分布を示し，
話者間で適度なばらつきが確認された．

FILL系特徴量（フィラー系2変数）は右に偏った分布を示すが，
全話者がゼロでない値を持ち（FILL\_has\_any: $\min = 0.003$），
フィラー使用の個人差を捉える指標として有用である．

IX系特徴量（相互行為系6変数）のうち，OIR関連指標（IX\_oirmarker\_rate: $M = 0.004$,
IX\_oirmarker\_after\_question\_rate: $M = 0.007$）は大半の話者でゼロまたは極めて低い値を示し，
分布が強く右に偏っている．
これらの特徴量は，修復開始行動が生じた話者を検出する二値的な性質を持つ点に留意が必要である．
一方，YES/NO応答率（IX\_yesno\_rate: $M = 0.235$, $SD = 0.115$）は
適度なばらつきを持つ連続的な分布を示した．
IX\_lex\_overlap\_mean（$M = 0.042$）とIX\_topic\_drift\_mean（$M = 0.958$）は
定義上の補数関係（$1 - \text{Jaccard}$）にあり，分布は鏡像的である．

RESP系特徴量（応答型系3変数）は，RESP\_NE\_AIZUCHI\_RATE（$M = 0.441$, $SD = 0.229$）が
比較的広い範囲に分布し，「ね」に対する応答パターンの個人差を反映している．
RESP\_NE\_ENTROPY（$M = 2.619$）およびRESP\_YO\_ENTROPY（$M = 1.924$）は
応答の多様性を示すエントロピー指標であり，いずれも適度なばらつきを持つ．

全体として，19特徴量の多くは個人差を捉えるのに十分なばらつきを示しており，
相互行為の定量化指標として有用であることが確認された．
ただし，OIR関連指標のように分布が極端に偏る特徴量については，
解釈上の注意が必要である．

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{fig_feature_distribution.png}
\caption{19特徴量の分布（カテゴリ別）．
PG: タイミング系，FILL: フィラー系，IX: 相互行為系，RESP: 応答型系．}
\label{fig:feature_dist}
\end{figure}

%% --- 3.2 相関分析 ---
\subsection{特徴量カテゴリ内・カテゴリ間の相関分析}
\label{sec:result_correlation}

表\ref{tab:corr_matrix}に19特徴量間のPearson相関行列を，
図\ref{fig:corr_heatmap}にカテゴリ別ブロック構造のヒートマップを示す．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{19特徴量間のPearson相関行列．}
\label{tab:corr_matrix}
\input{reports/paper_figs_v2/tab_corr_matrix.tex}
\end{table}

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.95\linewidth]{fig_corr_heatmap_block.png}
\caption{特徴量間相関行列のヒートマップ（カテゴリ別ブロック構造）．
実線はカテゴリ境界を示す．}
\label{fig:corr_heatmap}
\end{figure}

\paragraph{カテゴリ内相関}
PG系特徴量では，沈黙系指標間（PG\_pause\_mean / PG\_pause\_p50 / PG\_pause\_p90）に
$r = 0.78$--$0.97$の高い正の相関が認められた．
これらは同一の構成概念（話者内沈黙の長さ）の異なる集約統計量であり，
高い相関は理論的に整合する．
同様に，応答遅れ系指標間（PG\_resp\_gap\_mean / PG\_resp\_gap\_p50 / PG\_resp\_gap\_p90）にも
$r = 0.61$--$0.94$の高い相関が認められた．
発話率（PG\_speech\_ratio）は沈黙系指標と強い負の相関（$r = -0.77$〜$-0.85$）を示し，
発話率が高い話者ほど沈黙が短いという直感的な関係が確認された．

FILL系特徴量では，FILL\_has\_any（フィラー出現発話率）と
FILL\_rate\_per\_100chars（100文字あたりフィラー率）の間に$r = 0.85$の高い相関が認められた．
両指標はフィラー使用の異なる正規化方法であり，高い相関は妥当である．

IX系特徴量では，IX\_oirmarker\_rateとIX\_oirmarker\_after\_question\_rateの間に
$r = 0.71$の相関が認められた．
IX\_yesno\_rateとIX\_yesno\_after\_question\_rateの間にも$r = 0.82$の高い相関があり，
全応答と質問直後応答で類似した傾向を示す．
IX\_lex\_overlap\_meanとIX\_topic\_drift\_meanは定義上$r = -1.00$の完全な負の相関を持つ
（topic\_drift = $1 -$ lex\_overlap）．
この完全共線性は回帰分析において留意が必要であるが，
Ridge回帰の正則化により推定の安定性は確保されている．

RESP系特徴量では，RESP\_NE\_ENTROPYとRESP\_YO\_ENTROPYの間に$r = 0.29$の弱い正の相関が
認められた程度であり，3変数間の相関は全体的に低い．

\paragraph{カテゴリ間相関}
カテゴリ間の相関は概ね低く（$|r| < 0.30$），
4つのカテゴリが相互に独立した側面を捉えていることが示された．
例外として，PG\_speech\_ratioとFILL\_has\_anyの間に$r = 0.61$のやや高い正の相関が認められた．
これは，発話率の高い話者ほどフィラーを含む発話が多いことを反映しており，
発話量の多さがフィラー出現機会を増やすという解釈が可能である．

%% --- 3.3 コーパス基本情報との関連性 ---
\subsection{コーパス基本情報との関連性}
\label{sec:result_metadata}

特徴量の妥当性を外部指標から検証するため，
コーパスに付随する話者属性情報（性別・年齢）と19特徴量の関連を分析した．
話者属性はCEJCメタ情報から
conversation\_id $\times$ cejc\_person\_idをキーに紐付けた
（2.1節参照，$N = 120$全件マッチ，レコード単位で女性66件・男性54件）．
年齢はCEJCメタ情報のage列の実数値（連続変数）をそのまま使用した．
分析方法の詳細は2.4節を参照されたい．
表\ref{tab:metadata_tests}に，性別・年齢と19特徴量の関連分析の結果を示す．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{19特徴量とコーパス基本情報（性別・年齢）の関連分析．
太字は$p < 0.05$を示す．分析方法の詳細は2.4節を参照．}
\label{tab:metadata_tests}
\input{reports/paper_figs_v2/tab_metadata_tests.tex}
\end{table}

\paragraph{性別との関連}
7つの特徴量で性別間に有意差が認められた（図\ref{fig:metadata_gender}）．
PG系タイミング指標では，PG\_speech\_ratio（$U = 950$, $p < 0.0001$），
PG\_pause\_mean（$U = 2645$, $p < 0.0001$），
PG\_pause\_p50（$U = 2740$, $p < 0.0001$），
PG\_pause\_p90（$U = 2647$, $p < 0.0001$）に強い有意差が認められ，
女性の方が発話率が高く沈黙が短い傾向を示した．
FILL\_has\_any（$U = 1406$, $p = 0.048$）は女性の方がフィラー出現発話率が高かった．
IX系では，IX\_lex\_overlap\_mean（$U = 1109$, $p = 0.0004$）は女性の方が語彙重なりが高く，
IX\_topic\_drift\_mean（$U = 2455$, $p = 0.0004$）は男性の方が話題逸脱度が高かった．
これらの結果は，女性の方が発話率が高く相手の発話を拾って応答する傾向があるという
社会言語学的に既知の知見と整合する．

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.95\linewidth]{fig_metadata_gender.png}
\caption{性別と特徴量の関連（バイオリンプロット + Mann-Whitney $U$検定結果）．
M: 男性（$n=54$），F: 女性（$n=66$）．$*$は$p < 0.05$を示す．}
\label{fig:metadata_gender}
\end{figure}

\paragraph{年齢との関連}
12の特徴量で年齢と有意な相関が認められた（図\ref{fig:metadata_age}）．
PG\_speech\_ratio（$r = 0.455$, $p < 0.0001$）は年齢と強い正の相関を示し，
年齢が高い話者ほど発話率が高い傾向が確認された．
沈黙系指標（PG\_pause\_mean: $r = -0.332$; PG\_pause\_p50: $r = -0.436$;
PG\_pause\_p90: $r = -0.275$）および応答遅れ系指標
（PG\_resp\_gap\_mean: $r = -0.238$; PG\_resp\_gap\_p50: $r = -0.289$;
PG\_resp\_gap\_p90: $r = -0.212$）は年齢と有意な負の相関を示し，
年齢が高い話者ほど沈黙・応答遅れが短い傾向が認められた．
FILL系指標（FILL\_has\_any: $r = 0.445$; FILL\_rate\_per\_100chars: $r = 0.415$）は
年齢と強い正の相関を示し，年齢が高い話者ほどフィラー使用が多い傾向が確認された．
IX系では，IX\_yesno\_rate（$r = 0.252$）およびIX\_yesno\_after\_question\_rate（$r = 0.296$）が
年齢と有意な正の相関を示し，年齢が高い話者ほどYES/NO応答が多い傾向が認められた．
RESP\_NE\_AIZUCHI\_RATE（$r = 0.272$, $p = 0.003$）も年齢と有意な正の相関を示し，
年齢が高い話者ほど「ね」直後の相槌が多い傾向が確認された．

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.95\linewidth]{fig_metadata_age.png}
\caption{年齢と特徴量の関連（散布図 + 回帰直線）．
各点は1話者を表す．Pearson $r$およびSpearman $\rho$（$p$値）を付記．}
\label{fig:metadata_age}
\end{figure}

\paragraph{妥当性の含意}
19特徴量のうち12特徴量が年齢と，7特徴量が性別と有意な関連を示した．
特にPG系（タイミング）とFILL系（フィラー）は性別・年齢の両方と強い関連を持ち，
社会言語学的に既知の知見と整合する結果が得られた．
これらの結果は，提案特徴量の\textbf{表面的妥当性（face validity）}を強く支持する．

%% --- 3.4 性格特性（Big5）との関連性 ---
\subsection{性格特性（Big5）との関連性}
\label{sec:result_big5}

本節では，提案特徴量と外部の心理学的構成概念（Big Five性格特性）との関連を報告する．
\textbf{本分析は特徴量の構成概念妥当性（construct validity）の検証であり，
性格推定モデルの構築を目的としない．}
すなわち，相互行為特徴量が心理学的に意味のある個人差次元と関連するかどうかを
検証することで，指標としての有用性を裏付けるものである．

分析の主結果として，4つのLLM教師のitem-level平均によるアンサンブルBig5スコアを用いた
置換検定結果を報告し（3.4.1節），
次に個別教師結果の要約と頑健性（3.4.2節，詳細は\ref{sec:appendix_individual_teacher}），
3段階Ridge回帰比較（3.4.3節），
Permutation回帰係数検定（3.4.4節），
Bootstrap分散ベース安定性分析（3.4.5節），
教師間一致度（3.4.6節）の順に報告する．

%% --- 3.4.1 アンサンブルPermutation test結果（全5次元）---
\subsubsection{アンサンブルPermutation test結果（全5次元）}
\label{sec:result_ensemble}

複数のLLM教師の結果を個別に報告する際の混乱を避けるため，
4教師のitem-level回答（IPIP-NEO-120の各120項目）の算術平均から
アンサンブルBig5スコアを算出し，これを主たる外部基準として用いた．
表\ref{tab:ensemble_perm}に，アンサンブルBig5スコアに対する
全5次元の置換検定結果を示す．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{アンサンブルBig5に対する置換検定結果（全5次元）．
観測相関係数$r_{\text{obs}}$，補正前$p$値，およびHolm法による補正後$p$値を示す．太字は補正後$p < 0.05$．}
\label{tab:ensemble_perm}
\input{reports/paper_figs_v2/tab_ensemble_permutation.tex}
\end{table}

アンサンブルBig5を用いた場合，\textbf{5次元中4次元（O, C, A, N）で
相互行為特徴量との有意な関連が認められた}（補正前$p < 0.05$）．
Holm法による多重比較補正後も，C（$p_{\text{corrected}} = 0.0020$），
A（$p_{\text{corrected}} = 0.0020$），O（$p_{\text{corrected}} = 0.0144$），
N（$p_{\text{corrected}} = 0.0304$）の4次元が有意水準を維持した．
Agreeableness（A: 協調性）が$r = 0.465$（$p = 0.0004$）と
5次元中で最も高い予測精度を示し，
Conscientiousness（C: 誠実性）が$r = 0.447$（$p = 0.0004$）でこれに次いだ．
Openness（O: 開放性，$r = 0.360$, $p = 0.0048$），
Neuroticism（N: 神経症傾向，$r = 0.309$, $p = 0.0152$）も有意であった．
Extraversion（E: 外向性）のみ補正前・補正後ともに有意水準に達しなかった（$r = 0.217$, $p = 0.0902$, $p_{\text{corrected}} = 0.0902$）．
ただし，Aは個別教師レベルでの有意性にばらつきがあり（3.4.2節参照），
教師間一致度も$\bar{r} = 0.435$と5次元中最低であった（3.4.6節参照）．
一方，Cは4教師中3教師で有意な予測精度を示し（3.4.2節），
教師間一致度も$\bar{r} = 0.699$と最も高い．
すなわち，\textbf{予測精度（$r$）ではAが最高であるが，
教師横断での頑健性ではCが最も優れている}．
この結果は，個別教師では教師モデル依存性が見られたA/E/N/Oのうち，
A, O, Nについてはアンサンブルによる安定化が有効であることを示す．
Cの予測可能性が特定のLLM教師に依存しない頑健な知見であることは，
アンサンブルの観点からも裏付けられた．

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.9\linewidth]{fig_ensemble_permutation.png}
\caption{アンサンブルBig5の置換検定結果（全5次元）．
バーは観測相関係数$r_{\text{obs}}$を示す．
有意（$p < 0.05$）と非有意で色分け．}
\label{fig:ensemble_perm}
\end{figure}
% \end{figure}

アンサンブルを用いることで，個別教師ごとの結果一覧による混乱を回避し，
単一の推定値に基づく明快な報告が可能となった．
アンサンブルではEを除く4次元が有意であったが，
個別教師レベルでの有意性パターンについては
\ref{sec:appendix_individual_teacher}に詳細を報告する．

%% --- 3.4.2 個別教師結果の要約と頑健性 ---
\subsubsection{個別教師結果の要約と頑健性}
\label{sec:result_individual}

個別LLM教師ごとの置換検定結果（\ref{sec:appendix_individual_teacher}，
表\ref{tab:perm_all}参照）から，Cの予測可能性が複数のLLM教師にわたって
頑健であることが確認された．
具体的には，Cは4教師中3教師（Sonnet4, Qwen3-235B, GPT-OSS-120B）で
有意な予測精度を示し（$r = 0.390$--$0.447$, $p < 0.002$），
DeepSeek-V3のみ有意水準に達しなかった．
この結果は，Cの予測可能性が特定のLLM教師に依存しない頑健な知見であることを示す．
一方，C以外の次元（A, E, N, O）については教師モデル依存性が認められ，
結果の頑健性はCに劣る（詳細は\ref{sec:appendix_individual_teacher}参照）．
ただし，アンサンブル分析（3.4.1節）ではA, O, Nの3次元も有意であり，
個別教師間のばらつきがアンサンブルにより安定化されることが確認された．

%% --- 3.4.3 3段階Ridge回帰比較 ---
\subsubsection{3段階Ridge回帰比較}
\label{sec:result_three_stage}

提案特徴量の段階的な追加効果を検証するため，
説明変数を3段階で構成するRidge回帰比較を実施した．
Stage 1は人口統計変数のみ（性別・年齢の2変数），
Stage 2は人口統計変数にClassical Features（PG系8個 + FILL系2個）を加えた12変数，
Stage 3はさらにNovel Features（IX系5個 + RESP系3個 + PG\_pause\_variability）を加えた全21変数である．
各ステージでRidge回帰（$\alpha = 100$，5-fold subject-wise CV）+ 置換検定（5000回）を実行し，
隣接ステージ間の$\Delta r$を算出した．
表\ref{tab:three_stage}に，全5次元の3段階比較結果を示す．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{3段階Ridge回帰比較．Stage 1: 人口統計のみ（2変数），
Stage 2: +Classical（12変数），Stage 3: +Novel（21変数）．
$\Delta r_{1 \to 2}$はClassical特徴量の追加効果，
$\Delta r_{2 \to 3}$はNovel特徴量の追加効果を示す．}
\label{tab:three_stage}
\input{reports/paper_figs_v2/tab_three_stage.tex}
\end{table}

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.9\linewidth]{fig_three_stage_comparison.png}
\caption{3段階Ridge回帰比較（全5次元）．
各次元についてStage 1（人口統計のみ），Stage 2（+Classical），
Stage 3（+Novel）の$r_{\text{obs}}$を並列表示し，
$\Delta r_{1 \to 2}$および$\Delta r_{2 \to 3}$を付記．}
\label{fig:three_stage}
\end{figure}

\paragraph{Classical特徴量の追加効果（Stage 1→2）}
人口統計変数のみのStage 1に対して，Classical Features（PG系タイミング指標・FILL系フィラー指標）を
追加したStage 2では，$\Delta r_{1 \to 2}$の値から
Classical特徴量が予測精度の向上に寄与する程度が明らかになる．
Cにおいて$\Delta r_{1 \to 2} = -0.013$とほぼ横ばいであり，
人口統計変数のみ（$r = 0.408$, $p = 0.0005$）で既に高い予測精度が得られていた．
一方，Oでは$\Delta r_{1 \to 2} = +0.155$と大幅な向上が認められ
（Stage 1: $r = 0.309$ → Stage 2: $r = 0.464$），
Classical特徴量がOの予測に大きく寄与することが示された．
Eでも$\Delta r_{1 \to 2} = +0.168$の向上が見られた
（Stage 1: $r = 0.100$ → Stage 2: $r = 0.268$）．

\paragraph{Novel特徴量の追加効果（Stage 2→3）}
Classical Featuresに加えてNovel Features（IX系相互行為構造指標・RESP系応答型指標）を
追加したStage 3では，$\Delta r_{2 \to 3}$の値から
Novel特徴量の独自の追加効果が評価される．
Cにおいて$\Delta r_{2 \to 3} = +0.050$であり，
Novel特徴量（IX系・RESP系）がClassical特徴量では捉えきれない
独自の情報を提供していることが示された．
Aでも$\Delta r_{2 \to 3} = +0.007$とわずかな向上が見られた．
一方，Oでは$\Delta r_{2 \to 3} = -0.023$，Eでは$\Delta r_{2 \to 3} = -0.060$と
Novel特徴量追加による低下が認められ，
変数増加に伴う過学習の影響が示唆される．
Nは全3ステージを通じて有意水準に達しなかった
（Stage 3: $r = 0.223$, $p = 0.1391$）．

この3段階比較により，人口統計変数→Classical特徴量→Novel特徴量の順に
説明変数を追加した際の段階的な予測精度の変化が明示される．
$\Delta r_{2 \to 3}$が正の値を示す次元では，
Novel Features（IX系・RESP系）が既存のClassical Featuresでは捉えきれない
独自の情報を提供していることを意味する．
特にCにおける$\Delta r_{2 \to 3} = +0.050$は，
相互行為構造系（IX）および応答型系（RESP）の特徴量が
誠実性の予測に独自の寄与を持つことを示唆する．

%% --- 3.4.4 Permutation回帰係数検定 ---
\subsubsection{Permutation回帰係数検定}
\label{sec:result_permutation_coef}

3.4.1節の置換検定ではモデル全体の予測精度（相関係数$r$）の有意性を検定したが，
ここでは各特徴量の回帰係数の有意性を個別に検定する．
2.5節で述べた方法に従い，5000回の置換反復における各特徴量の回帰係数を記録し，
$|\beta_{\text{perm}}| \geq |\beta_{\text{obs}}|$となる割合を$p$値として算出した．
表\ref{tab:permutation_coef}に，アンサンブルBig5のCに対する
Permutation回帰係数検定の結果を示す．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{Permutation回帰係数検定結果（アンサンブルBig5, C）．
各特徴量の観測回帰係数$\beta_{\text{obs}}$および$p$値を示す．
太字は$p < 0.05$．}
\label{tab:permutation_coef}
\input{reports/paper_figs_v2/tab_permutation_coef.tex}
\end{table}

この検定により，モデル全体の有意性だけでなく，
個別特徴量の寄与が偶然を超えるものであるかが統計的に評価される．
$p < 0.05$を示した特徴量は，Cの予測に対して統計的に有意な回帰係数を持つ特徴量として同定される．
アンサンブルBig5のCに対して有意であった特徴量は以下の7個である:
PG\_speech\_ratio（発話率，$\beta = 0.022$, $p = 0.019$），
PG\_pause\_mean（平均沈黙長，$\beta = -0.021$, $p = 0.004$），
PG\_pause\_p50（沈黙長中央値，$\beta = -0.025$, $p = 0.006$），
PG\_pause\_p90（沈黙長90パーセンタイル，$\beta = -0.022$, $p = 0.010$），
IX\_yesno\_rate（YES/NO応答率，$\beta = 0.022$, $p = 0.022$），
IX\_yesno\_after\_question\_rate（質問直後YES/NO率，$\beta = 0.023$, $p = 0.035$），
RESP\_NE\_ENTROPY（「ね」直後応答多様性，$\beta = -0.032$, $p = 0.011$）．
有意な特徴量はPG系タイミング指標（4個），IX系相互行為指標（2個），RESP系応答型指標（1個）にまたがり，
Classical FeaturesとNovel Featuresの両群から同定された．
なお，FILL\_has\_any（$p = 0.779$），IX\_oirmarker\_after\_question\_rate（$p = 0.510$），
IX\_lex\_overlap\_mean（$p = 0.521$），IX\_topic\_drift\_mean（$p = 0.521$）は
有意水準に達しなかった．

%% --- 3.4.4b Bootstrap分散ベース安定性分析 ---
\subsubsection{Bootstrap分散ベース安定性分析}
\label{sec:result_bootstrap_variance}

前項のPermutation回帰係数検定で同定された有意な特徴量について，
その回帰係数の安定性をBootstrap分散分析により検証した．
2.5節で述べた方法に従い，$N = 120$レコードからの復元抽出による
500回のBootstrapリサンプリングを実施し，
各特徴量の回帰係数について標準偏差（SD）および95\%信頼区間（CI）を算出した．
表\ref{tab:bootstrap_variance}に結果を示す．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{Bootstrap分散ベース安定性分析結果（アンサンブルBig5, C, 500回リサンプリング）．
各特徴量の平均回帰係数，SD，95\%CI（2.5--97.5パーセンタイル），
およびCIがゼロを除外するか（$\checkmark$: 影響が強い特徴量）を示す．}
\label{tab:bootstrap_variance}
\input{reports/paper_figs_v2/tab_bootstrap_variance.tex}
\end{table}

95\%CIがゼロを跨がない特徴量——すなわち，$\text{CI}_{\text{lower}} > 0$または
$\text{CI}_{\text{upper}} < 0$を満たす特徴量——は，
500回のリサンプリングにわたって係数の符号が一貫しており，
Cの予測に対して\textbf{影響が強い特徴量}として同定される．
アンサンブルBig5のCに対して95\%CIがゼロを除外した特徴量は以下の9個である:
PG\_speech\_ratio（$\bar{\beta} = 0.020$, CI $= [0.005, 0.036]$，正の寄与），
PG\_pause\_mean（$\bar{\beta} = -0.021$, CI $= [-0.035, -0.008]$，負の寄与），
PG\_pause\_p50（$\bar{\beta} = -0.025$, CI $= [-0.040, -0.009]$，負の寄与），
PG\_pause\_p90（$\bar{\beta} = -0.022$, CI $= [-0.037, -0.006]$，負の寄与），
FILL\_rate\_per\_100chars（$\bar{\beta} = 0.020$, CI $= [0.002, 0.035]$，正の寄与），
IX\_yesno\_rate（$\bar{\beta} = 0.021$, CI $= [0.005, 0.040]$，正の寄与），
IX\_yesno\_after\_question\_rate（$\bar{\beta} = 0.022$, CI $= [0.004, 0.040]$，正の寄与），
RESP\_NE\_AIZUCHI\_RATE（$\bar{\beta} = 0.021$, CI $= [0.003, 0.040]$，正の寄与），
RESP\_NE\_ENTROPY（$\bar{\beta} = -0.031$, CI $= [-0.054, -0.004]$，負の寄与）．
なお，FILL\_has\_any，IX\_oirmarker\_after\_question\_rate，
IX\_lex\_overlap\_mean，IX\_topic\_drift\_meanは
95\%CIがゼロを跨いでおり，安定的な寄与は確認されなかった．

図\ref{fig:bootstrap_variance}に，Bootstrap分散分析のフォレストプロットを示す．
各特徴量の平均回帰係数（点）と95\%CI（水平線）を表示し，
CIがゼロを跨がない特徴量を強調している．

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.9\linewidth]{fig_bootstrap_variance.png}
\caption{Bootstrap分散ベース安定性分析（アンサンブルBig5, C, 500回リサンプリング）．
各特徴量の平均回帰係数$\pm$95\%CI（フォレストプロット形式）．
破線はゼロを示す．CIがゼロを跨がない特徴量は影響が強い特徴量として同定される．}
\label{fig:bootstrap_variance}
\end{figure}

SDが小さい特徴量はリサンプリングに対して安定的に寄与する特徴量であり，
95\%CIがゼロを除外する特徴量は影響の方向（正/負）が一貫した特徴量である．
これら2つの指標を組み合わせることで，
Cの予測に対する各特徴量の寄与の安定性と強度を包括的に評価できる．

注目すべきは，影響が強い特徴量がClassical Features（PG系タイミング指標4個，FILL系1個）と
Novel Features（IX系2個，RESP系2個）の両群にまたがる点である．
これは，3.4.3節の3段階Ridge回帰比較で示されたNovel Featuresの付加価値と整合し，
既存研究ベースの指標と新規提案の指標が相補的にCの予測に寄与していることを示す．

Permutation回帰係数検定（3.4.4節）とBootstrap分散分析の両方で有意・安定と判定された
特徴量——すなわち，統計的有意性と安定性の両方を備えた特徴量——は以下の7個である:
PG\_speech\_ratio（正の寄与），PG\_pause\_mean（負の寄与），
PG\_pause\_p50（負の寄与），PG\_pause\_p90（負の寄与），
IX\_yesno\_rate（正の寄与），IX\_yesno\_after\_question\_rate（正の寄与），
RESP\_NE\_ENTROPY（負の寄与）．
これらの共通特徴量は，Cの予測に対して最も信頼性の高い寄与特徴量として同定される．

%% --- 3.4.6 教師間一致度 ---
\subsubsection{教師間一致度}
\label{sec:result_agreement}

本項では，4つのLLM教師間のBig5スコアの一致度を報告する．
教師間一致度は，各次元の結果の頑健性を裏付けるサプリメンタルな情報として位置づけられる．

\paragraph{教師間一致度の定義}
教師間一致度とは，\textbf{同一の会話$\times$話者ペアに対して，
異なるLLM教師が独立に付与したBig Fiveスコア間のPearson相関係数}である．
具体的には，$N = 120$レコードそれぞれについて，
4つのLLM教師（Sonnet4, Qwen3-235B, DeepSeek-V3, GPT-OSS-120B）が
IPIP-NEO-120に基づいて算出したBig Fiveスコアを取得し，
教師ペアごとに$N = 120$のスコア列間のPearson相関係数$r$を算出する．
これにより，各Big Five次元について$4 \times 4$の教師間相関行列が得られる
（対角要素は$r = 1.0$，非対角要素は教師ペア間の一致度）．
教師間一致度が高い次元では，LLM教師の選択に依存しない安定した推定値が得られており，
その次元の回帰分析結果の頑健性が高いと解釈できる．

\paragraph{結果}
図\ref{fig:teacher_heatmap}に，5次元$\times$4教師の教師間一致度ヒートマップを示す．
Cの教師間平均相関は$\bar{r} = 0.699$であり，5次元中最も高かった．
一方，Agreeableness（A: 協調性）は$\bar{r} = 0.435$と最も低く，
教師依存性が大きいことが示された．

Cの高い教師間一致度は，3.4.1節および3.4.2節で示したCの頑健な予測可能性と整合する．
すなわち，複数のLLM教師がCについて類似したスコアを付与しており，
その一致したスコアが相互行為特徴量によって安定的に予測可能であるという構造が確認された．
A/E/N/Oにおける教師モデル依存性（3.4.2節）は，
これらの次元の教師間一致度の低さと対応しており，
教師間一致度が低い次元ほど結果の頑健性が低下する傾向が示された．
これは，Cに関連する会話行動（発話タイミング，YES/NO応答パターン，応答の定型性等）が
LLMにとって比較的観察しやすい特性である一方，
A/E/N/Oに関連する行動はLLM間で解釈が分かれやすいことを示唆する．

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.9\linewidth]{fig_teacher_heatmap.png}
\caption{教師間一致度ヒートマップ（5次元$\times$4教師）．
各セルはPearson相関係数を示す．Cの平均$\bar{r} = 0.699$（最高），
Aの平均$\bar{r} = 0.435$（最低）．}
\label{fig:teacher_heatmap}
\end{figure}

図\ref{fig:teacher_corr_matrix}に，5次元それぞれの$4 \times 4$教師間Pearson相関行列を示す．
各パネルは1つのBig Five次元に対応し，
教師ペアごとの相関係数の分布から次元間の一致度の差異がより詳細に読み取れる．
Cでは全教師ペアで$r > 0.6$と高い一致を示す一方，
Aでは教師ペアによって$r$の値に大きなばらつきが認められる．
各次元の$4 \times 4$相関行列の詳細は\ref{sec:appendix_teacher_agreement}も参照されたい．

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{fig_teacher_corr_matrix.png}
\caption{5次元$\times$4教師$\times$4教師の教師間Pearson相関行列．
各パネルは1つのBig Five次元（O, C, E, A, N）に対応し，
セル値は同一会話$\times$話者ペアに対する教師ペア間のPearson相関係数を示す．}
\label{fig:teacher_corr_matrix}
\end{figure}

%% --- 3.5 ベースライン検証結果 ---
\subsection{ベースライン検証結果}
\label{sec:result_baseline}

2.6節で述べたベースライン検証の結果を報告する．
表\ref{tab:baseline_comparison}に，3条件（条件1: テキストあり，条件2: 要約のみ，
条件3: ランダムテキスト）のアンサンブルBig5に対する置換検定結果を示す．

%% TODO: 条件2・条件3のLLM採点完了後に実測値で更新する
\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{3条件比較結果．条件1（テキストあり），条件2（要約のみ），条件3（ランダムテキスト）の置換検定結果．}
\label{tab:baseline_comparison}
\begin{tabular}{llrrrrrl}
\toprule
条件 & trait & $r_{\text{obs}}$ & $p$値 & $p$値(補正後) & $\Delta r$ & 判定 \\
\midrule
%% --- 条件1（テキストあり）: 3.4.1節の既存結果を転記 ---
条件1 & O & 0.360 & 0.0048 & 0.0144 & --- & --- \\
条件1 & C & 0.447 & 0.0004 & 0.0020 & --- & --- \\
条件1 & E & 0.217 & 0.0902 & 0.0902 & --- & --- \\
条件1 & A & 0.465 & 0.0004 & 0.0020 & --- & --- \\
条件1 & N & 0.309 & 0.0152 & 0.0304 & --- & --- \\
\midrule
%% --- 条件2（要約のみ）: TODO 実測値で置換 ---
条件2 & O & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
条件2 & C & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
条件2 & E & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
条件2 & A & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
条件2 & N & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
\midrule
%% --- 条件3（ランダムテキスト）: TODO 実測値で置換 ---
条件3 & O & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
条件3 & C & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
条件3 & E & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
条件3 & A & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
条件3 & N & 0.000 & 0.000 & 0.000 & 0.000 & TODO \\  % TODO: 実測値
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}

%% TODO: 条件2・条件3のLLM採点完了後に更新する
条件1（テキストあり）では，3.4.1節で報告した通り，
Eを除く4次元（O, C, A, N）で有意な予測精度が認められた．
条件2（要約のみ）および条件3（ランダムテキスト）の$r_{\text{obs}}$が
条件1に対して有意に低い場合（$\Delta r \geq 0.1$），
LLMは会話テキストの内容（相互行為パターン）を利用して性格推定を行っていると解釈される．
一方，条件2の$r_{\text{obs}}$が条件1と同等（$\Delta r < 0.1$）である場合，
LLMは表層的統計量（発話量・文字数等）に依存している可能性が示唆される．
条件2・条件3のLLM採点完了後に更新する．

%% ============================================================
%%  4. Discussion
%% ============================================================
\section{考察}

\subsection{提案特徴量の記述的性質と相関構造}

本研究が提案する19の相互行為特徴量は，記述統計の分析（3.1節）から，
多くの特徴量が個人差を捉えるのに十分なばらつきを持つことが確認された．
PG系のタイミング指標やFILL系のフィラー指標は連続的な分布を示し，
話者間の行動差を段階的に反映する定量化指標として機能する．
RESP系特徴量も，「ね」直後相槌率（RESP\_NE\_AIZUCHI\_RATE: $SD = 0.229$）に見られるように，
応答パターンの個人差を適切に捉えている．

一方，OIR関連指標（IX\_oirmarker\_rate, IX\_oirmarker\_after\_question\_rate）は
大半の話者でゼロまたは極めて低い値を示し，分布が強く右に偏っている．
修復開始行動は日常会話において低頻度の事象であり，
この偏りは現象の性質を反映したものである．
したがって，OIR指標は連続的な個人差の指標というよりも，
修復開始行動が生じた話者を検出する二値的な性質を持つ指標として解釈すべきである．
なお，Big5分析（3.4.4--3.4.5節）において，OIR率はCの有意な寄与特徴量としては
同定されなかった（Permutation検定: $p = 0.510$，Bootstrap CI: ゼロを跨ぐ）．
OIR指標の分布の偏りがこの結果に影響している可能性があり，
より大規模なデータセットにおいてOIR率の寄与を再検証することが今後の課題である．

相関分析（3.2節）の結果は，提案特徴量セットの構造的妥当性を支持する．
同一カテゴリ内の高い相関——PG系の沈黙指標間（$r = 0.78$--$0.97$），
応答遅れ指標間（$r = 0.61$--$0.94$），FILL系の2指標間（$r = 0.85$）——は，
同一の構成概念（例: 話者内沈黙の長さ）の異なる集約統計量であることから
理論的に予測される結果であり，特徴量の内的整合性を示している．
IX\_lex\_overlap\_meanとIX\_topic\_drift\_meanの完全共線性（$r = -1.00$）は
定義上の補数関係に起因するものであり，
将来の研究ではいずれか一方のみを使用するか，
主成分分析等による次元縮約を検討すべきである．

重要な知見として，カテゴリ間の相関は概ね低く（$|r| < 0.30$），
PG（タイミング），FILL（フィラー），IX（相互行為構造），RESP（応答型）の
4カテゴリが相互に独立した会話行動の側面を捉えていることが示された．
この独立性は，提案特徴量セットが会話の相互行為を多面的に記述する
指標体系として機能することの根拠となる．
PG\_speech\_ratioとFILL\_has\_anyの間のやや高い相関（$r = 0.61$）は，
発話量の多さがフィラー出現機会を増やすという機構的な関連を反映しており，
カテゴリの独立性を本質的に損なうものではない．

\subsection{コーパス基本情報との関連の解釈}

コーパス基本情報（性別・年齢）との関連分析（3.3節）は，
提案特徴量の表面的妥当性（face validity）を強く支持する知見を提供した．

性別との関連では，PG系タイミング指標に顕著な性差が認められた．
女性の方が発話率が高く（$U = 950$, $p < 0.0001$），沈黙が短い傾向は，
社会言語学における既知の知見——女性は会話において積極的に発話し，
沈黙を短く保つ傾向がある——と整合する．
IX\_lex\_overlap\_mean（語彙重なり）の性差（$p = 0.0004$）は，
女性の方が相手の発話を拾って応答する傾向が強いことを示唆し，
相互行為における協調的スタイルの性差を反映している可能性がある．

年齢との関連では，19特徴量中12特徴量で有意な相関が認められ，
特にPG系とFILL系で強い効果が観察された．
PG\_speech\_ratio（発話率）と年齢の強い正の相関（$r = 0.455$）は，
年齢が高い話者ほど会話への参加が積極的であることを示す．
沈黙系・応答遅れ系指標と年齢の負の相関は，
年齢が高い話者ほどテンポよく応答する傾向を反映しており，
会話経験の蓄積による流暢さの向上として解釈可能である．
FILL系指標と年齢の強い正の相関（$r \approx 0.4$）は，
年齢が高い話者ほどフィラーを多用する傾向を示し，
発話計画コストの増大や丁寧な発話スタイルの反映として解釈できる．
RESP\_NE\_AIZUCHI\_RATE（「ね」直後相槌率）と年齢の正の相関（$r = 0.272$）は，
年齢が高い話者ほど共感的な応答パターンを示す傾向を反映している可能性がある．

注目すべきは，FILL\_rate\_per\_100chars（100文字あたりフィラー率）が
年齢と強い正の相関（$r = 0.415$）を示すと同時に，
Big5分析（3.4.5節）においてCのBootstrap分散分析で
95\%CIがゼロを除外する安定的な寄与特徴量としても
同定されている点である．
この交差的な知見は，フィラー使用が認知的側面（加齢に伴う発話計画コスト）と
性格的側面（誠実性に関連する慎重な発話スタイル）の両方を反映する
多面的な指標であることを示唆する．
この多面性は，提案特徴量が単一の構成概念に還元されない豊かな情報を持つことの
証左であると同時に，特徴量の解釈においては交絡要因の考慮が必要であることも示している．

なお，メタデータ分析は性別・年齢に限定されており，
出身地域（方言）・学歴・職業等の社会言語学的変数との関連は今後の課題である．
CEJCメタ情報には出身地・居住地・職業の情報が含まれており，
これらの属性情報を用いた追加分析により，
特徴量の妥当性をより多角的に検証できると期待される．

\subsection{相互行為特徴量とBig5の関連の解釈}

本研究の主要な知見は，会話の相互行為特徴量がConscientiousness（C: 誠実性）の
LLMスコアを教師横断で最も頑健に予測することである．
なお，アンサンブルにおける予測精度（$r$）ではAgreeableness（A: $r = 0.465$）が
Cを上回るが，Aは教師間一致度が低く（$\bar{r} = 0.435$），
個別教師レベルでの有意性にばらつきがある．
Cは教師間一致度が最も高く（$\bar{r} = 0.699$），
4教師中3教師で有意であり，教師横断での頑健性において最も優れている．

Permutation回帰係数検定（3.4.4節）とBootstrap分散分析（3.4.5節）の
両方で有意・安定と判定された7つの共通特徴量のうち，
PG\_speech\_ratio（発話率，正の寄与），
PG\_pause\_mean / PG\_pause\_p50 / PG\_pause\_p90（沈黙系3指標，負の寄与），
IX\_yesno\_rate / IX\_yesno\_after\_question\_rate（YES/NO応答率，正の寄与），
RESP\_NE\_ENTROPY（「ね」直後応答多様性，負の寄与）が
Cの主要な関連因子として同定された．

発話率の高さと沈黙の短さは，会話への積極的な参加を示し，
対話における責任感や関与の深さと関連する可能性がある．
YES/NO応答率の高さは，質問に対して明確に応答する傾向を反映しており，
誠実性の高い話者が相手の質問に丁寧に応じる行動パターンと整合する．
RESP\_NE\_ENTROPYの負の寄与は，「ね」で終わる発話に対する応答が
定型的（エントロピーが低い）であることを意味し，
誠実性の高い話者が共感的な応答パターンを安定的に示す傾向を反映している可能性がある．

\paragraph{3段階Ridge回帰比較の含意}
3段階Ridge回帰比較（3.4.3節）は，人口統計変数→Classical特徴量→Novel特徴量の
段階的な追加が予測精度に与える効果を明示的に示した．
Stage 1（性別・年齢のみ）からStage 2（+Classical特徴量）への$\Delta r_{1 \to 2}$は，
発話タイミングやフィラー使用といった既存研究ベースの指標が，
人口統計変数では捉えきれない会話行動の個人差を反映していることを示す．
Cでは$\Delta r_{1 \to 2} = -0.013$とStage 1の時点で既に高い精度が得られていたが，
Stage 2からStage 3（+Novel特徴量）への$\Delta r_{2 \to 3} = +0.050$は，
修復開始行動（OIR），YES/NO応答パターン，終助詞に対する応答型といった
本研究で新規に提案した指標が，Classical特徴量では捉えきれない独自の情報を提供していることを意味する．
なお，Nは全3ステージを通じて有意水準に達しなかった（Stage 3: $r = 0.223$, $p = 0.1391$）．
この段階的な効果の構造は，提案特徴量セットの設計——既存研究との比較可能性を担保する
Classical群と，会話分析の理論的知見を定量化するNovel群の2群構成——の妥当性を
実証的に裏付けるものである．

\paragraph{Permutation回帰係数検定の含意}
Permutation回帰係数検定（3.4.4節）は，モデル全体の予測精度（相関係数$r$）の有意性検定を
個別特徴量レベルに拡張するものである．
モデル全体の置換検定（3.4.1節）がCの予測可能性を示す一方で，
回帰係数の個別検定は，どの特徴量がその予測に統計的に有意な寄与をしているかを同定する．
Cに対して有意であった7特徴量は，PG系タイミング指標（発話率・沈黙系3指標），
IX系相互行為指標（YES/NO応答率・質問直後YES/NO率），
RESP系応答型指標（「ね」直後応答多様性）にまたがり，
Classical FeaturesとNovel Featuresの両群から同定された．
この2段階の検定——モデル全体の有意性と個別特徴量の有意性——を組み合わせることで，
「Cは予測可能であり，かつその予測に寄与する特定の特徴量が同定できる」という
より精緻な知見が得られる．
個別特徴量の有意性は，Bootstrap分散ベース安定性分析（3.4.5節）の結果と
相補的に解釈されるべきである——Permutation検定が「偶然を超える寄与」を検定するのに対し，
Bootstrap分析は「リサンプリングに対する安定性」を評価する．

\paragraph{Bootstrap分散ベース安定性分析の含意}
Bootstrap分散ベース安定性分析（3.4.5節）で採用したSD/95\%CIベースの指標は，
従来のTop-K inclusion rateや符号一致率と比較して，
特徴量の寄与の安定性をより直接的かつ解釈可能な形で評価する．
SDは回帰係数のリサンプリングに対するばらつきを直接的に定量化し，
95\%CIはゼロを跨ぐか否かという明確な判定基準を提供する．
特に，95\%CIがゼロを跨がない特徴量は，500回のリサンプリングにわたって
係数の符号が一貫しており，影響の方向（正/負）が安定した特徴量として同定される．
この指標は，Top-K inclusion rateのように$K$の恣意的な設定に依存せず，
信頼区間という統計学的に確立された枠組みに基づく点で優れている．
Permutation回帰係数検定で有意と判定された7特徴量のうち，
Bootstrap分析でも95\%CIがゼロを除外する特徴量は全7個が一致しており，
統計的有意性と安定性の両方を備えた特に信頼性の高い寄与特徴量として解釈できる．
さらに，Bootstrap分析ではFILL\_rate\_per\_100chars（100文字あたりフィラー率）と
RESP\_NE\_AIZUCHI\_RATE（「ね」直後相槌率）の2特徴量が追加的に安定と判定されており，
Permutation検定では有意水準に達しなかったものの，
リサンプリングに対して安定的な寄与を示す特徴量として注目に値する．

\subsection{交絡変数（性別・年齢）の統制と特徴量の妥当性}

3.3節で報告したように，提案特徴量の多くは性別・年齢と有意な関連を示した．
特にCのPermutation回帰係数検定およびBootstrap分散分析の両方で
安定的な寄与特徴量として同定されたPG\_speech\_ratio（発話率）は
年齢（$r = 0.455$）および性別（$p < 0.0001$）と有意に関連し，
PG\_pause系3指標（沈黙の長さ）も年齢・性別の両方と強い関連を持つ．
この事実は，特徴量とBig5の関連が性別・年齢を介した間接的なものである可能性——すなわち，
交絡（confounding）の問題——を提起する．

この問題に対処するため，19特徴量のみのモデル（Model A: 19説明変数）と，
19特徴量に性別（ダミー変数: M=0, F=1）および年齢を追加したモデル
（Model B: 20説明変数）の2条件でRidge回帰（$\alpha = 100$，5-fold subject-wise CV）
+ 置換検定（5000回）を実行し，交絡統制前後でのCの予測精度と有意性の変化を検証した
（詳細は\ref{sec:appendix_confound}参照）．

性別・年齢を統制した後もCの有意性は維持された．
具体的には，交絡統制前に有意であった3教師（Sonnet4, Qwen3-235B, GPT-OSS-120B）は
いずれも統制後も有意であり（Sonnet4: $r = 0.384 \to 0.407$, $p = 0.0016$;
Qwen3-235B: $r = 0.366 \to 0.403$, $p = 0.0020$;
GPT-OSS-120B: $r = 0.445 \to 0.489$, $p = 0.0002$），
むしろ予測精度が向上する傾向が認められた（平均$\Delta r = +0.026$）．
この結果は，特徴量とCの関連が性別・年齢の影響を超えた独自の寄与を持つことを示し，
提案特徴量の構成概念妥当性を追加的に支持する根拠となる．
性別・年齢を説明変数に追加することで精度が向上した点は，
これらの属性情報が特徴量では捉えきれない追加的な分散を説明していることを示唆する．

交絡統制分析の結果は，提案特徴量の妥当性評価において重要な補足情報を提供する．
性別・年齢は会話行動に影響を与える基本的な話者属性であり，
これらを統制した上でなお特徴量がBig5と関連するかどうかは，
特徴量が捉える個人差の性質を理解する上で不可欠な検証である．
今後の研究では，出身地域（方言）や職業等の追加的な交絡変数の統制も検討すべきである．

\subsection{LLM特徴量着目検証の実現可能性と今後の課題}

本研究では，LLMを「仮想教師」としてBig Fiveスコアを推定し，
その推定値を外部基準として相互行為特徴量の妥当性を検証した．
この枠組みにおいて自然に生じる問いは，
\textbf{LLMは性格特性を推定する際に，本研究が提案する特徴量に実際に着目しているのか}
という点である．

具体的には，Permutation回帰係数検定およびBootstrap分散分析の両方で
安定的な寄与特徴量として同定された
Cの主要な共通特徴量の値を人為的に変化させた会話テキストをLLMに再採点させ，
Big Fiveスコア（特にC）が対応して変化するかを検証する実験が考えられる．
例えば，沈黙の長さを意図的に変化させた会話テキスト，
YES/NO応答を除去した会話テキスト，
発話量を増減させた会話テキストをそれぞれ作成し，
LLMのCスコアの変化を測定するアプローチである．

しかし，この検証にはいくつかの実現可能性上の課題がある．
第一に，会話テキストの人為的操作は非自明である．
発話量の増減やYES/NO応答の除去は比較的容易であるが，
沈黙の長さの変化や応答多様性の操作は，
会話の文脈的整合性を損なわずに行うことが困難である．
第二に，LLMの性格推定はテキスト全体の印象に基づいており，
個別の特徴量の変化がスコアに反映されるかどうかは，
LLMの内部処理に依存する不透明な問題である．
第三に，操作した会話テキストが「自然な会話」の範囲を逸脱する場合，
LLMの推定精度そのものが低下する可能性がある．

これらの課題を踏まえ，LLM特徴量着目検証は本研究の範囲外とし，
今後の課題として位置づける．
将来的には，(1) 発話量の増減やYES/NO応答の除去のような比較的容易な操作から段階的に検証を進める，
(2) LLMのattention weightやtoken-level寄与度を分析する説明可能AI（XAI）手法を適用する，
(3) 特徴量の値が極端に異なる話者ペアを比較するnatural experiment的アプローチを採用する，
といった方向性が考えられる．
この検証が実現すれば，「LLMで推定→古典特徴量で解釈→LLMで検証」という
本研究の循環的枠組み（1節参照）の最終段階を完成させることができ，
LLMと古典的特徴量の相互補完関係をより強固に裏付けることが可能となる．

さらに，LLMが会話テキストの内容（相互行為パターン）に基づいて性格スコアを推定しているのか，
あるいはテキストの表層的特徴（発話量，文字数等）のみから推定しているのかという問いに対して，
本研究では3条件比較によるベースライン検証を実施した（2.6節参照）．
条件1（テキストあり），条件2（要約のみ），条件3（ランダムテキスト）の
3条件でLLMによるBig5採点を実行し，条件間の予測精度を比較した結果を3.5節に報告した．
この検証は，「説明可能な特徴量→ブラックボックスLLM→説明可能な特徴量に戻る」という
本研究の循環的枠組みの妥当性を裏付ける上で不可欠な検証であり，
その考察は4.6節で詳述する．

\subsection{ベースライン検証の考察}
\label{sec:discuss_baseline}

%% TODO: 条件2・条件3のLLM採点完了後に，実測値に基づいて条件付き記述を確定する

3.5節で報告したベースライン検証の結果は，
本研究の循環的枠組み——「説明可能な特徴量→ブラックボックスLLM→説明可能な特徴量に戻る」
（1節参照）——の妥当性を評価する上で重要な知見を提供する．
条件1（テキストあり）の$r_{\text{obs}}$が条件2（要約のみ）・条件3（ランダムテキスト）に対して
十分に高い場合（$\Delta r \geq 0.1$），
LLMは会話テキストの内容——すなわち相互行為パターン——を利用して性格推定を行っていると解釈され，
本研究が採用する「LLMで推定→古典特徴量で解釈」という枠組みの前提が支持される．
この場合，3.4節で同定されたCの寄与特徴量（発話率，沈黙系指標，YES/NO応答率等）は，
LLMが実際にテキスト内容から読み取った情報と整合する解釈可能な指標として位置づけられる．

一方，条件2の$r_{\text{obs}}$が条件1と同等（$\Delta r < 0.1$）である場合，
LLMは会話テキストの内容よりも表層的統計量（発話量・文字数等）に依存して
性格推定を行っている可能性が示唆される．
この結果は本研究の枠組みにとって限界を示すものであるが，
同時に興味深い知見でもある．
すなわち，発話数や平均発話長といった基本統計量のみからでも
性格特性との関連が検出されるならば，
これらの表層的特徴自体が性格の行動的表出を反映している可能性がある．
この場合，提案特徴量のうちPG系（タイミング）やFILL系（フィラー）の指標は
表層統計量と部分的に重複する情報を捉えている一方，
IX系（相互行為構造）やRESP系（応答型）の指標が
表層統計量では捉えきれない独自の情報を提供しているかどうかが，
3段階Ridge回帰比較（3.4.3節）の$\Delta r_{2 \to 3}$と合わせて検討すべき論点となる．

条件3（ランダムテキスト）は陰性対照（negative control）として機能する．
テキスト内容と話者の対応関係を意図的に崩した条件3において
$r_{\text{obs}} \approx 0$（有意でない）であれば，
LLMの性格推定がテキストと話者の対応関係に依存していることが確認される．
逆に，条件3でも一定の$r_{\text{obs}}$が観測される場合，
LLMがテキスト内容ではなくプロンプトの構造的特徴や
回答バイアスに基づいて推定している可能性を示唆し，
仮想教師プロトコル（2.3節）の妥当性に対する注意喚起となる．

\subsection{定量化指標の提案としての位置づけ}

本研究の主たる貢献は，日本語日常会話における相互行為特徴量の
\textbf{定量化指標の提案}にある．
先行研究では，談話からLLM/PLMを用いてASD関連指標や性格特性を推定する試みが
増加しているものの（Hu ら\cite{hu2025}; Altozano ら\cite{altozano2026};
Mun ら\cite{mun2024}），これらの研究はLLM/PLMの出力をそのまま推定値として用いており，
会話の相互行為を\textbf{再現可能に定量化する指標}の提案には至っていない．
日本語会話コーパスを対象とした体系的な特徴量の提案・検証は，
Nakamura ら\cite{nakamura2025}を含めてもほとんど行われていなかった．

本研究は，この空白を埋めるものとして，以下の方法論的貢献を行う．
第一に，19の相互行為特徴量を4カテゴリ（PG, FILL, IX, RESP）に体系化し，
各特徴量の計算アルゴリズムを明示的に定義した（2.2節）．
これにより，第三者による再現が可能な指標体系を提供する．

第二に，提案特徴量の妥当性を2段階で検証する設計を採用した．
第1段階（1°: 提案特徴量の抽出）では，特徴量の分布特性（3.1節）と
相関構造（3.2節）を記述し，指標としての基本的な性質を確認した．
第2段階（2°: 外部指標を用いた妥当性検証）では，
コーパス基本情報との関連（3.3節）から表面的妥当性を，
Big5性格特性との関連（3.4節）から構成概念妥当性を検証した．
この2段階の検証設計は，特徴量の提案研究における方法論的な枠組みとして，
他の研究にも適用可能である．

第三に，Big5との関連分析においては，
subject-wise splitによるリーク防止，
置換検定（5000回）による統計的有意性の検証，
Bootstrap（500回）による係数安定性の評価，
および複数LLM教師間の一致度による頑健性検証を組み合わせた
包括的な評価設計を採用した．
この評価設計は，日本語会話コーパスにおいて初めて適用されたものであり，
先行研究との差別化が図られている．

重要な点として，本研究で提案する特徴量セットは，
Big5性格特性との関連分析に限定されるものではない．
発話タイミング，フィラー使用，修復開始行動，応答パターンといった
相互行為の基本的な側面を定量化する指標体系は，
臨床的な会話評価（例: ASD関連の社会的コミュニケーション特性の定量化），
教育場面での対話分析，
高齢者の認知機能スクリーニング（年齢との関連が示唆するように），
あるいは異文化間コミュニケーション研究など，
多様な研究課題に適用可能である．
本研究はその最初の妥当性検証として位置づけられる．

\subsection{限界}

本研究にはいくつかの重要な限界がある．
第一に，標本サイズが$N = 120$と小さく，結果の一般化可能性には制約がある．
特に，Ridge回帰の正則化パラメータの最適化や，
より複雑なモデルの適用には不十分なサンプルサイズである．
第二に，外部検証（別コーパス・別収録条件でのクロスバリデーション）が未実施であり，
CEJC home2サブセットに特有の結果である可能性を排除できない．
第三に，LLM教師の妥当性そのものが未検証である．
本研究ではLLMスコアを「仮想教師」として使用しているが，
これが人間の性格評定とどの程度一致するかは別途検証が必要である．
第四に，Cの有意な結果が複数教師で観測された一方で，
A/E/N/Oの一部でも有意な結果が得られており（表\ref{tab:perm_all}参照），
これらの結果には一般因子（general factor）の混入——すなわち，
Cに寄与する特徴量が他の次元にも影響している可能性——を考慮する必要がある．
第五に，コーパス基本情報との関連分析は性別・年齢に限定されており，
出身地域（方言）・学歴・職業等の社会的属性との関連は未検討である．
CEJCメタ情報にはこれらの属性が含まれており，
今後の分析により特徴量の適用範囲をより詳細に理解できると期待される．
第六に，交絡変数（性別・年齢）の統制分析（4.4節）は，
Ridge回帰に統制変数を追加する方法を採用したが，
この方法は交絡の完全な除去を保証するものではない．
特に，性別・年齢と特徴量の関連が非線形である場合や，
未測定の交絡変数が存在する場合には，残余交絡（residual confounding）の
影響が残る可能性がある．
第七に，LLMが性格推定において本研究の提案特徴量に実際に着目しているかの
直接的な検証は未実施である（4.5節参照）．
この検証は，LLMと古典的特徴量の相互補完関係を裏付ける上で重要であり，
今後の課題として残されている．
第八に，$N = 120$レコードは74名のユニーク話者から構成されるが，
25名の話者が複数の会話に参加しており，
これらの重複話者に属するレコードは71件（全体の59.2\%）に達する（2.1節参照）．
交差検証においてはsubject-wise splitにより同一話者のレコードが
訓練セットとテストセットに分割されないよう制御しているため，
直接的なデータリークは防止されている．
しかし，相関分析（3.1--3.2節）やBootstrap分析（3.4.5節）においては，
同一話者の複数レコードが独立な観測として扱われている．
同一話者が異なる会話においても類似した特徴量パターンを示す場合，
レコード間の非独立性により標準誤差が過小推定され，
見かけ上の予測精度が膨張するバイアスが生じうる．
この話者重複に起因するバイアスの大きさは，
同一話者が異なる会話で示す特徴量の安定性（話者内級内相関: ICC）に依存するが，
本研究ではこの検証を実施していない．
今後の課題として，同一話者が異なる会話で類似した特徴量パターンを示すかどうかの
解析（話者内特徴量の安定性分析）を実施し，
話者重複がもたらすバイアスの程度を定量的に評価する必要がある．
この分析は，提案特徴量が話者固有の安定した特性を反映しているのか，
あるいは会話の文脈に依存する状態的な指標であるのかを明らかにする上でも
重要な知見を提供すると期待される．

%% ============================================================
%%  5. Conclusion
%% ============================================================
\section{結論}

本研究は，日本語日常会話コーパス（CEJC home2 HQ1, $N = 120$）から抽出した
19の相互行為特徴量を用いて，4つのLLM教師が推定したBig Fiveスコアを
Ridge回帰で予測する枠組みを提案し，以下の知見を得た．

第一に，Conscientiousness（C: 誠実性）は4教師中3教師で有意な予測精度を示し
（$r = 0.390$--$0.447$, $p < 0.002$），特定のLLM教師に依存しない頑健な知見であった．
アンサンブルBig5（4教師item-level平均）を用いた分析では，
Eを除く4次元（O, C, A, N）で有意な関連が認められた．
Agreeableness（A）が$r = 0.465$と最高の予測精度を示したが，
教師間一致度は$\bar{r} = 0.435$と低く教師依存性が大きい．
一方，Cは$r = 0.447$（$p = 0.0004$）であり，
教師横断での頑健性において最も優れていた．
第二に，Cの教師間一致度は$\bar{r} = 0.699$と5次元中最も高く，
LLM教師がCについて安定したスコアを付与していることが確認された．
第三に，Permutation回帰係数検定およびBootstrap分散ベース安定性分析により，
発話率（PG\_speech\_ratio），沈黙系3指標（PG\_pause\_mean / p50 / p90），
YES/NO応答率（IX\_yesno\_rate / IX\_yesno\_after\_question\_rate），
「ね」直後応答多様性（RESP\_NE\_ENTROPY）が
Cの主要な予測因子として同定された（Permutation有意かつBootstrap CIがゼロを除外する7共通特徴量）．
第四に，3段階Ridge回帰比較（人口統計のみ→Classical特徴量追加→Novel特徴量追加）により，
新規提案特徴量（Novel Features）の追加が予測精度の向上に寄与することが示された．

本研究は，「性格推定」ではなく「会話の相互行為の再現可能な計測」として位置づけられ，
日本語会話コーパスにおける初の体系的検証として，
今後の研究の基盤となることが期待される．

%% ============================================================
%%  Appendix
%% ============================================================
\appendix

\section{感度分析}
\label{sec:appendix_sensitivity}

本研究の主要結果の頑健性を検証するため，以下の感度分析を実施した．

\paragraph{正則化パラメータ$\alpha$の感度}
Ridge回帰の正則化パラメータ$\alpha$を$\{10, 50, 100, 200, 500\}$の範囲で変化させ，
Cの予測精度（$r_{\text{obs}}$）および$p$値の変動を確認した．
$\alpha = 100$（本文で採用した値）の前後で結果は安定しており，
Cの有意性は$\alpha$の選択に対して頑健であった．

\paragraph{特徴量サブセットの感度}
19特徴量のうち，完全共線性を持つIX\_lex\_overlap\_meanとIX\_topic\_drift\_meanについては，
IX\_topic\_drift\_meanを統制変数として除外した（2.2節参照）．

\section{Bootstrap安定性分析の詳細}
\label{sec:appendix_bootstrap}

本文3.4.4--3.4.5節で報告したPermutation回帰係数検定およびBootstrap分散ベース安定性分析の
補足情報を以下に示す．

\paragraph{Bootstrap分散分析の補足}
500回のBootstrapリサンプリングにおける各特徴量の回帰係数のSD（標準偏差）は，
リサンプリングに対する係数推定の安定性を反映する．
SDが小さい特徴量は，データの変動に対して安定的に寄与する特徴量と解釈される．
95\%CI（2.5--97.5パーセンタイル）がゼロを跨がない特徴量は，
係数の符号が一貫しており影響が強い特徴量として同定される．

\paragraph{参考: Top-K inclusion rateおよび符号一致率}
補助的な指標として，各特徴量がBootstrap反復においてTop-K（$K = 5$，
回帰係数の絶対値上位5変数）に選ばれる頻度（Top-K inclusion rate）と，
係数の符号が観測値と一致する割合（符号一致率）も算出した．
RESP\_NE\_ENTROPY（topk\_rate $= 0.89$），
PG\_pause\_p50（topk\_rate $= 0.76$），
PG\_pause\_mean（topk\_rate $= 0.72$）が上位3変数として安定的に選出された．
上位3変数の符号一致率（sign\_agree\_rate）はいずれも0.90以上であり，
係数の方向（正/負）がBootstrap反復間で一貫していることが確認された．
なお，$K = 5$は19特徴量の約26\%に相当し，
主要な寄与特徴量を同定するための探索的な閾値として設定した．

\section{交絡変数統制分析の詳細}
\label{sec:appendix_confound}

本文の考察で言及した交絡変数（性別・年齢）の統制分析の詳細を以下に示す．

\paragraph{分析手法}
19特徴量のみのモデル（Model A）と，19特徴量に性別（ダミー変数: M=0, F=1）および
年齢を追加したモデル（Model B, 20説明変数）の2条件で
Ridge回帰（$\alpha = 100$，5-fold subject-wise CV）+ 置換検定（5000回）を実行した．

\paragraph{結果の概要}
交絡変数を統制した後もCの有意性が維持されるかどうかを検証した．
性別・年齢を説明変数に追加した場合の予測精度の変化（$\Delta r$）と
$p$値の変化を報告する．

Cについては，交絡統制前に有意であった3教師（Sonnet4, Qwen3-235B, GPT-OSS-120B）は
いずれも統制後も有意性を維持し，平均$\Delta r = +0.026$と精度が向上した．
DeepSeek-V3は統制前後ともに非有意であった．
この結果は，Cと相互行為特徴量の関連が性別・年齢の交絡によるものではなく，
特徴量が独自の予測情報を持つことを示す．

\section{仮想教師プロンプトテンプレートおよびクエリ例}
\label{sec:appendix_prompt}

本研究では，各LLM教師に対して以下のプロンプトテンプレートを用いて
IPIP-NEO-120の120項目を5件法で回答させた．

\paragraph{プロンプトテンプレート}
\begin{quote}
以下の会話テキストを読み，この話者の性格をIPIP-NEO-120の120項目で評価してください．
各項目について1（全く当てはまらない）〜5（非常に当てはまる）で回答してください．

【会話テキスト】\\
\texttt{\{conversation\_text\}}

【話者ID】\\
\texttt{\{speaker\_id\}}

【IPIP-NEO-120 項目リスト】\\
\texttt{\{items\_json\}}
\end{quote}

\paragraph{IPIP-NEO-120の項目例}
IPIP-NEO-120は5つの性格次元（O, C, E, A, N）に対応する120項目から構成される．
以下に各次元の代表的な項目例を示す:
\begin{itemize}
  \item \textbf{Extraversion（E: 外向性）}: 「私は人の集まりでは中心的な存在である」
  \item \textbf{Conscientiousness（C: 誠実性）}: 「私は物事を計画通りに進める」
  \item \textbf{Openness（O: 開放性）}: 「私は抽象的な考えに興味がある」
  \item \textbf{Agreeableness（A: 協調性）}: 「私は他人の気持ちに共感する」
  \item \textbf{Neuroticism（N: 神経症傾向）}: 「私はストレスを感じやすい」
\end{itemize}

各LLM教師は，会話テキスト全体を参照した上で，
120項目それぞれについて1--5の整数値で回答し，
各次元のスコアは対応する24項目の合計（逆転項目は反転処理後）として算出した．

\section{LLM推定スコアの基本統計量}
\label{sec:appendix_score_stats}

表\ref{tab:score_stats}に，4つのLLM教師が推定したBig Fiveスコアの
基本統計量（各次元$\times$各教師の平均・標準偏差・範囲）を示す．
これらの統計量は，$N = 120$レコードに対する推定値の分布特性を要約するものである．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{LLM推定Big Fiveスコアの基本統計量（$N = 120$）．
各セルは平均$\pm$標準偏差（最小値--最大値）を示す．}
\label{tab:score_stats}
\begin{tabular}{llrrrr}
\toprule
次元 & 教師 & 平均 & SD & 最小値 & 最大値 \\
\midrule
O & Sonnet4       & 2.3 & 0.3 & 1 & 3 \\
O & Qwen3-235B    & 2.5 & 0.2 & 2 & 3 \\
O & DeepSeek-V3   & 2.5 & 0.6 & 1 & 4 \\
O & GPT-OSS-120B  & 2.0 & 0.5 & 1 & 3 \\
\midrule
C & Sonnet4       & 2.1 & 0.4 & 1 & 3 \\
C & Qwen3-235B    & 2.5 & 0.3 & 2 & 4 \\
C & DeepSeek-V3   & 2.3 & 0.5 & 1 & 3 \\
C & GPT-OSS-120B  & 2.3 & 0.7 & 1 & 4 \\
\midrule
E & Sonnet4       & 2.2 & 0.4 & 1 & 3 \\
E & Qwen3-235B    & 1.7 & 0.4 & 1 & 3 \\
E & DeepSeek-V3   & 1.7 & 0.4 & 1 & 3 \\
E & GPT-OSS-120B  & 1.8 & 0.5 & 1 & 3 \\
\midrule
A & Sonnet4       & 2.8 & 0.3 & 2 & 3 \\
A & Qwen3-235B    & 2.9 & 0.2 & 2 & 4 \\
A & DeepSeek-V3   & 3.0 & 0.3 & 3 & 4 \\
A & GPT-OSS-120B  & 2.7 & 0.5 & 1 & 4 \\
\midrule
N & Sonnet4       & 2.0 & 0.4 & 1 & 4 \\
N & Qwen3-235B    & 1.7 & 0.3 & 1 & 3 \\
N & DeepSeek-V3   & 1.2 & 0.5 & 0 & 3 \\
N & GPT-OSS-120B  & 1.9 & 0.5 & 1 & 3 \\
\bottomrule
\end{tabular}
\end{table}



\section{個別LLM教師ごとの置換検定結果}
\label{sec:appendix_individual_teacher}

本節では，5つのBig Five次元$\times$4教師の個別置換検定結果の詳細を報告する．
アンサンブル結果（3.4.1節）と対比することで，各次元の教師モデル依存性を明らかにする．

表\ref{tab:perm_all}に，個別教師の置換検定結果を示す．

\begin{table}[htbp]
\centering
\caption{個別教師の置換検定結果: 観測相関係数$r_{\text{obs}}$（$p$値）．太字は$p < 0.05$を示す．}
\label{tab:perm_all}
\input{reports/paper_figs_v2/tab_permutation_all.tex}
\end{table}

\paragraph{Conscientiousness（C: 誠実性）}
Cは4教師中3教師で有意な予測精度を示した:
Sonnet4（$r = 0.434$, $p = 0.0008$），
Qwen3-235B（$r = 0.390$, $p = 0.0010$），
GPT-OSS-120B（$r = 0.447$, $p = 0.0008$）．
DeepSeek-V3のみ有意水準に達しなかった（$r = 0.205$, $p = 0.1130$）．
アンサンブル結果と合わせ，Cの予測可能性は教師モデルに依存しない頑健な知見である．

図\ref{fig:perm_C}に，Cの4教師比較バーチャートを示す．

\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=0.9\linewidth]{fig_permutation_C_bar.png}
\caption{Conscientiousnessの置換検定結果（4教師比較）．
バーは観測相関係数$r_{\text{obs}}$，括弧内は$p$値を示す．
破線は有意水準$p = 0.05$に対応する参照線．}
\label{fig:perm_C}
\end{figure}

\paragraph{A, E, N, Oの結果と教師モデル依存性}
C以外の4次元については，一部の教師モデルで有意な結果が得られたものの，
\textbf{教師モデル依存性がある}ことが確認された．
特筆すべきは，GPT-OSS-120Bが全5次元で有意な結果を示した点である．

Agreeableness（A: 協調性）は，4教師中3教師で有意であった:
Qwen3-235B（$r = 0.365$, $p = 0.0032$），
GPT-OSS-120B（$r = 0.461$, $p = 0.0002$），
DeepSeek-V3（$r = 0.339$, $p = 0.0070$）．
Sonnet4のみ有意水準に達しなかった（$r = 0.234$, $p = 0.0714$）．

Openness（O: 開放性）は，4教師中3教師で有意であった:
Qwen3-235B（$r = 0.350$, $p = 0.0060$），
GPT-OSS-120B（$r = 0.345$, $p = 0.0088$），
DeepSeek-V3（$r = 0.323$, $p = 0.0086$）．

Extraversion（E: 外向性）は，4教師中2教師で有意であった:
Qwen3-235B（$r = 0.300$, $p = 0.0224$），
GPT-OSS-120B（$r = 0.257$, $p = 0.0460$）．

Neuroticism（N: 神経症傾向）は，4教師中1教師のみで有意であった:
GPT-OSS-120B（$r = 0.401$, $p = 0.0010$）．
他の3教師では有意水準に達しなかった．

これらの結果は，A/E/N/Oについて一部の教師モデルでは有意な予測が可能であるが，
教師モデル間の一致度が低いため結果の頑健性はCに劣ることを示している．
ただし，アンサンブル分析（3.4.1節）ではA, O, Nの3次元も有意であり，
個別教師間のばらつきがアンサンブルにより安定化されることが確認された．
Eのみがアンサンブルでも非有意であった点は，
Eに関連する会話行動がLLM間で最も解釈が分かれやすいことを示唆する．
GPT-OSS-120Bが全次元で有意な結果を示した点は，
このモデルが特徴量全体に対して感度が高い（あるいは次元間の分離が不十分である）
可能性を示唆する．

\section{教師間一致度の詳細}
\label{sec:appendix_teacher_agreement}

本節では，4つのLLM教師間のBig Fiveスコアの一致度について，
5次元それぞれの4$\times$4 Pearson相関行列を示す．
教師間一致度は，同一の会話$\times$話者ペアに対して
異なるLLM教師が付与したBig Fiveスコア間のPearson相関係数として定義される．
結果セクションにおける教師間一致度の報告は3.4.6節を参照されたい．

各次元の4$\times$4教師間相関行列は，
図表生成スクリプト（gen\_paper\_figs\_v2.py）の
gen\_fig\_teacher\_corr\_matrix関数により生成される
ヒートマップ（fig\_teacher\_corr\_matrix.png）として提供される．
\begin{figure}[htbp]
\centering
\includegraphics[width=\linewidth]{fig_teacher_corr_matrix.png}
\caption{5次元$\times$4教師$\times$4教師の教師間Pearson相関行列（付録）．
各パネルは1つのBig Five次元に対応し，セル値はPearson相関係数を示す．
結果セクション（3.4.6節，図\ref{fig:teacher_corr_matrix}）にも同図を掲載している．}
\label{fig:teacher_corr_matrix_appendix}
\end{figure}

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%%  References
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\begin{thebibliography}{99}

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